JP2017038168A - Subscriber information storage, subscriber information storing method and subscriber information storage program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a subscriber information storage, a subscriber information storing method and a subscriber information storage program efficiently storing processing amount and the number of subscribers.SOLUTION: With respect to service processing amount and subscriber information amount which may be a limitation condition of the resources for subscriber information storage, the service processing amount is further sorted into a day shift band and other than day shift band based on the service characteristics. With respect to three resource limitations including a service processing amount (day shift band), a service processing amount (other than day shift band) and a subscriber information amount, the services are sequentially subjected to a series of grouping processing.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムに関する。   The present invention relates to a subscriber information accommodation apparatus, a subscriber information accommodation method, and a subscriber information accommodation program.

ＩＭＳ（IP Multimedia Subsystem）における加入者プロファイル管理機能（ＵＰＳＦ）を担うサーバ、３ＧＰＰで標準化活動中のポリシー制御機能（ＰＣＲＦ）を担うサーバ、各種クラウドシステム等がある。これらのサーバ又はシステムは、複数のサービス装置からの要求に対応する目的で各サービス装置を利用する加入者の固有データを収容する。このような加入者の固有データを収容する収容サーバは、一般的に収容する情報量がそのリソース限界に達すると増設される。   There are a server responsible for a subscriber profile management function (UPSF) in IMS (IP Multimedia Subsystem), a server responsible for a policy control function (PCRF) under standardization activity in 3GPP, various cloud systems, and the like. These servers or systems contain unique data of subscribers who use each service device for the purpose of responding to requests from a plurality of service devices. An accommodating server for accommodating such subscriber specific data is generally added when the amount of information accommodated reaches its resource limit.

また、収容サーバの収容効率を向上させる方法として、ボトルネックとなる処理の性能を向上させることで収容効率を向上させる考えが、例えば非特許文献１に開示されている。   Further, as a method for improving the accommodation efficiency of the accommodation server, the idea of improving the accommodation efficiency by improving the performance of processing that becomes a bottleneck is disclosed in Non-Patent Document 1, for example.

http://www.ieice.org/~nv/nv201211-01-tsuji.pdfhttp://www.ieice.org/~nv/nv201211-01-tsuji.pdf

収容サーバの性能を向上させない場合、収容サーバの増設は、収容処理量又は収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を超えると行われる。収容処理量とは、１台の収容サーバで単位時間に処理できる処理量のことであり、例えば契約者情報を収容しているサーバの場合は単位時間当たりにサービス装置から要求されるデータ操作（データ登録、更新削除、参照）の処理数のことである。収容加入者情報量とは、収容加入者数と各々の加入者の固有情報の情報量との積で決まるデータ量のことである。   When the performance of the accommodation server is not improved, the addition of the accommodation server is performed when either one of the accommodation processing amount or the accommodation subscriber information amount exceeds the resource limit. The accommodation processing amount is a processing amount that can be processed per unit time by one accommodation server. For example, in the case of a server that accommodates contractor information, a data operation requested from a service device per unit time ( (Data registration, update deletion, reference). The accommodated subscriber information amount is a data amount determined by the product of the number of accommodated subscribers and the information amount of the unique information of each subscriber.

複数のサービスのそれぞれの処理量と加入者情報量とは、サービス毎にサービスの特性や運用期間、及び販促状況などに応じてそれぞれバラつきのあるものである。処理量と加入者情報量とは、それぞれが独立にバラつくため収容サーバのリソースを有効活用できずに非効率な収容となる場合がある。   The amount of processing and the amount of subscriber information for each of a plurality of services vary depending on the service characteristics, operation period, and sales promotion status for each service. Since the amount of processing and the amount of subscriber information vary independently from each other, the resources of the accommodation server may not be effectively used and the accommodation may be inefficient.

図１９は、３台の収容サーバに分散して処理量と加入者数とを収容する一例を示す図である。図１９は、収容サーバ＃１の収容加入者情報量、または収容サーバ＃２の収容処理量がリソース限界に達して収容サーバ＃３が増設された場合の収容の様子を模式的に示している。   FIG. 19 is a diagram showing an example in which the processing amount and the number of subscribers are accommodated in three accommodation servers. FIG. 19 schematically shows a state of accommodation when the accommodation subscriber information amount of the accommodation server # 1 or the accommodation processing amount of the accommodation server # 2 reaches the resource limit and the accommodation server # 3 is added. .

収容サーバ＃１は、収容加入者情報量はリソース限界に達しているが、収容処理量はリソース限界の約半分である。反対に、収容サーバ＃２は、収容処理量はリソース限界に達しているが、収容加入者情報量はリソース限界の約半分である。   In the accommodation server # 1, the accommodation subscriber information amount has reached the resource limit, but the accommodation processing amount is about half of the resource limit. On the contrary, in the accommodation server # 2, the accommodation processing amount has reached the resource limit, but the accommodation subscriber information amount is about half of the resource limit.

例えば、増設した収容サーバ＃３の収容処理量と収容加入者情報量とは、両方ともにリソース限界の約半分であるため、収容サーバ＃３の収容処理量を収容サーバ＃１に、収容サーバ＃３の収容加入者情報量を収容サーバ＃２に、それぞれ収容する。これにより、収容サーバの増設を不要にすることができる場合がある。   For example, since the accommodation processing amount and the accommodation subscriber information amount of the added accommodation server # 3 are both about half of the resource limit, the accommodation processing amount of the accommodation server # 3 is assigned to the accommodation server # 1 and the accommodation server # 1. 3 accommodation subscriber information amounts are accommodated in the accommodation server # 2. Thereby, it may be possible to eliminate the need for an additional storage server.

このように収容処理量又は収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を越えた場合に収容サーバを増設すると、収容サーバ（以降、加入者情報収容装置）の収容が非効率となる場合がある。   As described above, when either the accommodation processing amount or the accommodation subscriber information amount exceeds the resource limit, the addition of the accommodation server may cause the accommodation of the accommodation server (hereinafter referred to as the subscriber information accommodation device) to be inefficient. is there.

本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、収容処理量と収容加入者数とを効率よく収容できるようにした加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of this problem, and provides a subscriber information accommodation apparatus, a subscriber information accommodation method, and a subscriber information accommodation program capable of efficiently accommodating the accommodation processing amount and the number of accommodated subscribers. The purpose is to provide.

本願の実施形態の一例において、例えば、サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する。そして、各リソース制約条件についてサービスにグルーピングを順次適用して、データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する。そして、決定されたサービスグループ単位でサービスの提供に係る加入者情報を記憶部に記憶する。   In an example of the embodiment of the present application, for example, a measure of variation in the amount of data for each service is calculated for each of a plurality of resource constraint conditions including resource constraint conditions for each time zone related to service provision. Then, a group of services is sequentially applied to each resource constraint condition to determine a service group that reduces a measure of data amount variation. Then, the subscriber information related to the provision of the service is stored in the storage unit for each determined service group.

本願の実施形態の一例によれば、例えば、収容処理量または収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を越えた場合に、それらの収容を効率的に行うことができる加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムを提供できる。   According to an example of the embodiment of the present application, for example, when one of the accommodation processing amount and the accommodation subscriber information amount exceeds the resource limit, the subscriber information accommodation device capable of efficiently accommodating them. The subscriber information accommodation method and the subscriber information accommodation program can be provided.

図１は、実施形態１に係るグルーピング法によるサービス平滑化の概要の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an outline of service smoothing by a grouping method according to the first embodiment. 図２は、時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービスの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a service having a different service processing amount according to a time zone. 図３は、サービス処理量を時間帯毎に管理する一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of managing the service processing amount for each time zone. 図４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置を含む加入者情報収容システムの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a subscriber information accommodation system including the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. 図５は、実施形態１に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. 図６は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. 図７は、サービス毎のデータ量のバラつきの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a variation in the amount of data for each service. 図８は、データ量の昇順でサービスを整列する一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of arranging services in ascending order of data amount. 図９は、差分データ量の重心及びグルーピングする小グループの構成数の算出の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of calculation of the centroid of the difference data amount and the number of small groups to be grouped. 図１０は、平均的なサービスの収容数が、小グループで割り切れない場合と割り切れる場合とについての一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of cases where the average service capacity is not divisible by a small group and when it is divisible. 図１１は、小データと大データとの構成比を変化させた場合の標準偏差の変化の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a change in standard deviation when the composition ratio between small data and large data is changed. 図１２は、小データと大データとグルーピングして小グループを構成した場合のデータ量のバラつき示す図である。FIG. 12 is a diagram showing the variation in data amount when a small group is configured by grouping small data and large data. 図１３は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理により所要リソース量が低減される一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which the required resource amount is reduced by the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. 図１４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理の適用対象である、サービスの処理量が時間帯に応じて処理量が異なるシステムの一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a system in which a processing amount of a service is different depending on a time zone, which is an application target of the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. 図１５は、実施形態２に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the relationship between the size ratio of each resource condition and the variation in service processing amount in the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the second embodiment. 図１６は、実施形態３に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とグルーピング法の適用順序とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a relationship between a size configuration ratio of each resource condition, a grouping method application order, and a service processing amount variation in a variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the third embodiment. . 図１７は、実施形態４に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a subscriber information accommodation apparatus according to the fourth embodiment. 図１８は、プログラムが実行されることにより加入者情報収容装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a computer in which a subscriber information accommodation apparatus is realized by executing a program. 図１９は、３台の収容サーバに分散して処理量と加入者数とを収容する一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram showing an example in which the processing amount and the number of subscribers are accommodated in three accommodation servers.

