JP5305302B2 - 仮想網制御方法および仮想網制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、IP (Internet Protocol)、Ethernet（登録商標）、P2P (Peer-to-Peer)などの仮想網を制御する仮想網制御方法および仮想網制御装置に関する。

波長分割多重(WDM)をベースにした物理ネットワークは、波長パスとOXC(optical cross_connect)から構成されており、波長ルーティングを用いることで、上位レイヤのノードを接続する波長パスを提供して仮想的なトポロジ（仮想網）を構築し、種々のサービスを実現可能な柔軟な通信ネットワークインフラを提供することができる。ここで、物理網の波長はボトルネック資源であり、波長を有効に使う必要がある。そこで、トラヒックを波長ネットワーク上に効率的に収容するために、トラヒックに応じて適切に仮想網を構築する仮想網制御に関する研究が数多くなされてきた（非特許文献１，２参照）。

仮想網とは波長ネットワークに収容される上位レイヤの論理的なネットワークのことで、上位レイヤがIPの場合、仮想網トポロジとはIP網の論理接続構成に相当する。通信インフラ設備自体は物理網が所有し、物理網の資源を論理的に分割し、その一部を仮想網に配分することで仮想網は構築される。一般に、物理網は１つまたは複数の仮想網を収容する能力を持つ。

非特許文献１，２では、与えられた単一のトラヒック需要行列に対して、そのトラヒックを収容するために最適な仮想網を設計するための最適化に基づく方法およびヒューリスティックな方法が提案されている。トラヒック需要行列とは網内の任意の２ノード間のトラヒック需要を行列形式で表示したもので、ネットワーク全体のトラヒック交流を表現する。

近年、インターネットの発展に伴い、P2Pネットワーク、VoIP、ビデオオンデマンドなどに代表される新たなサービスが出現しており、ネットワーク上で生じる環境の変化は大きくなっている。一つの例として、オーバーレイネットワークとトラヒックエンジニアリングの相互作用により、トラヒック需要などのネットワークの状態が大きくかつ不規則に変化することが明らかにされている。そのため、予期しないトラヒック需要の変化に対して適応性を備えた仮想網制御を実現することが重要である。

トラヒック需要の変化に適応し、トラヒックを効率的に仮想網上に収容するために、定期的なネットワークの計測および仮想網上の性能劣化の検出に基づいて仮想網を動的に再構成するアプローチ（オンライン型制御）が考えられている（非特許文献３参照）。このようなオンライン型制御では、オフライン型制御とは異なり、変動したトラヒックに応じて仮想網を再構成するためトラヒック需要の変動に適応することができる。

B. Mukherjee, D. Banerjee, S. Ramamurthy, and A. Mukherjee, "Some principles for designing a wide-area WDM optical network," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 4, no. 5, pp. 684-696, 1996. R. Ramaswami and K. N. Sivarajan, "Design of logical topologies for wavelength-routed optical networks," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 14, pp. 840-851, June 1996. B. Ramamurthy and A. Ramakrishnan, "Virtual topology reconfigurationof wavelength-routed optical WDM networks," in Proceedings of GLOBECOM, vol. 2, pp. 1269-1275, Nov. 2000.

ここで、上述の既存のオンライン型制御の多くは、ある2つの時刻におけるトラヒック需要行列が取得可能であること、および、トラヒック需要が周期的かつ緩やかに変動し、最適化前後のトラヒック需要行列に大きな変化がないことを仮定している。しかしながら、大規模な通信ネットワークにおいて正確なトラヒック需要行列を取得することは困難である（N. Benameur and J. W. Roberts, “Traffic Matrix Inference in IP Networks ,“ NETWORKS AND SPATIAL ECONOMICS , VOL 4; NUMBER 1, pages 103-114, 2004.参照）。また、多数のアプリケーション、サービスが収容されている通信ネットワークでは、仮想網上のトラヒック需要の変動はより大きくかつ予測困難な変化をするため、様々なトラヒックの変動に適応できる仮想網制御が必要である。さらに、ネットワーク上に生じる環境変化はトラヒックの変動によるもののみではなくリンク障害などの変化も生じる。そのため、トラヒック変動に対してだけではなくリンク障害なども含めた様々な環境の変化に対する適応性を備えた仮想網制御を実現することが重要である。

