JP7451689B2 - ネットワーク輻輳処理方法、モデル更新方法、および関連装置 - Google Patents

Description

本出願は、参照により全体が本明細書に組み入れられる、2019年9月16日に中国国家知識産権局に提出された「ネットワーク輻輳処理方法、モデル更新方法、および関連装置」なる名称の中国特許出願第201910872469．7号に基づく優先権を主張するものである。

[技術分野]
本出願は通信技術分野に関し、特に、ネットワーク輻輳処理方法、モデル更新方法、および関連装置に関する。

ビッグデータ時代では、複数の大規模インターネット企業が世界中に複数のデータセンターを構築して、ユーザーにより高い品質のサービスを提供している。データセンターではネットワーク輻輳が一般的な問題となっている。ネットワークデバイスの能力不足や過渡的なトラフィックバーストは、通常、ネットワーク輻輳を引き起こす。

データセンター内のネットワークデバイスのキャッシュは小さい。したがって、ひとたび深刻なネットワーク輻輳が発生すると、ネットワークデバイスはデータパケットをすぐに廃棄する。結果的に、これはサービスの高い遅延を引き起こし、アプリケーションのリアルタイムパフォーマンスに影響を及ぼし、ユーザーエクスペリエンスを低下させる。

本出願は、ネットワークデバイスの作業効率を上げるための、ネットワーク輻輳処理方法、モデル更新方法、および関連装置を提供する。

第1の態様によると、本出願の一実施形態はネットワーク輻輳制御方法を提供し、方法は、ネットワーク状態情報を得るステップと、ネットワーク状態情報と明示的輻輳通知(ECN)最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定するステップと、参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するステップと、宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行うステップとを含む。

前述の技術的なソリューションに基づくと、ECN最適化モデルは、ネットワークの稼働状態を反映できるネットワーク状態情報に基づいて推奨ECN構成情報を決定してもよく、ネットワークデバイスは、ECN最適化モデルによって決定された推奨ECN構成情報に基づいて最終的に使用される宛先ECN構成情報を決定してもよい。前述の技術的なソリューションでは、ネットワークデバイスによって最終的に使用される宛先ECN構成情報は、ネットワークデバイスの現在の動作環境に適用可能である。これはネットワークデバイスの作業効率を高め、ネットワークデバイスのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを向上させる。

可能な一設計において、参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するステップは、参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定するステップと、推奨ECN構成情報が信頼できる場合に、推奨ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定するステップ、または推奨ECN構成情報が信頼できない場合に、参照ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定するステップとを含む。

前述の技術的なソリューションでは、ECN最適化モデルによって推奨されるECN構成情報が現在の動作環境に適用可能でない場合に、他のECN構成情報がフロー制御に使用されてよい。

可能な一設計において、参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するステップの前に、方法は、ネットワーク状態情報に基づいて参照ECN構成情報を決定するステップをさらに含む。

前述の技術的なソリューションでは、ヒューリスティック学習手順に基づいてフロー制御に使用されるECN構成情報を決定してもよいため、ECN構成情報を現在のネットワーク環境に適応させることができる。

可能な一設計において、方法は、ネットワーク状態情報と参照ECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ送信するステップと、ネットワーク分析デバイスからモデル更新情報を受信するステップと、モデル更新情報に基づいてECN最適化モデルを更新するステップとをさらに含む。

ネットワーク状態情報は現在の動作環境に関連しており、参照ECN構成情報は現在の動作環境に適応したECN構成情報である。したがって、前述の技術的なソリューションでは、ネットワーク状態情報と参照ECN構成情報が報告され、その結果、ネットワーク分析デバイスは実際の動作環境のパラメータを使用してECN最適化モデルを調整できる。このようにして、ECN最適化モデルをネットワークデバイスの実際のネットワーク環境により適応させることができ、ECN最適化モデルによって推奨されるECN構成情報の信頼性が向上する。

可能な一設計において、参照確率はM個の確率値を含み、Mは2以上の正の整数であり、参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定するステップは、M個の確率値の中の目標確率値が第1の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定するステップであって、目標確率値がM個の確率値の中の最大値である、ステップと、目標確率値が第1の予め設定された閾値以上である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できると決定するステップ、または目標確率値が第1の予め設定された閾値未満である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するステップとを含む。

可能な一設計において、参照確率はM個の確率値を含み、参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定するステップは、M個の確率値のうちの最大N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定するステップであって、Nが2以上M未満の正の整数であり、MがNより大きい正の整数である、ステップと、N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値以上である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できると決定するステップ、またはN個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値未満である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するステップであって、N個の確率値の変動係数が以下の式に従って決定され、

式中、P_NがN個の確率値の変動係数を示し、P_topNがN個の確率値を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示す、ステップとを含む。

可能な一設計において、ネットワーク状態情報はネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含み、ネットワークトラフィック情報は、ネットワークデバイスのトラフィックを示すために使用され、ネットワーク輻輳情報は、ネットワークデバイスの輻輳状況を示すために使用される。

第2の態様によると、本出願の一実施形態はモデル更新方法を提供し、方法は、ネットワークデバイスからP個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報を受信するステップであって、P個のネットワーク状態情報がP個のECN構成情報と1対1の対応関係にあり、Pが2以上の正の整数である、ステップと、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定するステップと、ネットワークデバイスへモデル更新情報を送信するステップとを含む。

ネットワーク状態情報は現在の動作環境に関連しており、参照ECN構成情報は現在の動作環境に適応したECN構成情報である。したがって、ECN最適化モデルは実際の動作環境のパラメータを使用して調整できる。このようにして、ECN最適化モデルをネットワークデバイスの実際のネットワーク環境により適応させることができ、ECN最適化モデルによって推奨されるECN構成情報の信頼性が向上する。

可能な一設計において、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定するステップは、P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定するステップであって、Q個のECN構成情報グループのうちのq番目のECN構成情報グループがP個のECN構成情報のうちのN_q個のECN構成情報を含み、N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点が連続しており、N_q個のECN構成情報がECN構成情報qで収束し、q＝1，．．．，またはQであり、N_qが2以上の正の整数であり、N₁からN_qまでの和がPである、ステップと、Q個の訓練パラメータグループを決定するステップであって、Q個の訓練パラメータグループのうちのq番目の訓練パラメータグループがN_q個のネットワーク状態情報とECN構成情報qとを含み、N_q個のネットワーク状態情報がN_q個のECN構成情報と1対1の対応関係にある、ステップと、Q個の訓練パラメータグループに基づいてモデル更新情報を決定するステップとを含む。

ヒューリスティック学習手順は最終的に固定ECN構成情報に収束する。この期間中にECN構成情報はいつでも変化する可能性があり、ネットワーク動作環境に適用可能でない場合がある。したがって、前述の技術的なソリューションでは、収束したECN構成情報が収束プロセスで収集されたネットワーク状態情報のラベルとして使用され、訓練パラメータのグループが形成される。このようにして、訓練パラメータのグループを使用した訓練によって得られるモデル更新情報は、より正確である。

可能な一設計において、P個のECN構成情報はP個の連続するサンプリング時点と1対1の対応関係にあり、P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定するステップは、P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定するステップであって、2つのECN構成情報のうちの1つめのECN構成情報が2つの連続するサンプリング時点のうちの第1のサンプリング時点に対応し、2つめのECN構成情報が第2のサンプリング時点に対応する、ステップと、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではない場合に、2つのECN構成情報が同じECN構成情報グループに属すると決定するステップ、または第2のサンプリング時点が切り替え時点である場合に、2つのECN構成情報が2つのECN構成情報グループに別々に属すると決定するステップとを含む。

ネットワークデバイスによって報告されるECN構成情報は、複数の完結したヒューリスティック学習手順を含み得る。前述の技術的なソリューションでは、それぞれのヒューリスティック学習手順に含まれるECN構成情報を決定するために、P個のECN構成情報に対してタイムスライシングを行うことができる。

可能な一設計において、P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定するステップは、｜Param（t）－Param（t－1）｜×Sign（t－t₀－T）≧mean（Param＿S）＋e×std（Param＿S）である場合に、第2のサンプリング時点が切り替え時点であると決定するステップと、そうではない場合に、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではないと決定するステップとを含み、Tが予め設定された持続時間であり、Param（t）が1つめのECN構成情報を示し、Param（t－1）が2つめのECN構成情報を示し、t0が前の切り替え時点を示し、Param＿Sが前の切り替え時点から第2のサンプリング時点までのECN構成情報の序列を示し、Signが符号関数を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示し、eがスケーリング因子を示す。

第3の態様によると、本出願の一実施形態は電子装置を提供する。電子装置は、第1の態様における方法設計のいずれかの可能な実装を実装するように構成されたユニットを備える。電子装置はネットワークデバイス、またはネットワークデバイスに使用されるコンポーネント（例えば、チップまたは回路）であってよい。

第4の態様によると、本出願の一実施形態は電子装置を提供する。電子装置は、第2の態様における方法設計のいずれかの可能な実装を実装するように構成されたユニットを備える。電子装置はネットワーク分析デバイス、またはネットワーク分析デバイスに使用されるコンポーネント（例えば、チップまたは回路）であってよい。

第5の態様によると、本出願の一実施形態はトランシーバとプロセッサとを備えるネットワークデバイスを提供する。任意選択で、ネットワークデバイスはメモリーをさらに備える。プロセッサは、信号を送受信する形にトランシーバを制御するように構成され、メモリーは、コンピュータプログラムを保管するように構成され、プロセッサは、メモリー内のコンピュータプログラムを呼び出して実行するように構成され、その結果、ネットワークデバイスは、第1の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行う。

第6の態様によると、本出願の一実施形態はトランシーバとプロセッサとを備えるネットワーク分析デバイスを提供する。任意選択で、ネットワーク分析デバイスはメモリーをさらに備える。プロセッサは、信号を送受信する形にトランシーバを制御するように構成され、メモリーは、コンピュータプログラムを保管するように構成され、プロセッサは、メモリー内のコンピュータプログラムを呼び出して実行するように構成され、その結果、ネットワーク分析デバイスは、第2の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行う。

第7の態様によると、本出願の一実施形態は通信システムを提供する。システムは、第5の態様のネットワークデバイスと第6の態様のネットワーク分析デバイスとを含む。

第8の態様によると、本出願の一実施形態は電子装置を提供する。電子装置は、第1の態様における方法設計で方法を実施するように構成されたネットワークデバイス、またはネットワークデバイス内に配置されたチップであってよい。電子装置はプロセッサを含む。プロセッサはメモリーに結合され、第1の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を実施するために、メモリー内の命令および／またはプログラムコードを実行するように構成されてよい。任意選択で、電子装置はメモリーをさらに備える。任意選択で、電子装置は通信インターフェイスをさらに備え、プロセッサは通信インターフェイスに結合される。

電子装置がネットワークデバイスである場合、通信インターフェイスはトランシーバまたは入出力インターフェイスであってよい。

電子装置がネットワークデバイス内に配置されたチップである場合、通信インターフェイスは入出力インターフェイスであってよい。

任意選択で、トランシーバはトランシーバ回路であってよい。任意選択で、入出力インターフェイスは入出力回路であってよい。

第9の態様によると、本出願の一実施形態は電子装置を提供する。電子装置は、第2の態様における方法設計で方法を実施するように構成されたネットワーク分析デバイス、またはネットワーク分析デバイス内に配置されたチップであってよい。電子装置はプロセッサを含む。プロセッサはメモリーに結合され、第2の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を実施するために、メモリー内の命令および／またはプログラムコードを実行するように構成されてよい。任意選択で、電子装置はメモリーをさらに備える。任意選択で、電子装置は通信インターフェイスをさらに備え、プロセッサは通信インターフェイスに結合される。

電子装置がネットワーク分析デバイスである場合、通信インターフェイスはトランシーバまたは入出力インターフェイスであってよい。

電子装置がネットワーク分析デバイス内に配置されたチップである場合、通信インターフェイスは入出力インターフェイスであってよい。

任意選択で、トランシーバはトランシーバ回路であってよい。任意選択で、入出力インターフェイスは入出力回路であってよい。

第10の態様によると、本出願の一実施形態はコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムコードを含む。コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第1の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行うことを可能にされる。

第11の態様によると、本出願の一実施形態はコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムコードを含む。コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第2の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行うことを可能にされる。

第12の態様によると、本出願の一実施形態はコンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体はプログラムコードを保管する。コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第1の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行うことを可能にされる。

第13の態様によると、本出願の一実施形態はコンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体はプログラムコードを保管する。コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第2の態様における方法設計のいずれかの可能な実装で方法を行うことを可能にされる。

ECN構成情報における各情報の関係を示す。 本出願の技術的なソリューションが応用され得るデータセンターネットワークの構造の概略図である。 本出願の技術的なソリューションが応用され得る他のデータセンターネットワークの構造の概略図である。 本出願の技術的なソリューションが応用され得る他のデータセンターネットワークの構造の概略図である。 ECNを使用して行われる輻輳制御の概略図である。 本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳制御方法の概略フローチャートである。 本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法を示す。 本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法を示す。 本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法を示す。 本出願の一実施形態によるモデル更新方法の概略フローチャートである。 4つのヒューリスティック学習手順の収束プロセスの概略図である。 本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法の概略フローチャートである。 本出願の一実施形態による電子装置の構造の概略ブロック図である。 本出願の一実施形態による他の電子装置の構造の概略ブロック図である。

