(57)【要約】【課題】サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減する。【解決手段】複数の物理プラットフォームに配置された複数のＶＮＦが連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置１０は、記憶部１２と制御部１３とを備える。記憶部１２は、各物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び各ＶＮＦの位置情報を入力とし、サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とするニューラルネットワークを記憶する。制御部１３は、ニューラルネットワークから出力されるサービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、低下すると予測した場合、複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応するサービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて１つの配置パターンを決定し、決定した配置パターンに合致するように複数のＶＮＦを再配置する。【選択図】図１
2020048174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置であって、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置する制御部と、
を備える、オーケストレータ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のオーケストレータ装置であって、
前記記憶部は、前記複数のニューラルネットワークと、各前記ニューラルネットワークの精度情報と、を記憶し、
前記制御部は、
前記複数のニューラルネットワークのうち最高精度の１つのニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記複数のＶＮＦの再配置後、各前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンのサービス品質の推定値と、前記サービスチェーンのサービス品質の実績値と、の比較に基づいて各前記ニューラルネットワークの前記精度情報を更新する、オーケストレータ装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のオーケストレータ装置であって、
前記制御部は、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、各前記配置パターンを確率変数とする確率分布を、サービス品質が高い配置パターンほど高い確率となるように決定し、前記確率分布に従って前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定する、オーケストレータ装置。
【請求項４】
情報処理装置を、請求項１から３のいずれか一項に記載のオーケストレータ装置として機能させる、プログラム。
【請求項５】
複数の物理プラットフォームと、前記複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置と、を備える情報処理システムであって、
前記オーケストレータ装置は、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置する制御部と、
を有する、情報処理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理システムであって、
前記記憶部は、前記複数のニューラルネットワークと、各前記ニューラルネットワークの精度情報と、を記憶し、
前記制御部は、
前記複数のニューラルネットワークのうち最高精度の１つのニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記複数のＶＮＦの再配置後、各前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンのサービス品質の推定値と、前記サービスチェーンのサービス品質の実績値と、の比較に基づいて各前記ニューラルネットワークの前記精度情報を更新する、情報処理システム。
【請求項７】
複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置の制御方法であって、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶ステップと、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、将来の前記サービス品質が低下するか否かを予測する予測ステップと、
将来の前記サービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの前記配置パターンを決定するステップと、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置するステップと、
を含む、制御方法。
【請求項８】
請求項７に記載の制御方法であって、
前記記憶ステップは、前記複数のニューラルネットワークと、各前記ニューラルネットワークの精度情報と、を記憶し、
前記予測ステップは、前記複数のニューラルネットワークのうち最高精度の１つの前記ニューラルネットワークから出力される前記サービス品質の推定値に基づいて、将来の前記サービス品質が低下するか否かを予測し、
前記複数のＶＮＦの再配置後、各前記ニューラルネットワークから出力される前記サービス品質の推定値と、前記サービス品質の実績値と、の比較に基づいて各前記ニューラルネットワークの精度情報を更新するステップを更に含む、制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーケストレータ装置、プログラム、情報処理システム、及び制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワークサービスを提供するためのアプリケーションを、機能単位で複数の構成要素（マイクロサービス）に分けて開発し、ネットワーク上で連携させる技術が知られている（例えば、非特許文献１参照）。各マイクロサービスを実現する機能を「仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ；Virtual Network Function）」といい、複数のＶＮＦが連携して構成されるサービス全体を「サービスチェーン」という。例えば、ネットショッピングのサービスチェーンは、顧客管理機能、注文管理機能、在庫管理機能、及び出荷管理機能等の複数のＶＮＦを含んで構成され得る。ＶＮＦは、物理プラットフォーム（例えば、物理マシン等のハードウェア）に配置される。当該技術は、システム構築における設計・試験の効率化及び運用における維持管理の簡易さ・コスト削減効果等から、今後も有望な技術と見込まれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Lianping Chen, “Microservices: Architecting for Continuous Delivery and DevOps”, in IEEE International Conference on Software Architecture, March 2018, Seattle, USA: IEEE
