JP2017522749A - モバイルネットワークにおける容量拡張の最適化 - Google Patents

Abstract

モバイルネットワークにおけるネットワーク機器の容量を最適化するシステムおよび方法。コンピューティング装置はユーザＩＤおよびユーザ属性を受信し、ユーザＩＤはモバイルネットワークユーザの特徴に対応し、ユーザ属性は、モバイルネットワークユーザによるモバイルネットワーク利用の少なくとも１つの特徴に対応する。コンピューティング装置はユーザＩＤおよびユーザ属性に基づいて利用予測を生成する。利用予測はモバイルネットワークユーザの予想される将来のデータ利用に対応する情報を含み、予想される将来のモバイルネットワーク利用は少なくとも１つのモバイルリソースに対応する。コンピューティング装置は、サービングゲートウェイ（ＳＧＷ）が利用予測に基づいてモバイルネットワークユーザを旧式のパケット・データ・ネットワーク・ゲートウェイ（ＰＧＷ）およびネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）ＰＧＷの一方に経路指定するように、利用予測をＳＧＷに送信する。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１４年４月３０日に出願した「Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ Ｃａｐａｃｉｔｙ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ ＮＦＶ‐Ｂａｓｅｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ」と称する米国特許出願第６１／９８６，４６２号の優先権を主張し、その内容全体を参照によって本書に援用する。

本発明の実施形態は一般的に、モバイルネットワークにおける容量拡張を最適化するためのコンピュータで処理される方法および装置に関する。

モバイルネットワークにおけるリソースプロビジョニングの従来の方法は、リソースがフル稼働に達したときに追加の物理インフラストラクチャを加えることを含む。物理機器は固定容量比を有するように設計される。ひとたび特定の次元（例えば、スループット、シグナリングアクティビティ、セッション容量）が枯渇すると、モバイルネットワーク運用者は、たとえ他の次元がどれも充分に利用されていなくても、さらなる機器を投入せざるをえない。これは資本および運営費の増加を導くことになる。

一部の実施形態では、モバイルネットワークにおけるネットワーク機器の容量を最適化するためのシステムおよび方法を開示する。

一部の実施形態では、コンピューティング装置はユーザＩＤおよびユーザ属性を受け取る。ユーザＩＤはモバイルネットワークユーザの特徴に対応し、ユーザ属性は、モバイルネットワークユーザによるモバイルネットワーク利用の少なくとも１つの特徴に対応する。一部の実施形態では、コンピューティング装置は、ユーザＩＤおよびユーザ属性に基づいて利用予測を生成する。この利用予測は、モバイルネットワークユーザの予想される将来のデータ利用に対応する情報を含み、予想される将来のモバイルネットワークの利用は、少なくとも１つのモバイルリソースに対応する。一部の実施形態では、コンピューティング装置は利用予測をサービングゲートウェイ（ＳＧＷ）に送信するので、ＳＧＷは利用予測に基づいてモバイルネットワークユーザを旧式のパケット・データ・ネットワーク・ゲートウェイ（ＰＧＷ）およびネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）ＰＧＷの一方に経路指定する。旧式のＰＧＷは少なくとも１つのモバイルリソースのための固定容量を含み、ＮＦＶ ＰＧＷは少なくとも１つのモバイルリソースのための設定可能な容量を含む。

一部の実施形態では、モバイルネットワークユーザのモバイルネットワーク利用の少なくとも１つの特徴は、従前のモバイルネットワーク利用の量、モバイルネットワーク利用に関連する時間、モバイルユーザに対応するモバイル装置の位置、モバイル装置によるローミングに費やされた時間量、モバイル装置のメーカおよび型式、モバイル装置にインストールされたアプリケーション、モバイル装置のオペレーティングシステムおよびファームウェアのバージョン、サブスクリプションプラン、割当残量、ならびに人口統計情報を含む。一部の実施形態では、モバイルネットワークユーザの少なくとも１つの特徴は、モバイル装置ＩＤまたは電話番号を含む。一部の実施形態では、ユーザ属性の受取りは、ホーム加入者サーバ（ＨＳＳ）、モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ）、課金システム、およびシステムアーキテクチャ発展（ＳＡＥ）型ゲートウェイの少なくとも１つからユーザ属性をさらに受け取ることを含む。一部の実施形態では、モバイルリソースは、シグナリングアクティビティ、スループット、セッション占有、暗号化、およびトランスコーディングの少なくとも１つを含む。

開示するこれらおよび他の主題の能力は、以下の図、詳細な説明、および請求の範囲の精査後に、いっそう深く理解されるであろう。本書で使用する語法および専門用語は説明を目的とするものであって、限定するものとみなすべきではないことを理解されたい。

開示する主題の様々な目的、特徴、および利点は、以下の図面に関連して考察するときに、開示する主題の以下の詳細な説明を参照することにより、いっそう深く理解することができる。図面において、類似の参照番号は類似の要素を識別する。

本開示の一部の実施形態に係る、モバイルネットワークユーザがモバイルネットワークにもたらす需要を示す図である。 旧式の機器を使用する従来の拡張方法を示す図である。 本開示の一部の実施形態に係る、旧式の機器およびＮＦＶベースの機器を使用する拡張方法を示す図である。 本開示の一部の実施形態に従ってモバイルネットワークと接続したユーザを示す系統図である。 本開示の一部の実施形態に係る利用予測エンジンを示す図である。 本開示の一部の実施形態に係るモバイルネットワークの系統図である。 本発明の一部の実施形態に係るモバイルネットワークにおける容量最適化を示す系統図である。

