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技術 ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラム

出願人 日本電信電話株式会社
発明者 角田愛尾居愛子瀧田秀幸副島裕司大西浩行
出願日 2016年2月9日 (4年4ヶ月経過) 出願番号 2016-022442
公開日 2017年8月17日 (2年10ヶ月経過) 公開番号 2017-143366
状態 特許登録済
技術分野 広域データ交換
主要キーワード 時系列変動 追加変数 品質保証制度 利用コスト 利用容量 トラフィック比 サービスカタログ 利用有無
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (17)

課題

NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案する。

解決手段

ネットワーク構成レコメンド装置100は、ネットワークサービス事業者およびクラウドサービス事業者のサービスのNWプロダクトカタログ情報クラウドプロダクトカタログ情報を保存するクラウドプロダクトカタログ情報保存部134およびクラウドプロダクトカタログ情報保存部135と、サービスのオーダを受け取るオーダ入力部114と、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を作成するNWサービス構成最適化問題作成部124と、作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する最適化問題計算部125と、計算した最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する結果出力部115と、を備える。

概要

背景

特許文献1には、ネットワーク上のトラヒックを効果的に分散させ、ネットワークの使用効率を向上させるための経路を計算する経路計算装置が記載されている。特許文献1に記載の経路計算装置は、ネットワーク情報フロー情報フロー時系列変動の特性によりトラヒックを予測可能な安定フローと予測困難な非安定フローに分類した分類ラベルを取得する情報取得手段と、前記分類ラベルが安定フローである場合は、予測値に基づく経路制御(prediction-based routing)を行い、該分類ラベルが非安定フローである場合は、トラヒック情報を使わない経路制御(demand-oblivious routing)を用いて経路を計算する経路計算手段と、を有する。特許文献1に記載の技術は、ネットワークの設備経路選択において、ネットワークの使用効率を高くする手法として、トラフィック情報と該当リンクの最大利用量を用いる。

概要

NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案する。ネットワーク構成レコメンド装置100は、ネットワークサービス事業者およびクラウドサービス事業者のサービスのNWプロダクトカタログ情報クラウドプロダクトカタログ情報を保存するクラウドプロダクトカタログ情報保存部134およびクラウドプロダクトカタログ情報保存部135と、サービスのオーダを受け取るオーダ入力部114と、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を作成するNWサービス構成最適化問題作成部124と、作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する最適化問題計算部125と、計算した最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する結果出力部115と、を備える。

目的

本発明がなされたのであり、本発明は、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができるネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者サービスカタログ情報を保存するカタログ情報保存部と、ユーザから、拠点ノード、必要帯域故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部と、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算部と、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する出力部と、を備えることを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置

請求項2

前記最適化問題計算部は、さらにネットワークの故障率を表す条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とする請求項1に記載のネットワーク構成レコメンド装置。

請求項3

前記最適化問題計算部は、さらにクラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのVM(Virtual Machine)数を制約式として含む条件式を有し、当該条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とする請求項1に記載のネットワーク構成レコメンド装置。

請求項4

前記最適化問題計算部は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とする請求項1に記載のネットワーク構成レコメンド装置。

請求項5

前記最適化問題計算部は、前記故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータを変更して再計算を実行することを特徴とする請求項1に記載のネットワーク構成レコメンド装置。

請求項6

前記ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する実トラフィック情報取得部を備え、前記最適化問題計算部は、前記実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす前記最適化問題を計算し、前記出力部は、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案すること特徴とする請求項1に記載のネットワーク構成レコメンド装置。

請求項7

ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するステップと、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るステップと、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算するステップと、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案するステップと、を実行することを特徴とするネットワーク構成レコメンド方法。

請求項8

ネットワーク構成レコメンド装置としてのコンピュータを、ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存手段、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力手段、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算手段、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する出力手段、として機能させるためのプログラム

技術分野

0001

本発明は、ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムに関する。

背景技術

0002

特許文献1には、ネットワーク上のトラヒックを効果的に分散させ、ネットワークの使用効率を向上させるための経路を計算する経路計算装置が記載されている。特許文献1に記載の経路計算装置は、ネットワーク情報フロー情報フロー時系列変動の特性によりトラヒックを予測可能な安定フローと予測困難な非安定フローに分類した分類ラベルを取得する情報取得手段と、前記分類ラベルが安定フローである場合は、予測値に基づく経路制御(prediction-based routing)を行い、該分類ラベルが非安定フローである場合は、トラヒック情報を使わない経路制御(demand-oblivious routing)を用いて経路を計算する経路計算手段と、を有する。特許文献1に記載の技術は、ネットワークの設備経路選択において、ネットワークの使用効率を高くする手法として、トラフィック情報と該当リンクの最大利用量を用いる。

先行技術

0003

特開2015−156528号公報

発明が解決しようとする課題

0004

特許文献1に記載の技術では、設備的側面での課題は解決されているが、サービス的側面(価格・SLA(Service Level Agreement:品質保証制度)等)で最適なネットワーク(以下、適宜NWという。)構成を設計する手法は提案されていない。NW・クラウドサービスの種類は様々あり、サービス観点(価格・SLA・構成)で適切に選択するのにはNWに対する知識が求められる。特に、価格帯やSLAなどは事業者によって様々であり、これらを読み解いて判断する必要がある。
現状では、1サービスを実現するNW構成全体の価格や故障率というサービス観点での条件を基にした設計手法というものは提案されていない。

0005

このような背景を鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができるネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムを提供することを課題とする。

