JPH1185604A - Contents arrangement changing method and system and storage medium storing contents arrangement change program - Google Patents

Contents arrangement changing method and system and storage medium storing contents arrangement change program

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JPH1185604A
JPH1185604A JP9249020A JP24902097A JPH1185604A JP H1185604 A JPH1185604 A JP H1185604A JP 9249020 A JP9249020 A JP 9249020A JP 24902097 A JP24902097 A JP 24902097A JP H1185604 A JPH1185604 A JP H1185604A
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JP
Japan
Prior art keywords
access
content
load
media server
service
Prior art date
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Application number
JP9249020A
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Japanese (ja)
Inventor
健 ▲高▼倉
Takeshi Takakura
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and a system for changing contents arrangement and a storage medium storing contents arrangement change program with which the arrangement of contents can be dynamically changed before exceeding a critical value processible for a media server by predicting the load change of the media server to fluctuate in real time in accordance with the change of access from contents display terminal equipment. SOLUTION: Concerning contents stored at the media server, location information, sharpness information and information of access from terminal equipment are collected (S1), and when requests are generated from a lot of terminal equipment to the contents of the specified media server, the contents as the factor of access load are specified (S2). Then, the condition of access from the terminal equipment to the specified contents is analyzed (S3) and time exceeding the critical value of access load processible for the media server is predicted (S4). Before the access load of the media server reaches the critical value, the copy of contents is prepared or the location is rearranged by the relevant and other contents (S5).

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、コンテンツ配置変
更方法及びシステム及びコンテンツ配置変更プログラム
を格納した記憶媒体に係り、特に、映像・音声に代表さ
れる連続メディアコンテンツを、要求の都度リアルタイ
ムに提供するメディアサーバで、特定のメディアサーバ
に負荷が偏らないようなコンテンツ配置変更を行う、マ
ルチメディアサービスシステムにおけるコンテンツ配置
変更方法及びシステム及びコンテンツ配置変更プログラ
ムを格納した記憶媒体に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and system for changing the arrangement of contents and a storage medium storing a program for changing the arrangement of contents, and more particularly to providing continuous media contents represented by video and audio in real time each time a request is made. The present invention relates to a content arrangement change method and system in a multimedia service system for performing a content arrangement change such that a load is not biased to a specific media server, and a storage medium storing a content arrangement change program.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来のコンテンツ配置変更装置で実現さ
れている技術では、配置変更実施の契機として、統計情
報の収集結果から得られるアクセス頻度や呼損率を利用
している。また、アクセス頻度情報をジャンル・価格・
人気度からアクセス発生間隔を推定し、コンテンツ配置
設計に利用する方法がある。
2. Description of the Related Art In a technology realized by a conventional content arrangement changing apparatus, an access frequency and a call blocking rate obtained from a result of collecting statistical information are used as a trigger for executing an arrangement change. In addition, access frequency information is categorized by genre, price,
There is a method of estimating an access occurrence interval from the popularity and using it for content layout design.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
統計情報の収集結果から得られるアクセス頻度や、呼損
率を利用してコンテンツ配置変更を行う方法では、過去
の履歴を得て初めて適切なコンテンツ配置が得られるの
で、実時間で変化するメディアサーバの負荷の変化に即
時に対応することは困難である。
However, in the method of changing the content arrangement using the access frequency and the call blocking rate obtained from the result of collecting the statistical information, an appropriate content arrangement cannot be obtained until a past history is obtained. Therefore, it is difficult to immediately respond to a change in the load of the media server that changes in real time.

【0004】また、アクセス頻度をジャンル・価格・人
気度からアクセス発生間隔を推定して、コンテンツ配置
設計に利用する方法は、アクセス頻度は高いがサービス
時間が短いコンテンツや、アクセス頻度は低いがサービ
ス時間が長いコンテンツに対し、配置変更として複製作
成あるいは所在の再配置を実施する判断に信憑性を欠く
という問題がある。
Further, a method of estimating an access occurrence interval from a genre, a price and a popularity based on the access frequency and using the estimated access interval for the content layout design is as follows. There is a problem in that it is not credible to determine whether to make a copy or rearrange the location as a layout change for a content having a long time.

【0005】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、コンテンツ表示端末装置からのアクセスの変化に伴
い、実時間で変動するメディアサーバの負荷変化を予測
し、メディアサーバが処理できる限界値を越える前に動
的にコンテンツ配置変更を行う必要があり、特に、サー
ビス種別によって異なるアクセスパターンを予測に反映
することが可能なコンテンツ配置変更方法及びシステム
及びコンテンツ配置変更プログラムを格納した記憶媒体
を提供することを目的とする。
[0005] The present invention has been made in view of the above points, and predicts a load change of a media server which fluctuates in real time in accordance with a change in access from a content display terminal device, and sets a limit value at which the media server can process. Before and after, it is necessary to dynamically change the content arrangement. In particular, a content arrangement change method and system capable of reflecting an access pattern that differs depending on the service type in the prediction, and a storage medium storing the content arrangement change program. The purpose is to provide.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】図1は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明のコンテンツ配置変更
方法は、映像・音声に代表される連続メディアコンテン
ツを、要求の都度リアルタイムに提供するメディアサー
バで、特定のメディアサーバに負荷が偏らないようなコ
ンテンツ配置変更を行う方法であり、同一のメディアサ
ーバのコンテンツに多数の端末装置から要求が発生した
場合に、メディアサーバに発生する負荷を分散すること
を目的として異なるメディアサーバにコンテンツを複
製、あるいは、所在の再配置を実施する際に、局所通信
網あるいは、広域通信網と接続される各々のメディアサ
ーバが格納するコンテンツについて、所在情報、鮮度情
報及び端末装置からのアクセス情報を収集し(ステップ
1)、特定のメディアサーバのコンテンツに多数の端末
装置から要求が発生した場合に、アクセス負荷の原因と
なるコンテンツを特定し(ステップ2)、特定されたコ
ンテンツへの端末装置からのアクセス状況を解析し(ス
テップ3)、メディアサーバが処理できるアクセス負荷
の限界値を越える時間を予測し(ステップ4)、メディ
アサーバのアクセス負荷が限界値に達する前に、コンテ
ンツの複製の作成または、該コンテンツとその他のコン
テンツとで所在の再配置を行う(ステップ5)。
FIG. 1 is a diagram for explaining the principle of the present invention. The content arrangement change method of the present invention is a method of performing a content arrangement change such that a load is not biased to a specific media server in a media server that provides continuous media content represented by video and audio in real time each time a request is made. Yes, if multiple terminal devices request content on the same media server, copy the content to a different media server or relocate the location to distribute the load on the media server At this time, location information, freshness information, and access information from a terminal device are collected for the content stored by each media server connected to the local communication network or the wide area communication network (step 1), and a specific media server is collected. Access request when a large number of terminal devices request The content causing the cause is specified (step 2), the access status of the specified content from the terminal device is analyzed (step 3), and the time exceeding the limit value of the access load that can be processed by the media server is predicted (step 2). 4) Before the access load of the media server reaches the limit value, a copy of the content is created or the location is relocated between the content and other content (step 5).

【0007】また、本発明は、アクセス情報を収集する
際に(ステップ1)、メディアサーバ群から、ログ情報
を受け取り、該ログ情報からアクセス発生時刻、サービ
ス継続時間及びアクセス要求元の端末装置の所在に関す
る情報を抽出する。また、本発明は、アクセス負荷の原
因となるコンテンツを特定する際に(ステップ2)、所
定の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセス
負荷の原因とする。
According to the present invention, when collecting access information (step 1), log information is received from the media server group, and the access occurrence time, the service continuation time and the access request source terminal device are obtained from the log information. Extract information about whereabouts. Further, the present invention uses a predetermined criterion when specifying the content causing the access load (step 2), and determines that the access load is caused when the content exceeds the criterion.

【0008】また、本発明は、アクセス負荷の限界値を
越える時間を予測する際に(ステップ4)、過去のアク
セス履歴からコンテンツ毎及びサービス種別毎にアクセ
ス頻度モデルとサービス継続時間モデルを構成し、該ア
クセス頻度モデルとサービス継続時間モデル及びログ情
報を評価する。また、上記におけるコンテンツ毎のアク
セス頻度モデルは、アクセス発生時間に基づいてアクセ
ス発生間隔を集計し、サービス種別毎のアクセス継続モ
デルは、該サービス種別に属する全コンテンツのアクセ
ス発生間隔の平均をとった値とし、コンテンツ毎のサー
ビス継続時間モデルは、コンテンツの全表示時間に対
し、時間割合でどれだけ継続してサービスを表示したの
かの分布を用い、サービス種別毎のサービス継続時間モ
デルは、該サービス種別に属する全コンテンツについて
サービス継続時間モデルにアクセス数を乗じた値を合算
し、総アクセス数で割って得られた分布を用いる。
Further, according to the present invention, when predicting the time exceeding the access load limit value (step 4), an access frequency model and a service duration model are constructed for each content and each service type from the past access history. Then, the access frequency model, the service duration model, and the log information are evaluated. Further, the access frequency model for each content described above totals the access occurrence intervals based on the access occurrence time, and the access continuation model for each service type averages the access occurrence intervals of all contents belonging to the service type. The service duration model for each content uses the distribution of how long the service has been displayed at a time rate with respect to the total display time of the content. The service duration model for each service type is For all contents belonging to the type, values obtained by multiplying the service duration model by the number of accesses are added, and the distribution obtained by dividing by the total number of accesses is used.