モバイルネットワークは、大きく異なる利用特性を持つモバイルユーザを含むことができる。例えば、一部のモバイルユーザはデータヘビーであり、大量のデータを消費し、ネットワークがサポートする必要のあるデータスループットの総量を増大させる。他のユーザは非常にシグナリングヘビーであり得、（例えば、頻繁に更新を送信する「チャッティ（ｃｈａｔｔｙ）な」モバイルアプリケーションを用いて）多数の接続を行うが、伝送するデータ量は少しだけである。彼らは少量のデータしか使用しないが、ネットワークによって要求されるシグナリング処理の量を増大させる。さらに別の一部のユーザはデータスループットおよびシグナリング次元のどちらも比較的アイドル状態である（例えばネットワーク化された電力計検針員）が、人数が多く、彼らをネットワーク上に呼び出すだけでも多数のセッション容量を使用する。あらゆる種類のユーザを受け入れるために、ネットワーク運用者は、これらの全ての次元（例えばスループット、シグナリングアクティビティ、セッション容量、およびおそらく他の次元）の最悪ケースに対処するのに充分なネットワーク機器を導入する必要がある。旧式のネットワーク機器は固定容量比を持つ（ユーザ数Ｘ、シグナリング量Ｙ、およびデータスループット量Ｚをサポートする）ように設計されているので、１つの次元の最悪ケースに対処することは、他の次元の過少利用につながる。例えば、ネットワークに導入される旧式のプラットフォームは、セッション容量の１００％をヒットさせるかもしれないが、スループット容量の２０％しか利用されないかもしれない。まだ余剰のスループット容量がたとえ存在しても、サポートするユーザ数を増やすために新しい機器を設置する必要がある。これは資本および運営コストの両方を増大させる。

あらかじめ、ユーザベースは別々の用途に分けられる。例えば常用している消費者はマシンツーマシン装置から切り離される。装置に同様の需要があるように、装置を分類することができる。同様の需要がある装置は、しばしば異なる製造者に由来する異なる性能特性を持つ機器に割り当てられることがあり得る。この手法でも、少なくとも次の理由で容量を最適化する問題は解決されない。（１）ユーザの広範な分類では、グループ内のユーザに同様の需要があると保証されない。ある範疇のユーザにサービスを提供する機器は、幾つかの次元で依然として十分に利用されないことがあり得る。（２）運用者は今や複数の販売者から購入する機器を潜在的に取り扱う必要があり、それらは十分な相互運用性を持たない場合もあるため、資本および運営支出が増大する。（３）異なるグループのユーザからの需要が時間と共に変化するときに、運用者はユーザを改めて再分類し、ネットワークリソースの割当を再度やり直すことが必要になり、それには時間とコストを要し得る。

本開示の好適な実施形態は、様々なタイプのユーザによってもたらされる需要を処理するために、様々な能力およびコスト特性を持つプラットフォームでネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）を使用することを含む。（ハードウェアおよびソフトウェアの両方の点で）異なるように構成された、様々なＮＦＶベースのプラットフォームは、様々な強みおよび弱みを備え得る。例えば、あるＮＦＶベースのプラットフォームは、（例えば多数のメモリを持つサーバを使用することによって）多数のユーザを収容できるように設計することができるが、スループットおよびシグナリング能力は限定される。別のＮＦＶベースのプラットフォームは、（例えば専用のネットワークアダプタカードを使用することによって）多くのスループットを処理できるように設計することができる。さらに別のＮＦＶベースのプラットフォームは、（例えば高性能のＣＰＵを用いて）多くのシグナリングを処理できるように設計することができる。異なる特徴を持つこれらのＮＦＶベースのプラットフォームを様々なタイプのユーザによってもたらされる様々な需要を満たすために、ネットワークに統合することができる。効果を最大化し、かつコストを最小化するために、各サーバが最適に利用されるように、様々な特徴のユーザは、適合する強さのサーバに差し向けられる。この方法で、旧式のプラットフォームおよびＮＦＶベースのプラットフォームの強みは、それらの弱みを相互に補完する。したがってネットワーク機器をよりよく利用することができ、総合的資本および運営コストの低下につながる。

本開示の好適な実施形態は、過去および予想される将来の利用特性に基づいてモバイルユーザまたは加入者を分類し、ネットワーク機器の性能特性に適合するように異なるネットワーク機器に差し向ける機能を含む。ユーザを異なるグループに分ける（例えばユーザを異なるアクセスポイント番号すなわちＡＰＮに分ける）必要はない。ネットワークはエンドユーザまでシームレスのようになり、したがってユーザの使い勝手にはほとんど変化はない。運用者はＮＦＶを利用して、様々なコストおよび性能特性を持つプラットフォームを導入することができる。ＮＦＶは、同一ネットワーク機能を異なるハードウェアプラットフォームで作動させることができるので、そのような用途に適している。これらのハードウェアプラットフォームは高度に洗練されたブレードサーバシャーシから低コストサーバボックスまで多岐にわたり、それらは異なる性能および容量を提供する。

