Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

先進的仮想化ネットワーク連携検証実験の取組
平⼭ 孝弘
NICT ネットワークアーキテクチャ研究室

Takahiro Hirayama [ hirayama@nict.go.jp ]©National Institute of Information and Communication Technology

本発表の概要
ネットワークアーキテクチャ研究室では、⼈⼯知能(AI)を⽤いたネットワークサービス構築・リ
ソース管理の⾃動制御の実現に向けた研究を進めている。本発表では、KDDI/NEC/⽇⽴/沖電気らと共同で実施した総務省委託研究(H30-R2およびR3年度)、並びにR4年度以降KDDI/NECらと共同で実施している共同研究での、テストベッド利⽤事例について紹介する。

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線

中心より
左に0.8A

°

0.5A
0.5A

•

プロジェクト沿⾰– H30-R2年度: 総務省委託研究「⾰新的AIネットワーク統合基盤技術の研究開発」• KDDI, NICT, ⽇⽴、NEC, 沖電気の5社で受託。JOSEを利⽤した実証実験を実施。

– R3年度: 総務省委託研究「先進的AIネットワークの基盤技術の研究開発」• KDDI, NEC, NICTの3社で実施。

– R4年度〜: KDDI/NEC/NICTの共同研究• R3年度委託研究の成果をベースに、B5G⾼信頼仮想化テストベッド等を⽤いて共同実験を実施中。

2

3

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

総務省委託研究「⾰新的AIネットワーク統合基盤技術の研究開発」でのTB利⽤事例(~R2)

背景: 5G/B5G時代のスライシング

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

要求条件︓ 柔軟化・⾼弾⼒化、⾼効率データ流通、安全・信頼性

要求条件︓ 超低遅延、安全・信頼性、⼤容量(アクセス)、省電⼒化、柔軟化・⾼弾⼒化、⾼効率データ流通

要求条件︓ ⼤容量（コア・アクセス）、
省電⼒化、柔軟化・⾼弾⼒化、⾼効率
データ流通、安全・信頼性※ 総務省 将来のネットワークインフラに関する研究会資料（2017.5.26）より抜粋

多種多様な QoS 要求

仮想ネットワーク #1
サービスA
仮想ネットワーク #2
サービスB

ネットワーク仮想化技術
QoS要求を満たす仮想ネットワークを、同じ物理基盤上で論理的に構築

物理ネットワーク4

課題I NICT担当パート︓AIを⽤いたネットワーク資源管理制御•

ネットワーク内に分散配置された複数の仮想マシン(VNF)が連携し、⼀つのサービスを形成する(サービス機能チェイン, SFC)を対象にVNFのリソース要求量の予測、VNF資源調停、VNFの移⾏スケジューリング機能という三つの機能を司るAIを研究開発

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A

×サービス品質の維持

⾼効率な計算資源の活⽤

ネットワークインフラ
ServervNF

Server

SFC A

vNF

資源調停 AI

vNF

vNF

Proxy

Proxy

×

秒で迅速に

同時達成！
利⽤者は気づかない！

ネットワーク設計

移⾏・再構成 AI

SFC B
Proxy

Proxy

SFF (Service Function

SFF(Service Function

Forwarder)

Forwarder)

需要予測

空間認識

時系列解析

調停不可の要求
サーバ配置・トポロジ
⻑期依存性（注意機構）

運⽤フェーズへ

需要予測

実際のデータ

再学習枠組

Forgetting

Dynamic
Ensemble

⻑期再学習

短期再学習

再学習
なし

サーバ内 vNF間の⾃律リ
ソース調停

⾃律移⾏スケジューリング
vNFは資源枯渇を避けるために移⾏
Shortage(in future)

再学習でよりよい
推定を達成

Resource

0.5A

デマンド

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

vNF
1
vNF
2

D O WN

vNF
1

UP

vNF
2

Migration

ED-RNN

5

⽤語説明
•

6

〜 SFC 〜

Network Function Virtualization (NFV)︓

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

•

中心線
中心より
左に0.8A– 複数のネットワーク機能(NFs)を汎⽤サーバからなる基盤上でソフトで実装
NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

