IaaS云环境下延迟感知的游戏运营成本优化策略研究
发布时间：2020-12-14 20:41
伴随着IaaS平台的快速发展和成熟,一些中小型的游戏运营商开始通过租用IaaS提供商的虚拟机实例来部署游戏应用。由于IaaS平台中的虚拟机共享数据中心的软硬件资源,因此虚拟机之间会产生严重的共享资源竞争以及性能干扰问题,进而造成部署在其上的游戏应用的性能大幅下降,极大地影响了玩家的游戏体验。除了性能问题外,游戏运营商还需要关注的是虚拟机的租赁成本问题,如果所租用的虚拟机资源远远超过实际需求,资源不能被充分利用,将导致不必要的成本增加;相反,如果所租用的虚拟机资源比需求少,则玩家的游戏体验要求不能保证。鉴于此,我们研究IaaS环境下延迟感知的游戏运营成本优化问题,通过结合在线玩家请求分配与动态虚拟机供给机制,在保证游戏响应时间的情况下,最小化虚拟机的租赁成本。具体来说,本文完成了如下的工作:(1)我们设计与实现了一个基于LSTM的在线玩家请求分配算法,该算法利用LSTM神经网络模型预测玩家会话的结束时间,并且指派具有相近会话结束时间的玩家到相同的虚拟机上,以便减少虚拟机的租赁时间从而降低游戏运营商的虚拟机租赁成本。(2)我们设计与实现了一个基于队列理论的动态虚拟机供给算法,该算法利用队列...
【文章来源】：内蒙古大学内蒙古自治区 211工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
IaaS云端基本架构模型
IaaS云环境下延迟感知的游戏运营成本优化策略研究10如梯度剪切、正则、ESN（EchoStateNetwork）、增加有漏单元（LeakyUnits）等等。其中LeakyUnits通过改变节点之间的权重系数，从而使得RNN可以收集距离较远节点中的有用信息。其中，将这方法应用最成功且最广泛的就是门限RNN（GatedRNN）。门限RNN不仅允许网络不断调整节点间的权重系数，还允许网络丢弃掉不重要的信息。LSTM就是门限RNN中最著名的一种。LSTM其单一节点的结构如下图2.2所示。LSTM的特点在于增加了三个称之为“门”的结构：“输入门（inputgate）”，“遗忘门（forgetgate）”和“输出门（outputgate）”，使得自循环的权重在不断变化。这样一来在模型参数固定的情况下，不同时刻的积分尺度可以发生动态改变，从而避免了梯度消失或者梯度膨胀的问题。图2.2长短时记忆神经网络的结构Figure2.2ThestructureoftheLSTMneuralnetwork2.2.2长短时记忆神经网络的特性LSTM网络的核心是单元状态。单元状态可以看成一条传送带，单元状态沿着水平线将信息从一个单元传递到令一个单元。一种称为“门”的结构负责调控单元状态，可以将“门”理解成一种让信息通过的方式，该方式是具有选择性的。接下来，本文详细介绍“遗忘门”，“输入门”和“输出门”是如何控制单元信息的。“遗忘门”控制上一个单元状态被遗忘的程度即决定了从上一单元状态中丢掉多少信息。“遗忘门”读取上一个单元的输出和本单元的输入，然后输出一个[0,1]的值。其中，“0”代表“完全放弃”，“1”代表“完全保留”。其中1为上一个单元的输出，代表当前单元的输入，代表了输入门的权重，代表了激活函数，一般为sigmod函数。遗忘门的计算公式如下：
冉霞虻ァ?它是将一个拥有个客户的系统和一个拥有1个客户的系统相联系，最后得出系统的平均等待时间和系统的平均队列大小之间的关系的算法。利用MVA算法和队列理论的Little’sLaw规则方程，可以得出一组易于求解的方程。MVA不需要计算归一化常数，该算法避免了卷积算法中可能出现的溢出或下溢问题。并且与卷积算法相比，MVA的使用方法更加简单，因此广泛应用于分析队列网络中。平均值分析法最初是为封闭式网络设计的，后来迅速扩展到开放式网络。从那时起，MVA已被广泛应用于计算机系统、网络、医疗应用和金融系统等领域。图2.3代表前端负载均衡器系统的开放队列网络Figure2.3OpenqueuenetworkrepresentingaFront-endLoadBalancersystem我们考虑计算一个开放的队列网络的系统响应时间。消息以λ消息/秒的平均速度到达第一个队列。完成处理后，每条消息以一定的概率被传送到系统的其他队列当中，将该概率称之为路由概率。因此，通过定义适当的路由概率，可以定义特定队列网络的拓扑，以便在多服务器系统上对某些实际事务处理进行建模。图2.3表示队列网络。该网络由三个队列组成，
