複数のデータセンタが接続されたネットワークシステムにおけるトラヒック制御方法であって、前記複数のデータセンタの各データセンタはリクエスト受け入れ制御装置を備えており、サービスのリクエストを受信したデータセンタのリクエスト受け入れ制御装置は、過去にリクエストを受け入れた際に取得したネットワーク状況に基づく第1の蓄積データを用いて、当該リクエストを受け入れるか否かを判定し、前記リクエスト受け入れ制御装置が、前記リクエストを受け入れないと判定した場合に、過去にリクエストを転送した際に取得したネットワーク状況及びリクエスト転送回数に基づく第2の蓄積データを用いて、転送先データセンタを決定し、当該転送先データセンタにリクエストを転送し、1回又は複数回のリクエスト転送が行われた後に、転送に係るリクエストを受信したリクエスト受け入れ制御装置が、前記リクエストを受け入れる場合に、当該リクエストに対応するサービスのトラヒックフローが確立した後のネットワーク状況を測定するとともに、当該ネットワーク状況とリクエスト転送回数を転送元のリクエスト受け入れ制御装置に送信し、前記転送元のリクエスト受け入れ制御装置が、前記ネットワーク状況とリクエスト転送回数を受信することを特徴とするトラヒック制御方法。前記複数のデータセンタにおける各リクエスト受け入れ制御装置は、第1の学習器と第2の学習器を備えており、前記第1の学習器が、リクエストを受け入れた際に測定されたネットワーク状況、及び当該リクエストに対応するサービスの優先度を用いて、当該リクエストを受け入れたことについての学習を行い、学習結果を前記第1の蓄積データとして記憶手段に蓄積し、前記第2の学習器が、転送したリクエストを受け入れた他のリクエスト受け入れ制御装置から受信した当該他のリクエスト受け入れ制御装置により取得されたネットワーク状況及び転送回数を用いて、当該リクエストを転送したことについての学習を行い、学習結果を前記第2の蓄積データとして記憶手段に蓄積することを特徴とする請求項1に記載のトラヒック制御方法。前記第1の学習器と前記第2の学習器を備えるリクエスト受け入れ制御装置が、サービスのリクエストを受信した際に、前記第1の学習器が、前記第1の蓄積データである学習結果に基づいて、受信した前記リクエストを受け入れるか否かの判定を行い、前記第1の学習器が、前記リクエストを受け入れないと判定した場合に、前記第2の学習器が、前記第2の蓄積データである学習結果に基づいて、転送先データセンタを決定することを特徴とする請求項2に記載のトラヒック制御方法。前記第1の学習器は、リクエストを受け入れた場合に、当該リクエストに係るサービスの優先度が高く、ネットワーク状況が良好な場合において、当該リクエストを受け入れた行動に対する報酬値が高くなるように報酬値の計算を行い、前記第2の学習器は、リクエストを転送した場合に、転送回数が少なく、リクエストを受け入れたデータセンタでのネットワーク状況が良好な場合において、当該リクエストを転送した行動に対する報酬値が高くなるように報酬値の計算を行うことを特徴とする請求項2又は3に記載のトラヒック制御方法。近年、サービスの耐故障性やスケーラビリティを考慮するため、複数データセンタの連携を通して、大規模なサービスを運用するようになってきた。複数のデータセンタが接続され、連携してサービスを提供するネットワークの構成例を図1に示す。図1の例では、3つのデータセンタA、B、Cがネットワーク接続されている。図1に示すように、各データセンタは、スイッチ、ルータ、サーバ等のノードネットワークコンポーネントが互いに接続されて構成されている。また、一般に各データセンタは階層構造を有しており、本明細書で対象とするデータセンタも階層構造を有するものを想定している。このようなデータセンタでは、階層の上位にアグリゲータaggregatorと呼ばれるプロキシ等の機能を有するノードが配置され、アグリゲータがサービスのリクエストを受信すると、リクエストを下位のノードに配信する動作や、リクエストに対応するTCPコネクションを確立する動作等を行う。前述したような既存のデータセンタ内におけるフロー制御は、単一のデータセンタの帯域使用率の向上を期待することができるが、複数のデータセンタを用いてサービスを運用している場合には、必ずしもデータセンタ全体の帯域使用率を向上させることができないという問題がある。