JP6562358B2 - Network management server, network management method, and program - Google Patents
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Description
本開示は、ネットワークの負荷に応じてトラフィックの経路や流量を制御するネットワーク管理システム、ネットワーク管理方法、及びそのプログラムに関する。 The present disclosure relates to a network management system, a network management method, and a program for controlling a traffic path and a flow rate according to a network load.
ユーザやサービスの状況によって、ネットワークを流れるトラフィックは変化する。たとえば、ユーザやサービスの接続点が移動すれば、それに伴ってトラフィックが流れる経路が変化する。また、ユーザ数やサービスの人気によって、流量も変化する。これらの変化によって、トラフィックが特定のリンクやスイッチに集中し、輻輳を引き起こすことがある。また、特定サーバにアクセスが集中し、容量を超えることもある。これらの過負荷状態を避けるために、ネットワーク運用者はトラフィックの経路や流量を制御する。 The traffic flowing through the network varies depending on the situation of users and services. For example, if the connection point of a user or service moves, the route through which traffic flows changes accordingly. The flow rate also changes depending on the number of users and the popularity of services. These changes can cause traffic to concentrate on specific links and switches, causing congestion. In addition, access may be concentrated on a specific server, exceeding the capacity. To avoid these overload conditions, the network operator controls the traffic path and flow rate.
従来のネットワーク管理システムは、トラフィックの状態を監視し、その変化に合わせて制御を行っていた。しかし、このアプローチでは、トラフィックが変化してから事後的に制御するしかない。このため、制御を実行する前に、通信品質に何らかの影響が出てしまうリスクがある。たとえば、非特許文献1には、「システムの負荷状態を監視し、高負荷のシステムには、リソースプールのサーバにアプリケーションソフトウェアをインストールして増設します」とあり、事後的な制御を想定している。
The conventional network management system monitors the traffic state and performs control according to the change. However, this approach can only be controlled after the traffic changes. For this reason, there is a risk that some influence is exerted on the communication quality before the control is executed. For example, Non-Patent
例えば、ライブ配信など大きな影響が明白に予想されるときには、予めトラフィックの変化を予想し、事前に制御を行うこともあった。しかし、このアプローチを取れるのはトラフィック変化を明白に予想できるような計画的イベントに限られる。突発的なニュースなどに伴う、いわゆるフラッシュクラウド(flash crowd)には対応できないという課題がある。 For example, when a large influence such as live distribution is clearly predicted, a change in traffic is predicted in advance and control may be performed in advance. However, this approach is limited to planned events where traffic changes can be clearly predicted. There is a problem that it is not possible to cope with so-called flash cloud accompanying sudden news.
そこで、本発明は、上記課題であるフラッシュクラウドに対応可能なネットワーク管理システム、ネットワーク管理方法、及びそのプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a network management system, a network management method, and a program thereof that can cope with the above-described flash cloud.
上記目的を達成するために、本発明に係るネットワーク管理システムは、トラフィックの状態に限定することなく、幅広い情報に基づいてネットワーク管理を行うこととした。 In order to achieve the above object, the network management system according to the present invention performs network management based on a wide range of information without being limited to the traffic state.
具体的には、本発明に係るネットワーク管理システムは、ネットワークのトラフィックの経路及び流量を制御するネットワーク管理システムであって、
前記ネットワークに接続され、トラフィックに影響を及ぼす情報を収集する1以上のセンサと、
前記センサの情報に基づき、トラフィックの変動を予測する予測部と、
前記予測部の予測に基づき、ユーザがアクセスするアクセスポイントのチャネル数又は位置を変化させる調整実行部と、
を備えることを特徴とする。
Specifically, a network management system according to the present invention is a network management system that controls the route and flow rate of network traffic,
One or more sensors connected to the network and collecting information affecting traffic;
A predicting unit that predicts traffic fluctuations based on the sensor information;
Based on the prediction of the prediction unit, an adjustment execution unit that changes the channel number or position of the access point that the user accesses;
It is characterized by providing.
また、本発明に係るネットワーク管理方法は、ネットワークのトラフィックの経路及び流量を制御するネットワーク管理方法であって、
前記ネットワークに接続される1以上のセンサからトラフィックに影響を及ぼす情報を収集し、前記センサの情報に基づき、トラフィックの変動を予測して、ユーザがアクセスするアクセスポイントのチャネル数又は位置を変化させることを特徴とする。
Further, the network management method according to the present invention is a network management method for controlling the route and flow rate of network traffic,
Collect information that affects traffic from one or more sensors connected to the network, predict traffic fluctuations based on the sensor information, and change the number or location of channels of access points that users access It is characterized by that.
