JP2019062510A - 管理装置及びその制御方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】エッジサーバ（ＭＥＣシステム）上で動作するエッジアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション）に高負荷がかかることを未然に防ぐ技術を提供する。【解決手段】管理システム３０は、第１時刻における各ＵＥの位置情報及びアプリケーション情報に基づいて、その後の第２時刻におけるＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を予測する。管理システム３０は、更に、予測したＵＥ数に基づいて、第２時刻においてＭＥＣアプリケーションによって使用される、ＭＥＣシステム２１〜２３のコンピューティングリソースの逼迫度を予測する。管理システム３０は、コンピューティングリソースの逼迫度の予測結果に基づいて、ＭＥＣアプリケーションを利用中の一部のＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切り替えさせる切替処理を行う。【選択図】図２

Description

本発明は、モバイルネットワークにおけるエッジコンピューティングのための管理装置、及びその制御方法、並びにプログラムに関するものである。

European Telecommunications Standards Institute（ＥＴＳＩ）では、マルチアクセス・エッジコンピューティング（ＭＥＣ：Multi-access Edge Computing）の標準化が進められており（例えば、非特許文献１）、モバイルネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク及び固定ネットワーク等を含む多様なアクセスネットワークに対するエッジコンピューティング技術の適用が検討されている。ＭＥＣでは、ユーザ装置（ＵＥ：User Equipment）に近い場所（エッジ）に配置したコンピューティングリソース（ＣＰＵ、メモリ及びストレージ等）を利用してＩＴサービスを提供する。このため、クラウドコンピューティングに比べて、ユーザに低遅延でサービスを提供する効果や、上位ネットワークに流れるトラフィックを抑制する効果を期待できる。

ＭＥＣがモバイルネットワークに適用される場合、例えば、モバイル基地局、ベースバンドユニット（ＢＢＵ：Base Band Unit）収容局、又はグループセンター（ＧＣ：Group Center）局等に、ＭＥＣシステム（ＭＥＣサーバ）が配置される。特許文献１では、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）内に配置されたＭＥＣサーバが、ＭＥＣに関係するＵＥの無線リソース要件（遅延、スループット、プライオリティ又はモビリティ要件）を、無線リソース管理のためにモバイル基地局（ｅＮｏｄｅＢ）に通知する技術が提案されている。特許文献１には、ＭＥＣサーバから通知された無線リソース要件に基づいて、モバイル基地局が無線リソース管理を行うことにより、ＭＥＣサーバ上で動作するアプリケーションが提供するサービスの低遅延化を実現できることが記載されている。

特開２０１７−１７６５６号公報

ETSI GS MEC 002 V1.1.1（URL: http://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/MEC/001_099/002/01.01.01_60/gs_MEC002v010101p.pdf）

しかしながら、モバイル基地局等の地域局においては、一般的に電力やスペースが限られており、更には、統計多重効果を得にくいことから需要変動に対応する設備投資の判断が難しい。このため、ＭＥＣシステムでは、クラウドシステム（クラウドサーバ）に比べて、使用可能なコンピューティングリソースに限りがある。これは、ＭＥＣアプリケーション（エッジアプリケーション）を利用するＵＥが増加してＭＥＣアプリケーションに高負荷がかかると、コンピューティングリソースが逼迫しやすいことを意味する。ＭＥＣアプリケーションに提供されるコンピューティングリソースが十分ではない場合、ＭＥＣアプリケーションによる処理に遅延が生じる。

ＭＥＣの利点である低遅延性は、ネットワークにおける伝送遅延だけでなく、ＭＥＣアプリケーションの処理時間にも依存する。ＭＥＣアプリケーションの処理時間が増加すると、ＭＥＣの低遅延性を維持できなくなり、ＭＥＣアプリケーションが提供するサービスの品質が劣化する可能性がある。即ち、ＭＥＣの利点をユーザが満足に享受できなくなる可能性がある。上述の特許文献１では、ネットワークにおける低遅延の通信を実現できたとしても、このようなアプリケーションの処理時間に起因する遅延には対処できない。

本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものである。本発明は、エッジサーバ（ＭＥＣシステム）上で動作するエッジアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション）に高負荷がかかることを未然に防ぐ技術を提供することを目的としている。

本発明の一態様の係る管理装置は、クラウドアプリケーションを動作させるクラウドサーバと、無線アクセスネットワーク内の１つ以上のセルと接続され、当該１つ以上のセル内の無線端末が利用可能なエッジアプリケーションを動作させるエッジサーバと、を管理する管理装置であって、第１時刻における、各無線端末の位置を示す位置情報、及び各無線端末が利用中のアプリケーションを示すアプリケーション情報を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記位置情報及び前記アプリケーション情報に基づいて、前記第１時刻より後の第２時刻における、前記エッジアプリケーションを利用する無線端末の数を予測する第１予測手段と、前記第１予測手段によって予測された無線端末の数に基づいて、前記第２時刻において前記エッジアプリケーションによって使用される前記エッジサーバのコンピューティングリソースの逼迫度を予測する第２予測手段と、前記第２予測手段による予測結果に基づいて、前記エッジアプリケーションを利用中の一部の無線端末の接続先を、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに切り替えさせる第１切替処理を行う処理手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、エッジサーバ（ＭＥＣシステム）上で動作するエッジアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション）に高負荷がかかることを未然に防ぐことが可能になる。それにより、エッジアプリケーションが提供するサービスの品質の劣化を未然に防ぐことが可能になる。

