WO2022168288A1 - リソース割当装置、リソース割当方法、制御回路および記憶媒体 - Google Patents

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resource allocation
resource
slice
total
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明子 岩▲崎▼
健一 名倉
雄 末廣
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三菱電機株式会社
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    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/142—Network analysis or design using statistical or mathematical methods

Definitions

  • the present disclosure relates to resource allocation devices, resource allocation methods, control circuits, and storage media.
  • Patent Document 1 classifies traffic into predictable traffic and unpredictable traffic, allocates resources to predictable traffic based on prediction results, and assigns a predicted value to unpredictable traffic.
  • a resource allocation method has been proposed that allocates the remaining resources to balance the load of the links without using them.
  • Patent Document 1 has the problem that traffic that is difficult to predict is treated as best effort. If resources can be allocated according to the degree of predictability even for traffic that is difficult to predict, it is possible to further improve resource utilization efficiency.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object thereof is to obtain a resource allocation device capable of improving resource utilization efficiency.
  • the resource allocation device provides traffic generated in each of one or more slices generated between a host pair, which is a set of an upper device and a lower device. Based on the predicted value and prediction accuracy of , the required occupancy value, which is the resource that each slice occupies and uses, and the required shared value, which is the resource that is shared between slices, are calculated for each slice, and the calculated required occupancy
  • a required resource calculation unit that calculates the total required occupancy value and the total required share value for each host pair based on the values and the required share value, and whether or not the total required occupancy value and the total required share value can be assigned to each host pair for each host pair.
  • a resource allocation unit that determines whether or not based on available resources, and allocates the required occupancy value and the required shared value to each slice if allocation is possible.
  • the resource allocation device has the effect of improving resource utilization efficiency.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a communication system according to a first embodiment
  • FIG. FIG. 2 shows a functional configuration of the resource allocation device according to the first embodiment
  • FIG. 2 shows a hardware configuration of the resource allocation device according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing an example of resource allocation operation by the resource allocation device according to the first embodiment
  • FIG. 4 shows an example of prediction information received from the orchestrator by the resource allocation device according to the first embodiment
  • Diagram showing an example of the required resource management table A first diagram showing an example of a resource management table A second diagram showing an example of a resource management table
  • FIG. 4 shows a functional configuration of a resource allocation device according to a second embodiment
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a communication system 100 according to the first embodiment.
  • a communication system 100 according to the first embodiment includes an orchestrator 1 , a resource allocation device 2 and a physical network 3 .
  • the physical network 3 includes an upper device 3-1-1, a plurality of lower devices 3-2-1 to 3-2-2, and a plurality of network devices 3-3-1 to 3-3-4.
  • the upper device 3-1-1 is, for example, a server device
  • the lower devices 3-2-1 to 3-2-2 are, for example, client devices.
  • the number of devices constituting the physical network 3 is an example. That is, there may be two or more high-level devices, and one or three or more low-level devices may be used. The same applies to the number of network devices.
  • the upper device 3-1-1 may be referred to as upper device #1
  • the lower devices 3-2-1 and 3-2-2 may be referred to as lower device #1 and lower device #2, respectively. be.
  • the orchestrator 1 has a function of notifying the resource allocation device 2 of a slice operation request.
  • a slice operation request is an interface for requesting the resource allocation device 2 to create, update, or delete a slice.
  • the slice operation request includes at least the slice ID (IDentifier) of the slice to be created, the slice creation time, and one or more pieces of host pair information for creating the slice.
  • the host pair information includes at least information on the upper device, the lower device, and the requested rate value.
  • the rate request value is a communication rate request value in a slice generated between host pairs.
  • a slice operation request requesting update of a slice includes at least the slice ID of the slice to be updated and host pair information.
  • a slice operation request requesting deletion of a slice includes at least the slice ID of the slice to be deleted and host pair information.
  • the orchestrator 1 has a function of notifying the resource allocation device 2 of prediction information.
  • the prediction information includes information on one or more prediction models.
  • a prediction model includes at least a prediction model ID, a slice ID, host pair information, and one or more prediction result information.
  • a prediction model ID is an ID for uniquely identifying a set of a slice ID and a host pair. That is, the prediction information indicates a prediction result for each slice of traffic occurring in each of one or more slices generated between each host pair.
  • the prediction result includes at least prediction time, prediction value, and prediction accuracy information.
  • the prediction accuracy is a value that represents the accuracy of prediction. For example, it may be the average value and standard deviation of the probability distribution of predicted values, or a value indicating the probability of a predicted value.
  • the prediction accuracy may include values representing multiple prediction accuracies.
  • the unit of prediction accuracy may be a prediction model unit, a slice unit, or a host pair unit. That is, the prediction accuracy may be calculated for each prediction model, for each slice, or for each host pair.
  • the resource allocation device 2 has a function of allocating resources that satisfy the requested value to slices based on slice operation requests received from the orchestrator 1 and notifying the physical network 3 of the allocated resources.
  • the resource allocation device 2 also has a function of allocating resources based on the prediction information received from the orchestrator 1 and notifying the physical network 3 of the allocated resources.
  • FIG. 2 is a diagram showing the functional configuration of the resource allocation device 2 according to the first embodiment.
  • the resource allocation device 2 includes a required resource calculation unit 21 , a difference resource calculation unit 22 , a resource allocation unit 23 , and an available resource management unit 24 .
  • the required resource calculation unit 21 calculates the required occupancy value and the required shared value for each prediction model. Specifically, the required resource calculation unit 21 calculates the required occupancy value and the required shared value based on the prediction accuracy for each prediction model.
  • the required occupancy value is the value of resources that each slice can occupy and use.
  • a required shared value is a value of a resource that can be shared and used among a plurality of slices. For example, a portion of the required shared value may be used by the first slice and the rest by the second slice.
  • the required occupancy value and the required shared value when information on the probability distribution of predicted values following a normal distribution is given as prediction accuracy is shown.
  • the information of the probability distribution is the mean and standard deviation. If the average value and standard deviation of the predicted values are known, it is possible to estimate the probability of occurrence of each traffic value, so it is possible to determine the allocation amount based on the probability of occurrence.
  • the required occupancy value may be calculated as "average value - (standard deviation x N)" and the required shared value as "standard deviation x M”.
  • the required occupancy value and required share value may be calculated by other methods using at least one of the mean and standard deviation.
  • the required occupancy value is "predicted value x probability of predicted value”
  • the required shared value is "predicted value - required occupied value”.
  • the required occupancy value and the required share value may be calculated in other ways using values of probability of being predicted values.
  • the required resource calculation unit 21 registers the calculated required occupancy value and required shared value in the required resource management table.
  • the required resource management table includes at least a slice ID at each time, and a required occupancy value and a required shared value for each host pair.
  • the required resource calculation unit 21 calculates the total required occupancy value and the total required share value for each host pair based on the calculated required occupancy value and required share value for each prediction model.
  • the required resource calculation unit 21 calculates the total required occupancy value as the sum of the required occupancy values of the prediction models, and the total required share value as the average of the required share values of the prediction models.
  • the total required occupancy value and the total required share value may be determined in other ways, for example, the total required share value may be the sum of the required share values of each forecast model, or the sum of the required share values of each forecast model. A value obtained by multiplying the total value by a weighting factor corresponding to the number of slices may be used.
