Сетевые характеристики для выбора сервера в онлайн-играх


Марк Клейпул
CS отделение
Вустерского политехнического института,
Вустер, штат Массачусетс, США
30-31 января 2008 г.


На игровое Интернет-пространство имеется большое влияние сетевых характеристик игроков, подключенных к одному серверу. К сожалению, сетевые характеристики онлайновых игровых серверов не очень хорошо понимаются, в частности, для групп, которые хотят играть вместе на том же сервере.  В течение многих месяцев, фактические сервера Интернет игр были опрошена одновременно двадцать пятью эмулируемыми игровыми клиентами, на многих серверах и клиентах, которые работали в Интернете. Анализируя статистические данные о времени безотказной работы и популяций игровых серверов в течение месяца длительного периода в углубленный взгляд на пригодность для игровых серверов для выбора сервера многопользовательских, концентрируясь на характеристиках, важных для играбельностью - ожидания и справедливости. Анализ находит большинство игровых серверов имеют латентность, подходящие для третьего лица и вездесущих игр, таких как стратегия в реальном времени, спорта и ролевых игр, обеспечивая множество вариантов серверов для игровых приставок. Тем не менее, гораздо меньше игровых серверов имеют низкие задержки, необходимые для первого лица игры, такие как шутеры или игры-гонки. Во всех случаях, групп, которые хотят играть вместе имеют значительно сокращенный набор серверов, из которых на выбор из-за присущей несправедливостью в серверных латентности и выбора сервера особенно сильно ограничена по мере увеличения размера группы. Эти результаты имеют место в различных типах игр и даже разных поколений игр. Эти данные должны быть полезны для разработчиков игр и сетевых исследователей, которые стремятся улучшить выбор игрового сервера, будь то для одного или нескольких игроков.

Рост возможностей и проникновение широкополосных сетей доступа к дому подпитывает рост онлайн-игр через Интернет. Когда писалась эта статья, 4 часа утра в типичном будний день, на сервере GameSpy Arcade играло онлайн больше чем 310 000 игроков в более 100 000 играх! Такое распространение в игроков онлайн-игр, сопровождается эквивалентным ростом в различных онлайн-игр предложений. Спектр онлайн-игр переместился с 1990-х годов, где несколько игроков, сотрудничавших или соревновались на локальной сети (LAN) в первого лица перспективных игр, таких как Doom, тысячи игроков, взаимодействующих через Интернет в самых разнообразных игр начиная от первого лица шутеров и ролевых игр в режиме реального времени стратегия и спортивных игр. Эта эскалация в популярности онлайн-игр также находит свое отражение в соответственно большое количество игровых серверов, разбросанных по всему миру, которые поддерживают тысячи этих игроков.

Большинство онлайн-игр развернуть модель клиент-сервер взаимодействия и поэтому могли казалось бы извлечь выгоду из усовершенствований сети, которые поддерживают традиционные клиент-серверных приложений. К сожалению, онлайн-игры часто не пользуются из-за значительных архитектурных отличий. Традиционные клиенты нуждаются в конкретное содержание с сервера и не заинтересованы в альтернативных версиях в содержании. В противоположность этому, игра клиенты часто могут подключаться к различным серверам для другого, но приемлемый, игровой опыт работы с альтернативным контентом (карты или игроков). Традиционные приложения заботятся главным образом о пропускной способности сети, в то время как онлайн-игры уход в основном о латентности сети. Традиционные приложения могут извлечь выгоду из прозрачного кэширования и локального доступа к контенту, такие как содержание распределительных сетей и увеличения пропускной способности. С другой стороны, он-лайн игры игроки хотят контролировать их выбора сервера и особенно нуждаются в конкретных серверов при игре в Интернете одновременно с друзьями или семьей.

Многие онлайн игры позволяют игрокам выбирать среди множества серверов. Для многих игр, это важное условие, потому что пользователи могут запускать свои собственные игровые сервера, что позволяет клиентам подключаться из любой точки мира через Интернет. Почти все популярные шутер игры от первого лица  (такие как Quake, Doom и Unreal Tournament) позволяют пользователям запускать их собственные игровые сервера. Аналогичным образом, большинство  игр-стратегий в реальном времени (такие как Warcraft и Age of Empires) позволяют пользователям создать свою игру, тем самым обеспечивая много вариантов серверов для клиентов, играющих в Интернете.

