JP6671468B2 - クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は負荷分散技術分野に関し、特にクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法および装置に関する。

効率的かつ正確な負荷分散スケジューリング技術は、クラウドコンピューティング（Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）および大型応用システム等の実運用の基本である。負荷分散はクラウドコンピューティングプラットフォームを安定的且つ効率的に稼働させることができ、高い同時要求を満たし、クラウドコンピューティングおよび大型応用システムにおいて重要な役割を果たしている。クラウドコンピューティング分野において、いわゆる負荷分散（Ｌｏａｄ ｂａｌａｎｃｉｎｇ）とは、主に短時間内に受信した大量のクライアントのリクエストを均等且つ合理的にバックエンドの各サーバに割り当てることを指す。

現在、大部分のパブリッククラウド（ｐｕｂｌｉｃ ｃｌｏｕｄ）の負荷分散システムは、主要／予備ＨＡ技術のみをサポートしている。主要および予備アベイラビリティーゾーンを切り替える場合、負荷分散装置のルーティング優先度を手動で調整しなければならず、例えば、各アベイラビリティーゾーン（Ａｖａｉｌａｂｌｅ Ｚｏｎｅ、ＡＺ）における負荷分散実例のルーティングを配布する際に記入する優先度の値を手動で修正し、さらにルーティング優先度により該負荷分散実例がどのアベイラビリティーゾーンに配布されるかを決定し、それによりアベイラビリティーゾーンを切り替えるという目的を達成する。

しかしながら、負荷分散装置のルーティング優先度を手動で調整する方式は、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率に影響を与え、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができず、さらに誤操作が発生する可能性があり、主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性に影響を与える。

上記に鑑みて、本発明はクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法および装置を提供し、その主な目的は、現在、負荷分散装置のルーティング優先度を手動で調整する方式が、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率に影響を与え、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができず、さらに誤操作が発生する可能性があり、主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性に影響を与えるという問題を解決することである。

本発明の一態様によれば、クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を提供し、該方法は、
負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得することと、
前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得することと、
前記トラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することと、
決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことと、
を含む。

本発明の他の一態様によれば、クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置を提供し、該装置は、
負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得し、さらに前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得する取得ユニットと、
前記取得ユニットにより取得したトラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定する決定ユニットと、
前記決定ユニットの決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンの切り替えを行う切り替えユニットと、
を含む。

本発明のさらなる他の一態様によれば、コンピュータプログラムが記憶された記憶装置を提供し、前記プログラムがプロセッサにより実行される際に上述クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法が実現される。

本発明のさらなる他の一態様によれば、記憶装置、プロセッサおよび記憶装置に記憶されプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムを含み、クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化の物理的デバイス（Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｅｖｉｃｅ）を提供し、前記プロセッサが前記プログラムを実行する際に上述クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法が実現される。

上記技術的解決手段によれば、本発明により提供されるクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法および装置は、現在の負荷分散装置のルーティング優先度を手動で調整する方式に比べて、本発明では、負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果、各アベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果および各アベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質に基づいて統合的に分析し、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定し、この適切なアベイラビリティーゾーンに基づいて該負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを自動で行うため、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率を向上させることができ、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、よってサービスが必要に応じてアベイラビリティーゾーンに移行される目的を達成し、誤操作の発生を回避し、さらに負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性を向上させることができる。

上記説明は本発明の技術的解決手段の概要のみであり、本発明の技術手段をより明瞭に理解させるために、明細書の内容に基づいて実施することができ、本発明の上記およびその他の目的、特徴および利点をより明らかで分かりやすくするために、以下では、本発明の具体的な実施形態を挙げる。

以下の好ましい実施形態について詳細に説明することによって、様々なその他の利点やメリットは当業者にとって明らかになる。図面は好ましい実施形態を示す目的のみに用いられ、本発明を制限するものではない。また、図面全体において、同じ参照符号は同じ部材を示している。

本発明に係る実施例により提供されるクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例により提供される他のクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を示すフローチャートである。 本発明に係る実施例により提供されるアベイラビリティーゾーン実例のアーキテクチャを示す図である。 本発明に係る実施例により提供される主要および予備アベイラビリティーゾーンを切り替える実例を示す図である。 本発明に係る実施例により提供されるクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置の構造を示す図である。 本発明に係る実施例により提供される他のクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化の物理的デバイスの構造を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の例示的な実施例をより詳しく説明する。図面に本発明の例示的な実施例を示しているが、本発明は様々な形態により実現されることができ、ここで説明される実施例に限定されないことを理解すべきである。逆に、これらの実施例を提供することは、より徹底的に本発明を理解し、本発明の範囲を完全に当業者へ伝えるためである。