複数のデータセンタ間で帯域使用率を向上させるためには、各データセンタ間でリソース情報などを統合管理し、ユーザユーザ端末、ユーザネットワーク等、総称してユーザ装置と称してもよいからのリクエストを効率的に各データセンタに配分しなければならない。しかし、複数のデータセンタのリソース状況を一元に管理することは、負荷分散を目的としてサービスを分散管理しているデータセンタの構造に相反する。複数のデータセンタ間で負荷分散を行う従来技術として、ValiantLoadBalancingと呼ばれる手法を用いた負荷分散方法がある例えば、非特許文献13。VLBは複数のデータセンタの運用において、ランダムにリクエストを転送することで、TCPフローが一定のデータセンタに集中しないようにすることで、輻輳を回避する。VLBにより、複数のデータセンタのスループットが充分に担保できる場合は、負荷分散の効果が見込める。しかしながら、複数のデータセンタが混雑してきた場合、ランダムにリクエストを転送し、TCPフローを確立するデータセンタを決定することは、必ずしも負荷を分散できるとは限らない。本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、複数のデータセンタが協調することにより、複数のデータセンタ間での負荷分散を実現するための技術を提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明は、複数のデータセンタが接続されたネットワークシステムにおけるトラヒック制御方法であって、前記複数のデータセンタの各データセンタはリクエスト受け入れ制御装置を備えており、サービスのリクエストを受信したデータセンタのリクエスト受け入れ制御装置は、過去にリクエストを受け入れた際に取得したネットワーク状況に基づく第1の蓄積データを用いて、当該リクエストを受け入れるか否かを判定し、前記リクエスト受け入れ制御装置が、前記リクエストを受け入れないと判定した場合に、過去にリクエストを転送した際に取得したネットワーク状況及びリクエスト転送回数に基づく第2の蓄積データを用いて、転送先データセンタを決定し、当該転送先データセンタにリクエストを転送し、1回又は複数回のリクエスト転送が行われた後に、転送に係るリクエストを受信したリクエスト受け入れ制御装置が、前記リクエストを受け入れる場合に、当該リクエストに対応するサービスのトラヒックフローが確立した後のネットワーク状況を測定するとともに、当該ネットワーク状況とリクエスト転送回数を転送元のリクエスト受け入れ制御装置に送信し、前記転送元のリクエスト受け入れ制御装置が、前記ネットワーク状況とリクエスト転送回数を受信する、ことを特徴とするトラヒック制御方法として構成される。前記複数のデータセンタにおける各リクエスト受け入れ制御装置は、第1の学習器と第2の学習器を備えており、前記第1の学習器が、リクエストを受け入れた際に測定されたネットワーク状況、及び当該リクエストに対応するサービスの優先度を用いて、当該リクエストを受け入れたことについての学習を行い、学習結果を前記第1の蓄積データとして記憶手段に蓄積し、前記第2の学習器が、転送したリクエストを受け入れた他のリクエスト受け入れ制御装置から受信した当該他のリクエスト受け入れ制御装置により取得されたネットワーク状況及び転送回数を用いて、当該リクエストを転送したことについての学習を行い、学習結果を前記第2の蓄積データとして記憶手段に蓄積するように前記トラヒック制御方法を構成してもよい。また、前記第1の学習器と前記第2の学習器を備えるリクエスト受け入れ制御装置が、サービスのリクエストを受信した際に、前記第1の学習器が、前記第1の蓄積データである学習結果に基づいて、受信した前記リクエストを受け入れるか否かの判定を行い、前記第1の学習器が、前記リクエストを受け入れないと判定した場合に、前記第2の学習器が、前記第2の蓄積データである学習結果に基づいて、転送先データセンタを決定するように前記トラヒック制御方法を構成してもよい。