【0009】また、アクセス負荷の限界値を越える時間
を予測する際に(ステップ4)、現在発生しているアク
セスについては、サービス継続時間モデルから、引き続
きサービスを継続するアクセス時間を推定し、新しく発
生するアクセスについては、アクセス頻度モデルに従っ
たアクセス発生を仮定して、サービス継続時間モデルか
らアクセス時間を推定し、これらを総合して負荷を予測
する。
When estimating the time exceeding the limit value of the access load (step 4), for the currently occurring access, the access time for continuing the service is estimated from the service continuation time model, and the access time is newly calculated. Regarding the access that occurs, the access time is estimated from the service duration model, assuming that the access occurs according to the access frequency model, and the load is predicted by integrating them.

【0010】また、本発明は、新規コンテンツまたは、
アクセス数が十分でないコンテンツに対しては、該コン
テンツのログ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセ
ス頻度モデルに重みを付与する。また、本発明は、ログ
情報とアクセス頻度モデル及びサービス継続時間モデル
を評価して、評価に基づいてコンテンツ配置変更を、メ
ディアサーバ群の操作対象となるメディアサーバに対し
て発行する。
[0010] The present invention also relates to a novel content or
For content whose access number is not sufficient, a weight is assigned to the access frequency model based on freshness information included in log information of the content. In addition, the present invention evaluates log information, an access frequency model, and a service duration model, and issues a content arrangement change to a media server to be operated by a media server group based on the evaluation.

【0011】図2は、本発明の原理構成図である。本発
明のコンテンツ配置変更システムは、映像や音声に代表
される連続メディアを伴うコンテンツを、要求に応じて
配送する複数のメディアサーバ200と、該メディアサ
ーバ200にアクセスしてコンテンツを表示する複数の
端末装置300と、該メディアサーバ200と該端末装
置300間でコンテンツを実時間転送する局所通信網か
ら構成されるマルチメディアサービスシステムまたは、
複数のマルチメディアサービスシステムがコンテンツを
実時間転送する広域通信網を介して接続されたシステム
であって、局所通信網または、広域通信網と接続される
各々のメディアサーバ200の格納するコンテンツにつ
いての所在情報、鮮度情報及び端末装置からのアクセス
情報を収集するアクセス情報収集手段110と、特定の
メディアサーバ200のコンテンツに多数の端末装置か
ら要求が発生した場合に、アクセス負荷の原因となるコ
ンテンツを特定する負荷原因コンテンツ特定手段120
と、負荷原因コンテンツ特定手段120により特定され
たコンテンツへの端末装置からのアクセス情報を解析す
るアクセス情報解析手段130と、メディアサーバ20
0が処理できるアクセス負荷の限界値を越える時間を予
測する限界値予測手段140と、メディアサーバ200
のアクセス負荷が限界値に達する前に、該当コンテンツ
の複製の作成または、該当コンテンツとその他のコンテ
ンツとで所在の再配置を行う複製・再配置手段150と
を有するコンテンツ配置変更装置100を有する。
FIG. 2 is a diagram showing the principle of the present invention. The content arrangement change system according to the present invention includes a plurality of media servers 200 that deliver contents accompanied by continuous media represented by video and audio upon request, and a plurality of media servers 200 that access the media servers 200 and display the contents. A multimedia service system comprising a terminal device 300 and a local communication network for transferring content between the media server 200 and the terminal device 300 in real time, or
A system in which a plurality of multimedia service systems are connected via a wide area communication network that transfers contents in real time, wherein a content stored in a local communication network or a media server 200 connected to the wide area communication network is stored. An access information collection unit 110 for collecting location information, freshness information, and access information from terminal devices; and a content that causes an access load when a large number of terminal devices request a content of a specific media server 200. Load cause content specifying means 120 to specify
Access information analyzing means 130 for analyzing access information from the terminal device to the content specified by the load cause content specifying means 120;
A limit value predicting unit 140 for predicting a time when the access load exceeds a limit value of the access load which can be processed by the media server 200;
Before the access load of the content reaches the limit value, the content arrangement changing apparatus 100 includes a copy / relocation unit 150 for creating a copy of the content or relocating the location between the content and another content.

【0012】また、上記のアクセス情報収集手段110
は、メディアサーバ群からログ情報を受け取り、該ログ
情報からアクセス発生時刻、サービス継続時間、及びア
クセス要求元の端末装置の所在に関する情報を抽出す
る。上記の負荷原因コンテンツ特定手段120は、所定
の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセス負
荷の原因とする。
The above-mentioned access information collecting means 110
Receives log information from a group of media servers and extracts from the log information information regarding the access occurrence time, the service continuation time, and the location of the terminal device requesting access. The load cause content specifying means 120 uses a predetermined criterion, and determines that the access load is a cause when the criterion is exceeded.

【0013】上記の限界値予測手段140は、過去のア
クセス履歴からコンテンツ毎及びサービス種別毎にアク
セス頻度モデルとサービス継続時間モデルを構成し、該
アクセス頻度モデルとサービス継続時間モデル及びログ
情報を評価する評価手段を含む。また、上記のコンテン
ツ毎の前記アクセス頻度モデルは、アクセス発生時間に
基づいてアクセス発生間隔を集計し、サービス種別毎の
アクセス継続モデルは、該サービス種別に属する全コン
テンツのアクセス発生間隔の平均をとった値とし、コン
テンツ毎のサービス継続時間モデルは、コンテンツの全
表示時間に対し、時間割合でどれだけ継続してサービス
を表示したのかの分布を用い、サービス種別毎のサービ
ス継続時間モデルは、サービス種別に属する全コンテン
ツについてサービス継続時間モデルにアクセス数を乗じ
た値を合算し、総アクセス数で割って得られた分布を用
いる。
The limit value predicting means 140 constructs an access frequency model and a service duration model for each content and each service type from the past access history, and evaluates the access frequency model, the service duration model, and the log information. Evaluation means. In addition, the access frequency model for each of the contents tabulates the access occurrence intervals based on the access occurrence time, and the access continuation model for each service type calculates the average of the access occurrence intervals of all the contents belonging to the service type. The service duration model for each content uses the distribution of how long the service has been displayed at a percentage of the total display time of the content. The service duration model for each service type is For all contents belonging to the type, values obtained by multiplying the service duration model by the number of accesses are added, and the distribution obtained by dividing by the total number of accesses is used.

【0014】また、上記の限界値予測手段140は、現
在発生しているアクセスについては、サービス継続時間
モデルから、引き続きサービスを継続するアクセス時間
を推定し、新しく発生するアクセスについては、アクセ
ス頻度モデルに従ったアクセス発生を仮定して、サービ
ス継続時間モデルからアクセス時間を推定し、これらを
総合して負荷を予測する手段を含む。
The above-mentioned limit value predicting means 140 estimates the access time for continuing the service from the service continuation time model for the currently occurring access, and calculates the access frequency model for the newly occurring access. Means for estimating the access time from the service duration model assuming the occurrence of access according to the above, and predicting the load by integrating them.

【0015】また、本発明は、新規コンテンツまたは、
アクセス数が十分でないコンテンツに対しては、該コン
テンツのログ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセ
ス頻度モデルに重みを付与する手段を含む。上記の複製
・再配置手段150は、ログ情報とアクセス頻度モデル
及びサービス継続時間モデルを評価して、評価に基づい
てコンテンツ配置変更を、メディアサーバ群の操作対象
となるメディアサーバに対して発行する手段を含む。
[0015] The present invention also relates to a novel content or
For content whose access count is not sufficient, a means for weighting the access frequency model based on freshness information included in the log information of the content is included. The above-mentioned duplication / relocation means 150 evaluates the log information, the access frequency model, and the service duration model, and issues a content allocation change to the media server to be operated by the media server group based on the evaluation. Including means.

【0016】本発明のコンテンツ配置変更プログラムを
格納した記憶媒体は、映像や音声に代表される連続メデ
ィアを伴うコンテンツを、端末装置からの要求に応じて
実時間転送する複数のメディアサーバにおいて、特定の
メディアサーバに負荷が偏らないようなコンテンツ配置
変更を行うものであって、各々のメディアサーバの格納
するコンテンツについての所在情報、鮮度情報及び端末
装置からのアクセス情報を局所通信網または、広域通信
網を介して収集するアクセス情報収集プロセスと、特定
のメディアサーバのコンテンツに多数の端末装置から要
求が発生した場合に、アクセス負荷の原因となるコンテ
ンツを特定する負荷原因コンテンツ特定プロセスと、負
荷原因コンテンツ特定プロセスにより特定されたコンテ
ンツへの端末装置からのアクセス情報を解析するアクセ
ス情報解析プロセスと、メディアサーバが処理できるア
クセス負荷の限界値を越える時間を予測する限界値予測
プロセスと、メディアサーバのアクセス負荷が限界値に
達する前に、該当コンテンツの複製の作成または、該当
コンテンツとその他のコンテンツとで所在の再配置を行
う複製・再配置プロセスとを有する。
The storage medium storing the content arrangement change program according to the present invention can be used in a plurality of media servers which transfer real-time contents including continuous media such as video and audio in response to a request from a terminal device. The content arrangement is changed so that the load is not biased to the media server of the present invention, and the location information, freshness information, and access information from the terminal device of the content stored in each media server are transmitted to the local communication network or the wide area communication. An access information collection process for collecting contents via a network, a load cause content specifying process for specifying contents that cause an access load when a large number of terminals request contents of a specific media server, and a load cause Terminal device for the content specified by the content specifying process An access information analysis process for analyzing the access information of the media server, a limit value prediction process for predicting a time exceeding a limit value of an access load that can be processed by the media server, and a corresponding content before the access load of the media server reaches the limit value. And a copy / relocation process for relocating the location between the content and other content.

