JP5734299B2 - 自動調整容量エンフォースメント機能を含むコンピュータネットワークサービス供給システム - Google Patents

Description

（同時係属出願に対する参照）
「コンピュータネットワークサービス供給システムにおける自動調整容量エンフォースメントのための装置及び方法」という名称で２００９年１０月７日に出願された米国仮出願番号６１／２４９，３７３に基づく優先権を主張する。

本発明は一般に、コンピュータネットワークに関し、より詳細には、コンピュータネットワークサービス供給システムのコンピュータ化された管理に関する。

従来のネットワーク・インフラストラクチャは、例えば、従来技術の図１に示すような加入中心のモデルに基づいており、ここではあらゆる加入者が、適切なサービスレベル、並びにアクセス容量及び／又は情報転送時間のようなネットワークリソース量（プリペイド加入としても知られている）を加入者に認可するビジネスパッケージを取得する。

プリペイド容量クォータは、最近のＩＳＰのビジネスケースにおけるコア・パラダイムの１つである。

米国仮出願番号６１／２４９，３７３

本発明の特定の実施形態は、自動調整容量エンフォースメント機能を含むコンピュータネットワークサービス供給システムの提供を目的とする。用語「容量」とは、コンピュータネットワークを通過するトラフィック量、例えば、所与の加入者との間で転送される情報のバイト数を指す。

本発明の特定の実施形態は、容量漏れを減少させ又は最小限にすることを目的とする。

一般的なコンピュータネットワークサービス供給及び制御システムは、リソース利用モニタリング機能を含み、これは通常、課金システムによって補完されるアカウンティング・エンジンを含み、クォータ、例えば、ネットワークトラフィック量クォータとしても知られるリソース制限の管理を担っている。容量（上り、下り、及び全体のメガビット）クォータの管理は、通常は、容量利用測定の精度に起因する不正確さを生じやすい。本発明の特定の実施形態は、測定の不正確さに対処するために、アカウンティング、課金、又は両方のエンジンと連動するのが有用な自動調整のためのシステム及び方法の提供を目的とする。容量漏れは、制御システムがアクセス・コントローラを管理する技術の不適切な結果に起因して、支払いなしで（クォータ超過で）加入者によって使用されたトラフィック量を含むことができる。従来技術は、非同期で且つ信頼性に欠ける場合がある到着通知、及び／又はポーリング頻度が低く実現可能なデバイス負荷を保証するよう調整されるポーリングに基づいている。

用語「容量漏れ」は、加入者に提供されたが、加入者が自己の有料容量クォータに達したことを適時に見出すためのコンピュータネットワークサービス供給システムの不正確さに起因して、加入者が支払っていなかったトラフィック量（バイト単位の上り／下り又はストリーム全体）を含むことができる。

従って、本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、加入者のコンピュータネットワーク容量クォータを超えた場合は加入者へのサービスを停止するサービス・ストッパーと連動して動作する二重頻度の容量利用ポーリングに基づき、コンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化されたシステムが提供され、本システムは、容量利用に関して少なくとも１人の加入者をポーリングし、これに応じてストッパーに更新を提供するように動作する利用ポーラーと、加入者が自己のクォータを超えようとしているときは第１頻度でポーラーにポーリングさせ、加入者が自己のクォータを決して超えないときには第１頻度よりも低い第２頻度でポーラーにポーリングさせるように動作する二重頻度ポーリングコントローラと、を備える。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、本システムはまた、加入者のコンピュータネットワーク容量クォータを超えた場合に加入者へのサービスを停止するように動作するサービス・ストッパーを更に備える。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、二重頻度ポーリングコントローラは、加入者が自己のクォータを超えようとしていることを示すインジケーションが利用可能になったとき以外は、ポーラーに低頻度でポーリングさせる。

付加的に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、加入者のクォータはクォータマネージャによってチャンクで加入者に供給され、インジケーションは、加入者のクォータに残っている最後のチャンクが加入者に供給されたというインジケーションを含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、インジケーションは、第２のより低い頻度が使用され続けると仮定して、次の更新がストッパーに供給される前に加入者が自己のクォータを使い終わる可能性が高いか否かの推定値を含む。

付加的に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、インジケーションは、加入者が自己のクォータを使い終わるまでの残り期間の推定値を含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、加入者の利用率が、実際に加入者の利用率として可能なものと少なくとも同程度であり、これにより容量漏れを回避する一方で過剰請求を引き起こすと想定される最悪ケースの推定値である。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、加入者の利用率が、実際に加入者の利用率として存在し得る物理的最小値を超えず、これにより容量漏れを引き起こす一方で過剰請求を回避すると想定される最良ケースの推定値である。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、時間ウィンドウにわたる加入者の過去の容量利用に関するデータが保存され、推定値を計算するために用いられる。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、ウィンドウにわたる平均スループットを前提として計算され、加入者によって消費されることになる。

付加的に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、ウィンドウにわたるピークスループットを前提として計算され、加入者によって消費されることになる。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、加入者のコンピュータネットワーク容量クォータを超えた場合は加入者へのサービスを停止するサービス・ストッパーと連動して動作する二重頻度の容量利用ポーリングに基づくコンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化された方法も提供され、本方法は、容量利用に関する少なくとも１人の加入者に関してコンピュータ化されたポーリングを行い、これに応じてストッパーに更新を提供するステップと、プロセッサを使用して、加入者が自己のクォータを超えようとしているときは第１頻度で、及び加入者が自己のクォータを決して超えないときは第１頻度よりも低い第２頻度でポーリングが行われるようにポーリングを制御するステップと、を含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、コンピュータネットワークはインターネットを含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、推定値が生成された後に受け取る少なくとも１つの容量利用更新に照らして高精度にされる。

付加的に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、推定値は、推定値が生成された後に受け取る各容量利用更新に照らして高精度にされる。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、上記の方法を用いるオンライン課金方法も提供される。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、コンピュータ可読プログラムコードを内部に具体化させたコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品が更に提供され、コンピュータ可読プログラムコードは、本明細書に図示し説明する方法の何れかを実施するために実行されるように適合されている。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、上記のシステムを含むオンライン課金新ステムが付加的に提供される。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、自動調整機能を有するコンピュータ化された容量エンフォースメントモジュールを含むコンピュータネットワークサービス供給システムが更に提供され、モジュールは、プロセッサを用いてクォータ漏れ及び過剰請求管理のうちの少なくとも１つを識別するための装置を含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、リソース消費を継続的に評価して、起こり得るクォータ限界超過を判断するようにする。

付加的に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、限界に「接近する」クォータは、起こり得るクォータ漏れの確率及び規模のうちの少なくとも１つを低減するように動作する高レートのクォータピング（ｐｉｎｇ）送出機構を起動する。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、クォータ利用基準が当てはまるときに、少なくとも１つの進行中のセッションが自動的に停止される。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、自動調整機能を有する容量エンフォースメントモジュールを備え、該モジュールが、プロセッサを用いて接続解除時間を予測するための装置を含む、コンピュータネットワークサービス供給システムも提供される。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、予測装置は、加入者及びサービスタイプのうちの少なくとも１つごとに調整された、容量単位のクォータ利用を予測するように動作する少なくとも１つの予測ルール（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｒｕｌｅ）を利用するように動作する。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、本システムはまた、予測ルールマネージャを有する学習システム（Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を更に備える。

加えて、本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、予測ルールマネージャは、セッション履歴に対して定期的に実行され、少なくとも１つのコアモデルの網羅的評価を実施する低レートプロセスを備える。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、マネージャは、個人サービスに関して第１のグラフの方が第２のグラフよりもより一致することを発見するステップと、式の係数内に更新を指定するステップとのうちの少なくとも１つを実行する。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、システムはまた、所定の接続解除時間を予測するための装置を更に含む。

更に、本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、クォータ利用基準は、クォータ利用が、予め構成された差分パラメータ＋／−１００％のレベルであることを含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、個人サービスは、ゲーム・オン・デマンド（Ｇａｍｅｓ ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）サービスを含む。

本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、コンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化されたシステムも提供され、本システムは、容量クォータをまだ超えていなかったことを示す少なくとも１つの容量クォータ利用更新に基づいて、容量クォータが加入者によって超えられるであろうクォータ消耗時間を予測するための予測装置と、容量クォータを超えたことを示す定期容量クォータ利用更新の到着時にのみ加入者へのコンピュータネットワークサービスを中止するシステムと比べて、予測装置によって生成されたクォータ消耗時間に基づいてクォータ漏れを低減させるための装置と、を備える。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、クォータ漏れを低減させるための装置は、容量クォータを超えたことを示す定期容量クォータ利用更新よりも前で、予測装置によって生成されたクォータ消耗時間に関連する時間に、加入者へのサービスを中止するための装置を含む。

