一种云游戏系统的资源优化方法、装置、终端设备及介质

本技术属于云计算，尤其涉及一种云游戏系统的资源优化方法、装置、终端设备及介质。

背景技术：

1、近些年来，电子游戏成为人们娱乐、竞技、社交的新方式，但是传统电子游戏具有硬件受限、使用场景受限、跨平台开发成本高、用户规模受限等局限性。为了弥补传统电子游戏的缺点，云游戏应运而生。

2、在云游戏中，复杂的游戏软件运行在数据中心的强大服务器上，游戏场景通过互联网实时传输给游戏玩家，游戏玩家可以在移动设备上使用轻量级软件与游戏交互。由于云游戏运行在云服务器上，帮助玩家摆脱了对硬件设备的依赖性，降低了升级硬件设备的花销，同时可以跨平台随时随地进行游戏。并且在安全方面，由于游戏采用视频流机制，用户无需下载数据文件，因此可以完全消除游戏插件，大大节省了开发者在游戏插件方面的投资。

3、但云游戏的真正普及仍然面临一些挑战：

4、1.高带宽消耗

5、由于云游戏下行传输的大量游戏画面数据，因此，云游戏作为视频流需要消耗更多的带宽。并且，游戏场景渲染的多媒体流质量取决于网络通信带宽、画质越高的多媒体流，消耗的带宽资源也会越高。高清云游戏(分辨率为1080p，帧数为30帧每秒)在h264编码条件(一种常见的视频编码标准，也被称为avc(advancedvideo coding))下，码率可达8000千比特每秒(kbps，kilobits per second)左右，网络带宽需达到10兆比特每秒(mbps，megabits per second)才能稳定流畅运行。随着应用终端扩展到大屏电视、虚拟现实(vr，virtual reality)等设备，对分辨率和帧率的要求逐步提高，带宽消耗也随之提高。4k(一种显示分辨标准)高清云游戏平稳运行，网络带宽至少需达到80mbps。

6、2.高时延响应

7、云游戏中的交互延迟包括网络延迟(网络往返延迟)、服务端响应延迟(指从服务器端接收到用户输入到从服务器发出相应游戏画面之间的延迟)，其中网络延迟占比超70％。云游戏的延迟特点使得其相对于传统游戏，对延时的要求更为苛刻。对操作响应延迟要求较高的游戏(例如:动作类、格斗类、第一人称射击类、赛车类等)，通常需要将延时控制在80毫秒(ms)以内，其中vr云游戏通常需要把延迟控制在20ms以内。

8、3.稳定性差

9、目前由于云数据中心与用户终端设备距离过大，从服务器向玩家发送视频帧的延迟很高，稳定性差、容易丢帧导致画面卡顿。

10、4.画面质量差

11、目前由于边缘网络节点资源受限，并且分配到的资源呈现动态性，固定的视频编码配置参数不能适应动态的资源配置，容易造成视频卡顿。

技术实现思路

1、本技术提供了一种云游戏系统的资源优化方法、装置、终端设备及介质，可以解决目前云游戏宽带消耗大、延时高以及不稳定的问题。

2、第一方面，本技术提供了一种云游戏系统的资源优化方法，应用于云游戏系统的云数据中心，云游戏系统包括云数据中心、边缘计算网络以及多个用户终端，该资源优化方法包括：

3、获取多个用户终端发送的多个任务请求；任务请求和用户终端一一对应，任务请求包括游戏画面渲染指令、cpu数量和带宽需求；

4、分别针对每个任务请求，根据cpu数量需求和带宽需求，将游戏画面渲染指令分配给边缘计算网络中的一边缘服务器，并分别计算任务请求的游戏延迟、游戏视频画质评分、边缘计算网络的网络负载以及边缘计算网络的计算负载；边缘计算网络包括多个边缘服务器；

5、根据网络负载，计算边缘计算网络的网络资源分配差异，并根据计算负载，计算边缘计算网络的计算资源分配差异；网络资源分配差异用以表征网络负载的均衡分配情况，计算资源分配差异用以表征边缘服务器的计算能力的分配情况；

