(57)【要約】【課題】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。【解決手段】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。【選択図】図３
2020127108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【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。
【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【００２３】
【数１】
2020127108.tif 000003
【００２４】
【数２】
2020127108.tif 000004
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。
【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ＰＤＣｉ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】
2020127108.tif 000005
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。
【００２７】
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。
【００２８】
【数４】
2020127108.tif 000006
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
【数５】
2020127108.tif 000007
【００３２】
【数６】
2020127108.tif 000008
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】
2020127108.tif 000009
【００３５】
【数８】
2020127108.tif 000010
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】
2020127108.tif 000011
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。
【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、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。
【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。
【００５６】
【数１０】
2020127108.tif 000012
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。
【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
【図１】
2020127108.tif 000013
【図２】
2020127108.tif 000014
【図３】
2020127108.tif 000015
【図４】
2020127108.tif 000016
【図５】
2020127108.tif 000017