云化沉浸式业务5G网络部署方案研究

云化沉浸式业务(VR/AR/MR等),具备立体高清代入、远程平滑操控、幻境空间扩展等属性,因其高通道、低时延的属性给5G网络部署带来较大的挑战。从其业务特征入手,分析其5G网络部署的方案;最后给出有关云化沉浸式游戏等业务的实际业部署示例,为了科技人员全面了解云化沉浸式业务网络不部署提供参考和借鉴。

基于RF-SVM的应用层DDoS攻击检测方法

目前对于应用层DDoS攻击的检测已经取得一定进展,但这类方法往往只能针对一种或几种特定类型的攻击,无法适应应用层中复杂多变的混合攻击。针对应用层DDoS攻击检测方法存在的不足,提出一种基于RF-SVM模型的应用层DDoS攻击检测方法。首先通过随机森林特征重要性算法评估混合攻击下具体特征的重要性,再根据FDRCA算法进行特征降维,最后通过SVM分类器进行分类。经过实验验证,RF-SVM模型能够适应应用层中复杂多变的混合攻击,通过与BP算法、单一SVM算法和HsMM算法比较,能够验证RF-SVM模型拥有较高的检测率和较好的混合攻击适应性。

无线移动环境中实时高效的模糊搜索算法

随着移动设备的增加,在无线移动终端中进行模糊搜索具有广泛的应用前景。无线移动场景中设备具有移动性,涵盖的服务数量庞大,这为服务模糊搜索带来主要两方面的挑战,(1)如何为移动节点之间请求转化规划合理的路径,减少冗余通信次数(2)保证服务搜索查准率和查全率的基础上,实现高效快速的搜索。因此对Web服务搜索进行深入调研。在此基础上针对分布式移动通信场景,设计并实现合适的节点通信算法以避免冗余通信带来的高额通信代价。为实现快速搜索,应用语义覆盖网络减少服务匹配计算量。最后通过无线移动通信仿真平台进行实验,验证基于语义覆盖网络的模糊搜索算法具有可靠性和高效性,可以在不降低搜索准确率和查全率的基础上实现快速搜索。

基于大数据挖掘构建游戏平台个性化推荐系统的研究与实践

给出了一种基于大数据挖掘的手机游戏平台个性化推荐机制,通过对游戏用户行为数据的获取、存储、清洗、挖掘,由改进的余弦相似度算法计算出游戏的相似度,向用户推荐其喜欢的游戏。该机制可以有效提升游戏推荐的准确性,增强用户黏性,为游戏平台创造更多价值。

游戏大数据平台研究与实践

立足于游戏平台数据快速处理需求,构建基于分布式+关系数据混合多元的大数据处理架构,针对高价值密度的结构化数据采用关系数据处理;大量无序的非结构化数据采用分布式机制处理。两种类型数据实现有序化后,统一交予传统关系数据库构建关系化模型并展示,既能实现关键经营分析数据的高效处理,又能满足无序的日志数据规模化处理需求。通过剖析其总体架构、主要功能和关键技术,从而为其他业务平台大数据分析建设和改造提供借鉴和参考。

游戏大数据平台工作流引擎研究与实践

随着业务人员对数据分析的需求不断增加,基于开源Hadoop的游戏大数据平台运行着越来越多相互依赖的作业任务。为了更加高效地完成作业管理和调度,升级了Zeus构建工作流引擎,优化Zeus任务启动过程,实现了多线程启动任务,缩短了启动时间。通过扩展Zeus系统,使其支持Oracle存储过程。同时,利用管道技术,实现了异构数据源的无缝高效共享和传输。

多模式机器学习算法在游戏产品精准营销中的应用

提出一种利用非常有限的用户信息构建多个可用于机器学习的算法模型,然后再将各个模型的预测结果进行融合输出的方法,目标是在千万级用户的范围内快速甄别出一部分活跃度较高的潜在用户进行游戏产品的精准营销,从而提升游戏产品下载率和使用率。

