JP2022525217A - 複数のコンテンツデリバリネットワークと通信可能なクライアント装置によるデータセグメントの取得方法 - Google Patents

Abstract

複数のコンテンツデリバリネットワーク（ＣＤＮ１、ＣＤＮ２）と通信可能なクライアント装置によるデータセグメントの取得方法が提案され、この方法は、複数のネットワークの各ネットワークに対して、当該ネットワークからクライアント装置へのデータ伝送の品質を示す、当該ネットワークに結合されるスコアを計算する工程（１００）と；複数のネットワークの中の１つのネットワークを任意に抽出する工程（１０２）であって、当該任意抽出は、第１の伝送品質を示すスコアに結合される複数のネットワークの中から１つのネットワークを抽出する確率が、第１の伝送品質を下回る第２の伝送品質を示すスコアに結合される複数のネットワークの中から１つのネットワークを抽出する確率よりも高くなるように適合される、任意抽出工程と；抽出されたデータセグメントをクライアント装置が得るように、抽出されたネットワークをポーリングする工程（１０４）と、を含む。

Description

本発明は、複数のデリバリネットワークと通信可能なクライアント装置によるデータセグメントの取得方法に関する。

本発明は、有利には（限定的ではないが）、このようなデータセグメントを含むマルチメディアフローの読み取り範囲内で用いられる。

周知のように、コンテンツデリバリネットワーク（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下ＣＤＮと略す）は、インターネットを介してネットワークに接続される１つまたは複数のサーバを含み、これらのサーバが協働して、ユーザが所持するクライアント装置にコンテンツまたはデータを利用提供する。

同一のデータセグメントは、複数の競合するＣＤＮのもとで自由に利用できる。換言すれば、１つの装置は、このデータセグメントを得るために複数のＣＤＮの間で選択を行うことができる。

その場合には、利用可能な様々なＣＤＮの中で最高のコンテンツ伝送品質をクライアント装置に提供するＣＤＮの選択を検討可能であろう。

このアプローチは、短期的には有効であるとしても中長期的にはそれほど有効ではない。なぜなら、ＣＤＮにより提供される伝送品質は時間の経過と共に著しく変動しうるので、その結果、所定の瞬間に伝送品質が最適とみなされても、時間がたつにつれて品質が不十分になる可能性があるからである。

本発明は、最初に述べたアプローチよりも柔軟性のあるやり方でＣＤＮとクライアント装置との間のデータ伝送条件を考慮することによって、クライアント装置が、利用可能な複数のＣＤＮの中から１つのデータセグメントを得られる１つのＣＤＮを選択できるようにすることをめざしている。

したがって、本発明の第１の側面によれば、複数のコンテンツデリバリネットワークと通信可能なクライアント装置によるデータセグメントの取得方法が提案され、この方法は、
－複数のネットワークの各ネットワークに対して、このネットワークからクライアント装置へのデータ伝送の品質を示す、当該ネットワークに結合されるスコアを計算する工程と、
－複数のネットワークの中の１つのネットワークを任意に抽出する工程であって、当該任意抽出は、第１の伝送品質を示すスコアに結合される１つのネットワークを複数のネットワークの中から抽出する確率が、第１の伝送品質を下回る第２の伝送品質を示すスコアに結合される１つのネットワークを複数のネットワークの中から抽出する確率よりも高くなるように適合される抽出工程と、
－抽出されたネットワークからクライアント装置がデータセグメントを得るように、抽出されたネットワークをポーリングする工程と、
を含む。

本発明の第１の側面による方法は、単独もしくはそれが技術的に可能である場合には互いに結合された以下の特徴または工程を同様に含むことができる。

任意抽出は、走査パラメータに依存しうる。その場合、この任意抽出は、
－走査パラメータの値が第１の方向に変化するとき、複数のネットワークの中から他のネットワークを抽出する確率に関して計算された全てのスコアの中で最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を上げ、および／または
－走査パラメータの値が第１の方向とは反対の第２の方向に変化するとき、複数のネットワークの中から他のネットワークを抽出する確率に関して計算された全てのスコアの中で最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を下げるために、
適合される。

この方法は、
－データセグメントを含むマルチメディアフローのクライアント装置による読み取り条件等の、データセグメントを含むデータ集合のクライアント装置による処理条件が劣化するリスクを評価する工程と、
－評価された劣化リスクによる走査パラメータ値の補正工程と、
をさらに含む。

複数のネットワークの中の少なくとも２つのネットワーク、さらには複数のネットワークの中の全てのネットワークが抽出される確率が好ましくはゼロでないようにされる。

スコアの計算工程、任意抽出工程、およびポーリング工程が、マルチメディアフローまたはファイル等のデータ集合に属する複数のデータセグメントに対して好ましくは繰り返される。

好ましくは、データセグメントが１つのデータ集合に属しており、装置がデータ集合のいずれか１つのセグメントを得る前にスコアが初期値に初期化される。

たとえば、複数のネットワークの中の１つのネットワークのスコアの初期値は、クライアント装置とは異なる少なくとも１つの第３の装置への同ネットワークからのデータセグメントの伝送品質を示す情報に応じて決定される。

これらの情報は、たとえば、第３の装置の各々と通信可能な集約サーバによりクライアント装置に供給される。

複数のネットワークの中の第１のネットワークが、初期化以降、データ集合に属する少なくとも１つのデータセグメントを得るためにクライアント装置によりすでにポーリングされている場合、この第１のネットワークのスコアは、第１のネットワークによりクライアント装置に伝送された少なくとも１つのセグメントの実際の伝送品質を考慮して好ましくは更新される。

さらに、複数のネットワークの中の第２のネットワークが、初期化以降、データ集合に属するデータセグメントを得るためにクライアント装置によりまだポーリングされていない場合、この第２のネットワークのスコアは、第１のネットワークのスコアの値を考慮して好ましくは更新される。

この方法は、複数のネットワークの中の１つのネットワークからクライアント装置にデータセグメントを伝送するために利用可能な通過帯域を示す通過帯域ヒューリスティックの計算を含むことができ、このネットワークに結合されるスコアは、計算された通過帯域ヒューリスティックに依存する。

