CN118678991B 用于游戏云系统中的游戏分配的方法和计算机系统 （索尼互动娱乐股份有限公司）

2024.06.27PCT/US2022/05095620WO2023/107283EN2023.06.15用于游戏云系统中的游戏分配的方法和计频游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频游戏中的一个或多个视频游戏跨所述多个视频游戏中的所述一个或多个视频游戏的所确定的所述分布来跨所述多个机架组件存储2基于从所述数据中心外部收集的网络数据来跟踪多个视频游戏的多个受欢迎程度估基于所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频游戏中的一基于所确定的所述一个或多个视频游戏的所述分布来跨所述多个机架组件存储来自从能够通过一个或多个网络访问的多个站点接收遥基于所述多个特征来对视频游戏的趋势进行分类，其中所述趋基于所述趋势来增加所述多个机架组件中的用于存储所述视频游戏的机架组件的数跟踪所述多个视频游戏跨所述多个机架组件的多个网络存储装基于所述趋势来确定用于存储所述视频游戏的机架跨所述数据中心中的所述多个计算节点跟踪所述多个视频游戏中的每个视频游戏的及基于所跟踪的所述视频游戏的所述一个或多个游玩会话来识别所述跨所述数据中心中的所述多个计算节点跟踪所述视频游戏的多在所述时段期间，跨所述多个机架组件中的所述数量的3在第一视频游戏的生命周期的一部分内跨所述数据中心中的所述多个计算节点跟踪确定所述第一历史中的第一趋势，所述第一趋势指示在所述周期的所述部分中的第一时间段内所述第一视频游戏的所述第一受欢迎程度估值正在增基于所述第一趋势来确定用于存储所述第一视频游戏的机架预测第二趋势，所述第二趋势指示在第二时间段内第二视频游戏基于所述第二趋势来加载用于存储所述第二视频游戏的机架组架组件的所述第二数量大致类似于机架组件基于跟踪所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来识别所基于所述趋势来将所述视频游戏预加载到所述多个计算节点中的一个或多个计算节9.一种存储用于执行方法的计算机程序的非暂用于基于从所述数据中心外部收集的网络数据来跟踪多个视频游戏的多个受欢迎程用于基于所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频游戏中用于基于所确定的所述一个或多个视频游戏的所述分布来跨所述多个机架组件存储来自所述多个视频游戏的所述一个或多个视频游戏用于基于所述趋势来增加所述多个机架组件中的用于存储所述视频游戏的机架组件用于跟踪所述多个视频游戏跨所述多个机架组件的多个网络存储装置的分布的程序4用于使用人工智能来确定与所述视频游戏的所述受欢迎程度估值相关联的所述趋势用于基于所述趋势来确定用于存储所述视频用于跨所述数据中心中的所述多个计算节点跟踪所述视频游戏的一个或多个游玩会用于基于所跟踪的所述视频游戏的所述一个或多个游玩会话来识别所述趋势的程序用于在第一视频游戏的生命周期的一部分内跨所述数据中心中的所述多个计算节点跟踪所述第一视频游戏的第一受欢迎程度估值的第一历游戏的所述生命周期的所述部分中的第一时间段内所述第一视频游戏的所述第一受欢迎用于基于所述第一趋势来确定用于存储所述第一视频游戏的机架组件的第一数量的用于基于所述第二趋势来加载用于存储所述第二视频游戏的机架组件的第二数量的存储器，所述存储器耦接到所述处理器并且具有存储在其基于从所述数据中心外部收集的网络数据来跟踪多个视频游戏的多个受欢迎程度估基于所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频游戏中的一基于所确定的所述一个或多个视频游戏的所述分布来跨所述多个机架组件存储来自从能够通过一个或多个网络访问的多个站点接收遥5基于所述多个特征来对视频游戏的趋势进行分类，其中所述趋基于所述趋势来增加所述多个机架组件中的用于存储所述视频游戏的机架组件的数跟踪所述多个视频游戏跨所述多个机架组件的多个网络存储装及基于所跟踪的所述视频游戏的所述一个或多个游玩会话来识别所述基于跟踪所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来识别所基于所述趋势来将所述视频游戏预加载到所述多个计算节点中的一个或多个计算节6[0001]本公开涉及基于突出视频游戏的需求和/或受欢迎程度的趋势跨数据中心分配视[0006]本公开的实施方案涉及通过以下方式来遍及游戏云系统的数据中心或游戏云系[0007]本公开的实施方案公开一种用于游戏云系统中的游戏分配的方法。