  • the difference resource calculation unit 22 calculates the total required value by adding the total required occupancy value and the total required shared value for each host pair calculated by the required resource calculation unit 21 . Furthermore, the differential resource calculation unit 22 calculates the total additional value by adding the total additional occupied value and the total additional shared value for each host pair. The total additional occupancy value and the total additional shared value are respectively the total required occupied value and the total required shared value calculated by the required resource calculator 21 in the previous resource allocation process. Furthermore, the difference resource calculation unit 22 calculates the difference between the total required value and the total additional value, and notifies the resource allocation unit 23 of the calculation result as the difference resource.
  • the resource allocation unit 23 uses the available resource information for each host pair managed by the available resource management unit 24 to determine whether the difference resource received from the difference resource calculation unit 22 can be allocated to the host pair. When determining that the differential resource can be allocated, the resource allocation unit 23 allocates a required occupancy value for each slice, and allocates a total required shared value as a resource shared between slices. A resource shared between slices is a resource that each slice can use in common. When the resource allocation unit 23 determines that the differential resource cannot be allocated, the resource allocation unit 23 allocates a required occupancy value for each slice in descending order of prediction accuracy to slices with prediction accuracy equal to or higher than the threshold. In addition, the resource allocation unit 23 allocates resources remaining after subtracting the allocated resources from the available resources to the remaining unallocated slices as resources to be shared among the slices.
  • the resource allocation unit 23 notifies the physical network 3 of the resources allocated to each slice. Specifically, the resource allocation unit 23 notifies the network devices 3-3-1 to 3-3-4 constituting the physical network 3 of the resources allocated to each slice.
  • the resource allocation unit 23 also registers the total required occupancy value allocated to each host pair in the total additional occupancy value of the resource management table, and registers the total required shared value in the total additional shared value of the resource management table.
  • the resource management table is a table for managing at least the total required occupancy value, the total required shared value, the total additional occupied value, and the total additional shared value for each host pair at each time.
  • the available resource management unit 24 acquires information on available resources from the physical network 3, and based on the acquired information, calculates and manages the available resources for each of the host pairs.
  • FIG. 3 is a diagram showing the hardware configuration of the resource allocation device 2 according to the first embodiment.
  • the resource allocation device 2 is composed of a CPU (Central Processing Unit) 41 , a ROM (Read Only Memory) 42 , a RAM (Random Access Memory) 43 , a memory 44 and a communication interface 45 . Each of these components is connected via a bus.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the CPU 41 is responsible for the overall processing and control of the resource allocation device 2.
  • ROM 42 stores programs such as a boot program, a communication program, and a data analysis program.
  • a RAM 43 is used as a work area for the CPU 41 .
  • a communication interface 45 is connected to the orchestrator 1 and the physical network 3 .
  • the required resource calculation unit 21, the difference resource calculation unit 22, the resource allocation unit 23, and the available resource management unit 24 of the resource allocation device 2 are implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software and firmware for realizing each part of the resource allocation device 2 are described as programs and stored in the memory 44 .
  • the CPU 41 realizes the function of each part of the resource allocation device 2 by reading and executing the programs stored in the memory 44 . It should be noted that although the above program is pre-stored in the memory 44, the above program can be written in a storage medium such as a CD (Compact Disc)-ROM, a DVD (Digital Versatile Disc)-ROM, or the like. It may be supplied to the user and installed in the memory 44 by the user.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of resource allocation operation by the resource allocation device 2 according to the first embodiment. It is assumed that the resource allocation device 2 has previously received a slice operation request from the orchestrator 1 and generated slices with slice ID1 and slice ID2.
  • the requested value for slice ID1 is 100 Mbps for upper device #1 and lower device #1, and 100 Mbps for upper device #1 and lower device #2.
  • the requested value for slice ID2 is for upper device #1 and lower device. 100 Mbps for #1, and 100 Mbps for upper device #1 and lower device #2.
  • the total required occupancy value, total required share value, total additional occupancy value, and total additional share value in the resource management table at this point are all zero.
  • the resource allocation device 2 Upon receiving the prediction information from the orchestrator 1, the resource allocation device 2 first calculates the required occupancy value and the required shared value at the prediction time based on the prediction result for each prediction model (step S11). The required resource calculation unit 21 calculates the required occupancy value and the required shared value. The required resource calculator 21 calculates a required occupancy value and a required shared value for each slice. The required resource calculation unit 21 registers the calculated required occupancy value and required shared value for each slice in the required resource management table. This operation will be described in detail. For example, assume that the resource allocation device 2 receives the prediction information with the contents shown in FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of prediction information received from the orchestrator 1 by the resource allocation device 2 according to the first embodiment. In the example shown in FIG.
  • the required resource calculation unit 21 similarly calculates the required occupancy value and the required shared value for slices of other prediction model IDs, and registers the calculation results (the required occupied value and the required shared value) in the required resource management table.
  • FIG. 6 shows the required resource management table after registering the calculation result for the slice of each prediction model ID.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a required resource management table.
  • the calculation of the required occupancy value and the required shared value by the required resource calculation unit 21 may be performed each time the prediction information is received, or the prediction value at an arbitrary prediction time and the request value specified in the slice operation request may be compared. but only if the predicted value exceeds the required value. Also, a threshold may be provided for determining whether or not the predicted value exceeds the required value. For example, a request value of 100 Mbps and a threshold value of 10 Mbps may be determined as exceeding when the predicted value is 110 Mbps or more.
  • the resource allocation device 2 calculates the total required occupancy value and the total required share value for each host pair (step S12).
  • the required resource calculator 21 calculates the total required occupancy value and the total required shared value for each host pair.
  • the required resource calculator 21 registers the calculated total required occupancy value and total required shared value in the resource management table.
  • the total required occupancy value is the sum of the required occupancy values of the prediction models
  • the total required share value is the average of the required share values of the prediction models.
  • the total required occupancy value of the host pair of upper device #1 and lower device #1 is the sum of the required occupancy value of slice ID1 (80 Mbps) and the required occupancy value of slice ID2 (130 Mbps). (210 Mbps).
  • the total required shared value of the host pair of upper device #1 and lower device #1 is the average value (40 Mbps) of the required shared value of slice ID1 (60 Mbps) and the required occupancy value of slice ID2 (20 Mbps).
  • FIG. 7 shows the result of calculating the total required occupancy value and the total required shared value for other host pairs and registering them in the resource management table.
  • FIG. 7 is a first diagram showing an example of a resource management table.
  • the resource allocation device 2 calculates the resource difference for each host pair (step S13).
  • the calculation of the difference resource is performed by the difference resource calculation unit 22 .
  • This operation will be described in detail.
  • the state of the resource management table after executing step S12 is as shown in FIG.
  • the differential resource calculation unit 22 further calculates the total additional value by adding the total additional occupancy value and the total additional shared value.
  • the total additional value calculated above is added to the request value of the slice, that is, the current allocation to the slice based on the slice operation request.
  • the request value of each slice (100 Mbps for both slice ID1 and slice ID2) is added to the total additional value.
  • the difference resource calculator 22 further calculates a difference resource (50 Mbps) between the total required value (250 Mbps) and the total additional value (200 Mbps).
  • the differential resource calculator 22 also calculates the differential resource (82 Mbps) for the host pair of the upper device #1 and the lower device #2 by the same method.
  • the resource allocation device 2 determines whether or not the difference resource can be allocated for each host pair based on the available resources (step S14).
