JP2019507985A - 自律サービス合成のための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

クラウドサービス合成システムによって、カスタマはネットワーク機能仮想化リソースからインタラクティブにサービスの構築を生成することができる。ネットワーク機能仮想化プリミティブは、標準モデリング言語を用いてモデル化される。エキスパートシステムは、エキスパートシステム学習アルゴリズムに基づいて、サービスの構築に用いるためのネットワーク機能仮想化リソースを提案する。カスタマは、グラフィッカルユーザインタフェースを用いて、リソースを相互接続し、サービスの構築を生成する。処理は、ネットワークプロバイダとの連携を含み得る。その結果構築されるものは、通信ネットワークにおける使用について有効化される。【選択図】図１−１、図１−２

Description

本開示の実施形態は、ネットワーク機能仮想化インフラを含むネットワークにおけるサービスの生成及び展開に関する。具体的には、開示は、仮想化リソースからのネットワークサービスのカスタマによる合成に関する。

クラウドネットワークが、ますますインテリジェントになり、プログラム可能となってきている。ネットワークは、汎用の商品ハードウェア上で動作するインテリジェントなソフトウェアシステム及びアプリケーションを利用する。その変換は、人間がほとんど介在しないネットワークの構成を可能としつつ、資本及び運営費用を低下させる。同時に、既存及び新規のインテリジェントなサービスを拡大して収益化する大きな機会が作り出される。

本開示は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を考慮することによって容易に理解可能となる。

図１は、ネットワークサービスを合成するためのシステムを示すブロック図である。 図１は、ネットワークサービスを合成するためのシステムを示すブロック図である。 図２は、本開示の態様による合成例の２つの図を示すブロック図である。 図３は、本開示の態様によるサービスを合成するためのグラフィカルユーザインタフェースの画面図である。 図４は、本開示の態様による方法を示すフローチャートである。

理解を促進するために、図面に対して共通の同じ要素を指定するのに可能なものは同じ符号が用いられている。

ウェブサービスの合成は、現在、単一のウェブアプリケーション内の種々の異なるアプリケーションを利用することによって、単一のウェブアプリケーションを生成するのに用いられている。それは、構成アプリケーションの各々によるシンプル・オブジェクト・アクセス・プロトコル（ＳＯＡＰ）ＡＰＩによってなされる。これは、サービスがどれだけの機能性を提示するかを示すサービス粒度に最終的には対処しなければならない。粗粒サービスは消費単位として処理全体を提示するのに対して、細粒サービスはより大きな処理から具体的単位のロジックを提示する。サービス技術者は、どの粒度のサービスが所与の環境に対して最良に作用するかを特定する。

ここで説明するシステムによって、クラウドプロバイダは、既存及び新規のネットワークサービスのマスマーケティングを促進するためにサービスエコシステムを確立する。システムは、企業カスタマ及び小企業カスタマが新たなサービスを生成する際の参入障壁を低下させる。

一般的に、開示するインテリジェントなサービスは、サービスを伝達するのに用いられるリソース（ユーザ、デバイス、ネットワーク及びアプリケーション）についての情報及びそれが動作する環境についての情報を収集する。そして、それは、その情報並びにそれを合成及び消費するユーザにサービスを適合及びパーソナライズすることを含む領域知識に基づいて決断を下す。インテリジェントなサービスは、その性能及び学習についてのフィードバックを受信する。

サービス合成システムは、いくつかの重要な課題を達成する。それは、ユーザのニーズを予想して積極的にインテリジェントなアクションを採用し、有益でタイムリーなパーソナライズ情報を推奨する点で、予測的なパーソナライズサービスである。システムは、さらに、すべてのユーザの過去のアクションから学習するとともにその挙動を調整して高いサービス品質を提供する適合的システムである。最後に、サービス合成システムは、それがロバスト性を有するとともに潜在的なサービス中断にも残存及び自己修復又は自己組織化することができる点で、動的なものである。

