WO2020162213A1 - 制御装置、制御方法及びプログラム - Google Patents

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薫明 原田
西松　研
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Definitions

  • the present invention relates to a control device, a control method and a program.
  • NFV Network Functions Virtualization
  • VN Virtual Network
  • Non-Patent Document 2 it is known that the power consumption of servers and devices in a data center fluctuates depending on the load factor (Non-Patent Document 2). Further, for example, it is known that the power consumption of the data center also depends on the outside temperature because the power consumption of the air conditioner is closely related to the outside temperature (Non-Patent Document 3).
  • the electricity rate is calculated as the product of the power consumption and the electricity rate, but the electricity rate varies depending on the region (that is, the area under the jurisdiction of the electric power company) and the time of day. Therefore, for example, even if the virtual network is allocated such that the electricity charge is minimized in a certain time zone, the electricity charge is not always minimized in another time zone.
  • the present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to realize allocation of a virtual network that minimizes cost.
  • a control device is a control device that allocates a virtual network for providing a network service on a physical network, and the outside temperature of each node included in the physical network.
  • Information indicating the physical resource information of the physical network, information indicating the predicted traffic amount of the physical network, and an acquisition unit that acquires an allocation request for the virtual network, calculated from the outside air temperature and the predicted traffic amount.
  • VN virtual network
  • a power consumption model (a power consumption model of a data center and a power consumption model of a link) in which the outside air temperature and the load factor are considered is defined, and then the power consumption calculated by these power consumption models is defined.
  • assigning a VN to a physical resource may be expressed as, for example, “embedding the VN in the physical resource” or “arranging the VN in the physical resource”.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an example of a relationship between the physical network 200 and a jurisdiction area of a power company.
  • the physical network 200 is composed of nodes N1 to N24 and links connecting the nodes. Further, the jurisdiction areas of the electric power companies A to I are assumed to be those shown in FIG.
  • Each of the nodes N1 to N24 is, for example, a data center in which a server and various communication devices are installed.
  • the node of the physical network 200 is assumed to be a data center.
  • the optimum route is the node N8 ⁇ node N10 ⁇ node 13 ⁇ node N12 ⁇ node N16.
  • the unit price of electricity of the electric power company E is higher than that of other electric power companies, for example, the jurisdiction of the electric power company E such as node N8 ⁇ node N10 ⁇ node N14 ⁇ node N18 ⁇ node N17 ⁇ node N16. It is assumed that the route that bypasses the area will be the optimum route.
  • VN when providing a network service by this access, it is possible to arrange the VN in the data center of the node N12 or the node N13 in consideration of centrality (that is, a position where the total distance to all service providing destinations becomes small). Although preferable, it is assumed that VNs are arranged in the node N16 and the node N17 from the viewpoint of the electricity bill, so that there is a cost merit.
  • the optimal VN allocation pattern (that is, the allocation pattern for allocating VNs to physical resources) that takes into consideration the electricity rate changes. Further, as will be described later, since the electricity rate unit price varies depending on the time zone, the optimal VN allocation pattern also changes depending on the time zone.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an example of the relationship between the time zone and the electricity price unit price.
  • FIG. 2 shows, as an example, the electricity unit price of a certain electric power company.
  • the unit price of electricity generally differs depending on the time of day.
  • the unit price of electricity is ⁇ 1 in the nighttime (0:00 to 8:00, 22:00 to 24:00) and the daytime (8:00 to 13:00, 16:00 to 22:00)
  • the unit price of electricity is ⁇ 2
  • the unit price of electricity is ⁇ 3 during peak hours (13:00 to 16:00).
  • the unit price of electricity generally varies depending on the time of day.
  • the example shown in FIG. 2 is an example, and there may be a case where the unit price of electricity is uniform regardless of the time zone depending on the electric power company, and the time zone is subdivided compared to the example shown in FIG. It is also possible.
  • t i is the outside air temperature (° C.) at the point of the i-th data center
  • l i is the load factor (%) of the entire i-th data center
  • b j is the load factor of the j-th link.
  • the power consumption model P DCi of the data center is, for example, the following expression (3).
  • e is the base of the natural logarithm
  • D i is a predetermined constant for each data center
  • f i (20,0) is the consumption of the i-th data center when the outside air temperature is 20° C. and the load factor is 0%.
  • Electric power, f i (20,100) represents the power consumption of the i-th data center when the outside air temperature is 20° C. and the load factor is 100%.
  • g j (20,0) is the power consumption of the j-th link when the outside air temperature is 20° C. and the load factor is 0%
  • g j (20,100) is when the outside air temperature is 20° C. and the load factor is 100%. Represents the power consumption of the j-th link.
  • the constants D i and D j in the above equations (3) and (4) may be derived by, for example, regression analysis from measured data of power consumption, load factor, and outside temperature.
  • the CPU (Central Processing Unit) demand required for the a-th VN is defined as C VNa
  • the CPU capacity of the i-th data center is defined as C imax
  • the j-th link band is defined as C jmax .
  • l i and b j can be expressed by the following equations (5) and (6).
  • the numerator on the right side of the above equation (5) represents the total CPU demand of all VNs assigned to the i-th data center.
  • the numerator on the right side of Expression (6) represents the bands of all VNs assigned to the j-th link.
  • F Ti represents the unit price of electricity at the i-th data center at time T
  • F Tj represents the unit price of electricity at the j-th link at time T.
  • the first term of the objective function h shown in the above equation (9) represents the electricity charges of all the data centers on the route (that is, the route connecting the start point and the end point of the VN), and the second term is on the route. Shows the electricity charges for all links.
  • the allocation pattern of VNs (that is, the start point and the end point of each VN are set to minimize the objective function h shown in the above equation (9)).
