JP7468304B2

JP7468304B2 - 制御装置、制御方法及びプログラム

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Publication number: JP7468304B2
Application number: JP2020186320A
Authority: JP
Inventors: 亮太中村; 薫明原田; 亮一川原
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2020-11-09
Filing date: 2020-11-09
Publication date: 2024-04-16
Anticipated expiration: 2040-11-09
Also published as: JP2022076085A

Description

本発明は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。

エリアごとに電気料金単価が異なる仮想ネットワーク環境において、総電気料金が最安となるようなサーバ配置及び通信経路を決定する問題が従来から知られている。一般的に、このような問題はネットワーク事業者の運用コストを削減するための手法として検討されており、例えば、消費電力をモデル化した上でネットワーク全体の消費電力を最小化する手法等が提案されている。

例えば、非特許文献１では、エリアごとに異なる電気料金単価を定義し、消費電力モデルとあわせて電気料金が最小となるようなＶＮＦ（Virtual Network Function）の埋め込み手法が提案されている。しかしながら、非特許文献１で提案されている手法では異なる需要条件や電気料金単価条件ごとに最適解をそれぞれ算出しており、これらの条件が変動した際のネットワークの安定性については考慮されていない。

一方で、例えば、非特許文献２では、ＶＮＦ配置に関する制御の前後におけるスイッチのフローテーブルのルール変更数をネットワークの安定性指標として、機器の総消費電力削減とルール変更数削減の多目的最適化問題を加重和法により単目的最適化問題に落とし込む手法が提案されている。しかしながら、非特許文献２で提案されている手法は総消費電力とルール変更数の２つの変数をそれぞれの最大値で正規化して定式化しているものの、最大値に対する変動幅に関して両変数に差がある場合は、片方の変数の変動に解が大きく依存し、もう片方の変数がほとんど考慮されない可能性がある。

W. Racheg, N. Ghrada and M. F. Zhani, "Profit-driven resource provisioning in NFV-based environments," 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), Paris, 2017, pp. 1-7, doi: 10.1109/ICC.2017.7997163. M. M. Tajiki, S. Salsano, L. Chiaraviglio, M. Shojafar and B. Akbari, "Joint Energy Efficient and QoS-Aware Path Allocation and VNF Placement for Service Function Chaining," in IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 16, no. 1, pp. 374-388, March 2019, doi: 10.1109/TNSM.2018.2873225.

ところで、電力会社が提供する電気料金のメニューによっては、エリアごとに電気料金単価が異なるだけでなく、時間帯ごとに電気料金単価が異なることもある。このため、サーバ配置及び通信経路の最適解が１日の中で時間帯ごとに変化し、時間帯ごとにネットワークの設定変更を行う必要が生じ得る。一方で、時間帯ごとにその都度ネットワークの設定変更を行うことはネットワークの不安定性に繋がる恐れがあり、安定的なネットワーク運用の観点からは好ましくない。このように、電気料金の削減とネットワークの安定性はトレードオフの関係にある。

本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、電気料金の削減とネットワーク安定性の両方を考慮した仮想ネットワーク制御を実現することを目的とする。

上記目的を達成するため、一実施形態に係る制御装置は、地理的なエリアごと、かつ、時間帯ごとに電気料金単価が設定される物理ネットワーク上の仮想ネットワークを制御する制御装置であって、前記時間帯ごとに、前記物理ネットワークを構成するノード及びリンクの制約条件と前記仮想ネットワークの需要条件とを満たすサーバ配置及び通信経路を表すネットワーク設定の候補を算出する設定候補算出部と、前記時間帯ごとに算出されたネットワーク設定の候補から、１日を通して前記仮想ネットワークを制御する場合の解候補を算出する解候補算出部と、前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日のネットワーク設定の変更数を算出する変更数算出部と、前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日の電気料金を算出する電気料金算出部と、前記ネットワーク設定の変更数と、前記電気料金と、前記変更数及び前記電気料金をそれぞれ標準化する標準化関数とが含まれる目的関数を用いて、前記解候補の中から最適解を算出する最適解算出部と、を有する。

