JP6791532B2 - ネットワークトラフィック制御システム及び制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワークトラフィック制御システム及び制御方法に関し、特に動的なネットワークのトラフィックを制御するシステム及び方法に関する。

OpenFlow（登録商標）に代表されるＳＤＮ（Software-Defined Network）のような動的なネットワークは、大規模な環境で構成される傾向にある。このようなネットワークは物理的な配線等を変更することなくパケットの宛先を変えて、絶えず変化するネットワーク上のトラフィックに対して動的な制御を行うことができる。

上述のようなネットワークを企業のイントラネットとして採用し、テレビ会議やＶｏＩＰ通話等を行う場合には、ネットワークが途切れたり、遅延が発生したりすることを防止して通信品質を高める必要がある。例えば、テレビ会議の際には参加人数等の規模によって通信品質を高めるべきであるが、そのようなネットワーク設定を手動で行うのは煩雑である。

そこで、特許文献１には、将来の外的要因の予測情報を格納した外的要因予測情報記憶手段から予測したい期間の外的要因のデータを取得し、トラフィック量予測式に適用して予測トラフィック量を算出することで、現実的な時間内でトラフィック予測を可能にする技術が記載されている。

また、特許文献２には、移動体通信網において地理的に分割した区画におけるトラフィックの遷移と過去のトラフィックモデルを比較することで、その地域の将来のトラフィックを予測する技術が開示されている。

特開２０１２−２５３４４５号公報 特開２０１５−１５８８６１号公報

しかし、上記特許文献１に記載の技術では、外的要因としてユーザの行動を考慮しておらず、改善の余地があった。また、特許文献２に記載の技術では過去のトラフィックモデルから将来のトラフィック変動を予測しているが、ネットワークの最適化を図るためのトラフィック制御は行われていない。

ところで、企業のオフィスのような環境では各ユーザにプレゼンス情報が設定されている場合がある。プレゼンス情報とは、ユーザの状態を示す情報であって、例えば、在席中、離席中及び会議中等のユーザの行動に関する情報や、構内でのユーザの位置に関する情報である。特定のユーザの状態を知りたい場合には、プレゼンス情報を参照することによって、そのユーザの行動や位置を知ることができる。このような、プレゼンス情報に設定されるユーザの行動や位置の情報に連動して、ネットワークトラフィックは絶えず変動する。

しかし、特許文献１及び２に限らず、ユーザの状態を示すプレゼンス情報に基づいてネットワークの最適化、すなわちネットワークトラフィックの制御を行う技術は存在しておらず、上述のように、テレビ会議等でネットワークが途切れないことなどを実現するため、その場所に集まっているユーザ数まで考慮されたネットワークトラフィックの制御技術が求められていた。

そこで、本発明は、ユーザの行動とネットワークトラフィックの結び付きを考慮して動的なネットワークを最適化することが可能なネットワークトラフィック制御システム及び方法を提供することを目的とする。

本発明のネットワークトラフィック制御システムは、複数のネットワークスイッチと、該複数のネットワークスイッチを制御するネットワークコントローラとを有する動的なネットワークと、前記複数のネットワークスイッチの各々に接続される端末の、ユーザの現況を示すプレゼンス情報を収集し、該収集したプレゼンス情報に基づいて前記ネットワークスイッチにプレゼンス状態を付与するサーバとを備え、該サーバは、過去のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報及びプレゼンス状態に基づいて、現在のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報から、現在のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測し、前記ユーザのプレゼンス情報が得られない場合に、前記予測したプレゼンス状態を前記ネットワークスイッチに付与することを特徴とする。

また、本発明のサーバは、複数のネットワークスイッチと、該複数のネットワークスイッチを制御するネットワークコントローラとを有する動的なネットワークに接続され、前記複数のネットワークスイッチの各々に接続される端末の、ユーザの現況を示すプレゼンス情報を収集し、該収集したプレゼンス情報に基づいて前記ネットワークスイッチにプレゼンス状態を付与し、過去のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報及びプレゼンス状態に基づき、現在のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報から、現在のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測し、前記ユーザのプレゼンス情報が得られない場合に、前記予測したプレゼンス状態を前記ネットワークスイッチに付与することを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、プレゼンス情報を参照し、ユーザの動きに対して自動的にネットワークの最適化を行うことができる。