以下では、添付の図面を参照しながら本出願の技術的なソリューションを説明する。

加えて、本出願の実施形態で「例えば」や「など」などの用語は、例、例証、または説明を与えることを表すために使用される。本出願で「例」として記述される実施形態または設計方式は、他の実施形態または設計方式より好ましいものとして、または他の実施形態または設計方式より多くの利点を有するものとして、説明されるべきではない。具体的に述べると、「例」という語は概念を具体的に提示するために使用される。

本出願の実施形態では、「対応する（corresponding、relevant）」と「対応する（corresponding）」が互換的に使用されることがある。違いが強調されていない場合は、これらの用語によって表現される意味が一致することに注意されたい。

本出願の実施形態では、W₁などの下付き文字がW1というふうに誤った形式で書かれることがある。表現される意味は、それらの違いが強調されていない場合に、一致する。

本出願の実施形態で説明されているネットワークアーキテクチャとサービスシナリオは、本出願の実施形態の技術的なソリューションをより明確に説明することを意図しており、本出願の実施形態で提供される技術的なソリューションを制限しない。当業者であれば、ネットワークアーキテクチャが進化し、新しいサービスシナリオが出現するにつれて、本出願の実施形態で提供される技術的なソリューションが同様の技術的問題にも応用可能であることを知ることができる。

本書などで記述される「一実施形態」または「いくつかの実施形態」への言及は、本出願の1つ以上の実施形態が、実施形態と併せて記述される特定の特徴、構造、または特性を含むことを意味する。したがって、本明細書の様々な部分に現れる「一実施形態において」、「いくつかの実施形態において」、「いくつかの他の実施形態において」、「いくつかの追加の実施形態において」などの語句は、特に明記しない限り、必ずしも同じ実施形態を指すことを意味するのではなく、「全ての実施形態ではないが、1つ以上の実施形態」を意味する。「含む」、「含有する」という用語、およびそれらの変形はいずれも、特に明記しない限り、「含み、ただし限定されない」を意味する。

本出願において、「少なくとも1つの」は1つ以上を意味し、「複数の」は2つ以上を意味する。用語「および／または」は関連付けられた対象間の関連付け関係を記述し、3つの関係を示し得る。例えば、Aおよび／またはBは、Aのみが存在する場合、AとBの両方が存在する場合、およびBのみが存在する場合を示し得、AとBは単数であっても複数であってよい。文字「／」は通常、関連付けられた対象間の「または」関係を表す。「以下の項目（部分）のうちの少なくとも1つ」またはこれに類似する表現は、1つの項目（部分）または複数の項目（部分）の任意の組み合わせを含む、これらの項目の任意の組み合わせを意味する。例えば、a、b、またはcのうちの少なくとも1つは、a、b、c、a－b、a－c、b－c、またはa－b－cを示し得、a、b、およびcはそれぞれ単数であっても複数であってよい。

本出願の実施形態の理解を容易にするため、まずは本出願で使用されるいくつかの用語を簡単に説明する。

1．ECN
ECNは、伝送制御プロトコル（Transmission Control Protocol、TCP）／インターネットプロトコル（Internet Protocol、IP）に対する拡張である。ECNを使用するネットワークは、パケットを廃棄せずに輻輳制御を実施できる。

具体的に述べると、スイッチまたはスイッチの機能を有する他のデバイスは、ネットワーク輻輳が発生したことを受信側デバイスに通知するために、転送されるパケットのIPヘッダーにECNマークを付加する。受信側デバイスは、ECNマークを含むパケットを受信した後に、スイッチでネットワーク輻輳が発生したと決定し、送信側デバイスへ応答パケットを送信することができる。送信側デバイスは、応答パケットを受信した後に、スイッチの輻輳を緩和するために、パケット送信率を低減できる。したがって、パケットを廃棄せずにネットワーク輻輳を制御できる。

2．ECN構成情報
スイッチは、ECN構成情報に基づいてパケットに対してECNマーキングを行うことができる。ECN構成情報は通常、ECN上限閾値、ECN下限閾値、および最大ECNマーキング確率のうちのいずれか1つ以上を含む。説明を容易にするため、本出願の実施形態では、ECN構成情報が、ECN上限閾値、ECN下限閾値、および最大ECNマーキング確率を含むと仮定する。

ECN上限閾値はKmaxと表記されてもよい。キュー内の送信されるべきパケットの数がKmax以上である場合は、スイッチは、100％の確率でキュー内のパケットにマークを付けることができる。換言すると、キューの長さがKmax以上である場合は、スイッチはキュー内の各パケットにマークを付ける。

ECN下限閾値はKminと表記されてもよい。キュー内の送信されるべきパケットの数がKmin以下である場合は、スイッチは、0％の確率でキュー内のパケットにマークを付けることができる。換言すると、キューの長さがKmin以下である場合は、スイッチはキュー内のパケットにマークを付けない。

最大ECNマーキング確率はPmaxと表記されてもよい。キュー内の送信されるべきパケットの数がKminより大きくKmaxより小さい場合は、スイッチはP％の確率でキュー内のパケットにマークを付けることができ、Pは0より大きくPmax以下の数であり、Pmaxは100％未満である。キューの長さが長くなるにつれて、スイッチによってキュー内のパケットにマークが付けられる確率が高くなり、最大ECNマーキング確率はキューにおけるマーキング確率の所定最大値である。換言すると、キューの長さがKminより大きくKmaxより小さい場合は、スイッチはキュー内のパケットのP％にマークを付け、Pの値はキューの長さと正相関し得る。

ECN上限閾値と、ECN下限閾値と、ECNマーキング確率と、最大ECNマーキング確率との関係は、あるいは、図1に示すことができる。

図1は、ECN構成情報における各情報の関係を示す。

図1に示されているように、キューの長さがKmin未満である場合は、ECNマーキング確率は0である。キューの長さがKmax以上である場合は、ECNマーキング確率は100％である。キューの長さがKminより大きくKmaxより小さい場合は、ECNマーキング確率は0より大きくPmaxより小さい値である。

スイッチがECN構成情報に基づいてパケットに対してECNマーキングを行うことは、キューの長さがKmin以下である場合に、スイッチがキュー内のどのパケットにもマークを付けず、キューの長さがKmax以上である場合に、スイッチがキュー内の各パケットにマークを付け、または、キューの長さがKminより大きくKmaxより小さい場合に、スイッチがキュー内のパケットのP％にマークを付けることを含み得、Pは0より大きくPmax以下の数であり、Pmaxは100％未満である。スイッチはパケットにランダムにマークを付けることができる。

図2は、本出願の技術的なソリューションが応用され得るデータセンターネットワークの構造の概略図である。図2に示されているデータセンターネットワークは3層データセンターネットワークである。3つの層は、コア層、アグリゲーション層、およびアクセス層である。

図2に示されているデータセンターネットワークにおいて、コア層はスイッチ211とスイッチ212とを含み、アグリゲーション層はスイッチ221とスイッチ222とを含み、アクセス層はスイッチ231と、スイッチ232と、スイッチ233と、スイッチ234とを含む。スイッチ231はサーバー241に接続され、スイッチ232はサーバー242に接続され、スイッチ233はサーバー243に接続され、スイッチ234はサーバー244に接続されている。

図2が3層データセンターネットワークの一例を示しているにすぎず、3層データセンターネットワークを限定するものではないことは理解されよう。例えば、3層データセンターネットワークは、より多くのスイッチおよび／またはサーバーをさらに含んでよく、またはより少ないスイッチおよび／またはサーバーを含んでもよい。加えて、3層データセンターネットワーク内のスイッチ間の接続関係は、および／またはサーバーとスイッチとの間の接続関係は、図2に示されているもの以外の他の接続方式であってもよい。

図3は、本出願の技術的なソリューションが応用され得る他のデータセンターネットワークの構造の概略図である。図3に示されているデータセンターネットワークは、2層データセンターネットワークである。2つの層は、スパイン（spine）層とリーフ（leaf）層である。

図3に示されているデータセンターネットワークにおいて、スパイン層はスイッチ311とスイッチ312とを含み、リーフ層はスイッチ321と、スイッチ322と、スイッチ323と、スイッチ324とを含む。スイッチ321はサーバー331に接続され、スイッチ322はサーバー332に接続され、スイッチ323はサーバー333に接続され、スイッチ324はサーバー334に接続されている。

図3は2層データセンターネットワークの一例を示しているにすぎず、2層データセンターネットワークを限定するものではないことが理解されよう。例えば、2層データセンターネットワークは、より多くのスイッチおよび／またはサーバーをさらに含んでよく、またはより少ないスイッチおよび／またはサーバーを含んでもよい。加えて、2層データセンターネットワーク内のスイッチ間の接続関係は、および／またはサーバーとスイッチとの間の接続関係は、図3に示されているもの以外の他の接続方式であってもよい。

図4は、本出願の技術的なソリューションが応用され得る他のデータセンターネットワークの構造の概略図である。図4に示されているデータセンターネットワークは、単一層データセンターネットワークである。

図4に示されているデータセンターネットワークは、スイッチ411と、スイッチ412と、スイッチ413と、スイッチ414とを含む。図4に示されているように、データセンターネットワーク内の各スイッチは全てのサーバーに接続されている。例えば、スイッチ411は、サーバー421と、サーバー422と、サーバー423と、サーバー424とに接続されている。他の一例として、スイッチ412はサーバー421～サーバー424に接続され、スイッチ413はサーバー421～サーバー424に接続され、スイッチ414はサーバー421～サーバー424に接続されている。

図5は、ECNを使用して行われる輻輳制御の概略図である。図5で言及されている「スイッチ」は図2から図4のスイッチであってよく、図5で言及されている「送信側デバイス」は図2から図4のサーバーであってよく、図5で言及されている「受信側デバイス」は図2から図4のサーバーであってよい。送信側デバイスと受信側デバイスが、あるいは、図2から図4の1つ以上のスイッチを使用して通信する他のデバイスであってよいことは明白である。

501：送信側デバイスはスイッチへパケットを送信する。

これに対応して、スイッチは送信側デバイスからパケットを受信する。

パケットのIPヘッダーはECN指示フィールドを含み得る。ECN指示フィールドの値は負の値を示すために使用される、すなわち、これはネットワーク輻輳が発生していないことを示す。例えば、ECN指示フィールドの値が10または01である場合、これはネットワーク輻輳が発生していないことを示す。

502：スイッチはパケットを受信側デバイスへ転送する。

これに対応して、受信側デバイスはスイッチからパケットを受信する。

スイッチでネットワーク輻輳が発生していない場合は、またはスイッチのキューの長さがKmin以下である場合は、スイッチは受信側デバイスへパケットを直接送信できる。

スイッチでネットワーク輻輳が発生し、キューの長さがKminより大きくKmaxより小さい場合は、スイッチは、ECNマーキング確率に基づいてキュー内のパケットに対してECNマーキングを行う。

スイッチでネットワーク輻輳が発生し、キューの長さがKmax以上である場合は、スイッチはパケットに対してECNマーキングを行う。

パケットがマーク付けされたパケットであると仮定すると、パケットのIPヘッダー内のECN指示フィールドの値は、正の値を示すために、すなわち、ネットワーク輻輳が発生したことを示すために、使用される。例えば、ECN指示フィールドの値が11である場合、これはネットワーク輻輳が発生したことを示す。

換言すると、スイッチがパケットに対してECNマーキングを行う場合は、スイッチは、パケットのIPヘッダー内のECN指示フィールドの値を10または01から11に更新する。

説明を容易にするため、以下では、パケットがECNマーキングが行われるパケットであると仮定する。

503：受信側デバイスは送信側デバイスへ応答パケットを送信する。

それに応じて、送信側デバイスは受信側デバイスから応答パケットを受信する。

応答パケットはスイッチによって転送され得る。換言すると、受信側デバイスは応答パケットをスイッチへ送信し、スイッチは応答パケットを送信側デバイスへ直接転送する。

例えば、応答パケットは輻輳通知パケット（Congestion Notification Packet、CNP）であってよく、CNPのIPヘッダー内のECN指示フィールドの値は01であってよい。

送信側デバイスは、応答パケットを受信した後に、スイッチへパケットを送信する割合を低減できる。

例えば、送信側デバイスは、応答パケットを受信した後に、式1．1に従って新たなパケット送信率を決定できる。
CR＝TR×（1－a／2） （式1．1）、式中、
TRは応答パケットが受信される前のパケット送信率を示し、CRは調整された送信率を示し、aは予め設定されたパラメータであり、aの値は1以上であり得る。

パケット送信率が低減された後に、送信側デバイスが受信側デバイスから応答パケットを受信し続ける場合は、送信側デバイスはパケット送信率を低減させ続けることができる。

いくつかの実施形態において、送信側デバイスは、受信側デバイスから応答パケットを受信し続けない（例えば、予め設定された期間内に受信側デバイスから応答パケットを受信しない）場合に、パケット送信率を増加させることができる。

データセンターネットワークの動作環境はいつでも変化する可能性があり、ECN構成情報は全ての動作環境に当てはまるわけではない。したがって、ECN構成情報が固定されている場合は、データセンターネットワークは全ての動作環境に適応できるとは限らない。

図6は、本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳制御方法の概略フローチャートである。図6に示されている方法は、図2から図4のどのデータセンターネットワークにも応用できる。図6に示されている方法はスイッチによって行われてよく、またはスイッチ内のコンポーネント（例えば、チップもしくは回路）によって行われてもよい。説明を容易にするため、以下ではスイッチを一例として使用して図6に示されている方法を説明する。スイッチは、図2から図4に示されているネットワーク内でサーバーに接続されているスイッチであってよく、例えば、図2に示されているデータセンターネットワーク内のアクセス層のスイッチ、または図3に示されているデータセンターネットワーク内のリーフ層のスイッチであってよい。