Service Function Chaining (SFC)︓– 必要な複数のNFsを分散配置し、特定の経路に沿って転送されるパケットに対して適切な順番でネット
ワーク内処理を施すための仮想的なサービス機能チェインを構築→NFsを柔軟に分散配置でき、エンドユーザ毎に適時適切なサービスを迅速に提供可能
0.5A
0.5A

• 参考︓ IETF RFC 7665 / RFC 8300, ETSI GS NFV-EVE 005 V1.1.1

サービス機能チェイン

FirewallDPI

CodingCaches

NAT

仮想網
マッピング
物理網
サービス機能パス* 資源：コンピュータ資源（CPU、メモリ、ストレージ容量、ソフトウェア基盤）

7

AIによるNF移⾏スケジューリング
•サーバの資源量、SFチェインの需要変動、VNFのリソース要求量などを参照して、VNFの移⾏先&移⾏時期をすばやく(数秒程度で)決定

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

– 数ステップ先を⾒据えて、同じNFの移⾏が頻繁に起きないように配慮
SFC Demands

SFC A
A-1

…

0.5A

Function Dependency

Server Status(Current)
SRV-1

VNF A-1
SRV-2

VNF A-2

SRV-3

…

A-2

VNF C-1: CPU↓, MEM↑, …

Migration Scheduling
AI
SRV-1

VNF A-2
SRV-2

VNF A-1

SRV-3

Server Status(Prediction)
SRV-1

VNF
A-2
VNF
A-1

VNF A-2SRV-3Frequent
(Bad)
SRV-3

VNF X-nVNF A-1

t=0

t=1

t=2

!(𝑡2 )⋮𝑒(𝑡𝑇 )

SRV-1
SRV-2

VNF X-n

時系列変動分析に有効なEDRNN（Encoder-Decoder
Recurrent Neural Network）を適⽤︓• 環境再構築に通じる影響度の⾼い変動箇所を抽出し、VNFの移⾏タイミングと移⾏先を⾃動決定• VNF再配置と計算資源不⾜の発⽣頻度の最⼩化
および秒単位での VNF移⾏先決定を同時に実現• DNNと⽐較して学習時間を⼤幅に低減(数時間→数⼗分)
𝑒(𝑡 )
1

SRV-2

…

VNF A-1

…

SFC B
SFC C

…

VNF B-1

VNF B-1: CPU↑, MEM↑, …
…

SFC B
SFC C

A-3

VNF A-1
Infrequent(Good)…

0.5A

Function Requirements
Stats Predict VNF A-1: CPU↑, MEM↑, …
VNF A-2: CPU↑, MEM↓, …
SFC A

…

中心線
中心より
左に0.8A

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204…

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

t=3

Attention

e(t1)

e(t2)

ET
e(tT)

GRU

GRU

GRU

Input
I(t1)

Input
I(t2)

Input
I(tT)

Encoder

Solution Solution
Solution
O(t1)
O(t2)
O(tT)
O(t1)
O(t2) O(tT-1)
hd (t1)hd (t2)he(tT) AttnAttnAttnGRU

GRU

Input
I(t1)

Input
I(t2)

hd (tT-1)

GRU

Input
I(tT)

DecoderCf) T. Hirayama et al., IEEE NetSoft 2019
T. Hirayama et al., IEEE CNSM 2022.

テストベッドを利⽤した実証実験 (1)•

NICT単体でのSFC性能評価

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

中心線
中心より左に0.8A– アーキテクチャ研究室で作成したSFC検証ソフトウェアをもとに、PoC構築
NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204• SFCの実装はIETF RFC 7665/8300に準拠– アーキ研、JOSE合わせて50基のサーバ(⻘■)を⽤い、五⼤都市に⾒⽴てた仮想ネットワークを構築。
VM100台を⽤いたSFCの構築、およびデータ疎通試験を実施。
0.5A
0.5A

• 注: ドメインの地名は仮のもので、とサーバの実際のロケーションには相関なし– エンドホスト(緑●)間のスループットをiperf3で計測し、ほぼ常時100Mbps以上を維持できることを確認
札幌