  • the connecting route By calculating the connecting route, it is possible to realize the VN allocation in which the cost (that is, the electricity charge) is minimized.
  • FW Firewall
  • IDS Intrusion Detection System
  • the FW can be assigned to any data center. It is also calculated whether a function such as IDS or IDS is provided.
  • constraint conditions shown in the above equations (7) and (8) are the CPU capacity of each data center and the link bandwidth of each link, but in addition to this, the required quality of the network service provided by the VN, etc. Depending on the above, the following may be considered as a constraint condition.
  • the outside air temperature t i can use data acquired from a weather information service or the like, and the load factors l i and b j can be calculated from the traffic volume predicted by a known traffic prediction technique.
  • the traffic prediction technique is a technique of predicting a future traffic amount from a past traffic amount by a method such as machine learning.
  • any method can be applied as long as it is a time-series prediction method such as an ARIMA model or an LSTM (Long Short-Term Memory).
  • ARIMA model for example, “Feng, Huifang, and Yantai Shu. “Study on network traffic prediction techniques.”, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2005. Proceedings. 2005 International Conference on. Vol. 2. IEEE, 2005 .” and the like can be used.
  • LSTM for example, the method described in “Hochreiter, Sepp, and Jurgen Schmidhuber. “Long short-term memory.”, Neural computation 9.8 (1997): 1735-1780.” can be used. it can.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a functional configuration of the network control device 100 according to the embodiment of the present invention.
  • the network control device 100 includes a schedule management unit 101, an outside air temperature acquisition unit 102, a traffic acquisition unit 103, and a service request management unit 104 as functional units. It has a physical resource acquisition unit 105, an allocation unit 106, and a setting instruction unit 107. Further, the network control device 100 according to the embodiment of the present invention includes a model storage unit 108 and an electricity charge unit price storage unit 109 as storage units.
  • the model storage unit 108 stores the power consumption model (that is, the power consumption model shown in the above equations (1) and (2)).
  • the electricity charge unit price storage unit 109 stores the electricity charge unit price for each time zone for each area. It should be noted that the unit price of electricity is updated each time the unit price of electricity is changed, such as revision of the unit price of the electric power company, change of contract with the electric power company, change to another electric power company, or the like.
  • the schedule management unit 101 calculates an optimal VN allocation pattern and manages a schedule (that is, VN allocation execution condition) for executing a process (VN allocation process) of allocating a VN of this allocation pattern to a physical resource.
  • a schedule that is, VN allocation execution condition
  • VN allocation process a process of allocating a VN of this allocation pattern to a physical resource.
  • the execution condition of the VN allocation for example, "a predetermined time interval has elapsed since the previous execution", "the traffic amount increases by a certain threshold or more", and the like can be mentioned.
  • the outside temperature acquisition unit 102 acquires information indicating the outside temperature at each data center point (hereinafter, also referred to as “outside temperature information”).
  • the outside air temperature information may be obtained from, for example, a weather information service or the like, or when an outside air temperature sensor or the like is installed in each data center, the outside air temperature information may be obtained from the outside air temperature sensor.
  • the traffic acquisition unit 103 acquires the traffic volume (that is, the predicted traffic volume) at the time when the VN allocation is performed. Such traffic volume is predicted by the traffic prediction technique as described above.
  • the traffic acquisition unit 103 may acquire the traffic amount predicted by another device connected to the network control device 100 via the network, or may acquire the traffic amount predicted by the network control device 100. Good.
  • the service request management unit 104 manages service requests.
  • the service request is a VN allocation request from the service provider.
  • the service request includes the requirements of the VN (for example, the start and end points of the VN, the required bandwidth, the allowable delay, etc.). These service requests are held in, for example, the storage device of the network control device 100.
  • the physical resource acquisition unit 105 manages information related to physical resources (for example, the CPU capacity of each data center and the link bandwidth of each link). Information about these physical resources is held in, for example, a storage device of the network control device 100.
  • the allocation unit 106 calculates an optimum VN allocation pattern by the objective function h shown in the above equation (9) according to the instruction from the schedule management unit 101. That is, the allocation unit 106 first creates a constraint condition by using the service request and the information about the physical resource. Then, the allocation unit 106 calculates the optimum VN allocation pattern using the power consumption model, the unit price of electricity for each region and each time zone, the outside temperature, and the load factor. The load factor is calculated from the predicted traffic volume and the CPU capacity (or link bandwidth), for example.
  • the setting command unit 107 transmits a VN setting command to each physical resource (for example, a server, various communication devices, etc.) so as to realize the optimal VN allocation pattern calculated by the allocation unit 106. As a result, optimum VN allocation is realized.
  • each physical resource for example, a server, various communication devices, etc.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of VN allocation processing according to the embodiment of the present invention.
  • Step S101 First, the schedule management unit 101 determines whether or not the VN allocation execution condition is satisfied.
  • the VN allocation execution conditions include, for example, "a predetermined time interval has passed since the previous execution", "the traffic volume increases by a certain threshold or more", and the like. If it is determined that the VN allocation execution condition is satisfied, the process proceeds to step S102.
  • the daily operation plan that is, what VN is based on the traffic volume predicted by the traffic prediction technique. It is possible to perform VN allocation when an unexpected increase in traffic that exceeds a certain predetermined threshold occurs after formulating a plan).
  • control interval when “a predetermined time interval has elapsed since the last execution” is set as the VN allocation execution condition, in general, the electricity charge is often accumulated every 30 minutes, so the predetermined time interval ( It is conceivable that this time interval is also referred to as “control interval”) of 30 minutes.
  • the time average of the unit price of electricity may be used with the objective function h shown in the above equation (9).
