JP5933469B2 - 再配置支援装置、再配置支援方法、及び再配置支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、再配置支援装置、再配置支援方法、及び再配置支援プログラムに関する。

近年、ＯｐｅｎＦｌｏｗ（オープンフロー）を始めとするネットワークの動的制御技術により、複数のテナントや、サービスがネットワーク上に重畳（伝達経路が共通するように、ネットワーク上に配置されること）可能となり、データセンタなどの利用においては、ネットワーク資源の有効活用が行われ、ＩＴ設備投資の削減に効果をあげていることが知られている（例えば非特許文献１参照）。

また、従来のデータセンタ内ネットワークは、テナントとアプリケーションサーバのトラフィックの監視、及び管理により設計されている。

「次世代網を実現するＯｐｅｎＦｌｏｗ 技術最新動向２０１３」、関谷勇司、岩田淳、佐宗大介、下條真司、河合栄治［著］、インプレスＲ＆Ｄ 刊

図１４（ａ）、（ｂ）は、複数のテナントや、サービスをネットワーク上で重畳した場合の問題点を説明するための概念図である。図１４（ａ）、（ｂ）において、横軸は時刻であり、縦軸はトラフィック量（バイト数）である。例えば、図１４（ａ）に示すように、昼間帯の同時刻にトラフィックのピークがあるテナントやサービス同士を重畳した場合、重畳ネットワークによる効果は少ない。

これに対して、図１４（ｂ）に示すように、昼間帯にトラフィックのピークがあり、夜間帯では少なくなるテナントやサービスと、夜間帯にトラフィックのピークがあり、昼間帯に少なくなるテナントやサービスとを重畳させれば、運用効率が良くなり、設備投資額を更に削減可能となる。このように、重畳テナントのサービストラフィックの増減変化やピークトラフィックの特徴により、運用効率が大きく変化する。

しかしながら、上述した従来技術では、一定のネットワーク利用の効率化は図れているものの、単に重畳するだけであったため、時間帯毎の特徴を反映させることができず、十分な効率化を図ることができないという問題があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、時間帯毎の特徴を反映させることで、十分な効率化を図ることができる再配置支援装置、再配置支援方法、及び再配置支援プログラムを提供することにある。

本発明の一態様は、ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置であって、前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成する生成部と、前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行う処理部と、を備え、前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力する、再配置支援装置である。
本発明の他の態様は、ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置が、前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成し、前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行い、前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力する、再配置支援方法である。
本発明の他の態様は、ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置に、前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成させ、前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行わせ、前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力させる、再配置支援プログラムである。

発明の各態様によれば、時間帯毎の特徴を反映させることで、十分な効率化を図ることができる。

一般的なＯｐｅｎＦｌｏｗ（動的ネットワーク）の構成を示すブロック図である。 本実施形態によるネットワークシステムの構成を示すブロック図である。 本実施形態によるトラフィック重畳分析装置４０の構成を示すブロック図である。 本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による全体の動作を説明するためのフローチャートの一例である。 本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による設備トラフィック情報収集処理（ステップＳ１）を説明するためのフローチャートの一例である。 本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による最適重畳抽出処理（ステップＳ２）を説明するためのフローチャートの一例である。 本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による最適重畳抽出処理（ステップＳ２）を説明するためのフローチャートの一例である。 本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０によるテナント配置制御動作（ステップＳ３）を説明するためのフローチャートの一例である。 図９（ａ）は、本実施形態によるテナント管理情報４０４Ａの一例を示す図であり、図９（ｂ）は、本実施形態によるサービス管理情報４０４Ｂの一例を示す図である。 図１０（ａ）は、本実施形態による設備管理情報４０４Ｃの一例を示す図であり、図１０（ｂ）は、本実施形態によるテナント別サービス別パケット情報５００の一例を示す図である。 図１１（ａ）は、本実施形態による最大重畳時系列情報５０１の一例を示す図であり、図１１（ｂ）は、本実施形態によるテナントＡのサービスａとテナントＡのサービスｂとのテナント別サービス別パケット情報５００Ａと、テナントＡのサービスａとｂを重畳した場合のテナント別サービス別パケット情報５００Ｂとを示す図である。 図１２（ａ）は、本実施形態による最大重畳時系列情報５０１Ａの一例を示す図であり、図１２（ｂ）は、本実施形態によるテナント別サービス別パケット情報５００Ｃの一例を示す図である。 本実施形態によるテナントＡのサービスａとｂのテナント別サービス別パケット情報５００Ｂと、テナントＢ、Ｃのサービスａとｂとのテナント別サービス別パケット情報５００Ｃとを示す図である。 複数のテナントや、サービスをネットワーク上で重畳した場合の問題点を説明するための概念図である。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。

