Детальная информация

Объект исследования: клиент-серверные сетевые архитектуры. Цель работы: проведении сравнительного анализа клиент-серверных сетевых архитектур и исследовании их влияния на производительность в киберспортивных игр. В работе рассмотрены теоретические и практические аспекты построения клиент-серверных сетевых архитектур для телекоммуникационных систем. Основное внимание уделено анализу параметров сетевого взаимодействия — задержки, джиттера, потерь пакетов — и их влияние на качество игрового процесса. Экспериментальное моделирование сетевых условий на примере Counter-Strike 2 позволило определить критические значения параметров и выявить основные закономерности деградации игровых сервисов. Новизна работы состоит в комплексной оценке влияния сетевых факторов на производительность современных игровых платформ. Результаты могут применяться для оптимизации сетевой инфраструктуры и формирования стандартов качества обслуживания в телекоммуникационных системах. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации разработки сценариев моделирования сетевых условий. Применено и протестировано программное обеспечение Counter-Strike 2, Clumsy 0.3, NetLimiter.

The object of study is client-server network architectures. The aim of work is to conduct a comparative analysis of client-server network architectures and investigating their impact on performance in esports games. The work examines theoretical and practical aspects of building client-server network architectures for telecommunication systems. The main focus is on analyzing network parameters — latency, jitter, packet loss — and their impact on performance and quality of service in esports games. Experimental modeling of network conditions using Counter-Strike 2 made it possible to determine critical parameter values and identify key patterns of game service degradation. The novelty of the work lies in a comprehensive assessment of the influence of network factors on the performance of modern gaming platforms. The results can be applied for optimizing network infrastructure and establishing quality of service standards in telecommunication systems. Open educational resources and information search and analysis tools were used. Automation tools for developing network scenario modeling were applied. Counter-Strike 2, Clumsy 0.3, and NetLimiter software were used and tested.