ＭＥＣシステム及びクラウドシステムを含むネットワーク構成例を示す図 通信システムの構成例を示す図 管理システム及びＭＥＣシステムのハードウェア構成例を示すブロック図 管理システムの機能構成例を示すブロック図 管理システムによって実行される処理の手順を示すフローチャート ＵＥのセル間の移動に関連する状態遷移モデルの例を示す図 ＵＥ数に対するコンピューティングリソース使用量の変化の例を示す図

以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。

＜ネットワーク構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るＭＥＣシステム及びクラウドシステムを含むネットワーク構成例を示す図であり、モバイルネットワークへのエッジコンピューティング（ＭＥＣ）の適用例を示す。本例では、無線アクセスネットワークに、エッジコンピューティングのためのＭＥＣシステム２１，２２が配置されている。また、コアネットワークより上位の外部ネットワーク（例えば、パケットデータネットワーク（ＰＤＮ）又はインターネット）に、クラウドシステム１０が配置されている。

なお、図１の構成例では、２つのＭＥＣシステム２１，２２及び１つのクラウドシステム１０のみが存在しているが、任意の数のＭＥＣシステムを無線アクセスネットワークに配置可能であり、また、任意の数のクラウドシステムを外部ネットワークに配置可能である。また、ＬＴＥ（Long Term Evolution）／ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄのモバイルネットワークへの適用を想定した場合、基地局２０ａ〜２０ｃはｅＮｏｄｅＢ、無線アクセスネットワークはＥ−ＵＴＲＡＮ（Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network）、コアネットワークはＥＰＣ（Evolved Packet Core）に相当する。

ＭＥＣシステム２１は、コアネットワークを介さずに基地局２０ａ，２０ｂと通信可能であり、基地局２０ａ，２０ｂによって形成されるセル内のＵＥ（無線端末）に対してサービスを提供する。ＭＥＣシステム２２は、コアネットワークを介さずに基地局２０ｃと通信可能であり、基地局２０ｃによって形成されるセル内のＵＥに対してサービスを提供する。クラウドシステム１０は、コアネットワーク及び無線アクセスネットワークを介して、ＵＥに対してサービスを提供する。

ＭＥＣシステム２１，２２は、ＭＥＣプラットフォームと、エッジサーバ上で動作するエッジアプリケーションであるＭＥＣアプリケーションとで構成される。ＭＥＣプラットフォームは、名前解決、ルーティング及びパケットフィルタ処理等の、種々の処理を行う。ＭＥＣプラットフォームは、単一又は複数のハードウェア群と、当該ハードウェア群上で仮想化技術を用いて提供される仮想化基盤と、ＭＥＣサービスとを含む。ＭＥＣサービスは、例えば、無線品質情報の取得、ＵＥの位置情報の取得、帯域制御、認証等を可能にするサービスである。ＭＥＣアプリケーション又は外部システム（例えば、図２の管理システム３０）は、ＭＥＣサービスを利用して、上記の情報の取得、及び命令を行うことが可能である。

ＭＥＣアプリケーションは、ＭＥＣプラットフォーム上で動作し、対応する基地局によって形成されたセル内のＵＥにサービスを提供する。ＵＥは、基地局２０ａ又は２０ｂを介してＭＥＣシステム２１に接続（アクセス）することにより、ＭＥＣシステム２１のＭＥＣアプリケーションを利用できる。また、ＵＥは、基地局２０ｃを介してＭＥＣシステム２２に接続することにより、ＭＥＣシステム２２のＭＥＣアプリケーションを利用できる。

ＵＥは、時々刻々と移動するため、仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）やコンテナ等の仮想化技術によって、ＭＥＣアプリケーションの可搬性を担保する必要がある（非特許文献１）。また、仮想化技術により、ＭＥＣアプリケーションに柔軟にコンピューティングリソースを割り当てることが可能である。上述のように、ＭＥＣアプリケーションは、ＭＥＣプラットフォームが提供するＭＥＣサービスにより、ＵＥの位置情報及び無線品質情報を取得できる。ＭＥＣアプリケーションは、ＭＥＣサービスを利用して取得した情報に基づいて、ＵＥに提供するサービスを制御することが可能である。このような制御により、ユーザへの体験品質（ＱｏＥ：Quality of Experience）の向上が期待される。

