JP2017126975A

JP2017126975A - データセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置

Info

Publication number: JP2017126975A
Application number: JP2016163009A
Authority: JP
Inventors: リー，カエジャオファン; Gaifan Li; チェイ，ユンフェイ; Yunfei Chen; チョン，ワンヤージン; Yajun Xiong
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2016-01-11
Filing date: 2016-08-23
Publication date: 2017-07-20
Anticipated expiration: 2036-08-23
Also published as: CN105471759B; HK1221346A1; JP6457447B2; BR102016021194B1; CN105471759A; BR102016021194A2

Abstract

【課題】データセンターの帯域幅コストを削減させるネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置を提供する。
【解決手段】ネットワークトラフィックスケジューリング方法は、予め記憶された少なくとも２つの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するステップ２０１と、前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するステップ２０２と、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップ２０３と、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィックを調整するステップ２０４とを含む。
【選択図】図２

Description

本願はコンピュータ技術分野に関し、具体的にはネットワーク技術分野、特にデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置に関する。

今のところ、クラウドコンピューティング技術の発展と成熟及びグローバリゼーションのさらなる発展に伴い、より高い信頼性及び特性を有するために、クラウドサービスは通常に複数のデータセンターを含むクロスドメインの分散型アーキテクチャに実行される。各データセンターのネットワークトラフィックを合理的に割り当てるために、従来技術では通常に所定の比例を設定して各データセンターのトラフィックを割り当てる。

しかしながら、実行過程において、あるデータセンターのトラフィックがまもなく履歴ピークに達する場合に、従来技術はそのトラフィックをタイムリーに調整できないため、データセンターの帯域幅コストが高くなる。

本願は以上の背景技術に言及された技術的課題を解決するために、データセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置を提供することを目的とする。

第一態様では、本願はデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法を提供し、この方法は、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するステップと、前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するステップと、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップと、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィックを調整するステップとを含む。

いくつかの実施例において、前記履歴帯域幅情報は各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて生成されて記憶されたものである。

いくつかの実施例において、前記の各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップにおいては、各データセンターの履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅基準を決定するステップと、各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップとを含む。

いくつかの実施例において、前記方法は、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、前記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含む。

いくつかの実施例において、前記帯域幅情報は、前記タイムスタンプに関連する各クラウドサービスが占める帯域幅の値をさらに含み、前記の各データセンターのトラフィックを調整するステップにおいては、前記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整するステップを含む。

いくつかの実施例において、前記方法は、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含む。

第二態様では、本願はデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング装置を提供し、この装置は、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するための履歴帯域幅情報取得ユニットと、前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するための帯域幅情報予測ユニットと、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定ユニットと、新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定された場合に、各データセンターのトラフィックを調整するためのトラフィック調整ユニットとを備える。

いくつかの実施例において、前記装置は、各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて履歴帯域幅情報を生成して記憶するための履歴帯域幅情報記憶ユニットをさらに備える。

いくつかの実施例において、前記新帯域幅ピーク発生決定ユニットは、各データセンターの履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅基準を決定するための履歴帯域幅基準決定サブユニットと、各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定サブユニットとをさらに備える。

いくつかの実施例において、前記装置は、新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定され、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合、前記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第１のダウンロードレート制御ユニットをさらに備える。

いくつかの実施例において、前記帯域幅情報は、前記タイムスタンプに関連する各クラウドサービスが占める帯域幅の値をさらに含み、前記トラフィック調整ユニットは、さらに、前記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整することに用いられる。

いくつかの実施例において、前記装置は、新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定され、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第２のダウンロードレート制御ユニットをさらに備える。

本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置は、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定し、且つ新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に各データセンターのトラフィックを調整する。新たな帯域幅ピークが発生する状況を減少させ、それによりデータセンターの帯域幅コストを削減させた。

以下の図面を参照しながら行った非限定的な実施例の詳細な説明を読むことによって、本願の他の特徴、目的及び利点はより明らかになる。
本願を適用できる例示的なシステムアーキテクチャ図である。本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法の一実施例を示すフローチャートである。本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法の別の実施例を示すフローチャートである。本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング装置の一実施例を示す構造模式図である。本願の実施例を実現するためのスケジューリングサーバに適用されるコンピュータシステムを示す構造模式図である。