そこで、本発明者らは、ゆらぎ方程式に基づき仮想網制御を実現することで、オンライン型制御方式を用いた場合でも交流トラヒック情報などのネットワーク状態情報を必要とせず、予期しないトラヒック需要変動やネットワーク構成要素の故障などの環境変動に追従可能な仮想網制御方法および仮想網制御装置を提案している（本出願と同日に出願予定）。本発明は、この同日出願に係る発明（以下「基本発明」という。）を前提とした応用発明である。すなわち、基本発明によると、システムの各種パラメータを設計した時点から大きく環境が変化した場合はシステムの環境変化への適応性が低下するという問題が生じる。

本発明は、上記した事情に鑑み、想定外の環境変化が発生しても追従可能な仮想網制御方法および仮想網制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、第１の態様に係る発明は、生物が未知の環境変化に適応するときの振る舞いをモデル化したアトラクター選択によって仮想網を制御する仮想網制御方法であって、前記アトラクター選択を表現するゆらぎ方程式を記憶する記憶ステップと、前記仮想網の性能を繰り返し測定する測定ステップと、前記仮想網の性能の測定結果に基づき環境変化が発生したかどうかを判定するとともに、前記環境変化が発生した場合は制御目標への収束時間に基づきシステムの環境適応性能が低下したかどうかを判定する判定ステップと、前記システムの環境適応性能が低下した場合は前記ゆらぎ方程式のパラメータを再設計する設計ステップと、前記パラメータを前記ゆらぎ方程式に適用して前記仮想網を制御する制御ステップとを備えたことを要旨とする。

第２の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記判定ステップで、一定期間以上、リンク利用率が閾値を超過している場合は前記環境変化が発生したと判定することを要旨とする。

第３の態様に係る発明は、第１または２の態様に係る発明において、前記判定ステップで、一定期間以上、リンク利用率が制御目標値を超過している場合は前記システムの環境適応性能が低下したと判定することを要旨とする。

第４の態様に係る発明は、第１から３のいずれかの態様に係る発明において、前記設計ステップで、以下の計算手順を用いて前記ゆらぎ方程式に含まれる制御行列Wijを再設計することを要旨とする。

１．仮想網上の仮想リンクからリンク利用率が高いリンクをR本選択し、選択したR本のリンクを高負荷リンクリストに格納する。

２．高負荷リンクリストに格納されている各リンクに対して以下の手順を適用する。

（１）仮想網情報ＤＢ内の経路情報から該当リンクに収容されているトラヒックの発着点となる仮想ノードのペアを抽出し、発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝を作成する。

（２）発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝内のノードペアについて、仮想網情報ＤＢ内の経路情報を参照してホップ数が大きいものから順に２つのノードペア{p_n,p_m}を選択する。

（３）ノードペア{p_n,p_m}に対応する制御行列W_pn,pmを“W_pn,pm=W_pn,pm+a”または“W_pn,pm=W_pn,pm*b”に従って修正する。ここで、aは正の実数、bは1以上の実数である。

また、上記目的を達成するため、第５の態様に係る発明は、仮想網制御装置において、第１から４の態様に係るステップを実行する処理部を備えたことを要旨とする。

本発明によれば、想定外の環境変化が発生しても追従可能な仮想網制御方法および仮想網制御装置を提供することができる。

基本発明のネットワーク構成図である。 基本発明における仮想網制御装置の構成図である。 基本発明における仮想網制御装置の主要な動作を示すフローチャートである。 本発明のネットワーク構成図である。 本発明における仮想網制御装置の構成図である。 本発明における仮想網制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明における判定処理の内容を説明するための図である。 本発明における仮想網制御装置の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

（基本発明の概要）
基本発明では、以下に説明するゆらぎ方程式に基づき仮想網制御を実現する。

すなわち、生物の様々な振る舞いが環境変化に対してロバストであることが、多くの研究によって明らかにされている。例えば、生物が未知の環境変化に適応するときの振る舞いをモデル化したアトラクター選択が知られている（C. Furusawa and K. Kaneko, “A generic mechanism for adaptive growth rate regulation,” PLoS Computational Biology, vol. 4, p. e3, Jan. 2008.参照）。アトラクター選択は以下のゆらぎ方程式によって表現される。