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ネットワークの発達・ハードウェアの低コスト化・高性能化等により、サービスチェーンを構成するＶＮＦの配置の自由度は高まる。また、各種のＶＮＦは、それぞれの特性に応じた物理プラットフォームに配置されるようになる。しかしながら、単一の物理プラットフォームに多数のＶＮＦを配置すると、特定のサービスチェーンの稼働率又はネットワーク帯域がピークに到達したとき、当該サービスチェーンは、他の同居しているサービスから影響を受け、サービス品質が低下するという問題がある。サービス提供者と物理プラットフォーム提供者とが異なる場合、当該問題の回避は困難である。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係るオーケストレータ装置は、
複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置であって、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置する制御部と、を備える。
【０００７】
本発明の一実施形態に係るプログラムは、
情報処理装置を、
複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置であって、各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置する制御部と、を備えるオーケストレータ装置として機能させる。
【０００８】
本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、
複数の物理プラットフォームと、前記複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置と、を備える情報処理システムであって、
前記オーケストレータ装置は、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶部と、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下するか否かを予測し、
前記サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置する制御部と、を有する。
【０００９】
本発明の一実施形態に係る制御方法は、
複数の物理プラットフォームに配置された複数の仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）が連携して構成されるサービスチェーンを管理するオーケストレータ装置の制御方法であって、
各前記物理プラットフォームのパフォーマンスの測定値及び前記複数の物理プラットフォームにおける各前記ＶＮＦの位置情報を入力とし、前記サービスチェーンのサービス品質の推定値を出力とする１つ又は複数のニューラルネットワークを記憶する記憶ステップと、
前記ニューラルネットワークから出力される前記サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値に基づいて、将来の前記サービス品質が低下するか否かを予測する予測ステップと、
将来の前記サービス品質が低下すると予測した場合、前記ニューラルネットワークを用いて取得される、前記複数のＶＮＦの複数の配置パターンのそれぞれに対応する前記サービス品質の推定値に基づいて、前記複数の配置パターンのうちから１つの前記配置パターンを決定するステップと、
決定した前記配置パターンに合致するように、前記複数の物理プラットフォームに前記複数のＶＮＦを再配置するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一実施形態に係るオーケストレータ装置、プログラム、情報処理システム、及び制御方法によれば、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。
【図２】ニューラルネットワークの例を示す図である。
【図３】オーケストレータ装置の第１動作を示すフローチャートである。
【図４】オーケストレータ装置の第２動作を示すフローチャートである。
【図５】オーケストレータ装置の第３動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について説明する。概略として、本実施形態に係る発明は、サービスチェーンを構成する複数のＶＮＦがネットワーク上に分散して配置されるマイクロサービス環境における信頼性を向上させる。具体的には、本実施形態では、ネットワーク上に分散配置されたＶＮＦのパフォーマンスを測定し、その結果をニューラルネットワークに学習させ、ＶＮＦを移動させ、パフォーマンスを再度測定し、ＶＮＦの配置パターンの変化による性能の変化を継続的にニューラルネットワークに学習させることで、最適なＶＮＦ配置が自動的に行われることを目指す。
【００１３】
例えば、サービスチェーンのサービス品質を表現する量Ｑの存在を仮定し、Ｑは、サービス品質に影響する全ての変数ｈｉによる関数Ｑ（ｈｉ）によって求められると仮定する。現実には、そのような全ての変数ｈｉを列挙できないので、サービスチェーンを構成する各ＶＮＦに付随するプローブ（探査装置）が、可能な限りの情報ｈｉを収集し、それをオーケストレータに送信して、Ｑの疑似関数Ｑ´の引数とする。もしも品質Ｑが一次線形性を持ち、且つｈｉが位置独立であると仮定するならば、重回帰分析によりＱ´が求められるが、ＶＮＦが物理プラットフォーム間を移動可能であるため、Ｑ´は単純には求められない。このため、本実施形態では、ニューラルネットワークを用いてサービスチェーンのサービス品質の推定値を得る。
【００１４】
（情報処理システムの構成）
図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明する。情報処理システム１は、ハードウェアコンポーネントとして、複数の物理プラットフォームｂ（ｂ１〜ｂｎ。ただし、ｎは２以上の整数。）と、オーケストレータ装置１０と、を備える。物理複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎには、サービスチェーンを構成するための複数のＶＮＦａ（ａ１〜ａｍ。ただし、ｍは２以上の整数。）が配置される。１つの物理プラットフォームｂに１つ又は複数のＶＮＦａが配置されてもよい。図１の点線枠は、ＶＮＦａが配置されていないことを示す。２つ以上の物理プラットフォームｂが、同一の地理的領域に存在してもよく、異なる地理的領域に存在してもよい。