代替的あるいは補完的に、この方法は、複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックの計算を含むことができ、当該伝送エラーヒューリスティックは、クライアント装置によりネットワークにあらかじめ要求されたデータセグメントの伝送エラーを示し、このネットワークに結合されるスコアは、計算された伝送エラーヒューリスティックに依存する。

好ましくは、複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、当該ネットワークがクライアント装置へのデータセグメントの伝送に失敗したとき、ネットワークの任意抽出の確率を下げるように変化する。

好ましくは、複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、このネットワークに結合される過去のセグメント伝送エラーの数につれてそれ自体が増加する或る量で変化する。

好ましくは、１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、当該ネットワークがクライアント装置へのデータセグメントの伝送に成功したとき、ネットワークの任意抽出の確率を上げるように変化する。

好ましくは、１つのネットワークの伝送エラーヒューリスティックは、あらかじめ決められた期間内に当該ネットワークからクライアント装置にデータセグメントが全く伝送されなかったとき、ネットワークの任意抽出の確率を上げるように変化する。

１つのネットワークに結合されるスコアは、さらに、このネットワークに固有の所定の重みに依存することができ、この重みはたとえば一定である。

本発明の第２の側面によれば、複数のデータセグメントを含むマルチメディアフローのクライアント装置による読み取り方法が同様に提案され、当該方法は、本発明の第１の側面による方法を用いて、複数のデータセグメントの中の少なくとも１つのデータセグメントを取得することを含む。

本発明の第３の側面によれば、クライアント装置によりこのプログラムが実行されたとき、本発明の第１の側面または第２の側面に従って当該方法の工程を実行するためのプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム製品が同様に提案される。

本発明の第４の側面によれば、本発明の第１の側面または第２の側面に従って当該方法の工程を実行するためのプログラムコード命令を含むコンピュータプログラムが保存される、クライアント装置による読み取り媒体が同様に提案される。

本発明の第５の側面によれば、データセグメントを得るためのクライアント装置が同様に提案され、このクライアント装置は、複数のコンテンツデリバリネットワークと通信するための通信インターフェースと、本発明の第１の側面または第２の側面に従って当該方法の工程の実施を制御するように構成された、処理ユニットとを含む。

本発明の他の特徴、目的および長所は、添付図面を参照しながら限定的ではなくもっぱら例として挙げられた以下の説明を読めば明らかになるであろう。

本発明の１つの実施形態によるクライアント装置と複数のコンテンツデリバリネットワークとを示す概略図である。 本発明の１つの実施形態によるデータセグメントの取得方法の工程フローチャートである。

図全体において、同様の要素には同じ参照符号を付す。

図１では、複数のコンテンツデリバリネットワーク（ＣＤＮ）と通信可能なクライアント装置１を示した。この図では、ＣＤＮ１とＣＤＮ２の２個のＣＤＮだけを示したが、以下の説明では、より一般的に、１～Ｎの指標を付けたＮ個のＣＤＮの集合について考慮する。

図１に概略的に示したように、各ＣＤＮは少なくとも１つのサーバを含み、これらのＣＤＮは、最初に述べたように１個以上のサーバを含むことができる。

各ＣＤＮは、同一のデータ集合に属するデータセグメントを保存している。たとえば、全てのＣＤＮは、完全なデータ集合すなわちこのデータ集合の全てのセグメントを含んでいる。

データ集合は、ファイルへのアクセスのためにファイルシステム内で参照されるように構成されたデータファイルとすることができる。あるいは、データ集合は、１つまたは複数のファイルの形態を呈するマルチメディアフローである。

考慮されたデータ集合のセグメントは互いに順序立てられている。ファイルタイプのデータ集合の場合、セグメントは、このファイルを形成するバイナリ形式の様々な部分に対応し、各部分が、ファイルの冒頭アドレスに対して固有の相対的なアドレス（オフセット）を有している。

マルチメディアフローのセグメントは暫定的に順序立てられている。すなわち各セグメントは、このセグメントに固有のタイムスタンプに結合されるか、このタイムスタンプを含む。様々なタイムスタンプによって、マルチメディアフローの様々なセグメントを読み取り装置がどのような順序で読み取るべきかを決定することができる。

中継（「ｌｉｖｅ」）マルチメディアフローの個々のケース、より一般的にはＤＶＲフローのケースでは、最後のＮ分または最後のＭ時間に対応する時間窓だけをコンテンツネットワークで利用することができる。この場合、データ集合とは、この時間窓を形成するマルチメディアデータのコレクションを意味する。ライブエンコーダが新しいビデオセグメントを発生すると、これがデータ集合に付加され、その一方で最も古いセグメントが消去されてデータ集合から除去される。

データ集合の形態がどうであろうと、本明細書において、１つのデータセグメントは、同じデータ集合の他のデータセグメントから独立してクライアント装置１に伝送されうるデータ集合の一部分を示すものとみなす。

クライアント装置１は、さらに、様々なＣＤＮと通信してこれらのＣＤＮからデータ集合のセグメントを特に受信するための通信インターフェース２を含む。

クライアント装置１は、通信インターフェース２を介して受信したセグメントを記憶するためのメモリ４と、メモリ４内に含まれるデータセグメントを処理するように構成された処理ユニット６とを含む。

処理ユニット６は、たとえば、この処理をインプリメントするコード命令を含むコンピュータプログラムを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含む。

データ集合がマルチメディアフローである場合、処理ユニット６は、データセグメントを読み込むように構成された読み取り装置を含む。通常、このような読み取り装置は、セグメントをデコードするように構成されたデコーダと、セグメントのコンテンツを再生するためにデコーダの出口に配置された出力とを含み、当該出力は、たとえばビデオセグメントの場合はディスプレイスクリーン、あるいはオーディオセグメントの場合はスピーカである。