【参考文献】：
期刊论文
[1]《线性代数》线性相关性等问题的教学探讨[J]. 关力,曾金平,钟庆琪. 东莞理工学院学报. 2010(05)
[2]近似求解子问题的乘性Schwarz算法[J]. 曾金平. 湖南大学学报(自然科学版). 1996(05)
博士论文
[1]数据中心流量调度与请求分配的关键技术研究[D]. 陶小旖.大连理工大学 2019
本文编号：2916993
【文章来源】：内蒙古大学内蒙古自治区 211工程院校
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
IaaS云端基本架构模型
IaaS云环境下延迟感知的游戏运营成本优化策略研究10如梯度剪切、正则、ESN（EchoStateNetwork）、增加有漏单元（LeakyUnits）等等。其中LeakyUnits通过改变节点之间的权重系数，从而使得RNN可以收集距离较远节点中的有用信息。其中，将这方法应用最成功且最广泛的就是门限RNN（GatedRNN）。门限RNN不仅允许网络不断调整节点间的权重系数，还允许网络丢弃掉不重要的信息。LSTM就是门限RNN中最著名的一种。LSTM其单一节点的结构如下图2.2所示。LSTM的特点在于增加了三个称之为“门”的结构：“输入门（inputgate）”，“遗忘门（forgetgate）”和“输出门（outputgate）”，使得自循环的权重在不断变化。这样一来在模型参数固定的情况下，不同时刻的积分尺度可以发生动态改变，从而避免了梯度消失或者梯度膨胀的问题。图2.2长短时记忆神经网络的结构Figure2.2ThestructureoftheLSTMneuralnetwork2.2.2长短时记忆神经网络的特性LSTM网络的核心是单元状态。单元状态可以看成一条传送带，单元状态沿着水平线将信息从一个单元传递到令一个单元。一种称为“门”的结构负责调控单元状态，可以将“门”理解成一种让信息通过的方式，该方式是具有选择性的。接下来，本文详细介绍“遗忘门”，“输入门”和“输出门”是如何控制单元信息的。“遗忘门”控制上一个单元状态被遗忘的程度即决定了从上一单元状态中丢掉多少信息。“遗忘门”读取上一个单元的输出和本单元的输入，然后输出一个[0,1]的值。其中，“0”代表“完全放弃”，“1”代表“完全保留”。其中1为上一个单元的输出，代表当前单元的输入，代表了输入门的权重，代表了激活函数，一般为sigmod函数。遗忘门的计算公式如下：
冉霞虻ァ?它是将一个拥有个客户的系统和一个拥有1个客户的系统相联系，最后得出系统的平均等待时间和系统的平均队列大小之间的关系的算法。利用MVA算法和队列理论的Little’sLaw规则方程，可以得出一组易于求解的方程。MVA不需要计算归一化常数，该算法避免了卷积算法中可能出现的溢出或下溢问题。并且与卷积算法相比，MVA的使用方法更加简单，因此广泛应用于分析队列网络中。平均值分析法最初是为封闭式网络设计的，后来迅速扩展到开放式网络。从那时起，MVA已被广泛应用于计算机系统、网络、医疗应用和金融系统等领域。图2.3代表前端负载均衡器系统的开放队列网络Figure2.3OpenqueuenetworkrepresentingaFront-endLoadBalancersystem我们考虑计算一个开放的队列网络的系统响应时间。消息以λ消息/秒的平均速度到达第一个队列。完成处理后，每条消息以一定的概率被传送到系统的其他队列当中，将该概率称之为路由概率。因此，通过定义适当的路由概率，可以定义特定队列网络的拓扑，以便在多服务器系统上对某些实际事务处理进行建模。图2.3表示队列网络。该网络由三个队列组成，
【参考文献】：
期刊论文
[1]《线性代数》线性相关性等问题的教学探讨[J]. 关力,曾金平,钟庆琪. 东莞理工学院学报. 2010(05)
[2]近似求解子问题的乘性Schwarz算法[J]. 曾金平. 湖南大学学报(自然科学版). 1996(05)
博士论文
[1]数据中心流量调度与请求分配的关键技术研究[D]. 陶小旖.大连理工大学 2019
本文编号：2916993
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