【0017】また、上記のアクセス情報収集プロセス
は、メディアサーバ群からログ情報を受け取り、該ログ
情報からアクセス発生時刻、サービス継続時間、及びア
クセス要求元の端末装置の所在に関する情報を抽出す
る。また、上記の負荷原因コンテンツ特定プロセスは、
所定の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセ
ス負荷の原因とする。
The access information collecting process receives log information from the media server group, and extracts information on the access occurrence time, the service continuation time, and the location of the access requesting terminal device from the log information. In addition, the load cause content identification process described above includes:
Using a predetermined criterion, if the criterion is exceeded, the access load is caused.

【0018】また、上記の限界値予測プロセスは、現在
発生しているアクセスについては、サービス継続時間モ
デルから、引き続きサービスを継続するアクセス時間を
推定し、新しく発生するアクセスについては、アクセス
頻度モデルに従ったアクセス発生を仮定して、サービス
継続時間モデルからアクセス時間を推定し、これらを総
合して負荷を予測するプロセスを含む。
The above-described limit value prediction process estimates the access time for continuing the service from the service continuation time model for the currently occurring access and the access frequency model for the newly occurring access. Assuming the occurrence of the access, a process of estimating the access time from the service duration model and integrating them to predict the load is included.

【0019】また、新規コンテンツまたは、アクセス数
が十分でないコンテンツに対しては、該コンテンツのロ
グ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセス頻度モデ
ルに重みを付与するプロセスを有する。また、上記の複
製・再配置プロセスは、ログ情報とアクセス頻度モデル
及びサービス継続時間モデルを評価して、評価に基づい
てコンテンツ配置変更を、メディアサーバ群の操作対象
となるメディアサーバに対して発行するプロセスを含
む。
In addition, a process is provided for assigning weights to the access frequency model based on the freshness information included in the log information of the new content or the content of which the number of accesses is insufficient. In addition, the above-mentioned duplication / relocation process evaluates log information, an access frequency model, and a service duration model, and issues a content arrangement change to a media server to be operated by a media server group based on the evaluation. Process.

【0020】上記のように、本発明では、過去のアクセ
ス履歴から、コンテンツ毎及びサービス種別毎に、アク
セス頻度モデルのみならず、サービス継続時間モデルも
構築し、できるだけ実状に合ったメディアサーバのアク
セス負荷を予測し、これが限界値に達する前にコンテン
ツ配置変更プロセスを起動することで、メディアサーバ
の性能を越えたアクセスによる呼損及び性能劣化を削減
する。
As described above, according to the present invention, not only an access frequency model but also a service duration model is constructed for each content and each service type from the past access history, and the media server access that matches the actual situation as much as possible is achieved. By predicting the load and initiating the content placement change process before it reaches the limit, call loss and performance degradation due to access beyond the performance of the media server is reduced.

【0021】また、本発明では、各々のメディアサーバ
が格納するコンテンツについて、アクセス発生時刻、サ
ービス継続時間、並びに、アクセス要求元の端末装置の
所在に関する情報を収集する。新規コンテンツやアクセ
ス数が十分でないコンテンツに対しては、アクセス頻度
モデルやサービス継続時間モデルの信頼度を確保するた
めに、サービス種別毎のモデルを用いる。特に、新規コ
ンテンツについては、高いアクセス頻度が見込まれるこ
とが多いので、コンテンツの鮮度情報に基づいてアクセ
ス頻度モデルに重みを付ける。
Further, according to the present invention, for the content stored in each media server, information on the access occurrence time, the service continuation time, and the location of the access requesting terminal device are collected. For new content or content with insufficient access count, a model for each service type is used to ensure the reliability of the access frequency model and the service duration model. In particular, for new content, a high access frequency is often expected, so the access frequency model is weighted based on the freshness information of the content.

【0022】アクセス頻度モデルは、コンテンツ毎のア
クセス発生時刻に関するログ情報から構築する。アクセ
ス頻度は、特願平8−307853と同様に、時間帯毎
の情報として収集する。また、上述のコンテンツ毎のア
クセス頻度モデルは、アクセス発生時間に基づいてアク
セス発生間隔を集計し、サービス種別毎のアクセス継続
モデルは、当該サービス種別に属する全コンテンツのア
クセス発生間隔の平均をとった値とし、コンテンツ毎の
サービス継続時間モデルは、コンテンツの全表示時間に
対し、時間割合でどれだけ継続してサービスを表示した
のかの分布を用い、サービス種別毎のサービス継続時間
モデルは、当該サービス種別に属する全コンテンツにつ
いてサービス継続時間モデルにアクセス数を乗じた値を
合算し、総アクセス数で除して得られた分布を用いる。
The access frequency model is constructed from log information relating to the access occurrence time for each content. The access frequency is collected as information for each time zone, as in Japanese Patent Application No. 8-307853. The above-mentioned access frequency model for each content tabulates the access occurrence intervals based on the access occurrence time, and the access continuation model for each service type takes the average of the access occurrence intervals of all the contents belonging to the service type. The service duration model for each content uses the distribution of how long the service has been displayed at a time rate with respect to the total display time of the content. The service duration model for each service type is For all contents belonging to the type, the value obtained by multiplying the service duration model by the number of accesses is added, and the distribution obtained by dividing by the total number of accesses is used.

【0023】また、本発明において、メディアサーバの
負荷予測は、アクセス負荷の限界値を越える時間を予測
するものであり、現在発生しているアクセスについて
は、サービス継続時間モデルから引続きサービスを継続
するアクセス時間を推定し、新しく発生するアクセスに
ついては、アクセス頻度モデルに従ったアクセス発生を
仮定して、サービス継続時間モデルからアクセス時間を
推定し、これらを統合してメディアサーバの負荷評価値
の時間変化を算出する。
Further, in the present invention, the load prediction of the media server predicts the time exceeding the limit value of the access load. For the access that is currently occurring, the service is continued from the service duration model. The access time is estimated, and for newly occurring accesses, the access time is estimated from the service duration model, assuming that the access occurs according to the access frequency model, and these are integrated to obtain the time of the media server load evaluation value. Calculate the change.

【0024】さらに、本発明では、あるメディアサーバ
のアクセス負荷の限界超過を予測したタイミングを契機
として、コンテンツ配置変更プロセスを起動する。コン
テンツ配置変更プロセスが起動されると、コンテンツの
複製の作成やコンテンツ所在の再配置の実行が行われ
る。動作内容は、起動プロセス選択アルゴリズムを用い
て決めるものとする。
Further, according to the present invention, the content arrangement change process is started at a timing when it is predicted that the access load of a certain media server exceeds the limit. When the content arrangement change process is started, a copy of the content is created and the location of the content is rearranged. The content of the operation is determined by using an activation process selection algorithm.

【0025】このように、本発明では、メディアサーバ
のログ情報を解析し、コンテンツ毎に及びサービス種別
毎にアクセスモデルを構築する。このモデルを用いて各
々のメディアサーバについてアクセス負荷の変化を予想
し、メディアサーバの限界値を越える前に負荷の原因と
なるコンテンツの複製作成やコンテンツ所在の再配置を
行う。
As described above, in the present invention, log information of the media server is analyzed, and an access model is constructed for each content and each service type. Using this model, a change in the access load is predicted for each media server, and before the media server exceeds its limit value, the duplication of the content causing the load and the relocation of the content location are performed.

【0026】[0026]

【発明の実施の形態】図3は、本発明のコンテンツ配置
変更装置が接続されたサービスシステムの構成を示す。
同図に示すシステムは、コンテンツを要求に応じて配送
する複数のメディアサーバ1A−1,…1A−nと、コ
ンテンツ配置変更装置2A,2B,2C、コンテンツを
表示する複数の端末装置4A−1〜4A−n、4B−1
〜4B−n,4C−1〜4C−nと、メディアサーバ群
1と端末装置群4との間でコンテンツを実時間転送する
局所通信網3A,3B,3Cとで、各システムを構成す
る。例えば、メディアサーバ群1Aに対するコンテンツ
配置変更装置2Aが局所通信網3Aを介して接続されて
いる。複数のシステムA,B,Cが広域通信網10で接
続される場合には、同図のように、コンテンツ配置変更
装置2A,2B,2Cが各々の局所通信網3A,3B,
3Cに接続されていてもよいし、広域通信網に接続され
ていてもよい。
FIG. 3 shows the configuration of a service system to which a content arrangement changing device according to the present invention is connected.
The system shown in FIG. 1 includes a plurality of media servers 1A-1,... 1A-n for delivering contents in response to a request, a contents arrangement change device 2A, 2B, 2C, and a plurality of terminal devices 4A-1 for displaying contents. ~ 4A-n, 4B-1
4B-n, 4C-1 to 4C-n, and local communication networks 3A, 3B, 3C for transferring contents between the media server group 1 and the terminal device group 4 in real time. For example, a content arrangement change device 2A for the media server group 1A is connected via a local communication network 3A. When a plurality of systems A, B, and C are connected by the wide area communication network 10, as shown in the figure, the content arrangement change apparatuses 2A, 2B, and 2C are connected to the respective local communication networks 3A, 3B, and 3C.
It may be connected to 3C or to a wide area communication network.