⼤阪
東京

福岡

名古屋

8

テストベッドを利⽤した実証実験 (2)9KDDI, NICT, OKI 3者で実施① KDDI AIが障害を検知し、NICT AIにマイグレーションを指⽰。(ISP A内でマイグレーション)② マイグレーション先で障害が発⽣し、OKI AIのキャッシュ制御機能によりISP Bへ迂回

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

KDDI

障害検知

中心線
中心より
左に0.8A

NICT

②

OKI

機能マイグレーション

NW品質分析

RCA

0.5A
0.5A

①

Data Collector

ISP A

Data Collector

SFC Controller

ISP A telco-cloud
CDN
Cache1

CDN
サービス
利⽤者 A
CDN
サービス
利⽤者 B

①
SFC infrastructure

ND1

ア
ク
セ
ス
網

GW

ISP B

ND2

×

ND3

ND4

Service
Classifier

CDN
Cache3GWDNS Controller

CDN
Cach2

②

DNS Server
Origin Server

Service
Classifier

GW

GW

CDN
Cache5

Data Collector

GW

CDN
Cach4

GW

ISP C
CDN
サービス
利⽤者 C

Cache切り替え

資源調停分析

ワークフロー

イ
ン
タ
ー
ネ
&
ト

CDN
Cach6

GW

9

テストベッドを利⽤した実証実験 (2)Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

10

11

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

総務省委託研究「先進的AIネットワークの基盤技術の研究開発」でのTB利⽤事例
(R3~)

12

総務省委託研究「先進的仮想化NW基盤技術の研究開発」••

サービスの形態は、VM(VNF) からコンテナ(CNF)ベースへ(クラウドネイティブ化)
機能の細分化により柔軟性・効率性の向上が⾒込まれるが、管理制御はより複雑化

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

CNF基盤技術をAI技術で機能拡張することにより、柔軟性・拡張性が⾼く、シームレスな設計、制御、監視環境が提供できるため、各種DXサービスの推進に貢献する。
現在の課題

※R3年

l テレワークによる在宅トラヒック増加
l コロナ禍での中⼩企業のDX推進l ⾼信頼なネットワークのニーズ増⼤

l Webサービス
l 映像配信

DX

マイクロサービス
App

App

App

App

App

App

App

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

5G/MEC/クラウド

クラウドネイティブ化による先進的仮想化ネットワーク
サービス毎の要求条件

設計

制御

超⾼速化ICTシステム設計技術

l 利⽤者利便性の向上のための分単位でのサービス再設計技術を確⽴
l ⼈⼿だけではできない膨⼤な数の要
件・設計パターン（案件毎に10万種以上）を整備し、幅広い要件に柔軟に対応するシステム設計機能を確⽴

リソース調整・構成変更

設計情報

基盤計算機リソースの動的かつ最適制御技術

障害予兆

構成情報・性能ログ

監視

障害事前予測技術

l コンテナとVMの双⽅の特徴を活かしたア
プリケーションの品質劣化抑制技術の確⽴

l コンテナ基盤から運⽤⾃動化に必要となる指標の網羅的な収集技術の確⽴

l 通信ネットワーク基盤を構築し、アプリ
ケーションのノード移⾏を含む基盤再構成
を分単位で実現

l 障害予兆発⽣の3分以内に障害事象を検知する事前予測技術を確⽴し、⼤規模サービス障害を未然に防ぐ
障害検知・予測情報※プロジェクト終了報告資料より抜粋

背景: 総務省委託研究「先進的仮想化NW基盤技術の研究開発」••

13

サービスの形態は、VM(VNF) からコンテナ(CNF)ベースへ(クラウドネイティブ化)
機能の細分化により柔軟性・効率性の向上が⾒込まれるが、管理制御はより複雑化

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

CNF基盤技術をAI技術で機能拡張することにより、柔軟性・拡張性が⾼く、シームレスな設計、制御、監視環境が提供できるため、各種DXサービスの推進に貢献する。

l テレワークによる在宅トラヒック増加
現在の課題 l コロナ禍での中⼩企業のDX推進
委託研究終了後、(R4-R5年度)実施
l ⾼信頼なネットワークのニーズ増⼤※R3年3機関が開発したAIの連携動作により、このClosed-loopを⾃動で⾏えることを実証
サービス毎の要求条件

