(57)【要約】【課題】ネットワークの運用管理に不可欠なポリシールールの見直し作業を自動化する。【解決手段】それぞれがネットワーク運用管理方針であり、管理対象のネットワークの状態を示すコンディションと、その状態において実施すべき管理制御を示すアクションとからなる複数のポリシールールが登録されたポリシーサーバにおいて、履歴収集ステップは、複数のポリシールールそれぞれについて、適用された期間に関する情報および適用結果を示す情報を含む適用履歴情報を収集する。履歴解析ステップは、適用履歴情報を解析して、適用されたポリシールールに対応するコンディションの発生にかかわる統計情報を収集する。フィードバックステップは、履歴解析ステップにおいて得られた統計情報とに基づいて、各ポリシールールを構成するコンディションおよびアクションの変更を行う。【選択図】      図１
2005354280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれがネットワーク運用管理方針であり、管理対象のネットワークの状態を示すコンディションと、その状態において実施すべき管理制御を示すアクションとからなる複数のポリシールールが登録されたポリシーサーバにおいて、
前記複数のポリシールールそれぞれについて、適用された期間に関する情報および適用結果を示す情報を含む適用履歴情報を収集する履歴収集ステップと、
前記適用履歴情報を解析して、適用されたポリシールールに対応するコンディションの発生にかかわる統計情報を収集する履歴解析ステップと、
前記履歴解析ステップにおいて得られた統計情報とに基づいて、各ポリシールールを構成するコンディションおよびアクションの変更を行うフィードバックステップと
を備えたことを特徴とするポリシールール最適化方法。
【請求項２】
管理対象のネットワークの状態を示すコンディションと、その状態において実施すべき管理制御を示すアクションとからなる複数のポリシールールが登録されたポリシーデータベースを備えたポリシーサーバに備えられ、前記管理対象のネットワークに合わせて前記ポリシーデータベースに登録されたポリシールールを最適化するポリシールール最適化装置において、
前記ポリシーデータベースに登録されたポリシールールそれぞれについて、そのポリシールールの適用に関して、コンディションの発生時期に関する情報および適用結果を示す情報を含む適用履歴情報を収集する履歴収集手段と、
前記履歴収集手段によって収集された適用履歴情報を解析して、適用されたポリシールールに対応するコンディションの発生にかかわる統計情報を抽出する履歴解析手段と、
前記履歴解析手段によって得られた統計情報とに基づいて、各ポリシールールを構成するコンディションおよびアクションの変更を行うフィードバック手段と
を備えたことを特徴とするポリシー最適化装置。
【請求項３】
請求項２に記載のポリシー最適化装置において、
前記履歴解析手段は、
適用されたポリシールールごとに、コンディションにかかわる事象の発生時期から終息時期までの適用期間に関する時系列における分布を示す情報を収集する分布情報収集手段と、
前記分布情報収集手段によって収集された情報を解析して、前記各ポリシールールの適用期間の時系列的な分布に関する偏りを求め、この偏りを統計的な解析によって得られた特徴として出力する分布解析手段とを備え、
前記フィードバック手段は、
予め決定した基準に基づいて、前記各ポリシールールに対応する適用期間の時系列的な分布に関する偏りが大きいポリシールールを判別する判別手段と、
前記判別手段によって判別されたポリシールールを、対応する適用期間の分布範囲に基づいてアクションのスケジュールを設定したポリシールールに変更する期間設定手段とを備えた
ことを特徴とするポリシー最適化装置。
【請求項４】
請求項２に記載のポリシー最適化装置において、
前記履歴収集手段は、注目する事象の発生を示すコンディションに対して複数のアクションが選択可能なポリシールールについて、前記事象の発生に対応して選択したアクションごとに、目的とした変化が得られたか否かを示す成否情報を収集する成否情報収集手段を備え、
前記履歴解析手段は、
前記成否情報収集手段によって収集された成否情報に基づいて、前記複数のアクションが選択可能なポリシールールについて、選択可能なアクションごとに、そのアクションの実行によって目的が果たされた成功度数を集計する成否情報集計手段と、
前記各アクションについて集計された成功度数に基づいて、前記各アクションが目的を達成する上での有効度を評価し、この評価結果を統計的な特徴の解析結果として出力する評価手段とを備え、
前記フィードバック手段は、前記評価手段による評価結果に基づいて、コンディションに対応して、有効度が高いと評価されたアクションを高い優先順位で選択するポリシールールに変更する優先順位変更手段を備えた
ことを特徴とするポリシー最適化装置。
【請求項５】
請求項２に記載のポリシー最適化装置において、
前記履歴収集手段は、複数のサービス形態ついてそれぞれ設定されたリソースの割り当てに対する要求量の超過を検出するコンディションを含むポリシールールについて、前記サービス形態ごとにコンディションにかかわる事象の発生期間に関する情報を収集する個別期間収集手段を備え、
前記履歴解析手段は、
前記個別期間収集手段によって収集された情報に基づいて、前記サービス形態ごとに、前記事象の発生期間の分布を調べる分布調査手段と、
前記分布調査手段による調査結果に基づいて、前記事象の発生期間が排他的に分布しているサービス形態の組み合わせを検出し、この検出結果を統計的な特徴の解析結果として出力する検出手段とを備え、
前記フィードバック手段は、前記検出手段によって検出されたサービス形態の組み合わせについて、これらのサービス形態に関する処理の双方に割り当て可能な共有リソースを設定するようにポリシールールを変更する設定変更手段を備えた
ことを特徴とするポリシー最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＩＰ（Internet Protocol）ネットワークやＭＰＬＳ（Multi Protocol Label Switching）ネットワークの運用管理技術に関し、特に、ネットワーク管理者がネットワーク運用に関して規定するポリシールールをネットワークの状況に合わせて最適化するポリシールール最適化方法および装置に関する。
ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）やＦＴＴＨ（Fiber to the Home）などのブロードバンド技術の急速な普及に伴って、ネットワーク内のトラヒックが急激に増大している。
【０００２】
このため、各ブロードバンドサービスを提供するＩＳＰ（Internet Service Provider）や伝送経路を提供するキャリアそしてインターネットを介するデータセンタサービスを提供するＩＤＣ（Internet Data Center）などを運用する運用管理者には、このようなトラヒックの急激な増大やそれぞれのサービスがターゲットとする利用者の動向の変化に伴うトラヒックの変動に柔軟に対応し、適切なサービスを提供することが求められている。
