CN115501610B - 一种游戏系统的异常数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种游戏系统的异常数据处理方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；步骤2，将所述实时运行数据存储至第一数据库；步骤3，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；步骤4，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；步骤5，根据所述步骤4中的异常实时运行数据以及所述步骤1中的终端信息数据进行分析处理。本申请能够将不同的数据进行分开存储，提高了系统恢复的稳定性，而且能够通过数据分析模型提高对异常数据的分析能力，高效地对出现的问题进行原因分析。
Description
技术领域
本申请涉及异常数据处理技术领域，具体的，涉及一种游戏系统的异常数据处理方法及系统。
背景技术
目前较为常用的游戏日志上报系统可以记录程序的异常状态，在程序运行出错产生异常的时候，可以将异常数据上报到日志系统中，然后维护人员可以定期查看产生的日志内容来定位问题。但是，上述系统在程序运行产生异常或死机(crash)的情况下才会记录异常，导致遗漏可能间接导致系统故障而不不会直接产生异常的问题，而且异常信息往往只包含程序停止时的信息，导致维护人员无法准确定位问题。
在游戏运行在不同的电子设备上时，由于电子设备的硬件差异、系统差异，或者是游戏版本差异，都会引起游戏运行中出现一些游戏运行问题。而开发人员需要对游戏运行问题进行解决。现有技术中，对游戏运行问题进行解决的方式往往是采集所有的游戏运行问题，然后对每一个游戏运行问题进行分析，从而寻找对应的解决方案，这种方式费时费力，且效率低下。如果仅仅采集少量异常数据，则有可能会导致游戏状态无法实现恢复到出现异常的状态，导致用户的游戏体验极差。
发明内容
本申请为解决上述问题，提出了一种游戏系统的异常数据处理方法，
包括以下步骤：
步骤1，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
步骤2，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
步骤3，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
步骤4，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
步骤5，根据所述步骤4中的异常实时运行数据以及所述步骤1中的终端信息数据进行分析处理。
可选的，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。
可选的，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。
可选的，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。
可选的，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
对应的，本申请还提出了一种游戏系统的异常数据处理系统，包括以下步骤：
第一信息获取模块，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
第一存储模块，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
第二存储模块，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
第二信息获取模块，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
分析处理模块，根据所述第二信息获取模块中的实时运行数据以及所述第一信息获取模块中的终端信息数据进行分析处理。
可选的，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。
可选的，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。
可选的，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。
可选的，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
本申请提出的一种游戏系统的异常数据处理方法，包括以下步骤：步骤1，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；步骤2，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
步骤3，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；步骤4，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；步骤5，根据所述步骤4中的异常实时运行数据以及所述步骤1中的终端信息数据进行分析处理。由于对不同的数据进行了分开存储，保证了重要数据的可靠性，便于进行系统恢复重建，而且能够利用所提出的数据分析模型对数据进行高效分析，及时发现出现问题的潜在关系。
附图说明
图1是本申请基础实施例的逻辑图。
具体实施方式
如图1所示，本申请提出了一种游戏系统的异常数据处理方法，
包括以下步骤：
步骤1，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