  • the determination of whether or not the differential resource can be allocated in step S14 and the processing of steps S15 and S16 described later are performed in host pair units. That is, in this example, the host pair of the upper device #1 and the lower device #1 and the host pair of the upper device #1 and the lower device #2 are each executed in steps S14 to S16 to allocate resources to each slice. Note that the processing of steps S14 to S16 is performed by the resource allocation unit 23.
  • step S14 which is performed for the host pair of the upper device #1 and the lower device #1, the resource allocation unit 23 determines that the difference resource can be allocated if the available resource is 50 Mbps or more, and if the available resource is less than 50 Mbps, the difference resource is allocated. Determine that resource allocation is not possible.
  • the resource allocation unit 23 determines the host pair of the upper device #1 and the lower device #1 based on the required occupancy value of each prediction model and the total required shared value. resources are allocated (step S15). Specifically, the resource allocation unit 23 allocates a required occupancy value to each slice, and further allocates a total required share value to all slices. Specifically, according to the required resource management table shown in FIG. 130 Mbps, which is the required occupancy value, is allocated to the slice of slice ID2. Further, the resource allocation unit 23 assigns 40 Mbps, which is the total required shared value, to the slices with slice ID1 and slice ID2 of the host pair of upper device #1 and lower device #1 according to the resource management table shown in FIG. Allocate as a shared resource for each slice.
  • the resource allocation unit 23 sets the prediction accuracy and required occupancy value of each prediction model to the host pair of the upper device #1 and the lower device #1.
  • Resources are allocated based on the above (step S16). Specifically, the resource allocation unit 23 first selects slices that satisfy a predetermined threshold for prediction accuracy among the slices set in the host pair of the upper device #1 and the lower device #1. Assign a required occupancy value to each slice in descending order. Next, the resource allocation unit 23 allocates unused resources, which are the surplus resources obtained by subtracting the resources already allocated as the necessary occupancy value from the available resources, to each slice to which resources have not been allocated, between the slices. Allocate as a shared resource.
  • steps S14 to S16 are executed for the host pair of upper device #1 and lower device #1 has been described, but steps S14 to S16 are executed for the host pair of higher device #1 and lower device #2. The same applies to the operation in the case.
  • the resource allocation unit 23 executes steps S14 to S16 for all host pairs and finishes allocating resources, it notifies the physical network 3 of the allocated resources (step S17).
  • the resource allocation unit 23 registers the total necessary occupancy value and the total necessary shared value in the total additional occupancy value and the total additional shared value of the resource management table (step S18), and ends the resource allocation operation. That is, the resource allocation unit 23 registers the total required occupancy value in the total additional occupancy value of the resource management table, and registers the total required shared value in the total additional shared value of the resource management table. As a result, the resource management table is updated and becomes the state shown in FIG. FIG. 8 is a second diagram showing an example of the resource management table.
  • the required resource calculation unit 21 calculates the required occupancy value for each slice based on the predicted value and prediction accuracy of traffic occurring at the time of resource allocation. and the required share value are calculated, and the total required occupancy value and the total required share value for each host pair are calculated.
  • the difference resource calculation unit 22 calculates the sum of the total required occupancy value and the total required shared value (total required value), and the total required occupied value and the total required shared value calculated at the time of the previous resource allocation.
  • a differential resource which is the difference from the sum of the additional occupancy value and the total additional shared value (total additional value), is calculated.
  • the resource allocation unit 23 determines whether or not it is possible to allocate the total required occupancy value and the total required shared value based on the available resource and the differential resource, which are unused resources not allocated to the slice, and Assign a required occupancy value and a required share value to each slice, if available. If the total required occupancy value and the total required shared value cannot be assigned, the resource allocation unit 23 allocates resources of the required occupancy value to a certain number of slices with high prediction accuracy of traffic generated in each slice. Allocate, to each remaining slice, assign the remaining unused resources as shared resources among each slice. By doing so, the communication system 100 including the resource allocation device 2 can use resources more efficiently and flexibly.
  • Embodiment 2 The resource allocation device 2 according to the first embodiment acquires the prediction accuracy from the outside, but the resource allocation device 2a according to the second embodiment calculates the prediction accuracy internally.
  • FIG. 9 is a diagram showing the functional configuration of the resource allocation device 2a according to the second embodiment.
  • the resource allocation device 2a according to the second embodiment has a configuration in which a prediction accuracy calculation unit 25 is added to the resource allocation device 2 according to the first embodiment. Since the functional configuration of the resource allocation device 2a other than the prediction accuracy calculation unit 25 is the same as that of the resource allocation device 2 described in the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • prediction accuracy may not be included in the prediction information that the orchestrator 1 transmits to the resource allocation device 2a.
  • the prediction accuracy calculator 25 of the resource allocation device 2a calculates the prediction accuracy according to the content of the prediction information received from the orchestrator 1.
  • FIG. For example, when a prediction value at the same prediction time is received multiple times as prediction information, that is, when prediction is performed multiple times at the same prediction time, the prediction accuracy calculation unit 25 calculates a plurality of prediction values at the same prediction time. You may calculate an average value and a standard deviation as information of probability distribution based on. For example, when the number of data is n, each predicted value is x i , and the average value of the predicted values is x', the prediction accuracy calculator 25 calculates the standard deviation s using the following equation (1).
  • the resource allocation device 2a according to the second embodiment further includes the prediction accuracy calculator 25 that calculates the prediction accuracy based on the prediction value included in the received prediction information. This makes it possible to calculate the prediction accuracy even when the prediction information received from the orchestrator 1 does not include the prediction accuracy. Therefore, using the calculated prediction accuracy, it is possible to allocate resources to each slice in the same manner as the resource allocation device 2 according to the first embodiment, and the same effect as the resource allocation device 2 according to the first embodiment. can be obtained.
  • the necessary resource calculation unit 21 When calculating the required occupancy value and the required shared value using the average value and standard deviation of the predicted values, the necessary resource calculation unit 21 performs weighting according to the ratio between the request value and the average value. Occupancy values and required share values may be calculated. This makes it possible to prevent over-allocation of resources to slices when the prediction accuracy is high but the difference between the requested value and the predicted value is large. For example, if the average value/required value (D) is 1 ⁇ D ⁇ 1.2, then the required occupancy value is “average ⁇ standard deviation” and the required shared value is “2 ⁇ standard deviation”, where 1.2 ⁇ D ⁇ In the case of 1.5, the required occupancy value may be "average - 2 x standard deviation" and the required shared value may be "2 x standard deviation".
  • the required resource calculation unit 21 sets the prediction accuracy value (or the range of prediction accuracy, etc.) and the allocated amount at that time (the required occupied value and the required shared).
  • the required occupancy value and the required shared value may be calculated based on correspondence such as allocation of values. As a result, the operator or the like can determine the method of calculating the required occupancy value and the required shared value, enabling more flexible resource allocation.
  • the required resource calculation unit 21 weights the required occupancy value and the required shared value calculated based on the prediction accuracy based on the requested delay value of the slice, and generates the final required occupied value and required shared value. You may make it This makes it possible to preferentially allocate resources to slices with high required delay values.
  • the required resource calculation unit 21 weights the required occupancy value and the required shared value calculated based on the prediction accuracy according to the required availability value of the slice, and generates the final required occupied value and required shared value. You may make it This makes it possible to preferentially allocate resources to slices with high requested availability values.
  • the required resource calculation unit 21 may calculate the maximum value among the required shared values of the slices as the total shared value.