【0027】図4は、本発明のコンテンツ配置変更装置
の構成を示す。同図に示すコンテンツ配置変更装置2
は、主制御部20とデータベース25から構成され、主
制御部20は、ログ情報解析部21、モデル化部22、
負荷予測部23、起動プロセス選択部24から構成され
る。コンテンツ配置変更装置2の主制御部20は、メデ
ィアサーバ群1からログ情報を受け取り、ログ情報解析
部21により必要情報を抽出し、データベース25に格
納する。この情報からモデル化部22は、アクセス頻度
モデルとサービス継続時間モデルを構成し、データベー
ス25に格納し、ログ情報とモデルを構成し、データベ
ース25に格納し、負荷予測部23は、ログ情報とモデ
ルを用いて評価し、起動プロセス選択部24のアルゴリ
ズムで導かれるコンテンツ配置変更命令をメディアサー
バ群1の操作対象となるメディアサーバに発行する。
FIG. 4 shows the configuration of the content arrangement changing device of the present invention. Content arrangement changing device 2 shown in FIG.
Is composed of a main control unit 20 and a database 25. The main control unit 20 includes a log information analysis unit 21, a modeling unit 22,
It comprises a load prediction unit 23 and a startup process selection unit 24. The main control unit 20 of the content arrangement change device 2 receives the log information from the media server group 1, extracts necessary information by the log information analysis unit 21, and stores it in the database 25. From this information, the modeling unit 22 constructs an access frequency model and a service duration model, stores them in the database 25, constructs log information and a model, and stores them in the database 25. It evaluates using the model, and issues a content arrangement change instruction guided by the algorithm of the activation process selection unit 24 to the media server that is the operation target of the media server group 1.

【0028】[0028]

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。以下の実施例を前述の図3及び図4に基づいて説明
する。まず、図3における端末装置4A,4B,4Cか
ら要求がメディアサーバ1A−1に集中している場合
に、コンテンツ配置変更装置2Aが、コンテンツをメデ
ィアサーバ1A−2に配置変更することを考える。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The following embodiment will be described with reference to FIGS. First, when requests from the terminal devices 4A, 4B, and 4C in FIG. 3 are concentrated on the media server 1A-1, the content relocation device 2A relocates the content to the media server 1A-2.

【0029】まず、コンテンツ配置変更装置2Aの主制
御部20Aが、メディアサーバ群1Aのメディアサーバ
1A−1,1A−2、…、1A−nからログ情報を受け
取り、当該ログ情報をログ解析部21Aに転送する。ロ
グ解析部21Aは、当該ログ情報から解析に必要となる
情報を抽出し、データベース25Aに格納する。モデル
化部22Aは、データベース25Aに格納された情報に
基づいて、アクセス頻度モデルとサービス継続時間モデ
ルを構成し、データベース25Aに格納する。
First, the main control unit 20A of the content arrangement changing device 2A receives log information from the media servers 1A-1, 1A-2,..., 1A-n of the media server group 1A, and analyzes the log information. Transfer to 21A. The log analysis unit 21A extracts information necessary for analysis from the log information and stores the information in the database 25A. The modeling unit 22A configures an access frequency model and a service duration model based on the information stored in the database 25A and stores the model in the database 25A.

【0030】負荷予測部23Aは、ログ情報とモデル化
部22Aで構成されたモデルを用いてメディアサーバ1
Aにかかる負荷を評価し、起動プロセス選択部24Aに
通知する。起動プロセス選択部24Aは、アルゴリズム
で導かれるコンテンツ配置変更命令を操作対象となるメ
ディアサーバ1A−2に発行する。
The load prediction unit 23A uses the log information and the model constituted by the modeling unit 22A to execute the media server 1
The load on A is evaluated and notified to the activation process selection unit 24A. The activation process selection unit 24A issues a content arrangement change instruction guided by an algorithm to the media server 1A-2 to be operated.

【0031】上記のコンテンツ配置変更装置2でログ情
報を解析した例を説明する。図5は、本発明の一実施例
のログ情報の解析例を示す。同一サービスシステム内の
メディアサーバ1から受け取ったログ情報から、コンテ
ンツ名をキーとして、格納先メディアサーバ名、サービ
ス種別、鮮度情報、アクセス要求元の端末装置、アクセ
ス発生時刻、サービス継続時間、そして、サービスの提
供状態の情報を得る。
An example in which log information is analyzed by the content arrangement changing device 2 will be described. FIG. 5 shows an example of analyzing log information according to an embodiment of the present invention. From the log information received from the media server 1 in the same service system, using the content name as a key, the storage destination media server name, service type, freshness information, access requesting terminal device, access occurrence time, service duration, and Obtain information on service provision status.

【0032】図6は、本発明の一実施例のアクセス発生
時間分布例とアクセス要求分布の例を示す。同図は、ア
クセス発生時刻とアクセス要求元の情報から得られるア
クセス発生モデルを示す。時間帯を例えば、1時間単位
で区切って、各々の時間帯のアクセス頻度を測定し、ア
クセス元の端末装置が属する通信網毎のアクセスの割合
である、アクセス要求分布を算出しておく。
FIG. 6 shows an example of an access occurrence time distribution and an example of an access request distribution according to an embodiment of the present invention. The figure shows an access occurrence model obtained from the access occurrence time and the information of the access request source. The time period is divided, for example, in one-hour units, the access frequency in each time period is measured, and the access request distribution, which is the ratio of access for each communication network to which the terminal device of the access source belongs, is calculated in advance.

【0033】サービス種別毎のアクセス発生モデルは、
該当サービス種別に属す全てのコンテンツについてのア
クセス発生モデルの和をとり、コンテンツ数で割ったも
の(アクセス発生間隔の平均)を用いる。コンテンツ毎
のサービス継続時間分布は、コンテンツ全体の表示時間
に対し、時間割合でどれだけ継続してサービスを表示し
たかを示す分布である。サービス種別毎のサービス継続
時間モデルは、該当サービス種別に属す全てのコンテン
ツについて、サービス継続時間モデルにアクセス数の重
みを付けた和をとったものである。
An access generation model for each service type is as follows:
The sum of the access occurrence models for all contents belonging to the service type is calculated, and the result is divided by the number of contents (average of access occurrence intervals). The service duration distribution for each content is a distribution indicating how long the service has been displayed at a time ratio with respect to the display time of the entire content. The service duration model for each service type is the sum of the service duration model and the number of accesses weighted for all contents belonging to the service type.

【0034】図7は、本発明の一実施例の2種類のサー
ビス継続時間分布の例を示す。同図は、サービス種別の
異なる2つのコンテンツに対するサービス継続時間モデ
ルを示している。同図に示す2つのモデルは、それぞれ
タイトル単位で課金を行い、キャンセル可能な時間を定
めたビデオオンデマンドサービス(図7(A))と、数
種のトピックの集合からなる無料のビデオショッピング
サービス(図7(B))のものである。
FIG. 7 shows an example of two types of service duration distributions according to an embodiment of the present invention. This figure shows a service duration model for two contents having different service types. The two models shown in the figure are charged for each title, and a video-on-demand service (FIG. 7 (A)) in which the cancellation time is determined, and a free video shopping service comprising a collection of several types of topics. (FIG. 7B).

【0035】負荷予測部23は、メディアサーバ単位で
アクセス負荷の予測を行う。メディアサーバ1では、ア
クセス負荷の限界値に対し、コンテンツ配置変更プロセ
スを起動する閾値アクセス負荷を予め定めておく。負荷
予測部23は、コンテンツ配置変更装置2のデータベー
ス25から、対象メディアサーバに格納されたコンテン
ツの情報を抽出する。コンテンツ単位の実時間アクセス
数の他に、総アクセス数、アクセス発生モデル、サービ
ス継続時間モデル、情報鮮度、サービス種別の情報から
予測を行う。アクセス発生モデルからアクセス発生率
を、サービス継続時間モデルかからアクセス継続率を求
めて、アクセス数の変化を予測する。図8は、本発明の
一実施例の負荷の予測に用いるコンテンツ情報の例であ
る。
The load prediction unit 23 predicts an access load for each media server. In the media server 1, a threshold access load for starting the content arrangement change process is determined in advance for the limit value of the access load. The load prediction unit 23 extracts information on the content stored in the target media server from the database 25 of the content arrangement change device 2. Prediction is performed based on information on the total number of accesses, the access occurrence model, the service duration model, the information freshness, and the service type, in addition to the number of real-time accesses in content units. The access occurrence rate is obtained from the access occurrence model and the access continuation rate is obtained from the service continuation time model, and the change in the number of accesses is predicted. FIG. 8 is an example of content information used for load estimation according to an embodiment of the present invention.