所述方法包游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频游戏中的一个或多个视频游戏跨所7游戏的所确定的所述分布来跨所述多个机架组件存储所述一个或多个视[0008]本公开的其他实施方案公开一种存储用于执行方法的计算机程序的非暂时性计读介质包括用于基于所述多个视频游戏的所述多个受欢迎程度估值来确定所述多个视频机可读介质包括用于基于所述多个视频游戏中的所述一个或多个视频游戏的所确定的所述分布来跨所述多个机架组件存储所述一个或多个视频游戏的储器耦接到所述处理器并且具有存储在其中的指令，所述指令如果由所述计算机系统执定所述多个视频游戏中的一个或多个视频游戏跨所述多个机架组件的分布。所述方法包[0012]图1是根据本公开的一个实施方案的系统的示意图，所述系统用于通过网络在位及数据中心高效分配视频游戏以满足用户玩当前和新视频游戏[0013]图2A是根据本公开的一个实施方案的游戏云系统的代表性数据中心处的包括多[0014]图2B是根据本公开的一个实施方案的游戏云系统的代表性数据中心处的包括多个计算节点的多个机架组件的示意图，其中每个网络存储装置可由对应计算节点阵列访[0015]图2C是根据本公开的一个实施方案的包括被配置用于处理和存储的多个计算节[0016]图3是根据本公开的一个实施方案的被配置为实现人工智能模型的系统的图示，所述人工智能模型被配置用于遍及游戏云系统分配视频游戏以满足用户玩当前和新视频[0017]图4是示出根据本公开的一个实施方案的用于遍及游戏云系统分配视频游戏以满足用户玩当前和新视频游戏的当前和未来需求的方法中的步骤的8存储服务器上。本公开的实施方案提供用于通过以下方式来遍及游戏云系统的数据中心可加载到可能一个机架组件上，并且其他视频游戏作品可加载到选定数量的机架组件上，并且再其他视频游戏作品仍可保留在远程存储装置中且对应的视频游戏作品仅在用户需[0023]图1是根据本公开的一个实施方案的用于通过网络150在位于一个或多个数据中9心处的一个或多个计算节点之间提供游玩的系统100的示意图。所述系统内容配置为通过戏加载到网络存储装置和计算节点上)。云游戏包括在服务器处执行视频游戏以生成游戏[0025]系统100包括如通过一个或多个数据中心(例如，数据中心1至N)实现的游戏云系在地理上最靠近客户端设备110。分派器191能够执行诊断测试以确定客户端设备110的可用发射和接收带宽。此外，诊断测试包括确定对应数据中心与客户端设备110之间的延迟计算密集型的特定游玩应用程序的客户端设备分派到可未在运行计算密集型的应用程序分派器191可将客户端设备110从数据中心N中的游戏云系统200切换到数据中心3中的可用[0028]一旦客户端设备110被分派到对应流式传输阵列的、对应计算托架的特定计算节人工智能(AI)来识别视频游戏的受欢迎程度的趋势以及由于这些视频游戏受欢迎而导致度)。分析器140被配置为基于所分类和/或所识别的趋势来确定视频游戏遍及游戏云系统或还通过其他规则确定的趋势的规则来确定视频游戏遍及游戏云系统的一个或多个数据对向第二区域提供服务的第二群组有用，其中所述分析可包括视频游戏遍及第二群组的视频游戏安装到与第二区域相关联的第二群组的机架组件和/或多玩家模式下通过云游戏网络或游戏云系统200借由网络150向玩一个或多个游戏的一个云系统200可提供一个或多个游戏服务器，所述一个或多个游戏服务器可被配置为在一个关联的一个或多个游戏服务器的多个游戏处理器被配置为执行与多个用户的戏玩相关联200的游戏服务器被配置为通过网络150将数据(例如，对应戏玩的渲染图像和/或帧)流式游玩控制台相关联的操作系统在虚拟机上运行以支持为所述游玩控制台开发的游戏作品可利用和/或依赖于服务器及其在云游戏网络或游戏云系统200的一个或多个服务器(计算擎部件/功能被分布和重新组装以进行更高效的[0037]图2A是根据本公开的一个实施方案的游戏云系统的代表性数据中心200A处的包括可由位于所述机架组件上的计算节点访问的网内部和外部网络配置而配置的机架控制器250。其他机架组件可类似地配置，无论修改与换机，所述集群交换机被配置为提供与被配置用于管理对应数据中心的管理服务器的通络存储装置210与计算节点中的每一个之间传达控的基础上将多个实例有效地传输到一个或多游玩应用程序的完整目录的大约200太字节[TB]的存储装置)。分布式存储装置260还可被配置来为游戏云系统200的用户存储用户和游戏数据。用户和游戏数据可包括用户保存数分派到对应机架组件220B的对应计算托架231A的特定用于跨游戏云系统的一个或多个数据中心的机架组游玩服务器实现的游玩会话。在一个实施方案中，游戏分配器300可包括在云管理控制器210内或与云管理控制器通信，以便执行将视频游戏分配到游戏云系统的一个或多个数据中心的机架组件的网络存储装置和/或计算节点所需的操作，如下面图3中将进一步描述且基于所确定的受欢迎程度来确定用于存储视频游戏的机架[0045]图2B是根据本公开的一个实施方案的游戏云系统的代表性数据中心处200B处的包括多个计算节点的多个机架组件221的示意图，其中每个网络存储装置可由对应计算节与对应网络存储装置之间的直接访问。