  • the above-described resource allocation unit 23 may preferentially allocate the required occupancy value and the required shared value to slices with strict delay requirements when determining that it is impossible to allocate differential resources. This makes it possible to preferentially allocate resources to slices with high required delay values.
  • the resource allocation unit 23 may preferentially allocate the required occupancy value and the required shared value to a slice with a high set priority when it is determined that the differential resource cannot be allocated. This makes it possible to preferentially allocate resources to slices with high priority.
  • the resource allocation unit 23 may preferentially allocate the required occupancy value and the required shared value to a slice with a high required availability value when determining that it is impossible to allocate the differential resource. This makes it possible to preferentially allocate resources to slices with strict availability requirements.
  • the resource allocation unit 23 may preferentially allocate the required occupancy value and the required shared value to a slice having a small ratio between the request value and the average value. This makes it possible to prevent excessive allocation of resources to the relevant slice.

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Abstract

リソース割当装置（２）は、上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出する必要リソース算出部（２１）と、ホストペアごとに、ホストペアに合計必要占有値および合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に必要占有値および必要共有値を各スライスに割り当てるリソース割当部（２３）と、を備える。

Description

リソース割当装置、リソース割当方法、制御回路および記憶媒体
　本開示は、リソース割当装置、リソース割当方法、制御回路および記憶媒体に関する。
　近年、サービスの多様化に伴い、様々なサービス要件に対応するネットワークの構築が求められている。このようなネットワークを実現するため、同一の物理ネットワーク上に、論理的に分割された仮想ネットワークであるスライスを構築する方式が検討されている。スライスは、物理ネットワークを複数の論理ネットワークに分割し、収容するサービスの要件を満たす通信リソース（以下、単に「リソース」と記載する）を各論理ネットワークに割り当てることにより実現される。
　限りあるリソースを効率的に利用するためには、各スライスに固定的にリソースを割り当てるのではなく、トラヒックの需要予測に基づいて、動的に割り当てることが有効であると考えられる。しかし、トラヒックの需要予測は、アプリケーション種別や予測手法等によって、予測の精度が異なることが想定される。このため、精度が低い予測情報に基づいてリソース割当を行うと、実レートとの乖離が大きい場合に、リソースの過剰割当もしくは割当不足となる可能性があり、ネットワーク全体のリソース利用効率が悪くなることが考えられる。
　この課題に対して特許文献１では、トラヒックを予測可能なトラヒックと予測困難なトラヒックとに分類し、予測可能なトラヒックには予測結果に基づいてリソースを割り当て、予測困難なトラヒックには予測値を使用せずに、残余リソースをリンクの負荷を平準化するように割り当てるリソース割当方法が提案されている。
特許第５７４２９８１号公報
　しかしながら、上記特許文献１の技術は、予測困難なトラヒックについてはベストエフォート扱いとなってしまうという課題がある。予測困難なトラヒックに対しても予測可能性度合いに応じてリソースを割り当てることができれば、リソースの利用効率をさらに高めることができると考えられる。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、リソースの利用効率を高めることが可能なリソース割当装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかるリソース割当装置は、上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出する必要リソース算出部と、ホストペアごとに、ホストペアに合計必要占有値および合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に必要占有値および必要共有値を各スライスに割り当てるリソース割当部と、を備える。
　本開示にかかるリソース割当装置は、リソースの利用効率を高めることができる、という効果を奏する。
実施の形態１にかかる通信システムの構成例を示す図 実施の形態１にかかるリソース割当装置の機能構成を示す図 実施の形態１にかかるリソース割当装置のハードウェア構成を示す図 実施の形態１にかかるリソース割当装置によるリソース割当動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかるリソース割当装置がオーケストレーターから受信する予測情報の一例を示す図 必要リソース管理テーブルの一例を示す図 リソース管理テーブルの一例を示す第１の図 リソース管理テーブルの一例を示す第２の図 実施の形態２にかかるリソース割当装置の機能構成を示す図
　以下に、本開示の実施の形態にかかるリソース割当装置、リソース割当方法、制御回路および記憶媒体を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１にかかる通信システム１００の構成例を示す図である。実施の形態１にかかる通信システム１００は、オーケストレーター１と、リソース割当装置２と、物理ネットワーク３とで構成される。物理ネットワーク３は、上位装置３－１－１と、複数の下位装置３－２－１～３－２－２と、複数のネットワーク装置３－３－１～３－３－４と、を含む。上位装置３－１－１は、例えば、サーバー装置であり、下位装置３－２－１～３－２－２は、例えば、クライアント装置である。なお、物理ネットワーク３を構成する装置の数は一例である。すなわち、上位装置は２台以上であってもよいし、下位装置は１台または３台以上であってもよい。ネットワーク装置の台数も同様である。
　以下の説明では、任意の１台の上位装置と任意の１台の下位装置との組をホストペアと呼ぶ。また、説明の便宜上、上位装置３－１－１を上位装置＃１、下位装置３－２－１および下位装置３－２－２をそれぞれ下位装置＃１および下位装置＃２と記載する場合がある。
　オーケストレーター１は、スライス操作要求をリソース割当装置２に通知する機能を有する。スライス操作要求とは、リソース割当装置２にスライスの生成、更新、削除を要求するためのインタフェースである。例えば、スライス操作要求は、スライスの生成を要求する場合、少なくとも、生成するスライスのスライスＩＤ（IDentifier）と、スライス生成時刻と、スライスを生成する１以上のホストペア情報と、を含む。ホストペア情報は、少なくとも、上位装置、下位装置、レートの要求値、の情報を含む。レートの要求値は、ホストペア間に生成するスライスにおける通信レートの要求値である。スライスの更新を要求するスライス操作要求は、少なくとも、更新するスライスのスライスＩＤと、ホストペア情報とを含む。スライスの削除を要求するスライス操作要求は、少なくとも、削除するスライスのスライスＩＤと、ホストペア情報とを含む。
　また、オーケストレーター１は、予測情報をリソース割当装置２に通知する機能を有する。予測情報は、１以上の予測モデルの情報を含む。予測モデルは、少なくとも、予測モデルＩＤと、スライスＩＤと、ホストペアの情報と、１以上の予測結果の情報とを含む。予測モデルＩＤは、スライスＩＤとホストペアの組を一意に識別するためのＩＤである。すなわち、予測情報は、それぞれのホストペア間に生成された１つ以上の各スライスで発生するトラヒックのスライスごとの予測結果を示す。予測結果は、少なくとも、予測時刻、予測値、予測精度の情報を含む。