本ネットワーク管理システムは、1つ以上の「センサ」と、1つ以上の管理サーバが接続されたネットワークで構成される。「センサ」とは、ネットワーク外の情報を取得し、ネットワークを介して管理サーバへと送信できる任意の装置である。センサは、定期的に、あるいは管理サーバからの指示に従って、取得した情報を管理サーバへ送信する。 This network management system includes a network in which one or more “sensors” and one or more management servers are connected. A “sensor” is any device that can acquire information outside the network and transmit it to the management server via the network. The sensor transmits the acquired information to the management server periodically or in accordance with an instruction from the management server.
管理サーバは、センサから収集した情報に基づき将来のトラフィックの変化を予測する。そして、管理サーバは、予測するトラフィック変化に対し、最適な時刻に最適な経路を指示し、流量を制御する。つまり、管理サーバは、センサからの情報に基づいてフラッシュクラウドを予測し、それに応じたネットワーク管理を行う。 The management server predicts future traffic changes based on information collected from the sensors. Then, the management server instructs the optimum route at the optimum time with respect to the predicted traffic change, and controls the flow rate. That is, the management server predicts the flash cloud based on information from the sensor, and performs network management according to the prediction.
従って、本発明は、フラッシュクラウドに対応可能なネットワーク管理システム、ネットワーク管理方法、及びそのプログラムを提供することができる。 Therefore, the present invention can provide a network management system, a network management method, and a program thereof that are compatible with a flash cloud.
例えば、前記センサは、人の数を推定するための情報を取得し、前記予測部は、前記センサの情報から前記アクセスポイントの周囲に存在する人の数を推定し、トラフィックの変動を予測することを特徴とする。 For example, the sensor acquires information for estimating the number of people, and the prediction unit estimates the number of people around the access point from the sensor information and predicts traffic fluctuations. It is characterized by that.
例えば、前記センサは、気象に関する情報を取得し、前記予測部は、前記センサの情報から前記アクセスポイントの周囲に存在する人の数を推定し、トラフィックの変動を予測することを特徴とする。 For example, the sensor acquires information related to weather, and the prediction unit estimates the number of people around the access point from the information of the sensor and predicts traffic fluctuation.
例えば、本ネットワーク管理システムは、データを一時的に保管するキャッシュサーバをさらに備え、
前記センサは、災害に関する情報を取得し、前記予測部は、前記センサの情報から前記ネットワーク内のトラフィックの増加又は前記ネットワークと外部との通信の遮断を予測し、前記調整実行部は、前記予測部の予測に基づき、前記ネットワークの外部にある外部サーバから前記キャッシュサーバへデータを移動させることを特徴とする。
For example, the network management system further includes a cache server for temporarily storing data,
The sensor acquires information related to a disaster, the prediction unit predicts an increase in traffic in the network or interruption of communication between the network and the outside from the information of the sensor, and the adjustment execution unit includes the prediction The data is moved from the external server outside the network to the cache server based on the prediction of the network.
本発明は、前記ネットワーク管理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムである。本発明の装置は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。 The present invention is a program for causing a computer to function as the network management system. The apparatus of the present invention can be realized by a computer and a program, and can be recorded on a recording medium or provided through a network.
本発明は、フラッシュクラウドに対応可能なネットワーク管理システム、ネットワーク管理方法、及びそのプログラムを提供することができる。 The present invention can provide a network management system, a network management method, and a program thereof that are compatible with a flash cloud.
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of the present invention, and the present invention is not limited to the following embodiments. In the present specification and drawings, the same reference numerals denote the same components.
(実施形態1)
図1は、本実施形態のネットワーク管理システム301を説明する図である。ネットワーク管理システム301は、ネットワーク10のトラフィックの経路及び流量を制御するネットワーク管理システムであって、
ネットワーク10に接続され、トラフィックに影響を及ぼす情報を収集する1以上のセンサ20と、
センサ20の情報に基づき、トラフィックの変動を予測する予測部12と、
予測部12の予測に基づき、ユーザがアクセスするアクセスポイント30のチャネル数又は位置を変化させる調整実行部13と、
を備えることを特徴とする。
なお、管理サーバ11が予測部12と調整実行部13を有するものとしている。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating a
One or
A
Based on the prediction of the
It is characterized by providing.