場合によっては、特定グループのユーザをサポートするために、ハードウェア暗号化用のチップのような専用ハードウェアを持つサーバを構築することによって、能力を追加することができる。本開示の好適な実施形態は、グリーンフィールド解決策（例えばＮＦＶベースのプラットフォームだけで形成される新しいネットワーク）として、あるいは容量が枯渇してきている既存の旧式のネットワークを補完するために、使用することができる。後者の場合、ＮＦＶサーバは、特に旧式の機器の問題を緩和し、かつ全ての性能次元をよりバランスよく利用するように設計することができる。以下では、既存の旧式プラットフォームの難点を突き止め、これらの難点を緩和し、ＮＦＶベースのプラットフォームを構築し、ユーザの利用特性を予測かつ識別し、需要を最もよく処理することのできるＮＦＶベースのプラットフォームにユーザを差し向けるための技術について記載する。

本開示の好適な実施形態は、固定容量比を有する既存の旧式機器を補完するために、異なる能力およびコスト特性を持つネットワーク機能仮想化をベースとするプラットフォームを利用する。旧式のプラットフォームおよびＮＦＶベースのプラットフォームは、単一のネットワークとしてシームレスに機能することができる。一部の実施形態では、ＮＦＶベースのプラットフォームは、旧式のプラットフォームの弱みを補完するように設計される。両者が一緒に機能するときに、それは特定の容量次元が過負荷に陥る危険性を軽減し、概して全てのネットワークノードがよりよく利用されるようになる。

一部の実施形態では、旧式のプラットフォームおよびＮＦＶベースのプラットフォームの異なる能力を最大限に利用するために、ユーザがネットワークにアクセスしようとしたときに、過去の利用パターンを含む多数の要素に基づいて、ユーザの利用特性が予測される。ユーザは次いで、ユーザの需要を最もよく処理できるネットワークノードに差し向けられる。

図１は、本開示の一部の実施形態に係る、モバイルネットワークユーザがモバイルネットワークへの需要を示す図である。図１はモバイル装置１０１、シグナリングアクティビティ１０２、スループット１０３、セッション占有１０４、および他の次元１０５を示す。

図１に示す通り、モバイルネットワークユーザ１０１は、モバイルネットワークで多数の異なる次元の需要をもたらす。ユーザは、ネットワークに登録を行いかつ登録を取り消すとき、ネットワークをローミングするときなどに、シグナリングアクティビティ１０２を発生させる。ユーザは、彼または彼女がウェブページをブラウジングするとき、または状態更新を送信するときに、スループット次元１０３の需要をもたらす。ユーザはまた、彼または彼女がネットワークに接続されるときに、１つ以上のセッション空間１０４を占有する。最後に、例えばユーザが暗号化または画像／映像トランスコーディングサービスを要求する場合、他の次元１０５の需要が存在する。全てのユーザが同じように行動するわけではない。データのヘビーユーザは多量のデータを消費し、スループット次元の需要を増大させる。その他のユーザはシグナリングのヘビーユーザであって、（例えば多数の更新を送信する「チャッティな」アプリケーションを使用して）多数の接続を行う可能性があるが、伝送するデータ量はわずかである。一部のユーザは、ネットワークにおけるシグナリング次元の需要を増大させ得る。さらなる一部の他のユーザは、データスループットおよびシグナリング次元のどちらも比較的アイドル状態である（例えばネットワーク化された電力計検針員）が、人数が多く、彼らをネットワークにサインオンさせておくだけで大量のセッション容量が必要である。

ネットワーク運用者は、上述した様々な次元の全需要を処理するために、しばしばより多くのネットワーク機器を設置しなければならない。旧式のネットワーク機器は固定容量比をサポートする（ユーザ数Ｘ、シグナリング量Ｙ、およびデータスループット量Ｚをサポートする）ように設計されているので、１つの次元の最悪ケースに対処することはしばしば、他の次元の過少利用につながる。例えば、ネットワークノードはセッション容量の１００％をヒットさせるかもしれないが、スループットの５０％しか利用されないかもしれない。まだ余剰のスループット容量がたとえ存在しても、サポートするユーザ数を増やすために旧式の機器が新たに設置される。旧式の機器の新たな設置は資本および運営コストの両方を増大させる。

図２は、旧式の機器を使用した従来の拡張方法を示す図である。図２は、第１旧式プラットフォーム２０１により最大セッション容量に達したネットワーク運用者、２倍拡張２１０後の第１旧式プラットフォーム２０２の容量、および２倍拡張２１０後の第２旧式プラットフォーム２０３の容量を示す。

２０１に示す通り、ネットワーク運用者は第１旧式プラットフォームの最大容量に達する。第１旧式プラットフォームは、１００ユニットの最大スループットおよび１００の最大セッション数を有する。スループットは１００ユニットのうちの５０ユニットが使用される一方、セッション数は１００のうちの１００が使用されている。ネットワーク運用者が需要の倍増（例えば１００ユニットのスループットおよび２００のセッション）を予想した場合、ネットワーク運用者は容量を増大させる方法を見つけなければない。容量２１０を倍増するために、ネットワーク運用者は第２旧式プラットフォームを設置する。一部の実施形態では、運用者は装置のピーク利用レベルを監視する（例えば繁忙時間中の利用を監視する）ことによって、プラットフォームの容量の利用を突き止めることができる。プラットフォームは各次元に対し最大値（例えば１０００万セッション、ＣＰＵ制限時８０％のような、５０Ｇｂｐのスループット）を指定することができる。例えばセッション使用量を決定するために、運用者は統計カウンタを使用して、繁忙時間中にどれだけ多くのセッションが使用されているかを調べることができる。別の例として、運用者は、繁忙時間中に特定のＣＰＵ制限時のスループットを測定することによって、スループットの量を突き止めることができる。運用者は、繁忙時間中にＣＰＵの使用量を測定することによって容量を突き止めることができる。第１旧式プラットフォーム２０２および第２旧式プラットフォーム２０３の両方において、スループットは１００ユニットのうち５０が使用される一方、セッション数は１００のうちの１００が使用されている。拡張後に、両方の旧式プラットフォームは依然としてセッション次元が障害になっている。拡張された旧式プラットフォームの容量比（例えばセッションおよびスループットの容量が等しい）は、ユーザによる需要（例えばセッション数は多いが、スループットはそれほどではない）に合致しない。