更に本発明の少なくとも１つの実施形態によれば、クォータ漏れを低減させるための装置は、以前の定期容量利用更新と比べてより頻繁に容量利用をポーリングするための装置を含む。更に、コンピュータ可読プログラムコードを内部に具体化させた一般に有形のコンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読ストレージ媒体を備えたコンピュータプログラム製品も提供され、該コンピュータ可読プログラムコードは、本明細書に図示し説明する方法の一部又は全てを実施するように実行されるように適合されている。本明細書に図示し説明する計算ステップの一部又は全ては、コンピュータにより実施することができることは理解されたい。本明細書の教示による動作は、所望の目的のために特別に構築されたコンピュータによって、或いは、コンピュータ可読ストレージ媒体内に格納されたコンピュータプログラムによって所望の目的のために特別に構成された汎用コンピュータによって実行することができる。

何れかの適切なプロセッサ、ディスプレイ、及び入力手段を用いて、本明細書に図示し説明する方法及び装置の何れかによって使用され又は生成される情報などの情報を処理し、例えばコンピュータ画面又は他のコンピュータ出力デバイス上に表示し、保存し、及び受け取ることができる。上記のプロセッサ、ディスプレイ、及び入力手段は、本発明の実施形態の一部又は全てによるコンピュータプログラムを含む。本明細書に図示し説明する本発明の一部又は全ての機能は、処理のために使用される汎用又は特別に構築された従来のパーソナルコンピュータプロセッサ、ワークステーション、或いは他のプログラム可能デバイス又はコンピュータ又は電子コンピューティングデバイスと、表示するためのコンピュータディスプレイ画面及び／又はプリンタ及び／又はスピーカと、保存するための光ディスク、ＣＤＲＯＭ、光磁気ディスク、又は他のディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気又は光又は他のカードと、受け取るためのキーボード又はマウスと、によって実行することができる。上記で使用する用語「処理」は、例えば、コンピュータのレジスタ及び／又はメモリ内に発生し又は常駐することができる物理現象、例えば電子現象として表されるデータのあらゆるタイプの計算又は操作又は変換を含むものである。プロセッサという用語は、単一の処理ユニット又は複数の分散又はリモートのこのようなユニットを含む。

上記のデバイスは、何れかの従来の有線又は無線デジタル通信手段を介して、例えば、有線又はセルラー電話ネットワーク又はインターネットのようなコンピュータネットワークを介して通信することができる。

本発明の装置は、本発明の特定の実施形態によれば、マシンによって実行されたときに、本明細書に図示し説明する本発明の装置、方法、特徴、及び機能の一部又は全てを実施する命令のプログラムを含み又は他の方法で格納するマシン可読のメモリを含むことができる。代替的又は付加的に、本発明の装置は、本発明の特定の実施形態によれば、あらゆる従来のプログラミング言語で記述することができる上記のようなプログラムと、任意選択的に、本発明の教示により任意で構成又は起動することができる、限定ではないが汎用コンピュータのようなプログラムを実行するためのマシンと、を含むことができる。本明細書に組み込まれた教示の何れもが対象物又は物質を表す信号に対してどこでも適切に作用することができる。

上記で言及した実施形態及び他の実施形態について、次のセクションで詳細に説明する。

文章又は図面内に現れる何れの商標もその所有者に所有権があり、本明細書では、本発明の実施形態をいかに実施することができるかの１つの実施例を説明し又は例証するためだけに存在する。

他に明確に言及されていない限り、以下の議論から明らかなように、本明細書の議論全体にわたって、「処理する」「計算する」「推定する」「選択する」「ランク付けする」「格付けする」「計算する」「判断する」「生成する」「再評価する」「分類する」「生成する」「製造する」「ステレオ・マッチング」「登録する」「検出する」「関連付ける」「重ね合わせる」「取得する」又は同様のものは、コンピュータシステムのレジスタ及び／又はメモリ内の電子のような物理量として表されるデータを操作し及び／又は、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ、又は他のそのような情報ストレージ、伝送、又はディスプレイデバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換するコンピュータ又はコンピューティングシステム又はプロセッサ又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び／又は処理を指すことは理解されたい。用語「コンピュータ」とは、非限定的な実施例としてパーソナルコンピュータ、サーバ、コンピューティングシステム、通信デバイス、プロセッサ（例えば、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、マイクロコントローラ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、その他）、及び他の電子コンピューティングデバイスを含む、データ処理能力を有するあらゆる種類の電子デバイスを包含するように広く解釈すべきである。

本発明は、単に明確にするためだけに、特定のプログラミング言語、オペレーティングシステム、ブラウザ、システムバージョン、個々の製品、及び同様のものに固有の専門用語の観点で説明する場合がある。この専門用語は、動作の一般原理を実施例として明確且つ簡潔に伝えることを目的としており、本発明の範囲を何れかの特定のプログラミング言語、オペレーティングシステム、ブラウザ、システムバージョン、又は個々の製品に限定するものではない。本明細書で別々に取り上げる要素は、別個の構成要素である必要はなく、代替的に同じ構造でもよい。

本明細書に図示し説明する装置及び方法によって生成される情報を表示又は出力するために、あらゆる適切な出力デバイス又はディスプレイを使用することができる。例えば、本明細書に記載する機能を実行するためにプロセッサ内に１つ又はそれ以上のモジュールを設けることによって、あらゆる適切なプロセッサを利用して、本明細書に記載するように情報を計算又は生成することができる。本明細書に図示し説明するシステムによって受け取られ又は生成される情報を保存するために、あらゆる適切なコンピュータ化されたデータストレージ、例えば、コンピュータメモリを使用することができる。本明細書に図示し説明する機能は、サーバコンピュータと複数のクライアントコンピュータとの間で分割することができる。本明細書に図示し説明するこれら又は他のあらゆるコンピュータ化された構成要素は、適切なコンピュータネットワークを介して自己の間で通信することができる。

本発明の特定の実施形態を以下の図面において例示する。

加入中心モデルに基づくネットワーク・インフラストラクチャの従来技術の簡単な説明図である。 アカウント容量をモニタリングし、所定の関連クォータを超えると接続解除コマンドを生成するように動作することができる容量クォータアカウンティング及び制御機能を有するサービス制御インフラストラクチャの簡単な半図解の半機能的ブロック説明図である。 定期更新、通知により、閾値クロスオーバーを検出できたのが遅すぎる、すなわち、クォータ閾値に達した後に初めて検出できたことを示す、容量利用対時間の一組のグラフである。左のグラフは、時間ごとの実際のクォータ利用を反映する。右のグラフは、サービス制御システムで表されるような近似利用グラフを反映する。図示するように、制御システムによって見られた図に対する実際の消費のマッピングでは、報告処理の精度による平滑化があり、従って、左側グラフ内の全ての外乱が右側グラフで明白というわけではない。 更新の遅延により生じた容量漏れを示す、図３ａの右のグラフ内の囲み円の拡大図である。 閾値クロスオーバーの予測時間対本明細書により定義される接続解除閾値を示す関連タイミングのグラフである。図示するように、接続解除が定期更新に基づく場合は、予測接続解除は、Ｔ４よりも前に発生すべきである。停止はＴ４の後にしか起こらず、これは遅すぎるので、従って、クォータ漏れを発生させる。破線は、予測で用いられる線形近似の実施例を示す。一般に、線形近似は、ｙ＝ａｘ＋ｂを使用し、ｙは、推定されるクォータ利用であり、ｘは、サービス・ビットレートであり、ａ及びｂは、サービスタイプ又はユーザの平均利用測定により調整される係数である。 本発明の特定の実施形態による予測閾値クロスオーバー点の計算を示す図であり、近似を幾つかの方法で反映できることを示す。点線は、予測で用いられる線形近似を反映し、破線は、放物線近似を反映する。異なる近似技術は、図示するように、異なる接続解除時間に至ることがある。 本発明の特定の実施形態により動作する最悪ケース近似スキームを示すクォータ利用対時間のグラフである。最悪ケース近似は、一般に、線形近似を含み、ユーザが利用可能な最大物理スループットを使用することを前提として、線パラメータ（傾斜）が算出される。この値は、通常はハードウェア、線及び／又はポリシー特性によって定義される。 本発明の特定の実施形態により全てが動作する、最悪ケース及び適応外挿のような他の近似スキームを示すクォータ利用対時間のグラフである。図示するように、スマートＶｏＤ調整近似は、ＶｏＤアプリケーションでは、適切な接続スループットが、接続の利用可能な物理スループットよりも小さいという事実を考慮する。ＶｏＤ Ｌａｒｇｅ Ｓｃｒｅｅｎ（大型画面）及びＶｏＤ Ｓｍａｌｌ Ｓｃｒｅｅｎ（小型画面）は、一般に、異なるスループットと関連する。 クォータを超えると予想される直前の頻繁なポーリング機構の起動を示すグラフである。起動時間は、近似技術を用いることによって決まる。 暫定更新時に接続解除することによって生じるクォータ漏れを示す図である。 本発明の特定の実施形態による自動調整容量エンフォースメントシステムの簡単な半図解の半機能的ブロック説明図である。 本発明の特定の実施形態により動作する図１０の学習システムの動作モードを示す図である。 ポーリングを行わない（Ｎｏ Ｐｏｌｌｉｎｇ）クォータ利用モニタを、高度なルールを持たないサービスコントローラと組み合わせて利用するコストのかからない最悪ケース予測のソリューションを示す図であり、全てが本発明の特定の実施形態による。 ３つの可能な技術ソリューションレベルを示し、より上位の「より良好な」レベルをより下位の上に構築し、すなわち、自己自体の実施においてより下位レベルのソリューションを利用する。 本発明の特定の実施形態による図１０の自動調整容量エンフォースメントシステムの例示的な動作フローを示す図である。 本発明の特定の実施形態による図１２ａの装置の構成要素に関する動作の一般的方法を示す、例示的な動作フローを示す図である。