データ集合がファイルである場合、処理ユニット６は、このファイルを形成する様々なセグメントをいったん受信すると、これらのセグメントを組み立てるように構成され、それによってクライアント装置１のファイルシステム内で参照されるファイルコピーを形成する。

さらに、処理ユニット６は、処理すべきデータセグメントを得るために様々なＣＤＮの中でポーリングすべき１つのＣＤＮを選択するように構成される。この選択は、これらのセグメントの後段での処理をインプリメントするコード命令を含むコンピュータプログラムまたは、選択プログラム内に別にインプリメントされたコンピュータプログラム内にたとえばインプリメントされる。

クライアント装置１は、当該クライアント装置がアクセス可能な様々なＣＤＮを認識している。たとえば、これらのＣＤＮのアドレスがクライアント装置１のメモリ４に記憶される。

図１では、クライアント装置１が通信可能な集約サーバ８が同様に示されている。集約サーバは、メモリと、クライアント装置１から受信したデータに計算を適用するように構成された処理ユニットと、別のクライアント装置１ａ、１ｂとを含んでおり、これらの別のクライアント装置については、クライアント装置１と対比して第３の装置と示す。

クライアント装置１ａ、１ｂは、クライアント装置１と同様に構成される。

これらの装置１、１ａ、１ｂのいずれか１つは、たとえばデスクトップコンピュータ、テレビ、ラップトップコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の形態を呈することができる。

次に、クライアント装置１による前述のデータ集合の処理方法について説明する。

図２を参照すると、処理すべきデータ集合の１つのセグメントに対して以下の工程が実施される。

処理ユニット６は、１からＮまでの全てのｉに対して、指標ｉのＣＤＮに結合されるスコアｘ_ｉを計算する。スコアｘ_ｉは、指標ｉのＣＤＮからクライアント装置１へのデータ伝送の品質を示している（工程１００）。次に、この計算１００についてさらに詳しく説明する。

逆も検討可能であるが、以下、スコアｘ_ｉの値がこのＣＤＮからクライアント装置１へのデータ伝送の品質につれて上がる１つの実施例について詳述する。換言すれば、たとえばスコア１０はスコア５を上回るデータ伝送品質を示す。

処理ユニット６は、様々なＣＤＮの中から１つのＣＤＮの任意抽出を実施する（工程１０２）。

以下、この任意抽出１０２を介して利用可能なＮ個のＣＤＮの中で指標ｉのＣＤＮを抽出する確率をＰ_ｉと記す。

任意抽出１０２は、相対的に高い伝送品質を示すスコアに結合されるＣＤＮを抽出する確率が、相対的に低い伝送品質を示すスコアに結合されるＣＤＮを抽出する確率を上回るように適合される。

この任意抽出１０２は、さらに、Ｎ個のＣＤＮの少なくとも２個、さらには全てのＣＤＮが抽出される確率がゼロでないようにされる。

スコアｘ_ｉの値がこのＣＤＮからクライアント装置１へのデータ伝送の品質につれて上昇する場合、任意抽出の上記の特性は次のように示される。

実際には、任意抽出工程１０２が以下の下位工程を含むことができる。
・処理ユニット６は、スコアｘ_ｊに結合される抽出確率Ｐ_ｊを計算する。
・次に、処理ユニット６は、確率Ｐ_ｊの和に長さが等しい間隔で、或る数の均質な任意抽出を実施する。この間隔は、様々なＣＤＮにそれぞれ結合されるＮ個の個別の下位間隔を結合したものである。１からＮまでの全てのｊに対して、指標ｊのＣＤＮに結合される下位間隔の長さは確率Ｐ_ｊに等しい。
・工程１０２の間に任意抽出されたＣＤＮは、抽出された数を含む下位間隔に結合されるＣＤＮである。

任意抽出１０２は、好ましくはパラメータＣ、いわゆる走査パラメータに依存する。任意抽出は、走査パラメータの値が第１の方向に変化するとき、複数のネットワークの中の他のネットワークを抽出する確率に関して計算された全てのスコアの中で、最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を上げるように、および／または、走査パラメータの値が第１の方向とは反対の第２の方向に変化するとき、複数のネットワークの中の他のネットワークを抽出する確率に関して計算された全てのスコアの中で、最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を下げるように適合される。

たとえば、利用可能なＮ個のＣＤＮの中で指標ｊのＣＤＮを抽出する確率Ｐ_ｊは次の形になる：

パラメータＣを用いることが有利である。なぜなら、これによって、任意抽出の多少とも走査的な特徴を調整できるからである（パラメータの名前が「走査」パラメータであるのはそのためである）。上記の式が用いられるとき、パラメータＣの値が大きいと、任意抽出１０２は、最大品質とみなされるＣＤＮの抽出を他のＣＤＮに優先させる傾向がある。Ｃの値が小さいと、このような長所の重みは減少するので、その結果、伝送品質に関する最適性が低い複数のＣＤＮが工程１０２の間に抽出される可能性が高くなる。

走査パラメータＣは一定であってもよいが、しかし、同様にダイナミックに調整してもよい（このようなダイナミック調整については後述する）。

任意抽出されたネットワークはその後、クライアント装置１がデータ集合の１つのセグメントを得るようにクライアント装置１によりポーリングされる（工程１０４）。

このポーリング１０４は、たとえば、抽出されたＣＤＮ宛のセグメントリクエストを通信インターフェース２を介してクライアント装置１から送信することや、リクエストに応えて、抽出されたＣＤＮから、リクエストが対象とするセグメントを伝送することを含む。

クライアント装置により抽出されたＣＤＮのポーリング１０４の結果は、成功したり失敗したりする。なぜなら、このポーリングの最中には次のような数々のエラーが発生しうるからである：抽出されたＣＤＮにリクエストが到達しない可能性；抽出されたＣＤＮが内部バグを理由として、要求された全てのセグメントを送信しない可能性；さらに、抽出されたＣＤＮがクライアント装置１により要求されたセグメントを送信可能であるが、このセグメントがクライアント装置１まで正しく伝送されない可能性。