電気料金の削減とネットワーク安定性の両方を考慮した仮想ネットワーク制御を実現することができる。

ネットワークトポロジーとエリアの一例を説明するための図である。ネットワーク設定変更数の一例を説明するための図である。総ネットワーク設定変更数及び総電気料金のヒストグラムの一例を示す図である。最大値で正規化した総ネットワーク設定変更数及び総電気料金のヒストグラムの一例を示す図である。標準化した総ネットワーク設定変更数及び総電気料金のヒストグラムの一例を示す図である。本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置の機能構成の一例を示す図である。本実施形態に係る仮想ネットワーク制御処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、電気料金の削減とネットワーク安定性の両方を考慮した仮想ネットワーク制御を実現することができる仮想ネットワーク制御装置１０について説明する。

＜理論的構成＞
本実施形態は、仮想ネットワーク環境下で最適なサーバ配置及び通信経路を決定する問題を対象としている。このような問題は様々に呼ばれるが、本実施形態では、サーバ配置・通信経路決定問題と呼ぶことにする。

ここで、あるネットワークサービスにおいて、各クライアントがサーバにアクセスしてサービス提供を受ける場合を考える。仮想化されたネットワーク環境においては、サービスを提供するサーバ（仮想サーバ）を、物理ネットワーク上のどのノードに配置するかを柔軟に制御することが可能である。また、クライアントとサーバ間の通信経路についても同様に制御が可能である。一般的に、これらの制御の目的は通信遅延の最小化等の通信品質向上であることが多く、例えば、通信遅延を最小化する場合にはクライアントとサーバ間の距離が最短となるように仮想ネットワークを制御すること等が考えられる。

一方で、広域にまたがる物理ネットワーク上の仮想ネットワークを制御する場合を考えると、地域（以下、エリアともいう。）ごとに電気料金単価が異なることに着目し、ネットワーク事業者に発生する電気料金を削減することも考えられる。このとき、電力会社が提供する電気料金のメニューによっては時間帯ごとに電気料金単価が異なることがあり、この場合、サーバ配置及び通信経路の最適解は１日の中で時間帯ごとに変化し得る。このため、上述したように、電気料金削減のためには電気料金単価が変化する時間帯ごとにネットワークの設定変更を行う必要がある一方で、時間帯ごとにその都度ネットワークの設定変更を行うことはネットワークの不安定性に繋がる恐れがあり、互いにトレードオフの関係にある。

そこで、以下では、電気料金単価の変動が既知の下、物理ネットワークを構成する各ノード及びリンクの容量制約を満たしつつ、電気料金の削減とネットワーク安定性の両方を考慮し、１日を通して最適となる仮想ネットワークの制御を実現する手法の理論的構成について説明する。ノードの容量制約とは、ノード（例えば、データセンタ）に設置されている物理サーバが備える記憶装置の容量に関する制約のことである。一方で、リンクの容量制約とは、リンクの回線容量や帯域に関する制約のことである。

物理ネットワークのネットワークトポロジーとエリアの一例を図１に示す。図１に示す例では、Ａ～Ｆはそれぞれノードを表し、ノード間を繋ぐ線分はリンクを表している。クライアントはノードＡ～Ｆのいずれかの配下に存在し、ノードＡ～Ｆのいずれか又は複数箇所に配置されたサーバからサービスが提供されるものとする。また、エリア１～エリア３は、例えば、それぞれ異なる電力会社の管轄地域を表し、エリアごとに電気料金単価が異なるものとする。

また、各電気料金単価は時間帯ごとに異なるものとする。一般的には電気料金単価が１日に数回程度変動する場合が多いため、本実施形態では、一例として、以下の表１に示す電気料金単価を用いるものとする。

すなわち、１日をピーク時間帯（１３時～１６時）、昼間帯（８時～１３時、１６時～２２時）及び夜間帯（０時～８時、２２時～２４時）の３つの時間帯に分け、それぞれの時間帯で電気料金単価（円／ｋＷｈ）が異なるものとする。