以下、本願が開示する加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムの実施形態の一例を説明する。以下の各実施形態において、同一の構成又は処理には同一の符号を付与して、説明を省略する。なお、以下の各実施形態は、一例を示すに過ぎず、本願が開示する技術を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲で適宜組合せてもよい。   Hereinafter, an example of an embodiment of a subscriber information accommodation device, a subscriber information accommodation method, and a subscriber information accommodation program disclosed in the present application will be described. In the following embodiments, the same reference numerals are given to the same configurations or processes, and the description thereof is omitted. The following embodiments are merely examples, and do not limit the technology disclosed in the present application. In addition, the following embodiments may be appropriately combined within a consistent range.

［実施形態１］
（実施形態１の概要）
図１は、実施形態１に係るグルーピング法によるサービス平滑化の概要の一例を示す図である。図１に示す各グラフは、サービス処理量又は加入者情報量を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。ここで、サービス処理量は、例えばサービスを利用する加入者の固有情報である加入者情報を収容する加入者情報収容装置が、所定時間においてサービス提供装置から要求される加入者情報のデータ操作（データ登録、更新、削除、参照等）の処理数である。また、加入者情報量は、例えば加入者情報収容装置に収容された加入者数と各々の加入者情報の情報量との積で決まるデータ量である。 [Embodiment 1]
(Outline of Embodiment 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an outline of service smoothing by a grouping method according to the first embodiment. Each graph shown in FIG. 1 shows the amount of service processing or subscriber information on the vertical axis, and each service on the horizontal axis. Here, the amount of service processing is, for example, a data operation on the subscriber information requested from the service providing apparatus at a predetermined time by a subscriber information accommodating apparatus that accommodates subscriber information, which is unique information of a subscriber who uses the service. Data registration, update, deletion, reference, etc.). The subscriber information amount is, for example, a data amount determined by the product of the number of subscribers accommodated in the subscriber information accommodation device and the information amount of each subscriber information.

図１に示す（ａ）の列の３つのグラフは、サービス処理量（日勤帯）を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。ここで、日勤帯とは、１日を２４時間として、２４時間のうちの例えば９時〜１８時の時間帯である。また、図１に示す（ｂ）の列の３つのグラフは、サービス処理量（日勤帯以外）を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。日勤帯以外とは、１日を２４時間として、２４時間のうちの例えば０時〜９時及び１８時〜２４時の時間帯である。また、図１に示す（ｃ）の列の３つのグラフは、加入者情報量を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。   The three graphs in the column (a) shown in FIG. 1 show the service processing amount (day shift) on the vertical axis and individual services on the horizontal axis. Here, the day shift zone is a time zone from 9:00 to 18:00, for example, out of 24 hours, where one day is 24 hours. Further, in the three graphs in the column (b) shown in FIG. 1, the service processing amount (other than the day shift) is shown on the vertical axis, and individual services are shown on the horizontal axis. The period other than the day shift zone is a time zone from 0 o'clock to 9 o'clock and from 18 o'clock to 24 o'clock, for example, in 24 hours, where one day is 24 hours. Further, in the three graphs in the column (c) shown in FIG. 1, the amount of subscriber information is shown on the vertical axis, and individual services are shown on the horizontal axis.

図１のステップＳ１の行の（ａ）の列に示すように、ｙをサービス処理量（日勤帯）とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｆを所定の分布関数とすると、サービス処理量（日勤帯）ｙは、ｙ＝ｆ（ｘ）で示されるように日勤帯において分布する。また、図１のステップＳ１の行の（ｂ）の列に示すように、ｚをサービス処理量（日勤帯以外）とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｇを所定の分布関数とすると、サービス処理量（日勤帯以外）ｚは、ｚ＝ｇ（ｘ）で示されるように日勤帯以外において分布する。また、図１のステップＳ１の行の（ｃ）の列に示すように、ｗを加入者情報量とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｈを所定の分布関数とすると、加入者情報量ｗは、ｗ＝ｈ（ｘ）で示されるように日勤帯及び日勤帯以外の合計である２４時間において分布する。   As shown in the column (a) of the row of step S1 in FIG. 1, when y is a service processing amount (day shift), x is service identification information, etc., and f is a predetermined distribution function, the service processing amount (Day shift) y is distributed in the day shift as indicated by y = f (x). Further, as shown in the column (b) in the row of step S1 in FIG. 1, when z is a service processing amount (other than day shift), x is service identification information, etc., and g is a predetermined distribution function, The service processing amount (other than the day shift) z is distributed outside the day shift as indicated by z = g (x). Further, as shown in the column (c) of the row of step S1 in FIG. 1, when w is a subscriber information amount, x is service identification information, etc., and h is a predetermined distribution function, the subscriber information amount As shown by w = h (x), w is distributed in 24 hours, which is the total of the day shift and non-day shift.

そして、図１のステップＳ２に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、サービス処理量（日勤帯）ｙが平滑化されるように１度目のグルーピング法を適用する。なお、グルーピング法の詳細は、後述する。すると、図１のステップＳ２の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙの分布が概ねａに平滑化されるように、サービスｘがサービスグループＡへグルーピングされる。ここで、サービスグループＡの各グループをｘ１とする。これに伴い、図１のステップＳ２の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚがｚ＝ｇ´（ｘ１）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ２の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗがｚ＝ｈ´（ｘ１）で示される分布となる。   As shown in step S2 of FIG. 1, the service processing amount (day shift) y is smooth with respect to the service processing amount (day shift) y, the service processing amount (other than the day shift) z, and the subscriber information amount w. The first grouping method is applied so that Details of the grouping method will be described later. Then, as shown in the graph of the column (a) in the row of step S2 in FIG. 1, the service x is transferred to the service group A so that the distribution of the service processing amount (day shift) y is approximately smoothed to a. Grouped. Here, each group of the service group A is assumed to be x1. Accordingly, as shown in the graph of the column (b) in the row of step S2 in FIG. 1, the service processing amount (other than the day shift) z becomes a distribution indicated by z = g ′ (x1). Similarly, as shown in the graph of the column (c) in the row of step S2 in FIG. 1, the subscriber information amount w has a distribution indicated by z = h ′ (x1).

さらに、図１のステップＳ３に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、処理量（日勤帯以外）ｚが平滑化されるように２度目のグルーピング法を適用する。すると、図１のステップＳ３の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚの分布が概ねｂに平滑化されるように、サービスグループＡがさらにサービスグループＢへグルーピングされる。ここで、サービスグループＢの各グループをｘ２とする。これに伴い、図１のステップＳ３の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙがｙ≒ｎａ（ｎは所定正数）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ３の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗがｚ＝ｈ´´（ｘ２）で示される分布となる。   Furthermore, as shown in step S3 of FIG. 1, the processing amount (other than the day shift) z is smooth with respect to the service processing amount (day shift) y, the service processing amount (other than the day shift) z, and the subscriber information amount w. Apply the second grouping method so that Then, as shown in the graph of the column (b) in the row of step S3 in FIG. 1, the service group A is further serviced so that the distribution of the service processing amount (other than the day shift) z is generally smoothed to b. Grouped into group B. Here, each group of the service group B is assumed to be x2. Along with this, as shown in the graph of the column (a) in the row of step S3 in FIG. 1, the service processing amount (day shift) y becomes a distribution represented by y≈na (n is a predetermined positive number). Similarly, as shown in the graph of the column (c) in the row of step S3 in FIG. 1, the subscriber information amount w has a distribution indicated by z = h ″ (x2).

さらに、図１のステップＳ４に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、加入者情報量ｗが平滑化されるように３度目のグルーピング法を適用する。すると、図１のステップＳ４の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗの分布が概ねｃに平滑化されるように、サービスグループＢがさらにサービスグループＣへグルーピングされる。これに伴い、図１のステップＳ４の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙがｙ≒ｎ´ａ（ｎ´は所定正数）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ４の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚがｚ≒ｎ´´ｂ（ｎ´´は所定正数）で示される分布となる。   Further, as shown in step S4 of FIG. 1, the subscriber information amount w is smoothed with respect to the service processing amount (day shift) y, the service processing amount (other than the day shift) z, and the subscriber information amount w. Thus, the third grouping method is applied. Then, as shown in the graph of the column (c) in the row of step S4 in FIG. 1, the service group B is further grouped into the service group C so that the distribution of the subscriber information amount w is approximately smoothed to c. Is done. Accordingly, as shown in the graph of the column (a) in the row of step S4 of FIG. 1, the service processing amount (day shift) y is expressed as y≈n′a (n ′ is a predetermined positive number). It becomes. Similarly, as shown in the graph of the column (b) in the row of step S4 in FIG. 1, the service processing amount (other than the day shift) z is indicated by z≈n ″ b (n ″ is a predetermined positive number). Distribution.

このように、実施形態１では、加入者情報収容装置のリソース制約条件となるサービス処理量及び加入者情報量について、サービス処理量をさらにサービス特性に応じた日勤帯及び日勤帯以外のサービス処理量に分ける。そして、実施形態１では、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の３つのリソース制約条件について順次サービスのグループピングを行う。なお、図１に示すリソース制約であるサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量に対する１度目〜３度目の各グルーピング法の適用順序は、リソース制約の平滑化が最適化されるように、適宜変更可能である。   As described above, in the first embodiment, with respect to the service processing amount and the subscriber information amount that are resource constraint conditions of the subscriber information accommodation device, the service processing amount is further changed to the daily work zone corresponding to the service characteristics and the service processing amount other than the daily work zone. Divide into In the first embodiment, service grouping is sequentially performed for three resource constraint conditions of service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount. The application order of each of the first to third grouping methods for the resource processing shown in FIG. 1 for the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount is the smoothness of resource constraints. It can be changed as appropriate so that the optimization is optimized.

