JP7141008B2 - サービス品質制御装置、サービス品質制御方法、及びプログラム - Google Patents

サービス品質制御装置、サービス品質制御方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、サービス品質制御装置、サービス品質制御方法、及びプログラムに関する。
従来、ネットワークの例えば帯域制限等のネットワーク性能の制御は、ネットワーク層、又はアプリケーション層の特定サービス及び特定プロトコルを対象に行っていた。ただし、ユーザは、特定サービス及び特定プロトコルのみを使用する場合は少ない。ユーザは、例えば、オンラインゲーム、Ｐ２Ｐ通話、及びブラウジング等の複数のアプリケーションを並列利用する場合の方が多いと考えられる。
したがって、特定のアプリケーションの為に行ったネットワークの性能制御（ＱｏＳ制御）は、他のアプリケーションが提供するサービスのユーザ体感品質（以降、ＱｏＥと表記する場合もある）の改善に殆ど影響しない場合がある。又は、特定のアプリケーションに対するネットワークの性能制御が他のアプリケーションのサービス提供の品質を劣化させてしまう場合がある。
例えば、映像配信等のサービスで遅延ロスが増大したため帯域の割り当てを増やしてネットワーク性能（以降、ＱｏＳと表記する場合もある）の改善を図ったが、そのアプリケーションは映像データをバッファに溜めていたためユーザ体感品質の改善に効果が無かった。また、特定のアプリケーションのユーザ体感品質の改善を目的に帯域の割り当てを増やしたところ、遅延に厳しい他のアプリケーションに大きな影響が出てしまい返ってＱｏＥを劣化させてしまう場合がある。
そこで、アプリケーションを実行する端末間の通信や制御パケットの状況からユーザ体感品質を推定する方法が例えば特許文献１に開示されている。また、パケット長を可変させたトラフィックを流すことでネットワーク性能を測定する方法が非特許文献１に開示されている。
特開２００７－６２０３号公報
RFC2544 Benchmarking methodology for Network Interconnect Devices〔令和1年6月25日検索〕、インターネット（URL: https://tools.ietf.org/html/rfc2544）
しかしながら、上記の従来技術を用いて劣化要因の特定をし、ＱｏＳ制御を行い一方のアプリケーションのＱｏＥを改善しても、他方のアプリケーションのＱｏＥが著しく劣化し、全体としてアプリケーションが提供するサービスのユーザ体感品質を低下させてしまう場合がある。つまり、従来のネットワークの性能制御は、個別制御に止まり全体最適に制御することができないという課題がある。
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、ネットワークの性能を複数のアプリケーションのそれぞれが提供するサービス品質を最大化するように制御するサービス品質制御装置、サービス品質制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様に係るサービス品質制御装置は、ネットワークに接続されるサービス品質制御装置であって、アプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイルと、前記ネットワークを構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得した前記ネットワーク情報と前記ＡＰＬプロファイルを対比させてユーザが使用する前記アプリケーションを判定するＡＰＬ判定部と、前記ネットワーク装置から帯域制限の値を含むネットワーク設定情報を取得し、前記アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、前記アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成部と、前記因果モデルに基づいて複数の前記アプリケーションの前記ネットワーク性能と前記ユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化部とを備えることを要旨とする。
本発明の一態様に係るサービス品質制御方法は、上記のサービス品質制御装置が行うサービス品質制御方法であって、ネットワークを構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得した前記ネットワーク情報とアプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイルを対比させてユーザが使用する前記アプリケーションを判定するＡＰＬ判定ステップと、前記ネットワーク装置から帯域制限の値を含むネットワーク設定情報を取得し、前記アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、前記アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成ステップと、前記因果モデルに基づいて複数の前記アプリケーションの前記ネットワーク性能と前記ユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化ステップとを含むことを要旨とする。
