KR102484455B1 - 클라우드 게이밍 시스템 및 이를 제어하는 방법 - Google Patents

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Abstract

본 개시의 기술적 사상의 일측면에 따른 복수의 사용자 장치들에 실행 데이터를 제공하는 클라우드 게이밍 시스템에 있어서, 상기 적어도 하나의 사용자 장치의 실행 요청을 수신하고, GPU(Graphic Processing Unit) 인스턴스 및 상기 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신(virtual machine)을 제어하도록 제어 명령 및 관리 명령 중 적어도 하나를 출력하는 인스턴스 관리 프로그램 및 상기 제어 명령에 기반하여 제어되는 상기 가상머신으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 복수의 사용자 장치들 중 적어도 하나에서 게임을 실행하는 제어 프로그램을 포함한다.

Description

클라우드 게이밍 시스템 및 이를 제어하는 방법{Cloud gaming system and control method thereof}
본 개시의 기술적 사상은 클라우드 게이밍 시스템 및 이를 제어하는 방법에 관한 것이다.
클라우드 게이밍이란 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하여 게임을 스트리링 방식으로 사용자가 플레이할 수 있는 것을 의미한다. 일반적으로 클라우드 컴퓨팅을 구축한 서버에서 제공하는 게임을 사용자에게 제공하며, 사용자는 적절한 요금을 내고 소정의 게임 타이틀을 사용자 장치(예컨대, PC, 스마트폰, 전용 게이밍 장치 등)로 스트리밍을 통해 플레이할 수 있다.
클라우드 게이밍은 게임 플레이에 필요한 연산, 그래픽 처리 등의 높은 하드웨어 자원을 사용자 장치가 직접 필요로 하지 않는다는 점에서 장점이 있으나, 스트리밍 방식의 플레이로 인하여 지연 시간(latency)이 상대적으로 높다는 단점이 있다.
한편, 클라우드 게이밍에 사용되는 상용 클라우드 서비스(예컨대, amazon web service, google cloud platform 등)는 클라우드의 다양한 설정을 제어할 수 있는 자체적인 클라우드 콘솔(cloud console)을 제공할 수 있다. 그러나, 사용자 장치로부터 수신한 요청량에 따라 유동적으로 자원관리를 할 수 없다는 단점이 있었다.
본 개시의 기술적 사상이 해결하려는 과제는 GPU 인스턴스 및 가상머신 등의 자원 상황에 따라 클라우드 콘솔부를 제어하는 인스턴스 관리 프로그램을 포함하는 클라우드 게이밍 시스템 및 그 제어 방법을 제공하고자 하는 것에 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따른 복수의 사용자 장치들에 실행 데이터를 제공하는 클라우드 게이밍 시스템에 있어서, 상기 적어도 하나의 사용자 장치의 실행 요청을 수신하고, GPU(Graphic Processing Unit) 인스턴스 및 상기 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신(virtual machine)을 제어하도록 제어 명령 및 관리 명령 중 적어도 하나를 출력하는 인스턴스 관리 프로그램 및 상기 제어 명령에 기반하여 제어되는 상기 가상머신으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 복수의 사용자 장치들 중 적어도 하나에서 게임을 실행하는 제어 프로그램을 포함한다.
또한, 상기 인스턴스 관리 프로그램은, 상기 관리 명령을 클라우드 콘솔부로 출력하여 상기 GPU 인스턴스를 프로비저닝(provisioning)하며, 상기 실행 데이터가 제공되도록 상기 제어 명령을 가상머신으로 출력하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 인스턴스 관리 프로그램은, 실행중인 제1 GPU 인스턴스의 크기 및 상기 실행 요청에 기반한 제2 GPU 인스턴스의 크기를 비교하여 상기 제어 명령 및 상기 관리 명령 중 적어도 하나를 생성한다.
한편, 상기 GPU 인스턴스 및 상기 가상머신은 상용 클라우드 플랫폼에서 제공되며, 상기 인스턴스 관리 프로그램은, IaC(Infrastructure as a Code)로 작성되어 상기 클라우드 플랫폼에 업로드된 것을 특징으로 한다.
한편, 업데이트를 위해 외부 서버와 연동되며, 기저장된 게임 데이터를 상기 GPU 인스턴스에 포함된 상기 가상머신에 마운팅하는 게임 데이터 관리부를 더 포함한다.
또한, 상기 게임 데이터 관리부는, 상기 외부 서버로부터 수신한 업데이트 데이터 및 게임 원본 데이터를 병합하여 상기 기저장된 게임 데이터를 생성하고, 상기 기저장된 게임 데이터가 포함된 블록 스토리지(block storage)를 상기 가상머신에 마운팅하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 인스턴스 관리 프로그램으로부터 상기 실행 요청에 따른 실행 이력 정보를 수신하고, 상기 실행 이력 정보 및 기설정된 비용 정책에 기반하여 관리 장치로 청구 데이터를 출력하는 비용 정산부를 포함한다.