クライアント装置１がセグメントを受信しない場合、クライアント装置１はデータセグメントを得るまでポーリング工程１０４を繰り返すことができる。しかし、このようなポーリングについては、すぐには繰り返さないことが好ましい：以下、この実施形態について説明する。

ポーリング工程１０４の間にクライアント装置がセグメントを適切に受信した場合、当該セグメントはメモリ４に記憶され、処理ユニット６により処理される。たとえば、受信したばかりのデータセグメントが、読み取るべきマルチメディアフローの一部をなしている場合、処理ユニット６は、読み取り装置によるデータセグメントの読み取りを命令することができる（セグメントの処理が読み取りである）。

データセグメントが、ファイルシステム内で参照されるファイルの一部をなしている場合、処理ユニット６は、ファイルを形成する全てのセグメントが受信されたかどうか検証する。イエスの場合、処理ユニット６は全てのセグメントを組み立ててファイルのコピーを再生し、ファイルシステム内にリファレンスを構成する。ノーの場合、当該ユニットは、ファイルの他のデータセグメントの待機を開始する。

さらに、処理ユニット６は、あらかじめ任意抽出されたＣＤＮから受信したセグメントの実際の伝送品質を評価する（工程１０６）。

この評価は、抽出されたＣＤＮからクライアント装置１へのデータ伝送のために利用可能な通過帯域を示す通過帯域ヒューリスティックの計算を含むことができる。

一般に、通過帯域ヒューリスティックは、工程１０４の間に抽出されたＣＤＮのセグメントを得るためにクライアント装置１に利用提供される瞬間通過帯域に依存する。この瞬間通過帯域は、一般には、セグメントを得るのにかかる時間と、このセグメントのサイズとの比として計算される。

前述のように、抽出されたＣＤＮのポーリング１０４は、成功（クライアント装置１が１つのデータセグメントを得る）することもあれば、失敗（クライアント装置１がデータセグメントを受信しない）することもある。したがって、セグメントの実際の伝送品質の評価は、伝送エラーヒューリスティックの計算を含むことができ、この伝送ヒューリスティックは、クライアント装置がネットワークにあらかじめ要求したデータセグメント（特に、ポーリング工程１０４の間に、抽出されたＣＤＮのもとでクライアント装置が要求したセグメント）の伝送エラーを示す。

このような伝送エラーは、実際には、セッション層（一般にＨＴＴＰ）のレベルまたは、アプリケーション層等のＯＳＩモデルの上位レベル層でクライアント装置１により測定可能である。

これらのエラーの性質は多様である：エラー４０４（または４０Ｘまたは５０Ｘ）、タイムアウトエラー（クライアント装置１のｈｔｔｐダウンロードモジュールにより与えられた所与の時間内にセグメントを得られなかった）、クライアント装置１の一時的なネットワーク遮断、ＨＴＴＰＳハンドシェイクのエラー、ブラウザ（ＣＯＲＳ、ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳの混合コンテンツ）のセキュリティに対するエラー等。

計算された各ヒューリスティックは、クライアント装置１のメモリ４に記憶される。

さらに、上記の抽出確率が走査パラメータＣに依存する場合、処理ユニット６は、データセグメントを含むデータ集合のクライアント装置１による処理条件が劣化するリスクを評価し、評価された劣化リスクに基づいて走査パラメータＣの値を補正することができる（工程１０８）。

これらの処理条件は、たとえば、このデータ集合が、作用すべきマルチメディアフローである場合、クライアント装置１によるデータセグメントの読み取り条件である。具体的には、作用すべきマルチメディアフローの読み取り条件の劣化リスクの評価が工程１０８で実施されるとき、クライアント装置１の読み取り装置の上流におけるバッファの充填率の変化を考慮に入れることができる。なぜなら、このような充填率は、工程１０２の間に抽出されたＣＤＮの品質が最適ではなく、かつ、抽出されたこのＣＤＮでのセグメントのダウンロードが予想以上に時間をとる場合、フローの読み取りが遮断されるリスクの有無を示すことができるからである（一般に、読み取り装置が新しいセグメントを処理する必要がある一方でバッファが空のとき、このような遮断が生じる）。

たとえば、これらの処理条件の劣化リスクが高いことが検知された場合、安全を期すためにＣの値を変化させることによって抽出の走査性を下げることが好ましいことがある。リスクがないときあるいは劣化リスクがもっと低いときは、考慮されたものよりも品質の高い別のＣＤＮのポーリングを許可できる。換言すれば、この場合、Ｃの値を補正して抽出の走査性をさらに上げることができる。

データ集合の処理条件の劣化リスクを評価する別の方式は、得られた結果を工程１０６で問い合わせることからなる。一般に、抽出されたＣＤＮに対して装置が要求したセグメントの伝送が工程１０４で失敗した場合、リスクは高まる。

図２に示された工程１００、１０２、１０４、１０６、１０８は、この方法の反復を形成している。この方法の複数の反復が時間中に実施され、各反復は、データ集合の新しいセグメントを取得してこれを処理することをめざしている。たとえば、クライアント装置１が取得して処理すべき各々の新しいセグメントに対して、新しい反復が実施される。

データ集合の１つのセグメントを得るためのＣＤＮの選択の確率特性をみると、特にデータ集合のセグメント数が多い場合、データ集合の処理前または処理中にクライアント装置１によって複数のＣＤＮがポーリングされるのはほぼ確実である。

特に、クライアント装置１が、１つの反復のポーリング工程１０４の実施中に抽出された１つのＣＤＮの１つのデータセグメントを得られない場合、次の反復の工程１０２の間に新たな任意抽出が実施される。セグメントの供給に失敗したのとは別のＣＤＮが抽出される可能性があり、その後、クライアント装置１がこれをポーリングして同じセグメントを供給する。

さらに、工程１００の繰り返しは、所定のＣＤＮのために複数のスコア計算が時間中に実施されることを意味する。好ましくは、所定のＣＤＮに対してスコア変数が１つだけメモリに割り当てられる。工程１００の新たな実施に際しては各スコアが更新される。このようにして、時間中、各ＣＤＮのスコアが変化する。１つのＣＤＮのスコアの品質は低下したり上昇したりしうるので、これは、後段の任意抽出に当然影響する。