本発明の一態様に係るプログラムは、上記サービス品質制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであることを要旨とする。
本発明によれば、ネットワークの性能を複数のアプリケーションのそれぞれが提供するサービス品質を最大化するように制御することが可能になる。
本発明の第１実施形態に係るサービス品質制御装置の機能構成例を示す図である。 図１に示すＡＰＬプロファイルの例を示す図である。 図１に示すＡＰＬ判定部が取得するネットワーク情報の例を示す図である。 図１に示すＡＰＬ判定部が出力する情報の例を示す図である。 図１に示す因果モデル生成部が取得するネットワーク設定情報の例を示す図である。 時間に対するＱｏｓ値と帯域制限変化の例を模式的に示す図である。 取得したネットワーク設定とＱｏＳ値の関係、及びＱｏＳ値とＱｏＥ値の関係の例を模式的に示す図である。 図１に示す最適化部が行うネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す処理を模式的に示す図である。 図１に示すサービス品質制御装置が行うサービス品質制御方法の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るサービス品質制御装置の機能構成例を示す図である。 汎用的なコンピュータシステムの構成例を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の第１実施形態に係るサービス品質制御装置の機能構成例を示す図である。図１に示すサービス品質制御装置１００は、複数のアプリケーションをユーザが使用する際のネットワーク性能とユーザ体感品質を最適化させる装置である。
サービス品質制御装置１００は、ＡＰＬ判定部１０、ＡＰＬプロファイル２０、因果モデル生成部３０、因果モデル記録部４０、最適化部５０、ユーザモデル６０、及び制御部７０を備える。サービス品質制御装置１００は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等からなるコンピュータで実現することができる。
図１に示すように、サービス品質制御装置１００はネットワーク１に接続される。ネットワーク１は、ルータ、スイッチ等のネットワーク装置とサービスを提供するアプリケーション端末を含む。なお、ルータ、スイッチ、及びアプリケーション端末等の表記は省略している。
ＡＰＬプロファイル２０は、アプリケーションのプロファイルを記録する。ここでプロファイルは、データ、プロトコル、及び設定値等を含みアプリケーションに関する情報を集約したものである。
図２は、ＡＰＬプロファイル２０のレコードの例を示す。図２の左側の列はアプリケーションに関する情報、右側の列はその情報に対応するアプリケーションを示す。以降、図に示す表の列は、左側から1列と称する。
図２に示すように、例えばＷｅｂブラウジングのアプリケーションの場合、プロトコルはＴＣＰ（Transmission Control Protocol）でありポート番号は80番である。また、ファイル転送のアプリケーションの場合は、例えばポート番号が22番であり、平均トラフィック量が1Mbps以上である。また、音声通話のアプリケーションの場合は、プロトコルはＵＤＰ（User datagram Protocol）でありポート番号は3478-3481番である。このようにアプリケーションごとにそのプロファイルが異なる。
ＡＰＬ判定部１０は、ネットワーク１を構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得したネットワーク情報とＡＰＬプロファイル２０に記録されたアプリケーションのプロファイルを対比させてユーザが使用するアプリケーションを判定する。
図３は、取得したネットワーク情報の例を示す図である。図３の1列目は対象トラフィックの情報、2列目はデータ種別、3列目は時系列データの内容である。ＱｏＳ計測データは、ネットワーク１に備えられた計測器（図示せず）が定期的に上記の非特許文献１に開示された方法で計測した、スループット、Delay、ジッター、パケットロス等の値である。ＡＰＬ判定部１０は、その計測器からスループット等のＱｏＳ計測データを取得する。ＱｏＥ計測データも同様に、ネットワーク１に備えられた計測器（図示せず）が定期的にＲ値を算出し、そのＲ値をＡＰＬ判定部１０が取得する。Ｒ値は、総合音声伝送品質とも称されＱｏＳ計測データから算出される50（不良）～90（優）の値である。