クラウドシステム１０は、クラウドプラットフォームとクラウドアプリケーションとで構成される。クラウドプラットフォームは、ＭＥＣプラットフォームに比べ、潤沢なコンピューティングリソースを有する。クラウドアプリケーションは、クラウドプラットフォーム上で動作し、ＵＥにサービスを提供する。ＵＥは、無線アクセスネットワーク及びコアネットワークを介して、外部ネットワーク上のクラウドシステム１０に接続し、クラウドアプリケーションを利用できる。クラウドアプリケーションは、ＭＥＣアプリケーションと同様の機能を有する。このため、ＵＥは、ＭＥＣアプリケーション及びクラウドアプリケーションのいずれを利用しても、アプリケーションによるサービスを受けることが可能である。

ＵＥは、クラウドアプリケーションではなくＭＥＣアプリケーションを利用することによって、低遅延でサービスの提供を受けることができ、ＭＥＣの利点を享受できる。また、上位ネットワークに流れるトラフィックを低減することができる。しかし、上述のように、ＭＥＣシステムでは、クラウドシステムに比べて使用可能なコンピューティングリソースに限りがある。コンピューティングリソースの逼迫により、ＭＥＣアプリケーションの処理時間が増加すると、ＭＥＣの低遅延性を維持できなくなり、ＭＥＣアプリケーションが提供するサービスの品質の劣化につながる。

そこで、本実施形態では、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を予測し、当該予測したＵＥ数に基づいて、ＭＥＣシステムにおけるコンピューティングリソースの逼迫度を予測する。ＭＥＣプラットフォームのコンピューティングリソースが逼迫することが予測された場合に、ＭＥＣアプリケーションを利用中の一部のＵＥについて、クラウドアプリケーションを利用するよう、接続先のアプリケーションを変更させる（即ち、クラウドアプリケーションにオフロードする）。これにより、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥ数の増加に起因してＭＥＣアプリケーションに高負荷がかかることを未然に防ぐ。即ち、コンピューティングリソースが逼迫することを未然に防ぎ、ＭＥＣアプリケーションが提供するサービスの品質を維持することを可能にする。

以下では、このような処理を実現するための通信システムの構成例、当該通信システムを構成する各装置（システム）の構成例、並びに、具体的な処理手順の例について説明する。

＜システム構成＞
図２は、本実施形態に係る通信システムの構成例を示す図である。図２の通信システムは、１つ以上のクラウドシステム（本例では１つのクラウドシステム１０）と、１つ以上のＭＥＣシステム（本例では３つのＭＥＣシステム２１〜２３）と、管理システム３０とで構成される。本実施形態において、クラウドシステム１０は、クラウドアプリケーションを動作させるクラウドサーバの一例であり、ＭＥＣシステム２１〜２３は、無線アクセスネットワーク内の１つ以上のセルと接続され、当該１つ以上のセル内の無線端末が利用可能なエッジアプリケーションを動作させるエッジサーバの一例である。また、管理システム３０は、クラウドシステム１０（クラウドサーバ）及びＭＥＣシステム２１（エッジサーバ）を管理する管理装置の一例である。

図２の例では、セルＡ及びＢに接続しているＭＥＣシステム２１と、セルＣに接続しているＭＥＣシステム２２と、セルＤに接続しているＭＥＣシステム２３とが存在する。なお、セルＡ〜Ｄは、それぞれ、基地局２０ａ〜２０ｄによって形成されるセルである。各セル内に存在するＵＥは、各セルを形成する基地局に無線接続し、接続した基地局を介して、当該基地局（セル）と接続されているＭＥＣシステムにアクセスできる。なお、各セル内には、任意の数のＵＥが存在しうる。ＵＥは、セル間を移動しながらＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーションを利用することが可能である。ＵＥは、それぞれ異なるＭＥＣシステムと接続されたセル間を移動した場合、利用するＭＥＣアプリケーションを、移動先のセルに接続されたＭＥＣシステム上で動作するＭＥＣアプリケーションに切り替えることが可能である。

管理システム３０は、クラウドシステム１０及びＭＥＣシステム２１〜２３と通信可能である。なお、管理システム３０は、無線アクセスネットワーク、コアネットワーク及び外部ネットワークのいずれに接続されていてもよい。管理システム３０は、クラウドシステム１０及びＭＥＣシステム２１〜２３上でそれぞれ動作するアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーション）の起動及び停止を制御する。また、管理システム３０は、クラウドシステム１０及びＭＥＣシステム２１〜２３におけるアプリケーションへのコンピューティングリソースの割り当てを制御する。

