JP2017143366A - ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案する。【解決手段】ネットワーク構成レコメンド装置１００は、ネットワークサービス事業者およびクラウドサービス事業者のサービスのＮＷプロダクトカタログ情報、クラウドプロダクトカタログ情報を保存するクラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４およびクラウドプロダクトカタログ情報保存部１３５と、サービスのオーダを受け取るオーダ入力部１１４と、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を作成するＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と、作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する最適化問題計算部１２５と、計算した最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する結果出力部１１５と、を備える。【選択図】図１
Description
本発明は、ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムに関する。
特許文献１には、ネットワーク上のトラヒックを効果的に分散させ、ネットワークの使用効率を向上させるための経路を計算する経路計算装置が記載されている。特許文献１に記載の経路計算装置は、ネットワーク情報、フロー情報、フローを時系列変動の特性によりトラヒックを予測可能な安定フローと予測困難な非安定フローに分類した分類ラベルを取得する情報取得手段と、前記分類ラベルが安定フローである場合は、予測値に基づく経路制御（prediction-based routing）を行い、該分類ラベルが非安定フローである場合は、トラヒック情報を使わない経路制御（demand-oblivious routing）を用いて経路を計算する経路計算手段と、を有する。特許文献１に記載の技術は、ネットワークの設備の経路選択において、ネットワークの使用効率を高くする手法として、トラフィック情報と該当リンクの最大利用量を用いる。
特許文献１に記載の技術では、設備的側面での課題は解決されているが、サービス的側面（価格・ＳＬＡ（Service Level Agreement：品質保証制度）等）で最適なネットワーク（以下、適宜ＮＷという。）構成を設計する手法は提案されていない。ＮＷ・クラウドサービスの種類は様々あり、サービス観点（価格・ＳＬＡ・構成）で適切に選択するのにはＮＷに対する知識が求められる。特に、価格帯やＳＬＡなどは事業者によって様々であり、これらを読み解いて判断する必要がある。
現状では、１サービスを実現するＮＷ構成全体の価格や故障率というサービス観点での条件を基にした設計手法というものは提案されていない。
現状では、１サービスを実現するＮＷ構成全体の価格や故障率というサービス観点での条件を基にした設計手法というものは提案されていない。
このような背景を鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができるネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムを提供することを課題とする。
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存部と、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部と、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算部と、計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する出力部と、を備えることを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
また、請求項７に記載の発明は、ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するステップと、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るステップと、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算するステップと、計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案するステップと、を実行することを特徴とするネットワーク構成レコメンド方法とした。
また、請求項８記載の発明は、ネットワーク構成レコメンド装置としてのコンピュータを、ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存手段、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力手段、前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算手段、計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する出力手段、として機能させるためのプログラムとした。
このようにすることで、ＮＷ構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する（例えば、最も価格を安くする）最適化問題を解くことで、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができる。
また、請求項２に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにネットワークの故障率を表す条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
このようにすることで、ＮＷの故障率を加味することで、ＮＷ構成全体の価格のみならず、故障率が要求値を満たす条件で、最も価格の安いＮＷサービス構成を提案することができる。
また、請求項３に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにクラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのＶＭ（Virtual Machine）数を制約式として含む条件式を有し、当該条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
このようにすることで、ＮＷ構成のみではなく、クラウドとＮＷ構成の両面から、クラウドとＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができる。
また、請求項４に記載の発明は、前記最適化問題計算部が、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
このようにすることで、計算速度を向上させることができる。計算量を減らすことができるので、計算資源のコスト低減を図ることができる。
また、請求項５に記載の発明は、前記最適化問題計算部は、前記故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータを変更して再計算を実行することを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
このようにすることで、再計算によって最適化問題の解を得られやすくすることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。また、意図的にパラメータを変更することで、複数のＮＷサービス構成を提案することができる。
また、請求項６に記載の発明は、前記ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する実トラフィック情報取得部を備え、前記最適化問題計算部は、前記実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす前記最適化問題を計算し、前記出力部は、計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案すること特徴とするネットワーク構成レコメンド装置とした。
このようにすることで、当初の想定より実トラフィックが大きい／小さい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。
本発明によれば、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができるネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラムを提供することができる。
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態（以下、「本実施形態」という）におけるネットワーク構成レコメンド装置等について説明する。
なお、本明細書では、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷ構成を提案することを、ＮＷサービス構成レコメンドといい、提案するＮＷ構成をＮＷサービス構成と呼称している。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置を示す構成図である。
図１に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、入出力部１１０と、演算部１２０と、情報保存部１３０と、を備える。
入出力部１１０は、入力部１１１と、カタログ情報取得部１１２と、実トラフィック情報取得部１１３と、オーダ入力部１１４と、結果出力部１１５（出力部）と、を備える。
演算部１２０は、サービスリスト生成部１２１と、実トラフィック比較部１２２と、オーダ解析部１２３と、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４（最適化問題計算部）と、最適化問題計算部１２５（最適化問題計算部）と、を備える。
情報保存部１３０は、ノード情報保存部１３１と、エリア情報保存部１３２と、ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（カタログ情報保存部）と、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（カタログ情報保存部）と、サービスカタログ情報保存部１３５（カタログ情報保存部）と、オーダ情報保存部１３６と、レコメンド情報保存部１３７と、を備える。
なお、本明細書では、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷ構成を提案することを、ＮＷサービス構成レコメンドといい、提案するＮＷ構成をＮＷサービス構成と呼称している。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置を示す構成図である。
図１に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、入出力部１１０と、演算部１２０と、情報保存部１３０と、を備える。