対照的に、本発明の好適な実施形態では、既存の旧式プラットフォームの難点の原因、ユーザの現在および将来の利用パターンを理解し、全ての容量次元をよりよく利用することができるように、旧式プラットフォームを補完するＮＦＶベースのプラットフォームを構築することを求めている。

図３は、本開示の一実施形態に係る、旧式の機器およびＮＦＶベースの機器を使用する拡張方法を示す図である。図３は、第１旧式プラットフォーム２０１で最大セッション容量に達したネットワーク運用者、２倍拡張３１０後の第１旧式プラットフォーム３０２の容量、および２倍拡張３１０後の第２のＮＦＶベースのプラットフォーム３０３の容量を示す。図３は２つの次元（例えばセッションおよびスループット）における拡張を示すが、任意の数の次元に同様の技術を適用することができる。

上述の通り、運用者は、１００ユニットのスループットのうち５０ユニットを使用し、かつ１００のセッションのうち１００を使用して、第１旧式プラットフォーム２０１の容量に達した。ネットワーク運用者が需要の倍増（例えば１００ユニットのスループットおよび２００のセッション）を予想した場合、ネットワーク運用者は、ＮＦＶベースのプラットフォーム３０３を設置することによって、容量２１０を倍増させる。拡張３１０後に示される通り、第１旧式プラットフォーム３０２およびＮＦＶベースのプラットフォーム３０３の組合せは、ユーザの現在および将来の利用パターンを考慮に入れる。例えばユーザの２０％がスループットの８０％を利用している場合、それは、１００人のユーザのうち、
＊２０人のヘビーユーザが４０ユニットのスループットを利用しており、かつ
＊８０人のライトユーザが１０ユニットのスループットを使用している
ことを意味する。

需要が倍増すると、合計で２００人のユーザが存在し、そのうちの
＊４０人のヘビーユーザは８０ユニットのスループットを利用し、かつ
＊１６０人のライトユーザは２０ユニットのスループットを利用する。

ＮＦＶベースのプラットフォームは、旧式プラットフォームと比較しておそらく何分の１かの費用で、２００人のユーザをサポートするが、４０ユニットのスループットしかサポートしないように構築することができる。これはＮＦＶ解決策の柔軟性ゆえに実行することができる。プラットフォームは、より多くのセッションをサポートするために多くのメモリを用いて、しかしコスト削減のためにスループット処理用には適度に強力なＣＰＵを用いて構築することができる。１６０人のライトユーザはＮＦＶベースのプラットフォーム３０３に差し向けることができる一方、ヘビーユーザは旧式プラットフォーム３０２に差し向けることができる。旧式プラットフォームのコストが１００万ドルであり、ＮＦＶプラットフォームのコストが２０万ドルである場合、容量を倍増するためのコストは次のようになる。
＊（例えば図２に示すように）旧式プラットフォームだけを使用する場合には２００万ドル
＊（例えば図３に示すように）１つのＮＦＶベースのプラットフォームが旧式プラットフォームに追加される場合には１２０万ドル

ＮＦＶベースのプラットフォームを使用すると、８０万ドル、つまり旧式プラットフォームだけを使用するコストの４０％を節約することができる。図２および図３に示す通り、旧式プラットフォームは高いスループット容量を有するが、セッション容量が十分でない。ＮＦＶベースのプラットフォームは、高いセッション容量を提供するが、コストダウンを維持するために低いスループット容量を提供することによって、旧式プラットフォームを補完する。旧式プラットフォームを補完するようにＮＦＶベースのプラットフォームを構築する多数の様々な方法がある。運用者は、メモリ、ＣＰＵ、または他の専用チップのような様々なコンポーネントのコストと性能のトレードオフのみならず、将来の需要がどのように変化するかをも決定することができる。ＮＦＶベースのプラットフォームを使用することにより、運用者は様々なユーザからの需要を分析し、旧式プラットフォームを補完する能力を持つＮＦＶベースのプラットフォームを構築し、かつ全てのプラットフォームの容量を最大限に活用するようにユーザを様々なプラットフォームに適切に差し向けることが可能になる。

一部の実施形態では、本書に記載するシステムおよび方法は、過去の需要および予測される需要に基づいてユーザを差し向けかつ分類する。ユーザの容量需要の予測は、旧式プラットフォームおよびＮＦＶベースのプラットフォームの両方におけるバランスの取れた容量の利用に役立てることができる。