管理システム３０は、各ＭＥＣシステムのＭＥＣプラットフォームによるＭＥＣサービスを利用して、通信システム内の各ＵＥの位置情報及びアプリケーション情報を取得できる。アプリケーション情報は、ＵＥが利用しているアプリケーションを示す情報であり、例えば、利用しているアプリケーションの種類（ＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーション）を示す情報を含む。管理システム３０は、位置情報及びアプリケーション情報に基づいて、各ＭＥＣシステムのＭＥＣアプリケーションを利用しているＵＥを識別することができる。また、管理システム３０は、各ＭＥＣシステムのＭＥＣプラットフォームが適用するトラフィックルールを制御することができる。

＜装置構成＞
図３は、本実施形態に係る管理システム３０のハードウェア構成例を示すブロック図である。本実施形態では、ＭＥＣシステム２１〜２３も、図３のハードウェア構成を有している。なお、クラウドシステム１０も、図３のハードウェア構成を有していてもよい。管理システム３０は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、外部記憶装置３４、及び通信装置３５を有する。

管理システム３０では、例えばＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３及び外部記憶装置３４のいずれかに格納された、管理システム３０の各機能を実現するプログラムがＣＰＵ３１によって実行される。なお、ＣＰＵ３１は、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）等の１つ以上のプロセッサによって置き換えられてもよい。管理システム３０は、例えばＣＰＵ３１により通信装置３５を制御して、ＭＥＣシステム２１〜２３及びクラウドシステム１０との間の通信を行う。

なお、管理システム３０は、各機能を実行する専用のハードウェアを備えてもよいし、一部をハードウェアで実行し、プログラムを動作させるコンピュータでその他の部分を実行してもよい。また、全機能がコンピュータとプログラムにより実行されてもよい。

図４は、本実施形態に係る管理システム３０の機能構成例を示すブロック図である。管理システム３０の各機能は、例えば図３のハードウェアによって実現される論理的な機能であり、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２等に格納されたプログラムを実行することによって実現されうる。本実施形態では、管理システム３０は、通信部４１、情報取得部４２、ＵＥ数予測部４３、リソース使用予測部４４、及び切替処理部４５を有する。

通信部４１は、通信装置３５を使用して、ＭＥＣシステム２１〜２３及びクラウドシステム１０等の外部装置との通信を行う。情報取得部４２は、第１時刻（時刻ｔ）における、通信システム内の各ＵＥの位置情報及びアプリケーション情報を、通信部４１を介して外部装置から取得する。ＵＥ数予測部４３は、情報取得部４２によって取得された位置情報及びアプリケーション情報に基づいて、第１時刻より後の第２時刻（時刻ｔ＋１）における、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を予測する。

リソース使用予測部４４は、ＵＥ数予測部４３によって予測されたＵＥ数に基づいて、第２時刻においてＭＥＣアプリケーションによって使用されるＭＥＣシステムのコンピューティングリソースの逼迫度を予測する。具体的には、リソース使用予測部４４は、
ＵＥ数予測部４３によって予測されたＵＥ数に対応する、コンピューティングリソースの逼迫度を示す指標値を決定する。本実施形態では、逼迫度を示す指標値として、コンピューティングリソースの使用量を用いている。ただし、逼迫度を示す指標値として、ＭＥＣアプリケーションのＨＴＴＰ応答時間、又はＭＥＣアプリケーションによるアクセス処理時間等の、コンピューティングリソースの使用量以外の指標値を用いることも可能である。

切替処理部４５は、リソース使用予測部４４によるコンピューティングリソースの逼迫度の予測結果に基づいて、ＭＥＣアプリケーションを利用中の一部のＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切り替えさせる切替処理を行う。切替処理部４５は、コンピューティングリソースが逼迫すると予測される場合に、一部のＵＥの接続先をＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切替させることによって、ＭＥＣアプリケーションに高負荷がかかることを未然に防止する。これにより、コンピューティングリソースの逼迫を回避できるため、ＭＥＣアプリケーションが提供するサービスの品質の劣化を未然に防ぐことが可能になる。

更に、切替処理部４５は、ＭＥＣシステムのコンピューティングリソースに余裕が生じると判断した場合、クラウドアプリケーションにオフロードさせているＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションに戻す切替処理を行ってもよい。これにより、アプリケーション（クラウドアプリケーション又はＭＥＣアプリケーション）を利用するＵＥのうち、ＭＥＣの利点を享受できるＵＥの数を増やすことができる。

＜管理システムの処理手順＞
図５は、管理システム３０によって実行される処理の手順を示すフローチャートである。管理システム３０は、管理対象のＭＥＣシステム２１〜２３のそれぞれについて、図５の手順による処理を繰り返し（例えば、一定時間間隔で）実行する。ここでは、ＭＥＣシステム２１についての処理について説明するが、管理システム３０は、ＭＥＣシステム２２，２３についても同様の処理を実行する。

まずＳ１で、情報取得部４２は、時刻ｔ（第１時刻）における、各ＵＥの位置情報及びアプリケーション情報を取得する。位置情報は、ＵＥが位置する緯度、経度及び高度を示す情報、又はＵＥが属しているセルを示す情報を含む。位置情報は、ＭＥＣシステム２１〜２３から取得されてもよいし、ＵＥの位置情報を管理する外部システム（図示せず）から取得されてもよい。また、アプリケーション情報は、時刻ｔにおいてＵＥが利用中のアプリケーションの種類（ＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーション）を示す情報を少なくとも含む。