【背景技術】
【０００３】
ネットワーク運用管理者は、各サービス利用者それぞれとの契約に基づく利用要件やネットワークサービスの運用にかかわる運用要件などの外部要求と、サービスにかかわるネットワーク機器の性能や信頼性および各利用者が要求するサービス品質などの設計目標に基づいて、ポリシールールを作成している。
ポリシールールとは、トラヒックの増大や回線障害の発生など、様々な事象の発生を示す状況（コンディション）とこれに対応するための適切なネットワーク制御の実行（アクション）からなる運用指針である。これらのポリシールールをポリシーサーバに登録し、このポリシーサーバを介してネットワークの運用管理を行うことにより、ネットワークの運用管理者の作業負担を大幅に軽減することができる。
【０００４】
本出願人は、このようなポリシーサーバにおいて適切なポリシールールを適用するための手法を既に出願している（特願２００３−６１９９６（未公開））。
図９に、ポリシーサーバの構成例を示す。
図９に示したポリシーサーバに備えられたネットワーク監視処理部４１０において、監視内容設定部４１１は、ポリシー管理処理部４２０からの指示に応じてポーリング処理部４１２にポーリング動作を指示するとともに、トラップ受信部４１３に受信すべきトラップを設定する。このポーリング処理部４１２によるポーリングに対する応答およびトラップ受信部４１３によって受信されたトラップによって得られたネットワーク管理情報は、ネットワーク管理データベース（ネットワーク管理ＤＢ）４１４に蓄積される。このようにネットワーク管理データベース４１４に収集されたネットワーク管理情報に基づいて、状況通知処理部４１５は、輻輳の発生や回線障害の発生などを検出し、検出した事象をポリシー管理処理部４２０に通知する。
【０００５】
図９に示したポリシー管理処理部４２０は、ポリシーデータベース４２１を備えており、ユーザインタフェース装置４０１を介してネットワーク運用管理者が入力したポリシールールは、ポリシーデータベース管理部（ポリシーＤＢ管理部）４２３を介して、このポリシーデータベース４２１に登録される。
ポリシーデータベース４２１に登録されるポリシールールの例としては、図１０（ａ）に示すように、回線障害の発生（コンディション１）に対して、該当する経路をその経路に対応するトンネル経路に切り替える制御（アクション１）を指示するといったものや、図１０（ｂ），（ｃ）に示すように、トラヒックの増大（コンディション２）に対して、各フロー種別に適用される優先度（ＤＳＣＰ：Differentiated Service Code-point）を変更する制御（アクション２−１）あるいは各利用者の契約要件に応じて帯域を制限する制御（アクション２−２）を指示するといったものがある。なお、図１０（ｃ）においては、低料金が設定された利用者のＶｏＩＰサービスにかかわるフローを符号ＶｏＩＰ（２）として示し、通常料金が設定された利用者のＶｏＩＰサービスにかかわるフローを符号ＶｏＩＰ（１）と示して区別している。
【０００６】
また、図９に示したポリシー分析部４２４は、このポリシーデータベース４２１に登録されたポリシールールを分析して、ネットワーク監視処理部４１０において監視すべきネットワーク監視項目を抽出し、上述した監視内容設定部４１１に抽出したネットワーク監視項目を渡すことにより、ポリシールールに即したネットワーク監視を実現している。
本出願人が出願した特願２００３−６１９９６による技術では、ネットワーク監視処理部４１０に備えられた状況通知処理部４１５からの通知に基づいて、ポリシー管理処理部４２０のネットワーク状況分析部４２５がネットワークの状況を分析し、この分析結果に基づいて、ポリシー選択処理部４２６が、ポリシーデータベース４２１に登録されたポリシールールの中から分析結果に最も適合するものを選択している。
【０００７】
例えば、ネットワーク状況分析部４２５による分析結果として、トラヒックが増大しているという状況と優先順位の高いフロー種別（例えば、ＶｏＩＰ：Voice over IP）のトラヒックが大部分を占めているという状況とが示された場合に、このポリシー選択処理部４２６は、図１０に示したコンディション２に対応する二つのポリシールールの中から、通常の輻輳発生時に適用しているアクション２−１を含むポリシールールの代わりに、料金設定に応じた帯域制限をアクション（図１０のアクション２−２参照）として含むポリシールールを選択する。ポリシー適用指示部４２７は、ポリシーデータベース管理部４２３を介してポリシー選択処理部４２６によって選択されたポリシールールを読み出し、このポリシールールによって指定されているノードに必要な指示を配信する旨をポリシー適用部４２８に指示する。このようにして、選択されたポリシールールで規定されたアクションが適切なノードにおいて実行される。
【０００８】
このようにして、多数のポリシールールの中からネットワークの現況に最も適合したポリシールールを選択的に適用することにより、回線の切断や輻輳などの障害からの速やかな回復を図り、サービスの適正な維持を実現している。
このようなポリシーサーバに登録されたポリシールールは、従来は、ネットワーク運用管理者自身の手によって定期的に見直され、そのときのネットワークの運用実態に合わせられていた。
【０００９】
このとき、ネットワーク運用管理者は、パケットの遅延や破棄およびこれらの事象に関する揺らぎなどをトラヒックに関する履歴情報から抽出し、これらの情報に基づいて、不要なポリシールールを削除したり、特定のコンディションに対応するアクションの内容を変更したり、また、特定のコンディションの判別閾値を変更したりといった作業を手動で行っていた。
【特許文献１】特願２００３−６１９９６(未公開)
【非特許文献１】標準技術集（IP電話）データベース：フルVoIPネットワークシステム制御、[online]、特許庁、[H16.4.5]、インターネット＜URL:www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/hyoujun_gijutsu/ip_tel/0016.html ＞
【非特許文献２】堀江隆一、ポリシー制御型ネットワーク、[online]、富士通株式会社、[H16.4.5]、インターネット<URL:http://magazine.fujitsu.com/vol51-6/paper03.pdf >
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したように、ネットワーク運用管理者が、手動でポリシールールを見直す手法では、ネットワークの運用管理者に十分な知識や経験が必要であるために、ネットワーク運用管理者の負担が極めて大きかった。特に、一つのコンディションに複数の異なるアクションを組み合わせたポリシールールを登録したポリシーサーバでは、ポリシーデータベースに登録されているポリシールールの数が膨大であるので、見直し作業に要する労力も非常に大きかった。
【００１１】