（時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービス）
図２は、時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービスの一例を示す図である。また、図３は、サービス処理量を時間帯毎に管理する一例を示す図である。図２の（ａ）に示すように、例えばＩＰ（Internet Protocol）電話サービスは、概ね９時〜１８時においてサービス処理量が相対的に多い。また、図２の（ｂ）に示すように、例えば動画配信サービスは、概ね１８時〜２４時においてサービス処理量が相対的に多い。 (Services with different service throughput depending on the time of day)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a service having a different service processing amount according to a time zone. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of managing the service processing amount for each time zone. As shown in FIG. 2A, for example, an IP (Internet Protocol) telephone service has a relatively large service processing amount from 9:00 to 18:00. Further, as shown in FIG. 2B, for example, the moving image distribution service has a relatively large service processing amount from 18:00 to 24:00.

すなわち、図３の（ａ）に示すように、ＩＰ電話サービスは、９時〜１８時の日勤帯では最大サービス処理量がａ１となり、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外では最大サービス処理量がａ２となる。また、図３の（ｂ）に示すように、動画配信サービスは、９時〜１８時の日勤帯では最大サービス処理量がｂ２となり、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外では最大サービス処理量がｂ１となる。よって、実施形態１では、各サービス処理量の時間特性に応じて、例えば時間帯を日勤帯及び日勤帯以外に分け、それぞれの時間帯における各単位時間当たりのサービス処理量の最大値を管理する。そして、実施形態１では、サービス毎の各時間帯における単位時間当たりのサービス処理量の最大値の分布に対してサービスをグループピングすることにより、各サービスの時間帯におけるユーザ利用特性を反映したサービスのグルーピングを行い、より最適に加入者情報の収容を行う。   That is, as shown in FIG. 3 (a), in the IP telephone service, the maximum service processing amount is a1 in the day shift from 9:00 to 18:00, and other than the day shift from 0:00 to 9:00 and from 18:00 to 24:00. Then, the maximum service processing amount is a2. In addition, as shown in FIG. 3B, in the video distribution service, the maximum service processing amount is b2 in the day shift from 9:00 to 18:00, and other than the day shift from 0:00 to 9:00 and from 18:00 to 24:00. Then, the maximum service processing amount is b1. Therefore, in the first embodiment, according to the time characteristics of each service processing amount, for example, the time zone is divided into a day shift zone and a non-day shift zone, and the maximum value of the service processing amount per unit time in each time zone is managed. . In the first embodiment, the service is reflected on the distribution of the maximum value of the service processing amount per unit time in each time zone for each service, thereby reflecting the user usage characteristics in each service time zone. And grouping subscriber information more optimally.

（加入者情報収容システム）
図４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置を含む加入者情報収容システムの一例を示す図である。実施形態１に係る加入者情報収容システム１は、複数の加入者情報収容装置１００ａ〜１００ｃ・・・を含む。加入者情報収容装置１００ａ〜１００ｃ・・・を加入者情報収容装置１００と総称する。加入者情報収容システム１は、サービス提供装置２００ａ〜２００ｃ・・・に対して加入者情報を提供する。サービス提供装置２００ａ〜２００ｃ・・・をサービス提供装置２００と総称する。サービス提供装置２００は、例えば接続サーバや請求サーバ等、様々なサービスを利用者に提供する装置である。 (Subscriber information accommodation system)
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a subscriber information accommodation system including the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. The subscriber information accommodation system 1 according to the first embodiment includes a plurality of subscriber information accommodation devices 100a to 100c. The subscriber information accommodation devices 100 a to 100 c... Are collectively referred to as the subscriber information accommodation device 100. The subscriber information accommodation system 1 provides subscriber information to the service providing apparatuses 200a to 200c. The service providing devices 200a to 200c are collectively referred to as the service providing device 200. The service providing apparatus 200 is an apparatus that provides various services to users, such as a connection server and a billing server.

サービス提供装置２００は、利用者にサービスを提供する際に、加入者情報収容システム１から利用者の契約情報等の固有情報である加入者情報を取得する。つまり、加入者情報は、サービスのグルーピングを経て、加入者情報収容装置１００に分散して収容される。加入者情報収容装置１００の数は、加入者情報収容装置１００のリソース限界と、サービス提供装置２００から要求されるサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量との関係で決まる。   When providing a service to a user, the service providing apparatus 200 acquires subscriber information, which is unique information such as user contract information, from the subscriber information accommodation system 1. That is, the subscriber information is distributed and accommodated in the subscriber information accommodation apparatus 100 through service grouping. The number of subscriber information accommodation devices 100 includes the resource limit of the subscriber information accommodation device 100, the amount of service processing requested from the service providing device 200 (day shift), the amount of service processing (other than the day shift), and the amount of subscriber information. It depends on the relationship.

（実施形態１に係る加入者情報収容装置）
図５は、実施形態１に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。加入者情報収容装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。なお、ＲＯＭはRead Only Memoryであり、ＲＡＭはRandom Access Memoryであり、ＣＰＵはCentral Processing Unitである。 (Subscriber information accommodation apparatus according to Embodiment 1)
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. The subscriber information accommodation apparatus 100 is realized by, for example, reading a predetermined program into a computer constituted by a ROM, a RAM, a CPU, and the like, and executing the program by the CPU. The ROM is a read only memory, the RAM is a random access memory, and the CPU is a central processing unit.

加入者情報収容装置１００は、通信Ｉ／Ｆ（Inter／Face）１０、サービス提供部２０、加入者情報記憶部３０、加入者情報分布算出部４０を含む。また、加入者情報収容装置１００は、バラつき低減機能部５０、処理量計測部６０、処理量分布算出部７０、２次元バラつき補正制御部８０、収容補正制御部９０を含む。通信Ｉ/Ｆ１０は、他の加入者情報収容装置１００及びサービス提供装置２００と通信する機能部である。   The subscriber information accommodation apparatus 100 includes a communication I / F (Inter / Face) 10, a service providing unit 20, a subscriber information storage unit 30, and a subscriber information distribution calculation unit 40. The subscriber information accommodation apparatus 100 includes a variation reducing function unit 50, a processing amount measurement unit 60, a processing amount distribution calculation unit 70, a two-dimensional variation correction control unit 80, and an accommodation correction control unit 90. The communication I / F 10 is a functional unit that communicates with other subscriber information accommodation apparatuses 100 and service providing apparatuses 200.

サービス提供部２０は、サービス提供装置２００からの要求に対して加入者情報のデータ操作機能（データ登録、更新、削除、参照等）を提供する。加入者情報記憶部３０は、複数のサービスの加入者の加入者情報を記憶する。ここで、加入者情報量は、加入者数と各々の加入者の固有データとの積で決まるデータ量である。図５においては、例えばサービスαの加入者は３人であり、その一人当たりの固有情報のデータサイズを■で表現している。サービスαの加入者情報量は、３×■である。サービスγの加入者情報量は５×○である。図５において、サービスβ、サービスγ、その他のサービスも同様である。   The service providing unit 20 provides a data operation function (data registration, update, deletion, reference, etc.) of subscriber information in response to a request from the service providing apparatus 200. The subscriber information storage unit 30 stores subscriber information of a plurality of service subscribers. Here, the subscriber information amount is a data amount determined by the product of the number of subscribers and unique data of each subscriber. In FIG. 5, for example, there are three subscribers of the service α, and the data size of the unique information per person is represented by ■. The amount of subscriber information for service α is 3 × ■. The amount of subscriber information for service γ is 5 × ◯. In FIG. 5, service β, service γ, and other services are the same.

処理量計測部６０は、単位時間当たりにデータ操作等の処理を行う対象のサービス処理量を、日勤帯及び日勤帯以外の時間帯に分けて計測する。サービス処理量とは、単位時間当たりにサービス提供装置２００に提供される■や△や○等の数を示すデータ量ある。処理量計測部６０は、計測した各々のサービスの日勤帯及び日勤帯以外の各単位時間当たりのサービス処理量の最大値を処理量テーブル６０ａに記録する。以下、単位時間当たりのサービス処理量の最大値を、単に「サービス処理量」と呼ぶ。図５の例では、処理量テーブル６０ａには、サービスαの日勤帯のサービス処理量ａ１、サービスαの日勤帯以外のサービス処理量ａ２が保存されている。また、処理量テーブル６０ａには、サービスβの日勤帯のサービス処理量ｂ１、サービスβの日勤帯以外のサービス処理量ｂ２が保存されている。また、処理量テーブル６０ａには、サービスγの日勤帯のサービス処理量ｃ１、サービスγの日勤帯以外のサービス処理量ｃ２が保存されている。   The processing amount measuring unit 60 measures the service processing amount to be subjected to processing such as data operation per unit time, divided into a day shift and a time slot other than the day shift. The service processing amount is a data amount indicating the number of ■, Δ, ○, etc. provided to the service providing apparatus 200 per unit time. The processing amount measuring unit 60 records in the processing amount table 60a the day service zone of each measured service and the maximum value of the service processing amount per unit time other than the day service zone. Hereinafter, the maximum service processing amount per unit time is simply referred to as “service processing amount”. In the example of FIG. 5, the processing amount table 60a stores the service processing amount a1 for the day shift of service α and the service processing amount a2 of the service α other than the day shift. The processing amount table 60a stores a service processing amount b1 for the service β for the day shift and a service processing amount b2 for the service β other than the day shift. The processing amount table 60a stores the service processing amount c1 of the service γ for the day shift and the service processing amount c2 of the service γ other than the day shift.

ここからは図６も参照して加入者情報収容装置１００の動作を説明する。図６は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理を示すフローチャートである。バラつき低減処理は、加入者情報収容装置１００に、サービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）と加入者情報量とに係る加入者情報をサービス毎又はサービスグループ毎に格納した後に行われる、収容した各データ量のバラつきの低減処理である。   Hereafter, the operation of the subscriber information accommodation apparatus 100 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. In the variation reduction processing, the subscriber information storage device 100 stores the service processing amount (day shift) and the subscriber information related to the service processing amount (other than the day shift) and the subscriber information amount for each service or each service group. This is a process for reducing the variation in the amount of data stored later.

