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公開番号2024129217
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-27
出願番号2023038272
出願日2023-03-13
発明の名称仮想ネットワーク制御システムおよび仮想ネットワーク制御方法
出願人富士通株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06F 9/50 20060101AFI20240919BHJP(計算;計数)
要約【課題】仮想ネットワークを提供するサービスのユーザビリティの低下を回避する仮想ネットワーク制御システム及びその制御方法を提供する。
【解決手段】仮想ネットワーク制御システムにおいて、スケーリング部は、仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を制御する。監視部は、仮想ネットワークに割り当てられているリソースの使用率が第1の閾値を超えたときに、リソースの増加をスケーリング部に指示する。ベクトル生成部は、仮想ネットワークの状態を表す状態ベクトルを生成する。抽出部は、過去に生成された状態ベクトルの中から、リソースの使用率が第1の閾値を超えた時刻から所定時間だけ過去にさかのぼった時刻に対応づけられている参照ベクトルを抽出する。予測制御部は、仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと参照ベクトルとの相関が第2の閾値より高いときに、スケーリング部に対してリソースの増加を指示する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
仮想環境上に構築される仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を制御するスケーリング部と、
前記仮想ネットワークに割り当てられているリソースの使用率が第１の閾値を超えたときに、前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの増加を前記スケーリング部に指示する監視部と、
前記仮想ネットワークにおいて収集される状態情報から前記仮想ネットワークの状態を表す状態ベクトルを生成するベクトル生成部と、
前記状態ベクトルと前記状態情報が収集された時刻とを対応づけて保存する第１の保存部と、
前記第１の保存部に保存されている状態ベクトルの中から、前記リソースの使用率が前記第１の閾値を超えた時刻を表す使用率超過時刻から所定時間だけ過去にさかのぼった時刻を表す予兆時刻に対応づけられている参照ベクトルを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された参照ベクトルを保存する第２の保存部と、
前記仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと、前記第２の保存部に保存されている参照ベクトルとの相関を計算し、前記相関が第２の閾値より高いときに前記スケーリング部に対して前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの増加を指示する予測制御部と、
を備える仮想ネットワーク制御システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記状態ベクトルのベクトル要素は、前記仮想ネットワークにおいて生成されるログ情報またはプロセス情報から抽出される文字列であり、
各ベクトル要素の値は、所定期間内に前記ログ情報または前記プロセス情報において当該文字列が検出された個数を表す
ことを特徴とする請求項１に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項３】
前記ベクトル生成部は、前記ログ情報または前記プロセス情報において新たな文字列を検出したときには、前記状態ベクトルのベクトル要素として前記新たな文字列を追加する
ことを特徴とする請求項２に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項４】
前記状態ベクトルのベクトル要素は、前記仮想環境を提供するコンピュータに実装されているセンサに係わる情報であり、
各ベクトル要素の値は、前記センサにより検知された値を表す
ことを特徴とする請求項１に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項５】
前記予兆時刻は、前記使用率超過時刻に対応づけられた状態ベクトルと、前記使用率超過時刻よりも過去の時刻に対応づけられた状態ベクトルとの相関が、第３の閾値を超えた時刻を表す
ことを特徴とする請求項１に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項６】
前記第２の保存部に保存されている参照ベクトルの中から、最も新しい所定数の参照ベクトルを選択する選択部をさらに備え、
前記予測制御部は、前記仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと、前記選択部により選択された各参照ベクトルとの相関を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項７】
前記第２の保存部に保存されている参照ベクトルを複数のクラスタにグループ化し、各クラスタに属する参照ベクトルの重心を計算することでクラスタ毎に代表参照ベクトルを生成する選択部をさらに備え、
前記予測制御部は、前記仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと、各代表参照ベクトルとの相関を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の仮想ネットワーク制御システム。
【請求項８】
コンピュータにより提供される仮想環境上に構築される仮想ネットワークに割り当てられているリソースの使用率が第１の閾値を超えたときに、前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を増加させる仮想ネットワーク制御方法において、
前記仮想ネットワークにおいて収集される状態情報から前記仮想ネットワークの状態を表す状態ベクトルを生成し、
前記状態ベクトルと前記状態情報が収集された時刻とを対応づけて第１の保存部に保存し、
前記第１の保存部に保存されている状態ベクトルの中から、前記リソースの使用率が前記第１の閾値を超えた時刻から所定時間だけ過去にさかのぼった時刻に対応づけられている参照ベクトルを抽出し、