  • the time average unit price F avr k at the k-th data center (or link) is defined by the following formula (10).
  • F avr i and F avr j may be used instead of F Ti and F Tj of the objective function h shown in the above equation (9), respectively.
  • Step S102 The outside temperature acquisition unit 102 acquires outside temperature information indicating the outside temperature at each data center point.
  • Step S103 The traffic acquisition unit 103 acquires the predicted traffic volume for the time when VN allocation is performed.
  • Step S104 The physical resource acquisition unit 105 acquires information about the physical resource.
  • Step S105 The service request management unit 104 acquires the service request.
  • Step S106 Next, the allocation unit 106 creates a constraint condition by using the information about the service request and the physical resource. Then, the allocation unit 106 calculates the optimum VN allocation pattern using the power consumption model, the unit price of electricity for each region and each time zone, the outside temperature, and the load factor.
  • Step S107 Next, the setting command unit 107 sends a VN setting command to each physical resource so as to realize the optimum VN allocation pattern calculated in the above Step S106.
  • the network control device 100 can realize the VN allocation that minimizes the electricity charge in consideration of the outside air temperature, the load factor, the time zone, the region, and the like. Therefore, by using the network control device 100 according to the embodiment of the present invention, for example, a telecommunications carrier can realize further OPEX reduction.
  • the electricity rate is assumed as an example of the cost, but the present invention is not limited to this, and the power consumption is multiplied by a variable that can be changed for each hour and area like the electricity rate unit price.
  • the present invention can be similarly applied to any objective function derived as follows.
  • CO2 emissions are another example of costs.
  • the CO2 emission amount is calculated by the product of the power consumption and the CO2 emission coefficient, but the CO2 emission coefficient has a different value for each electric power company similarly to the unit price of electricity, and there is a regional difference.
  • the CO2 emission coefficient generally does not change over time and is generally a fixed value.
  • CO2 emission coefficient will be changed for each time zone in the future. It is also possible that the coefficients are defined. In that case, it is considered that the application of the present invention makes it possible to minimize the amount of CO 2 emission and realize the provision of services that appeal to the reduction of environmental load.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a hardware configuration of the network control device 100 according to the embodiment of the present invention.
  • the network control device 100 includes, as hardware, an external I/F 301, a RAM (Random Access Memory) 302, a ROM (Read Only Memory) 303, and a processor 304. And a communication I/F 305 and an auxiliary storage device 306. These pieces of hardware are connected to each other via a bus B so that they can communicate with each other.
  • the external I/F 301 is an interface with an external device.
  • the external device includes a recording medium 301a and the like.
  • the network control device 100 can read and write the recording medium 301 a via the external I/F 301.
  • Examples of the recording medium 301a include a flexible disk, a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disk), an SD memory card (Secure Digital memory card), and a USB (Universal Serial Bus) memory card.
  • a flexible disk a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disk), an SD memory card (Secure Digital memory card), and a USB (Universal Serial Bus) memory card.
  • RAM 302 is a volatile semiconductor memory that temporarily holds programs and data.
  • the ROM 303 is a non-volatile semiconductor memory that can retain programs and data even when the power is turned off.
  • the ROM 303 stores, for example, setting information regarding an OS (Operating System), setting information regarding a communication network, and the like.
  • the processor 304 is, for example, a CPU, a GPU (Graphics Processing Unit), or the like, and is an arithmetic device that reads a program or data from the ROM 303, the auxiliary storage device 306, or the like onto the RAM 302 and executes processing.
  • Each functional unit included in the network control device 100 according to the embodiment of the present invention for example, a schedule management unit 101, an outside air temperature acquisition unit 102, a traffic acquisition unit 103, a service request management unit 104, a physical resource acquisition unit 105, and an allocation unit 106.
  • the setting instruction unit 107 and the like are realized by, for example, a process that causes the processor 304 to execute one or more programs stored in the auxiliary storage device 306 or the like. Note that these one or more programs may be stored in the recording medium 301a, for example.
  • the communication I/F 305 is an interface for connecting the network control device 100 to the physical network 200.
  • the auxiliary storage device 306 is, for example, an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive), and stores various programs and data.
  • the programs and data stored in the auxiliary storage device 306 implement, for example, an OS, application software that implements various functions on the OS, and functional units included in the network control device 100 according to the embodiment of the present invention. There are more than one program.
  • the network control device 100 can realize the above-described various processes by having the hardware configuration shown in FIG. In the example shown in FIG. 5, the case where the network control device 100 according to the embodiment of the present invention is realized by one device (computer) is shown, but the present invention is not limited to this, and a plurality of devices (computers). ) May be realized. Further, one device (computer) may include a plurality of processors 304 and a plurality of memories (RAM 302, ROM 303, auxiliary storage device 306, etc.). Further, the network control device 100 may include, for example, a display device such as a display and an input device such as a keyboard and a mouse in addition to the above hardware.