【0036】アクセス負荷は、時刻に対する関数で与え
られる。図9は、本発明の一実施例の負荷の予測例であ
る。十分なアクセス数が観測されたコンテンツでは、コ
ンテンツ単位のアクセス発生率とアクセス継続率を用い
る。新規コンテンツやアクセス数が少ないコンテンツで
は、アクセス負荷は、アクセス頻度モデルに従ったアク
セス発生を仮定して、サービス継続時間モデルからアク
セス時間を推定し、これらを総合して負荷を予測する。
つまり、サービス種別毎のアクセス発生率とアクセス継
続率に、コンテンツの鮮度情報を加味して算出される。
The access load is given by a function with respect to time. FIG. 9 is an example of load prediction according to one embodiment of the present invention. For contents for which a sufficient number of accesses has been observed, the access occurrence rate and access continuation rate for each content are used. In the case of new content or content with a small number of accesses, the access load is estimated based on a service duration model, assuming that access occurs according to an access frequency model, and the load is predicted by integrating them.
That is, it is calculated by adding the content freshness information to the access occurrence rate and access continuation rate for each service type.

【0037】以下に、アクセス負荷の算出方法を述べ
る。 ・現アクセス数とそれぞれのアクセス開始から経過時間
を測定する: ・現アクセスのサービス継続時間をアクセス継続率から
算出する: ・新規アクセスをアクセス発生率から推定する(平均ア
クセス発生時間にゆらぎを持たせたモデルを用いる): ・新規アクセスのサービス継続時間をアクセス継続率か
ら算出する: ・算出アクセスの和を取りコンテンツ単位のアクセス負
荷の関数を決定する: ・対象メディアサーバに含まれる全コンテンツの関数の
和から、メディアサーバ単位のアクセス負荷の関数を決
定する: ・メディアサーバのアクセス負荷関数が閾値を越えるの
を監視する:次に、起動プロセス選択部24がコンテン
ツ配置の変更プロセスを起動する時のアルゴリズムの例
を説明する。
The method of calculating the access load will be described below. -Measure the number of current accesses and the elapsed time from the start of each access:-Calculate the service duration of the current access from the access continuation rate:-Estimate new accesses from the access occurrence rate (with fluctuations in the average access occurrence time) Calculates the service continuation time of new access from the access continuation rate: Determines the sum of the calculated accesses and determines the access load function for each content: From the sum of the functions, determine the access load function for each media server: Monitor whether the access load function of the media server exceeds a threshold value: Next, the activation process selection unit 24 activates the content arrangement change process. An example of the algorithm at the time will be described.

【0038】図10は、本発明の一実施例のコンテンツ
配置変更の起動プロセス選択のフローチャートである。 ステップ101) 負荷予測部23により負荷予測結果
を取得する。 ステップ102) 負荷予測結果が所定の閾値を越えた
かを判定し、越えている場合にはステップ103に移行
し、越えていない場合にはステップ101に移行する。
FIG. 10 is a flowchart for selecting an activation process for changing the content arrangement according to one embodiment of the present invention. Step 101) The load prediction unit 23 acquires a load prediction result. Step 102) It is determined whether or not the load prediction result has exceeded a predetermined threshold. If it has, the process proceeds to step 103, and if not, the process proceeds to step 101.

【0039】ステップ103) 該当サーバに格納され
ているコンテンツの負荷を評価する。 ステップ104) 原因コンテンツが特定された場合に
はステップ105に移行し、特定されない場合にはステ
ップ109に移行する。 ステップ105) 原因コンテンツの個々について以下
の判断を行う。
Step 103) The load of the content stored in the server is evaluated. Step 104) If the cause content is specified, the process proceeds to step 105; otherwise, the process proceeds to step 109. Step 105) The following judgment is made for each of the cause contents.

【0040】ステップ106) 要求元の端末装置に偏
りが有るかを判定する。偏りがある場合にはステップ1
08に移行し、ない場合にはステップ107に移行す
る。 ステップ107) 現在の通信網内に複製命令を発行す
る。 ステップ108) 要求の偏った通信網に複製命令を発
行する。 ステップ109) 該当サーバのコンテンツ全体につい
て以下の判断を行う。
Step 106) It is determined whether or not there is a bias in the requesting terminal device. Step 1 if there is a bias
08, and if not, the process proceeds to step 107. Step 107) Issue a copy command in the current communication network. Step 108) Issue a copy command to the communication network where the requests are biased. Step 109) The following determination is made for the entire contents of the server.

【0041】ステップ110) 要求元の端末装置に偏
りがあるかを判定し、ある場合にはステップ111に移
行し、そうでない場合にはステップ112に移行する。 ステップ111) 要求の偏った通信網に再配置命令を
発行する。 ステップ112) 現在の通信網内に再配置命令を発行
する。 起動プロセス選択部24が上記のコンテンツ配置変更命
令を実行する場合に、限界値を越えそうなメディアサー
バの負荷の予測値に対する各々のコンテンツの付与から
1ないし複数の負荷の原因となるコンテンツを例えば、
「負荷への寄与が40%を越えるコンテンツ」のような
基準で特定する。また、該当メディアサーバとそのコン
テンツへのアクセス要求分布から、局所通信網毎のアク
セスの偏りを調べる。この結果、実行されるステップ1
07、ステップ108、並びに、ステップ111、ステ
ップ112の内容は、以下のようになる。
Step 110) It is determined whether or not there is a bias in the requesting terminal device. If so, the process proceeds to step 111; otherwise, the process proceeds to step 112. Step 111) A relocation instruction is issued to the communication network in which requests are biased. Step 112) Issue a relocation instruction in the current communication network. When the activation process selecting unit 24 executes the above-mentioned content arrangement change command, for example, the content causing one or a plurality of loads may be determined from the application of each content to the predicted value of the load of the media server likely to exceed the limit value. ,
The content is specified based on criteria such as “content that contributes to load exceeding 40%”. In addition, the access bias for each local communication network is checked from the distribution of access requests to the corresponding media server and its contents. As a result, the executed step 1
07, step 108, and the contents of step 111 and step 112 are as follows.

【0042】・負荷の原因と特定され、アクセスに偏り
があるコンテンツは、アクセスの偏りのある局所通信網
に接続された負荷評価値が最低のメディアサーバに、コ
ンテンツの複製を作成する(ステップ108)。 ・負荷原因と特定され、アクセスに偏りがないコンテン
ツは、該当メディアサーバが接続されている局所通信網
で負荷評価値が最低のメディアサーバに、コンテンツの
複製を作成する(ステップ107)。
For the content that is identified as the cause of the load and has a biased access, a copy of the content is created on the media server connected to the local communication network with the biased access and having the lowest load evaluation value (step 108). ). For the content that is specified as the load cause and the access is not biased, a copy of the content is created on the media server having the lowest load evaluation value in the local communication network to which the corresponding media server is connected (step 107).

【0043】・負荷の原因が特定されず、アクセスに偏
りがある場合、アクセスの偏りのある局所通信網に接続
された負荷評価値が最低のメディアサーバと該当メディ
アサーバとでコンテンツの所在の再配置を実行する(ス
テップ111)。 ・負荷の原因が特定されず、アクセスに偏りがない場
合、該当メディアサーバが接続されている局所通信網
で、負荷評価値が最低のメディアサーバと該当メディア
サーバとで、コンテンツの所在の再配置を実行する(ス
テップ112)。
When the cause of the load is not specified and the access is uneven, the location of the content is re-located between the media server connected to the local communication network having the access unevenness and having the lowest load evaluation value and the corresponding media server. The arrangement is executed (step 111). -If the cause of the load is not specified and the access is not biased, the location of the content is relocated between the media server with the lowest load evaluation value and the relevant media server in the local communication network to which the relevant media server is connected. Is executed (step 112).

【0044】また、同一の局所通信網内に複製するコン
テンツが複数有る場合には、図11に示すようにコンテ
ンツ複製処理を行う。図11は、本発明の一実施例のコ
ンテンツ複製処理のフローチャートである。 ステップ201) コンテンツ負荷の高い順に以下の処
理を実施する。 ステップ202) 最低負荷のサーバを複製先メディア
サーバとする。
When there are a plurality of contents to be copied in the same local communication network, the contents are copied as shown in FIG. FIG. 11 is a flowchart of the content copy processing according to one embodiment of the present invention. Step 201) The following processing is performed in descending order of the content load. Step 202) The server with the lowest load is set as the copy destination media server.

【0045】ステップ203) 当該複製先メディアサ
ーバの容量が十分であるかを判定し、十分である場合に
はステップ205に移行し、不十分である場合にはステ
ップ204で当該サーバを候補から除いて202に移行
する。 ステップ205) 複写元のメディアサーバのコンテン
ツを複製する。また、負荷の原因が特定されていない場
合には、コンテンツの再配置を図12のフローに基づい
て実行する。
Step 203) It is determined whether or not the capacity of the copy destination media server is sufficient. If the capacity is sufficient, the process proceeds to step 205. If not, the server is excluded from the candidates in step 204. To 202. Step 205) Copy the contents of the copy source media server. If the cause of the load has not been identified, the content is rearranged based on the flow of FIG.

【0046】図12は、本発明の一実施例のコンテンツ
所在の再配置処理のフローチャートである。 ステップ301) 最低負荷のメディアサーバを再配置
対象サーバとして選択する。 ステップ302) 交換するコンテンツ群の候補を選択
する。
FIG. 12 is a flowchart of the process of rearranging the content location according to one embodiment of the present invention. Step 301) The media server with the lowest load is selected as a server to be relocated. Step 302) Select a content group candidate to be exchanged.