【００１５】
物理プラットフォームｂは、例えば１つの情報処理装置であってもよく、或いは同一の地理的領域に設置され互いに通信可能な複数の情報処理装置であってもよい。物理プラットフォームｂは、例えば通信インタフェースと、メモリと、プロセッサと、を備える。物理プラットフォームｂは、通信インタフェースを介して、例えばインターネット等を含むネットワーク３０に接続される。物理プラットフォームｂは、配置されたＶＮＦａを実現するために用いられる任意のソフトウェア資源をメモリに記憶する。物理プラットフォームｂは、メモリに記憶された当該ソフトウェア資源を用いた情報処理をプロセッサで実行することによって、ＶＮＦａを実現する。
【００１６】
また物理プラットフォームｂは、当該物理プラットフォームｂのパフォーマンスを測定するための極小インスタンスであるプローブ（探査装置）２０を備える。物理プラットフォームｂのパフォーマンスは、例えば当該物理プラットフォームｂの観測可能な背景負荷を示す情報であるが、これに限られず任意に定められてもよい。背景負荷が小さいほど、物理プラットフォームｂのパフォーマンスは高い。プローブ２０は、ハードウェア若しくはソフトウェア、又はこれらの組合せで構成される。
【００１７】
オーケストレータ装置１０は、例えばコンピュータ等の情報処理装置であって、ネットワーク３０に接続される。オーケストレータ装置１０は、複数のＶＮＦａ１〜ａｍが連携することによって構成されるサービスチェーンを管理する。具体的には、オーケストレータ装置１０は、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎに複数のＶＮＦａ１〜ａｍを配置し、これらを連携させることによって、サービスチェーンを構成する。本実施形態において「物理プラットフォームｂにＶＮＦａを配置する」ことは、当該ＶＮＦａの実行主体を当該物理プラットフォームｂに決定すること、及び、当該ＶＮＦａを実現するためのソフトウェア資源を当該物理プラットフォームｂに記憶させることを含んでもよい。
【００１８】
概略として、本実施形態に係る情報処理システム１において、各物理プラットフォームｂは、プローブ２０により測定した物理プラットフォームｂのパフォーマンスの測定値等をオーケストレータ装置１０へ送信する。オーケストレータ装置１０は、各物理プラットフォームｂのパフォーマンスの測定値等を用いて、サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値を取得する。サービスチェーンのサービス品質は、サービスチェーンの観測可能な品質を示す情報であって、例えば当該サービスチェーンを利用するエンドユーザの体感品質（ＱｏＥ；Quality of Experience）を任意の手法で定量化した情報であるが、これに限られず任意に定められてもよい。オーケストレータ装置１０は、将来のサービス品質の推定値に基づいて、将来のサービス品質が低下するか否かを予測する。例えば、将来のサービス品質の推定値が所定の低下予測条件を満たす場合、将来のサービス品質が低下すると予測される。将来のサービス品質が低下すると予測した場合、情報処理システム１は、オーケストレータ装置１０によって、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、当該配置パターンに合致するようにＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する。
【００１９】
このように、本実施形態によれば、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下すると予測された場合、複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置されるので、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。
【００２０】
次に、オーケストレータ装置１０の構成について、詳細に説明する。オーケストレータ装置１０は、ハードウェアコンポーネントとして、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。
【００２１】
通信部１１は、ネットワーク３０に接続する通信モジュールを含む。例えば、通信部１１は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応する通信モジュールを含んでもよい。本実施形態において、オーケストレータ装置１０は、通信部１１を介してネットワーク３０に接続される。
【００２２】
記憶部１２は、１つ以上のメモリを含む。本実施形態において「メモリ」は、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部１２に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部１２は、オーケストレータ装置１０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部１２は、システムプログラム及びアプリケーションプログラム等を記憶してもよい。
【００２３】
制御部１３は、１つ以上のプロセッサを備える。本実施形態において「プロセッサ」は、汎用のプロセッサ、又は特定の処理に特化した専用のプロセッサであるが、これらに限られない。制御部１３は、オーケストレータ装置１０全体の動作を制御する。以下、制御部１３によって制御されるオーケストレータ装置１０の主要な動作の例として、第１〜第３動作について説明するが、オーケストレータ装置１０の実行可能な動作はこれらに限られない。
【００２４】
（第１動作）
オーケストレータ装置１０の第１動作について説明する。概略として第１動作は、後述するニューラルネットワーク、又は類する教師付き学習を行う機械Ｆの生成及び学習を行う動作である。制御部１３は、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎのパフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎ及び複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにおける複数のＶＮＦａ１〜ａｍの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）を入力とし、サービスチェーンのサービス品質の推定値ｑを出力とする複数のニューラルネットワークＦ（Ｆ１〜Ｆｊ。ただし、ｊは２以上の整数。）を生成し、記憶部１２に記憶する。以下、パフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎ及び位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）をベクトル成分として含むベクトルを、入力データＸともいう。また、サービス品質の推定値ｑを出力データｙともいう。各ニューラルネットワークＦは、ベクトルである入力データＸを入力し、スカラーである出力データｙを出力する関数ｙ＝Ｆ（Ｘ）として振る舞う。