  • network control device 101 schedule management unit 102 outside air temperature acquisition unit 103 traffic acquisition unit 104 service request management unit 105 physical resource acquisition unit 106 allocation unit 107 setting instruction unit 108 model storage unit 109 electricity charge unit storage unit 200 physical network 301 external I /F 301a recording medium 302 RAM 303 ROM 304 processor 305 communication I/F 306 auxiliary storage device

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Abstract

ネットワークサービスを提供するための仮想ネットワークを物理ネットワーク上に割り当てる制御装置であって、前記物理ネットワークに含まれる各ノードの外気温を示す情報と、前記物理ネットワークの物理リソース情報と、前記物理ネットワークの予測トラヒック量を示す情報と、前記仮想ネットワークの割当要求とを取得する取得手段と、前記外気温と前記予測トラヒック量から算出される負荷率とを考慮した消費電力モデルと地域毎及び時間帯毎に定義されたコスト単価とで定義される目的関数と、前記物理リソース情報と前記割当要求とから得られる制約条件とを用いて、前記仮想ネットワークの最適割当を算出する算出手段と、を有することを特徴とする。

Description

制御装置、制御方法及びプログラム
　本発明は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。
　仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ：Virtual Network Function）を柔軟に組み合わせることで、様々なネットワークサービスの提供を可能するＮＦＶ（Network Functions Virtualization）と呼ばれる技術が知られている。これらのネットワークサービスは、サービス提供者が構築した仮想ネットワーク（ＶＮ：Virtual Network）を、電気通信事業者が持つ物理リソースに割り当てることで提供される。具体的には、仮想ネットワーク毎の要求条件（例えば、仮想ネットワークの始点や終点、要求帯域、許容遅延等）と物理ネットワークのリソース制約条件（例えば、リンク帯域やサーバ容量等）とを満たした上で、仮想ネットワークを各物理リソースに割り当てることで提供される。
　ところで、電気通信事業者にとって事業継続の観点からＯＰＥＸ（Operating Expense）の低減が重要な課題となっている。ＯＰＥＸのうち、サーバやこれらを冷却する空調を稼働するための電気料金は大きなウェイトを占めおり、電気料金の削減が強く求められている。これに対して、ＯＰＥＸ低減のために消費電力が最小となるような仮想ネットワークの制御方法が提案されており。例えば、サーバ及びリンクの消費電力をモデル化し、消費電力を最も小さくする通信経路制御手法が提案されている（非特許文献１）。
　他方で、例えば、データセンタ内のサーバや機器は、負荷率により消費電力が変動することが知られている（非特許文献２）。また、例えば、空調機器の消費電力は外気温と密接な関係があることから、データセンタの消費電力は外気温にも依存していることが知られている（非特許文献３）。
Zhichao Xu, Xiaoning Zhang, Shui Yu, Ji Zhang, "Energy-efficient Virtual Network Function Placement in Telecom Networks", 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC) ジム・スピタエルス，「データセンタとサーバルームの動的な電力変動」，APC White Paper #43 杉浦 徳宏，「電力見える化によるサーバ室の電力分析」，2014年大学ICT推進協議会
　しかしながら、例えば、非特許文献１に記載されている手法では、外気温及び負荷率の双方が考慮されておらず、消費電力の推定精度が低かった。
　また、電気料金は消費電力と電気料金単価との積で算出されるが、電気料金単価は各地域（つまり、電力会社の管轄エリア）や時間帯によっても異なる。このため、例えば、或る時間帯で電気料金が最小となるような仮想ネットワークの割当を行ったとしても、別の時間帯では電気料金が必ずしも最小になるとは限らなかった。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、コストを最小化する仮想ネットワークの割り当てを実現することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の実施の形態における制御装置は、ネットワークサービスを提供するための仮想ネットワークを物理ネットワーク上に割り当てる制御装置であって、前記物理ネットワークに含まれる各ノードの外気温を示す情報と、前記物理ネットワークの物理リソース情報と、前記物理ネットワークの予測トラヒック量を示す情報と、前記仮想ネットワークの割当要求とを取得する取得手段と、前記外気温と前記予測トラヒック量から算出される負荷率とを考慮した消費電力モデルと地域毎及び時間帯毎に定義されたコスト単価とで定義される目的関数と、前記物理リソース情報と前記割当要求とから得られる制約条件とを用いて、前記仮想ネットワークの最適割当を算出する算出手段と、を有することを特徴とする。
　コストを最小化する仮想ネットワークの割り当てを実現することができる。
物理ネットワークと電力会社の管轄エリアとの関係の一例を説明するための図である。 時間帯と電気料金単価との関係の一例を説明するための図である。 本発明の実施の形態における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。 本発明の実施の形態におけるＶＮ割当処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態における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。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の実施の形態では、コストの一例として電気料金を想定し、仮想ネットワーク（以降、単に「ＶＮ」とも表す。）を物理リソースに割り当てる際に、外気温や負荷率、時間帯、地域（電力会社の管轄エリア）等も考慮して、電気料金が最小となるような仮想ネットワークの割り当てを実現する場合について説明する。