Note that the
特に、ネットワーク管理システム301のセンサ20は、人の数を推定するための情報を取得し、予測部12は、センサ20の情報からアクセスポイント30の周囲に存在する人の数を推定し、トラフィックの変動を予測することを特徴とする。
In particular, the
ネットワーク管理システム301は、図1のように、人数に関する情報を観測できるセンサ20が接続されているとする。センサ20−1は、例えばカメラである。カメラで撮影した画像は、顔認識などの画像解析技術によって人数推定に利用できる。センサ20−2やセンサ20−3は、例えば、CO2ガスセンサや湿度計である。CO2ガスセンサと湿度計から、人数を推定する技術が開発されている(例えば、非特許文献2を参照。)。これらのセンサ20からアクセスポイント30にアクセスするユーザの数を知ることができれば、それに合わせてトラフィックも変化すると予測できる。
As shown in FIG. 1, the
図2は、ネットワーク管理システム301のシーケンス図である。例えば、管理サーバ11は、センサ20からの情報で、アクセスポイント30の周囲(アクセスポイントにアクセス可能な範囲)の人数が所定数を超えた場合、所定時間後にはアクセスポイントにアクセスするユーザが増加すると判断する。所定時間は、あらかじめ決めた時間でもよいし、人数の増加率に基づいて長短してもよい。管理サーバ11は、ユーザの増加に伴うトラフィック増を予想すると、ユーザ1人あたりに割り当てる無線チャネルを削減する、あるいはアクセスポイント30に割り当てる通信容量を増加するなどの制御を行い、収容ユーザ数を向上する。一方、ユーザの減少を検知した場合、トラフィック減が予想されるので、上記と逆の動作を行う。
FIG. 2 is a sequence diagram of the
また、管理サーバ11は、センサ20から人の分布や移動を取得できれば、アクチュエータを用いてアクセスポイント30の位置を人の分布や移動に応じて動かしてもよい。アクチュエータは、精度を向上するためにセンサに対して用いてもよい。
Moreover, if the
図3は、管理サーバ11を説明する機能ブロック図である。図4は、管理サーバ11が人の移動に基づいて行うトラフィック制御についてのフローチャートである。画像解析部14やガス・湿度解析部15でセンサ情報を受信し、解析する(ステップS11)。人数推定・トラフィック予測部12は、センサ情報からユーザ数の増減を予測する(ステップS12)。チャネル最適化部16は、予測されたユーザ数の増減に基づいてユーザ1人当たりの割り当てチャネルを増減する(ステップS13、S14)。最後にチャネル割り当て実行部13が無線アクセスポイント30にメッセージを送り、割り当てを変更する(ステップS15)。
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating the
(実施形態2)
図5は、本実施形態のネットワーク管理システム302を説明する図である。ネットワーク管理システム302は、図1のネットワーク管理システム301とセンサの種類が異なる。
(Embodiment 2)
FIG. 5 is a diagram illustrating the
特に、ネットワーク管理システム302のセンサ20は、気象に関する情報を取得し、予測部12は、センサ20の情報からアクセスポイント30の周囲に存在する人の数を推定し、トラフィックの変動を予測することを特徴とする。
In particular, the
ネットワーク管理システム302は、図5のように、気象レーダー(センサ20−4、20−5)が接続されており、局所的な気象変動を予測できるとする(例えば、非特許文献3を参照。)。これらのセンサ20により降雨が予想されるときには室内人口が増加するため、トラフィック発生場所の移動及びトラフィックの変化を予測できる。
As shown in FIG. 5, the
図6は、ネットワーク管理システム302のシーケンス図である。例えば、管理サーバ11は、センサ20からの情報で、アクセスポイント30−2の周囲(アクセスポイントにアクセス可能な範囲)に一定時間後に降雨の予報を得た場合、降雨開始後には室内のアクセスポイント30−1にアクセスするユーザが増加すると判断する。一定時間は、気象レーダの降雨予想時間でよい。管理サーバ11は、降雨に伴うトラフィック変化を予想すると、それぞれのアクセスポイントに割り当てる帯域を変化させる、具体的には、管理サーバ11は、ルータ35に対してアクセスポイント30−2に割り当てた帯域を減少し、アクセスポイント30−1に割り当てた帯域を増加する制御を行い、アクセスポイント30−1の収容ユーザ数を向上する。一方、降雨終了を検知した場合、上記と逆の動作を行う。
ネットワーク管理システム302は、天候に応じたトラフィック発生源の移動に合わせて、ネットワーク帯域を予約制御することで、ユーザの体感品質を向上できる。
FIG. 6 is a sequence diagram of the
The
図7は、管理サーバ11を説明する機能ブロック図である。図8は、管理サーバ11が天候に基づいて行うトラフィック制御についてのフローチャートである。