본 개시의 다른 실시예에 따른 클라우드 게이밍 시스템의 제어 방법에 있어서, 사용자 장치로부터 실행 요청을 수신하는 단계, 인스턴스 관리 프로그램에 의해, GPU 인스턴스를 프로비저닝하도록 관리 명령을 클라우드 콘솔부로 출력하는 단계, 상기 클라우드 콘솔부에 의해, 상기 GPU 인스턴스를 프로비저닝하는 단계, 상기 인스턴스 관리 프로그램에 의해, 상기 프로비저닝된 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신을 제어하도록 가상머신으로 제어 명령을 출력하는 단계 및 상기 제어 명령 및 상기 가상머신으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 상기 사용자 장치에서 게임을 실행한다.
본 개시의 예시적 실시예에 따른 클라우드 게이밍 시스템 및 그 제어 방법은 클라우드 콘솔부를 제어하는 인스턴스 관리 프로그램을 제공함으로써 인스턴스 및 가상머신 등의 자원을 동적으로 관리하여 자원 관리의 효율성을 높일 수 있으며 게임 플레이의 지연 시간을 낮출 수 있다.
도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 전자 시스템(10)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 클라우드 게이밍 시스템(100)을 설명하기 위한 블록도이다. 도 1에서 전술한 바와 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 3은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 인스턴스 관리부(110)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 GPU 인스턴스 유닛(120)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게임 데이터 관리부(200)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 비용 정산부(130)를 설명하기 위한 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대해 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하거나 축소하여 도시한 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용한 "제1~", "제2~" 와 같은 서수적인 표현은 "제1~"이 "제2~"보다 앞선 것임을 한정하지 않으며, 유사한 구성을 달리 구분하여 표현하기 위한 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 전자 시스템(10)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전자 시스템(10)은 클라우드 게이밍 시스템(cloud gaming system)(100), 게임 데이터 관리부(200), 서버(server)(300), 사용자 장치(400) 및 관리 장치(500)를 포함할 수 있다.
본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 전자 시스템(10)은 클라우드 게이밍 시스템(100)은 실행 요청(REQ)에 기반하여 사용자 장치(400)로 실행 데이터(DTA)를 출력함으로써, 복수의 사용자 장치들(400_1~400_N)의 각 사용자들은 게임을 실행하여 플레이(play)할 수 있다. 예컨대, 복수의 사용자 장치들(400_1~400_N)은 하나의 네트워크망에 연결된 PC방의 개별 PC(Personal Computer)들일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
구체적으로, 클라우드 게이밍 시스템(100)은 사용자 장치(400)로부터 실행 요청(REQ)을 수신하고, 실행 요청(REQ)에 대응되는 실행 데이터(DTA)를 제공하기 위한 GPU 인스턴스(Graphic Processing Unit Instance)를 확보(또는 주문)할 수 있다.
클라우드 게이밍 시스템(100)은 게임 데이터 관리부(200)로부터 수신된 마운팅 데이터(mounting data)(MTG)를, 전술한 바와 같이 확보된 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신에 마운팅시킬 수 있다. 또한, 게임 데이터 관리부(200)는 서버(300)로부터 업데이트 데이터(UDT)를 수신하여 마운팅 데이터(MTG) 및 실행 데이터(DTA)의 게임 버전(version)을 최신 상태로 유지할 수 있다. 예컨대, 서버(300)는 게임 개발사 또는 퍼블리셔(publisher)의 서버일 수 있다.
여기서 마운팅이란, 데이터를 설치(install)하는 것이 아닌 마운팅 데이터(MTG)를 가상머신이 그대로 실행시키는 것을 의미한다.
한편, 관리 장치(500)는 사용자 장치(400)의 전원, 게임의 실행, 이용 시간 및 과금을 관리하기 위해 사용자 장치(400)를 제어할 수 있다. 예컨대, 관리 장치(500)는 사용자 장치(400)가 실행 데이터(DTA)에 기반하여 게임을 실행할 경우, 게임의 이용 시간 및 시간당 요금에 따라 사용자에게 요금을 청구할 수 있다.
본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 클라우드 게이밍 시스템(100)은 비교적 낮은 지연(latency)으로 게임을 플레이할 수 있도록 게임 데이터 관리부(200)로부터 수신한 마운팅 데이터(MTG)를 GPU 인스턴스에 할당할 수 있다. 또한, 실행 요청(REQ)에 기반하여 GPU 인스턴스를 주문, 실행 및 종료함으로써 동적으로 클라우드 자원을 관리하여 비용(cost)을 낮출 수 있다. 관련하여 이어지는 도면들과 함께 자세히 후술하기로 한다.
