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1. WO2020162213 - DISPOSITIF DE COMMANDE, PROCÉDÉ DE COMMANDE ET PROGRAMME

Document

明 細 書

発明の名称 制御装置、制御方法及びプログラム

技術分野

0001  

背景技術

0002   0003   0004  

先行技術文献

非特許文献

0005  

発明の概要

発明が解決しようとする課題

0006   0007   0008  

課題を解決するための手段

0009  

発明の効果

0010  

図面の簡単な説明

0011  

発明を実施するための形態

0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076  

符号の説明

0077  

請求の範囲

1   2   3   4   5   6   7  

図面

1   2   3   4   5  

明 細 書

発明の名称 : 制御装置、制御方法及びプログラム

技術分野

[0001]
 本発明は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。

背景技術

[0002]
 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。
[0003]
 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)。
[0004]
 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)。

先行技術文献

非特許文献

[0005]
非特許文献1 : Zhichao Xu, Xiaoning Zhang, Shui Yu, Ji Zhang, "Energy-efficient Virtual Network Function Placement in Telecom Networks", 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)
非特許文献2 : 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
非特許文献3 : 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

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0006]
 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。
[0007]
 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。
[0008]
 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。

課題を解決するための手段

[0009]
 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。

発明の効果

[0010]
 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。

図面の簡単な説明

[0011]
[図1] 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。
[図2] 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3] 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。
[図4] 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。
[図5] 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。

発明を実施するための形態

[0012]
 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。
[0013]
 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。
[0014]
 <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。
[0015]
 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。
[0016]
 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。
[0017]
 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。
[0018]
 <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。
[0019]
 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α 、昼間(8時~13時、16時~22時)の時間帯は電気料金単価がα 、ピーク(13時~16時)の時間帯は電気料金単価がα となっている。
[0020]
 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。
[0021]
 <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。
[0022]
 まず、i番目のデータセンタの消費電力モデルP DCi及びj番目のリンクの消費電力モデルP Linkj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。
[0023]
[数1]







[0024]
[数2]


 ここで、t はi番目のデータセンタの地点における外気温(℃)、l はi番目のデータセンタ全体の負荷率(%)、b はj番目のリンクの負荷率を表す。
[0025]
 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P DCiは、一例として、以下の式(3)とすることが挙げられる。
[0026]
[数3]


 ここで、eは自然対数の底、D はデータセンタ毎に予め定められた定数、f (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、f (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。
[0027]
 リンクの消費電力モデルP Linkj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。
[0028]
[数4]


 ここで、g (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、g (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。
[0029]
 上記の式(3)及び(4)の定数D 及びD 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。
[0030]
 次に、a番目のVNで必要なCPU(Central Processing Unit)デマンドをC VNa、i番目のデータセンタのCPU容量をC imax、j番目のリンク帯域をC jmaxと定義する。このとき、l 及びb は以下の式(5)及び式(6)で表すことができる。
[0031]
[数5]





[0032]
[数6]


 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。
[0033]
 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。
[0034]
[数7]


[0035]
[数8]






 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。
[0036]
[数9]


 ここで、F Ti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、F Tj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。
[0037]
 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。
[0038]
 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。
[0039]
 ・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、t 、l 及びb が定数の場合)についても適用可能であるが、t 、l 及びb が時間によって変化する場合(つまり、t 、l 及びb が変数の場合)についても適用可能である。t 、l 及びb 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t 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l 及びb 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。
[0040]
 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。
[0041]
 <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。
[0042]
 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。
[0043]
 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。
[0044]
 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。
[0045]
 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。
[0046]
 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。
[0047]
 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。
[0048]
 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。
[0049]
 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。
[0050]
 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。
[0051]
 <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。
[0052]
 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。
[0053]
 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。
[0054]
 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。
[0055]
 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T ~T 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F avr 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F Ti及びF Tjの代わりに、それぞれF avr i及びF avr jを用いればよい。
[0056]
[数10]


 これにより、或る制御間隔T ~T 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。
[0057]
 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。
[0058]
 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。
[0059]
 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。
[0060]
 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。
[0061]
 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。
[0062]
 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。
[0063]
 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。
[0064]
 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。
[0065]
 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。
[0066]
 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。
[0067]
 <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。
[0068]
 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。
[0069]
 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。
[0070]
 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。
[0071]
 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。
[0072]
 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。
[0073]
 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。
[0074]
 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。
[0075]
 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。
[0076]
 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。

符号の説明

[0077]
 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

請求の範囲

[請求項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。
[請求項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。
[請求項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。
[請求項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。
[請求項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。
[請求項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。
[請求項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。

図面

[ 図 1]

[ 図 2]

[ 図 3]

[ 図 4]

[ 図 5]