本発明に係る実施例はクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を提供し、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率を向上させることができ、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、よってサービスが必要に応じてアベイラビリティーゾーンへ移行されるという目的を達成し、図１に示すように、該方法は以下のステップを含む。

（ステップ１０１）
負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得し、さらに負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得する。

ここで、負荷分散システムにより制御される地域は１つの都市または１つの特定領域のインターネットデータセンター（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄａｔａ Ｃｅｎｔｅｒ，ＩＤＣ）のコンピュータルーム集合であってもよく、同じ都市または同じ領域の複数のＩＤＣコンピュータルームで構成されている。

例えば、都市全体または領域全体のＩＤＣコンピュータルームのパブリックネットワーク負荷分散システムのトラフィックを統計して、トラフィック分配統計結果を得ることができ、該統計結果には各アベイラビリティーゾーンのトラフィック利用率、全帯域幅の大きさ等の情報を含むことができ、該負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバに対してヘルスチェックを行うことにより、各アベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を取得でき、該バックエンドサーバの統計結果にはアベイラビリティーゾーン内の通常の状態にあるバックエンドサーバの数が含まれることができ、さらに各アベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質の運用データに基づき、各アベイラビリティーゾーンのネットワーク品質情報を統計により得られ、具体的には、時間遅延、パケットロス率、ジッター、アウト・オブ・オーダー等のネットワーク品質状況を含むことができる。

本発明に係る実施例の実行主体はクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置であってもよく、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、負荷分散システム制御地域内のリアルタイムなトラフィック分配統計結果、各アベイラビリティーゾーン内のリアルタイムなバックエンドサーバの統計結果および各アベイラビリティーゾーンのリアルタイムなネットワークモニタリング品質を組み合わせて統合的に分析することができ、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを自動で実現し、具体的には、ステップ１０１から１０３に記載のプロセスを実行する。

（ステップ１０２）
取得したトラフィック分配統計結果、バックエンドサーバの統計結果およびネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定する。

例えば、先に、取得したトラフィック分配統計結果に基づき、各アベイラビリティーゾーンの現在のトラフィック利用率および全帯域幅を決定し、さらに、バックエンドサーバの統計結果に基づき、各アベイラビリティーゾーンにおいて現在通常の状態にあるバックエンドサーバの数を決定し、続いて、ネットワークモニタリング品質に基づき、各アベイラビリティーゾーンに発生する異常状況を決定し、最後に、これらの情報に基づき、現在のトラフィック利用率が低く、かつ全帯域幅が高いながら、通常の状態にあるバックエンドサーバの数が多く、異常状況がまれにしか発生しないアベイラビリティーゾーンＮを選択し、アベイラビリティーゾーンＮを負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定する。

（ステップ１０３）
決定結果に基づき、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行う。

例えば、現在のアベイラビリティーゾーンＮが負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンであり、該負荷分散実例がルーティングを配布する際、該負荷分散実例をアベイラビリティーゾーンＮに配分して処理するように、適切な優先度の値を自動で記入し、それにより該負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを自動で実現する。

本発明に係る実施例により提供されるクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法は、現在の負荷分散装置のルーティング優先度を手動で調整する方式に比べて、本発明に係る実施例では負荷分散システム制御地域内のトラフィック分配統計結果、各アベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果および各アベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質に基づいて統合的に分析し、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定し、この適切なアベイラビリティーゾーンに基づいて該負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを自動で行うため、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率を向上させることができ、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、よってサービスが必要に応じてアベイラビリティーゾーンへ移行されるという目的を達成し、誤操作の発生を回避し、さらに負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性を向上させることができる。

さらに、上記実施例の具体的な実施形態の細分化および拡張として、他のクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を提供し、図２に示すように、該方法は以下のステップを含む。

（ステップ２０１）
負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得し、さらに負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得する。

負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を取得するステップは、具体的には、バックエンドサーバに対するヘルスチェックにより、アベイラビリティーゾーンにおいて予め設定した通常の条件状態にあるバックエンドサーバの数を決定することと、該数に基づいて負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を決定することと、を含むことができる。ここで、予め設定した通常の条件状態はヘルスチェックの実際の必要に応じて予め設定することができる。