601：スイッチはネットワーク状態情報を得る。

ネットワーク状態情報は、スイッチの稼働状態を反映するために使用されるいくつかの情報である。ネットワーク状態情報は、ネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報のうちのいずれか1つ以上を含み得る。

ネットワークトラフィック情報は、スイッチのトラフィックを示すために使用される。スイッチのトラフィックは、スイッチの入口トラフィックおよび／または出口トラフィックであってよい。ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数などのうちのいずれか1つ以上を含み得る。

ネットワーク輻輳情報は、スイッチの輻輳状況を示すために使用される。ネットワーク輻輳情報は、ECNマーク付けされたパケットの数、優先度方式フロー制御受信フレーム数、優先度方式フロー制御送信フレーム数、ECNマーキング率（すなわち、各単位時間内（例えば1秒当たり）にマークが付けられたパケットの数）、キューの深さ（すなわち、転送されるべきパケットの数）などのうちのいずれか1つ以上を含み得る。

602：スイッチは、ネットワーク状態情報とECN最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定する。

603：スイッチは参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定する。

604：スイッチは宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

任意選択で、いくつかの実施形態において、スイッチが参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定することは、スイッチが、参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定することと、推奨ECN構成情報が信頼できる場合に、スイッチが、宛先ECN構成情報が推奨ECN構成情報であると決定しうること、または推奨ECN構成情報が信頼できない場合に、スイッチが、参照ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定しうることとを含み得る。

ECN最適化モデルはスイッチで事前に訓練され、構成される。スイッチは入力情報としてネットワーク状態情報をECN最適化モデルに入力でき、ECN最適化モデルは、推奨ECN構成情報と推奨ECN構成情報に対応する参照確率とを出力できる。

任意選択で、いくつかの実施形態において、ECN最適化モデルは、推奨ECN構成情報と参照確率とを同時に出力できる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ECN最適化モデルは、まずは参照確率を出力し、次いで、参照確率に基づいて、推奨ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定した後に、推奨ECN構成情報を出力することができる。

参照確率はM個の確率値を含むことができ、Mは2以上の正の整数である。M個の確率値はM個のシナリオと1対1の対応関係にある。M個の確率値のうちのm番目の確率値は、推奨ECN構成情報がm番目のシナリオ（すなわち、m番目の確率値に対応するシナリオ）に適用可能である確率を示すために使用され、m＝1，．．．，またはMである。

任意選択で、いくつかの実施形態において、スイッチが参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定することは、スイッチが、M個の確率値のうちの最大確率値（目標確率値と呼ばれることがある）が第1の予め設定された閾値より大きいかどうか判定することと、目標確率値が第1の予め設定された閾値以上である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できると決定すること、または、目標確率値が第1の予め設定された閾値未満である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定することとを含み得る。

任意選択で、いくつかの実施形態において、第1の予め設定された閾値は0．4以上0．6以下の数であってよく、例えば、0．4≦第1の予め設定された閾値≦0．6であってよい。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、スイッチが参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうかを判定することは、スイッチが、M個の確率値のうちの最大N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定することであって、Nが2以上M未満の正の整数である、判定することと、N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値以上である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できると決定すること、またはN個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値未満である場合に、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定することとを含み得る。

N個の確率値の変動係数は以下の式1．2に従って決定できる。

式中、P_NはN個の確率値の変動係数を示し、P_topNはN個の確率値を示し、meanは平均関数を示し、stdは標準偏差関数を示す。

上述したように、スイッチは、推奨ECN構成情報が信頼できない場合に、参照ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定しうる。

任意選択で、いくつかの実施形態において、参照ECN構成情報は既定ECN構成情報であってよい。

例えば、いくつかの実施形態において、既定ECN構成情報は、複数のECN構成情報を要約することによって得られる1つのECN構成情報であってよく、既定ECN構成情報は、ほとんどのシナリオの要件を満たすことができる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、参照ECN構成情報はネットワーク状態情報に基づいて決定されてよい。換言すると、スイッチが参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定する前に、方法は、スイッチがネットワーク状態情報に基づいて参照ECN構成情報を決定することをさらに含む。スイッチがネットワーク状態情報に基づいて参照ECN構成情報を決定するプロセスは、ヒューリスティック学習手順と呼ばれることがある。以下、図7A、図7B、および図7Cを参照しながらヒューリスティック学習手順を用いて参照ECN構成情報を決定するプロセスを簡単に説明する。

任意選択で、いくつかの実施形態において、スイッチはさらに、モデル更新情報を受信し、モデル更新情報に基づいてECN最適化モデルを更新することができる。

例えば、ネットワーク状態情報に基づいて参照ECN構成情報が決定されるときに、スイッチはさらに、ネットワーク分析デバイスへネットワーク状態情報と参照ECN構成情報とを送信できる。スイッチは、ネットワーク分析デバイスによって送信されるモデル更新情報を受信し、モデル更新情報に基づいてECN最適化モデルを更新することができる。ネットワーク状態情報と参照ECN構成情報は、モデル更新情報を決定するために使用されるパラメータである。換言すると、ECN最適化モデルによって推奨されるECN構成情報が信頼できない場合に、スイッチは、ヒューリスティック学習手順と対応するネットワーク状態情報とを使用して得られるECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ送信できる。このようにして、ネットワーク分析デバイスは、ECN構成情報とネットワーク状態情報とに基づいてECN最適化モデルを更新し、更新情報をスイッチへ送信することができる。

他の一例として、データセンターネットワークの管理者またはスイッチの製造業者は、ネットワーク状態情報と対応するECN構成情報とを収集し、収集されたネットワーク状態情報とECN構成情報を使用してECN最適化モデルを再訓練し、モデル更新情報を決定し、モデル更新情報をスイッチへ送信することができる。スイッチはモデル更新情報に基づいてECN最適化モデルを更新できる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ECN最適化モデルは更新されなくてもよい。

図6に示されている方法が初めて行われる場合は、スイッチが最初ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合にネットワーク状態情報が得られる。説明を容易にするため、ネットワーク状態情報が得られるときにパケットに対してECNマーキングを行うために使用されるECN構成情報は、ネットワーク状態情報に対応するECN構成情報と呼ばれる。

任意選択で、いくつかの実施形態において、最初ECN構成情報は、複数のECN構成情報を要約することによって得られる1つのECN構成情報であってよく、最初ECN構成情報は、ほとんどのシナリオの要件を満たすことができる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、最初ECN構成情報は、複数のECN構成情報を要約することによって得られる2つのECN構成情報のうちのいずれか一方であってよい。既定ECN構成情報は2つのECN構成情報のうちの他方である。スイッチの動作シナリオは2つのタイプに分類できる。最初ECN構成情報は、2タイプの動作シナリオのうちのいずれか一方の要件を満たすことができる。既定ECN構成情報は、2タイプの動作シナリオのうちの他方の要件を満たすことができる。

図6に示されている方法が行われるのが初めてではないならば、スイッチが前回の調整で決定された宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合にネットワーク状態情報が得られる。

図7A、図7B、および図7Cは、本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法を示す。図7A、図7B、および図7Cに示されている方法は、図2から図4のいずれのデータセンターネットワークにも適用できる。図7A、図7B、および図7Cに示されている方法はスイッチによって行われてよく、またはスイッチ内のコンポーネント（例えば、チップもしくは回路）によって行われてもよい。説明を容易にするため、以下ではスイッチを一例として使用して図7A、図7B、および図7Cに示されている方法を説明する。スイッチは、図2から図4に示されているネットワーク内でサーバーに接続されているスイッチであってよく、例えば、図2に示されているデータセンターネットワーク内のアクセス層のスイッチ、または図3に示されているデータセンターネットワーク内のリーフ層のスイッチであってよい。

701：スイッチはECN構成情報1を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

説明を容易にするため、ECN構成情報1において、ECN上限閾値はKmax＿1と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿1と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿1と表記されてもよい。

702：スイッチはネットワーク状態情報1を得る。

スイッチは、ECN構成情報1に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報1を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報1が収集される。

ECN構成情報は、ネットワークトラフィックを示すために使用される情報（ネットワークトラフィック情報と呼ばれることもある）と、輻輳を示すために使用される情報（ネットワーク輻輳情報と呼ばれることもある）とを含み得る。ネットワークトラフィック情報は、スイッチのトラフィックを示すために使用される。スイッチのトラフィックは、スイッチの入口トラフィックおよび／または出口トラフィックであってよい。例えば、ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数などのうちのいずれか1つ以上を含み得る。ネットワーク輻輳情報は、ECNマーク付けされたパケットの数、優先度方式フロー制御受信フレーム数、優先度方式フロー制御送信フレーム数、ECNマーキング率（すなわち、各単位時間内（例えば1秒当たり）にマークが付けられたパケットの数）、キューの深さ（すなわち、転送されるべきパケットの数）などのうちのいずれか1つ以上を含み得る。

任意選択で、いくつかの実施形態において、ネットワークトラフィック情報の中の帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、および／またはその他は、ある期間内にスイッチによって収集された総数であってよい。換言すると、帯域幅利用率はその期間内の総帯域幅利用率であってよく、送信済みバイト数はその期間内の総送信済みバイト数であってよく、送信済みパケット総数はその期間内の送信済みパケット総数であってよい。同様に、ネットワーク輻輳情報に含まれるECNマーク付けされたパケットの数、優先度方式フロー制御受信フレーム数、優先度方式フロー制御送信フレーム数、および／またはキューの深さは、ある期間内にスイッチによって収集された総数であってよい。換言すると、ECNマーク付けされたパケットの数はその期間内にECNマークが付けられたパケットの総数であってよく、優先度方式フロー制御受信フレーム数はその期間内の優先度方式フロー制御受信フレーム総数であってよく、優先度方式フロー制御送信フレーム数はその期間内の優先度方式フロー制御送信フレーム総数であってよく、キューの深さはその期間内の総キュー深さであってよい。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ネットワークトラフィック情報の中の帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、および／またはその他は、収集時間と収集された総数とに基づいてスイッチによって決定される単位時間当たりの数であってよい。換言すると、帯域幅利用率は単位時間当たりの帯域幅利用率であってよく、送信済みバイト数は単位時間当たりの送信済みバイト数であってよく、送信済みパケット総数は単位時間当たりの送信済みパケット総数であってよい。同様に、ネットワーク輻輳情報に含まれるECNマーク付けされたパケットの数、優先度方式フロー制御受信フレーム数、優先度方式フロー制御送信フレーム数、および／またはキューの深さは、通知時間と収集された総数とに基づいてスイッチによって決定される単位時間当たりの数であってよい。換言すると、ECNマーク付けされたパケットの数は単位時間当たりのECNマーク付けされたパケットの数であってよく、優先度方式フロー制御受信フレーム数は単位時間当たりの優先度方式フロー制御受信フレーム数であってよく、優先度方式フロー制御送信フレーム数は単位時間当たりの優先度方式フロー制御送信フレーム数であってよく、キューの深さは単位時間当たりのキューの深さであってよい。

ネットワーク状態情報1は、スイッチがECN構成情報1を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t1にECN構成情報1を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t1＋T1にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報1）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t1から時点t1＋T1までECN構成情報1を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T1は予め設定された値であってよい。

ステップ702において、スイッチによって得られるネットワーク状態情報1は、図6に示されている方法のステップ601でスイッチによって得られるネットワーク状態情報である。ECN構成情報1は、図6に示されている方法のステップ601のネットワーク状態情報に対応するECN構成情報である。

703：スイッチは、ネットワーク状態情報1の中のECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値未満であるかどうかを判定しうる。

ECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値未満である場合は、スイッチは引き続きECN構成情報1を使用してパケットに対するECNマーキングを行うことができ、ECN構成情報調整手順は終了する。

ECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値以上である場合は、ステップ704が行われてよい。

704：スイッチはECN構成情報1に基づいてECN構成情報2を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報2において、ECN上限閾値はKmax＿2と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿2と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿2と表記されてもよい。

ECN構成情報1はECN構成情報2と以下の関係を有する。Kmax＿1＜Kmax＿2、Kmin＿1＝Kmin＿2、およびPmax＿1＝Pmax＿2。

換言すると、スイッチはECN構成情報1内のECN上限閾値を増加させ、ECN下限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。

705：スイッチはECN構成情報2を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

706：スイッチはネットワーク状態情報2を得る。

スイッチは、ECN構成情報2に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報2を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報2が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報2は、スイッチがECN構成情報2を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t2にECN構成情報2を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t2＋T2にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報2）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t2から時点t2＋T2までECN構成情報2を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T2は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T1の値はT2の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T1の値はT2の値に等しくなくてよい。

707：スイッチはスイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

いくつかの実施形態において、スイッチは、キューの深さの変化に基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

例えば、T1がT2に等しい場合、スイッチは、ネットワーク状態情報1内のキューの深さとネットワーク状態情報2内のキューの深さとに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。キューの深さが減少する（すなわち、ネットワーク状態情報2内のキューの深さがネットワーク状態情報1内のキューの深さに満たない）場合、これは、転送されるべきパケットの数が減少したことを意味する。この場合、スイッチはスイッチの輻輳度が低下していると決定しうる。キューの深さが変わらないか長くなっている場合（ネットワーク状態情報2内のキューの深さがネットワーク状態情報1内のキューの深さ以上である）、スイッチはスイッチの輻輳度が低下していないと決定しうる。

他の一例として、T1がT2に等しくない場合、スイッチは、T2の値と、T1の値と、ネットワーク状態情報1内のキューの深さと、ネットワーク状態情報2内のキューの深さとに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。ネットワーク状態情報1内のキューの深さがL1であり、ネットワーク状態情報2内のキューの深さがL2であると仮定し、スイッチは、L1／T1がL2／T2より大きいかどうかを判定しうる。L1／T1がL2／T2以下である場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していないことを意味する。L1／T1がL2／T2より大きい場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していることを意味する。

