Algorithmes de gestion de ressources dans une infrastructure de virtualisation de services de jeux vidéo
Notice bibliographique
Résumé
Depuis sa création, l’industrie du jeu vidéo a connu une effervescence sans précédent en dépassant celle du cinéma. Bien que centrée autour d’un objectif ludique, elle s’étend également à l’apprentissage. D’autre part, depuis quelques années, un nouveau paradigme nommé cloud computing (infonuage) révolutionne la façon dont les entreprises et particuliers accèdent à des ressources informatiques telles que de la puissance de calcul ou de la capacité de stockage. Adoptant une approche élastique d’utilisation à la demande, le cloud computing est une solution très intéressante pour l’externalisation et la simplification des services informatiques. \n \nLe cloud computing a d’ailleurs été adapté au jeu vidéo sous le nom de cloud gaming. Son objectif est de permettre à des clients ayant un accès à Internet de jouer à des jeux vidéo exigeants en ressources sur des terminaux à faible consommation, comme les téléphones intelligents ou encore les tablettes. L’idée est que les actions des joueurs sont transmises à des serveurs de traitement distants situés dans le cloud, qui transmettent en retour un flux vidéo et audio. \n \nDe nos jours, la plupart des études visent à améliorer la qualité de service du cloud gaming, encore pénalisé par la latence des réseaux. Malheureusement, très peu de travaux visent à proposer des innovations au niveau de l’architecture du cloud gaming. Ce mémoire présente deux contributions majeures. La première est une architecture distribuée innovante, où les modules d’un jeu sont séparés en substrates, petites briques logicielles spécialisées, dotées d’interfaces et capables d’accomplir un ensemble de tâches. Cette architecture introduit un nouveau modèle d’affaires puisque les substrates sont hébergés et fournis par des substrates providers. La seconde contribution est la conception d’un algorithme de gestion de ressources pour les infrastructures de virtualisation de jeux vidéo orientés substrates, afin de conserver une certaine qualité de service.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».