アトラクター選択によって駆動するシステムは、ゆらぎηとアトラクターを持つ制御構造f (x)の2つの挙動を持ち、それらの挙動がシステムの状態を示す値である活性度αによって制御されている。システムのコンディションが劣化した場合は活性度αが低下する。そのため、ゆらぎηの影響が相対的に大きくなり、システムの状態x = (x₁,・・・, x_n) はランダムに変化する。xが変化してシステムの状態が改善すると、活性度αが増加する。その結果、xはf(x)によって支配的に制御される。このように、アトラクター選択では活性度αに応じてf(x)とゆらぎηが制御される。

一般的に、ヒューリスティックなアプローチでは、ある環境の変化に対する対応策をアルゴリズムとして用意することで環境の変化に対して適応する。そのため、想定した環境変化に対しては高い適応性を実現できるものの、想定外の環境変化に適応できない。それに対して、アトラクター選択はゆらぎによって駆動するため、達成可能な性能は準最適であるものの、未知の環境変化に対して適応しうる。

アトラクター選択は遺伝子ネットワークと代謝ネットワークの2つの層から構成される細胞の振る舞いをモデル化している。遺伝子ネットワークは、ゆらぎとアトラクターを持つ制御構造を持ち、式(1)に従って動作している。遺伝子ネットワークでは、遺伝子間の活性と抑制によってアトラクターを持つ制御構造f(x)が定義され、タンパク質の発現レベルxを制御している。代謝ネットワークでは、代謝反応によって細胞の成長に必要な基質を生成している。これらの代謝反応は、対応する遺伝子の発現レベルxiによって制御される。この必須基質量が細胞の成長速度を決めるため、その濃度をもとに活性度αを決める。αは遺伝子ネットワークにフィードバックされる。環境変化によって代謝ネットワークの状態が劣化した場合は、αの低下として反映される。αが低い場合は、ゆらぎηが支配的に遺伝子ネットワークを制御し、その環境に適した状態を探索する。ηによって環境に適したアトラクターが発見され、代謝ネットワークの状態が回復すると、それに伴いαが増加する。αが増加すると、遺伝子ネットワークはf(x)によって安定状態になる。このように、遺伝子ネットワークは代謝ネットワークの状態をαによって判定し、αをもとにηとf(x)を適切に制御することで環境変化に対する適応性を実現している。

（基本発明のネットワーク構成）
基本発明では、IP/MPLSなどの上位のネットワークが波長ルーティングに代表される物理網が提供するパスによって構築された仮想網をインフラストラクチャーとして利用するネットワークを想定している。以下、具体的な説明として物理網としてWDMネットワークを採用した例を説明するが、ファイバネットワーク、TDM（Time Division Multiplexing）ネットワーク、Ethernet（登録商標）などのレイヤ２ネットワークが物理網の場合も同様に基本発明を適用可能である。

まず、基本発明のネットワーク構成を図１に示す。物理網Ｇ^Ｐは物理ノードＶ^Ｐと物理リンクＬ^Ｐで構成されており、物理リンクＬ^ＰはWDM技術により複数の波長を収容している。物理ノードＶ^Ｐ間は波長ルーティングにより波長パスで接続されている。物理網Ｇ^Ｐは複数の仮想網Ｇ^Ｖ（ここでは＃１〜＃３）を収容している。物理網Ｇ^Ｐは仮想網Ｇ^Ｖに対して波長パスで構成される仮想網トポロジを提供する。ここで、仮想網トポロジの設計・制御を行なう機能は仮想網制御装置１０が担う。仮想網制御装置１０は物理網Ｇ^Ｐと仮想網Ｇ^Ｖを接続し、物理網トポロジなどの状態情報、各仮想網Ｇ^Ｖのトポロジ情報および仮想網Ｇ^Ｖ上のリンク利用率・スループットなどの性能情報等を取得する手段を有する。