ヘルスチェックは負荷分散サービスにおける非常に重要な機能であり、負荷分散装置はトラフィックをバックエンドサーバに転送し、ヘルスチェックによってバックエンドサーバが通常通りにサービスを提供しているか否かを検知する必要がある。異常状態にあるバックエンドサーバに対するヘルスチェックが連続的に成功した回数が「ヘルスチェックの正常閾値」に達する場合、該バックエンドサーバが通常の状態に回復したと判定し、そのトラフィック転送を開始し、通常の状態にあるバックエンドサーバに対するヘルスチェックが連続的に失敗した回数が「ヘルスチェックの異常閾値」に達する場合、該バックエンドサーバが異常状態にあると判定し、そのトラフィック転送を停止する。

バックエンドサーバに対するヘルスチェックによって、各アベイラビリティーゾーンに存在する通常の状態にあるバックエンドサーバの数を決定することができ、該数に基づいて負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を決定することができる。

（ステップ２０２）
取得したトラフィック分配統計結果に基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅および各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値を取得し、取得したエクスポート帯域幅およびパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値に基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を計算する。

例えば、制御地域が都市Ａであり、都市ＡのＩＤＣコンピュータルームのパブリックネットワーク負荷分散システムのトラフィックを統合して統計し、この地域がＮ個のアベイラビリティーゾーンを有し、それぞれＡＺ１、ＡＺ２、…、ＡＺｎであると想定する。各アベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅（Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）はそれぞれＢ１、Ｂ２、…、Ｂｎである。現在の統計されたパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅の毎日の平均値はＢ＿Ａｖｅ１、Ｂ＿Ａｖｅ２、…、Ｂ＿ＡｖｅＮである。

取得したエクスポート帯域幅およびパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値に基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を計算するステップは、具体的には、アベイラビリティーゾーンに対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値をアベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅で割ることにより、アベイラビリティーゾーンのトラフィック利用率を得ることと、アベイラビリティーゾーンの全帯域幅に予め設定した調整因子係数を乗算して、アベイラビリティーゾーンに対応する重みを得ることと、トラフィック利用率が低いほど推奨値が高く、且つ重みが大きいほど推奨値が高いとの原則に従って、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を決定することと、を含むことができる。ここで、予め設定した調整因子係数は当業者が実際の状況に応じて予め設定することができる。

例えば、上記実例に合わせ、下記「数１」に示す式により各アベイラビリティーゾーンのトラフィック利用率を算出し得る。
Ｖ（１，…，Ｎ）＝Ｆ（Ｂ＿Ａｖｅ１／Ｂ１，…，Ｂ＿ＡｖｅＮ／Ｂｎ） （数１）

続いて、トラフィック利用率の大きさに基づいて各アベイラビリティーゾーンについて順位付けをし、トラフィック利用率が同じである場合、全帯域幅の大きいものを前に順位付けし、順位付けの結果に基づき、順位が前になるほど参照値が大きいとの原則に従って、対応する推奨参照値をそれぞれ設定し、続いて、各アベイラビリティーゾーンの重みに基づいて採点し、例えば、ＡＺ１の全帯域幅を１Ｇとし、ＡＺ２の全帯域幅を２Ｇとし、全帯域幅が大きいほど重みが大きく、加えた調整因子がｒである場合、ＡＺ１の重みはｒ＊１であり、ＡＺ２の重みはｒ＊２であり、最後に各アベイラビリティーゾーンに設定された推奨参照値にそれぞれ対応する重みを乗算して、推奨値Ｒａを得る。

上記方式によれば、各アベイラビリティーゾーンの現在のトラフィック利用率および全帯域幅の状況を十分に結び付けることができ、トラフィック利用率の低いものを優先的に推奨し、全帯域幅の高いものを優先的に推奨する原則に従って、負荷分散実例に適切な主要アベイラビリティーゾーンを推奨できる。

（ステップ２０３）
取得したバックエンドサーバの統計結果に基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を計算する。

ステップ２０３は、具体的には、数が多いほど推奨値が高いとの原則に従って、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を決定することを含むことができる。

例えば、各アベイラビリティーゾーンにおいて通常の状態にあるバックエンドサーバの数に基づき、数が多いほど推奨値が高いとの原則に従って、各アベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値Ｒｂを設定し、例えば、ＡＺ１に通常の利用可能なバックエンドサーバが６台有り、ＡＺ２に通常の利用可能なバックエンドサーバが２台有る場合、ＡＺ１のアベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値はＡＺ２のアベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値より大きくなる。