本発明は、データセンタ設備から取得可能なトラフィック情報を用いて、複数のテナントあるいはサービスを重畳するネットワークにおいて、効率的な組み合わせを提供する分析制御方式である。以下、詳細に説明する。

図１は、一般的なＯｐｅｎＦｌｏｗ（動的ネットワーク）１０の構成を示すブロック図である。ＯｐｅｎＦｌｏｗ１０は、仮想サーバ１１、ＯｐｅｎＦｌｏｗスイッチ１２、アプライアンスプール１３などを有し、上位層２０、中間層２１、下位層２２から構成されている。上位層２０は、データセンタを構成する、データセンタのネットワークの入り口部分である。下位層２２は、仮想サーバ１１などのサービスを提供する装置を収容するデータセンタのエッジ部分である。中間層２１は、上位層２０と下位層２２の中間に存在し、ＯｐｅｎＦｌｏｗスイッチ１２などにより、それらの多様な接続経路を提供する部分である。なお、アプライアンスプール１３は、ファイヤウォール／ロードバランサーなどのアプライアンス（特定の機能に特化したコンピュータ）により実現される。

図２は、本実施形態によるネットワークシステムの構成を示すブロック図である。図２において、データセンタ群ＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎは、各テナントを任意に収容可能な物理ネットワーク３０−１〜３０−ｎを複数収容する。データセンタ群ＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎは、物理ネットワーク３０−１〜３０−ｎを構成するネットワーク装置、及びサーバ装置から設備トラフィック情報（テナント管理情報、サービス管理情報、設備管理情報）を収集する。

なお、設備トラフィック情報とは、設備を、どのようなテナント／サービスがどの時刻にどれだけのトラフィック量（ｂｙｔｅ等）で利用したのかを示す情報である。また、テナントとは、データセンタ等を利用する、会社単位の顧客のことをいい、複数の利用者を含む場合がある。

トラフィック重畳分析装置（再配置支援装置）４０は、設備トラフィック情報から、ネットワークを効率的に利用するための組み合わせを抽出し、仮想ネットワークコントローラ装置５０／クラウドコントローラ装置６０に対して制御指示を送出する。より具体的には、トラフィック重畳分析装置４０は、データセンタ群ＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎから設備トラフィック情報を収集し、テナント管理情報、サービス管理情報、設備管理情報から、テナント毎、サービス毎に分類し、更に、設備管理情報から階層毎に分類する。そして、その最大時系列情報を重畳することで、最適な組合せを求め、最適なテナント重畳構造を提供する。

仮想ネットワークコントローラ装置５０／クラウドコントローラ装置６０は、トラフィック重畳分析装置４０の分析結果に基づいて、重畳するテナント、あるいはサービスを振り分ける。

トラフィック重畳分析装置４０は、以下の手順に従って分析制御を実施する。
（１）設備トラフィック情報をネットワーク機器、サーバ機器から収集し、テナント管理情報、サービス管理情報を用いて、テナント毎、サービス毎等に分類する。次に、設備管理情報を用いて、それらをネットワークの階層別（上位層、中間層、下位層）に分類し、保存する。

（２）テナント、あるいはサービス等に分類したトラフィックを元に重畳シミュレーションを行い、ネットワーク性能、あるいはサーバ性能の上限を基にして抽出した重畳閾値を超えない範囲で、全ての階層をトータル的に分析した最適な組み合わせを抽出する。

（３）抽出された組み合わせに基づき、各テナントからデータセンタ間のトラフィック経路と仮想サーバの設定を仮想ネットワークコントローラ装置５０、あるいはクラウドコントローラ装置６０に制御指示する。