各クライアントが配置されているノード及びサーバとクライアント間で発生するトラヒック量（つまり、仮想ネットワークの需要条件）は予め与えられているものとする。また、各ノード及び各リンクの電気料金単価、ノードの容量制約を表す制約条件、リンクの容量制約を表す制約条件も既知とする。このとき、以下の手順１～手順５により最適なサーバ配置と各クライアントからサーバへの通信経路とを表すネットワーク設定を算出する。

手順１：まず、電気料金単価の時間帯ごとに、仮想ネットワークの需要条件とノード及びリンクの制約条件とを満たす複数のネットワーク設定候補を算出する。すなわち、例えば、ピーク時間帯、昼間帯及び夜間帯の各々について、仮想ネットワークの需要条件とノード及びリンクの制約条件とを満たす全てのネットワーク設定候補を算出する。なお、これらのネットワーク設定候補は総当たりで算出すればよい。

これにより、例えば、ピーク時間帯、昼間帯及び夜間帯をそれぞれΔ_ｊ（ｊ＝１，２，３）、時間帯Δ_ｊでのネットワーク設定候補をｒ_ｊｋとすれば、各時間帯でのネットワーク設定候補の集合｛ｒ_ｊｋ｝（ｋ＝１，・・・，Ｋ_ｊ、Ｋ_ｊは時間帯Δ_ｊでのネットワーク設定候補数）が得られる。なお、Ｋ_１＝Ｋ_２＝Ｋ_３であってもよい。

ただし、全てのネットワーク設定候補を算出することで計算量が膨大になる場合、例えば、サーバが配置されるノードを電気料金単価が或る基準値よりも低いノードに絞ってもよいし、通信経路となるリンクを電気料金単価が或る基準値によりも低いリンクに絞ってもよい。これにより、ネットワーク設定候補を算出する際の計算量が削減される。

手順２：次に、時間帯ごとのネットワーク設定候補から１日を通した仮想ネットワーク制御の最適解の候補を算出する。例えば、ピーク時間帯のネットワーク設定候補の集合｛ｒ_１ｋ｝、昼間帯のネットワーク設定候補の集合｛ｒ_２ｋ｝及び夜間帯のネットワーク設定候補の集合の各集合｛ｒ_３ｋ｝からそれぞれ１つずつネットワーク設定候補を選択し、これら選択したネットワーク設定候補の組み合わせを最適解の候補（以下、解候補という。）とする。これにより、解候補の集合｛（ｒ_１ｋ'，ｒ_２ｋ''，ｒ_３ｋ'''）｝（ｋ'＝１，・・・，Ｋ_１、ｋ''＝１，・・・，Ｋ_２、ｋ'''＝１，・・・，Ｋ_３）が得られる。なお、以降では、簡単のため、解候補のインデックス（ｋ'，ｋ''，ｋ'''）を１次元のインデックスｔに対応付けることで、解候補の集合を｛（ｒ_１ｔ，ｒ_２ｔ，ｒ_３ｔ）｝（ｔ＝１，・・・，Ｔ）と表す。なお、Ｔは解候補の総数である。

手順３：各解候補に対して、その解候補でネットワークを運用した際の１日の総ネットワーク設定変更数を算出する。１日の総ネットワーク設定変更数は、１日の間で推移する各時間帯間でのネットワーク設定変更数の合計により算出される。例えば、夜間帯から昼間帯、昼間帯からピーク時間帯、ピーク時間帯から昼間帯、昼間帯から夜間帯にそれぞれ推移する際のネットワーク設定変更数を算出し、その合計を求めることで１日の総ネットワーク設定変更数が算出される。これにより、ｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）番目の解候補に対してｔ番目の総ネットワーク設定変更数が算出される。

ここで、各ネットワーク設定変更数は、例えば、ネットワーク設定をベクトルで表した上で、推移前後のネットワーク設定を表すベクトル間における各要素の相違数とすればよい。

