Abstract-optimering moln spelupplevelse är ingen enkel uppgift på grund av den komplexa kompromissen mellan gamer kvalitet erfarenhet (QoE) och leverantörens nettovinst. Vi tar itu med utmaningen och studerar ett optimeringsproblem för att maximera molnspelsleverantörens totala vinst samtidigt som vi uppnår just-good-enough QoE. Vi genomför mätstudier för att härleda QoE och prestandamodeller. Vi formulerar och löser problemet på bästa sätt. Optimeringsproblemet har exponentiell drifttid och vi utvecklar en effektiv heuristisk algoritm. Vi presenterar också en alternativ formulering och algoritmer för slutna moln gaming tjänster med dedikerad infrastruktur, där vinsten inte är ett problem och övergripande spel QoE behöver maximeras. Vi presenterar ett prototypsystem och testbäddar med hjälp av off-the-shelf-virtualiseringsprogram för att visa hur praktiska och effektiva våra algoritmer är. Vår erfarenhet av att inse testbädden kastar lite ljus över hur molnspelsleverantörer kan bygga upp sina egna lönsamma tjänster. Sist gör vi omfattande spårdrivna simuleringar för att utvärdera våra föreslagna algoritmer. Simuleringsresultaten visar att de föreslagna heuristiska algoritmerna: (i) producera nära-optimala lösningar, (ii) skala till stora molnspeltjänster med 20 000 servrar och 40 000 spelare, och (iii) överträffa den toppmoderna placering heuristiska, t.ex., med upp till 3,5 gånger i termer av nettovinster.
Hong m.fl. REF löser optimeringsproblemet med VM-placering.
Placing Virtual Machines to Optimize Cloud Gaming Experience
{'venue': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}