以下、図面および実施例を参照しながら本発明をより詳細に説明する。ここで説明する具体的な実施例は、かかる発明を説明するものに過ぎず、当該発明を限定するものではないと理解すべきである。ただし、説明の便宜上、図面に発明に関連する部分のみが示されている。

なお、衝突しない場合、本願の実施例及び実施例の特徴を相互に組み合せてもよい。以下、図面及び実施例を参照しながら本願を詳細に説明する。

図１は本願のネットワークトラフィックスケジューリング方法又はネットワークトラフィックスケジューリング装置の実施例を適用できる例示的なシステムアーキテクチャ１００を示す。

図１に示すように、システムアーキテクチャ１００は、端末装置１０１、１０２、１０３、ネットワーク１０４、スケジューリングサーバ１０５及びデータセンター１０６、１０７、１０８を備えてもい。ネットワーク１０４は端末装置１０１、１０２、１０３とスケジューリングサーバ１０５との間に、端末装置１０１、１０２、１０３とデータセンター１０６、１０７、１０８との間に及びデータセンター１０６、１０７、１０８とスケジューリングサーバ１０５との間に通信リンクの媒体を提供することに用いられる。ネットワーク１０４は様々な接続タイプ、例えば有線、無線通信リンク又は光ファイバーケーブル等を含んでもよい。

ユーザーは端末装置１０１、１０２、１０３を用いてネットワーク１０４によってデータセンター１０６、１０７、１０８と対話し、それによりメッセージなどを送受信することができる。端末装置１０１、１０２、１０３に様々なクライアントアプリケーション、例えばウェブブラウザアプリケーション、ドキュメント管理アプリケーション、検索アプリケーション、電子メールクライアント、ソーシャルプラットホームソフト等がインストールされてもよい。

端末装置１０１、１０２、１０３はデータ通信をバックアップする様々なインテリジェント電子デバイスであってもよく、スマートフォン、タブレットＰＣ、ラップトップ型ポケットコンピュータ及びデスクトップコンピュータ等を含むが、それらに限定されるものではない。

スケジューリングサーバ１０５は様々なサービスを提供するサーバ、例えば端末装置１０１、１０２、１０３におけるクライアントアプリケーション又はデータセンター１０６、１０７、１０８等に対してネットワークトラフィック制御を行うサーバであってもよい。スケジューリングサーバ１０５は受信されたデータに対して記憶、分析等の処理を行い、且つ分析結果に基づいてデータセンター又は端末装置のネットワークトラフィックを制御することができる。

ここで、本願の実施例に係るネットワークトラフィックスケジューリング方法は通常にスケジューリングサーバ１０５で実行される。それに対応して、ネットワークトラフィック装置は通常にスケジューリングサーバ１０５に設置されることを理解すべきである。

図１における端末装置、ネットワークスケジューリングサーバ及びデータセンターの数が例示的なものであることを当業者は理解すべきである。必要に応じて、端末装置、ネットワークおよびサーバの数が任意である。

続いて、図２を参照し、図２は本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法の一実施例を示すフロー２００である。

図２に示すように、本実施例によるデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法はステップ２０１〜ステップ２０４を含む。

ステップ２０１では、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの履歴帯域幅情報を取得する。

そのうち、上記履歴帯域幅情報はタイムスタンプ、上記タイムスタンプに関連する帯域幅の値という情報を含む。

本実施例において、ネットワークトラフィックスケジューリング方法が実行されている電子機器（例えば図１に示すスケジューリングサーバ）はコンピュータリーダブル記憶媒体（例えばデータベース）から各データセンターの履歴帯域幅情報を検索できる。データベースから検索することを例として、データベースにおける履歴帯域幅メッセージデータは予め収集されデータベースに記憶されたものであってもよい。

ステップ２０２では、上記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得する。

本実施例において、スケジューリングサーバは例えばニューラルネットワークモデル予測、カーブフィッティング予測、灰色予測等の予測アルゴリズムによって、上記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間（例えば１０分間）における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得する。そのうち、上記履歴帯域幅情報はタイムスタンプが過去の所定期間内（例えば３０分間）に位置する履歴帯域幅情報であってもよい。

