CN111611072A - 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统 - Google Patents

云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111611072A
CN111611072A CN202010353617.7A CN202010353617A CN111611072A CN 111611072 A CN111611072 A CN 111611072A CN 202010353617 A CN202010353617 A CN 202010353617A CN 111611072 A CN111611072 A CN 111611072A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cloud service
target
user terminal
service node
target user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010353617.7A
Other languages
English (en)
Inventor
马传文
范志刚
卢涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Wanxiang Electronics Technology Co Ltd
Original Assignee
Xian Wanxiang Electronics Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Wanxiang Electronics Technology Co Ltd filed Critical Xian Wanxiang Electronics Technology Co Ltd
Priority to CN202010353617.7A priority Critical patent/CN111611072A/zh
Publication of CN111611072A publication Critical patent/CN111611072A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/30—Interconnection arrangements between game servers and game devices; Interconnection arrangements between game devices; Interconnection arrangements between game servers
    • A63F13/35—Details of game servers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/505—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the load

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本公开提供一种云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统，涉及资源管理技术领域，能够为用户终端合理分配云服务器中的服务资源。具体技术方案为：获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息，并根据目标游戏的标识信息，确定目标游戏所需的带宽；获取目标用户终端的终端信息以及至少两个云服务节点中每个云服务节点的节点参数；根据目标用户终端的终端信息、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与目标用户终端对应的目标云服务节点；将目标用户的用户信息发送给目标云服务节点，以便目标云服务节点与目标用户终端进行交互。本发明用于资源分配。

Description

云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统
技术领域
本公开涉及资源管理技术领域，尤其涉及一种云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统。
背景技术
云游戏属于新型的游戏服务结构，云服务器系统可以支持云游戏的正常运行，云服务器系统中的服务资源均为各用户共享，如何对各用户分配云服务器中的服务资源，是尚待解决的问题。
发明内容
本公开实施例提供一种云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统，能够为用户终端合理分配云服务器中的服务资源。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种云游戏服务资源分配方法，该方法包括：
获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息，并根据目标游戏的标识信息，确定目标游戏所需的带宽；
获取目标用户终端的终端信息以及至少两个云服务节点中每个云服务节点的节点参数，终端信息包括目标用户终端的标识信息和地理位置，节点参数包括云服务节点的当前网络时延、已运行游戏的数量、关键指标、负载能力、地理位置中的至少一个；
根据目标用户终端的终端信息、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与目标用户终端对应的目标云服务节点；
将目标用户的用户信息发送给目标云服务节点，以便目标云服务节点与目标用户终端进行交互，用户信息包括目标用户终端的标识信息、目标游戏的标识信息和目标游戏的进度信息。
本公开根据目标用户终端的地理位置、用户所选游戏所需的带宽以及各云服务节点的节点参数等信息，为目标用户终端匹配合适的云服务节点，由所匹配的云服务节点为该用户提供云游戏的服务，不仅能够保证用户的游戏体验，而且能够使得各云服务节点所承担的工作量较为均衡，提升各云服务节点的处理效率。