入出力部１１０は、入力部１１１と、カタログ情報取得部１１２と、実トラフィック情報取得部１１３と、オーダ入力部１１４と、結果出力部１１５（出力部）と、を備える。
演算部１２０は、サービスリスト生成部１２１と、実トラフィック比較部１２２と、オーダ解析部１２３と、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４（最適化問題計算部）と、最適化問題計算部１２５（最適化問題計算部）と、を備える。
情報保存部１３０は、ノード情報保存部１３１と、エリア情報保存部１３２と、ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（カタログ情報保存部）と、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（カタログ情報保存部）と、サービスカタログ情報保存部１３５（カタログ情報保存部）と、オーダ情報保存部１３６と、レコメンド情報保存部１３７と、を備える。
入力部１１１は、ノード情報やエリア情報、その他の情報を入力し、入力された情報をノード情報保存部１３１、エリア情報保存部１３２、およびサービスリスト生成部１２１に出力する。
カタログ情報取得部１１２は、各サービスのカタログ情報を取得する。
実トラフィック情報取得部１１３は、ネットワーク事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する。
オーダ入力部１１４は、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取る。
結果出力部１１５は、ユーザに提案するＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する。
カタログ情報取得部１１２は、各サービスのカタログ情報を取得する。
実トラフィック情報取得部１１３は、ネットワーク事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する。
オーダ入力部１１４は、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取る。
結果出力部１１５は、ユーザに提案するＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する。
サービスリスト生成部１２１は、入力情報を基に、サービスカタログの基礎データとなるサービスリストを生成する。
実トラフィック比較部１２２は、取得した実トラフィック情報とオーダ情報保存部１３６に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果をオーダ解析部１２３に出力する。
オーダ解析部１２３は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック（必要帯域数、最低故障率など）を取得する。
実トラフィック比較部１２２は、取得した実トラフィック情報とオーダ情報保存部１３６に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果をオーダ解析部１２３に出力する。
オーダ解析部１２３は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック（必要帯域数、最低故障率など）を取得する。
ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４は、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式（後記式（１）〜（５）参照）を用いて、最も価格を安くする最適化問題（後記式（６）参照）を作成する。ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４は、ネットワークの故障率を表す条件式（後記式（７）〜（８）参照）を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を作成する。
最適化問題計算部１２５は、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式（後記式（１）〜（５）参照）を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する（後記式（６）参照）。
また、最適化問題計算部１２５は、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成されたネットワークの故障率を表す条件式（後記式（７）〜（８）参照）を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
そして、最適化問題計算部１２５は、最適化問題の解を基に得られた１以上のネットワーク構成であるＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する。
なお、本実施形態では、演算部１２０が、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と、最適化問題計算部１２５とを有する構成としたが、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と最適化問題計算部１２５とは一体構成でもよい。
また、最適化問題計算部１２５は、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成されたネットワークの故障率を表す条件式（後記式（７）〜（８）参照）を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
そして、最適化問題計算部１２５は、最適化問題の解を基に得られた１以上のネットワーク構成であるＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する。
なお、本実施形態では、演算部１２０が、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と、最適化問題計算部１２５とを有する構成としたが、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と最適化問題計算部１２５とは一体構成でもよい。
ノード情報保存部１３１は、入力部１１１により入力されたノード情報を保存する。
エリア情報保存部１３２は、入力部１１１により入力されたエリア情報（複数のノードで構成される通信情報）を保存する。
ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３は、ネットワークサービス事業者のサービスのＮＷプロダクトカタログ情報（図３で後記）（請求項１のカタログ情報）を保存する。このネットワークサービス事業者は、２以上の異なるネットワークサービス事業者である場合のほか、ネットワークサービス事業者が１の場合でも通るルートにより価格・故障率が変わることがある。本実施形態は、いずれのネットワークサービス事業者も対象としている。
クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４は、クラウドサービス事業者のサービスのクラウドプロダクトカタログ情報（図４で後記）（請求項１のカタログ情報）を保存する。
サービスカタログ情報保存部１３５は、前記サービスリストを基に作成されたサービスカタログ情報（請求項１のカタログ情報）を保存する。サービスカタログ情報は、あらかじめ用意しておく雛型のサービスカタログである。
エリア情報保存部１３２は、入力部１１１により入力されたエリア情報（複数のノードで構成される通信情報）を保存する。
ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３は、ネットワークサービス事業者のサービスのＮＷプロダクトカタログ情報（図３で後記）（請求項１のカタログ情報）を保存する。このネットワークサービス事業者は、２以上の異なるネットワークサービス事業者である場合のほか、ネットワークサービス事業者が１の場合でも通るルートにより価格・故障率が変わることがある。本実施形態は、いずれのネットワークサービス事業者も対象としている。
クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４は、クラウドサービス事業者のサービスのクラウドプロダクトカタログ情報（図４で後記）（請求項１のカタログ情報）を保存する。
サービスカタログ情報保存部１３５は、前記サービスリストを基に作成されたサービスカタログ情報（請求項１のカタログ情報）を保存する。サービスカタログ情報は、あらかじめ用意しておく雛型のサービスカタログである。
オーダ情報保存部１３６は、オーダ解析部１２３により解析されたオーダを、オーダ情報として保存する。上記オーダ情報は、具体的には、ＮＷオーダ（図５）およびクラウドオーダ（図６）である。オーダ情報保存部１３６に、オーダ情報を保存しておくことで、再計算の際にオーダ情報を再利用することができる。
レコメンド情報保存部１３７は、ユーザに提案するネットワーク構成情報であるＮＷサービス構成レコメンド情報を保存する。
レコメンド情報保存部１３７は、ユーザに提案するネットワーク構成情報であるＮＷサービス構成レコメンド情報を保存する。
また、図１のネットワーク構成レコメンド装置１００を構成する各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリとハードディスク（記憶手段）とネットワークインタフェースとを有するコンピュータとして構成され、このコンピュータは、ＣＰＵが、メモリ上に読み込んだプログラムを実行することにより、各処理部を動作させる。
上記各部の機能については、図９、図１０、図１１のフローにより後記する。
上記各部の機能については、図９、図１０、図１１のフローにより後記する。
図２は、本発明の概要を示す図であり、ネットワーク構成レコメンド装置１００が保存するサービスリスト情報（以下、サービスリストという）イメージを示している。
図２に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、複数のＮＷサービスを提供するノードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ（提供拠点）と、クラウドサービスを提供するクラウド１１，１２（提供拠点）と、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１，ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２，ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３と、をサービスリスト（後記）として保存している。図２では、ノードＣがクラウド１１の接続拠点、ノードＤがクラウド１２の接続拠点である例を示している。ここで、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１は、高価格で高品質、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２は、中価格で中品質、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３は、低価格で並品質である。
