特許 7598063 経路制御方法および経路制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-03

(45)【発行日】2024-12-11

(54)【発明の名称】経路制御方法および経路制御装置

(51)【国際特許分類】

   H04L 45/00 20220101AFI20241204BHJP

【ＦＩ】

H04L45/00

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2023543567

(86)(22)【出願日】2021-08-25

(86)【国際出願番号】 JP2021031227

(87)【国際公開番号】W WO2023026417

(87)【国際公開日】2023-03-02

【審査請求日】2023-11-21

(73)【特許権者】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】100164471

【弁理士】

【氏名又は名称】岡野 大和

(74)【代理人】

【識別番号】100176728

【弁理士】

【氏名又は名称】北村 慎吾

(72)【発明者】

【氏名】竹下 絵莉奈

(72)【発明者】

【氏名】森田 章弘

(72)【発明者】

【氏名】小杉 友哉

(72)【発明者】

【氏名】山田 友輝

【審査官】羽岡 さやか

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－０８６８０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－０８８０３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－２０７４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】佐竹 幸大 Kodai SATAKE，予測分布を用いたネットワーク制御におけるトラヒックの観測スケジューリング手法 Traffic observation sc，電子情報通信学会技術研究報告 Ｖｏｌ．１１６ Ｎｏ．４８５ IEICE Technical Report，日本，一般社団法人電子情報通信学会，2017年02月23日，P.19-24

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｌ ４５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御方法であって、
前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測するステップと、
前記パラメータの測定値が、前記予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定するステップと、
前記測定値が前記信頼区間外であると判定した場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると判定した場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行うステップと、を含む経路制御方法。

【請求項2】

請求項１に記載の経路制御方法において、
前記測定値が前記信頼区間外であっても、前記測定値が所定時間以上、前記信頼区間外である場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御方法。

【請求項3】

請求項１または２に記載の経理制御方法において、
前記測定値に基づき、予め設定された第１の経路から第２の経路に前記経路を切り替えたのち、前記第１の経路における前記パラメータの測定値が前記信頼区間内であると判定すると、前記測定値に基づき、前記第２の経路から前記第１の経路に前記経路を切り替えるか否かを判定する、経路制御方法。

【請求項4】

複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御装置であって、
前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測する予測部と、
前記パラメータの測定値が、前記予測部により予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定する判定部と、
前記測定値が前記信頼区間外であると前記判定部により判定された場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると前記判定部により判定された場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う選択部と、を備える経路制御装置。

【請求項5】

請求項４に記載の経路制御装置において、
前記選択部は、前記測定値が前記信頼区間外であっても、前記測定値が所定時間以上、前記信頼区間外である場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御装置。

【請求項6】

請求項４または５に記載の経路制御装置において、
前記選択部は、前記測定値に基づき、予め設定された第１の経路から第２の経路に前記経路を切り替えたのち、前記判定部により、前記第１の経路における前記パラメータの測定値が前記信頼区間内であると判定されると、前記測定値に基づき、前記第２の経路から前記第１の経路に前記経路を切り替えるか否かを判定する、経路制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、経路制御方法および経路制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

非特許文献１には、複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、データを転送する経路を制御する経路制御方法が記載されている。以下では、図１２に示すように、エンド端末１０－１とエンド端末１０－２との間で、４つの転送装置２０－１～２０－４によりデータを転送する通信システム１ａを例として説明する。転送装置２０－１は、転送装置２０－２，２０－３と接続され、転送装置２０－２は、転送装置２０－１，２０－４と接続され、転送装置２０－３は、転送装置２０－１，２０－４と接続され、転送装置２０－４は、転送装置２０－２，２０－３と接続される。以下では、転送装置２０－１と転送装置２０－２との間の通信経路をリンク＃１２と称し、転送装置２０－１と転送装置２０－３との間の通信経路をリンク＃１３と称し、転送装置２０－２と転送装置２０－４との間の通信経路をリンク＃２４と称し、転送装置２０－３と転送装置２０－４との間の通信経路をリンク＃３４と称する。

【0003】

図１３は、非特許文献１に記載の経路制御方法を説明するためのフローチャートである。各転送装置２０は、任意の単位（例えば、リンクごとあるいはデータ転送のフローごと）で、トラフィック統計あるいはリソース利用率などのネットワークパラメータ（以下、単に「パラメータ」と称する。）を測定する。非特許文献１に記載の技術では、各転送装置２０によるパラメータの測定結果が収集され、収集されたパラメータの測定結果に基づき、図１４に示すように、リンクごとに、パラメータの将来の予測値が算出される（ステップＳ１０１）。図１４では、リンク＃１２およびリンク＃３４のパラメータを示している。