在一个实施例中，根据目标用户终端的终端信息、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与目标用户终端对应的目标云服务节点包括：
根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
将最大匹配值对应的云服务节点确定为目标用户终端对应的目标云服务节点。
在一个实施例中，根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户的匹配值包括：
根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离；
根据每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，根据第一公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第一公式为：
Figure BDA0002472709480000021
Qi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Sij表示第i个云服务节点对应的第j个参数，
Figure BDA0002472709480000022
表示第j个参数对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
在一个实施例中，根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户的匹配值包括：
根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离：
对每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务器的节点参数进行量化，得到每个云服务器节点对应的参数量化值；
根据每个云服务节点对应的参数量化值，根据第二公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第二公式为：
Figure BDA0002472709480000031
Pi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Fij表示第i个云服务节点对应的第j个参数量化值，φj表示第j个参数量化值对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
在一个实施例中，获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息之前，方法还包括：
接收目标用户终端发送的目标用户的登陆信息，登陆信息包括目标用户的用户名和密码；
对目标用户的登陆信息进行验证；
在验证通过后，登录与登陆信息对应的用户账户。
对目标用户的登陆信息进行验证包括：
检测数据库中是否存储有目标用户的登陆信息。
在一个实施例中，所有参数量化值对应的权重值之和为常量。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种云游戏服务资源分配设备，云游戏服务资源分配设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条计算机指令，指令由处理器加载并执行以实现第一方面以及第一方面的任一实施例所描述的云游戏服务资源分配方法中所执行的步骤。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条计算机指令，指令由处理器加载并执行以实现第一方面以及第一方面的任一实施例所描述的云游戏服务资源分配方法中所执行的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种云游戏服务资源分配系统，包括：至少一个用户终端、至少两个云服务节点、管理设备和用户数据库；
至少一个用户终端的每个用户终端与管理设备连接，管理设备与至少两个云服务节点的每个云服务节点连接，管理设备与用户数据库连接，用户数据库中存储有每个游戏的标识信息与每个游戏所需带宽的对应关系、每个用户的账户信息以及对应的游戏进度信息；管理设备用于执行第一方面以及第一方面的任一实施例所描述的云游戏服务资源分配方法中所执行的步骤。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开实施例提供的一种云游戏服务资源分配方法的流程图；
图2是本公开实施例提供的一种云游戏服务资源分配系统的结构示意图；
图3是本公开实施例提供的一种云游戏服务资源分配装置的结构图；
图4是本公开实施例提供的一种云游戏服务资源分配装置的结构图；
图5是本公开实施例提供的一种云游戏服务资源分配装置的结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供一种云游戏服务资源分配方法，如图1所示，该云游戏服务资源分配方法包括以下步骤：
101、获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息，并根据目标游戏的标识信息，确定目标游戏所需的带宽。
目标游戏的标识信息包括目标游戏的名称、目标游戏的ID(Identity)等。由于预先存储有每个游戏、每个游戏的标识信息与每个游戏所需的带宽的对应关系，因此，在获取到目标游戏的标识信息后，查找得到目标游戏所需的带宽。
在本公开实施例中，在获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息之前，该方法还包括：接收目标用户终端发送的目标用户的登陆信息，登陆信息包括目标用户的用户名和密码；对目标用户的登陆信息进行验证；在验证通过后，登陆与登陆信息对应的用户账户。具体的，目标用户在用户终端输入用户名和密码，用户终端将获取到目标用户的用户名和密码发送给资源管理设备，资源管理设备检测数据库中是否包含目标用户的用户名和密码，在包含目标用户的用户名和密码时，意味着验证通过，则登陆目标用户的游戏账户；若不包含目标用户的用户名和密码时，意味着验证不通过，此时，返回验证不通过的提示信息给目标用户终端，以便目标用户进行重新输入或注册。在登陆成功后，用户在目标用户终端的多个游戏中选择目标游戏，目标用户终端将目标游戏的标识信息发送给资源管理设备，资源管理设备根据目标游戏的标识信息，确定目标游戏所需的带宽。