課題を解決するための手段

0006

前記した課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存部と、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部と、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算部と、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する出力部と、を備えることを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0007

また、請求項7に記載の発明は、ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するステップと、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るステップと、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算するステップと、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案するステップと、を実行することを特徴とするネットワーク構成レコメンド方法とした。

0008

また、請求項8記載の発明は、ネットワーク構成レコメンド装置としてのコンピュータを、ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存手段、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力手段、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算手段、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する出力手段、として機能させるためのプログラムとした。

0009

このようにすることで、NW構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する(例えば、最も価格を安くする)最適化問題を解くことで、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができる。

0010

また、請求項2に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにネットワークの故障率を表す条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0011

このようにすることで、NWの故障率を加味することで、NW構成全体の価格のみならず、故障率が要求値を満たす条件で、最も価格の安いNWサービス構成を提案することができる。

0012

また、請求項3に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにクラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのVM(Virtual Machine)数を制約式として含む条件式を有し、当該条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0013

このようにすることで、NW構成のみではなく、クラウドとNW構成の両面から、クラウドとNW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができる。

0014

また、請求項4に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0015

このようにすることで、計算速度を向上させることができる。計算量を減らすことができるので、計算資源コスト低減を図ることができる。

0016

また、請求項5に記載の発明は、前記最適化問題計算部は、前記故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータを変更して再計算を実行することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0017

このようにすることで、再計算によって最適化問題の解を得られやすくすることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。また、意図的にパラメータを変更することで、複数のNWサービス構成を提案することができる。

0018

また、請求項6に記載の発明は、前記ネットワークサービス事業者および/またはクラウドサービス事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する実トラフィック情報取得部を備え、前記最適化問題計算部は、前記実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす前記最適化問題を計算し、前記出力部は、計算した前記最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案すること特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。

0019

このようにすることで、当初の想定より実トラフィックが大きい/小さい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。

発明の効果

0020

本発明によれば、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができるネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムを提供することができる。

図面の簡単な説明

0021

本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置を示す構成図である。
本発明の概要を示す図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のNWプロダクトカタログ情報を示す図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のクラウドプロダクトカタログ情報を示す図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のNWオーダの一例を示す図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のクラウドサービスのクラウドオーダの一例を示す図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のNWと帯域についての条件式の立て方を説明する図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の故障率についての条件式の立て方を説明する図である。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の準備動作を示すフローチャートである。
本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の動作を示すフローチャートである。
本発明の第2の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の動作を示すフローチャートである。
本発明の第2の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のパラメータWの動かし方を説明する図である。
本発明の第3の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の説明図である。
本発明の第4の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のエリア間通信の説明図である。
本発明の第5の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のNWオーダを示す図である。
本発明の第5の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のクラウドオーダを示す図である。

実施例

0022

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態(以下、「本実施形態」という)におけるネットワーク構成レコメンド装置等について説明する。
なお、本明細書では、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNW構成を提案することを、NWサービス構成レコメンドといい、提案するNW構成をNWサービス構成と呼称している。
(第1の実施形態)
図1は、本発明の第1の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置を示す構成図である。
図1に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置100は、入出力部110と、演算部120と、情報保存部130と、を備える。
入出力部110は、入力部111と、カタログ情報取得部112と、実トラフィック情報取得部113と、オーダ入力部114と、結果出力部115(出力部)と、を備える。
演算部120は、サービスリスト生成部121と、実トラフィック比較部122と、オーダ解析部123と、NWサービス構成最適化問題作成部124(最適化問題計算部)と、最適化問題計算部125(最適化問題計算部)と、を備える。
情報保存部130は、ノード情報保存部131と、エリア情報保存部132と、NWプロダクトカタログ情報保存部133(カタログ情報保存部)と、クラウドプロダクトカタログ情報保存部134(カタログ情報保存部)と、サービスカタログ情報保存部135(カタログ情報保存部)と、オーダ情報保存部136と、レコメンド情報保存部137と、を備える。

0023

入力部111は、ノード情報やエリア情報、その他の情報を入力し、入力された情報をノード情報保存部131、エリア情報保存部132、およびサービスリスト生成部121に出力する。
カタログ情報取得部112は、各サービスのカタログ情報を取得する。
実トラフィック情報取得部113は、ネットワーク事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する。
オーダ入力部114は、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取る。
結果出力部115は、ユーザに提案するNWサービス構成レコメンド情報を出力する。

0024

サービスリスト生成部121は、入力情報を基に、サービスカタログの基礎データとなるサービスリストを生成する。
実トラフィック比較部122は、取得した実トラフィック情報とオーダ情報保存部136に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果をオーダ解析部123に出力する。
オーダ解析部123は、オーダを解析して必要拠点情報拠点間の必要スペック(必要帯域数、最低故障率など)を取得する。

0025

NWサービス構成最適化問題作成部124は、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式(後記式(1)〜(5)参照)を用いて、最も価格を安くする最適化問題(後記式(6)参照)を作成する。NWサービス構成最適化問題作成部124は、ネットワークの故障率を表す条件式(後記式(7)〜(8)参照)を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を作成する。

0026

最適化問題計算部125は、NWサービス構成最適化問題作成部124により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式(後記式(1)〜(5)参照)を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する(後記式(6)参照)。
また、最適化問題計算部125は、NWサービス構成最適化問題作成部124により作成されたネットワークの故障率を表す条件式(後記式(7)〜(8)参照)を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
そして、最適化問題計算部125は、最適化問題の解を基に得られた1以上のネットワーク構成であるNWサービス構成レコメンド情報を出力する。
なお、本実施形態では、演算部120が、NWサービス構成最適化問題作成部124と、最適化問題計算部125とを有する構成としたが、NWサービス構成最適化問題作成部124と最適化問題計算部125とは一体構成でもよい。