本開示の特定の実施形態では、方法が、通信ネットワークにおいてサービスを合成するために提供される。複数のリソースモデルが定義され、各リソースモデルは通信ネットワークにおける仮想化ネットワーク機能リソースの挙動を表す。カスタマサービス生成リクエストは新たなネットワークサービスを生成するようにカスタマから受信され、リクエストは新たなネットワークサービスの機能説明を含む。先行するカスタマサービス生成リクエストを用いてトレーニングされたエキスパートシステム学習アルゴリズムに基づいて、新たなネットワークサービスを合成するのに用いるための１以上の仮想化ネットワーク機能リソースがカスタマに提案される。アイコンの配置は、グラフィッカルユーザインタフェースを介してカスタマから受信される。アイコンの配置は、仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットを表し、仮想化ネットワーク機能リソース間の相互接続の表示を含む。アイコンの配置は、アイコンの配置及び仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットの挙動に基づいて、通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして有効化される。サービス合成は、カスタマによる使用のために通信ネットワークに展開される。

追加的な実施形態では、通信ネットワークにおいてサービスを合成するためにコンピュータ可読命令をそこに記憶したコンピュータ可読記憶デバイスが提供される。プロセッサによるコンピュータ可読命令の実行によって、プロセッサは上記のものを含む動作を実行する。

他の実施形態では、通信ネットワークにおいてサービスを合成するためのシステムが提供される。システムは、プロセッサリソース、プロセッサリソースを接続するインタフェース、及びコンピュータ可読命令をそこに記憶したコンピュータ可読記憶デバイスを備える。

プロセッサリソースは、プロセッサリソースによるコンピュータ可読命令の実行によって、上述したものを含む動作を実行する。

ここで開示する自律サービス合成システム１００（図１）は、インテリジェントなサービスの例である。システム１００は、リコメンダ１０２並びにエキスパートシステム及び予測装置１０６、リアルタイムカスタマケア連携、カスタム価格設定１０８及びビッグデータ解析１０４などの先進的ツールを利用することによって総合的カスタマエクスペリエンスを提供して新規サービスを生成する「サービス市場」を生成する。サービス合成システムは、所定の構成要素モジュール又はリソース１１０からアプリケーション／サービスを統合し、それらモジュールをリンクし、それらが必要な場所及び場合にそれらを展開するためのメカニズムを含む。それは、合成環境において新規アプリケーション定義し、アプリケーションライフサイクルを管理し、弾力的なサービスを実施するための基本的メカニズムを提供するサービスリンク能力である。構成要素を迅速に統合してそれら構成要素を動的にサイジングすることによって、アプリケーションは変動するユーザ負荷を取り扱うように構築可能である。アフィニティルールに基づいて構成要素モジュールを選択的に展開することによって、冗長構成要素を地理的に離れたサーバ上で実行させることによって高い利用可能性が維持され得る一方で、複数のタイムクリティカルな機能は共通のインフラを共有して待ち時間を最小化するように命令され得る。

ここで説明するサービス市場によって、カスタマ、パートナー、ディベロッパ及びその他は、相互に、かつ解析エンジン、データ、予測及び推奨ツールの連携を含む広範囲のツールと、インタフェース及び相互作用することを可能とする。相互作用は非常に柔軟性があり容易に構成可能であり、ユーザは、サービスプリミティブからアセンブルされた実現サービスの構築を発見、生成、模擬、展開、監視、あるいは導入することができる。それらのサービスは、カタログから直接かつ即座に変化なく引き出される単純明快なサービスから、カスタマ、パートナー、ディベロッパ及びその他の人々の連携並びにおそらくは長年にわたる共同努力によってもたらされる固有かつ複雑なサービスの生成までに及び得る。

モデル駆動アプローチは、サービス市場の心臓部で用いられて動的サービス合成の生成及び管理を促進する。アプローチは、合成仕様からの基本合成ロジックの分離を伴う。ますます多くのネットワークサービスがネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）リソースを用いて提供されるので、それらのリソースを適切にモデル化して付加価値のあるサービスを提供して開示の合成環境のような上位レイヤアプリケーションを促進する必要がある。