需要说明的是，目标用户终端是任意一个用户终端，本公开只是以目标用户终端为例表示对如何为用户终端分配对应的云服务节点进行说明，目标并不代表任何局限。
102、获取目标用户终端的终端信息以及至少两个云服务节点中每个云服务节点的节点参数。
终端信息包括目标用户终端的标识信息和地理位置，节点参数包括云服务节点的当前网络时延、已运行游戏的数量、关键指标、负载能力、地理位置中的至少一个；其中，关键指标CPU占有率、内存占用率等，负载能力包括每秒请求数(Requests per second)，也就是云服务节点每秒能够成功处理请求的数目。
在本公开实施例中，获取目标用户终端的终端信息包括：接收目标用户终端发送的目标用户终端的终端标识和地理位置。目标用户终端可以实时的或周期性的将其终端标识和地理位置发送给资源管理设备，也可以在获取到目标用户的登陆信息时，将其终端标识和地理位置发送给资源管理设备。另外，每个云服务节点也可以实时的或周期性的将其节点参数发送给资源管理设备。
需要说明的是，对于步骤101和步骤102的顺序可以进行调整，本公开对此不加任何限定。
103、根据目标用户终端的终端信息、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与目标用户终端对应的目标云服务节点。
在本公开实施例中，步骤103包括：根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；将最大匹配值对应的云服务节点确定为目标用户终端对应的目标云服务节点。对于如何计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值，下面列举两个示例进行说明。
在第一个示例中，根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户终端的匹配值包括：
根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离；
根据每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，根据第一公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第一公式为：
Figure BDA0002472709480000061
Qi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Sij表示第i个云服务节点对应的第j个参数，
Figure BDA0002472709480000062
表示第j个参数对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
对于云服务节点的节点参数的数量可以根据实际情况，从云服务节点的当前网络时延，正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置这些参数中进行选择。示例性的，
Figure BDA0002472709480000063
Figure BDA0002472709480000064
Figure BDA0002472709480000071
在第二个示例中，根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户的匹配值包括：
根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离：
对每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数进行量化，得到每个云服务器节点对应的参数量化值，参数量化值包括：云服务节点与目标用户终端的地理距离的量化值、目标游戏所需的带宽的量化值以及云服务节点的节点参数的量化值；
根据每个云服务节点对应的参数量化值，根据第二公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第二公式为：
Figure BDA0002472709480000072
Pi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Fij表示第i个云服务节点对应的第j个参数量化值，φj表示第j个参数量化值对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
对于云服务节点的节点参数的数量可以根据实际情况，从云服务节点的当前网络时延，正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置这些参数中进行选择。示例性的，第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值＝第i个云服务节点与目标用户终端的地理距离的量化值*φ1+第i个云服务节点的CPU占用率的量化值*φ2+第i个云服务节点的网络时延的量化值*φ3+正在运行的游戏的数量的量化值*φ4+第i个云服务节点每秒请求数的量化值
*φ5+用户所选游戏所需的带宽的量化值*φ6。
104、将目标用户的用户信息发送给目标云服务节点，以便目标云服务节点与目标用户终端进行交互。
用户信息包括目标用户终端的标识信息、目标游戏的标识信息和目标游戏的进度信息；进度信息用于指示目标用户在目标游戏中完成游戏任务的状况，包括游戏任务的进度、用户装备、用户游戏等级、其他用户在游戏中的状态信息。
在本公开实施例中，资源管理设备在确定好目标用户终端对应的目标云服务节点时，从数据库中获取与目标用户对应的目标游戏的进度信息，将目标用户终端的标识信息、目标游戏的标识信息和目标游戏的进度信息发送给目标云服务节点，目标云服务节点根据目标游戏的标识信息和目标游戏的进度信息生成该目标用户终端的用户界面图像，将生成的用户界面图像发送给目标用户终端，目标用户终端与目标云服务节点进行信息交互，实现目标用户在目标云服务系统中操作云游戏。
本公开实施例提供的云游戏服务资源分配方法，根据目标用户终端的地理位置、用户所选游戏所需的带宽以及各云服务节点的节点参数等信息，为目标用户终端匹配合适的云服务节点，由所匹配的云服务节点为该用户提供云游戏的服务，不仅能够保证用户的游戏体验，而且能够使得各云服务节点所承担的工作量较为均衡，提升各云服务节点的处理效率。