0027

ノード情報保存部131は、入力部111により入力されたノード情報を保存する。
エリア情報保存部132は、入力部111により入力されたエリア情報(複数のノードで構成される通信情報)を保存する。
NWプロダクトカタログ情報保存部133は、ネットワークサービス事業者のサービスのNWプロダクトカタログ情報(図3で後記)(請求項1のカタログ情報)を保存する。このネットワークサービス事業者は、2以上の異なるネットワークサービス事業者である場合のほか、ネットワークサービス事業者が1の場合でも通るルートにより価格・故障率が変わることがある。本実施形態は、いずれのネットワークサービス事業者も対象としている。
クラウドプロダクトカタログ情報保存部134は、クラウドサービス事業者のサービスのクラウドプロダクトカタログ情報(図4で後記)(請求項1のカタログ情報)を保存する。
サービスカタログ情報保存部135は、前記サービスリストを基に作成されたサービスカタログ情報(請求項1のカタログ情報)を保存する。サービスカタログ情報は、あらかじめ用意しておく雛型のサービスカタログである。

0028

オーダ情報保存部136は、オーダ解析部123により解析されたオーダを、オーダ情報として保存する。上記オーダ情報は、具体的には、NWオーダ(図5)およびクラウドオーダ(図6)である。オーダ情報保存部136に、オーダ情報を保存しておくことで、再計算の際にオーダ情報を再利用することができる。
レコメンド情報保存部137は、ユーザに提案するネットワーク構成情報であるNWサービス構成レコメンド情報を保存する。

0029

また、図1のネットワーク構成レコメンド装置100を構成する各部は、CPU(Central Processing Unit)とメモリハードディスク(記憶手段)とネットワークインタフェースとを有するコンピュータとして構成され、このコンピュータは、CPUが、メモリ上に読み込んだプログラムを実行することにより、各処理部を動作させる。
上記各部の機能については、図9図10図11のフローにより後記する。

0030

図2は、本発明の概要を示す図であり、ネットワーク構成レコメンド装置100が保存するサービスリスト情報(以下、サービスリストという)イメージを示している。
図2に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置100は、複数のNWサービスを提供するノードA,B,C,D,E(提供拠点)と、クラウドサービスを提供するクラウド11,12(提供拠点)と、NW事業者XのNW21,NW事業者YのNW22,NW事業者ZのNW23と、をサービスリスト(後記)として保存している。図2では、ノードCがクラウド11の接続拠点、ノードDがクラウド12の接続拠点である例を示している。ここで、NW事業者XのNW21は、高価格で高品質、NW事業者YのNW22は、中価格で中品質、NW事業者ZのNW23は、低価格で並品質である。

0031

なお、本明細書において、品質とは、故障率をいう。故障率が低いと高品質であり、サービスを評価する値として用いる。ネットワーク構成レコメンド装置100は、上記提供拠点のほか、後記するように価格、故障率、帯域といった情報をサービスリストとして保存している。

0032

ネットワーク構成レコメンド装置100は、ユーザからオーダを受け付け、上記サービスリストを参照して、条件に見合ったNWをユーザに提供する。
図2の例では、ユーザから、「ノードAとノードEを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けたとする。
ネットワーク構成レコメンド装置100は、繋ぎたい対置(ここではノードAのユーザ接続拠点31とノードEのユーザ接続拠点32)は決まるので、保存しているサービスリストの提供拠点、価格、故障率、帯域を基に、後記する条件式に従って最も価格を安くする最適化問題を解いて、どのNWおよびクラウドを利用するのがユーザにとってよいかを算出し、ユーザに条件に見合ったNWおよびクラウド構成を提案する。
例えば、ネットワーク構成レコメンド装置100は、上記ユーザのオーダ内容応えて、図2のノードB,C,DのうちノードDを、またクラウド11,12のうちクラウド12を選択し、ノードAとノードD間はNW事業者ZのNW23(低価格:並品質)を利用し、ノードDとノードE間はNW事業者YのNW22(中価格:中品質)を利用するNW構成を提案する。

0033

以下、図3ないし図10を参照して、ネットワーク構成レコメンド装置100の動作を説明する。
NWサービスは、各拠点間に存在し、クラウドサービス接続拠点は拠点に存在するとする。それぞれのサービスについて在庫情報販売価格があり、その他故障率などのサービス自体を評価する値を持つことを想定する。サービス自体が持つパラメータは他にも増えていくことを想定する。

0034

[サービスリスト]
まず、サービスリストについて説明する。
サービスリストは、NWプロダクトカタログ情報と、クラウドプロダクトカタログ情報とからなる。
図3は、NWプロダクトカタログ情報を示す図である。NWプロダクトカタログ情報は、NWプロダクトカタログ情報保存部133(図1)に保存される。
図3に示すように、NWプロダクトカタログ情報は、始点ノードi、終点ノードj、プロダクト識別子k、在庫帯域数a、帯域1あたりの販売単価c、故障率bを有する。図2のサービスリストを参照しながら説明すると、図3の始点ノードiがノードAの場合には、終点ノードjはノードBであり、図2に示すようにノードAとノードB間は、NW事業者XのNW21,NW事業者YのNW22,NW事業者ZのNW23で繋がれている。このため、図3に示すNWプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子kは、X,Y,Zとなる。