本明細書で使用する場合の用語「容量」とは、個々の加入者との間で、例えばコンピュータネットワークとの間でどれくらいの量の（例えば、何バイトの）情報が転送されたかの大きさを含むものとする。通常、容量は、メガバイト又はギガバイト単位で測定される。一部のＩＳＰは、１ヶ月あたりのギガバイト単位の絶対クォータ又はギガバイト単位の反復クォータを販売する。容量利用は、アプリケーション／サービス仕様（例えば、Ｇｏｏｇｌｅマップは、サーバから大きな地図を読み出すことができる）及び加入者の消費パターン（ビジネス、家庭用、その他）に依存することができる。容量は、上り及び下りトラフィックに関して別々に計上するだけでなく、両方向について全体で計上することができる。

プリペイド容量クォータは、最近のＩＳＰのビジネスケースにおけるコア・パラダイムの１つである。大規模ネットワークでは、容量クォータは、アクセスサーバによって管理することができる。それ以外では、図２に示すように、容量クォータのアカウンティング及び制御は、サービス制御インフラストラクチャによって実行することができ、これは、アカウント容量をモニタリングして、加入者に与えられたトラフィック量の所定の関連クォータを超えると、接続解除コマンドを生成するように動作することができる。

通常は、容量利用は連続処理であるので、予め定められた（２−６０分）期間に利用情報が報告される間、サービスプロバイダは、クォータ漏れ又は過剰請求の何れかにつながる可能性がある接続解除の不正確さの問題に対処することを余儀なくされる。

この過剰請求が発生するのは、加入者が実際には使用していない容量に対して請求されるときである。これが発生する可能があるのは、課金システムが、リソース利用を遡及的に測定するのではなく、推定（例えば、利用報告が遅延することにより）することによって加入者に請求し、加入者の実際のセッションが推定終了時点よりも前に終了した場合である。

ここで、図２の構成要素について詳細に説明する。アクセスサーバ１００は一般に、通信ネットワークへのユーザの接続性を管理し、一方で、認証、許可、及び接続プロビジョニングのうちの少なくとも１つを実行する従来の制御デバイスを備える。例示的なアクセスサーバは、ブロードバンドリモートアクセスサーバ（ベンダ−ＣＩＳＣＯ ＩＳＧ、ＲＥＤＢＡＣＫ ＳｍａｒｔＥｄｇｅ、その他）、ＧＰＲＳゲートウェイサービスノード（ベンダ−ＣＩＳＣＯ、エリクソン、アルカテル、その他）、及びＷｉ−Ｆｉアクセスポイント（ベンダ−ＣＩＳＣＯ、ノキア・シーメンス、アルカテル、その他）を含む。

アカウンティングサーバ１１０は一般に、ネットワークに接続されたユーザによるリソース利用のアカウンティングに用いられる従来の制御デバイスを備える。このサーバは一般に、（例えば、ＲＡＤＩＵＳプロトコルを用いた）アカウンティングデータの収集及びフォーマットのため、並びに従来のオンライン課金システム又は本明細書で図示し説明するシステム及び方法の何れかを組み込むオンライン課金システムのような、より上位レベルのシステムに更新を送信するよう動作する。

ＤＰＩ（ディープ・パケット・インスペクタ）１２０は、ストリームのプライオリティの管理、パケットの欠落、その他によって、ユーザの接続、ストリーム、その他ごとに適切なアプリケーション固有のポリシーを適用するポリシーエンフォースメントデバイスである。

ＱｏＳ計算機能は一般に、帯域幅限界（Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ Ｌｉｍｉｔ）、相対的プライオリティ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｐｒｉｏｒｉｔｙ）、パケット遅延（Ｐａｃｋｅｔ Ｄｅｌａｙ）のような、複数のパラメータを組み合わせ、ネットワーク接続に適用されてユーザ又は／及びユーザのサービスごとに管理されるポリシーのパラメータである。

ＤＰＩ１２０は、ポリシーエンフォースメント機能と共に、ユーザ、サービス、プロトコル、その他ごとのトラフィックのアカウンティングを実行することができる。アクセスゲートウェイと同様に、一部のＤＰＩは、容量ごとの閾値をサポートすることができ、クォータ閾値到達時に上位レベルのシステムに通知することができる。

図３ａ−３ｂに図示する実施例で示されるように、コンピュータネットワーク加入者が、容量の未使用クォータを有するところから未使用クォータを有さないところにクロスオーバーしたことが認められる閾値クロスオーバーは、図示するＴ４のような定期容量利用更新Ｔｉで検出することができる。しかしながら、これは、追加の接続時間を加入者に無料で入手させることになり、図３ａの右側のグラフの囲み円を拡大した図３ｂにおいて定義される「クォータ漏れ」を引き起こす。クォータ漏れは、更新期間を短縮することによって最小限にすることができるが、これは、デバイス及びネットワークの深刻な過負荷をもたらし、最終的には更新期間が数分（２−６０）として構成されるようになり、結果として、限定ではないがＶｏＤ及びＰ２Ｐのような使用量が侵食的なサービスにおいて数メガバイトのクォータ漏れを引き起こす可能性がある。図３ａは、実際の消費を制御システムによって見た図にマッピングしたものであり、報告分解能により平滑化されていて、従って、全ての外乱が明白というわけではない。図３ａの左側のグラフは、加入者による実際の容量利用を示し、右側のグラフは、定期容量利用更新Ｔ１、Ｔ２、．．．間の線形補間に基づく容量利用のモデルを示す。図示するように、右側のグラフにおいては通知が来たのが遅く、すなわち、クォータ閾値に既に達した後に来ている。本発明の特定の実施形態は、クォータ漏れ及び過剰請求を最小限にするためのシステム及び方法について説明している。本発明の特定の実施形態により、サービスプロバイダは、クォータ測定の精度を上げることができる一方で、ネットワーク及びデバイスの関連する付随の過負荷を削減又は排除することができる。

特定の実施形態によれば、本明細書ではＳＡＶＥとも呼ばれる、予測計算を実行する自動調整容量エンフォースメント機能が提供される。例えば、ユーザの物理接続スループット（ＵＴｈ）が４ＭＢｉｔ／ｓで、事前割り当てクォータ（ＰｒＱ）が１ＭＢｙｔｅの場合、ユーザが自己の最大スループットを常時利用する最悪又は最も極端なケースにおいて、接続解除時間は、
Ｔｔｅｒｍ＝ＰｒＱ＊８＊１０２４＊１０２４／ＵＴｈ＊１００００００（式Ａ）
であり、理論上の接続解除時間の２３秒実行をもたらす。「早期クォータ閾値クロスオーバー（Ｅａｒｌｙ ＱｕｏｔａＴｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｃｒｏｓｓ Ｏｖｅｒ）」予測は、理論上の接続解除時間で起動される適切なアプリケーション固有の意思決定機構をトリガすることができ、この機構は、構成可能な基準に応じて、限定ではないが、接続解除、ＱｏＳの予め定められた変化の場合のアクセス制限、より上位レベルの制御システムに問い合わせのような決定に到達する。