【0004】

図１３を再び参照すると、パラメータの予測値と予め定められた閾値とに基づき、経路が選択される（ステップＳ１０２）。具体的には、エンド端末１０－１とエンド端末１０－２とを繋ぐ複数の最短経路のうち、最短経路に含まれるリンクのパラメータの将来の予測値が閾値を超えていない経路が選択される。図１４に示す例では、リンク＃１２のパラメータの予測値が閾値を超えているため、リンク＃１２を含まない経路が選択される。非特許文献１に記載の経路制御方法では、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２の処理を繰り返すことで、ネットワークの負荷増加を抑制することができる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【文献】Wang, Yutong, et al. "Routing Algorithm for Elastic Optical Network Based on Machine Learning assisted Traffic Prediction." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 1550. No. 3. IOP Publishing, 2020.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

非特許文献１に記載の経路制御方法では、パラメータが不規則に大きく変動する（マイクロバースト）場合、不要な経路変更が発生し、ネットワークの負荷の軽減を図ることが困難であるという問題がある。

【0007】

例えば、図１５Ａに示すように、パラメータの実際の値は、一度大きく増加して閾値を超過しても、すぐに定常状態に戻る場合がある。この場合、瞬間的なパラメータの増加であるため、本来は経路の変更は不要である。しかしながら、非特許文献１に記載の経路制御方法では、予測値が閾値を超過すると、経路変更が発生してしまう。このような不要な経路変更は、ネットワークの運用・管理の複雑化を招いてしまう。

【0008】

また、図１５Ｂに示すように、パラメータの実際の値が不規則に大きく変動する場合に、その変動を予測することが困難であるという問題がある。パラメータの測定値に基づく将来のパラメータの予測には、例えば、機械学習が用いられる。機械学習による時系列予測は、自己相似性の高い変動に対しては高精度に予測が可能であるが、図１５Ｂに示すような、不規則かつ大きな変動に対しては、予測精度が低くなる。そのため、予測値と実際の値との乖離が大きくなり、適切な経路変更ができず、ネットワークの負荷の増大をもたらす可能性がある。

【0009】

上記のような問題点に鑑みてなされた本開示の目的は、パラメータが不規則に大きく変動する場合にも、不要な経路変更の発生を抑制し、ネットワークの負荷の軽減を図ることができる、経路制御方法および経路制御装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

上記課題を解決するため、本開示に係る経路制御方法は、複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御方法であって、前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測するステップと、前記パラメータの測定値が、前記予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定するステップと、前記測定値が前記信頼区間外であると判定した場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると判定した場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行うステップと、を含む。

【0011】

また、上記課題を解決するため、本開示に係る経路制御装置は、複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御装置であって、前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測する予測部と、前記パラメータの測定値が、前記予測部により予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定する判定部と、前記測定値が前記信頼区間外であると前記判定部により判定された場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると前記判定部により判定された場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う選択部と、を備える。

【発明の効果】

【0012】

本開示に係る経路制御方法および経路制御装置によれば、パラメータが不規則に大きく変動する場合にも、不要な経路変更の発生を抑制し、ネットワークの負荷の軽減を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本開示の一実施形態に係る経路制御装置を含む通信システムの構成例を示す図である。

【図2】図１に示す経路制御装置の構成例を示す図である。

【図3】図２に示す経路制御装置の動作の一例を示すフローチャートである。

【図4】図２に示す経路制御装置の動作の別の一例を示すフローチャートである。

【図5】図２に示す選択部の動作の一例を説明するための図である。

【図6】図２に示す選択部による経路の選択の一例を示す図である。

【図7】図２に示す選択部の動作の別の一例を説明するための図である。

【図8】図２に示す選択部の動作のさらに別の一例を説明するための図である。

【図9】図２に示す選択部の動作のさらに別の一例を説明するための図である。

【図10】図２に示す選択部による経路の選択の別の一例を示す図である。

【図11】信頼区間の設定方法について説明するための図である。

【図12】従来の通信システムの構成例を示す図である。

【図13】従来の経路制御方法を説明するためのフローチャートである。

【図14】リンクにおけるパラメータの変動の一例を示す図である。

【図15A】従来の経路制御方法の問題について説明するための図である。

【図15B】従来の経路制御方法の問題について説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本開示の実施の形態について図面を参照して説明する。

【0015】

図１は、本開示の一実施形態に係る経路制御装置１００を含む通信システム１の構成例を示す図である。図１において、図１２と同様の構成には同じ符号を付し、説明を省略する。

【0016】

図１に示すように、通信システム１は、複数のエンド端末１０－１～１０－２と、複数の転送装置２０－１～２０－４と、経路制御装置１００とを備える。通信システム１においては、複数の転送装置２０－１～２０－４により、エンド端末１０－１，１０－２間でデータが転送される。