0035

また、始点ノードiがノードA、終点ノードjがノードB、プロダクト識別子kがNW事業者Xの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「50」、故障率bは「0.0005」であるとする。ここで、在庫帯域数aとは、あるNWの帯域において、提供できる帯域の個数をいう。提供できる帯域は、在庫として扱うことができ、その在庫数を在庫帯域数aと呼ぶ。在庫帯域数a「10」とは、在庫として持つ帯域(販売できる帯域)の個数が「10」であることを示す。また、帯域1あたりの販売単価cは、指数化された金額の値である。販売単価c「50」は、販売単価c「10」より5倍高い。故障率bは、どのようなものでもよいが、例えばSLAを順守していなかった時間(利用できなかった時間)の割合を示す。

0036

同様に、始点ノードiがノードA、終点ノードjがノードB、プロダクト識別子kがNW事業者Yの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「30」、故障率bは「0.0010」であるとする。始点ノードiがノードA、終点ノードjがノードB、プロダクト識別子kがNW事業者Zの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「10」、故障率bは「0.0015」である。

0037

また、ノードAとノードBにおいて、始点ノードiと終点ノードjが逆の場合(すなわち始点ノードと終点ノードとを入れ替えた場合)、通常、プロダクト識別子k、在庫帯域数a、帯域1あたりの販売単価c、故障率bも同じとなる。図3では、始点ノードiがノードB、終点ノードjがノードA、プロダクト識別子kがNW事業者Xの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「10」、故障率bは「0.0005」であり、始点ノードiがノードA、終点ノードjがノードBの場合と同一である。
以上のように、図3のNWプロダクトカタログ情報は、各ノードすべてについて、始点ノードi、終点ノードj、プロダクト識別子k、在庫帯域数a、帯域1あたりの販売単価c、故障率bを保持している。このNWプロダクトカタログ情報をイメージとして表したものが、図2に示すサービスリストイメージとなる。

0038

図4は、クラウドプロダクトカタログ情報を示す図である。クラウドプロダクトカタログ情報は、第3の実施形態において用いるものであるが、説明の便宜上、先に説明する。クラウドプロダクトカタログ情報は、クラウドプロダクトカタログ情報保存部134(図1)に保存される。
図4に示すように、クラウドプロダクトカタログ情報は、ノードu、プロダクト識別子k、在庫VM数a2、1VMあたりの販売価格c2、故障率bを有する。ここで、クラウドは、図3のNWプロダクトカタログ情報のような始点ノードiおよび終点ノードjはなく、ノードuだけである。

0039

図2のサービスリストを参照しながら説明すると、図3のノードCのクラウド接続拠点11の場合には、ノードuはノードCであり、図2に示すようにノードCとノードD間は、NW事業者XのNW21,NW事業者YのNW22で繋がれているため、図4に示すクラウドプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子kは、X,Yとなる。また、プロダクト識別子kがNW事業者Xの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「30」、故障率bは「0.0005」であるとし、プロダクト識別子kがNW事業者Yの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「30」、故障率bは「0.0010」であるとする。

0040

同様に、ノードuがノードDの場合、図4に示すクラウドプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子kは、X,Yとなる。プロダクト識別子kがNW事業者Xの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「20」、故障率bは「0.0015」であるとし、プロダクト識別子kがNW事業者Yの場合の在庫帯域数aは「10」、帯域1あたりの販売単価cは「30」、故障率bは「0.0005」であるとする。
図2に示すサービスリストでは、クラウド接続拠点は、ノードCとノードDの2つであるため、図4に示すクラウドプロダクトカタログ情報の記述がすべてである。

0041

以上のように、図4に示すクラウドプロダクトカタログ情報は、クラウド接続拠点となるノードuのすべてについて、プロダクト識別子k、在庫VM数a2、1VMあたりの販売価格c2、故障率bを保持している。このクラウドプロダクトカタログ情報をイメージとして表したものが、図2に示すサービスリストイメージとなる。すなわち、図2に示すサービスリストは、図3のNWプロダクトカタログ情報と図4に示すクラウドプロダクトカタログ情報とからなり、イメージとして表すと図2となる。

0042

[オーダ内容]
次に、オーダ内容について説明する。
オーダ内容は、NWサービスのNWオーダとクラウドサービスのクラウドオーダとで一組となる。ユーザからのオーダによっては、NWオーダのみの場合もある。
上述したように、ユーザから、「ノードAとノードEを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けた場合を例に採る。このオーダでは、繋ぎたい対置(ノードAのユーザ接続拠点31とノードEのユーザ接続拠点32)と、価格、帯域、故障率などのNWと、クラウドと、がオーダされたことになる。

0043

オーダ内容は、例えばユーザがGUI(Graphical User Interface)を使って入力する。演算部120のサービスリスト生成部121(図1)が、入力情報を基に、サービスリストを生成し、生成したサービスリストを当該ユーザのサービスカタログとしてサービスカタログ情報保存部135(図1)に保存する。また、サービスカタログ情報保存部135は、あらかじめ用意された雛型のサービスカタログを備えており、ユーザがGUIを使ってオーダを入力すると、完成したNWサービスのNWオーダまたはクラウドサービスのクラウドオーダを保存することができる。

