(57)【要約】  【課題】従来、データ配信時のネットワークのデータ伝送の環境条件（トラヒック量、レスポンス性能など）が変化した際に、それを、データ配信を実施する際の配信ポリシー（配信レート、リトライ回数、配信サイズ、配信数など）にネットワークに負荷を与えることなく適切にフィードバックすることができなかった。  【解決手段】データ配信時のネットワーク内のデータ中継を行う各ゲートウェイ装置の性能実績データを収集蓄積し評価分析して配信ポリシーに反映し、ネットワークに対する負荷を抑制しながらデータ通信環境の変化に適応した効率的なデータ配信を行う。【選択図】図２
2009104378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してユーザの端末へ配信ポリシーに基づいてデータを配信するデータ配信装置において、
前記ネットワーク内で配信データを中継する１以上のゲートウェイ装置から、配信されたデータに関する性能評価データを収集して蓄積する配信実績収集手段と、
前記蓄積された性能評価データを基に、ユーザへ提供するデータ配信サービスのサービス種別とサービス時間帯の組み合わせからなるサービス提供単位毎のデータ配信の性能実績レベルを示すサービス評価ポイントを算定して蓄積し、前記蓄積したサービス評価ポイントを基に前記配信ポリシーと前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出する相関分析手段と、
前記相関分析手段により算出された配信ポリシー相関値を基に前記配信ポリシーを変更し、前記変更された配信ポリシーに基づいてデータの配信スケジュールを決定する配信スケジュール制御手段と、
前記配信スケジュール制御手段が決定した配信スケジュールに基づいて、配信データを前記ゲートウェイ装置を介して端末へ配信するデータ配信手段を備える
ことを特徴とするデータ配信装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ配信装置において、
前記配信ポリシーは複数の配信ポリシーパラメータを含み
前記相関分析手段は、前記配信ポリシーに含まれる各配信ポリシーパラメータについて前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記配信スケジュール制御手段は、前記配信ポリシー相関値が最も高い配信ポリシーパラメータを変更することにより前記配信ポリシーを変更する
ことを特徴とするデータ配信装置。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ配信装置において、
前記配信スケジュール制御手段は、前記サービス評価ポイントの値がサービス提供単位毎に予め定められる閾値以下で、かつ、前記相関分析手段が前回算出のサービス評価ポイントと今回算出のサービス評価ポイントとの差分が許容範囲内の場合に、前記相関値算出手段により算出された相関値を基に前記配信ポリシーを変更する
ことを特徴とするデータ配信装置。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ配信装置において、
前記データ配信装置はユーザ毎の属性情報を格納するユーザ属性ＤＢを備え、
前記配信スケジュール制御手段は、前記ユーザ属性ＤＢに格納されているユーザ別の属性情報を基に各ユーザに対するサービスのレベルを示すユーザ評価ポイントを算定し、前記算定したユーザ評価ポイントを基に前記ユーザの端末へのデータ配信の優先度を制御する
ことを特徴とするデータ配信装置。
【請求項５】
ネットワーク内に配置された１以上の配信データを中継するゲートウェイ装置と、
前記１以上のゲートウェイ装置から配信データに関する性能評価データを収集して蓄積し、前記性能評価データの値とデータ配信時に使用した配信ポリシーとの相関値を算出し、前記算出した相関値を基に前記配信ポリシーを変更してデータを配信するデータ配信装置と、
前記データ配信装置へ前記ネットワーク内のゲートウェイ装置を介してデータ配信要求を送信し、前記データ配信装置から前記ゲートウェイ装置を介して配信されるデータを受信する端末を備える、
ことを特徴とするデータ配信システム。
【請求項６】
ネットワーク内に配置される１以上のゲートウェイ装置を介してユーザの端末へデータを配信するデータ配信方法において、
ユーザへ提供するデータ配信サービスをサービス種別とサービス時間帯の組み合わせからなるサービス提供単位で管理し、
データをユーザへ配信する際のポリシーを示す配信ポリシーを前記サービス単位毎に保持し、
前記１以上のゲートウェイ装置の各々から、配信が完了したデータに関する性能評価データを前記サービス単位毎に収集して蓄積し、
関連する１以上のゲートウェイ装置から収集された性能評価データを、前記サービス提供単位毎に集計してデータ配信時のサービス提供単位の性能実績のレベルを示すサービス評価ポイントを算定して蓄積し、
前記蓄積したサービス評価ポイントを基に前記配信ポリシーと前記サービス評価ポイントとの前記サービス提供単位毎の相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記サービス評価ポイントが予め定められた閾値以下の場合、前記算出された配信ポリシー相関値を基に前記サービス提供単位毎に前記配信ポリシーを変更し、
前記変更された配信ポリシーに基づいてデータの配信スケジュールを決定してデータを前記１以上のゲートウェイ装置を中継してユーザの端末へ配信する
ことを特徴とするデータ配信方法。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ配信方法において、
配信ポリシーを構成する各配信ポリシーパラメータについて前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記配信ポリシーの変更は、前記配信ポリシー相関値が最も大きな配信ポリシーパラメータを、前記サービス評価ポイントが目標とすべきサービス評価ポイントに到達するように変更することにより行う
ことを特徴とするデータ配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はネットワークを介したデータ配信技術に関し、特に、データ配信の性能実績データを収集蓄積し評価分析して配信ポリシーに反映することにより、ネットワークに対する負荷を抑制しながらデータ通信環境の変化に効率的に適応したデータ配信装置、データ配信システム、および、データ配信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話などの端末の高機能化によってネットワークの通信上の空き時間帯を用いて、マルチメディアコンテンツ等を端末へＰＵＳＨ配信するなどのデータ配信サービスが盛んに行われるようになってきた。このようなデータ配信サービスを実施するに当たっては、頻繁に行われるネットワークの増強や構成変更などによるデータ通信環境の変化に柔軟に適応し、データ通信環境の変化の影響を最小限に抑える必要がある。
【０００３】
従来、データをネットワークを介して配信する際に、データを中継するゲートウェイ装置等の状況を常時監視し、動的スケジューリングによりデータを配信する方法が行われているが、この場合は、ゲートウェイ装置の状態を監視するための監視パケットが定常的に配信サービスへ影響を与えデータ配信処理の効率を低下させることになる。これを回避するためには、例えば、ネットワークの状態情報を一括して収集蓄積しておき、その蓄積したデータを基に分析予測して次回のデータ配信時のポリシーに反映させるなどの対応が必要である。特に、特定の時間内にデータを配信しなければいけないサービスの場合、配信データを中継する各ゲートウェイ装置における最近の性能実績データ（例えば、トラヒック量、レスポンス性能、配信データを一時記憶するキャッシュのヒット率など）を考慮し、それらの性能実績データの値が改善するようにデータ配信のポリシーを予測調整して配信スケジュールに反映させることが重要となる。これにより、ネットワークのデータ通信環境の条件変化に適応した形でネットワークに対する負荷を最小限に抑えた形で効率よくデータ配信を行い、所定の時間内にデータ配信を完了させることが可能となる。
【０００４】