図１に示すように、ここで開示する自律サービス合成システムは、リソース１１０、サービス１１１及びプロダクト１１３のモデルを利用する。リソースは、サービスを構築するように連結可能である。サービスは、企業の方針及び価格設定と併せて注文されて、最終プロダクトを形成し得る。合成は、サービスとプロダクトの関係性を利用することによって促進され、その構成サービス／プロダクトによる特徴を伴う最終プロダクトを生成する。ＮＦＶをモデル化するのに業界標準が用いられる。例えば、実施形態は、クラウドアプリケーションのためのＯＡＳＩＳトポロジオーケストレーション仕様（ＴＯＳＣＡ）のモデル化仕様を利用する。

プロダクト１１３は、その構成仮想化リソース１１０から合成される。モデルは、各リソースを表すために提供される。なお、ネットワーク機能仮想化は、選択的セットの代替的アドオン構成でデフォルトセットの構成にモデル化可能である。

図２に示す合成例２００は、２つのプロダクトのネットワークオンデマンドプロダクト及び管理インターネットサービスプロダクトの合成を示す。管理インターネットサービスプロダクトは、企業カスタマへのインターネット接続を提供する。カスタマビュー２１０では、これはリンクノード２１２によってインターネットゲートウェイ２２０に接続されたカスタマ構内設備（ＣＰＥ）２１１を有する現場事務所として示される。１つレベルを掘り下げることによって、カスタマ又はネットワークプロバイダの業務職員が確認できる種々の可能性を含むサービスビュー２４０を示す。リンクノード２１２はさらに、アクセスリンク、すなわち、リンクノード２１５を介して存在ポイント（ＰＯＰ）リンク２１６への、及びＰＯＰ２１６からマルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）リンク２１７を介してインターネットゲートウェイ２２０へのＣＰＥ２１１の観点で説明される。アクセスリンクには多くの種類があり、その１つは仮想化ルータを用いるネットワークオンデマンドとして定義される。それらエンティティの各々は、異なるレベルのサービス粒度を可能とするように包括的な形態でモデル化されなければならない。例えば、ＣＰＥは、帯域幅、ポート数、サービスグレードなどのような特定の特性を有する。

開示するサービス合成システムは、相互リンク又は合成を促進して豊富なセットの付加価値のあるサービスを提供するＮＦＶモデルのアレイが事前設定されたエコシステムを利用する。これまで考えられなかった固有の態様でプロダクトとサービスを合成することによって、より全体的に収益化されてカスタマのニーズに応えることができる機会がもたらされる。この追加的効果は、処理が自己推進可能となることであり、ここで、ベンダ及びパートナーはＯＡＳＩＳ ＴＯＳＣＡモデリング言語などの公知の規格を用いる種々のＮＦＶモデルに寄与するように相互接続される。

図３に、そのようなエコシステムにアクセスするための例示的なグラフィッカルユーザインタフェース３００を示す。ウィジェットボックス３４０では、図表エリア３１０における表示のために選択され得るＶＮＦのモデルが、ユーザに提供される。特定のウィジェットの選択に応じて、ユーザは、モデルにおいてその後実施される特性を特定する。例えば、サイト−サイト接続を２つのエンドポイントで示すウィジェット３４１が選択され得る。ユーザは、１００Ｍｂｐｓの帯域幅並びにエンドポイントＡ及びＢを含む接続についての特性を特定する。そして、接続の表示３４２が、図表エリアに生成される。

図表エリア３１０において表示される合成サービスは、選択されたＶＮＦ及び特定された相互接続の基礎的なモデルを用いてシミュレート及びテストされ得る。シミュレーション及びテストは、合成中にリアルタイムで、又はカスタマによる個別のリクエストに応じて実行され得る。

説明する合成システムを使用する場合の他の例では、ａ）２つのエンドポイント間（例えば、切り替えられたイーサネットサービス）のデータ接続、ｂ）エンドポイントからデータを取得しそれを２以上のエンドポイントに送信するデータ「スプリッタ」サービス、ｃ）ビデオストリームを取得して警告をエンドポイントに送信するビデオ異常検出サービス、及びｄ）データアーカイブサービス、の基本的サービスセットがカスタマによってリクエストされる。この例では、ロビーにビデオ監視カメラを有する小さな街の銀行が、銀行から離れていてもそのビデオストリームを本社に送信することを望む。ここで開示する合成環境では、基本的接続サービスはエンドポイントの位置で構成される。カスタマは、不測の事態が生じた場合に警報がさらに送信されることを要求する。この例では、データスプリッタサービスから出力されたビデオを取得してそれを異常検出サービスにパイピングすることによって、構成が合成され得る。異常検出サービスは、警報を外部に送信するように構成される。警報を受信することに加えて、６か月間のビデオを記憶する必要がある場合もある。それらの場合の各々では、合成環境は、基本的サービスに対して個々のサービス注文を生成し、基本的サービスがともにどのようにステッチされるかを示す全体的なアプリケーション制御を生成する。