クライアント装置１は、このクライアント装置１へのデータセグメントの伝送品質を示す情報を、いずれかのＣＤＮから集約サーバ８に送信することができる（工程１１０）。これらの情報は、所定のＣＤＮに結合された少なくとも１つの以下のデータを含むことができる：
・工程１００の実施中に当該ＣＤＮに対して計算されたスコア
・工程１０６の実施中に当該ＣＤＮに対して計算されたヒューリスティック（通過帯域ヒューリスティックおよび／または伝送エラー）。これらの情報はスコアよりも細かい。
・クライアント装置１がＣＤＮからのダウンロードに成功したデータ集合のセグメントの数および／またはサイズ、ＣＤＮをポーリングすることによってクライアント装置１が遭遇したセグメントダウンロードの数および／またはエラー。これらの情報は、ヒューリスティックよりもさらに細かい。
・ダウンロードされたセグメントが属するデータ集合を識別可能な情報。

しかしながら、クライアント装置１が集約サーバに情報を送信するこの工程１１０を、各反復時に実施する必要はない。図２に示された他の工程に対して非同期で工程１１０を開始するように構成することも同様に可能である。実際には、クライアント側で最も細かい情報を集約して、これを定期的に集約サーバ８に送信するように構成する。

クライアント装置１がデータ集合の全てのセグメントを受信して処理すると、この方法は終了する。

次に、様々なＣＤＮに結合されるスコアが、この方法の最中に様々な状況でどのように計算されるかについて詳しく説明する。これらの状況は、考慮された反復と、これらのＣＤＮがクライアント装置１によりすでにポーリングされているかどうか知るという問題とに依存する。

スコアの初期化
この方法の第１の反復全体の計算工程１００に際して、様々なＣＤＮのスコアが初期値に初期化される。

これらの初期値はたとえば等しい値であり、その場合、第１の反復の最中に実施される任意抽出１０２に際してＣＤＮが抽出される可能性は全て同じである。

変形実施形態では、これらの初期値が異なり、当該初期値は、これらの様々なＣＤＮに結合される個々の重みに比例する。

初期値はクライアント装置１が自動的に決定可能である。初期値はたとえば、あらかじめメモリ４に記憶される。

しかし、特に有利な実施形態では、集約サーバ８が、様々なＣＤＮに結合されるスコアの初期値を決定可能な情報をクライアント装置１に提供する。

この実施形態では、クライアント装置１と同じ方法を実施した少なくとも１つの第３の装置によりあらかじめ遡られた情報に応じて、集約サーバ８がクライアント装置１に提供する初期値が決まる（実際には前述のように、クライアント装置１がそれ自体で、工程１１０の間にこの装置が集約サーバ８で計算したスコアの全部または一部を送信する）。

集約サーバ８が、指標ｉのＣＤＮのスコアの初期値をクライアント装置１に直接供給することも検討できるだろう。この場合、集約サーバ８は、少なくとも１つの第３の装置１ａまたは１ｂ等から受信した、指標ｉのＣＤＮに関する情報を集約する。

しかしながら、集約サーバ８は、スコアよりも細かい情報、たとえば上記のようなヒューリスティックを供給することが好ましい。この場合、装置１が発生したヒューリスティックは、それ自体が、集約サーバ８から受信した値に初期化される。その後、ヒューリスティックのこれらの初期値によって、計算工程１００の第１の実施の最中にスコアの初期値を計算することができる。換言すれば、この実施形態では、計算工程１００が、第１の反復とそれ以降の複数の反復において同様の仕方で実施される。

さらに、集約サーバ８によりクライアント装置１に供給された情報には、幾つかの有利なフィルタをかけることが好ましい。そのため、集約された情報は、以下の情報だけを含むことができる：
・最近の測定だけを考慮するために、あらかじめ決められた持続時間の平滑窓に関する情報。
・クライアント装置１によりネットワーク付近の基準にしたがって選択された、第３の装置のみによって遡られた情報（同じＦＡＩ、同じ国、さらには同じ町、または同じＡＳＮでさえも）。
・同じ放送装置に関する情報：実際にはＴＦ１とＭ６のユーザは、同一のＣＤＮに対して必ずしも同じ性能を得られない。なぜなら、各ＣＤＮは多少とも高性能の複数の下位サーバネットワークを有しているからである。
・情報は、クライアント装置１が処理すべきデータ集合と同じデータ集合に関与する：実際、人気のあるコンテンツはＣＤＮの多数のサーバでキャッシュされるのに対し、人気のないコンテンツは全くキャッシュされることができない。このことは、ＣＤＮの性能にかなりの影響を与える場合がある。

集約サーバ８をポーリングすることによって、より関連性のある初期値にスコアを初期化することができる。その結果、この方法は、考慮されたデータ集合の第１のセグメントを取得かつ処理するのにいっそう有効である。

第１の反復が終了すると、全てのスコアがまさに１つの値（初期値）を有し、その初期値に基づいて複数のＣＤＮの中の１つのＣＤＮが抽出され、次いで、装置がデータ集合の第１のセグメントを得るようにポーリングされる。しかし、他の全てのＣＤＮ（全部でＮ－１個）は、データ集合の１つのセグメントを得るようにクライアント装置１によりまだポーリングされていない。

すでにポーリングされたＣＤＮのスコアの更新
次に、指標ｉのＣＤＮが少なくとも１つの以前の反復の最中にクライアント装置１によりポーリングされたと仮定する。以下、「ポーリングされた」という表現は暗々裏に、ポーリング工程１０４と前述のデータ集合とに関与する。換言すれば、「ポーリングされた」ＣＤＮは、工程１０２の実施中に少なくとも１回は任意に抽出され、考慮されたデータ集合の少なくとも１つのセグメントをクライアント装置１に供給している。したがって、評価工程１０６は、この指標ｉのＣＤＮの場合、当該指標ｉのＣＤＮにより以前に伝送されてクライアント装置１により受信された少なくとも１つのセグメントに対し、少なくとも１回実施される。

