JP5260677B2 - ネットワーク内の改善されたリソース割当て計画 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワークトラフィックのエンジニアリングに関し、より具体的には、数学的に解決可能な多元的なシステムに基づいて１つの良好なネットワークリソースの割当てを見つけることに関する。

トラフィックエンジニアリングとは、従来のベストエフォートのルーティングを改善し、リソース割当てを最適化しつつネットワークからより良好な性能を得る際になされる試みに主に言及したものである。トラフィックエンジニアリングは、サービス品質（ＱｏＳ）要件も考慮し得る。

異なる面では、次世代ネットワーク（ＮＧＮ）とときに呼ばれるものについて必要な枠組みを発展させるための作業が開始されている。ＮＧＮは、伝送機能、サービス、及びアプリケーションの分離、並びに異なるタイプのサービスを伴ういくつかのアクセス技術のためのサポートを提供する。ＮＧＮは、エンドツーエンドのＱｏＳの制約をサポートするようにも設計されている。ＮＧＮは、（回線交換がそのレベルでまだ一般に使用されているが）パケット交換技術を使用することを目的とする。

トラフィックエンジニアリングの観点からＮＧＮが課すものは、もっとより多くの多様なニーズ及び特徴を提供することである。さらに既存の複合的制約（multi-constraints）のルーティングメカニズムは、対処可能なレベルに複雑さを維持する一方、期待される要件をサポートすることはできない。さらに、目下のトラフィックエンジニアリングのソリューションは、流入制御（admission control）及び初期予約セットアップ（initial reservation setup）に焦点が当てられており、これはネットワーク利用の長期的な部分最適化（sub-optimization）につながる。

本発明は、より長期的なネットワークリソースの割当てを考慮した柔軟かつ対処可能なリソース割当てメカニズムのためのニーズを対象とする。

本発明の第１の観点は、ネットワーク内の改善されたリソース割当て計画を取得するための方法に向けられる。上記ネットワーク内には複数のトラフィック要求が目下存在し、その各々は、上記ネットワーク内に送信元及び宛て先を有する。各トラフィック要求はまた、それぞれサービス品質（ＱｏＳ）値により表される少なくとも１つのＱｏＳ要件と関連付けられる。上記方法は、上記複数のトラフィック要求の各々について、上記送信元及び上記宛て先の間の複数のリンクからなる少なくとも１つの潜在パスを計算するステップを含む。それから上記方法は、繰り返し行列を生成するステップをもって継続する。上記繰り返し行列は、第１の軸上に上記少なくとも１つの潜在パスの各々を、第２の軸上に上記複数のリンクの各々を、第３の軸上に上記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各々を有する。上記方法は、上記繰り返し行列上での勾配空間計算法を可能とするために、上記複数のリンクにわたって上記少なくとも１つのＱｏＳ要件の上記ＱｏＳ値の各々を分配して、上記少なくとも１つの潜在パスの各々について上記繰り返し行列を埋めるステップをさらに続ける。上記勾配空間計算法は、上記繰り返し行列が上記ネットワークについての上記改善されたリソース割当て計画を含むことを上記勾配空間計算法の繰り返しマーカが示すまで、上記繰り返し行列に適用される。

本発明の第２の観点は、ハードウェアのプラットフォーム上に実装されるリソース割当てマネージャエンティティに向けられる。ネットワーク内には複数のトラフィック要求が目下存在し、その各々は、上記ネットワーク内に送信元及び宛て先を有し、少なくとも１つのサービス品質（ＱｏＳ）要件と関連付けられる。各ＱｏＳ要件はＱｏＳ値により表される。上記リソース割当てマネージャエンティティは、計算モジュールを含む。上記計算モジュールは、上記複数のトラフィック要求の各々について、上記送信元及び上記宛て先の間の複数のリンクからなる少なくとも１つの潜在パスを計算する。上記計算モジュールはまた、第１の軸上に上記少なくとも１つの潜在パスの各々を、第２の軸上に上記複数のリンクの各々を、第３の軸上に上記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各々を有する繰り返し行列を生成する。上記計算モジュールはさらに、上記繰り返し行列上での勾配空間計算法を可能とするために、上記複数のリンクにわたって上記少なくとも１つのＱｏＳ要件の上記ＱｏＳ値の各々を分配して、上記少なくとも１つの潜在パスの各々について上記繰り返し行列を埋める。上記勾配空間計算法は、上記繰り返し行列が上記ネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むことを上記勾配空間計算法の繰り返しマーカが示すまで、上記繰り返し行列に適用される。