また、十分な知識および経験を備えたネットワーク運用管理者にとっても、手作業でポリシールールを構築する従来の技術では、大規模化したネットワークにおいて十分に有効性のあるポリシールールを構築することや更にネットワークにおけるトラヒックの実態の変動に追いつくことが困難になってきている。
なぜなら、第１に、多岐にわたる利用条件や料金が設定された様々なブロードバンドサービスが実施されている環境では、ネットワークの輻輳が発生する原因もそれを解決するためにとるべき対策も複雑になっているからである。また、第２に、ＶｏＩＰ（Voice over IP）サービスやＶＰＮ（Virtual Private Network）サービスのように、高いサービス品質を要求するサービスの利用者の急増に応じて、トラヒック全体の増大とともにその動的な変化がますます急激になっており、人手に頼っていては、トラヒックの増大傾向や時間的な変化に関わる情報を抽出することさえままならなくなっているからである。更に、このような見直し作業を行っている期間内でも、ネットワークの実態は常時変化しているため、見直したポリシールールがポリシーサーバに登録されるころには、既にネットワークの実態に合わなくなってしまっていることさえ考えられる。
【００１２】
特に、輻輳の予防あるいは解消を目的とするポリシールールがネットワークにおけるトラヒックの現状に合致していないことは、ネットワークを構築するネットワーク機器にかかる処理負荷の増大につながり、パケット転送遅延の増大やパケットの破棄などを発生させる原因となる。このことから、トラヒックの増大に対応するポリシールールの見直しは、とりわけ迅速に行われることが必要である。
【００１３】
本発明は、ポリシールールの見直し作業を自動化可能なポリシールール最適化方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明にかかわる第１のポリシールール最適化方法は、履歴収集ステップと、履歴解析ステップと、フィードバックステップとから構成される。
本発明にかかわる第１のポリシールール最適化方法の原理は、以下の通りである。
それぞれがネットワーク運用管理方針であり、管理対象のネットワークの状態を示すコンディションと、その状態において実施すべき管理制御を示すアクションとからなる複数のポリシールールが登録されたポリシーサーバにおいて、履歴収集ステップは、複数のポリシールールそれぞれについて、適用された期間に関する情報および適用結果を示す情報を含む適用履歴情報を収集する。履歴解析ステップは、適用履歴情報を解析して、適用されたポリシールールに対応するコンディションの発生にかかわる統計情報を収集する。フィードバックステップは、履歴解析ステップにおいて得られた統計情報とに基づいて、各ポリシールールを構成するコンディションおよびアクションの変更を行う。
【００１５】
このように構成された第１のポリシールール最適化方法の動作は、下記の通りである。
ポリシーサーバが登録されたポリシールールに従ってネットワークの運用管理を実施する過程において、履歴収集ステップによって適用履歴情報が収集され、この収集された適用履歴情報が、例えば、定期的に、履歴解析ステップとに渡される。一方、履歴解析ステップは、例えば、適用履歴情報に基づいて、それぞれのポリシールールに対応するコンディションの発生期間に関する時系列的な分布などに関する特徴を抽出する。このようにして得られた解析結果に基づいて、フィードバックステップは、例えば、抽出された特徴をコンディションに反映することによってポリシールールを変更する。このようにして変更したポリシールールをポリシーサーバに登録することにより、適用履歴情報として現れるネットワークの実態およびその変化をポリシールールの集合に反映させることができる。
【００１６】
本発明にかかわる第１のポリシールール最適化装置は、履歴収集手段と、履歴解析手段と、フィードバック手段とから構成される。
本発明にかかわる第１のポリシールール最適化装置の原理は、以下の通りである。
管理対象のネットワークの状態を示すコンディションと、その状態において実施すべき管理制御を示すアクションとからなる複数のポリシールールが登録されたポリシーデータベースを備えたポリシーサーバに備えられ、管理対象のネットワークに合わせてポリシーデータベースに登録されたポリシールールを最適化するポリシールール最適化装置において、履歴収集手段は、ポリシーデータベースに登録されたポリシールールそれぞれについて、そのポリシールールの適用に関して、コンディションの発生時期に関する情報および適用結果を示す情報を含む適用履歴情報を収集する。履歴解析手段は、履歴収集手段によって収集された適用履歴情報を解析して、適用されたポリシールールに対応するコンディションの発生にかかわる統計情報を抽出する。フィードバック手段は、履歴解析手段によって得られた統計情報とに基づいて、各ポリシールールを構成するコンディションおよびアクションの変更を行う。
【００１７】
このように構成された第１のポリシールール最適化装置の動作は、下記の通りである。
ポリシーサーバがポリシーデータベースに登録されたポリシールールに基づいて管理対象のネットワークの運用管理を実行していく過程において、履歴収集手段により、各ポリシールールに関する適用履歴情報が収集され、例えば、定期的に、履歴解析手段に渡される。一方、履歴解析手段は、例えば、適用履歴情報に基づいて、それぞれのポリシールールに対応するコンディションの発生期間に関する時系列的な分布などに関する特徴を抽出する。このようにして得られた解析結果に基づいて、フィードバック手段は、例えば、抽出された特徴をコンディションに反映することによってポリシールールを変更する。このようにして変更したポリシールールをポリシーサーバに登録することにより、適用履歴情報として現れるネットワークの実態およびその変化をポリシールールの集合に反映させることができる。
【００１８】
本発明にかかわる第２のポリシールール最適化装置は、上述した第１のポリシールール最適化装置において、履歴解析手段に、分布情報収集手段と分布解析手段とを備え、フィードバック手段に、判別手段と期間設定手段とを備えて構成される。
本発明にかかわる第２のポリシールール最適化装置の原理は、以下の通りである。
上述した第１のポリシールール最適化装置に備えられた履歴解析手段において、分布情報収集手段は、適用されたポリシールールごとに、コンディションにかかわる事象の発生時期から終息時期までの適用期間に関する時系列における分布を示す情報を収集する。また、履歴解析手段において、分布解析手段は、分布情報収集手段によって収集された情報を解析して、各ポリシールールの適用期間の時系列的な分布に関する偏りを求め、この偏りを統計的な解析によって得られた特徴として出力する。フィードバック手段において、判別手段と、予め決定した基準に基づいて、各ポリシールールに対応する適用期間の時系列的な分布に関する偏りが大きいポリシールールを判別する。同じくフィードバック手段において、期間設定手段は、判別手段によって判別されたポリシールールを、対応する適用期間の分布範囲に基づいてアクションのスケジュールを設定したポリシールールに変更する。