以下、本発明の特徴について説明する。
（Ａ）任意の期間に収集したトラフィックをテナント毎、サービス毎等に分類する。
本発明では、効果的な重畳と群単位での移動を必要とする仮想サーバ（ＶＭ）の移動を限定的かつ効果的に行うため、テナント毎、サービス毎のフロートラフィックを群単位で分類する。

（Ｂ）テナント毎、サービス毎等に分類したトラフィックを更に階層別に分類分析する。
本発明では、動的なネットワーク制御やサーバ間通信等、データセンタ（ＤＣ）内のネットワーク制御アルゴリズムや、サービスの通信特徴を反映した分析を可能とするため、階層別にトラフィックを分類する。

（Ｃ）階層別に分類したトラフィックを１日の任意の時刻幅で区切った最大時系列として、モデル化する。
本発明では、平日、休日あるいは月毎に異なるトラフィック特徴によって、リソース不足の事態を考慮し、最大時系列を用いる。なお、時刻幅については、トラフィックの特徴に応じて任意とする。

（Ｄ）全テナントを重畳し、抽出した最大トラフィック値から、重畳算出シミュレーションを実施し、算出を効率的に行い、効果的なテナント／サービス重畳を抽出する。
重畳シミュレーションを行う場合、全てをマトリクスで実施することで、理論的に計算が可能であるが、計算量が指数関数的に増加することが課題となる。本発明では、全てのトラフィックを重畳したときが最も効率的であるという点に注目し、最大重畳時系列情報と最大トラフィック値とを比較評価する。

図３は、本実施形態によるトラフィック重畳分析装置４０の構成を示すブロック図である。図３において、トラフィック重畳分析装置４０は、設備トラフィック情報収集機能４００、最適重畳抽出機能４１０、及びテナント配置制御機能４２０を有する。設備トラフィック情報収集機能４００は、設備センサ情報受信部４０１、設備センサ情報編集保存部４０２、及び設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３を有する。設備センサ情報受信部４０１は、データセンタＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎ群から設備トラフィック情報を収集する。設備センサ情報編集保存部４０２は、設備トラフィック情報をテナント／サービス／設備管理情報４０４からテナント毎／サービス毎に分類し、階層別にした上で、任意の期間の最大時系列情報を、設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３に保存する。設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３は、設備センサ情報編集保存部４０２にて編集された階層別のテナント毎／サービス毎最大時系列トラフィック情報を保存する。

テナント／サービス／設備管理情報４０４は、設備トラフィック情報を分類するための、テナントを特定するためのユーザＩＰアドレスを記述したテナント管理情報４０４Ａと、サービスを特定するためのサーバＩＰアドレス情報、及びＰｏｒｔ情報を記述したサービス管理情報４０４Ｂと、階層を特定するためのＩＰアドレス情報を記述した設備管理情報４０４Ｃとを含み、事前に準備されている。

最適重畳抽出機能４１０は、最適重畳シミュレーション部４１１、リソース利用情報収集部４１２、及び最適重畳結果出力部４１３を有する。最適重畳シミュレーション部４１１は、リソース利用情報収集部４１２により、収集したテナント毎、サービス毎に分類されたトラフィックを用いて、これらを重畳した場合の効率度合いを、予め設備情報の性能を元に設定した重畳閾値４１４の範囲で、シミュレーションし、最適重畳結果出力部４１３に結果を出力する。リソース利用情報収集部４１２は、設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３からテナント毎、サービス毎、階層別に分類されたテナント毎、サービス毎の最大時系列情報を収集する。最適重畳結果出力部４１３は、最適重畳結果をテナント最適配置制御部４２１に出力する。重畳閾値４１４は、設備情報の性能から予め設定されトラフィック量であり、事前に準備される。

テナント最適配置制御部４２０は、テナント最適配置制御部４２１、及びテナント最適配置指示部４２２を有する。テナント最適配置制御部４２１は、最適重畳結果に基づき、データセンタ群へのテナントトラフィックの経路とサービス配置とを決定する。テナント最適配置指示部４２２は、テナント最適配置制御部４２１の決定に従い、ネットワーク制御、サーバ制御を、仮想ネットワークコントロール装置、あるいはクラウドコントローラ装置へ指示する。