例えば、物理ネットワークを構成するノードの総数をＩ、あるクライアントとサーバの間で通信を行う際に、クライアントに対してサービスを提供するサーバがｉ番目のノードに配置されている場合はｘ_ｉ＝１、そうでない場合はｘ_ｉ＝０、通信経路を定義するルータがｉ番目のノードに配置されている場合はｘ_ｉ＋Ｉ＝１、そうでない場合はｘ_ｉ＋Ｉ＝０とすれば、ネットワーク設定は（ｘ_１，・・・，ｘ_Ｉ，ｘ_Ｉ＋１，・・・，ｘ_２Ｉ）とベクトルで表すことができる。したがって、例えば、ある時間帯から別のある時間帯に推移した際にネットワーク設定が（ｘ_１，・・・，ｘ_Ｉ，ｘ_Ｉ＋１，・・・，ｘ_２Ｉ）から（ｘ'_１，・・・，ｘ'_Ｉ，ｘ'_Ｉ＋１，・・・，ｘ'_２Ｉ）に変更された場合、ネットワーク設定変更数は、ｘ_ｉ≠ｘ'_ｉ（ｉ＝１，・・・，２Ｉ）を満たす要素数（相違数）となる。

具体例を挙げれば、図１に示すネットワークトポロジーでノードＡ～Ｆをそれぞれ１番目～６番目のノードとし、ノードＥの配下にクライアントが存在するものとする。また、ある時間帯では図２に示すネットワーク設定１であり、その次の時間帯で図２に示すネットワーク設定２に変更されたものとする。図２に示すネットワーク設定１は、サーバがノードＡに配置され、ルータがノードＢ及びノードＤにそれぞれ配置される場合の例であり、通信経路がＥ→Ｄ→Ｂ→Ａであることを表している。一方で、図２に示すネットワーク設定２は、サーバがノードＡに配置され、ルータがノードＣ及びノードＦにそれぞれ配置される場合の例であり、通信経路がＥ→Ｆ→Ｃ→Ａであることを表している。

このとき、ネットワーク設定１とネットワーク設定２では互いに異なる要素の数（相違数）は４であるため、ネットワーク設定変更数は４となる。

手順４：各解候補に対して、その解候補でネットワークを運用した際の１日の総電気料金を算出する。１日の総電気料金は、１日の間で推移する各時間帯における電気料金の合計により算出される。一方で、各時間帯における電気料金は、その時間帯における電気料金単価（円／ｋＷｈ）と、時間（ｈ）と、消費電力（ｋＷ）との積で算出される。これにより、ｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）番目の解候補に対してｔ番目の総電気料金が算出される。

ここで、ノード及びリンクの消費電力は、過去の実績から推定することが考えられる。例えば、ノードの消費電力は、ノード稼働時の消費電力の平均を取ることが考えられる。具体的には、以下の式（１）によりｉ番目のノードの消費電力Ｐ_ｉを推定し、全てのノードに関するＰ_ｉの和をノードの消費電力とすればよい。

ただし、ｓ_０は平均を取る期間の始点、ｓ_１は平均を取る期間の終点、Ｐ_ｉ（ｓ）はｉ番目のノードの時刻ｓにおける消費電力の実績値、Ｘ_ｉ（ｓ）はｉ番目のノードが時刻ｓで稼働している場合は１、そうでない場合は０を取る関数である。また、

は時刻ｓ_０から時刻ｓ_１の間でｉ番目のノードが稼働している総時間である。なお、平均を取る期間は予め任意に決められるが、例えば、１週間等とすることが考えられる。又は、例えば、前日の１日間を、平均を取る期間としてもよい。

リンクの消費電力についても、ノードと同様に過去の実績から推定することが考えられる。この場合、上記の数１及び数２でノードをリンクと読み替えることで同様に推定することが可能である。

手順５：そして、ネットワーク設定変更数と総電気料金とで定義される所定の目的関数を用いて、各解候補の中から最適解を決定する。この最適解が、各時間帯ごとの最適なネットワーク設定を表す。

本実施形態では、以下の式（２）に示す目的関数を最小化する解候補を最適解として算出する。すなわち、式（２）に示す目的関数を最小化する（Ｎ_ｔ，Ｐ_ｔ）に対応する解候補（ｒ_１ｔ，ｒ_２ｔ，ｒ_３ｔ）が最適解である。

α×ｓｔｄ（Ｎ_ｔ）＋（１－α）×ｓｔｄ（Ｐ_ｔ）（２）
ここで、Ｎ_ｔはｔ番目の総ネットワーク設定変更数、Ｐ_ｔはｔ番目の総電気料金である。また、αは、０≦α≦１を満たす任意の重み付け定数である。αが０に近いほど電気料金削減を重視した解になり、１に近いほどネットワーク設定変更の少なさを重視した解になる。

また、ｓｔｄ（・）はデータを標準化する関数であり、平均を０、分散を１に正規化するものである。

すなわち、ｓｔｄ（Ｎ_ｔ）は以下の式（３）で表される。

なお、Ｎ_ａｖｒは全てのＮ_ｔの平均値、Ｓ_Ｎは全てのＮ_ｔの標準偏差である。

また、同様に、ｓｔｄ（Ｐ_ｔ）は以下の式（４）で表される。

なお、Ｐ_ａｖｒは全てのＰ_ｔの平均値、Ｓ_Ｐは全てのＰ_ｔの標準偏差である。

すなわち、上記の式（２）に示す目的関数は、総ネットワーク設定変更数と総電気料金を標準化関数により標準化した上で加重和法を適用したものということができる。

ここで、標準化関数ｓｔｄ（・）による標準化の効果について説明する。以降では、総ネットワーク設定変更数及び総電気料金のそれぞれをその最大値で正規化する手法と比較する場合について説明する。

上記の手順２で算出された解候補の総数がＴ＝１００であり、手順３及び手順４でそれぞれ算出された総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔの分布が図３に示すものであったとする。図３は、縦軸を頻度、横軸をデータ区間としたヒストグラムである。また、データ区間の単位は、総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔに関しては「回」、総電気料金Ｐ_ｔに関しては「円」である。

図３に示す分布の総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔに対して前処理を行わずに加重和法を適用した場合、全体的に値が大きい総電気料金Ｐ_ｔに重きが置かれるため、総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔを考慮した解が算出されないことが多い。これに対して、非特許文献２で提案されている手法ではそれぞれのパラメータをその最大値で正規化している。すなわち、この手法では以下の正規化が行われる。

ｎｏｒｍ（Ｎ_ｔ）＝Ｎ_ｔ／ｍａｘ（Ｎ_ｔ）
ｎｏｒｍ（Ｐ_ｔ）＝Ｐ_ｔ／ｍａｘ（Ｐ_ｔ）
ここで、ｍａｘ（Ｎ_ｔ）は全てのＮ_ｔの中の最大値、ｍａｘ（Ｐ_ｔ）は全てのＰ_ｔの中の最大値を表す。

図３に示す分布の総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔに対して上記の正規化を行った場合の分布を図４に示す。図４に示すように、総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔをそれぞれの最大値で正規化することにより、これら２つのパラメータの最大値を１に統一させることができている。しかしながら、図４に示すように、これら２つのパラメータの分散が異なる場合には、最大値で正規化しても、総電気料金Ｐ_ｔが総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔに対して全体的に大きな値を取っていることは変わらない。このため、加重和法を適用しても、依然として総電気料金Ｐ_ｔに重きが置かれた解が算出されることになる。

一方で、図３に示す分布の総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔに対して標準化関数により標準化した場合の分布を図５に示す。標準化により総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔの２つのパラメータの分散及び平均を等しく置いているため、図５に示すように、標準化後の総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔは類似した分布となる。したがって、標準化後の総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔに対して加重和法を適用することで、これら２つのパラメータの重みをほぼ平等に扱うことが可能となる。

以上のように、標準化関数を用いずに、総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔの２つのパラメータに対して加重和法を適用した場合、これら２つのパラメータ間で重みが異なることが起こり得る。この場合、α＝０．５としても２つのパラメータを平等に考慮することにはならず、片方のパラメータの影響を強く受けた意図しない解が算出される恐れがある。これに対して、本実施形態では、総ネットワーク設定変更数Ｎ_ｔ及び総電気料金Ｐ_ｔの２つのパラメータをそれぞれ標準化してその重みを揃えた上で加重和法を適用する。これにより、αの値を任意に設定することで、２つパラメータの重みを任意の割合で考慮した解を算出することが可能となる。したがって、例えば、上記の手順１～手順５により１日ごとの最適な仮想ネットワークの制御計画を立て、それを実行することが可能となる。