【００１９】
このように構成された第２のポリシールール最適化装置の動作は、下記の通りである。
例えば、特定の曜日や特定の時間帯などに輻輳が発生し、これに応じて輻輳状態を回避するアクションを含むポリシールールが繰り返し適用されていた場合などには、履歴解析手段に備えられた分布情報収集手段によって収集したそのポリシールールの適用期間の分布を、分布解析手段が解析することにより、このポリシールールの適用期間の分布が例えば特定の曜日や時間帯に偏っていることを示す解析結果が得られる。フィードバック手段に備えられた判別手段は、例えば、分布解析手段によって得られた偏りと予め定めた閾値とを比較することによって、このようなポリシールールを判別し、期間設定手段の処理に供する。この期間設定手段は、例えば、上述したポリシールールが頻繁に適用されているとされた時間帯を含む期間、つまり、適用期間の分布範囲の開始時期よりも早い時期から分布範囲の終了時期よりも遅い時期までの期間に適切なアクションを実行するスケジュールを規定するポリシールールに変更する。このように変更されたポリシールールをポリシーサーバに登録すれば、輻輳が繰り返し発生していた時間帯の開始時間に先立って、輻輳回避のためのアクションを実行させ、輻輳が繰り返し発生していた時間帯の終了後に、輻輳回避のためのアクションの実行を停止させることができる。
本発明にかかわる第３のポリシールール最適化装置は、上述した第１のポリシールール最適化装置において、履歴収集手段に成否情報収集手段を備え、履歴解析手段に、成否情報集計手段と評価手段とを備え、フィードバック手段に優先順位変更手段を備えて構成される。
【００２０】
本発明にかかわる第３のポリシールール最適化装置の原理は、以下の通りである。
上述した第１のポリシールール最適化装置に備えられた履歴収集手段において、成否情報収集手段は、注目する事象の発生を示すコンディションに対して複数のアクションが選択可能なポリシールールについて、事象の発生に対応して選択したアクションごとに、目的とした変化が得られたか否かを示す成否情報を収集する。履歴解析手段において、成否情報集計手段は、成否情報収集手段によって収集された成否情報に基づいて、複数のアクションが選択可能なポリシールールについて、選択可能なアクションごとに、そのアクションの実行によって目的が果たされた成功度数を集計する。また、履歴解析手段において、評価手段は、各アクションについて集計された成功度数に基づいて、各アクションが目的を達成する上での有効度を評価し、この評価結果を統計的な特徴の解析結果として出力する。フィードバック手段において、優先順位変更手段は、評価手段による評価結果に基づいて、コンディションに対応して、有効度が高いと評価されたアクションを高い優先順位で選択するポリシールールに変更する。
【００２１】
このように構成された第３のポリシールール最適化装置の動作は、下記の通りである。
履歴収集手段に備えられた成否情報収集手段によって収集された各アクションに対応する成否情報に基づいて、履歴解析手段の成否情報集計手段によってアクションごとの成功度数が集計され、更に、この成功度数に基づいて、評価手段によって各アクションの有効度が評価される。
【００２２】
これにより、例えば、輻輳の発生に応じて、複数のトンネル経路のいずれかを選択して切り替えるアクションを実行するポリシールールについて、切り替え先のトンネル経路ごとにそのトンネル経路への切り替えによる輻輳状態の回避の成功または失敗を示す成否情報を収集し、この成否情報に基づいて上述した解析を行うことにより、各トンネル経路が選択されたときの輻輳回避の成功率を客観的に評価するための指標である有効度を得ることができる。
【００２３】
このようにして得られた有効度に基づいて、優先順位変更手段により、例えば、切り替え先のトンネル経路の選択に関する優先順位を有効度の高いトンネル経路から順に従って変更することにより、輻輳状態の発生に対応するトンネル経路への切り替えに関するポリシールールを、輻輳状態を高い成功率で回避することが期待できるものに自動的に最適化することができる。
【００２４】
本発明にかかわる第４のポリシールール最適化装置は、上述した第１のポリシールール最適化装置において、履歴収集手段に個別期間収集手段を備え、履歴解析手段に、分布調査手段と検出手段とを備え、フィードバック手段に設定変更手段を備えて構成される。
本発明にかかわる第４のポリシールール最適化装置の原理は、以下の通りである。
上述した第１のポリシールール最適化装置に備えられた履歴収集手段において、個別期間収集手段は、複数のサービス形態ついてそれぞれ設定されたリソースの割り当てに対する要求量の超過を検出するコンディションを含むポリシールールについて、サービス形態ごとにコンディションにかかわる事象の発生期間に関する情報を収集する。
【００２５】
履歴解析手段において、分布調査手段は、個別期間収集手段によって収集された情報に基づいて、サービス形態ごとに、事象の発生期間の分布を調べる。同じく、履歴解析手段において、検出手段は、分布調査手段による調査結果に基づいて、事象の発生期間が排他的に分布しているサービス形態の組み合わせを検出し、この検出結果を統計的な特徴の解析結果として出力する。フィードバック手段において、設定変更手段は、検出手段によって検出されたサービス形態の組み合わせについて、これらのサービス形態に関する処理の双方に割り当て可能な共有リソースを設定するようにポリシールールを変更する。
【００２６】
このように構成された第４のポリシールール最適化装置の動作は、下記の通りである。
履歴収集手段に備えられた個別期間収集手段によって、例えば、ＶＯＤ（：Video  on  Demand）サービス、テレビ会議サービスおよびライブ放送サービスを含む複数のサービス形態について、それぞれに割り当てを超えるリソースの要求が発生した期間に関する情報が履歴情報として収集され、履歴解析手段に渡される。
【００２７】
このような履歴情報に基づいて、履歴解析手段に備えられた分布調査手段により、例えば、ＶＯＤサービスとテレビ会議サービスとについて、割り当てを超えるリソースの要求が異なる時間帯において発生したことを示す調査結果が得られれば、検出手段により、上述したＶＯＤサービスとテレビ会議サービスとが条件に該当する組み合わせとして検出される。
【００２８】
このようにして得られた検出結果に基づいて、設定変更手段により、例えば、ＶＯＤサービスとテレビ会議サービスとに適切な共有リソースを設定することにより、リソース割り当ての柔軟な運用を図ることができる。これにより、割り当てリソースを超過した要求への対応を規定するポリシールールを、各サービス形態に関する実際の利用状況に合致したリソース割り当てを可能とするように自動的に変更し、ポリシールールの最適化を実現することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明にかかわる第１のポリシールール最適化方法および第１のポリシールール最適化装置によれば、蓄積された適用履歴を解析することにより、ポリシーサーバが管理するネットワークの特徴を抽出し、これらの特徴を反映したポリシールールの集合を自動的に構築することができる。これにより、管理対象であるネットワークの特徴の変化に応じて、最適なポリシールールを形成することができるので、ネットワークのトラヒックを更に効率よく管理することができる。