意思決定機構は、例えば、予想時間において加入者へのサービスを接続解除することができる。従来のプリペイド式のフロー配列では、事前割り当てされた「計上」クォータを要求し、クォータを超えたとみなされるまでクエリを繰り返す。これ以上割り当てるクォータがない場合、ユーザは接続解除される。これは一般に、ユーザが自己の最後の割り当てクォータを使い果たそうとしている最終段階で発生する。

意思決定機構は、例えば、一般に精密で頻繁な（例えば、１−３０秒毎に１回）クォータ利用ポーリングを短期間の間に実行することができる。最終的に、「遅すぎる」更新（Ｔ４）を受け入れる前にサービスが停止され、これにより、容量クォータ漏れ及び／又は過剰請求を減少又は最小限にする。

図４は、閾値クロスオーバーの予測時間とこれに従って定義される接続解除閾値とを示す、タイミンググラフである。

（限定ではないが線形又は双曲線近似のような）あらゆる適切な方法を適用して、例えば、図５によって図示するような予測閾値クロスオーバー点を計算することができ、図５は、ｙ軸がクォータ利用（ＭＢｙｔｅ）を表し、Ｘ軸が時間を表す。

この実施例において、第１予測閾値クロスオーバー点Ｔ１は、ユーザが物理スループット全体を常に利用するであろうと仮定した「確実な（Ｓｕｒｅ）」又は「最悪ケース」技術を適用することによって生成される。一般に、最悪ケースでは、加入者が最大利用率に達する（例えば、最大物理回線速度を利用する）ことができると想定される。第２予測閾値クロスオーバー点Ｔ２は、実際の利用履歴、ネットワーク負荷、及び他の要因のうちの１つ又はそれ以上を考慮することによって生成される。

接続解除までの時間の「最悪ケース」予測では、予測計算において物理的な最大レベルでの一定のスループットを使用するのに対し、接続解除までの時間の適応予測は、一般により正確であるが、平均スループットの想定又は一定のピークスループットの想定で計算し、この場合、予め定められた（例えば、１時間）期間、例えばウィンドウにわたる加入者の履歴のピークスループットが定義される。例えば、物理的には４ＭＢｉｔ／ｓが可能であるのに対して、加入者の最大接続速度が最後の１時間で１．２ＭＢｉｔ／ｓであった場合、上記の式Ａには４の代わりに値１．２が入ることになる。

本発明の特定の実施形態は、容量クォータ利用の精密なランタイム制御を実行するための装置及び方法を含む。

自動調整容量エンフォースメント機能は、以下の機能のうちの一部又は全てを含むことができる：
ｉ 「クォータ超過」時間の計算予測
ｉｉ 予測された「クォータ超過」時間に接近するクォータ利用のポーリングの精度の自動調整向上
ｉｉｉ 制御可能、例えば、加入者の自動調整接続解除
上記の機能の各々について以下で詳細に説明する。

ｉ 「クォータ超過」時間の計算予測：例えば、接続解除までの時間の最悪ケース近似又は適応近似によるもので、これらの両方が一般に、選択可能なオプションとして提供される。

最悪ケース近似は、図６に示すように動作することができる。一般に、加入者が接続解除されることになっている推定時間Ｔ−ＳＴＯＰを線形近似を用いることによって計算し、勾配又は傾斜は最大可能利用率から導出する。
Ｔ−Ｓｔｏｐ＝Ｔ＋（Ｕ−Ｓｔｏｐ−Ｕ−Ｒｅｃｅｎｔ）／Ｍａｘ．Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ Ｂｉｔ Ｒａｔｅ
ここで最大利用率（Ｍａｘｉｍａｌ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ）は、例えば、物理回線ビット（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌｉｎｅ Ｂｉｔ）レート又はサービスごとの強制ビットレート（Ｅｎｆｏｒｃｅｄ Ｂｉｔ Ｒａｔｅ）とすることができる。

サービスが停止された後に、一般にクォータ超過（Ｏｖｅｒ Ｑｕｏｔａ）並びにクォータ未満（Ｕｎｄｅｒ Ｑｕｏｔａ）を計算する。Ｔ＿Ｓｔｏｐ時間において、システムは、ネットワークコントローラに対して向けられた停止コマンドを生成する。サービスが終了してユーザが接続解除された後、ネットワークコントローラは、実際の最終利用を報告し、アカウンティング・エンジンが、最終請求書のためにこの数字を用いる。本明細書に図示し説明する特定の実施形態の利点は、実際に使用されたクォータとプリペイドクォータとの間の差分が理想的にはゼロに縮小されることである。

予測が関与することなく、停止決定エンジンを利用更新に基づいてのみ起動する場合は、最後の更新は、ユーザ又は加入者が自己のクォータを使い果たした後のある時点に到着することになり、その結果クォータ漏れが生じるようになる。

適応近似は、特定の加入者、サービス、ネットワーク、その他の既知の利用パターンを、例えば、次式のように考慮することができる。
最大利用ビットレート（Ｍａｘ．Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ Ｂｉｔ Ｒａｔｅ）＝ｆ（加入者の利用パターン、ネットワーク利用パターン、サービス利用パターン）
ここでｆは、一般に通信事業者及びベンダによって適合されたアプリケーション固有の式である。例えば：
最大利用ビットレート＝（（最後の１時間の最大ユーザ・スループット＋適切なネットワークアクセスゲートウェイにおける平均ユーザのスループット＋年間平均サービススループット）／３）

最大利用ビットレートは、実際には、近似線の傾斜（急勾配又はなだらかな勾配）である。

最後の、例えば、１時間の最大ユーザ・スループットは、最後の１時間の間に測定した幾つかのスループット値からの最大値として計算する。これらの測定値は、ネットワークデバイスによってアカウンティング・エンジンに報告される。デバイスは、利用されたクォータを、例えば、Ｋ分ごとに報告することができる。この場合、スループット値は、以下のように計算する。
スループット＝（最後のクォータ利用報告−以前に使用されたクォータ）／（Ｋ＊６０）、及びバイト／秒で測定する。

毎時、システムは、クォータ使用量の６０個の測定値を所与の加入者別に又は所与のセッション別に保存することができる。時間ごとの最大値は、最後の１時間に保存された結果から最大測定値を選択することによって計算する。

アクセスＧＷスループット及び年間平均サービススループットは、ネットワーク管理システム及びこれに応じて報告エンジンによって通常的に提供される主要な性能指標の例である。

例えば、ビデオ・オン・デマンドサービスの利用パターンは、ビデオは通常一定のビットレートで実行しているので線形であるが、最大利用レートは、画面サイズによって決まり、１．５ＭＢｉｔ／ｓ、２．４ＭＢｉｔ／ｓ、７．６ＭＢｉｔ／ｓのうちの１つとすることができる。

図７は、最悪ケース及び他の近似スキームを示すクォータ利用対時間のグラフである。Ｕ−ＲＥＣＥＮＴは、最新のクォータ利用を表し、Ｕ−ＳＴＯＰは、サービスが停止されてユーザが接続解除されるときのユーザ／サービスに利用可能な最大クォータを示す。例えば、Ｕ−ＲＥＣＥＮＴが５０．５ＭＢｙｔｅで、Ｕ−ＳＴＯＰが１００ＭＢｙｔｅの場合、ユーザは、クォータ利用の５０％よりも多くに達していたことになる。

幾つかのケースでは、近似は線形ではなく、例えば放物線又は双曲線とすることができる。

ｉｉ 予測された「クォータ超過」時間に接近するクォータ利用の精密なポーリング：例えば、図８に示すような予測された「クォータ超過」時間に接近するクォータ利用の精密なポーリング

図示するように、終了前の最後の更新（Ｔ時間）が予測器を起動して、これが、頻繁なポーリングを開始するための時間（「停止が行われるべき直前」）を計算し、差分は通信事業者によって構成可能であり、これによりシステムを過負荷にすることなく正確な計算を可能にする。終わり頃に、頻繁なポーリング測定が機能し、これが、正確な閾値クロスオーバーを検出するのに役立つ。