＜仮想ネットワーク制御装置１０のハードウェア構成＞
次に、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０のハードウェア構成について、図６を参照しながら説明する。図６は、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。

図６に示すように、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０は一般的なコンピュータ又はコンピュータシステムのハードウェア構成で実現され、入力装置１１と、表示装置１２と、外部Ｉ／Ｆ１３と、通信Ｉ／Ｆ１４と、プロセッサ１５と、メモリ装置１６とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバス１７を介して通信可能に接続される。

入力装置１１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等である。表示装置１２は、例えば、ディスプレイ等である。なお、仮想ネットワーク制御装置１０は、例えば、入力装置１１及び表示装置１２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。

外部Ｉ／Ｆ１３は、記録媒体１３ａ等の外部装置とのインタフェースである。仮想ネットワーク制御装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１３を介して、記録媒体１３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。なお、記録媒体１３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。

通信Ｉ／Ｆ１４は、仮想ネットワーク制御装置１０を物理ネットワークに接続するためのインタフェースである。プロセッサ１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。メモリ装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の各種記憶装置である。

本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０は、図６に示すハードウェア構成を有することにより、後述する仮想ネットワーク制御処理を実現することができる。なお、図６に示すハードウェア構成は一例であって、仮想ネットワーク制御装置１０は、他のハードウェア構成を有していてもよい。例えば、仮想ネットワーク制御装置１０は、複数のプロセッサ１５を有していてもよいし、複数のメモリ装置１６を有していてもよい。

＜仮想ネットワーク制御装置１０の機能構成＞
次に、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０の機能構成について、図７を参照しながら説明する。図７は、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０の機能構成の一例を示す図である。

図７に示すように、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０は、ＮＷ情報収集部１０１と、消費電力情報収集部１０２と、仮想ＮＷ要求情報収集部１０３と、電気料金単価情報収集部１０４と、制御管理部１０５と、仮想ＮＷ制御処理部１０６とを有する。これら各部は、例えば、仮想ネットワーク制御装置１０にインストールされた１以上のプログラムがプロセッサ１５に実行させる処理により実現される。

ＮＷ情報収集部１０１は、物理ネットワーク情報を収集する。物理ネットワーク情報には、例えば、物理ネットワークを構成するノード数や各ノード間を繋ぐリンクの有無等を表すネットワークトポロジー情報、各ノードの容量制約を表す情報、各リンクの容量制約、各ノードやリンクの地理的な位置等を表す情報等が含まれる。

消費電力情報収集部１０２は、各ノードや各リンクの消費電力の実績情報を収集する。

仮想ＮＷ要求情報収集部１０３は、仮想ＮＷ要求情報を収集する。仮想ＮＷ要求情報は仮想ネットワークの需要条件に関する情報であり、例えば、各クライアントそれぞれの位置（つまり、各クライアントそれぞれを配下に持つノード）、各クライアントのそれぞれが通信で必要とするトラヒック量等が含まれる。

電気料金単価情報収集部１０４は、各電力会社の電気料金メニュー（つまり、エリアごと、かつ、時間帯ごとの電気料金単価）情報を収集する。また、電気料金単価情報収集部１０４は、各ノード及び各リンクの地理的な位置からこれらの各ノード及び各リンクに適用される電気料金単価のエリアを特定し、その情報を保持する。

制御管理部１０５は、定期的（例えば、１日ごとや１週間ごと等の予め決められた期間ごと）に制御指令を仮想ＮＷ制御処理部１０６に送信する。また、制御管理部１０５は、非定期的（例えば、仮想ＮＷ要求情報や電気料金メニュー情報が変更された場合等）に制御指令を仮想ＮＷ制御処理部１０６に送信する。

仮想ＮＷ制御処理部１０６は、制御指令の受信に応じて、仮想ネットワーク制御処理を実行して仮想ネットワークを制御する。ここで、仮想ＮＷ制御処理部１０６には、設定候補算出部１１１と、解候補算出部１１２と、ＮＷ設定変更数算出部１１３と、電気料金算出部１１４と、最適ＮＷ設定算出部１１５と、制御部１１６とが含まれる。