本発明のより完全な理解は、以下の‘詳細な説明’を参照することにより得られ、その際添付の図面が併用される：

本発明の教示に係る例示的なネットワークのトポロジー図である。 本発明の教示に係るリソース割当てマネージャにより実行される例示的なアルゴリズムのフローチャートを示している。 （続き） 図３として言及され、図３Ｂと共に本発明の教示に係るリソース割当てマネージャエンティティの例示的なモジュール表現を示している。 図３として言及され、図３Ａ共に本発明の教示に係るリソース割当てマネージャエンティティの例示的なモジュール表現を示している。

本発明は、トラフィックエンジニアリングに対するソリューションを提供し、それはより長期的なネットワークリソースの割当てを考慮し、即ち、目下の割当てを見直すことなく目下のネットワーク利用に基づいて新規トラフィック要求を厳密に許可するのではなく、ネットワーク利用を改善する目的で目下処理されているトラフィック要求を見直す。複数のルータ（少なくとも１つの中間ルータを介して接続される少なくとも２つのエッジルータ）を含むネットワークにおいてリソース割当てマネージャエンティティ（例えばリソース流入制御システム）は、トラフィック集合（traffic aggregation）の予測（線形関数又は非線形の凸関数）を使用してサービス品質（ＱｏＳ）要件に関してパスを割り当てる。ネットワークのトポロジーは、リソース割当てマネージャに知られている必要がある。さらに、目下処理されているトラフィック要求を含むトラフィック行列は、リソース割当てマネージャに利用可能である必要がある。トラフィック割当てに対するソリューションを得るため、本発明の最良の形態において、少なくとも一部のトラフィックは統計多重化（statistical multiplexing）を利用することができ、それは非線形の凸関数により記述され得る。やはり本発明の最良の形態において、統計多重化を使用して影響を受け得る一部のトラフィックは、単一のクラス（単一トラフィッククラス（mono-traffic class））に割り当てられる。それから単一トラフィッククラスは、統計多重化のポテンシャルを考慮してネットワーク内において適切な処理を受けることができる。さらに、仮に複数のトラフィックタイプが結果的に共通の統計多重化関数の下で記述されるとしても、本発明は単一トラフィックタイプについて説明されるのと類似の手法でそのような関数を利用できるであろうことは追加されるべきである。

ここで図面が参照され、その中の図１は本発明の教示に係る例示的なネットワーク１００の例示的なトポロジー図を示す。図１の例は、本発明を図示する目的のために明瞭さと単純さとをもって選ばれている。ネットワーク１００内のリソース割当ては、リソース割当てマネージャエンティティ（ＲＡＭＥ）１１０の管理下にある。ＲＡＭＥ１１０は、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアとの組合せを使用して実装され得る。ソフトウェア及びハードウェアの両方とも、ＲＡＭＥ１１０のために設けられ得るが、他のケイパビリティと共有されることが多い。例えば、ＲＡＭＥ１１０の機能性は、リソース流入制御サブシステム（ＲＡＣＳ）を使用して実装されることが多いが、本発明はそのような実装に限定されない。ネットワーク１００は、２つのエッジノード１２０及び１３０並びにコア境界ノード（core border node）１４０を含む。ノード１２０、１３０、及び１４０は、ネットワーク１００の入口及び／又は出口地点を表す。ノード１２０〜１４０の命名は、様々な標準において使用される一般的な命名を反映している。一方で本発明は、それに限定されると解釈されるべきでない。

改善された有用なリソース割当て計画を本発明が提供するために、ネットワーク１００に関していくつかの仮定がなされる。第１の仮定は、ネットワーク１００内のトポロジー取得（又は発見）のためのメカニズムが存在することである。本発明は、ネットワーク１００のトポロジーの知識を合理的に効率的な手法で取得する必要があるが、そのようなトポロジーを如何に取得すべきかに関する要件は有しない。許容可能なトポロジー発見の一例は、Yves Lemieux及びPaul Vital Mahopからの米国出願第１１／９３３６９２号“Topology discovery in heterogeneous networks”において見ることができる。さらに、ネットワークのトポロジーにおけるノードの削除、ノードの追加、又は作業負荷分散のシミュレーションを行い潜在的な効果をより良好に認識することも可能である。類似の手法で、目下満たされているトラフィック要求が知られている必要がある（例えばアクティブなパスの割当て、トラフィック行列、等）。本発明は、目下流入を保留中のトラフィック要求をも考慮してもよく、しなくてもよい。そのためそのような保留中の要求の知識は、本発明の最良の形態において望ましいものの、必要条件ではない。さらに、例えば歴史的な又は予測可能なトラフィックのピークに基づく―毎日、毎週（週末）、毎月（月の初日）、毎年（例えばクリスマス、母の日、等）又は時間が決まったイベント（スポーツ（例えばオリンピック大会）、宗教上の、政治上の、等）等からの負荷キャパシティ予想に基づいて、本発明はシミュレーションされたトラフィック要求又は既存のトラフィック要求の取消をさらに考慮してもよい。