0044

図5は、NWオーダの一例を示す図である。
図5に示すように、NWオーダは、
始点ノードi、終点ノードj、必要帯域数d、最低故障率uを有し、オーダ内容(情報)を基に、始点ノードi、終点ノードj、必要帯域数d、最低故障率uを保存する。
具体的には、上記オーダ内容(情報)を基に、図5の始点ノードiがノードA、終点ノードjがノードEの場合、必要帯域数d「5」、最低故障率u「0.0010」を保存し、また図5の始点ノードiがノードA、終点ノードjがクラウド(図2のクラウド11)の場合、必要帯域数d「7」、最低故障率u「0.0010」を保存する。
図5の始点ノードiがノードE、終点ノードjがノードAの場合、必要帯域数d「5」、最低故障率u「0.0010」を保存し、また図5の始点ノードiがノードE、終点ノードjがクラウド(図2のクラウド12)の場合、必要帯域数d「7」、最低故障率u「0.0010」を保存する。
図5の始点ノードiがクラウド(図2のクラウド11)、終点ノードjがノードEの場合、必要帯域数d「7」、最低故障率u「0.0010」を保存し、また図5の始点ノードiがクラウド(図2のクラウド12)、終点ノードjがEの場合、必要帯域数d「7」、最低故障率u「0.0010」を保存する。

0045

図6は、クラウドサービスのクラウドオーダの一例を示す図である。
図6に示すように、クラウドオーダは、始点ノードi、必要VM数d2、最低故障率uを有し、オーダ内容(情報)を基に、始点ノードi、必要VM数d2、最低故障率uを保存する。
例えば、上記オーダ内容(情報)を基に、図6の始点ノードiがノードAの場合、必要VM数d2「5」、最低故障率u「0.0010」を保存する。図6の始点ノードiがノードEの場合、必要VM数d2「7」、最低故障率u「0.0010」を保存する。

0046

[NWと帯域についての条件式の立て方]
まず、図7を参照して、NWと帯域についての条件式の立て方を説明する。
図7は、図2のネットワーク構成において、ノードAとノードEを繋いで、ノードAからノードEに帯域「3」を流したい場合の、NWと帯域についての条件式の立て方を説明する図である。図7の○印で囲んだA,Eはノード(Aは始点となるノード,Eは終点となるノード)である。図7破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「?」で示す。図7の矢印に付した数値は、ノードA,?,Eから送出またはノード?,Eが受け取る帯域を示す。ノードA,?,E間は、いずれもNW事業者XのNW21(高価格:高品質)、NW事業者YのNW22(中価格:中品質)、NW事業者ZのNW23(低価格:並品質)が利用可能であるとする。

0047

(1)オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する。図7の例では、オーダ上の始点ノードは、ノードAであり、ノードAは、オーダであった分の帯域「3」をNW事業者ZのNW23を利用して送出する。
(2)オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図7の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード?は、受け取った分の帯域「3」をNW事業者YのNW22を利用して送出する。
(3)オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図7の例では、ノードEは、オーダであった分の帯域「3」をNW事業者ZのNW23を利用して受け取る。

0048

<立式>
・オーダの必要帯域をdpq(図7の帯域「3」参照)とする。
ここで、pは、オーダ上の始点ノード(図7のノードA参照)、qは、オーダ上の終点ノード(図7のノードE参照)である。繋ぎたい拠点の集合Pは、p,q∈Pとする。
・各ノード間の在庫数は、aijkとする。
・各ノード間の使用帯域をxijkpqとすると、それに対して様々な条件が整理できる。使用帯域xijkpqは、最終的に提供しようとする使用帯域である。
ここで、iは、始点ノード(図7のノードA,?参照)、jは、終点ノード(図7のノード?,E参照)、kは、NW事業者(X,Y,Z)である。

0049

<NWと帯域についての条件式>
ノード間の使用帯域の総和が在庫数aijk以下である条件は、式(1)で示される。

0050

ノード間の使用帯域が0以上オーダ要求以下である条件は、式(2)で示される。

0051

図7の(1)「オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する」条件は、式(3)で示される。

0052

図7の(2)「オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する」条件は、式(4)で示される。

0053

式(4)中のlは、オーダ上の始点終点以外の拠点(図7のノード?参照)を表す。
図7の(3)「オーダ上の終点ノードは、オーダであった分の帯域を受け取る」条件は、式(5)で示される。

0054

<最適化問題>
cijkを価格(NWプロダクトカタログ情報(図3)の販売価格)とすると、「価格を安くする」目的は、式(6)を最小にする最適化問題となる。

0055

[故障率についての条件式の立て方]
次に、図8を参照して、故障率についての条件式の立て方を説明する。
図8は、図2のネットワーク構成において、ノードAとノードEを繋いで、ノードAからノードEに帯域「3」を流したい場合の、故障率についての条件式の立て方を説明する図である。図8の○印で囲んだA,Eはノード(Aは始点となるノード,Eは終点となるノード)である。図8の破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「?」で示す。図7の矢印に付した数値は、ノードA,?,Eから送出する、またはノード?,Eが受け取る帯域を示す。ただし、図8の場合は、図7のようにNW事業者XのNW21(高価格:高品質)、NW事業者YのNW22(中価格:中品質)、NW事業者ZのNW23(低価格:並品質)が利用可能ではなく、後記する故障率の関係で、ノードA,?間は、NW事業者ZのNW23(低価格:並品質)が、ノード?,E間は、NW事業者YのNW22(中価格:中品質)が利用可能であるとする。

0056

(1)オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する。図8の例では、ノードAは、オーダであった分の帯域「3」をNW事業者ZのNW23を利用して送出する。
(2)オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図8の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード?は、受け取った分の帯域「3」をNW事業者YのNW22を利用して送出する。
(3)オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図8の例では、ノードEは、オーダであった分の帯域「3」をNW事業者ZのNW23を利用して受け取る。