次に、本実施形態の動作について説明する。
図４は、本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による全体の動作を説明するためのフローチャートの一例である。図３において、トラフィック重畳分析装置４０では、まず、分析対象ネットワークから、設備トラフィック情報（パケット情報）を収集し（ステップＳ１）、最適な重畳の組合せを抽出し（ステップＳ２）、動的制御を提供するネットワーク上において、設備投資の少ないテナント配置制御を行う（ステップＳ３）。以下、それぞれ詳細に説明する。

図５は、本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による設備トラフィック情報収集処理（ステップＳ１）を説明するためのフローチャートの一例である。この処理では、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０７の処理が、任意の期間繰り返される。まず、設備センサ情報受信部４０１は、任意の期間のネットワークのスイッチから転送パケット情報を収集する（ステップＳ１０２）。収集方法は、ｓＦｌｏｗ、あるいはＮｅｔＦｌｏｗと呼ばれるトラフィックサンプリング手法を想定するが、これらに限定されない。但し、発着ＩＰアドレス、及び発着Ｐｏｒｔ番号とそのトラフィック値とその転送パケット自体を送信したアドレスとＰｏｒｔ番号、及び情報生成時刻が取得可能であることが前提となる。

次に、設備センサ情報編集保存部４０２は、収集した転送パケット情報のテナント側の発ＩＰアドレスを、テナント管理情報４０４Ａに基づいて、テナント別に分類する（ステップＳ１０３）。設備センサ情報編集保存部４０２は、取得したトラフィックのＩＰアドレスからテナントを判定する。同じテナントに属する利用者であるかどうかは、例えばＩＰアドレスの上位ビットを参照することで判定することができる。

図９（ａ）は、本実施形態によるテナント管理情報４０４Ａの一例を示す図である。テナント管理情報４０４Ａは、テナント名と、テナントＩＰアドレス群と、テナントＩＰアドレス＃１、＃２、…とを含む。

次に、設備センサ情報編集保存部４０２は、同様にサーバへの着ＩＰアドレス、及び着Ｐｏｒｔ情報を、サービス管理情報４０４Ｂに基づいて、サービス別に分類する（ステップＳ１０４）。設備センサ情報編集保存部４０２は、取得したトラフィックのＩＰアドレスとＰｏｒｔ番号からサービスを判定する。ロードバランサーを経由する場合には、そのアドレスが設定されるため、サービスＩＰアドレスには、そのようなアドレスも管理する。

図９（ｂ）は、本実施形態によるサービス管理情報４０４Ｂの一例を示す図である。サービス管理情報４０４Ｂは、サービス名と、サービスＩＰアドレス群と、サービスＩＰアドレス＃１、＃２、…とを含む。

続いて、設備センサ情報編集保存部４０２は、転送パケットの送信アドレスを、設備管理情報４０４Ｃに基づいて、階層別に分類する（ステップＳ１０５）。設備センサ情報編集保存部４０２は、階層毎にｓＦｌｏｗ／ＮｅｔＦｌｏｗ情報を送信するＩＰアドレスとＰｏｒｔ番号を管理し、それによりどの階層のトラフィックかを判定する。

図１０（ａ）は、本実施形態による設備管理情報４０４Ｃの一例を示す図である。設備管理情報４０４Ｃは、階層種別（上位層、中間層、下位層）と、スイッチＩＰアドレス群と、スイッチＩＰアドレス＃１、＃２、…とを含む。

図５に戻り、説明を行う。設備センサ情報編集保存部４０２は、分類されたパケット情報の時刻情報に基づいて、当該転送パケット情報の転送パケット量を、テナント別サービス別パケット情報５００の時刻別トラフィックに積算する（ステップＳ１０６）。すなわち、設備センサ情報編集保存部４０２は、上記処理によって分類した転送パケットの時刻から時刻を特定し、特定した時刻を元にパケット量を抽出し、その時刻帯に積算設定する。