図４は、本開示の一部の実施形態に係る、モバイルネットワークと接続しているユーザを示す系統図である。図４はモバイルネットワークユーザ４０１、クラシファイア４０２、利用予測エンジン４０３、旧式ネットワークプラットフォーム、ＮＦＶベースのプラットフォーム４０５、およびモバイルネットワーク４０６を示す。

モバイルネットワークユーザ４０１は、１つ以上のモバイルネットワーク装置（例えばスマートフォン、ラップトップ、タブレット）を介してモバイルネットワーク４０６にアクセスするモバイルネットワーク加入者を含むことができる。以下でさらに詳述する通り、モバイルネットワーク４０６は複数のネットワーク装置を含む。要するに、モバイルネットワーク４０６におけるネットワーク装置はユーザトラフィックを経路選択し、かつ分析する。

ユーザ４０１がネットワーク４０６にサインオンすると、クラシファイア４０２は利用予測エンジン４０３に相談してリソース利用パターンを予測する。クラシファイア４０２はユーザおよびその機器（例えばモバイル機器識別子）から情報を受け取るコンポーネントであり、利用予測エンジン４０３に相談して、モバイルネットワーク４０６でユーザをどのプラットフォームに送り込むかを決定する。クラシファイア４０２は、別個のコンポーネントとして、またはモバイルネットワークにおける特定のネットワーク装置の一部として（例えばロードバランサ上に）実現することができる。以下でさらに詳述する利用予測エンジン４０３は、ユーザＩＤおよびユーザに関係する他の属性を受け取るコンポーネントであり、ユーザの将来のネットワークリソースの利用を予測する。利用予測エンジン４０３からの結果に基づいて、ユーザ４０１は、旧式のネットワークプラットフォーム４０４またはＮＦＶベースのプラットフォーム４０５によってサービスを提供されるように差し向けられる。上述の通り、クラシファイアはまた、旧式プラットフォームおよびＮＦＶベースのプラットフォームの利用可能な容量レベルならびにそれらの能力（例えば暗号化、ビデオトランスコーディング）に対応する、両プラットフォームからの入力をも受け取る。

一部の実施形態では、ユーザまたはプラットフォームのいずれかの特徴に基づいて、ユーザを旧式プラットフォームまたはＮＦＶベースのプラットフォームのいずれかに差し向けることができる。例えばユーザがネットワークに接続したときに（例えばユーザが朝、電話機の電源を入れたときに）、ユーザを差し向けることができる。加えて、既存のユーザは、既存のシステムの負荷が特定の閾値に達した場合、あるいはユーザの特徴が著しく変化した場合に、１つのシステムから別のシステムに積極的に移動することもできる。

図５は、本開示の一部の実施形態に係る利用予測エンジンを示す図である。図５はユーザＩＤ５０１、利用予測エンジン５０２、利用予測５０３、過去の利用パターンおよび傾向５０４、時間情報５０５、ユーザ位置５０６、過去の移動パターン５０７、モバイル装置５０８のメーカおよび型式、インストールされたアプリケーション５０９、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびファームウェアのバージョン５１０、サブスクリプションプラン５１１、割当残量５１２、ならびに人口統計情報５１３を示す。

利用予測エンジン５０２は、ユーザＩＤ５０１およびユーザ属性５０４〜５１３を受け取る。以下でさらに詳述する通り、ユーザ予測エンジン５０２は入力に基づいてユーザの将来の需要５０３を予測する。ユーザＩＤ５０１はユーザのモバイル装置に関する情報（例えば国際移動体装置識別番号（ＩＭＥＩ））に対応する。ユーザ属性は、図６でさらに詳述するように、モバイルネットワークの様々な構成要素から収集することができる。

ユーザ属性５０４〜５１３は以下を含むが、それらに限定されない。
（１）ユーザの過去の利用パターンおよび傾向５０４‐データヘビーユーザは将来データヘビーになる可能性が高い。
（２）時刻、曜日、年月日５０５‐時間情報は、ユーザがモバイル装置で利用するサービスについてのヒントを提供する。いずれかの大きなイベント（例えばスーパーボウル）の発生もまた、ユーザの利用パターンの予測に役立てることができる。
（３）ユーザの位置５０６‐時間情報と同様に、地理的な位置情報もまた、利用パターンの予測に役立てることができる。例えば、より小規模のセルサイトがより多く存在する都市にユーザが位置する場合、ユーザは彼／彼女がセルサイト間を行き来する際に高いハンドオーバ量を経験する可能性が高い。他方、ユーザが郊外地域に位置する場合、セルサイトはより大きい領域を網羅する可能性が高く、ハンドオーバの機会は少なくなる。
（４）過去の移動パターン５０７‐過去にローミングが多いユーザは、将来ローミングが多くなる可能性が高い。
（５）モバイル装置のメーカおよび型式５０８‐時々、特定のタイプのモバイル装置はリソースの利用が大きく異なる。例えばタッチスクリーンフォンのユーザは、タッチスクリーンサポートを持たないフィーチャフォンのユーザと比較して、より多くのデータサービスを利用する。
（６）インストールされたモバイルアプリケーション５０９‐一部のモバイルアプリケーションは他のものより「チャッティ」であり、接続のトリガ回数がずっと多くなる。
（７）モバイル装置のＯＳおよびファームウェアのバージョン５１０‐異なるＯＳバージョンでは需要が異なることがあり得る。例えばアップルｉＯＳ８のメッセンジャーアプリケーションは、テキスト以外に音声および映像をサポートする。それはスループットの利用増大を意味する可能性が最も高い。
（８）ユーザのサブスクリプションプラン５１１‐例えばデータ容量の低いユーザは、データ容量の大きいユーザよりデータ利用量が少ない。
（９）現在の課金期間の割当残量５１２‐例えば割当残量の低いユーザは、割当量が多く残っているユーザより帯域幅の利用を抑制する可能性が高い。
（１０）ユーザの人口統計プロファイル５１３‐例えば十代のユーザと大人のユーザとでは利用行動が大きく異なる可能性が高い。十代のユーザは彼らの社会活動を介してより多くのデータを消費する可能性が高いが、大人のユーザは彼／彼女らの日々の活動で音声電話を利用することが多い。