設計

l 利⽤者利便性の向上のための分単位でのサービス再設計技術を確⽴
l ⼈⼿だけではできない膨⼤な数の要
件・設計パターン（案件毎に10万種以上）を整備し、幅広い要件に柔軟に対応するシステム設計機能を確⽴

設計情報

マイクロサービス
App

App

App

App

App

App

App

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

Lib

5G/MEC/クラウド

クラウドネイティブ化による先進的仮想化ネットワーク
リソース調整・構成変更

制御

超⾼速化ICTシステム設計技術

l Webサービス
l 映像配信

DX

基盤計算機リソースの動的かつ最適制御技術

障害予兆

構成情報・性能ログ

監視

障害事前予測技術

l コンテナとVMの双⽅の特徴を活かしたア
プリケーションの品質劣化抑制技術の確⽴

l コンテナ基盤から運⽤⾃動化に必要となる指標の網羅的な収集技術の確⽴

l 通信ネットワーク基盤を構築し、アプリ
ケーションのノード移⾏を含む基盤再構成
を分単位で実現

l 障害予兆発⽣の3分以内に障害事象を検知する事前予測技術を確⽴し、⼤規模サービス障害を未然に防ぐ
障害検知・予測情報※プロジェクト終了報告資料より抜粋

14

本報告で⾏った実験の構成図と概要
⽬的•

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

– NICTテストベッドに構築した、クラウドネイティブネットワーク(CN)基盤で稼働するサービスの
QoS維持をAIにより⾃動で⾏う

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

超⾼速化ICTシステム
設計AI (NEC)

0.5A

•

成果
0.5A

– 3機関各々が開発した機能が異なる
AIを連携させ、QoS維持のための① 障害事前予測(予兆の検出)② 障害を避けたサービスの再設計(マイグレーション先の決定)③ 移⾏先でのリソース競合回避(残余リソースを考慮したCNF配置)

を⾃動で⾏う機能の実証– AI間の連携インタフェースとして、
TM Forum Open APIにおける• Service Problem API (656)• Service Order API (641)を参照し、同APIの妥当性を実証

障害事前予測AI(KDDI)

Service Order API

中心線
中心より
左に0.8A°

Service Problem API

リソース動的制御AI(NICT)eBPFログを送信

稼働状況取得CN基盤

サービス
マイグレーションコントローラ
VM1 (Worker1)

VM2 (Worker2)

VM2 (Worker3)

VM2 (Worker4)

CNF1 CNF2

Service1 CNF3

CNF1 Service2

CNF2 CNF3

CNF1

CNF2 Service3

Docker/Host OSDocker/Host OS

疑似障害CNF3

Docker/Host OS(予兆)
Docker/Host OSPM1 (cluster01-k8s)
PM2 (cluster02-k8s)
PM3 (cluster03-k8s)
PM4 (cluster04-k8s)※物理マシン(PM)1台につき1クラスター

15

TM Forum Open API による AI 間連携•

それぞれのAIは独⾃に得た情報をもとに判断する

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204– ⽬的・学習モデルも異なるAI間の情報伝達をどうするか︖

超⾼速化ICTシステム
設計AI (NEC)

0.5A
0.5A

•

TMF Open APIを参照– TM Forum(TMF)が規定するAPI• TMF: キャリア・ベンダの業界団体– サービスのライフサイクル全体のオペレーション⾃動化を⽬指し設計•

Service Problem API– 障害の発⽣時刻を予想し通知する•

Service Order API– 障害を避けたサービス構成を通知• 障害の影響を受ける可能性がある
サービスの移⾏先を指定

障害事前予測AI(KDDI)

Service Order API

中心線
中心より
左に0.8A°

Service Problem API

リソース動的制御AI(NICT)eBPFログを送信

稼働状況取得

CN基盤

コントローラ
VM1 (Worker1)

VM2 (Worker2)

VM2 (Worker3)

VM2 (Worker4)

CNF1 CNF2

Service1 CNF3

CNF1 Service2

CNF2 CNF3

CNF1

CNF2 Service3

CNF3

Docker/Host OSDocker/Host OSDocker/Host OSPM1 (cluster01-k8s)
PM2 (cluster02-k8s)
PM3 (cluster03-k8s)
PM4 (cluster04-k8s)※物理マシン(PM)1台につき1クラスター