基于上述图1对应的实施例提供的云游戏服务资源分配方法，本公开另一实施例提供一种云游戏服务资源分配方法，该方法可以应用于图2所示的云游戏服务资源分配系统，该云游戏服务资源分配系统包括：至少一个用户终端、至少两个云服务节点、管理设备和用户数据库；至少一个用户终端的每个用户终端与管理设备连接，管理设备与至少两个云服务节点的每个云服务节点连接，管理设备与用户数据库连接，用户数据库中存储有每个游戏的标识信息与每个游戏所需带宽的对应关系、每个用户的账户信息以及对应的游戏进度信息。在图2中，多个云服务节点依次用1、2、……、n表示，多个用户终端依次用1、2、……、m表示，管理设备如图1中管理模型所示。
用户通过用户终端连接管理模块，由管理模块根据用户名和密码，通过用户数据库，登录该用户名对应的用户账户；然后，管理模块根据用户终端的登录位置、各服务节点的网络延迟、用户所选游戏所需的带宽以及各云服务节点的负载能力、关键指标等信息，确定与该用户的需求所匹配的目标云服务节点；最后，管理模块将该用账户的信息同步到目标云服务节点，由该目标云服务节点为该用户提供云游戏支持。需要说明的是，云服务节点可能分配在不同的地理位置。每个云服务节点负载能力、关键指标和网络延迟各不相同。
具体的，本发明提出的基于云游戏服务资源的分配方法的处理步骤如下：
步骤1，用户终端获取用户的用户名和密码；用户终端将当前的地理位置、用户终端ID，用户名和密码发送给管理模块。
在本步骤中，用户在用户终端输入用户名和密码；用户终端获取到用户名和密码之后，将用户名和密码，以及用户终端ID，当前的地理位置发送到管理模块。
步骤2，管理模块根据接收到的用户名和密码，通过连接数据库，登录该用户名对应的用户账户。
在本步骤中，管理模块通过连接数据库，对接收到的用户名和密码进行验证，若验证通过，则登录该用户名对应的用户账户。
步骤3，管理模块获取用户终端发送的用户所选游戏对应的游戏ID，通过连接数据库，确定该游戏ID对应的游戏所需的带宽。
在本步骤中，用户在用户终端确定登录成功之后，选取一个期望在云服务系统中运行的游戏，用户终端将该游戏的游戏ID发送给管理模块；管理模块将该游戏ID发送给数据库，数据库找到该游戏ID对应的游戏所需的带宽，在将该游戏所需的带宽发送给管理模块。
需要说明的是，游戏与游戏ID、该游戏所需的带宽这三者之间的对应关系，已经事先保存在用户数据库中。
步骤4，管理模块从数据库中获取各云服务节点的当前网络时延、正在运行的游戏的数量、关键指标以及负载能力；使用预设的负载算法，根据接收到的用户终端的地理位置和用户所选游戏所需的带宽，以及获取到的各云服务节点的当前网络时延、正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置，计算各云服务节点与该用户的匹配值；将最大匹配值对应的云服务节点确定为与该用户相匹配的目标云服务节点。
需要说明的是，管理模块所管理的各云服务节点，均可以周期性的向管理模块发送自身设备的当前网络时延、正在运行的游戏的数量、关键指标以及负载能力，其中，关键指标包括CPU占用率、内存占用率等，负载能力包括每秒请求数(Requests per second)，也就是云服务节点每秒能够成功处理请求的数目；管理模块将接收到的各云服务节点的信息保存在数据库中。此外，数据库中还预设了各云服务节点的地理位置。因此，资源管理器能够从数据库获取到各云服务节点的当前网络时延、正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置。
在本步骤中，管理模块使用预设的负载算法，根据获取到或接收到的用户终端的地理位置，用户所选游戏所需的带宽，各云服务节点的当前网络时延，正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置，计算各云服务节点与该用户的匹配值。
其中，预设的负载算法可以根据实际情况来设置。具体实现方式这里举出两种。
第一种实现方式：先对一个云服务节点对应的参数进行标准量化，得到该参数对应的标准量化值，确保各参数值的可比性；再将参数的标准量化值，乘以预设的参数对应的权重值，得到该云服务节点与该用户的匹配值。
其中，参数值对应的标准量化值是提前设置好的。可以根据实验或实际操作的经验设置各参数值对应的标准量化值，当然也可以根据实际情况进行修改。
比如，云服务节点的网络延迟为0.2秒，对应的标准量化值为90；云服务节点的网络延迟为0.3秒，对应的标准量化值为80。又比如，云服务节点的关键指标，CPU占用率是10％，对应的标准量化值为95；CPU占用率是40％，对应的标准量化值为70。
计算匹配值的公式可以是：匹配值＝标准量化值L1*权重W1+标准量化值L2*权重W2+…+标准量化值Ln*权重Wn。
其中，标准量化值的数量可以根据实际情况，从用户终端的地理位置，用户所选游戏所需的带宽，各云服务节点的当前网络时延，正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置这些参数中进行选择。
需要说明的是，各参数的标准量化值对应的权重加起来之和为100。
具体的，首先根据用户终端的地理位置和云服务节点的地理位置，计算用户终端与云服务节点的地理距离；然后，根据如下公式计算匹配值。
匹配值＝地理距离的标准量化值*10+CPU占用率的标准量化值*20+网络时延的标准量化值*20+正在运行的游戏的数量的标准量化值*10+每秒请求数的标准量化值*20+用户所选游戏所需的带宽的标准量化值*20。
在具体实施过程中，为了提高处理效率，可以设置将某一参数的参数值划分为多个区间，每个区间对应一个标准量化值。如表1所示。
CPU占用率 标准量化值
[80,100] 50
[60,80) 60
[40,60) 70
[20,40) 80
[0,20) 95
表1
第二种实现方式：将参数值乘以预设的参数对应的权重值，得到该云服务节点与该用户的匹配值。
相比第一种实现方式，无需进行从参数值到标准量化值的转换过程，通过调整权重值，来确保各参数值的可比性。
计算匹配值的公式可以是：匹配值＝参数值T1*权重K1+参数值T2*权重K2+…+参数值Tn*权重Kn。