上記方式によれば、各アベイラビリティーゾーンにおいて通常に利用可能なバックエンドサーバの数、即ち、アベイラビリティーゾーンの分配比率を十分に結び付け、通常の利用可能なバックエンドサーバが多いほど、処理能力が高いとの原則に従って、負荷分散実例に適切な主要アベイラビリティーゾーンを推奨することができる。

（ステップ２０４）
取得したネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を計算する。

ステップ２０４は、具体的には、取得したネットワークモニタリング品質の運用データに基づき、アベイラビリティーゾーンのネットワーク品質パラメータの運用時間内に異常が発生する回数を統計することと、異常発生回数が多いほど推奨値が小さいとの原則に従って、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を決定することと、を含むことができる。

例えば、ネットワークモニタリング品質の運用データに基づき、各ＡＺのネットワーク品質状況を統計して取得し、具体的には、ネットワーク時間遅延、ＤＮＳ解析時間遅延、パケットロス率、ジッター、アウト・オブ・オーダー等のネットワーク品質パラメータを含む。運用時間に基づき、履歴データの統計を行い、例えば、アベイラビリティーゾーン内で発生するネットワーク時間遅延が長く、ＤＮＳ分析時間遅延が長く、パケットロス率が多く、ジッター、アウト・オブ・オーダー等の異常状況が発生する回数を統計し、異常発生回数が多いほど推奨値が小さいとの原則に従って、各アベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値Ｒｃを設定し得られる。

上記方式によれば、各アベイラビリティーゾーンにおける異常状況を十分に結び付けることができ、異常状況の発生を減少させる原則に従って、負荷分散実例に適切な主要アベイラビリティーゾーンを推奨できる。

（ステップ２０５）
計算により得られた第１推奨値、第２推奨値、第３推奨値およびこの三者のそれぞれに対応する重みに基づき、負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果を決定する。

ステップ２０５は、具体的には、計算により得られた第１推奨値に対応するエントリを乗算した重みに、第２推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、さらに第３推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、得られた加算値を負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果に決定することを含むことができる。

例えば、上記実例に合わせ、ステップ２０２から２０４により得られたＲａ、Ｒｂ、Ｒｃとの３つの推奨値を参照し、下記「数２」に示す式により最終的な推奨値結果を取得する。
Ｒａｔｉｎｇ＝Ｒａ＊ｗａ ＋ Ｒｂ＊ｗｂ ＋ Ｒｃ＊ｗｃ （数２）

ここで、Ｒａｔｉｎｇはアベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値結果を表し、ｗａは第１エントリに対応する重みであり、ｗｂは第２エントリに対応する重みであり、ｗｃは第３エントリに対応する重みである。

上記方式によれば、実際の状況に基づき、異なる要因に対して異なる重点を考えることができ、各アベイラビリティーゾーンを切り替える推奨値結果を正確に計算することができる。

（ステップ２０６）
推奨値結果に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定する。

ステップ２０６は、具体的には、推奨値結果の最も高いアベイラビリティーゾーン、または推奨値結果が予め設定した推奨値の閾値より大きいアベイラビリティーゾーンを、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定することを含むことができる。

例えば、推奨値結果が最も高いアベイラビリティーゾーンＡを、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定してもよく、所定の推奨値閾値を予め設定し、該推奨値閾値より大きいアベイラビリティーゾーン全てが条件を満たし、いずれか１つのアベイラビリティーゾーンを選択してアベイラビリティーゾーン負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定してもよい。

異なるサービスの必要を満たすために、本発明の一好ましい実施例において、さらに推奨値結果に基づいて採点してもよく、採点の結果に基づいてユーザに主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを推奨し、ユーザによりどのアベイラビリティーゾーンを負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンとするかを選択する。例えば、推奨値結果に基づいて１〜１００点の採点を行い、採点エリアを分割し、各部分の推奨強度および解釈を説明し、例えば、８０点以上のＡＺに対し、負荷分散実例の主要ＡＺをこのＡＺに設定することを強く推奨する。