また、前記第1の学習器は、リクエストを受け入れた場合に、当該リクエストに係るサービスの優先度が高く、ネットワーク状況が良好な場合において、当該リクエストを受け入れた行動に対する報酬値が高くなるように報酬値の計算を行い、前記第2の学習器は、リクエストを転送した場合に、転送回数が少なく、リクエストを受け入れたデータセンタでのネットワーク状況が良好な場合において、当該リクエストを転送した行動に対する報酬値が高くなるように報酬値の計算を行うように前記トラヒック制御方法を構成してもよい。本発明によれば、複数のデータセンタが協調することにより、複数のデータセンタ間での負荷分散を実現するための技術を提供することが可能となる。すなわち、各データセンタの分散構造を維持しつつ、特定のデータセンタに負荷が集中することを防いだ負荷分散を実現できる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例であり、本発明の実施の形態は以下に記述した形態に限られるものではない。また、以下で説明するデータセンタは、エンタープライズネットワークであってもよい。システム構成及び動作の概要本実施の形態に係るシステムの全体構成は、図1に示したように複数データセンタがネットワーク接続された構成である。そして、各データセンタには、リクエスト受け入れ制御装置10が備えられ、複数データセンタのリクエスト受け入れ制御装置10が協調してフロー制御トラヒック制御を行う。ここで、本実施の形態におけるサービスは、特定のサービスに限定されないが、一例を挙げれば、動画配信等のコンテンツ提供サービス、検索サービス等がある。リクエストは、例えば、コンテンツ要求、検索クエリー等である。図2に、各データセンタに備えられるリクエスト受け入れ制御装置10の機能構成図を示す。図2に示すように、リクエスト受け入れ制御装置10は、リクエスト転送処理部11、リクエスト受け入れ判定部12、リクエスト転送先決定部13、及びデータ格納部14を備える。本実施の形態では、データセンタにおいてアグリゲータとなるノードをリクエスト受け入れ制御装置10とすることを想定しており、リクエスト転送処理部11は、当該アグリゲータの機能例えば、SSHやProxy等の機能を備え、リクエストの転送処理やコネクション確立のための処理等を行う。リクエスト受け入れ判定部12は、リクエスト転送処理部11から受け取ったリクエストを受け入れるか否か判定し、受け入れる場合にリクエスト転送処理部11にリクエスト受け入れ処理コネクション確立等を行わせるとともに後述する学習を行い、受け入れない場合に、リクエストをリクエスト転送先決定部13に渡す機能を有する。リクエスト転送先決定部13は、リクエスト受け入れ判定部12により受け入れを拒否されたリクエストの転送先を決定し、リクエスト転送処理部11を介して当該転送先にリクエストを転送し、後述する学習を行う機能を有する。本実施の形態では、各データセンタにおけるリクエスト受け入れ制御装置10のリクエスト受け入れ判定部12及びリクエスト転送先決定部13は、それぞれ学習器122、132を備え、これらにより階層型強化学習を行うことで、データセンタ間のフロー制御を行っている。また、リクエスト受け入れ判定部12及びリクエスト転送先決定部13がそれぞれ備える学習用データ取得部121、131により、学習のために使用するデータネットワーク状況や転送回数等が取得され、データ格納部14に格納される。データ格納部14は、学習のために必要な種々のデータを格納する機能部である。なお、リクエスト受け入れ判定部12とリクエスト転送先決定部13における各学習器の処理内容については、後の詳細説明のところでより詳細に説明する。本実施の形態に係るリクエスト受け入れ制御装置10は、CPU、記憶装置等からなるコンピュータコンピュータの機能を備える通信装置等を含むに、リクエスト受け入れ制御装置10の各機能部の機能を実現するためのプログラムを実行させることにより実現できる。当該プログラムは可搬メモリ等の記録媒体からコンピュータにインストールすることとしてもよいし、ネットワーク上のサーバからダウンロードすることとしてもよい。また、リクエスト受け入れ判定部12とリクエスト転送先決定部13をハードウェア回路として構成し、アグリゲータ機能を有する装置に組み込むことによりリクエスト受け入れ制御装置10を実現してもよい。図3を参照してシステムの動作の概要を説明する。図3の例では、ノードPアグリゲータノードがリクエスト受け入れ制御装置10であるものとする。