其中，参数的数量可以根据实际情况，从用户终端的地理位置，用户所选游戏所需的带宽，各云服务节点的当前网络时延，正在运行的游戏的数量、关键指标、负载能力和地理位置这些参数中进行选择。
具体的，根据用户终端的地理位置和云服务节点的地理位置，计算用户终端与云服务节点的地理距离，地理距离的单位可以为千米；然后，根据如下公式计算匹配值。
匹配值＝地理距离*0.1+CPU占用率*200+网络时延*20+正在运行的游戏的数量*10+每秒请求数*20+用户所选游戏所需的带宽(Mbps)*0.03。
步骤5，管理模块将该用户账号对应的用户信息发送到目标云服务节点，其中，用户信息包括：用户终端ID、用户所选游戏的游戏ID和进度信息。
其中，进度信息是指用户在游戏中完成游戏任务的状况，包括游戏任务的进度，用户装备，用户游戏等级及其它用户在游戏中的状态信息。
步骤6，目标云服务节点接收到用户信息；根据进度信息和用户所选游戏的游戏ID，生成该用户终端的用户界面图像；将生成的用户界面图像发送给用户终端ID对应的用户终端；用户终端通过与目标云服务节点进行信息交互，实现用户在云服务系统中操作云游戏。
在本发明中，由管理模块根据用户终端的登录位置、网络延迟、用户所选游戏所需的带宽以及各云服务节点的负载能力、关键指标等信息，为各用户终端匹配合适的云服务节点，由所匹配的云服务节点为该用户提供云游戏的服务。
这样，可以根据各用户终端的实际情况，以及用户所选游戏的区别，为各用户分配合适的云服务节点，不仅能够保证用户的游戏体验，而且能够使得各云服务节点所承担的工作量较为均衡，提升各云服务节点的处理效率。
基于上述图1对应的实施例中所描述的云游戏服务资源分配方法，下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。
本公开实施例提供一种云游戏服务资源分配装置，如图3所示，该云游戏服务资源分配装置30包括：获取模块301、确定模块302和发送模块303；
获取模块301，用于获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息；
确定模块302，用于根据目标游戏的标识信息，确定目标游戏所需的带宽；
获取模块301，用于获取目标用户终端的终端信息以及至少两个云服务节点中每个云服务节点的节点参数，终端信息包括目标用户终端的标识信息和地理位置，节点参数包括云服务节点的当前网络时延、已运行游戏的数量、关键指标、负载能力、地理位置中的至少一个；
确定模块302，用于根据目标用户终端的终端信息、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与目标用户终端对应的目标云服务节点；
发送模块303，用于将目标用户的用户信息发送给目标云服务节点，以便目标云服务节点与目标用户终端进行交互，用户信息包括目标用户终端的标识信息、目标游戏的标识信息和目标游戏的进度信息。
如图4所示，确定模块302包括：计算子模块3021和确定子模块3022；
在一个实施例中，计算子模块3021，用于根据目标用户终端的地理位置、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
确定子模块3022，用于将最大匹配值对应的云服务节点确定为目标用户终端对应的目标云服务节点。
在一个实施例中，计算子模块3021，用于根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离；
计算子模块3021，用于根据每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，根据第一公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第一公式为：
Figure BDA0002472709480000131
Qi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Sij表示第i个云服务节点对应的第j个参数，
Figure BDA0002472709480000132
表示第j个参数对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
在一个实施例中，计算子模块3021，用于根据目标用户终端的地理位置和每个云服务节点的地理位置，计算每个云服务节点与目标用户终端的地理距离：
计算子模块3021，用于对每个云服务节点与目标用户终端的地理距离、目标游戏所需的带宽以及每个云服务器的节点参数进行量化，得到每个云服务器节点对应的参数量化值；
计算子模块3021，用于根据每个云服务节点对应的参数量化值，根据第二公式计算得到每个云服务节点与目标用户终端的匹配值；
其中，第二公式为：
Figure BDA0002472709480000133
Pi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Fij表示第i个云服务节点对应的第j个参数量化值，φj表示第j个参数量化值对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
在一个实施例中，如图5所示，该云游戏服务资源分配装置30还包括：接收模块304、验证模块305和登陆模块306；
接收模块304，用于接收目标用户终端发送的目标用户的登陆信息，登陆信息包括目标用户的用户名和密码；
验证模块305，用于对目标用户的登陆信息进行验证；
登陆模块306，用于在验证通过后，登录与登陆信息对应的用户账户。
在一个实施例中，验证模块305，用于检测数据库中是否存储有目标用户的登陆信息。
在一个实施例中，所有参数量化值对应的权重值之和为常量。
本公开实施例提供的云游戏服务资源分配装置，根据目标用户终端的地理位置、用户所选游戏所需的带宽以及各云服务节点的节点参数等信息，为目标用户终端匹配合适的云服务节点，由所匹配的云服务节点为该用户提供云游戏的服务，不仅能够保证用户的游戏体验，而且能够使得各云服务节点所承担的工作量较为均衡，提升各云服务节点的处理效率。
本公开实施例还提供了一种云游戏服务资源分配设备，该炉压异常的处理设备包括接收器、发射器、存储器和处理器，该发射器和存储器分别与处理器连接，存储器中存储有至少一条计算机指令，处理器用于加载并执行至少一条计算机指令，以实现上述图1对应的实施例中所描述的云游戏服务资源分配方法。