抽出した参照ベクトルを第２の保存部に保存し、
前記仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと、前記第２の保存部に保存されている参照ベクトルとの相関を計算し、前記相関が第２の閾値より高いときに前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を増加させる
ことを特徴とする仮想ネットワーク制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、仮想ネットワークを制御するシステムおよび方法に係わる。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、多くの通信事業者がＮＦＶ（Network Function Virtualization）を導入している。ＮＦＶは、サーバコンピュータ上でソフトウェアによりネットワーク機能の仮想化を実現する技術である。そして、通信事業者、インテグレータ、または関連プロダクトを提供するベンダは、ＮＦＶにより、高度な保守サービスおよび／または営業費用（ＯＰＥＸ：Operating Expenditure）の削減を目指している。例えば、ＮＦＶにより、サービスの需要の変動に応じて、ネットワーク機能に割り当てるリソースの量を変化させるオートスケーリングが提案されている。なお、オートスケーリングにより仮想マシン数／コンテナ数などのリソース割当て量を適切に制御する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１２３８４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のオートスケーリングにおいては、例えば、ＣＰＵまたはメモリ等のリソースの使用率が所定の閾値を超えたときに、リソースが追加される。ただし、この方法では、新たなリソースが適切に設定されるまでの期間は、需要に対して十分なリソースが割り当てられない。このため、一時的に、サービスへのアクセスが遅延し、ユーザビリティが低下することがある。
【０００５】
本発明の１つの側面に係わる目的は、仮想ネットワークを提供するサービスのユーザビリティの低下を回避または抑制することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様に係わる仮想ネットワーク制御システムは、コンピュータにより提供される仮想環境上に構築される仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を制御するスケーリング部と、前記仮想ネットワークに割り当てられているリソースの使用率が第１の閾値を超えたときに、前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの増加を前記スケーリング部に指示する監視部と、前記仮想ネットワークにおいて収集される状態情報から前記仮想ネットワークの状態を表す状態ベクトルを生成するベクトル生成部と、前記状態ベクトルと前記状態情報が収集された時刻とを対応づけて保存する第１の保存部と、前記第１の保存部に保存されている状態ベクトルの中から、前記リソースの使用率が前記第１の閾値を超えた時刻を表す使用率超過時刻から所定時間だけ過去にさかのぼった時刻を表す予兆時刻に対応づけられている参照ベクトルを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された参照ベクトルを保存する第２の保存部と、前記仮想ネットワークの現在の状態を表す状態ベクトルと、前記第２の保存部に保存されている参照ベクトルとの相関を計算し、前記相関が第２の閾値より高いときに前記スケーリング部に対して前記仮想ネットワークに割り当てるリソースの増加を指示する予測制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
上述の態様によれば、仮想ネットワークを提供するサービスのユーザビリティの低下を回避または抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の実施形態に係わる仮想ネットワーク制御システムの一例を示す図である。
パフォーマンス監視部の処理の一例を示すフローチャートである。
ベクトル生成部の処理の一例を示すフローチャートである。
状態ベクトル保存部の一例を示す図である。
先行事象抽出部の処理の一例を示すフローチャートである。
先行事象抽出部により作成される相関プロファイルの一例を示す図である。
状態ベクトル保存部の一例を示す図である。
参照ベクトルを生成しないケースの例を示す図である。
予測制御部の処理の一例を示すフローチャートである。
予測制御部による相関計算の一例を示す図である。
本発明の実施形態のバリエーションの一例を示す図である。
Ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングを利用して代表参照ベクトルを決定する方法の一例を示す図である。
本発明の実施形態の他のバリエーションの一例を示す図である。
仮想ネットワーク制御システム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】
【０００９】
本発明の実施形態は、仮想ネットワークに割り当てるリソースの量を制御する仮想ネットワーク制御システムに係わる。仮想ネットワーク制御システムは、必要に応じて、仮想ネットワークまたは仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ：Virtual Network Function）に割り当てるリソースの量を動的に制御するスケーリングを行う。スケーリングは、仮想ネットワークに割り当てるリソースを増加させるスケーリングアウトまたはスケーリングアップ、及び、仮想ネットワークに割り当てるリソースを削減するスケーリングインまたはスケーリングダウンを含む。
【００１０】
上述のスケーリングを自動的に行うオートスケーリングにおいては、例えば、ＣＰＵまたはメモリ等のリソースの使用率が所定の閾値を超えたときに、リソースが追加される。ただし、この方法では、新たなリソースが適切に設定されるまでの期間は、需要に対して十分なリソースが割り当てられない。このため、一時的に、サービスへのアクセスが遅延し、ユーザビリティが低下することがある。
（【００１１】以降は省略されています）

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