また、仮想網制御装置１０は、仮想網Ｇ^Ｖの環境変化が生じた際に後述のゆらぎ方程式に基づき環境変化に適応可能なトポロジを設計し、現状の仮想網トポロジを再構成する機能を保持している。ここで、仮想網制御装置１０は論理的には仮想網＃１〜＃３毎に配備され、自仮想網トポロジの制御と他の仮想網に属する仮想網制御装置間との各種制御情報の交換を行なう。仮想網制御装置１０は論理的には仮想網＃１〜＃３と同じ数だけ存在するものの、物理的には単一のハードウエア上に実現する集中制御方式で実現することも可能である。

（基本発明における仮想網制御装置１０の構成）
図２は、基本発明における仮想網制御装置１０の構成図であり、図３は、その主要な動作を示すフローチャートである。基本発明における仮想網制御装置１０は、図２に示すように、情報収集部１１と、仮想網情報ＤＢ１２と、物理網情報ＤＢ１３と、ゆらぎ方程式記憶部１４と、設計部１５と、最適トポロジ制御部１６とを備えている。

情報収集部１１は、仮想網のトポロジ、トラヒックの経路情報、リンク利用率などのトラヒック情報、スループットや最大リンク利用率などの性能情報（以下「仮想網情報」という。）を測定するとともに、物理網のトポロジ、波長パスの経路情報、伝送能力などの性能情報（以下「物理網情報」という。）を測定する。仮想網情報ＤＢ１２は、情報収集部１１によって測定された仮想網情報を格納し、物理網情報ＤＢ１３は、情報収集部１１によって測定された物理網情報を格納する（図３、ステップＳ１）。物理網の状態が変化しない場合は物理網情報ＤＢ１３に予め物理網情報を格納しておけばよいので、情報収集部１１が物理網情報を収集することは必ずしも必要でない。ゆらぎ方程式記憶部１４は、アトラクター選択を表現するゆらぎ方程式を記憶する（図３、ステップＳ２）。設計部１５は、ゆらぎ方程式のパラメータを設計する（図３、ステップＳ３）。最適トポロジ制御部１６は、設計部１５によって設計されたパラメータをゆらぎ方程式に適用し、このゆらぎ方程式に基づき仮想網トポロジを算出して仮想網を制御する（図３、ステップＳ４）。図２では、ゆらぎ方程式記憶部１４と最適トポロジ制御部１６とを別々に描いているが、最適トポロジ制御部１６の内部にゆらぎ方程式記憶部１４を備えた構成を採用することも可能である。

（実施の形態）
既に説明した通り、本発明は基本発明を前提とし、基本的な考え方は前記した通りである。本発明の特徴的な点は、環境変化への適応性を常時監視し、適応性が低下した場合にシステムのパラメータ（ゆらぎ方程式のパラメータ）を再設計して適応性を回復させることで、想定外の環境変化が発生しても追従可能な点である。

以下、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

まず、ゆらぎ方程式による仮想網制御の機構について説明する。細胞におけるアトラクター選択では、遺伝子ネットワークが代謝ネットワークを制御する。仮想網制御では、上位のネットワークの性能が劣化した場合に仮想網を適切に再構築することで性能を回復させる。そこで、遺伝子ネットワークを仮想網制御に対応づけるとともに、代謝ネットワークを上位のネットワークに対応づける。これにより、仮想網制御では、上位ネットワークからのフィードバックを用い、上位ネットワークの状態が改善するように制御する。

アトラクター選択に基づく仮想網制御手法を述べる。仮想網制御では、遺伝子ネットワークの遺伝子をWDMネットワークの各ノードペアiに設置する。式(2)においてtは時刻である。αは活性度であり、ネットワークを測定することで決定される。活性度αとしては例えば最大リンク利用率等を用いる。つまり、アトラクター選択とは活性度情報（α）を入力として、各時刻でのパス本数（x_i）を決定するメカニズムである。各遺伝子は変数xiを持ち、xiによってそのノードペアに設置する波長パス数を制御する。仮想網制御では、ゆらぎ方程式(1)は以下のように表現される。