加入者情報分布算出部４０は、複数のサービスの各々の加入者情報量のバラつきの尺度を算出する（ステップＳ１１）。加入者情報量のバラつきの尺度とは、図１に示す加入者情報量ｗ＝ｈ（ｘ）の分布のバラつきの大きさを表す数値であり、例えば加入者情報量ｗ＝ｈ（ｘ）の分布の標準偏差等である。なお、バラつきの尺度は、バラつきの大きさに対応する数値であればどのような数値（統計量）であってもよい。   The subscriber information distribution calculation unit 40 calculates a measure of variation in the amount of subscriber information for each of a plurality of services (step S11). The measure of variation in subscriber information amount is a numerical value representing the size of the distribution of the subscriber information amount w = h (x) shown in FIG. 1, for example, the subscriber information amount w = h (x). The standard deviation of the distribution. The scale of variation may be any numerical value (statistic) as long as it is a numerical value corresponding to the size of the variation.

処理量分布算出部７０は、処理量計測部６０で計測した各サービスのサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度を算出する（ステップＳ１２）。処理量分布算出部７０は、加入者情報分布算出部４０と同様にサービス処理量の標準偏差等を算出する。なお、バラつきの尺度は、バラつきの大きさに対応する数値であればどのような数値（統計量）であってもよい。   The processing amount distribution calculation unit 70 calculates a scale of variation of the service processing amount (day shift) and the service processing amount (other than the day shift) of each service measured by the processing amount measurement unit 60 (step S12). The processing amount distribution calculation unit 70 calculates the standard deviation of the service processing amount as in the subscriber information distribution calculation unit 40. The scale of variation may be any numerical value (statistic) as long as it is a numerical value corresponding to the size of the variation.

バラつき低減機能部５０は、データ処理量（日勤帯）及びデータ処理量（日勤帯以外）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループと、加入者情報量のバラつきを低減する加入者情報量を組合せた小グループとを作成して格納処理部５５へ格納する。   The variation reducing function unit 50 includes a small group that combines a data processing amount (day shift) and a service that reduces variations in data processing amount (other than day shift), and a subscriber information amount that reduces variation in subscriber information amount. The combined small group is created and stored in the storage processing unit 55.

ここで、データ処理量（日勤帯）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループとは、処理量計測部６０が記録している日勤帯のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＡが、日勤帯のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたものに該当する。また、データ処理量（日勤帯以外）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループとは、処理量計測部６０が記録している日勤帯以外のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＢが、日勤帯以外のサービス毎のサービス処理量を、複数のサービスについて組合せたものに該当する。   Here, the small group in which the service for reducing the variation in the data processing amount (day shift) is combined with the service processing amount for each service in the day shift recorded by the processing amount measuring unit 60 for a plurality of services. A group of services. In FIG. 1, the service group A corresponds to a combination of the service throughput for each service in the day shift service for a plurality of services. In addition, a small group combining services that reduce variations in data processing amount (other than day shifts) is a combination of service processing amounts for services other than day shifts recorded by the processing amount measuring unit 60 for a plurality of services. Service group. In FIG. 1, service group B corresponds to a combination of service processing amounts for services other than day shifts for a plurality of services.

また、加入者情報量のバラつきを低減する加入者情報量を組合せた小グループとは、加入者情報記憶部３０が記憶しているサービス毎の加入者情報量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＣが、サービス毎の加入者情報量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループに該当する。バラつき低減機能部５０は、作成した小グループを、処理量計測部６０と加入者情報記憶部３０へ格納する。   Further, the small group combining the subscriber information amount that reduces the variation in the subscriber information amount is a service that combines the subscriber information amount for each service stored in the subscriber information storage unit 30 for a plurality of services. It is a group. In FIG. 1, the service group C corresponds to a service group in which the amount of subscriber information for each service is combined for a plurality of services. The variation reducing function unit 50 stores the created small group in the processing amount measuring unit 60 and the subscriber information storage unit 30.

２次元バラつき補正制御部８０は、サービス処理量（日勤帯）のバラつきの尺度、サービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度、加入者情報量のバラつきの尺度を監視する（ステップＳ１３）。そして、２次元バラつき補正制御部８０は、いずれかのデータ量のバラつきの尺度の値が所定閾値以上の大きさになった場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）に、バラつき低減機能部５０を制御して、ステップＳ１４の処理を行わせる。すなわち、ステップＳ１４では、バラつき低減機能部５０は、サービス処理量（日勤帯）のバラつきの尺度を低減させるサービスの第１の小グループを作成する。そして、バラつき低減機能部５０は、第１の小グループをもとにサービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度を低減させるサービスの第２の小グループを作成する。そして、バラつき低減機能部５０は、第２の小グループをもとに加入者情報量のバラつきの尺度を低減させるサービスの第３の小グループを作成する。このステップＳ１４で行われる処理を、グルーピング又はグルーピング法と呼ぶ。   The two-dimensional variation correction control unit 80 monitors a variation scale of the service processing amount (day shift), a variation measure of the service processing amount (other than the day shift), and a variation scale of the subscriber information amount (step S13). Then, the two-dimensional variation correction control unit 80 controls the variation reduction function unit 50 when the value of the variation scale of any data amount becomes equal to or larger than a predetermined threshold (step S13: YES). Then, the process of step S14 is performed. That is, in step S14, the variation reducing function unit 50 creates a first small group of services that reduces the variation measure of the service processing amount (day shift). Then, the variation reducing function unit 50 creates a second small group of services that reduces the variation measure of the service processing amount (other than the day shift) based on the first small group. Then, the variation reducing function unit 50 creates a third small group of services for reducing the variation measure of the subscriber information amount based on the second small group. The processing performed in step S14 is called grouping or grouping method.

ここで、所定閾値の値は、システム管理者が予め決めて２次元バラつき補正制御部８０に設定しておく。なお、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量に対するグルーピング法の適用順序は、最終的に作成した小グループにより各データ量のバラつきの尺度が最適化されるように、適宜変更可能である。   Here, the value of the predetermined threshold is determined in advance by the system administrator and set in the two-dimensional variation correction control unit 80. The order in which the grouping method is applied to each data amount of service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount is a measure of the variation of each data amount depending on the finally created small group. Can be changed as appropriate so that is optimized.

収容補正制御部９０は、加入者情報量の第３の小グループの一部のデータと、第３の小グループの一部に該当するサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のデータとを、他の加入者情報収容装置へ転送する（ステップＳ１５）。例えば、収容補正制御部９０は、加入者情報記憶部３０に記憶しているサービスγの加入者情報量のデータサイズが大きくなり、加入者情報収容装置１００のリソース限界を越える場合に、そのサービスγの加入者情報を加入者情報収容装置１００ｂへ転送する。この時、収容補正制御部９０は、処理量計測部６０で記録しているサービスγのサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）も同時に転送する。また逆に、収容補正制御部９０は、例えば加入者情報収容装置１００ｂから転送される、あるサービスあるいはサービスの小グループに該当するサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）及び加入者情報量のデータの組を受信する。   The accommodation correction control unit 90 includes the partial data of the third small group of the subscriber information amount, the service processing amount (day shift) corresponding to a part of the third small group, and the service processing amount (other than the day shift zone). ) Is transferred to another subscriber information accommodating device (step S15). For example, when the data size of the subscriber information amount of the service γ stored in the subscriber information storage unit 30 increases and exceeds the resource limit of the subscriber information accommodation device 100, the accommodation correction control unit 90 The γ subscriber information is transferred to the subscriber information accommodating apparatus 100b. At this time, the accommodation correction control unit 90 simultaneously transfers the service processing amount (day shift) and service processing amount (other than the day shift) of the service γ recorded by the processing amount measurement unit 60. Conversely, the accommodation correction control unit 90 transfers, for example, a service processing amount (day shift) corresponding to a certain service or a small group of services, a service processing amount (other than the day shift), and the like, transferred from the subscriber information accommodation apparatus 100b. A data set of subscriber information amount is received.

なお、収容補正制御部９０が他の加入者情報収容装置へデータの組を転送するサービスあるいはサービスの小グループは、複数の選定基準で選定することが可能である。例えば、最大のデータ量のサービスあるいはサービスの小グループを転送してもよいし、アクセス頻度の低いサービスあるいはサービスの小グループを転送するようにしてもよい。転送するサービスあるいはサービスの小グループの選定基準は、種々考えられ、システム管理者の意向に基づいて任意に設定することができる。   A service or a small group of services for which the accommodation correction control unit 90 transfers a data set to another subscriber information accommodation device can be selected by a plurality of selection criteria. For example, a service or a small group of services having the maximum data amount may be transferred, or a service or a small group of services having a low access frequency may be transferred. Various criteria for selecting a service to be transferred or a small group of services are conceivable, and can be arbitrarily set based on the intention of the system administrator.

また、実施形態１では、他の加入者情報収容装置から受信したサービスあるいはサービスの小グループのデータの組は、サービス提供部２０を介して加入者情報記憶部３０に格納される。なお、処理量計測部６０が処理量テーブル６０ａからサービスあるいはサービスの小グループに該当するサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）を読み出す経路は、格納と逆方向である。また、収容補正制御部９０が加入者情報記憶部３０からサービスあるいはサービスの小グループに該当する加入者情報を読み出す経路は、格納と逆方向である。   In the first embodiment, a set of data of a service or a small group of services received from another subscriber information accommodating device is stored in the subscriber information storage unit 30 via the service providing unit 20. Note that the path through which the processing amount measuring unit 60 reads the service processing amount (day shift) and the service processing amount (other than the day shift) corresponding to a service or a small group of services from the processing amount table 60a is in the opposite direction to the storage. Further, the path through which the accommodation correction control unit 90 reads out subscriber information corresponding to a service or a small group of services from the subscriber information storage unit 30 is in the opposite direction to storage.