一般的なポーリング間隔は５−１５分であるのに対し、特定の実施形態によれば、精密なポーリングは、１−３０秒ごとに行うことができるが、この時間間隔は、デバイス、ネットワーク、及び制御システム性能によって決まる。

クォータ閾値クロスオーバー直前のクォータ利用の頻繁なポーリングは、精度を向上させ、これがクォータ漏れを低減させ又は最小限にする。

図９に示すように、暫定更新時の接続解除は、クォータ漏れを引き起こすことがある。

最悪ケース予測を用いると、一般にクォータ漏れを防ぐ一方で、少額の過剰請求をもたらす。適応予測は一般に、過剰請求を最小限にする（最悪ケースよりもよい）。適応予測を頻繁な利用ポーリングで補償すると、以下で詳細に議論するように、過剰請求を制御可能な最小値にすることになる。

ｉｉｉ 制御可能な接続解除：
通信事業者は、接続解除の許容される不正確さを設定することができる。ピング（ｐｉｎｇ）レート（一般に、１／ピング（ｐｉｎｇ）期間：秒単位）は、これに応じて以下のように計算する。
ピング（ｐｉｎｇ）期間＝最大許容クォータ漏れ／最大利用ビットレート

ピング（ｐｉｎｇ）後、利用値をフェッチし、ここでピング（ｐｉｎｇ）は、最新の利用値に相当するメッセージである。推定されるクォータ超過時間は、以下のように計算することができる。
クォータ超過時間＝既知のクォータ残余／計算したクォータのバーンレート（例えば、計算したスループットに対するものと同様）。推定は、例えば図６に示したような最悪ケース近似、或いは、例えば図７に示したような適応外挿の何れかを利用することができる。

本発明の特定の実施形態による、自動調整容量エンフォースメントシステムは、図１０に示すモジュール、すなわち、学習システム、サービスコントローラ、クォータ利用モニタ、及びネットワーク・エンフォーサの一部又は全てを含むことができる。

ネットワーク・エンフォーサは一般に、接続管理を担う。従来のデバイスは、アクセスゲートウェイ、ブロードバンドリモートアクセスサーバ、及びＤＰＩを含む。

クォータ利用モニタは、ネットワーク・エンフォーサから利用データを収集することによって、例えば、デバイスが発生源の利用更新通知をリスンすることによって、及び／又は現在の利用をポーリングすることによって利用をモニタリングする。利用通知のため及びポーリングのための従来のプロトコルは、ＲＡＤＩＵＳ及びＤＩＡＭＥＴＥＲである。場合によっては、ＳＮＭＰ及び他のプロトコルを使用することができる。利用情報は、接続起動（本明細書では「アカウント開始」と呼ぶ）からカウントされるカウンタセットとして報告することができ、セッション継続期間、転送容量上り、下り、ＳＭＳのような他の可算単位、その他の一部又は全てを含む。クォータ利用モニタは、クォータ利用対事前割り当てクォータ、並びにクォータ利用全体対事前構成された利用閾値のチェックを担う。閾値の全てが、ユーザごと、サービスごと、又はこれらの組み合わせで設定することができる。閾値の１つ又はそれ以上を超えると、利用モニタがサービスコントローラにイベントを送出する。

サービスコントローラは、クォータ閾値クロスオーバー時のユーザ、サービス、その他に関する意思決定を担う。決定は、事前構成されたルールに基づき、ユーザ、サービス、又は通信プロトコルごとに発行される接続解除、アクセス制限、より上位レベルのシステムへの問い合わせのような１つ又はそれ以上のコマンドを含むことができる。コマンドは、ネットワーク・エンフォーサに提供されると仮定される。

例えば、特定のユーザがＶｏＩＰサービスに対して５０ＭＢｙｔｅの制限を有する。このクォータを超える場合、ユーザは、例えば：
−接続解除（リソース不足でのゾーン内の公正使用を保証するため）、及び／又は
−追加請求、
を行うことができる。

通信事業者は、クォータを超えるとデフォルト決定として追加請求を加えるようにサービスコントローラを構成する。追加料金を支払いたくない特定のユーザは、デフォルトを上書きして、クォータを超えるときに接続解除するようにエンジンを構成する。サービス制御は、ユーザごとに適用可能である。学習システムは、短期及び長期の主要性能指標、例えば、近似式を調整するために事前に用いたユーザ、サービス、ネットワーク行動についての統計データを集計する。例えば、最後の１時間の間のユーザによるクォータ利用を適切な、例えば５分の分解能で収集すると、個々の加入者のピークスループットを計算するのに役立たせることができ、これを上述の適応機能への入力とすることができる。図１０のクォータ利用モニタは、本明細書ではＱＵＭとも呼ばれ、一般に、メディエーション・モジュールを含み、これは、限定ではないがアクセスサーバ及び／又はアカウンティングサーバのようなネットワーク装置と相互作用して、クォータ利用についての最新情報を取得するようにする。クォータ利用モニタは、パッシブモードで機能し、ネットワークから到着する利用更新をリスンし、或いは、アクティブモードで機能して、現在のクォータ利用レベルに関してネットワークにクエリを行うことができる。ＲＡＤＩＵＳ又はＤＩＡＭＥＴＥＲメッセージを利用してもよい。ＲＡＤＩＵＳ及びＤＩＡＭＥＴＥＲは、以下の論理メッセージを実行する、広く使用されている標準プロトコルである。
−アカウンティングの開始（Ｓｔａｒｔ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ）
−複数の利用更新（Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ Ｕｐｄａｔｅｓ）
−アカウンティングの停止（Ｓｔｏｐ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ）

上記シーケンスは、ユーザによって起動されたサービス（例えば、インターネット、ボイス・オーバーＩＰ、ビデオ・オン・デマンド）に関連するストリームごとに報告される。

図１０のサービスコントローラは、本明細書ではＳＣとも呼ばれ、一般に、例えば以下のように適切に順序付けられた以下のステップの一部又は全てを実行するエンジンを備える。
ａ．ユーザのサービスストリームごとの利用を取得する
ｂ．セッションの開始からの合計を更新する
ｃ．事前割り当てクォータ閾値を超えるかどうかをチェックする
ｄ．超えない場合は、頻繁なポーリングモードで：
ｅ．追加クォータを要求する（オンライン課金システムがクエリされることになる）
ｆ．追加クォータが提供された場合、クォータ閾値を更新する
ｇ．追加クォータが提供されない場合、頻繁なポーリングを起動する
それ以外の場合、低頻度のポーリング及び／又はデバイス発信の低レートの通知の処理
ｈ．利用カウンタと計算した停止閾値とを比較する。カウンタが閾値に達していた場合、加入者を接続解除／制限する（アプリケーション固有の構成で指定されるように）。それ以外の場合は、ポーリングを継続する。

独立して、同じ利用カウンタが学習システムに配信され、これが、以下のような事前構成されたルールに従って主要性能指標を計算する。
ルールａ：ユーザごと及びサービスごとのカウンタをユーザ統計ＤＢ２９０内に保存する
ルールｂ：最後の１時間の間に保存されたカウンタの中から最大値を見つける
ルールｃ：スループットがユーザごと及びサービスごとに構成されると仮定して、決定エンジン構成内のピークスループットを更新する。最新のクォータ利用に関して到着する情報は、クォータ利用モニタに対するランタイム・コマンドを判断するために有用であり、例えば、以下の１つ又はそれ以上を実行するのに有効とすることができる。
ａ．パッシブ（更新をリスン）からアクティブ（情報をクエリ）モードに移行する
ｂ．「クォータ超過」が間もなく予想されるときには、サービスを停止する

サービスコントローラのロジックは、一般にルールによって生じる。各ルールは、調整可能なパラメータをユーザごと及びサービスベースで一般に用いて、計算式及び結果として生じる行動を一般に記述する。例えば：
Ｉｆ （ＵｓｅｒＩＤ ＝ Ｊｏｈｎ Ｓｍｉｔｈ ＡＮＤ ＳｅｒｖｉｃｅＩＤ ＝ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ） ｛
Ｉｆ （ｌａｓｔＱｕｏｔａＡｐｐｌｉｅｄＦｌａｇ） ｛
Ｉｆ （ＴＲｅｃｅｎｔ ＞＝ ＴＴｅｒｍ） ｛
Ｒｅａｄ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｐｐｌｙ ｛Ｄｉｓｃｏｎｎｅｃｔ， Ｒｅｓｔｒｉｃｔ， ｅｔｃ．｝
｝
｝
Ｅｌｓｅ ｛ ／／ Ｃｏｍｐｕｔｅ ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ Ｔｉｍｅ
ＴＴｅｒｍ ＝ ＴＲｅｃｅｎｔ ＋ ＱＲｅｓｔ＊８＊１０２４＊１０２４ ／ＵＴｈ＊１００００００
｝
｝