本発明は、ネットワーク１００についての改善されたリソース割当て計画を提供することを目的とする。改善されたリソース割当て計画はそれ自体、（トラフィック要求のシミュレーションされた追加若しくは取消、及び／又はシミュレーションされたトポロジーの変更に基づいて）例えばネットワーク１００の管理者にそのケイパビリティの一覧を提供するという目に見える成果である。また、改善されたリソース割当て計画そのものは目下のリソース割当て状況と比較され、それにより例えば改善されたリソース割当計画が（例えば改善の程度に基づいて）ネットワーク１００内に伝播されるべきか否かが決定され得る。改善されたリソース割当て計画は、使用され、活用され、及び／又は任意の種類のデジタルメディア（コンピュータＲＡＭ若しくはＲＯＭ、ディスクＲＡＭ若しくはＲＯＭ、ＵＳＢキー、等）上で記憶され得る。ネットワーク１００内の改善されたリソース割当て計画の伝播は本発明の核心ではないものの、ネットワーク１００内の効率的な伝播メカニズムを使用して改善されたリソース割当て計画をそこで伝播することにより、本発明のポテンシャルがより良好に観測される。例えば、リソース予約プロトコル（ＲＳＶＰ）又は類似のものが、改善されたリソース割当て計画を伝播するために使用され得る。

図１はさらに、ネットワーク１００における中間ルータＲ１ １５０、Ｒ２ １６０、Ｒ３ １７０、及びＲ４ １８０を示している。中間ルータ１６０〜１８０は、リンク１〜８を介して接続されており、それにより２つのエッジノード１２０及び１３０並びに境界コアノード１４０の間でトラフィックを交換することが可能となる。

図１の例との関連において及び本発明を図示するために、２つのトラフィック要求を伴う一例を取り上げる。第１の要求は、エッジノード１ １２０からコア境界ノード１４０への１０００の音声のみのトラフィック接続を伝搬するためのものである。第１の要求は、最大遅延２１ｍｓという第１のＱｏＳ要件及び最小帯域幅１００Ｍｂｐｓという第２のＱｏＳ要件を有する。第２の要求は、エッジノード２ １３０からコア境界ノード１４０への５００の音声のみのトラフィック接続を伝搬するためのものである。第２の要求は、最大遅延２１ｍｓという第１のＱｏＳ要件及び最小帯域幅６０Ｍｂｐｓという第２のＱｏＳ要件を有する。各リンク上の伝搬は、５ｍｓに等しい遅延を引き起こすと仮定される。コアネットワークとの関連においてこの仮定は合理的であるとみなされ、これにより入口及び出口ノード１２０〜１４０の間の最大４つのリンク（３つの横断されるルータ）を有するパスのみ考慮されるべきことが決定されやすくなる。横断されるルータの数の代わりに使用されるリンクの観点から遅延を記述しているのは、単純のために選択されているのであって、本発明の教示に影響を及ぼさないことは留意されるべきである。いずれにしても、（ホップ又はリンクの観点から）最大のＱｏＳの遅延に基づいて使用されるべきパスの長さを限定するやり方が提供される。遅延の要件が考慮されるいずれの手法も本発明との関連において都合がよいことはさらに留意されるべきである（例えば、遅延の測定、トポロジーに含まれる情報、等）。もちろん、場合によって遅延は全く要件でなくてもよい。

図１の例との関連においてなされる別の仮定は、要求される帯域幅について最大許容パケット損失（％）を提供する関数が存在することである。そのような関数を使用して、要求される帯域幅に直接基づくのではなくパケット損失に基づいて、改善されたリソース割当て計画を提供する。そのような関数の一例を以下に示す。

上記グラフは、パケット損失確率に対して２０のオン−オフ音声接続について要求される総帯域幅の一例を示す。示されている関数は、音声トラフィック接続に適用可能な統計多重化関数をさらに考慮に入れたものである。しかしながら、重要であるのは、本発明を図示するために図１との関連において取り上げられる例が上にプロットした関数の性質に依存しないことに留意すべき点である。帯域幅及びパケット損失の間の関数が存在し（統計多重化を含んでも含まなくてもよい）、それらは連続凸関数（最も単純な連続凸関数である、単純な線形関数を含む）であると仮定される。上記の例示的なグラフに関わらず、この例の目的のために、１００Ｍｂｐｓの帯域幅は１２パーミルの最大パケット損失に変換されると仮定され、６０Ｍｂｐｓの帯域幅は２４パーミルの最大パケット損失に変換されると仮定される。