도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 클라우드 게이밍 시스템(100)을 설명하기 위한 블록도이다. 도 1에서 전술한 바와 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 2를 참조하면, 클라우드 게이밍 시스템(100)은 인스턴스 관리부(110), GPU 인스턴스 유닛(120) 및 비용 정산부(130)를 포함할 수 있다.
인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)을 수신할 수 있다. 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)으로부터 사용자 장치(400)가 실행한 게임에 관한 정보(예컨대, 게임 종류, 퍼블리셔 정보, 개발사 정보, 버전정보 등)를 획득할 수 있다. 또한, 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)으로부터 사용자 장치(400)에 관한 정보(예컨대, 회선 속도, 지연율, IP 주소, 네트워크 정보, 사용자 장치의 하드웨어 사양, 사용자 장치의 위치 등)를 획득할 수 있다.
인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)에 기반하여 GPU 인스턴스 유닛(120)으로 제어 명령(CMD)을 생성하여 출력할 수 있다. 인스턴스 관리부(110)는 제어 명령(CMD)을 이용하여 GPU 인스턴스를 주문, 실행 및 종료하도록 GPU 인스턴스 유닛(120)을 제어할 수 있다. 바람직하게는, 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)의 게임 요구사양과 가장 적합한 크기의 GPU 인스턴스를 주문할 수 있다. 또한, 인스턴스 관리부(110)는 각각의 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신(virtual machine)을 제어할 수 있다. 자세한 사항은 후술하기로 한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)을 수신함에 응답하여 GPU 인스턴스 유닛(120)으로 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있으며, 인스턴스 관리부(110)는 GPU 인스턴스 유닛(120)을 제어할 수 있다. 게임 데이터 관리부(200)는 GPU 인스턴스 유닛(120)에 생성된 GPU 인스턴스에 대응되는 마운팅 데이터(MTG)를 마운팅시킬 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)을 수신함에 응답하여 GPU 인스턴스 유닛(120) 및 게임 데이터 관리부(200)로 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
게임 데이터 관리부(200)는 제어 명령(CMD)에 포함된 정보에 기반하여 GPU 인스턴스에 대응되는 마운팅 데이터(MTG)를 마운팅시킬 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, 게임 데이터 관리부(200)와 클라우드 게이밍 시스템(100)은 10Gbps(giga bit per second)의 전송 속도를 지원하는 광케이블(fiber optic cable)로 연결될 수 있다. 클라우드 게이밍을 플레이함에 있어서, 게임 데이터 관리부(200)가 클라우드 게이밍 시스템(100)으로 마운팅 데이터(MTG)를 전송함에 있어 병목 현상을 방지하여 지연 시간(latency)을 감소시키기 위함이다. 클라우드 시스템(10)에 포함된 다른 구성들 간의 전송 속도보다 게임 데이터 관리부(200)와 클라우드 게이밍 시스템(100) 간의 전송 속도가 사용자가 게임을 플레이함에 있어서 지연 시간을 높일 수 있는 가장 큰 원인이기 때문이다. 또한, 광케이블은 지연 시간의 감소와 함께 넓은 대역폭(bandwidth)을 확보할 수 있다.
GPU 인스턴스 유닛(120)은 제어 명령(CMD)에 기반하여 GPU 인스턴스를 생성, 실행 및 종료할 수 있다. 생성된 GPU 인스턴스는 가상머신을 포함하며, 가상머신은 마운팅 데이터(MTG)에 기반하여 사용자 장치(400)가 게임을 실행할 수 있는 실행 데이터(DTA)를 출력할 수 있다.
한편, 인스턴스 관리부(110)는 실행 이력 정보(REC)를 비용 정산부(130)로 출력할 수 있으며, 비용 정산부(130)는 실행 이력 정보(REC) 및 기설정된 비용 정책(예컨대, 게임 실행 시간 당 요금)에 기반하여 청구 데이터를 생성할 수 있다. 이 경우, 청구 데이터는 사용자 장치(400)의 사용자가 납부해야 할 사용 금액 및 관리 장치(500)의 관리자가 납부해야 할 사용 금액을 포함할 수 있다. 비용 정산부(130)는 사용자 장치(400) 또는 관리 장치(500)로 청구 데이터를 출력할 수 있다.
도 3은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 인스턴스 관리부(110)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 인스턴스 관리부(110)는 인스턴스 관리 프로그램(111) 및 클라우드 콘솔부(112)를 포함할 수 있다.
