全球网络环境下的用户体验优化实践

关于AI关于AI的高频问题都能在这里找到答案AIAI智驾咨询购票查看详情2000年以来，全变化。中心成立于1997年，2000年以来，全变化。2000年以来，全变化。2000年以来，全变化。成立于1997年，整理和向科学研成立于1997年，整理和向科学研校校园内。;立于1997年，校园内。;立于1997年，校园内。2000年以来，全直观呈现互联网随时间变化的拓扑结构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。联网数据分析立于1997年，开展网络研究研究基础设施，大规模数据收理和向科学研发数据。总部校园内。2000年以来，全变化。ArchipelagoApril2005A联网数据分析研究基础设施，大规模数据收理和向科学研发数据。总部校园内。立于1997年，校园内。A2000年以来，全联网越来越复杂的变化。2000年以来，全联网越来越复杂的变化。2000年以来，全构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。A联网数据分析立于1997年，研究基础设施，大规模数据收理和向科学研发数据。总部2000年以来，全A联网数据分析立于1997年，研究基础设施，大规模数据收理和向科学研发数据。总部校园内。A2000年以来，全球AS级互联网图，直观呈现互联网随时间变化的拓扑结2000年以来，全球AS级互联网图，直观呈现互联网随时间变化的拓扑结联网越来越复杂的变化。分发数据。总部旧州大学圣地亚交校园内。2000年以来球AS级互联变化。0应用互联网数据分析2000年以来球AS级互联变化。02000年以来，全2000年以来，全联网越来越复杂的变化。整理和向科学研于加州大学圣地亚分校校园内。2000年以来，球AS级互联网变化。应用互联网数据分析中心成立于1997年，致力于开展网络研究以支持大规模数据收集、整理和向科学研究界分发数据。总部位于加州大学圣地亚哥分校校园内。2000年以来，全A立于1997年，开展网络研究研究基础设施，大规模数据收理和向科学研发数据。总部校园内。2000年以来，全构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。应用互联网数据分析中心成立于1997年，2000年以来，全构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。2000年以来，全直观呈现互联网随时间变化的拓扑结构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。应用互联网数据分析2000年以来，全直观呈现互联网随时间变化的拓扑结构，展现了全球互联网越来越复杂的变化。赛事节日ps[211.Signalt100],LastPingTimes[62].LastPingLostTimes[101.dMLocalElapse[1692710130ps[451.Signal[1001,LastpingTimes[63].LastpingLostTimes[10].dMLocalElapse[1692711147ps[46].Signal[100],LastpingTimes[64],LastpingLostTimes[101.dMLocalElapse[1692712167ps[43].Signal[100],LastPingTimes[65],LastpingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692713171ps[461.Signal[100],LastPingTimes[66],LastPingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692714174ps[38].Signal[1001,LastPingTimes[671.LastpingLostTimes[101.dMLocalElapse[1692715187ps[39].Signal[100],LastPingTimes[68],LastPingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692716189ps[43],Signall100],Lastpingimes[69],LastPingLostiinesI10],dMLocaLElapse[1692717196ps[351.Signal[100],LastPingTimes[70],LastpingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692718201ps[371.Signal[100],LastPingTimes[71],LastpingLostTines[10],dMLocalElapse[1692719212ps[42].Signal[100],LastPingTimes[72],LastpingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692720234ps[38].Signal[100],LastPingTimes[73],LastPingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692721243ps[38].Signal[100],LastPingTimes[74],LastPingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692722256ps[33].Signal[100],LastPingTines[75],LastPingLostTimes[10].dMLocalElapse[1692723269ps[35].Signal[100],LastpingTimes[76].LastpingLostTimes[10].dMLocalElapse[1692724296ps[41].Signal[100],LastpingTimes[77],LastpingLostTimes[10],dMLocalElapse[1692725320●战斗服节点选择所需要综合考虑的五重因素对战延迟低对战延迟低玩家行为的不确定性全球网络的不确定性玩家行为的不确定性全球网络的不确定性匹配耗时低匹配耗时低运营成本低运营成本低外部因素业务因素外部因素业务因素双重不确定性的挑战延迟/耗时/成本的平衡双重不确定性的挑战延迟/耗时/成本的平衡全球骨干网络忽然变化如何应对?“最后一公里”忽然变化如何应对?玩家是不是自动选择到了最优节点?全球骨干网络忽然变化如何应对?“最后一公里”忽然变化如何应对?每个节点服务器部署多少合适?执行运营期数据采集数据计算持续迭代●满足合规要求的数据采集方案正式分区1待测分区3动态更新区服列表动态更新区服列表正式环境测速数据发起匹配正式环境测速数据发起匹配数据库匹配结果数据注：整个数据采集方案满足海外业务数据合规要求，在用户授权情况下采集，且不涉及用户隐私数据测试区TA1匹配耗时(s)2对局延迟(ms)运营成本($)co资●利用模拟匹配验证效果A:2:50:410,B:2.2:75:3调取匹配接口输出调取匹配接口输出w:1.9:50:410,x:2:99:Y:2:50:400,z:2.2:75:模拟匹配A:2:50:410,B:2.2:75调取匹配接口调取匹配接口W:1.9:95:410,x:2:99:Y:2:50:400,Z:2.2:75:30.780.671.0051.1.00264B.75斗4194362.343.12服52.667区1.8200.22180.230.180.32斗0.0390.0337154671.65服60.00.47140.350250.220.69A地区玩家在A'地区(A地区玩家延迟最低)匹配率，从65%提升到74%,利用率提升B地区玩家在B'地区匹配率，从8.28提升到70.38%,可以替换●玩家对战延迟在优化后的数据对比玩家局外测速延迟平均Ping分布玩家累计分布累计分布从50ms-450ms,降低到50ms-200ms数据建模数据建模