JP7239861B2 - リソース割当装置、リソース割当方法、および、リソース割当プログラム - Google Patents

Description

本発明は、リソース割当装置、リソース割当方法、および、リソース割当プログラムに関する。

クラウドサーバと、地域区分に応じて階層構造を有するMEC （Multi-access Edge Computing）サーバ群と、端末とが、ネットワークを介して接続しているシステムが存在する。上記システムにおいて、MECサーバは、端末の近傍に物理的に分散配置され、各種の情報を処理するサーバである（非特許文献１参照）。

MECサーバにより、従来クラウドサーバ側または端末側で実現していた種々の機能および処理の分散および高度化が可能となる。これにより、低遅延性を要求するサービスの他、大容量の情報を集約するサービス、高速処理を要求するサービスなどの新たな領域のサービスへの対応が検討されている。

また、物理サーバが備えるCPUやメモリなどの物理リソースを仮想化して利用する仮想化技術が実用化されている。このような仮想環境下において、リソースの利用効率を向上させる技術として、オーバーコミットが挙げられる。オーバーコミットは、実際に存在する物理リソースのキャパシティを超える仮想リソースを仮想サーバに割り当てる（非特許文献２参照）。

CPUおよびメモリは、常時100 %使用されているわけではないため、安定的な稼働を考慮しながらオーバーコミットを許容する倍率を策定することで、物理サーバに対する仮想サーバの集約率を向上させ、物理リソースを効率的に利用する。オーバーコミットの倍率は、CPU、メモリなどの物理リソースのスペック、想定される利用率などを基に策定される。

「MEC in 5G networks」, ETSI White Paper No. 28, June 2018 「リソース管理ガイド ESX Server 3.0.1およびVirtualCenter 2.0.1」, vmware

地理的に階層構造をとって分散配置されるMECサーバは、コスト等の面からリソース配備において量的制限がある。移動端末がMECサーバに情報を送信し、MECサーバでリアルタイム処理する場合、移動端末からの情報送信と、MECサーバでの情報処理とのリアルタイム性を担保する必要がある。このため、移動先のMECサーバでは、移動端末が実際に移動してくる前に必要なリソースを確保し、移動端末からの情報送信に備えておく必要がある。

一方で、同一の移動端末は、異なる地域に同時に在圏する状態は存在しない。このため、各地域でMECサーバ群のリソースを、全ての移動端末の台数分を常時確保しておく場合、確保されたリソースが常時利用されるわけではなく、リソースの利用効率が低下する。

リソースに量的制限のある環境下でリソース利用効率を向上させるための手段としては、リソースのオーバーコミットが考えられる。しかしながら、画一的にオーバーコミットすると、性能低下または動作の不安定化を引き起こす可能性がある。このため、設計段階でオーバーコミット率の上限を上げられず、移動端末の収容率を向上させることができない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、移動端末の移動状況に応じてオーバーコミットを制御し、リソースを有効活用する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一態様のリソース割当装置は、ネットワーク装置から取得した、移動端末の位置に関するネットワーク情報に基づいて、各移動端末の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を推定する進路推定部と、前記確率を用いて在圏する移動端末の在圏端末数を地域ごとに算出し、当該在圏端末数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定する判定部と、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値以下の場合、各地域に配置される仮想サーバ群に対するリソースの割当または解除を実行し、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超える場合、前記仮想サーバ群に対するリソースの割り当てまたは解除を実行しない実行部と、を有する。

本発明の一態様は、リソース割当装置が行うリソース割当方法であって、ネットワーク装置から取得した、移動端末の位置に関するネットワーク情報に基づいて、各移動端末の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を推定する進路推定ステップと、前記確率を用いて在圏する移動端末の在圏端末数を地域ごとに算出し、当該在圏端末数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定する判定ステップと、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値以下の場合、各地域に配置される仮想サーバ群に対するリソースの割当または解除を実行し、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超える場合、前記仮想サーバ群に対するリソースの割り当てまたは解除を実行しない実行ステップと、を行う。