　予測精度は、予測の精度を表す値である。例えば、予測値の確率分布の平均値および標準偏差の値であってもよいし、予測値となる確率を示す値でもよい。予測精度は、複数の予測精度を表す値を含んでもよい。また、予測精度の単位は、予測モデル単位であってもよいし、スライス単位であってもよいし、ホストペア単位であってもよい。すなわち、予測精度は、予測モデルごとに算出されていてもよいし、スライスごとに算出されていてもよいし、ホストペアごとに算出されていてもよい。
　リソース割当装置２は、オーケストレーター１から受信したスライス操作要求に基づいて、要求値を満たすリソースをスライスに割り当て、割り当てたリソースを物理ネットワーク３に通知する機能を有する。また、リソース割当装置２は、オーケストレーター１から受信した予測情報に基づいてリソース割り当てを行い、割り当てたリソースを物理ネットワーク３に通知する機能を有する。
　図２は、実施の形態１にかかるリソース割当装置２の機能構成を示す図である。リソース割当装置２は、必要リソース算出部２１と、差分リソース算出部２２と、リソース割当部２３と、利用可能リソース管理部２４と、を備える。
　必要リソース算出部２１は、オーケストレーター１から受信した予測情報に基づいて、予測モデルごとに、必要占有値および必要共有値を算出する。詳細には、必要リソース算出部２１は、予測モデルごとに、予測精度に基づいて必要占有値および必要共有値を算出する。必要占有値とは、各スライスが占有して使用可能なリソースの値である。必要共有値とは、複数のスライス間で共有して使用可能なリソースの値である。例えば、必要共有値の一部を第１のスライスが使用し、残りを第２のスライスが使用する、といったことが可能である。予測精度が低いスライスには、必要共有値を多く割り当てることで、予測レートと実レートとの差が大きい場合でも余ったリソースを他のスライスで使用可能となり、リソースが無駄にならないという効果が得られる。
　予測精度を表す値に基づいて必要占有値および必要共有値を算出する方法の例を以下に示す。
　一つ目の例として、予測精度として、正規分布に従う予測値の確率分布の情報が与えられた場合の必要占有値および必要共有値の算出例を示す。確率分布の情報は、平均値および標準偏差である。予測値の平均値および標準偏差が分かれば、各トラヒック値の発生確率を見積もることが可能となるため、発生確率に基づいた割当量の決定が可能となる。例として、必要占有値を「平均値－（標準偏差×Ｎ）」、必要共有値を「標準偏差×Ｍ」と算出してもよい。必要占有値および必要共有値は、平均値および標準偏差の少なくとも一方の値を用いて、他の方法で算出してもよい。
　二つ目の例として、予測精度として、予測値となる確率が与えられた場合、必要占有値を「予測値×予測値となる確率」とし、必要共有値を「予測値－必要占有値」としてもよい。必要占有値および必要共有値は、予測値となる確率の値を用いて、他の方法で算出してもよい。
　また、必要リソース算出部２１は、算出した必要占有値および必要共有値を、必要リソース管理テーブルに登録する。必要リソース管理テーブルは、各時刻におけるスライスＩＤと、ホストペア単位の、必要占有値および必要共有値とを少なくとも含む。
　さらに、必要リソース算出部２１は、算出した予測モデル単位の必要占有値および必要共有値に基づいて、ホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出する。必要リソース算出部２１は、合計必要占有値については、各予測モデルの必要占有値の合計とし、合計必要共有値については、各予測モデルの必要共有値の平均として算出する。合計必要占有値および合計必要共有値は、別の方法で求めてもよく、例えば、合計必要共有値は、各予測モデルの必要共有値の合計値でもよいし、各予測モデルの必要共有値の合計値にスライス数に応じた重みづけ係数を掛け合わせた値としてもよい。
　差分リソース算出部２２は、必要リソース算出部２１が算出した、ホストペア単位の合計必要占有値と合計必要共有値とを合算することで、合計必要値を算出する。さらに、差分リソース算出部２２は、ホストペア単位の合計追加占有値と合計追加共有値とを合算することで、合計追加値を算出する。合計追加占有値および合計追加共有値はそれぞれ、前回のリソース割当処理で必要リソース算出部２１が算出した合計必要占有値および合計必要共有値である。さらに、差分リソース算出部２２は、合計必要値と合計追加値との差分を算出し、算出結果を差分リソースとしてリソース割当部２３に通知する。
　リソース割当部２３は、利用可能リソース管理部２４で管理されている、ホストペア単位の利用可能リソースの情報を用いて、差分リソース算出部２２から受信した差分リソースをホストペアに割当可能かを判断する。リソース割当部２３は、差分リソースを割当可能と判断した場合は、各スライスに対し、スライスごとの必要占有値を割り当て、スライス間で共有するリソースとして合計必要共有値を割り当てる。スライス間で共有するリソースとは、各スライスが共通で使用可能なリソースである。また、リソース割当部２３は、差分リソースを割当不可と判断した場合は、各スライスのうち、予測精度が閾値以上のものに対し、予測精度が高い順に、スライスごとの必要占有値を割り当てる。また、リソース割当部２３は、リソースを未割当の残りのスライスに対し、利用可能リソースから上記で割り当てた分を除いた余りのリソースを、スライス間で共有するリソースとして割り当てる。
　また、リソース割当部２３は、各スライスに割り当てたリソースを物理ネットワーク３に通知する。詳細には、リソース割当部２３は、各スライスに割り当てたリソースを、物理ネットワーク３を構成するネットワーク装置３－３－１～３－３－４に通知する。また、リソース割当部２３は、各ホストペアに割り当てた、合計必要占有値を、リソース管理テーブルの合計追加占有値に登録し、合計必要共有値をリソース管理テーブルの合計追加共有値に登録する。リソース管理テーブルとは、各時刻におけるホストペア単位の、合計必要占有値、合計必要共有値、合計追加占有値および合計追加共有値を少なくとも管理対象として管理するためのテーブルである。
　利用可能リソース管理部２４は、物理ネットワーク３から利用可能なリソースの情報を取得し、取得した情報に基づき、ホストペアのそれぞれが利用可能リソースを算出し、管理する。
　図３は、実施の形態１にかかるリソース割当装置２のハードウェア構成を示す図である。リソース割当装置２は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）４１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）４２、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）４３、メモリ４４および通信インタフェース４５から構成される。これらの各構成部はバスを介してそれぞれ接続されている。
　ＣＰＵ４１はリソース割当装置２の全体の処理と制御を司る。ＲＯＭ４２はブートプログラム、通信プログラム、データ解析プログラム等のプログラムを格納する。ＲＡＭ４３はＣＰＵ４１のワーク領域として使用される。通信インタフェース４５はオーケストレーター１、物理ネットワーク３に接続される。
　また、リソース割当装置２の必要リソース算出部２１、差分リソース算出部２２、リソース割当部２３および利用可能リソース管理部２４は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。リソース割当装置２の各部を実現するためのソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ４４に格納される。ＣＰＵ４１は、メモリ４４に格納されたプログラムを読み出して実行することにより、リソース割当装置２の各部の機能を実現する。なお、メモリ４４に上記のプログラムが予め格納されているものとしたが、上記のプログラムは、ＣＤ（Compact　Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）－ＲＯＭなどの記憶媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザがメモリ４４にインストールする形態であってもよい。
　次に、図４を参照しながら、リソース割当装置２がリソース割当を行う流れについて説明する。図４は、実施の形態１にかかるリソース割当装置２によるリソース割当動作の一例を示すフローチャートである。リソース割当装置２は、予め、オーケストレーター１からスライス操作要求を受信し、スライスＩＤ１とスライスＩＤ２のスライスを生成しているとする。スライスＩＤ１の要求値は、上位装置＃１と下位装置＃１に対して１００Ｍｂｐｓ、上位装置＃１と下位装置＃２に対して１００Ｍｂｐｓとし、スライスＩＤ２の要求値は、上位装置＃１と下位装置＃１に対して１００Ｍｂｐｓ、上位装置＃１と下位装置＃２に対して１００Ｍｂｐｓとする。この時点でのリソース管理テーブルの、合計必要占有値、合計必要共有値、合計追加占有値および合計追加共有値は、全て０とする。