開示する合成環境は、図１に示すリソースカタログ１１０、サービスカタログ１１１及びプロダクトカタログ１１３による項目を用いる。それらのネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ）要素の各々は、合成が実現可能となる前にモデル化されなければならない。そのモデル化は、ネットワークプロバイダによって、仮想ネットワーク機能ディベロッパによって、又は第三者サプライヤによって行われ得る。実施形態では、拡張バージョンのＴＯＳＣＡモデリング言語が、それらのプロダクトをモデル化するのに用いられる。それらのオープンソースモデリング言語の使用は、ソフトウェアライフサイクルの異なる段階で実証可能となるように迅速なサービス合成を促進させる。

合成の開始ポイントは、第三者ＮＦＶのカタログであってもよい。実施形態では、エコシステムは、ネットワークプロバイダのベンダをブートストラップしてＴＯＳＣＡを用いるリソース及びサービスカタログを事前設定するためにネットワークプロバイダによって生成される。

ここで開示する合成環境に採用されたアーキテクチャアプローチは、迅速な反復的開発、利用の拡大に応じた弾力的なスケーリングパス並びに新たな機能性の要件及び追加を進化させる観点における柔軟性を可能とする。サブシステムは、マイクロサービスアーキテクチャを中心にして設計され、構成要素は軽量分散メッセージバスを介して相互運用する。実施形態では、Ｖｅｒｔ．ｘ（登録商標）の、Ｊａｖａ（登録商標）仮想機械プラットフォーム上に反応性アプリケーションを構築するためのオープンソースツールキットが用いられる。慎重に抽出されたメッセージ発行／署名インタフェースは、拡張性を促進させる。例えば、セマンティックアシスタントがインテリジェントなツールボックスから追加され得る。最終的に、クラウドによる合成環境クラスタは容易に水平方向で拡縮して弾力的な需要を満たし、サブシステムの複製は利用の要件に応じて軽量なコンテナに数秒で展開され得る。

合成は、最終的には、拡張性プロダクトカタログ及び資産インベントリだけでなく複合合成サービスを構築し始める領域専門の表示も用いる複合データ駆動処理となる。ここで開示する合成環境の実施形態は、グラフデータベース技術を用いて、カタログ及びインベントリ項目内のセマンティック接続、ワークフロー状態並びに関連領域知識を表す自然な形態を可能とする。データベースは、ライフサイクル全体を通じて学習に対応するように動的に拡張可能であり、合成処理を監督し、増大させるインテリジェントなエージェントに継続的に利用可能である。

開示する合成環境は、ＡＴ＆Ｔドメイン２．０ネットワーク環境などのＮＦＶ環境において合成された注文を実行しなければならない。「ショッピングカート」のようなエクスペリエンスが生成され、エンドカスタマはサービスを発見、生成、展開及び観察することができる。合成環境は、サービス設計と生成（ＳＤ＆Ｃ）サブシステム１５０と相互運用して注文を満たさなければならない。合成環境はまた、ＮＦＶ環境における範囲のエンティティと通信して、解析及び視覚化ツールを用いるダッシュボードにおいてサービスを監視するとともにリアルタイムリポートを提示する。例えば、合成環境は、リアルタイムの資産情報についてのデータ収集解析イベント（ＤＣＡＥ）エンジン１６１及びアクティブで利用可能なインベントリ（Ａ＆ＡＩ）サブシステム１６２を含む、ＡＴ＆Ｔシステムの増強した制御編成管理ポリシー（ＥＣＯＭＰ（登録商標））システム１６０の種々の構成要素と通信することができる。