上記において：
ＵｓｅｒＩＤは、一意のユーザ識別子である。
Ｓｅｒｖｉｃｅ ＩＤ−サービス識別子
ＬａｓｔＱｕｏｔａＡｐｐｌｉｅｄＦｌａｇは、このユーザ及びサービスに関してそれ以上のクォータがないときに立てられ、従って、何らかの「クォータ超過」動作が行われる。
ＴＲｅｃｅｎｔ−最新の時間
ＴＴｅｒｍ−動作時間（例えば、サービスの終了、制限、その他）
ＱＲｅｓｔ−利用されていないクォータの残余
ＵＴｈ−利用スループット（ユーザ＆サービスごとに学習システムによって計算される、或いは永続的な事前構成された最悪ケース）

一般にルールを使用して、「クォータが閾値に接近した」状況を予測し、及び／又は上述のモード切り替え及び接続解除をいつ実行するかを判断する。

図１０の学習システムは、本明細書ではＬＳとも呼ばれ、一般に、クォータ利用モニタによって用意されたデータ（例えば、アカウンティングデータ）に対して実行し、更新、並びにルール及びパラメータの微調整を実行する。

例えば、学習システムは、予め定められた（例えば、１ヶ月）期間のユーザごと＆サービスごとの利用測定値を１分−３０分間隔で保存することができる。保存されたこの情報は、ピークの履歴利用率を、例えば、保存された測定値のＭＡＸとして計算するのに役立たせることができる。学習システムの構成において履歴深度を指定することができる。

ネットワーク要素、サービスネットワーク平均、その他ごとのトラフィック統計を保存するために、付加的なＤＢを設けることができる。従って、学習システムは、ユーザ＆サービスのピーク利用の平均＋サービス平均全体、その他のようなより複雑な計算を実施することができる。

学習システムは、幾つかの異なる式によって実行された計算された利用及び実際の利用のうちの最小値として測定された予測精度のような基準により、並びに異なる変動パラメータによる式の評価に基づいて適切な式のパラメータを調整することにより、所定の予測式セットの中から予測式を選択することができる。上記の全ては一般に、ユーザ＆サービスベースごとに実行される。

学習システムの動作の方法は一般に、以下を含む。
ａ．利用更新（ユーザ＆サービス、ネットワーク要素、その他）を取得する
ｂ．現在の測定値を履歴に付加する（最後の１時間の途中で測定されたスループットからの最大スループットのような、測定値の集合が、構成可能な期間の間保存されて分析で使用される）
ｃ．現在の履歴ウィンドウよりも古い冗長な統計を除去する
ｄ．再計算（ユーザ、ユーザ＆サービス、その他ごとの何れかで構成可能）を定期的に実行し、例えば、以下を含む：
ｄ１．事前構成された履歴深度に関してピーク利用を選択する
ｄ２．クォータ閾値計算で用いられるサービスコントローラ構成を更新する（ユーザ＆サービスごとの利用スループットを更新する）

一般に学習システムは、図１１の図表に示すように、以前のクロスオーバー予測を分析し、これらがどのように成功したかを判断し、例えば、双曲線クロスオーバー予測及び放物線クロスオーバー予測の各々を実際のクロスオーバーが発生するとこれに対して比較し、或いは、使用した（又はしていない）様々な係数を比較してどれが最も成功するか又は成功するはずであるかを確認するように動作する。種々の予測タイプは、通信事業者によって適合され選択することができる。提案する近似タイプは、限定ではないが、線形、双曲線、及び放物線を含むことができる。

近似式は、サービスベースごとに適用することができ、以下の基準のうちの少なくとも１つ、サービス行動パターンにより変でることができる。例えば、ビデオサービスｙは通常、一定のビットレートで実行され、線形近似ｙ＝ｍ＊ｘ＋ｎにマッピングされる。対照的に、ゲームサービスは一般に、画像、設定、その他をダウンロードするために最初に大容量を消費し、その後は遙かに小容量となり、これは双曲線式 ｍ＊ｘ＾２−ｎ＊Ｙ＾２＝１にマッピングされる。インターネット閲覧、電子メール、及びＶｏＩＰのようなサービスは、各々、異なる式にマッピングすることができる。平均スループットに基づく線形近似が実施可能な第１のソリューションである。図１１は、学習システムの動作方法を示す。「セッション履歴ログ」テーブルは一般に、セッションごとの、例えば、個々のユーザによって実行されているあらゆるサービスごとの利用測定値を保存する。ネットワーク・エンフォースメントデバイスは、セッション別のクォータ利用の定期更新を提供する。各ステップは以下を含むことができる。
ａ．学習システムは、次の更新が生じることになっている時間における推定クォータ利用の評価を実行する。評価は、何れかの適切な式（例えば、線形及び双曲線）を利用することができ、予測値もまた、履歴ログ内に保存される。
ｂ．実際に更新が生じると、学習システムは、所与のセッションごとに保存された全ての評価を、更新内の実際の利用結果と比較する。一般に、最も近い予測が獲得式とみなされる。
ｃ．獲得式は、ルール・リポジトリ内の適切なセッションに関連する位置に保存される。
ｄ．その後、セッション停止時間を予測するために決定エンジンが起動されて、獲得式が識別さ、予測で使用されることになる。

本明細書で図示し説明する自動調整容量エンフォースメントソリューション、方法論、及びシステムモジュールは、一般に、漸進的且つ柔軟に設計されており、例えば、１つ又はそれ以上の構成要素及び方法を利用することができ、また、本明細書で図示し説明する方法に加えてより高度な方法を付加することができる点は理解されたい。例えば、図１２ａ−１２ｂに示すように、最悪ケース予測ソリューションは、例えば、本明細書に記載するようにポーリングを行わないクォータ利用モニタを、例えば本明細書に記載するように高度なルールを持たないサービスコントローラと組み合わせて利用することができる。

ここで図１２ａを参照すると、意思決定エンジン２６０は、ルールＤＢ２５０を使用することができ、所与のユーザによって実行されるサービスごとに「最良」ルールが構成されると仮定し、一般に、ルール／式ＩＤがセッション制御構成と関連付けられる。

ルール／式ＩＤは、マップ（例えば、サービスタイプ→ルールＩＤ／式）を用いて決定エンジン２６０自体によって、又は学習システムによって管理することができる。学習システムがルールの管理を伴う場合、システムは一般に、限定ではないが以下の一部又は全てのような、可変の統計データを集計する。
ａ．ネットワーク・エンフォーサ（１１０、１２０）から到着し、図１０のユーザ統計ＤＢ２９０内に保存されるユーザ＆サービス利用履歴
ｂ．ネットワーク管理システムから到着し、図１０のネットワーク統計ＤＢ２７０内に保存されるアクセスネットワークスループット統計
ｃ．業務管理システムから到着し、図１０のサービス統計ＤＢ２８０内に保存されるサービス行動統計

上記のデータベースのうちの１つ又はそれ以上で集約されるデータは、上述のような学習システムによって処理され、学習処理を用いて予測ルールを微調整することができる。ここで図１２ｂを参照すると、以下の動作段階を行うことができる。
ａ．サービスコントローラは、停止時間が、次の利用更新が生じる予定の時間に達しない又は等しい状態を検出する。
ｂ．この状況において、サービスコントローラは、予測器を起動して予測時間を判断し、何れが次の更新よりも正確であるかを決定する。
ｃ．予測時間が来ると、サービスコントローラは、利用可能なシステムツール及び構成設定により何を行うべきかを決定する。実施可能なオプションは、例えば、サービスの停止／ユーザの接続解除、及び／又はクォータ利用の頻繁なポーリングを開始してクォータ超過時に停止することを含むことができる。

