Exploiting player behavior in distributed architectures for online games
Adaptation dynamique des architectures réparties pour jeux massivement multijoueurs
Résumé
Massively Multiplayer Online Games (MMOGs) are a very popular class of distributed systems with more than 20 millions of active users worldwide. MMOG have strong applicative requirements in terms of data consistency, persistence, responsiveness and scalability. Shaped by the behavior of the players in-game, MMOG workloads are data-intensive and hardly predictable. Despite extensive research in the area, none of the currently existing architectures is able to fully satisfy all the requirements in presence of such complex workloads. This thesis investigates the ability of MMOG architectures to better accomodate the workload by monitoring player activity at runtime. By doing that, the system is able to detect evolutions that are hard to foresee at startup, and dynamically allocate ressources to handle the load.We describe different techniques of runtime player monitoring and propose mechanisms to incorporate user behavior in the architectural design of MMOGs. Our experimentations are based on realistic workloads and show that our mechanisms have negligible overhead and improve global performances of MMOG distributed architectures.
Durant la dernière décennie, Les jeux massivement multijoueurs (MMOGs) sont devenus extrêmement populaires et comptent désormais plus de 20 millions d'utilisateurs actifs à travers le monde. Les MMOGs sont des systèmes distribués ayant des contraintes applicatives fortes en terme de cohérence de données, persistance, réactivité et passage à l'échelle. L'évolution des besoins applicatifs du MMOG au cours du temps est difficilement prévisible car dépendante du comportement des joueurs dans le monde virtuel. C'est pourquoi, malgré un important effort de recherche dans le domaine, aucune des architectures proposées ne satisfait pleinement toutes les contraintes requises. Cette thèse explore les capacités des architectures distribuées à s'adapter à la charge applicative grâce à une prise en compte du comportement des joueurs lors de l'exécution. Le système est alors capable de détecter des évolutions qui sont difficiles à prévoir à priori, et dynamiquement allouer les ressources nécessaires à l'application. Nous décrivons différentes techniques de surveillance des joueurs et proposons des moyens de prendre en compte ces informations au niveau de l'architecture. Nos expériences, effectuées dans des conditions réalistes, montrent que nos mécanismes ont un surcoût limité et permettent d'améliorer les performances globales du système.
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