На выбор игровых серверов влияет онлайн опыт. Игровые сервера могут достигать максимальной загруженности игрока, требует от своих клиентов, чтобы они установили защитное программное обеспечение (например, PunkBuster), или ограничили доступ к клиентам с конкретным версиям или модам. Игра на карте, конфигурации игры и другие параметры в игре (например, при наличии дружественного огня с поддержкой для шутера от первого лица в команде) могут повлиять на выбор игрока присоединиться к конкретному серверу игры.

Даже если все льготные условия игры выполняются с помощью игрового сервера, сетевые задержки будут также влиять на опытный игровой процесс. Диапазон латентности от игрового клиента на всех доступных игровых серверов может быть столь же широким, как диапазон в конце концов Интернет-латентности, переходя от миллисекунд для локальной игры и тысяч миллисекунд для игры по всему миру или на перегруженных, ограниченных пропускной способностью сети. Предыдущая работа показала, что латентность может привести к снижению производительности игрока, так как выбор решений из быстрого сервера важно для хорошего онлайн-игры.

Проблема выбора игрового сервера может усугубляться, когда несколько игроков хотят играть онлайн одновременно на одном игровом сервере. Такая ситуация может возникнуть, когда друзья и семья организовать онлайн игровую сессию или когда более формализованные команды игроков (обычно называемые кланы) конкурируют с другими командами в течение заранее составленному матча. Учитывая все более подключен характер мира, такие игроки все чаще будут географически разделены. Сервер, который быстр для одного игрока может быть медленным для другого игрока и наоборот. Поддержка для поиска игрового сервера, который подходит для всех игроков, которые хотят играть вместе, остается открытым вопрос исследования.

Сервер HPДля того чтобы улучшить выбор игрового сервера, как для одного так и для нескольких игроков и все более разнообразного набора онлайн-игр, в которые они играют, есть необходимость для более глубокого понимания сетевых характеристик текущих игровых серверов, например, здесь можно ознакомится с характеристиками серверное оборудование фирмы HP. Понимание доступности и производительности для существующих игровых серверов обеспечит понимание, существуют ли какие-либо альтернативные средства для развертывания серверов. Измерение производительности сервера игры с помощью игровых клиентов одновременно работающих на различных интернет-узлов позволит оценить поддержку, как одного так и нескольких игроков, и могут быть экстраполированы для оценки поддержки для широкого круга игровых жанров.

Некоторые сервера добиваются улучшение выбора сервера для текущего клиент-сервера онлайн-игры, но сосредоточены исключительно на оказании помощи одиночным игрокам без учета поддержки выбора сервера для нескольких одновременно играющих игроков. Другие предлагает альтернативные структуры для организации игровых серверов для обеспечения лучшей онлайн-игры, но не подходящие в сегодняшних, преимущественно клиент-сервер онлайн, игровых средах. Смежная работа показывает вариант в улучшении выбора сервера для игр и других приложений клиент-серверов, но не работает без явного одобрения от разработчиков игр. Другие исследования проанализировали трафик игр с точки зрения клиента, но не конкретно рассматривают модели трафика или критериев эффективности для группы серверов и группы клиентов.

В целях обеспечения лучшего понимания текущего выбора игрового сервера, эта статья обеспечивает сетевую характеристику реальных игровых серверов в Интернете. Обширный набор измерений были собраны в течение нескольких месяцев, с участием 25 географически распределенных игровых клиентов и 60 географически распределенных игровых серверов от 3-х различных типов игры. Фактические серверы Интернет-игр были опрошены одновременно игрой клиентов, предоставляя статистические данные о работоспособности и популярности игровых серверов и углубленного изучения пригодности для игровых серверов в поддержке выбора одного и нескольких серверов для различных игровых жанров.

Анализ данных обнаруживает, что большинство игровых серверов имеют латентность, подходящую для третьего лица и популярных игр, таких как стратегия в реальном времени, спортивные и ролевые игры, обеспечивая множество вариантов серверов для игровых приставок, выбирая ли сервер самостоятельно или одновременно с друзьями и семьёй. Тем не менее, гораздо меньше игровых серверов имеют низкие задержки, необходимые для игры от первого лица, такие как шутеры или игры гонок. Группы, которые хотят играть вместе имеют сокращенный набор серверов, из которых небольшой выбор из-за присущих проблем с серверными задержками. Эти результаты имеют место в различных типах игр и даже у разных поколений игр.