なお、図３に例示するネットワーク情報は、サービス品質制御装置１００が主体となってネットワーク１から取得するようにしてもよい。つまり、サービス品質制御装置１００は、上記の計測器の作用をする機能構成部を備えてもよい。
図４は、ＡＰＬ判定部１０が出力する情報の例を示す図である。ＡＰＬ判定部１０が出力する情報は、ネットワーク１から取得されたネットワーク情報（図３）にアプリケーション（4列目）が対応付けられたものである。
因果モデル生成部３０は、ネットワーク１を構成するネットワーク装置から、帯域制御や優先転送などのネットワーク設定情報を取得し、アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成する。また、アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する。
図５は、ネットワーク設定情報の例を示す図である。図５の1列目は、最大帯域、帯域制限、キュー長、収容ユーザ数等のネットワーク設定情報の項目、2列目はそれぞれの項目の値である。
図６は、ネットワーク性能を表す値であるＱｏｓ値と帯域制限の時間変化の例を模式的に示す図である。図６（ａ）はＱｏＳ値の時間変化の例を示す。図６（ｂ）は帯域制限の時間変化の例を示す。
因果モデル生成部３０は、図６に示す同一時刻の帯域制限とＱｏＳ値の組をｘｙ座標にプロットし、帯域制限とＱｏＳ値を関係付ける因果モデルを生成する。同様に、ＱｏＳ値とユーザ体感品質の程度を表すＱｏＥ値を関係付ける。また、同様に、例えばトラフィックが通過する装置の平均収容ユーザ数とＱｏＳ値を関係付ける。
図７は、ネットワーク設定情報とネットワーク性能、及びネットワーク性能とユーザ体感品質のそれぞれを関係付ける因果モデルを模式的に示す図である。図７（ａ）は、ネットワーク設定情報の一つである帯域制限とＱｏＳ値を関係付ける因果モデルを示す。図７（ｂ）は、ＱｏＳ値とＱｏＥを関係付ける因果モデルを示す。図７（ｃ）は、ネットワーク設定情報の一つである平均収容ユーザ数とＱｏＳ値を関係付ける因果モデルを示す。
図７に示す因果モデルは、ランダムフォレスト回帰、Ridge/Lasso回帰、及び深層学習などの一般的な回帰手法によって求めることができる。因果モデルは、次式に示すようにネットワーク設定情報（例えば帯域制限）とネットワーク性能（ＱｏＳ値）、及びネットワーク性能（ＱｏＳ値）とユーザ体感品質（ＱｏＥ値）のそれぞれを関係付ける。
Figure 0007141008000001
ここで、ｆ、ｇ、ｈのそれぞれは因果モデルである。因果モデルｆ、ｇ、ｈは、対応するアプリケーションおよびネットワーク設定情報と関連付けて因果モデル記録部４０に記憶される。なお、式（３）の「平均収容ユーザ数」は、トラフィックが通過する装置の平均収容ユーザ数を略したものである。
最適化部５０は、因果モデルとユーザモデル６０に基づいて複数のアプリケーションのネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す。ユーザモデル６０は、例えばユーザの優先するアプリケーションの順番である。
ユーザモデル６０は、例えばアプリケーション（α）（ＡＰＬ（α））を優先し、他のアプリケーション（β）（ＡＰＬ（β））と（γ）（ＡＰＬ（γ））は優先順位を付けないといったユーザ特性を表す情報である。ユーザモデル６０は、例えば、ユーザＡのアプリケーションの優先度は、ＡＰＬ（α）＞ＡＰＬ（β）＝ＡＰＬ（γ）と表記することができる。
最適化部５０は、アプリケーションの優先度が例えば上記の関係になるように、各アプリケーションのＱｏＳ値に係数を乗じてネットワーク性能を最大化するネットワーク設定を見出す。なお、ユーザモデル６０は無くても構わない。因果モデル記録部４０に記憶された因果モデルのみに基づいてネットワーク設定を見出すようにしてもよい。
また、因果モデル記録部４０も必須では無い。例えば、サービス品質制御装置１００を構成するコンピュータの処理速度が十分高速であれば、生成される因果モデルに対応させて、因果モデルが生成される度にネットワーク性能を最大化するネットワーク設定を見出せばよい。
複数のアプリケーションのネットワーク性能（ＱｏＳ）とユーザ体感品質（ＱｏＥ）を最大化するネットワーク設定は、例えば全探索で見出す。全探索は、例えば複数のアプリケーションのネットワーク設定情報の全ての組み合わせのそれぞれに対応させてネットワーク性能の合計とユーザ体感品質の合計を求めることである。