図２に示すように、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、複数のＮＷサービスを提供するノードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ（提供拠点）と、クラウドサービスを提供するクラウド１１，１２（提供拠点）と、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１，ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２，ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３と、をサービスリスト（後記）として保存している。図２では、ノードＣがクラウド１１の接続拠点、ノードＤがクラウド１２の接続拠点である例を示している。ここで、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１は、高価格で高品質、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２は、中価格で中品質、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３は、低価格で並品質である。
なお、本明細書において、品質とは、故障率をいう。故障率が低いと高品質であり、サービスを評価する値として用いる。ネットワーク構成レコメンド装置１００は、上記提供拠点のほか、後記するように価格、故障率、帯域といった情報をサービスリストとして保存している。
ネットワーク構成レコメンド装置１００は、ユーザからオーダを受け付け、上記サービスリストを参照して、条件に見合ったＮＷをユーザに提供する。
図２の例では、ユーザから、「ノードＡとノードＥを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けたとする。
ネットワーク構成レコメンド装置１００は、繋ぎたい対置（ここではノードＡのユーザ接続拠点３１とノードＥのユーザ接続拠点３２）は決まるので、保存しているサービスリストの提供拠点、価格、故障率、帯域を基に、後記する条件式に従って最も価格を安くする最適化問題を解いて、どのＮＷおよびクラウドを利用するのがユーザにとってよいかを算出し、ユーザに条件に見合ったＮＷおよびクラウド構成を提案する。
例えば、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、上記ユーザのオーダ内容に応えて、図２のノードＢ，Ｃ，ＤのうちノードＤを、またクラウド１１，１２のうちクラウド１２を選択し、ノードＡとノードＤ間はＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）を利用し、ノードＤとノードＥ間はＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）を利用するＮＷ構成を提案する。
図２の例では、ユーザから、「ノードＡとノードＥを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けたとする。
ネットワーク構成レコメンド装置１００は、繋ぎたい対置（ここではノードＡのユーザ接続拠点３１とノードＥのユーザ接続拠点３２）は決まるので、保存しているサービスリストの提供拠点、価格、故障率、帯域を基に、後記する条件式に従って最も価格を安くする最適化問題を解いて、どのＮＷおよびクラウドを利用するのがユーザにとってよいかを算出し、ユーザに条件に見合ったＮＷおよびクラウド構成を提案する。
例えば、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、上記ユーザのオーダ内容に応えて、図２のノードＢ，Ｃ，ＤのうちノードＤを、またクラウド１１，１２のうちクラウド１２を選択し、ノードＡとノードＤ間はＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）を利用し、ノードＤとノードＥ間はＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）を利用するＮＷ構成を提案する。
以下、図３ないし図１０を参照して、ネットワーク構成レコメンド装置１００の動作を説明する。
ＮＷサービスは、各拠点間に存在し、クラウドサービス接続拠点は拠点に存在するとする。それぞれのサービスについて在庫情報と販売価格があり、その他故障率などのサービス自体を評価する値を持つことを想定する。サービス自体が持つパラメータは他にも増えていくことを想定する。
ＮＷサービスは、各拠点間に存在し、クラウドサービス接続拠点は拠点に存在するとする。それぞれのサービスについて在庫情報と販売価格があり、その他故障率などのサービス自体を評価する値を持つことを想定する。サービス自体が持つパラメータは他にも増えていくことを想定する。
［サービスリスト］
まず、サービスリストについて説明する。
サービスリストは、ＮＷプロダクトカタログ情報と、クラウドプロダクトカタログ情報とからなる。
図３は、ＮＷプロダクトカタログ情報を示す図である。ＮＷプロダクトカタログ情報は、ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（図１）に保存される。
図３に示すように、ＮＷプロダクトカタログ情報は、始点ノードｉ、終点ノードｊ、プロダクト識別子ｋ、在庫帯域数ａ、帯域１あたりの販売単価ｃ、故障率ｂを有する。図２のサービスリストを参照しながら説明すると、図３の始点ノードｉがノードＡの場合には、終点ノードｊはノードＢであり、図２に示すようにノードＡとノードＢ間は、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１，ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２，ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３で繋がれている。このため、図３に示すＮＷプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子ｋは、Ｘ，Ｙ，Ｚとなる。
まず、サービスリストについて説明する。
サービスリストは、ＮＷプロダクトカタログ情報と、クラウドプロダクトカタログ情報とからなる。
図３は、ＮＷプロダクトカタログ情報を示す図である。ＮＷプロダクトカタログ情報は、ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（図１）に保存される。
図３に示すように、ＮＷプロダクトカタログ情報は、始点ノードｉ、終点ノードｊ、プロダクト識別子ｋ、在庫帯域数ａ、帯域１あたりの販売単価ｃ、故障率ｂを有する。図２のサービスリストを参照しながら説明すると、図３の始点ノードｉがノードＡの場合には、終点ノードｊはノードＢであり、図２に示すようにノードＡとノードＢ間は、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１，ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２，ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３で繋がれている。このため、図３に示すＮＷプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子ｋは、Ｘ，Ｙ，Ｚとなる。
また、始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＢ、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｘの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「５０」、故障率ｂは「０．０００５」であるとする。ここで、在庫帯域数ａとは、あるＮＷの帯域において、提供できる帯域の個数をいう。提供できる帯域は、在庫として扱うことができ、その在庫数を在庫帯域数ａと呼ぶ。在庫帯域数ａ「１０」とは、在庫として持つ帯域（販売できる帯域）の個数が「１０」であることを示す。また、帯域１あたりの販売単価ｃは、指数化された金額の値である。販売単価ｃ「５０」は、販売単価ｃ「１０」より５倍高い。故障率ｂは、どのようなものでもよいが、例えばＳＬＡを順守していなかった時間（利用できなかった時間）の割合を示す。
同様に、始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＢ、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｙの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「３０」、故障率ｂは「０．００１０」であるとする。始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＢ、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｚの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「１０」、故障率ｂは「０．００１５」である。
また、ノードＡとノードＢにおいて、始点ノードｉと終点ノードｊが逆の場合（すなわち始点ノードと終点ノードとを入れ替えた場合）、通常、プロダクト識別子ｋ、在庫帯域数ａ、帯域１あたりの販売単価ｃ、故障率ｂも同じとなる。図３では、始点ノードｉがノードＢ、終点ノードｊがノードＡ、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｘの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「１０」、故障率ｂは「０．０００５」であり、始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＢの場合と同一である。
以上のように、図３のＮＷプロダクトカタログ情報は、各ノードすべてについて、始点ノードｉ、終点ノードｊ、プロダクト識別子ｋ、在庫帯域数ａ、帯域１あたりの販売単価ｃ、故障率ｂを保持している。このＮＷプロダクトカタログ情報をイメージとして表したものが、図２に示すサービスリストイメージとなる。
以上のように、図３のＮＷプロダクトカタログ情報は、各ノードすべてについて、始点ノードｉ、終点ノードｊ、プロダクト識別子ｋ、在庫帯域数ａ、帯域１あたりの販売単価ｃ、故障率ｂを保持している。このＮＷプロダクトカタログ情報をイメージとして表したものが、図２に示すサービスリストイメージとなる。
図４は、クラウドプロダクトカタログ情報を示す図である。クラウドプロダクトカタログ情報は、第３の実施形態において用いるものであるが、説明の便宜上、先に説明する。クラウドプロダクトカタログ情報は、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存される。
図４に示すように、クラウドプロダクトカタログ情報は、ノードｕ、プロダクト識別子ｋ、在庫ＶＭ数ａ２、１ＶＭあたりの販売価格ｃ２、故障率ｂを有する。ここで、クラウドは、図３のＮＷプロダクトカタログ情報のような始点ノードｉおよび終点ノードｊはなく、ノードｕだけである。