【００２５】
図２は、ニューラルネットワークＦの構成例を示す。典型的には、ニューラルネットワークＦは、１つの入力層（ｌ＝１）、１つ以上の任意の数の中間層（ｌ＝２、…、Ｌ−１）、及び１つの出力層（ｌ＝Ｌ）を含むＬ層（ただし、Ｌは３以上の整数。）で構成される。入力層は、ニューラルネットワークＦの入力データＸの成分数（ベクトルＸの次元数）と同数のニューロンを含む。本実施形態では、入力データＸの成分数は後述するようにｎ＋ｎ×ｍ個であり、図２に示す入力層に含まれるニューロンの数もｎ＋ｎ×ｍ個である。中間層は、２つ以上の任意の数のニューロンを含む。中間層の数は、任意に定められてもよい。図２に示す例では、中間層の数は３層（ｌ＝２、３、４）であり、各中間層に含まれるニューロンの数はｒ個である。中間層毎にニューロンの数が異なってもよい。出力層は、１つのニューロンを含む。しかしながら、ニューラルネットワークＦの構成は当該例に限られず、任意に定められてもよい。なお図２において、ｘｉは入力層のｉ番目のニューロンの出力を示し、ｚｉ（ｊ）はｌ＝ｊの中間層のｉ番目のニューロンの出力を示し、ｙは出力層のニューロンの出力を示す。
【００２６】
ニューラルネットワークＦの作成は、例えば各層のニューロン数、及びオンライン学習における学習用データの取得時間間隔等のハイパーパラメータを含むパラメータベクトルに基づいて実施されるが、これに限られず任意の手法で実施されてもよい。パラメータベクトルは、例えばユーザ入力に基づいて決定されてもよく、或いは制御部１３が自動的に決定してもよい。各ニューラルネットワークＦは、中間層の数及び／又は各中間層に含まれるニューロンの数が同一であってもよく、互いに異なってもよい。また、ニューラルネットワークＦを作成するに際して、ニューロンの種類（例えば、線形、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、又はＧＲＵ（Gated Recurrent Unit）等）、及び活性化関数として用いる関数の種類（例えば、ステップ関数、シグモイド関数、又はソフトマックス関数等の非線形関数の種類）が指定可能であってもよい。各ニューラルネットワークＦは、ネットワークアーキテクチャ（例えば、順伝播型、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、又はＲＮＮ（Recurrent Neural Network）等）が同一であってもよく、互いに異なってもよい。
【００２７】
制御部１３は、入力データＸ（ｋ−１）及び教師データｑ０（ｋ）を含む学習データを逐次取得し、当該学習データを用いるオンライン学習により各ニューラルネットワークＦを修正する。ここでｋは離散時刻であり、入力データＸ（ｋ−１）は時刻ｋ−１における入力データを示し、教師データｑ０（ｋ）は時刻ｋにおける教師データを示す。
【００２８】
入力データＸは、上述したように、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎそれぞれのパフォーマンスの測定値（背景負荷）ｄ１〜ｄｎと、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにおける複数のＶＮＦａ１〜ａｍそれぞれの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）と、をベクトル成分として含むベクトルＸ＝［ｄ１，…，ｄｎ，Ｌ（ａ１），…，Ｌ（ａｍ）］Ｔである。パフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎは、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎのプローブ２０によって測定され、通信部１１を介して複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎから受信される。一方、ＶＮＦａ１〜ａｍの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）は、次のように決定される。各物理プラットフォームｂのプローブ２０は、当該物理プラットフォームｂに配置されているＶＮＦａを検出する。制御部１３は、通信部１１を介して各物理プラットフォームｂから、当該物理プラットフォームｂに配置されている各ＶＮＦａを示す情報を受信し、当該情報に基づいて各ＶＮＦａ１〜ａｍの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）を決定する。ここで、ＶＮＦａの位置情報Ｌ（ａ）は、例えば複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにそれぞれ対応する複数個（ｎ個）の成分ｇ１〜ｇｎを有し、当該ＶＮＦａが配置されている物理プラットフォームｂに対応する成分ｇを１、当該ＶＮＦａが配置されていない物理プラットフォームｂに対応する成分ｇを０とするベクトル（即ち、Ｌ（ａ）＝［ｇ１，…，ｇｎ］）である。したがって、入力データＸ＝［ｄ１，…，ｄｎ，Ｌ（ａ１），…，Ｌ（ａｍ）］Ｔの成分数（ベクトルＸの次元数）は、ｎ＋ｎ×ｍ個である。例えば、ｎ＝４であり、４つの物理プラットフォームｂ１〜ｂ４が、それぞれ札幌、東京、大阪、福岡に位置している場合において、ＶＮＦａが札幌にある場合はＬ（ａ）＝［１，０，０，０］と表現でき、東京と大阪にある場合はＬ（ａ）＝［０，１，１，０］と表現できる。しかしながら、ＶＮＦａの位置情報Ｌ（ａ）は、上述の形式に限られず、当該ＶＮＦａが配置されている各物理プラットフォームｂを任意の形式で示してもよい。
【００２９】
教師データｑ０は、サービスチェーンのサービス品質の実績値（スカラー）である。各物理プラットフォームｂのプローブ２０は、サービスチェーンのサービス品質の実績値を算出するために用いられる任意の情報を検出する。制御部１３は、通信部１１を介して各物理プラットフォームｂから受信した当該情報に基づいて、サービス品質の実績値を算出する。
【００３０】