ステップ２０３では、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定する。

本実施例において、スケジューリングサーバは各データセンターに対して、データセンターの上記履歴帯域幅情報のうちの最大帯域幅の値を取得し、次にデータセンターの予測帯域幅情報に上記最大帯域幅の値より大きい予測帯域幅情報があるかどうかを決定し、データセンターの予測帯域幅情報に上記最大帯域幅の値より大きい予測帯域幅情報がある場合に、当該データセンターに新たな帯域幅ピークが発生すると決定することができる。

ステップ２０４では、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィックを調整する。

本実施例において、スケジューリングサーバは新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィック分配比率（例えば上記問題データセンターのトラフィック分配比率を低下させ、他のデータセンターのトラフィック分配比率を向上させる）を修正し、又は問題データセンターのトラフィック分配量を減少させ、他のデータセンターのトラフィック分配量を増加させることによって、各データセンターのトラフィックを調整する。これらのトラフィック分配比率又はトラフィック分配量は設定ファイルによって設置されてもよく、各データセンターは当該設定ファイルにおける情報を取得することによってそれぞれのネットワークトラフィックを調整できる。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、上記履歴帯域幅情報は各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて生成されて記憶されたものである。スケジューリングサーバは各データセンターのエクストラネットポートの交換機にトラフィック収集を行って取得されたトラフィック情報を受信することにより、データセンターの帯域幅情報を生成し、且つ帯域幅情報をコンピュータリーダブルの記憶媒体（例えばデータベース）に記憶することができる。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、ステップ２０３においては、各データセンターの履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅基準を決定するステップと、各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップとを含んでもよい。そのうち、履歴帯域幅基準の計算方法は現在の帯域幅課金方式に関連する。例えば、現在の帯域幅課金方式はピーク課金方式である場合に、データセンターの履歴帯域幅基準はデータセンターの上記履歴帯域幅情報のうちの最大帯域幅の値であってもよく、現在の帯域幅課金方式は９５課金方式である場合に、データセンターの履歴帯域幅基準は５％の帯域幅サンプリングポイントを除去した後のピークであってもよい。スケジューリングサーバは各データセンターの履歴帯域幅基準を決定した後に、各データセンターの予測帯域幅情報に上記履歴帯域幅基準より大きい予測帯域幅情報があるかどうかを決定し、各データセンターの予測帯域幅情報に上記履歴帯域幅基準より大きい予測帯域幅情報がある場合に、当該データセンターに新たな帯域幅ピークが発生する（すなわちより高い帯域幅コストが発生する）と決定する。当該実現形態によって、スケジューリングサーバは異なる帯域幅課金方式に基づいて対応する計算規則で履歴帯域幅基準を決定し、且つ履歴帯域幅基準によって各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定し、それにより本実施例の方法はより多くの帯域幅課金方式に適用できる。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、本実施例のネットワークトラフィックスケジューリング方法は、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、上記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含んでもよい。当該実現形態によって、各データセンターはいずれもほぼ上記帯域幅ピークに達する（すなわちより高い帯域幅コストが発生する）場合、上記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御することによって問題データセンターのネットワークトラフィックを減少させ、帯域幅コストを削減させる。

本実施例に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法は、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定し、且つ新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に各データセンターのトラフィックを調整する。新たな帯域幅ピークが発生する状況を減少させ、それによりデータセンターの帯域幅コストを削減させた。

更に、図３を参照し、図３は本願に係るデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法の別の実施例のフロー３００を示す。

図３に示すように、本実施例のデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法はステップ３０１〜ステップ３０４を含む。

ステップ３０１では、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの履歴帯域幅情報を取得する。

そのうち、上記帯域幅情報は、タイムスタンプ、上記タイムスタンプに関連する帯域幅の値及び各クラウドサービスが占める帯域幅の値を含む。

本実施例において、ステップ３０１と図２の対応する実施例のステップ２０１との相違は、上記帯域幅情報が上記タイムスタンプに関連する帯域幅の値及び各クラウドサービスが占める帯域幅の値をさらに含むことである。そのうち、各クラウドサービスが占める帯域幅の値は各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックによって取得されて記憶されてもよい。ステップ３０１の他の形態の具体的な処理は図２の対応する実施例におけるステップ２０１の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