基于上述图1对应的实施例中所描述的云游戏服务资源分配方法，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(英文：Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储装置等。该存储介质上存储有计算机指令，用于执行上述图1对应的实施例中所描述的云游戏服务资源分配方法，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种云游戏服务资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户终端发送的目标游戏的标识信息，并根据所述目标游戏的标识信息，确定所述目标游戏所需的带宽；
获取所述目标用户终端的终端信息以及至少两个云服务节点中每个云服务节点的节点参数，所述终端信息包括所述目标用户终端的标识信息和地理位置，所述节点参数包括所述云服务节点的当前网络时延、已运行游戏的数量、关键指标、负载能力、地理位置中的至少一个；
根据所述目标用户终端的终端信息、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与所述目标用户终端对应的目标云服务节点；
将所述目标用户的用户信息发送给所述目标云服务节点，以便所述目标云服务节点与所述目标用户终端进行交互，所述用户信息包括所述目标用户终端的标识信息、所述目标游戏的标识信息和所述目标游戏的进度信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户终端的终端信息、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，确定与所述目标用户终端对应的目标云服务节点包括：
根据所述目标用户终端的地理位置、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算所述每个云服务节点与所述目标用户终端的匹配值；
将最大匹配值对应的云服务节点确定为所述目标用户终端对应的目标云服务节点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户终端的地理位置、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算所述每个云服务节点与所述目标用户的匹配值包括：
根据所述目标用户终端的地理位置和所述每个云服务节点的地理位置，计算所述每个云服务节点与所述目标用户终端的地理距离；
根据所述每个云服务节点与所述目标用户终端的地理距离、所述目标游戏所需的带宽以及所述每个云服务节点的节点参数，根据第一公式计算得到所述每个云服务节点与所述目标用户终端的匹配值；
其中，所述第一公式为：
Figure FDA0002472709470000021
Qi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Sij表示第i个云服务节点对应的第j个参数，
Figure FDA0002472709470000022
表示第j个参数对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户终端的地理位置、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务节点的节点参数，计算所述每个云服务节点与所述目标用户的匹配值包括：
根据所述目标用户终端的地理位置和所述每个云服务节点的地理位置，计算所述每个云服务节点与所述目标用户终端的地理距离：
对所述每个云服务节点与所述目标用户终端的地理距离、所述目标游戏所需的带宽以及每个云服务器的节点参数进行量化，得到所述每个云服务器节点对应的参数量化值；
根据所述每个云服务节点对应的参数量化值，根据第二公式计算得到所述每个云服务节点与所述目标用户终端的匹配值；
其中，所述第二公式为：
Figure FDA0002472709470000023
Pi表示第i个云服务节点与目标用户终端的匹配值，Fij表示第i个云服务节点对应的第j个参数量化值，φj表示第j个参数量化值对应的权重值，1≤i≤N，N表示云服务节点的总个数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户终端发送的目标游戏的标识信息之前，所述方法还包括：
接收目标用户终端发送的目标用户的登陆信息，所述登陆信息包括所述目标用户的用户名和密码；
对所述目标用户的登陆信息进行验证；
在验证通过后，登录与所述登陆信息对应的用户账户。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述目标用户的登陆信息进行验证包括：
检测数据库中是否存储有所述目标用户的登陆信息。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所有参数量化值对应的权重值之和为常量。
8.一种云游戏服务资源分配设备，其特征在于，所述云游戏服务资源分配设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求7任一项所述的云游戏服务资源分配方法中所执行的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求7任一项所述的云游戏服务资源分配方法中所执行的步骤。
10.一种云游戏服务资源分配系统，其特征在于，包括：至少一个用户终端、至少两个云服务节点、管理设备和用户数据库；
所述至少一个用户终端的每个用户终端与所述管理设备连接，所述管理设备与所述至少两个云服务节点的每个云服务节点连接，所述管理设备与所述用户数据库连接，所述用户数据库中存储有每个游戏的标识信息与每个游戏所需带宽的对应关系、每个用户的账户信息以及对应的游戏进度信息；所述管理设备用于执行权利要求1～7任一项所述的云游戏服务资源分配方法。