制御部１３は、各ニューラルネットワークＦに入力データＸ（ｋ−１）を入力し、各ニューラルネットワークＦから出力されたサービス品質の推定値ｑ（ｋ）を取得する。制御部１３は、サービス品質の推定値ｑ（ｋ）と実績値ｑ０（ｋ）との差を低減するように、各ニューラルネットワークＦを修正（学習）する。各ニューラルネットワークＦの修正は、例えば誤差逆伝播法によって実施されるが、これに限られず任意の手法によって実施されてもよい。制御部１３は、学習データを所定の時間間隔で逐次取得する度に、各ニューラルネットワークＦを修正する。このようにして、各ニューラルネットワークＦのオンライン学習が実施される。学習済みのニューラルネットワークＦに、例えば現在の入力データＸ（ｋ）を入力することにより、サービスチェーンの将来のサービス品質を推定する（即ち、推定値ｑ（ｋ＋１）を出力する）ことが可能である。
【００３１】
（第２動作）
オーケストレータ装置１０の第２動作について説明する。概略として第２動作は、複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する動作である。制御部１３は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊの精度を示す精度情報ｓ（Ｆ１）〜ｓ（Ｆｊ）を初期値に設定する。初期値は任意の手法で定められてもよいが、各ニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（Ｆ）は後述する第３動作によって逐次更新され得る。ニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（Ｆ）は、当該ニューラルネットワークＦを用いて推定される、サービスチェーンの将来のサービス品質の推定精度を示す情報である。推定精度の高いニューラルネットワークＦを用いることにより、サービスチェーンの将来のサービス品質を精度良く推定し得る。以下、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊのうち、精度情報ｓ（Ｆ）により示される推定精度が最も高い（即ち、最高精度の）ニューラルネットワークＦをＦｈｉｇｈともいい、精度情報ｓ（Ｆ）により示される推定精度が最も低い（即ち、最低精度の）ニューラルネットワークＦをＦｌｏｗともいう。
【００３２】
制御部１３は、現在の入力データＸ（ｋ）を取得する。制御部１３は、入力データＸ（ｋ）を最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈに入力することにより、サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値ｑ（ｋ＋１）を取得する。制御部１３は、取得した推定値ｑ（ｋ＋１）に基づいて、将来のサービス品質が低下するか否かを予測する。例えば、当該推定値ｑ（ｋ＋１）が所定の低下予測条件を満たす場合、将来のサービス品質が低下すると予測される。本実施形態において、低下予測条件は、例えばサービスチェーンの時刻ｋにおけるサービス品質の実績値ｑ０（ｋ）よりも推定値ｑ（ｋ＋１）が所定の閾値以上低いとの条件である。当該閾値は、例えば実験又はシミュレーションにより決定可能である。しかしながら、低下予測条件は上記の例に限られず、任意に定められてもよい。例えば、低下予測条件は、将来のサービス品質の推定値ｑ（ｋ＋１）が所定の閾値未満であるとの条件であってもよい。
【００３３】
将来のサービス品質が低下すると予測した場合、制御部１３は、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定し、決定した当該１つの配置パターンに合致するように、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎに複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する。ここで「配置パターン」とは、複数のＶＮＦａ１〜ａｍのそれぞれが配置される物理プラットフォームｂの組合せを意味する。
【００３４】
ここで、配置パターンを決定する手法について説明する。制御部１３は、最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈを用いて、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの複数の配置パターンのそれぞれに対応するサービス品質の推定値ｑ´を取得する。詳細には、制御部１３は、例えば時刻ｋにおける入力データＸ（ｋ）＝［ｄ１，…，ｄｎ，Ｌ（ａ１），…，Ｌ（ａｍ）］Ｔのうち、１つ以上のＶＮＦａの位置情報Ｌ（ａ）を変化させてニューラルネットワークＦｈｉｇｈに入力することにより当該ニューラルネットワークＦｈｉｇｈから出力される、現在の配置パターンを変化させた場合のサービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）を取得する。例えば、制御部１３は、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの可能な全配置パターンについてサービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）を取得してもよく、或いは全配置パターンのうち一部の配置パターンについてサービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）を取得してもよい。例えば、ＶＮＦａ１の移動先を物理プラットフォームｂ５とする場合を考える。ＶＮＦａ１の移動後の位置情報をＬ（ａ１，ｂ５）と表す。ＶＮＦａ１を物理プラットフォームｂ５に移動させ、残りのＶＮＦａ２〜ａｍについては移動させず固定したままのサービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）は、現在（ｋ＝１）のｄ１〜ｄｎを用いて、ｑ´（ｋ＋１）＝Ｆｈｉｇｈ（ｄ１，…，ｄｎ，Ｌ（ａ１，ｂ５），Ｌ（ａ２），…，Ｌ（ａｍ））である。
【００３５】
制御部１３は、複数の配置パターンのうちから、サービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）が最も高い１つの配置パターンを決定してもよい。そして制御部１３は、決定した当該配置パターンに合致するように、複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する。かかる手法によれば、サービスチェーンの将来のサービス品質を向上させる蓋然性の最も高い配置パターンとなるように複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置されるので、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。
【００３６】