　そこで、本発明の実施の形態では、外気温及び負荷率を考慮した消費電力モデル（データセンタの消費電力モデル及びリンクの消費電力モデル）を定義した上で、これら消費電力モデルによって算出される消費電力に対して時間帯を考慮した電気料金単価を掛け合わせて総コスト（つまり、電気料金）を算出する目的関数を定式化する。そして、この目的関数を最小化するようにＶＮ割当を算出する。なお、ＶＮを物理リソースに割り当てることは、例えば、「ＶＮを物理リソースに埋め込む」や「ＶＮを物理リソースに配置する」等と表現されてもよい。
　＜物理ネットワーク２００と電力会社の管轄エリアとの関係＞
　まず、物理ネットワーク２００と電力会社の管轄エリアとの関係について、図１を参照しながら説明する。図１は、物理ネットワーク２００と電力会社の管轄エリアとの関係の一例を説明するための図である。
　図１に示すにように、物理ネットワーク２００は、ノードＮ１～Ｎ２４と、ノード間を繋ぐリンクとで構成されているものとする。また、電力会社Ａ～電力会社Ｉのそれぞれの管轄エリアは図１に示すものであるとする。なお、各ノードＮ１～Ｎ２４は、例えば、サーバや各種通信機器等が設置されたデータセンタである。以降では、物理ネットワーク２００のノードはデータセンタであるものとする。
　ここで、例えば、全ての電力会社の電気料金単価が同じであるとして、ノードＮ８からノード１６へアクセスする場合、ノードＮ８→ノードＮ１０→ノード１３→ノードＮ１２→ノードＮ１６が最適経路となる。しかしながら、例えば、電力会社Ｅの電気料金単価が他の電力会社と比べて高騰した場合は、例えば、ノードＮ８→ノードＮ１０→ノードＮ１４→ノードＮ１８→ノードＮ１７→ノードＮ１６等、電力会社Ｅの管轄エリアを迂回した経路が最適経路となることが想定される。また、このアクセスによってネットワークサービスを提供する場合、中心性（つまり、全てのサービス提供先に対する距離の総和が小さくなる位置）を考慮してノードＮ１２やノードＮ１３のデータセンタにＶＮを配置することが好ましいが、電気料金の観点からノードＮ１６やノードＮ１７にＶＮを配置することでコストメリットが出ることが想定される。
　このように、エリアによって電気料金単価が異なることにより、電気料金を考慮した最適なＶＮの割当パターン（つまり、ＶＮを物理リソースに割り当てる際の割当パターン）が変化する。また、後述するように、電気料金単価は時間帯によって異なるため、時間帯によっても最適なＶＮの割当パターンが変化する。
　＜時間帯と電気料金単価との関係＞
　ここで、時間帯と電気料金単価との関係について、図２を参照しながら説明する。図２は、時間帯と電気料金単価との関係の一例を説明するための図である。
　図２は、一例として、或る電力会社の電気料金単価である。図２に示すように、一般に、時間帯によって電気料金単価が異なる。図２に示す例では、夜間（０時～８時、２２時～２４時）の時間帯は電気料金単価がα１、昼間（８時～１３時、１６時～２２時）の時間帯は電気料金単価がα２、ピーク（１３時～１６時）の時間帯は電気料金単価がα３となっている。
　このように、電気料金単価は時間帯に応じて異なることが一般的である。ただし、図２に示す例は一例であって、電力会社によっては電気料金単価が時間帯によらず一律である場合も有り得るし、図２に示す例よりも時間帯が細分化されている場合も有り得る。
　＜目的関数の定式化＞
　次に、地域（電力会社の管轄エリア）及び時間帯により電気料金単価が異なる物理ネットワーク２００において、電気料金が最も安くなるようなＶＮ割当を算出するための目的関数を定式化する。
　まず、ｉ番目のデータセンタの消費電力モデルＰＤＣｉ及びｊ番目のリンクの消費電力モデルＰＬｉｎｋｊを以下の式（１）及び式（２）のように関数ｆ及びｇで定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001




Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｔｉはｉ番目のデータセンタの地点における外気温（℃）、ｌｉはｉ番目のデータセンタ全体の負荷率（％）、ｂｊはｊ番目のリンクの負荷率を表す。
　外気温と消費電力とは指数関数の関係になっていることが考えられる。また、負荷率がゼロであっても、アイドル電力や待機電力、サーバを冷やし続けるための空調機器の電力等が必要なため、消費電力はゼロにはならない。これらを考慮して、データセンタの消費電力モデルＰＤＣｉは、一例として、以下の式（３）とすることが挙げられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　ここで、ｅは自然対数の底、Ｄｉはデータセンタ毎に予め定められた定数、ｆｉ（２０，０）は外気温２０℃かつ負荷率０％の時のｉ番目のデータセンタの消費電力、ｆｉ（２０，１００）は外気温２０℃かつ負荷率１００％の時のｉ番目のデータセンタの消費電力を表す。
　リンクの消費電力モデルＰＬｉｎｋｊも同様に、一例として、以下の式（４）とすることが挙げられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　ここで、ｇｊ（２０，０）は外気温２０℃かつ負荷率０％の時のｊ番目のリンクの消費電力、ｇｊ（２０，１００）は外気温２０℃かつ負荷率１００％の時のｊ番目のリンクの消費電力を表す。
　上記の式（３）及び（４）の定数Ｄｉ及びＤｊについては、例えば、消費電力や負荷率、外気温の実測データから回帰分析等で導出すればよい。
　次に、ａ番目のＶＮで必要なＣＰＵ（Central Processing Unit）デマンドをＣＶＮａ、ｉ番目のデータセンタのＣＰＵ容量をＣｉｍａｘ、ｊ番目のリンク帯域をＣｊｍａｘと定義する。このとき、ｌｉ及びｂｊは以下の式（５）及び式（６）で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005


Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　上記の式（５）の右辺の分子は、ｉ番目のデータセンタに割り当てられた全てのＶＮのＣＰＵデマンドの総量を表す。同様に、式（６）の右辺の分子は、ｊ番目のリンクに割り当てられた全てのＶＮの帯域を表す。
　また、各データセンタのＣＰＵ容量及び各リンクのリンク帯域を超えてＶＮを割り当てることはできないため、以下の式（７）及び式（８）に示す制約条件が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008