次にＳ２で、ＵＥ数予測部４３は、Ｓ１で取得された位置情報及びアプリケーション情報に基づいて、時刻ｔより後の時刻ｔ＋１（第２時刻）における、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を予測する。具体的には、このＵＥ数は、ＭＥＣシステム２１（ＭＥＣアプリケーション）を利用可能なＵＥ数を予測し（第１ステップ）、当該全ＵＥ数に対してアプリケーション利用率を乗じる（第２ステップ）ことによって算出される。なお、アプリケーション利用率は、ＭＥＣシステム２１を利用可能なＵＥ数に対する、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥ数の割合を表す。

ＭＥＣシステム２１を利用可能なＵＥ数は、ＭＥＣシステム２１と接続されたセル（セルＡ及びセルＢ）内のＵＥ数に相当し、図６に示すような、ＵＥのセル間の移動に関連する状態遷移モデルによって予測できる。図６において、ｑ_X(ｔ)は、時刻ｔにおけるセルＸ内のＵＥ数を示し、ｐ_X,Y(ｔ)は、時刻ｔ＋１においてＵＥがセル間を（セルＸからセルＹへ）移動する移動確率を示す。例えば、ｑ_A(ｔ)は、時刻ｔにおけるセルＡ内のＵＥ数を示し、ｐ_A,B(ｔ)は、時刻ｔ＋１におけるセルＡからセルＢへのＵＥの移動確率を示す。以下では、上述の第１及び第２ステップについて説明する。

（第１ステップ）
ＵＥ数予測部４３は、時刻ｔ＋１における、ＭＥＣシステム２１に対応するセルＡ及びＢ内のＵＥ数ｑ_A(ｔ＋１)，ｑ_B(ｔ＋１)を予測する。時刻ｔにおける各セル内のＵＥ数ｑ_X(ｔ)は、Ｓ１において取得されたＵＥの位置情報に基づいて決定される。また、移動確率ｐ_X,Y(ｔ)は、時刻ｔ以前におけるＵＥの統計的な移動情報に基づいて取得される。ＵＥ数予測部４３は、これらの情報と、図６に示される状態遷移モデルとを用いて、例えば、時刻ｔ＋１におけるセルＡ内のＵＥ数ｑ_A(ｔ＋１)を次式によって予測できる。

また、ＵＥ数予測部４３は、時刻ｔ＋１におけるセルＢ内のＵＥ数ｑ_B(ｔ＋１)についても同様に予測できる。

（第２ステップ）
ＵＥ数予測部４３は、時刻ｔ＋１においてＭＥＣシステム２１のＭＥＣアプリケーションを利用すると予測されるＵＥの数を算出する。このＵＥ数は、第１ステップで算出したＵＥ数ｑ_X(ｔ＋１)と、時刻ｔ＋１におけるアプリケーション利用率ｒ_X(ｔ＋１)とに基づいて算出される。ＭＥＣアプリケーションを利用すると予測されるセルＸ内のＵＥの数は、ｑ_X(ｔ＋１)にｒ_X(ｔ＋１)を乗じることによって算出できる。このため、ＵＥ数予測部４３は、例えば、セルＡ及びセルＢに対応するＭＥＣシステム２１のＭＥＣアプリケーションを利用すると予測されるＵＥの数を、次式によって算出できる。

ここで、アプリケーション利用率ｒ_X(ｔ＋１)として、時刻ｔにおけるアプリケーション利用率ｒ_X(ｔ)が用いられてもよい。この場合、Ｓ１において取得されたアプリケーション情報に基づいて、アプリケーション利用率を決定できる。あるいは、ｒ_X(ｔ＋１)として、統計的な算術結果（例えば、加重平均値）が用いられてもよいし、近傍ＭＥＣシステム（ＭＥＣシステム２２又は２３）についてのアプリケーション利用率を用いた算術結果が用いられてもよいし、固定値が用いられてもよい。

次にＳ３で、リソース使用予測部４４は、ＵＥ数予測部４３によって予測されたＵＥ数に基づいて、時刻ｔ＋１においてＭＥＣアプリケーションによって使用（消費）される、ＭＥＣシステム２１のコンピューティングリソースの使用量を予測する。これにより、リソース使用予測部４４は、時刻ｔ＋１においてＭＥＣアプリケーションによって使用されるコンピューティングリソースの逼迫度を予測する。リソース使用予測部４４は、例えば、図７に示されるような、線形回帰等の統計処理を用いて、ＵＥ数に対応する、コンピューティングリソースの使用量の予測値を決定する。図７の例では、時刻ｔ以前に計測された、ＵＥ数に対するコンピューティングリソースの使用量に基づいて、線形回帰が行われている。