例えば、加入者情報収容装置１００は、あるサービスの販促活動等が成功してそのサービスのサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量のいずれかのデータ量が大きくなり、加入者情報収容装置１００のリソース限界を越えたとする。このような場合に、加入者情報収容装置１００は、他の加入者情報収容装置に加入者情報と処理データとを自動的に転送することができる。よって、実施形態１によれば、加入者情報収容装置の運用中に、加入者情報収容装置をさらに増設する必要がない。   For example, the subscriber information accommodating apparatus 100 has a data amount of any one of the service processing amount (day shift), service processing amount (other than the day shift), and subscriber information amount of a certain service after successful promotion of a certain service. And the resource limit of the subscriber information accommodation apparatus 100 is exceeded. In such a case, the subscriber information accommodation apparatus 100 can automatically transfer the subscriber information and the processing data to another subscriber information accommodation apparatus. Therefore, according to the first embodiment, it is not necessary to further add the subscriber information accommodation device during the operation of the subscriber information accommodation device.

（バラつき低減機能部）
次に、バラつき低減機能部５０の動作を、具体例を示して詳しく説明する。図５に示すように、バラつき低減機能部５０は、平均収容数計算部５１、順位分析部５２、重心算出部５３、比率算出部５４、格納処理部５５を含む。 (Dispersion reduction function section)
Next, the operation of the variation reducing function unit 50 will be described in detail with a specific example. As shown in FIG. 5, the variation reducing function unit 50 includes an average accommodation number calculation unit 51, a rank analysis unit 52, a centroid calculation unit 53, a ratio calculation unit 54, and a storage processing unit 55.

平均収容数計算部５１は、加入者情報記憶部３０に記憶された加入者数の平均値と、処理量計測部６０に記録されているサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のそれぞれの平均値を求める。そして、平均収容数計算部５１は、自装置のリソース限界と当該平均値を用いて自装置が収容できる平均的なサービスの収容数を計算する。ここで、例えば平均的なサービスの収容数が７０個であるとする。セッションは、例えば１秒間当たりの回数である。この単位時間の１秒は一例であり、例えば１００ミリ秒でも、１０ミリ秒でも、所定の固定された時間であれば何でもよい。   The average capacity calculation unit 51 includes the average number of subscribers stored in the subscriber information storage unit 30, the service processing amount (day shift) and the service processing amount (day shift) recorded in the processing amount measurement unit 60. The average value of each other is obtained. And the average accommodation number calculation part 51 calculates the accommodation number of the average service which the own apparatus can accommodate using the resource limit of the own apparatus and the said average value. Here, for example, it is assumed that the average number of accommodated services is 70. The session is, for example, the number of times per second. One second of the unit time is an example, and may be any predetermined fixed time, such as 100 milliseconds or 10 milliseconds.

順位分析部５２は、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データのデータ量（データサイズ）の大きさの順位を分析する。図７は、サービス毎のデータ量のバラつきの一例を示す図である。また、図８は、データ量の昇順でサービスを整列する一例を示す図である。   The rank analysis unit 52 analyzes the rank of the data amount (data size) of each data of the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a variation in the amount of data for each service. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of arranging services in ascending order of data amount.

以下、図７〜図９、図１２において、データ量がサービス処理量（日勤帯）の場合を考える。この場合、図７は、縦軸がサービス処理量（日勤帯）、横軸がサービスであり、サービス毎のサービス処理量（日勤帯）の分布を示す。順位分析部５２は、先ず、サービス処理量（日勤帯）を昇順に並べて分析する。順位分析部５２がサービス処理量（日勤帯）を昇順に並べると、図８に示すように、サービス処理量（日勤帯）は、右肩上がりのグラフとなる。なお、図８において、縦軸がサービス処理量（日勤帯）であり、横軸がデータ量の大きさの順位である。   Hereinafter, in FIG. 7 to FIG. 9 and FIG. 12, the case where the data amount is the service processing amount (day shift) is considered. In this case, in FIG. 7, the vertical axis represents the service processing amount (day shift), and the horizontal axis represents the service, and shows the distribution of the service processing amount (day shift) for each service. The rank analysis unit 52 first analyzes the service processing amount (day shift) in ascending order. When the rank analysis unit 52 arranges the service processing amount (day shift) in ascending order, the service processing amount (day shift) becomes a graph that rises to the right as shown in FIG. In FIG. 8, the vertical axis represents the service processing amount (day shift), and the horizontal axis represents the rank of the data amount.

続いて、重心算出部５３は、順位分析部５２で分析したサービス処理量（日勤帯）のデータ量の大きさの順位を用いて、順位の昇順でサービス処理量（日勤帯）が変化する変化量を図９に示すように求め、その変化量の重心ｇを算出する。   Subsequently, the center-of-gravity calculation unit 53 uses the rank of the data amount of the service processing amount (day shift) analyzed by the rank analysis unit 52 to change the service processing amount (day shift) in ascending order. The amount is obtained as shown in FIG. 9, and the center of gravity g of the amount of change is calculated.

図９は、差分データ量の重心及びグルーピングする小グループの構成数の算出の一例を示す図である。図９は、縦軸が順位の昇順での「サービス処理量（日勤帯）の変化量（＝差分データ量）」、横軸が「（サービス処理量（日勤帯）の）データ量の大きさの順位」である。差分データ量の重心ｇとは、横軸の順位の前半の変化量（縦軸）の累積値と、横軸の順位の後半の変化量の累積値とが釣り合う順位のことである。図９の例では、重心ｇは例えば２６．４である。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of calculation of the centroid of the difference data amount and the number of small groups to be grouped. In FIG. 9, the vertical axis indicates “the amount of change in service processing amount (day shift) (= difference data amount)” in ascending order, and the horizontal axis indicates the size of the data amount “(service processing amount (day shift))”. Ranking ". The center of gravity g of the difference data amount is a rank in which the cumulative value of the first half change amount (vertical axis) of the horizontal axis rank is balanced with the cumulative value of the second half change amount of the horizontal axis rank. In the example of FIG. 9, the center of gravity g is 26.4, for example.

比率算出部５４は、サービス処理量（日勤帯）の差分データ量の最小値の順位と、重心算出部５３が算出した重心ｇとの差分である「第１差分値」と、サービス処理量（日勤帯）の差分データ量の最大値の順位と重心ｇとの差分である「第２差分値」を求める。そして、比率算出部５４は、第１差分値の範囲内のデータを小データとして分類し、第２差分値の範囲内のデータを大データとして分類する。   The ratio calculation unit 54 calculates the difference between the rank of the difference data amount of the service processing amount (day shift) and the centroid g calculated by the centroid calculation unit 53, and the service processing amount ( The “second difference value”, which is the difference between the ranking of the maximum value of the difference data amount of the day shift zone and the center of gravity g, is obtained. Then, the ratio calculation unit 54 classifies data within the range of the first difference value as small data, and classifies data within the range of the second difference value as large data.

そして、比率算出部５４は、第１差分値と第２差分値との比率を算出し、求めた比率で構成される小グループの構成数を算出する。図９の例では、第１差分値＝２６．４、第２差分値＝１３．６であるので、第１差分値：第２差分値≒２：１である。この２：１の比から、小グループを構成するサービス数は、小データ２個と大データ１個の合計３個として求められる。また、平均収容数計算部５１で計算した平均的なサービスの収容数は、上記のように、この例では７０個である。平均的なサービスの収容数７０個は、小グループを構成するサービス数３で割り切れない。   And the ratio calculation part 54 calculates the ratio of a 1st difference value and a 2nd difference value, and calculates the number of the small groups comprised by the calculated | required ratio. In the example of FIG. 9, since the first difference value = 26.4 and the second difference value = 13.6, the first difference value: the second difference value≈2: 1. From this 2: 1 ratio, the number of services that make up the small group is determined as a total of three, two small data and one large data. In addition, as described above, the average service capacity calculated by the average capacity calculation unit 51 is 70 in this example. The average number of services accommodated 70 is not divisible by the number of services 3 constituting a small group.

図１０は、平均的なサービスの収容数が、小グループで割り切れない場合と割り切れる場合とについての一例を示す図である。図１０の（ａ）は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れない場合を示す。平均的なサービスの収容数の範囲に、比較的データ量の大きな小グループが２個収まっているが余りが生じている。図１０の（ｂ）は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れる場合を示す。図１０の（ｂ）は、小グループを構成するサービス数をｐからｑへ減らすことで余りが生じていない。余りを生じさせないようにすることで、加入者情報を効率的に収容することができる。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of cases where the average service capacity is not divisible by a small group and when it is divisible. FIG. 10A shows a case where the average number of services accommodated cannot be divided by a small group. Two small groups with a relatively large amount of data are contained in the average service capacity range, but there is a surplus. FIG. 10B shows a case where the average service capacity is divisible by a small group. In FIG. 10B, the remainder is not generated by reducing the number of services constituting the small group from p to q. By not generating a surplus, subscriber information can be accommodated efficiently.

このように平均的なサービスの収容数を、小グループを構成するサービス数で割り切れない場合は、小グループの構成データ数を減らす。図１１は、小データと大データとの構成比を変化させた場合の標準偏差の変化の一例を示す図である。図１１では、縦軸がバラつきの尺度である標準偏差であり、横軸が大小構成比（小：大）である。   In this way, when the average number of accommodated services cannot be divided by the number of services constituting the small group, the number of data constituting the small group is reduced. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a change in standard deviation when the composition ratio between small data and large data is changed. In FIG. 11, the vertical axis is the standard deviation which is a measure of variation, and the horizontal axis is the large / small component ratio (small: large).