　以上により、以下の式（９）に示す目的関数ｈを定式化することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　ここで、ＦＴｉは時刻Ｔにおけるｉ番目のデータセンタでの電気料金単価、ＦＴｊは時刻Ｔにおけるｊ番目のリンクでの電気料金単価を表す。また、上記の式（９）に示す目的関数ｈの第一項は経路（つまり、ＶＮの始点と終点とを繋ぐ経路）上の全てのデータセンタの電気料金を表し、第二項は経路上の全てのリンクの電気料金を表している。
　したがって、上記の式（７）及び式（８）に示す制約条件を満たしつつ、上記の式（９）に示す目的関数ｈを最小化するＶＮの割当パターン（すなわち、各ＶＮの始点及び終点を繋ぐ経路）を算出することで、コスト（つまり、電気料金）を最小化したＶＮ割当を実現することができる。なお、例えば、経路の途中にファイアウォール（ＦＷ：Firewall）や不正侵入検知システム（ＩＤＳ：Intrusion Detection System）等が配置されたサービスファンクションチェイニングの場合には、経路に加えて、どのデータセンタにＦＷやＩＤＳ等の機能を持たせるかも併せて算出される。
　なお、上記の式（７）及び式（８）に示す制約条件では各データセンタのＣＰＵ容量及び各リンクのリンク帯域としているが、これ以外にも、ＶＮによって提供されるネットワークサービスの要求品質等に応じて以下も制約条件とすることも考えられる。
　・各リンクの回線容量を超えないこと
　・遅延時間が決められた上限値を超えないこと
　・各ＶＮが１つの物理マシン上に割り当てられること（つまり、ＶＮが不可分であること）
　・各データセンタの契約電力を超えないこと
　ここで、上記の式（９）に示す目的関数ｈは、負荷率や外気温が変化しない定常状態である場合（つまり、ｔｉ、ｌｉ及びｂｊが定数の場合）についても適用可能であるが、ｔｉ、ｌｉ及びｂｊが時間によって変化する場合（つまり、ｔｉ、ｌｉ及びｂｊが変数の場合）についても適用可能である。ｔｉ、ｌｉ及びｂｊを変数とすることで、外気温、負荷率（つまり、トラヒック量）及び電気料金単価の全ての時間変化を考慮した上で、時間毎の最適なＶＮ割当パターンを算出することができる。なお、例えば、外気温ｔｉは気象情報サービス等から取得されるデータを用いることでき、負荷率ｌｉ及びｂｊは既知のトラヒック予測技術で予測されたトラヒック量から算出することができる。トラヒック予測技術とは、例えば、機械学習等の手法により、過去のトラヒック量から将来のトラヒック量を予測する技術である。ここで、予測手法は、例えば、ＡＲＩＭＡモデルやＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等、時系列予測手法であれば任意の手法を適用可能である。ＡＲＩＭＡモデルについては、例えば、「Feng, Huifang, and Yantai Shu. "Study on network traffic prediction techniques.", Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2005. Proceedings. 2005 International Conference on. Vol. 2. IEEE, 2005.」等に記載されている手法を利用することができる。また、ＬＳＴＭについては、例えば、「Hochreiter, Sepp, and Jurgen Schmidhuber. "Long short-term memory.", Neural computation 9.8 (1997): 1735-1780.」等に記載されている手法を利用することができる。
　以降では、上記の式（７）及び式（８）に示す制約条件を満たしつつ、上記の式（９）に示す目的関数ｈを最小化するＶＮの割当パターンを算出することで、最適なＶＮ割当を実現するネットワーク制御装置１００について説明する。
　＜ネットワーク制御装置１００の機能構成＞
　次に、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。
　図３に示すように、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００は、機能部として、スケジュール管理部１０１と、外気温取得部１０２と、トラヒック取得部１０３と、サービス要求管理部１０４と、物理リソース取得部１０５と、割当部１０６と、設定命令部１０７とを有する。また、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００は、記憶部として、モデル記憶部１０８と、電気料金単価記憶部１０９とを有する。
　モデル記憶部１０８は、消費電力モデル（すなわち、上記の式（１）及び（２）に示す消費電力モデル）を記憶する。電気料金単価記憶部１０９は、地域毎に、時間帯毎の電気料金単価を記憶する。なお、電気料金単価は、例えば、電力会社の料金単価改訂や電力会社との契約変更、他の電力会社への変更等、電気料金単価が変更された場合にはその都度更新される。
　スケジュール管理部１０１は、最適なＶＮの割当パターンを算出して、この割当パターンのＶＮを物理リソースに割り当てる処理（ＶＮ割当処理）を実行するスケジュール（つまり、ＶＮ割当の実行条件）を管理する。ここで、ＶＮ割当の実行条件としては、例えば、「前回の実行時から所定の時間間隔が経過」や「トラヒック量が或る閾値以上増加」等が挙げられる。
　外気温取得部１０２は、各データセンタの地点における外気温を示す情報（以降、「外気温情報」とも表す。）を取得する。ここで、外気温情報は、例えば、気象情報サービス等から取得してもよいし、各データセンタに外気温センサ等が設置されている場合は当該外気温センサから取得してもよい。
　トラヒック取得部１０３は、ＶＮ割当を行う時間におけるトラヒック量（つまり、予測トラヒック量）を取得する。このようなトラヒック量は、上述したように、トラヒック予測技術により予測される。なお、トラヒック取得部１０３は、ネットワーク制御装置１００とネットワークを介して接続された他の装置で予測されたトラヒック量を取得してもよいし、ネットワーク制御装置１００が予測したトラヒック量を取得してもよい。
　サービス要求管理部１０４は、サービス要求を管理する。サービス要求とは、サービス提供者からのＶＮ割当要求のことである。サービス要求には、ＶＮの要求条件（例えば、ＶＮの始点及び終点、要求帯域、許容遅延等）が含まれる。これらサービス要求は、例えば、ネットワーク制御装置１００の記憶装置等に保持される。
　物理リソース取得部１０５は、物理リソースに関する情報（例えば、各データセンタのＣＰＵ容量や各リンクのリンク帯域等）を管理する。これらの物理リソースに関する情報は、例えば、ネットワーク制御装置１００の記憶装置等に保持される。
　割当部１０６は、スケジュール管理部１０１からの指示に応じて、上記の式（９）に示す目的関数ｈにより最適なＶＮ割当パターンを算出する。すなわち、割当部１０６は、まず、サービス要求や物理リソースに関する情報を用いて、制約条件を作成する。そして、割当部１０６は、消費電力モデルと、地域毎及び時間帯毎の電気料金単価と、外気温と、負荷率とを用いて、最適なＶＮ割当パターンを算出する。なお、負荷率は、例えば、予測トラヒック量と、ＣＰＵ容量（又はリンク帯域）とから算出される。