このように、ネットワークに対する負荷を最小限に抑えた形で、ネットワークの通信環境の条件変化に適応しながら配信ポリシーを変化させて、データ配信の性能を維持または改善することができるデータ配信が望まれている。
【０００５】
特許文献１にはデータのサイズを考慮して配信スケジュールを決定する方法が、特許文献２には低トラフィック量の時間帯を活用して配信を行う方法が、また、特許文献３にはネットワークの状態に基づいて与えられた時間以前にデータを転送する方法が示されている。
【特許文献１】特開２００３−３２２５１号公報
【特許文献２】特開２００４−１４５５３８号公報
【特許文献３】特開２０００−２７００１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来、ネットワークを介してデータ配信する際には、配信データを中継するネットワークの状態を随時監視しながらデータ配信のスケジュールを決定していた。この場合は、ネットワークを随時監視することによりネットワークに対する定常的な負荷が増大し、データ配信の効率が低下する問題があった。つまり、ネットワーク内の実際のデータ配信時の環境や性能（トラヒック量、レスポンス性能など）が変化した際、その変化を検出するためにネットワークに対して定常的に負荷を与えてしまっていた。また、変化の検出の都度データ配信時に使用する配信ポリシー（配信レート、リトライ回数、配信サイズ、配信数など）を変更することは、データ配信システム自体への負荷増大につながり、データ配信システムの処理効率を低下させる要因の一つになっていた。
【０００７】
本発明は、データ配信時にデータを中継する各ゲートウェイ装置の性能実績データを収集蓄積し、その蓄積された性能実績データを評価分析して配信ポリシーに反映することにより、ネットワークに対する負荷を抑制しながらネットワークの通信環境の変化に効率的に適応するデータ配信装置、データ配信システム、および、データ配信方法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】
【０００８】
本発明は、ネットワーク内に配置される１以上のゲートウェイ装置を介してユーザの端末へデータを配信するデータ配信方法において、ユーザへ提供するデータ配信サービスをサービス種別とサービス時間帯の組み合わせからなるサービス提供単位で管理し、データをユーザへ配信する際のポリシーを示す配信ポリシーを前記サービス単位毎に保持し、前記１以上のゲートウェイ装置の各々から、配信が完了したデータに関する性能評価データを前記サービス単位毎に収集して蓄積し、関連する１以上のゲートウェイ装置から収集された性能評価データを、前記サービス提供単位毎に集計してデータ配信時のサービス提供単位の性能実績のレベルを示すサービス評価ポイントを算定して蓄積し、前記蓄積したサービス評価ポイントを基に前記配信ポリシーと前記サービス評価ポイントとの前記サービス提供単位毎の相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、前記算出された配信ポリシー相関値を基に前記サービス提供単位毎に前記配信ポリシーを変更し、前記変更された配信ポリシーに基づいてデータの配信スケジュールを決定してデータを前記１以上のゲートウェイ装置を中継してユーザの端末へ配信する、ように構成される。
【０００９】
これによれば、データ配信サービスの提供単位毎に、蓄積されている過去のデータ配信の性能実績データを分析して最適な配信ポリシーを予測して次のデータ配信時の配信ポリシーに反映させることができ、ネットワークのデータ伝送の環境変化に対しても柔軟に適応した効率的なデータ配信が可能となる。また、蓄積されている過去のデータ配信の性能実績データを基に分析予測を行うため、ネットワークを常時監視する必要はなく、ネットワークに対する負荷を最小限の抑えた形での配信ポリシーの調整が可能となる。
【００１０】
また、本発明は、前記サービス評価ポイントの算定は、まず蓄積された性能評価データを基に前記ゲートウェイ装置毎のデータ配信の性能実績のレベルを示す性能評価ポイントを算出し、次に同一のサービス提供単位のデータ配信に関与する１以上のゲートウェイ装置の性能評価ポイントを集約することにより行う。
【００１１】
これにより、配信データが中継されるゲートウェイ装置別に収集された性能評価データを基に、ゲートウェイ装置に依存しないサービス提供単位別のサービス評価ポイントを効率的に算出することができる。
【００１２】
さらに、本発明は、前記サービス評価ポイントの算定は、１以上のゲートウェイ装置についての前記性能評価ポイントの各々に、前記ゲートウェイ装置の各々に割り当てられた重み付け係数をそれぞれ乗算した結果を加算することにより行う、ように構成することができる。
【００１３】
これによれば、各ゲートウェイ装置の特性の違いを考慮した形でのサービス評価ポイントの算定が可能となる。
【００１４】
また、本発明は、配信ポリシーを構成する各配信ポリシーパラメータについて前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、前記配信ポリシーの変更は、前記配信ポリシー相関値が最も大きな配信ポリシーパラメータを、前記サービス評価ポイントが目標とすべきサービス評価ポイントに到達するように変更することにより行う、ように構成することができる。
【００１５】
これによれば、配信ポリシー相関値を判定することにより、サービス評価ポイントの改善に最も寄与する配信ポリシーパラメータが特定でき、そして、その特定された配信ポリシーパラメータについて変更を行うのみで、サービス評価ポイントの改善が効率的に行うことができる。
【００１６】
本発明では、前記配信ポリシーの変更は、前記サービス評価ポイントの値が前記サービス提供単位毎に予め定められる閾値以下で、かつ、前回算出のサービス評価ポイントと今回算出のサービス評価ポイントとの差分が許容範囲内の場合に行う、ように構成することができる。
【００１７】
これによれば、ユーザへのサービス提供単位のサービスレベルが所定の許容される値（閾値）以下で、かつ、サービス評価ポイントの変動量が許容される値の範囲内の場合には、自動的に配信ポリシーが変更され、次回のデータ配信時は、ネットワークの環境変化に適応した形の配信ポリシーによりデータ配信が行われる。これらの閾値、許容範囲の設定を調整することにより、データ配信システム全体のサービスレベルを考慮した運用が可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
配信データが実際に伝送されるネットワーク内の各ゲートウェイ装置の性能条件の変化に適応した配信ポリシーの変更が、ネットワークに対して定常的な負荷を加えることなく可能となり、ネットワーク機器の増設・拡張などネットワークの環境変化に対して効率的に適応したデータ配信ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、本発明のデータ配信システムの概要を示している。
端末２０１は、ユーザの要求に応じて、ネットワーク３００内に配置されてデータの中継を行う１以上のゲートウェイ装置３０１を介して、データ配信装置１００とデータの受け渡しを行う。つまり、端末２０１はユーザからデータ配信の要求が端末２０１に入力されると、データ配信装置１００に対してデータ配信要求５０１を送信し、データ配信装置１００はデータ配信要求５０１で要求された配信データをネットワーク３００内に配置される１以上のゲートウェイ装置３０１（図１では識別のためＧ１からＧｎまでの記号を付加している）を介して、端末２０１へ配信する。
【００２０】
他の端末、例えば端末２０２から他のユーザがデータ配信装置１００へデータの配信を要求する場合も同様で、この場合は、１以上のゲートウェイ装置３０２を介してデータが配信される。ここで、ゲートウェイ装置３０１とゲートウェイ装置３０２は別のゲートウェイ装置であるとは限らず、一部共通であってもよい。このようにして、データ配信装置１００は、複数ユーザによる複数の端末からのデータ配信要求に対して適切なスケジューリングを行いながら要求されたデータの配信を行う。
【００２１】