今やクライアント装置１は、新たな反復、いわゆる現行の反復での処理のために、データ集合の新しいセグメント、いわゆる基準セグメントを取得しなければならない。

現行の反復は第１の反復ではないので、現行の反復に先行する反復の計算工程１００の間にスコアｘ_ｉに対する値がすでに決定されている。

現行の反復の工程１００の際に、処理ユニット６は、指標ｉのＣＤＮに結合されかつ以前に計算された少なくとも１つのヒューリスティック（通過帯域ヒューリスティックおよび／またはエラーヒューリスティック）に応じて、スコアｘ_ｉを更新する。このようにして、新しいスコアｘ_ｉは、指標ｉのＣＤＮのセグメントをクライアント装置１がすでに受信した受信条件を考慮する。

まだポーリングされていないＣＤＮのスコアの更新
ＣＤＮのスコアがまだポーリングされていない場合、現行の反復の工程１００の際に更新がどのように行われるか知りたいという問題が提起される。なぜなら、このＣＤＮは、データ集合のセグメントをクライアント装置にまだ伝送していないからである。

１つの可能性はごく単純に、まだポーリングされていないＣＤＮのスコアを更新しないことである。このような実施形態では、ＣＤＮのスコアの値は、このＣＤＮがポーリングされるまでその初期値にとどまる。

しかし、これは、クライアント装置１によりすでにポーリングされたＣＤＮのスコアと、まだポ－リングされていないＣＤＮのスコアとの間に潜在的に大きな隔たりを形成するという不都合を有する。このような隔たりは、任意抽出１０４でまだポーリングされていないＣＤＮに訳もなく不利に働くことがある。

このような隔たりの出現は、ヒューリスティックの初期値、これは、第３の装置（クライアント装置１が認める品質とは非常に異なるＣＤＮとの通信品質を享受する）により計算されたヒューリスティックに依存する値であるが、この初期値をクライアント装置１が受信するときに生じうる。たとえばクライアント装置１がＣＤＮへの良好な（たとえば光ファイバ）接続を享受している一方で、第３の装置１ａ、１ｂがこれらのＣＤＮよりも性能の低い接続（たとえばＡＤＳＬ）を享受していると仮定する。クライアント装置１が、その固有のヒューリスティックを、第３の装置１ａまたは１ｂによって遡られたヒューリスティック値に依存する値に初期化した場合、これらのヒューリスティックの初期値（したがってクライアント装置１によりスコアベースで計算されたスコアの初期値）は、ＣＤＮとクライアント装置１との間の実際の通信条件を適切に反映しない。それゆえ、１つのＣＤＮに結合される１つのヒューリスティックをクライアント装置が更新すると、この更新に起因するヒューリスティック値と、初期値にとどまる他のＣＤＮのヒューリスティックとの間に顕著な隔たりを生じさせる可能性がある。

こうしたエッジ効果を回避するために、第１の反復とは異なる現行の反復のスコア計算工程１００では、まだポーリングされていないＣＤＮのスコアを、先行する１つの反復の際にすでに抽出された少なくとも１つのＣＤＮに対して更新されたスコアに応じて、更新することが好ましい。

たとえば、指標ｉのＣＤＮが現行の反復の前の反復で抽出されたと仮定する。現行の反復のとき、指標ｉのＣＤＮのスコアは、前述のようにあらかじめ評価されたヒューリスティックを用いて処理ユニット６により更新される。この更新によって、指標ｉのＣＤＮのスコアの値が特定の係数（更新後のスコアと更新前のスコアとの比に等しい）で変化する。

処理ユニット６は、指標ｉのＣＤＮの更新係数に基づいて、まだポーリングされていない指標ｊのＣＤＮの更新係数を計算する。たとえば、まだポーリングされていない指標ｊのＣＤＮに対して計算された更新係数は、すでにポーリングされた指標ｉのＣＤＮの更新係数に比例する。変形実施形態では、まだポーリングされていない指標ｊのＣＤＮに対して計算された更新係数が、すでにポーリングされた複数のＣＤＮ、たとえばデータ集合のセグメントを得るためにすでにポーリングされた全てのＣＤＮの、個々の更新係数の平均値に比例する。

次に、処理ユニット６は、指標ｊのＣＤＮに対して計算されたばかりの更新係数により現行のスコアの値を乗じることによって、指標ｊのＣＤＮのスコアを更新する。

すでにポーリングされたＣＤＮのスコアに、まだポーリングされていないＣＤＮのスコアを揃えるこのアラインメントメカニズムは、不当な著しいスコアの隔たりを回避するには有効であるが、時間的には制限することが好ましい。そのため、まだポーリングされていないＣＤＮに対して計算された更新係数を、現行の反復の指標および／またはクライアント装置１によりすでに得られたセグメントの総数と共に変化させて、更新係数を１に近づけることが有利である。したがって、まだポーリングされていないＣＤＮの更新係数により生じるアラインメント効果は時間の経過と共に減少する。

ヒューリスティックの更新
図２に関して先に説明した任意抽出工程１０２とポーリング工程１０４が、現行のいずれか１つの反復の最中に実施される。

さらに、第１の反復とは異なる現行の反復の評価工程１０６の際に、ユニットは、現行の反復の任意抽出工程の間に抽出されたＣＤＮに結合される既存のヒューリスティックを更新するので、その結果、これらのヒューリスティックは、抽出されたＣＤＮの現行の反復のポーリング工程１０４において、基準セグメントが受信した諸条件を考慮する。

そのため、現行の反復中に更新された通過帯域ヒューリスティックは、基準セグメントの受信中に用いられた瞬間通過帯域を考慮する一方で、以前、先行する複数の反復中に指標ｉのＣＤＮにより伝送された、データ集合の別の各セグメントで使用された瞬間通過帯域を同様に考慮する。