（ステップ２０７）
決定結果に基づいて負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行う。

現在、負荷分散システムの大半は動的ルーティングプロトコルを用いて３２ビットのホストルーティングを配布し、例えば、負荷分散装置に設定された負荷分散実例は３２ビットルーティングの方式によりルータに配布され、該ルータにおいて３２ビットルーティングをメンテナンスする必要があり、このような方法は過剰にシステムリソースを消費する。図３は、同じ都市の異なる地域の二重アベイラビリティーゾーンの配置構造を示している。データ処理センターインターネット（Ｄａｔａ Ｃｅｎｔｅｒ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ、ＤＣＩ）チャネルは、２つのアベイラビリティーゾーンのコンピュータルームを接続するのに用いられる。ルータ３およびルータ４はローカルのバックボーンネットワーク（ｂａｃｋｂｏｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ）に属し、直接インターネットをドッキングするのに用いられる。ルータ３とルータ４との間はＤＣＩチャネルを介して接続される。ルータ１およびルータ２はそれぞれＡＺ１、ＡＺ２内部のデータセンターネットワークに属し、従来の方法において、負荷分散装置に設定された負荷分散実例（あるＶＩＰ）は３２ビットルーティングの方式によりルータ１およびルータ２に配布され、このように、負荷分散実例が増えるたびに新しい３２ビットルーティングをルータ１およびルータ２に配布し、ルータ１およびルータ２において該３２ビットルーティングをメンテナンスしなければならず、そのため、このような方法は過剰にシステムリソースを消費する。

上記問題を解決し、配置の利用可能性を向上させるために、本発明に係る実施例は、ステップ２０７の前に、さらに、静的等価ルーティングを構成する方式により、負荷分散実例の所属する負荷分散装置からセグメントルーティング（Ｓｅｇｍｅｎｔ ｒｏｕｔｉｎｇ）を負荷分散装置の対応するルータへ予め配布することを含むことができ、例えば、図３に示された実例に合わせて説明されるように、負荷分散装置からセグメントルーティングをルータ１およびルータ２に配布する。続いて、ネットワークコントローラにより、ルータ１およびルータ２を直接スケジューリングし、３２ビットルーティングをルータ３およびルータ４に配布する。このように、ルータ１およびルータ２の元メンテナンスを必要とする３２ビットルーティングがなくなり、それによりシステムリソースを節約し、図４に示すように、ＡＺ１において、ＬＢ１、ＬＢ２およびＬＢ３である３つの負荷分散装置が存在し、この３台の装置により負荷分散リソースプールを形成する。この際、ルータ１において負荷分散ＩＰアドレスフィールドを３つの静的等価ルーティングに設定し、３台の装置に指向させる。続いて、負荷分散実例の設定の必要に基づき、必要に応じて負荷分散実例の３２ビットルーティングに優先度の値ａを加えてルータ３に配布し、ＡＺ２においても同じことを行い、負荷分散実例の設定必要に基づき、必要に応じて負荷分散実例の３２ビットルーティングに優先度の値ｂを加えてルータ４に配布する。

上記に応じて、ステップ２０７は、具体的には、該ルータの、負荷分散実例に対応する３２ビットルーティングをバックボーンネットワークルータに配布する際に付加された優先度の値を調整することにより、負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを決定結果におけるアベイラビリティーゾーンに切り替えることを実現することを含むことができ、ここで、異なるアベイラビリティーゾーンのバックボーンネットワークルータの間はＤＣＩチャネルにより接続される。

例えば、図３および図４並びに上記実施過程に合わせて、具体的な負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを切り替える動作は、セントラルコントローラによりルータ１およびルータ２をスケジューリングすることによって遂行することができ、即ち、上記優先度の値ａ、ｂの値を自動で調整し、ルータ１に、３２ビットルーティングに調整後の優先度の値ａを加えたものをルータ３に配布させ、ルータ２に、３２ビットルーティングに調整後の優先度の値ｂを加えたものをルータ４に配布させ、さらに負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンの自動的な切り替えを実現する。

さらに、ユーザを助けて所定の時間に主要アベイラビリティーゾーンの切り替えを自動で完了させるために、運用経験に基づき、主要アベイラビリティーゾーンの切り替え時間を提供することができ、例えば、一般的には、切り替えに適する時間は夜１１時から翌日の朝６時までであるが、あるシステムに対して、一部の特別な推奨時間がさらに適切な推奨時間であるかも知れず、クラウドプラットフォームを介してシステムを定刻に操作し、負荷分散実例のアベイラビリティーゾーンを切り替える操作を自動で入力し、即ち、上記実施過程によって、負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンをどのアベイラビリティーゾーンに設定するかを決定し、所定の時間に該主要アベイラビリティーゾーンを切り替える操作を自動で完了させる必要がある。