本発明に係るネットワークトラフィック制御システムの一実施の形態を示す概略図である。 図１のネットワークトラフィック制御システムの動作を説明するためのフローチャートである。 ネットワークスイッチにプレゼンス状態を付与する際の概念図である。 図２のステップＳ８の詳細を説明するためのフローチャートである。

次に、本発明に係るネットワークトラフィック制御システムの一実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は本発明に係るネットワークトラフィック制御システムの一実施の形態を示し、このシステム１は、複数のネットワークスイッチ（以下「スイッチ」と略称する。）３（３Ａ〜３Ｃ）と、これらのスイッチ３を制御するネットワークコントローラ（以下「コントローラ」と略称する）４を有する動的なネットワーク２と、スイッチ３の各々に接続される端末５の、ユーザの現況を示すプレゼンス情報を収集し、収集したプレゼンス情報に基づいてスイッチ３にプレゼンス状態を付与するサーバ６と、データベース７等で構成される。

動的なネットワーク２は、上述のようにOpenFlowに代表されるＳＤＮ(Software-Defined Network)等であって、トラフィック量、トラフィックエラー量の取得、及びパケットヘッダ等の書き換えが可能なネットワークである。

スイッチ３は、後述するように自動的に重要度が設定されるように構成される。また、スイッチ３に接続される端末５は、オフィスに設置されるＰＣ等のユーザ端末や、テレビ会議に用いられる会議端末であって、ユーザの行動及び位置に関するプレゼンス情報が手動又は自動で設定される。尚、スイッチ３Ａ、３Ｂに接続される端末は、図１においては省略している。

サーバ６は、内部にアプリケーション（以下「アプリ」と略称する。）６ａを備え、過去のスイッチ３毎のトラフィック情報及びプレゼンス状態に基づいて、現在のスイッチ３毎のトラフィック情報から、現在のスイッチ３毎のプレゼンス状態を予測すると共に、予測結果を機械学習することで予測精度の向上を図る識別器（不図示）を備え、スイッチ（エッジ）３Ｃを制御したり、ネットワーク２のトラフィック情報や、後述するユーザのプレゼンス状態を収集する。

データベース７は、サーバ６から入力されるネットワーク２のトラフィック情報に基づくトラフィック情報の差分、サーバ６からのユーザのプレゼンス情報、スイッチ３と端末５の位置情報、後述するプレゼンス状態と重要度の対応テーブル、及びスイッチ３のプレゼンス状態の変遷情報等を蓄積するために設けられる。

次に、上記構成を有するシステム１の動作について、図２を中心に図１〜図４を参照しながら説明する。

サーバ６上のアプリ６ａを起動し、システム１の初期化を行う（ステップＳ１）。以降、ネットワーク２に対して必要な命令をこのサーバ６上で動作するアプリ６ａが送信することとする。

次に、アプリ６ａはコントローラ４にアクセスして、ネットワーク２の各スイッチ３Ａ〜３Ｃからトラフィック量やエラー数等の収集可能な情報を読み出し、データベース７に格納する（ステップＳ２）。そして、アプリ６ａは、ネットワーク２を通して各ユーザ端末５からプレゼンス情報を収集する（ステップＳ３）。

ステップＳ４において、上記ステップＳ２、Ｓ３にて得られた情報とデータベース７上の過去の情報に基づいて、アプリ６ａは各スイッチ３Ａ〜３Ｃのプレゼンス状態の判定方法を決定する。

アプリ６ａにより、ステップＳ２、Ｓ３にて得られた直前のトラフィック情報とプレゼンス情報がプレゼンス状態を決定するのに十分であると判断されると（ステップＳ４；Ｙｅｓ）、ステップＳ２、Ｓ３で得た情報からスイッチ３Ａ〜３Ｃのプレゼンス状態を決定する（ステップＳ５）。

ステップＳ５において、図３に示すように、スイッチ３Ａ〜３Ｃに対して仮想的にユーザが紐づけられていると考える。これは、プレゼンス情報であるユーザの位置情報とスイッチの位置情報を比較し、対応するスイッチ３にユーザを紐づける。スイッチ３Ａ〜３Ｃに紐づけられた全ユーザの行動情報をみて、最も優勢なプレゼンス状態を決定し、決定したプレゼンス状態をスイッチ３Ａ〜３Ｃに付与する。また、ユーザの行動情報の偏りを考慮して、１つのスイッチに対して複数のプレゼンス状態を付与することも考えられる。