步骤2，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
步骤3，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
步骤4，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
步骤5，根据所述步骤4中的异常实时运行数据以及所述步骤1中的终端信息数据进行分析处理。
可选的，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。所述实时运行数据根据游戏的具体种类不同，其包含的具体数据内容也不同。例如在人物闯关类游戏中，包含的实时运行数据包含角色、道具、局部场景等信息；例如在棋类游戏汇总，包含的实时运行数据包含各棋子的状态、等级等信息。
所述实时运行数据用于对游戏的状态恢复，使得出现异常后能够重建异常点的状态信息，避免游戏异常后需要重新开始游戏；例如：如果是在线群体性的网游，如果单一用户的客户侧出现异常，则不会导致其它用户明显感知到异常状态，待该用户及时地重新加入游戏，则能够利用保存的实时状态数据进行恢复重建，提升用户体验。例如：如果是单机性游戏，如果单一用户的客户侧出现异常，如果该用户及时性地重新加入游戏，可以利用保存的实时状态数据进行恢复重建，直达异常点状态，可以解决现有技术中均需从新开始的问题。这部分数据量相对较大，但相对于重要节点数据而言，重要性相对较低，存储于第一数据库。
所述重要节点数据可以包括：例如，对于群体性参与的网游类游戏，可以为当前所在的小地图信息，当前所用角色的等级信息、所获得的道具信息、购买的皮肤信息、购买的武器信息、与网游中其他角色的关系等这些相对稳定且重要的数据。这些数据量相对于实时运行数据而言，数据量较少，但是更加重要，因此存储于更加可靠强壮的第二数据库。
可选的，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。可选的，如果在棋类游戏中，重要节点数据包括当前各个棋子所在棋盘中的位置信息，如果具体为象棋或围棋类游戏，还可以包括当前所在等级以及所设定的重要参数，例如棋盘类型、难度等级、背景音乐等这些相对稳定的参数，使得重建恢复时可以实现用户的无感知状态恢复。
可选的，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。当一款游戏运行在不同的设备上的时候，由于不同设备的性能不同、搭载的系统不同、性能调度不同、硬件设计不同等原因，在不同设备上的游戏运行数据会有所差异。因此需要获取终端的类型、硬件参数、软件参数等信息。例如手机型号、CPU型号、内存大小、GPU处理器型号、手机系统及其版本号等。
可选的，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
可选的，检测识别模型具体为深度神经网络模型，依次包括输入层、第一卷积层、第一池化层，第二卷积层、第二池化、全卷积层以及最后的输出层；所述输入层用于输入异常数据样本数据以及待识别的异常数据；卷积层用于进行特征提取；第一卷积层的卷积核为5；第二卷积层的卷积核为3；经过2层卷积以及两次池化操作，将获取的特征向量输入到全连接层，得到最终的输出向量，最后利用分类器例如softmax进行异常数据分类；分类的结果可以包括：内存空间不足、进程异常结束、内存泄露、操作系统异常、GPU渲染失败、CPU性能不足等、非法数据访问、非法数据操作等。
检测识别模型的最终确定需要经过大量的数据训练，上述数据可以来自历史数据的积累以及对上述积累数据的加工，例如可以来自于游戏运行日志。
可选的，深度神经网络模型池化层采用激励函数如下：
N表示异常样本数据集的大小，i取值1～N；Qyi表示异常数据样本在其标签yi处的权重，Myi表示异常数据样本在其标签yi处的偏差，Mj表示输出节点j处的偏差；θj,i为异常数据样本特征向量Xi与其对应分类标签yi对应向量的夹角。
损失函数为：
N表示家具异常数据集的大小；Wyi表示异常数据特征向量在其标签yi处的权重。
对应的，本申请还提出了一种游戏系统的异常数据处理系统，包括以下步骤：
第一信息获取模块，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
第一存储模块，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
第二存储模块，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
第二信息获取模块，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
分析处理模块，根据所述第二信息获取模块中的实时运行数据以及所述第一信息获取模块中的终端信息数据进行分析处理。
可选的，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。所述实时运行数据根据游戏的具体种类不同，其包含的具体数据内容也不同。例如在人物闯关类游戏中，包含的实时运行数据包含角色、道具、局部场景等信息；例如在棋类游戏汇总，包含的实时运行数据包含各棋子的状态、等级等信息。
所述实时运行数据用于对游戏的状态恢复，使得出现异常后能够重建异常点的状态信息，避免游戏异常后需要重新开始游戏；例如：如果是在线群体性的网游，如果单一用户的客户侧出现异常，则不会导致其它用户明显感知到异常状态，待该用户及时地重新加入游戏，则能够利用保存的实时状态数据进行恢复重建，提升用户体验。例如：如果是单机性游戏，如果单一用户的客户侧出现异常，如果该用户及时性地重新加入游戏，可以利用保存的实时状态数据进行恢复重建，直达异常点状态，可以解决现有技术中均需从新开始的问题。这部分数据量相对较大，但相对于重要节点数据而言，重要性相对较低，存储于第一数据库。
