JP2023180842A - 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 - Google Patents
品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023180842A JP2023180842A JP2022094472A JP2022094472A JP2023180842A JP 2023180842 A JP2023180842 A JP 2023180842A JP 2022094472 A JP2022094472 A JP 2022094472A JP 2022094472 A JP2022094472 A JP 2022094472A JP 2023180842 A JP2023180842 A JP 2023180842A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- endpoint
- parameter
- value
- quality prediction
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 38
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 20
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/147—Network analysis or design for predicting network behaviour
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0852—Delays
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/042—Knowledge-based neural networks; Logical representations of neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
- G06N3/0455—Auto-encoder networks; Encoder-decoder networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
Description
10 ユーザ端末
30 バックエンドサーバ
40 ストリーミングサーバ
90 ネットワーク
300 サーバ
302 エンドポイントモニター
304 システムモニター
306 機械学習モデル
308 リスク評価ユニット
310 エンドポイントデータテーブル
312 システムデータテーブル
314 予測テーブル
316 閾値テーブル
500 Kubernetesクラスタ
502 ポッド
600 機械学習モデル
602 オートエンコーダ
604 トランスフォーマーモデル
606 ニューラルネットワーク層
L1、L2 損失
S400、S402、S404、S406、S408、S410 工程
EP1、EP2、EP3、EP4、EP5、EP6 エンドポイント
G1、G2、G3 サービスグループ
Claims (11)
- 品質予測方法であって、
第1のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
第2のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記値と、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの前記値に基づき、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの予測を生成する工程と、を含み、
前記予測が、未来の一時点における前記第1のエンドポイントの前記パラメータの確率分布情報を含む、ことを特徴とする、品質予測方法。 - さらに、エンドポイントのグループに対応する仮想空間量を取得する工程を含み、
前記仮想空間量に基づいて前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記予測が生成され、前記第1のエンドポイントと前記第2のエンドポイントが前記エンドポイントのグループに含められる、ことを特徴とする、請求項1に記載の品質予測方法。 - 前記第1のエンドポイントの前記パラメータと前記第2のエンドポイントの前記パラメータが遅延である、ことを特徴とする、請求項1に記載の品質予測方法。
- 前記仮想空間量が、前記サーバ外部で割り当てられた前記エンドポイントのグループに対応するKubernetesポッドの量である、ことを特徴とする、請求項2に記載の品質予測方法。
- さらに、
前記第1のエンドポイントの前記パラメータに対して閾値を決定する工程と、
前記閾値と前記第1のエンドポイントの前記パラメータの確率密度関数に基づいて前記第1のエンドポイントについて機能停止の確率を計算する工程と、を含み、
前記確率密度関数が、前記確率分布情報に含まれる、ことを特徴とする、請求項1に記載の品質予測方法。 - さらに、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記値、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの前記値、及び前記仮想空間量を、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記予測を生成するように構成された機械学習モデルに入力する工程を含み、
前記機械学習モデルが、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの過去の値、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの過去の値、及び前記仮想空間量の過去の値で訓練された、ことを特徴とする、請求項2に記載の品質予測方法。 - 前記機械学習モデルが、前記第1のエンドポイントの前記パラメータと前記第2のエンドポイントの前記パラメータ間の時間的関係を抽出するように構成されたトランスフォーマーモデルを含む、ことを特徴とする、請求項6に記載の品質予測方法。
- 前記機械学習モデルが、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記値と、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの前記値から、ノイズデータ、トレンドデータ、季節性データを抽出するように構成されたオートエンコーダを含み、前記オートエンコーダの出力が、前記トランスフォーマーモデルの入力として取り込まれる、ことを特徴とする、請求項7に記載の品質予測方法。
- 前記機械学習モデルが、前記第1のエンドポイントの前記パラメータと前記第2のエンドポイントの前記パラメータ間の空間的関係を抽出するように構成されたグラフ畳み込みネットワークモデルを含む、ことを特徴とする、請求項6に記載の品質予測方法。
- 品質予測のためのシステムであって、1以上のプロセッサを備え、
前記1以上のプロセッサが機械可読命令を実行して、
第1のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
第2のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記値と、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの前記値に基づき、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの予測を生成する工程と、を実行し、
前記予測が、未来の一時点における前記第1のエンドポイントの前記パラメータの確率分布情報を含む、ことを特徴とする、品質予測のためのシステム。 - 品質予測のためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記プログラムが、1以上のコンピュータに、
第1のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
第2のエンドポイントのパラメータの値を取得する工程と、
前記第1のエンドポイントの前記パラメータの前記値と、前記第2のエンドポイントの前記パラメータの前記値に基づき、前記第1のエンドポイントの前記パラメータの予測を生成する工程と、を実行させ、
前記予測が、未来の一時点における前記第1のエンドポイントの前記パラメータの確率分布情報を含む、ことを特徴とする、品質予測のためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022094472A JP7233664B1 (ja) | 2022-06-10 | 2022-06-10 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
US17/941,721 US20230403205A1 (en) | 2022-06-10 | 2022-09-09 | System, method and computer-readable medium for quality prediction |
JP2023020584A JP2023181074A (ja) | 2022-06-10 | 2023-02-14 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022094472A JP7233664B1 (ja) | 2022-06-10 | 2022-06-10 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023020584A Division JP2023181074A (ja) | 2022-06-10 | 2023-02-14 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7233664B1 JP7233664B1 (ja) | 2023-03-07 |
JP2023180842A true JP2023180842A (ja) | 2023-12-21 |
Family
ID=85460134