或いは、制御部１３は、複数の配置パターンのそれぞれに対応するサービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）に基づいて、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの配置パターンを確率変数とする確率分布を、サービス品質の推定値ｑ´（ｋ＋１）が高い配置パターンほど高い確率となるように決定してもよい。確率分布の決定には、任意の手法が採用可能である。例えば、複数の配置パターンのうちｉ番目の配置パターンの確率ｐｉは、当該複数の配置パターンのうちｈ番目の配置パターンに対応するサービス品質の推定値をｑ´ｈとして、以下の式（１）又は式（２）で算出可能である。
【００３７】
【数１】
2020048174.tif 000003
【００３８】
制御部１３は、決定した当該確率分布に従って、複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを確率により決定する。
【００３９】
確率分布を用いる上記の手法によれば、比較的高確率で、サービスチェーンの将来のサービス品質を向上させる蓋然性の高い配置パターンとなるように複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置されるので、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。また当該手法によれば、例えば他のサービスチェーンを実現するための複数の他のＶＮＦａ´１〜、ａ´２、…も複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎに配置されている場合に、例えばパフォーマンスの高い物理プラットフォームｂにＶＮＦａ及びＶＮＦａ´の両方が再配置されたり、サービスチェーンを構成する複数のＶＮＦａの再配置後の配置パターンと他のサービスチェーンを構成する複数の他のＶＮＦａ´の再配置後の配置パターンとが同一となったりする蓋然性が低減する。即ち、ＶＮＦａ及びＶＮＦａ´が同一の物理プラットフォームｂに再配置されたり、両者の再配置後の配置パターンが同一になったりすると、当該物理プラットフォームｂの背景負荷が増大し、パフォーマンスが低下し得る。ＶＮＦａが配置された物理プラットフォームｂのパフォーマンスの低下は、サービスチェーンのサービス品質の低下を招き得る。したがって、確率分布を用いる上記の手法によれば、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎが複数のサービスチェーンの提供に用いられる場合において、他のサービスチェーンの影響によってサービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。
【００４０】
（第３動作）
オーケストレータ装置１０の第３動作について説明する。概略として第３動作は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊの精度情報ｓ（Ｆ１）〜ｓ（Ｆｊ）を更新するとともに、最低精度のニューラルネットワークＦｌｏｗを、最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈを構成するパラメータの近傍パラメータを有する新たなニューラルネットワークＦｎｅｗに置き換える動作である。制御部１３は、上述した第２動作により複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置した後、入力データＸ（ｋ−１）及びサービス品質の実績値ｑ０（ｋ）を取得する。
【００４１】
制御部１３は、入力データＸ（ｋ−１）を入力することにより複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊから出力される、サービス品質の推定値ｑ１（ｋ）〜ｑｊ（ｋ）を取得する。
【００４２】
制御部１３は、サービス品質の推定値ｑ１（ｋ）〜ｑｊ（ｋ）のそれぞれと、サービス品質の実績値ｑ０（ｋ）と、の比較に基づいて、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊの精度情報ｓ（Ｆ１）〜ｓ（Ｆｊ）を更新する。具体的には、制御部１３は、サービス品質の実績値ｑ０（ｋ）と、ニューラルネットワークＦを用いて取得したサービス品質の推定値ｑ（ｋ）との差の絶対値又は２乗値が大きいほど当該ニューラルネットワークＦの推定精度が低いと判定して、当該ニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（ｋ）を更新する。しかしながら、サービス品質の実績値ｑ０（ｋ）及び推定値ｑ（ｋ）の比較に基づく精度情報ｓ（Ｆ）の更新は、上記の例に限られず、任意の手法により実施されてもよい。例えば、サービス品質の実績値ｑ０（ｋ）と推定値ｑ（ｋ）との差とともに、ニューラルネットワークＦに入力データＸ（ｋ−１）を入力してから出力データｙが出力されるまでの時間を考慮して、当該ニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（ｋ）を更新してもよい。例えば、制御部１３は、当該時間が長いほど当該ニューラルネットワークＦの推定精度が低いと判定して、当該ニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（ｋ）を更新してもよい。
【００４３】
制御部１３は、新たなニューラルネットワークＦｎｅｗを生成して、記憶部１２に記憶する。ニューラルネットワークＦｎｅｗの生成は、任意の手法により実施されてもよい。例えば、制御部１３は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊのうち、最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈのパラメータベクトル（ハイパーパラメータ）に基づいて、例えば焼きなまし法により新たなニューラルネットワークＦｎｅｗを生成する。詳細には、制御部１３は、最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈのパラメータベクトルと、次に推定精度の高いニューラルネットワークＦのパラメータベクトルと、の中間地点から各方向にランダムに微小な値だけ動かした新たなパラメータベクトルを決定し、当該新たなパラメータベクトルを用いて新たなニューラルネットワークＦｎｅｗを生成する。
【００４４】
制御部１３は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊのうち最低精度のニューラルネットワークＦｌｏｗを、新たなニューラルネットワークＦｎｅｗに置き換える。ここで制御部１３は、最低精度のニューラルネットワークＦｌｏｗを廃棄（即ち、記憶部１２から消去）してもよい。
【００４５】
上述した第３動作により最低精度のニューラルネットワークＦｌｏｗを新たなニューラルネットワークＦｎｅｗに置き換えた後、上述した第２動作及び第３動作を再度実行する際、制御部１３は、ニューラルネットワークＦｎｅｗの学習が一定程度進むまで、ニューラルネットワークＦｎｅｗを利用せずに（即ち、ニューラルネットワークＦｎｅｗが「複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊ」に含まれないものとして）第２動作及び第３動作を実行してもよい。また、過去の学習データを記憶部１２に記憶しておき、当該過去の学習データを用いて新たなニューラルネットワークＦｎｅｗをバッチ学習させてもよい。