인스턴스 관리 프로그램(111) 및 클라우드 콘솔부(112)는 각각 이종(heterogenous) 프로그램들로써 각각 서로 다른 출처, 언어 또는 유형으로 구현될 수 있다. 일 예로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제1 프로그래밍 도구(예컨대, terraform)로 구현될 수 있으며, 클라우드 콘솔부(112)는 상용 클라우드 서비스의 제공자가 제공하는 API(Application Programming Interface)로 구현될 수 있다. 다른 예로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제1 출처(source)(예컨대, 인스턴스 관리 프로그램(111)의 제공자)로부터 제공될 수 있으며, 클라우드 콘솔부(112)는 제2 출처(예컨대, 상용 클라우드 서비스의 제공자)로부터 제공될 수 있다. 다시 말해, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제1 유형의 프로그램일 수 있으며, 클라우드 콘솔부(112)는 제2 유형의 프로그램일 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 IaC(Infrastructure as a Code)(예컨대, terraform 등)로 작성될 수 있다. IaC는, 인프라스트럭쳐 관리 도구로써 코드를 이용해 인프라 구성을 구축, 구성 간 상호 교환되는 데이터들의 관리 및 실행 요청(REQ)에 따른 시스템 자원(예컨대, GPU 인스턴스)을 관리하는 프로비저닝을 수행할 수 있다.
IaC로 구현된 인스턴스 관리 프로그램(111)은 사용자 장치(400)가 전송하는 다양한 실행 요청(REQ)이나 GPU 인스턴스 자원의 다양한 상태들에 대해 미리 코드화함으로써 사용자 장치(400)에서의 게임 실행이 지연되는 등의 사고를 방지할 수 있다.
또한, IaC로 구현된 인스턴스 관리 프로그램(111)과 달리, 클라우드 콘솔부(112), GPU 인스턴스 및 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신은 상용(opensource) 클라우드 서비스의 플랫폼(예컨대, Amazon Web Service, Google Cloud Platform 등)에서 제공될 수 있다.
반면에, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 IaC로써 작성되어 상기 상용 클라우드 서비스의 플랫폼 또는 상기 상용 클라우드 서비스의 플랫폼과 별도의 독립적인 서버(예컨대, 관리 서버(Command and Control server))에 업로드됨으로써 개별 구성요소들(예컨대, 클라우드 콘솔부(112))를 제어할 수 있다.
즉, 기제공된 클라우드 콘솔부(112), GPU 인스턴스 및 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신을 제어하기 위해 클라우드 콘솔부(112)의 전단에 인스턴스 관리 프로그램(111)을 배치시킴으로써 클라우드 콘솔부(112)의 GPU 인스턴스 제어 역량을 보다 강화시킬 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 가용 GPU 인스턴스를 관리할 수 있다. 인스턴스 관리 프로그램(111)은 현재 실행중인 제1 GPU 인스턴스 및 실행 요청(REQ)에 기반하여 새로 주문할 제2 GPU 인스턴스의 크기를 비교하여 제어 명령(CMD) 또는 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있다.
일 예로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스의 자원량보다 실행 요청(REQ)에 따른 요청량이 더 많으면 추가적인 GPU 인스턴스의 주문을 하도록 제어 명령(CMD) 또는 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있다. 관리 명령(ADM)에 기반하여. 클라우드 콘솔부(112)는 GPU 인스턴스의 주문을 지시하는 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
다른 예로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 클라우드 플랫폼 상에서 주문된 GPU 인스턴스를 실행하도록 제어 명령(CMD) 또는 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있다. 관리 명령(ADM)에 기반하여, 클라우드 콘솔부(112)는 GPU 인스턴스의 실행을 지시하는 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
또 다른 예로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스를 종료시키도록 제어 명령(CMD) 또는 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있다.
제1 실시예에서, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제1 사용자 장치(400_1)로부터 실행 요청(REQ)을 수신한 뒤, 실행 요청(REQ)에 대비되는 종료 요청을 수신할 수 있다. 구체적으로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제1 사용자 장치(400_1)의 실행 요청(REQ)에 따라 생성된 GPU 인스턴스의 식별자를 획득하고, 제1 사용자 장치(400_1)의 종료 요청을 수신하면, 획득된 식별자에 대응되는 GPU 인스턴스를 종료시킬 수 있다.
제2 실시예에서, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스 유닛(120)의 GPU 인스턴스 상태를 모니터링하여, 실행 데이터(DTA)를 출력중이지 않은 인스턴스에 대해서는 GPU 인스턴스를 종료시킬 수 있다.
이 후, 인스턴스 관리 프로그램(111)이 직접 제어 명령(CMD)을 출력할 수도있다. 또는, 관리 명령(ADM)에 기반하여, 클라우드 콘솔부(112)는 GPU 인스턴스의 종료를 지시하는 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
종래의 클라우드 시스템 운용 방식은 사용자 장치(400)의 최대의 실행 요청량에 맞게 인스턴스를 유지하지만, 본 개시에 따른 인스턴스 관리 프로그램(111)은 복수의 사용자 장치들(400_1~400_N)로부터 수신한 실행 요청(REQ)에 따라 유동적으로 GPU 인스턴스를 종료시키도록 클라우드 콘솔부(112)를 제어할수 있어 효율적으로 GPU 인스턴스 자원을 관리할 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 실행 요청(REQ)을 수신함에 응답하여 사용 이력 정보(REC)를 비용 정산부(130)로 출력할 수 있다.