図６は、本開示の一実施形態に係るモバイルネットワークの系統図である。図６はホーム加入者サーバ（ＨＳＳ）６０１、モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ）６０２、課金システム６０３、ｅＮｏｄｅＢ６０４、システムアーキテクチャ発展（ＳＡＥ）型ゲートウェイ６０５、およびアナリティクス・サーバ６０６を示す。図６に示す要素は全て旧式または仮想型のどちらでもよい。

一部の実施形態では、一部の運用者は、ユーザに関する利用統計を収集し分析するためにアナリティクス・サーバ６０６を有している。この情報は予測エンジンに直接送り込むことができる。他の実施形態では、予測エンジンがアナリティクス・サーバ６０６の分析能力を備えており、２つのコンポーネントが１つのユニットに統合される。

ホーム加入者サーバ（ＨＳＳ）６０１はユーザの移動に関する情報を含む。ユーザの過去の移動パターンを計算するために、移動情報を定期的にアナリティクス・サーバ６０６に送り込むことができる。

モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ）６０２は装置の現在の位置を追跡し、位置情報をさらなる処理のためにアナリティクス・サーバ６０６に送信することができる。

課金システムはユーザのサブスクリプションプラン、割当残量、およびその他の課金関連情報を含む。利用傾向を決定するために、課金情報をアナリティクス・サーバ６０６に送ることができる。

ＳＡＥゲートウェイ６０５は、ユーザからのおよびユーザへのトラフィックを全て調べることができる。ディープ・パケット検査（ＤＰＩ）技術を用いることによって、装置のメーカおよび型式、インストールされ最も頻繁に使用されるアプリケーション、ＯＳおよびファームウェアのバージョン等を含むデータトラフィックから利用情報を抽出することができる。一部の実施形態では、ＤＰＩデータは、予測エンジンによって使用される前にさらなる分析のために、アナリティクス・サーバ６０６に送り込まれる。

一部の実施形態では、ユーザの利用傾向は時間と共に徐々に変化する。利用傾向が徐々に変化するときに、利用予測エンジンはユーザについての予測を実時間で更新する必要はない。例えば特定のユーザの予測は毎週更新することができ、異なるユーザについては異なる間隔を使用することができる。一部の実施形態では、利用傾向はより急速に変化する。例えば特定の事象が発生するときに、オンデマンド方式で予測を更新するようにトリガすることができる。例えばユーザが別のサブスクリプションプランまたは新しい電話機に切り替えた場合、予測を即座に更新することができる。

新規加入者がネットワークに加わるときに、予測を構築するための利用履歴はあまり存在しない。当初、新規ユーザは、平均的なスループットおよびシグナリング負荷を持つ「平均的」ユーザとして取り扱うことができる。代替的に、入手可能な限定された量の情報に基づいて予測を行うことができる。例えば新規加入者が十代である場合、彼／彼女は、フェースブック（登録商標）、インスタグラム、またはスナップチャットのようなチャッティなアプリケーションをより多く有する可能性が高く、それらはより多くのシグナリング負荷を生じる。そうではなく、新規可能者がテザリングに登録したビジネスアカウントである場合、彼／彼女はよりヘビーデータユーザである可能性が高い。新たに収集される要素に基づいて予測を迅速に収束することができるように、新規ユーザの予測更新頻度は高くすることができる。この段階で、ユーザを旧式のシステムまたはＮＦＶシステムのいずれかに回すことができる。ひとたびユーザが分類されると、ネットワークリソースを最適に利用するために、ユーザを旧式のシステムとＮＦＶシステムとの間で移動することができる。

図７は、本発明の一部の実施形態に係るモバイルネットワークの容量最適化を示す系統図である。図７は予測エンジン７０１、サービングゲートウェイ（ＳＧＷ）７０２、旧式のパケット・データ・ネットワーク・ゲートウェイ（ＰＧＷ）７０３およびＮＦＶベースのＰＧＷ７０４を示す。