（次の）繰り返し行列は、前述した点に基づいて構築される。それは、第１の軸上に各要求についての潜在パスを、及び第２の軸上にそのようなパスにより潜在的に使用されるリンクをリスト化している。パケット損失確率に変換される帯域幅の単一のＱｏＳ要件しか使用されていないため、異なるＱｏＳ要件を示す第３の軸は必須ではないものの、他の応用においてそれは使用され得る。繰り返し行列は勾配空間計算法に入力され、それは（繰り返し行列そのものに含まれる）改善されたリソース割当て計画に反復的に近づいていくであろう。勾配空間計算法が有効解に収束するために、繰り返し行列は、開始時点から数学的に有効である解を含んでいる必要があることに留意すべきである。処理を開始する際に繰り返し行列に入力される値は、パーミルでのパケット損失を表す。数学的に有効な初期の命題についての必要性を尊重する単純なやり方は、下記の第１の行列に示されるように、使用されるべきリンクの数にわたって要求を等しく分配することである（この場合もやはり、使用されるリンクと横断される中間ルータとを交換することは本発明のロジックに影響を及ぼさない。）。

このように、上記行列は、勾配空間計算法に入力され、それにより例えば１００回の繰り返しの後、不適切な解が次のようにマーク付け（又は削除）された以下の繰り返し行列が提供される。（勾配空間計算法の背後にあるロジックの一部である）ラグランジュ未定乗数のような、勾配空間計算法において繰り返し完了のマーカが存在する。勾配空間計算法は、全てのラグランジュ未定乗数が０より大きくなると収束を完了する（即ち、１回の繰り返しから次回においてこれ以上改善が見込まれない）ことが知られている。

１００回の繰り返しの後も全てのラグランジュ未定乗数が０より大きいわけではないため、勾配空間計算法は継続し、５００回の繰り返しの後次の繰り返し行列を提供する。

ここで全てのラグランジュ未定乗数は０より大きいため、繰り返し行列は提示される問題に対する解を含んでおり、それ以上の繰り返しから次回の改善は見込まれない。この例との関連において、繰り返し行列に含まれる結果は、改善されたリソース割当て計画と考えられる。それから、以前使用された関数を使用して、繰り返し行列に含まれるパケット損失確率に基づいてリンク毎の帯域幅の要件に結果を変換することも可能である。さらに帯域幅の要件は、クラス割当てに変換され得る。それからクラス割当ては、必要に応じてネットワーク１００内に送信され、改善されたリソース割当て計画が実現され得る。

図２は、例えば本発明の教示に係るリソース割当てマネージャによりネットワーク１００において実行される例示的なアルゴリズムのフローチャートを示している。

前述されているように、トポロジー及び目下の割当てが既知であるという仮定がなされる。図２においてこれは、トラフィック行列及び物理トポロジー２０１０に含まれるものとして示されている。トラフィック行列及び物理トポロジー２０１０は、処理されているトラフィック要求を含む。トラフィック要求は、ネットワーク１００内のその送信元及び宛て先に基づいて集約されるが、発明者に知られている最良の形態に対応する例示的な実装においては、トラフィックトランクを形成するその個々のトラフィックタイプにも基づく。トラフィックタイプについて集約することは、あるトラフィックタイプのペイロードに適用されるべき統計多重化関数によりリソースの利用がさらに促進されることを可能とする。統計多重化関数は時間にわたって評価され、集約されたフローの数の関数としてトランク利用の改善の予測を可能とする。つまり、集約されたフローの数に、％（又は相当する小数）でのトランク利用の改善が相当し、それは潜在的に本発明において使用される。共通のＱｏＳ要件について集約することも望ましい。代わりに、本発明の目的のための所与のトラフィックトランクの最も強力な（aggressive）ＱｏＳ要件を使用することも可能であろう。

図２の例は、短期的な基準に基づいて新規トラフィックを許可するステップで開始する（２１００）。許可２１００は、特にトラフィック行列及び物理トポロジー２０１０（例えば認証情報等）を使用して行われる。一方ステップ２１００単独では、ネットワーク１００において処理される目下のリソース割当てに対する変更を考慮しない。