図3に示すように、時刻tにて、ユーザからのサービス1に対するリクエストが、データセンタAに対して送信されてきた場合、まずノードPのリクエスト受け入れ判定部12は、リクエストの受け入れの可否を決定する。この時、ノードPは学習を行っておらず、一旦、当該リクエストを受け入れ、サービスの優先度に応じたフローを確立し、TCPのスループットの状態RTT等を計測し、計測結果を用いて、受け入れるという行動に対して学習器122が評価を行う。なお、ネットワーク状況としてのスループットの計測はどのような手法を用いて行ってもよい。例えば、学習用データ取得部121が計測機能を備えることにより計測を行ってもよいし、ノードP内の他の機能部が計測を行って、計測結果を学習用データ取得部121に渡してもよいし、ノードPの外部にある計測装置が計測を行って、計測結果を学習用データ取得部121に渡してもよい。フロー数の計測等についても同様である。時間a後に、同じ状態遷移が発生した場合、ノードPのリクエスト受け入れ判定部12は、過去の経験蓄積した学習結果に基づいて、リクエストを他のデータセンタに転送するかどうかを判断する。図3の例では、リクエストを受け入れず、リクエスト転送先決定部13によりリクエストをデータセンタBに転送し、データセンタBから、スループットが高い状態で当該リクエストを受け入れることができたという情報を得る。この時、ノードPリクエスト転送先決定部13の学習用データ取得部121では、当該情報やBに転送するという状態遷移を記録する。本実施の形態では、各データセンタにおけるリクエスト受け入れ制御装置10は、これらのプロセスを通して最適な状態遷移を学習する。最適な状態遷移が確立されることで、複数のデータセンタが連携して輻輳を抑え、サービスの差別化を達成することができるフロー制御が可能になる。処理の詳細以下では、本実施の形態に係るシステムの処理内容をより詳細に説明する。まず、本実施の形態における複数データセンタの運用モデルを示し、運用モデルに基づいた階層型強化学習法を説明する。以下で説明する学習に用いる各種パラメータはデータ格納部14に格納され、システム管理者等により適宜変更可能である。<複数データセンタの運用モデル>本実施の形態に係る複数データセンタの運用モデルは以下のとおりである。データセンタの数をMとし、提供しているサービスの数をNとし、データセンタkは全てのサービスNを運用している事とする。1≦i≦j≦Nの時、サービスiはサービスjよりも優先度が高い。データセンタkは、時刻tにおいて収容している全てのフロー数Lkallとサービス別のフロー数Lkiをデータ格納部14に記録している。データセンタkにおける、サービスiの最大フロー数をLmkiとする。優先度が高いサービスほど、多くのフローを受け入れることができ、1≦i≦j≦Nの時、Lmj≦Lmiを満たす。データセンタkは、他の全てのM-1個のデータセンタと接続されている。セッション要求の到着過程到着率とサービス時間分布平均時間には特定の仮定を置かずに未知とする。<階層型強化学習>階層型強化学習では、複数の学習器を用いて階層化することで、複数の目的を達成することが可能になる。本実施の形態では、サービスの優先度と帯域使用率を考慮した負荷分散を達成するために、サービスの優先度に応じた学習器122と帯域使用率を考慮した学習器132の2つの学習器を各データセンタのリクエスト受け入れ制御装置10に配置し、サービスの優先度に応じた学習器122と帯域使用率を考慮した学習器132を連携させる。なお、本実施の形態では各学習器はQlearningによって学習することとするが、本発明に適用可能な学習の手法はQlearningに限られるわけではない。―――――Qlearning―――――Qlearningで代表される強化学習では、学習エージェントが現在の状態を観測し、行動を通して得られる報酬が最大になるように、各状態における最適行動を学習する。今、時刻tでエージェントがいる状態をstとし、stでエージェントがとる行動をatとする。さらに、行動atにより得られる報酬をとする。状態stからst1に行動atを通して遷移した時、stとatに対するQ値Qは以下のように更新される。ここで、αは学習率を示し、γは割引率を示している。αが大きい場合には最新の報酬を重視し、αが1の場合には、過去の報酬を全く考慮しない。