そして、識別器を更新し、決定された各スイッチ３Ａ〜３Ｃのプレゼンス状態と、各スイッチ３Ａ〜３Ｃから取得可能なトラフィック量や、エラー数等を入力データとして識別器の学習を行う（ステップＳ６）。

その後、予めデータベース７内に用意しておいたスイッチ３のプレゼンス状態とネットワーク２における重要度が結びついた情報を参照して、各スイッチ３の重要度を決定する（ステップＳ７）。

一方、ステップＳ２、Ｓ３にて得られた直前のトラフィック情報とプレゼンス情報が十分でないと判断された場合には（ステップＳ４；Ｎｏ）、ステップＳ９において、識別器に入力するトラフィック情報が十分に揃っているか否かを判別する。

識別器に入力するトラフィック情報が十分に揃っていると判断された場合には（ステップＳ９；Ｙｅｓ）、ステップＳ２で収集した各スイッチ３Ａ〜３Ｃ毎のトラフィック情報を識別器に入力する。出力は各スイッチ３Ａ〜３Ｃのプレゼンス状態となるので、このプレゼンス状態をスイッチ３Ａ〜３Ｃに付与し（ステップＳ１０）、上記ステップＳ７に移行する。

一方、識別器に入力するトラフィック情報が十分には揃っていないと判断された場合には（ステップＳ９；Ｎｏ）、各スイッチ３Ａ〜３Ｃ毎に、過去の遷移確率から次のプレゼンス状態を決定する（ステップＳ１１）。これは、データベースに記録された過去のプレゼンス状態の遷移から状態遷移モデルを形成しておき、次の最尤なプレゼンス状態を選択することで行われ、ステップＳ１１の後はステップＳ７に移行する。

ステップＳ８においては、各スイッチ３Ａ〜３Ｃの重要度からネットワーク２のエッジコストを更新し、ステップＳ２に戻って上記動作を繰り返す。

ステップＳ８において、各スイッチ３Ａ〜３Ｃの重要度からネットワーク２のエッジコストを更新する（ネットワーク２の最適化を行う）には、ネットワーク２の最大帯域幅（最大データ転送容量）に対する各スイッチの帯域幅の比率である相対帯域幅を算出し、この相対帯域幅を上記端末５のプレゼンス状態に基づいて調整する。

例えば、ユーザが離席中で、使用されていない端末５に接続されるスイッチ３については、相対帯域幅を狭くし、複数のユーザが参加するテレビ会議に用いられる端末５に接続されるスイッチ３については、相対帯域幅を広くするように調整する。ここで、スイッチ３の帯域幅の総和がネットワーク２の最大帯域幅を超えないようにする必要がある。

一般的に、ネットワークの最適化は、各ノードのスイッチ間であるエッジの帯域幅や優先順位を設定することで行う。スイッチの重要度決定後に、各エッジの帯域幅を決定する例を図４を参照しながら説明する。尚、最適化の手段は一意的に定められるものではない。

ステップＳ８１の手順１において、対象となるネットワーク上のスイッチ２つの組み合わせをすべて算出し、ステップＳ８２の繰り返し１では、算出した組み合わせ各々に対して処理を行う。

ステップＳ８３の手順２では、繰り返しの対象となる組み合わせから、ネットワーク上の経路を計算する。

ここで、経路について例示するために、３つのスイッチＡ、Ｂ、Ｃを考える。Ａ、Ｂ、Ｃの各々のスイッチが、他の２つのスイッチと接続されているとする。スイッチの組み合わせがＡとＢであるとするならば、経路の例としてＡ→Ｂ、Ａ→Ｃ→Ｂの２通りが挙げられる。

ステップＳ８４の繰り返し２では、経路中の各々のエッジに対して処理を行う。エッジとは、先述した２つの経路の例では、Ａ→Ｂに対してＡ−Ｂであり、Ａ→Ｃ→Ｂに対してはＡ−Ｃ、Ｃ−Ｂとなる。尚、経路は順序を考慮するが、エッジは順序を考慮しない。

ステップＳ８５の手順３では、各々のエッジに対する相対帯域幅を計算する。相対帯域幅は、最終的に決定する各々のエッジの帯域幅の比率となる。繰り返し対象のエッジの相対帯域幅に対して、エッジ両端の重要度の和を現在の経路のエッジ数で割った値を加算する。