図１１に一例を示すように、大小構成比２：１で最もバラつきを低減できていることが分かる。また、図１１では、構成比１：１もある程度のバラつきが改善されることが分かる。そこで、比率算出部５４は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れない場合、準最適な小グループの構成比として割り切れる構成数となる１：１を決定する。   As shown in an example in FIG. 11, it can be seen that the variation can be reduced most at the size ratio of 2: 1. Moreover, in FIG. 11, it turns out that the variation to some extent is improved also in the composition ratio 1: 1. Therefore, if the average service capacity is not divisible by the small group, the ratio calculating unit 54 determines 1: 1 as a divisible number as the sub-optimal small group composition ratio.

格納処理部５５は、比率算出部５４が決定した小グループの構成比で、第１差分値の範囲内の小データと第２差分値の範囲内の大データとを組合せて小グループを構成し、加入者情報記憶部３０に格納する。   The storage processing unit 55 configures a small group by combining the small data within the range of the first difference value and the large data within the range of the second difference value at the composition ratio of the small group determined by the ratio calculation unit 54. And stored in the subscriber information storage unit 30.

図１２は、小データと大データとグルーピングして小グループを構成した場合のデータ量のバラつき示す図である。例えば、図１２において、縦軸のデータ量をサービス処理量（日勤帯）とし、横軸をサービス処理量（日勤帯）に対するバラつき低減処理結果であるサービスグループＡ（図１参照）の小グループ番号とした場合を考える。図１２によると、サービスグループＡ毎のデータ量（サービス処理量（日勤帯））は、図７に示すサービス毎のデータ量（サービス処理量（日勤帯））と比較して、分布が平滑化されている。つまり、サービスグループＡの構成で小データと大データとを組合せて処理量計測部６０に記録したサービス処理量（日勤帯）の標準偏差の値は、例えば０．１２である。サービスグループＡを構成しない前の状態のサービス処理量（日勤帯）の標準偏差の値は例えば０．８８であるので、標準偏差の値で約８分の１にバラつきが改善されていることが分かる。   FIG. 12 is a diagram showing the variation in data amount when a small group is configured by grouping small data and large data. For example, in FIG. 12, the data amount on the vertical axis is the service processing amount (day shift), and the horizontal axis is the small group number of service group A (see FIG. 1) that is the result of variation reduction processing for the service processing amount (day shift). Consider the case. According to FIG. 12, the data amount for each service group A (service processing amount (day shift)) is smoother than the data amount for each service (service processing amount (day shift)) shown in FIG. Has been. That is, the standard deviation value of the service processing amount (day shift) recorded in the processing amount measuring unit 60 by combining the small data and the large data in the configuration of the service group A is, for example, 0.12. Since the standard deviation value of the service processing amount (day shift) before the service group A is configured is 0.88, for example, the standard deviation value may be improved by about one-eighth. I understand.

上記のように、実施形態１では、図７〜図１２に示したサービス処理量（日勤帯）に対するグルーピングの処理を、このグルーピングの処理結果であるサービスグループＡをもとにサービス処理量（日勤帯以外）に対してさらに適用する。そして、実施形態１では、このグルーピングの処理結果であるサービスグループＢをもとに加入者情報量に対してさらに適用することで、最終的にデータ量が最適化に平滑化されたサービスグループＣが作成される。このようにバラつき低減機能部５０が動作することで、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量のバラつきを低減することができる。   As described above, in the first embodiment, the grouping process for the service processing amount (day shift) shown in FIGS. 7 to 12 is performed based on the service group A (day shift) based on the processing result of the grouping. It applies further to other than belts. In the first embodiment, the service group C is finally applied to the subscriber information amount based on the service group B which is a result of the grouping process, so that the data amount is finally smoothed to be optimized. Is created. By operating the variation reducing function unit 50 in this way, it is possible to reduce variations in the data amounts of the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount.

なお、上記の説明は、加入者情報収容システム１がシステム運用中に収容にバラつきが生じた場合に、加入者情報収容装置１００がバラつきを低減させる動作である。しかし、加入者情報収容システム１は、運用開始時に、加入者情報収容装置１００が、予め収集されたサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量から、自装置又は他の加入者情報収容装置が収容する加入者情報を決定してもよい。   In addition, said description is operation | movement which the subscriber information accommodation apparatus 100 reduces variation, when the subscriber information accommodation system 1 varies in accommodation during system operation. However, when the subscriber information accommodation system 1 starts operation, the subscriber information accommodation apparatus 100 determines whether the subscriber information accommodation apparatus 100 automatically determines the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount collected in advance. The subscriber information accommodated by the device or other subscriber information accommodation device may be determined.

また、加入者情報収容装置１００は、サービス提供装置２００から加入者情報の移行を受け付けることもできる。バラつき低減機能部５０は、サービス提供装置２００がサービスを提供している加入者情報の移行を受け付ける際にも、同様に動作してもよい。このようにして、加入者情報収容装置１００は、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量のバラツキを低減させることができる。   In addition, the subscriber information accommodation apparatus 100 can accept the transfer of subscriber information from the service providing apparatus 200. The variation reducing function unit 50 may operate in the same manner when the service providing apparatus 200 accepts the transfer of the subscriber information providing the service. In this way, the subscriber information accommodation apparatus 100 can reduce variations in the data amount of service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount.

図１３は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理により所要リソース量が低減される一例を示す図である。図１３の（ａ）は、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外に分けず、各サービス処理量のピーク値の合計分リソースを確保する従来手法によるリソース確保を示す。ここで、９時〜１８時の日勤帯でサービス処理量が最大値ｈ１となるサービスαと、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外でサービス処理量が最大値ｈ２となるサービスβとを加入者情報収容システム１に収容する場合を考える。この場合、従来手法によれば、サービス処理量ｈ１＋ｈ２に相当するリソースを確保することを要する。このため、従来手法によれば、加入者情報を収容する加入者情報収容装置１００の数を、ｈ１＋ｈ２に相当するリソース分だけ確保しなければならない。   FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which the required resource amount is reduced by the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. (A) of FIG. 13 shows the resource reservation by the conventional method which secures the resource for the sum total of the peak value of each service processing amount, without dividing service processing amount into a day shift zone and a day shift zone. Here, the service processing amount becomes the maximum value h1 in the daily work zone from 9:00 to 18:00, and the service processing amount becomes the maximum value h2 except for the day shifts from 0:00 to 9:00 and from 18:00 to 24:00. Consider a case where the service β is accommodated in the subscriber information accommodation system 1. In this case, according to the conventional method, it is necessary to secure resources corresponding to the service processing amount h1 + h2. For this reason, according to the conventional method, it is necessary to secure the number of subscriber information accommodating apparatuses 100 that accommodate subscriber information by a resource corresponding to h1 + h2.

しかし、実施形態１では、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外に分けてリソース確保を行う。このため、実施形態１によれば、図１３の（ｂ）に示すように、サービスαとサービスβとを加入者情報収容システム１に収容する場合に、サービス処理量ｈ（ｈ＜ｈ１＋ｈ２）に相当するリソース量を確保すれば十分である。よって、実施形態１では、各時間帯で各サービスが必要とするリソース量を元に確保するリソース量を算出するので、必要とする最低限のリソース量を把握でき、加入者情報を収容する加入者情報収容装置１００の数を低減することができる。   However, in the first embodiment, the resource processing is performed by dividing the service processing amount into the day shift zone and the day shift zone. Therefore, according to the first embodiment, as shown in FIG. 13B, when the service α and the service β are accommodated in the subscriber information accommodation system 1, the service processing amount h (h <h1 + h2) is obtained. It is sufficient to secure a corresponding amount of resources. Therefore, in the first embodiment, since the resource amount to be secured is calculated based on the resource amount required for each service in each time zone, the minimum required resource amount can be grasped, and the subscription that accommodates subscriber information is obtained. The number of person information storage devices 100 can be reduced.

（実施形態１の適用例）
図１４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理の適用対象である、サービスの処理量が時間帯に応じて処理量が異なるシステムの一例を示す図である。実施形態１は、多数のユーザが社内サービスを利用する際に認証を行う認証システムに適用できる。図１４に示すように、認証システムは、例えば、ユーザが、始業開始時刻である９時付近で端末をシステムに接続するので、認証システムは業務開始時刻に繁忙期を迎える。このようなシステムの例として、コールセンタや保険代理店、銀行窓口等のシステムがある。実施形態１は、かかるシステムに適用し、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量を平滑化し、加入者情報を加入者情報収容装置等へ効率的に収容することができる。 (Application example of Embodiment 1)
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a system in which a processing amount of a service is different depending on a time zone, which is an application target of the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the first embodiment. The first embodiment can be applied to an authentication system that performs authentication when a large number of users use an in-house service. As shown in FIG. 14, in the authentication system, for example, the user connects the terminal to the system at around 9 o'clock, which is the start time of work, so the authentication system reaches a busy period at the start time of work. Examples of such systems include systems such as call centers, insurance agents, and bank counters. The first embodiment is applied to such a system, smoothes the service processing amount (day shift), service processing amount (other than the day shift), and subscriber information amount, and efficiently converts the subscriber information to the subscriber information accommodation device or the like. Can be accommodated.

［実施形態２］
実施形態１では、グルーピングの適用対象である複数のリソース制約条件を小グループにまとめてデータ量のバラつきの尺度を低減する際に、各リソース制約条件について、最適又は準最適な小グループの大小構成比を決定する。そして、実施形態１では、決定した大小構成比でグルーピングしたサービスの単位で加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容するとした。しかし、各リソース制約条件について、最適又は準最適な小グループの大小構成比では、データ量のバラつきの尺度を最適に低減できない場合がある。 [Embodiment 2]
In the first embodiment, when a plurality of resource constraint conditions to which grouping is applied are grouped into small groups to reduce a measure of variation in the amount of data, an optimal or semi-optimal small group size configuration for each resource constraint condition Determine the ratio. In the first embodiment, the subscriber information is accommodated in the subscriber information accommodation system 1 in units of services that are grouped according to the determined size ratio. However, for each resource constraint condition, there may be a case where the optimal or sub-optimal small group size ratio cannot optimally reduce the scale of variation in data amount.