また、γは遷移先の状態に対するQ値が現在のQ値に与える影響を表し、γが0の時は遷移先の状態st1に対するQ値が現在の状態stのQ値に依存しない。本実施の形態では、α及びγを予め決めておき、データ格納部14に格納しておく。また、学習結果もデータ格納部14に格納する。―――――各学習器の状態集合と行動集合―――――時刻tにおける、各学習器のエージェントが観測する状態を以下のように定義する。なお、各定義に係る情報は、データ格納部14に格納される。また、各データセンタは自分及び他のデータセンタのフローを計測しているものとする。各データセンタにおける自分及び他のデータセンタのフローの計測の方法は特定の方法に限定されない。リクエスト受け入れ制御装置10が自分及び他のデータセンタのフローの情報を取得できる方法であればどのような方法でもよい。リクエスト受け入れ制御装置10は、自分及び他のデータセンタのフローの情報を取得し、データ格納部14に格納する機能を備えているものとする。ここで、式2のsfkは、時刻tにおいて、データセンタkが観測している、他のデータセンタの収容しているフロー数を示している。また、式3のspkは、データセンタkのサービス別の収容フロー数を示している。すなわち、Lk1はサービス1の収容フロー数を示しており、Lkallは全てのサービスの収容フロー数の和を示している。なお、サービスiはサービスkよりも優先度が高いとする。次に、時刻tにおけるエージェントがとりうる行動を定義する。リクエスト受け入れ判定部12が備える、優先度に基づいたサービスの差別化を行う学習器122では以下のように行動を定義する。以下のどの定義がどのデータセンタに適用されるかは、予め定めておくものである。サービスiのフローのみ受け入れる。サービスiおよびjのフローのみ受け入れる。m個のサービスに対するフローを受け入れる。全てのサービスのフローを受け入れる。上記の定義において、サービスiのフローのみ受け入れる。は、特定のサービスを定めておき、その特定のサービスのリクエストであれば受け入れ可能、という意味であり、サービスiおよびjのフローのみ受け入れる。は、2つの特定のサービスを定めておき、その2つの特定のサービスのうちいずれかであれば受け入れ可能、という意味であり、m個のサービスに対するフローを受け入れる。は、m個の特定のサービスを定めておき、そのうちのいずれかであれば受け入れ可能、という意味であり、全てのサービスのフローを受け入れる。は、いずれのサービスも受け入れ可能、という意味である。なお、実際にリクエストを受け入れるかどうかは、学習器での行動選択法本実施の形態では後述するsoftmax法に基づく。本実施の形態のように、サービス数がNの時、本学習器122における行動数はNとなる。次に、リクエスト転送先決定部13が備える、データセンタの帯域使用率を考慮した学習器132の行動を定義する。本学習器132は、サービスの差別化を行う学習器122の行動が発生した後に動作するものとする。リクエストを他のデータセンタに転送する。データセンタ数がM個の時、データセンタiの、本学習器における行動数はM-1となる。これらの学習器は階層構造を持ち、ユーザからのリクエストに応じて階層的に連続して学習を行う。まず、ユーザからのリクエストがデータセンタiに到達する場合を考える。まず、データセンタiのサービスの差別化を行う学習器122によってデータセンタiでの当該リクエストの受け入れの可否を決定する。受け入れが可決された場合、当該リクエストを送信したユーザに対してのフローを確立する。リクエストが拒否された場合、帯域使用率を考慮した学習器132によって受け入れが可能なデータセンタを模索し、リクエストを転送する。なお、本実施の形態において、各学習器の行動選択にはsoftmax法を用いる非特許文献10。ただし、行動選択の方法はsoftmax法に限られるわけではない。softmax法によって、行動pが選択される確率は、以下の式4に従う。以下の式4のΣにおけるN|M-1はNorM-1の意味であり、サービスの差別化を行う学習器122についてはNサービスの数をとり、もう一方の学習器132についてはデータセンタの数Mから1を引いたM-1をとることを意味する。式4では、各行動の価値Qkの大きさに応じて行動が選択される。