いくつかの他の実施形態において、スイッチは、ECNマーク付けされたパケットの数に基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

例えば、T1がT2に等しい場合、スイッチは、ネットワーク状態情報1内のECNマーク付けされたパケットの数とネットワーク状態情報2内のECNマーク付けされたパケットの数に基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。ECNマーキング確率はキューの深さと正相関し得る。換言すると、キューの深さが増加する場合は、ECNマーキング確率が増加し、それに対応して、ECNマーク付けされたパケットの数は同じ期間に増加する。キューの深さが減少する場合は、ECNマーキング確率が減少し、それに対応して、ECNマーク付けされたパケットの数は同じ期間に減少する。したがって、ECNマーク付けされたパケットの数が減少する場合（すなわち、ネットワーク状態情報2内のECNマーク付けされたパケットの数がネットワーク状態情報1内のECNマーク付けされたパケットの数より少ない）、これは、ECNマーキング確率が減少し、それに対応して、転送されるべきパケットの数が減少していることを意味する。この場合、スイッチはスイッチの輻輳度が低下していると決定しうる。ECNマーク付けされたパケットの数が変わらないか増加している場合（ネットワーク状態情報2内のECNマーク付けされたパケットの数がネットワーク状態情報1内のECNマーク付けされたパケットの数以上である）、スイッチはスイッチの輻輳度が低下していないと決定しうる。

他の一例として、T1がT2に等しくない場合、スイッチは、T1とネットワーク状態情報1内のECNマーク付けされたパケットの数とに基づいて、単位時間当たりのECNマーク付けされたパケットの数（ECNマーキング率1と呼ばれることがある）を決定し、T2とネットワーク状態情報2内のECNマーク付けされたパケットの数とに基づいて、単位時間当たりのECNマーク付けされたパケットの数（ECNマーキング率2と呼ばれることがある）を決定することができる。ECNマーキング率1がECNマーキング率2より大きい場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していることを意味する。ECNマーキング率1がECNマーキング率2以下である場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していないことを意味する。

いくつかの他の実施形態において、スイッチは、あるいは、送信済みバイト数に基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

例えば、T1がT2に等しい場合、スイッチは、ネットワーク状態情報1内の送信済みバイト数とネットワーク状態情報2内の送信済みバイト数とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。ネットワークの輻輳度が低下する場合は、同じ期間内の送信済みバイト数が増加する。したがって、送信済みバイト数が増加した場合（すなわち、ネットワーク状態情報2内の送信済みバイト数がネットワーク状態情報1内の送信済みバイト数より多い）、スイッチはスイッチの輻輳度が低下したと決定しうる。送信済みバイト数が変わらないか減少している場合（ネットワーク状態情報2内の送信済みバイト数がネットワーク状態情報1内の送信済みバイト数以下である）、スイッチはスイッチの輻輳度が低下していないと決定しうる。

他の一例として、T1がT2に等しくない場合、スイッチは、T1とネットワーク状態情報1内の送信済みバイト数とに基づいて、単位時間当たりの送信済みバイト数（送信率1と呼ばれることがある）を決定し、T2とネットワーク状態情報2内の送信済みバイト数とに基づいて、単位時間当たりの送信済みバイト数（送信率2と呼ばれることがある）を決定することができる。送信率1が送信率2未満である場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していることを意味する。送信率1が送信率2以上である場合、これは、スイッチの輻輳度が低下していないことを意味する。

スイッチは、あるいは、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2の中の1つ以上の他の情報内の情報に基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。ここでは他の例を1つずつ列挙しない。

ステップ707の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下している）場合は、ステップ708が行われる。

ステップ707の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下していない）場合は、ステップ712が行われる。

スイッチの輻輳度が低下することは、ネットワーク状態情報の肯定的フィードバックと呼ばれることがある。スイッチの輻輳度が高くなることは、ネットワーク状態情報の否定的フィードバックと呼ばれることがある。

708：スイッチはECN構成情報2に基づいてECN構成情報3を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報3において、ECN上限閾値はKmax＿3と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿3と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿3と表記されてもよい。

ECN構成情報2はECN構成情報3と以下の関係を有する。Kmax＿2＜Kmax＿3、Kmin＿2＜Kmin＿3、およびPmax＿2＝Pmax＿3。

換言すると、スイッチはECN構成情報2内のECN上限閾値とECN下限閾値を増加させ、最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。

709：スイッチはECN構成情報3を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

710：スイッチはネットワーク状態情報3を得る。

スイッチは、ECN構成情報3に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報3を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報3が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報3は、スイッチがECN構成情報3を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t3にECN構成情報3を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t3＋T3にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報3）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t3から時点t3＋T3までECN構成情報3を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T3は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T3の値はT2の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T3の値はT2の値に等しくなくてよい。

711：スイッチはスイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報3とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報3とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ711の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下している）場合は、スイッチは、ECN構成情報3内のECN上限閾値とECN下限閾値を増加させ、最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報3とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ711の判定結果が「はい」である場合は、スイッチはステップ708～ステップ711と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報3に基づいてECN構成情報3－1を決定し、ECN構成情報3－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報3－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報3に基づいてECN構成情報3－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報2に基づいてECN構成情報3を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報3とネットワーク状態情報3－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報3とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ711の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下していない）場合、スイッチはECN構成情報3内のECN上限閾値を増加させ、ECN下限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報3とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ711の判定結果が「いいえ」である場合は、スイッチはステップ704～ステップ707と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報3に基づいてECN構成情報3－2を決定し、ECN構成情報3－2を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報3－2を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報3に基づいてECN構成情報3－2を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報1に基づいてECN構成情報2を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報3とネットワーク状態情報3－2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

712：スイッチはECN構成情報2に基づいてECN構成情報4を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報4において、ECN上限閾値はKmax＿4と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿4と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿4と表記されてもよい。

ECN構成情報4はECN構成情報2と以下の関係を有する。Kmax＿2＝Kmax＿4、Kmin＿2＜Kmin＿4、およびPmax＿2＝Pmax＿4。

換言すると、スイッチはECN構成情報2内のECN下限閾値を増加させ、ECN上限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。

713：スイッチはECN構成情報4を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

714：スイッチはネットワーク状態情報4を得る。

スイッチは、ECN構成情報4に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報4を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報4が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報4は、スイッチがECN構成情報4を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t4にECN構成情報4を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t4＋T4にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報4）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t4から時点t4＋T4までECN構成情報4を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T4は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T4の値はT2の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T4の値はT2の値に等しくなくてよい。

715：スイッチはスイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報4とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報4とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ715の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下している）場合は、ステップ716が行われる。

ステップ715の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下していない）場合は、ステップ720が行われる。

716：スイッチはECN構成情報4に基づいてECN構成情報5を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報5において、ECN上限閾値はKmax＿5と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿5と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿5と表記されてもよい。

ECN構成情報4はECN構成情報5と以下の関係を有する。Kmax＿4＝Kmax＿5、Kmin＿4＜Kmin＿5、Pmax＿4＞Pmax＿5。

換言すると、スイッチはECN構成情報4内のECN下限閾値を増加させ、最大ECNマーキング確率を減少させ、ECN上限閾値は変更せずに維持することができる。

717：スイッチはECN構成情報5を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

718：スイッチはネットワーク状態情報5を得る。

スイッチは、ECN構成情報5に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報5を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報5が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報5は、スイッチがECN構成情報5を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t5にECN構成情報5を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t5＋T5にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報5）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t5から時点t5＋T5までECN構成情報5を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T5は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T5の値はT4の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T5の値はT4の値に等しくなくてよい。

719：スイッチはスイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報5とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報5とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ719の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下している）場合は、スイッチは、ECN構成情報5内のECN下限閾値を増加させ、最大ECNマーキング確率を減少させ、ECN上限閾値は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報5とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ719の判定結果が「はい」である場合は、スイッチはステップ716～ステップ719と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報5に基づいてECN構成情報5－1を決定し、ECN構成情報5－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報5－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報5に基づいてECN構成情報5－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報4に基づいてECN構成情報5を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報5とネットワーク状態情報5－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報5とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ719の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下していない）場合は、スイッチはECN構成情報5内のECN下限閾値を増加させ、ECN上限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報5とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ719の判定結果が「いいえ」である場合は、スイッチはステップ712～ステップ715と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報5に基づいてECN構成情報5－2を決定し、ECN構成情報5－2を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報5－2を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報5に基づいてECN構成情報5－2を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報2に基づいてECN構成情報4を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報5とネットワーク状態情報5－2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報2とネットワーク状態情報4とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

720：スイッチはECN構成情報4に基づいてECN構成情報6を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報6において、ECN上限閾値はKmax＿6と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿6と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿6と表記されてもよい。

ECN構成情報4はECN構成情報6と以下の関係を有する。Kmax＿4＝Kmax＿6、Kmin＿4＝Kmin＿6、およびPmax＿4＞Pmax＿6。

換言すると、スイッチはECN構成情報4内の最大ECNマーキング確率を減少させ、ECN下限閾値とECN上限閾値は変更せずに維持することができる。

721：スイッチはECN構成情報6を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

722：スイッチはネットワーク状態情報6を得る。

スイッチは、ECN構成情報6に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報6を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報6が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報6は、スイッチがECN構成情報6を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t6にECN構成情報6を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t6＋T6にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報6）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t6から時点t6＋T6までECN構成情報6を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T6は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T6の値はT4の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T6の値はT4の値に等しくなくてよい。

723：スイッチはスイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報6とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報6とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ723の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下している）場合は、スイッチは、ECN構成情報6内の最大ECNマーキング確率を減少させ、ECN下限閾値とECN上限閾値は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報6とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ723の判定結果が「はい」である場合は、スイッチはステップ720～ステップ723と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報6に基づいてECN構成情報6－1を決定し、ECN構成情報6－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報6－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報6に基づいてECN構成情報6－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報4に基づいてECN構成情報6を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報6とネットワーク状態情報6－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報4とネットワーク状態情報6とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ723の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が低下していない）場合は、ステップ724が行われる。

724：スイッチはECN構成情報6に基づいてECN構成情報7を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報7において、ECN上限閾値はKmax＿7と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿7と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿7と表記されてもよい。

ECN構成情報6はECN構成情報7と以下の関係を有する。Kmax＿6＞Kmax＿7、Kmin＿6＝Kmin＿7、およびPmax＿6＝Pmax＿7。

換言すると、スイッチはECN構成情報6内のECN上限閾値を減少させ、ECN下限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。

725：スイッチはECN構成情報7を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

726：スイッチはネットワーク状態情報7を得る。

スイッチは、ECN構成情報7に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報7を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報7が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報7は、スイッチがECN構成情報7を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t7にECN構成情報7を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t7＋T7にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報7）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t7から時点t7＋T7までECN構成情報7を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T7は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T7の値はT6の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T7の値はT6の値に等しくなくてよい。

727：スイッチはスイッチの輻輳度が高くなったどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報6とネットワーク状態情報7とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報6とネットワーク状態情報7とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ727の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっていない）場合は、スイッチはECN構成情報7内のECN上限閾値を減少させ、ECN下限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報7とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。換言すると、ステップ727の判定結果が「いいえ」である場合は、スイッチはステップ724～ステップ727と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報7に基づいてECN構成情報7－1を決定し、ECN構成情報7－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報7－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報7に基づいてECN構成情報7－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報6に基づいてECN構成情報7を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報7とネットワーク状態情報7－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報6とネットワーク状態情報7とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ727の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっている）場合は、ステップ728が行われる。

728：スイッチはECN構成情報7に基づいてECN構成情報8を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報8において、ECN上限閾値はKmax＿8と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿8と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿8と表記されてもよい。

ECN構成情報7はECN構成情報8と以下の関係を有する。Kmax＿7＝Kmax＿8、Kmin＿7＞Kmin＿8、およびPmax＿7＝Pmax＿8。

換言すると、スイッチはECN構成情報7内のECN下限閾値を減少させ、ECN上限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。

729：スイッチはECN構成情報8を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

730：スイッチはネットワーク状態情報8を得る。

スイッチは、ECN構成情報8に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報8を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報8が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報8は、スイッチがECN構成情報8を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t8にECN構成情報8を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t8＋T8にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報8）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t8から時点t8＋T8までECN構成情報8を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T8は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T8の値はT7の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T8の値はT7の値に等しくなくてよい。

731：スイッチはスイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報7とネットワーク状態情報8とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報7とネットワーク状態情報8とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ731の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっていない）場合は、スイッチはECN構成情報8内のECN下限閾値を減少させ、ECN上限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報8とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定しうる。換言すると、ステップ731の判定結果が「いいえ」である場合は、スイッチはステップ728～ステップ731と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報8に基づいてECN構成情報8－1を決定し、ECN構成情報8－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報8－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報8に基づいてECN構成情報8－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報7に基づいてECN構成情報8を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報8とネットワーク状態情報8－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報7とネットワーク状態情報8とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ731の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっている）場合は、ステップ732が行われる。

732：スイッチはECN構成情報8に基づいてECN構成情報9を決定する。

説明を容易にするため、ECN構成情報9において、ECN上限閾値はKmax＿9と表記されることがあり、ECN下限閾値はKmin＿9と表記されることがあり、最大ECNマーキング確率はPmax＿9と表記されることがある。