好ましくは、通過帯域ヒューリスティックは、たとえば指標平滑移動平均（英語のｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅまたはＥＷＭＡ）として計算される。このようにして、通過帯域ヒューリスティックは、以前受信したセグメントよりも最近受信したセグメントに、より多くの重みを付与するようにされる。

さらに、伝送エラーヒューリスティックは、幾つかの有利な規則に応じて変化するように現行の反復に入れられる。

現行の反復中に抽出されたＣＤＮが、現行の反復のポーリング工程１０４の最中にクライアント装置１への基準セグメントの伝送に失敗した場合、抽出されたＣＤＮに結合されるエラーヒューリスティックは、この方法の次の反復の最中にこのＣＤＮの任意抽出の確率を下げるように更新される。たとえば、エラーヒューリスティックは、この場合、工程１００の次の実施の際に当該ＣＤＮのスコアの値を小さくするように更新される。

その反対に、現行の反復中に抽出されたＣＤＮが、現行の反復のポーリング工程１０４の最中にクライアント装置１への基準セグメントの伝送に成功した場合、抽出されたＣＤＮに結合されるエラーヒューリスティックは、当該方法の次の反復の最中にこのＣＤＮの任意抽出の確率を上げるように更新される。たとえば、エラーヒューリスティックは、工程１００を次に実施する際に、このＣＤＮのスコアの値を上昇するように更新される。

さらに、現行の反復中に抽出されたネットワークのエラーヒューリスティックは、このネットワークに結合される過去のセグメントの伝送エラー数につれてそれ自体が増加する或る量で変化する。そのため、このメカニズムは、セグメント伝送エラーを蓄積する１つのＣＤＮにますます大きいペナルティを与える。

他のＣＤＮ（すなわち現行の反復中に抽出されなかったもの）に結合されるエラーヒューリスティックは、以下の様式に従って同様に更新可能である。

処理ユニット６は、現行の反復の最中に抽出されなかったＣＤＮが最後にポーリングされたのはいつであるか決定する。これを決定するために、ユニットは時間をカウントし、あるいは、当該方法のセグメント数または反復数をカウントすることができる。

現行の反復中に抽出されなかった指標ｉのＣＤＮが所定の期間内に抽出されなかった（たとえば、受信したＫ個の最後のセグメントが指標ｉのＣＤＮ以外の他のＣＤＮから送られるか、または、指標ｉのＣＤＮをどのセグメントもｘ秒前から受信していない）ことを処理ユニット６が気づいた場合、指標ｉのこのＣＤＮのエラーヒューリスティックは、当該方法の次の反復中、指標ｉのネットワークの任意抽出の確率を上げるように更新される。このメカニズムは、最終的には、規制の原則を設定することに帰する：十分に長い期間にわたってペナルティを受けなかったＣＤＮは、たとえこのＣＤＮがこの期間前にペナルティを受けていたとしても、将来的にはポーリングされる可能性が高いことが認められる。

上記の全ての原則は、非常に多様なやり方でインプリメント可能である。

たとえば、後述するインサートは、上記のスコア、確率およびヒューリスティックの計算工程で考えられる１つの実施形態の疑似コードを示す。

各ＣＤＮで反復されるループを含むこうした疑似コード例についての説明は次の通りである：
・ｏｎ ｅｒｒｏｒブランチは、クライアント装置１へのＣＤＮによるセグメント伝送エラーの際に実行される。
・ｏｎ ｓｕｃｃｅｓブランチは、クライアント装置１がＣＤＮのセグメント受信に成功したときに実行される。
・ｍｅａｓｕｒｅｄ＿ｂａｎｄｗｉｄｔｈ変数は、考慮されたＣＤＮからクライアント装置１が受信した最終セグメントに対して測定された瞬間通過帯域である。
・１つのＣＤＮに結合される通過帯域ヒューリスティックは、ここではｂａｎｄｗｉｄｔｈ変数である。

確認できるように、１つのＣＤＮに対して計算されるスコアはこの変数に依存する。この通過帯域ヒューリスティックは、ｍｅａｓｕｒｅｄ＿ｂａｎｄｗｉｄｔｈ＞ｂａｎｄｗｉｄｔｈである場合、上方修正され、そうでない場合は下方修正される。

・１つのＣＤＮに結合されるエラーヒューリスティックは、ここでは、パワーｈｐｗにおける高いＨＡＮＤＩＣＡＰ＿ＢＡＳＥ項に対応する。ｈｐｗの値は、考慮されたＣＤＮからのセグメント伝送エラーをクライアント装置１が検出したとき増加し、この増加はそれ自体が、ｅｒｒｏｒ＿ｒａｔｅ項と共に増加する（ｏｎ ｅｒｒｏｒブランチを通過した場合のｅｒｒｏｒ＿ｒａｔｅパワーにおける高いＥＲＲＯＲ＿ＰＥＲＣＥＮＴＡＧＥ＿ＢＡＳＥ項参照）。

・ｏｎ ｔｉｃｋブランチは、前述の規制の原則に対応する：このブランチは、カウンタの満了時に実行される。実際には、このブランチは各ＣＤＮに対して定期的に実行される。各通過時に、１つのＣＤＮに結合されるｈｐｗの値は小さくなり、たとえばＧＡＭＭＡが０．０１の場合、毎秒１％減る。

・与えられた１つのＣＤＮに対する所定の重みはｗｅｉｇｈｔデータである。

・変数ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙは、前述の確率Ｐｉ（０から１に含まれる値）に直接対応するものではない。この確率を得るには、たとえば、全てのＣＤＮの変数ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙの和によってこの値を割ることができる。

具体的な１例を挙げると、たとえばエラーの直前にｈｐｗが０でｅｒｒｏｒ＿ｒａｔｅが０．０１の場合、（一定である）パラメータＢＥＴＡが０．１になり、ＨＡＮＤＩＣＡＰ＿ＢＡＳＥとＥＲＲＯＲ＿ＰＥＲＣＥＮＴＡＧＥ＿ＢＡＳＥが１０になる。以下の反復では、ｈｐｗが更新され、１０＾１＝１０となる（さらに、更新後はｅｒｒｏｒ＿ｒａｔｅが（１－０．１）^＊０．０１＋０．１＝０．１０９となる）。式ｓｃｏｒｅ＝ｗｅｉｇｈｔ^＊ｂａｎｄｗｉｄｔｈ／ＨＡＮＤＩＣＡＰ＿ＢＡＳＥ＾ｈｐｗにより最終スコアが得られる。したがって、この実施例では、分母が１０＾１０となる。

