探索未来游戏服务器架构:Thundernetes
2024-05-22 08:22:35作者:柯茵沙
Thundernetes是一个创新项目,由Azure PlayFab Multiplayer Servers团队和Azure/XBOX的其他团队共同发起,目标是让在Kubernetes上运行你的游戏服务器变得简单易行。
一、项目简介
Thundernetes致力于打破传统的游戏服务器部署模式,通过将游戏服务器容器化并部署到Kubernetes集群,无论是在公有云提供商还是本地环境,都能提供无缝对接的玩家体验。该项目提供了多种实用功能,如预热游戏服务器以确保快速响应玩家,以及作为开发过程中的本地测试工具。
二、项目技术分析
Thundernetes的核心优势在于其对Windows和Linux游戏服务器的兼容性,加上Kubernetes的灵活性,使得自动扩展、负载均衡等高级操作得以实现。项目特性包括:
- 自动缩放:基于需求设置的
standingBy级别进行智能调整。 - 延迟检测服务器:帮助确定最佳连接集群,优化玩家体验。
- 游戏服务器SDK:多语言支持,便于与游戏引擎集成。
- Web UI:直观管理多个集群上的Thundernetes部署,提供REST API接口。
- 智能预测(实验阶段):利用算法预测所需的游戏服务器数量。
- 监控系统:提供Prometheus指标和Grafana图表,实时监控服务器状态。
三、应用场景
Thundernetes适用于各种场景:
- 云托管游戏服务:为全球用户提供低延迟访问。
- 高效资源管理:通过预热服务器减少等待时间,提升用户体验。
- 迭代开发:本地测试和调试游戏服务器代码,加速开发进程。
四、项目特点
- 广泛的平台支持:Windows和Linux游戏服务器都可以轻松部署。
- 弹性伸缩:根据玩家需求动态调整资源,降低成本。
- 强大的SDK和工具:为开发人员提供便利的集成和测试手段。
- 直观的用户界面:易于使用的Web UI和REST API,简化集群管理。
- 先进的预测机制:智能预测服务器需求,增强运营效率。
- 全面监控:丰富的监控数据,保证服务稳定。
要了解更多关于Thundernetes的信息,可以访问我们的网站playfab.github.io/thundernetes,或者观看GDC 2022的视频介绍。如果你有任何问题或建议,欢迎在GitHub仓库创建问题,或是直接加入Game Dev Discord服务器参与讨论。
现在就加入Thundernetes的行列,开启你的游戏服务器现代化之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210