ステップ３０２では、上記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得する。

本実施例において、ステップ３０２の具体的な処理は図２の対応する実施例におけるステップ２０２の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

ステップ３０３では、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定する。

本実施例において、ステップ３０３の具体的な処理は図２の対応する実施例におけるステップ２０３の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

ステップ３０４では、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、上記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整する。

本実施例において、スケジューリングサーバは新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、まず上記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値を取得し、次に帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、当該クラウドサービスが実行している各データセンターのネットワークトラフィックの分配比率又は分配量を制御し、又は当該クラウドサービスにアクセスされるクライアント（例えば図１に示す端末装置）のトラフィックを制御することによって、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整する。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、本実施例のネットワークトラフィックスケジューリング方法は、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含む。当該実現形態によって、各データセンターがいずれもほぼ上記帯域幅ピークに達する（すなわち、まもなくより高い帯域幅コストが発生する）場合、上記問題データセンターの、帯域幅の値を大きく占めるクラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御することによって、問題データセンターのネットワークトラフィックを減少させ、帯域幅コストを削減させる。

図３からわかるように、図２に対応する実施例に比べて、本実施例におけるネットワークトラフィックスケジューリング方法のフロー３００は更にクラウドサービスに対するトラフィック制御まで具体化する。それにより、本実施例が説明する解決策はデータセンターのネットワークトラフィックをより正確にスケジューリングできる。

更に図４を参照し、上記各図面に示す方法の実現形態として、本願はデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング装置の一実施例を提供し、当該装置の実施例は図２に示す方法の実施例と対応し、当該装置は具体的にはスケジューリングサーバに適用できる。

図４に示すように、本実施例のデータセンターの装置４００は、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと上記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するための履歴帯域幅情報取得ユニット４０１と、上記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するための帯域幅情報予測ユニット４０２と、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定ユニット４０３と、新帯域幅ピーク発生決定ユニットは新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合、各データセンターのトラフィックを調整するためのトラフィック調整ユニット４０４とを備える。

本実施例において、履歴帯域幅情報取得ユニット４０１、帯域幅情報予測ユニット４０２、新帯域幅ピーク発生決定ユニット４０３及びトラフィック調整ユニット４０４の具体的な処理はそれぞれ図２の対応する実施例におけるステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３及びステップ２０４の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、本実施例のネットワークトラフィックスケジューリング装置は、各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて履歴帯域幅情報を生成して記憶するための履歴帯域幅情報記憶ユニット４０５をさらに備えてもよい。履歴帯域幅情報記憶ユニット４０５の具体的な処理は図２の対応する実施例における対応実現形態の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、新帯域幅ピーク発生決定ユニット４０３は、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの履歴帯域幅基準を決定するための履歴帯域幅基準決定４０３１と、各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定サブユニット４０３２とを備えてもよい。当該実現形態の具体的な処理及びそれにもたらした技術効果は図２の対応する実施例における対応実現形態の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

本実施例のいくつかの代替実現形態において、本実施例のネットワークトラフィックスケジューリング装置は、新帯域幅ピーク発生決定ユニットは新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、上記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第１のダウンロードレート制御ユニット４０６をさらに備えてもよい。当該実現形態によって、各データセンターはいずれもほぼ上記帯域幅ピークに達する（すなわち、まもなくより高い帯域幅コストが発生する）場合、上記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御することによって問題データセンターのネットワークトラフィックを減少させ、帯域幅コストを削減させる。

本実施例のいくつかの好適な実現形態において、上記帯域幅情報は、上記タイムスタンプに関連する各クラウドサービスが占める帯域幅の値を含んでもよい。また、上記トラフィック調整ユニット４０４は、さらに、上記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整することに用いられる。当該実現形態の具体的な処理は図３の対応する実施例におけるステップ３０１及びステップ３０４の関連説明を参照し、ここで説明は省略する。当該実現形態により、更にクラウドサービスに対するトラフィック制御まで具体化し、それによりデータセンターのネットワークトラフィックをより正確にスケジューリングできる。