つまり、各学習器は、リクエストに対する行動を選択する際に、softmax法で算出された確率に基づいて行動を選択するリクエストを受け入れるか否か、どのデータセンタに転送するか、等。―――――報酬関数―――――ユーザからのリクエストがデータセンタkに到達し、2つの学習器によってリクエストを処理した時に発生する報酬を定義する。サービスの差別化を行う学習器122によってリクエストの受け入れが許可された場合、リクエストが指定するサービスの種類に応じて以下の優先度係数が考慮される。以下の優先度係数は、データ格納部14に予め格納されているデータである。式5では、高優先のサービスへのフローを優先的に確立することで、より多くの報酬を獲得できる。ここでriを用いて、サービスの差別化を行う学習器122が状態spkからspkに行動akで遷移した際の報酬関数を以下の式6で与える。なお、式6でのSTkiはデータセンタkにおける、サービスiのTCPフローの最短応答時間を示し、RTkiはサービスiのフローを確立した際の応答時間を示す。さらに、Lossはパケットロス率を示す。なお、ここでのRTTやパケットロス率はデータセンタ内アグリゲータとサーバ間等でのものであるが、これに限られるわけではない。また、下記のΣは、新たに受けたリクエストで確立された新たなフローのRTTやパケットロス率等を測定するとともに、既に確立されているフローについてのその時点でのRTTやパケットロス率等も測定して、下記の式に基づき加え合わせることを意味している。式6から、新たに確立されたフローの優先度が高く、確立したフローのRTTが最も短いRTTに近く、パケットロス率が低い場合において、学習エージェントは高い報酬値を得ることができ、式1に示したようにQ値が大きくなるので、当該フローの受け入れ確率が向上する。もし、新たなフローを確立した際に輻輳が発生し、パケットロス率やRTTが急激に遅くなった場合、エージェントが獲得できる報酬値が小さくなり、新たなフローを受け入れる確率が減少する。なお、上記の例では、ネットワーク状況としてスループットの状態であるshortestRTT、RTT、Lossを用いているが、ネットワーク状況に関するデータはこれらに限られるわけではない、ネットワーク状況を表せるパラメータであれば上記以外のものを用いてもよい。次に、帯域使用率を考慮する学習器132の報酬関数を以下に示す。なお、式7において、transferは、リクエストを転送した結果、最終的にリクエストを受け入れたデータセンタまでの転送回数を示す。式7では、サービスの差別化を行う学習器122によって棄却されたリクエストを他のデータセンタに転送した際に、転送回数と転送先の輻輳状況によってエージェントが獲得できる報酬が決定される。つまり、転送回数が少なく、輻輳の可能性が低いデータセンタに転送するほど、エージェントは高い報酬を獲得することができる。つまり、当該データセンタに転送するという行動のQ値が高くなり、当該データセンタに転送される確率が高くなる。最終的にエージェントは、サービスの差別化を行う学習器122にて、できるだけ輻輳が発生しないように優先度が高いフローを優先的に確立し、帯域使用率を考慮する学習器132にて、データセンタ間で負荷分散を達成するフロー制御が可能になる。動作の具体例次に、図4に示すように、データセンタA、B、Cが接続されたシステム構成を例に挙げて、動作の具体例を説明する。図4に示すTransfernumは、帯域使用率を考慮する学習器132の報酬関数におけるtransferに対応する。まず、データセンタAにあるサービスに対するリクエストが到達するとする。データセンタAのリクエスト転送処理部11Aは、当該リクエストの受け入れの可否を決定するリクエスト受け入れ判定部12Aに対して、リクエストを転送する。この時、リクエスト受け入れ判定部12Aがリクエストの受け入れを拒否すると、当該リクエストをリクエスト転送先決定部13Aに転送し、リクエスト転送先決定部13Aがリクエストの受け入れが可能なデータセンタを探し、データセンタBに転送することにする。この時、Transfernumのパラメータを1とし、パラメータもリクエストに付随して転送する。転送されたリクエストがデータセンタBに到達し、データセンタAと同様に、リクエスト受け入れ判定部12Bが当該リクエストの受け入れを拒否し、リクエスト転送先決定部13Bが当該リクエストをデータセンタA以外のデータセンタCに転送するとする。