例えば、サービス処理量（日勤帯）に関して最適又は準最適な小グループの大小構成比を決定しても、サービス処理量（日勤帯以外）に関しては最適及び準最適以外の小グループの大小構成比を決定した方が、バラつきの低減効果が高い場合がある。そこで、実施形態２では、各リソース制約条件について採りうる小グループの大小構成比を全て網羅した大小構成比の組合せのパターンを生成する。そして、実施形態２では、生成した各パターンでグルーピングを行った場合の各バラつきの尺度の計算を行う。そして、実施形態２では、バラつきの尺度が最小となる各リソース制約条件の各大小構成比でグルーピング法を適用し、高効率な収容を決定する。   For example, even if the optimal or semi-optimal small group size ratio is determined for the service processing amount (day shift), the small group size ratio other than the optimal and sub-optimal is determined for the service processing amount (other than the day shift zone). In some cases, the effect of reducing the variation is higher. Therefore, in the second embodiment, a combination pattern of large and small component ratios that covers all the small and large component ratios that can be adopted for each resource constraint condition is generated. In the second embodiment, the scale of each variation when grouping is performed with each generated pattern is calculated. In the second embodiment, the grouping method is applied according to the size configuration ratio of each resource constraint condition that minimizes the variation scale, thereby determining highly efficient accommodation.

図１５は、実施形態２に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。例えば、実施形態２では、図１５に示すように、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について第１位〜第５位のいずれかの大小構成比を採用した組合せを網羅した各パターン１・・・で、実施形態１同様のグルーピングを行う。第ｉ位（ｉは自然数）の大小構成比とは、ｉ番目にバラつきの尺度が小さい大小構成比である。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the relationship between the size ratio of each resource condition and the variation in service processing amount in the variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the second embodiment. For example, in the second embodiment, as shown in FIG. 15, the size ratio of any one of the first to fifth ranks for the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount The same grouping as in the first embodiment is performed with each pattern 1. The size composition ratio of the i-th place (i is a natural number) is the size composition ratio having the smallest i-th variation scale.

例えば、３つの各リソース条件について、それぞれ第１位の大小構成比から第ｎ位（ｎは所定の自然数）の大小構成比を選択する場合には、パターン数は、ｎ３通りとなる。そして、実施形態２では、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量についてグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算を行う。そして、実施形態２では、ｎ３通りのバラつきの尺度ｖ１、ｖ２・・・のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比の小グループを決定し、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容する。よって、実施形態２では、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比でグルーピング法を適用して、高効率な加入者情報の収容を決定することができる。 For example, for each of the three resource condition, if (n is a predetermined natural number) n-th position from the first position and small component ratio respectively selecting the magnitude component ratio of the number of patterns is three ways n. In the second embodiment, the scale of variation after applying the grouping is calculated for the service processing amount (day shift), the service processing amount (other than the day shift), and the subscriber information amount. In the second embodiment, the small group of the large and small composition ratios of the resource conditions of the pattern that gives the smallest variation measure among the n three variation measures v1, v2,. It accommodates in person information accommodation system 1. Therefore, in the second embodiment, it is possible to determine the accommodation of the subscriber information with high efficiency by applying the grouping method with the size configuration ratio in which the scale of variation is most reduced.

［実施形態３］
実施形態２では、ｍ個（ｍは所定自然数）の各リソース制約条件についてそれぞれ第１位〜第ｎ位の大小構成比を選択してグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算をそれぞれ行う。そして、実施形態２では、ｎｍ通りのバラつきの尺度のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比のグルーピングを決定し、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容するとした。しかし、各リソース制約条件に対するグルーピング法の適用順序によっても収容効率に変動が発生する可能性がある。そこで、実施形態３では、それぞれのパターンに対してグルーピング法の適用順序も加味したバラつきの尺度を計算し、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比の組合せ及びグルーピング法の適用順序でグルーピング法を適用し、高効率な収容を決定する。 [Embodiment 3]
In the second embodiment, for each of the m resource constraints (m is a predetermined natural number), the first to nth magnitude ratios are selected, and the variation scale after applying the grouping is calculated. In the second embodiment, the grouping of the large and small component ratios of the resource conditions of the pattern that gives the smallest variation scale among the nm variation scales is determined, and the subscriber information is accommodated in the subscriber information accommodation system 1. Then. However, the accommodation efficiency may vary depending on the application order of the grouping method for each resource constraint condition. Therefore, in the third embodiment, a variation scale that also considers the application order of the grouping method is calculated for each pattern, and the grouping method is applied in the combination of large and small component ratios and the application order of the grouping method in which the variation scale is most reduced. Apply and determine high-efficiency accommodation.

図１６は、実施形態３に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とグルーピング法の適用順序とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。図１６に示すように、実施形態３では、例えば、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について第１位〜第５位のいずれかの大小構成比の組合せを網羅したパターン１・・・を生成する。そして、実施形態３では、生成した各パターンについて、各リソース制約条件へのグルーピング法の適用順序毎に実施形態１同様のグルーピングを行う。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a relationship between a size configuration ratio of each resource condition, a grouping method application order, and a service processing amount variation in a variation reducing process performed by the subscriber information accommodation apparatus according to the third embodiment. . As shown in FIG. 16, in the third embodiment, for example, the size ratio of any one of the first to fifth ranks regarding service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount, for example. Pattern 1 covering all the combinations is generated. In the third embodiment, grouping similar to that in the first embodiment is performed for each generated pattern for each application order of the grouping method to each resource constraint condition.

例えば、３つの各リソース条件について、それぞれ第１位〜第ｎ位（ｎは所定の自然数）の大小構成比を選択する場合には、パターン数は、ｎ３通りとなる。そして、実施形態３では、各パターンにおいて、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について、３×２×１＝６通りの各適用順序でグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算をそれぞれ行う。そして、実施形態３では、ｎ３×６通りのバラつきの尺度ｖ１１、ｖ１２・・・のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比及び適用順序のグルーピング法を行い、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容する。よって、実施形態３によれば、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比及び適用順序のグルーピング法を適用して、さらに高効率な加入者情報の収容を決定することができる。 For example, for each of the three resource condition, if (n is a predetermined natural number) # 1 to the n-th position respectively to select the magnitude component ratio of the number of patterns is three ways n. In the third embodiment, in each pattern, grouping is applied in each application order of 3 × 2 × 1 = 6 with respect to service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount. Each of the later variations is calculated. In the third embodiment, the grouping method of the size configuration ratio and the application order of each resource condition of the pattern that gives the smallest variation measure among the n 3 × 6 variation measures v11, v12. Subscriber information is accommodated in the subscriber information accommodation system 1. Therefore, according to the third embodiment, it is possible to determine the accommodation of the subscriber information with higher efficiency by applying the grouping method of the size ratio and the application order in which the scale of variation is most reduced.

［実施形態４］
図１７は、実施形態４に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。実施形態４に係る加入者情報収容装置１００Ａは、実施形態１に係る加入者情報収容装置１００と接続して加入者情報収容システム１を構成する装置であって、自装置と他の加入者情報収容装置１００の収容状態を制御するものである。 [Embodiment 4]
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a subscriber information accommodation apparatus according to the fourth embodiment. The subscriber information accommodation apparatus 100A according to the fourth embodiment is an apparatus that is connected to the subscriber information accommodation apparatus 100 according to the first embodiment to constitute the subscriber information accommodation system 1, and includes the own apparatus and other subscriber information. The accommodation state of the accommodation apparatus 100 is controlled.

加入者情報収容装置１００Ａは、加入者情報収容装置１００と比較して、収容補正制御部２９０を含む点で異なる。収容補正制御部２９０は、主管部２９１を含む。主管部２９１は、他の加入者情報収容装置１００のサービス処理量と加入者情報量を記録したシステム管理表（図示せず）を有し、他の加入者情報収容装置１００から小グループを取得するとともに、自装置の小グループを他の加入者情報収容装置１００へ転送する。   The subscriber information accommodation apparatus 100A is different from the subscriber information accommodation apparatus 100 in that it includes an accommodation correction control unit 290. The accommodation correction control unit 290 includes a main pipe unit 291. The main management unit 291 has a system management table (not shown) that records the service processing amount and subscriber information amount of the other subscriber information accommodation device 100, and acquires a small group from the other subscriber information accommodation device 100. At the same time, the small group of the own device is transferred to another subscriber information accommodating device 100.

システム管理表は、加入者情報収容システム１を構成する全ての加入者情報収容装置１００Ａ、１００の各々のリソース限界に対するサービス処理量と加入者情報量との状況が一覧できる表である。システム管理表を参照することで、適切に自装置の小グループを他の加入者情報収容装置１００へ転送することができる。   The system management table is a table in which the statuses of the service processing amount and the subscriber information amount with respect to each resource limit of all the subscriber information accommodation devices 100A, 100 constituting the subscriber information accommodation system 1 can be listed. By referring to the system management table, the small group of the own device can be appropriately transferred to the other subscriber information accommodating device 100.

実施形態４によれば、加入者情報収容装置１００Ａは、システム管理表を用いて小グループを加入者情報収容装置１００Ａ、１００間で転送するので、加入者情報収容装置間での小グループのやり取りを無駄なく行うことができる。   According to the fourth embodiment, since the subscriber information accommodation apparatus 100A transfers the small group between the subscriber information accommodation apparatuses 100A and 100 using the system management table, exchange of the small group between the subscriber information accommodation apparatuses. Can be done without waste.

以上説明したように、加入者情報収容装置１００、１００Ａを用いることで、そのリソースを有効活用できる効率的な収容を可能にする。   As described above, by using the subscriber information accommodation devices 100 and 100A, efficient accommodation that can effectively use the resources is enabled.