CN202010353617.7A 2020-04-29 2020-04-29 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统 Pending CN111611072A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010353617.7A CN111611072A (zh) 2020-04-29 2020-04-29 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010353617.7A CN111611072A (zh) 2020-04-29 2020-04-29 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111611072A true CN111611072A (zh) 2020-09-01

Family

ID=72199738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010353617.7A Pending CN111611072A (zh) 2020-04-29 2020-04-29 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111611072A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113368504A (zh) * 2021-06-09 2021-09-10 咪咕互动娱乐有限公司 云游戏服务系统、交互方法、存储介质及程序产品
CN113434289A (zh) * 2021-06-16 2021-09-24 北京达佳互联信息技术有限公司 云主机分配方法、装置、电子设备及存储介质
WO2022247514A1 (zh) * 2021-05-27 2022-12-01 腾讯科技（深圳）有限公司 游戏数据处理方法及装置、系统、电子设备和存储介质
CN115484260A (zh) * 2021-06-15 2022-12-16 北京小米移动软件有限公司 一种资源配置方法、云服务器、终端及存储介质

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022247514A1 (zh) * 2021-05-27 2022-12-01 腾讯科技（深圳）有限公司 游戏数据处理方法及装置、系统、电子设备和存储介质
CN113368504A (zh) * 2021-06-09 2021-09-10 咪咕互动娱乐有限公司 云游戏服务系统、交互方法、存储介质及程序产品
CN113368504B (zh) * 2021-06-09 2023-10-17 咪咕互动娱乐有限公司 云游戏服务系统、交互方法、存储介质
CN115484260A (zh) * 2021-06-15 2022-12-16 北京小米移动软件有限公司 一种资源配置方法、云服务器、终端及存储介质
CN113434289A (zh) * 2021-06-16 2021-09-24 北京达佳互联信息技术有限公司 云主机分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN113434289B (zh) * 2021-06-16 2024-07-12 北京达佳互联信息技术有限公司 云主机分配方法、装置、电子设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111611072A (zh) 云游戏服务资源分配方法、设备、存储介质及系统
CN109165093B (zh) 一种计算节点集群弹性分配系统及方法
CN110233860B (zh) 一种负载均衡方法、装置和系统
EP3525096A1 (en) Resource load balancing control method and cluster scheduler
US11144950B2 (en) Information delivery method and apparatus, server, and storage medium
US10621651B2 (en) Automatic recharge system and method, and server
CN107995013B (zh) 客服分配方法及装置
US20190289433A1 (en) Mobile device location proofing
CN112235428B (zh) 调用请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110933136A (zh) 一种服务节点选择方法、装置、设备及可读存储介质
EP2546772A1 (en) Load balancing device for biometric authentication system
CN105677451A (zh) 一种用于多进程的负载均衡的方法和设备
CN106713388A (zh) 一种突发业务处理方法及装置
CN113595926A (zh) 基于数据中台的api数据传输方法、装置、设备和介质
CN110366194B (zh) 资源调用方法、装置及系统
CN112181599B (zh) 模型训练方法、装置及存储介质
CN111737000A (zh) 一种实现负载均衡的方法
CN116546028A (zh) 服务请求的处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN115168017B (zh) 一种任务调度云平台及其任务调度方法
CN111930482A (zh) 基于节点集群的任务处理方法、装置、设备及存储介质
CN110764876A (zh) 一种云主机创建方法、装置、设备及可读存储介质
CN114338683B (zh) 调度请求处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN112988983B (zh) 视频客服分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110377417B (zh) 数据路由方法及装置
CN111625375B (zh) 帐号预约方法和装置、存储介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination