JP7361642B2 - Network requirements generation system and network requirements generation method - Google Patents
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Description
本発明は、ネットワーク要件生成システムに関する。 The present invention relates to a network requirements generation system.
近年、ユーザがネットワークに対して要求するインテント(意思)をネットワークが理解し、ネットワーク全体にわたって自動化して、利用・運用していくインテントベースネットワークという考えがある。これらのネットワークはユーザの使用目的や要件により、様々なネットワークが生成される。 In recent years, there has been an idea of an intent-based network, in which the network understands the intent that users request from the network, and automates the use and operation of the network throughout the network. Various types of these networks are generated depending on users' purposes and requirements.
本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献1(特開2014-153991号公報)には、「サービスに関する構成条件を取得する入力手段と、入力手段によって取得された構成条件を解釈してリソース要求に変換する構成条件解釈手段と、リソース要求を基にサービスに使用する装置の構成を含む構成案を構築する構成案構築手段と、構成案に基づいて構成案に含まれる装置の構成における管理コストを計算する構成案管理システム評価手段と、構成案の中から管理コストを基に構成案を選択する構成案選択手段と、選択された構成案に基づいて装置の設定変更を行う構成案実行手段と、を備え、ネットワークを通じてサービスを提供するために使用される装置を自動的に構成するシステム自動構成装置」が記載されている(要約参照)。 As background technology in this technical field, there is the following prior art. Patent Document 1 (Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2014-153991) describes, "an input means for acquiring configuration conditions related to a service; a configuration condition interpretation means for interpreting the configuration conditions acquired by the input means and converting them into resource requests; A configuration plan construction means for constructing a configuration plan including a configuration of devices used for a service based on a resource request, and a configuration plan management system evaluation device for calculating management costs for the configuration of devices included in the configuration plan based on the configuration plan. and a configuration plan selection means for selecting a configuration plan from among the configuration plans based on the management cost, and a configuration plan execution means for changing the settings of the device based on the selected configuration plan, and providing services through a network. ``System automatic configuration devices that automatically configure devices used to provide
また、特開2005-196676には、「ネットワーク上の機能を抽象化した単位であるサービス構成要素を、このサービス構成要素の機能種別を表すサービスカテゴリの接続関係が記述されたサービステンプレートに基づいて検索し組み合わせることにより、ユーザが欲するサービスを生成するサービス生成方法であって、ユーザの電子機器が、ユーザが欲するサービスに対応するサービステンプレートをネットワーク上で検索するサービステンプレート発見手順と、前記検索されたサービステンプレートに基づいて、必要かつ利用可能なサービス構成要素を前記ネットワーク上で検索するサービス構成要素発見手順と、前記検索されたサービス構成要素を前記検索されたサービステンプレートに基づいて組み合わせることによりユーザが欲するサービスを生成するサービスバインド手順と、前記生成したサービスを実行してよいかどうかユーザに問い合わせるサービス提案手順と、ユーザから実行の承認が得られたときに前記生成したサービスを実行するサービス実行手順とを実行することを特徴とするサービス生成方法。」が記載されている(請求項1参照)。 In addition, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-196676 states that "a service component, which is a unit that abstracts functions on a network, is A service generation method for generating a service desired by a user by searching and combining the services, the method comprising: a service template discovery procedure in which a user's electronic device searches a service template corresponding to a service desired by the user on a network; a service component discovery procedure that searches the network for necessary and available service components based on the retrieved service template; a service binding procedure that generates the service desired by the user; a service proposal procedure that asks the user whether the generated service can be executed; and a service execution procedure that executes the generated service when approval for execution is obtained from the user. A service generation method characterized by executing the steps (see claim 1).
前述した特開2014-153991号公報に記載された技術では、リソース量の配分や機能の有効化など、入力された構成条件に基づいてネットワークを構築する。しかし、5Gネットワークの普及に伴い様々な分野でネットワークを用いた新規なIoTサービスが創出され、各サービスで異なるサービス要件が必要となる。そのため、ネットワークの知識に乏しい者が構成条件を意識せずにネットワークを構築できるシステムが望まれている。 In the technique described in the above-mentioned Japanese Patent Application Publication No. 2014-153991, a network is constructed based on input configuration conditions such as resource amount allocation and function activation. However, with the spread of 5G networks, new IoT services using networks will be created in various fields, and each service will require different service requirements. Therefore, there is a need for a system that allows those with little network knowledge to construct a network without being aware of the configuration conditions.
また、特開2005-196676号公報に記載された技術では、ユーザの状況に適した状況依存型サービスを実現するために、サービステンプレートを組み合わせてユーザが欲するサービスを生成すること、及び、サービステンプレートのサービス要素(SE)を組み合わせて、ユーザ満足度が高いサービステンプレートを生成することが記載されているが、サービステンプレートの組み合わせ変更では登録されている内容と使用内容に乖離が発生している場合に、使用内容の変化に対応したサービステンプレートが生成できないため、ネットワークの使い方の変化(例えば、ある分野でセンサによる監視からカメラによる監視への変化)など、サービス提供者が想定する使い方とユーザのサービス要求が変化した場合など、サービス要件の変化への追随が困難である。 Furthermore, in the technology described in Japanese Patent Application Laid-open No. 2005-196676, in order to realize a situation-dependent service suitable for the user's situation, service templates are combined to generate a service desired by the user. It is stated that a service template with high user satisfaction is generated by combining the service elements (SE) of However, since it is not possible to generate service templates that correspond to changes in usage, service providers are unable to generate service templates that correspond to changes in usage, such as changes in network usage (for example, a change from monitoring using sensors to monitoring using cameras in a certain field). It is difficult to keep up with changes in service requirements, such as when service demands change.
そこで、本発明は、ユーザに適したネットワークシステムを自動的に構成するための構成情報を記載したテンプレートの更新及び新規作成を的確に判断するための情報をサービス提供者に提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide service providers with information for accurately determining whether to update or create a new template that describes configuration information for automatically configuring a network system suitable for a user. do.
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、サービスに適用されるネットワーク要件を生成するネットワーク要件生成システムであって、所定の演算処理を実行して以下の各機能部を実現する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有する計算機によって構成され、ユーザが入力したサービス要件に従って前記ネットワーク要件を生成するためのテンプレートを選択する選択部と、前記テンプレートを管理する傾向分析部を備え、前記傾向分析部は、前記記憶装置に記憶されたテンプレートについて、ユーザがフィードバックを入力した回数を当該テンプレートの設定値の組み合わせ毎に集計し、前記集計されたフィードバック回数が大きい設定値の組み合わせを選択し、前記選択された設定値の組み合わせが定義されたテンプレートの候補を前記集計されたフィードバック回数と対応付けて表示し、ユーザによるフィードバックが所定の要件を満たす場合、前記テンプレートを更新するものであって、前記更新されたテンプレートは、前記選択部が使用することを特徴とする。 A typical example of the invention disclosed in this application is as follows. In other words, it is a network requirements generation system that generates network requirements applied to a service, and includes a computing device that executes predetermined computing processing to realize the following functional units, and a storage device that can be accessed by the computing device. a selection unit that selects a template for generating the network requirements according to service requirements input by a user; and a trend analysis unit that manages the templates; For the templates stored in , the number of times the user inputs feedback is totaled for each combination of setting values of the template, the combination of setting values with the largest number of feedbacks is selected, and the combination of setting values of the selected setting values is Template candidates in which combinations are defined are displayed in association with the total number of feedbacks, and if the user's feedback satisfies predetermined requirements, the template is updated, and the updated template is: It is characterized in that it is used by the selection section .
本発明の一態様によれば、サービス要件の変化に追随し、ユーザの意図に適するネットワーク要件を提案できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to follow changes in service requirements and propose network requirements that suit the user's intentions. Problems, configurations, and effects other than those described above will be made clear by the description of the following examples.
<実施例1>
以下、本発明の実施例1を説明する。
<Example 1>
Example 1 of the present invention will be described below.
図1は、本発明の実施例1のネットワーク要件生成システム1の論理的な構成を示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing a logical configuration of a network
本実施例のネットワーク要件生成システム1は、サービス要件入力部2、サービス要件分析部3、ネットワーク要件制御部4、サービス品質分析部5及びサービス傾向分析部8を有する。
The network
サービス要件入力部2は、ユーザ7がサービス要件を入力するサービス要件入力画面400(図4参照)を生成し、サービス要件を受け付ける。サービス要件分析部3は、入力されたサービス要件を分析し、ネットワーク要件を生成する。サービス要件分析部3の詳細な構成は、図7を用いて後述する。ネットワーク要件制御部4は、生成されたネットワーク要件をネットワーク設定内容に変換し、ネットワーク設定要求としてネットワーク6に出力する。
The service
サービス品質分析部5は、運用中ネットワーク6から取得した情報に基づいてネットワーク要件を最適化する。なお、サービス品質分析部5は、任意的な構成である。
The service
ネットワーク6は、ネットワーク6に接続された装置間でデータを転送する機能を有し、ネットワーク要件生成システム1が生成するネットワーク要件を実現するネットワークを構築する制御装置(仮想ネットワーク制御装置、帯域制御装置など)を含む。
The
サービス傾向分析部8は、ユーザ7による修正が所定の要件を満たす場合(例えば、修正回数が所定の閾値に到達した場合)、サービステンプレート36を更新する。なお、サービス傾向分析部8は、ユーザ修正後の出力結果が使われる頻度が高い場合、新たなサービステンプレート36を生成するとよい。
The service
図2は、本実施例のネットワーク要件生成システム1の物理的な構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing the physical configuration of the network
本実施例のネットワーク要件生成システム1は、プロセッサ(CPU)11、メモリ12、補助記憶装置13及び通信インターフェース14を有する計算機によって構成される。ネットワーク要件生成システム1は、入力インターフェース15及び出力インターフェース18を有してもよい。
The network
プロセッサ11は、メモリ12に格納されたプログラムを実行する演算装置である。プロセッサ11が、各種プログラムを実行することによって、ネットワーク要件生成システム1の各部(例えば、サービス要件入力部2、サービス要件分析部3、ネットワーク要件制御部4、サービス品質分析部5など)による機能が実現される。なお、プロセッサ11がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置(例えば、ASIC、FPGA等のハードウェア)で実行してもよい。
The
メモリ12は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ11が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
The
補助記憶装置13は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置である。また、補助記憶装置13は、プロセッサ11がプログラムの実行時に使用するデータ(例えば、非機能テンプレート35、サービステンプレート36など)、及びプロセッサ11が実行するプログラムを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置13から読み出されて、メモリ12にロードされて、プロセッサ11によって実行されることによって、ネットワーク要件生成システム1の各機能を実現する。
The
通信インターフェース14は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。
The
入力インターフェース15は、キーボード16やマウス17などの入力装置が接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。前述したインターフェースに限ったものでは無く、音声入力などに対応してもよい。出力インターフェース18は、ディスプレイ装置19やプリンタ(図示省略)などの出力装置が接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。なお、ネットワーク要件生成システム1にネットワークを介して接続されたユーザ端末30が入力装置及び出力装置を提供してもよい。この場合、ネットワーク要件生成システム1がウェブサーバの機能を有し、ユーザ端末30がネットワーク要件生成システム1に所定のプロトコル(例えばhttp)でアクセスしてもよい。
The
プロセッサ11が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD-ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介してネットワーク要件生成システム1に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置13に格納される。このため、ネットワーク要件生成システム1は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
The program executed by the
ネットワーク要件生成システム1は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。例えば、サービス要件入力部2、サービス要件分析部3、ネットワーク要件制御部4及びサービス品質分析部5とは、各々別個の物理的又は論理的計算機上で動作するものでも、複数が組み合わされて一つの物理的又は論理的計算機上で動作するものでもよい。
The network
図3は、本実施例のネットワーク要件生成システム1が実行する処理のシーケンス図である。
FIG. 3 is a sequence diagram of processing executed by the network
ユーザ7がサービス要件入力画面400にサービス要件を入力すると(101)、サービス要件入力部2は、入力されたサービス要件をサービス要件分析部3に送る(102)。
When the
サービス要件分析部3は、入力されたサービス要件を分析し、当該サービス要件に適合するサービステンプレートを一つ以上選択し(103)、分析結果一覧出力画面500(図5参照)によって、ユーザ7に提示する。
The service
ユーザ7は、提示されたサービステンプレートから、所望のテンプレートを選択し、トポロジ出力画面600(図6参照)を用いて、必要に応じて出力結果を修正する(104)。サービス要件分析部3は、ユーザ7が選択・修正した出力結果からユーザ7が入力したサービス要件に適合するネットワーク要件を生成し、サービス要件分析部3は、ネットワーク要件をネットワーク要件制御部4に送る(105)。
The
ネットワーク要件制御部4は、生成されたネットワーク要件を変換して、ネットワーク設定要求を生成し、生成したネットワーク設定要求をネットワーク6に送る(106)。
The network
その後、ネットワーク6では、ネットワーク設定要求に従ってネットワークを構築し、ネットワークサービスをユーザに提供する。
Thereafter, the
このように、ユーザ7が入力したサービス要件からネットワーク要件を生成し、ネットワーク設定要求に変換してネットワーク6に送るので、ユーザ7がネットワークに関する知識に乏しくても、サービスを提供するための適切なネットワークを構築できる。
In this way, the network requirements are generated from the service requirements input by the
そして、ネットワーク6の運用開始後、サービス品質分析部5は、ネットワーク6から情報を取得する(111)。この情報は、ネットワーク情報通知としてネットワーク6がサービス品質分析部5に所定のタイミングで繰り返し送信してもよいし、サービス品質分析部5の要求に従って送信してもよい。サービス品質分析部5は、受信したネットワーク情報通知に従って、ネットワークの状況(例えば、帯域使用率など)を判定し、適切な帯域を定め、テンプレートへのフィードバック情報をサービス要件分析部3に送信する(112)。
After the
サービス要件分析部3は、サービス内容を変更して良いかの問合せをユーザ7に送る(115)。ユーザ7は、問合せの返答をサービス要件分析部3に送る(116)。サービス要件分析部3は、サービス品質分析部5から送信されたテンプレートへのフィードバック情報に従ってサービス情報37を更新して記録し、更新されたサービス情報37のネットワーク要件をネットワーク要件制御部4に送る(113)。そして、ネットワーク要件制御部4は、ネットワーク要件を変換して、ネットワーク設定要求を生成し、生成したネットワーク設定要求をネットワーク6に送る(114)。
The service
このように、ネットワーク6の状況に従ってネットワーク要件を更新するので、ネットワーク6の運用開始後にネットワークを最適化できる。例えば、ネットワーク6において帯域が不足している状況では、ネットワークの帯域を増加し、伝送遅延を解消できる。一方、ネットワーク6に過剰な帯域が割り当てられている状況では、ネットワークの帯域を減少し、通信コストを削減できる。
In this way, since the network requirements are updated according to the status of the
図4は、本実施例のサービス要件入力画面400の例を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the service
サービス要件入力画面400は、ネットワーク要件生成システム1の起動後に表示され、ユーザ7がサービス要件を入力する画面である。
The service
サービス要件入力画面400は、サービス名称入力領域401、システムモデル入力領域402、カテゴリー選択領域403、アイコン配置領域404及びトポロジ入力領域405を含み、サービス要件入力画面400に入力された情報がサービス要件となる。
The service
サービス名称入力領域401は、例えば「スマートメータデータ収集」など、ユーザ7が作成するサービス要件の任意の名称を入力する欄である。システムモデル入力領域402は、システムのクリティカルレベルが設定される領域であり、例えば、サービス影響度及びサービス規模の入力項目を含む。サービス影響度は、提供されるサービスの社会的な影響度であり、例えば、サービス停止によって人的損失が発生するかが入力される。サービス規模は、提供されるサービスの停止による経済的な損失額及び/又は影響が生じる人数である。
The service
カテゴリー選択領域403は、当該サービスの分野が入力される。図示したように、電力、金融、農業、教育、飲食、医療、交通(自動車)、交通(鉄道)などの予め定められた分野を選択する形式でもよい。トポロジ入力領域405は、アイコン配置領域404に準備されたアイコンをトポロジ入力領域405にドラッグして、システムを構成する装置を配置することによって、当該サービスを提供するシステムにおけるアプリケーションレベルの接続イメージ(トポロジ)が入力される領域である。システムを構成するために必要な装置が業種によって変わることから、アイコン配置領域404に表示されるアイコンは、カテゴリー選択領域403への入力によって変えるとよい。図示したサービス要件入力画面400では、カテゴリー選択領域403で電力が選択されているので、アイコン配置領域404には、スマートメータから情報を収集するシステムに必要なスマートメータやサーバのアイコンが表示される。また、カテゴリー選択領域403で金融を選択すると、アイコン配置領域404には、ATMのアイコンが表示されるとよい。
In the
また、トポロジ入力領域405に配置されたアイコンを選択するとコンフィグ画面を表示して、アイコンが示す装置の詳細(装置名称、所在地、台数などの端末情報、拠点情報、帯域などの端末間接続情報)を設定や変更ができるようにしている。例えば、図示したサービス要件入力画面400では、拠点A及び拠点Bに設置された複数のスマートメータと拠点Cに設置されたサーバとを通信回線で接続して、サーバがスマートメータからデータを収集するためのトポロジが入力されている。
In addition, when you select an icon placed in the
このように、サービス要件入力画面400では、業種の選択肢や、選択された業種に適するアイコンを表示するので、各業種に対応したサービス要件の入力をサポートできる。また、「xxxなネットワークを構築したい」という程度の情報と構築するシステムのミッションクリティカルレベル(システムモデル)との入力によって、システムを構築するためのネットワークの提示を受けられて、ネットワーク要件を簡単に作成できる。
In this way, the service
図5は、本実施例の分析結果一覧出力画面500の例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing an example of an analysis result
分析結果一覧出力画面500は、サービス要件分析部3が選択した一つ以上のサービステンプレートをユーザ7に提示する画面であり、テンプレート表示領域501及びコスト表示領域502を含む。
The analysis result
テンプレート表示領域501は、サービス要件分析部3が選択した一つ以上のサービステンプレートを、各サービステンプレートの確信度が分かるように表示するとよい。例えば、図示したように、選択されたサービステンプレートの確信度を正規化した値で決められた中心角を用いて円グラフで表示してもよい。円グラフ内には確信度を正規化した値を100分率で表示するとよい。つまり、計算された確信度を推薦度としてテンプレートをユーザ7へ推薦することによって、適切なサービステンプレートの選択を支援できる。
The
コスト表示領域502は、選択された各サービステンプレートにおける通信コストを表示する。
A
ユーザ7は分析結果一覧出力画面500(テンプレート表示領域501又はコスト表示領域502)でサービステンプレートを選択して、選択したサービステンプレートの詳細を表示できる。例えば、トポロジ出力画面600(図6参照)によって、当該サービステンプレートにおけるネットワークトポロジを表示できる。
The
図6は、本実施例のトポロジ出力画面600の例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the
例えば、トポロジ出力画面600には、拠点A及び拠点B毎にデータを集約するコンセントレータを設置して、当該コンセントレータにLTE(携帯電話回線)及び仮想専用線(IP-VPN)を介して拠点Cと接続するトポロジが表示されている。拠点Cにおいては、当該IP-VPNがファイアウォールを介してサーバ及びデータベースサーバと接続される。このようなトポロジによって、拠点Cに設置されたサーバが拠点A及び拠点Bに設置された複数のスマートメータからデータを収集できる。
For example, on the
ユーザ7は、トポロジ出力画面600を用いて、提案されたトポロジを修正できる(104)。例えば、図6に示すトポロジでは、拠点Cに設置されるサーバが冗長化されているが、サーバを選択して開くサブ画面によって、冗長化の要否を決定できる。ユーザ7が非冗長化を決定すると、表示されるサーバのアイコンが一つになり、冗長構成ではないことが分かるように表示する。このとき、サービス要件分析部3が通信コストを試算し、修正されたテンプレートにおけるサービステンプレートにおけるコストを分析結果一覧出力画面500に表示するとよい。
このようにトポロジ出力画面600では、システム要件から生成されたネットワーク要件をトポロジの形式で表示するので、ネットワークの構成をユーザに分かりやすく提示できる。
In this manner, the
図7は、本実施例のサービス要件分析部3の構成を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the service
サービス要件分析部3は、入力されたサービス要件を分析しネットワーク要件を生成する機能を有し、機能要件抽出部31、非機能要件抽出部32、サービステンプレート選択部33、ユーザ選択・修正受付部34、非機能テンプレート35、サービステンプレート36及びサービス情報37を有する。
The service
機能要件抽出部31は、サービス要件入力部2に入力されたサービス要件から機能要件を抽出する。機能要件とは、対象システムに関連するネットワークの構成を明確化する要件であり、サービス要件のうち予め定められた項目、例えば、システムを構成する装置の接続形態、装置が設置される拠点、装置間を接続する回線の種別や帯域などである。
The functional
非機能要件抽出部32は、サービス要件入力部2に入力されたサービス要件から非機能要件を抽出する。非機能要件は、どのように機能を実現すべきか、というネットワークの性質を決める要件であり、サービス要件のうち予め定められた項目を含み、非機能テンプレート35によって定められる。非機能要件は、例えば、システムを構成するネットワークの帯域保証や遅延、セキュリティの有無や程度、信頼性(通信経路の冗長化、データバックアップなど)などである。
The non-functional
サービステンプレート選択部33は、抽出された機能要件及び非機能要件に基づいて、サービステンプレート36を選択し、選択したサービステンプレート36の通信コストを試算する。試算された通信コストは、分析結果一覧出力画面500のコスト表示領域502に表示される。サービステンプレート選択部33は、サービス要件の入力とサービステンプレート36との対応を学習したニューラルネットワークで構成される。サービステンプレート選択部33は、二つ設けられるとよい。一つのサービステンプレート選択部33はサービステンプレート36の選択のために使用される現用系であり、他方のサービステンプレート選択部33は追加されたサービステンプレート36の学習のための使用される予備系とするとよい。このようにサービステンプレート選択部33を2面構成にすると、サービステンプレートを提案するサービスを停止することなく、新しいサービステンプレートを追加できる。
The service
ユーザ選択・修正受付部34は、ユーザ7に提示された出力結果の選択や、ユーザ7による出力結果の修正などのサービステンプレートへのフィードバックを受け付ける。ユーザ修正後の出力結果はサービス情報37として登録される。
The user selection/
非機能テンプレート35は、サービス要件から非機能要件を生成するために使用されるテンプレートである。非機能テンプレート35は、所定の定義に従って各項目が設定された複数のテンプレートによって構成され、予め補助記憶装置13に格納される。すなわち、非機能テンプレート35は、サービス要件入力部2に入力されたサービス影響度、サービス規模及びサービス分野(項番2~4)の組み合わせごとにテンプレートが作成され、各テンプレート毎に、WAN回線種別、WAN回線冗長化、アクセス回線冗長化、BCP要否、及びセキュリティ(項番5~9)が定められる。
The
サービステンプレート36は、機能要件及び非機能要件からネットワーク要件を生成するために参照されるテンプレートである。サービステンプレート36は、所定の定義に従って各項目が設定された複数のテンプレートによって構成され、予め補助記憶装置13に格納される他、ユーザ選択・修正受付部34によって更新及び作成されてもよい。すなわち、サービステンプレート36は、サービス要件入力部2に入力されたサービス影響度、サービス規模及びサービス分野(項番2~4)と、非機能テンプレート35で定められたWAN回線種別、WAN回線冗長化、BCP要否及びセキュリティ(項番5~8)と、ネットワーク構成を補完するトポロジ情報(項番9)が定められる。具体的には、このトポロジ情報は、コンセントレータ、LTE(携帯電話回線)、及び仮想専用線(IP-VPN)等の少なくとも一つを含む。
The
図8は、本実施例のサービステンプレート選択処理のフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart of the service template selection process of this embodiment.
まず、サービス要件入力部2が、サービス要件入力画面400にユーザ7が入力したサービス要件を取得する(201)
First, the service
次に、機能要件抽出部31が入力されたサービス要件から機能要件を抽出し(202)、非機能要件抽出部32が入力されたサービス要件から非機能テンプレート35を選択し、選択された非機能テンプレート35から非機能要件を抽出する(203)。
Next, the functional
そして、サービステンプレート選択部33が、抽出された非機能要件に合致するサービステンプレート36を選択し(204)、選択されたサービステンプレート36を、分析結果一覧出力画面500を用いてユーザ7へ提示する(205)。
Then, the service
ユーザ7が提示されたサービステンプレート36を選択すると、ユーザ選択・修正受付部34が当該選択を受け付ける。また、ユーザ7が選択したサービステンプレート36を修正すると、ユーザ選択・修正受付部34が当該選択及び修正を受け付ける(206)。
When the
そして、ユーザ選択・修正受付部34が、ユーザ7による修正があるかを判定する(207)。そして、ユーザ7による修正がなければ、サービステンプレート選択処理を終了する。
Then, the user selection/
一方、ユーザ7による修正があれば、サービス傾向分析部8が、該当サービステンプレート36に対する修正フィードバックの回数に1を加算し(208)、閾値以上の変化があるかを判定する(209)。ステップ209で使用される閾値は、サービステンプレートの項目であるサービス要件毎に設定されている。ステップ209では、何れかの項目の変化が閾値以上であればYesと判定され、ステップ210に進む。一方、全ての項目の変化が閾値より小さければNoと判定され、サービステンプレート選択処理を終了する。
On the other hand, if there is a modification by the
閾値以上の変化があると判定された場合、サービス傾向分析部8が、サービステンプレート一覧画面(図9参照)の状態表示に乖離ありを表示し(210)、ユーザによる確認要求を判定する(211)。
If it is determined that there is a change greater than or equal to the threshold, the service
ユーザによる確認要求が無ければ(211でNo)、サービステンプレート選択処理を終了する。一方、ユーザが乖離がある項目を選択して、当該行をクリックする等による確認要求があれば(211でYes)、サービス傾向分析部8が、フィードバック回数が大きい組み合わせをサービステンプレート詳細画面(図10参照)に表示する(212)。すなわち、フィードバック回数が大きい組み合わせは、ユーザが選択した回数が多いものであり、サービス要件と使用状態での実績値と乖離が大きいものである。登録内容と乖離が大きい組合せ項目を決定する方法は図11を参照して後述するが、サービステンプレートの項目(サービス要件)又は項目の組み合わせ毎に、設定値のフィードバック回数を集計し、修正フィードバック回数が多い組み合わせを表示する。
If there is no confirmation request from the user (No in 211), the service template selection process ends. On the other hand, if the user selects an item with a discrepancy and requests confirmation by clicking on the relevant line (Yes in 211), the service
その後、サービス傾向分析部8が、ユーザによる変更要求又は追加要求があるかを判定する(213)。ユーザによる変更要求及び追加要求のいずれもが無ければ(213でNo)、サービステンプレート選択処理を終了する。一方、ユーザが追加したいサービステンプレートの行を選択して、当該行をクリックする等による変更要求又は追加要求があれば(213でYes)、サービス傾向分析部8が、変更又は追加を要求されたサービステンプレートを生成する(214)。その後、追加されるサービステンプレートのデータを追加するように学習データを変換して(215)、学習モデルを作成する(216)。
Thereafter, the service
その後、サービス傾向分析部8が、該当サービステンプレートに対するフィードバックの回数を初期化する(217)。
After that, the service
図9は、サービステンプレート一覧画面900を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a service
サービステンプレート一覧画面900は、サービステンプレートの項目であるサービス要件に閾値以上の変化がある場合に表示される画面であり、サービステンプレートID901、サービステンプレート名称902、及び状態903を表示する。サービステンプレートID901は、サービステンプレートを一意に識別するための識別情報である。サービステンプレート名称902は、当該サービステンプレートの内容を人が識別可能に示す情報であり、例えば、カメラ監視、センサ監視など、対象物や当該対象物に対する操作を示す。状態903は、当該サービステンプレートの項目(サービス要件)に閾値以上の変化がある場合にアラートが表示される領域であり、図示したアラート例では色を付して表示する。
A service
ユーザは、サービステンプレートを示す行を選択操作(例えばクリックやタップ)することによって、サービステンプレート詳細画面(図10)を開いて、当該サービステンプレートの詳細を確認できる。 By performing a selection operation (for example, clicking or tapping) on a line indicating a service template, the user can open the service template details screen (FIG. 10) and check the details of the service template.
図10は、サービステンプレート詳細画面1000を示す図である。
FIG. 10 is a diagram showing a service template details
サービステンプレート詳細画面1000は、ユーザが選択したサービステンプレートの詳細の情報を表示する画面であり、サービステンプレート設定値表示領域1001、運用値表示領域1002、及び各端末帯域使用量表示領域1003を含む。
The service template details screen 1000 is a screen that displays detailed information of the service template selected by the user, and includes a service template setting
サービステンプレート設定値表示領域1001は、サービステンプレート一覧画面(図9)で選択されたサービステンプレートの項目名と設定値(サービス要件)を表示する。
A service template setting
運用値表示領域1002は、当該サービステンプレートを変更するフィードバックがされた回数を、分野及びサービス要件の設定値の組み合わせ毎に集計した値を表示する。運用値表示領域1002の1行が新たに追加又は変更されるサービステンプレート候補のサービス要件を表す。このとき、フィードバック回数が多く、多くのユーザが変更した項目はハイライトして(例えば異なる色や字体で)表示される。運用値表示領域1002では、サービステンプレート候補と集計されたフィードバック回数と対応付けて表示することによって、サービステンプレート候補毎にユーザが選択した回数を分かりやすく表示できる。
The operation
運用値表示領域1002には、サービステンプレートの候補毎に「変更」ボタン又は「追加」ボタン1003が設けられる。ユーザは、「変更」ボタンの操作によって、サービステンプレートのサービス要件を当該行の設定値に変更でき、「追加」ボタンの操作によって、当該行のサービス要件のサービステンプレートを追加できる。
In the operation
なお、図示したサービステンプレート詳細画面1000では、分野と一つのサービス要件の組み合わせ毎にフィードバック回数を集計したが、分野と複数のサービス要件の組み合わせ毎にフィードバック回数を集計してもよい。
Note that in the illustrated service template details
図示したサービステンプレート詳細画面1000に表示されるサービステンプレートでは、組み合わせ項目決定処理(図11参照)によって、分野に着目して分類すると乖離が大きくなることが分かったので、分野毎に各サービス要件の設定値毎にフィードバック件数が計数されている。 In the service template displayed on the service template details screen 1000 shown in the figure, it was found through the combination item determination process (see FIG. 11) that the discrepancy increases when classified by focusing on fields. The number of feedbacks is counted for each set value.
各端末帯域使用量表示領域1003は、当該サービステンプレートが適用されるネットワークにおける端末の数とネットワークの特性値(例えば、帯域使用量 BPS)の関係を示す。画面左側のグラフ1004は、現在のサービステンプレートの設定値と、各分野の実測値を示しており、同じサービステンプレートのサービス要件が適用されているネットワークでも分野(すなわち業種)毎の帯域使用量の違いが分かる。右側のグラフ1005は、各分野のサービステンプレート候補(すなわち分野毎)の設定値を示しており、各サービステンプレート候補の設定値による特性値の違いが分かる。右側のグラフの右上には、フィードバック回数を集計する際に着目する項目を変更するためのボタンが設けられており、当該ボタンの操作によってサブ画面を開いて、フィードバック回数を集計する際に着目する項目を変更できる。各端末帯域使用量表示領域1003は、テンプレート候補によって構築されるネットワークの特性値(例えば帯域使用量の推定値)と、テンプレート候補の元となったテンプレートにおけるネットワークの特性値(例えば帯域使用量の実測値や設定値)を表示するので、サービステンプレートを追加や更新すべきかを判断するかを容易に判断できるようになる。
Each terminal bandwidth
各端末帯域使用量表示領域1003の右下には「変更」ボタン1006が設けられており、「変更」ボタン1006の操作によってサブ画面を開いて、各端末の帯域使用量を変更できる。
A "change"
図11は、組み合わせ項目決定処理のフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart of the combination item determination process.
まず、全設定項目の登録内容と異なる設定内容毎の設定件数Aを算出し(221)、設定項目の全ての組み合わせの処理が終了したかを判定する(222)。 First, the number A of settings for each setting content that is different from the registered content of all setting items is calculated (221), and it is determined whether processing for all combinations of setting items has been completed (222).
設定項目の一部の組み合わせの処理が終了していなければ、設定項目の次の組み合わせを選択し(223)、選択された組み合わせの設定内容に対応する全ての設定項目の設定値毎のフィードバック件数Bを算出する(224)。また、選択された組み合わせ項目の設定内容に対応する全設定項目の登録内容と異なる設定内容毎のフィードバック件数Cを算出する(225)。 If processing for some combinations of setting items has not been completed, the next combination of setting items is selected (223), and the number of feedbacks for each setting value of all setting items corresponding to the settings of the selected combination is calculated. B is calculated (224). Furthermore, the number of feedbacks C for each setting content that is different from the registered content of all setting items corresponding to the setting content of the selected combination item is calculated (225).
その後、各設定項目毎に変更割合D=C/Aを算出し(226)、各分類及び各設定項目毎の変更割合E=C/Bを算出して(227)、ステップ222に戻り、設定項目の全ての組み合わせの処理が終了したかを判定する。 After that, the change rate D=C/A is calculated for each setting item (226), the change rate E=C/B is calculated for each category and each setting item (227), and the process returns to step 222 to set the Determine whether all combinations of items have been processed.
設定項目の全ての組み合わせの処理が終了していれば、変更割合Dと変更割合Eを乗じた値が最も高い組合せ項目をフィルタ条件に決定して(228)、組み合わせ項目決定処理を終了する。 If all combinations of setting items have been processed, the combination item with the highest value multiplied by change rate D and change rate E is determined as the filter condition (228), and the combination item determination process ends.
以上に説明したように、実施例1のネットワーク要件生成システムによると、ユーザ毎のサービス要件、構築されたシステムの内容、運用状況(ネットワークの実績値)を記録し、サービステンプレートのフィードバック件数のクロス集計によって、サービス要件の組み合わせ毎にサービステンプレートの設定内容の変更状況を分析し、記録された内容と共に表示する。このため、フィードバックの状況を可視化し、サービス毎にテンプレートを追加すべきか、既存のテンプレートを更新すべきかを判断するための情報を提供できる。よって、サービス要件の変化に追随し、ユーザの意図に適するネットワーク要件を提案でき、ユーザ満足度を向上できる。 As explained above, according to the network requirements generation system of Example 1, the service requirements for each user, the contents of the constructed system, and the operational status (network performance values) are recorded, and the cross-reference of the number of feedbacks of the service template is performed. Through aggregation, changes in the settings of the service template are analyzed for each combination of service requirements and displayed together with the recorded contents. Therefore, it is possible to visualize the status of feedback and provide information for determining whether to add a template for each service or update an existing template. Therefore, it is possible to follow changes in service requirements and propose network requirements that suit the user's intentions, thereby improving user satisfaction.
<実施例2>
以下、本発明の実施例2を説明する。実施例1では、ステップ213において、ユーザによる変更要求又は追加要求に基づいてサービステンプレートを変更し又は追加する。実施例2では、ユーザによるフィードバック回数に基づいて、ネットワーク要件生成システムが自動的にサービステンプレートを追加及び更新する。実施例2では、前述した実施例1と同じ機能を有する構成の説明は省略し、主に実施例1と異なる構成について説明する。
<Example 2>
Example 2 of the present invention will be described below. In the first embodiment, in
図12は、テンプレート追加・選択処理の例のフローチャートである。このテンプレート追加・選択処理は、サービステンプレート選択処理(図8)のステップ201から206の処理結果を用いて実行される。
FIG. 12 is a flowchart of an example of template addition/selection processing. This template addition/selection process is executed using the processing results from
まず、サービス傾向分析部8が、評価用サービス要件の組み合わせを選定し(231)、その後ステップ201から206を実行する。
First, the service
次に、サービス傾向分析部8が、評価タイミングであるかを判定する(232)。評価タイミングでないと判定された場合、ステップ201から206を繰り返し実行し、評価タイミングを待つ。一方、評価タイミングであると判定された場合、ステップ233に進む。評価タイミングは、サービステンプレートの追加や変更を適切に判定するため、サービステンプレートを指定回数提示した場合がよい。例えば、サービステンプレートを100回提示したかを評価タイミングの判定基準とするとよい。
Next, the service
その後、サービス傾向分析部8が、提示したサービステンプレートがユーザによって修正されているかを判定する(233)。当該サービステンプレートが修正されていない場合、サービステンプレートの提示回数のカウンタのリセットによって、評価タイミングを更新し(270)、ステップ201から206を実行する。一方、評価タイミングであると判定された場合、続いて、同一内容のサービステンプレートへの修正が最大のサービステンプレートを選択する(271)。
Thereafter, the service
その後、サービス傾向分析部8が、同一内容のサービステンプレートへの修正が閾値(N%)以上であるかを判定する(234で)。同一内容のサービステンプレートへの修正が閾値(N%)以上であれば、サービス傾向分析部8が、新たなサービステンプレートを追加せず、当該サービステンプレートを修正テンプレートの内容に更新し(239)、評価タイミングを更新する(270)。
Thereafter, the service
一方、同一内容のサービステンプレートへの修正が閾値(N%)未満であれば(234でNo)、サービス傾向分析部8が、当該修正テンプレートを新たに追加する(235)。例えば、まず、全て「BCP否」を設定して開始し、「サービス影響度:1」及び「サービス規模:100万人以上」の組み合わせ入力に対して提示されたサービステンプレートに対して修正状況を評価する場合、閾値の回数を50%の回数であると定めて、過半数に満たないユーザが「BCP要」への修正を要求している場合、「BCP要」のサービステンプレートを新たに追加する。
On the other hand, if the modification to the service template with the same content is less than the threshold value (N%) (No in 234), the service
その後、サービス傾向分析部8が、新たに追加されたサービステンプレートを学習データに追加して、サービステンプレート選択部33がサービステンプレートを学習する(236)。この学習は、テンプレート追加・選択処理と別の計算機リソースで実行するとよい。複数のサービステンプレート選択部33のうち、現在サービステンプレートの選択に用いられているものと異なる方を裏面側で学習するとよい。
Thereafter, the service
そして、学習完了を待って(237)、現在サービステンプレートの選択に用いられている現用系のサービステンプレート選択部33と、直近に学習された予備系のサービステンプレート選択部33とを切り替える(238)。また、評価のタイミングを更新する(270)。
Then, after waiting for the completion of learning (237), the active service
なお、「分野:電力」で「BCP要」のサービステンプレートを追加する場合、他の分野(金融、農業など)でも「BCP要」のサービステンプレートを追加してもよい。 Note that when adding a service template "BCP required" in "Field: Electricity", service templates "BCP Required" may also be added in other fields (finance, agriculture, etc.).
以上に説明したように、実施例2のネットワーク要件生成システムによると、選択したテンプレートを提示した回数と、提示した各テンプレートに対して修正された回数を用いて、サービステンプレートを追加するか修正するかを決定するので、ユーザがサービステンプレートを新たに追加するか、元のサービステンプレートを修正するかを決定することなく、ユーザの使用頻度が高いサービステンプレートに更新できる。 As explained above, according to the network requirements generation system of the second embodiment, service templates are added or modified using the number of times the selected template has been presented and the number of times each presented template has been modified. Therefore, the user can update a service template that is frequently used by the user without having to decide whether to add a new service template or modify the original service template.
<実施例3>
以下、本発明の実施例3を説明する。実施例3は、前述した実施例1、2と同じ機能を有する構成の説明は省略し、主に実施例1、2と異なる構成について説明する。
<Example 3>
Example 3 of the present invention will be described below. In the third embodiment, explanations of structures having the same functions as those of the first and second embodiments described above will be omitted, and mainly structures different from those of the first and second embodiments will be explained.
図13は、テンプレート選択分析処理のフローチャートである。このテンプレート選択分析処理は、サービステンプレート選択処理(図8)のステップ201から206の処理結果を用いて実行される。
FIG. 13 is a flowchart of template selection analysis processing. This template selection analysis process is executed using the processing results of
まず、サービス傾向分析部8が、評価を実施するテンプレートを選択する(275)。続いて、ステップ201から206を実行する。その後、評価タイミングであるかを判定する(241)。評価タイミングでないと判定された場合、ステップ201から206を実行し、評価タイミングを待つ。一方、評価タイミングであると判定された場合、続いて、サービステンプレートの提示回数のカウンタのリセットによって、評価タイミングを更新する(276)。評価タイミングは、サービステンプレートの追加や変更を適切に判定するため、当該サービステンプレートを指定回数提示した場合がよい。例えば、当該サービステンプレートを100回提示したかを評価タイミングの判定基準とするとよい。
First, the service
その後、サービス傾向分析部8が、ユーザによって当該サービステンプレートが修正されているかを判定する(242)。当該サービステンプレートが修正されていない場合、ステップ201から206を実行し、評価タイミングを待つ。一方、評価タイミングであると判定された場合、ステップ243に進む。
Thereafter, the service
その後、サービス傾向分析部8が、元のサービステンプレートから修正されたサービステンプレートのうち修正回数が最大の修正テンプレートを選択する(243)。
Thereafter, the service
そして、サービス傾向分析部8が、当該サービステンプレートが選択された回数のうち、当該修正テンプレートへの修正回数が所定の閾値(α%)未満であるかを判定する(244)。そして、修正回数がα%未満であれば、サービス傾向分析部8が、当該サービステンプレートは更新も追加も不要であると判定する(245)。
Then, the service
次に、サービス傾向分析部8が、当該サービステンプレートが選択された回数のうち、当該修正テンプレートへの修正回数が所定の閾値(α%)以上であり、かつ、所定の閾値(β%)未満であるかを判定する(246)。そして、修正回数がα%以上かつβ%未満であれば、元のサービステンプレートも当該修正テンプレートも使用されているので、サービス傾向分析部8が、当該修正テンプレートを新たに追加し、新たに追加されたサービステンプレートを学習データに追加して、サービステンプレート選択部33がサービステンプレートを学習する(247)。
Next, the service
次に、サービス傾向分析部8が、当該サービステンプレートが選択された回数のうち、当該修正テンプレートへの修正回数が所定の閾値(β%)以上であるかを判定する(248)。そして、修正回数がβ%未満であれば、元のサービステンプレートより当該修正テンプレートが頻繁に使用されているので、サービス傾向分析部8が、元のサービステンプレートの内容を当該修正テンプレートの内容に更新する(249)。
Next, the service
前述した所定の閾値は、例えば、α=30%、β=70%とするとよい。 The aforementioned predetermined threshold values may be, for example, α=30% and β=70%.
図14は、前述したテンプレート選択分析処理の概念図である。 FIG. 14 is a conceptual diagram of the template selection analysis process described above.
テンプレート選択分析処理によるサービステンプレートの追加前は、図14(A)に示すように、ユーザが入力するサービス要件(入力GrX)がサービステンプレートY1に関連付けられるように学習されている。追加テンプレートの学習後には、図14(B)に示すように、ユーザが入力するサービス要件(入力GrXa)がサービステンプレートY1に関連付けられ、サービス要件(入力GrXb)がサービステンプレートY2に関連付けられるようになり、ユーザが入力するサービス要件により適するサービステンプレートを提示できるようになる。 Before the service template is added by the template selection analysis process, as shown in FIG. 14A, the service requirements (input GrX) input by the user are learned to be associated with the service template Y1. After learning the additional template, as shown in FIG. 14(B), the service requirement input by the user (input GrXa) is associated with service template Y1, and the service requirement (input GrXb) is associated with service template Y2. This makes it possible to present a service template that is more suitable for the service requirements entered by the user.
以上に説明したように、実施例3のネットワーク要件生成システムによると、テンプレート候補が選択されたフィードバック回数と、当該テンプレート候補の元となったテンプレートが選択された回数を用いて、サービステンプレートを追加するか修正するかを決定するので、ユーザがサービステンプレートを新たに追加するか、元のサービステンプレートを修正するかを決定することなく、ユーザの使用頻度が高いサービステンプレートに更新できる。 As explained above, according to the network requirements generation system of the third embodiment, a service template is added using the feedback number of times a template candidate is selected and the number of times a template that is the source of the template candidate is selected. Therefore, the user can update to a frequently used service template without the user having to decide whether to add a new service template or modify the original service template.
<実施例4>
以下、本発明の実施例4を説明する。実施例4では、新しく追加されたサービステンプレートを学習する際に多くの学習データを使用して、サービステンプレートの提案の精度を向上する方法について述べる。実施例4は、前述した実施例1~3と同じ機能を有する構成の説明は省略し、主に実施例1~3と異なる構成について説明する。
<Example 4>
Example 4 of the present invention will be described below. In a fourth embodiment, a method will be described in which a large amount of learning data is used when learning a newly added service template to improve the accuracy of service template proposals. In
図15は、再学習時の学習データを示す図である。 FIG. 15 is a diagram showing learning data during relearning.
通常は、図15(A)に示すように、サービステンプレートY1が選択された際に入力されたサービス要件と、サービステンプレートY2が選択された際に入力されたサービス要件を、多次元空間において決定木やクラスタ分割などの方法を用いて領域で分類し、各々をサービステンプレートY1及びサービステンプレートY2に対応付けて学習する。しかし、データ数が少ない場合(例えば、サービステンプレート選択回数が100回で、閾値α%が30%である場合、学習データが30件しかない場合)があり、適正な学習には多くの学習データが望ましい。 Usually, as shown in FIG. 15(A), the service requirements input when service template Y1 is selected and the service requirements input when service template Y2 is selected are determined in a multidimensional space. Classification is performed by region using a method such as tree or cluster division, and learning is performed by associating each region with service template Y1 and service template Y2. However, there are cases where the amount of data is small (for example, when the number of service template selections is 100, the threshold α% is 30%, and there are only 30 learning data items ) , and proper learning requires a large amount of learning data. is desirable.
実施例4では、図15(B)に示すように、入力されたサービス要件を領域分割して生成されたクラスタに含まれる他の入力されたサービス要件を、対応するサービステンプレートY1、Y2の学習データとして用いる。具体的にはクラスタGr(Xa)に属するデータ△をサービステンプレートY1に対応付け、クラスタGr(Xb)に属するデータ□をサービステンプレートY2に対応付け学習データを生成し、再学習を行う。 In Example 4, as shown in FIG. 15(B), other input service requirements included in a cluster generated by dividing the input service requirements into regions are learned by corresponding service templates Y1 and Y2. Use as data. Specifically, data Δ belonging to cluster Gr (Xa) is associated with service template Y1, data □ belonging to cluster Gr (Xb) is associated with service template Y2, learning data is generated, and relearning is performed.
このような、新しく追加されるサービステンプレートに対応するサービス要件から生成されたクラスタに属する他のサービス要件は、より適する別のサービステンプレートが望ましいが、ユーザが妥協して従来のサービステンプレートを選択した場合が多いと考えられる。このため、クラスタに属する他のサービス要件を学習データに加えることによって、新しく追加されたサービステンプレートの学習において、より多くの学習データ使用でき、サービステンプレートの提案の精度を向上できる。 For other service requirements belonging to the cluster that are generated from the service requirements corresponding to the newly added service template, another service template that is more suitable is desirable, but the user compromises and selects the old service template. It is thought that there are many cases. Therefore, by adding other service requirements belonging to the cluster to the learning data, more learning data can be used in learning the newly added service template, and the accuracy of service template proposal can be improved.
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。 Note that the present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the embodiments described above have been described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Further, the configuration of one embodiment may be added to the configuration of another embodiment. Further, other configurations may be added, deleted, or replaced with a part of the configuration of each embodiment.
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。 Further, each of the above-mentioned configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in part or in whole by hardware, for example by designing an integrated circuit, and a processor realizes each function. It may also be realized by software by interpreting and executing a program.
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。 Information such as programs, tables, files, etc. that implement each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。 Furthermore, the control lines and information lines shown are those considered necessary for explanation, and do not necessarily show all the control lines and information lines necessary for implementation. In reality, almost all configurations can be considered interconnected.