本発明の一態様は、上記リソース割当装置として、コンピュータを機能させるリソース割当プログラムである。

本発明によれば、移動端末の移動状況に応じてオーバーコミットを制御し、リソースを有効活用する技術を提供することができる。

本発明の実施形態のMECサーバを含むネットワーク構成例を示す図である。 リソース割当装置の構成を示す機能ブロック図である。 時間t=0 (a.u.)における移動端末の位置を示す図である。 時間t=2 (a.u.)における移動端末の移動状況を示す図である。 時間t=3 (a.u.)における進路推定結果の一例を示す図である。 時間t=3 (a.u.)における判定結果の一例を示す図である。 リソース割当装置の動作を示すシーケンス図である。 判定部の動作を示すフローチャートである。 実行部の動作を示すフローチャートである。 判定監視部の動作を示すフローチャートである。 リソース割当装置のハードウェア構成例である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において、同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

＜第１の実施形態＞
（MECサーバを含むネットワーク構成）
図１は、本実施形態のリソース割当の対象となるMECサーバを含むネットワーク構成（ネットワークシステム）の一例を示す。図示するネットワーク構成は、クラウドサーバ１と、MECサーバ群３と、複数の移動端末５とを備える。MECサーバ群３は、クラウドサーバ１と移動端末５との間に配置され、地域に応じた階層構造を有する。図示する移動端末５は、各地域の間を移動し、最も近い位置に配置されたMECサーバ群に基地局（無線基地局）を介して接続する。なお、ネットワーク構成は、図１に限定されるものではなく、様々なものが考えられる。

クラウドサーバ１は、例えば、MEC サーバ群３でリアルタイム処理した情報を集約し、ビッグデータ化、大規模分析などを行う。具体的には、クラウドサーバ１は、エッジに配置されたMEC サーバ群３での低遅延処理と比較して、リアルタイム性の要求条件が厳しくない処理全般を行う。

MEC サーバ群３は、仮想化された複数のMECサーバである。本実施形態では、少なくとも１台の物理サーバ（不図示）のリソースを、複数のMEC サーバ（MEC サーバ群３）に分割して利用する。各MEC サーバでは、OSおよびアプリケーションを実行し、あたかも独立したコンピュータのように使用することができる。

移動端末５は、スマートフォン、フィーチャーホンなどの無線通信を行う端末（携帯端末）である。

（リソース割当装置の構成）
図２は、本実施形態のリソース割当装置２の構成を示す機能ブロック図である。リソース割当装置２は、物理サーバのリソースを仮想化し、MECサーバ群３に割り当てる。図示するリソース割当装置２は、位置取得部２１と、速度・経路取得部２２と、進路推定部２３と、判定部２４と、実行部２５と、リソース監視部２６と、判定監視部２７と、記憶部２８とを備える。

位置取得部２１は、移動端末５の位置に関するネットワーク情報を、ネットワーク装置４（NW装置）から取得し、当該ネットワーク情報を記憶部２８に記憶（格納）する。ネットワーク装置４は、例えば、基地局、コアネットワーク側の装置などである。ネットワーク情報は、例えば、移動端末５と基地局と間の接続情報である。接続情報は、どの端末５がどこの場所（基地局のセル）に存在しているかを、時間ごと示す情報である。

図３は、時間t=0 (a.u.)における移動端末５の位置を示す図である。ここでは、６台の移動端末a, b, c, d, e, fが、在圏地域（地域A-1-0配下の地域A-1-α、地域A-1-β、地域A-1-γ、地域A-1-δ）のMECサーバ群に情報を送信し、MECサーバ群がリアルタイム処理を行うMEC特有のサービスを例に説明する。各地域はマス目１－９で構成されている。位置取得部２１は、ネットワーク情報を用いて、図８に示すような各移動端末５の位置を時間ごとに取得する。

速度・経路取得部２２は、記憶部２８に記憶されたネットワーク情報に基づいて、各移動端末５の移動速度および移動経路を時間ごとに取得し、取得した移動速度および移動経路を記憶部２８に記憶する。

例えば、図３に示す時間t=0 (a.u.)の状態から、図４に示す時間t=2 (a.u.)の状態に、移動端末a, b, c, d, e, fが移動したとする。図４では、移動端末a、bは地域A-1-δ内をマス目9から8経由で7まで移動し、端末c、dは地域A-1-δ内をマス目9から5経由で1まで移動し、端末e、fは地域A-1-δ内をマス目9から6経由で3まで移動したことを示す。各移動端末の移動速度は、1マス/a.u.（任意の時間単位）であり、同じ速度で移動すると仮定する。

進路推定部２３は、ネットワーク情報に基づいて、各移動端末５の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末５が在圏する確率を推定する。ここでは、進路推定部２３は、速度・経路取得部２２が取得した移動速度および前記移動経路を用いて、各移動端末の進路を推定する。具体的には、進路推定部２３は、記憶部２８から取得した移動端末５の移動速度および移動経路を用いて、移動端末５の時間ごとの端末進路を推定し、推定結果を記憶部２８に記憶する。

図５は、予測する未来の時間t=3 (a.u.)における進路推定結果の一例である。図示する例では、移動端末a、bは、時間t=3 (a.u.)には、地域A-1-γに在圏する割合が90％で、地域A-1-δに在圏する割合が10％であることを示している。進路の推定方法は、特に規定しないが、過去の移動速度および移動経路の蓄積を学習させた上で人工知能的に（例えば、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて）予測してもよく、あるいは、予め定められた移動端末５の移動計画を参照して推定してもよい。

判定部２４は、推定結果に含まれる確率を用いて在圏する移動端末５の数を地域ごとに算出し、移動端末５の数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定する。

図６は、時間t=3 (a.u.)における、地域ごとの判定結果の一例を示す図である。判定結果には、在圏端末数（期待値）と、コミットするリソースと、オーバーコミット率とを含む。判定部２４は、地域ごとに、時間t=3 (a.u.)において各移動端末５が在圏する割合を合計して在圏端末数を算出する。例えば、図５に示す進路推定結果の場合、判定部２４は、地域A-1-αの在圏端末数を、0.75+0.75＝1.5と算出し、地域A-1-βの在圏端末数を、0.1+0.1+0.9+0.9＝2と算出する。

そして、判定部２４は、算出した各在圏端末数の小数点以下を切り上げた値を、コミットするリソースとする。例えば、判定部２４は、地域A-1-αの在圏端末数「1.5」を切り上げた「2」をコミットするリソースとする。リソースのコミットは、移動端末５の台数を単位とした離散値（整数）で実施するため、ここでは、在圏端末数の端数を切り上げた値を、コミットするリソースとする。なお、１台の移動端末５に必要なリソースは同じであると仮定する。

そして、判定部２４は、以下の式によりオーバーコミット率を地域ごとに算出する。

オーバーコミット率＝コミットするリソース／存在するリソース
存在するリソースは、MECサーバ群に現時点で割り当てられているリソースであって、リソース監視部２６により記憶部２８に記憶されている。判定部２４は、各地域に対応するMECサーバ群の存在するリソースを記憶部２８から取得し、オーバーコミット率を算出する。

図６に示す例では、各地域（地域A-1-α、地域A-1-β、地域A-1-γ、地域A-1-δ）のMECサーバ群３には、それぞれ移動端末2台分のリソースが存在しているとする。この場合、判定部２４は、地域A-1-αのオーバーコミット率を2/2＝1とし、地域A-1-δのオーバーコミット率を1/2＝0.5とする。

そして、判定部２４は、算出したオーバーコミット率の最大値と、記憶部２８に記憶されたオーバーコミット率の上限値とを比較し、オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合、算出したオーバーコミット率を含む判定結果を記憶部２８に記憶する。

一方、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、判定部２４は、算出したオーバーコミット率を含む判定結果を記憶部２８に記憶するとともに、オーバーコミット率が上限値を超えないように、MECサーバ群３のリソースの割当方法を変更する。これにより、オーバーコミット率が上限値を超えた地域の存在するリソースが変更され、変更後のオーバーコミット率が上限値以下となる場合がある。

図６に示す例では、オーバーコミット率の最大値は、「1」である。オーバーコミット率の上限値は、記憶部２８に記憶され、ここでは「3」とする。この場合、判定部２４は、オーバーコミット率の最大値「1」は上限値「3」以下であると判定し、算出したオーバーコミット率を含む判定結果を、記憶部２８に記憶する。

実行部２５は、オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合、各地域に配置されるMECサーバ群３に対するリソースの割当または解除を実行し、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、リソースの割当または解除を実行しない。すなわち、実行部２５は、記憶部２８に記憶された判定結果のオーバーコミット率の最大値と上限値とを比較し、比較結果に応じてリソースの割当またはリソースの解放を実行する。

リソース監視部２６は、MECサーバ群３のリソースの利用状況を監視し、リソースの利用状況を記憶部２８に記憶する。リソースは、例えばCPU、メモリ、GPU、ディスク容量などである。判定部２４は、記憶部２８に記憶されたリソース利用状況を参照し、オーバーコミット率の算出に必要な存在するリソースを取得する。また、判定部２４は、算出したオーバーコミット率が上限値を超える場合に、記憶部２８に記憶されたリソース利用状況を参照してリソースの割当の変更を行う。

判定監視部２７は、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、アラート（第１アラート）を出力する。具体的には、判定監視部２７は、記憶部２８に記憶された判定結果およびオーバーコミット率の上限値を参照し、判定結果に含まれるオーバーコミット率の最大値と上限値とを比較する。オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、判定監視部２７は、アラートを生成し、当該アラートを管理者端末６に送信する。アラートは、オーバーコミット率が上限値を超える事象の発生、および、対象となるMECサーバ群３の機能、サービス等の性能低下が発生する可能性があることを示す警告である。オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合、判定監視部２７は、アラートを生成することなく処理を終了する。

例えば、各地域（地域A-1-α、地域A-1-β、地域A-1-γ、地域A-1-δ）のMECサーバ群３には、それぞれ移動端末2台分のリソースが存在し、各地域のコミットするリソースが、それぞれ4台、2台、2台、1台とすると、各地域のオーバーコミット率は、それぞれ2、1、1、0.5となる。ここで、オーバーコミット率の上限値は、「1」とする。この場合、判定監視部２７は、判定結果に含まれるオーバーコミット率の最大値「2」が上限値「1」を超えるため、アラートを管理者端末６に送信する。なお、判定監視部２７は、アラートの発生を、外部から監視または取得可能なインターフェースを備えていてもよい。

管理者端末６は、保守者などのリソース管理者が使用する外部の端末である。管理者端末６は、リソース割当装置２から送信されたアラートを受信し、ディスプレイなどに表示してアラートをリソース管理者に提示する。リソース管理者は、アラートを検知して、MECサーバ群３のリソースの増強、MECサーバ群３で提供する機能／サービスの変更など、アラート発生の回避策を講ずる。

（リソース割当装置の動作）
図７は、本実施形態のリソース割当装置２の動作を示すシーケンス図である。

リソース監視部２６は、MECサーバ群３のリソース利用状況を監視し（Ｓ１１）、当該リソース利用状況を記憶部２８に記憶（格納）する（Ｓ１２）。なお、リソース監視部２６は、常時、リソース利用状況を監視する。これにより、記憶部２８には、MECサーバ群３のリソース利用状況が、時系列に記憶される。

位置取得部２１は、ネットワーク装置４から、移動端末５の位置に関するネットワーク情報を取得し（Ｓ１３）、当該ネットワーク情報を記憶部２８に記憶する（Ｓ１４）。ネットワーク情報は、例えば、移動端末５がどこの基地局のセルに在圏しているかを示す基地局への接続情報である。なお、位置取得部２１は、所定のタイミング（所定の時間間隔）で、ネットワーク装置４から各移動端末５のネットワーク情報を取得する。これにより、記憶部２８には、各移動端末５の位置に関するネットワーク情報が、時系列に記憶される。

速度・経路取得部２２は、記憶部２８に時系列に記憶された各移動端末５のネットワーク情報を参照して（Ｓ１５）、各移動端末５の時間ごとの移動速度および移動経路を取得し、記憶部２８に記憶する（Ｓ１６）。

進路推定部２３は、記憶部２８に記憶された各移動端末５の移動速度および移動経路を参照して（Ｓ１７）、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を、各移動端末５の進路推定結果として記憶部２８に記憶する（Ｓ１８）。

判定部２４は、記憶部２８に記憶された進路推定結果、リソース利用状況、オーバーコミット率の上限値等を参照する（Ｓ１９）。判定部２４は、進路推定結果の前記確率を用いて在圏する移動端末の数（期待値）を地域ごとに算出し、算出した移動端末の数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定し、判定結果を記憶部２８に記憶する（Ｓ２０）。判定部２４の詳細な処理については後述する。

実行部２５は、記憶部２８に記憶された判定結果を参照し（Ｓ２１）、オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合、MECサーバ群３のリソースの割当または解除を実行する（Ｓ２２）。実行部２５の詳細な処理については後述する。

なお、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、実行部２５は、MECサーバ群３のリソースの割当または解除を実行することなく処理を終了する。この場合、判定監視部２７は、記憶部２８に記憶された判定結果を常時監視しているため、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える判定結果が記憶部２８に記憶されたことを検知すると、アラートを生成し、管理者端末６に送信する。判定監視部２７の詳細な処理については後述する。

（判定部の動作）
図８は、図７に示すＳ１９およびＳ２０の判定部２４の処理を具体的に示すフローチャートである。

判定部２４は、記憶部２８から進路推定結果を取得する（Ｓ３１）。進路推定結果は、例えば図５に示すように、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を示すものである。判定部２４は、進路推定結果を用いて在圏する移動端末の数（期待値）を地域ごとに算出し、在圏する移動端末の数に基づいてコミットするリソースを決定する（Ｓ３２）。図６に示す例では、判定部２４は、在圏する移動端末の数の小数点以下を切り上げて、コミットするリソースを決定する。

判定部２４は、記憶部２８からリソース利用状況およびオーバーコミット率の上限値を取得する（Ｓ３３）。判定部２４は、「コミットするリソース」をリソース利用状況の対象となるMECサーバ群３の「存在するリソース」で除算することで、各地域のオーバーコミット率を算出する。判定部２４は、各地域のオーバーコミット率の最大値が、上限値以下か否かを判定する（Ｓ３４）。最大値が上限値以下の場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、判定部２４は、算出したオーバーコミット率を含む判定結果を記憶部２８に記憶する（Ｓ３５）。

最大値が上限値を超える場合（Ｓ３４：ＮＯ）、判定部２４は、算出したオーバーコミット率を含む判定結果を記憶部２８に記憶する（Ｓ３６）。そして、判定部２４は、オーバーコミット率が上限値を超えないように、MECサーバ群３のリソースの割り当て方法を変更する（Ｓ３７）。例えば、判定部２４は、同じCPUにオーバーコミットするのではなく、別のCPUにコミットする。

Ｓ３７を実行した回数が所定の回数未満の場合（Ｓ３８：ＮＯ）、判定部２４は、Ｓ３４に戻り、以降の処理を繰り返し行う。Ｓ３７を実行した回数が所定の回数となった場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、判定部２４は、オーバーコミット率の上限値を超えないようにMECサーバ群３のリソースを割り当てるのは不可能であると判定し、処理を終了する。

（実行部の動作）
図９は、図７に示すＳ２１およびＳ２２の実行部２５の処理を具体的に示すフローチャートである。

実行部２５は、記憶部２８から各地域のオーバーコミット率を含む判定結果を取得する（Ｓ４１）。実行部２５は、オーバーコミット率の最大値が記憶部２８に記憶されたオーバーコミット率の上限値以下の場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、MECサーバ群３に対するリソースの割当または解除を実行する。オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合（Ｓ４２：ＮＯ）、実行部２５は、リソースの割当または解除を実行せずに処理を終了する。

（判定監視部の動作）
図１０は、判定監視部２７の処理を具体的に示すフローチャートである。判定監視部２７は、記憶部２８から各地域のオーバーコミット率を含む判定結果を取得する（Ｓ５１）。判定監視部２７は、オーバーコミット率の最大値が記憶部２８に記憶されたオーバーコミット率の上限値を超える場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、アラートを生成する（Ｓ５３）。

アラートは、オーバーコミット率が上限値を超える事象の発生、および、対象となるMECサーバ群３の機能、サービス等の性能低下が発生する可能性があることを示す警告である。判定監視部２７は、生成したアラートを管理者端末６に送信する（Ｓ５４）。また、判定監視部２７は、アラートの発生を、外部から監視または取得可能なインターフェースを備えていてもよい。

オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合（Ｓ５２：ＮＯ）、判定監視部２７は、処理を終了する。なお、本実施形態では、図８のＳ３７で判定部２４がリソースの割当を変更した結果、オーバーコミット率の最大値が上限値以下となる場合は、アラートを作成せずに処理を終了する。

以上説明した本実施形態のリソース割当装置２は、ネットワーク装置４から取得した、移動端末５の位置に関するネットワーク情報に基づいて、各移動端末５の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末５が在圏する確率を推定する進路推定部２３と、前記確率を用いて在圏する移動端末５の在圏端末数を地域ごとに算出し、当該在圏端末数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定する判定部２４と、オーバーコミット率の最大値が上限値以下の場合、各地域に配置されるMECサーバ群３（仮想サーバ）に対するリソースの割当または解除を実行し、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合、MECサーバ群３に対するリソースの割り当てまたは解除を実行しない実行部２５と、を有する。

このように本実施形態では、常時、画一的にオーバーコミットするのではなく、ネットワーク情報を活用して確率別に算出される移動端末５の進路推定結果に基づいてオーバーコミットを制御する。また、本実施形態では、ネットワーク情報を活用してリソースの解放タイミングを制御することで、リソースの割り当て状況を移動端末の実態に合わせ、見かけ上のオーバーコミット率の上昇を回避することができる。したがって、本実施形態では、移動端末の移動状況に応じてオーバーコミットを制御し、リソースを有効活用することができる。

また、本実施形態では、MECサーバ群３のリソースにより提供されるMEC特有の機能およびサービスを運用する際に、CPUやメモリ等の共有リソースのオーバーコミット、またそのオーバーコミットを、ネットワーク情報を活用して動的に制御することができる。これにより、本実施形態では、量的に制限のあるリソースを効率的に活用することができる。

また、本実施形態では、移動端末５の進路推定結果、および、進路推定結果に基づくリソース割り当て判定結果の精度が向上することで、システムの設計段階から移動端末５の収容率を効率的に向上させることができる。

また、本実施形態では、MECサーバ群３の地理的階層構造を活用し、リアルタイムのMECサーバ群３のリソース利用状況と、移動端末５の位置に関するネットワーク情報とを、現状のリソース配置と関連付けることができる。また、本実施形態では、移動端末５の位置に関するネットワーク情報の蓄積を基に、移動端末５の進路を推定し、これらの関連を考慮した上でリソースの割り当てを実施することで、制限的なリソースを効率的に活用することができる。

このように本実施形態では、地域区分に応じて階層構造を有するMECサーバ群３と、移動端末５と、クラウドサーバとがネットワークを介して接続しているシステムにおいて、MECサーバ群３のリソースを当該MECサーバ群３が提供する機能およびサービスに、効率的に割り当てることができる。

＜第２の実施形態＞
本実施形態では、リソース割当装置２の位置取得部２１が取得するネットワーク情報として、ハンドオーバ情報を利用する。ハンドオーバ情報は、移動端末と基地局間の接続情報の一種である。

このハンドオーバ情報を活用することで、どの地域のMECサーバ群のリソースを利用するかを、移動端末の絶対的な位置に依らずに、移動端末が在圏地域内の基地局に接続したタイミングで特定することができる。また、GPS等の端末単独の情報を利用した場合と比較して、MECサーバ群３で利用するリソースの確定と、利用しないリソースの解放とを、早期に実施することができる。ここでは、地域ごとに管轄する基地局が異なるものとする。

図５に示す推定結果の場合、時間t=3 (a.u.)における移動端末cの在圏地域候補は、地域A-1-α、地域A-1-β、地域A-1-γおよび地域A-1-δである。時間t=3 (a.u.)において、例えば移動端末cが地域A-1-αに移動する場合は、移動端末cと地域A-1-αに配置されたMECサーバ群とが、地域A-1-αを管轄する基地局を介して接続していなければならない。

時間t=2 (a.u.)の時点で、移動端末cは地域A-1-δに在圏し、当該地域の基地局を介して当該地域のMECサーバ群と接続している。このため、時間t=2 (a.u.)と時間t=3 (a.u.)の間に、地域A-1-δを管轄する基地局と地域A-1-αを管轄する基地局との間で、ハンドオーバが実施される。つまり、位置取得部２１が、このハンドオーバを実施するためのハンドオーバ情報を、ネットワーク装置４からサブスクライブする（受け取る）ことで、移動端末が実際にMECサーバ群と接続する前に利用するリソースを確定でき、利用しないリソースを解放できることになる。

端末のみで取得される情報（例えば、GPS等）を利用した場合は、移動端末の絶対位置が変化しない限りリソースの割当または解放を確定できないだけでなく、取得した移動端末の絶対位置に誤りがある場合、適切なリソースの割当を実施できない可能性もある。

本実施形態では、移動端末の位置把握および進路推定に、GPS等の端末単独の情報ではなく、移動端末とMECサーバ群との間の接続を媒介するハンドオーバ情報（ネットワーク情報）を活用する。これにより、本実施形態では、どの地域のMECサーバ群３のリソースを利用するかを、移動端末の在圏地域内の基地局に接続したときに特定することができ、利用するリソースの確定と利用しないリソースの解放を早期に実施することができる。このため、本実施形態では、オーバーコミットを含むリソース割り当てによるリソースの利用効率を、より向上することができる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態では、第１の実施形態をFaaS（Function as a Service）におけるMECサーバ群のリソース管理に適用する場合について説明する。

本実施形態のリソース割当装置は、MEC特有のFaaS（サービスとしての機能）をMECサーバ群に収容する際に、当該機能/サービスの要求条件と、使用するリソースを予め把握しておく。そして、リソース割当装置は、リソースの利用状況と照らし合わせた上で、オーバーコミットを含めたリソース割り当てにより、当該FaaSの要求条件を満足するかどうかを地域ごとに把握する。

リソース管理者は、当該FaaSの要求条件を満足する地域のMECサーバ群については、現状のリソースで運用する。当該FaaSの要求条件を性能低下含めて満足できない地域のMECサーバ群については、リソース管理者は、リソースの増強、MECサーバ群で提供する機能およびサービスに関する仕様変更などの対応策を講ずる。

FaaSの要求条件を満足するか否かの判定は、リソース割当装置２の判定監視部２７が行う。具体的には、判定監視部２７は、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合に出力されるアラート（第１アラート）の回数、および、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合にリソース割り当てを変更した回数（図８：Ｓ３７）の少なくとも１つを用いて、MECサーバ群がFaaSの要求条件を満たすか否か判定し、要求条件を満たさない場合は第２アラートを出力する。

例えば、判定監視部２７は、第１アラートの回数が第１の閾値を超えた場合、または、リソース割り当てを変更した回数が第２の閾値を超えた場合に、FaaSの要求条件を満足しないと判定する。第１アラートの回数およびリソース割り当てを変更した回数は、累計回数であっても、所定の単位時間あたりの回数であってもよい。

要求条件を満たさない場合、判定監視部２７は、FaaSの要求条件を満足さない旨の第２アラートを生成し、管理者端末６に送信する。また、判定監視部２７は、第２アラートの発生を、外部から監視または取得可能なインターフェースを備えていてもよい。

本実施形態では、機能の展開先となる物理リソースを意識しないFaaSの観点から、提供する地域および展開先となる物理リソースを意識する必要があるMEC特有のFaaSをMECサーバ群に収容する際に、MECサーバ群に対するFaaSの収容率の向上と、効率的な設備増強および保守に活用することができる。これは、リソース全体を一様のリソースプールでなく、地域特性がありかつリアルタイムに利用率が変化するととらえるが、ネットワーク情報の活用により、その変化をFaaSの性能低下の可能性と共に予測可能なものと見なすためである。

（リソース割当装置のハードウェア構成）
なお、上記説明したリソース割当装置２には、例えば、図１１に示すような汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。図示するコンピュータシステムは、CPU（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、CPU９０１がメモリ９０２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、リソース割当装置２の機能が実現される。また、リソース割当装置２は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、リソース割当装置２は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。

リソース割当装置２のプログラムは、HDD、SSD、USB（Universal Serial Bus）メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

（他の実施形態）
なお、本発明は上記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数々の変形が可能である。

例えば、上記実施形態の判定部２４は、図６に示す「在圏端末数」（期待値）を、各移動端末５が在圏する割合（進路推定結果）を合計して算出するが、判定部２４は、この「在圏端末数」に、所定の安全係数を掛けた安全値を用いてオーバーコミット率を算出してもよい。また、判定部２４は、「在圏端末数」に、ユーザ独自の所定の数式を適用して算出した計算値を用いてオーバーコミット率を算出してもよい。

また、判定部２４は、上記「在圏端末数」に、上記実施形態の期待値、期待値に所定の安全係数を掛けた安全値、期待値に数式を適用した計算値のいずれかを、毎回固定的に用いても、あるいは、動的に変更して用いてもよい。

動的に変更する場合、例えば、判定部２４は、過去のリソース割当の判定結果と、実際のリソース利用状況の差分を用いて、リソース利用率を向上させる、あるいは、安全側に倒してリソース利用率を低下させるようにしてもよい。すなわち、判定部２４は、フィードバック制御を用いて、オーバーコミット率を算出するための「在圏端末数」の算出方法を、動的に変更してもよい。

したがって、本発明の判定部２４は、在圏端末数として、前記確率を合計した期待値、前記期待値に安全係数を乗算した安全値、および、前記期待値に所定の数式を適用した計算値の少なくとも１つを用いてもよい。

１ ：クラウドサーバ
２ ：リソース割当装置
２１：位置取得部
２２：速度・経路取得部
２３：進路推定部
２４：判定部
２５：実行部
２６：リソース監視部
２７：判定監視部
２８：記憶部
３ ：MECサーバ群
４ ：ネットワーク装置
５ ：移動端末
６ ：管理者端末

Claims (8)

1. ネットワーク装置から取得した、移動端末の位置に関するネットワーク情報に基づいて、各移動端末の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を推定する進路推定部と、
   前記確率を用いて在圏する移動端末の在圏端末数を地域ごとに算出し、当該在圏端末数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定し、前記上限値を超える場合に、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超えないように所定の回数、リソースの割当方法を変更する判定部と、
   前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値以下の場合、各地域に配置される仮想サーバ群に対するリソースの割当または解除を実行し、前記所定の回数の前記リソースの割当方法の変更後に前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超える場合、前記仮想サーバ群に対するリソースの割り当てまたは解除を実行しない実行部と
   を有するリソース割当装置。
2. 前記ネットワーク情報に基づいて、各移動端末の移動速度および移動経路を取得する速度・経路取得部を備え、
   前記進路推定部は、前記移動速度および前記移動経路を用いて、各移動端末の進路を推定する
   請求項１に記載のリソース割当装置。
3. 前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超える場合、第１アラートを出力する判定監視部を備える
   請求項１または２に記載のリソース割当装置。
4. 前記ネットワーク情報は、前記移動端末が接続中の基地局から他の基地局にハンドオーバする際に送信されるハンドオーバ情報である
   請求項１から３のいずれか１項に記載のリソース割当装置。
5. 前記判定監視部は、第１アラートの回数、および、オーバーコミット率の最大値が上限値を超える場合に前記判定部によるリソース割り当てを変更した回数の少なくとも１つを用いて、前記仮想サーバ群のFaaS（Function as a Service）の要求条件を満たすか否か判定し、前記要求条件を満たさない場合は、第２アラートを出力する
   請求項３に記載のリソース割当装置。
6. 前記判定部は、前記在圏端末数として、前記確率を合計した期待値、前記期待値に安全係数を乗算した安全値、および、前記期待値に所定の数式を適用した計算値の少なくとも１つを用いる
   請求項１から５のいずれか１項に記載のリソース割当装置。
7. リソース割当装置が行うリソース割当方法であって、
   ネットワーク装置から取得した、移動端末の位置に関するネットワーク情報に基づいて、各移動端末の進路を推定し、予測する時点において各地域に各移動端末が在圏する確率を推定する進路推定ステップと、
   前記確率を用いて在圏する移動端末の在圏端末数を地域ごとに算出し、当該在圏端末数に基づいて算出される各地域のオーバーコミット率の最大値が上限値を超えるか否かを判定し、前記上限値を超える場合に、前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超えないように所定の回数、リソースの割当方法を変更する判定ステップと、
   前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値以下の場合、各地域に配置される仮想サーバ群に対するリソースの割当または解除を実行し、前記所定の回数の前記リソースの割当方法の変更後に前記オーバーコミット率の最大値が前記上限値を超える場合、前記仮想サーバ群に対するリソースの割り当てまたは解除を実行しない実行ステップと
   を行うリソース割当方法。
8. 請求項１から６のいずれか１項に記載のリソース割当装置として、コンピュータを機能させるリソース割当プログラム。

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