データ配信装置１００は、端末のユーザへ提供するサービスの種別毎に予めデータ配信のポリシーを決めておき、その決めた配信ポリシーに基づいてネットワーク３００内の１以上のゲートウェイ装置を介してデータを端末へ配信する。サービスの種別としては、例えば、夜間コンテンツ配信、スポットキャスト、固定コンテンツ配信などがある。ここで、夜間コンテンツ配信は大容量でユーザ毎に異なるコンテンツを配信するという特徴があり、スポットキャストは即時性が求められ、固定コンテンツ配信では同一コンテンツが複数ユーザへ配信されることからキャッシュ機能が有効となる。  また、同じサービス種別であってもそのサービス時間帯別に予め異なるポリシーを決めておき、その決めた配信ポリシーに基づいてデータを配信することができる。例えば、１日の時間帯を深夜の０時から明け方までの０時−６時、午前中の６時―１２時、午後の１２時―２４時などに分け、それぞれの時間帯毎に異なる配信ポリシーを設定してデータ配信を行う。  これにより、１日の時間帯別に異なる通信環境（トラフィック量など）に適応した配信ポリシーの適用可能となり、より効率的なデータ配信が可能となる。このように、サービス種別とサービス時間帯のペアが一つのサービス提供単位となり、そのサービス提供単位毎に配信ポリシーを決定することができる。以降の記述では、このサービス種別とサービス時間帯のペアを“サービス提供単位”とも記述する。
【００２２】
図２は本発明のデータ配信装置の構成例である。
配信実績収集部１はネットワーク３００内に配置される１以上のゲートウェイ装置３０１からデータ配信時の性能実績を示すデータを含む配信実績ログ情報を収集し、データ配信時の性能実績を示す性能評価データに変換して、ゲートウェイ装置毎、サービス提供単位（サービス時間、サービス種別）毎に別レコードとして配信実績ＤＢ１０へ格納する。配信実績ログ情報には、例えば、トラヒック情報、レスポンス情報、キャッシュヒット率などのデータ配信の性能実績を示す情報が含まれ、これらの情報は以後の統計処理がし易いように正規化され、データ配信の性能実績を示す性能評価データとして配信実績ＤＢ１０へ格納される。  配信実績収集部１は一定周期で起動され、例えば毎日２４時直後に起動するように構成できる。この場合は、前日に各ゲートウェイ装置に蓄積された配信実績ログ情報が毎日２４時過ぎに収集されて前日の配信実績として配信実績ＤＢ１０へ格納される。以降の記述では、配信実績収集部１は毎日２４時直後に起動されて前日分の配信実績ログ情報を各ゲートウェイ装置から収集する場合を代表例として説明する。
配信実績収集部１は相関分析部２を起動して処理を終了する。
【００２３】
相関分析部２は配信実績収集部１から起動され、次の（１）−（３）の処理を行う。
（１）配信実績収集部１が収集し配信実績ＤＢ１０に蓄積した前日の性能評価データを基に、ゲートウェイ装置毎、サービス提供単位毎にデータ配信の性能実績のレベルを示す性能評価ポイントＶを算出して配信実績ＤＢ１０の性能評価ポイントの領域に格納する。そして、配信実績ＤＢ１０に格納されている１以上のゲートウェイ装置に関する性能評価ポイントＶを、関連する１以上のゲートウェイ装置に渡って集計してサービス評価ポイントＳを求める。このサービス評価ポイントＳはサービス提供単位に対応して算出され、該サービス提供単位についての性能実績レベルを示す。このサービス評価ポイントＳは、例えば、各ゲートウェイ装置の性能評価ポイントの各々に、各ゲートウェイ装置に割り当てられる重み付け係数をそれぞれ乗算したものを加算することにより、下記のようにして求めることができる。
Ｓ＝ｋ（１）＊Ｖ（１）＋ｋ（２）＊Ｖ（２）＋・・・＋ｋ（ｎ）＊Ｖ（ｎ）
ここで、“ｋ（ｉ）”はｉ番目のゲートウェイ装置の重み付け係数で、各ゲートウェイ装置に対応して予め用意される値である。“Ｖ（ｉ）”はｉ番目のゲートウェイ装置の性能評価ポイントを示し、“ｎ”は関連する１以上のゲートウェイ装置の数を示す。このようにして、各ゲートウェイ装置の特性を重み付け係数“ｋ（ｉ）”としてサービス評価ポイントに反映させることができる。
（２）相関分析部２は、同時に、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎に、前日のデータ配信時に使用した配信ポリシーパラメータ（例えば、配信レート、リトライ回数、配信サイズ、配信数など）の値を配信ポリシーＤＢ４０を検索して求め、上記（１）で求めたサービス評価ポイントＳと実際のデータ配信時の配信ポリシーパラメータ値をサービス提供単位に対応付けると同時に、サービス実施日（前日の日付）の情報を付加して配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に蓄積する。
（３）次に、相関分析部１は、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎に、配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に格納されている過去の複数のサービス実施日についてのサービス評価ポイントとそのとき用いた配信ポリシーパラメータの値を基に、各配信ポリシーパラメータ値とサービス評価ポイントとの相関度合いを示す配信ポリシー相関値Ｒを算出して配信ポリシー相関値ＤＢ３０の該当レコードの配信ポリシー相関値の領域に格納する。上記の処理を前日に実施された全てのサービス単位（サービス種別、サービス時間帯）について行った後、配信スケジュール制御部４を起動する。
【００２４】
配信スケジュール制御部４は相関分析部２から起動され、各サービス提供単位に対応して、配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０から前日に実施した該サービス提供単位のサービス評価ポイントを抽出し、配信ポリシー変更部４に依頼して次回（当日）のデータ配信に使用する配信ポリシーパラメータの変更を行う。その後、ユーザ特性分析部５に依頼してユーザ毎のデータ配信の優先順位を決定して配信リスト６０にその優先順位を設定した後に、データ配信部６を起動する。
【００２５】
データ配信部６は配信スケジュール制御部４から起動され、前記配信リスト６０に設定されている優先順位に従って配信コンテンツＤＢ７０から配信データを取り出し、各ユーザの端末へネットワーク３００内の１以上のゲートウェイ装置を介して配信する。
【００２６】
配信ポリシー変更部３は配信スケジュール制御部４から呼び出され、配信ポリシー相関値ＤＢ３０より、指定されたサービス提供単位別について、サービス評価ポイントと配信ポリシーパラメータとの相関をしめす配信ポリシー相関値を取り出す。そして、その配信ポリシー相関値が最も大きい配信ポリシーパラメータの値を変更し、その変更した配信ポリシーパラメータ値を配信ポリシーＤＢ３０へ設定する。この配信ポリシーパラメータ値の変更は、予めサービス提供単位別に設定されている閾値と前日のデータ配信時のサービス評価ポイントを比較し、前日配信時のサービス評価ポイントが閾値より大の場合はデータ配信時のネットワークの環境条件が安定していると見なして前日のデータ配信時と同じ配信ポリシーにより当日のデータ配信を行う。また、前日データ配信時のサービス評価ポイントが閾値以下で、かつ、前々日のサービス評価ポイントとの差分が許容範囲内の場合は、当日使用する配信ポリシーをサービス評価ポイントが改善する方向へ変更する。この配信ポリシーの変更処理は、上記の配信ポリシー相関値が最も大きい配信ポリシーパラメータ、つまり、最もサービス評価ポイントの改善に寄与する配信ポリシーパラメータを変更することにより行う。
【００２７】
ユーザ特性分析部５は配信スケジュール制御部４から呼び出され、ユーザ属性ＤＢ５０に格納されているユーザ属性情報を基に、各ユーザの端末に対するデータ配信の優先度を決めるためのユーザ評価ポイントＵをユーザ毎に算定し、算定したユーザ評価ポイントＵを基に優先度を決定して配信リスト６０に設定する。
【００２８】
データ配信部６は配信スケジュール制御部４から起動され、配信スケジュール制御部４からの指示に基づいてユーザから要求された配信データを配信コンテンツＤＢ７０から抽出し、ネットワーク３００内の１以上のゲートウェイ装置（Ｇ１，Ｇ２、・・・、Ｇｎ）を介して該ユーザの端末へ配信する。
【００２９】
