JP2017143366A - 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 - Google Patents
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Abstract
Description
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。
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。
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。
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)を取得する。
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。
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。
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。
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。
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。
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に応えて、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。
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と販売価格があり、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
・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。
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。
(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。
・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。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、各種の負荷や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。
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
124 NW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
137 レコメンド情報保存部
Claims (8)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
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JP2016022442A JP6467360B2 (ja) | 2016-02-09 | 2016-02-09 | 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 |
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