その後、Ｓ４で、切替処理部４５は、リソース使用予測部４４による予測結果に基づいて、ＭＥＣシステム２１においてコンピューティングリソースが逼迫するか否かを判定（評価）する。本例では、切替処理部４５は、コンピューティングリソース使用量の予測値が閾値を上回っていれば、コンピューティングリソースが逼迫すると判定し、予測値が閾値を上回っていなければ、コンピューティングリソースが逼迫しないと判定する。なお、この閾値には、予め定められた固定値が使用されてもよいし、他のアプリケーションによるコンピューティングリソースの使用量に応じて変動する値が使用されてもよい。切替処理部４５は、コンピューティングリソースが逼迫すると判定した場合には、Ｓ５へ処理を進め、逼迫しないと判定した場合には、Ｓ６へ処理を進める。

Ｓ５で、切替処理部４５は、ＭＥＣアプリケーションを利用中の一部のＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切り替えさせる切替処理（第１切替処理）を行う。まず、切替処理部４５は、ＭＥＣシステム２１においてコンピューティングリソースが逼迫しない（逼迫を回避する）ためにＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに接続先を切り替える必要があるＵＥの数を決定する。

例えば、切替処理部４５は、予測されるコンピューティングリソースの逼迫度に応じて、クラウドアプリケーションに接続先を切り替えるＵＥの数を決定してもよい。具体的には、切替処理部４５は、コンピューティングリソース使用量の予測値に応じて、クラウドアプリケーションに接続先を切り替えるＵＥの数を決定してもよい。この場合、切替処理部４５は、コンピューティングリソースの使用量の予測値が高いほど（即ち、逼迫度が高いほど）、クラウドアプリケーションに接続先を切り替えるＵＥの数を多くしてもよい。なお、コンピューティングリソースの使用量の予測値に対応付けて、クラウドアプリケーションに接続先を切り替えるＵＥの数が予め定められていてもよい。

更に、切替処理部４５は、上述のようにして決定した数のＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切り替えさせる。切替処理部４５は、接続先の切り替えの対象となるＵＥを示す情報を、ＭＥＣシステム２１に通知してもよい。その場合、ＭＥＣシステム２１は、基地局２０ａ，２０ｂを介して、対応するセルＡ及びＢ内に存在する対象ＵＥに対して、接続先のアプリケーションの切り替えを指示してもよい。

本例では、切替処理部４５は、接続先の切り替えの対象とするＵＥを、各ＵＥに対して定められる優先度に応じて決定する。一例として、この優先度は、
（１）ＵＥによるアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーション）の利用の開始時間、
（２）ＵＥによるアプリケーションの利用の継続時間、
（３）ＭＥＣアプリケーションへの接続の継続時間、及び
（４）所定期間におけるセル間ハンドオーバ回数
の少なくとも１つに応じて決定される。なお、上記（１）〜（３）の時間は、Ｓ１で取得されたアプリケーション情報に基づいて特定することが可能である。また、上記（４）のハンドオーバ回数は、Ｓ１で取得された位置情報に基づいて特定することが可能である。

例えば、切替処理部４５は、上記（１）の場合、アプリケーションの利用の開始時間が早い（又は遅い）ＵＥを優先して、クラウドアプリケーションへの接続先の切り替えを行わせてもよい。上記（２）の場合、アプリケーションの利用の継続時間が長い（又は短い）ＵＥを優先して、クラウドアプリケーションへの接続先の切り替えを行わせてもよい。上記（３）の場合、ＭＥＣアプリケーションへの接続の継続時間が長い（又は短い）ＵＥを優先して、クラウドアプリケーションへの接続先の切り替えを行ってもよい。上記（４）の場合、ハンドオーバ回数が多い（又は少ない）ＵＥを優先して、クラウドアプリケーションへの接続先の切り替えを行ってもよい。

Ｓ５における切替処理が完了すると、管理システム３０は、処理を終了する。一方、Ｓ４からＳ６へ処理を進めた場合（コンピューティングリソースが逼迫しないと判定した場合）、切替処理部４５はＳ５の切替処理を行わない。この場合、Ｓ６で、切替処理部４５は、クラウドアプリケーションを利用中のＵＥが存在するか否かを判定し、存在しない場合には、処理を終了し、存在する場合には、Ｓ７へ処理を進める。

Ｓ７で、切替処理部４５は、クラウドアプリケーションを利用中のＵＥの接続先を、クラウドアプリケーションからＭＥＣアプリケーションに切り替えさせる切替処理（第２切替処理）を行う。これにより、ＭＥＣシステム２１においてコンピューティングリソースが逼迫しないことが予測される場合に、ＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を増やすことできる。即ち、ＭＥＣの利点を享受できるＵＥの数を増やすことができる。