上記のように、例えば、毎日２４時直後に各ゲートウェイ装置から１日分の性能実績データをまとめて収集し、その収集した性能実績データを基にサービス評価ポイントを算出して蓄積しておく。そして、その蓄積したサービス評価ポイントを基にネットワークの通信環境の変化を分析予測して、次回（つまり、当日）のデータ配信時の配信ポリシーに反映させることにより、ネットワークに対するアクセスは１日に一回のみでネットワークに対する負荷は最小限に抑制しながら、性能実績データに適応した形での配信ポリシーの変更が可能となり、ネットワークの環境変化にも柔軟に適応したデータ配信が可能となる。
【００３０】
図３は、本発明の相関分析部の動作フロー例である。
相関分析部２は、例えば、次のようなステップで処理を行う。
【００３１】
Ｓ２０１．  配信実績ＤＢ１０より各ゲートウェイ装置、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎に格納されているデータ配信時の性能評価データを取り出す。性能評価データとしては、例えば、データ配信時のゲートウェイ装置のトラフィック量を正規化した値であるトラヒックポイントＴ、ユーザからのデータ配信要求受付から実際に要求されたデータの配信が完了するまでの時間を正規化した値であるレスポンスポイントＲ、配信データをゲートウェイ装置に一時的に記憶するキャッシュメモリのヒット率を示すキャッシュヒット率Ｕなどとすることができる。
【００３２】
Ｓ２０２．  上記ステップＳ２０１で取り出した性能評価データを基に、各ゲートウェイ装置について、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎にその性能評価ポイントＶを下記のようにして算出する。
【００３３】
Ｖ＝ａ＊Ｔ＋ｂ＊Ｒ＋ｃ＊Ｕ
ここで、ａ、ｂ、ｃは、それぞれ、性能評価値のトラヒックポイントＴ、レスポンスポイントＲ、キャッシュヒット率Ｕに対する重み付け係数で、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎に予め用意される。このようにして、性能評価データの種類による特性を考慮した形での性能評価ポイントの算出が可能となる。
そして、算出した性能評価ポイントＶを、配信実績ＤＢ１０内の性能評価ポイントの領域へ格納する。
【００３４】
Ｓ２０３．  上記ステップＳ２０２で求めた性能評価ポイントをサービス提供単位毎に、関連する１以上のゲートウェイ装置に渡って集約して、該サービス提供単位の性能実績レベルを示すサービス評価ポイントＳを求める。  例えば、各ゲートウェイ装置の性能評価ポイントに各ゲートウェイ装置に予め割り当てられる重み付け係数を乗算したものを足し合わせることにより、下記のようにして算出することができる。
Ｓ＝ｋ（１）＊Ｖ（１）＋ｋ（２）＊Ｖ（２）＋・・・＋ｋ（ｎ）＊Ｖ（ｎ）
ｋ（ｉ）はｉ番目のゲートウェイ装置の重み付け係数
Ｖ（ｉ）はｉ番目のゲートウェイ装置の性能評価ポイント
このようにして、各ゲートウェイ装置の特性を重み付け係数“ｋ（ｉ）”としてサービス評価ポイントに反映させることができる。
【００３５】
Ｓ２０４．  上記ステップＳ２０３で求めたサービス評価ポイントＳと実際のデータ配信時に使用した配信ポリシーパラメータ値とを、サービス提供単位に対応付けてサービス実施日の情報と共に、配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に蓄積する。例えば、前日に実施した各サービス提供単位で用いた配信ポリシーパラメータ値を、サービス実施日を前日として配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に蓄積する。ここで、前日に実施した各サービス提供単位で用いた配信ポリシーパラメータ値については、配信ポリシーＤＢ４０を参照することにより求めることができる。
【００３６】
Ｓ２０５．  上記ステップＳ２０４で求めた配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０を基に、過去の１以上のサービス実施日に関して、サービス提供単位毎に、サービス評価ポイントＳとその際に使用した配信ポリシーパラメータとの相関の度合いを示す相関値を算出して配信ポリシー相関値ＤＢ３０に格納し、配信スケジュール制御部４を起動する。
このように、配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に蓄積されたサービス評価ポイントを基に、複数の配信ポリシーパラメータの中のどのパラメータが最もデータ配信の性能に影響を与えるかを相関値として推定できるため、ネットワークに対する負荷を最小限に抑えた形で効率よく配信ポリシーの変更が行えるようになる。
【００３７】
図４は、本発明の配信スケジュール制御部の動作フロー例である。
配信スケジュール制御部４は、例えば、次に示す処理ステップで動作する。
【００３８】
Ｓ４１０．  サービス提供単位となるサービス種別、サービス時間帯を選択する。  
【００３９】
Ｓ４２０．  上記ステップＳ４１０で選択したサービス提供単位について、配信ポリシーパラメータの設定値の変更を行う。この配信ポリシー変更処理の詳細については、図５を用いて後述する。
【００４０】
Ｓ４３０．  全てのサービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）について配信ポリシー変更処理が終了したか否かを判定し、終了した場合は（ＹＥＳ）次のステップＳ４４０へ移行し、終了していない場合（ＮＯ）はステップＳ４１０へ戻って次のサービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）を選択する。
【００４１】
Ｓ４４０．  ユーザ特性分析部５に依頼して、ユーザ属性ＤＢ６０に格納されている各ユーザ毎の属性情報を基に各ユーザに対してユーザ評価ポイントＵを付与し、各ユーザの優先度を決定して配信リスト６０を生成する。本処理の詳細については、図６を用いて後述する。
【００４２】
Ｓ４５０．  上記ステップＳ４２０で変更した配信ポリシーＤＢ４０、および、上記ステップＳ４４０で生成した配信リスト６０を基に、配信スケジュールを作成し、データ配信部６を起動する。
【００４３】
図５は、本発明の配信ポリシー変更部の動作フロー例である。
配信ポリシー変更部３は、例えば、次に示す処理ステップで動作する。
【００４４】
Ｓ４２１．  本配信ポリシー変更部の呼び出し元から引き渡されたサービス提供単位に対応する閾値、許容範囲値を図１５で後述する閾値・許容範囲値テーブルより抽出する。
【００４５】
Ｓ４２２．  該サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）に対応する前日のサービス評価ポイントＳを配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０から抽出する。
【００４６】
Ｓ４２３．  上記ステップＳ４２２で抽出したサービス評価ポイントが上記ステップＳ４２１で抽出した該サービス提供単位の閾値より大か否かを判定し、大ならば（ＹＥＳ）データ配信の性能は良好であると見なして何もせずに処理を終了し、大でないならば（ＮＯ）データ配信の性能を改善する必要があると見なしてステップＳ４２４へ移行する。
【００４７】
Ｓ４２４．  該サービス提供単位に対して、前前日のサービス評価ポイントと前日のサービス評価ポイントとの差分が上記ステップＳ４２１で抽出した許容範囲値内か否かを判定し、許容範囲値内の場合は（ＹＥＳ）データ配信システムは通常の運用状態にあると見なして次のステップＳ４２５へ移行し、そうでない場合は（ＮＯ）データ配信システムに通常とは異なる状態変動が発生していると見なして、ステップＳ４２６へ移行する。
【００４８】
Ｓ４２５．  配信ポリシー相関値ＤＢ３０を基に、複数の配信ポリシーパラメータの内、最も相関値が大の配信ポリシーパラメータを選択する。そして、選択した配信ポリシーパラメータ値を該サービス評価ポイントを改善する方向へ変更して、処理を終了する。
この配信ポリシーパラメータ値の変更は、例えば次のようにして行うことができる。
目標とするサービス評価ポイントを
（目標とするサービス評価ポイント）＝（閾値）×（安定率）