Увеличение роста в компьютерных сетях принесла с собой увеличение интереса и важности онлайн-игр. Большинство коммерческих игр используют архитектуру клиент-сервер и многие позволяют игрокам подключать своих клиентов по их выбору игрового сервера. Учитывая, что игроки могут также развернуть свой собственный сервер, многие игры предоставляют игрокам выбор из множества возможных игровых серверов. В вопросах выбора сервера, играет роль не только физические параметры, таких как характеристики компьютера игрока и игровая карта, и поэтому задержка между клиентом игры и сервером уменьшает интерес к игре. Процесс отбора становится более трудным, когда игроки хотят играть вместе как группа, совместно расположенная на том же игровом сервере.

В целях расширения оценки сервера для поддержки одновременных игроков и просмотра изменений для поддержки все более широкого спектра онлайновых игр, есть первая необходимость для лучшего понимания сетевых характеристик текущей оценки игрового сервера. Эта статья предусматривает это необходимый первый шаг сбора данных на реальных игровых серверах и клиентах в Интернете. Сбор несколько месяцев данных мастер-сервера для трех различных игр обеспечивают характеристики сервера: время непрерывной работы и популярность, и проводилось наблюдение круглосуточно для дальнейшей корреляции. За неделю собраны данные  из заказного программного обеспечения игрового сервера, который эмулирует сервер просмотра игроков, стремящихся играть одновременно на тот же сервер, и игра дает представление о способности развернутых в настоящее время игровых серверов для поддержки онлайн-игры.

Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы: 1) Нет конкретного дня недели корреляции по времени работы сервера или посещаемости игроков. 2) Нет конкретного времени дня корреляции к времени работы сервера, но есть некоторая корреляция с посещаемостью игроков. Тем не менее, не существует соответствующая корреляция с производительностью сервера (латентность). 3) производительность Игровой сервер (задержка) практически не зависит от типа игры и поколения игры. 4) Количество одновременных игроков в группе напрямую снижает производительность для всех игроков за счет увеличения максимальной задержки. 5) Пул игровых серверов хорошо подходят для поддержки типичных третьего лица игры, такие как ролевые игры или в режиме реального времени стратегия игры. Пул доступных игровых серверов для третьего лица игр может довольно легко поддерживать до 20 одновременных игроков игры. 6) Пул игровых серверов не в состоянии поддерживать типичные игры от первого лица, такие как шутеры от первого лица или гоночных игр. Игроки выбирающие сервер за пределами группы могут найти достаточное количество подходящих серверов, но пул серверов, которые обеспечивают приемлемую производительность быстро уменьшается с увеличением размера группы.

Так как данные, полученные в этом исследовании стали доступным для общественности, дополнительная обработка данных может обеспечить способность проникновения в другие задачи игрового сервера: 1) Игровые сервера предоставляют информацию о задержках и оценки игроков в данный момент подключенных к серверу. Эти данные могут быть проанализированы, чтобы изучить диапазон латентности используемых в настоящее время, и, возможно, коррелируют с пользователем баллов. Или, 2) Географическая информация может играть определенную роль в легкости (или трудности) в одновременных пользователей найти подходящий игровой сервер. Дополнительный анализ мог бы изучить физические отношения между клиентами и серверами, как географически (с точки зрения физического расстояния) и топологически (с точки зрения сетевого расстояния), чтобы лучше понять задачи сервера.

Некоторые игры имеют серверы, которые не настроен или контролируются отдельными пользователями, такие как серверы для одной из популярных массово многопользовательских онлайн (MMO) игр. Эти серверы, как правило, имеют схожие проблемы выбора сервера и поэтому могут извлечь пользу из анализа в данной работе, но часто выбор делается неявно с помощью одного головного узла который повторно направляет игроков с соответствующего сервера. Изучение выбора сервера в этом процессе, вероятно, при поддержке со стороны промышленности, может быть интересной областью будущей работы.


ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ

1.    G. Armitage, “An Experimental Estimation of Latency Sensitivity in Multiplayer Quake 3,” in Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Networks (ICON), (Sydney, Australia), Sept. 2003.

2.    T. Beigbeder, R. Coughlan, C. Lusher, J. Plunkett, E. Agu, and M. Claypool, “The Effects of Loss and Latency on

User Performance in Unreal Tournament 2003,” in Proceedings of ACM NetGames, (Portand, OG, USA), Sept. 2004.

3.    J. Nichols and M. Claypool, “The Effects of Latency on Online Madden NFL Football,” in Proceedings of NOSSDAV, (Kinsale, County Cork, Ireland), June 2004.