本発明に係る実施例により提供される他のクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法は、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率を向上させることができ、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、よってサービスを必要に応じてアベイラビリティーゾーンへ移行させる目的を達成し、誤操作の発生を回避し、さらに負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性を向上させることができ、システムリソースを節約することができる。

さらに、図１および図２に記載の方法の具体的な実現として、本発明に係る実施例はクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置を提供し、図５に示すように、上記装置は、取得ユニット３１、決定ユニット３２および切り替えユニット３３を含む。

取得ユニット３１は、負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得し、さらに上記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得することができる。

決定ユニット３２は、上記取得ユニット３１により取得したトラフィック分配統計結果、上記バックエンドサーバの統計結果および上記ネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することができる。

切り替えユニット３３は、上記決定ユニット３２の決定結果に基づいて上記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを切り替えることができる。

具体的な応用シーンにおいて、図６に示すように、決定ユニット３２は、具体的には、取得モジュール３２１、計算モジュール３２２および決定モジュール３２３を含む。

取得モジュール３２１は、上記トラフィック分配統計結果に基づき、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅および上記各アベイラビリティーゾーンにそれぞれ対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値を取得することができる。

計算モジュール３２２は、上記エクスポート帯域幅および上記パブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値に基づき、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を計算することができる。

計算モジュール３２２は、さらに、上記バックエンドサーバの統計結果に基づき、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を計算することができる。

計算モジュール３２２は、さらに、上記ネットワークモニタリング品質に基づき、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンの負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を計算することができる。

決定モジュール３２３は、上記第１推奨値、上記第２推奨値、上記第３推奨値およびこの三者のそれぞれに対応する重みに基づき、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果を決定することができる。

決定モジュール３２３は、さらに、上記推奨値結果に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、計算モジュール３２２は、具体的には、アベイラビリティーゾーンに対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値をアベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅で割ることにより、アベイラビリティーゾーンのトラフィック利用率を取得し、アベイラビリティーゾーンの全帯域幅に予め設定した調整因子係数を乗算することにより、アベイラビリティーゾーンに対応する重みを取得し、上記トラフィック利用率が低いほど推奨値が高く、上記重みが大きいほど推奨値が高いとの原則に従って、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、取得ユニット３１は、具体的には、バックエンドサーバに対するヘルスチェックにより、アベイラビリティーゾーンにおいて予め設定した通常の条件状態にあるバックエンドサーバの数を決定し、上記数に基づいて上記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を決定することができる。

計算モジュール３２２は、具体的には、さらに、上記数が多いほど推奨値が高いとの原則に従って、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、計算モジュール３２２は、具体的には、さらに、上記ネットワークモニタリング品質の運用データに基づき、アベイラビリティーゾーンのネットワーク品質パラメータの運用時間内に異常が発生する回数を統計し、異常発生回数が多いほど推奨値が小さいとの原則に従って、上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、決定モジュール３２３は、具体的には、上記第１推奨値に対応するエントリを乗算した重みに、上記第２推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、さらに上記第３推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、得られた加算値を上記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果に決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、決定モジュール３２３は、具体的には、さらに、推奨値結果の最も高いアベイラビリティーゾーン、または推奨値結果が予め設定した推奨値の閾値より大きいアベイラビリティーゾーンを、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定することができる。

具体的な応用シーンにおいて、図６に示すように、上記装置は、さらに、配布ユニット３４を含む。

配布ユニット３４は、静的等価ルーティングを構成する方式により、上記負荷分散実例の所属する負荷分散装置から上記負荷分散装置に対応するルータへセグメントルーティングを予め配布することができる。

切り替えユニット３３は、具体的には、上記ルータの、上記負荷分散実例に対応する３２ビットのルーティングをバックボーンネットワークルータへ配布する際に付加された優先度の値を調整することにより、上記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを決定結果におけるアベイラビリティーゾーンに切り替えることを実現することができ、ここで、異なるアベイラビリティーゾーンのバックボーンネットワークルータの間はデータ処理センターインターネットＤＣＩチャネルにより接続される。

説明すべきことは、本発明に係る実施例により提供されるクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置に関する各機能ユニットのその他の説明は、図１および図２における対応する説明を参照することができ、ここではその詳細な説明を省略する。