図４に示すように、クラウドプロダクトカタログ情報は、ノードｕ、プロダクト識別子ｋ、在庫ＶＭ数ａ２、１ＶＭあたりの販売価格ｃ２、故障率ｂを有する。ここで、クラウドは、図３のＮＷプロダクトカタログ情報のような始点ノードｉおよび終点ノードｊはなく、ノードｕだけである。
図２のサービスリストを参照しながら説明すると、図３のノードＣのクラウド接続拠点１１の場合には、ノードｕはノードＣであり、図２に示すようにノードＣとノードＤ間は、ＮＷ事業者ＸのＮＷ２１，ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２で繋がれているため、図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子ｋは、Ｘ，Ｙとなる。また、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｘの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「３０」、故障率ｂは「０．０００５」であるとし、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｙの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「３０」、故障率ｂは「０．００１０」であるとする。
同様に、ノードｕがノードＤの場合、図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報のプロダクト識別子ｋは、Ｘ，Ｙとなる。プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｘの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「２０」、故障率ｂは「０．００１５」であるとし、プロダクト識別子ｋがＮＷ事業者Ｙの場合の在庫帯域数ａは「１０」、帯域１あたりの販売単価ｃは「３０」、故障率ｂは「０．０００５」であるとする。
図２に示すサービスリストでは、クラウド接続拠点は、ノードＣとノードＤの２つであるため、図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報の記述がすべてである。
図２に示すサービスリストでは、クラウド接続拠点は、ノードＣとノードＤの２つであるため、図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報の記述がすべてである。
以上のように、図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報は、クラウド接続拠点となるノードｕのすべてについて、プロダクト識別子ｋ、在庫ＶＭ数ａ２、１ＶＭあたりの販売価格ｃ２、故障率ｂを保持している。このクラウドプロダクトカタログ情報をイメージとして表したものが、図２に示すサービスリストイメージとなる。すなわち、図２に示すサービスリストは、図３のＮＷプロダクトカタログ情報と図４に示すクラウドプロダクトカタログ情報とからなり、イメージとして表すと図２となる。
［オーダ内容］
次に、オーダ内容について説明する。
オーダ内容は、ＮＷサービスのＮＷオーダとクラウドサービスのクラウドオーダとで一組となる。ユーザからのオーダによっては、ＮＷオーダのみの場合もある。
上述したように、ユーザから、「ノードＡとノードＥを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けた場合を例に採る。このオーダでは、繋ぎたい対置（ノードＡのユーザ接続拠点３１とノードＥのユーザ接続拠点３２）と、価格、帯域、故障率などのＮＷと、クラウドと、がオーダされたことになる。
次に、オーダ内容について説明する。
オーダ内容は、ＮＷサービスのＮＷオーダとクラウドサービスのクラウドオーダとで一組となる。ユーザからのオーダによっては、ＮＷオーダのみの場合もある。
上述したように、ユーザから、「ノードＡとノードＥを繋いで、クラウドも使いたい。故障率は、クリアしつつも安さ重視で接続したい。」というオーダを受け付けた場合を例に採る。このオーダでは、繋ぎたい対置（ノードＡのユーザ接続拠点３１とノードＥのユーザ接続拠点３２）と、価格、帯域、故障率などのＮＷと、クラウドと、がオーダされたことになる。
オーダ内容は、例えばユーザがＧＵＩ（Graphical User Interface）を使って入力する。演算部１２０のサービスリスト生成部１２１（図１）が、入力情報を基に、サービスリストを生成し、生成したサービスリストを当該ユーザのサービスカタログとしてサービスカタログ情報保存部１３５（図１）に保存する。また、サービスカタログ情報保存部１３５は、あらかじめ用意された雛型のサービスカタログを備えており、ユーザがＧＵＩを使ってオーダを入力すると、完成したＮＷサービスのＮＷオーダまたはクラウドサービスのクラウドオーダを保存することができる。
図５は、ＮＷオーダの一例を示す図である。
図５に示すように、ＮＷオーダは、
始点ノードｉ、終点ノードｊ、必要帯域数ｄ、最低故障率ｕを有し、オーダ内容（情報）を基に、始点ノードｉ、終点ノードｊ、必要帯域数ｄ、最低故障率ｕを保存する。
具体的には、上記オーダ内容（情報）を基に、図５の始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＥの場合、必要帯域数ｄ「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがクラウド（図２のクラウド１１）の場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図５の始点ノードｉがノードＥ、終点ノードｊがノードＡの場合、必要帯域数ｄ「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがノードＥ、終点ノードｊがクラウド（図２のクラウド１２）の場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図５の始点ノードｉがクラウド（図２のクラウド１１）、終点ノードｊがノードＥの場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがクラウド（図２のクラウド１２）、終点ノードｊがＥの場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図５に示すように、ＮＷオーダは、
始点ノードｉ、終点ノードｊ、必要帯域数ｄ、最低故障率ｕを有し、オーダ内容（情報）を基に、始点ノードｉ、終点ノードｊ、必要帯域数ｄ、最低故障率ｕを保存する。
具体的には、上記オーダ内容（情報）を基に、図５の始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがノードＥの場合、必要帯域数ｄ「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがノードＡ、終点ノードｊがクラウド（図２のクラウド１１）の場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図５の始点ノードｉがノードＥ、終点ノードｊがノードＡの場合、必要帯域数ｄ「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがノードＥ、終点ノードｊがクラウド（図２のクラウド１２）の場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図５の始点ノードｉがクラウド（図２のクラウド１１）、終点ノードｊがノードＥの場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存し、また図５の始点ノードｉがクラウド（図２のクラウド１２）、終点ノードｊがＥの場合、必要帯域数ｄ「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図６は、クラウドサービスのクラウドオーダの一例を示す図である。
図６に示すように、クラウドオーダは、始点ノードｉ、必要ＶＭ数ｄ２、最低故障率ｕを有し、オーダ内容（情報）を基に、始点ノードｉ、必要ＶＭ数ｄ２、最低故障率ｕを保存する。
例えば、上記オーダ内容（情報）を基に、図６の始点ノードｉがノードＡの場合、必要ＶＭ数ｄ２「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。図６の始点ノードｉがノードＥの場合、必要ＶＭ数ｄ２「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
図６に示すように、クラウドオーダは、始点ノードｉ、必要ＶＭ数ｄ２、最低故障率ｕを有し、オーダ内容（情報）を基に、始点ノードｉ、必要ＶＭ数ｄ２、最低故障率ｕを保存する。
例えば、上記オーダ内容（情報）を基に、図６の始点ノードｉがノードＡの場合、必要ＶＭ数ｄ２「５」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。図６の始点ノードｉがノードＥの場合、必要ＶＭ数ｄ２「７」、最低故障率ｕ「０．００１０」を保存する。
［ＮＷと帯域についての条件式の立て方］
まず、図７を参照して、ＮＷと帯域についての条件式の立て方を説明する。
図７は、図２のネットワーク構成において、ノードＡとノードＥを繋いで、ノードＡからノードＥに帯域「３」を流したい場合の、ＮＷと帯域についての条件式の立て方を説明する図である。図７の○印で囲んだＡ，Ｅはノード（Ａは始点となるノード，Ｅは終点となるノード）である。図７の破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「？」で示す。図７の矢印に付した数値は、ノードＡ，？，Ｅから送出またはノード？，Ｅが受け取る帯域を示す。ノードＡ，？，Ｅ間は、いずれもＮＷ事業者ＸのＮＷ２１（高価格：高品質）、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が利用可能であるとする。
まず、図７を参照して、ＮＷと帯域についての条件式の立て方を説明する。
図７は、図２のネットワーク構成において、ノードＡとノードＥを繋いで、ノードＡからノードＥに帯域「３」を流したい場合の、ＮＷと帯域についての条件式の立て方を説明する図である。図７の○印で囲んだＡ，Ｅはノード（Ａは始点となるノード，Ｅは終点となるノード）である。図７の破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「？」で示す。図７の矢印に付した数値は、ノードＡ，？，Ｅから送出またはノード？，Ｅが受け取る帯域を示す。ノードＡ，？，Ｅ間は、いずれもＮＷ事業者ＸのＮＷ２１（高価格：高品質）、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が利用可能であるとする。
（１）オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する。図７の例では、オーダ上の始点ノードは、ノードＡであり、ノードＡは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して送出する。