この時、リクエスト転送先決定部13Bは、Transfernumのパラメータを2とし、パラメータもリクエストに付随して転送する。転送されたリクエストがデータセンタCに到達し、データセンタCのリクエスト受け入れ判定部12Cが当該リクエストの受け入れを許可することにする。リクエストの受け入れが許可され、TCPフローが確立されると同時に、リクエスト受け入れ判定部12Cは当該フローのデータセンタCにおけるスループットに関する情報例えば、shortestRTT、RTT、Loss等を計測もしくは取得する。なお、データセンタのスループットは、例えば、階層的なデータセンタの構造を利用して、ボトムアップで各ネットワークコンポネントルータ、スイッチ、サーバ、etcのリソース状況を集約する方法を用いて計測することができるが、計測方法はこの方法に限られない。計測後、リクエスト受け入れ判定部12CはデータセンタAのリクエスト受け入れ判定部12Aに対して、転送されてきたリクエストを受け入れた結果として、Transfernumと計測したスループットを伝える。また、リクエスト受け入れ判定部12Cは、このリクエストを受け入れたという行動に対して学習報酬計算、Q値更新等を行い、学習結果をデータ格納部14Cに格納する。データセンタAのリクエスト受け入れ判定部12Aは、データセンタCから送られてきた、転送リクエストの転送回数とスループットをリクエスト転送先決定部13Aに転送し、リクエスト転送先決定部13Aは、データセンタBに転送するという行動に対して学習報酬計算、Q値更新等を行い、学習結果をデータ格納部14Aに格納する。これらのプロセスを通して、データセンタAは、各データセンタのリソース状況を学習し、転送回数が少なく、スループットが高い転送先を発見できるようになる。また、各データセンタで、受け入れの可否をサービスの優先度別に決定することにより、サービスの優先度に応じた、サービスの差別化を達成することができる。実施の形態のまとめ、効果本実施の形態によれば、複数のデータセンタやが、ネットワークインターネットを通して相互接続された環境において、各データセンタのTCPを管理できる機器リクエスト受け入れ制御装置等にて、前記環境下でのTCPフローの解析と制御を自律的に行うネットワーク管理システムが提供される。前記各TCPを管理できる機器は、相互接続されている、異なるデータセンタネットワークのTCPを管理可能な機器との協調動作を通して、互いにTCPのスループットの状態を計測する機能と、当該TCPを管理できる機器に対して、あるサービスへのリクエストが送られてきた場合、サービスの種別データ優先度と蓄積した計測結果を用いた、複数のパラメータによって動作が決定される学習アルゴリズムを通して、リクエストの送信元ユーザに対して、当該TCPを管理できる機器より、TCPフローを確立するかどうかを判断する機能と、当該TCPを管理できる機器において、前記の判断機能を通して、リクエストに対するTCPフローの確立が不可能と判断した際に、相互接続されている、他のデータセンタのTCPを管理できる機器から、TCPフローを確立した際にスループットを最大化できるTCPを管理できる機器を、サービスの種別データ優先度と蓄積した計測結果を用いた、複数のパラメータによって動作が決定される学習アルゴリズムを通して決定し、転送する機能を有している。より詳細には、本実施の形態では、ユーザからの接続頻度と接続時間の周期性を考慮した階層型強化学習のモデルを利用することでフローの確立やリクエストの転送を決定する。階層型強化学習は、データセンタ間で帯域の使用率を考慮し、負荷分散を達成する学習器と各データセンタにてサービスの差別化を図る学習器を階層的に連携させることで学習を行う。これらの学習器を階層化することで、単一の学習器を用いた場合よりも、学習を高速に進めることができる。さらに、各データセンタの分散構造を維持しつつ、複数のデータセンタを統一的に管理することが可能になる。学習が進むことで、ユーザの接続特性に学習が適応していくため、特定のデータセンタに負荷が集中することを防ぎ、サービスの優先度に基づいたフロー制御をすることが可能になる。本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更応用が可能である。