合成処理の自然部分は、カスタマが関連するサービス及びプロダクトを発見することを可能とするものである。エキスパートシステムは、互換性のあるプロダクトを提案又は推奨して合成を成功に導くのに必要とされる。開示する合成環境の他のキーの構成は連携のために設計することであり、合成はしばしば多くの参加者を含む複合アクティビティであると仮定すると、合成環境は開始から連携ワークスペースとなるように設計されている。具体的には、カスタマは、その目的のために設けられたインタフェースを用いて、合成処理中にリアルタイムでネットワークプロバイダ職員又は第三者設備プロバイダ職員と相互作用し得る。その連携配置は、合成処理中にネットワークプロバイダの入力及び他のベンダの入力に備える。

ＮＦＶサービスの合成の追加的な側面は、ワークフローの複雑性及び豊富性である。開示する合成環境は、合成ライフサイクル全体のシームレスなサポートを提供しようとする。環境を最大限アクセス可能とするために、ユーザインタフェースは、全体的にブラウザベースでＷｅｂＧＬ及びＷｅｂＲＴＣのようなＨＴＭＬ５技術を利用して強力かつ効果的なユーザエクスペリエンスを可能とする。最終的に、ＷｅｂＲＴＣによる連携環境は、カスタマケアのニーズに対して備えられている。

アプリケーションとネットワーク機能の間の境界は、多くの場合で曖昧となっている。ｖＲｏｕｔｅｒｓ（例えば、ブロケード・コミュニケーションズ・システムズ社によるＶｙａｔｔａ（登録商標）及びシスコシステムズ社によるＣＲＳ（登録商標））のような、単純なＶＮＦがある。その他に、よりアプリケーション指向性のサービスである、ドメインネームシステム（ＤＮＳ）サービス、ライトウェイト・ディレクトリ・アクセス・プロトコル（ＬＤＡＰ）サービス及び類似のサービスがある。新たな記録は、新たなテナントがプロビジョニングされた場合に追加されなければならず、これはアプリケーションアクションである。

より複雑なＶＮＦは、それら自身のデータベースを伴い、又は例えば、Ｃａｓｓａｎｄｒａ（登録商標）のようなオープンソースの関係若しくは非関係（ｎｏＳＱＬ）データベースに依存する。ＣＤＮサブシステム又はＩＭＳ及びＥＰＣサブシステムのような複雑なＶＮＦ又はＶＮＦのチェーンは、ディープ編成能力、生成注文、ネットワーク依存、関係性及び複合アクションが実行されることを要する。

自律サービス合成は、ＯＳＩスタックの種々のレイヤで促進され得る。本開示に記載する例では、それは、非常に単純なシナリオから複雑なＶＦＮチェーン化に対処することによって、エンドカスタマのエクスペリエンス全体を向上させるのに用いられる。

通信システムにおいてサービスを合成するための方法４００の例を図４のフローチャートによって示す。複数のリソースモデルは、最初にブロック４１０において定義される。各リソースモデルは、通信ネットワークにおける仮想化ネットワーク機能リソースの挙動を表す。リソースモデルは、例えば、サービス合成システムに興味を示し得るネットワークプロバイダのベンダ及びパートナーによって生成され得る。モデルは、ＴＯＳＣＡモデリング言語などの公知の規格を用いて生成され得る。

新たなネットワークサービスを生成するカスタマサービス生成リクエストは、ブロック４２０においてカスタマから受信される。リクエストは、新たなネットワークサービスの機能的説明を含む。実施形態では、リクエストは、関連ノード、接続のタイプ及び実行される機能を特定し得る。

そして、システムは、ブロック４３０において、新たなネットワークサービスを合成するのに使用するためのモデル化された１以上の仮想化ネットワーク機能リソースをカスタマに提案する。提案は、先行するカスタマサービス生成リクエストを用いてトレーニングされたエキスパートシステム学習アルゴリズムよる、新たなネットワークサービスの機能的説明の解析に基づく。