4.    L. Pantel and L. C. Wolf, “On the Impact of Delay on Real-Time Multiplayer Games,” in Proceedings of NOSSDAV,

(Miami, FL, USA), May 2002.

5.    T. Fritsch, H. Ritter, and J. H. Schiller, “The Effect of Latency and Network Limitations on MMORPGs: a Field Study of Everquest 2,” in Proceedings of NetGames, (Hawthorne, NY, USA), Oct. 2005.

6.    M. Dick, O. Wellnitz, and L. Wolf, “Analysis of Factors Affecting Players’ Performance and Perception in Multiplayer

Games,” in Proceedings of NetGames, (Hawthorne, NY, USA), Oct. 2005.

7.    A. Wattimena, R. Kooij, J. van Vugt, and O. Ahmed, “Predicting the Perceived Quality of a First Person Shooter: the Quake IV G-model,” in Proceedings of NetGames, (Singapore), Oct. 2006.

8.    C. Chambers, W. chang Feng, W. chi Feng, and D. Saha, “A Geographic Redirection Service for On-line Games,” in

Proceedings of the 11th ACM Multimedia Conference, (Berkeley, CA, USA), Nov. 2003.

9.    T. Henderson, “Observations on Game Server Discovery Mechanisms,” in Proceedings of the 4th ACM Network and System Support for Games (NetGames), (Braunschweig, Germany), Apr. 2002.

10.     G. Armitage, C. Javier, and S. Zander, “Topological Optimisation for Online First Person Shooter Game Server Dis-

covery,” in Australian Telecom Networks and Application Conference (ATNAC), (Melbourne, Australia), Dec. 2006.

11.     J. Brun, F. Safaei, and P. Boustead, “Server Topology Considerations in Online Games,” in Proceedings of the 4th ACM Network and System Support for Games (NetGames), (Singapore), Oct. 2006.

12.     K.-W. Lee, B.-J. Ko, and S. Calo, “Adaptive Server Selection for Large Scale Interactive Online Games,” in Proceed-

ings of NOSSDAV, (Kinsale, County Cork, Ireland), June 2004.

13.     B. Wong, A. Slivkins, and E. Sirer, “Meridian: A Lightweight Network Location Service without Virtual Coordi- nates,” in Proceedings of ACM SIGCOMM Conference, (Philedelphia, PA, USA), Aug. 2005.

14.     B. Wong and E. G. Sirer, “ClosestNode.com: An Open-Access, Scalable, Shared Geocast Service for Distributed

Systems,” SIGOPS Operating Systems Review 40, Jan. 2006.

15.     C. Chambers and W. chang Feng, “Patch Scheduling for On-line Games,” in Proceedings of the 4th ACM Network and System Support for Games (NetGames), (Hawthorne, NY, USA), Oct. 2005.

16.     C. Chambers, W. chang Feng, S. Sahu, and D. Saha, “Measurement-based Characterization of a Collection of On-line

Games,” in Proceedings of the ACM Internet Measurement Conference (IMC), (Berkeley, CA, USA), Oct. 2005.

17.     S. Zander and G. Armitage, “A Traffic Model for the Xbox Game Halo 2,” in Proceedings of NOSSDAV, (Stevenson, WA, USA), June 2005.

18.     T. Lang, G. Armitage, P. Branch, and H.-Y. Choo, “A Synthetic Traffic Model for Half Life,” in Australian Telecom-

munications Networks & Applications Conference (ATNAC), (Melbourne, Australia), Dec. 2003.

19.     T. Lang, P. Branch, and G. Armitage, “A Synthetic Traffic Model for Quake 3,” in ACM SIGCHI Advances in Computer Entertainment (ACE), (Singapore), June 2004.

20.     J. Faerber, “Network Game Traffic Modelling,” in Proceedings of the ACM Network and System Support for Games

(NetGames), (Braunschweig, Germany), Apr. 2002.

21.     G. Armitage and L. Stewart, “Limitations of using Real-World, Public Servers to Estimate Jitter Tolerance of First Person Shooter Games,” in ACM ACE, (Singapore), June 2004.

22.     M. Claypool and K. Claypool, “Latency and Player Actions in Online Games,” Communications of the ACM 49,

Nov. 2006.

23.     G. Armitage, M. Claypool, and P. Branch, Networking and Online Games Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games, John Wiley and Sons, Ltd., June 2006. ISBN 0-470-01857-7.

Авторизация
Забыли свой пароль?