1 ネットワーク要件生成システム
2 サービス要件入力部
3 サービス要件分析部
4 ネットワーク要件制御部
5 サービス品質分析部
6 ネットワーク
7 ユーザ
8 サービス傾向分析部
11 プロセッサ
12 メモリ
13 補助記憶装置
14 通信インターフェース
15 入力インターフェース
16 キーボード
17 マウス
18 出力インターフェース
19 ディスプレイ装置
20 ネットワーク
30 ユーザ端末
31 機能要件抽出部
32 非機能要件抽出部
33 サービステンプレート選択部
34 修正受付部
35 非機能テンプレート
36 サービステンプレート
37 サービス情報
41 ネットワーク要件分析部
42 ネットワーク設定内容作成部
51 ネットワーク情報収集部
52 ネットワーク情報蓄積部
53 ネットワーク情報整形部
54 サービス品質分析部
101 システム性能計算部
102 無線性能計算部
103 制御部
331 分類器適用部
332 学習モデル
333 分類器学習部
334 学習データ
335 確信度判別部
336 サービステンプレート提示部
337 確信度判定部
400 サービス要件入力画面
401 サービス名称入力領域
402 システムモデル入力領域
403 カテゴリー選択領域
404 アイコン配置領域
405 トポロジ入力領域
500 分析結果一覧出力画面
501 テンプレート表示領域
502 コスト表示領域
600 トポロジ出力画面
1 Network
Claims (8)
所定の演算処理を実行して以下の各機能部を実現する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有する計算機によって構成され、
ユーザが入力したサービス要件に従って前記ネットワーク要件を生成するためのテンプレートを選択する選択部と、
前記テンプレートを管理する傾向分析部を備え、
前記傾向分析部は、
前記記憶装置に記憶されたテンプレートについて、ユーザがフィードバックを入力した回数を当該テンプレートの設定値の組み合わせ毎に集計し、
前記集計されたフィードバック回数が大きい設定値の組み合わせを選択し、
前記選択された設定値の組み合わせが定義されたテンプレートの候補を前記集計されたフィードバック回数と対応付けて表示し、
ユーザによるフィードバックが所定の要件を満たす場合、前記テンプレートを更新するものであって、
前記更新されたテンプレートは、前記選択部が使用することを特徴とするネットワーク要件生成システム。 A network requirements generation system that generates network requirements applied to a service, the system comprising:
Consisting of a computer that has an arithmetic device that executes predetermined arithmetic processing to realize each of the following functional units, and a storage device that can be accessed by the arithmetic device,
a selection unit that selects a template for generating the network requirements according to the service requirements input by the user;
comprising a trend analysis unit that manages the template;
The trend analysis department
For each template stored in the storage device, the number of times a user inputs feedback is totaled for each combination of setting values of the template;
Selecting a combination of setting values with a large number of aggregated feedbacks,
displaying template candidates in which the selected combination of setting values is defined in association with the aggregated number of feedbacks ;
updating the template if user feedback meets predetermined requirements;
A network requirement generation system , wherein the updated template is used by the selection unit .
前記傾向分析部は、前記テンプレートの候補によって構築されるネットワークの特性値と、前記テンプレートの候補の元となったテンプレートにおけるネットワークの特性値とを表示するためのデータを出力することを特徴とするネットワーク要件生成システム。 The network requirements generation system according to claim 1,
The trend analysis unit is characterized in that it outputs data for displaying characteristic values of the network constructed by the template candidates and characteristic values of the network in the template that is the source of the template candidates. Network requirements generation system.
前記傾向分析部は、前記テンプレートの候補が選択されたフィードバック回数と、当該テンプレートの候補の元となったテンプレートが選択された回数を用いて、当該テンプレートの候補を新たに追加するか、前記元のテンプレートを修正するかを判定することを特徴とするネットワーク要件生成システム。 The network requirements generation system according to claim 1,
The trend analysis unit adds a new template candidate or uses the feedback number of times the template candidate has been selected and the number of times a template that is the source of the template candidate has been selected. A network requirements generation system characterized by determining whether to modify a template.
前記選択部は、
前記傾向分析部が新たに作成した追加テンプレートを学習する際に、前記追加テンプレートに対応して入力されたサービス要件の値をふくむクラスタを多次元空間で生成し、
前記生成されたクラスタに含まれるサービス要件の値を当該追加テンプレートとの対応を含む学習データで学習することを特徴とするネットワーク要件生成システム。 The network requirements generation system according to claim 1,
The selection section is
When the trend analysis unit learns the newly created additional template, a cluster including the service requirement values input corresponding to the additional template is generated in a multidimensional space,
A network requirement generation system, characterized in that the value of the service requirement included in the generated cluster is learned using learning data including correspondence with the additional template.
前記計算機は、所定の演算処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有し、
前記ネットワーク要件生成方法は、
前記演算装置が、ユーザが入力したサービス要件に従って前記ネットワーク要件を生成するためのテンプレートを選択する選択手順と、
前記演算装置が、前記テンプレートを管理する傾向分析手順を備え、
前記傾向分析手順では、
前記演算装置が、前記記憶装置に記憶されたテンプレートについて、ユーザがフィードバックを入力した回数を当該テンプレートの設定値の組み合わせ毎に集計し、
前記演算装置が、前記集計されたフィードバック回数が大きい設定値の組み合わせを選択し、
前記演算装置が、前記選択された設定値の組み合わせが定義されたテンプレートの候補を前記集計されたフィードバック回数と対応付けて表示し、
前記演算装置が、ユーザによるフィードバックが所定の要件を満たす場合、前記テンプレートを更新するものであって、
前記更新されたテンプレートは、前記選択手順で使用されることを特徴とするネットワーク要件生成方法。 A network requirements generation method in which a computer generates network requirements applied to a service, the method comprising:
The computer has an arithmetic device that executes predetermined arithmetic processing, and a storage device that can be accessed by the arithmetic device,
The network requirement generation method includes:
a selection step in which the computing device selects a template for generating the network requirements according to service requirements input by a user;
the computing device comprises a trend analysis procedure for managing the template;
In the trend analysis procedure,
the arithmetic device totals the number of times a user inputs feedback for the template stored in the storage device for each combination of setting values of the template;
the arithmetic device selects a combination of setting values for which the aggregated number of feedbacks is large;
the arithmetic device displays template candidates in which the selected combination of setting values is defined in association with the aggregated number of feedbacks;
the computing device updates the template if feedback by the user satisfies predetermined requirements;
A method for generating network requirements , wherein the updated template is used in the selection procedure .
前記傾向分析手順では、前記演算装置が、前記テンプレートの候補によって構築されるネットワークの特性値と、前記テンプレートの候補の元となったテンプレートにおけるネットワークの特性値とを表示するためのデータを出力することを特徴とするネットワーク要件生成方法。 6. The network requirements generation method according to claim 5,
In the trend analysis step, the arithmetic unit outputs data for displaying characteristic values of a network constructed by the template candidates and characteristic values of a network in a template that is the source of the template candidates. A network requirements generation method characterized by:
前記傾向分析手順では、前記演算装置が、前記テンプレートの候補が選択されたフィードバック回数と、当該テンプレートの候補の元となったテンプレートが選択された回数を用いて、当該テンプレートの候補を新たに追加するか、前記元のテンプレートを修正するかを判定することを特徴とするネットワーク要件生成方法。 6. The network requirements generation method according to claim 5,
In the trend analysis procedure, the calculation device adds a new template candidate using the feedback number of times the template candidate was selected and the number of times a template that was the source of the template candidate was selected. A method for generating network requirements, characterized in that it is determined whether to modify the original template or to modify the original template.
前記選択手順では、
前記演算装置が、前記傾向分析手順で新たに作成された追加テンプレートを学習する際に、前記追加テンプレートに対応して入力されたサービス要件の値をふくむクラスタを多次元空間で生成し、
前記演算装置が、前記生成されたクラスタに含まれるサービス要件の値を当該追加テンプレートとの対応を含む学習データで学習することを特徴とするネットワーク要件生成方法。 6. The network requirements generation method according to claim 5,
In the selection procedure,
When the arithmetic unit learns the additional template newly created in the trend analysis step , the arithmetic unit generates a cluster in a multidimensional space that includes the service requirement values input corresponding to the additional template,
A method for generating network requirements, characterized in that the arithmetic device learns values of service requirements included in the generated cluster using learning data including correspondence with the additional template.
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JP2016143363A (en) | 2015-02-05 | 2016-08-08 | 株式会社日立製作所 | Repository management system and management method |
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