Docker/Host OS16

実験環境および検証シナリオ•

4つのクラスター内に複数のサービスが存在するうちの、1クラスターに擬似障害を発⽣

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

•

中心線
中心より
左に0.8A– 疑似障害: 特定のコンテナのNICの遅延をtcコマンドで増⼤させる
NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

ネットワークサービスのサンプルとして、Stanʼs Robot Shopを使⽤– MySQLやMongoDBなどの12のコンテナで構成された、コンテナ監視ツールの検証⽤サンプル
0.5A
0.5A

B5G⾼信頼仮想化テストベッドに構築①障害予兆検知AI (KDDI)
障害の予兆を検知(100 sec.)し、サービス設計AIに通知。

TMF Open API

k8sクラスター1
サービス1 (12CNFs)

サービス2 (12CNFs)

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1

k8sクラスター3

k8sクラスター2
サーバー2-1
CNF
CNF1 2

サーバー2-2

k8sクラスター4

サーバー2-3

CNF

CNF
CNF3 4 5 6

NICT テストベッド(北陸)に構築

サーバー2-4

CNF7 8 9 10 11
サービス1 (移⾏後)CNF12②サービス設計AI (NEC)
サービス移⾏先(クラスター)を選択(2.5 min.)TMF Open API③リソース制御AI (NICT)
サービスを構成するCNFの移⾏先(サーバー) を選択(AI処理時間: 2 sec.,
CNF移⾏時間: 1-10 min.)障害予測AIの事前学習と障害発⽣時の動作••

eBPF(extended Barkley Packet Filter)により、稼働状況(パケットロス率、RTT等)を常時収集
AIモデルに対して、サービスを構成するコンテナごとに正常時の挙動を学習させる

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

•

中心線

中心より
左に0.8A

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204– AIモデル: LSTMによる将来の予測+Autoencoderによる異常検知

10秒に⼀回評価を⾏い、Autoencoderの復元値(平常時にとりうる値)と実測値との平均⼆乗誤差が閾値を超えると異常とみなす
0.5A
0.5A

①(疑似)障害を発⽣→障害予測AIが検知、PM2障害の予兆と判断
cluster02-k8s (PM2)Service1 (RobotShop, 12CNFs)

Service2 (RobotShop)

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
(mysql)

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1

cluster01-k8s
Worker1
既存CNF

cluster03-k8s
Worker2
既存CNF

Worker3

cluster04-k8s
Worker4
既存CNF

17

18

システム設計AIの動作••

システム設計の探索エンジンと有望な構成案を推定するGNN(Graph Neural Network)で構成
探索エンジンによるシステム設計

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

中心線
中心より左に0.8A•

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204– 利⽤可能な部品の情報に基づき、具体的な構成案を⽣成– 数多の案の中から最適なものを選択するために、強化学習を利⽤

移⾏先の既存サービス/移⾏対象サービスの性能要件、既存サービスの現在の配置などを考慮
0.5A
0.5A

– 既存サービスへの悪影響(*)が少ない構成を選択*リソース競合など

cluster02-k8s (PM2)Service1 (RobotShop, 12CNFs)

Service2 (RobotShop)

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
(mysql)

CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1
CNF1

cluster01-k8s
Worker1
既存CNF

cluster03-k8s
Worker2
既存CNF

Worker3

cluster04-k8s
Worker4
既存CNF②
システム設計AIが各サービスの移⾏先を選択19

リソース動的制御AIの事前学習と動作••

Encoder-Decoder RNNモデルにより、サーバ利⽤状況、サービス需要に適したCNF配置を決定
CNFの配置、およびいつ・どこでマイグレーションを⾏うかを決定する問題をILPで定式化。
MATLABで導出した最適解を教師データとして利⽤

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

中心線
中心より左に0.8A•

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204– 数分〜数⼗分かかる計算処理を、AIにより⾼速化

システム設計AIからマイグレーションの指⽰を受けた際に、移⾏対象の現在のCPU利⽤率、
移⾏先クラスタの残余リソース量を参照し、CNFの配置を決定する
0.5A
0.5A

cluster02-k8s (PM2)cluster01-k8s
Worker1

cluster03-k8s
Worker2

既存CNF

既存CNF

CNF1 2

CNF3 4 5 6cluster04-k8s

Worker3

Worker4
既存CNF

CNF7 8 9 10 11Service1 (移⾏後)