関数sig()はシグモイド関数である。第一項のsig(ΣjWij・xj-θi)-xiはアトラクターを持つ制御構造であり、式(1)におけるf(x)に相当する。αは活性度であり、上位ネットワークのコンディションを表す指標である。第二項のηはゆらぎであり、正規分布に従う乱数である。式(2)を定期的もしくは環境変動が発生した場合に実行することで各ノード間に設定すべきパス本数を計算する。実際にネットワーク上に設定しているパス本数との差分を設定・削除することでトポロジを最適な状態に変更することができる。

制御行列Wijは、遺伝子xi間（遺伝子間とは２本の波長パス間のこと）の活性・抑制の関係を支配するパラメータとなる。ここで、各遺伝子は特定の波長パスに対応しているので、制御行列Wijにより異なる対地間の波長パスの設定されやすさが決定される。また、遺伝子間に関係が存在しない場合、すなわち、ある波長パスを設定しても他の波長パスの設定を促進も抑制もする必要がない場合は制御行列Wijに0を設定する。つまり、制御行列Wijによりノードペア間の波長パスの接続構成が制御されることになる。そのため、与えられた物理網条件に応じて制御行列Wijを適切に設計すれば、環境変動に対して適応性のある仮想網制御機構を提供することができる。また、活性度αは仮想網トポロジの状態を表す指標で、例えば網内の最大リンク利用率やスループットなどを用いることができる。ここで、式(2)ではαが増加すると状態が改善されたと判定されるため、最大リンク利用率などのように、低下させることで状態が改善される指標については逆数をとるなどして状態が改善されるとαが増加するように修正する必要がある。

ここで、制御行列やゆらぎなどの各種パラメータはシステムの運用開始前に設計を行なう必要がある。各種パラメータについては物理網トポロジなど各種網条件から算出することが可能であるが、一度パラメータを固定すると、ゆらぎ方程式の制御により収束しやすいトポロジが決定されてしまう。一般に、遺伝子xiの数の15%程度のトポロジが安定状態として比較的短時間で収束可能となる。ゆらぎ方程式に組み込まれる複数のトポロジは各時点で発生した環境変化に応じて選択されるもので、トポロジを複数選択することは、システムが対応可能な環境変化を想定することに対応する。しかし、運用開始時点で将来的な環境変化を予測し、最適にシステムのパラメータを設計することは困難である。環境変化に対して適切に対応可能なシステムのパラメータが設計されていない場合、環境変化発生後の最適なトポロジへの収束時間が増加する、活性度（仮想網の性能）が十分に改善されない、といった問題が発生する。

そこで、本発明における仮想網制御装置は、１)仮想網の性能を測定し、２)仮想網の性能の測定結果に基づき環境変化が発生したかどうかを判定するとともに、環境変化が発生した場合は制御目標への収束時間に基づきシステムの環境適応性能が低下したかどうかを判定し、３)システムの環境適応性能が低下した場合はシステムのパラメータを再設計する、という手順を繰り返す。これにより、システムのパラメータを学習し、システムの環境変化への適応能力を改善することができるので、常に仮想網の性能を維持することが可能となる。

ここで、本発明のネットワーク構成を図４に示す。本発明のネットワーク構成は、基本的には前述した基本発明のネットワーク構成（図１）と同様である。すなわち、物理網は物理ノードと物理リンクで構成されており、物理リンクはWDM技術により複数の波長を収容している。物理ノード間は波長ルーティングにより波長パスで接続されている。物理網は１つまたは複数の仮想網（ここでは＃１１および＃１２）を収容している。物理網は仮想網に対して波長パスで構成される仮想網トポロジを提供する。ここで、仮想網トポロジの設計・制御を行なう機能は仮想網制御装置１０Ａおよび１０Ｂが担う。仮想網制御装置１０Ａおよび１０Ｂは物理網と仮想網を接続し、物理網トポロジなどの状態情報、各仮想網のトポロジ情報および仮想網上のリンク利用率・スループットなどの性能情報等を取得する手段を有する。また、仮想網制御装置１０Ａおよび１０Ｂは、仮想網の環境変化が生じた際に前述のゆらぎ方程式に基づき環境変化に適応可能なトポロジを設計し、現状の仮想網トポロジを再構成する機能を備えている。