【００３０】
特に、輻輳などの事象の発生期間の分布における偏りに関する特徴を抽出し、この特徴に基づいて、事象が頻繁に発生する期間に適切なアクションを実行するスケジュールを規定したポリシールールに変更することにより、輻輳のような好ましくない事象の発生を未然に防いで、そのような事象に伴う影響、すなわち、パケット遅延の増大やパケットロスを確実に防止することができる。これにより、ネットワークを介するサービス提供の信頼性を大幅に向上し、顧客満足度の向上を図ることができる。
【００３１】
更に、輻輳などの事象の発生に応じて複数の異なるアクションを選択して実行するポリシールールについて、蓄積した履歴情報に基づいて各アクションの有効性を客観的に評価し、この評価結果に基づいてアクションの選択順位を変更することにより、ネットワークの現状において有効性の高いアクションをポリシーサーバに優先的に選択させることができるので、輻輳などの事象を迅速かつ確実に終息させることができる。
【００３２】
また、割り当てリソースを超過した要求への対応を規定するポリシールールについて、蓄積した履歴情報に基づいて、各サービス形態からの要求の実態と割り当てリソースとの合致度および各サービス形態からの要求の傾向を評価し、この評価結果に基づいて、適切な共有リソースを設定することにより、各サービス形態に関する実際の利用状況に合致したリソース割り当てを可能とすることができる。このようなポリシールールの最適化を行うことにより、限られたリソースを複数のサービス形態によって無駄なく有効に割り当てて運用することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１に、本発明にかかわるポリシールール最適化装置を備えたポリシーサーバの実施形態を示す。
なお、図１に示す構成要素のうち、図９に示した各部と同等のものについては、図９に示した符号を付して示し、その説明を省略する。
【００３４】
図１に示したポリシーサーバは、図９に示したポリシーサーバに備えられた各部に加えて、本発明にかかわるポリシールール最適化装置に相当するポリシー最適化部２１０を備えている。
図１に示したポリシー最適化部２１０において、履歴情報収集部２１２は、ポリシー適用指示部２１１から適用されるポリシールールを示す情報を受け取るとともに、ネットワーク状況分析部４２５からネットワークの状況にかかわる情報を受け取り、これらの情報を履歴情報データベース２１３に蓄積する。また、図１に示した履歴情報解析部２１４は、この履歴情報データベース２１３に蓄積された履歴情報を解析し、この解析結果を、ポリシー編集部２１５によるポリシールールの編集処理に供する。また、このポリシー編集部２１５によって編集されたポリシールールは、ポリシーデータベース管理部４２３を介してポリシーデータベース４２１に登録される。
【００３５】
図２に、ポリシールールの例を示す。また、図３に、ポリシー最適化部２１０の詳細構成を示し、図４および図５に、履歴情報データベースに収集される履歴情報の例を示す。
まず、適用履歴情報の収集機能について説明する。
図３に示した履歴情報収集部２１２において、適用度数計数部２２１は、ポリシー適用指示部２１１が各ポリシールールに関する配信をポリシー適用部４２８に指示するごとに、履歴情報データベース２１３に各ポリシールールに対応して保持された計数値を加算する。これにより、図４（ａ）に示すように、図２（ａ）において、番号１〜番号ｎを付して示したポリシールールそれぞれについて適用度数が計数され、その計数結果が履歴情報データベース２１３に保持される。また、図３に示した期間情報収集部２２２は、ポリシー適用指示部２１１によって適用が指示されたポリシールールそれぞれについて、その適用が開始された日時および適用が解除された日時を含む期間情報を収集し、適用されたポリシールールを示す番号と、そのポリシールールに対応して収集された期間情報とを、基本的な適用履歴情報として履歴情報データベース２１３に保持する（図４（ｂ）参照）。
【００３６】
一方、図３に示したフロー情報付加部２２３およびアクション結果収集部２２４は、収集制御部２２５からの指示に応じて、後述する追加的な履歴情報を履歴情報データベース２１３に保持する。
収集制御部２２５は、例えば、図２（ｂ）において番号１１で示したポリシールールのように、複数のトンネル経路を候補１から順に選択して切り替えるアクションが規定されているポリシールールが適用された場合に、ポリシー適用指示部２１１からの指示で指定された選択肢を適用されたポリシールールを示す番号（例えば、番号１１）とともにアクション結果収集部２２４に渡して、この選択肢が選ばれた場合についてのアクション結果の収集を指示する。これに応じて、アクション結果収集部２２４は、例えば、選択されたアクションの実行後に、輻輳状態の解消など目的とした結果が得られたことがネットワーク状況分析部４２５に通知されたか否かを示すアクション結果を収集し、このアクション結果と上述した選択肢との組み合わせを該当する適用履歴情報のアクション結果に関する追加的な履歴情報として、履歴情報データベース２１３に保持する（図５（ａ）参照）。なお、図５（ａ）においては、所望の結果が通知された場合にはアクション結果として「成功」を保持し、その他の場合にはアクション結果として「失敗」を保持する例を示している。
【００３７】
また、収集制御部２２５は、例えば、図２（ｃ）において番号１２で示したポリシールールのように、複数のサービス形態にそれぞれからの要求が割り当てリソース量を超えた場合への対処を規定したポリシールールが適用された場合に、ポリシー適用指示部２１１からの指示で指定されたアクションの対象となったサービス形態を示す情報および実行されたアクションの内容（例えば、要求の許可あるいは拒否）をフロー情報付加部２２３に渡す。これに応じて、フロー情報付加部２２３により、履歴情報データベース２１３に保持された該当するポリシールールの適用履歴にこれらの情報が、サービス形態ごとの利用分布に関する追加的な履歴情報として付加される（図５（ｂ）参照）。
【００３８】
次に、このようにして収集された適用履歴情報を解析する機能について説明する。
図３に示した履歴情報解析部２１４において、履歴情報読出部２２６は、例えば、一ヶ月に１度、履歴情報データベース２１３に蓄積された適用履歴情報を読み出し、各ポリシールールに対応する適用度数（図４（ａ）参照）を適用頻度評価部２２７に、基本的な適用履歴情報（図４（ｂ）参照）とサービス形態ごとの利用分布に関する追加的な適用履歴情報（図５（ｂ）参照）とを期間分布解析部２２８に渡す。また、履歴情報読出部２２６は、アクション結果に関する追加情報を含む適用履歴情報（図５（ａ）参照）を有効性評価部２２９に渡す。
【００３９】