設定候補算出部１１１は、上記の手順１により、電気料金単価の時間帯ごとに複数のネットワーク設定候補を算出する。解候補算出部１１２は、上記の手順２により、１日を通した仮想ネットワーク制御の解候補を算出する。ＮＷ設定変更数算出部１１３は、上記の手順３により、各解候補に対して１日の総ネットワーク設定変更数を算出する。電気料金算出部１１４は、上記の手順４により、各解候補に対して１日の総電気料金を算出する。最適ＮＷ設定算出部１１５は、上記の手順５により、最適解を算出する。制御部１１６は、最適解が表す時間帯ごとのネットワーク設定で仮想ネットワークを制御する。例えば、制御部１１６は、仮想ネットワークを管理するオーケストレータ等に対して、最適解が表す時間帯ごとのネットワーク設定が含まれる制御ポリシーを指令することで、仮想ネットワークを制御すればよい。

＜仮想ネットワーク制御処理＞
次に、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御処理について、図８を参照しながら説明する。図８は、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御処理の一例を示すフローチャートである。なお、図８に示す仮想ネットワーク制御処理は、制御管理部１０５から制御指令を受信したことに応じて、仮想ＮＷ制御処理部１０６により実行される。以降では、物理ネットワーク情報、各ノード及び各リンクの消費電力の実績情報、仮想ＮＷ要求情報、電気料金メニュー情報が収集済みであるものとする。また、各ノード及び各リンクに適用される電気料金単価は既知であるものとする。

まず、設定候補算出部１１１は、上記の手順１により、電気料金単価の時間帯ごとに複数のネットワーク設定候補を算出する（ステップＳ１０１）。すなわち、設定候補算出部１１１は、物理ネットワーク情報と仮想ＮＷ要求情報とを用いて、電気料金単価の時間帯ごとに、仮想ネットワークの需要条件とノード及びリンクの制約条件とを満たす複数のネットワーク設定候補を算出する。

次に、解候補算出部１１２は、上記の手順２により、１日を通した仮想ネットワーク制御の解候補を算出する。（ステップＳ１０２）。すなわち、解候補算出部１１２は、上記のステップＳ１０１で算出した時間帯ごとのネットワーク設定候補を用いて、１日を通した仮想ネットワーク制御の最適解の候補（解候補）を算出する。

次に、ＮＷ設定変更数算出部１１３は、上記の手順３により、各解候補に対して１日の総ネットワーク設定変更数を算出する。（ステップＳ１０３）。

次に、電気料金算出部１１４は、上記の手順４により、各解候補に対して１日の総電気料金を算出する（ステップＳ１０４）。すなわち、電気料金算出部１１４は、各ノード及び各リンクの消費電力の実績情報と、電気料金メニュー情報とを用いて、各解候補に対して１日の総電気料金を算出する。

なお、上記のステップＳ１０３とステップＳ１０４の処理順は順不同である。

次に、最適ＮＷ設定算出部１１５は、上記の手順５により、最適解を算出する（ステップＳ１０５）。すなわち、最適ＮＷ設定算出部１１５は、上記のステップＳ１０３で算出した各解候補に対する総ネットワーク設定変更数と、上記のステップＳ１０４で算出した各解候補に対する総電気料金とを用いて、上記の式（２）に示す目的関数を最小化する総ネットワーク設定変更数及び総電気料金に対応する解候補を最適解として算出する。

そして、制御部１１６は、上記のステップＳ１０５で算出した最適解が表す時間帯ごとのネットワーク設定で仮想ネットワークを制御する（ステップＳ１０６）。

＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る仮想ネットワーク制御装置１０は、エリアごと、かつ、時間帯ごとに電気料金単価が異なる仮想ネットワークを対象として、１日の総電気料金とネットワーク設定変更数の両方のパラメータを考慮して、最適な制御解を算出することが可能となる。ただし、１日の総電気料金と総ネットワーク設定変更数の２つのパラメータに限られず、３つ以上のパラメータを考慮する場合に対しても同様に適用可能である。総電気料金や総ネットワーク設定変更数以外に考慮されるパラメータとしては、例えば、通信品質や設備容量等が考えられる。すなわち、これらのパラメータのそれぞれを標準化関数により標準化した上で、それらに対して加重和法を適用したものを目的関数とする最適化問題に対しても同様に適用可能である。その他の考慮すべき要素がある場合についても同様にパラメータとして適用し最適化することも可能である。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。