计算节点可运行游玩应用程序并将游戏会话的音储装置211N与计算节点中的每一个之间传达控制和本公开的实施方案被配置为将客户端设备110C分派到机架组件221B的对应流式传输阵列的对应计算托架231B的特定计算节点232欢迎程度的趋势，以用于跨游戏云系统的一个或多个数据中心的机架组件分配视频游戏[0051]图2C是根据本公开的一个实施方案的具有包括被配置用于处理和存储的多个计算节点的多个机架组件的数据中心200C的示意图。数据中心200C类似于数据中心200A和机架组件包括多个计算托架237，其中每个计算托架包括提供硬件资源的一个或多个计算节点。例如，机架组件222N的计算托架237X被示出为包括四个计算节点(包括计算节点目的，机架组件222N的计算托架237X的计算节点233部分地包括CPU271和系统存储器272定视频游戏到游戏云系统的(一个或多个)迎程度来确定件和/或计算节点用于存储视频游戏的机架组件和/或计[0055]图3是根据本公开的一个实施方案的被配置为实现人工智能模型的系统的图示，所述人工智能模型被配置用于遍及游戏云系统分配视频游戏以满足用户玩当前和新视频云系统的可位于一个或多个数据中心处的机架组件。出于说明目的，图3是在游戏分配器[0056]特别地，游戏分配器300被配置为提供视频游戏遍及游戏云系统的数据中心(例的系统状态、网络存储装置的状态(包括获遥测数据315流。例如，遥测数据可包括网络数据，诸如社交网络平台数据(例如，配置为解析所捕获数据并从所述数据中识别和/或提取特征，其中这些特征与用于将视频于将视频游戏分配到游戏云系统的网络存储装置的特机器学习来对视频游戏的受欢迎程度趋势进行分类的机器学习模型。在另一个实施方案或多个层次级别的一个或多个节点内定义。规则在指示视频游戏的当前和/或预测受欢迎程度的趋势)。例如，规则可在输入与输出之间(例频游戏的受欢迎程度的趋势进行预测和/或分类。也就是说，对于作为输入提供给AI模型视频游戏分配到游戏云系统的一个或多个数据中心的机架组件的网络存储装置的分布模视频游戏的趋势分类和其他数据可与第二视频游戏的趋势分类和其他数据非常相似。因新发布版本的受欢迎程度可遵循视频游戏的先前版本的实际受欢迎程度或与之紧密一致。受欢迎程度匹配或有所提高。此信息可有助于确定所述视频游戏遍及游戏云系统中的分程度的趋势，可分配所述视频游戏的分布以满足对玩所述视频游戏的当前和/或预料的需度可对应于用户对玩所述视频游戏的当前和/或预测需求。通过将视频游戏预加载到计算实现流程图400，以基于视频游戏的受欢迎程度来提供视频游戏遍及游戏云系统的数据中系统200内在结合深度和/或机器学习引擎190的云管理控制器210和/或游戏分配器300中[0074]在一个实施方案中，跟踪包括跟踪多个计算节点中的每个计算节点的使用情况应视频游戏的新用户的可用计算节点的数量。跟踪可包括跟踪计算节点的当前和/或历史机架组件的)每个网络存储装置可能无法存储视频游戏的完整目录，特别是在强调网络存戏云系统的一个或多个数据中心中的每个网络存迎程度估值通过跟踪游戏云系统内的对应视频游戏的游玩会话以确定当前和/或预测受欢一个或多个数据中心的计算节点跟踪视频游戏的一个或多个游玩会话)，可确定指示受欢的受欢迎程度估值的增加。趋势可基于所跟踪的视频游戏的一个或多个游玩会话来确定，[0079]在本公开的一些实施方案中，实现人工智能以跟踪和/或确定游玩目录内的视频游戏的受欢迎程度。基于所确定的受欢迎程度，可实现规则和/或AI的进一步应用以确定[0080]如前所述，AI可用于确定和/或跟踪游戏云系统支持的视频游戏目录中的视频游应用来确定)，以基于视频游戏的受欢迎程度来安排这些视频游戏跨游戏云系统的一个或习和/或机器学习引擎中，所述AI模型被配置为对对应视频游戏并对对应游戏云系统支持于对游戏云系统中的视频游戏的游玩会话的下时，所述分配可指示被配置为加载和/或存储所述视频游戏的网络存储服务器和对应机架和/或存储所述视频游戏的网络存储服务器和对应机架组件的分布式存储装置中。还可将再其他视频游戏加载到基于其受欢迎程度估值所选择和/或所视频游戏的适当分配确保请求所述视频游戏的每个用户都将被分派到执行所述视频游戏以确保如果某个鲜为人知的视频游戏作品突然走红空间可用于加载预测会走红或被识别为正在走红的视频游[0087]在另一种实现方式中，可确定视频游戏的受欢迎程度和/或将其与相关视频游戏预料到第二视频游戏(新发布版本)表现得将与所述系列内最新发布的视频游戏或第一视频游戏的生命周期的一部分中的第一时间段内第一视频游戏的第一受欢迎程度估值正在件的第二数量)，其中机架组件的第二数量大致类似于用于支持第一视频游戏的游玩会话[0088]在再一个实施方案中，实现AI以基于对游戏云数据和/或网络数据等的捕获和跟游戏的游玩会话后立即或很快玩视频游戏)，可将视频游戏加载到机架组