図３に示した適用頻度評価部２２７は、例えば、履歴情報読出部２２６から受け取った各ポリシールールに関する適用度数をソートし、適用度数が予め設定した閾値よりも大きいか否かに基づいて、個々のポリシールールの適用頻度を評価し、この評価結果をポリシー編集部２１５のポリシー削除部２３４に渡して、このポリシー削除部２３４による削除するポリシールールの決定処理に供する。
【００４０】
例えば、このポリシー削除部２３４は、適用頻度評価部２２７によって、適用度数が所定の閾値よりも小さいとされたポリシールールを、適用頻度が極めて少ない不要なポリシールールとして削除することにより、ポリシーデータベース４２１に登録されているポリシールールの数を適正化し、ポリシーデータベース４２１に登録されたポリシールールの集合を最適化することができる。
【００４１】
また、図３に示した期間分布解析部２２８は、履歴情報読出部２２６から受け取った基本的な適用履歴情報に基づいて、各ポリシールールが適用されている期間と時刻との相関関係を調べる。例えば、一日中の各時刻において、それぞれのポリシールールが適用されている日数を計数することにより、図６（ａ）に示すように、各ポリシールールが適用された期間の分布を求めることができる。図６（ａ）においては、ポリシールール２（図６においてはポリシー２として示す）とポリシールール８（図６においてはポリシー８として示す）とに明らかな分布の偏りがみられる。期間分布解析部２２８は、例えば、上述したようにして求めた適用期間の分布の幅が予め決定しておいた所定の閾値よりも小さい場合に、明らかに偏って適用期間が分布していると判断し、該当するポリシールール（例えば、ポリシールール２および８）について、適用期間の分布範囲を示す情報を期間分布の解析結果として出力し、ポリシー編集部２１５のスケジュール設定部２３１に渡して、このスケジュール設定部２３１によるスケジュール設定処理に供する。
【００４２】
図３に示したスケジュール設定部２３１は、期間分布解析部２２８から受け取った解析結果に基づいて、図６（ｂ）、（ｃ）に示すように、適用期間の分布範囲に相当する期間にわたって目的とする配信先に必要な指示を配信するための配信スケジュールを含むアクションを規定したポリシールールを作成する。このスケジュール設定部２３１は、配信スケジュールとして、各ポリシールールに対応する適用期間の分布範囲の前後に適切な猶予時間を見込んで設定することが望ましい。
【００４３】
このようにしてポリシーデータベース４２１に登録された各ポリシールールの適用履歴に基づいて新たに作成されたポリシールールの配信スケジュールには、該当するポリシールール（例えば、ポリシールール２、８）が着目している事象がネットワークにおいて発生する時期に関する傾向、すなわち、ネットワークにおけるトラヒックの動的な変化傾向が反映されている。
【００４４】
したがって、これらのポリシールールがポリシーデータベース管理部４２３を介してポリシーデータベース４２１に登録された後は、元となったポリシールールがポリシー適用指示部２１１によって読み出されて配信される以前に、図６（ｂ）、（ｃ）に示したような新たなポリシールールが、その配信スケジュールに従ってポリシーデータベース４２１から読み出され、適切な配信先に配信され適用されると期待できる。つまり、ポリシールール２やポリシールール８のように、回避すべき事象（すなわち、回線単位トラヒック量閾値超過）が発生してから優先度制御を実行するのではなく、ネットワークにおけるトラヒックの変化傾向を先読みして、輻輳が発生する前に優先度制御を実行し、回避すべき事象の発生そのものを抑止することができる。
【００４５】
上述した新たなポリシールールの登録に伴って、元になったポリシールールがほとんど適用されなくなった場合には、図３に示した適用頻度評価部２２７による評価結果に基づいて、ポリシー削除部２３４は、該当するポリシールールをポリシーデータベース４２１から削除する。このようにして、新たなポリシールールの登録に伴って役割を失った不要なポリシールールを削除していくことにより、ポリシーデータベース４２１に登録されているポリシールールの集合を最適化することができる。
【００４６】
一方、事象の発生に伴って対策を実行するタイプのポリシールール（例えば、ポリシールール２、８）をポリシーデータベース４２１内に温存しておくことにより、ネットワークにおけるトラヒックの実態に変化が生じた場合にも柔軟に対処することができる。
例えば、注目している回線にトラヒックが集中する時間帯がずれた場合には、上述したような配信スケジュールを規定したポリシールールでは対処することができなくなり、これに応じて、元のポリシールール２やポリシールール８が適用されるようになる。このときに、これらのポリシールールの適用履歴を上述したようにして解析し、新たにトラヒックが集中するようになった時間帯を見極めて、新たな配信スケジュールを規定したポリシールールを作成することにより、トラヒックの実態の変化に対応して、更に、ポリシールールの最適化を図ることができる。
【００４７】
次に、アクションにおいて選択された選択肢とアクション結果とに関する追加的な履歴情報に着目して、ポリシールールを最適化する方法について説明する。
図３に示した履歴情報読出部２２６から受け取った情報に基づいて、有効性評価部２２９は、ポリシールールごとに、そのポリシールールが適用された際のアクションにおいて各選択肢を選択した回数およびその選択の結果得られたアクション結果を集計する。例えば、図２（ｂ）に示したポリシールール１１について、図５（ａ）に示したような適用履歴情報が蓄積されていた場合に、有効性評価部２２９は、図７（ａ）に示すように、アクションにおいて、候補１から候補３として挙げられた切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−２、３および４について、それぞれが選択された回数、切り替えによって監視ポイントのトンネル経路の輻輳回避が成功した回数および失敗した回数を集計し、この集計結果に基づいて、切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−２、３および４への切り替えについて、そのアクションとしての有効性を評価する。例えば、図３に示した有効性評価部２２９は、単純に、各選択肢（この場合は切り替え経路）が選択された回数Ｎで成功回数Ｓを除算し、この値をそれぞれの選択肢の有効度に関する評価結果として出力してポリシー編集部２１５の優先順位変更部２３２に渡し、この優先順位変更部２３２による各選択肢に関する優先順位の変更処理に供する。
【００４８】