と定める。ここで、（安定率）はデータ配信を安定して行うために目標としてとるべきサービス評価ポイントの（閾値）に対する比率で、１以上の値をとる。そして、その定めた目標とするサービス評価ポイントに対して、例えば、いわゆる回帰分析などの統計解析手法を用いて配信ポリシーパラメータ値を決定することができる。
【００４９】
データを配信する際の配信ポリシーに含まれるパラメータ（配信ポリシーパラメータ）としては、配信レート、リトライ回数、配信サイズ、配信数など、複数のパラメータが考えられる。しかしながら、それらの全てを一律に改善するのはデータ配信のための資源を浪費することになる。  従って、上記のように、それらの複数のパラメータの内データ配信の性能改善に最も寄与するパラメータを予測特定して、その最も性能改善に寄与するパラメータを変更して調整することにより、より効率的にネットワークに対する負荷も抑制する形でデータ配信の性能改善を図ることができる。
【００５０】
Ｓ４２６．  配信ポリシー相関値ＤＢ３０の内容を初期値にリセットして処理を終了する。  これにより、配信システムは初期状態に移行して通常の運用状態に復旧する。
【００５１】
図６は、本発明のユーザ特性分析部の動作フロー例である。
ユーザ特性分析部５は、例えば、次の処理ステップで動作する。
【００５２】
Ｓ５０１．  ユーザ属性ＤＢ５０より各ユーザの属性情報を取り出す。属性情報としては、例えば、ユーザの契約種別、クレームの有無、手動配信の有無などとすることができる。
【００５３】
Ｓ５０２．  取り出したユーザの各属性情報を基に、各ユーザに対してユーザ評価ポイントＵを算定する。
ユーザ評価ポイントＵは、例えば、各ユーザの属性情報を契約種別Ｋ、クレームの有無Ｌ、手動配信の有無Ｍとすると、下記のように各属性情報に重み付け係数を掛けた値を加算することにより求めることができる。
【００５４】
Ｕ＝ｈ＊Ｋ＋ｉ＊Ｌ＋ｊ＊Ｍ
ここで、ｈ、ｉ、ｊは、それぞれ、契約種別Ｋ、クレームの有無Ｌ、手動配信の有無Ｍに対する重み付け係数である。これにより、各属性情報に対して重み付けを行った形でのユーザの評価が可能となる。
【００５５】
Ｓ５０３．  算定したユーザ評価ポイントＵを基に優先度を決定して配信リスト６０内の対応するユーザのエントリに設定する。この優先度は、例えば、後述する図１３に示すように、１から１０までの１０段階の優先度とすることができる。この優先度は、例えば、上記ステップＳ５０２で求めたユーザ評価ポイントＵを“１０”で除算した余りの“０”から“９”までの整数に“１”を加算する、などの方法で求めることができる。
【００５６】
図７は、本発明の配信実績ログ情報の構成例である。
配信実績ログ情報９０は、データ配信装置１００の配信実績収集部１によって各ゲートウェイ装置から収集される情報で、各ゲートウェイ装置におけるデータ配信処理の性能実績を示すデータを含んでいる。  配信実績ログ情報９０は、例えば、日時情報９１、ゲートウェイ識別情報９２、サービス種別９３、トラヒック量９４、レスポンスタイム９５、キャッシュヒット率９６を含んで構成することができる。
【００５７】
日時情報９１は該配信実績ログ情報を収集した日時および時刻を示す。  ゲートウェイ識別情報９２は該配信実績ログ情報を蓄積しているゲートウェイ装置の識別情報である。      
【００５８】
サービス種別９３は、配信されたデータに対応するサービス種別である。トラヒック量９４は、該ゲートウェイ装置が扱ったトラヒック量で、レスポンスタイム９５は、ユーザからのデータ配信要求受信から要求されたデータが実際に配信されるまでのレスポンス時間を示す。キャッシュヒット率９５は、該ゲートウェイ装置が保持するデータ配信用のキャッシュメモリをアクセスする際のデータのヒット率を示す。
【００５９】
上記の配信実績ログ情報９０は、データ配信装置１００の配信実績収集部１によって定周期で収集される。代表的な例では、毎日２４時直後に前日のデータ配信処理により各ゲートウェイ装置に蓄積された１日分の配信実績ログ情報を収集するように構成することができる。
【００６０】
図８は、本発明の配信実績ＤＢの構成例である。
配信実績ＤＢ１０は、例えば、ゲートウェイ識別情報１１、サービス時間帯１２、サービス種別１３、性能評価値１４、性能評価ポイント１５を含んだレコードの集まりとして構成することができる。
【００６１】
ゲートウェイ識別情報１１は、配信データの中継処理を行うゲートウェイ装置の識別情報である。  サービス時間帯１２はデータが実際に配信されるべき１日の中の時間帯を示す。  サービス種別１３は、該配信データが属するサービスの種別を示す。  性能評価データ１４は、例えば、トラヒックポイントＴｐ、レスポンスポイントＲｐ、キャッシュヒット率Ｃｈとすることができ、それぞれ、トラヒック量を正規化した値、レスポンス時間を正規化した値、キャッシュメモリのヒット率を示す。  性能評価ポイント１５は、配信データの性能実績を評価するための性能評価データ１４（ここでは、トラヒックポイントＴｐ、レスポンスポイントＲｐ、キャッシュヒット率Ｃｈ）の各値に所定の重み付け係数を乗算した後に加算した値として求めることができ、該ゲートウェイ装置の各サービス提供単位（サービス種別およびサービス時間帯）におけるデータ配信の性能実績のレベルを示す。例えば、性能評価ポイントＶは下記のようにして算出することができる。
【００６２】
Ｖ＝ａ＊Ｔ＋ｂ＊Ｒ＋ｃ＊Ｕ
ここで、ａ、ｂ、ｃは、それぞれ、性能評価値のトラヒックポイントＴ、レスポンスポイントＲ、キャッシュヒット率Ｕに対する重み付け係数で、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）別に予め用意される。
【００６３】
ここに例示した配信実績ＤＢ１０は、説明の便宜上、１個のゲートウェイ装置（Ｇ１）、２個のサービス時間帯（Ｔ１、Ｔ２）、４個のサービス種別（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）について示しているが、ゲートウェイ装置の数、サービス時間帯の数、サービス種別の数はこれに限定されない。
【００６４】
上記の配信実績ＤＢ１０は、例えば、毎日２４時直後に各ゲートウェイ装置から性能評価データをまとめて収集するように構成することにより、ネットワークに対するアクセスを１日１回に限定することができ、ネットワークに対する負荷を最小限に抑えることができる。
【００６５】
図９は、本発明の配信ポリシー評価蓄積ＤＢの構成例である。
配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０は、例えば、サービス実施日２１、サービス種別２２、サービス時間帯２３、配信ポリシーパラメータ２４、サービス評価ポイント２５を含んだレコードの集まりとして構成することができる。
【００６６】
サービス実施日２１は、データ配信が実施された日を示す日付情報である。ここでは、サービス実施日２１としては“Ｄ１”１個のみしか表記されていないが、本配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０には、例えば、毎日２４時直後の時点で前日をサービス実施日とするレコード群がまとめて格納される。従って、データ配信は行われた過去の複数のサービス実施日のデータが蓄積されていく。
【００６７】
サービス種別２２は、該配信データが属するサービスの種別を示す。  サービス時間帯２３は、該配信データが実際に配信された時間帯を示す。
【００６８】
配信ポリシーパラメータ２４は、データを配信する際に使用する配信ポリシーを定義する１以上のパラメータを含む。ここでは、配信レートα、リトライ回数β、配信サイズγ、配信数σを配信ポリシーパラメータとする場合を代表例として示している。
【００６９】
配信ポリシーパラメータの値はサービス実施日２１、サービス種別２２、サービス時間帯２３に依存して一意的に定められることから、例えば配信レートαについては、“α（Ｄ１，Ａ，Ｔ１）”のようにサービス実施日Ｄ１、サービス種別Ａ、サービス時間対Ｔ１を変数とする関数形式で表記している。リトライ回数β、配信サイズγ、配信数σについても同様である。
【００７０】