図１０（ｂ）は、本実施形態によるテナント別サービス別パケット情報５００の一例を示す図である。テナント別サービス別パケット情報５００は、テナント／サービスと、階層と、時刻帯毎（０時０分〜０時２分台、０時３分〜０時５分台、０時６分〜０時８分台、…、２３時５７分〜２３時５９分台）のパケット量（ｂｙｔｅ）とを含む。

次に、設備センサ情報編集保存部４０２は、時刻単位の積算が完了後、前日以前の同一時刻情報があれば、転送パケット量を比較し、より大きな値であれば、その値を設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３に保存し、テナント別サービス別の最大時系列トラフィック情報を設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３に作成する（ステップＳ１０７）。すなわち、任意の期間における階層別のテナント毎、サービス毎最大時系列情報が設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３に保存されることとなる。

このように、上述したトラフィック重畳分析装置４０による設備トラフィック情報収集処理によって、前述した本発明の特徴（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）が実現される。

図６、及び図７は、本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０による最適重畳抽出処理（ステップＳ２）を説明するためのフローチャートの一例である。このフローチャートの処理では、まず、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理が階層分繰り返し実行される。

リソース利用情報収集部４１２は、設備センサ情報蓄積ＤＢ４０３から階層毎の情報を収集する（ステップＳ２０２）。次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、重畳対象のテナントの最大時系列情報を時刻毎に積算し、最大重畳時系列情報を階層毎に生成する（ステップＳ２０３）。次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、最大重畳時系列情報５０１の任意時間幅トラフィックから最大トラフィック値を求める（ステップＳ２０４）。

図１１（ａ）は、本実施形態による最大重畳時系列情報５０１の一例を示す図である。最大重畳時系列情報５０１は、階層（上位、中間、下位）と、時刻帯毎（０時０分〜０時２分台、０時３分〜０時５分台、０時６分〜０時８分台、…、２３時５７分〜２３時５９分台）のパケット量（ｂｙｔｅ）と、最大トラフィック値（ｂｙｔｅ）とを含む。

図６に戻り、説明を行う。トラフィック重畳分析装置４０は、ステップＳ２０５〜Ｓ２１０を、重畳数＝２から全重畳数の半分の組合せ分、繰り返し実行する。更に、この繰り返しにおいて、ステップＳ２０６〜Ｓ２０８を、階層分繰り返し実行する。

ここで、例えば、テナントＡ、テナントＢ、テナントＣにそれぞれサービスａ、ｂがあり、最大時系列情報が以下の通りであったとする。まず、最適重畳シミュレーション部４１１は、テナントＡのサービスａとｂを重畳した場合、それぞれの時系列情報を加算することで、重畳時の時系列情報を生成し、その時系列情報の最大トラフィック値を求める（ステップＳ２０７）。なお、省略箇所についても算出を行うが、ここでは割愛する。

図１１（ｂ）は、本実施形態によるテナントＡのサービスａとテナントＡのサービスｂとのテナント別サービス別パケット情報５００Ａと、テナントＡのサービスａとｂを重畳した場合のテナント別サービス別パケット情報５００Ｂとを示す図である。図示するように、テナントＡのサービスａでは、階層「上位」、０時０分〜０時２分台で「２０００」、０時３分〜０時５分台で「３０００」、０時６分〜０時８分台で「４０００」、…、２３時５７分〜２３時５９分台で「２０００」、最大トラフィック値が「４０００」である。

また、テナントＡのサービスｂでは、階層「上位」、０時０分〜０時２分台で「２０００」、０時３分〜０時５分台で「５０００」、０時６分〜０時８分台で「３０００」、…、２３時５７分〜２３時５９分台で「１０００」、最大トラフィック値が「５０００」である。

そして、テナントＡのサービスａとｂを重畳した場合、図示するように、階層「上位」、０時０分〜０時２分台で「４０００」、０時３分〜０時５分台で「８０００」、０時６分〜０時８分台で「７０００」、…、２３時５７分〜２３時５９分台で「３０００」、そして、最大トラフィック値が「８０００」となる。