0057

<立式>
・iからjへの事業者kのNWの故障率は、bijkとする。
・pからqへの通信の際にiからjへの事業者kのネットワークが使用されている場合に1になる[0−1整数変数]は、δijkpqとする。[0−1整数変数]は、NWを使う/使わないを決める変数であり、NWを使う場合は、1とし乗算してその和を取ることによってNW全体の故障率を算出する。ここで、iは、始点ノード(図8のノードA,?参照)、jは、終点ノード(図8のノード?,E参照)、kは、NW事業者(X,Y,Z)である。また、pは、オーダ上の始点ノード(図8のノードA参照)、qは、オーダ上の終点ノード(図8のノードE参照)である。
・オーダで指定されているpからqへの故障率の上限は、ubpqとする。

0058

<故障率についての条件式>
xijkpqが0でなければδijkpqは、1にならなければならない条件は、式(7)で示される。

0059

pからqへの通信の故障率がubpq以下でなければならない条件は、式(8)で示される。

0060

以上、NWと帯域についての条件式(式(1)〜式(5))、故障率についての条件式(式(7)〜式(8))、および「価格を安くする」目的の式(式(6))を例示した。

0061

次に、ネットワーク構成レコメンド装置100の動作を説明する。
図9は、ネットワーク構成レコメンド装置100の準備動作を示すフローチャートである。
入出力部110の入力部111(図1)は、ノード情報やエリア情報、その他の情報を入力する(ステップS1)。入力されたノード情報は、情報保存部130のノード情報保存部131(図1)に、入力されたエリア情報は、エリア情報保存部132にそれぞれ保存される。また、その他の情報は、演算部120のサービスリスト生成部121(図1)に入力される。

0062

入出力部110のカタログ情報取得部112(図1)は、各サービスのカタログ情報を取得する(ステップS2)。
カタログ情報取得部112は、取得したカタログ情報のうちNWプロダクトカタログ情報を情報保存部130のNWプロダクトカタログ情報保存部133(図1)に保存するとともに、取得したカタログ情報のうちクラウドプロダクトカタログ情報をクラウドプロダクトカタログ情報保存部134(図1)に保存する(ステップS3)。
本フローに示す準備動作は、あらかじめ定期的に実行し、取得したカタログ情報をNWプロダクトカタログ情報またはクラウドプロダクトカタログ情報に加工してデータベース化しておく。

0063

演算部120のサービスリスト生成部121(図1)は、入力情報を基に、**のサービスリストを生成し、生成したサービスリストをサービスカタログとしてサービスカタログ情報保存部135(図1)に保存する(ステップS4)。

0064

図10は、ネットワーク構成レコメンド装置100の動作を示すフローチャートである。
入出力部110のオーダ入力部114(図1)は、ユーザからのオーダを受け取る(ステップS11)。
入出力部110の実トラフィック情報取得部113(図1)は、外部のネットワーク装置等から実トラフィック情報を取得する(ステップS12)。
演算部120の実トラフィック比較部122(図1)は、取得した実トラフィック情報と情報保存部130のオーダ情報保存部136(図1)に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果を演算部120のオーダ解析部123(図1)に出力する(ステップS13)。

0065

演算部120のオーダ解析部123(図1)は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック(必要帯域数、最低故障率など)を取得し、オーダ情報として情報保存部130のオーダ情報保存部136(図1)に保存する(ステップS14)。上記オーダ情報は、具体的には、NWオーダ(図5参照)およびクラウドオーダ(図6参照)である。オーダ情報保存部136に、オーダ情報を保存しておくことで、再計算の際にオーダ情報を再利用することができる。

0066

演算部120のNWサービス構成最適化問題作成部124(図1)は、オーダ情報(NWオーダ(図5参照)およびクラウドオーダ(図6参照))と、NWプロダクトカタログ情報保存部133(図1)に保存したNWプロダクトカタログ情報と、クラウドプロダクトカタログ情報保存部134(図1)に保存したクラウドプロダクトカタログ情報とを基に、式(1)〜式(8)を用いて、最適化問題を作成する(ステップS15)。
演算部120のNWサービス構成最適化問題計算部125(図1)は、NWサービス構成最適化問題作成部124により作成された最適化問題を計算し、計算したNWサービス構成レコメンド情報を情報保存部130のレコメンド情報保存部137(図1)に保存する(ステップS16)。NWサービス構成レコメンド情報は、ユーザに提案するネットワーク構成情報である。
入出力部110の結果出力部115(図1)は、NWサービス構成レコメンド情報を出力する(ステップS17)。

0067

以上説明したように、本実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置100は、ネットワークサービス事業者のサービスのNWプロダクトカタログ情報(図3)を保存するNWプロダクトカタログ情報保存部133と、クラウドサービス事業者のサービスのクラウドプロダクトカタログ情報(図4)を保存するクラウドプロダクトカタログ情報保存部134と、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部114と、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式(式(1)〜(5))を用いて、最も価格を安くする最適化問題(式(6))を作成するNWサービス構成最適化問題作成部124と、NWサービス構成最適化問題作成部124により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する最適化問題計算部125と、計算した最適化問題の解に基づき、1以上のネットワーク構成を提案する結果出力部115と、を備える。

0068

このように、ネットワーク構成レコメンド装置100は、NWサービスとクラウドサービスからなる選択対象のサービスを提供拠点・価格・故障率・帯域といった情報に整理しサービスリスト(本実施形態では、NWプロダクトカタログ情報およびクラウドプロダクトカタログ情報)として保存しておき、接続拠点情報と必要なスペックと、クラウドサービスの利用有無をオーダとして受け取ることで、それに見合う上記サービスリスト上のサービスを組み合わせて、最も価格を安くする最適化問題を解いて、NWサービス構成を提案する。