時刻修正及びネットワーク負荷率修正のような付加的ルールを最悪ケース予測器に学習システムと共に付加することができる。例えば図１２ｂに示すように、基本又は高度予測器の何れかにポーリング・エンジンを付加することができる。「基本（Ｂａｓｉｃ）」予測は、予め定められたスループット、及びＴＳｔｏｐ、クォータ超過時点（Ｏｖｅｒ−Ｑｕｏｔａ Ｔｉｍｅ）を計算するのに用いられる静的式によって特徴付けられる。「高度（Ａｄｖａｎｃｅｄ）」予測は、保存された統計の定期処理に基づいてスループットを更新する学習システムによって生成された更新可能なスループットによって特徴付けられる。上述の式は、時刻、曜日、特定のサービス、その他に固有とすることができる。例えば、ゲームのスループットは、最初は重たいことがあるが、ゲームの最初の２分後からは、より低い水準に低下することがある。この場合、予め定められた最悪ケースを最初に予測式として使用することができ、例えばゲームを開始して２分後からの予測に計算平均を使用することができる。

図１３ａは、自動調整容量エンフォースメント機能の例示的な動作フローを示す。

図１３ｂは、本発明の特定の実施形態による、図１２ａの装置の構成要素の一般的な動作方法を示す例示的な動作フローを示す。図１３ａに示したアクセスサーバ及びアカウンティングサーバは、図１３ｂでは単一のネットワーク・エンフォーサ機能として示している。

本発明の上述の実施形態は、単に本発明の原理を明確に理解するために記載された実施の可能な実施例に過ぎない点は強調すべきである。例えば、本明細書に記載する特徴全てよりも少ない特徴を含む実施形態、或いはこのような実施形態及び／又は本明細書に記載する実施形態の組み合わせなど、本発明の精神及び原理から実質的に逸脱することなく、本発明の上述の実施形態に多くの変形及び修正を加えることができる。

例えば、本明細書に図示し説明するようなクォータ漏れ検出及び回避機能は、ランタイム・モジュールとして設けることができ、スタンドアロン、例えばサーバベースで、或いは、ＲＡＤＩＵＳサーバのような適切なアカウンティング・インフラストラクチャと併せて使用することができる。また、アカウンティングログを評価する学習システムを使用して、例えば、適切な統計処理を実施することによって、クォータ漏れ検出及び回避機能のための微調整した構成を生成することができる。例えば、上述のように、ユーザ、サービス、ネットワーク利用に関する統計を定期的に測定して、ユーザ統計ＤＢ２９０内に保存することができる。

バックグラウンド学習システムは、「最後の１時間の最大値」、「一般的なサービス行動」「週末利用」、その他のような、「最悪ケース」予測よりも正確な予測を計算するために、これらの統計を使用することができる。

一般に、実際の消費パターン、例えば、ビデオ・オン・デマンドのための線形ビデオレートベース、又はインターネット閲覧のための線形平均は、提案するルール、例えば、特定の傾斜率による線形と一致する。本明細書では、このような修正及び変形全てが、本開示及び本発明の範囲内に含まれるものとする。

本明細書に図示し説明する方法及び装置の適用性は、ＩＳＰＳに限定されず、限定ではないが、ＮＰＡ、ＭＳＯ、及び移動体通信アプリケーションを含む広範囲の実施可能な用途を有する点は理解される。

本発明のモジュールは、例えば、ＪＡＶＡで実施することができる。

クォータを超えることになる時間、或いは次回の更新がクォータを超えた後にしか発生しないかどうかに関する推定は、例えば加入者のサービス契約によって示されるような、加入者によって使用されているアプリケーションを考慮することができ、例えば、ゲーム、ピアツーピア及びビデオ・オン・デマンド、その他とは対照的なＶｏＩＰを特徴付ける異なる利用率、及び／又は異なる「容量利用の形」、例えば、ＶｏＩＰでは正弦曲線であり、ビデオアプリケーションでは一定であることなどを考慮する。推定はまた、例えば、特定の国のような、特定の加入者カテゴリの既知の加入者容量利用パターンも考慮することができる。本発明の特定の実施形態は、単位時間ごとに大容量を利用するアプリケーション、及びセルラーネットワークのような良好な容量利用測定能力及び高額な帯域幅を有するネットワークに特に適している。

容量利用のモニタリングは、例えば、ポーリングによって又は制御可能な通知レートを提供することによって、例えば、ネットワーク・エンフォーサに以前の利用通知頻度を変更させることによって実施することができる点は理解される。

「必須の」「要求される」「必要とする」、及び「しなければならない」のような用語は、明確にするために本明細書に記載した特定の実施又は用途の関連で行った実施の選択を意味しており、代替の実施においては、同じ要素は必須ではなく要求されていないものと定義することができ、或いは、完全に排除されることさえ可能であるので、限定を意図するものではない点は理解される。

プログラム及びデータを含む本発明のソフトウェア構成要素は、必要に応じて、ＣＤ−ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭを含むＲＯＭ（読み取り専用メモリ）形式で実施することができ、或いは、限定ではないが、様々な種類のディスク、様々な種類のカード、及びＲＡＭのような、他のあらゆる適切なコンピュータ可読媒体内に格納できることは理解される。本明細書においてソフトウェアとして記載した構成要素は、必要に応じて従来の技術を用いて全体として又は部分的にハードウェアで代替的に実施してもよい。反対に、本明細書においてハードウェアとして記載した構成要素は、必要に応じて従来の技術を用いて全体として又は部分的にソフトウェアで代替的に実施してもよい。

本発明の範囲内に含まれるのは、とりわけ、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で実行するためのコンピュータ可読の命令を搬送する電磁信号と、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で実行するためのマシン可読命令と、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で実行するためにマシンによって実行可能な命令のプログラムを有形で具体化する、マシンによって可読のプログラムストレージデバイスと、実行可能コードのようなコンピュータ可読プログラムコードを内部に具体化させ、及び／又は本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で実行するためのコンピュータ可読プログラムコードを含むコンピュータ使用可能媒体を備えたコンピュータプログラム製品と、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てによってあらゆる適切な順序で実行されるときにもたらされるあらゆる技術的効果と、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で単独で又は組み合わせて実行するようにプログラムされたあらゆる適切な装置又はデバイス又はこれらの組み合わせと、プロセッサ、及び協調する入力デバイス及び／又は出力デバイスを各々含み、本明細書に図示し説明する何れかのステップをソフトウェアで実行するように動作する電子デバイスと、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で実行するようにコンピュータ又は他のデバイスを構成させた、ディスク又はハードドライブのような情報ストレージデバイス又は物理記録と、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で具体化する、例えば、メモリ内に、又はダウンロードの前後にインターネットのような情報ネットワーク上に事前格納されるプログラム、及びこれらをアップロード又はダウンロードする方法、並びにこれらを使用するためのサーバ及び／又はクライアントを含むシステムと、本明細書に図示し説明する方法の何れかのステップの一部又は全てをあらゆる適切な順序で単独で又はソフトウェアと連動して実行するハードウェアとがある。本明細書に記載するあらゆるコンピュータ可読又はマシン可読媒体は、非一時的なコンピュータ又はマシン可読媒体を含むものとする。

本明細書に記載する何れの計算又は他の形式の分析も適切なコンピュータ化された方法によって実行することができる。本明細書に記載する何れのステップもコンピュータで実施することができる。本明細書に図示し説明する発明は、（ａ）コンピュータ化された方法を用いて、問題の何れか又は本明細書に記載する目的の何れかのために、決定、行動、製品、サービス、又は本明細書に記載する問題又は目的に積極的な方法で影響を与える本明細書に記載する他のあらゆる情報のうちの少なくとも１つを任意選択的に含む解決策を識別すること、及び（ｂ）ソリューションを出力することを含む。

別々の実施形態に照らして説明した本発明の特徴は、１つの実施形態で組み合わせて提供することもできる。逆に、１つの実施形態に照らして又は特定の順序で概略的に説明した方法ステップを含む本発明の特徴は、別々に又は何れかの適切な部分的組み合わせ又は異なる順序で提供することができる。「例えば（ｅ．ｇ．）」は、限定ではない特定の実施例の意味で本明細書では使用する。図面の何れかで結合されるように図示したデバイス、装置、又はシステムは、実際には、特定の実施形態において１つのプラットフォームに統合することができ、或いは、限定ではないが、光ファイバー、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、無線ＬＡＮ、ＨｏｍｅＰＮＡ、電力線通信、携帯電話、ＰＤＡ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ ＧＰＲＳ、ＧＰＳを含む衛星、又は他の移動体配信のような、あらゆる適切な有線又は無線結合を介して結合することができる。本明細書に図示し記載した説明及び図面において、システム又はこのサブユニットとして説明し図示した機能は、その中の方法及びステップとして設けることもでき、その中の方法及びステップとして説明し図示した機能は、システム及びこのサブユニットとして設けることもできる。図面内の種々の要素を示すのに使用した縮尺は、提示を明確にするために単に例示的なもの及び／又は適当なものに過ぎず、限定を意図するものではない。