［その他の実施形態］
なお、以上の実施形態では、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外の２つの時間帯に分けて統計を取るとしたが、時間帯の区分は適宜変更可能であり、また、３つ以上の時間帯に分けてサービス処理量の統計を取るとしてもよい。また、以上の実施形態では、加入者情報収容装置のリソース制約条件として、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の３つのリソース制約条件について順次グルーピング法を適用する。しかし、開示の技術は、これに限らず、４つ以上のリソース制約条件についても同様にグルーピング法を適用することができる。また、以上の実施形態では、サービス処理量を処理量計測部６０に記録する例で説明したが、サービス処理量は、加入者情報とともに加入者情報記憶部３０に格納されてもよい。 [Other Embodiments]
In the above embodiment, the service processing amount is divided into two time zones other than the day shift zone and the day shift zone, and the statistics are taken. However, the division of the time zone can be changed as appropriate, and three or more time zones can be changed. Statistics on the service processing amount may be obtained by dividing into time zones. In the above embodiment, as resource constraint conditions of the subscriber information accommodation device, grouping methods are sequentially performed for three resource constraint conditions of service processing amount (day shift), service processing amount (other than day shift), and subscriber information amount. Apply. However, the disclosed technique is not limited to this, and the grouping method can be similarly applied to four or more resource constraint conditions. In the above embodiment, the service processing amount is recorded in the processing amount measuring unit 60. However, the service processing amount may be stored in the subscriber information storage unit 30 together with the subscriber information.

以上の実施形態において、加入者情報収容装置１００、１００Ａにおいて行われる各処理は、全部又は任意の一部が、ＣＰＵ等の処理装置及び処理装置により解析実行されるプログラムにて実現されてもよい。加入者情報収容装置１００、１００Ａにおいて行われる各処理は、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されてもよい。   In the above embodiment, each or all of the processes performed in the subscriber information accommodation apparatuses 100 and 100A may be realized by a processing apparatus such as a CPU and a program that is analyzed and executed by the processing apparatus. . Each process performed in the subscriber information accommodation apparatuses 100 and 100A may be realized as hardware by wired logic.

また、以上の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともできる。もしくは、以上の実施形態において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述及び図示の処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて適宜変更することができる。   In addition, among the processes described in the above embodiments, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed. Alternatively, all or part of the processes described as being performed manually among the processes described in the above embodiments can be automatically performed by a known method. In addition, the above-described and illustrated processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters can be changed as appropriate unless otherwise specified.

（プログラムについて）
図１８は、プログラムが実行されることにより加入者情報収容装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。コンピュータ１０００において、これらの各部はバス１０８０によって接続される。 (About the program)
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a computer in which a subscriber information accommodation apparatus is realized by executing a program. The computer 1000 includes a memory 1010 and a CPU 1020, for example. The computer 1000 also includes a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, and a network interface 1070. In the computer 1000, these units are connected by a bus 1080.

メモリ１０１０は、ＲＯＭ１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１０４１に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１０６１に接続される。   The memory 1010 includes a ROM 1011 and a RAM 1012. The ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System). The hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1031. The disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1041. For example, a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1041. The serial port interface 1050 is connected to a mouse 1051 and a keyboard 1052, for example. The video adapter 1060 is connected to the display 1061, for example.

ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、加入者情報収容装置１００、１００Ａの各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、加入者情報収容装置１００、１００Ａにおける機能構成と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。   The hard disk drive 1031 stores, for example, an OS 1091, an application program 1092, a program module 1093, and program data 1094. That is, a program that defines each process of the subscriber information accommodation apparatuses 100 and 100A is stored in, for example, the hard disk drive 1031 as a program module 1093 in which a command executed by the computer 1000 is described. For example, a program module 1093 for executing information processing similar to the functional configuration in the subscriber information accommodation apparatuses 100 and 100A is stored in the hard disk drive 1031.

また、以上の実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。   The setting data used in the processing of the above embodiment is stored as program data 1094 in, for example, the memory 1010 or the hard disk drive 1031. Then, the CPU 1020 reads the program module 1093 and the program data 1094 stored in the memory 1010 and the hard disk drive 1031 to the RAM 1012 as necessary, and executes them.

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。   Note that the program module 1093 and the program data 1094 are not limited to being stored in the hard disk drive 1031, but may be stored in, for example, a removable storage medium and read by the CPU 1020 via the disk drive 1041 or the like. Alternatively, the program module 1093 and the program data 1094 may be stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.). The program module 1093 and the program data 1094 may be read by the CPU 1020 via the network interface 1070.

以上の実施形態は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   The above embodiments are included in the invention disclosed in the claims and equivalents thereof, as long as they are included in the technology disclosed in the present application.

１ 加入者情報収容システム
１００、１００Ａ、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ 加入者情報収容装置
１０ 通信Ｉ/Ｆ
２０ サービス提供部
３０ 加入者情報記憶部
４０ 加入者情報分布算出部
５０ バラつき低減機能部
６０ 処理量計測部
７０ 処理量分布算出部
８０ ２次元バラつき補正制御部
９０ 収容補正制御部
２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ サービス提供装置
１０００ コンピュータ
１０１０ メモリ
１０２０ ＣＰＵ 1 Subscriber information accommodation system 100, 100A, 100a, 100b, 100c Subscriber information accommodation device 10 Communication I / F
20 service providing unit 30 subscriber information storage unit 40 subscriber information distribution calculating unit 50 variation reducing function unit 60 processing amount measuring unit 70 processing amount distribution calculating unit 80 two-dimensional variation correction control unit 90 accommodation correction control unit 200, 200a, 200b 200c Service providing apparatus 1000 Computer 1010 Memory 1020 CPU

Claims (7)

サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出部と、
各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定部と、
前記決定部により決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報を記憶する記憶部と
を備えることを特徴とする加入者情報収容装置。 A calculation unit that calculates a measure of variation in the amount of data for each service for each of a plurality of resource constraint conditions including resource constraint conditions for each time period related to service provision;
A determination unit that sequentially applies grouping to the service for each of the resource constraint conditions to determine a service group that reduces a measure of variation in the amount of data;
A subscriber information accommodation apparatus comprising: a storage unit that stores subscriber information related to provision of the service in units of service groups determined by the determination unit. 前記決定部は、前記リソース制約条件毎に前記データ量のバラつきの尺度の低減度合いが異なる前記グルーピングを、各前記リソース制約条件について前記サービスに順次適用して生成した複数の前記サービスグループの中から、前記データ量のバラつきの尺度を最も低減するサービスグループを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の加入者情報収容装置。 The determination unit is configured to select the grouping in which the degree of reduction of the data amount variation measure is different for each resource constraint condition from among the plurality of service groups generated by sequentially applying the grouping to the service for each resource constraint condition. The subscriber information accommodation apparatus according to claim 1, wherein a service group that most reduces a measure of variation in the amount of data is determined. 前記決定部は、各前記リソース制約条件について前記サービスに順次適用する前記グルーピングを前記リソース制約条件の異なる順序で適用して生成した複数の前記サービスグループの中から、前記データ量のバラつきの尺度を最も低減するサービスグループを決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の加入者情報収容装置。 The determination unit may measure a measure of variation in the data amount from among the plurality of service groups generated by applying the grouping sequentially applied to the service for each resource constraint condition in a different order of the resource constraint condition. 3. The subscriber information accommodation apparatus according to claim 1 or 2, wherein a service group to be most reduced is determined. 前記決定部により決定されたサービスグループ単位の前記サービスの提供に係る加入者情報のうち、自身のリソースの制約により前記記憶部に記憶されない加入者情報を、他の加入者情報収容装置へ送信する送信部
をさらに備え、
前記記憶部は、他の加入者情報収容装置から受信した加入者情報を記憶する
ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載の加入者情報収容装置。 Of the subscriber information related to the provision of the service in units of service groups determined by the determination unit, subscriber information that is not stored in the storage unit due to its own resource restrictions is transmitted to another subscriber information accommodation device A transmission unit,
4. The subscriber information accommodation apparatus according to claim 1, wherein the storage unit stores subscriber information received from another subscriber information accommodation apparatus. 5. 自身が前記記憶部に記憶する加入者情報及び他の加入者情報収容装置が記憶する加入者情報を管理する管理表を参照して、他の加入者情報収容装置から加入者情報を取得するとともに、他の加入者情報収容装置へ加入者情報を送信する管理部
をさらに備えることを特徴とする請求項１、２又は３に記載の加入者情報収容装置。 While referring to the management table for managing the subscriber information stored in the storage unit and the subscriber information stored in the other subscriber information accommodating device, the subscriber information is acquired from the other subscriber information accommodating device. The subscriber information accommodation apparatus according to claim 1, 2 or 3, further comprising: a management unit that transmits subscriber information to another subscriber information accommodation apparatus. 加入者情報収容装置が実行する加入者情報収容方法であって、
サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出ステップと、
各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定ステップと、
前記決定ステップにより決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報を記憶部に格納する格納ステップと
を含んだことを特徴とする加入者情報収容方法。 A subscriber information accommodation method executed by the subscriber information accommodation device,
A calculation step of calculating a measure of variation in the amount of data for each service for each of a plurality of resource constraint conditions including resource constraint conditions for each time period related to service provision;
A step of sequentially applying a grouping to the service for each of the resource constraints to determine a service group that reduces a measure of variation in the amount of data;
And a storing step of storing, in a storage unit, subscriber information related to the provision of the service for each service group determined in the determining step. 請求項１〜５のいずれか１つに記載の加入者情報収容装置としてコンピュータを機能させるための加入者情報収容プログラム。   The subscriber information accommodation program for functioning a computer as a subscriber information accommodation apparatus as described in any one of Claims 1-5.
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