上記実現形態に基づき、本実施例のいくつかの好適な実現形態において、本実施例のネットワークトラフィックスケジューリング装置は、新帯域幅ピーク発生決定ユニットは新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第２のダウンロードレート制御ユニット４０７をさらに備えてもよい。当該実現形態の具体的な処理及びもたらした技術効果は図３の対応する実施例における対応実現形態の関連説明を参照でき、ここで説明は省略する。

上記ネットワークトラフィックスケジューリング装置４００は、例えば、プロセッサ、メモリなどのいくつかの他の公知の構造をさらに備えてもよく、本発明の実施例を曖昧にすることを回避するために、これらの公知の構造を図４に示さなかったことを、当業者は理解することができる。

以下、本発明の実施例を実現するためのスケジューリングサーバに適用されるコンピュータシステム５００を示す構造模式図である図５を参照する。

図５に示すように、コンピュータシステム５００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されているプログラムまたは記憶部５０６からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされたプログラムに基づいて様々な適当な動作および処理を実行することができる中央処理装置（ＣＰＵ）５０１を備える。ＲＡＭ５０３には、システム５００の操作に必要な様々なプログラムおよびデータがさらに記憶されている。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２およびＲＡＭ５０３は、バス５０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５０５もバス５０４に接続されている。

ハードディスクなどを含む記憶部５０６、ＬＡＮカード、モデムなどを含むネットワークインターフェースカードの通信部５０７は、Ｉ／Ｏインターフェース５０５に接続されている。通信部５０７は、例えばインターネットのようなネットワークを介して通信処理を実行する。ドライバ５０８は、必要に応じてＩ／Ｏインターフェース５０５に接続される。

特に、本発明の実施例によれば、上記のフローチャートを参照しながら記載されたプロセスは、コンピュータのソフトウェアプログラムとして実現されてもよい。例えば、本発明の実施例は、コンピュータプログラム製品を含み、当該コンピュータプログラム製品は、機械可読媒体に有形に具現化されるコンピュータプログラムを含み、前記コンピュータプログラムは、フローチャートで示される方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例では、当該コンピュータプログラムは、通信部５０７を介してネットワークからダウンロードされてインストールされてもよく、および／またはリムーバブルメディア（例えば、マグネチックディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなど）からインストールされてもよい。

図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の各実施例に係るシステム、方法およびコンピュータプログラム製品により実現可能なアーキテクチャ、機能および操作を示す。ここで、フローチャートまたはブロック図における各枠は、１つのモジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を代表してもよく、前記モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部は、規定された論理機能を達成するための１つ以上の実行可能な命令を含む。また、いくつかの代替実施態様として、枠に示された機能は、図面に示された順番と異なる順番で実行されてもよい。例えば、連続して示された２つの枠は、関連する機能に応じて、実際にほぼ並行に実行されてもよく、逆の順番で実行されてもよい。また、ブロック図および／またはフローチャートにおける各枠と、ブロック図および／またはフローチャートにおける枠の組合せは、規定された機能または操作を実行する、ハードウェアに基づく専用システムで実現されてもよく、あるいは、専用ハードウェアとコンピュータの命令との組合せで実行されてもよい。

本発明の実施例に記載されたユニットは、ソフトウェアで実現されてもよく、ハードウェアで実現されてもよい。記載されたユニットは、プロセッサに設定されてもよく、例えば、「履歴帯域幅情報取得ユニット、帯域幅情報予測ユニット、新帯域幅ピーク発生決定ユニット、およびトラフィック調整ユニットを備えるプロセッサ」として記載されてもよい。その中でも、これらのユニットの名称は、ある場合において当該モジュールその自体を限定するものではなく、例えば、履歴帯域幅情報取得ユニットは、「予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの履歴帯域幅情報を取得するユニット」として記載されてもよい。