加入者が電話機のスイッチを入れると、電話機はモバイルネットワークとのセッションを確立しようと試みる。要求は最終的にＳＧＷ７０１に送られ、ＳＧＷ７０１はユーザセッションを誘導するためにＰＧＷ７０３ ７０４を選択する。ＰＧＷノードの一方は旧式の機器７０３を含み、他方のＰＧＷノードはＮＦＶベースのプラットフォーム７０４を含む。通常、ＳＧＷはアクセスポイント名（ＡＰＮ）のみに基づいてＰＧＷを選択する。ＡＰＮはモバイルデータユーザが通信したいパケットデータネットワーク（ＰＤＮ）を識別するものであり、サブスクリプションプランが起動すると、ＡＰＮはユーザに割り当てられる。好適な実施形態ではＳＧＷは予測エンジンに相談して、ユーザの特徴に基づいてユーザセッションの誘導先として最良の場所を決定する。例えばクラシファイア／予測エンジンは、セッションをどこでセットアップするか決定するためにＳＧＷが呼び出すことのできるシンプルオブジェクト・アクセス・プロトコル（ＳＯＡＰ）またはリプリゼンテーショナル・ステート・トランスファ（ＲＥＳＴ）に基づいて、ＡＰＩを提供することができる。ひとたびＳＧＷがセッション、例えばＮＦＶベースのＰＧＷにセットアップすることを決定すると、その加入者に関係する将来の全てのシグナリングおよびデータトラフィックは、選択されたＰＧＷによって取り扱われる。

本書に記載する主題は、デジタル電子回路で、または本明細書に開示した構造的手段およびその構造的均等物を含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアで、あるいはそれらの組み合わせで実現することができる。本書に記載する主題は、データ処理装置（例えばプログラマブルプロセッサ、１台のコンピュータ、または複数のコンピュータ）によって実行するために、またはその動作を制御するために、情報キャリア（例えば機械可読記憶装置）に有形に具現化されるか、または伝送信号で具現化される１つ以上のコンピュータプログラムのような、１つ以上のコンピュータプログラム製品として実現することができる。コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られる）は、コンパイル言語またはインタプリタ言語を含む任意の形式のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、もしくはコンピュータ環境で使用するのに適したその他のユニットとしての形を含め、任意の形で展開することができる。コンピュータプログラムは必ずしもファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータを保持するファイルの一部分に、当該プログラム専用の単一のファイルに、または複数の調整されたファイル（例えば１つ以上のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部分を保存するファイル）に保存することができる。コンピュータプログラムを、１つのコンピュータで実行するか、または１つのサイトにおける、もしくは複数のサイトに分散され通信ネットワークで相互接続された複数のコンピュータで実行するように導入することができる。

本書に記載する主題の方法ステップを含め、本明細書に記載するプロセスおよびロジックフローは、入力データに対して動作して出力を生成することによって１つ以上のコンピュータプログラムを実行して本書に記載する主題の機能を実行するための１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実行することができる。プロセスおよびロジックフローはまた、専用ロジック回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によっても実行することができ、本書に記載する主題の装置はそういうものとして実現することができる。

コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサとして、例えば汎用および専用両方のマイクロプロセッサ、ならびにいずれかの種類のデジタルコンピュータの１つ以上のプロセッサがある。一般的に、プロセッサは読出専用メモリもしくはランダムアクセスメモリまたは両方から命令およびデータを受け取る。コンピュータの重要不可欠な要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを保存するための１つ以上のメモリ装置である。一般的にコンピュータは、データを保存するための１つ以上の大容量記憶装置、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、または光ディスクをも含み、あるいはデータを送信、受信、またはその両方のためにそれらと作動的に結合される。コンピュータプログラム命令およびデータを具現するのに適した情報キャリアとして、例を挙げると半導体メモリデバイス（例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリデバイス）、磁気ディスク（例えば内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク）、光磁気ディスク；および光ディスク（例えばＣＤおよびＤＶＤディスク）を含め、あらゆる形の不揮発性メモリがある。プロセッサおよびメモリは専用ロジック回路によって補完されるか、あるいはその中に組み込まれることができる。

ユーザとの対話を行うために、本書に記載する主題は、ユーザに情報を表示するためにディスプレイ装置、例えばＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、ならびにユーザがコンピュータに入力を提供できるようにするキーボードおよびポインティングデバイス（例えばマウスもしくはトラックボール）を有し、コンピュータ上に実現することができる。ユーザとの対話を達成するために他の種類の装置を使用することもできる。例えばユーザに提供されるフィードバックは任意の形の感覚フィードバック（例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）とすることができ、ユーザからの入力は音響、音声、または触覚入力を含む任意の形で受け取ることができる。

本書に記載する主題は、バックエンドコンポーネント（例えばデータサーバ）、ミドルウェアコンポーネント（例えばアプリケーションサーバ）、またはフロントエンドコンポーネント（例えば本書に記載する主題の実現とユーザとの対話を可能にするグラフィカルユーザインタフェースまたはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ）、あるいはそのようなバックエンド、ミドルウェア、およびフロントエンドコンポーネントの任意の組合せを含むコンピューティングシステムで実現することができる。システムのコンポーネントを、任意の形または媒体のデジタルデータ通信、例えば通信ネットワークによって相互接続することができる。通信ネットワークの例として、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）およびワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、例えばインターネットがある。

開示した主題は、その適用が以下の記述に記載しあるいは図面に示す構成の詳細およびコンポーネントの配列に限定されないことを理解されたい。開示した主題は他の実施形態を取ることができ、様々なやり方で実施しかつ実行することができる。また、本書で使用する語法および専門用語は、説明を目的としたものであって、限定するものとみなすべきではないことを理解されたい。

したがって、本開示の基礎となっている概念が、開示した主題のいくつかの目的を実行するための他の構造、方法、およびシステムを設計するための基礎として容易に利用できることを、当業者は理解されるであろう。したがって、そのような均等な構造が開示した主題の趣旨および範囲から逸脱しない限り、請求の範囲はそのような均等な構造を含むものとみなされることが重要である。