テナントＡのサービスａとｂが重畳することで、他方のテナントＢとＣのそれぞれのサービスａとｂも重畳することになる。これに対しては、最適重畳シミュレーション部４１１は、これらの４つの組合せを算出せずに事前に求めた最大重畳時系列情報から上記テナントＡのサービスａとｂの重畳値を差し引くことで、テナントＢとＣのそれぞれのサービスａとｂを重畳させた場合の最大トラフィック値を求める（ステップＳ２０８）。

図１２（ａ）は、本実施形態による最大重畳時系列情報５０１Ａの一例を示す図である。図示の最大重畳時系列情報５０１Ａは、上記ステップＳ２０４で得られたもので、階層「上位」、０時０分〜０時２分台で「２００００」、０時３分〜０時５分台で「３００００」、０時６分〜０時８分台で「４００００」、…、２３時５７分〜２３時５９分台で「３００００」、最大トラフィック値が「４００００」となる。

テナントＡ、Ｂ、Ｃの各サービスを重畳した値が、図１２（ａ）に示す値であった場合、テナントＢ、Ｃのサービスａ、ｂの重畳値は、０時０分台から０時２分台の「２００００」から「４０００」を差し引いて「１６０００」となる。他の時刻帯も同様に求めた後、最大トラフィック値を求める。

図１２（ｂ）は、本実施形態によるテナント別サービス別パケット情報５００Ｃの一例を示す図である。図示のテナント別サービス別パケット情報５００Ｃでは、テナントＢ、Ｃのサービスａ、ｂにおいて、０時０分〜０時２分台で「１６０００」、０時３分〜０時５分台で「１２０００」、０時６分〜０時８分台で「３３０００」、…、２３時５７分〜２３時５９分台で「２７０００」、最大トラフィック値が「３３０００」となる。

次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、このようにして求めた各重畳値の最大トラフィック値を各層毎に加算する（ステップＳ２０９）。例えば、テナントＡのサービスａとｂの最大トラフィック値「８０００」と、テナントＢ、Ｃのサービスａとｂの最大トラフィック値「３３０００」とを加算した値が設備算出の基準値となる。

図１３は、本実施形態によるテナントＡのサービスａとｂのテナント別サービス別パケット情報５００Ｂと、テナントＢ、Ｃのサービスａとｂとのテナント別サービス別パケット情報５００Ｃとを示す図である。但し、このとき、ｓＦｌｏｗ／ＮｅｔＦｌｏｗでトラフィック情報を取得している場合には、サンプリングレートに従い、実数値に変換する必要がある。

次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、層別に求めた値を更に全て加算することで、階層全ての最大トラフィック値、つまり全ての設備数を求める基準値を算出する（ステップＳ２１０）。

次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、これら最大トラフィック値を昇順に並べ（ステップＳ２１１）、リストを作成する（ステップＳ２１２）。これは、設備投資の少ない順に並んだリストとなる。

次に、最適重畳シミュレーション部４１１は、設備条件により求まる最大トラフィック条件を重畳閾値として、昇順に並べたリストを検索し、最適重畳パターンを抽出する（Ｓ２１３）。これは、抽出方法の一例であり、この処理以降は、自由に選択することができる。最後に、最適重量結果出力部４１３は、抽出した最適重畳パターンをテナント配置制御４２１部に送信する（ステップＳ２１４）。

このように、上述したトラフィック重畳分析装置４０による最適重畳抽出処理によって、前述した本発明の特徴（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）が実現される。

図８は、本実施形態のトラフィック重畳分析装置４０によるテナント配置制御動作（ステップＳ３）を説明するためのフローチャートの一例である。テナント配置制御部４２１は、抽出された最適重畳パターンに基づいて、テナントトラフィックの振り分けを指示する（ステップＳ３０１）。次に、テナント配置制御指示部４２２は、準備が整った時点で仮想ネットワークコントローラ装置５０、およびクラウドコントローラ装置６０を介して制御指示する（ステップＳ３０２）。この処理は、本発明において、抽出した最適重畳パターンに基づいて、経路制御とサーバの配置を指示する箇所である。具体的には、ＯｐｅｎＦｌｏｗコントローラ等による経路制御とクラウドコントローラ装置６０による配置指示とを行うが、本発明の対象外である。