（２）オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図７の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード？は、受け取った分の帯域「３」をＮＷ事業者ＹのＮＷ２２を利用して送出する。
（３）オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図７の例では、ノードＥは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して受け取る。
（２）オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図７の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード？は、受け取った分の帯域「３」をＮＷ事業者ＹのＮＷ２２を利用して送出する。
（３）オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図７の例では、ノードＥは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して受け取る。
<立式>
・オーダの必要帯域をｄｐｑ（図７の帯域「３」参照）とする。
ここで、ｐは、オーダ上の始点ノード（図７のノードＡ参照）、ｑは、オーダ上の終点ノード（図７のノードＥ参照）である。繋ぎたい拠点の集合Ｐは、ｐ，ｑ∈Ｐとする。
・各ノード間の在庫数は、ａｉｊｋとする。
・各ノード間の使用帯域をｘｉｊｋｐｑとすると、それに対して様々な条件が整理できる。使用帯域ｘｉｊｋｐｑは、最終的に提供しようとする使用帯域である。
ここで、ｉは、始点ノード（図７のノードＡ，？参照）、ｊは、終点ノード（図７のノード？，Ｅ参照）、ｋは、ＮＷ事業者（Ｘ，Ｙ，Ｚ）である。
・オーダの必要帯域をｄｐｑ（図７の帯域「３」参照）とする。
ここで、ｐは、オーダ上の始点ノード（図７のノードＡ参照）、ｑは、オーダ上の終点ノード（図７のノードＥ参照）である。繋ぎたい拠点の集合Ｐは、ｐ，ｑ∈Ｐとする。
・各ノード間の在庫数は、ａｉｊｋとする。
・各ノード間の使用帯域をｘｉｊｋｐｑとすると、それに対して様々な条件が整理できる。使用帯域ｘｉｊｋｐｑは、最終的に提供しようとする使用帯域である。
ここで、ｉは、始点ノード（図７のノードＡ，？参照）、ｊは、終点ノード（図７のノード？，Ｅ参照）、ｋは、ＮＷ事業者（Ｘ，Ｙ，Ｚ）である。
<ＮＷと帯域についての条件式>
ノード間の使用帯域の総和が在庫数ａｉｊｋ以下である条件は、式（１）で示される。
ノード間の使用帯域の総和が在庫数ａｉｊｋ以下である条件は、式（１）で示される。
ノード間の使用帯域が０以上オーダ要求以下である条件は、式（２）で示される。
図７の（１）「オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する」条件は、式（３）で示される。
図７の（２）「オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する」条件は、式（４）で示される。
式（４）中のｌは、オーダ上の始点終点以外の拠点（図７のノード？参照）を表す。
図７の（３）「オーダ上の終点ノードは、オーダであった分の帯域を受け取る」条件は、式（５）で示される。
図７の（３）「オーダ上の終点ノードは、オーダであった分の帯域を受け取る」条件は、式（５）で示される。
<最適化問題>
ｃｉｊｋを価格（ＮＷプロダクトカタログ情報（図３）の販売価格）とすると、「価格を安くする」目的は、式（６）を最小にする最適化問題となる。
ｃｉｊｋを価格（ＮＷプロダクトカタログ情報（図３）の販売価格）とすると、「価格を安くする」目的は、式（６）を最小にする最適化問題となる。
［故障率についての条件式の立て方］
次に、図８を参照して、故障率についての条件式の立て方を説明する。
図８は、図２のネットワーク構成において、ノードＡとノードＥを繋いで、ノードＡからノードＥに帯域「３」を流したい場合の、故障率についての条件式の立て方を説明する図である。図８の○印で囲んだＡ，Ｅはノード（Ａは始点となるノード，Ｅは終点となるノード）である。図８の破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「？」で示す。図７の矢印に付した数値は、ノードＡ，？，Ｅから送出する、またはノード？，Ｅが受け取る帯域を示す。ただし、図８の場合は、図７のようにＮＷ事業者ＸのＮＷ２１（高価格：高品質）、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が利用可能ではなく、後記する故障率の関係で、ノードＡ，？間は、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が、ノード？，Ｅ間は、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）が利用可能であるとする。
次に、図８を参照して、故障率についての条件式の立て方を説明する。
図８は、図２のネットワーク構成において、ノードＡとノードＥを繋いで、ノードＡからノードＥに帯域「３」を流したい場合の、故障率についての条件式の立て方を説明する図である。図８の○印で囲んだＡ，Ｅはノード（Ａは始点となるノード，Ｅは終点となるノード）である。図８の破線○印で囲んだノードは中継する拠点であり、「？」で示す。図７の矢印に付した数値は、ノードＡ，？，Ｅから送出する、またはノード？，Ｅが受け取る帯域を示す。ただし、図８の場合は、図７のようにＮＷ事業者ＸのＮＷ２１（高価格：高品質）、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が利用可能ではなく、後記する故障率の関係で、ノードＡ，？間は、ＮＷ事業者ＺのＮＷ２３（低価格：並品質）が、ノード？，Ｅ間は、ＮＷ事業者ＹのＮＷ２２（中価格：中品質）が利用可能であるとする。
（１）オーダ上の始点ノードは、オーダであった分の帯域を送出する。図８の例では、ノードＡは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して送出する。
（２）オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図８の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード？は、受け取った分の帯域「３」をＮＷ事業者ＹのＮＷ２２を利用して送出する。
（３）オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図８の例では、ノードＥは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して受け取る。
（２）オーダ上の始点終点以外の拠点は、受け取った分の帯域を送出する。図８の例では、オーダ上の始点終点以外の拠点であるノード？は、受け取った分の帯域「３」をＮＷ事業者ＹのＮＷ２２を利用して送出する。
（３）オーダ上終点は、オーダであった分の帯域を受け取る。図８の例では、ノードＥは、オーダであった分の帯域「３」をＮＷ事業者ＺのＮＷ２３を利用して受け取る。
<立式>
・ｉからｊへの事業者ｋのＮＷの故障率は、ｂｉｊｋとする。
・ｐからｑへの通信の際にｉからｊへの事業者ｋのネットワークが使用されている場合に１になる[０−１整数変数]は、δｉｊｋｐｑとする。[０−１整数変数]は、ＮＷを使う／使わないを決める変数であり、ＮＷを使う場合は、１とし乗算してその和を取ることによってＮＷ全体の故障率を算出する。ここで、ｉは、始点ノード（図８のノードＡ，？参照）、ｊは、終点ノード（図８のノード？，Ｅ参照）、ｋは、ＮＷ事業者（Ｘ，Ｙ，Ｚ）である。また、ｐは、オーダ上の始点ノード（図８のノードＡ参照）、ｑは、オーダ上の終点ノード（図８のノードＥ参照）である。
・オーダで指定されているｐからｑへの故障率の上限は、ｕｂｐｑとする。
・ｉからｊへの事業者ｋのＮＷの故障率は、ｂｉｊｋとする。
・ｐからｑへの通信の際にｉからｊへの事業者ｋのネットワークが使用されている場合に１になる[０−１整数変数]は、δｉｊｋｐｑとする。[０−１整数変数]は、ＮＷを使う／使わないを決める変数であり、ＮＷを使う場合は、１とし乗算してその和を取ることによってＮＷ全体の故障率を算出する。ここで、ｉは、始点ノード（図８のノードＡ，？参照）、ｊは、終点ノード（図８のノード？，Ｅ参照）、ｋは、ＮＷ事業者（Ｘ，Ｙ，Ｚ）である。また、ｐは、オーダ上の始点ノード（図８のノードＡ参照）、ｑは、オーダ上の終点ノード（図８のノードＥ参照）である。
・オーダで指定されているｐからｑへの故障率の上限は、ｕｂｐｑとする。
<故障率についての条件式>
ｘｉｊｋｐｑが０でなければδｉｊｋｐｑは、１にならなければならない条件は、式（７）で示される。
ｘｉｊｋｐｑが０でなければδｉｊｋｐｑは、１にならなければならない条件は、式（７）で示される。
ｐからｑへの通信の故障率がｕｂｐｑ以下でなければならない条件は、式（８）で示される。
以上、ＮＷと帯域についての条件式（式（１）〜式（５））、故障率についての条件式（式（７）〜式（８））、および「価格を安くする」目的の式（式（６））を例示した。
次に、ネットワーク構成レコメンド装置１００の動作を説明する。
図９は、ネットワーク構成レコメンド装置１００の準備動作を示すフローチャートである。
入出力部１１０の入力部１１１（図１）は、ノード情報やエリア情報、その他の情報を入力する（ステップＳ１）。入力されたノード情報は、情報保存部１３０のノード情報保存部１３１（図１）に、入力されたエリア情報は、エリア情報保存部１３２にそれぞれ保存される。また、その他の情報は、演算部１２０のサービスリスト生成部１２１（図１）に入力される。
図９は、ネットワーク構成レコメンド装置１００の準備動作を示すフローチャートである。
入出力部１１０の入力部１１１（図１）は、ノード情報やエリア情報、その他の情報を入力する（ステップＳ１）。入力されたノード情報は、情報保存部１３０のノード情報保存部１３１（図１）に、入力されたエリア情報は、エリア情報保存部１３２にそれぞれ保存される。また、その他の情報は、演算部１２０のサービスリスト生成部１２１（図１）に入力される。
入出力部１１０のカタログ情報取得部１１２（図１）は、各サービスのカタログ情報を取得する（ステップＳ２）。
カタログ情報取得部１１２は、取得したカタログ情報のうちＮＷプロダクトカタログ情報を情報保存部１３０のＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（図１）に保存するとともに、取得したカタログ情報のうちクラウドプロダクトカタログ情報をクラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存する（ステップＳ３）。
本フローに示す準備動作は、あらかじめ定期的に実行し、取得したカタログ情報をＮＷプロダクトカタログ情報またはクラウドプロダクトカタログ情報に加工してデータベース化しておく。
カタログ情報取得部１１２は、取得したカタログ情報のうちＮＷプロダクトカタログ情報を情報保存部１３０のＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（図１）に保存するとともに、取得したカタログ情報のうちクラウドプロダクトカタログ情報をクラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存する（ステップＳ３）。