인스턴스 관리 프로그램(111)은 실행 요청(REQ)을 발송한 사용자 장치(400)의 정보 및 실행 요청(REQ)을 발송한 시간을 데이터베이스에 기록하기 위한 사용 이력 정보(REC)를 생성할 수 있다.
인스턴스 관리 프로그램(111)은 실행 요청(REQ)이 수신된 시간과 종료 요청이 수신된 시간을 차감하여 사용 이력 정보(REC)를 비용 정산부(130)로 출력할 수 있다.
종래의 시스템 관리자는 클라우드 콘솔부(112)를 통해 수동으로 값을 입력하여 제어 명령(CMD)을 발송하여야 했다. 그러나, 본 개시에 따른 인스턴스 관리 프로그램(111)은 클라우드 콘솔부(112)에 접근하는 액세스 키와 함께 자동화된 관리 명령(ADM)을 송부함으로써 GPU 인스턴스 유닛(120)의 자원 상황에 대응되도록 동적인 제어 명령(CMD)을 출력하도록 클라우드 콘솔부(112)를 제어할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 GPU 인스턴스 유닛(120)을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4a 및 도 4b를 참조하면, GPU 인스턴스 유닛(120)은 복수의 GPU 인스턴스(121)들을 포함할 수 있고, 각각의 GPU 인스턴스(121)는 복수의 가상머신들(VM_1~VM_N)을 포함할 수 있으며, 복수의 사용자 장치들(400_1~400_N)은 각각 제어 프로그램들(PGM_1~PGM_N)을 포함할 수 있다.
일 예로, 도 4a를 참조하면, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 제어 명령(CMD)을 GPU 인스턴스(121)로 출력할 수 있으며, 또는, 복수의 가상머신들(VM_1~VM_N) 중 적어도 하나로 직접 출력할 수 있다. 예컨대, 제어 명령(CMD)은 가상머신(VM)을 직접 제어할 수 있는 신호로써, 가상머신(VM)은 제어 명령(CMD)에 기반하여 실행 데이터(DTA)를 출력할 수 있다.
다른 예로, 도 4b를 참조하면, 클라우드 콘솔부(112)는 관리 명령(ADM)에 기반하여 제어 명령(CMD)을 복수의 가상머신들(VM_1~VM_N) 중 적어도 하나 또는 GPU 인스턴스(121)로 출력할 수 있다. 이 때, 클라우드 콘솔부(112)가 출력하는 제어 명령(CMD)은 GPU 인스턴스(121)를 프로비저닝하기 위한 신호일 수 있고, 또는, 가상머신들(VM_1~VM_N) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 신호일 수도 있다. 또는, GPU 인스턴스(121)를 프로비저닝하면서, 가상머신들(VM_1~VM_N) 중 적어도 하나를 제어하기 위한 신호일 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 실행 요청(REQ)을 수신함에 기반하여, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 관리 명령(ADM)을 기반으로 클라우드 콘솔부(112)를 제어하여 GPU 인스턴스(121)를 프로비저닝(provisioning)할 수 있다. 이 후, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 프로비저닝된 GPU 인스턴스(121)에 대하여 가상머신(VM)을 실행하기 위한 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
구체적으로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 적어도 하나의 사용자 장치(400)로부터 수신된 실행 요청(REQ)에 기반하여, GPU 인스턴스(121) 및 GPU 인스턴스(121)에 포함된 가상머신(VM)을 제어하도록 제어 명령(CMD) 및 관리 명령(ADM) 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 예컨대, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스(121)를 프로비저닝하도록 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있으며, 가상머신(VM)을 제어하여 실행 데이터(DTA)가 제공되도록 제어 명령(CMD)을 출력할 수 있다.
GPU 인스턴스(121)는 제어 명령(CMD)을 수신하여 가상머신(VM)에 마운팅 데이터(MTG)를 마운팅시킬 수 있다. 또는, 가상머신(VM)이 제어 명령(CMD)을 직접 수신하여 마운팅 데이터(MTG)를 마운팅시킬 수 있다.
가상머신(VM)은 마운팅 데이터(MTG)가 포함된 논리 디스크(logical volume)를 등록(attach)하여 실행 데이터(DTA)에 접근함으로써 가상머신(VM)은 게임을 구동시킬 수 있으며 사용자는 사용자 장치(400)를 통해 게임을 플레이할 수 있다.