図８は、全探索でネットワーク性能の合計とユーザ体感品質の合計を求めた例を示す図である。図８の3列目までは、最大帯域を10Mbpsとした場合の帯域制限の値を示す。各アプリケーションのＡＰＬ（α）、（β）、（γ）のそれぞれの帯域制限の値の組み合わせは、図８の2行目以降に示す1Mbps，1Mbps，8Mbps（118、2行目）～8Mbps，1Mbps，1Mbps（811、15行目）までの35通りである。
最適化部５０は、例えば、図８に示す各行の帯域制限の値を、ＡＰＬ（α）、ＡＰＬ（β）、及びＡＰＬ（γ）のそれぞれの帯域制限の値とＱｏＳ値とを関係付けた因果モデル（式（１））に代入し、因果モデルで求めたＱｏＳ値を合計する。
また、最適化部５０は、ＱｏＳ値とＱｏＥ値とを関係付けた因果モデル（式（２））に、因果モデルで求めたＱｏＳ値を代入し、代入して求めたＱｏＥ値を合計する。合計したＱｏＥ値は4列目に示す。
ＱｏＥ値の合計（ΣＱｏＥ）が最大になる帯域幅の組み合わせは、ＡＰＬ（α）、（β）、（γ）のそれぞれの帯域制限の値を1Mbps，8MBps，1Mbps（9行目）とした場合に最大（9.48）になる。なお、ネットワーク性能の合計が最大になるネットワーク設定情報の組み合わせとユーザ体感品質の合計が最大になるネットワーク設定情報の組み合わせは、必ずしも一致しない。
以上説明したように本実施形態に係るサービス品質制御装置１００は、ネットワーク１に接続されるサービス品質制御装置であって、アプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイル２０と、ネットワーク１を構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得したネットワーク情報とＡＰＬプロファイル２０を対比させてユーザが使用するアプリケーションを判定するＡＰＬ判定部１０と、ネットワーク装置からネットワーク設定情報を取得し、アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成部３０と、因果モデルに基づいて複数のアプリケーションのネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化部５０とを備える。これによれば、ネットワーク１の性能を複数のアプリケーションのそれぞれが提供するサービス品質を最大化することができる。つまり、ネットワークの性能を複数のアプリケーションのそれぞれが提供するサービス品質を最大化するようにネットワーク性能を制御することが可能になる。
なお、制御部７０は、各機能構成部の時系列的な動作を制御し、各機能構成部を連携させて上記の様にサービス品質制御装置１００を作用させるものである。制御部７０は、時間単位、日単位、曜日単位でサービス品質制御装置１００を動作させてもよい。また、その様にして得たネットワーク設定を記録するようにしてもよい。そうすることで時間経過の単位に対応させて複数のアプリケーションのネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出すことができる。
図９は、サービス品質制御装置１００が行うサービス品質制御方法の処理手順を示すフローチャートである。
図９に示すようにサービス品質制御方法は、サービス品質制御装置が行うサービス品質制御方法であって、ネットワーク１を構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得した前記ネットワーク情報とアプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイル２０を対比させてユーザが使用するアプリケーションを判定するＡＰＬ判定ステップＳ１と、ネットワーク装置から帯域制限の値を含むネットワーク設定情報を取得し、アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成ステップＳ２と、因果モデルに基づいて複数のアプリケーションのネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化ステップＳ３とを含む。これによれば、ネットワーク１を全体最適に制御するネットワーク設定を見出すことができる。したがって、例えばユーザクレームに適切に対処することができる。
〔第２実施形態〕
図１０は、本発明の第２実施形態に係るサービス品質制御装置の機能構成例を示す図である。図１０に示すサービス品質制御装置２００は、ネットワーク設定部８０を備える点でサービス品質制御装置１００（図１）と異なる。
ネットワーク設定部８０は、サービス品質制御装置１００の最適化部５０が見出したネットワーク設定を、ネットワーク１を構成するネットワーク装置に設定する。最適化部５０が見出したネットワーク設定は、例えばNETCONF（Network Configuration Protocol）を用いてネットワーク装置に設定する。