手机游戏大数据实时计算框架研究与实践

为了满足移动终端游戏的精准运营需求,需要收集用户行为数据,实时分析业务状态,深度挖掘市场价值。基于Kafka、Flume、Storm、Redis等开源技术,构建了手机游戏大数据实时计算系统,实现了海量实时数据的采集、存储、计算和查询,并在现网实际系统中得到了成功应用。

基于云XR的沉浸式游戏平台关键技术与架构研究

沉浸式游戏是云XR技术落地应用的典型场景,为用户带来沉浸式、可视化、实时人机交互的体验。本文从实现商用化沉浸式游戏业务平台的角度出发,研究分析了云端并发承载、端云异步渲染与远程交互映射等关键技术,并提出一种实用的沉浸式游戏业务平台架构,对后续的技术研发工作提供参考和借鉴。

一种新型云游戏资源分配模型研究

提出一种综合考虑云游戏内容特征与用户行为分析的云游戏资源分配模型。对于新引入的云游戏内容,这种资源分配模型基于游戏的多种属性标签构建游戏内容特征向量,计算出推荐指数,并定义该云游戏内容的初始部署规模。在云游戏内容上线后运行过程中,根据用户行为分析结果对推荐指数进行动态矫正,优化云资源分配策略。在云游戏商用平台进行的实际应用表明,该模型建立的业务流程有效地均衡了平台业务负载,提升了运营效率。

基于近攻击源部署的应用层DDOS检测方法

应用层DDoS的大流量攻击逐渐呈现高发态势,现有攻击检测方法均在大规模流量进入目标主机时才能根据检测结果进行反应,但以TB为单位的大流量进入主机后可能在检测系统预警前就已经发生宕机。为此,提出一种基于近攻击源部署的应用层DDoS攻击检测方法,将检测节点前向部署于近攻击源处,通过定时和强化学习将正常流量进行信息融合至目标处,在检测攻击的同时拦截攻击流量。实验结果表明,该系统具有良好的检测率和拦截率,能够削弱攻击流量对于目标主机的危害,以期为解决应用层DDoS的大流量攻击提出新的解决方法。

游戏数据分析智能任务调度架构研究与实践

针对常见的数据分析系统,缺少对系统资源的监控及任务优先级的考虑问题,本文提出通过采集集群中各台主机性能指标,分析系统的查询日志,构建结合任务优先级配置的智能调度框架,并详细剖析其组件构成、技术原理和实现流程等。依据实践中的运行效果,验证和对比该架构与传统架构在资源分配和运行时间上的效率情况。

大规模游戏平台云缓存技术研究与实践

传统的缓存处理机制难以满足互联网业务高并发、高性能的需求,因此提出了动静结合的多级云缓存架构,可支持大规模数据存储和快速检索查询服务,并基于一致性哈希算法,实现了对多分布式服务节点的统一管理和调度效率提升,最后通过在大规模游戏业务平台开展的实践,验证了平台性能和访问速度的大幅提升。

大容量分布式游戏平台架构及关键技术

结合游戏平台业务特点,提出了大容量分布式游戏平台架构。讨论了平台架构体系,平台关键技术中的负载均衡和分布式架构。平台已承载了手机游戏、电视游戏、游戏社区等多元化游戏产品,能快速响应不同运营商用户的服务请求,实现了平台架构设计的高性能、高可用、可伸缩、易扩展的目标。

基于提升网游用户体验的游戏加速器项目的设计与开发

网络游戏作为新生产业,近年来得到了迅速的发展,其产业规模也在不断扩大。但是在网络用户在跨网资源访问的过程中,需 要经过中转才能将数据信息传达到位。其中需要通过很多接口,因而容易造成延迟,极大地影响用户体验。随着网络游戏理念的不断革新 进步,其对于网速的要求也越来越严格,本文基于某项目总结了提升网络游戏用户体验的游戏加速器的设计要点,希望可以给相关设计工 作的开展提供一些参考。