【0047】ステップ303) 再配置対象サーバの容
量が十分であるかを判定し、十分である場合にはステッ
プ304に移行し、そうでない場合にはステップ302
に移行する。 ステップ304) 再配置対象サーバと現サーバとにお
いて、コンテンツの再配置を行う。
Step 303) It is determined whether the capacity of the server to be relocated is sufficient. If the capacity is sufficient, the process proceeds to step 304;
Move to Step 304) The content is relocated between the relocation target server and the current server.

【0048】このように、コンテンツ所在の再配置処理
では、負荷ができるだけ均等になるような容量的に交換
可能なコンテンツの組を求めて実施する。これにより、
過去のアクセスパターンの事例からサービス種別毎のア
クセス発生間隔モデルとサービス継続時間モデルを推定
することで、メディアサーバの負荷変化の信頼できる予
測を行い、メディアサーバが処理できる限界値に達する
前の状態をコンテンツ配置変更プロセスを起動すること
で、実時間のアクセス負荷変動への対処を実現する。
As described above, in the content location relocation processing, a set of content that can be exchanged in terms of capacity so that the load becomes as equal as possible is obtained and executed. This allows
Estimate the access occurrence interval model and service duration model for each service type from past access pattern cases, make reliable predictions of changes in the load on the media server, and the state before the media server reaches the limit that can be processed By realizing the real-time access load fluctuation, the content arrangement change process is started.

【0049】なお、本発明の上記の実施例をプログラム
(ソフトウェア)として構築し、各局所通信網内のコン
テンツ配置変更装置として用いられるコンピュータに接
続されるディスク装置や、フロッピーディスク、CD−
ROM等の可搬記憶媒体に格納し、必要に応じてインス
トールして実施することも可能である。なお、本発明
は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範
囲内で種々変更・応用が可能である。
The above embodiment of the present invention is constructed as a program (software), and is connected to a computer used as a content arrangement changing device in each local communication network, a floppy disk, a CD-ROM, or the like.
The program may be stored in a portable storage medium such as a ROM, and may be installed and executed as needed. It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, but can be variously modified and applied within the scope of the claims.

【0050】[0050]

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、サービ
ス継続時間をモデル化して負荷の変化予測を行うこと
で、アクセス頻度は高いがアクセス当たりのサービス時
間が短いコンテンツ、アクセス頻度は低いがアクセス当
たりのサービス時間が長いコンテンツ、あるいは、アク
セス当たりのサービス時間が独特のパターンに従うコン
テンツに関する負荷のより正確な評価が可能となる。
As described above, according to the present invention, by predicting a change in load by modeling a service duration, contents having a high access frequency but a short service time per access, and an access frequency being low. Enables a more accurate assessment of the load on content that has a long service time per access, or content that follows a unique pattern of service time per access.

【0051】また、コンテンツの鮮度情報を考慮し、サ
ービス種別に応じたアクセス頻度モデルとサービス継続
時間モデルを用いて負荷を予測することで、アクセス数
が少ないコンテンツに関する負荷の、より正確な評価が
可能となる。さらに、アクセスによる負荷がメディアサ
ーバの限界値を越える前に、負荷の原因となるコンテン
ツ複製作成や所在の再配置を行うことで、メディアサー
バがサービス品質の劣化を起こしたり呼損を生じる危険
を削減できる。
In addition, by predicting the load using an access frequency model and a service duration model corresponding to the service type in consideration of the freshness information of the content, a more accurate evaluation of the load relating to the content with a small number of accesses can be performed. It becomes possible. In addition, before the access load exceeds the media server's limit value, duplication of content and rearrangement of locations that cause the load may reduce the risk of the media server deteriorating the service quality or causing a call loss. Can be reduced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の原理を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining the principle of the present invention.

【図2】本発明の原理構成図である。FIG. 2 is a principle configuration diagram of the present invention.

【図3】本発明のコンテンツ配置変更装置が接続された
サービスシステムの構成図である。
FIG. 3 is a configuration diagram of a service system to which the content arrangement change device of the present invention is connected.

【図4】本発明のコンテンツ配置変更装置の構成図であ
る。
FIG. 4 is a configuration diagram of a content arrangement change device of the present invention.

【図5】本発明の一実施例のログ情報の解析例である。FIG. 5 is an example of analyzing log information according to an embodiment of the present invention.

【図6】本発明の一実施例のアクセス発生時間分布例と
アクセス要求分布例である。
FIG. 6 shows an example of an access occurrence time distribution and an example of an access request distribution according to an embodiment of the present invention.

【図7】本発明の一実施例の2種類のサービス継続時間
分布例である。
FIG. 7 is an example of two types of service duration distributions according to an embodiment of the present invention.

【図8】本発明の一実施例の負荷の予測に用いるコンテ
ンツ情報である。
FIG. 8 shows content information used for predicting a load according to an embodiment of the present invention.

【図9】本発明の一実施例の負荷の予測例である。FIG. 9 is an example of load prediction according to one embodiment of the present invention.

【図10】本発明の一実施例のコンテンツ配置変更の起
動プロセス選択フローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart illustrating a process of selecting a content arrangement change according to an embodiment of the present invention.

【図11】本発明の一実施例のコンテンツの複製処理の
フローチャートである。
FIG. 11 is a flowchart of a content copy process according to an embodiment of the present invention.

【図12】本発明の一実施例のコンテンツ所在の再配置
のフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart of relocation of a content location according to an embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 メディアサーバ、メディアサーバ群 2 コンテンツ配置変更装置 3 局所通信網 4,5,6 端末装置 20 主制御部 21 ログ情報解析部 22 モデル化部 23 負荷予測部 24 起動プロセス選択部 25 データベース 100 コンテンツ配置変更装置 110 アクセス情報収集手段 120 負荷原因コンテンツ特定手段 130 アクセス情報解析手段 140 限界値予測手段 150 複製・再配置手段 200 メディアサーバ群 300 端末装置群 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Media server, media server group 2 Content allocation change device 3 Local communication network 4, 5, 6 terminal device 20 Main control unit 21 Log information analysis unit 22 Modeling unit 23 Load prediction unit 24 Start-up process selection unit 25 Database 100 Content allocation Change device 110 Access information collecting means 120 Load cause content specifying means 130 Access information analyzing means 140 Limit value predicting means 150 Duplicating / relocating means 200 Media server group 300 Terminal device group

─────────────────────────────────────────────────────
────────────────────────────────────────────────── ───

【手続補正書】[Procedure amendment]

【提出日】平成9年9月19日[Submission date] September 19, 1997

【手続補正1】[Procedure amendment 1]