図５は、本発明における仮想網制御装置１０の構成図である。本発明における仮想網制御装置１０は、図５に示すように、情報収集部１１と、仮想網情報ＤＢ１２と、物理網情報ＤＢ１３と、ゆらぎ方程式記憶部１４と、設計部１５と、最適トポロジ制御部１６と、環境適応性判定部１７と、設計情報履歴ＤＢ１８とを備えている。

情報収集部１１は、仮想網情報と物理網情報を測定する点は基本発明と同様であるが、仮想網の性能を繰り返し測定する点が特徴的である。仮想網情報ＤＢ１２は、情報収集部１１によって測定された仮想網情報を格納し、物理網情報ＤＢ１３は、情報収集部１１によって測定された物理網情報を格納する。ゆらぎ方程式記憶部１４は、アトラクター選択を表現するゆらぎ方程式を記憶する。設計情報履歴ＤＢ１８は、システムのパラメータの設計に利用する入出力情報の履歴を格納する。環境適応性判定部１７は、仮想網情報ＤＢ１２に格納されている性能情報履歴（最大リンク利用率などの履歴）に基づき環境変化が発生したかどうかを判定するとともに、環境変化が発生した場合は制御目標への収束時間に基づきシステムの環境適応性能が低下したかどうかを判定する。設計部１５は、初期状態においては基本発明と同様の手法でゆらぎ方程式のパラメータを設計し、システムの環境適応性能が低下した場合はゆらぎ方程式のパラメータを再設計する。最適トポロジ制御部１６は、設計部１５によって設計されたパラメータをゆらぎ方程式に適用し、このゆらぎ方程式に基づき仮想網トポロジを算出して仮想網を制御する。

以下、本発明の仮想網制御装置１０の構成をその動作とともに説明する。

まず、初期状態において、物理網トポロジを含む物理網情報と仮想網のトラヒック需要予測を含む仮想網情報（仮想網設計情報）からゆらぎ方程式(2)のパラメータの初期値を初期設計アルゴリズムにより設計する（図６、ステップＳ１１）。この初期設計アルゴリズムは基本発明に関するものであり、本発明の主眼とするところではないので詳しい説明を省略する。

初期設計アルゴリズムによりパラメータの初期値が設計されると、最適トポロジ制御部１６は、ゆらぎ方程式に基づき初期状態の仮想網トポロジを算出して物理網上にトポロジを構築する。仮想網の運用が開始されると、情報収集部１１は、仮想網の性能情報とトポロジ、および物理網の性能情報とトポロジを定期的に測定する（図６、ステップＳ１２）。ここでいう仮想網の性能情報としては、網内の最大リンク利用率、平均リンク利用率、スループット、遅延時間などがある。ここでは最大リンク利用率を性能指標とする例について説明するが、性能指標としてはスループットなどを用いることもできる。

仮想網制御装置１０は、定期的に最大リンク利用率を測定し、仮想網の性能が適切に維持されているかどうかを監視する。最適トポロジ制御部１６の機能によりシステムが環境変化への適応能力を維持できている場合は、常時、予め設定されている制御目標値（ゆらぎによる制御の目標値）γ_L以下に最大リンク利用率が維持される。ここで、制御目標値γ_Lについては、リンク利用率を性能指標としている場合は0から100%の範囲で設定し、常時一定以上の性能を確保したい場合は例えば50%などの値を設定する。

環境適応性判定部１７は、仮想網情報ＤＢ１２に格納されている最大リンク利用率の測定結果から、リンク利用率が高い状態が継続した状態を環境変化が発生したと判定する（図６、ステップＳ１３）。具体的には、図７に示すように、一定期間T_U以上、リンク利用率が閾値γ_Uを超過している場合は環境変化が発生したと判定する。環境変化を判定する一定期間T_Uについては、仮想網の運用ポリシーや品質レベルに従って決定されるものであるが、一般には仮想網制御装置１０のノードへのトラヒック情報収集及びノード制御の時間間隔の１周期（例：1分や5分）の整数倍を用いる。閾値γ_Uはリンク利用率の制御目標値γ_L以上でかつリンク利用率の短期変動の幅を考慮して、通常のトラヒック変動では超過しない値に設定する。目安としては制御目標値γ_Lよりも10%〜20%以上高い利用率とし、最大でも輻輳状態であると考えられるリンク利用率90%を超えない範囲に設定する。