　リソース割当装置２は、まず、オーケストレーター１から予測情報を受信すると、各予測モデルについて、予測結果に基づき予測時刻における必要占有値と必要共有値を算出する（ステップＳ１１）。この必要占有値と必要共有値の算出は必要リソース算出部２１が行う。必要リソース算出部２１は、必要占有値および必要共有値をスライスごとに算出する。必要リソース算出部２１は、算出したスライスごとの必要占有値と必要共有値とを必要リソース管理テーブルに登録する。この動作について詳しく説明する。例えば、図５に示す内容の予測情報をリソース割当装置２が受信したとする。なお、図５は、実施の形態１にかかるリソース割当装置２がオーケストレーター１から受信する予測情報の一例を示す図である。図５に示す例においては、予測精度として予測値の標準偏差を用いている。この場合、リソース割当装置２の必要リソース算出部２１は、予測モデルＩＤ１のスライス（上位装置＃１と下位装置＃２のホストペアのスライスＩＤ１のスライス）については、予測時刻ｔ２における必要占有値を、予測値－予測精度（１１０Ｍｂｐｓ－３０Ｍｂｐｓ＝８０Ｍｂｐｓ）とし、必要共有値を、予測精度×２（３０Ｍｂｐｓ×２＝６０Ｍｂｐｓ）とする。必要リソース算出部２１は、他の予測モデルＩＤのスライスについても同様に必要占有値および必要共有値を算出し、算出結果（必要占有値および必要共有値）を必要リソース管理テーブルに登録する。各予測モデルＩＤのスライスについての算出結果を登録した後の必要リソース管理テーブルを図６に示す。図６は、必要リソース管理テーブルの一例を示す図である。
　必要リソース算出部２１による必要占有値および必要共有値の算出は、予測情報を受信する度に行ってもよいし、任意の予測時刻の予測値とスライス操作要求で指定された要求値とを比較し、予測値が要求値を超過する場合にのみ行ってもよい。また、予測値が要求値を超過するか否かの判定には閾値を設けてもよい。例えば、要求値を１００Ｍｂｐｓ、閾値１０Ｍｂｐｓとし、予測値が１１０Ｍｂｐｓ以上の場合に超過と判断する、などとしてもよい。
　次に、リソース割当装置２は、ホストペア単位の合計必要占有値と合計必要共有値を算出する（ステップＳ１２）。ホストペア単位の合計必要占有値と合計必要共有値の算出は必要リソース算出部２１が行う。必要リソース算出部２１は、算出した合計必要占有値と合計必要共有値をリソース管理テーブルに登録する。本例では、合計必要占有値は、各予測モデルの必要占有値の合計値とし、合計必要共有値は、各予測モデルの必要共有値の平均値とする。図６に示す必要リソース管理テーブルより、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアの合計必要占有値は、スライスＩＤ１の必要占有値（８０Ｍｂｐｓ）とスライスＩＤ２の必要占有値（１３０Ｍｂｐｓ）の合計値（２１０Ｍｂｐｓ）となる。また、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアの合計必要共有値は、スライスＩＤ１の必要共有値（６０Ｍｂｐｓ）とスライスＩＤ２の必要占有値（２０Ｍｂｐｓ）の平均値（４０Ｍｂｐｓ）となる。同様に、他のホストペアについても合計必要占有値および合計必要共有値を算出してリソース管理テーブルに登録した結果を図７に示す。図７は、リソース管理テーブルの一例を示す第１の図である。
　次に、リソース割当装置２は、ホストペア単位の差分リソースを算出する（ステップＳ１３）。差分リソースの算出は差分リソース算出部２２が行う。この動作について詳しく説明する。上記のステップＳ１２を実行した後のリソース管理テーブルの状態が図７に示すものである場合、差分リソース算出部２２は、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアについては、まず、合計必要占有値（２１０Ｍｂｐｓ）と、合計必要共有値（４０Ｍｂｐｓ）とを合算することで、合計必要値（２５０Ｍｂｐｓ）を算出する。差分リソース算出部２２は、さらに、合計追加占有値と、合計追加共有値とを合算することで、合計追加値を算出する。但し、過去に予測情報に基づくリソース割当を実施していないスライスが存在する場合は、上記で算出した合計追加値に当該スライスの要求値、即ちスライス操作要求に基づいて現在当該スライスに対して割り当てている値を合算する。本例の場合、スライスＩＤ１およびスライスＩＤ２は、過去に予測情報に基づくリソース割当を実施していないため、各スライスの要求値（スライスＩＤ１、スライスＩＤ２ともに１００Ｍｂｐｓ）を合計追加値に合算する。差分リソース算出部２２は、さらに、合計必要値（２５０Ｍｂｐｓ）と合計追加値（２００Ｍｂｐｓ）の差分リソース（５０Ｍｂｐｓ）を算出する。差分リソース算出部２２は、上位装置＃１と下位装置＃２のホストペアについても同様の方法で差分リソース（８２Ｍｂｐｓ）を算出する。
　次に、リソース割当装置２は、各ホストペアについて、利用可能リソースを基に、差分リソースの割り当て可否を判定する（ステップＳ１４）。このステップＳ１４における差分リソースの割り当て可否の判定、および、後述のステップＳ１５～Ｓ１６の処理は、ホストペア単位で行う。すなわち、本例では、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペア、上位装置＃１と下位装置＃２のホストペアのそれぞれについて、ステップＳ１４～Ｓ１６の処理を実行して各スライスにリソースを割り当てる。なお、ステップＳ１４～Ｓ１６の処理はリソース割当部２３が行う。
　本実施の形態では、一例として、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアを対象としてステップＳ１４～Ｓ１６を実行してリソースを割り当てる場合について説明する。上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアを対象として行うステップＳ１４において、リソース割当部２３は、利用可能リソースが５０Ｍｂｐｓ以上であれば、差分リソースの割り当てが可能と判断し、５０Ｍｂｐｓより小さければ差分リソースの割り当てが不可能と判断する。
　差分リソースの割り当てが可能の場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、リソース割当部２３は、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアに対して、各予測モデルの必要占有値および合計必要共有値に基づいてリソースを割り当てる（ステップＳ１５）。具体的には、リソース割当部２３は、各スライスに必要占有値を割り当て、さらに、全てのスライスに合計必要共有値を割り当てる。詳細には、リソース割当部２３は、図６に示す必要リソース管理テーブルに従い、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアのスライスＩＤ１のスライスに対し、必要占有値である８０Ｍｂｐｓを割り当て、当該ホストペアのスライスＩＤ２のスライスに対し、必要占有値である１３０Ｍｂｐｓを割り当てる。さらに、リソース割当部２３は、図７に示すリソース管理テーブルに従い、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアのスライスＩＤ１のスライスおよびスライスＩＤ２のスライスに対し、合計必要共有値である４０Ｍｂｐｓを、各スライスで共有するリソースとして割り当てる。
　一方、差分リソースの割り当てが不可能の場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、リソース割当部２３は、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアに対して、各予測モデルの予測精度および必要占有値に基づいてリソースを割り当てる（ステップＳ１６）。具体的には、リソース割当部２３は、まず、上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアに設定された各スライスのうち、予測精度が定められた閾値を満たすものを対象として、予測精度が高い順に、各スライスに必要占有値を割り当てる。リソース割当部２３は、次に、リソースが未割当の各スライスに対して、利用可能リソースから上記の必要占有値として割り当て済みの分を除いた余りのリソースである未使用リソースを、スライス間で共有するリソースとして割り当てる。
　上位装置＃１と下位装置＃１のホストペアを対象としてステップＳ１４～Ｓ１６を実行する場合の動作を説明したが、上位装置＃１と下位装置＃２のホストペアを対象としてステップＳ１４～Ｓ１６を実行する場合の動作も同様である。
　リソース割当部２３は、全てのホストペアについてステップＳ１４～Ｓ１６を実行してリソースの割り当てが終了すると、割り当てたリソースを物理ネットワーク３に通知する（ステップＳ１７）。
　次に、リソース割当部２３は、合計必要占有値および合計必要共有値を、リソース管理テーブルの合計追加占有値および合計追加共有値に登録し（ステップＳ１８）、リソース割当動作を終了する。すなわち、リソース割当部２３は、合計必要占有値をリソース管理テーブルの合計追加占有値に登録し、合計必要共有値をリソース管理テーブルの合計追加共有値に登録する。この結果、リソース管理テーブルが更新され、図８に示す状態となる。図８は、リソース管理テーブルの一例を示す第２の図である。