0069

これにより、従来例のように単純に価格や故障率からNWを選ぶものではなく、NW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができる。

0070

また、本実施形態では、NWサービス構成最適化問題作成部124が、ネットワークの故障率を表す条件式(式(7)〜(8))を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を作成し、最適化問題計算部125が、NWサービス構成最適化問題作成部124により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題(式(6))を計算するので、NWの故障率を加味することで、NW構成全体の価格のみならず、故障率が要求値を満たす条件で、最も価格の安いNWサービス構成を提案することができる。

0071

(第2の実施形態)
第2の実施形態は、故障率についての条件式において、計算速度向上を図る例である。
第2の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図1と同様である。
第2の実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式(後記式(9)参照)を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
また、最適化問題計算部125は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータWを変更して再計算を実行する。

0072

故障率についての条件式において、[0−1整数変数]が存在すると計算コストが増える。
そこで、本発明者らは、前記式(8)中での、信頼性部分の追加変数をbijkだけとし、目的関数に加味することで前記式(8)中のδijkpqを省略する。ここで、前記xijkpqは、ij間のNWが使わなければ0になるので、同様の働きをするW(適当な定数)を導入する。以上述べた故障率についての条件式は、式(9)で示される。

0073

式(9)に基づいて、計算された結果から算出されたNWサービス構成がオーダの故障率ubpqを下回れば、それをユーザに提案し、上回ればWの値を増やして、再計算を行う。
また、回答(結果)が出た後に、意図的にWを増やして、再構成案を作成し、複数案を提案することも可能である。なお、Wの動かし方については、図12により後記する。

0074

図11は、第2の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の動作を示すフローチャートである。
ステップS16では、オーダの故障率ubpqを目的関数に入れた式(9)を用いる。ステップS21で演算部120は、故障率が所定の条件を満たしているか否かを判定する。故障率が条件を満たしているならば(ステップS21のYes)、ステップS17に進み、故障率が条件を満たしていないならば(ステップS21のNo)、ステップS15に戻って、パラメータWを変更して再度、最適化問題を作成する。
このように、式(9)に基づいて、算出されたNWサービス構成がオーダの故障率ubpqを下回れば、それをユーザに提案し、上回ればWの値を増やして、再計算を行う。

0075

<Wの動かし方>
図12は、パラメータWの動かし方を説明する図である。
故障率を目的関数に入れた場合、故障率が所定の条件を満たすか否かは、NWサービス構成決定後、再計算することになる。この場合のWの動かし方には下記がある。
故障率を示す解が見つかっていない場合、図12(a)に示すように、Wの値を例えば2倍(2W)にする。これにより、解を得る可能性が高まり、NWサービス構成を提案できる可能性を高めることができる。

0076

故障率を示す解が見つかっている場合、図12(b)に示す故障率が確保できなかった場合のW1と、図12(b)に示す故障率が確保できなかった場合のW2との平均を取り、平均を取ったWを用いる。これにより、より良い解を得る可能性が高まり、より良いNWサービス構成を提案できる。

0077

このように、本実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式(式(9))を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算するので、計算速度を向上させることができる。計算量を減らすことができるので、計算資源のコスト低減を図ることができる。
また、本実施形態では、最適化問題計算部125は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータWを変更して再計算を実行するので、再計算によって最適化問題の解を得られやすくすることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。また、意図的にパラメータを変更することで、複数のNWサービス構成を提案することができる。

0078

(第3の実施形態)
上記第1および第2の実施形態は、NWのみの構成の場合の条件式の立て方について説明した。
第3の実施形態では、クラウドとNWの構成の場合の条件式の立て方について説明する。
第3の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図1と同様である。
第3の実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、クラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのVM(Virtual Machine)数を制約式(後記式(10)〜(16)参照)として含む条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
第3の実施形態では、前記した図4のクラウドプロダクトカタログ情報を用いる。このクラウドプロダクトカタログ情報は、前記図9のフローで述べたように、カタログ情報取得部112によって取得され、クラウドプロダクトカタログ情報保存部134(図1)に保存されている。

0079

[クラウドとNWについての条件式の立て方]
次に、クラウドとNWについての条件式の立て方を説明する。
<立式>
・クラウドがあるエリアの集合Uは、u∈Uとする。
・計算の都合上の拠点cl∈Pを追加する。clは、各エリアuからコストゼロで大量に通信できる点(拠点)である。各pからclへの通信を考えることで、どのエリアにどれだけの帯域で通信すればよいかが分かる。
・定数の追加
エリアuにある事業者kのクラウドの単位量利用コストc2ukを追加する。
エリアuにある事業者kのクラウド事業者のクラウドのVM数a2ukを追加する。
拠点pが利用したいVM数d2pを追加する。
計算の都合上必要な大きな数Mを追加する。
・変数の追加
拠点pが利用するエリアuにある事業者kのクラウドのVM数ypukを追加する。