天候予測部17でセンサ情報を受信し、天候を予測する(ステップS21)。人数推定・トラフィック予測部12は、予測した天候からアクセスポイント30に対するアクセス数の増減を予測する(ステップS22)。チャネル最適化部16は、アクセス数の増減に基づいて各アクセスポイント30の帯域を増減する(ステップS23、S24)。最後にチャネル割り当て実行部13から各アクセスポイント30にメッセージを送り、帯域割り当てを変更する(ステップS25)。
FIG. 7 is a functional block diagram illustrating the
The
(実施形態3)
図9は、本実施形態のネットワーク管理システム303を説明する図である。ネットワーク管理システム303は、図1のネットワーク管理システム301とセンサの種類が異なる。
(Embodiment 3)
FIG. 9 is a diagram illustrating the
特に、ネットワーク管理システム303は、データを一時的に保管するキャッシュサーバ36をさらに備え、
センサ20は、災害に関する情報を取得し、予測部12は、センサ20の情報からネットワーク10内のトラフィックの増加又はネットワーク10と外部との通信の遮断を予測し、調整実行部13は、予測部12の予測に基づき、ネットワーク10の外部にある外部サーバ39からキャッシュサーバ36へデータを移動させることを特徴とする。
In particular, the
The
ネットワーク管理システム303は、図9のように、地震計や雨量計など災害に関するセンサ20が接続されている。センサ20−6は、例えば地震計である。センサ20−7は、例えば雨量計である。地震や集中豪雨等大きな災害が発生すると、ユーザの通信要求が急増し、トラフィックが増加する。また、ネットワーク10と外部との経路が失われることもある。これらのセンサ20により、災害発生と判断でき、ネットワーク10内のトラフィック増加や外部との通信が途絶することを予測できる。
As shown in FIG. 9, the
図10は、ネットワーク管理システム303のシーケンス図である。例えば、管理サーバ11は、センサ20からの情報でアクセスポイント30の周囲で災害発生を検知した場合、ネットワーク10内のトラフィック増加や外部との通信が途絶することを予測する。そして、管理サーバ11は、災害発生検知直後(トラフィックが増加したり経路が失われる前)に、必要とされるサーバ機能を外部サーバ39へ要求し、ネットワーク10内のキャッシュサーバ36へ移動させる。サーバ機能の移動により外部との通信が不要となる。具体的には、管理サーバ11は、災害発生検知に基づいてキャッシュサーバ36に機能移動を指示する。キャッシュサーバ36は外部サーバ39に必要データを要求し、ダウンロードする。
FIG. 10 is a sequence diagram of the
また、管理サーバ11は、災害発生検知後、ユーザ1人あたりに割り当てる無線チャネルを削減する。これにより災害時にネットワーク10のトラフィック増加を抑えることができる。一方、災害発生時から一定期間経過後、あるいはネットワーク管理者の指示により、外部サーバ39へサーバ機能を戻し、無線チャネルのユーザ1人あたりに割り当て量を元に戻す。
Moreover, the
図11は、管理サーバ11を説明する機能ブロック図である。図12は、管理サーバ11が災害発生に基づいて行うトラフィック制御についてのフローチャートである。
震度解析部18や雨量解析部19でセンサ情報を受信し、災害発生を判断する(ステップS31)。人数推定・トラフィック予測部12は、災害発生の判断に基づき、ネットワーク外部との通信途絶やトラフィック量の増加を予測する(ステップS32)。例えば、人数推定・トラフィック予測部12は、所定値以上の震度や雨量を観測した場合に通信途絶やトラフィック量の増加が発生すると予測する。あるいは、人数推定・トラフィック予測部12は、震度や雨量に比例したトラフィック量の増加を予測してもよい。チャネル最適化部16は、震度や雨量が所定値未満であればユーザ1人あたりに割り当てる無線チャネルを現在の量に維持する(ステップS33)。一方、チャネル最適化部16は、震度や雨量が所定値以上であれば、キャッシュサーバ36にサーバ機能移動指示をし(ステップS34)、ユーザ1人あたりに割り当てる無線チャネルを現在の量から減少する(ステップS35)。最後にチャネル割り当て実行部13からアクセスポイント30にメッセージを送り、割り当てを変更する(ステップS36)。
FIG. 11 is a functional block diagram illustrating the
The seismic
(他の実施形態)
以上にいくつかの具体例を挙げたが、本発明はセンサや予測方法はこれらの例に限定されるわけではない。
(Other embodiments)
Although some specific examples have been given above, the present invention is not limited to these examples in terms of sensors and prediction methods.