図５（ａ）から分かるように、ポリシールール１１が適用された際に、優先順位が一番高い候補である切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−２が選択されたときには、ほとんどの場合に監視ポイントであるトンネル経路Ｔｕｎｎｅｌ−１のトラヒック量の低減に失敗しており、その一方、直後に切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−３を選択して実行したアクションでは、トンネル経路Ｔｕｎｎｅｌ−１のトラヒック量の低減に確実に成功している。この傾向は、図７（ａ）に示した有効性評価部２２９による評価結果に明瞭に現れており、このことは、ポリシーサーバが管理対象としているネットワークにおいて、監視ポイントであるトンネル経路Ｔｕｎｎｅｌ−１の代わりの経路としては、切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−２よりも２番目の候補である切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−３の方が適切であるというネットワークにおけるトラヒックの実態を示している。
【００４９】
なお、図５（ａ）に示した適用履歴情報の範囲では、第３の候補である切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−４についての有用度は不明であるが（図７においては、符号「−」で示した）、明らかに有用度の低いことが分かっている切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−２に比べて、この切替経路Ｔｕｎｎｅｌ−４の方が有用度が高い可能性がある。したがって、このように、蓄積された範囲の適用履歴情報に基づいて有用度が算出できなかった場合に、有効性評価部２２９は、例えば、他の選択肢にかかわる有用度の平均値を該当する選択肢の有用度として優先順位変更部２３２に通知してもよい。
【００５０】
このようにして得られた評価結果に基づいて、優先順位変更部２３２は、該当するポリシールールのアクションにおいて規定された選択肢に、有用度が高い順の優先順位を設定したアクションを規定するポリシールールを新たに作成し、ポリシーデータベース管理部４２３を介して、元のポリシールール（例えば、ポリシールール１１）の代わりにポリシーデータベース４２１に登録する。
【００５１】
このように、履歴情報データベース２１３に蓄積された適用履歴情報に基づいて、元のポリシールールよりもネットワークの実態に合った選択肢（例えば、切替経路）を選択するアクションを実行するための新たなポリシールールを作成することができる。このような新たなポリシールールをポリシーデータベース４２１に登録し、図２に示したポリシールール１１のように、複数の選択肢のいずれかを選択的に実行するアクションを規定したポリシールールを、蓄積された適用履歴情報に反映されたネットワークの実態において有用度が高い選択肢を高い優先順位で選択するアクションを規定したポリシールールに変更していくことにより、ポリシーデータベース４２１に登録されているポリシールールの集合を最適化することができる。
【００５２】
もちろん、上述したようにして新たに登録されるポリシールールには、蓄積された適用履歴情報に反映されたネットワークの実態において有用度が高い選択肢を高い優先順位で選択するアクションが規定されているので、監視ポイントにおいて観測された事象に応じて、より高い確率で、最も有効なアクションが実行されると期待できる。
また、上述したようなポリシールールの最適化処理を、図１０に示したコンディション２に対応して、フロー種別ごとの優先度制御を行うアクション２−１あるいは料金設定に応じた帯域制限を行うアクション２−２を実行する旨を規定するポリシールールに関する最適化に利用することもできる。
【００５３】
例えば、低料金が設定された利用者がＶｏＩＰなどの高い優先順位を持つサービスを利用するために監視ポイントのトラヒックが増大している傾向がある場合には、各サービスに関するフローの優先度を下げるアクション２−１では、監視ポイントのトラヒック量の低減を図ることができない可能性が高い。その一方、低料金が設定された契約にかかわる利用者が利用できる帯域の制限を実行するアクション２−２を実行すれば、確実に、監視ポイントのトラヒック量は減少する。したがって、このようなアクション２−１とアクション２−２とが規定されたポリシールールについて、上述したようにして蓄積された適用履歴情報を有効性評価部２２９によって解析すれば、当然ながら、アクション２−２の方が、アクション２−１よりも有用度が高いと評価されると考えられる。
【００５４】
これに応じて、優先順位変更部２３２により、アクション２−２を優先的に選択するポリシールールを作成して、元のポリシールールに代えてポリシーデータベース４２１に登録することにより、ネットワークにおいて低料金が設定された利用者による高い優先度を持つサービスに関するフローが支配的であるという実態に即して、監視ポイントにおけるトラヒック量の増大に応じて選択してフロー制御方法でトラヒック量の低減を図るポリシールールを最適化することができる。
【００５５】
このようにして最適化されたポリシールールを適用すれば、料金体系に基づいて優先されるべき利用者（つまり、高額の利用料金が設定されている利用者）にかかわる通信に及ぼす影響を最小限に抑えつつ、監視ポイントにおけるトラヒックを確実に低減することができる。これにより、料金体系に即した快適さを利用者に提供することができるので、特に、高い利用料金が設定された契約を結んでいる利用者の顧客満足度を向上することができる。
【００５６】
次に、アクションの対象となったサービス形態および実行されたアクションに関する追加的な履歴情報に着目して、ポリシールールを最適化する方法について説明する。
履歴情報読出部２２６から受け取ったサービス形態ごとの利用分布に関する追加的な適用履歴情報（図５（ｂ）参照）に基づいて、期間分布解析部２２８は、各サービス形態によるリソースの利用状況を時間帯ごとに分析する。例えば、図５（ｂ）に示したポリシールール１２にかかわる各サービスについて蓄積された適用履歴情報に基づいて、期間分布解析部２２８は、曜日および時間帯ごとに、各サービス形態がリソースの割り当てを要求した回数および要求が許可された回数を集計する（図８（ａ）参照）。なお、図８（ａ）においては、各サービス形態を示すサービス名とそのサービス形態がリソースの割り当てを要求した回数とをコロンで区切って示し、また、要求が許可された回数を括弧で囲って示した。
【００５７】
このようにして得られた集計結果には、テレビ会議サービスの利用要求が平日の午前中に集中しているのに対して、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）サービスの利用要求が土日の午後および夜間に集中していることが示されている（図８（ａ）参照）。期間分布解析部２２８は、例えば、ポリシールール１２においてリソースの割り当てが規定されている３つのサービス形態から二つを選択する組み合わせそれぞれについて、サービス形態ごとの利用要求の分布に関する相関を求め、得られた相関を示す値に基づいて、要求が発生する時間帯が排他的に分布しているサービス形態の組み合わせを検出することにより、上述したようなＶＯＤサービスとテレビ会議サービスに関する利用状況の傾向を把握する。このようにして得られた排他的に利用要求が分布しているサービス形態の組み合わせを示す情報と各サービス形態に関する要求が許可された割合を示す情報とを、図３に示した期間分布解析部２２８は、リソース割当量に対する要求量の超過への対処を規定したポリシールールに関する適用履歴情報の解析結果として出力して、ポリシー編集部２１５の共有リソース設定部２３３に渡し、この共有リソース設定部２３３によるリソース割当量の変更処理に供する。