そして、カスタマは仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットを表すアイコンの配置を定義し、それはブロック４４０においてグラフィッカルユーザインタフェースを介してカスタマから受信される。アイコンの配置は、仮想化ネットワーク機能リソース間の相互接続の表示を含む。カスタマは、グラフィッカルユーザインタフェースを用いて相互接続をグラフィカルに定義することができる。サービス合成システムは、エキスパートシステム学習アルゴリズムを用いてアイコンを配置する際にカスタマを支援することができる。

アイコンの配置は、アイコンの配置及び仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットの挙動に基づいて、ブロック４５０において、通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして有効化される。そして、サービス合成は、ブロック４６０において、カスタマによる使用のために通信ネットワークにおいて展開される。

上記のハードウェア及び種々のネットワーク要素は、入力／出力能力、及びプロセッサによって実行された場合にプロセッサに種々の動作を実行させるコンピュータ可読命令がそこに記憶されたコンピュータ可読記憶デバイスとともに、１以上のプロセッサを備える。プロセッサは、専用のプロセッサであってもよいし、メインフレームコンピュータ、デスクトップ若しくはラップトップコンピュータ、又はデータを処理可能な他の任意のデバイス若しくはデバイス群であってもよい。プロセッサは、本開示によるソフトウェアを用いて構成される。

ハードウェア要素の各々はまた、プロセッサにおけるプログラムの実行中に用いられるデータを記憶するデータメモリとして機能するメモリも含み、プログラムワークエリアとしても用いられる。メモリはまた、プロセッサにおいて実行されるプログラムを記憶するためのプログラムメモリとしても機能し得る。プログラムは、動作を実行するプロセッサによる実行のためにそこに記憶されたコンピュータ可読命令として、任意の有形の不揮発性コンピュータ可読記憶デバイスに存在し得る。

一般的に、プロセッサは、特定のタスクを実行し又は特定の抽象データタイプを実施するルーティン、オブジェクト、構成要素、データ構造体などを含むプログラムモジュールで構成される。ここで用いられる用語「プログラム」は、単一のプログラムモジュール又は協調して作用する複数のプログラムモジュールを含み得る。開示は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサによるプログラマブル家電、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む種々のタイプのコンピュータ上で実施されてもよく、タスクが通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによって実行される分散コンピューティング環境を採用してもよい。分散コンピューティング環境では、モジュールはローカル及びリモートメモリ記憶デバイスの双方に位置し得る。

上記の方法論を実施するための例示的な処理モジュールは、ＲＯＭ若しくは他のタイプのハード磁気ドライブ、光学ストレージ、テープ又はフラッシュメモリなどのコンピュータ可読記憶デバイスから、１つのプロセッサ又は複数のプロセッサのメインメモリに読み取られる個別のメモリに記憶され得る。メモリ媒体に記憶されたプログラムの場合には、モジュールにおける命令のシーケンスの実行によって、プロセッサはここで説明する処理動作を実行することになる。本開示の実施形態は、ハードウェア及びソフトウェアのいずれの具体的な組合せにも限定されない。

ここで用いられる用語「コンピュータ可読媒体」は、１以上のプロセッサに命令を与え又は命令を与えることに参加する有形の非一時的機械符号化媒体のことをいう。例えば、コンピュータ可読媒体は、通常、メインメモリを構成する、１以上の光学若しくは磁気メモリディスク、フラッシュドライブ及びカード、読取り専用メモリ、又はＤＲＡＭなどのランダムアクセスメモリであってもよい。用語「有形の媒体」及び「非一時的媒体」は、有形でなく非一時的でない伝搬信号などの一時的な信号を各々除外する。キャッシュ情報は、コンピュータ可読媒体に記憶されるとみなされる。コンピュータ可読媒体の共通手段は、本技術分野において公知であり、ここで詳細を説明する必要はない。

先に詳述した説明はすべて代表的な表示及び例示であり限定的なものではないと理解されるはずであり、ここでの開示の範囲は、説明からではなく特許法によって認められた全容に従って解釈される特許請求の範囲から、特定されるはずである。また、ここで用いられる文言及び専門用語は、説明を目的としたものであり限定を意味するものとしてみなされるべきでないことも理解されるはずである。ここでの「含む」、「備える」又は「有する」及びそれらの変形の使用は、それ以降に列挙される項目及びそれらの均等物と、さらに追加的項目とを内包することを意味する。特に特定又は限定されない限り、用語「据え付けられ」、「接続され」、「支持され」及び「連結され」並びにそれらの変形体は、広義に用いられ直接的及び間接的な据付け、接続、支持及び連結を内包する。さらに、「接続され」及び「連結され」は、物理的又は機械的な接続にも連結にも限定されない。開示の範囲及び趣旨を逸脱することなく、当業者によって種々の変形が実施されることが理解されるはずである。