それから、再割当てのトリガイベントが検出される（２１１０）。トリガイベント２１１０は、目下のトラフィック割当て（及び潜在的な保留中の新規トラフィック要求）の再評価を引き起こす。トリガイベント２１１０は、（２時間毎に再割当てを実行する）タイマの満了、ネットワーク１００内の新規トラフィック要求の許可の不能、１つのトラフィック要求についてのＱｏＳ要件の変化、ネットワーク１００において認識されているＱｏＳの低下、ネットワーク１００内の機器の損失、等のような様々な性質を有し得る。そのようなものとして、トリガイベント２１１０は、本発明の範囲の外にある。

トリガの検出２１１０に続いて、各トラフィックトランクが処理され（２１２０）、目下処理されているトラフィックトランクについて少なくとも１つの適切なパスが計算される（２１３０）。適切なパスは、処理されているトラフィックトランクの送信元及び宛て先の要件を満たす。一方図２の例において適切なパスは、そこに関連する遅延の要件が満たされる場合にのみ、さらなる解析のための潜在パスとして保持される（２１４０）。パスの遅延を評価する単純な手法は、ホップ数を数え、及びホップ毎に同じ遅延の値を使用することである。コアネットワークとの関連において、そのような仮定は普通になされる。もちろん、遅延の要件の達成を評価する多くの異なるやり方が、本発明との関連において使用され得る。

ステップ２１２０〜２１４０は、処理すべきトラフィックトランクがなくなるまで繰り返される（２１５０）。ある実装においては、ネットワーク１００において処理されるトラフィックトランク又はトラフィック要求のサブセットのみ当該アルゴリズムに従い得ることに留意すべきである。そのような状況において重要な観点は、当該アルゴリズムにより処理されるトラフィック要求／トランクにとって利用可能な残りのキャパシティが、トポロジー２０１０において既知であることである。

いったん全ての潜在パスが識別されると、アルゴリズムは続いて繰り返し行列の生成を行い（２１５５）、それはネットワーク１００内の改善されたリソース割当て計画を取得するために勾配空間計算法により使用される。繰り返し行列は、第１の軸上に潜在パスを、第２の軸上に各潜在パスの複数のリンクの各々を、及び第３の軸上に各ＱｏＳ要件を有する。図２の例において、我々は、前に説明したように、ステップ２１５５におけるこの時点においてパケット損失確率に変換される帯域幅の要件を考慮する。

それから各潜在パスについて複数のリンクにわたってパケット損失確率の各々を分配して、繰り返し行列が埋められる（２１６０）。パケット損失の場合、分配するステップは区分化すること（partitioning）に相当し、それにより繰り返し行列上での勾配空間計算法が可能となる必要がある（すなわち、数学的に許容し得る解が、繰り返し行列に入力される必要がある）。関数を使用して、分配するステップを生成し得る（より非効率的なアルゴリズム、当該アルゴリズムの最初の（完全な又は部分的な）実行、等）。それから勾配空間計算法は、繰り返し行列に適用される（ステップ２１７０〜２２４０において以下に詳述される）。本発明はその動作を変更することなく勾配空間計算法を使用する一方、データ処理そのものについてのいくつかの情報は、以下に提供される。一方ネットワーク１００についての改善されたリソース割当て計画の結果を取得するためには、勾配空間計算法が解を提供するということを知っていること、及びここで規定するように適用することで十分であることに、留意すべきである。

当該例において勾配空間計算法は、アクティブなＱｏＳの制約から成る部分空間を計算することにより開始する（２１７０）。それからそれは、接部分空間（tangent subspace）を反映する射影行列を構築する（２１８０）。勾配空間計算法はさらに、繰り返し行列上の勾配の射影を計算する（２１９０）。この段階で勾配空間計算法は、単一トラフィックタイプのトラフィックトランクにより提供され結果的に生じる統計多重化の利点を利用しているべきである。統計多重化の利点は関数により記述されることが多いが、本発明にとって同等の利点を伴う値のテーブルによっても記述され得る。勾配空間に適切な検索方向が存在する場合（２２００）、勾配の方向にわたって目標を最小化する構成が計算される（２２１０）。そうでなければ、勾配空間計算法は全てのＱｏＳの制約についてラグランジュ未定乗数を計算する（２２２０）。ラグランジュ未定乗数は、繰り返し行列の繰り返しマーカである。全てのラグランジュ未定乗数が０よりも大きい場合（２２３０）、それは繰り返し行列が勾配空間計算法のネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むことを示す。ラグランジュ未定乗数のうちの少なくとも１つが０以下である場合さらなる改善が可能であり、勾配空間計算法は続いて制約の組から最小の未定乗数を有する制約を削除する（２２４０）。