これによりネットワーク装置は、複数のアプリケーションのネットワーク性能とユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定に設定される。したがって、ネットワーク１を全体最適に制御することができる。
以上説明したようにサービス品質制御装置１００によれば、ネットワーク１を全体最適に制御するネットワーク設定を見出すことができる。また、サービス品質制御装置２００によれば、ネットワーク１を全体最適に制御することができる。
サービス品質制御装置１００と２００は、図１１に示す汎用的なコンピュータシステムで実現することができる、例えば、ＣＰＵ９０、メモリ９１、ストレージ９２、通信部９３、入力部９４、及び出力部９５とを備える汎用的なコンピュータシテムにおいて、ＣＰＵ９０がメモリ９１上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、サービス品質制御装置１００と２００の各機能が実現される。所定のプログラムは、HDD、SSD、USBメモリ、CD-ROM、DVD-ROM、MOなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録することも、ネットワークを介して配信することもできる。
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で変形が可能である。例えば、ユーザモデル６０は無くても構わない。また、因果モデルは、ランダムフォレスト回帰、Ridge/Lasso回帰、及び深層学習等の何れの回帰手法を用いて生成してもよい。
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
１０：ＡＰＬ判定部
２０：ＡＰＬプロファイル
３０：因果モデル生成部
４０：因果モデル記録部
５０：最適化部
６０：ユーザモデル
７０：制御部
８０：ネットワーク設定部
１００，２００：サービス品質制御装置

Claims (5)

  1. ネットワークに接続されるサービス品質制御装置であって、
    アプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイルと、
    前記ネットワークを構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得した前記ネットワーク情報と前記ＡＰＬプロファイルを対比させてユーザが使用する前記アプリケーションを判定するＡＰＬ判定部と、
    前記ネットワーク装置から帯域制限の値を含むネットワーク設定情報を取得し、前記アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、前記アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成部と、
    前記因果モデルに基づいて複数の前記アプリケーションの前記ネットワーク性能と前記ユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化部と
    を備えるサービス品質制御装置。
  2. 前記最適化部が見出した前記ネットワーク設定を、前記ネットワーク装置に設定するネットワーク設定部を備えることを特徴とする請求項１に記載のサービス品質制御装置。
  3. サービス品質制御装置が行うサービス品質制御方法であって、
    ネットワークを構成するネットワーク装置からポート番号と、トラフィック量と、スループットを含むネットワーク性能と、ユーザ体感品質を含むネットワーク情報とを取得し、取得した前記ネットワーク情報とアプリケーションのプロファイルを記録したＡＰＬプロファイルを対比させてユーザが使用する前記アプリケーションを判定するＡＰＬ判定ステップと、
    前記ネットワーク装置から帯域制限の値を含むネットワーク設定情報を取得し、前記アプリケーションごとにネットワーク設定情報とネットワーク性能とを関係付ける因果モデルを生成し、前記アプリケーションごとにネットワーク性能とユーザ体感品質とを関係付ける因果モデルを生成する因果モデル生成ステップと、
    前記因果モデルに基づいて複数の前記アプリケーションの前記ネットワーク性能と前記ユーザ体感品質を最大化するネットワーク設定を見出す最適化ステップと
    を含むサービス品質制御方法。
  4. 前記最適化ステップで見出した前記ネットワーク設定を、前記ネットワーク装置に設定するネットワーク設定ステップを含むことを特徴とする請求項３に記載のサービス品質制御方法。
  5. 請求項１又は２に記載のサービス品質制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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