上記のように、本配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０には、最近から過去までの多数のサービス実施日のデータが蓄積されている。このデータを過去の複数のサービス実施日に渡って集計して統計解析することにより今後のデータ配信の性能の変化がネットワークを常時アクセスすることなく予測可能となり、ネットワークの通信環境の変化に適応した適切な配信ポリシーの設定が可能となる。  
【００７１】
例えば、この配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０に格納されている各サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）の配信ポリシーパラメータ値とサービス評価ポイントの値を、サービスを実施済みの複数の実施日に渡って集計することにより、図１１で後述するように、複数の配信ポリシーパラメータとサービス評価ポイントとの相関を示す相関値を算出することが可能となり、複数の配信ポリシーパラメータの内のどのパラメータが最もサービス評価ポイントの改善に寄与するかを判定できる。この相関値の算出は、例えば、いわゆる多変量解析などで用いられている統計解析手法による求めることができる。
【００７２】
このようにして、ネットワークに対する負荷を最小限に抑えた形で、ネットワークの通信環境の変化に適応した配信ポリシーの変更が可能となる。
【００７３】
図１０は、配信ポリシーＤＢの構成例である。
配信ポリシーＤＢ４０は、例えば、サービス種別４１、サービス時間帯４２、配信パラメータ４３を含むレコードの集まりとして構成される。
サービス種別４１は、該配信データが属するサービスの種別を示す。  サービス時間帯４２は、該配信データが実際に配信されるべき１日の中の時間帯を示す。
配信ポリシーパラメータ４３は、データ配信時に用いる配信ポリシーを決定する１以上のパラメータで、例えば、配信レートα、リトライ回数β、配信サイズγ、配信数σとすることができる。図１０に示すように、配信ポリシーパラメータ４３は各サービス提供単位に対応付けて保持される。
【００７４】
例えば、図１０では、サービス種別Ａのサービスについてそのサービス時間帯Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３別に、それぞれ、配信ポリシーパラメータα、β、γ、σのセットを対応付けている。本実施例では、配信ポリシーパラメータの変更は１日周期とし、毎日２４時直後に配信ポリシーパラメータを変更する場合を想定している。このため、本実施例では配信ポリシーパラメータα、β、γ、σは、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）毎に定義され、例えば配信レートαの場合は、サービス種別とサービス時間帯を変数とする関数表現“α（Ａ，Ｔ１）”の形式で表記できる。他の配信ポリシーパラメータβ、γ、σについても同様である。
【００７５】
上記のように、配信ポリシーパラメータはサービス提供単位に対応して設定され、データの配信処理はここで設定される配信ポリシーパラメータを用いて実行される。  本発明では、前日のデータ配信時までの過去の配信実績情報を基に、配信ポリシーＤＢ４０の次回の（当日の）設定値を最適な配信ポリシーパラメータに変更した後にデータ配信を行う。これにより、データが配信される環境条件の変化に柔軟に対応した効率的なデータ配信を行うことができる。
【００７６】
図１１は、本発明の配信ポリシー相関値ＤＢの構成例である。
配信ポリシー相関値ＤＢ３０は、サービス種別３１、サービス時間帯３２、配信ポリシーパラネータ３３、配信ポリシー相関値３４を含むレコードの集まりとして構成することができる。
【００７７】
サービス種別３１は該データ配信が属するサービスの種別を示し、ここではサービス種別“Ａ”のデータ配信のサービスを代表例として示している。
【００７８】
サービス時間帯３２はサービスを提供する時間帯で、ここでは、１日をＴ１（０時―６時），Ｔ２（６時―１２時），Ｔ３（１２時―２４時）の三つの時間帯に分けてサービスを行う場合の例を示している。
【００７９】
配信ポリシーパラメータ３３は、データを配信する際の配信ポリシーを定義する個々のパラメータで、ここでは、配信レート（α）、リトライ回数（β）、配信サイズ（γ）、配信数（σ）をパラメータとして配信ポリシーを定義する場合の例を示している。
【００８０】
配信ポリシー相関値３４は、配信ポリシーパラメータ３３の各々とサービス評価ポイントとの関連の度合いを示す相関値で、配信ポリシーパラメータ３３の各々がサービス評価ポイントに寄与する度合いを示している。
【００８１】
配信ポリシー相関値３４は、該サービスの過去のデータ配信実績が格納されている配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０を基に、過去の複数のサービス実施日に関する配信ポリシーパラメータの値、および、その時のサービス評価ポイントの値を基に、例えばいわゆる多変量解析などの統計的手法により、各配信ポリシーパラメータに対応づけて算定することができ、配信ポリシー相関値ＤＢ３０の配信ポリシー相関値３５の領域に格納される。
【００８２】
図１２は、ユーザ属性ＤＢの構成例である。
ユーザ属性ＤＢ５０は端末の利用者であるユーザの属性情報をユーザ毎に記憶するもので、例えば、ユーザＩＤ５１、契約種別５２、クレーム有無５３、手動配信有無５４、ユーザ評価ポイント５５を含むレコードの集まりとして構成することができる。
【００８３】
ユーザＩＤ５１はユーザの識別番号で、ここでは、電話番号を識別番号として用いた例を示している。契約種別５２はユーザとの契約種類を示すコードである。クレーム有無５３は、該ユーザから提供したサービスに対するクレームが過去にあったか否かを示すフラグ情報で、例えば、“０”は過去にクレームなしを示し、“１”は過去にクレームがあったことを示す。このクレーム有無５３の情報を用いることにより、例えば、過去にクレームがあったユーザに対してはデータ配信サービスの優先度を上げ、同じユーザからのクレームの再発を防止する、など個々のユーザ別にきめ細かな優先制御を行うことができる。
【００８４】
図１３は、本発明の配信リストの構成例である。
配信リスト６０は端末のユーザ毎にデータ配信の優先度を割り当てるもので、例えば、ユーザＩＤ６１、優先度６２を含んだレコードの集まりとして構成することができる。
ここでは、ユーザＩＤ６１としてはユーザの電話番号を用い、ユーザに対して１０段階の“１”から“１０”までの優先度６２を付与した場合の例を示している。
優先度６２は、例えば次の（１）、（２）のようにして算定することができる。
（１）前記ユーザ属性ＤＢ５０に格納されている各ユーザの属性情報を基に、各ユーザに対してデータ配信の優先度を示すユーザ評価ポイントＵを算定する。
ユーザ特性評価ポイントＵは、例えば、各ユーザの属性情報を数値化した値を契約種別Ｋ、クレームの有無Ｌ、手動配信の有無Ｍとすると、下記のように各属性情報の数値化した値に重み付け係数を掛けた値を加算することにより求めることができる。
【００８５】
Ｕ＝ｈ＊Ｋ＋ｉ＊Ｌ＋ｊ＊Ｍ
ここで、ｈ、ｉ、ｊは、それぞれ、契約種別Ｋ、クレームの有無Ｌ、手動配信の有無Ｍに対する重み付け係数である。
（２）上記（１）で求めたユーザ評価ポイントＵを優先度を示す１から１０の自然数に対応付ける。これは、例えば、ユーザ特性評価ポイントＵを“１０”で除算した際の商“０”から“９”を、それぞれ、優先度“１”から“１０”に対応付けることができる。
【００８６】
配信スケジュール制御部４はこの配信リスト６０に設定されている優先度の順にデータを配信するように配信スケジュールを決定してデータ配信部６に指示し、データを配信させる。
【００８７】
図１４は、本発明の性能評価データ重み付け係数テーブルの構成例である。
性能評価データ重み付け係数テーブル１２０は、サービス単位毎にデータ配信の性能評価ポイントＶを算出する際の重み付け係数ａ、ｂ、ｃを予め対応付けておくためのテーブルで、例えば、サービス種別１２１、サービス時間帯１２２、および、性能評価データとなるトラヒックポイントの重み付け係数ａ、レスポンスポイントの重み付け係数ｂ、キャッシュヒット率の重み付け係数ｃを含んだレコードの集まりとして構成することができる。
この性能評価データ重み付け係数テーブル１２０においては、サービス時間帯１２２を省略することも可能である。その場合は、サービス種別毎に、どの時間帯においても同じ性能評価データａ、ｂ、ｃの値を用いることを示す。