6、基于深度强化学习模型，以游戏延迟最低、网络资源分配差异最小以及计算资源分配差异最小为优化目标，构建资源优化模型；

7、根据资源优化模型，对云游戏系统的资源进行优化。

8、可选的，游戏延迟的表达式为ti＝tc,j+ti+tj,i，其中，ti表示用户终端i发送的任务请求的游戏延迟，i＝1,2,...,n，n表示用户终端的总数量，tc,j表示数据从云数据中心c传输到边缘计算网络中边缘服务器j的传输时延，j＝1,2,...,m，m表示边缘计算网络中边缘服务器的总数量，dc,j表示云计算中心c传输到边缘服务器j的传输数据量，表示云数据中心c传输到边缘服务器j的数据传输速率，b表示信道带宽，pc,j表示云数据中心c传输到边缘服务器j的发射功率，表示信道增益，与传输距离相关，σc表示噪声，ti为处理时延，表示边缘服务器完成用户终端i发送的任务请求中游戏画面渲染指令的时间，tj,i表示数据从边缘服务器j传输到用户终端i的传输时延，dj,i表示边缘服务器j传输到用户终端i的传输数据量，表示边缘服务器j传输到用户终端i的数据传输速率，pj,i表示边缘服务器j传输到用户终端i的发射功率，表示信道增益，σj表示噪声；

9、网络负载的表达式为其中，表示边缘服务器j的网络负载，bj,i表示边缘服务器j到用户终端i的传输带宽，bj表示边缘服务器j的下行带宽；

10、计算负载的表达式为其中，表示边缘服务器j的计算负载，fj,i表示边缘服务器j传输到用户终端i的cpu频率，fj表示边缘服务器j的总cpu频率。

11、可选的，根据网络负载，计算边缘计算网络的网络资源分配差异，并根据计算负载，计算边缘计算网络的计算资源分配差异，包括：

12、通过计算公式

13、

14、得到网络资源分配差异var(lnet)；

15、通过计算公式

16、

17、得到计算资源分配差异var(lcp)。

18、可选的，资源优化模型包括状态空间st，动作空间a以及奖励函数r；其中，st表示时间步t的状态空间，ci表示用户终端i发送的任务请求中的cpu数量需求，表示边缘服务器j传输到用户终端i的下行宽带，rj表示边缘服务器j的剩余cpu数量，动作空间a包括服务器间卸载路径的动作空间a1和计算资源分配的动作空间a2，a1＝(a11,a12,...,a1u,..,a1u)，a1u表示服务器间卸载路径的第u个动作，a2＝(a21,a22,...,a2v,..,a2v)，a2υ表示计算资源分配的第υ个动作，奖励函数r的表达式为r＝tmax-w1·t-w2·var(lnet)-w3·var(lcp)-w4fair，tmax表示预设延时阈值，t表示平均游戏延时，fair表示游戏公平性指标，g表示第g组用户终端，g＝1,2,...,m，m表示用户终端的总组数，fairg表示第g组用户终端的游戏公平性，

19、可选的，根据资源优化模型，对云游戏系统的资源进行优化，包括：

20、求解最大奖励值对应的服务器间卸载路径动作和计算资源分配动作；

21、按照服务器间卸载路径动作和计算资源分配动作，对云游戏系统的资源进行优化。

22、第二方面，本技术提供了一种云游戏系统的资源优化装置，包括：

23、任务请求获取模块，用于获取多个用户终端发送的多个任务请求；任务请求和用户终端一一对应，任务请求包括游戏画面渲染指令和cpu数量需求；

24、负载计算模块，用于分别针对每个任务请求，根据cpu数量需求，将游戏画面渲染指令分配给边缘计算网络中的一边缘服务器，并分别计算任务请求的游戏延迟、边缘服务器的网络负载以及边缘服务器的计算负载；边缘计算网络包括多个边缘服务器；

25、差异计算模块，用于根据网络负载，计算边缘计算网络的网络资源分配差异，并根据计算负载，计算边缘计算网络的计算资源分配差异；网络资源分配差异用以表征网络负载的均衡分配情况，计算资源分配差异用以表征边缘服务器的计算能力的分配情况；

26、优化模型构建模块，用于基于深度强化学习模型，以游戏延迟最低、网络资源分配差异最小以及计算资源分配差异最小为优化目标，构建资源优化模型；

27、优化模块，用于根据资源优化模型，对云游戏系统的资源进行优化。

28、第三方面，本技术提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的资源优化方法。

29、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的资源优化方法。

30、本技术的上述方案有如下的有益效果：

31、本技术提供的云游戏系统的资源优化方法，通过计算游戏延迟、边缘服务器的网络资源分配差异和计算资源分配差异，再以游戏延迟最低、网络资源分配差异最小以及计算资源分配差异最小为优化目标，构建资源优化模型，最后根据资源优化模型，对云游戏的资源进行优化，使得优化后云游戏的资源分配调度方式极大的降低了游戏延迟，并使云游戏的资源分配更加合理，避免资源闲置引起的带宽损耗，降低了带宽消耗；此外，该资源优化方法还结合了边缘计算的思想，通过边缘服务器，可以减小服务器与用户终端的距离，从而提高稳定性。

32、本技术的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。