開示した主題について上記の例示的実施形態で説明しかつ図示したが、本開示は単なる実施例として行われたものであって、この後に続く特許請求の範囲によってのみ限定される、開示した主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、開示した主題の実現の細部に多くの変形を施すことができることを理解されたい。

Claims (10)

1. モバイルネットワークにおけるネットワーク機器の容量を最適化するコンピュータで処理される方法であって、
   前記モバイルネットワークユーザの特徴に対応するユーザＩＤと、前記モバイルネットワークユーザによるモバイルネットワークの利用の少なくとも１つの特徴に対応するユーザ属性とを、コンピューティング装置によって受信するステップと、
   前記ユーザＩＤおよび前記ユーザ属性に基づいて、前記モバイルネットワークユーザの予想される将来のデータの利用に対応する情報を含む利用予測であって、前記予想される将来のモバイルネットワーク利用が少なくとも１つのモバイルリソースに対応して成る利用予測を、前記コンピューティング装置によって生成するステップと、
   前記利用予測に基づいて、前記少なくとも１つのモバイルリソースに対し固定容量を含む旧式のパケット・データ・ネットワーク・ゲートウェイ（ＰＧＷ）および前記少なくとも１つのモバイルリソースに対し設定可能な容量を含むネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）ＰＧＷの一方に、サービングゲートウェイ（ＳＧＷ）が前記モバイルネットワークユーザを経路指定するように、前記利用予測を前記コンピューティング装置によって前記ＳＧＷに送信するステップと、
   を含む、コンピュータで処理される方法。
2. 前記モバイルネットワークユーザの前記モバイルネットワーク利用の前記少なくとも１つの特徴は、従前のモバイルネットワークの利用の量、前記モバイルネットワークの利用に関連する時間、前記モバイルユーザに対応するモバイル装置の位置、前記モバイル装置によるローミングに費やされた時間、前記モバイル装置のメーカおよび型式、前記モバイル装置にインストールされたアプリケーション、前記モバイル装置のオペレーティングシステムおよびファームウェアのバージョン、サブスクリプションプラン、割当残量、ならびに人口統計情報を含む、請求項１に記載のコンピュータで処理される方法。
3. 前記モバイルネットワークユーザの前記少なくとも１つの特徴はモバイル装置ＩＤまたは電話番号を含む、請求項１に記載のコンピュータで処理される方法。
4. 前記ユーザ属性を受信するステップは、ホーム加入者サーバ（ＨＳＳ）、モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ）、課金システム、およびシステムアーキテクチャ発展（ＳＡＥ）型ゲートウェイの少なくとも１つから前記ユーザ属性を受信することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータで処理される方法。
5. 前記モバイルリソースはシグナリングアクティビティ、スループット、セッション占有、暗号化、およびトランスコーディングの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータで処理される方法。
6. モバイルネットワークにおけるネットワーク機器の容量を最適化するためのシステムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに結合されたメモリであって、前記プロセッサによってコンピュータ可読命令が実行されたときに、前記プロセッサに
   モバイルネットワークユーザの特徴に対応するユーザＩＤと、前記モバイルネットワークユーザによるモバイルネットワークの利用の少なくとも１つの特徴に対応するユーザ属性とを受信させ、
   前記ユーザＩＤおよび前記ユーザ属性に基づいて、前記モバイルネットワークユーザの予想される将来のデータ利用に対応する情報を含む利用予測であって、前記予想される将来のモバイルネットワークの利用が少なくとも１つのモバイルリソースに対応して成る利用予測を生成させ、かつ
   前記利用予測に基づいて、前記少なくとも１つのモバイルリソースに対し固定容量を含む旧式のＰＧＷおよび前記少なくとも１つのモバイルリソースに対し設定可能な容量を含むネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）ＰＧＷの一方に、サービングゲートウェイ（ＳＧＷ）が前記モバイルネットワークユーザを経路指定するように、前記利用予測を前記ＳＧＷに送信させる、
   前記コンピュータ可読命令を含むメモリと、
   を備えたシステム。
7. 前記モバイルネットワークユーザの前記モバイルネットワーク利用の前記少なくとも１つの特徴は、従前のモバイルネットワークの利用の量、前記モバイルネットワークの利用に関連する時間、前記モバイルユーザに対応するモバイル装置の位置、前記モバイル装置によるローミングに費やされた時間、前記モバイル装置のメーカおよび型式、前記モバイル装置にインストールされたアプリケーション、前記モバイル装置のオペレーティングシステムおよびファームウェアのバージョン、サブスクリプションプラン、割当残量、ならびに人口統計情報を含む、請求項６に記載のシステム。
8. 前記モバイルネットワークユーザの前記少なくとも１つの特徴はモバイル装置ＩＤまたは電話番号を含む、請求項６に記載のシステム。
9. 前記プロセッサにさらに、ホーム加入者サーバ（ＨＳＳ）、モビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ）、課金システム、およびシステムアーキテクチャ発展（ＳＡＥ）型ゲートウェイの少なくとも１つから前記ユーザ属性を受信させる、請求項６に記載のシステム。
10. 前記モバイルリソースはシグナリングアクティビティ、スループット、セッション占有、暗号化、およびトランスコーディングの少なくとも１つを含む、請求項６に記載のシステム。