いったん繰り返し行列が勾配空間計算法からのネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むと、その内容は前に詳述された全ての正当な理由のために使用され得る。１つのそのような使用はパス割当てのためであり、その場合繰り返し行列の内容（結果ともいう）はパス割当てに変換され（２２５０）、それはネットワーク１００において影響を受けるルータに通信され得る（２２６０）。パス割当てを通信（又は伝播）する決定は、（上で説明されているように）文脈による。送信される場合、影響を受けるルータは、局所的にパス割当ての適用に関してさらに決定（例えば送信者のＩＤに基づくポリシーベースの決定）を行ってもよい。

併せて図３として参照される図３Ａ及び図３Ｂは、共に本発明の教示に係るリソース割当てマネージャエンティティ（ＲＡＭＥ）３００の例示的なモジュール表現を示している。ＲＡＭＥ３００は、ネットワーク１００におけるハードウェアのプラットフォーム上に、又はネットワーク１００を管理し得る別の場所に実装され得る。複数のトラフィック要求は目下ネットワーク内に存在し、複数のトラフィック要求の各々はネットワーク内に送信元及び宛て先を有する。各トラフィック要求は、それぞれサービス品質（ＱｏＳ）値により表される少なくとも１つのＱｏＳ要件にも関連付けられる。複数のトラフィック要求の各々についてその送信元及び宛て先の間の複数のリンクから成る少なくとも１つの潜在パスを計算する計算モジュール３２０を、ＲＡＭＥ３００は含む。計算モジュール３２０は、第１の軸上に少なくとも１つの潜在パスの各々を、第２の軸上に複数のリンクの各々を、第３の軸上に少なくとも１つのＱｏＳ要件の各々を有する繰り返し行列を生成する。計算モジュール３２０はまた、繰り返し行列上での勾配空間計算法を可能とするために、少なくとも１つの潜在パスの各々について、少なくとも１つのＱｏＳ要件のＱｏＳ値の各々を複数のリンクにわたって分配して、繰り返し行列を埋める。勾配空間計算法は、繰り返し行列がネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むことを勾配空間計算法の繰り返しマーカが示すまで、繰り返し行列に適用される。

少なくとも１つのＱｏＳ要件は、ＱｏＳ値が最大遅延値である遅延の要件であってもよい。複数のリンクの各々は、同じ遅延をもたらすと仮定され得る。そのような場合、計算モジュール３２０は、複数のトラフィック要求の各々について、送信元及び宛て先の間の少なくとも１つの潜在パスを計算することにより潜在パスをさらに計算し、少なくとも１つの潜在パスの各々は、最大遅延値に相当する限られた数のリンクからなる。

ＲＡＭＥ３００の計算モジュール３２０は、さらに複数のリンクにわたってＱｏＳ値の各々を等しく分割して繰り返し行列をさらに埋め得る。少なくとも１つのＱｏＳ要件が、ＱｏＳ値が最小帯域幅の値である帯域幅の要件を含む場合、及びパケット損失確率の観点から帯域幅の要件を表す関数が存在する場合、計算モジュール３２０は、さらに複数のリンクにわたってパケット損失確率を等しく区分化することを通じて分配を実行して繰り返し行列をさらに埋め得る。

少なくとも１つ以上のトラフィック要求は、それについての統計多重化強調関数（statistical multiplexing enhancement function）が存在する単一のトラフィックタイプにさらに関連付けられてもよい。そして勾配空間計算法は、統計多重化強調関数を考慮して実行され得る。

ＲＡＭＥ３００は、執行モジュール３３０をさらに含み得る。執行モジュール３３０は、繰り返し行列がネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むと示されることに続いて、繰り返し行列を複数のパス割当てに変換する。各パス割当ては、複数のクラス割当てを含み得る。そのために、少なくとも１つのＱｏＳ要件の各ＱｏＳ値をクラス割当ての観点から表す関数が存在する。そしてＲＡＭＥ３００は、ネットワークにおいてパス割当ての少なくとも一部を通信する通信モジュール３４０もさらに含み得る。

計算モジュール３２０は、ネットワークにおけるトリガイベントに続いてのみ潜在パスをさらに計算し得る（例えば、ネットワーク１００の新規トラフィック要求の受け入れの不能及びネットワーク１００におけるタイマの満了）。ＲＡＭＥ３００は、割当て計画見直し要求を受け取る監視モジュール３１０もさらに含み得る。