ECN構成情報8はECN構成情報9と以下の関係を有する。Kmax＿8＝Kmax＿9、Kmin＿8＝Kmin＿9、およびPmax＿8＜Pmax＿9。

換言すると、スイッチはECN構成情報8内の最大ECNマーキング確率を増加させ、ECN上限閾値とECN下限閾値は変更せずに維持することができる。

733：スイッチはECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

734：スイッチはネットワーク状態情報9を得る。

スイッチは、ECN構成情報9に基づいてパケットに対してECNマーキングを行う。したがって、スイッチがECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを行う場合に、ネットワーク状態情報9が収集される。

ネットワーク状態情報1と同様に、ネットワーク状態情報9は、スイッチがECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを開始した後の一定期間後に収集されてよい。例えば、スイッチが時点t9にECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを開始し、スイッチが時点t9＋T9にネットワーク状態情報（すなわちネットワーク状態情報9）を収集できると仮定する。スイッチは、時点t9から時点t9＋T9までECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。T9は予め設定された値であってよい。いくつかの実施形態において、T9の値はT8の値に等しくてよい。いくつかの他の実施形態において、T9の値はT8の値に等しくなくてよい。

735：スイッチはスイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定する。

スイッチは、ネットワーク状態情報8とネットワーク状態情報9とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる。

スイッチが、ネットワーク状態情報8とネットワーク状態情報9とに基づいて、スイッチの輻輳度が高くなったかどうかを判定しうる具体的な実施内容は、スイッチが、ネットワーク状態情報1とネットワーク状態情報2とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な実施内容と同様である。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

ステップ735の判定結果が「いいえ」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっていない）場合は、スイッチはECN構成情報9内の最大ECNマーキング確率を増加させ、ECN上限閾値とECN下限閾値は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報9とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ735の判定結果が「いいえ」である場合は、スイッチはステップ732～ステップ735と同様のステップを行う。具体的に述べると、スイッチはECN構成情報9に基づいてECN構成情報9－1を決定し、ECN構成情報9－1を使用してパケットにマークを付け、ネットワーク状態情報9－1を得、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する。スイッチがECN構成情報9に基づいてECN構成情報9－1を決定する決定方式は、スイッチがECN構成情報8に基づいてECN構成情報9を決定する決定方式と同じである。スイッチが、ネットワーク状態情報9とネットワーク状態情報9－1とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式は、スイッチが、ネットワーク状態情報8とネットワーク状態情報9とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定する具体的な判定方式と同じである。

ステップ735の判定結果が「はい」である（すなわち、スイッチの輻輳度が高くなっている）場合は、ネットワーク状態情報9内のECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値未満であると判定しうる。ネットワーク状態情報9内のECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値未満である場合、スイッチはECN構成情報9を使用してパケットに対してECNマーキングを行い続けることができる。ネットワーク状態情報9内のECNマーク付けされたパケットの数が予め設定された閾値以上である場合、スイッチはECN構成情報9内のECN上限閾値を増加させ、ECN下限閾値と最大ECNマーキング確率は変更せずに維持することができる。次いで、スイッチは調整されたECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行い、引き続き対応するネットワーク状態情報を得、このネットワーク状態情報とネットワーク状態情報9とに基づいて、スイッチの輻輳度が低下したかどうかを判定することができる。換言すると、ステップ735の判定結果が「はい」である場合は、スイッチはステップ703と同様のステップを行う。ステップ703を参照し、スイッチはECN構成情報を決定し続けることができる。

前述のステップの後に、スイッチによって決定されるECN構成情報は最終的にECN構成情報9に収束でき、ECN構成情報調整手順は終了する。ECN構成情報がECN構成情報9で収束しない場合、スイッチは、ECN構成情報が最終的に収束し、ECN構成情報調整手順が終了するまで、図7A、図7B、および図7Cに示されている方法を繰り返すことができる。換言すると、この場合、ステップ701のECN構成情報は前の調整手順で得られたECN構成情報9である。

ステップ701が初めて行われる場合は、すなわち、ステップ701のECN構成情報が前の調整手順で得られたECN構成情報9ではない場合は、ECN構成情報1は最初ECN構成情報と呼ばれることがある。最初ECN構成情報は予め設定された値であってよい。

図7A、図7B、および図7Cに示されている手順では、ECN構成情報内のECN上限閾値が複数回増加される。例えば、ステップ704で、スイッチは、ECN構成情報1内のECN上限閾値を増加させることによってECN構成情報2を得る。ステップ708で、スイッチは、ECN構成情報2内のECN上限閾値を増加させることによってECN構成情報3を得る。説明を容易にするため、以下ではKmax＿1、Kmax＿2、およびKmax＿3が以下の関係を有すると仮定する。
Kmax＿2＝Kmax＿1＋Δ₁₂、かつ
Kmax＿3＝Kmax＿2＋Δ₂₃

換言すると、ECN構成情報2内のECN上限閾値を得るために、ECN構成情報1内のECN上限閾値はΔ₁₂だけ増加し、ECN構成情報3内のECN上限閾値を得るために、ECN構成情報2内のECN上限閾値はΔ₂₃だけ増加し、Δ₁₂とΔ₂₃は0より大きい数である。

任意選択で、いくつかの実施形態において、ECN上限閾値は予め設定された値だけ増加し、毎回同じレベルだけ増加する。すなわち、Δ₁₂はΔ₂₃に等しい。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ECN上限閾値は予め設定された値だけ増加し、毎回異なるレベルだけ増加する。すなわち、Δ₁₂はΔ₂₃に等しくない。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ECN上限閾値は予め設定された割合だけ増加し、毎回同じ割合だけ増加する。例えば、Δ₁₂＝Kmax＿1×k％であり、Δ₂₃＝Kmax＿2×k％であり、kは0より大きい数である。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ECN上限閾値は予め設定された割合だけ増加し、毎回異なる割合だけ増加する。例えば、Δ₁₂＝Kmax＿1×k₁％であり、Δ₂₃＝Kmax＿2×k₂％であり、k₁とk₂は0より大きい数であり、k₁はk₂に等しくない。

同様に、図7A、図7B、および図7Cに示されている手順において、ECN構成情報内のECN上限閾値はまた、複数回減少し、ECN上限閾値をそのつど減少させる方式は、ECN上限閾値を増加させる方式と同様であってよい。例えば、ECN上限閾値は、毎回同じレベル、異なるレベル、同じ割合、または異なる割合で減少する。

参照ECN構成情報は最終的に収束したECN構成情報である。例えば、ECN構成情報がECN構成情報9で収束するなら、ECN構成情報9が参照ECN構成情報である。

ネットワーク状態情報に基づいて参照構成情報を決定するプロセスで、スイッチがヒューリスティック学習手順で決定されたECN構成情報を使用してパケットにマークを付けることができることは理解されよう。

上述したように、スイッチはネットワーク分析デバイスへネットワーク状態情報と参照ECN構成情報を送信でき、その結果、ネットワーク分析デバイスはモデル更新情報を決定する。

図7A、図7B、および図7Cでヒューリスティック学習手順を使用することにより、スイッチは、ヒューリスティック学習手順で決定されたネットワーク状態情報と対応するECN構成情報とをネットワーク分析デバイスへ送信できる。例えば、図7A、図7B、および図7Cに示されている方法を使用するプロセスにおいて、スイッチが、ECN構成情報1、ECN構成情報2、ECN構成情報4、ECN構成情報6、ECN構成情報7、ECN構成情報8、およびECN構成情報9を決定し（ヒューリスティック学習手順が最終的にECN構成情報9に収束すると仮定する）、表1に示されているECN構成情報とネットワーク状態情報をネットワーク分析デバイスへ送信することができると仮定する。

以下では、図8を参照し、ネットワーク分析デバイスがスイッチからのECN構成情報とネットワーク状態情報とに基づいてモデル更新情報を決定する方法を説明する。

図8は、本出願の一実施形態によるモデル更新方法の概略フローチャートである。

801：ネットワーク分析デバイスはスイッチからP個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報を受信する。

任意選択で、いくつかの実施形態において、図2または図3に示されているデータセンターネットワークの場合は、サーバーに接続されたスイッチの上位層にあるスイッチのうちのいずれか1つにネットワーク分析デバイスが配備されてよい。換言すると、図2に示されているデータセンターネットワークの場合は、アグリゲーション層のスイッチにネットワーク分析デバイスが配備されてよい。図3に示されているデータセンターネットワークの場合は、スパイン層のスイッチにネットワーク分析デバイスが配備されてよい。図4に示されているデータセンターネットワークの場合は、1つのスイッチにネットワーク分析デバイスが配備されてよい。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ネットワーク分析デバイスは独立したデバイスであってよく、デバイスは複数のスイッチに接続され、スイッチはサーバーに接続される。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ネットワーク分析デバイスは、サーバーに接続された複数のスイッチのうちのいずれか1つに配備されてよい。

P個のネットワーク状態情報はP個のECN構成情報と1対1の対応関係にあり、Pは2以上の正の整数である。ネットワーク状態情報がECN構成情報と1対1の対応関係にあることは、ネットワーク状態情報が、スイッチが対応するECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行うプロセスで得られることを意味する。例えば、P個のネットワーク状態情報のうちのp番目のネットワーク状態情報は、スイッチがP個のECN構成情報のうちのp番目のECN構成情報を使用してパケットにマークを付けるプロセスで得られ、p＝1，．．．，またはPである。

802：ネットワーク分析デバイスは、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定する。

803：ネットワーク分析デバイスはスイッチへモデル更新情報を送信する。

説明を容易にするため、以下では、更新されていないECN最適化モデルを第1のECN最適化モデルと呼び、更新された最適化モデルを第2のECN最適化モデルと呼ぶ。

任意選択で、いくつかの実施形態において、モデル更新情報は第2のECN最適化モデルのパラメータであってよい。換言すると、ネットワーク分析デバイスは、更新されたECN最適化モデル（すなわち、第2のECN最適化モデル）を決定した後に、第2のECN最適化モデルをスイッチへ直接送信する。この場合、スイッチはECN最適化モデルのパラメータとしてモデル更新情報を直接使用できる。前述の技術的なソリューションでは、スイッチがECN最適化モデルのパラメータとしてモデル更新情報を直接使用できるので、スイッチの負荷を軽減でき、ECN最適化モデルを第2のECN最適化モデルに速やかに切り替えることができる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、モデル更新情報は、第1のECN最適化モデルのパラメータとは異なる第2のECN最適化モデルのパラメータであってよい。換言すると、ネットワーク分析デバイスは、第2のECN最適化モデルを決定した後に、第1のECN最適化モデルのパラメータとは異なる第2のECN最適化モデルのパラメータを決定し、異なるパラメータをスイッチへ送信する。この場合、スイッチは、第2のECN最適化モデルを得るために、モデル更新情報内のパラメータに基づいて第1のECN最適化モデルを更新できる。これは、ネットワーク分析デバイスによってスイッチへ送信される情報のサイズを縮小し、ネットワークの負荷を軽減することができる。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、モデル更新情報は、P個のECN構成情報とP個のネットワーク状態情報とに基づいて直接決定されてよい。換言すると、ネットワーク分析デバイスは、最初に第2のECN最適化モデルを決定する必要はなく、P個のECN構成情報とP個のネットワーク状態情報とに基づいてモデル更新情報を直接決定できる。

ECN最適化モデルは機械学習によって決定される。より具体的に述べると、ECN最適化モデルは教師あり学習（supervised learning）によって決定される。教師あり学習に使用される訓練データは複数の訓練パラメータグループを含み得、複数の訓練パラメータグループの各々は［パラメータ、ラベル］を含む。ECN最適化モデルを訓練するために使用される訓練パラメータグループ内のパラメータはネットワーク状態情報であってよく、対応するラベルはネットワーク状態情報に対応するECN構成情報である。

ECN最適化モデルおよび／またはモデル更新情報を決定するために使用される機械学習アルゴリズムは、決定木（decision tree、DT）、ランダムフォレスト（random forest、RF）、ロジスティック回帰（logistic regression、LR）、サポートベクターマシン（support vector machine、SVM）、畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network、CNN）、リカレントニューラルネットワーク（recurrent neural network、RNN）などのうちのいずれか1つであってよい。

説明を容易にするため、以下では、第1のECN最適化モデルが第1の訓練パラメータグループセットに基づいて決定されると仮定する。第1の訓練パラメータグループセットはK個の訓練パラメータグループを含む。K個の訓練パラメータグループの各々は、パラメータとして使用される1つのネットワーク状態情報と、パラメータとして使用される1つのECN構成情報とを含み、ECN構成情報はネットワーク状態情報に対応する。

任意選択で、いくつかの実施形態において、ネットワーク分析デバイスは、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報を処理せず、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報を訓練パラメータグループとして直接使用して、モデル更新情報を決定してよい。

任意選択で、いくつかの実施形態において、スイッチは、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報のうちの対応するECN構成情報の各々を訓練パラメータグループとして決定できる。換言すると、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報は、全部でP個の訓練パラメータグループを形成する。スイッチは、決定されたP個の訓練パラメータグループをネットワーク分析デバイスへ送信できる。換言すると、ラベルのマーキングはスイッチによって実施されてよい。P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報は、P個の訓練パラメータグループの方式でスイッチへ送信される。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ラベルのマーキングはネットワーク分析デバイスによって実施されてよい。換言すると、スイッチはP個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ直接送信できる。ネットワーク分析デバイスは、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報のうちの対応するECN構成情報の各々を訓練パラメータグループとして決定する。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ネットワーク分析デバイスはP個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定でき、Q個のECN構成情報グループのうちのq番目のECN構成情報グループはP個のECN構成情報のうちのN_q個のECN構成情報を含み、N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点は連続しており、N_q個のECN構成情報はECN構成情報qで収束し、q＝1，．．．，またはQであり、N_qは2以上の正の整数であり、N₁からN_qまでの和はPである。