本フローに示す準備動作は、あらかじめ定期的に実行し、取得したカタログ情報をＮＷプロダクトカタログ情報またはクラウドプロダクトカタログ情報に加工してデータベース化しておく。
演算部１２０のサービスリスト生成部１２１（図１）は、入力情報を基に、＊＊のサービスリストを生成し、生成したサービスリストをサービスカタログとしてサービスカタログ情報保存部１３５（図１）に保存する（ステップＳ４）。
図１０は、ネットワーク構成レコメンド装置１００の動作を示すフローチャートである。
入出力部１１０のオーダ入力部１１４（図１）は、ユーザからのオーダを受け取る（ステップＳ１１）。
入出力部１１０の実トラフィック情報取得部１１３（図１）は、外部のネットワーク装置等から実トラフィック情報を取得する（ステップＳ１２）。
演算部１２０の実トラフィック比較部１２２（図１）は、取得した実トラフィック情報と情報保存部１３０のオーダ情報保存部１３６（図１）に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果を演算部１２０のオーダ解析部１２３（図１）に出力する（ステップＳ１３）。
入出力部１１０のオーダ入力部１１４（図１）は、ユーザからのオーダを受け取る（ステップＳ１１）。
入出力部１１０の実トラフィック情報取得部１１３（図１）は、外部のネットワーク装置等から実トラフィック情報を取得する（ステップＳ１２）。
演算部１２０の実トラフィック比較部１２２（図１）は、取得した実トラフィック情報と情報保存部１３０のオーダ情報保存部１３６（図１）に保存しているオーダ情報とを比較し、比較結果を演算部１２０のオーダ解析部１２３（図１）に出力する（ステップＳ１３）。
演算部１２０のオーダ解析部１２３（図１）は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック（必要帯域数、最低故障率など）を取得し、オーダ情報として情報保存部１３０のオーダ情報保存部１３６（図１）に保存する（ステップＳ１４）。上記オーダ情報は、具体的には、ＮＷオーダ（図５参照）およびクラウドオーダ（図６参照）である。オーダ情報保存部１３６に、オーダ情報を保存しておくことで、再計算の際にオーダ情報を再利用することができる。
演算部１２０のＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４（図１）は、オーダ情報（ＮＷオーダ（図５参照）およびクラウドオーダ（図６参照））と、ＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３（図１）に保存したＮＷプロダクトカタログ情報と、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存したクラウドプロダクトカタログ情報とを基に、式（１）〜式（８）を用いて、最適化問題を作成する（ステップＳ１５）。
演算部１２０のＮＷサービス構成最適化問題計算部１２５（図１）は、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成された最適化問題を計算し、計算したＮＷサービス構成レコメンド情報を情報保存部１３０のレコメンド情報保存部１３７（図１）に保存する（ステップＳ１６）。ＮＷサービス構成レコメンド情報は、ユーザに提案するネットワーク構成情報である。
入出力部１１０の結果出力部１１５（図１）は、ＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する（ステップＳ１７）。
演算部１２０のＮＷサービス構成最適化問題計算部１２５（図１）は、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成された最適化問題を計算し、計算したＮＷサービス構成レコメンド情報を情報保存部１３０のレコメンド情報保存部１３７（図１）に保存する（ステップＳ１６）。ＮＷサービス構成レコメンド情報は、ユーザに提案するネットワーク構成情報である。
入出力部１１０の結果出力部１１５（図１）は、ＮＷサービス構成レコメンド情報を出力する（ステップＳ１７）。
以上説明したように、本実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置１００は、ネットワークサービス事業者のサービスのＮＷプロダクトカタログ情報（図３）を保存するＮＷプロダクトカタログ情報保存部１３３と、クラウドサービス事業者のサービスのクラウドプロダクトカタログ情報（図４）を保存するクラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４と、ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部１１４と、オーダに合うように、カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式（式（１）〜（５））を用いて、最も価格を安くする最適化問題（式（６））を作成するＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４と、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する最適化問題計算部１２５と、計算した最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する結果出力部１１５と、を備える。
このように、ネットワーク構成レコメンド装置１００は、ＮＷサービスとクラウドサービスからなる選択対象のサービスを提供拠点・価格・故障率・帯域といった情報に整理しサービスリスト（本実施形態では、ＮＷプロダクトカタログ情報およびクラウドプロダクトカタログ情報）として保存しておき、接続拠点情報と必要なスペックと、クラウドサービスの利用有無をオーダとして受け取ることで、それに見合う上記サービスリスト上のサービスを組み合わせて、最も価格を安くする最適化問題を解いて、ＮＷサービス構成を提案する。
これにより、従来例のように単純に価格や故障率からＮＷを選ぶものではなく、ＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができる。
また、本実施形態では、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４が、ネットワークの故障率を表す条件式（式（７）〜（８））を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を作成し、最適化問題計算部１２５が、ＮＷサービス構成最適化問題作成部１２４により作成されたネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題（式（６））を計算するので、ＮＷの故障率を加味することで、ＮＷ構成全体の価格のみならず、故障率が要求値を満たす条件で、最も価格の安いＮＷサービス構成を提案することができる。
（第２の実施形態）
第２の実施形態は、故障率についての条件式において、計算速度向上を図る例である。
第２の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第２の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式（後記式（９）参照）を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
また、最適化問題計算部１２５は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータＷを変更して再計算を実行する。
第２の実施形態は、故障率についての条件式において、計算速度向上を図る例である。
第２の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第２の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式（後記式（９）参照）を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
また、最適化問題計算部１２５は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータＷを変更して再計算を実行する。
故障率についての条件式において、[０−１整数変数]が存在すると計算コストが増える。
そこで、本発明者らは、前記式（８）中での、信頼性部分の追加変数をｂｉｊｋだけとし、目的関数に加味することで前記式（８）中のδｉｊｋｐｑを省略する。ここで、前記ｘｉｊｋｐｑは、ｉｊ間のＮＷが使わなければ０になるので、同様の働きをするＷ（適当な定数）を導入する。以上述べた故障率についての条件式は、式（９）で示される。
そこで、本発明者らは、前記式（８）中での、信頼性部分の追加変数をｂｉｊｋだけとし、目的関数に加味することで前記式（８）中のδｉｊｋｐｑを省略する。ここで、前記ｘｉｊｋｐｑは、ｉｊ間のＮＷが使わなければ０になるので、同様の働きをするＷ（適当な定数）を導入する。以上述べた故障率についての条件式は、式（９）で示される。
式（９）に基づいて、計算された結果から算出されたＮＷサービス構成がオーダの故障率ｕｂｐｑを下回れば、それをユーザに提案し、上回ればＷの値を増やして、再計算を行う。
また、回答（結果）が出た後に、意図的にＷを増やして、再構成案を作成し、複数案を提案することも可能である。なお、Ｗの動かし方については、図１２により後記する。
また、回答（結果）が出た後に、意図的にＷを増やして、再構成案を作成し、複数案を提案することも可能である。なお、Ｗの動かし方については、図１２により後記する。
図１１は、第２の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１６では、オーダの故障率ｕｂｐｑを目的関数に入れた式（９）を用いる。ステップＳ２１で演算部１２０は、故障率が所定の条件を満たしているか否かを判定する。故障率が条件を満たしているならば（ステップＳ２１のＹｅｓ）、ステップＳ１７に進み、故障率が条件を満たしていないならば（ステップＳ２１のＮｏ）、ステップＳ１５に戻って、パラメータＷを変更して再度、最適化問題を作成する。
このように、式（９）に基づいて、算出されたＮＷサービス構成がオーダの故障率ｕｂｐｑを下回れば、それをユーザに提案し、上回ればＷの値を増やして、再計算を行う。
ステップＳ１６では、オーダの故障率ｕｂｐｑを目的関数に入れた式（９）を用いる。ステップＳ２１で演算部１２０は、故障率が所定の条件を満たしているか否かを判定する。故障率が条件を満たしているならば（ステップＳ２１のＹｅｓ）、ステップＳ１７に進み、故障率が条件を満たしていないならば（ステップＳ２１のＮｏ）、ステップＳ１５に戻って、パラメータＷを変更して再度、最適化問題を作成する。
このように、式（９）に基づいて、算出されたＮＷサービス構成がオーダの故障率ｕｂｐｑを下回れば、それをユーザに提案し、上回ればＷの値を増やして、再計算を行う。
<Ｗの動かし方>
図１２は、パラメータＷの動かし方を説明する図である。
故障率を目的関数に入れた場合、故障率が所定の条件を満たすか否かは、ＮＷサービス構成決定後、再計算することになる。この場合のＷの動かし方には下記がある。