ここで図１、及びリソース流入制御サブシステム（ＲＡＣＳ）３００’との関連においてＲＡＭＥ３００を示す図３Ｂが同時に参照される。特にＲＡＣＳ３００’は、ＴＩＳＰＡＮ（Telecommunication and Internet converged Services and Protocols for Advanced Networking）との関連において使用されることが多い。図１に示されるネットワーク１００及びノード１２０〜１５０への参照は、図３ＢにおけるＴＩＳＰＡＮとの関連においてネットワーク１００’及びノード１２０’〜１５０’となって繰り返される。ＲＡＣＳ３００’と（エッジルータ１２０又は１３０に類似している）アクセスノード１２０’との間のやりとりは、ＴＩＳＰＡＮのＲａインタフェースを介して行われる。ＲＡＣＳ３００’と（中間ルータ１５０〜１８０に類似している）中間ルータ１５０’との間のやりとりは、ＴＩＳＰＡＮのＲｅインタフェースを介して行われる。ＲＡＣＳ３００’と（コア境界ルータ１４０に類似している）コア境界ノード１４０’との間のやりとりは、ＴＩＳＰＡＮのＩａインタフェースを介して、又は３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）とのより特定な関連においては基準点（Reference Point）インタフェースを介して行われる。

図３Ｂはさらに、ネットワーク１００’におけるトラフィック伝搬の際に要求を行うエンティティであるＣＰＥ（Customer Premise Equipment）５００及びＧｑ’インタフェースを通じてＲＡＣＳ３００’に接続されるアプリケーション機能（ＡＦ）４００を示している。ＡＦ４００は、例えば本発明との関連において、リソース割当て計画の見直し又は別の再割当てのトリガイベントを要求していることが多い。

本発明のいくつかの例は、添付の図面において示され前述において説明されているが、本発明は、開示される実施形態に限定されず、本発明の教示から逸脱することなく多数の再構成、変更、及び置換が可能であることは理解されるであろう。一般に本発明の説明においてなされる記述は、必ずしも本発明の主張される様々な観点のいずれをも限定しない。さらに、いくつかの記述は発明的特徴のいくつかに適用されてもよく、他には適用されなくてもよい。図面において、同様の又は類似の要素は複数の図を通して同一の参照番号で示され、図示される様々な要素は必ずしも一定の縮尺で描かれていない。

Claims (22)