１０仮想ネットワーク制御装置
１１入力装置
１２表示装置
１３外部Ｉ／Ｆ
１３ａ記録媒体
１４通信Ｉ／Ｆ
１５プロセッサ
１６メモリ装置
１７バス
１０１ＮＷ情報収集部
１０２消費電力情報収集部
１０３仮想ＮＷ要求情報収集部
１０４電気料金単価情報収集部
１０５制御管理部
１０６仮想ＮＷ制御処理部
１１１設定候補算出部
１１２解候補算出部
１１３ＮＷ設定変更数算出部
１１４電気料金算出部
１１５最適ＮＷ設定算出部
１１６制御部

Claims

地理的なエリアごと、かつ、時間帯ごとに電気料金単価が設定される物理ネットワーク上の仮想ネットワークを制御する制御装置であって、
前記時間帯ごとに、前記物理ネットワークを構成するノード及びリンクの制約条件と前記仮想ネットワークの需要条件とを満たすサーバ配置及び通信経路を表すネットワーク設定の候補を算出する設定候補算出部と、
前記時間帯ごとに算出されたネットワーク設定の候補から、１日を通して前記仮想ネットワークを制御する場合の解候補を算出する解候補算出部と、
前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日のネットワーク設定の変更数を算出する変更数算出部と、
前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日の電気料金を算出する電気料金算出部と、
前記ネットワーク設定の変更数と、前記電気料金と、前記変更数及び前記電気料金をそれぞれ標準化する標準化関数とが含まれる目的関数を用いて、前記解候補の中から最適解を算出する最適解算出部と、
を有する制御装置。
前記標準化関数は、前記解候補の各々に対する前記変更数の分布を平均０かつ分散１に標準化すると共に、前記解候補の各々に対する前記電気料金の分布を平均０かつ分散１に標準化する、請求項１に記載の制御装置。
前記目的関数は、前記標準化関数により標準化された前記変更数と、前記標準化関数より標準化された前記電気料金とを、予め決められた割合で加算した関数である、請求項１又は２に記載の制御装置。
前記解候補算出部は、
前記時間帯ごとに算出されたネットワーク設定の候補を用いて、各時間帯からそれぞれ１つずつ前記ネットワーク設定の候補を選択することで、前記解候補を算出する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の制御装置。
前記変更数算出部は、
前記物理ネットワークを構成するノードにサーバが配置されているか否かとルータが配置されているか否かとを表すベクトルで前記ネットワーク設定を表した場合に、１日の中で各時間帯から別の時間帯にそれぞれ推移した際の推移前後のネットワーク設定を表すベクトル間で値が異なる要素の合計数を前記変更数として算出する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の制御装置。
地理的なエリアごと、かつ、時間帯ごとに電気料金単価が設定される物理ネットワーク上の仮想ネットワークを制御する制御方法であって、
前記時間帯ごとに、前記物理ネットワークを構成するノード及びリンクの制約条件と前記仮想ネットワークの需要条件とを満たすサーバ配置及び通信経路を表すネットワーク設定の候補を算出する設定候補算出手順と、
前記時間帯ごとに算出されたネットワーク設定の候補から、１日を通して前記仮想ネットワークを制御する場合の解候補を算出する解候補算出手順と、
前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日のネットワーク設定の変更数を算出する変更数算出手順と、
前記解候補の各々に対して、当該解候補で前記仮想ネットワークを運用した場合における１日の電気料金を算出する電気料金算出手順と、
前記ネットワーク設定の変更数と、前記電気料金と、前記変更数及び前記電気料金をそれぞれ標準化する標準化関数とが含まれる目的関数を用いて、前記解候補の中から最適解を算出する最適解算出手順と、
をコンピュータが実行する制御方法。
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか一項に記載の制御装置として機能させるプログラム。