具体的には、切替処理部４５は、コンピューティングリソースの使用量の予測値に基づいて、ＭＥＣシステム２１においてコンピューティングリソースが逼迫しない範囲内で、ＭＥＣアプリケーションに接続先を切り替えることが可能なＵＥの数を決定する。更に、切替処理部４５は、決定した数のＵＥの接続先を、クラウドアプリケーションからＭＥＣアプリケーションに切り替えさせる。

本例では、切替処理部４５は、Ｓ５における切替処理と同様、接続先の切り替えの対象とするＵＥを、各ＵＥに対して定められる優先度に応じて決定する。一例として、この優先度は、
（１）ＵＥによるアプリケーション（ＭＥＣアプリケーション又はクラウドアプリケーション）の利用の開始時間、
（２）ＵＥによるアプリケーションの利用の継続時間、
（３）クラウドアプリケーションへの接続の継続時間、及び
（４）所定期間におけるセル間ハンドオーバ回数
の少なくとも１つに応じて決定される。なお、上記（１）〜（３）の時間は、Ｓ１で取得されたアプリケーション情報に基づいて特定することが可能である。また、上記（４）のハンドオーバ回数は、Ｓ１で取得された位置情報に基づいて特定することが可能である。

例えば、切替処理部４５は、上記（１）の場合、アプリケーションの利用の開始時間が早い（又は遅い）ＵＥを優先して、ＭＥＣアプリケーションへの接続先の切り替えを行わせてもよい。上記（２）の場合、アプリケーションの利用の継続時間が長い（又は短い）ＵＥを優先して、ＭＥＣアプリケーションへの接続先の切り替えを行わせてもよい。上記（３）の場合、クラウドアプリケーションへの接続の継続時間が長い（又は短い）ＵＥを優先して、ＭＥＣアプリケーションへの接続先の切り替えを行ってもよい。上記（４）の場合、ハンドオーバ回数が多い（又は少ない）ＵＥを優先して、ＭＥＣアプリケーションへの接続先の切り替えを行ってもよい。Ｓ７における切替処理が完了すると、管理システム３０は、処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態の管理システム３０は、第１時刻における各ＵＥの位置情報及びアプリケーション情報に基づいて、その後の第２時刻におけるＭＥＣアプリケーションを利用するＵＥの数を予測する。管理システム３０は、更に、予測したＵＥ数に基づいて、第２時刻においてＭＥＣアプリケーションによって使用される、ＭＥＣシステム２１〜２３のコンピューティングリソースの逼迫度を予測する。管理システム３０は、コンピューティングリソースの逼迫度の予測結果に基づいて、ＭＥＣアプリケーションを利用中の一部のＵＥの接続先を、ＭＥＣアプリケーションからクラウドアプリケーションに切り替えさせる切替処理を行う。これにより、ＭＥＣシステム２１〜２３（エッジサーバ）上で動作するＭＥＣアプリケーション（エッジアプリケーション）に高負荷がかかることを未然に防ぐことが可能になる。その結果、ＭＥＣアプリケーションが提供するサービスの品質の劣化を未然に防ぐことが可能になる。

また、本実施形態では、コンピューティングリソースの使用量を逐次計測し、その計測結果に基づいて、ＭＥＣアプリケーションにかかる負荷を低減するのではなく、コンピューティングリソースの逼迫度の予測結果に基づいて、ＭＥＣアプリケーションにかかる負荷を未然に低減する。これにより、ＭＥＣアプリケーションを使用するＵＥが急激に増加するような状況にも未然に対処することが可能である。

上述の実施形態は種々の変更が可能である。例えば、上述の実施形態では、ＭＥＣシステム上で単一のＭＥＣアプリケーションが動作する場合を例に説明したが、ＭＥＣシステム上で複数のＭＥＣアプリケーションが動作する場合にも、上述の実施形態における処理を同様に適用可能である。

なお、本実施形態に係る管理システム（管理装置）は、コンピュータを管理装置として機能させるためのコンピュータプログラムにより実現することができる。当該コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて配布が可能なもの、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。

１０：クラウドシステム
２０ａ，２０ｂ，２０ｃ：基地局
２１〜２３：ＭＥＣシステム
３０：管理システム
４１：通信部、４２：情報取得部、４３：ＵＥ数予測部
４４：リソース使用予測部、４５：切替処理部

Claims (15)