　設定命令部１０７は、割当部１０６により算出された最適なＶＮ割当パターンを実現するように、各物理リソース（例えば、サーバや各種通信機器等）に対してＶＮの設定命令を送信する。これにより、最適なＶＮ割当が実現される。
　＜ＶＮ割当処理＞
　次に、本発明の実施の形態におけるＶＮ割当処理について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態におけるＶＮ割当処理の一例を示すフローチャートである。
　ステップＳ１０１：まず、スケジュール管理部１０１は、ＶＮ割当の実行条件を満たすか否かを判定する。上述したように、ＶＮ割当の実行条件としては、例えば、「前回の実行時から所定の時間間隔が経過」や「トラヒック量が或る閾値以上増加」等が挙げられる。ＶＮ割当の実行条件を満たすと判定された場合は、ステップＳ１０２に進む。
　ここで、例えば、「トラヒック量が或る閾値以上増加した場合」をＶＮ割当の実行条件とする場合、トラヒック予測技術により予測したトラヒック量に基づいて一日の運用計画（つまり、どのようなＶＮ割当を行うかの計画）を策定した上で、或る所定の閾値を超えるような想定外のトラヒック増が発生した場合に、ＶＮ割当を行うことが可能となる。
　なお、例えば、「前回の実行時から所定の時間間隔が経過」をＶＮ割当の実行条件とする場合、一般には電気料金が３０分毎に積算される場合が多いため、当該所定の時間間隔（この時間間隔を「制御間隔」とも表す。）を３０分とすることが考えられる。
　一方で、制御間隔を３０分以上とした場合には、制御間隔の間で電気料金単価が変化してしまうことがある。そこで、このような場合には、上記の式（９）に示す目的関数ｈで、電気料金単価の時間平均を用いればよい。例えば、或る制御間隔Ｔ１～Ｔ２の間で電気料金単価が変化した場合、ｋ番目のデータセンタ（又はリンク）での時間平均単価Ｆａｖｒ ｋを以下の式（１０）のように定義し、上記の式（９）に示す目的関数ｈのＦＴｉ及びＦＴｊの代わりに、それぞれＦａｖｒ ｉ及びＦａｖｒ ｊを用いればよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　これにより、或る制御間隔Ｔ１～Ｔ２の間で電気料金単価が変化した場合であっても、高い精度で最適なＶＮ割当パターンを算出することができるようになる。
　ステップＳ１０２：外気温取得部１０２は、各データセンタの地点における外気温を示す外気温情報を取得する。
　ステップＳ１０３：トラヒック取得部１０３は、ＶＮ割当を行う時間の予測トラヒック量を取得する。
　ステップＳ１０４：物理リソース取得部１０５は、物理リソースに関する情報を取得する。
　ステップＳ１０５：サービス要求管理部１０４は、サービス要求を取得する。
　なお、上記のステップＳ１０２～ステップＳ１０５の実行順は順不同である。
　ステップＳ１０６：次に、割当部１０６は、サービス要求や物理リソースに関する情報を用いて、制約条件を作成する。そして、割当部１０６は、消費電力モデルと、地域毎及び時間帯毎の電気料金単価と、外気温と、負荷率とを用いて、最適なＶＮ割当パターンを算出する。
　ステップＳ１０７：次に、設定命令部１０７は、上記のステップＳ１０６で算出された最適なＶＮ割当パターンを実現するように、各物理リソースに対してＶＮの設定命令を送信する。
　以上により、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００は、外気温や負荷率、時間帯及び地域等も考慮して、電気料金が最小となるようなＶＮの割り当てを実現することができる。したがって、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００を用いることで、例えば電気通信事業者はより一層のＯＰＥＸ削減を実現することが可能となる。
　なお、本発明の実施の形態ではコストの一例として電気料金を想定したが、これに限られず、電気料金単価と同じように時間毎及び地域毎に変化し得る変数と、消費電力とを掛け合わせて導出される目的関数であれば、本発明を同様に適用可能である。
　例えば、コストの他の例として、ＣＯ２排出量が挙げられる。ＣＯ２排出量は消費電力とＣＯ２排出係数との積で算出されるが、ＣＯ２排出係数は、電気料金単価と同様に、電力会社毎に異なる値を持っており、地域差があるためである。なお、ＣＯ２排出係数は一般に時間変化せず固定値であることがほとんどであるが、環境負荷低減ニーズの高まりや時間帯によって稼働する発電設備が異なること等から、今後は時間帯毎にＣＯ２排出係数が定義されることも考えられる。その際には本発明の適用によりＣＯ２排出量を最小化し、環境負荷低減に訴求したサービス提供等を実現することが可能になると考えられる。
　＜ネットワーク制御装置１００のハードウェア構成＞
　最後に、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００のハードウェア構成について、図５を参照しながら説明する。図５は、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
　図５に示すように、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００は、ハードウェアとして、外部Ｉ／Ｆ３０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０３と、プロセッサ３０４と、通信Ｉ／Ｆ３０５と、補助記憶装置３０６とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバスＢを介して通信可能に接続されている。
　外部Ｉ／Ｆ３０１は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体３０１ａ等がある。ネットワーク制御装置１００は、外部Ｉ／Ｆ３０１を介して、記録媒体３０１ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。
　記録媒体３０１ａとしては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。
　ＲＡＭ３０２は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ３０３は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ３０３には、例えば、ＯＳ（Operating System）に関する設定情報や通信ネットワークに関する設定情報等が格納されている。