Claims (20)

1. 通信ネットワークにおいてサービスを合成するための方法であって、
   複数のリソースモデルを定義するステップであって、各リソースモデルが前記通信ネットワークにおける仮想化ネットワーク機能リソースの挙動を表す、ステップ、
   カスタマからカスタマサービス生成リクエストを受信して新たなネットワークサービスを生成するステップであって、前記リクエストが前記新たなネットワークサービスの機能的説明を含む、ステップ、
   先行するカスタマサービス生成リクエストを用いてトレーニングされたエキスパートシステム学習アルゴリズムに基づいて、前記新たなネットワークサービスの合成に用いるための前記仮想化ネットワーク機能リソースの１以上を前記カスタマに提案するステップ、
   グラフィッカルユーザインタフェースを介して、前記仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットを示すアイコンの配置を前記カスタマから受信するステップであって、前記アイコンの配置が前記仮想化ネットワーク機能リソース間の相互接続の表示を含む、ステップ、
   前記アイコンの配置及び前記仮想化ネットワーク機能リソースの前記サブセットの前記挙動に基づいて、前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップ、及び
   前記カスタマによる使用のために前記通信ネットワークにおいて前記サービス合成を展開するステップ
   を備える方法。
2. 複数のリソースモデルを定義するステップが、前記仮想化ネットワーク機能リソースのネットワーク要件、前記仮想化ネットワーク機能リソースの提供特性、及び前記仮想化ネットワーク機能リソースと他の仮想化ネットワーク機能リソースとの相互接続関係性を表すモデルを定義するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 複数のリソースモデルを定義するステップが、クラウドアプリケーションのためのトポロジオーケストレーション仕様のオープンクラウド標準モデリング言語を使用するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
4. サービス合成に関してネットワークプロバイダとのリアルタイム連携のためのインタフェースを前記カスタマに提供するステップ
   をさらに備える請求項１に記載の方法。
5. 前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップが、前記リソースモデルを用いて前記サービスをシミュレートするステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップが、前記通信ネットワークが前記新たなネットワークサービスによって要求されるレイヤＩリソースを含むかを判定するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記新たなネットワークサービスの合成に用いるための前記仮想化ネットワーク機能リソースの１以上を前記カスタマに提案するステップが、前記カスタマの領域にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
8. 前記新たなサービスについて前記カスタマから注文を受信するステップ、及び
   前記注文を受信するステップに応じて、リソース管理、計量及び課金管理を含む前記新たなサービスを編成するステップ
   をさらに備える請求項１に記載の方法。
9. 通信ネットワークにおいてサービスを合成するための装置であって、
   １以上のプロセッサ、
   前記１以上のプロセッサに接続されたグラフィッカルユーザインタフェース、及び
   複数のリソースモデルを記憶する少なくとも１つのメモリであって、各リソースモデルが前記通信ネットワークのサーバにおける仮想化ネットワーク機能リソースの挙動を表し、前記少なくとも１つのメモリは、前記１以上のプロセッサによって実行された場合に該１以上のプロセッサに、
   カスタマからカスタマサービス生成リクエストを受信して新たなネットワークサービスを生成するステップであって、前記リクエストが前記新たなネットワークサービスの機能的説明を含む、ステップ、
   先行するカスタマサービス生成リクエストを用いてトレーニングされたエキスパートシステム学習アルゴリズムに基づいて、前記新たなネットワークサービスの合成に用いるための前記仮想化ネットワーク機能リソースの１以上を前記カスタマに提案するステップ、
   グラフィッカルユーザインタフェースを介して、前記仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットを示すアイコンの配置を前記カスタマから受信するステップであって、前記アイコンの配置が前記仮想化ネットワーク機能リソース間の相互接続の表示を含む、ステップ、
