Postina: A Publish/Subscribe Middleware Designed for Massively Multiplayer Games
Notice bibliographique
Résumé
Postina is a network middleware designed for massively multiplayer online games (MMOG). It combines publish/subscribe functionalities with direct messaging, a feature of critical importance for MMOGs. In MMOGs, numerous messages such as state updates are sent to different clients. While some messages must be multicast to a large group of clients, other messages are private and sent to a single client only. Using a traditional client-server approach limits the number of simultaneous players, a property that is undesired in MMOGs. A potential solution would be to use publish/subscribe systems which are designed for scalability. Pure publish/subscribe systems, however, do not provide any possibility to send a message directly to a single client as the peers do not have any knowledge of the network topology. In this thesis we first study different publish/subscribe systems and the fea-tures they offer to choose an appropriate middleware providing the required functionalities for MMOGs. Additionally, we design Postina, an API for network layers in MMOGs that offers a convenient interface combining publish/subscribe and direct messaging. We then implement a version of Postina using Scribe, a topic-based publish/subscribe system built on top of the distributed hashtable Pastry. To fulfil the requirements of MMOGs, we add extra features such as reliable direct messaging and the capability of issuing subscriptions for other clients. This version of Postina is then integrated into Mammoth, the massively multiplayer game research framework developed at McGill University. Finally, the efficiency of the new network layer is tested to determine the maximum number of simultaneous players. This thesis was written at McGill University (Montréal, Québec) under the supervision of Professor Jörg Kienzle and Alexandre Denault (PhD can-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».