【００８８】
相関分析部２は、本テーブルに設定されている重み付け係数ａ、ｂ、ｃをもとに、下記のように、サービス単位毎にデータ配信実績の性能評価ポイントＶを算出することができる。
Ｖ＝ａ＊Ｔ＋ｂ＊Ｒ＋ｃ＊Ｕ
これにより、性能評価データの種類による特性を考慮した形での性能評価ポイントの算出が可能となる。
【００８９】
図１５は、本発明の閾値・許容範囲値テーブルの構成例である。
閾値・許容範囲値テーブル１３０は、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）ごとに算出されるサービス評価ポイントの閾値、及び、サービス評価ポイントの変化の許容範囲値を設定しておくためのテーブルで、例えば、サービス種別１３１、サービス時間帯１３２、閾値１３３、許容範囲値１３４を含むレコードの集まりとして構成することができる。
配信ポリシー変更部３は、例えば、サービス提供単位（サービス種別およびサービス時間帯）ごとに算出したサービス評価ポイントをこの閾値・許容範囲値テーブル１３０に設定されている閾値１３３および許容範囲値１３４と比較し、閾値１３３に設定されている値以下かつ許容範囲値１３４に設定されている値以下の場合に、配信ポリシーパラメータを変更する。
この図１５に示す構成例では、サービス時間帯毎に閾値１３３および許容範囲値１３４を設定しているが、サービス時間帯１３２のフィールドを含まないように構成することもできる。その場合は、サービス種別毎に閾値および許容範囲値が設定され、サービス種別が同じならばどのサービス時間帯について同じ閾値および許容範囲値を用いることを示している。
【００９０】
以下に、本発明のデータ配信システムの１動作例について、図１６から図２１に示す設定値の例を基に説明する。
（１）配信実績収集部１は、ネットワーク３００内の関連する各ゲートウェイ装置Ｇ１，・・・、Ｇｎから前記図７に示した配信実績ログ情報９０を収集する。配信実績ログ情報９０には、例えば、ゲートウェイ装置の性能を示すデータとしてトラヒック量９４、レスポンス時間９５、キャッシュヒット率９６が含まれている。  これらの収集したデータは正規化された後、性能評価値データ１４として配信実績ＤＢ１０に格納される。  図１６に示す例では、ゲートウェイ装置Ｇ１を代表例にして、サービス単位毎に、つまり、サービス時間帯（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３）毎、サービス種別（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）毎にトラヒックポイントＴｐ、レスポンスポイントＲｐ、キャッシュヒット率Ｃｈが性能評価データ１４として配信実績ＤＢ１０に格納される例を示している。
（２）次に、相関分析部２は、サービス提供単位（サービス時間帯毎、サービス種別毎に）毎に性能評価ポイントＶを算出して、図１６の１５ａに示すように配信実績ＤＢ１０の性能評価ポイント１５の領域に設定する。  ここで、性能評価ポイントＶを算出する際は、配信実績ＤＢ１０の性能評価データ１４に設定されているトラヒックポイントＴｐ、レスポンスポイントＲｐ，キャッシュヒット率Ｃｈを基に、例えば図１７の性能評価データの重み付け係数テーブルで定義されている重み付け係数ａ、ｂ、ｃを用いて次式により算出することができる。
【００９１】
Ｖ＝ａ＊Ｔ＋ｂ＊Ｒ＋ｃ＊Ｕ
（３）上記（２）の処理により配信実績ＤＢ１０の性能評価ポイント１５の領域に格納された性能評価ポイントＶを、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）別に関連する１以上のゲートウェイ装置について集計してサービス評価ポイントＳを求める。このサービス評価ポイントＳの集計は、例えば、関連する１以上のゲートウェイ装置について、各々のゲートウェイ装置に予め重み付け係数を付与しておき、それらの重み付け係数と各ゲートウェイ装置の性能評価ポイントＶを乗算した結果を加算することにより行うことができる。そして、サービス提供単位毎に求めたこのサービス評価ポイントＳを、該サービス提供単位に使用した配信ポリシーパラメータと対応付けて、例えば、図１９に示すようにポリシー評価蓄積ＤＢ２０に格納する。ここで、該サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）を実施時に使用した配信ポリシーパラメータ値は、図１８に例示している配信ポリシーＤＢ４０を該サービス提供単位の情報をキーにして検索することにより求めることができる。
（４）上記（３）で求めたポリシー評価蓄積ＤＢ２０を基に、サービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）別に、過去の複数のサービス実施日に渡って、各配信ポリシーパラメータとサービス評価ポイントとの相関を示す配信ポリシー相関値を求め、図２０に示す配信ポリシー相関値ＤＢ３０の配信ポリシー相関値３４の領域に格納する。図２０の配信ポリシー相関値ＤＢ３０の設定例では、説明の簡素化のために、１個のサービス提供単位（サービス種別、サービス時間帯）についてのみ表記しているが、これに限定されず、配信ポリシー相関値ＤＢ３０には複数のサービス提供単位についてのレコードを含めることができる。
（５）配信スケジュール制御部４は、配信ポリシー評価蓄積ＤＢ２０から前日のデータ配信時のサービス評価ポイントＳを抽出して前記図１５に示した閾値・許容範囲値テーブル１３０に設定されている閾値と比較する。そして、前日のデータ配信時のサービス評価ポイントが閾値以下で、かつ、データ配信時のサービス評価ポイントに関する前前日と前日との差分が所定の許容範囲値以内ならば、上記（４）で求めた相関値の中で値が最も大きな相関値を有する配信ポリシーパラメータを、サービス評価ポイントが改善する方向へ変更する。
【００９２】
例えば、図２０に示す配信ポリシー相関値ＤＢ３０の設定例では、サービス種別Ａ、サービス時間帯Ｔ１（０時―６時）においては、配信ポリシーパラメータ（この場合は、“０．９”、“０．２”、“０．２”、“０．２”の４個）の中で、配信レートαの相関値“０．９”が最も大きい値のため、配信レート（α）の値を変更の対象とする。
【００９３】
そして、例えば、前記図５の配信ポリシー変更手段の動作フロー例で示したように、目標とするサービス評価ポイントを
（目標とするサービス評価ポイント）＝（閾値）×（安定率）
と定める。ここで、（安定率）は（目標とするサービス評価ポイント）の（閾値）に対する比率で“１”以上の値となる。そして、その定めた目標とするサービス評価ポイントに対して、例えば、いわゆる回帰分析などの統計解析手法を用いて配信ポリシーパラメータ値を決定する。つまり、ここでは、図２１の配信ポリシーパラメータの設定変更例の中の４３ａに示すように、配信レート（α）の値を“５”から“３”に変更する。これにより、次回（当日）のサービス実施時におけるサービス種別Ａのサービス時間帯Ｔ１（０時―６時）のサービス提供単位におけるデータ配信は、配信レート＝３として実行され、サービス評価ポイントを上記の（目標とするサービス評価ポイント）の値に改善することが可能となる。
（付記１）ネットワークを介してユーザの端末へ配信ポリシーに基づいてデータを配信するデータ配信装置において、
前記ネットワーク内で配信データを中継する１以上のゲートウェイ装置から、配信されたデータに関する性能評価データを収集して蓄積する配信実績収集手段と、
前記蓄積された性能評価データを基に、ユーザへ提供するデータ配信サービスのサービス種別とサービス時間帯の組み合わせからなるサービス提供単位毎のデータ配信の性能実績レベルを示すサービス評価ポイントを算定して蓄積し、前記蓄積したサービス評価ポイントを基に前記配信ポリシーと前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出する相関分析手段と、
前記相関分析手段により算出された配信ポリシー相関値を基に前記配信ポリシーを変更し、前記変更された配信ポリシーに基づいてデータの配信スケジュールを決定する配信スケジュール制御手段と、
前記配信スケジュール制御手段が決定した配信スケジュールに基づいて、配信データを前記ゲートウェイ装置を介して端末へ配信するデータ配信手段を備える