【補正対象書類名】図面[Document name to be amended] Drawing

【補正対象項目名】図6[Correction target item name] Fig. 6

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【図6】 FIG. 6

Claims (22)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 映像・音声に代表される連続メディアコ
ンテンツを、要求の都度リアルタイムに提供するメディ
アサーバで、特定のメディアサーバに負荷が偏らないよ
うなコンテンツ配置変更を行う、マルチメディアサービ
スシステムにおけるコンテンツ配置変更方法において、 同一のメディアサーバのコンテンツに多数の端末装置か
ら要求が発生した場合に、メディアサーバに発生する負
荷を分散することを目的として、異なるメディアサーバ
にコンテンツを複製、あるいは、所在の再配置を実施す
る際に、局所通信網あるいは、広域通信網と接続される
各々のメディアサーバが格納するコンテンツについて、
所在情報、鮮度情報及び端末装置からのアクセス情報を
収集し、 特定のメディアサーバのコンテンツに多数の端末装置か
ら要求が発生した場合に、アクセス負荷の原因となるコ
ンテンツを特定し、 特定されたコンテンツへの前記端末装置からのアクセス
状況を解析し、 前記メディアサーバが処理できるアクセス負荷の限界値
を越える時間を予測し、 前記メディアサーバのアクセス負荷が限界値に達する前
に、前記コンテンツの複製の作成または、該コンテンツ
とその他のコンテンツとで所在の再配置を行うことを特
徴とするコンテンツ配置変更方法。
1. A multimedia service system for providing a continuous media content represented by video and audio in real time each time a request is made, and performing a content arrangement change such that a load is not biased to a specific media server. In the content arrangement change method, in the case where a request is issued from a plurality of terminal devices to the content of the same media server, the content is duplicated or located on a different media server for the purpose of distributing the load generated on the media server. When performing the relocation of the local communication network or the content stored in each media server connected to the wide area communication network,
Collects location information, freshness information and access information from terminal devices, identifies content that causes access load when a large number of terminal devices request content on a specific media server, and identifies the identified content Analyzing the access status from the terminal device to the server, predicting the time exceeding the limit value of the access load that the media server can process, and before the access load of the media server reaches the limit value, A content arrangement change method, which comprises creating or relocating a location between the content and another content.
【請求項2】 前記アクセス情報を収集する際に、 メディアサーバ群から、ログ情報を受け取り、該ログ情
報からアクセス発生時刻、サービス継続時間及びアクセ
ス要求元の端末装置の所在に関する情報を抽出する請求
項1記載のコンテンツ配置変更方法。
2. The method according to claim 1, wherein when collecting the access information, log information is received from a group of media servers, and information relating to an access occurrence time, a service continuation time, and a location of an access requesting terminal device is extracted from the log information. Item 1. The content arrangement change method according to Item 1.
【請求項3】 前記アクセス負荷の原因となるコンテン
ツを特定する際に、 所定の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセ
ス負荷の原因とする請求項1記載のコンテンツ配置変更
方法。
3. The content arrangement change method according to claim 1, wherein when the content causing the access load is specified, a predetermined criterion is used, and if the criterion is exceeded, the content is changed as the cause of the access load.
【請求項4】 前記アクセス負荷の限界値を越える時間
を予測する際に、 過去のアクセス履歴からコンテンツ毎及びサービス種別
毎に、アクセス頻度モデルとサービス継続時間モデルを
構成し、該アクセス頻度モデルとサービス継続時間モデ
ル及び前記ログ情報を評価する請求項1及び2記載のコ
ンテンツ配置変更方法。
4. When predicting a time exceeding a limit value of the access load, an access frequency model and a service duration model are configured for each content and each service type from a past access history. The method according to claim 1, wherein the service duration model and the log information are evaluated.
【請求項5】 コンテンツ毎の前記アクセス頻度モデル
は、アクセス発生時間に基づいてアクセス発生間隔を集
計し、 サービス種別毎のアクセス継続モデルは、該サービス種
別に属する全コンテンツのアクセス発生間隔の平均をと
った値とし、 コンテンツ毎の前記サービス継続時間モデルは、コンテ
ンツの全表示時間に対し、時間割合でどれだけ継続して
サービスを表示したのかの分布を用い、サービス種別毎
のサービス継続時間モデルは、該サービス種別に属する
全コンテンツについてサービス継続時間モデルにアクセ
ス数を乗じた値を合算し、総アクセス数で割って得られ
た分布を用いる請求項4記載のコンテンツ配置変更方
法。
5. The access frequency model for each content tabulates an access occurrence interval based on an access occurrence time, and the access continuation model for each service type calculates an average of the access occurrence intervals of all contents belonging to the service type. The service duration model for each content uses the distribution of how long the service has been displayed at a time rate with respect to the entire display time of the content, and the service duration model for each service type is 5. The content arrangement change method according to claim 4, wherein a distribution obtained by summing values obtained by multiplying a service duration model by the number of accesses for all contents belonging to the service type and dividing by a total number of accesses is used.
【請求項6】 前記アクセス負荷の限界値を越える時間
を予測する際に、 現在発生しているアクセスについては、前記サービス継
続時間モデルから、引き続きサービスを継続するアクセ
ス時間を推定し、 新しく発生するアクセスについては、前記アクセス頻度
モデルに従ったアクセス発生を仮定して、前記サービス
継続時間モデルからアクセス時間を推定し、 これらを総合して負荷を予測する請求項4及び5記載の
コンテンツ配置変更方法。
6. When predicting a time exceeding a limit value of the access load, for an access that is currently occurring, an access time for continuing a service is estimated from the service duration model, and a newly generated access is generated. 6. The content arrangement change method according to claim 4, wherein the access is estimated based on the service duration model assuming that an access occurs according to the access frequency model, and the load is predicted by integrating them. .
【請求項7】 新規コンテンツまたは、アクセス数が十
分でないコンテンツに対しては、該コンテンツの前記ロ
グ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセス頻度モデ
ルに重みを付与する請求項4乃至6記載のコンテンツ配
置変更方法。
7. The content according to claim 4, wherein a weight is assigned to an access frequency model based on freshness information included in the log information of the content, for a new content or a content having an insufficient number of accesses. How to change the placement.
【請求項8】 前記ログ情報と前記アクセス頻度モデル
及び前記サービス継続時間モデルを評価して、評価に基
づいてコンテンツ配置変更を、前記メディアサーバ群の
操作対象となるメディアサーバに対して発行する請求項
1及び4記載のコンテンツ配置変更方法。
8. A method for evaluating the log information, the access frequency model, and the service duration model, and issuing a content arrangement change to a media server to be operated by the media server group based on the evaluation. Item 5. The content arrangement changing method according to any one of Items 1 and 4.
【請求項9】 映像や音声に代表される連続メディアを
伴うコンテンツを、要求に応じて配送する複数のメディ
アサーバと、該メディアサーバにアクセスしてコンテン
ツを表示する複数の端末装置と、該メディアサーバと該
端末装置間でコンテンツを実時間転送する局所通信網か
ら構成されるマルチメディアサービスシステムまたは、
複数のマルチメディアサービスシステムがコンテンツを
実時間転送する広域通信網を介して接続されたコンテン
ツ配置変更システムであって、 前記局所通信網または、前記広域通信網と接続される各
々の前記メディアサーバの格納するコンテンツについて
の所在情報、鮮度情報及び前記端末装置からのアクセス
情報を収集するアクセス情報収集手段と、 特定のメディアサーバのコンテンツに多数の端末装置か
ら要求が発生した場合に、アクセス負荷の原因となるコ
ンテンツを特定する負荷原因コンテンツ特定手段と、 前記負荷原因コンテンツ特定手段により特定されたコン
テンツへの前記端末装置からのアクセス情報を解析する
アクセス情報解析手段と、 前記メディアサーバが処理できるアクセス負荷の限界値
を越える時間を予測する限界値予測手段と、 前記メディアサーバのアクセス負荷が限界値に達する前
に、該当コンテンツの複製の作成または、該当コンテン
ツとその他のコンテンツとで所在の再配置を行う複製・
再配置手段とを有するコンテンツ配置変更装置を有する
ことを特徴とするコンテンツ配置変更システム。
9. A plurality of media servers for delivering contents with continuous media typified by video and audio on demand, a plurality of terminal devices accessing the media servers and displaying the contents, A multimedia service system comprising a local communication network for transferring content between the server and the terminal device in real time, or
A content arrangement change system in which a plurality of multimedia service systems are connected via a wide area communication network for transferring contents in real time, wherein the local communication network or each of the media servers connected to the wide area communication network is connected. Access information collecting means for collecting location information, freshness information, and access information from the terminal device for the content to be stored; and a cause of access load when a large number of terminal devices request a content of a specific media server. Load cause content specifying means for specifying content to be used; access information analyzing means for analyzing access information from the terminal device to the content specified by the load cause content specifying means; and an access load that the media server can process. For predicting time beyond the threshold Value predicting means, before the access load of the media server reaches a limit value, a copy of the content, or a copy / relocation for relocating the location between the content and other content.
A content arrangement change system comprising a content arrangement change device having a rearrangement means.
【請求項10】 前記アクセス情報収集手段は、 メディアサーバ群からログ情報を収集し、該ログ情報か
らアクセス発生時刻、サービス継続時間及びアクセス要
求元の端末装置の所在に関する情報を抽出する手段を含
む請求項9記載のコンテンツ配置変更システム。
10. The access information collecting means includes means for collecting log information from a group of media servers and extracting from the log information information relating to an access occurrence time, a service continuation time, and a location of a terminal device that has requested access. The content arrangement change system according to claim 9.
【請求項11】 前記負荷原因コンテンツ特定手段は、 所定の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセ
ス負荷の原因とする請求項9記載のコンテンツ配置変更
システム。
11. The content arrangement change system according to claim 9, wherein said load cause content specifying means uses a predetermined criterion to cause an access load when the criterion is exceeded.
【請求項12】 前記限界値予測手段は、 過去のアクセス履歴からコンテンツ毎及びサービス種別
毎にアクセス頻度モデルとサービス継続時間モデルを構
成し、該アクセス頻度モデルとサービス継続時間モデル
及び前記ログ情報を評価する評価手段を含む請求項9記
載のコンテンツ配置変更システム。
12. The limit value predicting means configures an access frequency model and a service duration model for each content and each service type from a past access history, and stores the access frequency model, the service duration model, and the log information. 10. The content arrangement change system according to claim 9, further comprising an evaluation means for evaluating.
【請求項13】 コンテンツ毎のアクセス頻度モデル
は、 アクセス発生時間に基づいてアクセス発生間隔を集計
し、 サービス種別毎のアクセス継続モデルは、 該サービス種別に属する全コンテンツのアクセス発生間
隔の平均をとった値とし、 コンテンツ毎の前記サービス継続時間モデルは、 コンテンツの全表示時間に対し、時間割合でどれだけ継
続してサービスを表示したのかの分布を用い、 サービス種別毎のサービス継続時間モデルは、 前記サービス種別に属する全コンテンツについてサービ
ス継続時間モデルにアクセス数を乗じた値を合算し、総
アクセス数で割って得られた分布を用いる請求項12記
載のコンテンツ配置変更システム。
13. An access frequency model for each content tabulates an access occurrence interval based on an access occurrence time, and an access continuation model for each service type calculates an average of access occurrence intervals of all contents belonging to the service type. The service duration model for each content uses a distribution of how long the service has been displayed at a time ratio with respect to the entire display time of the content, and the service duration model for each service type is: 13. The content arrangement change system according to claim 12, wherein a distribution obtained by adding values obtained by multiplying a service duration model by the number of accesses for all contents belonging to the service type and dividing by a total number of accesses is used.
【請求項14】 前記限界値予測手段は、 現在発生しているアクセスについては、サービス継続時
間モデルから、引き続きサービスを継続するアクセス時
間を推定し、新しく発生するアクセスについては、アク
セス頻度モデルに従ったアクセス発生を仮定して、サー
ビス継続時間モデルからアクセス時間を推定し、これら
を総合して負荷を予測する手段を含む請求項9及び12
記載のコンテンツ配置変更方法。
14. The limit value predicting means estimates an access time for continuing a service from a service continuation time model for a currently occurring access, and according to an access frequency model for a newly occurring access. And means for estimating an access time from a service duration model assuming the occurrence of the access and predicting a load by integrating them.
How to change the content placement described.
【請求項15】 新規コンテンツまたは、アクセス数が
十分でないコンテンツに対しては、該コンテンツの前記
ログ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセス頻度モ
デルに重みを付与する手段を含む請求項12記載のコン
テンツ配置変更システム。
15. The method according to claim 12, further comprising: means for assigning a weight to an access frequency model based on freshness information included in the log information of the content, for new content or content for which the number of accesses is insufficient. Content relocation system.
【請求項16】 前記複製・再配置手段は、 前記ログ情報と前記アクセス頻度モデル及び前記サービ
ス継続時間モデルを評価して、評価に基づいてコンテン
ツ配置変更を、前記メディアサーバ群の操作対象となる
メディアサーバに対して発行する手段を含む請求項9及
び12記載のコンテンツ配置変更システム。
16. The duplication / relocation means evaluates the log information, the access frequency model, and the service duration model, and changes a content arrangement based on the evaluation as an operation target of the media server group. 13. The content arrangement change system according to claim 9, further comprising means for issuing to the media server.
【請求項17】 映像や音声に代表される連続メディア
を伴うコンテンツを、端末装置からの要求に応じて実時
間転送する複数のメディアサーバにおいて、特定のメデ
ィアサーバに負荷が偏らないようなコンテンツ配置を行
うコンテンツ配置変更プログラムを格納した記憶媒体で
あって、 各々の前記メディアサーバの格納するコンテンツについ
ての所在情報、鮮度情報及び前記端末装置からのアクセ
ス情報を局所通信網または、広域通信網を介して収集す
るアクセス情報収集プロセスと、 特定のメディアサーバのコンテンツに多数の端末装置か
ら要求が発生した場合に、アクセス負荷の原因となるコ
ンテンツを特定する負荷原因コンテンツ特定プロセス
と、 前記負荷原因コンテンツ特定プロセスにより特定された
コンテンツへの前記端末装置からのアクセス情報を解析
するアクセス情報解析プロセスと、 前記メディアサーバが処理できるアクセス負荷の限界値
を越える時間を予測する限界値予測プロセスと、 前記メディアサーバのアクセス負荷が限界値に達する前
に、該当コンテンツの複製の作成または、該当コンテン
ツとその他のコンテンツとで所在の再配置を行う複製・
再配置プロセスとを有することを特徴とするコンテンツ
配置変更プログラムを格納した記憶媒体。
17. A plurality of media servers for transferring content with continuous media typified by video and audio in real time in response to a request from a terminal device, so that the load is not biased to a specific media server. A storage medium storing a content arrangement change program for performing location information, freshness information, and access information from the terminal device on the content stored in each of the media servers via a local communication network or a wide area communication network. Access information collection process to collect the content of a specific media server, a load cause content identification process of identifying content causing an access load when a request is generated from a large number of terminal devices, and the load cause content identification. Said terminal device to the content identified by the process An access information analysis process for analyzing access information from the server; a limit value prediction process for predicting a time exceeding a limit value of an access load that the media server can process; and before the access load of the media server reaches the limit value, Duplicate or duplicate that creates a copy of the content or rearranges the location of the content and other content
A storage medium storing a content arrangement change program, characterized by having a rearrangement process.
【請求項18】 前記アクセス情報収集プロセスは、 メディアサーバ群からログ情報を収集し、該ログ情報か
らアクセス発生時刻、サービス継続時間及びアクセス要
求元の端末装置の所在に関する情報を抽出する請求項1
7記載のコンテンツ配置変更プログラムを格納した記憶
媒体。
18. The access information collecting process collects log information from a group of media servers and extracts from the log information information relating to an access occurrence time, a service continuation time, and a location of a terminal device that has requested access.
A storage medium storing the content arrangement change program according to claim 7.
【請求項19】 前記負荷原因コンテンツ特定プロセス
は、 所定の基準を用いて、該基準を越えている場合にアクセ
ス負荷の原因とする請求項17記載のコンテンツ配置変
更プログラムを格納した記憶媒体。
19. The storage medium storing the content arrangement change program according to claim 17, wherein the load cause content specifying process uses a predetermined criterion to cause an access load when the criterion is exceeded.
【請求項20】 前記限界値予測プロセスは、 現在発生しているアクセスについては、サービス継続時
間モデルから、引き続きサービスを継続するアクセス時
間を推定し、新しく発生するアクセスについては、アク
セス頻度モデルに従ったアクセス発生を仮定して、サー
ビス継続時間モデルからアクセス時間を推定し、これら
を総合して負荷を予測するプロセスを含む請求項17記
載のコンテンツ配置変更プログラムを格納した記憶媒
体。
20. The limit value predicting process estimates an access time for continuing a service from a service duration model for a currently occurring access, and follows an access frequency model for a newly occurring access. 18. The storage medium according to claim 17, further comprising a process of estimating an access time from a service duration model assuming that the access has occurred, and estimating a load based on the estimated access time.
【請求項21】 新規コンテンツまたは、アクセス数が
十分でないコンテンツに対しては、該コンテンツの前記
ログ情報に含まれる鮮度情報に基づいてアクセス頻度モ
デルに重みを付与するプロセスを有する請求項20記載
のコンテンツ配置変更プログラムを格納した記憶媒体。
21. The method according to claim 20, further comprising the step of assigning a weight to an access frequency model based on freshness information included in the log information of the content, for new content or content with an insufficient number of accesses. A storage medium storing a content arrangement change program.
【請求項22】 前記複製・再配置プロセスは、 前記ログ情報と前記アクセス頻度モデル及び前記サービ
ス継続時間モデルを評価して、評価に基づいてコンテン
ツ配置変更を、前記メディアサーバ群の操作対象となる
メディアサーバに対して発行するプロセスを含む請求項
17及び20記載のコンテンツ配置変更プログラムを格
納した記憶媒体。
22. The duplication / relocation process evaluates the log information, the access frequency model, and the service duration model, and changes a content arrangement based on the evaluation as an operation target of the media server group. 21. A storage medium storing a content arrangement change program according to claim 17, which includes a process for issuing to a media server.
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001101134A (en) * 1999-09-30 2001-04-13 Fujitsu Ltd Service distribution device
WO2004051486A1 (en) * 2002-12-05 2004-06-17 Fujitsu Limited Network load dispersion control method and apparatus thereof
JP2008129758A (en) * 2006-11-20 2008-06-05 Funai Electric Co Ltd Management server and content movement system
JP2008152807A (en) * 2000-07-06 2008-07-03 Hitachi Ltd Computer system
JP2009527200A (en) * 2006-02-15 2009-07-23 エヌイーシー スフィア コミュニケーションズ、インコーポレイテッド System and method for recording calls in an IP-based communication system
JP2011070567A (en) * 2009-09-28 2011-04-07 Nec Corp Content rearrangement system, content distribution system, content rearrangement method, and program
JP2012064130A (en) * 2010-09-17 2012-03-29 Hitachi Ltd Data replication management method of distributed system
US8239621B2 (en) 2007-02-20 2012-08-07 Nec Corporation Distributed data storage system, data distribution method, and apparatus and program to be used for the same
KR101325605B1 (en) * 2006-04-26 2013-11-06 에스케이플래닛 주식회사 A method for distributing traffic on storage by migrating contents between storages
WO2013190649A1 (en) * 2012-06-20 2013-12-27 富士通株式会社 Information processing method and device related to virtual-disk migration
JP2015170866A (en) * 2014-03-04 2015-09-28 沖電気工業株式会社 Content distribution device, content distribution method and content distribution program