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022094472A Active JP7233664B1 (ja) | 2022-06-10 | 2022-06-10 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
JP2023020584A Pending JP2023181074A (ja) | 2022-06-10 | 2023-02-14 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023020584A Pending JP2023181074A (ja) | 2022-06-10 | 2023-02-14 | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230403205A1 (ja) |
JP (2) | JP7233664B1 (ja) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120202538A1 (en) * | 2011-02-09 | 2012-08-09 | Nokia Corporation | Forecasting of dynamic environmental parameters to optimize operation of a wireless communication system |
WO2018168601A1 (ja) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | 遅延予測装置、遅延予測システム、遅延予測方法および記録媒体 |
US20190319868A1 (en) * | 2019-06-25 | 2019-10-17 | Intel Corporation | Link performance prediction technologies |
WO2020217458A1 (ja) * | 2019-04-26 | 2020-10-29 | 日本電信電話株式会社 | 通信システム及び端末 |
US20210014301A1 (en) * | 2020-09-25 | 2021-01-14 | Intel Corporation | Methods and apparatus to select a location of execution of a computation |
WO2022044121A1 (ja) * | 2020-08-25 | 2022-03-03 | 日本電信電話株式会社 | リソース量推定装置、リソース量推定方法及びプログラム |
-
2022
- 2022-06-10 JP JP2022094472A patent/JP7233664B1/ja active Active
- 2022-09-09 US US17/941,721 patent/US20230403205A1/en active Pending
-
2023
- 2023-02-14 JP JP2023020584A patent/JP2023181074A/ja active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120202538A1 (en) * | 2011-02-09 | 2012-08-09 | Nokia Corporation | Forecasting of dynamic environmental parameters to optimize operation of a wireless communication system |
WO2018168601A1 (ja) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | 遅延予測装置、遅延予測システム、遅延予測方法および記録媒体 |
WO2020217458A1 (ja) * | 2019-04-26 | 2020-10-29 | 日本電信電話株式会社 | 通信システム及び端末 |
US20190319868A1 (en) * | 2019-06-25 | 2019-10-17 | Intel Corporation | Link performance prediction technologies |
WO2022044121A1 (ja) * | 2020-08-25 | 2022-03-03 | 日本電信電話株式会社 | リソース量推定装置、リソース量推定方法及びプログラム |
US20210014301A1 (en) * | 2020-09-25 | 2021-01-14 | Intel Corporation | Methods and apparatus to select a location of execution of a computation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230403205A1 (en) | 2023-12-14 |
JP7233664B1 (ja) | 2023-03-07 |
JP2023181074A (ja) | 2023-12-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11960509B2 (en) | Feedback loop content recommendation | |
JP6457447B2 (ja) | データセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置 | |
CN107911722B (zh) | 一种内容分发网络调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
US20180241843A1 (en) | Adjusting cloud-based execution environment by neural network | |
CN108521856A (zh) | 内容分发网络中的调度方法和设备 | |
US20140149424A1 (en) | Time weighted content recommendation | |
US20140149425A1 (en) | View count weighted content recommendation | |
RU2763530C1 (ru) | Клиент, сервер и система клиент-сервер, адаптированные для генерации персонализированных рекомендаций | |
US20180048921A1 (en) | Real-time playback diagnostics | |
US20140149326A1 (en) | Post-processed content recommendation | |
Chen et al. | Edge-assisted short video sharing with guaranteed quality-of-experience | |
Zhang et al. | Livesmart: A qos-guaranteed cost-minimum framework of viewer scheduling for crowdsourced live streaming | |
US8725868B2 (en) | Interactive service management | |
Liu et al. | A flexible trust model for distributed service infrastructures | |
JP2018084986A (ja) | サーバ装置、プログラム、および、通信システム | |
Begen et al. | Adaptive streaming of content-aware-encoded videos in dash. js | |
JP7233664B1 (ja) | 品質予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 | |
US20140074858A1 (en) | Percent-consumed weighted content recommendation | |
US20230353653A1 (en) | System, method and computer-readable medium for notification | |
Karim et al. | End-to-end performance prediction for selecting cloud services solutions | |
CN114186050A (zh) | 资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US11288582B2 (en) | Systems and methods for providing media content recommendations | |
Braun et al. | Mobile peer-to-peer assisted coded streaming | |
CN111475772A (zh) | 一种容量评估方法及装置 | |
Karolewicz et al. | Cloud-based adaptive video streaming: Content storage vs. transcoding optimization methods |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220701 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220701 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221004 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221129 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230124 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230214 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7233664 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |