JP7318744B2 - 最適化エンジン、最適化方法、及びプログラム - Google Patents

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Description

本開示は、複数のアクセスネットワークから最適なものを選択する最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムに関する。
ユーザがネットワークサービスを利用するとき、通信キャリアの提供する通信回線を利用することがある。利用できるものとして、光回線や無線通信回線など様々な物理媒体が存在する。例えば、光回線の場合、IEEE 802.3(イーサネット(登録商標))や ITU-T G.983/G.984/G.987/G.989等の通信規格が存在する。また、無線通信回線の場合、3GPP 36Series(LTE)やIEEE802.11(無線LAN)、IEEE 802.16(WiMAX)等の通信規格が存在する。
ユーザ端末は、複数の通信規格を使い分けて通信を行うことができる。例えば、スマートホンは、LTEと無線LAN、Bluetooth(登録商標)のいずれを利用するかユーザが選択することができる。また、同一の通信規格を利用した異種キャリアの回線を使い分けることも可能である。
各アクセスネットワークは帯域や遅延等の通信品質が異なっているため、これらを用途に応じて適切に使い分けなければならない。図1のように、ユーザは、ユーザ端末の設定変更をすることで手動で利用アクセスネットワークを切り替えることができる。しかし、利用可能なネットワークが多数ある場合、ユーザがアクセスネットワーク毎の特徴を理解し、手動で適切にアクセスネットワークの選択設定を行う必要があるという困難が発生する。
仮にユーザ端末が自身にとって所望の通信品質でない、あるいは目的にそぐわないアクセスネットワークに接続した場合、そのアクセスネットワークを利用する他のユーザ端末の通信品質も共に低下することとなる。このように、ネットワーク系全体での通信資源の有効利用が達成できない恐れがある。
例えば、当該ユーザにとって所望の通信品質でないアクセスネットワークに接続した場合、次のような状況が発生する。
駅等の公衆無線LAN等のように、電波強度が十分でないアクセスネットワークを利用しようとすると、変調の多値度を下げることになるため、時間や周波数等の通信リソースを当該ユーザに多く割く必要がある。つまり通信リソースの割り振りにより他のユーザの通信品質が大きく低下することになる。
また、当該ユーザの目的にそぐわないアクセスネットワークに接続した場合、次のような状況が発生する。
総帯域は小さいが低遅延なネットワーク(a)が存在するとする。映像視聴のような低遅延性を要求しないアプリケーションを利用するユーザがネットワーク(a)の帯域を多く利用した場合、オンラインゲームのような低遅延性を要求するアプリケーションを利用するユーザの通信遅延が増大し、満足度が大きく低下することになる。つまり、目的にそぐわないアクセスネットワークに接続したために他のユーザの満足度が低下することがある。
上記困難に対して、ユーザ端末がアクセスネットワークを自動選択する機能を備えることが知られている(例えば、特許文献1を参照。)。この機能は、利用可能な無線LAN回線の電波強度などから通信品質を予測し、十分な品質が見込め、且つ利用可能である場合、その無線LAN回線に優先的に接続する機能である。
この機能は無線アクセスの情報から通信品質を推定している。このことから、上位ネットワークの混雑度や他利用者端末の挙動により、推定値と実際の通信品質に誤差が生じる場合がある。実際の通信品質を取得するには、一度その回線に接続して品質測定を行わなくてはならないという課題がある。
また、この機能では他の利用者端末の接続先を制御することができないため、系全体でのネットワーク最適化が困難という課題もある。例えば、低遅延な通信が要求されるアプリケーションを利用したいユーザ1がいても、低遅延な通信が可能なネットワーク2を、遅延要求の厳しくないアプリケーションを利用中のユーザ2の端末が既に占有してしまっている場合を考える。この場合、ユーザ1の通信に遅延が発生し、ユーザ1の満足度を達成することが困難である。一方、ユーザ2の通信にとっては品質過剰状態である。このように、特許文献1の機能ではサービスの最適化が困難である。
一方、特許文献1の課題を解決(ネットワーク系全体を最適化)するために、ネットワーク上のサーバや基地局装置がユーザ端末に対して接続先を指示する方式が存在する(例えば、非特許文献1を参照。)。図3は、非特許文献1の方式を説明する図である。この方式を利用すると、ネットワーク全体の混雑度を考慮して複数ユーザの接続先を一括制御できるため、ユーザ全体の最適化を精度よく実現できる。非特許文献1は、3GPP回線と無線LAN回線が混在する環境において、系全体のスループットを向上することが可能である。
特開2012-169971号公報
D. Kimura, "A Novel RAT Virtualization System with Network-Initiated RAT Selection Between LTE and WLAN", 978-1-5090-4183-1/17,2017 IEEE 小野央也 成川聖, "マルチアクセス環境に適応した最適アクセス自動選択方式の提案", 2019電子情報通信学会ソサイエティ大会, B-6-36 https://business.ntt-east.co.jp/service/azukeru_ms/、2019年12月31日検索 https://www.ntt.com/business/services/application/mail-groupware/office365.html、2019年12月31日検索
非特許文献1のネットワーク主体の接続先選択アルゴリズムは、LTEと無線LANの切り替えをはじめとした二者択一アルゴリズムとなっている。つまり、非特許文献1は、より多種のアクセスネットワークが利用可能な環境への拡張性が困難という第1の課題がある。
非特許文献1の選択アルゴリズムは、最適化の目的関数がスループットのみの変数であり、スループット以外の指標を重視するアプリケーションのユーザ満足度を向上させることが困難という第2の課題もある。近年は遅延及び遅延揺らぎが満足度に大きな影響を与えるアプリケーションも登場しており、スループットのみを考慮した接続先選択手法ではユーザの満足度を十分に向上させることができない。
また、各通信規格は、無線周波数等によって定まる物理的性質や、コストのようなサービス形態によって定まる固有の特徴量を持っている。非特許文献1の選択アルゴリズムは、それらの特徴量を考慮しておらず、それぞれのアクセスネットワークの特徴を反映せずに接続先を選択している。つまり、非特許文献1は、各々のアクセスネットワークの特徴を考慮した接続先選択ができず、この点においても、ユーザの満足度を十分に向上させることができないという第3の課題がある。
上記の3つの課題を解決する手段として、複数の通信品質パラメータやアクセス手段毎の特徴量を加味して定義された効用関数を基にユーザのアクセス先を最適化する手段が開示されている(非特許文献2を参照)。
一方、従来までのデータ通信はインターネット通信が中心となっていたが、近年クラウドサービスの普及や低遅延アプリケーションへの要求がなされるようになってきている。このような要求に対応するため、通信事業者のネットワーク内にアプリケーションサーバが設置され、通信回線と共にサービスとして提供するケースが生じている(例えば、非特許文献2、3を参照。)。このようなケースの場合、そのアプリケーションを利用するもしくはサービスを享受するためにネットワークを限定すること、あるいは、アプリケーションの体感品質の向上のためには特定のネットワークに接続すること、が求められる。
しかし、特許文献1や非特許文献1、2は上位ネットワークからインターネットまでの通信経路最適化手法となっており、上記の
(1)特定のネットワーク配下でのみ利用できるアプリケーション
(2)特定のネットワーク配下で体感品質が高まるアプリケーション
については考慮されていない。そのため特許文献1や非特許文献1、2には、上記アプリケーションを利用しようとするユーザが望むアクセス経路に必ず接続されるとは限らないという課題がある。
そこで、本発明は、上記課題を解決するために、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る最適化エンジンは、改善したい項目の目的関数を備え、アクセスネットワークと端末からパラメータを収集し、特定のアクセスネットワーク内に通信先サーバが設置されていることを考慮した上で、当該目的関数を最大又は最小とする接続先の組合せを見出すこととした。
具体的には、本発明に係る最適化エンジンは、通信システムの最適化エンジンであって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化エンジンは、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集する情報集約部と、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成する候補選択部と、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とする品質推定部と、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、前記接続先候補の中から最適接続先を決定する判断部と、
を備えており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記品質推定部は、前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする。
また、本発明に係る最適化方法は、通信システムの最適化方法であって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化方法は、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集することと、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成することと、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とすることと、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、前記接続先候補の中から最適接続先を決定することと、
を行っており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする。
本最適化エンジン及びその方法は、複数のアクセスネットワークの中から、複数の通信品質パラメータ及び複数のネットワーク特徴量を変数とした目的関数を基にして接続先の組合せを選択する。目的関数を適切に設定することで、帯域利用率や回線利用コスト等をコントロールすることが可能である。ネットワーク機器及び利用者端末から取得可能な値、もしくはそれらを利用して導ける値を利用し、任意の目的関数に従って利用者端末の接続先を導出できる。
また、本最適化エンジン及びその方法は、目的関数に使用する通信品質を推定するときに、ネットワークシミュレータにより、もしくはネットワーク機器の設定に基づいて、通信品質を推定する。そのときに、特定サーバが接続されているアクセスネットワークを介して当該特定サーバにアクセスする場合と他のアクセスネットワークを介して当該サーバにアクセスする場合とで計算値が変更されるようにネットワーク機器に対して疑似的な設定を行う。
従って、本発明は、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン及び最適化方法を提供することができる。
例えば、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を前記最適接続先とすることができる。
本発明に係る最適化エンジンは、前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークに接続指令を出力する通知部をさらに備えることを特徴とする。
また、本発明に係る最適化方法は、前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークに接続指令を出力すること、をさらに行うことを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、前記最適化エンジン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。本発明に係る最適化エンジンはコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
本発明は、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムを提供することができる。
本発明に関連する通信システムを説明する図である。 本発明に関連する通信システムを説明する図である。 本発明に関連する通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンの動作を説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムの動作を説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。 本発明に係る最適化エンジンを説明する図である。
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
(実施形態1)
[通信システム]
図4は、本実施形態の最適化エンジン50を備える通信システム301を説明する図である。通信システム301は、複数の端末11のそれぞれが複数のアクセスネットワーク(NW)12のいずれかを介して上位ネットワーク13に接続する構成である。図4の通信システム301は、端末11とNW12の数がともに4であるが、これらの数は4に限定されない。
最適化エンジン50は、複数のNW12の中から、複数の通信品質パラメータ及び複数のネットワーク特徴量を変数としたユーザ満足度関数等の目的関数を計算して端末11とNW12とをそれぞれ接続する接続組合せを動的に選択する。なお、「動的に選択」とは、定期的に目的関数を計算し、その結果に応じて接続組合せを切り替えていく、という意味である。
通信品質パラメータは、NWの総帯域、遅延、遅延揺らぎ、利用可能なTCPセッションの数、利用可能なIPアドレスの数、その他の通信品質に関するパラメータである。
ネットワーク特徴量は、回線利用コスト、ユーザの移動への耐性(モビリティ)、暗号化の有無、その他のネットワークの特徴を示す値である。
通信品質パラメータやネットワーク特徴量は、ネットワーク機器及びユーザの端末から取得可能な値、もしくはそれらを利用して導ける値であれば任意の目的関数に従って端末11が接続すべきNW12が導出される。
最適化エンジン50は、次のような効果を得ることができる。
(1)多数のNW12が存在する環境において、端末11が利用すべき適切なNW12を選択することができる。
(2)利用可能なNW12の数が増加した場合も、接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる。
(3)スループット以外の複数のパラメータが満足度に関与するアプリケーションに対しても、当該満足度が高くなるNW12を端末11が選択できるようになる。
(4)各NW12の特徴を勘案して端末11とNW12とを接続できる。
(5)目的関数の設計で、ユーザの満足度を最大化する、ネットワーク毎の負荷率を平均化する等、多様な要望に対応した端末11とNW12の接続を実現できる。つまり、最適化エンジン50に所望の目的関数を設定することで、NW12の帯域利用率や回線利用コスト等を勘案して通信システム301全体をコントロールすることが可能である。
[補足]
「接続先選択アルゴリズム」は、ユーザ端末が選択するNWの接続先を選択する一連の手順(後述する、目的関数設定の手順の後に、探索候補選択、品質推定、及び目的関数評価の手順(探索ループ)を繰り返し行うこと)を意味する。
「接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる」は、上記の一連の手順や目的関数を変更する必要が無く、主に品質推定部の機能拡張だけで、利用可能なNWの種類及び数の変動、ないし端末の数の変動に対応できる、という意味である。「接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる」理由は、後述する、目的関数設定、探索候補選択、品質推定、及び目的関数評価の各機能部の独立性が高く、機能拡張が容易であるためである。つまり、利用可能なNWの数が増加した場合、一部の機能を変更するのみで対応でき、目的関数やフローチャートの大幅な変更を必要としない。
なお、従来の接続先選択アルゴリズムは、非特許文献1のように、3GPP回線と無線LAN回線の2者択一の手法が多く、3つ以上のNWに適用するためには大幅なアルゴリズム更改が必要である。また、そのような手法は、接続先を選択する機能に3GPP回線や無線LAN回線の特徴や関係が直接的に反映されている(3GPP回線と無線LAN回線の2者択一の専用設計である)ことが多く、新規のNWの導入には接続先を選択する機能の再構築が必要である。
図5は、端末11、アクセスネットワーク12、及び最適化エンジン50の機能を説明するブロック図である。
端末11は、利用するアプリケーションと利用可能なNW12を最適化エンジン50へ通知する端末情報通知部11aを持つ。
端末11は、最適化エンジン50からの指示を受けて利用するNW12を切り替えるネットワーク選択部11bを持つ。
NW12は、最適化エンジン50からの指示を受けて接続する端末11を切り替える端末選択部12aを持つ。なお、NW12の端末選択部12aと端末11のネットワーク選択部11bはいずれか一方のみでもよく、双方を同時に用いてもよい。
NW12は、利用可能帯域などの自身の通信品質情報を最適化エンジン50に通知するネットワーク情報通知部12bを持つ。
最適化エンジン50は、端末11の情報通知部11a及びNW12のネットワーク情報通知部12bからの情報を集約する情報集約部51を持つ。
最適化エンジン50は、端末11とNW12との接続組合せの集合を定義し、その集合の中から探索時における接続組合せの候補を抽出する探索候補選択部52を持つ。
最適化エンジン50は、現実世界を模擬して品質のシミュレーションもしくは推定を行う品質推定部53を持つ。品質推定部53は、接続組合せの候補を入力としてそれらに接続したときの各端末11の推定品質を出力する。
最適化エンジン50は、各端末11の通信品質などを基に目的関数の値を計算する目的関数評価部54を持つ。
最適化エンジン50は、目的関数評価部54の計算結果を受けて、再度接続組合せの探索を行うか終了するかを判断する評価結果判断部55を持つ。
最適化エンジン50は、最終的に決定した接続組合せを各端末11と各NW12の少なくとも一方へ通知する最適ネットワーク通知部56を持つ。
最適化エンジン50は、
情報集約部51が、NW12毎に通信品質情報(後述の“P”)とネットワーク特徴量(後述の“C”)、及び、端末11毎にいずれのNW12を利用可能かの利用可否情報(後述の“A”)を収集し、
探索候補選択部52が、前記利用可否情報に基づき、端末11のそれぞれが接続するNW12の候補である接続先候補(接続組合せ)を作成し、
品質推定部53が、前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定し(推定通信品質を出力し)、
目的関数評価部54が、前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入し、
評価結果判断部55が、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を最適接続先に決定する。
そして、最適ネットワーク通知部56が、端末11とNW12との接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの端末11とNW12の少なくとも一方に接続指令を出力する。
[動作]
図6は、最適化エンジン50の動作を説明する図である。各端末11は、通信システム内で最大N種類のNW12を利用可能であるとする。n番目のNW12の持つ総帯域や平均遅延などの通信品質パラメータの値の配列がベクトルPで表現されているとする。またn番目のNW12が持つ、通信品質以外の特徴量の配列がベクトルCで表現されているとする。ベクトルPおよびベクトルCの要素数は考慮する通信品質パラメータや特徴量の個数に等しい。また、ベクトルPの集合を集合P、ベクトルCの集合を集合Cとする。
Figure 0007318744000001
なお、ベクトルCは、n番目のNW12内で実現されるアプリケーションのリストを含んでいてもよい。
通信システム内には端末11がM台存在している。m番目の端末11が利用可能なNW12を示す配列をベクトルAとし、ベクトルAの集合を集合Aとする。ベクトルAには利用可能なNW12の番号が記述されており、その要素数は利用可能なNW12の個数に等しい。あるいは、ベクトルAは、そのi番目の成分であるAm,iが次式のような要素数Nの配列で定義されていてもよい。
Figure 0007318744000002
Figure 0007318744000003
なお、ベクトルAmは、m番目の端末11が利用するアプリケーションの情報(アプリケーション情報)を含んでいてもよい。
図7は、最適化エンジン50の動作を説明する図である。
M個の端末11が接続するNW12の組み合わせをベクトルxとし、そのm番目の要素xは、m番目の端末11が接続するNW12の番号(1≦x≦N)を示す。
最適化エンジン50の探索候補選択部52は、端末11それぞれが利用可能なNW12を表すベクトルAの集合である利用可能アクセスネットワークAを入力として各端末の接続先候補の集合Xを生成する。
なお、ベクトルxは、m番目の端末が接続している接続先NW番号xを全端末分配列したベクトルである。ベクトルxを「接続組合せ」と記載することがある。一方、ベクトルAは、m番目の端末が利用可能である(接続候補となる)NW番号を配列したベクトルである。
そして、探索候補選択部52は、全端末のベクトルAの集合Aを用いて全端末の接続先候補が含まれる集合Xを生成する。さらに、探索候補選択部52は、1回目(i=1)の探索ループとして、集合Xの中から端末毎に1つの接続候補を選び、これらを配列してベクトルの接続先候補xとして品質推定部53に入力する。探索候補選択部52は、探索ループの回数毎に少なくとも1つの端末の接続候補を変更して新たなベクトルの接続先候補xとする。つまり、探索ループ毎に接続組合せxが変わることになる。
品質推定部53は、探索候補選択部52からの接続先候補xを受信し、端末全体の通信品質yを計算する。通信品質yはベクトルであり、且つ接続先候補xの関数である(y(x))。通信品質yのm番目の成分yi,mは、探索ループiの時の接続組合せにおける、m番目の端末で得られる通信品質である。
目的関数評価部54に設定される目的関数をf(y(x),C)とする。i番目の探索ループまでで得られた目的関数の最大値もしくは最小値をfとする。また、fが得られるときの接続先候補をxとする。目的関数評価部54は、情報集約部51から得た特徴量の集合C、通信品質y(x)、及び目的関数を用いて次式を計算し、接続先候補xを出力する。
Figure 0007318744000004
図8は、通信システム301の動作を説明するフローチャートである。
各NW12のネットワーク情報通知部12bは最適化エンジン50の情報集約部51へ通信品質情報(ベクトルP)と通信品質以外の特徴量(ベクトルC)を通知する。なお、NW12内で実現されるアプリケーションがあれば、そのアプリケーションのリストも通知してもよい。情報集約部51は、通知された通信品質情報と特徴量から集合Pと集合Cを作成する。
各端末11の情報通知部11aは、任意の時刻に利用可能となっているアクセスネットワークと、利用中もしくは利用予定のアプリケーション(ベクトルA)を最適化エンジン50の情報集約部51へ通知する(ステップS02)。情報集約部51は、通知されたアプリケーションから利用可能アプリケーション(集合A)を作成する。
ステップS01とステップS02の情報通知はいかなる順序で行ってもよく、同時に行ってもよい。端末の順序やネットワークの順序にも制約はない。また、端末やネットワークの状態が既知であり、動的な変化が起こらない場合は、これらを行わず事前設定としてもよい。
最適化エンジン50の探索候補選択部52は、集合Aを用いて端末接続先組み合わせの集合Xを生成する(ステップS03)。
探索候補選択部52は、解の探索ループの回数i、目的関数の値の最大値又は最小値f及びその時の接続先xを初期化(初期値は0もしくは零ベクトル)する。
ステップS03とステップS04はいかなる順序で行ってもよく、同時に行ってもよい。
最適化エンジン50の探索候補選択部52は、接続先候補の集合Xの中から要素xを抽出する。品質推定部53は、集合Pを用いて要素xを入力としたときに実現される通信品質yを推定する(ステップSS05~S08)。要素xの抽出方法は、Xからランダムに抽出する方法、又はすべての要素について特定の順番で抽出する方法がある。さらに、無作為に要素xを作成し、x∈Xであると確認できた要素だけ品質推定を行うという方法(ステップS06)でもよい。
通信品質yの推定方法(ステップS07)は、いかなる方法を用いてもよい。例えば、当該方法は、現実のネットワークとユーザの分布を模擬した系でシミュレーションした結果を出力する方法がある。“ns-3”、“QualNet”、“OpNet Modeler”、その他のネットワークシミュレータを利用することでスループット以外に通信遅延なども推定することができる。また、スループットのみを推定したい場合、各ネットワークの総帯域をそのネットワークへの接続先人数で除算するなど、簡易的に推定する方法もある。
なお、推定方法の一例として実施形態2において、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を基に通信品質yを推定する手段を説明する。
目的関数評価部54は、予め与えられた目的関数f(y,C)を用い、接続先候補の要素xに対して得られた通信品質yと、通信品質以外の特徴量Cから、目的関数の値を計算する(ステップS10)。例えば、目的関数f(y,C)にユーザ満足度を表すQoE(Quality of experience)が含まれている場合、ステップS02で得た各端末の利用アプリケーションから定まるQoEモデル(ステップS09)を用い、通信品質yと、特徴量CからQoEの値を導出する。具体的には、アプリケーションとしてwebブラウジングを行っていると仮定した場合、webブラウジングに対するQoEモデル、webページの要求帯域、及び平均スループットを利用することで通信品質yからQoEを推定することができる。
評価結果判断部55は、探索ループの回数iで目的関数f(y,C)がこれまでの探索(探索ループの回数i-1までの計算)で得られた最大の値fよりも大きい場合(ステップS10で“Yes”)、fを探索ループの回数iでの目的関数f(y,C)の値に更新する。また、そのfが得られた時の要素xをxとして更新する(ステップS11)。
目的関数が最小化すべき関数であれば、f(y,C)がこれまでの探索で得られた最小の値fよりも小さい場合(ステップS10で“Yes”)、fを更新する。また、そのfが得られた時の要素xをxとして更新する(ステップS11)。
解の探索ループは、Xの要素数のn回、または事前に定めた探索終了条件に合致すれば終了する(ステップS12にて“Yes”)。一方、探索終了条件に合致しなければステップS05から探索ループを繰り返す(ステップS12にて“No”)。
具体的には、探索終了条件は次が挙げられる。
(1)探索回数(iの上限)
(2)探索時間
(3)特定の指標や目的関数の値が一定値を超えるもしくは下回ること
(4)探索途中で得られたxが今後も更新されないことが明白な値となること
探索を終えたとき、最適化エンジン50の最適アクセスネットワーク通知部56は、xに基づいて、各端末11のネットワーク選択部11bと各NW12の端末選択部12aの少なくとも一方に、接続先の通知を行う(ステップS13、S14)。通知を受けた端末11及びNW12は、当該通知に従って接続先を切り替える。それぞれの端末11及びNW12が接続先を切り替え後、xの状態となる。
(実施形態2)
本実施形態では、図8のステップS07で説明した、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を基に通信品質yを推定する手法を説明する。
図9及び図10は、本実施形態の最適化エンジン50を備える通信システム302を説明する図である。通信システム302は、特定のネットワーク(NW12-4)にアプリケーションサーバ(アプリケーションD)がある。通信システム302は、NW12にもアプリケーションサーバが存在している点が図4の通信システム301と異なる。本実施形態では、通信システム302が通信システム301と相違する点について説明する。
通信システム302の最適化エンジン50は、特定のNW内に通信先のアプリケーションサーバが設置されていることを考慮し、ユーザが利用すべきアクセス手段を選択する。つまり、通信システム302の場合、図9のようにアプリケーションDを利用する端末11-3がNW12-4に接続することで、ユーザの体感品質の低下抑制および体感品質向上が実現できる。
しかし、図10のように現状でアプリケーションDのサーバがNW12-4に接続されていない。現在はアプリケーションDがインターネット上に存在しているが、ユーザの体感品質の低下抑制および体感品質向上のため将来的にアプリケーションDをNW12-4に接続することがある。このような場合、通常であればシミュレータ等を用いてNW12-4に接続するアプリケーションDのサーバ25を模擬して通信品質yを推定する必要がある。しかし、このような手法は、最適化エンジン50の品質推定部53以外の多岐にわたる改変が求められる。
そこで、本実施形態では、最適化エンジン50の品質推定部53以外の改変を必要とせず、精度の高い品質予測をしつつ、シミュレーションの設定簡略化を図る手法を説明する。
アプリケーションDと特定アクセスネットワーク(NW12-4)との間に特定の対応関係がある場合、
品質推定部53は、通信品質yを推定するときに、端末11が前記特定アクセスネットワークを介してアプリケーションDを利用する場合と端末11が他の前記アクセスネットワークを介してアプリケーションDを利用する場合とで通信品質yに差を生じさせる処理を行う。
つまり、品質推定部53は、図8のステップS07を行うとき、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を変更して通信品質yを推定する。具体的な設定変更は後述する。設定を変更することで、図10のようにアプリケーションDのサーバがあたかもNW12-4に接続されているような状況を作り出し、この状況の下で通信品質yを推定する。このように推定した通信品質yを目的関数に使用すること(ステップS10)でアプリケーションDを利用しようとする端末11-3をNW12-4に接続させる確率を高めることができる。
なお、アプリケーションDの存在は、作業者が予め最適化エンジン50に設定してもよいし、情報集約部51がNW情報(特徴量C)として受信してもよい。
本実施形態のメリットは次の通りである。
アプリケーション・サービスに適したNWの選択精度を向上させ、体感品質の低下抑制および体感品質向上が実現できる。また、実施形態1の通信品質推定方法を、改変なくそのまま(目的関数に効用関数を付加するだけで)活用できる。
[目的関数の具体例]
目的関数の設定者は、ビジネスモデル、ユーザ満足度、公平性、又はコスト等を考慮して目的関数を定める。目的関数f(y,C)の設定により、ユーザの接続先振り分けを多様な方針で行うことができる。
以下に、目的関数の例を挙げる。
(1)満足度推定値の合計値(最大化)
Figure 0007318744000005
ただし、hはユーザmの満足度推定値である。
(2)満足度推定値が設定値以上になるユーザの人数(最大化)
Figure 0007318744000006
ただし、hは定数である。
(3)満足度推定値の中央値(最大化)
Figure 0007318744000007
(4)満足度推定値の分散(最小化)
Figure 0007318744000008
(5)満足度推定値が最低のユーザの満足度(最大化)
Figure 0007318744000009
(6)ネットワークの負荷率の偏り(最小化)
Figure 0007318744000010
ただし、lとlは、それぞれアクセスネットワークAとBの帯域利用率である。
なお、アクセスネットワークが3つ以上存在する場合はそれぞれのアクセスネットワークの帯域利用率lの分散を用いればよい(本式でnはアクセスネットワークの識別番号)。
Figure 0007318744000011
(7)所望のネットワーク負荷率配分からの差異(最小化)
Figure 0007318744000012
ただし、γは、l:lをa:bとしたい場合、b/aである。“a”及び“b”は、正の数である。例えば、ネットワークAとネットワークBの帯域利用率を、l:l=3:4の比になるよう接続先を振り分ける場合、a=3、b=4とする。
なお、アクセスネットワークが複数(N個)存在する場合、数P7を一般化すると次のような目的関数となる。
Figure 0007318744000013
ただし、lとlは、それぞれ基準となるアクセスネットワークとn番目のアクセスネットワーク(nはN以下の整数であって、基準のアクセスネットワークを除く)の帯域利用率である。γは、基準となるネットワークとn番目のネットワークの帯域利用率の比の値である。つまり、γは、基準となるネットワークの帯域利用率lとn番目のネットワークの帯域利用率lをl:l=1:γとする場合の値である。
(8)仮想移動体通信事業者(MVNO:Mobile Virtual Network Operator)から見た回線利用コストの合計値(最小化)
Figure 0007318744000014
ただし、pはアクセスネットワークnの帯域あたりの回線利用料、Bはアクセスネットワークnの単位時間当たりの利用データ量である。
数P1、数P2、数P3及び数P5の目的関数を設定する場合は、図8のステップS10において、それらを最大化するように最適化を行う。一方、数P4、数P6、数P7及び数P8の目的関数を設定する場合は、図8のステップS10において、それらを最小化するように最適化を行う。
また、数P1及び数P2で用いられているユーザ満足度は、アプリケーション毎の通信品質によって定まるQoE(Quality of experience)と、アクセスネットワーク毎に持つ通信品質以外の特徴量の配列Cnの影響α(C)の双方を考慮した指標とする。具体的には、
Figure 0007318744000015
と定義する。
また、複数の目的関数f(y、C)、f(y、C)、・・・をバランスよく向上させたい場合、それらを合成した目的関数f(y、C)を設定する。目的関数f(y、C)の重視する度合いが異なる場合は、f(y、C)毎に重み付けを行うこともできる(jは自然数)。以下に、目的関数の合成の方法の例を説明する。ここで、ベクトルwは重み付けの割合の配列である。
Figure 0007318744000016
(A)和で表現する方法
Figure 0007318744000017
(B)積で表現する方法
Figure 0007318744000018
(C)別の関数に置き換えて和又は積で表現する方法
数P1~数P8で示した基本的な目的関数を合成するとき、上記(A)及び(B)の方法ではそれぞれの目的関数をバランスよく考慮することができなくなる場合がある。例えば、最大化するべき目的関数と最小化するべき目的関数を同時に考慮したければ、どちらかの関数の逆数を取る等の変換を施してから合成する必要がある。また、それぞれの目的関数が取りえる値の範囲に差がある場合、値の範囲の大きい目的関数の寄与が大きくなるなどの影響が出る可能性がある。そのため、複数の目的関数を均等に考慮したい場合は取りえる範囲を調整する規格化が必要となる場合がある。これらの変換に用いる関数をgとし、gとfの合成関数を用いて目的関数fを表現することもできる。
例ば、目的関数fを次のように設定できる。
Figure 0007318744000019
ここで、最小化すべき関数から最大化すべき関数へ変換を行いたい場合、
Figure 0007318744000020
とすればよい。最大化すべき関数から最小化すべき関数へ変換を行いたい場合にも同様の関数で変換を行えば良い。
また、取りえる値の範囲を変換する関数gの例として数10のシグモイド関数を設定することもできる。この場合、任意のf(y、C)の値に対してg(f(y、C))∈[0,1]となる。
Figure 0007318744000021
ただし、a及びfは定数である。
また、関数gの他の例として数11を設定することもできる。この場合、f(y、C)≧0の条件でg(f(y、C))∈[0,1]となる。
Figure 0007318744000022
ただし、a及びfは定数である。
複数回の変換が必要な場合は複数の関数g及び関数gを同時に用いてもよい。その時に最終的に用いる関数gは、
Figure 0007318744000023
とすればよい。また、3つ以上の関数の合成関数としてもよい。
[設定変更の具体例]
外部NWからのアプリケーション利用を制限する状況を疑似的に再現する手法についての具体例を説明する。
1.アプリケーションが特定のNWで利用可能な場合
(1)簡易設定により疑似的に再現する方法
(i)ファイアウォール機能の利用
シミュレータ上でアプリケーションDのサーバがインターネット上にあると想定しても良い。当該サーバに付与するファイアウォール機能により、NW12-4配下のIPアドレス(端末11)からのパケットのみを当該サーバが受信するようにする。もしくは端末11から当該サーバまでの通信経路に存在するNW機器に同様のファイアウォール機能を搭載する。
つまり、NW12-4配下の端末のみ当該サーバと通信でき、他のNW12(外部NW)配下の端末は当該サーバと通信できないため、推定する通信品質yに差が生じる。
(ii)ルーティング設定
端末11からアプリケーションDまでの通信経路上に存在するルータに静的ルーティングの設定を行い、特定のポートやIPアドレスから受信したアプリケーションDのサーバ宛のパケット(外部NWに接続する端末からのパケット)については転送を行わない、もしくは別経路に転送を行う。設定をかけるルータの設置場所の例としては、上位ネットワーク13とインターネット20の境界や、アプリケーションDの手前が考えられる。もしくは当該サーバにおいて、特定のIPアドレス宛てのデフォルトゲートウェイの設定を本来の経路とは異なる設定にする。
つまり、外部NWに接続する端末からのパケットのルーティングでパケットの転送ができない、あるいはスループットを低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
(iii)通信遮断、別経路での通信
上位ネットワーク13からアプリケーションDのサーバまでの経路の中に、帯域が限りなく小さいもしくは遅延が十分大きいリンクを生成し、外部NWからのIPアドレスの通信はそのリンクを経由させるようなトポロジを形成する。あるいは、外部NW宛のパケットに関してQoS値を低く設定し、スイッチやルータにおける転送が十分な品質で行われないようにする。
つまり、外部NWに接続する端末からのパケット転送のスループットや品質を低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
2.特定のNWで効用が高まるアプリケーションの場合
(1)簡易設定により疑似的に再現する方法
(i)外部NWからのアクセスを遮断
上述のファイアウォール機能の利用と同じ手法を行う。
(ii)ルーティング設定
上述のルーティング設定と同じ手法を行う。
(iii)外部NWからのアクセスの品質を低下
シミュレータ上でアプリケーションDのサーバがインターネット上にあると想定しても良い。外部NWから当該サーバへのアクセスを遅延が大きくなる通信経路あるいは帯域の小さい通信経路を通すNWトポロジを設定する、もしくはリンクの設定を変更する。
つまり、遅延挿入や帯域調整で外部NWに接続する端末からのパケット転送のスループットを低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
(最適化エンジンの実施例)
上記の最適化エンジン50はコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
図11は、システム100のブロック図を示している。システム100は、ネットワーク135へと接続されたコンピュータ105を含む。なお、システム100が通信システム301、コンピュータ105が最適化エンジン50に相当する。
ネットワーク135は、データ通信ネットワークである。ネットワーク135は、プライベートネットワーク又はパブリックネットワークであってよく、(a)例えば或る部屋をカバーするパーソナル・エリア・ネットワーク、(b)例えば或る建物をカバーするローカル・エリア・ネットワーク、(c)例えば或るキャンパスをカバーするキャンパス・エリア・ネットワーク、(d)例えば或る都市をカバーするメトロポリタン・エリア・ネットワーク、(e)例えば都市、地方、又は国家の境界をまたいでつながる領域をカバーするワイド・エリア・ネットワーク、又は(f)インターネット、のいずれか又はすべてを含むことができる。通信は、ネットワーク135を介して電子信号及び光信号によって行われる。なお、ネットワーク135がNW12や上位ネットワーク13に相当する。
コンピュータ105は、プロセッサ110、及びプロセッサ110に接続されたメモリ115を含む。コンピュータ105が、本明細書においてはスタンドアロンのデバイスとして表されているが、そのように限定されるわけではなく、むしろ分散処理システムにおいて図示されていない他のデバイスへと接続されてよい。
プロセッサ110は、命令に応答し且つ命令を実行する論理回路で構成される電子デバイスである。
メモリ115は、コンピュータプログラムがエンコードされた有形のコンピュータにとって読み取り可能な記憶媒体である。この点に関し、メモリ115は、プロセッサ110の動作を制御するためにプロセッサ110によって読み取り可能及び実行可能なデータ及び命令、すなわちプログラムコードを記憶する。メモリ115を、ランダムアクセスメモリ(RAM)、ハードドライブ、読み出し専用メモリ(ROM)、又はこれらの組み合わせにて実現することができる。メモリ115の構成要素の1つは、プログラムモジュール120である。
プログラムモジュール120は、本明細書に記載のプロセスを実行するようにプロセッサ110を制御するための命令を含む。本明細書において、動作がコンピュータ105或いは方法又はプロセス若しくはその下位プロセスによって実行されると説明されるが、それらの動作は、実際にはプロセッサ110によって実行される。
用語「モジュール」は、本明細書において、スタンドアロンの構成要素又は複数の下位の構成要素からなる統合された構成のいずれかとして具現化され得る機能的動作を指して使用される。したがって、プログラムモジュール120は、単一のモジュールとして、或いは互いに協調して動作する複数のモジュールとして実現され得る。さらに、プログラムモジュール120は、本明細書において、メモリ115にインストールされ、したがってソフトウェアにて実現されるものとして説明されるが、ハードウェア(例えば、電子回路)、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのいずれかにて実現することが可能である。
プログラムモジュール120は、すでにメモリ115へとロードされているものとして示されているが、メモリ115へと後にロードされるように記憶装置140上に位置するように構成されてもよい。記憶装置140は、プログラムモジュール120を記憶する有形のコンピュータにとって読み取り可能な記憶媒体である。記憶装置140の例として、コンパクトディスク、磁気テープ、読み出し専用メモリ、光記憶媒体、ハードドライブ又は複数の並列なハードドライブで構成されるメモリユニット、並びにユニバーサル・シリアル・バス(USB)フラッシュドライブが挙げられる。あるいは、記憶装置140は、ランダムアクセスメモリ、或いは図示されていない遠隔のストレージシステムに位置し、且つネットワーク135を介してコンピュータ105へと接続される他の種類の電子記憶デバイスであってよい。
システム100は、本明細書においてまとめてデータソース150と称され、且つネットワーク135へと通信可能に接続されるデータソース150A及びデータソース150Bを更に含む。実際には、データソース150は、任意の数のデータソース、すなわち1つ以上のデータソースを含むことができる。データソース150は、体系化されていないデータを含み、ソーシャルメディアを含むことができる。
システム100は、ユーザ101によって操作され、且つネットワーク135を介してコンピュータ105へと接続されるユーザデバイス130を更に含む。ユーザデバイス130として、ユーザ101が情報及びコマンドの選択をプロセッサ110へと伝えることを可能にするためのキーボード又は音声認識サブシステムなどの入力デバイスが挙げられる。ユーザデバイス130は、表示装置又はプリンタ或いは音声合成装置などの出力デバイスを更に含む。マウス、トラックボール、又はタッチ感応式画面などのカーソル制御部が、さらなる情報及びコマンドの選択をプロセッサ110へと伝えるために表示装置上でカーソルを操作することをユーザ101にとって可能にする。なお、ユーザデバイス130が端末11に相当する。
プロセッサ110は、プログラムモジュール120の実行の結果122をユーザデバイス130へと出力する。あるいは、プロセッサ110は、出力を例えばデータベース又はメモリなどの記憶装置125へともたらすことができ、或いはネットワーク135を介して図示されていない遠隔のデバイスへともたらすことができる。
例えば、図7の動作を行うプログラムをプログラムモジュール120としてもよい。システム100を最適化エンジン50として動作させることができる。
用語「・・・を備える」又は「・・・を備えている」は、そこで述べられている特徴、完全体、工程、又は構成要素が存在することを指定しているが、1つ以上の他の特徴、完全体、工程、又は構成要素、或いはそれらのグループの存在を排除してはいないと、解釈されるべきである。用語「a」及び「an」は、不定冠詞であり、したがって、それを複数有する実施形態を排除するものではない。
(他の実施形態)
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。要するにこの発明は、上位実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
11:端末
11a:端末情報通知部
11b:ネットワーク選択部
12:アクセスネットワーク(NW)
12a:端末選択部
12b:ネットワーク情報通知部
13:上位ネットワーク
20:インターネット
25:模擬されたサーバ
50:最適化エンジン
51:情報集約部
52:探索候補選択部
53:品質推定部
54:目的関数評価部
55:評価結果判断部
56:最適ネットワーク通知部
100:システム
101:ユーザ
105:コンピュータ
110:プロセッサ
115:メモリ
120:プログラムモジュール
122:結果
125:記憶装置
130:ユーザデバイス
135:ネットワーク
140:記憶装置
150:データソース
301、302:通信システム

Claims (7)

  1. 通信システムの最適化エンジンであって、
    前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
    前記最適化エンジンは、
    前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集する情報集約部と、
    前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成する候補選択部と、
    前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とする品質推定部と、
    前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、複数の前記端末と複数の前記アクセスネットワークとの接続組み合わせを前記目的関数に沿って動的に選択する判断部と、
    を備えており、
    アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
    前記品質推定部は、前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする最適化エンジン。
  2. 前記判断部は、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を適接続先とすることを特徴とする請求項1に記載の最適化エンジン。
  3. 前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークの少なくとも一方に接続指令を出力する通知部をさらに備えることを特徴とする請求項に記載の最適化エンジン。
  4. 通信システムの最適化方法であって、
    前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
    前記最適化方法は、
    前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集することと、
    前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成することと、
    前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とすることと、
    前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、複数の前記端末と複数の前記アクセスネットワークとの接続組み合わせを前記目的関数に沿って動的に選択することと、
    を行っており、
    アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
    前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする最適化方法。
  5. 前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を適接続先とすることを特徴とする請求項4に記載の最適化方法。
  6. 前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークの少なくとも一方に接続指令を出力すること、をさらに行うことを特徴とする請求項に記載の最適化方法。
  7. 請求項1から3のいずれかに記載の最適化エンジン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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