Claims (19)

1. 複数のコンテンツデリバリネットワーク（ＣＤＮ１、ＣＤＮ２）と通信可能なクライアント装置によるデータセグメントの取得方法であって、
   －複数のネットワークの各ネットワークに対して、このネットワークからクライアント装置へのデータ伝送の品質を示す、当該ネットワークに結合されるスコアを計算する工程と、
   －複数のネットワークの中の１つのネットワークを任意に抽出する工程であって、前記任意抽出は、第１の伝送品質を示すスコアに結合される１つのネットワークを複数のネットワークの中から抽出する確率が、第１の伝送品質を下回る第２の伝送品質を示すスコアに結合される１つのネットワークを複数のネットワークの中から抽出する確率よりも高くなるように適合される、任意抽出工程と、
   －抽出されたネットワークからクライアント装置がデータセグメントを得るように、抽出されたネットワークをポーリングする工程と、
   を含む方法。
2. 前記任意抽出が１つのパラメータに依存し、前記任意抽出は、
   －前記パラメータの値が第１の方向に変化するとき、複数のネットワークの中から他のネットワークを抽出する確率に関して計算された全てのスコアの中で最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を上げるために、および／または
   －前記パラメータの値が第１の方向とは反対の第２の方向に変化するとき、複数のネットワークの中から他のネットワークを抽出する可能性に関して計算された全てのスコアの中で最も高いスコアに結合されるネットワークを抽出する確率を下げるために、
   適合される、請求項１に記載の方法。
3. －データセグメントを含むマルチメディアフローのクライアント装置による読み取り条件等の、データセグメントを含むデータ集合のクライアント装置による処理条件が劣化するリスクを評価する工程と、
   －評価された劣化リスクによるパラメータ値の補正工程と、
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 複数のネットワークの中の少なくとも２つのネットワーク、さらには複数のネットワークの中の全てのネットワークが抽出される確率がゼロでない、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. スコアの計算工程、任意抽出工程、およびポーリング工程が、マルチメディアフローまたはファイル等のデータ集合に属する複数のデータセグメントに対して繰り返される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. データセグメントが１つのデータ集合に属しており、前記装置がデータ集合のいずれか１つのセグメントを得る前にスコアが初期値に初期化され、複数のネットワークの中の１つのネットワークのスコアの初期値が、たとえば、クライアント装置とは異なる少なくとも１つの第３の装置への同一ネットワークからのデータセグメントの伝送品質を示す情報に応じて決定され、前記情報は、たとえば、前記第３の装置の各々と通信可能な集約サーバによりクライアント装置に供給される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 複数のネットワークの中の第１のネットワークが、初期化以降、データ集合に属する少なくとも１つのデータセグメントを得るためにクライアント装置によりすでにポーリングされている場合、この第１のネットワークのスコアは、前記第１のネットワークにより前記クライアント装置に伝送された少なくとも１つのセグメントの実際の伝送品質を考慮して更新される、請求項６に記載の方法。
8. さらに、複数のネットワークの中の第２のネットワークが、初期化以降、データ集合に属するデータセグメントを得るためにクライアント装置によりまだポーリングされていない場合、この第２のネットワークのスコアは、第１のネットワークのスコアの値を考慮して更新される、請求項７に記載の方法。
9. 複数のネットワークの中の１つのネットワークによりクライアント装置にデータセグメントを伝送するために利用可能な通過帯域を示す通過帯域ヒューリスティックの計算を含み、このネットワークに結合されるスコアが、計算された通過帯域ヒューリスティックに依存する、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックの計算を含み、前記伝送エラーヒューリスティックが、前記クライアント装置により前記ネットワークにあらかじめ要求されたデータセグメントの伝送エラーを示し、このネットワークに結合されるスコアが、計算された伝送エラーヒューリスティックに依存する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、前記ネットワークが前記クライアント装置へのデータセグメントの伝送に失敗したとき、このネットワークの任意抽出の確率を下げるように変化する、請求項１０に記載の方法。
12. 複数のネットワークの中の１つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、このネットワークに結合される過去のセグメント伝送エラーの数につれてそれ自体が増加する或る量で変化する、請求項１１に記載の方法。
13. １つのネットワークに結合される伝送エラーヒューリスティックは、前記ネットワークが前記クライアント装置へのデータセグメントの伝送に成功したとき、前記ネットワークの任意抽出の確率を上げるように変化する、請求項１０から１２のいずれか一項に記載の方法。
14. １つのネットワークの伝送エラーヒューリスティックは、あらかじめ決められた期間内に前記ネットワークから前記クライアント装置にデータセグメントが全く伝送されなかったとき、前記ネットワークの任意抽出の確率を上げるように変化する、請求項１０から１３のいずれか一項に記載の方法。
15. １つのネットワークに結合されるスコアが、このネットワークに固有の所定の重みに依存する、請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 複数のデータセグメントを含むマルチメディアフローのクライアント装置による読み取り方法であって、請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法を用いて、複数のデータセグメントの中の少なくとも１つのデータセグメントを取得することを含む方法。
17. 処理ユニットによりプログラムが実行されたとき、請求項１から１６のいずれか一項に記載の方法の工程の実行を制御するためのプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。
18. 請求項１から１６のいずれか一項に記載の方法の工程を実行するためのプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム。
19. 複数のコンテンツデリバリネットワーク（ＣＤＮ１、ＣＤＮ２）と通信するための通信インターフェースと、請求項１から１６のいずれか一項に記載の方法の工程の実施を制御するように構成された処理ユニットとを含むクライアント装置。

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