1. クラウドアプリケーションを動作させるクラウドサーバと、無線アクセスネットワーク内の１つ以上のセルと接続され、当該１つ以上のセル内の無線端末が利用可能なエッジアプリケーションを動作させるエッジサーバと、を管理する管理装置であって、
   第１時刻における、各無線端末の位置を示す位置情報、及び各無線端末が利用中のアプリケーションを示すアプリケーション情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記位置情報及び前記アプリケーション情報に基づいて、前記第１時刻より後の第２時刻における、前記エッジアプリケーションを利用する無線端末の数を予測する第１予測手段と、
   前記第１予測手段によって予測された無線端末の数に基づいて、前記第２時刻において前記エッジアプリケーションによって使用される前記エッジサーバのコンピューティングリソースの逼迫度を予測する第２予測手段と、
   前記第２予測手段による予測結果に基づいて、前記エッジアプリケーションを利用中の一部の無線端末の接続先を、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに切り替えさせる第１切替処理を行う処理手段と、
   を備えることを特徴とする管理装置。
2. 前記第２予測手段は、前記予測された無線端末の数に対応する、前記逼迫度を示す指標値を決定し、
   前記処理手段は、前記指標値に基づいて、前記第１切替処理を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
3. 前記指標値は、前記コンピューティングリソースの使用量、前記エッジアプリケーションの応答時間、又は前記エッジアプリケーションによるアクセス処理時間である
   ことを特徴とする請求項２に記載の管理装置。
4. 前記処理手段は、
   前記第２予測手段による予測結果に基づいて、前記コンピューティングリソースが逼迫するか否かを判定し、
   前記コンピューティングリソースが逼迫しないと判定した場合には、前記第１切替処理を行わず、前記コンピューティングリソースが逼迫すると判定した場合には、前記第１切替処理を行う
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の管理装置。
5. 前記処理手段は、前記コンピューティングリソースが逼迫すると判定した場合、前記コンピューティングリソースが逼迫しないために前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに接続先を切り替える必要がある無線端末の数を決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の管理装置。
6. 前記処理手段は、前記第２予測手段によって予測された前記逼迫度に応じて、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに接続先を切り替える無線端末の数を決定する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の管理装置。
7. 前記処理手段は、前記逼迫度が高いほど、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに接続先を切り替える無線端末の数を多くする
   ことを特徴とする請求項６に記載の管理装置。
8. 前記処理手段は、前記第１切替処理において、各無線端末に対して定められる優先度に応じて、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに接続先を切り替える無線端末を決定する
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の管理装置。
9. 前記優先度は、端末装置による、アプリケーションの利用の開始時間、アプリケーションの利用の継続時間、前記エッジアプリケーションへの接続の継続時間、及び所定期間におけるセル間のハンドオーバ回数、の少なくとも１つに応じて決定される
   ことを特徴とする請求項８に記載の管理装置。
10. 前記処理手段は、前記コンピューティングリソースが逼迫しないと判定した場合、前記クラウドアプリケーションを利用中の無線端末の接続先を、前記クラウドアプリケーションから前記エッジアプリケーションに切り替えさせる第２切替処理を行う
    ことを特徴とする請求項４又は５に記載の管理装置。
11. 前記処理手段は、前記第２切替処理において、各無線端末に対して定められる優先度に応じて、前記クラウドアプリケーションから前記エッジアプリケーションに接続先を切り替える無線端末を決定する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の管理装置。
12. 前記優先度は、端末装置による、アプリケーションの利用の開始時間、アプリケーションの利用の継続時間、前記クラウドアプリケーションへの接続の継続時間、及び所定期間におけるセル間のハンドオーバ回数、の少なくとも１つに応じて決定される
    ことを特徴とする請求項１１に記載の管理装置。
13. 前記第１予測手段は、
    前記位置情報に基づいて、前記第１時刻における各セル内の無線端末の数を決定し、
    前記アプリケーション情報に基づいて、前記第１時刻における前記エッジアプリケーションの利用率を決定し、
    前記決定した各セル内の無線端末の数と、無線端末がセル間を移動する移動確率とに基づいて、前記第２時刻における前記１つ以上のセル内の無線端末の数を算出し、
    前記算出した無線端末の数と、前記決定した利用率とに基づいて、前記エッジアプリケーションを利用すると予測される無線端末の数を算出する
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の管理装置。
14. クラウドアプリケーションを動作させるクラウドサーバと、無線アクセスネットワーク内の１つ以上のセルと接続され、当該１つ以上のセル内の無線端末が利用可能なエッジアプリケーションを動作させるエッジサーバと、を管理する管理装置の制御方法であって、
    第１時刻における、各無線端末の位置を示す位置情報、及び各無線端末が利用中のアプリケーションを示すアプリケーション情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程において取得された前記位置情報及び前記アプリケーション情報に基づいて、前記第１時刻より後の第２時刻における、前記エッジアプリケーションを利用する無線端末の数を予測する第１予測工程と、
    前記第１予測工程において予測された無線端末の数に基づいて、前記第２時刻において前記エッジアプリケーションによって使用される前記エッジサーバのコンピューティングリソースの逼迫度を予測する第２予測工程と、
    前記第２予測工程における予測結果に基づいて、前記エッジアプリケーションを利用中の一部の無線端末の接続先を、前記エッジアプリケーションから前記クラウドアプリケーションに切り替えさせる第１切替処理を行う処理工程と、
    を含むことを特徴とする管理装置の制御方法。
15. 請求項１４に記載の管理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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