ECN構成情報に対応するサンプリング時点は、ECN構成情報に対応するネットワーク状態情報が得られる時点である。例えば、図7A、図7B、および図7Cに示されている学習手順において、ECN構成情報に対応するサンプリング時点はt1＋T1であり、ECN構成情報2に対応するサンプリング時点はt2＋T2である。他の事例は類推によって推測できる。

図7A、図7B、および図7Cに示されているヒューリスティック学習手順では、収束するためにECN構成情報を複数回調整する必要がある。スイッチのネットワーク状態もまた、特定の期間において安定している。したがって、特定の期間において、スイッチは、ヒューリスティック学習手順で収束されたECN構成情報を使用してECNマーキングを行うことができる。しかしながら、スイッチのネットワーク状態が変化した場合は、スイッチは新たなヒューリスティック学習手順を開始する必要があり得、ECN構成情報は他の結果に収束し得る。

図9は、4つのヒューリスティック学習手順の収束プロセスの概略図である。図9に示されているように、4つのヒューリスティック学習手順のうちの第1のヒューリスティック学習手順は最終的にECN構成情報aに収束し、第2のヒューリスティック学習手順は最終的にECN構成情報bに収束し、第3のヒューリスティック学習手順は最終的にECN構成情報cに収束し、第4のヒューリスティック学習手順は最終的にECN構成情報dに収束する。

ネットワーク分析デバイスは、図9に示されている切り替え時点を決定することによってQ個のECN構成情報グループを決定できる。

P個のECN構成情報はP個の連続するサンプリング時点と1対1の対応関係にある。本出願の本実施形態において、P個の連続するサンプリング時点のうち、N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点は連続しており、2つの連続するサンプリング時点は、2つ以上のサンプリング時点の間に時系列があることを意味する。P個の連続するサンプリング時点を一例として使用する。P個の連続するサンプリング時点のうちのp’番目のサンプリング時点は（p’－1）番目のサンプリング時点の後であり、（p’＋1）番目のサンプリング時点の前であり、p’は2以上かつP－1以下の任意の正の整数である。

ネットワーク分析デバイスは、P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定でき、2つのECN構成情報のうちの1つめのECN構成情報は2つの連続するサンプリング時点のうちの第1のサンプリング時点に対応し、2つめのECN構成情報は第2のサンプリング時点に対応する。第2のサンプリング時点が切り替え時点でない場合は、2つのECN構成情報が同じECN構成情報グループに属し、または、第2のサンプリング時点が切り替え時点である場合は、2つのECN構成情報は2つのECN構成情報グループに別々に属する。

任意選択で、いくつかの実施形態において、ネットワーク分析デバイスが、P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定することは、
｜Param（t）－Param（t－1）｜×Sign（t－t₀－T）≧mean（Param＿S）＋e×std（Param＿S）である場合に、第2のサンプリング時点が切り替え時点であると決定することと、そうではない場合に、
第2のサンプリング時点が切り替え時点ではないと決定することとを含み、
Tは予め設定された持続時間であり、Param（t）は1つめのECN構成情報を示し、Param（t－1）は2つめのECN構成情報を示し、t₀は前の切り替え時点を示し（t₀の初期値は0である）、Param＿Sは前の切り替え時点から第2のサンプリング時点までのECN構成情報の序列を示し、Signは符号関数を示し、meanは平均関数を示し、stdは標準偏差関数を示し、eはスケーリング因子を示す。スケーリング因子の値は、1．5、2、または3であってよい。

任意選択で、いくつかの他の実施形態において、ネットワーク分析デバイスは、2つのECN構成情報間の差が予め設定された範囲を超えるかどうかを判定でき、この差が予め設定された範囲を超える場合は、第2のサンプリング時点が切り替え時点であると判定でき、または、この差が予め設定された範囲を超えない場合は、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではないと判定しうる。

例えば、1つめのECN構成情報内のECN上限閾値、ECN下限閾値、および最大ECNマーキング確率がそれぞれKmax＿a、Kmin＿a、およびPmax＿aであり、2つめのECN構成情報内のECN上限閾値、ECN下限閾値、および最大ECNマーキング確率がそれぞれKmax＿b、Kmin＿b、およびPmax＿bであると仮定する。

Kmax＿aとKmax＿bとの差の絶対値が予め設定された閾値aより大きく、Kmin＿aとKmin＿bとの差の絶対値が予め設定された閾値bより大きく、Pmax＿aとPmax＿bとの差の絶対値が予め設定された閾値cより大きい場合には、第2のサンプリング時点が切り替え時点として使用されてよく、そうではない場合は、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではないと決定される。

切り替え時点を決定する前述のプロセスは、サンプルデータタイムスライシングと呼ばれることがある。ネットワーク分析デバイスは、サンプルデータタイムスライシングによってQ個のECN構成情報グループを得ることができる。Q個のECN構成情報グループの各々は、同じヒューリスティック学習手順のネットワーク状態情報を含む。換言すると、Q個のECN構成情報グループはQ個のヒューリスティック学習手順に別々に対応する。

例えば、表1に示されている7つのネットワーク状態情報が、図9に示されている第1のヒューリスティック学習手順に属すると仮定する。この場合、第1のヒューリスティック学習手順に対応するECN構成情報グループは、表1に示されている7つのネットワーク状態情報を含む。加えて、上述したように、表1に対応するヒューリスティック学習手順は、最終的にECN構成情報9に収束する。したがって、ECN構成情報グループに含まれるECN構成情報はECN構成情報9である。換言すると、図9に示されているECN構成情報aはECN構成情報9である。

ヒューリスティック学習手順が収束する前のプロセスは、探索プロセスと呼ばれることがある。前述の技術的なソリューションでは、ネットワーク分析デバイスは、探索プロセスにおけるネットワーク状態情報に対応するECN構成情報を最終的に収束したECN構成情報に置き換えることができる。探索プロセスにおけるECN構成情報と比べて、収束したECN構成情報は現在のシナリオにより適している。したがって、訓練パラメータグループの質を高めるため、収束したECN構成情報がラベルとして使用される。探索プロセスにおけるネットワーク状態情報のラベルを、ネットワーク状態情報に対応するECN構成情報から収束したECN構成情報に更新する前述のプロセスは、サンプルデータラベル修正と呼ばれることがある。

表1に示されているネットワーク状態情報とECN構成情報を一例としてさらに使用する。上述したように、表1に示されているECN構成情報は、最終的にECN構成情報9に収束する。したがって、サンプルデータラベル修正によって得られる訓練パラメータグループを表2に示す。

表2に示されている各行は、1つの訓練パラメータグループを示している。表2は全部で7つの訓練パラメータグループを示しており、7つの訓練パラメータグループのラベルはECN構成情報9である。

サンプルデータラベル修正の後に、ネットワーク分析デバイスは修正された訓練パラメータグループをさらに保管し、修正された訓練パラメータグループに基づいてモデル更新情報を決定することができる。

図8が、ネットワーク分析デバイスが1つのスイッチからのネットワーク状態情報とECN構成情報とに基づいてECN最適化モデルを更新するプロセスを示しているにすぎないことは理解されよう。いくつかの実装において、ネットワーク分析デバイスは、複数のスイッチからネットワーク状態情報とECN構成情報を受信し、複数のスイッチからのネットワーク状態情報とECN構成情報とに基づいてモデル更新情報を決定することができる。

図10は、本出願の一実施形態によるネットワーク輻輳処理方法の概略フローチャートである。

1001：スイッチはネットワーク状態情報を得る。

1002：スイッチは、ネットワーク状態情報とECN最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定する。

1003：スイッチは推奨ECN構成情報が利用可能かどうかを判定する。

推奨ECN構成情報が利用可能である場合は、ステップ1004が行われる。

推奨ECN構成情報が利用可能でない場合は、ステップ1005が行われる。

1004：スイッチは推奨ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

スイッチは、ステップ1004を行った後に、引き続きステップ1001を行い、次の反復サイクルに入る。

1005：スイッチはヒューリスティック学習手順に基づいて宛先ECN構成情報を決定する。

1006：スイッチは宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行う。

スイッチは、ステップ1006を行った後に、引き続きステップ1001を行い、次の反復サイクルに入る。

加えて、スイッチはヒューリスティック学習手順で以下のステップをさらに行うことができる。

1007：スイッチはヒューリスティック学習手順で得られたネットワーク状態情報を収集する。

1008：スイッチは、少なくとも1つの訓練パラメータグループを得るために、対応するECN構成情報を使用してネットワーク状態情報にラベル付けを行う。

1009：スイッチは少なくとも1つの訓練パラメータグループをネットワーク分析デバイスへ送信する。

ネットワーク分析デバイスは、少なくとも1つの訓練パラメータグループを受信した後に、以下のステップを行うことができる。

1010：ネットワーク分析デバイスは複数のスイッチによって送信される訓練パラメータグループを集約する。

1011：ネットワーク分析デバイスはサンプルデータタイムスライシングを行う。

1012：ネットワーク分析デバイスはサンプルデータラベル修正を行う。

1013：ネットワーク分析デバイスは修正された訓練パラメータグループを保管する。

1014：ネットワーク分析デバイスは、モデル更新情報を得るために、ECN最適化モデルに対して更新訓練を行う。

1015：ネットワーク分析デバイスはスイッチへモデル更新情報を送信する。それに対応して、スイッチはネットワーク分析デバイスからモデル更新情報を受信する。スイッチはモデル更新情報を使用してECN最適化モデルを更新する。次の反復サイクルでは、スイッチが更新されたECN最適化モデルに基づいて推奨ECN構成情報と参照確率を決定する。

図10のステップの具体的な実施内容については、図6から図8の方法を参照されたい。簡潔にするため、ここでは詳細を再度説明しない。

図5から図10は、ECN技術をサポートするスイッチを一例として使用して本出願の技術的なソリューションを説明している。本出願の実施形態の技術的なソリューションが、ECN技術を使用してフロー制御を実行できる別種のネットワークデバイスに、例えばサーバーに、応用され得ることは理解されよう。

図11は、本出願の一実施形態による電子装置の構造の概略ブロック図である。図11に示されているように、電子装置1120は、処理ユニット1101と、トランシーバユニット1102とを備える。電子装置1120は、図6または図7A、図7B、および図7Cに示されている方法、または図8または図10に示されている方法でスイッチによって行われるステップを行うことができる。電子装置1120はネットワークデバイス（例えばスイッチ）であってよく、またはチップであってもよい。

処理ユニット1101は、ネットワーク状態情報を得るように構成される。

処理ユニット1101は、ネットワーク状態情報とECN最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定するようにさらに構成される。

処理ユニット1101は、参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するようにさらに構成される。

処理ユニット1101は、宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行うようにさらに構成される。

トランシーバユニット1102は、パケットを送信するように構成される。

任意選択で、処理ユニット1101は、具体的には、参照確率に基づいて推奨ECN構成情報が信頼できるかどうかを判定し、推奨ECN構成情報が信頼できる場合には、推奨ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定し、または推奨ECN構成情報が信頼できない場合には、参照ECN構成情報が宛先ECN構成情報であると決定するように構成される。

任意選択で、処理ユニット1101は、ネットワーク状態情報に基づいて参照ECN構成情報を決定するようにさらに構成される。

任意選択で、トランシーバユニット1102は、ネットワーク状態情報と参照ECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ送信し、かつネットワーク分析デバイスからモデル更新情報を受信するようにさらに構成される。処理ユニット1101は、モデル更新情報に基づいてECN最適化モデルを更新するようにさらに構成される。

任意選択で、参照確率はM個の確率値を含み、Mは2以上の正の整数である。処理ユニット1101は、具体的には、M個の確率値の中の目標確率値が第1の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定し、目標確率値がM個の確率値の中の最大値である、ように構成され、かつ、目標確率値が第1の予め設定された閾値以上である場合には、推奨ECN構成情報が信頼できると決定し、または目標確率値が第1の予め設定された閾値未満である場合には、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するように構成される。

任意選択で、参照確率はM個の確率値を含み、処理ユニット1101は、具体的には、M個の確率値のうちの最大N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定し、Nが2以上M未満の正の整数であり、MがNより大きい正の整数である、ように構成され、かつ、N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値以上である場合には、推奨ECN構成情報が信頼できると決定し、または、N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値未満である場合には、推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するように構成される。N個の確率値の変動係数は以下の式に従って決定される。

式中、P_NはN個の確率値の変動係数を示し、P_topNはN個の確率値を示し、meanは平均関数を示し、stdは標準偏差関数を示す。

任意選択で、ネットワーク状態情報はネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含み、ネットワークトラフィック情報は、電子装置のトラフィックを示すために使用され、ネットワーク輻輳情報は、電子装置の輻輳状況を示すために使用される。

電子装置1120がネットワークデバイスである場合は、トランシーバユニット1102はそのネットワークデバイスのトランシーバユニットであってよく、処理ユニット1101はそのネットワークデバイスの処理ユニットであってよい。トランシーバユニット1102は、トランシーバ、トランシーバ装置などと呼ばれることもある。処理ユニット1101は、プロセッサ、処理基板、処理モジュール、処理装置などと呼ばれることもある。任意選択で、トランシーバユニット1102内にあって、受信機能を実施するように構成されたコンポーネントは、受信ユニットとみなされてよく、トランシーバユニット1102内にあって、送信機能を実施するように構成されたコンポーネントは、送信ユニットとみなされてよい。換言すると、トランシーバユニット1102は受信ユニットと送信ユニットとを含む。トランシーバユニットは時折、トランシーバ、トランシーバ回路などと呼ばれることもある。受信ユニットは時折、受信器、受信回路などと呼ばれることもある。送信ユニットは時折、送信器、送信器回路などと呼ばれることもある。