즉, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스(121) 내의 가상머신(VM)을 셋업함으로써 게임 데이터 관리부(200)로부터 마운팅 데이터(MTG)를 로드(load)하여 가상머신을 실행하도록 관리 명령(ADM)을 출력할 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스(121) 자원 및 GPU 인스턴스(121) 내의 가상머신 자원을 관리할 수 있다.
즉, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 GPU 인스턴스(121) 각각의 타임-아웃(time-out)을 제어할 수 있다. 구체적으로, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 기존의 사용자가 게임 종료를 요청하더라도, GPU 인스턴스(121)에서 실행중인 프로세스만 종료할 뿐 GPU 인스턴스(121) 자체를 종료하지 않고, 기설정된 타임-아웃 시간 동안 GPU 인스턴스(121)를 유지할 수 있다. 이 후, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 다른 사용자가 전송한 동일한 게임의 실행 요청(REQ)을 수신한 경우 상기 유지된 GPU 인스턴스(121)를 우선적으로 배정하여, 인스턴스를 프로비저닝(provisioning)하는데 걸리는 시간을 감소시킬 수 있다.
또한, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 피크 시간대의 게임 별 수요를 예측할 수 있다. 예컨대, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 시간대 별 사용자가 실행한 게임의 종류와 시간을 수집 또는 기계학습함으로써 수요를 예측할 수 있다. 예측된 수요에 기반하여, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 실행 요청(REQ)이 폭증하기 전에 사전적으로 인스턴스 프로비저닝을 수행할 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따른 제어 프로그램(PGN)은 제어 프로그램들(PGM_1~PGM_N)을 포함할 수 있으며, 제어 프로그램들(PGM_1~PGM_N) 각각은 사용자 장치들(400_1~400_N) 각각에서 실행될 수 있다. 제어 프로그램(PGM)은 실행 데이터(DTA)를 수신하여 사용자 장치(400)의 출력부(예컨대, 디스플레이 및 스피커 등)를 통해 사용자에게 게임을 제공할 수 있다.
구체적으로, 제어 프로그램(PGM)은 제어 명령(CMD)에 기반하여 제어되는 가상머신(VM)으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 복수의 사용자 장치들(400_1~400_N) 중 적어도 하나에서 게임을 실행할 수 있다.
제어 프로그램(PGM)은 사용자 장치(400)로부터 사용자 조작을 입력받아 사용자 조작 신호를 가상머신(VM)으로 전송할 수 있으며, 사용자 조작에 따라 변경된 실행 데이터(DTA)를 제어 프로그램(PGM)으로 전송할 수 있다.
예컨대, 사용자가 게임 상의 적군을 공격하는 공격 조작을 사용자 장치(400)에 입력하면, 공격 조작에 대한 데이터를 가상머신(VM)으로 전송하고, 가상머신(VM)은 적군이 입은 피해를 반영한 실행 데이터(DTA)를 제어 프로그램(PGM)으로 전송할 수 있다.
본 개시의 예시적 실시예에 따르면, GPU 인스턴스 유닛(120), GPU 인스턴스(121) 또는 가상머신(VM)은 원격제어 프로그램을 실행할 수 있다. 원격제어 프로그램은 하드웨어 디코딩을 이용하여 구현될 수 있다. 원격제어 프로그램이 구동되는 말단 장치(예컨대, 가상머신(VM) 또는 사용자 장치(400))는 CUDA 및 OpenGL 등 그래픽 가속기를 이용하여 영상 및 음성 신호처리를 수행할 수 있다. 따라서, 사용자 장치(400)는 CPU 단독 처리에 대비 빠른 처리속도, 높은 해상도, 높은 주사율 및 낮은 지연시간으로 실행 데이터(DTA)를 플레이할 수 있다.
또한, 가상머신(VM)은 하이퍼바이저 상에서 구동될 수 있으며, 클라우드 시스템(10)을 제공하는 하드웨어인 호스트 머신 상에서 구동될 수 있다. 이 때, 호스트 머신은 가상머신(VM)에 GPU, CPU(Central Processing Unit) 및 램(RAM) 등의 하드웨어 자원을 제공할 수 있다. 다만, 이에 제한되지는 않으며 가상머신(VM)은 입력받은 데이터를 에뮬레이팅할 수 있는 다양한 형태로 구현될 수 있다.
도 5는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게임 데이터 관리부(200)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 게임 데이터 관리부(200)는 업데이트부(210) 및 게임 데이터 저장소(220)를 포함할 수 있다. 게임 데이터 저장소(220)는 게임 원본 데이터를 저장할 수 있다.
게임 데이터 관리부(200)는 업데이트를 위해 서버(300)와 연동되며, 업데이트되어 기저장된 게임 데이터를 GPU 인스턴스(121)에 포함된 가상머신(VM)에 마운팅할 수 있다.