故障率を示す解が見つかっていない場合、図１２（ａ）に示すように、Ｗの値を例えば２倍（２Ｗ）にする。これにより、解を得る可能性が高まり、ＮＷサービス構成を提案できる可能性を高めることができる。
図１２は、パラメータＷの動かし方を説明する図である。
故障率を目的関数に入れた場合、故障率が所定の条件を満たすか否かは、ＮＷサービス構成決定後、再計算することになる。この場合のＷの動かし方には下記がある。
故障率を示す解が見つかっていない場合、図１２（ａ）に示すように、Ｗの値を例えば２倍（２Ｗ）にする。これにより、解を得る可能性が高まり、ＮＷサービス構成を提案できる可能性を高めることができる。
故障率を示す解が見つかっている場合、図１２（ｂ）に示す故障率が確保できなかった場合のＷ１と、図１２（ｂ）に示す故障率が確保できなかった場合のＷ２との平均を取り、平均を取ったＷを用いる。これにより、より良い解を得る可能性が高まり、より良いＮＷサービス構成を提案できる。
このように、本実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式（式（９））を用いて、故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算するので、計算速度を向上させることができる。計算量を減らすことができるので、計算資源のコスト低減を図ることができる。
また、本実施形態では、最適化問題計算部１２５は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータＷを変更して再計算を実行するので、再計算によって最適化問題の解を得られやすくすることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。また、意図的にパラメータを変更することで、複数のＮＷサービス構成を提案することができる。
また、本実施形態では、最適化問題計算部１２５は、故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータＷを変更して再計算を実行するので、再計算によって最適化問題の解を得られやすくすることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。また、意図的にパラメータを変更することで、複数のＮＷサービス構成を提案することができる。
（第３の実施形態）
上記第１および第２の実施形態は、ＮＷのみの構成の場合の条件式の立て方について説明した。
第３の実施形態では、クラウドとＮＷの構成の場合の条件式の立て方について説明する。
第３の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第３の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、クラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのＶＭ（Virtual Machine）数を制約式（後記式（１０）〜（１６）参照）として含む条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
第３の実施形態では、前記した図４のクラウドプロダクトカタログ情報を用いる。このクラウドプロダクトカタログ情報は、前記図９のフローで述べたように、カタログ情報取得部１１２によって取得され、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存されている。
上記第１および第２の実施形態は、ＮＷのみの構成の場合の条件式の立て方について説明した。
第３の実施形態では、クラウドとＮＷの構成の場合の条件式の立て方について説明する。
第３の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第３の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、クラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのＶＭ（Virtual Machine）数を制約式（後記式（１０）〜（１６）参照）として含む条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する。
第３の実施形態では、前記した図４のクラウドプロダクトカタログ情報を用いる。このクラウドプロダクトカタログ情報は、前記図９のフローで述べたように、カタログ情報取得部１１２によって取得され、クラウドプロダクトカタログ情報保存部１３４（図１）に保存されている。
［クラウドとＮＷについての条件式の立て方］
次に、クラウドとＮＷについての条件式の立て方を説明する。
<立式>
・クラウドがあるエリアの集合Ｕは、ｕ∈Ｕとする。
・計算の都合上の拠点ｃｌ∈Ｐを追加する。ｃｌは、各エリアｕからコストゼロで大量に通信できる点（拠点）である。各ｐからｃｌへの通信を考えることで、どのエリアにどれだけの帯域で通信すればよいかが分かる。
・定数の追加
エリアｕにある事業者ｋのクラウドの単位量利用コストｃ２ｕｋを追加する。
エリアｕにある事業者ｋのクラウド事業者のクラウドのＶＭ数ａ２ｕｋを追加する。
拠点ｐが利用したいＶＭ数ｄ２ｐを追加する。
計算の都合上必要な大きな数Ｍを追加する。
・変数の追加
拠点ｐが利用するエリアｕにある事業者ｋのクラウドのＶＭ数ｙｐｕｋを追加する。
次に、クラウドとＮＷについての条件式の立て方を説明する。
<立式>
・クラウドがあるエリアの集合Ｕは、ｕ∈Ｕとする。
・計算の都合上の拠点ｃｌ∈Ｐを追加する。ｃｌは、各エリアｕからコストゼロで大量に通信できる点（拠点）である。各ｐからｃｌへの通信を考えることで、どのエリアにどれだけの帯域で通信すればよいかが分かる。
・定数の追加
エリアｕにある事業者ｋのクラウドの単位量利用コストｃ２ｕｋを追加する。
エリアｕにある事業者ｋのクラウド事業者のクラウドのＶＭ数ａ２ｕｋを追加する。
拠点ｐが利用したいＶＭ数ｄ２ｐを追加する。
計算の都合上必要な大きな数Ｍを追加する。
・変数の追加
拠点ｐが利用するエリアｕにある事業者ｋのクラウドのＶＭ数ｙｐｕｋを追加する。
<クラウドとＮＷについての条件式>
・制約式の追加
拠点ｐが利用するＶＭ数の上限について、式（１０）に示す制約を追加する。
・制約式の追加
拠点ｐが利用するＶＭ数の上限について、式（１０）に示す制約を追加する。
エリアｕの事業者ｋのクラウドのＶＭ数の上限について、式（１１），式（１２）に示す制約を追加する。
通信する帯域とＶＭの使用率をクラウドエリア毎に比例させる。このために、式（１３），式（１４）に示す制約を追加する。
・目的関数の変更
クラウド利用によるコストも条件に加える。このために、式（１５）に示す制約を追加する。
クラウド利用によるコストも条件に加える。このために、式（１５）に示す制約を追加する。
・故障率評価を加味した場合の目的関数は、次式（１６）に示される。
なお、Ｗの動かし方については、図１２で前述した通りである。
図１３は、第３の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の説明図である。図１３は、ノードＣ，Ｄと拠点ｎ，ｃｌとをそれぞれ繋ぐＮＷを示している。
図１３の細破線で示すように、ノードＣと拠点ｃｌ間、および拠点ｃｌとノードＤ間は、コスト０のＮＷで繋がれるので、全体のコストの最適化に影響を与えない。
オーダでノードｎとクラウドの通信の利用容量（帯域）が３と指定された場合、図１３の例では、ノードＣを利用した方が全体のコストが低くなる。
図１３の細破線で示すように、ノードＣと拠点ｃｌ間、および拠点ｃｌとノードＤ間は、コスト０のＮＷで繋がれるので、全体のコストの最適化に影響を与えない。
オーダでノードｎとクラウドの通信の利用容量（帯域）が３と指定された場合、図１３の例では、ノードＣを利用した方が全体のコストが低くなる。
このように、本実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、クラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのＶＭ（Virtual Machine）数を制約式（式（１０）〜（１６））として含む条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する。本実施形態は、単純にＮＷを選ぶものではなくて、例えばどこの位置のクラウドを使うか、そのクラウドに辿りつくまでの経路も鑑みる。これにより、ＮＷ構成のみではなく、クラウドとＮＷ構成の両面から、クラウドとＮＷ構成全体の価格や故障率を含むサービス観点でＮＷサービス構成を提案することができる。
（第４の実施形態）
拠点数が多くなると計算速度が下がる。
第４の実施形態は、各ノードをエリアに分けて、エリア間の通信は代表拠点のみとする例である。
図１４は、第４の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のエリア間の通信の説明図である。
図１４（ａ）に示すように、ＮＷ構成は、ノード４１〜５０と、ノード４４に接続されたクラウド接続拠点５１，ノード４２に接続されたクラウド接続拠点５２，ノード４８に接続されたクラウド接続拠点５３と、からなる。図１４（ａ）のＮＷ構成の拠点数は、１０、各ノード４１〜５０を繋ぐリンクは、１８である。
図１４（ｂ）に示すように、第４の実施形態は、各ノード４１〜５０を、複数の（ここでは２つの）エリアに分ける。ここでは、ノード４１〜４５は、エリア１に、またノード４６〜５０は、エリア２に分けている。エリア１とエリア２に分けることで、エリア１の拠点数は５、リンクは６、またエリア２の拠点数は５、リンクは５となる。そして、エリア毎に代表拠点である代表ノードを決定する。ここでは、エリア１の代表拠点は、ノード４１、またエリア２の代表拠点は、ノード４６であるとし、エリア間の通信は代表拠点のノード４１とノード４６のみが行えるとする。
拠点数が多くなると計算速度が下がる。
第４の実施形態は、各ノードをエリアに分けて、エリア間の通信は代表拠点のみとする例である。
図１４は、第４の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のエリア間の通信の説明図である。
図１４（ａ）に示すように、ＮＷ構成は、ノード４１〜５０と、ノード４４に接続されたクラウド接続拠点５１，ノード４２に接続されたクラウド接続拠点５２，ノード４８に接続されたクラウド接続拠点５３と、からなる。図１４（ａ）のＮＷ構成の拠点数は、１０、各ノード４１〜５０を繋ぐリンクは、１８である。
図１４（ｂ）に示すように、第４の実施形態は、各ノード４１〜５０を、複数の（ここでは２つの）エリアに分ける。ここでは、ノード４１〜４５は、エリア１に、またノード４６〜５０は、エリア２に分けている。エリア１とエリア２に分けることで、エリア１の拠点数は５、リンクは６、またエリア２の拠点数は５、リンクは５となる。そして、エリア毎に代表拠点である代表ノードを決定する。ここでは、エリア１の代表拠点は、ノード４１、またエリア２の代表拠点は、ノード４６であるとし、エリア間の通信は代表拠点のノード４１とノード４６のみが行えるとする。
このように、本実施形態では、各ノードをエリア１とエリア２とに分けて、エリア１とエリア２間の通信は代表拠点のノード４１とノード４６のみとすることで、計算対象の拠点数を減らし、計算速度を向上させることができる。