CNF12

③
リソース制御AIが各CNFを収容するワーカーを選択KDDI, NEC, NICT連携実験のまとめ
VNF→CNFへの移⾏に伴う、CNサービスのQoS維持作業の複雑化を解決するための研究開発•

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162– 障害予測(KDDI)、システム設計(NEC)、リソース制御(NICT)の3種のAI間連携の実証実験を実施
NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204(疑似)障害の発⽣を予測し、事前にサービスを競合を避けてマイグレーションすることで、QoSの劣化を未然に回避するための⼀連の処理を、AIによる完全⾃動制御により実現

•

中心線

中心より
左に0.8A

°

前

0.5A
0.5A

– 異なるAI間の連携では、TMF標準のOpen APIを参照• 既存APIの不⾜する点(障害発⽣予想時刻の通知)があるため、Open APIに拡張の余地あり– 障害予測: 60-100秒、システム設計: 約150秒、リソース制御: 2秒の処理時間で解を導出可能りである。
時刻
クラスタ01

クラスタ02

イベント

0:00

mysql コ ン テ ナ に て tc コ マ ン ド を 実 行

1:48

障 害 予 測 AI が 障 害 の 予 兆 を 設 計 AI に 通 知(108 秒 )4:25
クラスタ03

クラスタ04

シ ス テ ム 設 計 AI が サ ー ビ ス を 再 設 計 し 、
サ ー ビ ス 移 行 先 を リ ソ ー ス 制 御 AI に 通 知(157 秒 )後

4:27

リ ソ ー ス 制 御 AI が CNF 配 置 を 決 定 (2 秒 )5:27

12CNF 中 10CNF の 移 行 が 完 了 (60 秒 )11:39

残 り 2CNF(shipping, ratings)の 移 行 が 完 了

立ち上げに時間がかかる一部のコンテナを除くと障害の発生から 5 分程度で他のクラスタへの移行が完了し右下のクラスタに移⾏た 。図 8 は 、各 ク ラ ス タ の 移 行 前・後 の サ ー ビ ス 稼 働※2023/7⽉実験時のデータ

20

21

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

°

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204

中心線
中心より左に0.8A

0.5A
0.5A

まとめと今後の展望まとめ
H30年度以降の、総務省委託研究、KDDI/NECとの共同研究の実験に関するTB利⽤事例をご紹介• H30-R2年度: 総務省委託研究「⾰新的AIネットワーク統合基盤技術の研究開発」

Tライトブルーでの表現が望ましいですが、単色による場合は、NICTブルーを用いNICTライトブルー
けて下さい。
対応できない場合はブラック又はホワイトによる単色を用いてください。
の制約により上記の色表現が合理的でない場合は、銘板等で金属色（シルバー等）
を用いることができ相談してブランドイメージを損なわない範囲に置いて、他の色を用いることができます。

NICTブルー
DIC 579
C100 M70
R0
G78 B162

中心線
中心より左に0.8A°

NICTライトブルー
DIC 577
C100 M30
R0
G129 B204– サービス機能チェインなどの運⽤のためのAIによる制御技術の研究開発– 5社それぞれがJOSE上に実験環境を構築。障害検知、サービス設計、サービス制御などの実験を実施。
– NICTはサーバ50台(VM100台)超の実験環境を⽤い、IETF RFC準拠のSFC技術を開発し実証実験。
– KDDI, NICT, OKIの3社で障害検知→サービス移⾏・品質維持の共同実験を実施。
0.5A
0.5A

•

R3年度: 総務省委託研究「先進的AIネットワークの基盤技術の研究開発」および
R4年度〜: KDDI/NECとの共同研究– 制御の対象をCNFに拡張し、⼀部機能の完全⾃動化(⾃動化レベル4)を⽬指す– KDDI/NECは⾼信頼TB、NICTは北陸に環境を構築。相互接続実験を実施– 業界団体TM Forumが提唱するAPIに基づくAI間連携により、QoS維持制御の完全⾃動化を実証

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