なお、ここでは、一定期間T_U以上、リンク利用率が閾値γ_Uを超過している場合に環境変化が発生したと判定することとしているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、一定期間T_U以上、リンク利用率の増加率が閾値を超過している場合に環境変化が発生したと判定することも可能である。

環境適応性判定部１７は、環境変化が発生したと判定すると、システムの環境適応性能が低下したかどうかを判定する（図６、ステップＳ１４）。具体的には、図７に示すように、制御目標値γ_Lへの収束時間を測定し、一定期間T_L以上、リンク利用率が制御目標値γ_Lを超過している場合はシステムの環境適応性能が低下したと判定する。すなわち、システムが最適な状態に設定されている場合は、環境変化発生後、一定時間T_Lを経過するとゆらぎ方程式に基づく最適トポロジ制御を行ない、制御目標へと到達する。ここで、一定時間T_Lは、仮想網制御装置１０のノード制御時間間隔およびネットワーク規模に依存するが、小規模なネットワークでノード制御に要する時間が小さい場合は数分程度に設定し、大規模なネットワークでかつノード制御に要する時間が大きい場合は30分から１時間程度の間に設定する。

仮想網制御装置１０は、規定の一定時間T_L内に制御目標に到達している場合は、システムのパラメータが最適な状態であるため、引き続き仮想網を監視する。一方、規定の一定時間T_L内に制御目標に到達していない場合は、システムの環境適応性能が低下していると判定し、ゆらぎ方程式のパラメータを再設計する（図６、ステップＳ１５）。

図８にシステムのパラメータを再設計する手順を示す。この再設計手順では、環境適応性能が低下した原因を分析し、分析した原因に応じてパラメータを修正する。

すなわち、設計情報履歴ＤＢ１８には、前回のパラメータを設計した時点の仮想網および物理網のトポロジ、トラヒック、性能についての情報（仮想網測定情報）が格納されている。そこで、設計部１５は、まず、設計情報履歴ＤＢ１８に格納されている物理網トポロジと物理網情報ＤＢ１３に格納されている現在の物理網トポロジを比較する（図８、ステップＳ２１）。

ここで、物理網トポロジに差分がある場合（図８、ステップＳ２１：Ｙｅｓ）は、現在の物理網トポロジ情報を入力として初期設計アルゴリズムを適用（図８、ステップＳ２２）してパラメータを再設計した後、処理を終了する。

一方、物理トポロジに差分がない場合（図８、ステップＳ２１：Ｎｏ）は、仮想網上のトラヒック（リンク利用率）の変化を評価する（図８、ステップＳ２３）。具体的には、設計情報履歴ＤＢ１８に格納されている前回設計時のリンク利用率と仮想網情報ＤＢ１２に格納されている直近のリンク利用率を比較し、リンク利用率の変化が一定以上かどうかを判定する。そして、リンク利用率の変化が一定以下の場合（図８、ステップＳ２３：Ｎｏ）はそのまま再設計手順を終了し、リンク利用率の変化が一定以上の場合（図８、ステップＳ２３：Ｙｅｓ）は以下の手順に従って式(2)の制御行列Wijを再計算する（図８、ステップＳ２４）。

１．仮想網上の仮想リンクからリンク利用率が高いリンクをR本選択し、選択したR本のリンクを高負荷リンクリストに格納する。ここで、Rは１以上の整数で、１以上でかつ全リンク本数の10%程度を上限に設定する。

２．高負荷リンクリストに格納されている各リンクに対して以下の手順を適用する。

（１）仮想網情報ＤＢ１２内の経路情報から該当リンクに収容されているトラヒックの発着点となる仮想ノードのペアを抽出し、発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝を作成する。ここでは、piにより発側ノードと着側ノードのペアを表現している。