一方、本発明は、不揮発性コンピュータ記憶媒体をさらに提供し、当該不揮発性コンピュータ記憶媒体は、上記実施例の前記装置に含まれる不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよく、独立に存在して端末に組み立てられていない不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよい。前記不揮発性コンピュータ記憶媒体は、１つ以上のプログラムが記憶され、前記１つ以上のプログラムが１つの機器により実行された場合、前記機器に、予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得し、前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得し、各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定し、新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィックを調整するようにさせる。

以上の記載は、本発明の好ましい実施例、および使用された技術的原理の説明に過ぎない。本発明に係る特許請求の範囲が、上記した技術的特徴の特定な組合せからなる技術案に限定されることではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記の技術的特徴または同等の特徴の任意の組合せからなる他の技術案も含むべきであることを、当業者は理解すべきである。例えば、上記の特徴と、本発明に開示された類似の機能を持っている技術的特徴（これらに限定されていない）とを互いに置き換えてなる技術案が挙げられる。

Claims

予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するステップと、
前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するステップと、
各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップと、
新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定した場合に、各データセンターのトラフィックを調整するステップとを含むこと
を特徴とするデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法。
前記履歴帯域幅情報は各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて生成されて記憶されたものであること
を特徴とする請求項１に記載の方法。
前記の各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップにおいては、
各データセンターの履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅基準を決定するステップと、
各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、前記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含むこと
特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
前記帯域幅情報は、前記タイムスタンプに関連する各クラウドサービスが占める帯域幅の値をさらに含み、及び
前記の各データセンターのトラフィックを調整するステップにおいては、
前記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整するステップを含むこと
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定し、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するステップをさらに含むこと
を特徴とする請求項５に記載の方法。
予め記憶された少なくとも２つのデータセンターのうちの各データセンターの、タイムスタンプと前記タイムスタンプに関連する帯域幅の値を含む履歴帯域幅情報を取得するための履歴帯域幅情報取得ユニットと、
前記履歴帯域幅情報に基づき、各データセンターの将来の所定期間における帯域幅の値を予測し、各データセンターの予測帯域幅情報を取得するための帯域幅情報予測ユニットと、
各データセンターの履歴帯域幅情報及び予測帯域幅情報に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定ユニットと、
新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定された場合に、各データセンターのトラフィックを調整するためのトラフィック調整ユニットとを備えること
を特徴とするデータセンターのネットワークトラフィックスケジューリング装置。
各データセンターのエクストラネットポートで収集されたエクストラネットトラフィックに基づいて履歴帯域幅情報を生成して記憶するための履歴帯域幅情報記憶ユニットをさらに備えること
を特徴とする請求項７に記載の装置。
前記新帯域幅ピーク発生決定ユニットは、
各データセンターの履歴帯域幅情報及び現在の帯域幅課金方式に基づき、各データセンターの、帯域幅費用を計算するために用いられる帯域幅パラメータの値である履歴帯域幅基準を決定するための履歴帯域幅基準決定サブユニットと、
各データセンターに対して、データセンターの予測帯域幅情報と履歴帯域幅基準との比較に基づき、各データセンターに新たな帯域幅ピークが発生するかどうかを決定するための新帯域幅ピーク発生決定サブユニットとを備えること
を特徴とする請求項７に記載の装置。
新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定され、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、前記問題データセンターのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第１のダウンロードレート制御ユニットをさらに備えること
を特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の装置。
前記帯域幅情報は、前記タイムスタンプに関連する各クラウドサービスが占める帯域幅の値をさらに含み、
前記トラフィック調整ユニットは、さらに、前記問題データセンターの履歴帯域幅情報における各クラウドサービスが占める帯域幅の値に基づき、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスに関連する各データセンターのトラフィックを調整することに用いられること
を特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の装置。
新帯域幅ピーク発生決定ユニットによって新たな帯域幅ピークが発生する問題データセンターがあると決定され、且つ他のデータセンターはトラフィックが調整された後に新たな帯域幅ピークが発生する場合に、帯域幅の値を最も大きく占めるクラウドサービスから、クラウドサービスのユーザーアクセス量及び／又はダウンロードレートを制御するための第２のダウンロードレート制御ユニットをさらに備えること
を特徴とする請求項１１に記載の装置。