   前記アイコンの配置及び前記仮想化ネットワーク機能リソースの前記サブセットの前記挙動に基づいて、前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップ、及び
   前記カスタマによる使用のために前記通信ネットワークにおいて前記サービス合成を展開するステップを備える動作を実行させるコンピュータ可読命令をさらに記憶する少なくとも１つのメモリ
   を備える装置。
10. 前記複数のリソースモデルが、前記仮想化ネットワーク機能リソースのネットワーク要件、前記仮想化ネットワーク機能リソースの提供特性、及び前記仮想化ネットワーク機能リソースと他の仮想化ネットワーク機能リソースとの相互接続関係性を表す、請求項９に記載の装置。
11. 前記リソースモデルが、クラウドアプリケーションのためのトポロジオーケストレーション仕様のオープンクラウド標準モデリング言語を用いて定義される、請求項９に記載の装置。
12. 前記動作が、サービス合成に関してネットワークプロバイダとのリアルタイム連携のためのインタフェースを前記カスタマに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の装置。
13. 前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップが、前記リソースモデルを用いて前記サービスをシミュレートするステップをさらに備える、請求項９に記載の装置。
14. 前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップが、前記通信ネットワークが前記新たなネットワークサービスによって要求されるレイヤＩリソースを含むかを判定するステップをさらに備える、請求項９に記載の装置。
15. 前記新たなネットワークサービスの合成に用いるための前記仮想化ネットワーク機能リソースの１以上を前記カスタマに提案するステップが、前記カスタマの領域にさらに基づく、請求項９に記載の装置。
16. 前記動作が、
    前記新たなサービスについて前記カスタマから注文を受信するステップ、及び
    前記注文を受信するステップに応じて、リソース管理、計量及び課金管理を含む前記新たなサービスを編成するステップをさらに備える、請求項９に記載の装置。
17. 通信ネットワークにおいてサービスを合成するためのコンピュータ可読命令をそこに記憶したコンピュータ可読記憶デバイスであって、プロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行が前記プロセッサに、
    複数のリソースモデルを定義するステップであって、各リソースモデルが前記通信ネットワークにおける仮想化ネットワーク機能リソースの挙動を表す、ステップ、
    カスタマからカスタマサービス生成リクエストを受信して新たなネットワークサービスを生成するステップであって、前記リクエストが前記新たなネットワークサービスの機能的説明を含む、ステップ、
    先行するカスタマサービス生成リクエストを用いてトレーニングされたエキスパートシステム学習アルゴリズムに基づいて、前記新たなネットワークサービスの合成に用いるための前記仮想化ネットワーク機能リソースの１以上を前記カスタマに提案するステップ、
    グラフィッカルユーザインタフェースを介して、前記仮想化ネットワーク機能リソースのサブセットを示すアイコンの配置を前記カスタマから受信するステップであって、前記アイコンの配置が前記仮想化ネットワーク機能リソース間の相互接続の表示を含む、ステップ、
    前記アイコンの配置及び前記仮想化ネットワーク機能リソースの前記サブセットの挙動に基づいて、前記通信ネットワークの展開について実行可能なサービス合成を示すものとして前記アイコンの配置を有効化するステップ、及び
    前記カスタマによる使用のために前記通信ネットワークにおいて前記サービス合成を展開するステップ
    を備える動作を実行させるコンピュータ可読記憶デバイス。
18. 複数のリソースモデルを定義するステップが、前記仮想化ネットワーク機能リソースのネットワーク要件、前記仮想化ネットワーク機能リソースの提供特性、及び前記仮想化ネットワーク機能リソースと他の仮想化ネットワーク機能リソースとの相互接続関係性を表すモデルを定義するステップをさらに備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
19. 複数のリソースモデルを定義するステップが、クラウドアプリケーションのためのトポロジオーケストレーション仕様のオープンクラウド標準モデリング言語を使用するステップをさらに備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
20. 前記動作が、
    サービス合成に関してネットワークプロバイダとのリアルタイム連携のためのインタフェースを前記カスタマに提供するステップをさらに備える、請求項１７に記載のコンピュータ可読記憶デバイス。

Images