上述した実施形態によれば、データセンタ群ＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎから設備トラフィック情報を収集し、テナント管理情報、サービス管理情報、設備管理情報から、テナント毎、サービス毎に分類し、更に、設備管理情報から階層毎に分類し、その最大時系列情報を重畳することで、最適な組合せを求め、最適なテナント重畳構造を提供するようにしたので、時間帯毎の特徴を反映させることで、十分な効率化を図ることができる。

また、上述した実施形態によれば、設備トラフィック情報を用いた効率的なユーザの重畳制御方法を用いることで、時系列情報を重ねて、最大トラフィックが低い組み合わせを重畳選択することにより、より効果的なＩＴ設備投資を実現することができる。

また、上述した実施形態によれば、更に階層別に分類することにより、階層により異なるトラフィックに応じたＩＴ設備投資を実現することができる。

また、上述した実施形態によれば、履歴に基づいて最適に重畳したことにより、動的制御や、仮想マシンの移動が限定的に実施可能となることから、データセンタ内、あるいはデータセンタ間の制御トラフィック、あるいは仮想マシンの移動において発生する通信を抑制し、結果的に更なるＩＴ設備投資の抑制を実現することができる。

ＤＣ＿１〜ＤＣ＿ｎ‥データセンタ、３０−１〜３０−ｎ‥物理ネットワーク、４０‥トラフィック重畳分析装置、５０‥仮想ネットワークコントローラ装置、６０‥クラウドコントローラ装置、４００‥設備トラフィック情報収集機能、４０１‥設備センサ情報受信部、４０２‥設備センサ情報編集保存部、４０３‥設備センサ情報蓄積ＤＢ、４０４‥テナント／サービス／設備管理情報、４０４Ａ‥テナント管理情報、４０４Ｂ‥サービス管理情報、４０４Ｃ‥設備管理情報、４１０‥最適重畳抽出機能、４１１‥最適重畳シミュレーション部、４１２‥リソース利用情報収集部、４１３‥最適重量結果出力部、４１４‥重畳閾値、４２０‥テナント配置制御機能、４２１‥テナント最適配置制御部
４２２‥テナント最適配置指示部

Claims (6)

1. ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置であって、
   前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成する生成部と、
   前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行う処理部と、を備え、
   前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力する、
   再配置支援装置。
2. 請求項１記載の再配置支援装置であって、
   前記処理部は、全ての集計単位についての前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した総加算データと、前記第１の加算データとの時間帯毎の差分を求めることにより、前記第２の加算データを生成する、
   ことを特徴とする再配置支援装置。
3. 請求項１または２記載の再配置支援装置であって、
   前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データは、各時間帯について、複数日における該当する時間帯のトラフィック量の最大値を、該時間帯のトラフィック量としたデータである、
   再配置支援装置。
4. 請求項１から３のうちいずれか１記載の再配置支援装置であって、
   前記生成部は、前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、該複数のサービス提供部のサービスを受ける利用者群ごと、および／または前記複数のサービス提供部が前記ネットワーク上で配置された階層毎に集計する、
   再配置支援装置。
5. ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置が、
   前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成し、
   前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行い、
   前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力する、
   再配置支援方法。
6. ネットワーク上に配置された複数のサービス提供部を、前記ネットワーク上に再配置する支援を行う再配置支援装置に、
   前記複数のサービス提供部における時間帯毎のトラフィック量を、複数の集計単位毎に集計し、モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを生成させ、
   前記複数の集計単位から選択された２以上の集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第１の加算データと、前記複数の集計単位の全てから前記２以上の集計単位を除いた集計単位間で、前記モデル化された時間帯毎のトラフィック量データを時間帯毎に加算した第２の加算データとを生成し、前記第１の加算データにおける最大トラフィック量と、前記第２の加算データにおける最大トラフィック量とを加算した加算値を求める処理を、前記２以上の集計単位の組み合わせを代えながら繰り返し行わせ、
   前記加算値が最も小さい前記２以上の集計単位の組み合わせを最適配置として出力させる、
   再配置支援プログラム。

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