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、トラフィック過多時の再提案を行うものである。
第５の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第５の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす最適化問題を計算する。
第５の実施形態は、トラフィック過多時の再提案を行うものである。
第５の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置の構成は、図１と同様である。
第５の実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす最適化問題を計算する。
構築後、当初のオーダよりもトラフィックが大量に流れあふれが頻発する場合、当初のオーダから帯域を修正し、再提案を実行する。また、想定よりもトラフィックが流れなかった場合、逆に帯域を減らし、再提案を実行する。
前記図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合を例に採る。
図１５は、第５の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のＮＷオーダを示す図であり、図５と同一部分には同一符号を付している。図１６は、クラウドオーダを示す図であり、図６と同一部分には同一符号を付している。
前記図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合を例に採る。
図１５は、第５の実施形態に係るネットワーク構成レコメンド装置のＮＷオーダを示す図であり、図５と同一部分には同一符号を付している。図１６は、クラウドオーダを示す図であり、図６と同一部分には同一符号を付している。
前記図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合を例に採る。
まず、前提として、図１に示すように、演算部１２０の実トラフィック比較部１２２では、取得した実トラフィック情報と情報保存部１３０のオーダ情報保存部１３６に保存しているオーダ情報とを比較する。また、オーダ解析部１２３は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック（必要帯域数、最低故障率など）を取得している。
ここで、前記図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合、当初のオーダよりもトラフィックが大量に流れあふれが頻発することになる。
まず、前提として、図１に示すように、演算部１２０の実トラフィック比較部１２２では、取得した実トラフィック情報と情報保存部１３０のオーダ情報保存部１３６に保存しているオーダ情報とを比較する。また、オーダ解析部１２３は、オーダを解析して必要拠点情報と拠点間の必要スペック（必要帯域数、最低故障率など）を取得している。
ここで、前記図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合、当初のオーダよりもトラフィックが大量に流れあふれが頻発することになる。
そこで、本実施形態では、図１５に示すように、ノードＡ−Ｅ間において当初のオーダの必要帯域数ｄを「５」から「１０」に修正する（５→１０参照）。そして、修正したオーダ情報を基に、再提案を実行する。これにより、当初の想定より実トラフィックが大きい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。
以上は、図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合の例であるが、想定よりもトラフィックが流れなかった場合、同様の方法により、必要帯域数を減らして再提案を実行する。これにより、必要帯域が小さい、すなわち低価格なＮＷサービス構成を提案することができる。
以上は、図２のノードＡ−Ｅ間の実トラフィックが想定よりも高かった場合の例であるが、想定よりもトラフィックが流れなかった場合、同様の方法により、必要帯域数を減らして再提案を実行する。これにより、必要帯域が小さい、すなわち低価格なＮＷサービス構成を提案することができる。
また、図１６に示すクラウドオーダに変更があった場合（例えば、最低故障率ｕが変わった場合）にも同様の方法により、再提案を実行する。これにより、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。
このように、本実施形態では、最適化問題計算部１２５（図１）は、実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす最適化問題を計算するので、当初の想定より実トラフィックが大きい／小さい場合であっても、現在のサービスに迅速に適合させることができ、より良いＮＷサービス構成を提案することができる。
なお、上記各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、あるいは、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、上述文書中や図面中に示した処理手順、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任意に変更することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤ（Secure Digital）カード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。
１００ ネットワーク構成レコメンド装置
１１０ 入出力部
１１１ 入力部
１１２ カタログ情報取得部
１１３ 実トラフィック情報取得部
１１４ オーダ入力部
１１５ 結果出力部（出力部）
１２０ 演算部
１２１ サービスリスト生成部
１２２ 実トラフィック比較部
１２３ オーダ解析部
１２４ ＮＷサービス構成最適化問題作成部（最適化問題計算部）
１２５ 最適化問題計算部（最適化問題計算部）
１３０ 情報保存部
１３１ ノード情報保存部
１３２ エリア情報保存部
１３３ ＮＷプロダクトカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３４ クラウドプロダクトカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３５ サービスカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３６ オーダ情報保存部
１３７ レコメンド情報保存部
１１０ 入出力部
１１１ 入力部
１１２ カタログ情報取得部
１１３ 実トラフィック情報取得部
１１４ オーダ入力部
１１５ 結果出力部（出力部）
１２０ 演算部
１２１ サービスリスト生成部
１２２ 実トラフィック比較部
１２３ オーダ解析部
１２４ ＮＷサービス構成最適化問題作成部（最適化問題計算部）
１２５ 最適化問題計算部（最適化問題計算部）
１３０ 情報保存部
１３１ ノード情報保存部
１３２ エリア情報保存部
１３３ ＮＷプロダクトカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３４ クラウドプロダクトカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３５ サービスカタログ情報保存部（カタログ情報保存部）
１３６ オーダ情報保存部
１３７ レコメンド情報保存部
Claims (8)
- ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存部と、
ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力部と、
前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算部と、
計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する出力部と、を備える
ことを特徴とするネットワーク構成レコメンド装置。 - 前記最適化問題計算部は、さらにネットワークの故障率を表す条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載のネットワーク構成レコメンド装置。 - 前記最適化問題計算部は、さらにクラウドサービス事業者のクラウドの単位量利用コストおよびクラウドのＶＭ（Virtual Machine）数を制約式として含む条件式を有し、当該条件式を用いて、最も価格を安くする最適化問題を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載のネットワーク構成レコメンド装置。 - 前記最適化問題計算部は、さらにネットワークの故障率を目的関数として導入した条件式を有し、当該条件式を用いて、前記故障率が要求値を満たし、かつ、最も価格を安くする最適化問題を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載のネットワーク構成レコメンド装置。 - 前記最適化問題計算部は、前記故障率が要求値を満たさない解ならば、パラメータを変更して再計算を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載のネットワーク構成レコメンド装置。 - 前記ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のネットワーク装置から、実トラフィックを取得する実トラフィック情報取得部を備え、
前記最適化問題計算部は、前記実トラフィックに合わせて、必要なネットワーク帯域を増やすまたは減らす前記最適化問題を計算し、
前記出力部は、計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する
こと特徴とする請求項１に記載のネットワーク構成レコメンド装置。 - ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するステップと、
ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るステップと、
前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算するステップと、
計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案するステップと、を実行する
ことを特徴とするネットワーク構成レコメンド方法。 - ネットワーク構成レコメンド装置としてのコンピュータを、
ネットワークサービス事業者および／またはクラウドサービス事業者のサービスのカタログ情報を保存するカタログ情報保存手段、
ユーザから、拠点ノード、必要帯域、故障率を含むサービスのオーダを受け取るオーダ入力手段、
前記オーダに合うように、前記カタログ情報を参照して、ネットワークサービス構成を表す条件式を用いて、帯域に関する価格を最適化する最適化問題を計算する最適化問題計算手段、
計算した前記最適化問題の解に基づき、１以上のネットワーク構成を提案する出力手段、として機能させるためのプログラム。
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