ステップＳ８６において、繰り返し２を終端して繰り返し２の先頭（ステップＳ８４）に戻る。繰り返し２が終了すると、ステップＳ８７において、繰り返し１を終端して繰り返し１の先頭（ステップＳ８２）に戻る。繰り返し１が終了すると、ステップＳ８８の手順４に進む。

ステップＳ８８の手順４では、各エッジの相対帯域幅の総和を取り、各エッジの相対帯域幅を総和で除算する。これは正規化の手順である。

次に、ステップＳ８９の手順５で、各々のエッジの帯域幅を計算する。各エッジの相対帯域幅に対して基本帯域幅を乗算する。但し、基本帯域幅は、各エッジの帯域幅の総和が許可されているネットワークの最大幅を超えないように選ぶ。

以上がネットワークの最適化の一例であるが、ネットワークが大規模化すると指数関数的に計算量が増大することが予見される。その場合、計算には組み合わせ最適化の枠組みを用いて、多項式時間で近似解を求める手法を用いる必要がある。

また、図２に示すように、スイッチ３のプレゼンス状態の決定方法は３つあり（ステップＳ５、Ｓ１０、Ｓ１１）、上記実施の形態においては明確にこれらを分岐させた。しかし、どの方法がよいかというのは一概に言えない場合も多いので、３つの方法の結果の各々に重みをつけてプレゼンス状態を決定してもよい。

上記実施の形態においては、ネットワーク２の最適化、すなわちネットワークトラフィックの制御の具体例として、スイッチ３の帯域幅を調整する場合について説明したが、最適化の手段はこれに限定されず、上述のような効果を得られるものであればいかなる手段を用いてもよい。

尚、プレゼンス情報とコンピューティングリソースのマッピングを行うことで、それらの相関情報を可視化することもできる。

１ システム
２ ネットワーク
３（３Ａ〜３Ｃ） スイッチ
４ コントローラ
５ 端末
６ サーバ
６ａ アプリ
７ データベース

Claims (6)

1. 複数のネットワークスイッチと、該複数のネットワークスイッチを制御するネットワークコントローラとを有する動的なネットワークと、
   前記複数のネットワークスイッチの各々に接続される端末の、ユーザの現況を示すプレゼンス情報を収集し、該収集したプレゼンス情報に基づいて前記ネットワークスイッチにプレゼンス状態を付与するサーバとを備え、
   該サーバは、過去のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報及びプレゼンス状態に基づいて、現在のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報から、現在のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測し、
   前記ユーザのプレゼンス情報が得られない場合に、前記予測したプレゼンス状態を前記ネットワークスイッチに付与することを特徴とするネットワークトラフィック制御システム。
2. 前記ネットワークスイッチの物理的位置を記憶するデータべースを備え、
   前記サーバは、前記データベースに記憶されるネットワークスイッチの物理的位置と前記プレゼンス情報に基づいて、前記ネットワークスイッチに対するプレゼンス状態の付与を行うことを特徴とする請求項１に記載のネットワークトラフィック制御システム。
3. 前記サーバは、過去のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態の遷移確率を考慮して前記現在のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測することを特徴とする請求項１又は２に記載のネットワークトラフィック制御システム。
4. 複数のネットワークスイッチと、該複数のネットワークスイッチを制御するネットワークコントローラとを有する動的なネットワークに接続され、
   前記複数のネットワークスイッチの各々に接続される端末の、ユーザの現況を示すプレゼンス情報を収集し、
   該収集したプレゼンス情報に基づいて前記ネットワークスイッチにプレゼンス状態を付与し、
   過去のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報及びプレゼンス状態に基づき、現在のネットワークスイッチ毎のトラフィック情報から、現在のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測し、
   前記ユーザのプレゼンス情報が得られない場合に、前記予測したプレゼンス状態を前記ネットワークスイッチに付与することを特徴とするサーバ。
5. 前記ネットワークに接続され、前記ネットワークスイッチの物理的位置を記憶するデータべースを備えるネットワークシステムに接続され、
   前記データベースに記憶されるネットワークスイッチの物理的位置と前記プレゼンス情報に基づいて、前記ネットワークスイッチに対するプレゼンス状態の付与を行うことを特徴とする請求項４に記載のサーバ。
6. 過去のネットワークスイッチ毎のプレゼンス状態の遷移確率を考慮して前記現在のネッ
   トワークスイッチ毎のプレゼンス状態を予測することを特徴とする請求項４又は５に記載のサーバ。