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001101134A (en) * 1999-09-30 2001-04-13 Fujitsu Ltd Service distribution device
JP2008152807A (en) * 2000-07-06 2008-07-03 Hitachi Ltd Computer system
WO2004051486A1 (en) * 2002-12-05 2004-06-17 Fujitsu Limited Network load dispersion control method and apparatus thereof
JP2009527200A (en) * 2006-02-15 2009-07-23 エヌイーシー スフィア コミュニケーションズ、インコーポレイテッド System and method for recording calls in an IP-based communication system
KR101325605B1 (en) * 2006-04-26 2013-11-06 에스케이플래닛 주식회사 A method for distributing traffic on storage by migrating contents between storages
JP2008129758A (en) * 2006-11-20 2008-06-05 Funai Electric Co Ltd Management server and content movement system
US8239621B2 (en) 2007-02-20 2012-08-07 Nec Corporation Distributed data storage system, data distribution method, and apparatus and program to be used for the same
JP2011070567A (en) * 2009-09-28 2011-04-07 Nec Corp Content rearrangement system, content distribution system, content rearrangement method, and program
JP2012064130A (en) * 2010-09-17 2012-03-29 Hitachi Ltd Data replication management method of distributed system
WO2013190649A1 (en) * 2012-06-20 2013-12-27 富士通株式会社 Information processing method and device related to virtual-disk migration
JPWO2013190649A1 (en) * 2012-06-20 2016-02-08 富士通株式会社 Information processing method and apparatus for virtual disk migration
JP2015170866A (en) * 2014-03-04 2015-09-28 沖電気工業株式会社 Content distribution device, content distribution method and content distribution program

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