【００４６】
（オーケストレータ装置の第１動作のフロー）
図３を参照して、オーケストレータ装置１０の上述した第１動作のフローについて説明する。
【００４７】
ステップＳ１００：制御部１３は、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎのパフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎ及び複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにおける複数のＶＮＦａ１〜ａｍの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）を入力とし、サービスチェーンのサービス品質の推定値ｑを出力とする複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊを生成し、記憶部１２に記憶する。
【００４８】
ステップＳ１０１：制御部１３は、入力データＸ（ｋ−１）及び教師データｑ０（ｋ）を含む学習データを取得する。ここで入力データＸ（ｋ−１）は、ベクトルＸ（ｋ−１）＝［ｄ１，…，ｄｎ，Ｌ（ａ１），…，Ｌ（ａｍ）］Ｔであり、教師データｑ０（ｋ）はサービスチェーンのサービス品質の実績値（スカラー）である。
【００４９】
ステップＳ１０２：制御部１３は、学習データを用いるオンライン学習により各ニューラルネットワークＦを修正する。
【００５０】
ステップＳ１０３：制御部１３は、離散時刻ｋをインクリメントする。その後、プロセスはステップＳ１０１に戻る。
【００５１】
（オーケストレータ装置の第２動作のフロー）
図４を参照して、オーケストレータ装置１０の上述した第２動作のフローについて説明する。
【００５２】
ステップＳ２００：制御部１３は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊの精度を示す精度情報ｓ（Ｆ１）〜ｓ（Ｆｊ）を初期値に設定する。
【００５３】
ステップＳ２０１：制御部１３は、現在の入力データＸ（ｋ）を取得する。
【００５４】
ステップＳ２０２：制御部１３は、入力データＸ（ｋ）を最高精度のニューラルネットワークＦｈｉｇｈに入力することにより当該ニューラルネットワークＦｈｉｇｈから出力される、サービスチェーンの将来のサービス品質の推定値ｑ（ｋ＋１）を取得する。
【００５５】
ステップＳ２０３：制御部１３は、取得した推定値ｑ（ｋ＋１）に基づいて、将来のサービス品質が低下するか否かを予測する。将来のサービス品質が低下すると予測した場合（ステップＳ２０３−Ｙｅｓ）、プロセスはステップＳ２０４に進む。一方、将来のサービス品質が低下しないと予測した場合（ステップＳ２０３−Ｎｏ）、プロセスはステップＳ２０６に進む。
【００５６】
ステップＳ２０４：制御部１３は、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定する。
【００５７】
ステップＳ２０５：制御部１３は、ステップＳ２０４で決定した配置パターンに合致するように、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎに複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する。
【００５８】
ステップＳ２０６：制御部１３は、離散時刻ｋをインクリメントする。その後、プロセスはステップＳ２０１に戻る。
【００５９】
（オーケストレータ装置の第３動作のフロー）
図５を参照して、オーケストレータ装置１０の上述した第３動作のフローについて説明する。第３動作は、例えば、上述した第２動作により複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置される度に実行される。
【００６０】
ステップＳ３００：制御部１３は、上述した第２動作により複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置した後、入力データＸ（ｋ−１）及びサービス品質の実績値ｑ０（ｋ）を取得する。
【００６１】
ステップＳ３０１：制御部１３は、入力データＸ（ｋ−１）を入力することにより複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊから出力される、サービス品質の推定値ｑ１（ｋ）〜ｑｊ（ｋ）を取得する。
【００６２】
ステップＳ３０２：制御部１３は、サービス品質の推定値ｑ１（ｋ）〜ｑｊ（ｋ）のそれぞれと、サービス品質の実績値ｑ０（ｋ）と、の比較に基づいて、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊの精度情報ｓ（Ｆ１）〜ｓ（Ｆｊ）を更新する。
【００６３】
ステップＳ３０３：制御部１３は、新たなニューラルネットワークＦｎｅｗを生成して、記憶部１２に記憶する。
【００６４】
ステップＳ３０４：制御部１３は、複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊのうち最低精度のニューラルネットワークＦｌｏｗを、新たなニューラルネットワークＦｎｅｗに置き換える。そして、プロセスは終了する。
【００６５】
以上述べたように、本実施形態に係るオーケストレータ装置１０は、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎのパフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎ、及び複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにおける複数のＶＮＦａ１〜ａｍの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）を入力とし、サービスチェーンのサービス品質の推定値ｑを出力とする複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊを記憶する。オーケストレータ装置１０は、ニューラルネットワークＦから出力されるサービス品質の推定値ｑに基づいて、将来のサービス品質が低下するか否かを予測する。将来のサービス品質が低下すると予測した場合、オーケストレータ装置１０は、当該ニューラルネットワークＦを用いて取得される、複数のＶＮＦａ１〜ａｍの複数の配置パターンのそれぞれに対応するサービス品質の推定値ｑ´に基づいて、当該複数の配置パターンのうちから１つの配置パターンを決定する。そしてオーケストレータ装置１０は、決定した当該配置パターンに合致するように、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎに複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する。
