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1. WO2020158436 - ネットワーク性能保証システム及びネットワーク性能保証方法

公開番号 WO/2020/158436
公開日 06.08.2020
国際出願番号 PCT/JP2020/001414
国際出願日 17.01.2020
IPC
H04L 12/70 2013.01
H電気
04電気通信技術
Lデジタル情報の伝送,例.電信通信
12データ交換ネットワーク
70パケット交換方式
G06F 9/455 2006.01
G物理学
06計算;計数
F電気的デジタルデータ処理
9プログラム制御のための装置,例.制御装置
06プログラム記憶方式を用いるもの,すなわちプログラムを受取りまたは保持するために処理装置の内部記憶装置を用いるもの
44特定のプログラムを実行するための装置
455エミュレーション;インタープリタによる実行;ソフトウェアシミュレーション,例.アプリケーションまたはOSの実行エンジンの仮想化またはエミュレーション
G06F 9/50 2006.01
G物理学
06計算;計数
F電気的デジタルデータ処理
9プログラム制御のための装置,例.制御装置
06プログラム記憶方式を用いるもの,すなわちプログラムを受取りまたは保持するために処理装置の内部記憶装置を用いるもの
46マルチプログラミング装置
50リソースの割り当て,例.中央処理装置[7]
G06N 20/00 2019.01
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
20機械学習
CPC
G06F 9/455
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9Arrangements for program control, e.g. control units
06using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
44Arrangements for executing specific programs
455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
G06F 9/50
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9Arrangements for program control, e.g. control units
06using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
46Multiprogramming arrangements
50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
出願人
  • 日本電信電話株式会社 NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 伊藤 義人 ITO, Yoshito
代理人
  • 特許業務法人磯野国際特許商標事務所 ISONO INTERNATIONAL PATENT OFFICE, P.C.
優先権情報
2019-01476030.01.2019JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) NETWORK PERFORMANCE GUARANTEE SYSTEM AND NETWORK PERFORMANCE GUARANTEE METHOD
(FR) SYSTÈME DE GARANTIE DE PERFORMANCE DE RÉSEAU ET PROCÉDÉ DE GARANTIE DE PERFORMANCE DE RÉSEAU
(JA) ネットワーク性能保証システム及びネットワーク性能保証方法
要約
(EN)
[Problem] To suitably control resource allocation amounts such as the number of VMs/containers by auto-scaling. [Solution] A network performance guarantee system 10 performs auto-scaling that increases/decreases the number of VMs/containers V1-V4 (V1-V4) generated by a server, and V1-V4 resources. A data collection unit 11a collects measurement data that includes resource usage amounts concerning resource operations corresponding to V1-V4 resource allocation amounts (allocation amounts), and performance values of a communication service involving V1-V4. A learning unit 12b sets, among the performance values in the collected measurement data, performance values having a high correlation with the allocation amounts as model performance values. An estimated optimal calculation unit 12c determines an estimated value of performance corresponding to an allocation amount change by regression analysis of the model performance values and performance values concerning resources corresponding thereto, and calculates allocation amounts with which the estimated value satisfies a target value of the performance values and the allocation amounts are minimized. A resource control unit 11b increases/decreases the V1-V4 resources by auto-scaling according to the calculated allocation amounts.
(FR)
[Problème] Commander de manière appropriée des quantités d'attribution de ressources telles que le nombre de VM/conteneurs par mise à l'échelle automatique. À cet effet, l'invention concerne un système de garantie de performance de réseau 10 qui effectue une mise à l'échelle automatique qui augmente/diminue le nombre de VM/conteneurs V1-V4 (V1-V4) générés par un serveur, et des ressources V1-V4. Une unité de collecte de données 11a collecte des données de mesure qui comprennent des quantités d'utilisation de ressources concernant des opérations de ressources correspondant à des quantités d'attribution de ressources V1-V4 (quantités d'attribution), et des valeurs de performance d'un service de communication impliquant V1-V4. Une unité d'apprentissage 12b définit, parmi les valeurs de performance dans les données de mesure collectées, des valeurs de performance présentant une corrélation élevée avec les quantités d'attribution en tant que valeurs de performance de modèle. Une unité de calcul optimal estimé 12c détermine une valeur estimée de performance correspondant à un changement de quantité d'attribution par analyse de régression des valeurs de performance de modèle et des valeurs de performance concernant des ressources correspondant à celles-ci, et calcule des quantités d'attribution avec lesquelles la valeur estimée satisfait une valeur cible des valeurs de performance et les quantités d'attribution sont réduites au minimum. Une unité de commande de ressources 11b augmente/diminue les ressources V1-V4 par mise à l'échelle automatique selon les quantités d'attribution calculées.
(JA)
【課題】オートスケールによってVM/コンテナ数等のリソース割当量を適正に制御する。 【解決手段】ネットワーク性能保証システム10は、サーバに生成されるVM/コンテナV1~V4(V1~V4)の数及びV1~V4のリソースを増減するオートスケールを行う。データ収集部11aでV1~V4のリソース割当量(割当量)に応じたリソース動作に係るリソース利用量とV1~V4に係る通信サービスの性能値とを含む測定データを収集する。学習部12bにより収集測定データの内の性能値から、割当量に相関が高い性能値をモデル性能値とする。推定最適算出部12cで、モデル性能値と、これに対応するリソースに係る性能値との回帰分析で割当量変更に応じた性能の推定値を求め、推定値が、性能値の目標値を満たし且つ割当量が最小となる割当量を算出する。リソース制御部11bでその算出した割当量に応じたオートスケールでV1~V4のリソースを増減する。
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