【００５８】
例えば、図８（ａ）に示した集計結果に基づいて、期間分布解析部２２８が共有リソース設定部２３３に渡す解析結果により、ＶＯＤサービスにかかわるリソース要求とテレビ会議サービスにかかわるリソース要求とが排他的に分布していることと、これらのサービスにかかわるリソース要求がともに要求リソース量超過のために高い確率で拒否されていることが示される。
【００５９】
このような解析結果に基づいて、共有リソース設定部２３３は、リソース要求が排他的に分布しているサービスに固有に割り当てられたリソースの一部をそれぞれ固有の割り当てリソースからはずし、これらのリソースを各サービスが共用できる共有リソースとして、各サービスからのリソース要求が、それぞれに固有の割り当てリソースと共有リソースとの総和を超えたときに、リソース要求を拒否する旨のポリシールールを新たに作成する。
【００６０】
例えば、上述した解析結果に基づいて、共有リソース設定部２３３は、元のポリシールール１２において、ＶＯＤサービスとテレビ会議サービスとにそれぞれ割り当てられていた４０ＭＢおよび３０ＭＢの割り当てリソースからそれぞれ２０ＭＢおよび１０ＭＢを外して３０ＭＢを共有リソースとして設定し、図８（ｂ）に示すように、サービス種別ごとに割り当てられたリソースに対するリソース要求に関する対処に加えて、共有リソースに対するリソース要求を、３０ＭＢを上限として許可する旨を規定したポリシールールを作成する。
【００６１】
このように、サービス種別ごとに割り当てられたリソースに対するリソース要求への対処を規定するポリシールールに関する適用履歴に基づいて、リソースの割り当て方法を変更することにより、上述したようなポリシールールを最適化し、適用履歴に現れた各サービスの利用状況にあったリソースの運用を実現することができる。
上述したようにして作成されたポリシールール（図８（ｂ）参照）をポリシーデータベース４２１に元のポリシールールに代えて登録すれば、以降は、新たなポリシールールに従って、各サービスによるリソース要求への対処が行われるので、ＶＯＤサービスおよびテレビ会議サービスは、ともに、５０ＭＢまでのリソース要求が許可されることになる。
【００６２】
つまり、平日の午前中には全く使われていなかったＶＯＤサービスへの割り当て分のリソースを利用して、大量のリソース要求を伴うテレビ会議サービスを実現し、その一方、土日の午後や夜間には全く使われていなかったテレビ会議サービスへの割り当て分のリソースを利用して、同じく大量のリソース要求を伴うＶＯＤサービスを実現することができる。
【００６３】
このように、上述したようにして最適化されたポリシールールによれば、限られたリソースを複数のサービス間で融通しあうことで有効に利用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
上述したように、本発明にかかわるポリシールール最適化方法および装置は、ポリシールールが適用されたことにかかわる履歴情報を蓄積し、蓄積された履歴情報を統計的に分析した結果に基づいて、ポリシールールを自動的にかつ迅速に最適化し、ネットワークの現状および変化の傾向にあわせることができる。
これにより、各ブロードバンドサービスを提供するＩＳＰや伝送経路を提供するキャリアそしてインターネットを介するデータセンタサービスを提供するＩＤＣなどを運用する運用管理者が、ネットワークの現状を把握する作業やポリシールールを作成する作業にかかわる負担を大幅に軽減することができるので、ネットワークの運用管理分野において極めて有用である。
【００６５】
特に、ネットワークにおけるトラヒックの時間的な変化傾向を分析し、そのような傾向そのものに応じて最適化したポリシールールを作成することを可能としたことにより、様々なネットワークサービスにおいて致命的な障害である回線の輻輳やこれに伴うパケット損失を予防することができる点を考えれば、本発明にかかわるポリシールール最適化方法および装置が、ネットワークの運用管理分野において果たす役割は非常に大きいと言うことができる。
【００６６】
また、蓄積された履歴情報や統計的な分析結果を運用管理者に提供することにより、運用管理者がより高次の業務展開を策定する作業を支援することも可能であり、新たなビジネスの模索などの分野での情報収集にも寄与する。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明にかかわるポリシールール最適化装置の実施形態を示す図である。
【図２】ポリシールールの例を示す図である。
【図３】ポリシー最適化部の詳細構成を示す図である。
【図４】適用履歴情報の例を示す図である。
【図５】適用履歴情報の例を示す図である。
【図６】適用期間の分布に関する特徴を抽出する動作を説明する図である。
【図７】選択肢の有用性を調べる動作を説明する図である。
【図８】サービス種別ごとの利用時間帯に関する特徴抽出を説明する図である。
【図９】ポリシーサーバの構成例を示す図である。
【図１０】ポリシールールの例を示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
２１０  ポリシー最適化部
２１１、４２７  ポリシー適用指示部
２１２  履歴情報収集部
２１３  履歴情報データベース
２１４  履歴情報解析部
２１５  ポリシー編集部
２２１  適用度数計数部
２２２  期間情報収集部
２２３  フロー情報付加部
２２４  アクション結果収集部
２２５  収集制御部
２２６  履歴情報読出部
２２７  適用頻度評価部
２２８  期間分布解析部
２２９  有効性評価部
２３１  スケジュール設定部
２３２  優先順位変更部
２３３  共有リソース設定部
２３４  ポリシー削除部
４０１  ユーザインタフェース装置
４１０  ネットワーク監視処理部
４１１  監視内容設定部
４１２  ポーリング処理部
４１３  トラップ受信部
４１４  ネットワーク管理データベース（ネットワーク管理ＤＢ）
４１５  状況通知処理部
４２０  ポリシー管理処理部
４２１  ポリシーデータベース
４２３  ポリシーデータベース管理部（ポリシーＤＢ管理部）
４２４  ポリシー分析部
４２５  ネットワーク状況分析部
４２６  ポリシー選択処理部
４２７  ポリシー適用指示部
４２８  ポリシー適用部
【図１】
2005354280.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005354280.tif 000009
【図８】
2005354280.tif 000010
【図９】
2005354280.tif 000011
【図１０】
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