업데이트부(210)는 서버(300)로부터 업데이트 데이터(UDT)를 수신할 수 있다. 일 예로, 업데이트부(210)는 기설정된 주기에 따라 서버(300)로 업데이트 데이터(UDT)를 요청할 수 있다. 다른 예로, 업데이트부(210)는 실행 요청(REQ)이 출력됨에 따라 기저장된 게임 원본 데이터의 버전을 서버(300)로 제공하고, 서버(300)는 마운팅 데이터(MTG)의 버전과 최신 버전이 상이하면 업데이트 데이터(UDT)를 전송할 수 있다. 또 다른 예로, 업데이트부(210)는 기설정된 주기마다 파일 위변조를 검사하여 부정행위를 막을 수 있다. 또 다른 예로, 업데이트부(210)는 업데이트 배포일로 이전에 서버(300)로부터 업데이트 데이터(UDT)를 수신하여 사전 업데이트 파일을 미리 구성한 뒤 업데이트 시점에 빠르게 배포할 수 있다.
게임 데이터 저장소(220)는 게임 원본 데이터를 저장할 수 있으며, 업데이트 데이터(UDT) 또는 상기 사전 업데이트 파일을 수신할 수 있다. 게임 데이터 저장소(220)는 업데이트 데이터(UDT)를 서버(300)로부터 수신하면, 업데이트 데이터(UDT) 및 게임 원본 데이터를 병합하여 게임 데이터를 생성할 수 있다.
게임 데이터 저장소(220)는 게임 데이터가 포함된 블록 스토리지(block storage)를 마운팅 데이터(MTG)로써 가상머신(VM)으로 마운팅시킬 수 있다. 일 예로, 블록 스토리지는 가상 드라이버(예컨대, VMDK(Virtual Machine Disk) 형식) 파일일 수 있다. 다른 예로, 블록 스토리지는 논리 디스크(logical volume)의 일종일 수 있다. 또 다른 예로, 블록 스토리지는 NFS(Network File System), NAS(Network Attached Storage)에 호환 가능한 포맷일 수 있다.
도 6은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 비용 정산부(130)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 비용 정산부(130)는 정산 프로그램(131) 및 사용량 데이터베이스(132)를 포함할 수 있다.
비용 정산부(130)는 실행 이력 정보(REC)를 수신하여 사용량 데이터베이스(132)를 생성할 수 있다. 인스턴스 관리부(110)는 실행 요청(REQ)에 기반하여 실행 이력 정보(REC)를 생성하여 비용 정산부(130)로 전송할 수 있다.
정산 프로그램(131)은 사용량 데이터베이스(132)에 접근하여 사용자 장치(400)의 요금을 정산할 수 있다.
구체적으로, 정산 프로그램(131)은 기설정된 비용 정책 및 사용량 데이터베이스(132)로부터 획득한 게임 사용량에 근거하여 관리 장치(500)로 비용 정보를 포함하는 청구 데이터를 출력할 수 있다.
도 7은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 클라우드 게이밍 시스템(100)의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S110에서, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 사용자 장치(400)로부터 실행 요청(REQ)을 수신할 수 있다. 실행 요청(REQ)은 사용자 장치(400)가 게임을 플레이하기 위한 요청 신호이자, GPU 인스턴스(121)를 확보(또는 주문)하기위한 요청신호일 수 있다.
단계 S120에서 인스턴스 관리 프로그램(111)은 실행 요청(REQ)에 기반하여 GPU 인스턴스(121)를 프로비저닝하도록 관리 명령(ADM)을 클라우드 콘솔부(112)로 출력할 수 있다. 여기서, 클라우드 콘솔부(112)는 상용 클라우드 서비스 플랫폼에서 기제공되는 소프트웨어 모듈일 수 있으며, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 IaC 기반으로 작성되어 상기 상용 클라우드 서비스 플랫폼에 업로드되는 소프트웨어 모듈일 수 있다.
단계 S130에서, 클라우드 콘솔부(112)는 GPU 인스턴스를 프로비저닝할 수 있다. 예컨대, 클라우드 콘솔부(112)는 상용 클라우드 서비스 플랫폼에 제공되는 소프트웨어 모듈로써, GPU 인스턴스의 주문, 생성, 실행, 제어, 할당 및 종료 등에 관한 제어 권한을 가질 수 있다.
단계 S140에서, 인스턴스 관리 프로그램(111)은 프로비저닝된 GPU 인스턴스(121)에 포함된 가상머신(VM)을 제어하기 위한 제어 신호(CMD)를 가상머신(VM)으로 출력할 수 있다. 예컨대, 제어 신호(CMD)는 가상머신(VM)의 실행, 제어 및 종료를 지시할 수 있다. 다른 예로, 제어 신호(CMD)는 GPU 인스턴스를 주문, 생성, 실행, 제어, 할당 및 종료를 지시할 수 있다.