　プロセッサ３０４は、例えばＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等であり、ＲＯＭ３０３や補助記憶装置３０６等からプログラムやデータをＲＡＭ３０２上に読み出して処理を実行する演算装置である。本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００が有する各機能部（例えば、スケジュール管理部１０１、外気温取得部１０２、トラヒック取得部１０３、サービス要求管理部１０４、物理リソース取得部１０５、割当部１０６及び設定命令部１０７等）は、例えば、補助記憶装置３０６等に格納されている１以上のプログラムがプロセッサ３０４に実行させる処理により実現される。なお、これら１以上のプログラムは、例えば、記録媒体３０１ａに格納されていてもよい。
　通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク制御装置１００を物理ネットワーク２００に接続するためのインタフェースである。
　補助記憶装置３０６は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、各種プログラムやデータを格納する。補助記憶装置３０６に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、当該ＯＳ上で各種機能を実現するアプリケーションソフトウェア、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００が有する各機能部を実現する１以上のプログラム等がある。
　本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００は、図５に示すハードウェア構成を有することにより、上述した各種処理を実現することができる。なお、図５に示す例では、本発明の実施の形態におけるネットワーク制御装置１００が１台の装置（コンピュータ）で実現されている場合を示したが、これに限られず、複数台の装置（コンピュータ）で実現されていてもよい。また、１台の装置（コンピュータ）には、複数のプロセッサ３０４や複数のメモリ（ＲＡＭ３０２やＲＯＭ３０３、補助記憶装置３０６等）が含まれていてもよい。また、ネットワーク制御装置１００は、上記のハードウェアに加えて、例えば、ディスプレイ等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置とを有していてもよい。
　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、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
　１００　　　　ネットワーク制御装置
　１０１　　　　スケジュール管理部
　１０２　　　　外気温取得部
　１０３　　　　トラヒック取得部
　１０４　　　　サービス要求管理部
　１０５　　　　物理リソース取得部
　１０６　　　　割当部
　１０７　　　　設定命令部
　１０８　　　　モデル記憶部
　１０９　　　　電気料金単価記憶部
　２００　　　　物理ネットワーク
　３０１　　　　外部Ｉ／Ｆ
　３０１ａ　　　記録媒体
　３０２　　　　ＲＡＭ
　３０３　　　　ＲＯＭ
　３０４　　　　プロセッサ
　３０５　　　　通信Ｉ／Ｆ
　３０６　　　　補助記憶装置

Claims (7)

  1. 　ネットワークサービスを提供するための仮想ネットワークを物理ネットワーク上に割り当てる制御装置であって、
    　前記物理ネットワークに含まれる各ノードの外気温を示す情報と、前記物理ネットワークの物理リソース情報と、前記物理ネットワークの予測トラヒック量を示す情報と、前記仮想ネットワークの割当要求とを取得する取得手段と、
    　前記外気温と前記予測トラヒック量から算出される負荷率とを考慮した消費電力モデルと地域毎及び時間帯毎に定義されたコスト単価とで定義される目的関数と、前記物理リソース情報と前記割当要求とから得られる制約条件とを用いて、前記仮想ネットワークの最適割当を算出する算出手段と、
    　を有することを特徴とする制御装置。
  2. 　前記物理ネットワークには、所定のノード間を繋ぐリンクが含まれ、
    　前記消費電力モデルには、前記外気温と前記負荷率とを考慮した各ノードの消費電力を表す第１のモデルと、前記外気温と前記負荷率とを考慮した各リンクの消費電力を表す第２のモデルとが含まれ、
    　前記目的関数は、前記割当要求に係る仮想ネットワークが割り当てられたノード毎の前記第１のモデル及び前記コスト単価の積と、前記割当要求に係る仮想ネットワークが割り当てられたリンク毎の前記第２のモデル及び前記コスト単価の積とを和で表される、ことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
  3. 　前記制約条件は、
    　各ノードで、前記ノードに割り当てられた仮想ネットワークのＣＰＵ容量の合計が、該ノードのＣＰＵ容量の最大値を超えないこと、及び、各リンクで、前記リンクに割り当てられた仮想ネットワークの帯域の合計が、該リンクの帯域の最大値を超えないこと、であることを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
  4. 　前記制御装置は、前記取得手段による取得と、前記算出手段による算出とを所定の時間間隔毎に実行し、
    　前記時間間隔が所定の時間間隔以下である場合、前記コスト単価として、前記時間間隔の間における各コスト単価の時間平均を用いる、ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の制御装置。
  5. 　前記コスト単価は、地域毎及び時間帯毎に定義された電気料金単価、又は、地域毎及び時間帯毎に定義されたＣＯ２排出係数、であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の制御装置。
  6. 　ネットワークサービスを提供するための仮想ネットワークを物理ネットワーク上に割り当てるコンピュータが、
    　前記物理ネットワークに含まれる各ノードの外気温を示す情報と、前記物理ネットワークの物理リソース情報と、前記物理ネットワークの予測トラヒック量を示す情報と、前記仮想ネットワークの割当要求とを取得する取得手順と、
    　前記外気温と前記予測トラヒック量から算出される負荷率とを考慮した消費電力モデルと地域毎及び時間帯毎に定義されたコスト単価とで定義される目的関数と、前記物理リソース情報と前記割当要求とから得られる制約条件とを用いて、前記仮想ネットワークの最適割当を算出する算出手順と、
    　を実行することを特徴とする制御方法。
  7. 　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における各手段として機能させるためのプログラム。
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