　以上説明したように、実施の形態１にかかるリソース割当装置２において、必要リソース算出部２１は、リソース割当を行う時刻において発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスおける必要占有値および必要共有値を算出し、さらに、ホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出する。差分リソース算出部２２は、ホストペアのそれぞれについて、合計必要占有値および合計必要共有値の合算結果（合計必要値）と、前回のリソース割当時に求めた合計必要占有値および合計必要共有値である合計追加占有値および合計追加共有値の合算結果（合計追加値）との差分である差分リソースを算出する。リソース割当部２３は、スライスに割り当てられていない未使用状態のリソースである利用可能リソースと差分リソースとに基づいて、合計必要占有値および合計必要共有値の割り当てが可能か否かを判定し、割り当てが可能な場合は各スライスに必要占有値および必要共有値を割り当てる。また、リソース割当部２３は、合計必要占有値および合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、各スライスで発生するトラヒックの予測値の予測精度が高い一定数のスライスに必要占有値のリソースを割り当て、残りの各スライスに対し、残りの未使用リソースを、各スライス間で共有するリソースとして割り当てる。このようにすることで、リソース割当装置２を備える通信システム１００は、リソースをより効率的、かつ、より柔軟に使用することが可能となる。
実施の形態２．
　実施の形態１にかかるリソース割当装置２は、予測精度を外部から取得するものであるが、実施の形態２にかかるリソース割当装置２ａは、予測精度を内部で算出する。
　図９は、実施の形態２にかかるリソース割当装置２ａの機能構成を示す図である。図９に示すように、実施の形態２にかかるリソース割当装置２ａは、実施の形態１にかかるリソース割当装置２に予測精度算出部２５が追加された構成である。リソース割当装置２ａの予測精度算出部２５以外の機能構成は実施の形態１で説明したリソース割当装置２と同一であるため、説明は省略する。なお、本実施の形態では、オーケストレーター１がリソース割当装置２ａに送信する予測情報に予測精度が含まれなくてもよい。
　リソース割当装置２ａの予測精度算出部２５は、オーケストレーター１から受信する予測情報の内容に応じて、予測精度を算出する。例えば、予測情報として、同一予測時刻の予測値を複数回受信する場合、すなわち、同一予測時刻に対して複数回予測が行われる場合、予測精度算出部２５は、同一予測時刻における複数の予測値を基に、確率分布の情報として平均値および標準偏差を算出してもよい。例えば、データ数をｎ、各予測値をｘi、予測値の平均値をｘ’とした場合、予測精度算出部２５は、以下の式（１）を用いて標準偏差ｓを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　また、予測精度算出部２５は、予測情報として、過去および未来の複数の予測時刻における予測値を受信する場合、過去、未来の複数の予測値を基に、移動平均および標準偏差を算出してもよい。例えば、データ数をｎ（例：ｎ＝２Ｋ＋１、Ｋ：自然数）、予測値の基準データをｘiとした場合、予測精度算出部２５は、以下の式（２）を用いて移動平均ｍａiを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　以上説明したように、実施の形態２にかかるリソース割当装置２ａは、受信した予測情報に含まれる予測値に基づいて予測精度を算出する予測精度算出部２５をさらに備える。これにより、オーケストレーター１から受信する予測情報に予測精度が含まれない場合でも、予測精度を算出することが可能となる。よって、算出した予測精度を使用して実施の形態１にかかるリソース割当装置２と同様の方法で各スライスにリソースを割り当てることが可能となり、実施の形態１にかかるリソース割当装置２と同様の効果を得ることができる。
　なお、上述した必要リソース算出部２１は、予測値の平均値および標準偏差を用いて必要占有値および必要共有値を算出する際、要求値と平均値との比に応じた重み付けを行い、必要占有値および必要共有値を算出してもよい。これにより、予測精度が高いが、要求値と予測値との差が大きい場合に、スライスへのリソースの過剰割当を防ぐことが可能となる。例えば、平均値／要求値（Ｄ）が１＜Ｄ≦１．２の場合は必要占有値を「平均－標準偏差」、必要共有値を「２×標準偏差」とし、１．２＜Ｄ＜１．５の場合は必要占有値を「平均－２×標準偏差」、必要共有値を「２×標準偏差」としてもよい。
　また、必要リソース算出部２１は、必要占有値および必要共有値を算出する際、予め設定した、予測精度の値（もしくは予測精度の範囲等）とそのときの割当量（必要占有値と必要共有値の割当配分等）の対応に基づいて、必要占有値および必要共有値を算出してもよい。これにより、オペレータ等が必要占有値および必要共有値の算出方法を決定することができ、より柔軟なリソース割当が可能となる。
　また、必要リソース算出部２１は、予測精度に基づいて算出した必要占有値および必要共有値に対し、スライスの要求遅延値に基づいた重み付けを行い、最終的な必要占有値および必要共有値を生成するようにしてもよい。これにより、要求遅延値が高いスライスに優先的にリソースを割り当てることが可能となる。
　また、必要リソース算出部２１は、予測精度に基づいて算出した必要占有値および必要共有値に対し、スライスの要求アベイラビリティ値に応じた重み付けを行い、最終的な必要占有値および必要共有値を生成するようにしてもよい。これにより、要求アベイラビリティ値が高いスライスに優先的にリソースを割り当てることが可能となる。
　また、必要リソース算出部２１は、合計共有値を求める際、各スライスの必要共有値のうち最大の値を合計共有値として算出してもよい。
　また、上述したリソース割当部２３は、差分リソースの割り当てが不可能と判定した場合に、遅延要求の厳しいスライスに必要占有値および必要共有値を優先的に割り当ててもよい。これにより、要求遅延値が高いスライスに優先的にリソースを割り当てることが可能となる。
　また、リソース割当部２３は、差分リソースの割り当てが不可能と判定した場合に、設定された優先度が高いスライスに必要占有値および必要共有値を優先的に割り当ててもよい。これにより、優先度が高いスライスに優先的にリソースを割り当てることが可能となる。
　また、リソース割当部２３は、差分リソースの割り当てが不可能と判定した場合に、要求アベイラビリティ値が高いスライスに必要占有値および必要共有値を優先的に割り当ててもよい。これにより、アベイラビリティ要求の厳しいスライスに優先的にリソースを割り当てることが可能となる。
　また、リソース割当部２３は、差分リソースの割り当てが不可能と判定した場合に、要求値と平均値との比が小さいスライスに必要占有値および必要共有値を優先的に割り当ててもよい。これにより、当該スライスへのリソースの過剰割当てを防ぐことが可能となる。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１　オーケストレーター、２，２ａ　リソース割当装置、３　物理ネットワーク、３－１－１　上位装置、３－２－１，３－２－２　下位装置、３－３－１～３－３－４　ネットワーク装置、２１　必要リソース算出部、２２　差分リソース算出部、２３　リソース割当部、２４　利用可能リソース管理部、２５　予測精度算出部、４１　ＣＰＵ、４２　ＲＯＭ、４３　ＲＡＭ、４４　メモリ、４５　通信インタフェース、１００　通信システム。

Claims (25)

  1. 　上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出する必要リソース算出部と、
    　前記ホストペアごとに、前記ホストペアに前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に前記必要占有値および前記必要共有値を各スライスに割り当てるリソース割当部と、
    　を備えることを特徴とするリソース割当装置。
  2. 　前記予測精度を、前記予測値の確率分布の平均値および前記予測値の標準偏差で表わされる情報とし、
    　前記必要リソース算出部は、前記平均値および前記標準偏差に基づいて各スライスの前記必要占有値および前記必要共有値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のリソース割当装置。
  3. 　前記必要リソース算出部は、前記平均値を前記必要占有値として算出し、前記標準偏差に２を乗じた結果を前記必要共有値として算出する、
    　ことを特徴とする請求項２に記載のリソース割当装置。
  4. 　前記必要リソース算出部は、リソースの要求値と前記平均値との比に基づく重みづけを行い前記必要占有値および前記必要共有値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項２に記載のリソース割当装置。
  5. 　前記予測精度を、発生するトラヒックが前記予測値となる確率とし、
    　前記必要リソース算出部は、前記予測値および前記確率に基づいて各スライスの前記必要占有値および前記必要共有値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のリソース割当装置。
  6. 　前記必要リソース算出部は、前記予測値に前記確率を乗じた結果を前記必要占有値として算出し、前記予測値から前記必要占有値を減じた結果を前記必要共有値として算出する、
