Modélisation et évaluation de performances d'une application de cloud gaming



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Transcription:

Modélisation et évaluation de performances d'une application de cloud gaming Khaled Boussetta Université Paris 13/INRIA INSA Lyon Khaled.boussetta@univ-paris13.fr 1

Plan 1. Contexte 2. Les verrous 3. Les opportunités de recherche 4. Nos travaux de recherche 5. Conclusion 2

Principes de base du jeu en ligne Rendu Calcul du rendu Audio et Vidéo Informations sur le nouvel état du jeu (e.g. position des objets dans la scène) Actions des joueurs Calcul périodique de l état du jeu (cohérence) 3

Le modèle classique Client/Serveur Rendu 2D/3D Animation Audio 2D/3D Physique Cohérence IA Threading Gestion mémoire Réseau Rendu 2D/3D Entrées Scripting Editeur Réseau Editeur Serveur Client 4

Model de trafic (FPS) S C : périodique50 ms J J J C S : quasi périodique 11 ms J S Average nb of packets vs nb players 180 pk/s Average packets size vs nb players 165 B/pk 90 pk/s 20 pk/s 78 B/pk 70 B/pk 5

Le modèle classique Client/Serveur Avantages Simple Efficace pour un nombre raisonnable de joueurs Modèle dominant Inconvénients Sécurité Piraterie Dépendance forte : matériel/jeu Dev/plateforme Passage à l échelle 6

Le pair à pair Monde virtuel Avatars Avatar manager Objets sta/ques Internet Avantages Répartir la charge de calcul Actualisation limitée à la ROI 7

Verrous Triangulation de Delaunay / Diagramme de Voronoi L approche classique pour construire le graphe de connexion Avantages Triangulation équilibrée Basé sur la proximité Localité sémantique Nombre de voisins réduits Passage à l échelle Problème Mobilité des avatars Modification de la région de Voronoi Les objets peuvent changent très dynamiquement de région de voronoi Instabilité et signalisation du réseau Sécurité et confiance 8

Architecture hybride -> cloud Calcul centralisé de l état global du jeu Cluster de serveurs, Grid Calcul du rendu au niveau du terminal Cloud pour MMOG! Besoin essentiel : CPU M. Marzolla, S. Ferretti & G. D'Angelo,"Dynamic Resource Provisioning for Cloud-based Gaming Infrastructures", in ACM Computers in Entertainment, ACM, Volume 10, Number 3, Dec. 2012, 1-20. 9

La dématérialisation Absence de support physique Plus de DVD/CD/Cartes Services de vente en ligne Nouveautés/extension.. S'affranchir de la chaîne de distribution Solution au piratage? Besoin d espace de stockage De gros volumes de fichiers Jeux, contenus multimédia Stockage dans des CDN/data centers Proches des clients pour accélérer le téléchargement La dématérialisation «de la console» Plus besoin d un terminal de jeu spécifique 10

Jeux vidéo en streaming Streaming audio/video Calcul de l état du jeu et du rendu vidéo/audio Inputs Besoin essentiel CPU + GPU 11

Avantages pour l utilisateur Indépendance par rapport au matériel et à l OS On peut jouer sur plusieurs types de terminaux Smart TV, smartphone, tablette, PC. Windows, Linux, Android, ios. Pas d installation Coût réduit pour le joueur Sécurité Pas d investissement dans une console Pas d upgarde matérielle ou du jeu Service à la demande (on peut tester gratuitement) à coût raisonnable Contrôle parental 12

Avantages pour l industrie du jeu Indépendance du jeu par rapport au support dans les architectures classiques Résout le problème de l hétérogénéité des terminaux Code optimisé pour chaque type de matériel Exclusivité terminal/jeu Accès direct au consommateur S'affranchir de la chaîne de distribution Flexibilité du cloud Adaptation dynamique à la demande Accès contrôlé Les ISPs Solution à la piraterie Un nouveau contenu 13

Les acteurs 14

Verrous 15

Verrous : 1 - Sensibilité au délai 16

Verrous : 1 - Sensibilité au délai Serveur 17

Problème d'hétérogénéité des délais 18

Verrous : 1 - Sensibilité au délai Techniques de compensation du délai et des pertes Causality control Dead reckoning Time warp Dans une architecture C/S Implémentation au niveau du client et du serveur 19

Verrous : 1 - Sensibilité au délai Streaming audio/video Inputs Calcul de l état du jeu et du rendu vidéo/audio Dans un système de cloud gaming Client léger : Pas d'implémentation de techniques de compensation au niveau du client Problème sur le lien descendant 20

Délai de réponse* *Sans le délai réseau! RTS FPS Kuan-Ta Chen, Yu-Chun Chang, Hwai-Jung Hsu, De-Yu Chen, Chun-Ying Huang, and Cheng-Hsin Hsu, "On the Quality of Service of Cloud Gaming Systems," IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 16, No. 2, Feb, 2014. 21

Verrous : 2 - La bande passante Experimentation Unreal Tournament III (2007) : First-person shooter Batman: Arkham Asylum (2009) : Third-person action-adventure Grand Ages: Rome : Real-time strategy, omnipresent (2009) M. Claypool, D. Finkel, A. Grant and.solano, «Thin to Win? Network Performance Analysis of the OnLive Thin Client Game System»,In Proceedings of the NetGames 2012, venice, Italy 22