단계 S150에서, 사용자 장치(400)에 포함된 제어 프로그램(PGM)은 가상머신(VM)으로부터 수신한 실행 데이터(DTA)에 기반하여 사용자 장치(400)에서 게임을 실행할 수 있다. 여기서, 제어 프로그램(PGM)은 제어 명령(CMD)이 지시하는 게임을 실행, 제어 및 종료할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합인 펌웨어(firmware)를 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable recording medium)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
예컨대, 본 개시의 예시적 실시예들에 따른 클라우드 게이밍 시스템(100), 인스턴스 관리부(110), GPU 인스턴스 유닛(120), 비용 정산부(130), 게임 데이터 관리부(200), 업데이트부(210), 게임 데이터 저장소(220), 비용 정산부(130), 정산 프로그램(131), 사용량 데이터베이스(132), 가상머신(VM) 및 제어 프로그램(PGM) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈 또는 데이터베이스로써 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
전술한 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체는 비일시적 기록매체(non-transitory computer readable recording medium)의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다. 이때 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 복수의 사용자 장치들에 실행 데이터를 제공하는 클라우드 게이밍 시스템에 있어서,
    상기 적어도 하나의 사용자 장치의 실행 요청을 수신하고, GPU(Graphic Processing Unit) 인스턴스 및 상기 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신(virtual machine)을 제어하도록 제어 명령 및 관리 명령 중 적어도 하나를 출력하는 인스턴스 관리 프로그램;
    상기 제어 명령에 기반하여 제어되는 상기 가상머신으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 복수의 사용자 장치들 중 적어도 하나에서 게임을 실행하는 제어 프로그램; 및
    업데이트를 위해 외부 서버와 연동되며, 기저장된 게임 데이터를 상기 GPU 인스턴스에 포함된 상기 가상머신에 마운팅하는 게임 데이터 관리부를 포함하는 클라우드 게이밍 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인스턴스 관리 프로그램은,
    상기 관리 명령을 클라우드 콘솔부로 출력하여 상기 GPU 인스턴스를 프로비저닝(provisioning)하며, 상기 실행 데이터가 제공되도록 상기 제어 명령을 가상머신으로 출력하는 것을 특징으로 하는 클라우드 게이밍 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인스턴스 관리 프로그램은,
    실행중인 제1 GPU 인스턴스의 크기 및 상기 실행 요청에 기반한 제2 GPU 인스턴스의 크기를 비교하여 상기 제어 명령 및 상기 관리 명령 중 적어도 하나를 생성하는 클라우드 게이밍 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 GPU 인스턴스 및 상기 가상머신은 상용 클라우드 플랫폼에서 제공되며,
    상기 인스턴스 관리 프로그램은, IaC(Infrastructure as a Code)로 작성되어 상기 클라우드 플랫폼에 업로드된 것을 특징으로 하는 클라우드 게이밍 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 게임 데이터 관리부는,
    상기 외부 서버로부터 수신한 업데이트 데이터 및 게임 원본 데이터를 병합하여 상기 기저장된 게임 데이터를 생성하고, 상기 기저장된 게임 데이터가 포함된 블록 스토리지(block storage)를 상기 가상머신에 마운팅하는 것을 특징으로 하는 클라우드 게이밍 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 인스턴스 관리 프로그램으로부터 상기 실행 요청에 따른 실행 이력 정보를 수신하고, 상기 실행 이력 정보 및 기설정된 비용 정책에 기반하여 관리 장치로 청구 데이터를 출력하는 비용 정산부를 포함하는 클라우드 게이밍 시스템.
  8. 클라우드 게이밍 시스템의 제어 방법에 있어서,
    사용자 장치로부터 실행 요청을 수신하는 단계;
    인스턴스 관리 프로그램에 의해, GPU 인스턴스를 프로비저닝하도록 관리 명령을 클라우드 콘솔부로 출력하는 단계;
    상기 클라우드 콘솔부에 의해, 상기 GPU 인스턴스를 프로비저닝하는 단계;
    상기 인스턴스 관리 프로그램에 의해, 상기 프로비저닝된 GPU 인스턴스에 포함된 가상머신을 제어하도록 가상머신으로 제어 명령을 출력하는 단계;
    업데이트를 위해 외부 서버와 연동되며, 기저장된 게임 데이터를 상기 GPU 인스턴스에 포함된 상기 가상머신에 마운팅하는 단계; 및
    상기 제어 명령 및 상기 가상머신으로부터 수신한 실행 데이터에 기반하여 상기 사용자 장치에서 게임을 실행하는 단계를 포함하는 제어 방법.

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