0080

<クラウドとNWについての条件式>
・制約式の追加
拠点pが利用するVM数の上限について、式(10)に示す制約を追加する。

0081

エリアuの事業者kのクラウドのVM数の上限について、式(11),式(12)に示す制約を追加する。

0082

0083

通信する帯域とVMの使用率をクラウドエリア毎に比例させる。このために、式(13),式(14)に示す制約を追加する。

0084

0085

・目的関数の変更
クラウド利用によるコストも条件に加える。このために、式(15)に示す制約を追加する。

0086

・故障率評価を加味した場合の目的関数は、次式(16)に示される。

0087

なお、Wの動かし方については、図12で前述した通りである。

0088

図13は、第3の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の説明図である。図13は、ノードC,Dと拠点n,clとをそれぞれ繋ぐNWを示している。
図13の細破線で示すように、ノードCと拠点cl間、および拠点clとノードD間は、コスト0のNWで繋がれるので、全体のコストの最適化に影響を与えない。
オーダでノードnとクラウドの通信の利用容量(帯域)が3と指定された場合、図13の例では、ノードCを利用した方が全体のコストが低くなる。

0089

このように、本実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、クラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのVM(Virtual Machine)数を制約式(式(10)〜(16))として含む条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する。本実施形態は、単純にNWを選ぶものではなくて、例えばどこの位置のクラウドを使うか、そのクラウドに辿りつくまでの経路も鑑みる。これにより、NW構成のみではなく、クラウドとNW構成の両面から、クラウドとNW構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でNWサービス構成を提案することができる。

0090

(第4の実施形態)
拠点数が多くなると計算速度が下がる。
第4の実施形態は、各ノードをエリアに分けて、エリア間の通信は代表拠点のみとする例である。
図14は、第4の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のエリア間の通信の説明図である。
図14(a)に示すように、NW構成は、ノード41〜50と、ノード44に接続されたクラウド接続拠点51,ノード42に接続されたクラウド接続拠点52,ノード48に接続されたクラウド接続拠点53と、からなる。図14(a)のNW構成の拠点数は、10、各ノード41〜50を繋ぐリンクは、18である。
図14(b)に示すように、第4の実施形態は、各ノード41〜50を、複数の(ここでは2つの)エリアに分ける。ここでは、ノード41〜45は、エリア1に、またノード46〜50は、エリア2に分けている。エリア1とエリア2に分けることで、エリア1の拠点数は5、リンクは6、またエリア2の拠点数は5、リンクは5となる。そして、エリア毎に代表拠点である代表ノードを決定する。ここでは、エリア1の代表拠点は、ノード41、またエリア2の代表拠点は、ノード46であるとし、エリア間の通信は代表拠点のノード41とノード46のみが行えるとする。

0091

このように、本実施形態では、各ノードをエリア1とエリア2とに分けて、エリア1とエリア2間の通信は代表拠点のノード41とノード46のみとすることで、計算対象の拠点数を減らし、計算速度を向上させることができる。

0092

(第5の実施形態)
第5の実施形態は、トラフィック過多時の再提案を行うものである。
第5の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図1と同様である。
第5の実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす最適化問題を計算する。

0093

構築後、当初のオーダよりもトラフィックが大量に流れあふれが頻発する場合、当初のオーダから帯域を修正し、再提案を実行する。また、想定よりもトラフィックが流れなかった場合、逆に帯域を減らし、再提案を実行する。
前記図2のノードA−E間の実トラフィックが想定よりも高かった場合を例に採る。
図15は、第5の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のNWオーダを示す図であり、図5と同一部分には同一符号を付している。図16は、クラウドオーダを示す図であり、図6と同一部分には同一符号を付している。

0094

前記図2のノードA−E間の実トラフィックが想定よりも高かった場合を例に採る。
まず、前提として、図1に示すように、演算部120の実トラフィック比較部122では、取得した実トラフィック情報と情報保存部130のオーダ情報保存部136に保存しているオーダ情報とを比較する。また、オーダ解析部123は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック(必要帯域数、最低故障率など)を取得している。
ここで、前記図2のノードA−E間の実トラフィックが想定よりも高かった場合、当初のオーダよりもトラフィックが大量に流れあふれが頻発することになる。

0095

そこで、本実施形態では、図15に示すように、ノードA−E間において当初のオーダの必要帯域数dを「5」から「10」に修正する(5→10参照)。そして、修正したオーダ情報を基に、再提案を実行する。これにより、当初の想定より実トラフィックが大きい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。
以上は、図2のノードA−E間の実トラフィックが想定よりも高かった場合の例であるが、想定よりもトラフィックが流れなかった場合、同様の方法により、必要帯域数を減らして再提案を実行する。これにより、必要帯域が小さい、すなわち低価格なNWサービス構成を提案することができる。

0096

また、図16に示すクラウドオーダに変更があった場合(例えば、最低故障率uが変わった場合)にも同様の方法により、再提案を実行する。これにより、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。

0097

このように、本実施形態では、最適化問題計算部125(図1)は、実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす最適化問題を計算するので、当初の想定より実トラフィックが大きい/小さい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いNWサービス構成を提案することができる。

0098

なお、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中に示した処理手順制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

0099

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(IntegratedCircuit)カード、SD(Secure Digital)カード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。

0100

100ネットワーク構成レコメンド装置
110入出力部
111 入力部
112カタログ情報取得部
113 実トラフィック情報取得部
114オーダ入力部
115結果出力部(出力部)
120演算部
121サービスリスト生成部
122 実トラフィック比較部
123オーダ解析部
124NWサービス構成最適化問題作成部(最適化問題計算部)
125 最適化問題計算部(最適化問題計算部)
130情報保存部
131ノード情報保存部
132エリア情報保存部
133 NWプロダクトカタログ情報保存部(カタログ情報保存部)
134クラウドプロダクトカタログ情報保存部(カタログ情報保存部)
135サービスカタログ情報保存部(カタログ情報保存部)
136オーダ情報保存部
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