Verrous : 2 - La bande passante Kuan-Ta Chen, Yu-Chun Chang, Hwai-Jung Hsu, De-Yu Chen, Chun-Ying Huang, and Cheng-Hsin Hsu, "On the Quality of Service of Cloud Gaming Systems," IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 16, No. 2, Feb, 2014. 23

Verrous : 2 - La bande passante 24

Verrous : 3 - La QoE Qualité de la vidéo Résolution Flou, effets macros blocs Fluidité Synchronisation audio/video/actions La QoE reste à étudier Retour d'expérience Méthodologie 25

Opportunités de recherche 26

Délai : Localisation du datacenter Expérimentation Amazon EC2, Mai 2012 3 datacenters aux US Une machine virtuelle dans chaque centre Mesure de la latence, toutes les 30 minutes pour 2500 utilisateurs US, aléatoirement choisis. Importance de la localisation du datacenter Choy, S.; Wong, B.; Simon, G.; Rosenberg, C., "The brewing storm in cloud gaming: A measurement study on cloud to end-user latency," NetGames 2012, pp.1,6, 22-23 Nov. 2012 Au plus proche du joueur 27

Délai : Localisation du datacenter Problèmes ouverts Distribution spatiale et temporelle des joueurs à étudier Groupes volatiles pour certains jeux Peut être en contradiction avec d autres critères coût, énergie etc. M. Marzolla, S. Ferretti, G. D'Angelo, Dynamic Resource Provisioning for Cloudbased Gaming Infrastructures, ACM Computers in Entertainment vol. 10 issue 3, Article 4 (December 2012), 20 pages. 28

Délai : Le réseau cœur Concevoir un réseau adapté et qui répond de façon dynamique à la demande de QoS spécifique aux jeux en réseau Approche possible : Virtualisation réseau / Software Defined Networks Routage et les mécanismes de QoS adaptés au cloud gaming Network Opera/ng System Forwarding Forwarding Forwarding Forwarding 29

Délai : Le réseau cœur/accès Réduire les délais dans le réseau d accès Mécanismes d accès et d'ordonnancement adaptés En particulier pour le sans fil (802.11) Problème de contention à cause de la nature des trafics uplink&downlink Consommation d énergie Difficultés : Modèle de trafic pas assez bien connu Relation QoS/QoE 30

Model de trafic : taille des paquets 31

Model de trafic 32

Bande passante M. Hemmati, A. Javadtalab, A. Shirehjini, S. Shirmohammadi, and T. Arici: "Game as Video: Energy and Bandwidth Reduction through Adaptive Object Encoding." Proc. ACM NOSSDAV, February 27 2013, Oslo, Norway. Streaming sélectif pour des systèmes de type instructionbased Gain modéré Compression adaptée pour des systèmes de type imagebased Peu de travaux récents! Spécificités du terminal Tenir compte de la QoE Spécificité de la scène Sémantique du jeu Impact sur le game design 33

Nos travaux 34

Nos travaux Problématique de délai Approche cloudlets/femtocloud : Une VM au plus proche du joueur contenant une partie du moteur de jeu (client lourd) Data center Informations sur le nouvel état du jeu (e.g. position des objets dans la scène) Streaming Video/audio Lan/Man Input Cloudlet Internet Rendu vidéo/audio Mécanismes de QoS/QoE Streaming Video/audio Calcul de l état du jeu Rendu vidéo/audio 35

Nos travaux Avantages Problèmes de délais Au plus proche du joueur Problèmes bande passante Débits réduit entre datacenter et la VM Modèle trafic C/S conventionnel Problèmes de QoS : mécanismes de compensation dans la VM Problèmes de QoE : adaptation aux spécificités du terminal Taille écran, résolution, énergie résiduelle Evaluation en cours Plateforme de cloud distribué à UP13 : SlapOs Slapos.cloud.univ-paris13.fr Utilisation de la plateforme ouvert de cloud gaming 36

Nos travaux Générateur de trafic de cloud gaming Modèle mathématique : Niveaux micro et macro Input à des simulateurs Evaluation objective de la QoE Collaboration avec équipe image Extension à la 3D Mobile cloud gaming Contexte véhiculaire : VM embarquée Principe Follow-me Migration de la VM Réduire la latence liée à la migration Placement de caches, Offloading VM code dynamique MMOG : cloud distribué, Optimisation placement, protocole découverte de ressources 37

Conclusion et perspectives Jeux + Cloud : Games as a Service Plusieurs facettes Evolution incertaine Game design Comment bien l'exploiter? Comment faire quelque chose de nouveau? Business model Tarification dans le cloud? Acceptabilité Nombreux verrous liés à la QoS/QoE http://mediatonicgames.com/ Opportunités de recherche QoE/QoS Meilleur connaissance de l application Allocation des ressources dans le cloud Continuité du service pour les utilisateurs mobiles 38

Conclusion et perspectives 39

Questions? 40

Gestion distribuée des données Avatars Avatar manager Delaunay/Voronoi based overlay Voisins directs Objet Grid based overlay E. Buyukkaya, M. Abdallah, R. Cavagna, and S-Y. Hu, GROUP: Dual-Overlay State Management for P2P NVE, In Proc. of the IEEE ICPADS Workshop on Peer-to-Peer Network Virtual Environment (P2P-NVE), Melbourne, Australia, December 2008. Ges/onnaire d objet 41