所述重要节点数据可以包括：例如，对于群体性参与的网游类游戏，可以为当前所在的小地图信息，当前所用角色的等级信息、所获得的道具信息、购买的皮肤信息、购买的武器信息、与网游中其他角色的关系等这些相对稳定且重要的数据。这些数据量相对于实时运行数据而言，数据量较少，但是更加重要，因此存储于更加可靠强壮的第二数据库。
可选的，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。可选的，如果在棋类游戏中，重要节点数据包括当前各个棋子所在棋盘中的位置信息，如果具体为象棋或围棋类游戏，还可以包括当前所在等级以及所设定的重要参数，例如棋盘类型、难度等级、背景音乐等这些相对稳定的参数，使得重建恢复时可以实现用户的无感知状态恢复
可选的，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。当一款游戏运行在不同的设备上的时候，由于不同设备的性能不同、搭载的系统不同、性能调度不同、硬件设计不同等原因，在不同设备上的游戏运行数据会有所差异。因此需要获取终端的类型、硬件参数、软件参数等信息。例如手机型号、CPU型号、内存大小、GPU处理器型号、手机系统及其版本号等。
可选的，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
可选的，检测识别模型具体为深度神经网络模型，依次包括输入层、第一卷积层、第一池化层，第二卷积层、第二池化、全卷积层以及最后的输出层；所述输入层用于输入异常数据样本数据以及待识别的异常数据；卷积层用于进行特征提取；第一卷积层的卷积核为5；第二卷积层的卷积核为3；经过2层卷积以及两次池化操作，将获取的特征向量输入到全连接层，得到最终的输出向量，最后利用分类器例如softmax进行异常数据分类；分类的结果可以包括：内存空间不足、进程异常结束、内存泄露、操作系统异常、GPU渲染失败、CPU性能不足等、非法数据访问、非法数据操作等。
检测识别模型的最终确定需要经过大量的数据训练，上述数据可以来自历史数据的积累以及对上述积累数据的加工，例如可以来自于游戏运行日志。
可选的，深度神经网络模型池化层采用激励函数如下：
N表示异常样本数据集的大小，i取值1～N；Qyi表示异常数据样本在其标签yi处的权重，Myi表示异常数据样本在其标签yi处的偏差，Mj表示输出节点j处的偏差；θj,i为异常数据样本特征向量Xi与其对应分类标签yi对应向量的夹角。
损失函数为：
N表示家具异常数据集的大小；Wyi表示异常数据特征向量在其标签yi处的权重。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。
上述模块或方法步骤在不发生冲突的前提下，均可以进行自行组合，都属于本申请实施例的具体公开方式，限于篇幅，不再一一展开，各种组合方式均属于本发明的公开范围。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
一种包含上述各实施例的计算机可执行指令的存储介质，所述存储介质上存储有能实现上述方法的程序指令。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种游戏系统的异常数据处理方法，包括以下步骤：
步骤1，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
步骤2，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
步骤3，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
步骤4，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
步骤5，根据所述步骤4中的异常实时运行数据以及所述步骤1中的终端信息数据进行分析处理。
2.根据权利要求1所述的一种游戏系统的异常数据处理方法，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。
3.根据权利要求1所述的一种游戏系统的异常数据处理方法，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。
4.根据权利要求1所述的一种游戏系统的异常数据处理方法，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。
5.根据权利要求1所述的一种游戏系统的异常数据处理方法，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
6.一种游戏系统的异常数据处理系统，包括以下模块：
第一信息获取模块，获取游戏在运行终端上的实时运行数据、重要节点数据以及终端信息数据；
第一存储模块，将所述实时运行数据存储至第一数据库；
第二存储模块，将所述重要节点数据以及终端信息数据存储至第二数据库；
第二信息获取模块，获取游戏系统产生异常时所在时间节点的异常实时运行数据；
分析处理模块，根据所述第二信息获取模块中的实时运行数据以及所述第一信息获取模块中的终端信息数据进行分析处理。
7.根据权利要求6所述的一种游戏系统的异常数据处理系统，所述实时运行数据包括：运行时间、用户角色、用户等级、道具状态。
8.根据权利要求6所述的一种游戏系统的异常数据处理系统，所述重要节点数据包括当前角色等级信息。
9.根据权利要求6所述的一种游戏系统的异常数据处理系统，终端信息数据包括终端类型、终端的硬件参数、软件参数信息。
10.根据权利要求6所述的一种游戏系统的异常数据处理系统，所述第一数据库的健壮性低于第二数据库。
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