電子装置1120がチップである場合は、トランシーバユニット1102は入出力回路または通信インターフェイスであってよく、処理ユニット1101はプロセッサまたはチップ上の集積回路であってよい。

図11が限定ではなく単なる一例であり、トランシーバユニット1102と処理ユニット1101とを含むネットワークデバイスが図11に示されている構造に依存しなくてよいことを理解されたい。

トランシーバユニット1102と処理ユニット1101の具体的な機能については、図6から図8に示されている方法を参照されたい。

図12は、本出願の一実施形態による他の電子装置の構造の概略ブロック図である。図12に示されているように、電子装置1200は、処理ユニット1201と、トランシーバユニット1202とを備える。電子装置1200は、図7A、図7B、および図7Cに示されている方法でスイッチによって行われるステップを行うことができる。電子装置1200はネットワークデバイス（例えばスイッチ）であってよく、またはチップであってもよい。

トランシーバユニット1202は、ネットワークデバイスからP個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報を受信し、P個のネットワーク状態情報がP個のECN構成情報と1対1の対応関係にあり、Pが2以上の正の整数である、ように構成される。

処理ユニット1201は、P個のネットワーク状態情報とP個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定するように構成される。

トランシーバユニット1202は、ネットワークデバイスへモデル更新情報を送信するようにさらに構成される。

任意選択で、処理ユニット1201は、具体的には、P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定し、Q個のECN構成情報グループのうちのq番目のECN構成情報グループがP個のECN構成情報のうちのN_q個のECN構成情報を含み、N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点が連続しており、N_q個のECN構成情報がECN構成情報qで収束し、q＝1，．．．，またはQであり、N_qが2以上の正の整数であり、N₁からN_qまでの和がPである、ように構成され、かつ、Q個の訓練パラメータグループを決定し、Q個の訓練パラメータグループのうちのq番目の訓練パラメータグループがN_q個のネットワーク状態情報とECN構成情報qとを含み、N_q個のネットワーク状態情報がN_q個のECN構成情報と1対1の対応関係にある、ように構成され、かつ、Q個の訓練パラメータグループに基づいてモデル更新情報を決定するように構成される。

任意選択で、P個のECN構成情報はP個の連続するサンプリング時点と1対1の対応関係にあり、処理ユニット1201は、具体的には、P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定し、2つのECN構成情報のうちの1つめのECN構成情報が2つの連続するサンプリング時点のうちの第1のサンプリング時点に対応し、2つめのECN構成情報が第2のサンプリング時点に対応する、ように構成され、かつ、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではない場合には、2つのECN構成情報が同じECN構成情報グループに属すると決定し、または、第2のサンプリング時点が切り替え時点である場合には、2つのECN構成情報が2つのECN構成情報グループに別々に属すると決定するように構成される。

任意選択で、処理ユニット1201は、具体的には、｜Param（t）－Param（t－1）｜×Sign（t－t₀－T）≧mean（Param＿S）＋e×std（Param＿S）である場合に、第2のサンプリング時点が切り替え時点であると決定し、そうではない場合に、第2のサンプリング時点が切り替え時点ではないと決定し、Tが予め設定された持続時間であり、Param（t）が1つめのECN構成情報を示し、Param（t－1）が2つめのECN構成情報を示し、t₀が前の切り替え時点を示し、Param＿Sが前の切り替え時点から第2のサンプリング時点までのECN構成情報の序列を示し、Signが符号関数を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示し、eがスケーリング因子を示す、ように構成される。

電子装置1200がネットワーク分析デバイスである場合は、トランシーバユニット1202はそのネットワーク分析デバイスのトランシーバユニットであってよく、処理ユニット1201はそのネットワーク分析デバイスの処理ユニットであってよい。トランシーバユニット1202は、トランシーバ、トランシーバ装置などと呼ばれることもある。処理ユニット1201は、プロセッサ、処理基板、処理モジュール、処理装置などと呼ばれることもある。任意選択で、トランシーバユニット1202内にあって、受信機能を実施するように構成されたコンポーネントは、受信ユニットとみなされてよく、トランシーバユニット1202内にあって、送信機能を実施するように構成されたコンポーネントは、送信ユニットとみなされてよい。換言すると、トランシーバユニット1202は受信ユニットと送信ユニットとを含む。トランシーバユニットは時折、トランシーバ、トランシーバ回路などと呼ばれることもある。受信ユニットは時折、受信器、受信回路などと呼ばれることもある。送信ユニットは時折、送信器、送信器回路などと呼ばれることもある。

電子装置1200がチップである場合は、トランシーバユニット1202は入出力回路または通信インターフェイスであってよく、処理ユニット1201はプロセッサまたはチップ上の集積回路であってよい。

図12が限定ではなく単なる一例であり、トランシーバユニット1202と処理ユニット1201とを含むネットワーク分析デバイスが図12に示されている構造に依存しなくてよいことを理解されたい。

トランシーバユニット1202と処理ユニット1201の具体的な機能については、図7A、図7B、および図7Cに示されている方法を参照されたい。

本出願の一実施形態は、プロセッサとインターフェイスとを含む処理装置をさらに提供する。プロセッサは、前述の方法の実施形態の方法を行うように構成されてよい。

処理装置がチップであってよいことを理解されたい。例えば、処理装置は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、FPGA）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ASIC）、システムオンチップ（system on chip、SoC）、中央処理装置（central processor unit、CPU）、ネットワークプロセッサ（network processor、NP）、デジタル信号プロセッサ（digital signal processor、DSP）、マイクロコントローラユニット（micro controller unit、MCU）、プログラマブルロジックデバイス（programmable logic device、PLD）、他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲートもしくはトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネント、または他の集積チップであってよい。

実施プロセスにおいて、前述の方法のステップは、ハードウェア集積論理回路、ソフトウェアの形をとる命令、またはプロセッサ内のプログラムコードを使用することによって完遂されてよい。本出願の実施形態を参照して開示されている方法のステップは、ハードウェアプロセッサによって直接行われ、完遂されてよく、またはプロセッサ内のハードウェアとソフトウェアモジュールとの組み合わせを使用して行われ、完遂されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリー、フラッシュメモリー、読み取り専用メモリー、プログラム可能読み取り専用メモリー、電気的消去可能プログラム可能メモリー、またはレジスタといった当技術の成熟した記憶媒体に配置されてよい。記憶媒体はメモリー内に配置され、プロセッサはメモリー内の情報を読み取り、プロセッサのハードウェアと共に前述の方法のステップを完遂する。繰り返しを避けるため、ここでは詳細を再度説明しない。

本出願の実施形態におけるプロセッサが集積回路チップであってよく、信号処理能力を有することに注意されたい。実施プロセスにおいて、前述の方法の実施形態のステップは、ハードウェア集積論理回路、ソフトウェアの形をとる命令、またはプロセッサ内のプログラムコードを使用することによって完遂されてよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよく、またはプロセッサは従来のいずれかのプロセッサなどであってよい。本出願の実施形態を参照して開示されている方法の各ステップは、ハードウェア復号プロセッサによって直接行われ、完遂されてよく、復号プロセッサ内のハードウェアとソフトウェアユニットとの組み合わせを使用して行われ、完遂されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリー、フラッシュメモリー、読み取り専用メモリー、プログラム可能読み取り専用メモリー、電気的消去可能プログラム可能メモリー、またはレジスタといった当技術の成熟した記憶媒体に配置されてよい。記憶媒体はメモリー内に配置され、プロセッサはメモリー内の情報を読み取り、プロセッサのハードウェアと共に前述の方法のステップを完遂する。

本出願の本実施形態におけるメモリーが揮発性メモリーもしくは不揮発性メモリーであってよく、または揮発性メモリーおよび不揮発性メモリーを含み得ることは理解されよう。不揮発性メモリーは、読み取り専用メモリー（read－only memory、ROM）、プログラム可能読み取り専用メモリー（programmable ROM、PROM）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリー（erasable PROM、EPROM）、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリー（electrically EPROM、EEPROM）、またはフラッシュメモリーであってよい。揮発性メモリーは、外部キャッシュとして使用されるランダムアクセスメモリー（random access memory、RAM）であってよい。限定的な説明ではなく例として、多くの形態のRAMが使用されてよく、例えば、スタティックランダムアクセスメモリー（static RAM、SRAM）、ダイナミックランダムアクセスメモリー（dynamic RAM、DRAM）、同期式ダイナミックランダムアクセスメモリー（synchronous DRAM、SDRAM）、ダブルデータレート同期式ダイナミックランダムアクセスメモリー（double data rate SDRAM、DDR SDRAM）、改良同期式ダイナミックランダムアクセスメモリー（enhanced SDRAM、ESDRAM）、シンクリンクダイナミックランダムアクセスメモリー（synchlink DRAM、SLDRAM）、およびダイレクトラムバスランダムアクセスメモリー（direct rambus RAM、DR RAM）が使用されてよい。本明細書で説明されているシステムおよび方法のメモリーが、これらのメモリーや別種の適当な何らかのメモリーを含み、ただしそれらに限定されないことに注意されたい。

本出願の実施形態で提供される方法によると、本出願はコンピュータプログラム製品をさらに提供する。コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムコードを含む。コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、図5から図8および図10に示されている実施形態のいずれか1つの方法を行うことを可能にされる。

本出願の実施形態で提供される方法によると、本出願はコンピュータ可読媒体をさらに提供する。コンピュータ可読媒体はプログラムコードを保管する。プログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、図5から図8および図10に示されている実施形態のいずれか1つの方法を行うことを可能にされる。

本出願の実施形態で提供される方法によると、本出願は、前述のネットワーク分析デバイスと1つ以上のネットワークデバイスとを含むシステムをさらに提供する。

当業者であれば、本明細書で開示されている実施形態で説明されている例と組み合わせて、ユニットとアルゴリズムのステップが電子ハードウェアによって、またはコンピュータソフトウェアと電子ハードウェアとの組み合わせによって、実装され得ることに気づくことができる。機能がハードウェアとソフトウェアのどちらによって実装されるかは、技術的なソリューションの具体的な用途と設計上の制約に左右される。当業者であれば、具体的な用途ごとに異なる方法を用いて説明されている機能を実装できるが、その実装は、本出願の範囲を超えるものと考えられるべきではない。

簡便な説明のために、前述のシステム、装置、およびユニットの詳しい作業プロセスについては、前述の方法の実施形態における対応するプロセスを参照するべきことは、当業者によって明確に理解されよう。ここでは詳細を再度説明しない。

本出願で提供されるいくつかの実施形態において、開示されているシステム、装置、および方法が他の方式で実現されてよいことを理解されたい。例えば、説明されている装置の実施形態は単なる例である。例えば、ユニットへの分割は単なる論理的な機能分割であって、実際の実装時には他の分割であってもよい。例えば、複数のユニットまたはコンポーネントが組み合わされるか、または他のシステムに統合されてもよく、またはいくつかの特徴は無視されてよく、または実行されなくてもよい。加えて、表示または論述されている相互結合または直接結合または通信接続は、いくつかのインターフェイスを通じて実装されてよい。装置間またはユニット間の間接結合または通信接続は、電気的形態、機械的形態、または他の形態で実装されてよい。

別々の部分として説明されているユニットは物理的に分離していてもしていなくてもよく、ユニットとして表示されている部分は物理的なユニットであってもなくてもよく、一箇所に配置されてよく、または複数のネットワークユニットに分散されてもよい。ユニットの一部または全部は、実施形態のソリューションの目的を達成するために、実際の要件に基づいて選択されてよい。

加えて、本出願の実施形態の機能ユニットは1つの処理ユニットに統合されてよく、またはユニットの各々は物理的に単独で存在してよく、または2つ以上のユニットが1つのユニットに統合されてもよい。

機能がソフトウェア機能ユニットの形で実装され、独立した製品として販売または使用される場合は、機能がコンピュータ可読記憶媒体に保管されてよい。そうした理解に基づき、本出願の技術的なソリューションは本質的に、または現在の技術に寄与する部分は、または技術的なソリューションのいくつかは、ソフトウェア製品の形で実装されてよい。コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体に保管され、本出願の実施形態で説明されている方法のステップの全部または一部を行うことをコンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバー、またはネットワークデバイスであってよい）に命令するいくつかの命令またはプログラムコードを含む。上記の記憶媒体は、USBフラッシュドライブ、リムーバブルハードディスクドライブ、読み取り専用メモリー（Read－Only Memory、ROM）、ランダムアクセスメモリー（Random Access Memory、RAM）、磁気ディスク、および光ディスクなど、プログラムコードを保管できる様々な媒体を含む。

上記の説明は本出願の特定の実装にすぎず、本出願の保護範囲はそれらに限定されない。本出願で開示されている技術的範囲内で当業者によって容易く考え出されるバリエーションや代替は、本出願の保護範囲内に入るものとする。したがって、本出願の保護範囲は請求項の保護範囲に従うものとする。

211 スイッチ
212 スイッチ
221 スイッチ
222 スイッチ
231 スイッチ
232 スイッチ
233 スイッチ
234 スイッチ
241 サーバー
242 サーバー
243 サーバー
244 サーバー
311 スイッチ
312 スイッチ
321 スイッチ
322 スイッチ
323 スイッチ
324 スイッチ
331 サーバー
332 サーバー
333 サーバー
334 サーバー
411 スイッチ
412 スイッチ
413 スイッチ
414 スイッチ
421 サーバー
422 サーバー
423 サーバー
424 サーバー
1100 電子装置
1101 処理ユニット
1102 トランシーバユニット
1200 電子装置
1201 処理ユニット
1202 トランシーバユニット