(発明のポイント)
トラフィック以外の各種センサ情報に基づいてトラフィック変化を事前に予想することで、トラフィックが実際に変化し始める前にネットワークを制御する。
(Point of invention)
By predicting changes in traffic in advance based on various sensor information other than traffic, the network is controlled before the traffic actually starts to change.
(効果)
トラフィックが実際に変化し始める前に変化を予測し、ネットワークを制御することで、通信品質に何らかの影響が出てしまうリスクを避けられる。また、計画的ではなく突発的に発生する変化にも対応できる。
(effect)
By predicting the change before the traffic actually starts to change and controlling the network, the risk of some influence on the communication quality can be avoided. In addition, it is possible to cope with sudden changes that are not planned.
10:ネットワーク
11:管理サーバ
12:予測部(人数推定・トラフィック予測部)
13:調整実行部(チャネル割当実行部)
14:画像解析部
15:ガス・湿度解析部
16:チャネル最適化部
17:天候予測部
18:震度解析部
19:雨量解析部
20、20−1〜7:センサ
30、30−1、30−2:アクセスポイント
35:ルータ
36:キャッシュサーバ
39:外部サーバ
301〜303:ネットワーク管理システム
10: Network 11: Management server 12: Prediction unit (number estimation / traffic prediction unit)
13: Adjustment execution unit (channel allocation execution unit)
14: Image analysis unit 15: Gas / humidity analysis unit 16: Channel optimization unit 17: Weather prediction unit 18: Seismic intensity analysis unit 19:
Claims (3)
災害に関する情報を取得する1以上のセンサの情報に基づき、前記ネットワーク内のトラフィックの増加又は前記ネットワークと外部との通信の遮断を予測する予測部と、
前記予測部の予測に基づき、前記ネットワークの外部にある外部サーバから前記ネットワークの内部にあるキャッシュサーバへデータを移動させるとともに、ユーザがアクセスするアクセスポイントのチャネル数を減少させる調整実行部と、
を備えることを特徴とするネットワーク管理サーバ。 A network management server that controls the route and flow rate of network traffic,
Based on the one or more sensor information to obtain information about the disaster, a prediction unit that predicts the interruption of communication with the increase or the network and external traffic within the network,
An adjustment execution unit that moves data from an external server outside the network to a cache server inside the network , based on the prediction of the prediction unit, and reduces the number of channels of access points that the user accesses;
A network management server comprising:
予測部が、災害に関する情報を取得する1以上のセンサの情報に基づき、前記ネットワーク内のトラフィックの増加又は前記ネットワークと外部との通信の遮断を予測する予測ステップと、
調整実行部が、前記予測ステップでの予測に基づき、前記ネットワークの外部にある外部サーバから前記ネットワークの内部にあるキャッシュサーバへデータを移動させるとともに、ユーザがアクセスするアクセスポイントのチャネル数を減少させる調整実行ステップと、
を実行することを特徴とするネットワーク管理方法。 A network management method in a network management server that controls the route and flow rate of network traffic,
A prediction step prediction unit, based on one or more sensor information to obtain information about the disaster, to predict the interruption of communication with the increase or the network and external traffic within the network,
The adjustment execution unit moves data from an external server outside the network to a cache server inside the network based on the prediction in the prediction step, and reduces the number of access point channels accessed by the user. An adjustment execution step;
The network management method characterized by performing .
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