上記図１および図２に示された方法に基づき、対応的に、本発明に係る実施例は、コンピュータプログラムが記憶された記憶装置をさらに提供し、該プログラムがプロセッサにより実行される際に上記図１および図２に示されたクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を実現する。

上記図１および図２に示された方法および図５と図６に示された仮想装置の実施例に基づき、上記目的を実現するために、本発明に係る実施例はクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化の物理的デバイスをさらに提供し、該物理的デバイスは記憶装置およびプロセッサを含み、上記記憶装置は、コンピュータプログラムを記憶するのに用いられ、上記プロセッサは、上記図１および図２に示されたクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法を実現するために、上記コンピュータプログラムを実行するのに用いられる。

本発明の技術的解決手段を適用することにより、負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替え効率を向上させることができ、負荷分散装置の優先度をインテリジェントスイッチングすることができ、よってサービスを必要に応じてアベイラビリティーゾーンへ移行させる目的を達成し、誤操作の発生を回避し、さらに負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えの正確性を向上させることができ、且つシステムリソースを節約することができる。

上記実施形態の説明により、当業者は、本発明をハードウェアにより実現させてもよく、ソフトウェアに必要な汎用ハードウェアプラットフォームを加える方式により実現させてもよいことを明瞭に理解することができる。このような理解に基づき、本発明の技術的解決手段をソフトウェア製品の形式により表現させることができ、該ソフトウェア製品は不揮発性記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢ、モバイルハードディスク等であってもよい）に記憶されてもよく、コンピュータ装置（パソコン、サーバ、またはネットワーク装置等であってもよい）に本発明の各実施場面に記載の方法を実行させるための複数の指令を含む。

当業者であれば、図面は一好ましい実施場面を示すための図に過ぎず、図面におけるモジュールまたはフローは必ずしも本発明を実施するために必須のものではないことを理解することができる。

当業者であれば、実施場面における装置内のモジュールは、実施場面の説明に従って実施場面の装置に配置させてもよく、対応的に変更して本実施場面と異なる１つまたは複数の装置に位置させてもよいことを理解することができる。上記実施場面のモジュールは１つのモジュールに合わせられてもよく、さらに複数のサブモジュールに分割してもよい。

上記本発明における番号は説明するためのものであり、実施場面の良否を表すものではない。

上述されたものは本発明のいくつかの具体的な実施場面に過ぎず、本発明はそれらに限定されるものではなく、いかなる当業者の考えられる変更は、いずれも本発明の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (12)

1. クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法であって、
   負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得することと、
   前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得することと、
   前記トラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、それぞれの推奨値を計算し、前記推奨値に基づいて、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することと、
   決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことと、
   を含む、ことを特徴とする方法。
2. 前記トラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することは、
   前記トラフィック分配統計結果に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅および前記各アベイラビリティーゾーンにそれぞれ対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値を取得し、前記エクスポート帯域幅および前記パブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を計算することと、
   前記バックエンドサーバの統計結果に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を計算することと、
   前記ネットワークモニタリング品質に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンの負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を計算することと、
   前記第１推奨値、前記第２推奨値、前記第３推奨値およびこの三者のそれぞれに対応する重みに基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果を決定することと、
   前記推奨値結果に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することと、
   を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記エクスポート帯域幅および前記パブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を計算することは、
   アベイラビリティーゾーンに対応するパブリックネットワークエクスポート使用帯域幅平均値をアベイラビリティーゾーンのエクスポート帯域幅で割ることにより、アベイラビリティーゾーンのトラフィック利用率を得ることと、
   アベイラビリティーゾーンの全帯域幅に予め設定した調整因子係数を乗算することにより、アベイラビリティーゾーンに対応する重みを得ることと、
   前記トラフィック利用率が低いほど推奨値が高く、前記重みが大きいほど推奨値が高いとの原則に従って、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第１推奨値を決定することと、
   を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を取得することは、
   バックエンドサーバに対するヘルスチェックにより、アベイラビリティーゾーンにおいて予め設定した通常の条件状態にあるバックエンドサーバの数を決定することと、
   前記数に基づいて前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果を決定することと、
   を含み、
   前記バックエンドサーバの統計結果に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を計算することは、
   前記数が多いほど推奨値が高いとの原則に従って、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第２推奨値を決定すること、
   を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記ネットワークモニタリング品質に基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンの負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を計算することは、
   前記ネットワークモニタリング品質の運用データに基づき、アベイラビリティーゾーンのネットワーク品質パラメータの運用時間内に異常が発生する回数を統計することと、
   異常発生回数が多いほど推奨値が小さいとの原則に従って、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする第３推奨値を決定することと、
   を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
6. 前記第１推奨値、前記第２推奨値、前記第３推奨値およびこの三者のそれぞれに対応する重みに基づき、前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果を決定することは、
   前記第１推奨値に対応するエントリを乗算した重みに、前記第２推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、さらに前記第３推奨値に対応するエントリを乗算した重みを加算し、得られた加算値を前記負荷分散システムにおける各アベイラビリティーゾーンのそれぞれ負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとする推奨値結果に決定すること、
   を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
7. 前記推奨値結果に基づき、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することは、
   推奨値結果の最も高いアベイラビリティーゾーン、または推奨値結果が予め設定した推奨値の閾値より大きいアベイラビリティーゾーンを、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンに決定すること、
   を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
8. 前記決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行う前に、さらに、
   静的等価ルーティングを構成する方式により、前記負荷分散実例の所属する負荷分散装置から前記負荷分散装置に対応するルータへセグメントルーティングを予め配布すること、
   を含み、
   前記決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことは、
   前記ルータの、前記負荷分散実例に対応する３２ビットのルーティングをバックボーンネットワークルータへ配布する際に付加された優先度の値を調整することにより、前記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを決定結果におけるアベイラビリティーゾーンに切り替えることを実現すること、
   を含み、
   異なるアベイラビリティーゾーンのバックボーンネットワークルータの間はデータ処理センターインターネットＤＣＩチャネルにより接続される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置であって、
   負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得し、さらに、前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得する取得ユニットと、
   前記トラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、それぞれの推奨値を計算し、前記推奨値に基づいて、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定する決定ユニットと、
   決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行う切り替えユニットと、
   を含む、ことを特徴とする装置。
10. 静的等価ルーティングを構成する方式により、前記負荷分散実例の所属する負荷分散装置から前記負荷分散装置に対応するルータへセグメントルーティングを予め配布する配布ユニットをさらに含み、
    前記切り替えユニットは、前記ルータの、前記負荷分散実例に対応する３２ビットのルーティングをバックボーンネットワークルータへ配布する際に付加された優先度の値を調整することにより、前記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを決定結果におけるアベイラビリティーゾーンに切り替えることを実現し、
    異なるアベイラビリティーゾーンのバックボーンネットワークルータの間はデータ処理センターインターネットＤＣＩチャネルにより接続される、
    ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
11. 記憶装置と、プロセッサと、記憶装置に記憶され、プロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとを含む、クラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化装置であって、
    前記プロセッサが前記プログラムを実行する際にクラウドモニタリングに基づく負荷分散の最適化方法が実現され、該方法は、
    負荷分散システムの制御地域内のトラフィック分配統計結果を取得することと、
    前記負荷分散システムにおけるアベイラビリティーゾーン内のバックエンドサーバの統計結果およびアベイラビリティーゾーンのネットワークモニタリング品質を取得することと、
    前記トラフィック分配統計結果、前記バックエンドサーバの統計結果および前記ネットワークモニタリング品質に基づき、それぞれの推奨値を計算し、前記推奨値に基づいて、負荷分散実例に対応する主要アベイラビリティーゾーンとして適するアベイラビリティーゾーンを決定することと、
    決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことと、
    を含む、ことを特徴とする装置。
12. 前記プロセッサが前記プログラムを実行する際に、前記決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことが実現される前に、さらに、
    静的等価ルーティングを構成する方式により、前記負荷分散実例の所属する負荷分散装置から前記負荷分散装置に対応するルータへセグメントルーティングを予め配布すること、
    を含み、
    前記プロセッサが前記プログラムを実行する際に、前記決定結果に基づいて前記負荷分散実例の主要および予備アベイラビリティーゾーンの切り替えを行うことが実現されることは、
    前記ルータの、前記負荷分散実例に対応する３２ビットのルーティングをバックボーンネットワークルータへ配布する際に付加された優先度の値を調整することにより、前記負荷分散実例の主要アベイラビリティーゾーンを決定結果におけるアベイラビリティーゾーンに切り替えることを実現すること、
    を含み、
    異なるアベイラビリティーゾーンのバックボーンネットワークルータの間はデータ処理センターインターネットＤＣＩチャネルにより接続される、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。