（２）発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝内のノードペアについて、仮想網情報ＤＢ１２内の経路情報を参照してホップ数が大きいものから順に２つのノードペア{p_n,p_m}を選択する。

（３）ノードペア{p_n,p_m}に対応する制御行列W_pn,pmを以下の式(3)または式(4)に従って修正する。ここで、aは正の実数、bは1以上の実数であり、aについては1程度、bについては1から2の間を目安に設定する。

W_pn,pm = W_pn,pm + a （3）
W_pn,pm = W_pn,pm * b （4）
以上の手順の計算が終了すると、計算終了時点の制御行列Wijに基づいて式(2)のその他のパラメータを再設計する。これにより、高負荷リンクを通過するトラヒックの中で特にホップ数が長いトラヒックの発着ノードを直結するパスが設定されやすくなるため、負荷の低減効果が高まることを期待することができる。

以上説明したように、本発明によれば、環境変化への適応性を常時監視し、適応性が低下した場合にシステムのパラメータを再設計して適応性を回復させることで、想定外の環境変化が発生しても追従可能とすることができる。すなわち、システムのパラメータ設計時点の想定から大きく環境が変化しても、システムのパラメータを学習することができるので、運用開始時点では想定できなかった環境変化が発生しても、その環境変化への追従性を維持し、常に仮想網の性能を維持することが可能である。

１０、１０Ａ、１０Ｂ…仮想網制御装置
１１…情報収集部
１２…仮想網情報ＤＢ
１３…物理網情報ＤＢ
１４…ゆらぎ方程式記憶部
１５…設計部
１６…最適トポロジ制御部
１７…環境適応性判定部
１８…設計情報履歴ＤＢ

Claims (5)

1. 生物が未知の環境変化に適応するときの振る舞いをモデル化したアトラクター選択によって仮想網を制御する仮想網制御方法であって、
   前記アトラクター選択を表現するゆらぎ方程式を記憶する記憶ステップと、
   前記仮想網の性能を繰り返し測定する測定ステップと、
   前記仮想網の性能の測定結果に基づき環境変化が発生したかどうかを判定するとともに、前記環境変化が発生した場合は制御目標への収束時間に基づきシステムの環境適応性能が低下したかどうかを判定する判定ステップと、
   前記システムの環境適応性能が低下した場合は前記ゆらぎ方程式のパラメータを再設計する設計ステップと、
   前記パラメータを前記ゆらぎ方程式に適用して前記仮想網を制御する制御ステップと、
   を備えたことを特徴とする仮想網制御方法。
2. 前記判定ステップでは、一定期間以上、リンク利用率が閾値を超過している場合は前記環境変化が発生したと判定することを特徴とする請求項１記載の仮想網制御方法。
3. 前記判定ステップでは、一定期間以上、リンク利用率が制御目標値を超過している場合は前記システムの環境適応性能が低下したと判定することを特徴とする請求項１または２記載の仮想網制御方法。
4. 前記設計ステップでは、以下の計算手順を用いて前記ゆらぎ方程式に含まれる制御行列Wijを再設計することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の仮想網制御方法。
   １．仮想網上の仮想リンクからリンク利用率が高いリンクをR本選択し、選択したR本のリンクを高負荷リンクリストに格納する。
   ２．高負荷リンクリストに格納されている各リンクに対して以下の手順を適用する。
   （１）仮想網情報ＤＢ内の経路情報から該当リンクに収容されているトラヒックの発着点となる仮想ノードのペアを抽出し、発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝を作成する。
   （２）発着ノードリスト｛p₁,…,p_i,…,p_N｝内のノードペアについて、仮想網情報ＤＢ内の経路情報を参照してホップ数が大きいものから順に２つのノードペア{p_n,p_m}を選択する。
   （３）ノードペア{p_n,p_m}に対応する制御行列W_pn,pmを“W_pn,pm=W_pn,pm+a”または“W_pn,pm=W_pn,pm*b”に従って修正する。ここで、aは正の実数、bは1以上の実数である。
5. 請求項１から４記載のステップを実行する処理部を備えたことを特徴とする仮想網制御装置。

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