Claims (25)

1. ネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含むネットワーク状態情報を得るステップであって、前記ネットワークトラフィック情報は、ネットワークデバイスのトラフィックを示し、前記ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数のうちのいずれか1つ以上を含み、前記ネットワーク輻輳情報は、前記ネットワークデバイスの輻輳状況を示す、ステップと、
   前記ネットワーク状態情報と機械学習によって決定された明示的輻輳通知(ECN)最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定するステップと、
   前記参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するステップと、
   前記宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行うステップと
   を含む、ネットワーク輻輳制御方法。
2. 前記参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定する前記ステップは、
   前記参照確率に基づいて前記推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定するステップと、
   前記推奨ECN構成情報が信頼できる場合、前記推奨ECN構成情報が前記宛先ECN構成情報であると決定するステップ、または
   前記推奨ECN構成情報が信頼できない場合、参照ECN構成情報が前記宛先ECN構成情報であると決定するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定する前記ステップの前に、前記方法は、
   前記ネットワーク状態情報に基づいて前記参照ECN構成情報を決定するステップをさらに含む、請求項2に記載の方法。
4. 前記方法は、
   前記ネットワーク状態情報と前記参照ECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ送信するステップと、
   前記ネットワーク分析デバイスからモデル更新情報を受信するステップと、
   前記モデル更新情報に基づいて前記ECN最適化モデルを更新するステップとをさらに含む、請求項3に記載の方法。
5. 前記参照確率はM個の確率値を含み、Mは2以上の正の整数であり、前記参照確率に基づいて前記推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定する前記ステップは、
   前記M個の確率値の中の目標確率値が第1の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定するステップであって、前記目標確率値が前記M個の確率値の中の最大値である、ステップと、
   前記目標確率値が前記第1の予め設定された閾値以上である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できると決定するステップ、または
   前記目標確率値が前記第1の予め設定された閾値未満である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するステップとを含む、請求項2から4のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記参照確率はM個の確率値を含み、前記参照確率に基づいて前記推奨ECN構成情報が信頼できるかどうか判定する前記ステップは、
   前記M個の確率値のうちの最大N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定するステップであって、Nが2以上M未満の正の整数であり、MがNより大きい正の整数である、ステップと、
   前記N個の確率値の前記変動係数が前記第2の予め設定された閾値以上である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できると決定するステップ、または
   前記N個の確率値の前記変動係数が前記第2の予め設定された閾値未満である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できないと決定するステップであって、前記N個の確率値の前記変動係数が以下の式に従って決定され、
   式中、P_Nが前記N個の確率値の前記変動係数を示し、P_topNが前記N個の確率値を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示す、ステップとを含む、請求項2から4のいずれか一項に記載の方法。
7. ネットワークデバイスからP個のネットワーク状態情報とP個の明示的輻輳通知ECN構成情報を受信するステップであって、前記P個のネットワーク状態情報の各々は、ネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含み、前記ネットワークトラフィック情報は、ネットワークデバイスのトラフィックを示し、前記ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数のうちのいずれか1つ以上を含み、前記ネットワーク輻輳情報は、前記ネットワークデバイスの輻輳状況を示し、前記P個のネットワーク状態情報が前記P個の(ECN)構成情報と1対1の対応関係にあり、Pが2以上の正の整数である、ステップと、
   前記P個のネットワーク状態情報と前記P個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定するステップと、
   前記ネットワークデバイスへ前記モデル更新情報を送信するステップと
   を含む、モデル更新方法。
8. 前記P個のネットワーク状態情報と前記P個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定する前記ステップは、
   前記P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定するステップであって、前記Q個のECN構成情報グループのうちのq番目のECN構成情報グループが前記P個のECN構成情報のうちのN_q個のECN構成情報を含み、前記N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点が連続しており、前記N_q個のECN構成情報がECN構成情報qで収束し、q＝1，．．．，またはQであり、N_qが2以上の正の整数であり、N₁からN_qまでの和がPである、ステップと、
   Q個の訓練パラメータグループを決定するステップであって、前記Q個の訓練パラメータグループのうちのq番目の訓練パラメータグループがN_q個のネットワーク状態情報と前記ECN構成情報qとを含み、前記N_q個のネットワーク状態情報が前記N_q個のECN構成情報と1対1の対応関係にある、ステップと、
   前記Q個の訓練パラメータグループに基づいて前記モデル更新情報を決定するステップとを含む、請求項7に記載の方法。
9. 前記P個のECN構成情報はP個の連続するサンプリング時点と1対1の対応関係にあり、
   前記P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定する前記ステップは、
   前記P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定するステップであって、前記2つのECN構成情報のうちの1つめのECN構成情報が前記2つの連続するサンプリング時点のうちの第1のサンプリング時点に対応し、2つめのECN構成情報が前記第2のサンプリング時点に対応する、ステップと、
   前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点ではない場合、前記2つのECN構成情報が同じECN構成情報グループに属すると決定するステップ、または
   前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点である場合、前記2つのECN構成情報が2つのECN構成情報グループに別々に属すると決定するステップとを含む、請求項8に記載の方法。
10. 前記P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定する前記ステップは、
    ｜Param（t）－Param（t－1）｜×Sign（t－t₀－T）≧mean（Param＿S）＋e×std（Param＿S）である場合、前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点であると決定するステップと、そうではない場合、
    前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点ではないと決定するステップとを含み、
    Tが予め設定された持続時間であり、Param（t）が前記1つめのECN構成情報を示し、Param（t－1）が前記2つめのECN構成情報を示し、t₀が前の切り替え時点を示し、Param＿Sが前記前の切り替え時点から前記第2のサンプリング時点までのECN構成情報の序列を示し、Signが符号関数を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示し、eがスケーリング因子を示す、請求項9に記載の方法。
11. ネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含むネットワーク状態情報を得るように構成され、前記ネットワークトラフィック情報は、ネットワークデバイスのトラフィックを示し、前記ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数のうちのいずれか1つ以上を含み、前記ネットワーク輻輳情報は、前記ネットワークデバイスの輻輳状況を示す、処理ユニットであって、
    前記処理ユニットは、前記ネットワーク状態情報と機械学習によって決定された明示的輻輳通知(ECN)最適化モデルとに基づいて、推奨ECN構成情報に対応する参照確率を決定するようにさらに構成され、
    前記処理ユニットは、前記参照確率に基づいて宛先ECN構成情報を決定するようにさらに構成され、
    前記処理ユニットは、前記宛先ECN構成情報を使用してパケットに対してECNマーキングを行うようにさらに構成される、処理ユニットと、
    前記パケットを送信するように構成されたトランシーバユニットと
    を備える、電子装置。
12. 前記処理ユニットは、前記参照確率に基づいて前記推奨ECN構成情報が信頼できるかどうかを判定し、
    前記推奨ECN構成情報が信頼できる場合、前記推奨ECN構成情報が前記宛先ECN構成情報であると決定し、または
    前記推奨ECN構成情報が信頼できない場合、参照ECN構成情報が前記宛先ECN構成情報であると決定する、ように構成される、請求項11に記載の装置。
13. 前記処理ユニットは、前記ネットワーク状態情報に基づいて前記参照ECN構成情報を決定するようにさらに構成される、請求項12に記載の装置。
14. 前記トランシーバユニットは、前記ネットワーク状態情報と前記参照ECN構成情報をネットワーク分析デバイスへ送信するよう、および、前記ネットワーク分析デバイスからモデル更新情報を受信するよう、さらに構成され、
    前記処理ユニットは、前記モデル更新情報に基づいて前記ECN最適化モデルを更新するようにさらに構成される、請求項13に記載の装置。
15. 前記参照確率はM個の確率値を含み、Mは2以上の正の整数であり、前記処理ユニットは、前記M個の確率値の中の目標確率値が第1の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定し、前記目標確率値が前記M個の確率値の中の最大値である、ように構成され、
    前記目標確率値が前記第1の予め設定された閾値以上である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できると決定し、または
    前記目標確率値が前記第1の予め設定された閾値未満である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できないと決定する、ように構成される、請求項12から14のいずれか一項に記載の装置。
16. 前記参照確率はM個の確率値を含み、前記処理ユニットは、前記M個の確率値のうちの最大N個の確率値の変動係数が第2の予め設定された閾値より大きいかどうかを判定し、Nが2以上M未満の正の整数であり、MがNより大きい正の整数である、ように構成され、
    前記N個の確率値の前記変動係数が前記第2の予め設定された閾値以上である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できると決定し、または
    前記N個の確率値の前記変動係数が前記第2の予め設定された閾値未満である場合、前記推奨ECN構成情報が信頼できないと決定し、前記N個の確率値の前記変動係数が以下の式に従って決定され、
    式中、P_Nが前記N個の確率値の前記変動係数を示し、P_topNが前記N個の確率値を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示す、ように構成される、請求項12から14のいずれか一項に記載の装置。
17. ネットワークデバイスからP個のネットワーク状態情報とP個の明示的輻輳通知(ECN)構成情報を受信するように構成されたトランシーバユニットであって、前記P個のネットワーク状態情報の各々は、ネットワークトラフィック情報とネットワーク輻輳情報とを含み、前記ネットワークトラフィック情報は、ネットワークデバイスのトラフィックを示し、前記ネットワークトラフィック情報は、帯域幅利用率、送信済みバイト数、送信済みパケット総数、平均パケット数のうちのいずれか1つ以上を含み、前記ネットワーク輻輳情報は、前記ネットワークデバイスの輻輳状況を示し、前記P個のネットワーク状態情報が前記P個のECN構成情報と1対1の対応関係にあり、Pが2以上の正の整数である、トランシーバユニットと、
    前記P個のネットワーク状態情報と前記P個のECN構成情報とに基づいて、ECN最適化モデルを更新するために使用されるモデル更新情報を決定するように構成された処理ユニットと
    を備え、
    前記トランシーバユニットは、前記ネットワークデバイスへ前記モデル更新情報を送信するようにさらに構成される、電子装置。
18. 前記処理ユニットは、前記P個のECN構成情報に基づいてQ個のECN構成情報グループを決定し、前記Q個のECN構成情報グループのうちのq番目のECN構成情報グループが前記P個のECN構成情報のうちのN_q個のECN構成情報を含み、前記N_q個のECN構成情報に対応するサンプリング時点が連続しており、前記N_q個のECN構成情報がECN構成情報qで収束し、q＝1，．．．，またはQであり、N_qが2以上の正の整数であり、N₁からN_qまでの和がPである、ように構成され、
    Q個の訓練パラメータグループを決定し、前記Q個の訓練パラメータグループのうちのq番目の訓練パラメータグループがN_q個のネットワーク状態情報と前記ECN構成情報qとを含み、前記N_q個のネットワーク状態情報が前記N_q個のECN構成情報と1対1の対応関係にある、ように構成され、
    前記Q個の訓練パラメータグループに基づいて前記モデル更新情報を決定するように構成される、請求項17に記載の装置。
19. 前記P個のECN構成情報はP個の連続するサンプリング時点と1対1の対応関係にあり、前記処理ユニットは、前記P個のECN構成情報のうちの2つのECN構成情報に基づいて、2つの連続するサンプリング時点のうちの第2のサンプリング時点が切り替え時点であるかどうかを判定し、前記2つのECN構成情報のうちの1つめのECN構成情報が前記2つの連続するサンプリング時点のうちの第1のサンプリング時点に対応し、2つめのECN構成情報が前記第2のサンプリング時点に対応する、ように構成され、
    前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点ではない場合、前記2つのECN構成情報が同じECN構成情報グループに属すると決定し、または
    前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点である場合、前記2つのECN構成情報が2つのECN構成情報グループに別々に属すると決定する、ように構成される、請求項18に記載の装置。
20. 前記処理ユニットは、
    ｜Param（t）－Param（t－1）｜×Sign（t－t₀－T）≧mean（Param＿S）＋e×std（Param＿S）である場合、前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点であると決定し、そうではない場合、
    前記第2のサンプリング時点が前記切り替え時点ではないと決定する、ように構成され、
    Tが予め設定された持続時間であり、Param（t）が前記1つめのECN構成情報を示し、Param（t－1）が前記2つめのECN構成情報を示し、t₀が前の切り替え時点を示し、Param＿Sが前記前の切り替え時点から前記第2のサンプリング時点までのECN構成情報の序列を示し、Signが符号関数を示し、meanが平均関数を示し、stdが標準偏差関数を示し、eがスケーリング因子を示す、請求項19に記載の装置。
21. プロセッサを備える通信デバイスであって、前記プロセッサはメモリに結合され、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法を行うために、前記メモリに保管された命令および／またはプログラムコードを読み取って実行するように構成される、通信デバイス。
22. 論理回路を含むチップシステムであって、前記論理回路は入出力インターフェイスに結合され、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法を行うために、前記入出力インターフェイスを通じてデータを送信するように構成される、チップシステム。
23. コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体はプログラムコードを保管し、前記プログラムコードがコンピュータ上で実行されると、前記コンピュータは、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法を行うことを可能にされる、コンピュータ可読記憶媒体。
24. トランシーバとプロセッサとを備えるネットワーク分析デバイスであって、前記プロセッサは、信号を送受する形に前記トランシーバを制御するように構成され、メモリに結合され、前記プロセッサが前記メモリに保管された命令および／またはプログラムコードを実行すると、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法が実施される、ネットワーク分析デバイス。
25. コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項1から10のいずれか一項に記載の方法を行わせる、コンピュータプログラム。

Images