    　ことを特徴とする請求項５に記載のリソース割当装置。
  7. 　前記必要リソース算出部は、前記ホストペア単位で、各スライスの前記必要占有値の合計値を前記合計必要占有値として算出し、各スライスの必要共有値の合計値を前記合計必要共有値として算出する、
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  8. 　前記必要リソース算出部は、前記ホストペア単位で、各スライスの前記必要占有値の合計値を前記合計必要占有値として算出し、各スライスの必要共有値の平均値に共有するスライス数に応じた係数を掛けた結果を前記合計必要共有値として算出する、
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  9. 　前記必要リソース算出部は、前記ホストペア単位で、各スライスの前記必要占有値の合計値を前記合計必要占有値として算出し、各スライスの必要共有値のうち値が最大の必要共有値を前記合計必要共有値とする、
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  10. 　前記必要リソース算出部は、予め設定された、前記予測精度とリソースの割当量との対応に基づいて前記必要占有値および前記必要共有値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のリソース割当装置。
  11. 　前記必要リソース算出部は、前記予測値および前記予測精度に基づいて算出した前記必要占有値および前記必要共有値に要求遅延値に基づく重みづけを行う、
    　ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  12. 　前記必要リソース算出部は、前記予測値および前記予測精度に基づいて算出した前記必要占有値および前記必要共有値に要求アベイラビリティ値に基づく重みづけを行う、
    　ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  13. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、前記予測精度に基づいて選択したスライスに必要占有値を割り当て、必要占有値を割り当てない残りの各スライスに、必要占有値を割り当てた後の余りの前記利用可能リソースを割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  14. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、前記予測精度が定められた閾値以上のスライスを対象として、前記予測精度が高いスライスから順番に、必要占有値を割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１３に記載のリソース割当装置。
  15. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、遅延要求の厳しいスライスに前記必要占有値および前記必要共有値を優先的に割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  16. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、優先度が高いスライスに前記必要占有値および前記必要共有値を優先的に割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  17. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、アベイラビリティ要求が高いスライスに前記必要占有値および前記必要共有値を優先的に割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  18. 　前記リソース割当部は、前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが不可能な場合、リソースの要求値と前記予測値の確率分布の平均値との比が小さいスライスに前記必要占有値および前記必要共有値を優先的に割り当てる、
    　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  19. 　複数回更新されるトラヒックの予測値に基づいて前記予測精度を算出する予測精度算出部、
    　を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  20. 　前記予測精度算出部は、複数回更新される前記予測値に基づいて、前記予測値の平均値および前記予測値の標準偏差を前記予測精度として算出する、
    　ことを特徴とする請求項１９に記載のリソース割当装置。
  21. 　複数の予測時刻におけるトラヒックの予測値に基づいて、スライスを単位とする前記予測精度、もしくは、スライスおよびホストペアの組み合わせを単位とする前記予測精度を算出する予測精度算出部、
    　を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載のリソース割当装置。
  22. 　前記予測精度算出部は、前記予測値の移動平均および前記予測値の標準偏差を前記予測精度として算出する、
    　ことを特徴とする請求項２１に記載のリソース割当装置。
  23. 　上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにリソースを割り当てるリソース割当装置が実行するリソース割当方法であって、
    　前記スライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出するステップと、
    　前記ホストペアごとに、前記ホストペアに前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に前記必要占有値および前記必要共有値を各スライスに割り当てるステップと、
    　を含むことを特徴とするリソース割当方法。
  24. 　上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにリソースを割り当てるリソース割当装置を制御する制御回路であって、
    　前記スライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出するステップと、
    　前記ホストペアごとに、前記ホストペアに前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に前記必要占有値および前記必要共有値を各スライスに割り当てるステップと、
    　を前記リソース割当装置に実行させることを特徴とする制御回路。
  25. 　上位装置と下位装置との組であるホストペア間に生成された１つ以上のスライスのそれぞれにリソースを割り当てるリソース割当装置を制御するプログラムを記憶する記憶媒体であって、
    　前記プログラムは、
    　前記スライスのそれぞれにおいて発生するトラヒックの予測値および予測精度に基づいて、各スライスが占有して使用するリソースである必要占有値およびスライス間で共有して使用するリソースである必要共有値をスライスごとに算出し、算出した必要占有値および必要共有値に基づいてホストペア単位の合計必要占有値および合計必要共有値を算出するステップと、
    　前記ホストペアごとに、前記ホストペアに前記合計必要占有値および前記合計必要共有値の割り当てが可能か否かを利用可能リソースに基づいて判定し、割り当てが可能な場合に前記必要占有値および前記必要共有値を各スライスに割り当てるステップと、
    　を前記リソース割当装置に実行させることを特徴とする記憶媒体。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2017140356A1 (en) * 2016-02-17 2017-08-24 Nec Europe Ltd. A method for operating a wireless network, a wireless network and a management entity
JP2017192096A (ja) * 2016-04-15 2017-10-19 日本電信電話株式会社 ネットワーク制御装置
WO2020217465A1 (ja) * 2019-04-26 2020-10-29 三菱電機株式会社 ネットワークコントローラ

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017140356A1 (en) * 2016-02-17 2017-08-24 Nec Europe Ltd. A method for operating a wireless network, a wireless network and a management entity
JP2017192096A (ja) * 2016-04-15 2017-10-19 日本電信電話株式会社 ネットワーク制御装置
WO2020217465A1 (ja) * 2019-04-26 2020-10-29 三菱電機株式会社 ネットワークコントローラ

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