1. 複数のトラフィック要求が目下存在するネットワーク内の改善されたリソース割当て計画を取得するための方法であって、
   前記複数のトラフィック要求の各々は、前記ネットワーク内に送信元及び宛て先を有し、それぞれサービス品質（ＱｏＳ）値により表される少なくとも１つのＱｏＳ要件と関連付けられ、
   前記方法は：
   前記複数のトラフィック要求の各々について、前記送信元及び前記宛て先の間の複数のリンクからなる少なくとも１つの潜在パスを計算するステップと；
   第１の軸上に前記少なくとも１つの潜在パスの各々を、第２の軸上に前記複数のリンクの各々を、第３の軸上に前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各々を有する繰り返し行列を生成するステップと；
   前記繰り返し行列上での勾配空間計算法を可能とするために、前記複数のリンクにわたって前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の前記ＱｏＳ値の各々を分配して、前記少なくとも１つの潜在パスの各々について前記繰り返し行列を埋めるステップと；
   を含み、
   前記勾配空間計算法は、前記繰り返し行列が前記ネットワークについての前記改善されたリソース割当て計画を含むことを前記勾配空間計算法の繰り返しマーカが示すまで、前記繰り返し行列に適用される、
   方法。
2. 前記少なくとも１つのＱｏＳ要件は、前記ＱｏＳ値が最大遅延値であり前記複数のリンクの各々が同じ遅延をもたらすと仮定される遅延の要件であり、
   前記計算するステップは、前記複数のトラフィック要求の各々について、前記送信元及び前記宛て先の間の少なくとも１つの潜在パスを計算することをさらに含み、前記少なくとも１つの潜在パスの各々は、前記最大遅延値に相当する限られた数のリンクから成る、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記ＱｏＳ値の各々を分配して前記繰り返し行列を埋めるステップは、前記複数のリンクにわたって前記ＱｏＳ値の各々を等しく分割することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つのＱｏＳ要件は、前記ＱｏＳ値が最小帯域幅値でありパケット損失確率の観点から帯域幅の要件を表す関数が存在する前記帯域幅の要件を含み、
   前記ＱｏＳ値の各々を分配して前記繰り返し行列を埋めるステップは、前記複数のリンクにわたって前記パケット損失確率を等しく区分化することをさらに含む、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記複数のトラフィック要求の少なくとも１つ目は、単一のトラフィックタイプとさらに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
6. 前記単一のトラフィックタイプについて統計多重化強調関数が存在し、前記勾配空間計算法は、前記統計多重化強調関数を考慮して実行される、請求項５に記載の方法。
7. 前記繰り返し行列が前記ネットワークについての前記改善されたリソース割当て計画を含むと示されることに続いて、前記繰り返し行列を複数のパス割当てに変換するステップをさらに含み、各パス割当ては、前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各ＱｏＳ値をクラス割当ての観点から表す関数が存在する複数のクラス割当てを含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記ネットワークにおいて前記パス割当ての少なくとも一部を通信するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記計算するステップは、前記ネットワークにおけるトリガイベントに続いて実行される、請求項１に記載の方法。
10. 前記ネットワークにおける前記トリガイベントは、前記ネットワーク１００の新規トラフィック要求の受け入れの不能及び前記ネットワーク１００におけるタイマの満了のうち１つを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記計算するステップの前に割当て計画見直し要求を受け取る第１のステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 複数のトラフィック要求が目下存在するネットワーク内のハードウェアのプラットフォーム上に実装されるリソース割当てマネージャエンティティであって、
    前記複数のトラフィック要求の各々は、前記ネットワーク内に送信元及び宛て先を有し、それぞれサービス品質（ＱｏＳ）値により表される少なくとも１つのＱｏＳ要件と関連付けられ、
    前記リソース割当てマネージャエンティティは：
    前記複数のトラフィック要求の各々について、前記送信元及び前記宛て先の間の複数のリンクからなる少なくとも１つの潜在パスを計算し；
    第１の軸上に前記少なくとも１つの潜在パスの各々を、第２の軸上に前記複数のリンクの各々を、第３の軸上に前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各々を有する繰り返し行列を生成し；並びに
    前記繰り返し行列上での勾配空間計算法を可能とするために、前記複数のリンクにわたって前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の前記ＱｏＳ値の各々を分配して、前記少なくとも１つの潜在パスの各々について前記繰り返し行列を埋める；
    計算モジュールを含み、
    前記勾配空間計算法は、前記繰り返し行列が前記ネットワークについての改善されたリソース割当て計画を含むことを前記勾配空間計算法の繰り返しマーカが示すまで、前記繰り返し行列に適用される、
    リソース割当てマネージャエンティティ。
13. 前記少なくとも１つのＱｏＳ要件は、前記ＱｏＳ値が最大遅延値であり前記複数のリンクの各々が同じ遅延をもたらすと仮定される遅延の要件であり、
    前記計算モジュールは、前記複数のトラフィック要求の各々について、前記送信元及び前記宛て先の間の少なくとも１つの潜在パスを計算することによりさらに計算し、前記少なくとも１つの潜在パスの各々は、前記最大遅延値に相当する限られた数のリンクから成る、
    請求項１２に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
14. 前記計算モジュールは、さらに前記複数のリンクにわたって前記ＱｏＳ値の各々を等しく分割して前記繰り返し行列をさらに埋める、請求項１２に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
15. 前記少なくとも１つのＱｏＳ要件は、前記ＱｏＳ値が最小帯域幅値でありパケット損失確率の観点から帯域幅の要件を表す関数が存在する前記帯域幅の要件を含み、
    前記計算モジュールは、さらに前記複数のリンクにわたって前記パケット損失確率を等しく分配して前記繰り返し行列を埋める、
    請求項１４に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
16. 前記複数のトラフィック要求の少なくとも１つ目は、単一のトラフィックタイプとさらに関連付けられる、請求項１２に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
17. 前記単一のトラフィックタイプについて統計多重化強調関数が存在し、前記勾配空間計算法は、前記統計多重化強調関数を考慮して実行される、請求項１６に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
18. 前記繰り返し行列が前記ネットワークについての前記改善されたリソース割当て計画を含むと示されることに続いて、前記繰り返し行列を複数のパス割当てに変換する執行モジュールをさらに含み、各パス割当ては、前記少なくとも１つのＱｏＳ要件の各ＱｏＳ値をクラス割当ての観点から表す関数が存在する複数のクラス割当てを含む、
    請求項１２に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
19. 前記ネットワークにおいて前記パス割当ての少なくとも一部を通信する通信モジュールをさらに含む、請求項１８に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
20. 前記計算モジュールは、前記ネットワークにおけるトリガイベントに続いて計算を行う、請求項１２に記載のリソース割当てモジュールエンティティ。
21. 前記ネットワークにおける前記トリガイベントは、前記ネットワーク１００の新規トラフィック要求の受け入れの不能及び前記ネットワーク１００におけるタイマの満了のうち１つを含む、請求項２０に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
22. 割当て計画見直し要求を受け取る監視モジュールをさらに含む、請求項１２に記載のリソース割当てマネージャエンティティ。
    

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