【００６６】
かかる構成によれば、将来のサービス品質が低下すると予測された場合、複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置される。このため、例えばサービス品質が実際に低下する前に複数のＶＮＦａ１〜ａｍが再配置され得るため、サービスチェーンの将来のサービス品質が低下する蓋然性を低減可能である。
【００６７】
また、従来のオートスケーリングやディスアスタリカバリでは、障害やパフォーマンス劣化が発生してから、サービスチェーンの移動やルーティングの変更を行っていたため、途中のチェーンのＶＮＦの通信パケットがキューから喪失する可能性があった。そのため、サービスの信頼性を高めるためには、サービスプロバイダは、プラットフォームサービス提供者に対し高額な料金を支払って、潤沢なリソースを確保する必要があった。その代償として、サービス要求が少ないときは確保したリソースが遊んでしまう問題があった。本実施形態は、信頼性を高めるために、一定量のリソースを高価な価格で予約するより、安価なサービスを多数予約し、それらを接続したサービスチェーンの複製を用意し、一定期間毎に性能を測定して機械学習に与えることで、サービスチェーンの将来のサービス品質を推定し、将来のサービス品質が低下すると予測される場合にＶＮＦａ１〜ａｍを再配置することで、低コストでも信頼性の高いサービスを提供することを可能にする。
【００６８】
本発明を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形及び修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段又は各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段又はステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
【００６９】
例えば、上述した実施形態において、オーケストレータ装置１０を互いに通信可能な複数の情報処理装置に分割した構成も可能である。
【００７０】
また、上述した実施形態において、入力データＸが、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎそれぞれのパフォーマンスの測定値ｄ１〜ｄｎと、複数の物理プラットフォームｂ１〜ｂｎにおける複数のＶＮＦａ１〜ａｍそれぞれの位置情報Ｌ（ａ１）〜Ｌ（ａｍ）と、をベクトル成分として含む構成について説明した。しかしながら、入力データＸの内容は上記構成に限られず、サービスチェーンのサービス品質に影響を及ぼし得る観測可能な任意のデータが、入力データＸに含まれてもよい。なお、入力データＸの成分数が上述した実施形態と異なる場合、入力データＸの成分数に応じてニューラルネットワークＦの入力層に含まれるニューロンの数を指定する必要がある。
【００７１】
また、上述した実施形態において、ニューラルネットワークＦを用いてサービスチェーンの将来のサービス品質の推定値ｑを取得し、当該推定値ｑに基づいて将来のサービス品質が低下するか否かを予測する手法について説明した。しかしながら、将来のサービス品質が低下するか否かを予測する手法は、当該例に限られない。例えば、ネットワークサービスシステムにおける大規模な障害の発生によりサービス品質が低下する以前に、小規模な障害が周期的又は非周期的に発生する現象が従来観測されている。そこで、このような小規模な障害の発生パターンを大規模障害の発生の予兆として学習することにより、将来のサービス品質が低下するか否かの予測を示す２値の信号、又は将来のサービス品質が低下する確率を示す信号を出力するニューラルネットワークを作成し、当該ニューラルネットワークの出力に基づいて将来のサービス品質が低下するか否かを予測する手法も可能である。かかる構成によれば、時系列的な要因によるサービスチェーンの障害やパフォーマンスをニューラルネットワークで学習し、必要に応じて、近い将来に障害が予見されるサービスチェーン（配置パターン）を迂回することができるようになり、低コストなＶＮＦを利用するサービスチェーンの信頼性が向上する。
【００７２】
また、上述した実施形態では、オーケストレータ装置１０が複数のニューラルネットワークＦ１〜Ｆｊを用いる構成について説明した。しかしながら、例えばオーケストレータ装置１０が１つのニューラルネットワークＦを生成及び記憶し、当該１つのニューラルネットワークＦを用いて複数のＶＮＦａ１〜ａｍを再配置する構成も可能である。かかる場合には、当該１つのニューラルネットワークＦの精度情報ｓ（Ｆ）を決定する必要はない。
【００７３】
また、上述した実施形態では、ＶＮＦａの位置情報Ｌ（ａ）をベクトルで表現する例について説明した。しかしながら、例えばｎ個の物理プラットフォームの場所が直線状に並び、場所をスカラーで表現しても品質に線形で影響を与え得るならば、ＶＮＦａの位置情報Ｌ（ａ）はスカラーで表現されてもよい。或いは、上述した実施形態においてベクトルで表現された位置情報Ｌ（ａ）の各成分ｇ１〜ｇｎを並べたスカラー（バイナリデータ）で表現されてもよい。
【００７４】
また、ニューラルネットワークＦのオンライン学習を行うために、情報処理システム１は、障害や性能劣化を意図的に付加する機能を有してもよい。かかる機能によれば、障害や性能劣化を発生させたときの学習データを容易に得ることができる。
【００７５】
また、例えばスマートフォン又はコンピュータ等の情報処理装置を、上述した実施形態に係るオーケストレータ装置１０として機能させる構成も可能である。具体的には、実施形態に係るオーケストレータ装置１０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、情報処理装置のメモリに格納し、情報処理装置のプロセッサによって当該プログラムを読み出して実行させる。したがって、本実施形態に係る発明は、プロセッサが実行可能なプログラムとしても実現可能である。当該プログラムを記録媒体に記録して提供することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７６】
１    情報処理システム
１０    オーケストレータ装置
１１    通信部
１２    記憶部
１３    制御部
２０    プローブ
３０    ネットワーク
ａ    ＶＮＦ
ｂ    物理プラットフォーム
【図１】
2020048174.tif 000004
【図２】
2020048174.tif 000005
【図３】
2020048174.tif 000006
【図４】
2020048174.tif 000007
【図５】
2020048174.tif 000008