１１０ ネットワーク・エンフォーサ
１２０ ネットワーク・エンフォーサ
２１０ 更新リスナ
２２０ 集中ポーラー
２３０ サービスコントローラ
２５０ ルールＤＢ
２６０ 学習システム
２９０ 統計ＤＢ

Claims (22)

1. 二重頻度の容量利用モニタリングに基づくコンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化されたシステムであって、
   ネットワークと通信するサービス・ストッパー決定エンジンであって、コンピュータネットワーク容量クォータを加入者が超ようとしていることが決定された場合に加入者へのサービスを停止するように動作する前記サービス・ストッパー決定エンジンと、
   ネットワークと通信する利用モニタであって、容量利用に関して少なくとも１人の加入者をモニタリングし、これに応じて前記サービス・ストッパー決定エンジンに更新を提供するように動作する前記利用モニタと、
   ネットワークと通信する二重頻度モニタリングコントローラであって、容量クォータを前記加入者が超えようとしていることの予測に基づき、加入者の既知の利用パターン及び前記容量クォータがまだ超えていなかったことを示す少なくとも一つの容量クォータ利用更新に基づいて、前記加入者が容量クォータから設定範囲内にあるときは第１頻度で、前記加入者が容量クォータから設定範囲外にあるときには前記第１頻度よりも低い第２頻度でモニタリングするように前記利用モニタに命令する前記二重頻度モニタリングコントローラと、
   を備えるシステム。
2. 前記加入者の容量クォータは、クォータマネージャによってチャンクで前記加入者に供給され、前記インジケーションは、前記加入者の容量クォータに残る最後のチャンクが前記加入者に供給されたというインジケーションを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記容量クォータを前記加入者が超ようとしていることを決定することが、前記第２頻度が使用され続けると仮定して、次の更新が前記ストッパーに供給される前に前記加入者が該加入者の容量クォータを使い終わる可能性が高いか否かの推定値を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記予測は、前記ウィンドウにわたる平均スループットを前提として計算され、前記加入者によって消費されることになる、請求項１に記載のシステム。
5. 前記予測は、前記ウィンドウにわたるピークスループットを前提として計算され、前記加入者によって消費されることになる、請求項１に記載のシステム。
6. 前記コンピュータネットワークがインターネットを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記予測は、前記推定値が生成された後に受け取る少なくとも１つの容量利用更新に照らして高精度にされる、請求項１に記載のシステム。
8. 前記予測は、前記推定値が生成された後に受け取る各容量利用更新に照らして高精度にされる、請求項１に記載のシステム。
9. 加入者のコンピュータネットワーク容量クォータを超えた場合には加入者へのサービスを停止するように動作するサービス・ストッパーと連動して作動する、二重頻度の容量利用モニタリングに基づくコンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化された方法であって、
   ネットワークと通信するサービス停止決定エンジンを介して、
   コンピュータネットワーク容量クォータを加入者が超えようとしているか否かを決定し、
   該決定が肯定的である場合に、前記加入者へのサービスをコンピュータ処理により停止し、
   前記ネットワークと通信する利用モニタを介して、
   容量利用に関して少なくとも１人の加入者に関してコンピュータ化されたモニタリングを行い、これに応じて前記ストッパーに更新を提供するステップと、
   二重頻度利用コントローラを介して、
   容量クォータを前記加入者が超えようとしていることの予測に基づき、加入者の既知の利用パターン及び前記容量クォータがまだ超えていなかったことを示す少なくとも一つの容量クォータ利用更新に基づいて、前記加入者が該加入者の容量クォータを超えようとしているときは第１頻度で、前記加入者が該加入者の容量クォータを決して超えないときには前記第１頻度よりも低い第２頻度でモニタリングが発生するように前記モニタリングを制御するステップと、
   を含む、方法。
10. 自動調整機能を有するコンピュータ化された容量エンフォースメントモジュールを備え、
    前記モジュールが、
    プロセッサを用いて、
    容量クォータ漏れ及び過剰請求管理のうちの少なくとも１つを識別し、
    容量クォータを前記加入者が超えようとしていることの予測に基づき、加入者の既知の利用パターン及び前記容量クォータがまだ超えていなかったことを示す少なくとも一つの容量クォータ利用更新に基づいて、前記加入者が容量クォータから設定範囲内にあるときは第１頻度で、前記加入者が容量クォータから設定範囲外にあるときには前記第１頻度よりも低い第２頻度でモニタリングするための装置を備える、コンピュータネットワークサービス供給システム。
11. 前記容量クォータへの接近は、起こり得る容量クォータ漏れの確率及び規模のうちの少なくとも１つを低減するように動作する高レートのクォータピング（ｐｉｎｇ）機構を起動する、請求項１０に記載のシステム。
12. クォータ利用基準が当てはまるときに、少なくとも１つの進行中のセッションが自動的に停止される、請求項１０に記載のシステム。
13. 予測ルールマネージャを有する学習システム（Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を更に備える、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記予測ルールマネージャは、セッション履歴に対して定期的に実行され、少なくとも１つのコアモデルの網羅的評価を実施する低レートプロセスを含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記マネージャは、個人サービスに関して第１のグラフの方が第２のグラフよりもより一致することを発見するステップと、式の係数の更新を指定するステップのうちの少なくとも１つを実行する、請求項１４に記載のシステム。
16. 所定の接続解除時間を予測するための装置を更に含む、請求項１０に記載のシステム。
17. 前記個人サービスは、ゲーム・オン・デマンド（Ｇａｍｅｓ ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）サービスを含む、請求項１５に記載のシステム。
18. 自動調整機能を有する容量エンフォースメントモジュール、を備え、該モジュールは、プロセッサを用いて、
    接続解除時間を予測し、
    容量クォータを前記加入者が超えようとしていることの予測に基づき、加入者の既知の利用パターン及び前記容量クォータがまだ超えていなかったことを示す少なくとも一つの容量クォータ利用更新に基づいて、前記加入者が容量クォータから設定範囲内にあるときは第１頻度で、前記加入者が容量クォータから設定範囲外にあるときには前記第１頻度よりも低い第２頻度でモニタリングする装置を含む、コンピュータネットワークサービス供給システム。
19. 前記予測装置は、加入者及びサービスタイプのうちの少なくとも１つごとに調整された、容量単位のクォータ利用を予測するように動作する少なくとも１つの予測ルール（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｒｕｌｅ）を利用するように動作する、請求項１８に記載のシステム。
20. コンピュータネットワーク容量クォータエンフォースメントのためのコンピュータ化されたシステムであって、
    ａ）二重頻度モニタリング装置からの、前記容量クォータをまだ超えていなかったことを示す少なくとも１つの容量クォータ利用更新に基づいて、容量クォータが加入者によって超えられるであろうクォータ消耗時間を予測するための予測装置と、
    ｂ）容量クォータを超えたことを示す定期容量クォータ利用更新の到着時にのみ前記加入者へのコンピュータネットワークサービスを中止するシステムと比べて、前記予測装置によって生成された前記クォータ消耗時間に基づいて容量クォータ漏れを低減させるための装置と、
    ｃ）前記容量クォータを前記加入者が超えようとしていることの予測に基づいて、前記加入者が容量クォータから設定範囲内にあるときは第１頻度で、前記加入者が容量クォータから設定範囲外にあるときには前記第１頻度よりも低い第２頻度でモニタリングし、且つ
    前記予測装置に送るための容量クォータ利用更新を発生するように作動する前記前記二重頻度モニタリング装置と、
    を備える、システム。
21. 容量クォータ漏れを低減させるための前記装置は、容量クォータを超えたことを示す前記定期容量クォータ利用更新よりも前で、前記予測装置によって生成された前記クォータ消耗時間に関連する時間において前記加入者へのサービスを中止する装置を含む、請求項２０に記載のシステム。
22. 容量クォータ漏れを低減させるための前記装置は、加入者の既知の利用パターンに基づいて、容量利用をモニタリングする装置を含む、請求項２０に記載のシステム。