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記２）付記１に記載のデータ配信装置において、
前記相関分析手段は、前記サービス評価ポイントの算定を、まず蓄積された性能評価データを基に前記ゲートウェイ装置毎のデータ配信の性能実績のレベルを示す性能評価ポイントを算出し、次に同一のサービス提供単位のデータ配信に関与する１以上のゲートウェイ装置の性能評価ポイントを集約することにより行う、
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記３）付記２に記載のデータ配信装置において、
前記相関分析手段は、前記性能評価ポイントの算定を、前記ゲートウェイ装置のデータ配信に関する性能を示す１以上の性能評価データの各々に重み付け係数を乗算した値を加算することにより行う、
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記４）付記２に記載のデータ配信装置において、
前記相関分析手段は、前記サービス評価ポイントの算定を、１以上のゲートウェイ装置についての前記性能評価ポイントの各々に、前記ゲートウェイ装置の各々に割り当てられた重み付け係数をそれぞれ乗算した結果を加算することにより行う
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記５）付記１に記載のデータ配信装置において、
前記配信ポリシーは複数の配信ポリシーパラメータを含み
前記相関分析手段は、前記配信ポリシーに含まれる各配信ポリシーパラメータについて前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記配信スケジュール制御手段は、前記配信ポリシー相関値が最も高い配信ポリシーパラメータを変更することにより前記配信ポリシーを変更する
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記６）付記１に記載のデータ配信装置において、
前記配信スケジュール制御手段は、前記サービス評価ポイントの値がサービス提供単位毎に予め定められる閾値以下で、かつ、前記相関分析手段が前回算出のサービス評価ポイントと今回算出のサービス評価ポイントとの差分が許容範囲内の場合に、前記相関値算出手段により算出された相関値を基に前記配信ポリシーを変更する
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記７）付記１に記載のデータ配信装置において、
前記データ配信装置はユーザ毎の属性情報を格納するユーザ属性ＤＢを備え、
前記配信スケジュール制御手段は、前記ユーザ属性ＤＢに格納されているユーザ別の属性情報を基に各ユーザに対するサービスのレベルを示すユーザ評価ポイントを算定し、前記算定したユーザ評価ポイントを基に前記ユーザの端末へのデータ配信の優先度を制御する
ことを特徴とするデータ配信装置。
（付記８）ネットワーク内に配置された１以上の配信データを中継するゲートウェイ装置と、
前記１以上のゲートウェイ装置から配信データに関する性能評価データを収集して蓄積し、前記性能評価データの値とデータ配信時に使用した配信ポリシーとの相関値を算出し、前記算出した相関値を基に前記配信ポリシーを変更してデータを配信するデータ配信装置と、
前記データ配信装置へ前記ネットワーク内のゲートウェイ装置を介してデータ配信要求を送信し、前記データ配信装置から前記ゲートウェイ装置を介して配信されるデータを受信する端末を備える、
ことを特徴とするデータ配信システム。
（付記９）ネットワーク内に配置される１以上のゲートウェイ装置を介してユーザの端末へデータを配信するデータ配信方法において、
ユーザへ提供するデータ配信サービスをサービス種別とサービス時間帯の組み合わせからなるサービス提供単位で管理し、
データをユーザへ配信する際のポリシーを示す配信ポリシーを前記サービス単位毎に保持し、
前記１以上のゲートウェイ装置の各々から、配信が完了したデータに関する性能評価データを前記サービス単位毎に収集して蓄積し、
関連する１以上のゲートウェイ装置から収集された性能評価データを、前記サービス提供単位毎に集計してデータ配信時のサービス提供単位の性能実績のレベルを示すサービス評価ポイントを算定して蓄積し、
前記蓄積したサービス評価ポイントを基に前記配信ポリシーと前記サービス評価ポイントとの前記サービス提供単位毎の相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記サービス評価ポイントが予め定められた閾値以下の場合、前記算出された配信ポリシー相関値を基に前記サービス提供単位毎に前記配信ポリシーを変更し、
前記変更された配信ポリシーに基づいてデータの配信スケジュールを決定してデータを前記１以上のゲートウェイ装置を中継してユーザの端末へ配信する
ことを特徴とするデータ配信方法。
（付記１０）付記９に記載のデータ配信方法において、
配信ポリシーを構成する各配信ポリシーパラメータについて前記サービス評価ポイントとの相関の度合いを示す配信ポリシー相関値を算出し、
前記配信ポリシーの変更は、前記配信ポリシー相関値が最も大きな配信ポリシーパラメータを、前記サービス評価ポイントが目標とすべきサービス評価ポイントに到達するように変更することにより行う
ことを特徴とするデータ配信方法。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明のデータ配信システムの構成例である。
【図２】本発明のデータ配信装置の構成例である。
【図３】本発明の相関分析部の動作フロー例である。
【図４】本発明の配信スケジュール制御部の動作フロー例である。
【図５】本発明の配信ポリシー変更部の動作フロー例である。
【図６】本発明のユーザ特性分析部の動作フロー例である。
【図７】本発明の配信実績ログ情報の構成例である。
【図８】本発明の配信実績ＤＢの構成例である。
【図９】本発明の配信ポリシー評価蓄積ＤＢの構成例である。
【図１０】本発明の配信ポリシーＤＢの構成例である。
【図１１】本発明の配信ポリシー相関値ＤＢの構成例である。
【図１２】本発明のユーザ属性ＤＢの構成例である。
【図１３】本発明の配信リストの構成例である。
【図１４】本発明の性能評価データ重み付け係数テーブルの構成例である。
【図１５】本発明の閾値・許容範囲値テーブルの構成例である。
【図１６】本発明の配信実績ＤＢの性能評価ポイントの設定例である。
【図１７】本発明の性能評価データ重み付け係数テーブルの設定例である。
【図１８】本発明の配信ポリシーＤＢの設定例である。
【図１９】本発明の配信ポリシー評価蓄積ＤＢの設定例である。
【図２０】本発明の配信ポリシー相関値ＤＢの設定例である。
【図２１】本発明の配信ポリシーＤＢの設定変更例である。
【符号の説明】
【００９５】
１    配信実績収集部
２    相関分析部
３    配信ポリシー変更部
４    配信スケジュール制御部
５    ユーザ特性分析部
６    データ配信部
１０    配信実績ＤＢ
２０    配信ポリシー評価蓄積ＤＢ
３０    配信ポリシー相関値ＤＢ
４０    配信ポリシーＤＢ
５０    ユーザ属性ＤＢ
６０    配信リスト
７０    配信コンテンツ
９０    配信実績ログ情報
１００    データ配信装置
２０１，２０２    端末
３００    ネットワーク
３０１，３０２    ゲートウェイ装置
４００    加入者情報システム
５０１    データ配信要求
５０２    配信データ
【図１】
2009104378.tif 000003
【図２】
2009104378.tif 000004
【図３】
2009104378.tif 000005
【図４】
2009104378.tif 000006
【図５】
2009104378.tif 000007
【図６】
2009104378.tif 000008
【図７】
2009104378.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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