【0017】

複数の転送装置２０はそれぞれ、転送装置２０間のリンクまたは伝送されるデータ転送のフローごとの、通信トラフィックに関するパラメータを測定する。転送装置２０は、例えば、パラメータとして、リンクまたはフローのトラフィック統計またはリソース利用率などを測定する。

【0018】

経路制御装置１００は、複数の転送装置２０それぞれからパラメータの測定結果を取得し、取得したパラメータの測定結果に基づき、エンド端末１０－１とエンド端末１０－２との間でデータを転送する経路を制御する。

【0019】

図２は、本実施形態に係る経路制御装置１００の構成例を示す図である。

【0020】

図２に示すように、本実施形態に係る経路制御装置１００は、通信Ｉ／Ｆ部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを備える。通信Ｉ／Ｆ部１１０、入力部１２０、出力部１３０、記憶部１４０および制御部１５０は、データバス１６０を介して接続される。

【0021】

通信Ｉ／Ｆ部１１０は、転送装置２０と通信を行うためのインタフェースである。

【0022】

入力部１２０は、ユーザの入力操作を受け付けて、ユーザの操作に基づく情報を取得する１つ以上の入力インタフェースを含む。例えば、入力部１２０は、ポインティングデバイス、キーボード、マウスなどであるが、これらに限定されない。入力部１２０は、例えば、後述する制御部１５０によるパラメータの分布の予測に用いられる、フローの設定に関するデータ（フロー設定データ）が入力される。フロー設定データには、例えば、データ転送のフローの設定数などの情報が含まれる。

【0023】

出力部１３０は、情報を出力する１つ以上の出力インタフェースを含む。出力部１３０は、例えば、情報を映像で出力するディスプレイまたは情報を音声で出力するスピーカであるが、これらに限定されない。出力部１３０は、例えば、経路選択の結果を出力する。なお、出力部１３０は、タッチパネル方式のディスプレイである場合には、入力部１２０としても機能してもよい。

【0024】

記憶部１４０は、種々の情報などを格納する。記憶部１４０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ストレージなどの種々のメモリにより構成される。記憶部１４０は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１０を介して転送装置２０から収集した、リンクあるいはフローごとのパラメータの測定結果を収集データとして格納する。また、記憶部１４０は、例えば、入力部１２０を介して入力された、フロー設定データを格納する。また、記憶部１４０は、後述する制御部１５０による、パラメータの分布の予測に必要なパラメータ（演算用パラメータ）を格納する。また、記憶部１４０は、後述する制御部１５０の演算結果を格納する。

【0025】

制御部１５０は、経路制御装置１００全体の動作を制御する。制御部１５０は、例えば、プロセッサにより構成される。プロセッサは、具体的には、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System on a Chip）などであり、同種または異種の複数のプロセッサにより構成されてもよい。プロセッサは、各構成の制御および各種の演算処理を実行する。プロセッサは、例えば、記憶部１４０からプログラムを読み出し、実行する。プロセッサは、記憶部１４０に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。

【0026】

プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このような記憶媒体を用いれば、プログラムをコンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記憶された記憶媒体は、非一時的（non-transitory）記憶媒体であってもよい。非一時的記憶媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどであってもよい。また、このプログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【0027】

プログラムがプロセッサにより読み込まれて実行されることにより、制御部１５０は、予測部１５１、判定部１５２および選択部１５３として機能する。

【0028】

予測部１５１は、転送装置２０間のリンクごとの、通信トラフィックに関するパラメータ（トラフィック統計またはリソース利用率など）の分布を予測する。トラフィック量をパラメータとすると、予測部１５１は、例えば、以下のようにして、パラメータの分布を予測する。

【0029】

まず、予測部１５１は、現在までの観測期間における、転送装置２０間のリンクに収容される回線ごとのトラフィック量と、観測期間およびパラメータを予測する予測期間における回線ごとの契約帯域と、を取得する。現在までの観測期間における、リンクに収容される回線ごとのトラフィック量は、各転送装置２０により測定され、収集データとして記憶部１４０に格納されている。また、観測期間および予測期間における回線ごとの契約帯域は、フロー設定データとして予め入力され、記憶部１４０に格納されている。予測部１５１は、記憶部１４０からこれらのデータを取得する。

【0030】

次に、予測部１５１は、観測期間における時間帯ごとの契約帯域とトラフィック量とを機械学習し、契約帯域からトラフィック量を予測する予測モデルを作成する。次に、予測部１５１は、予測期間における回線ごとの契約帯域を予測モデルに入力して、予測期間における時間帯ごとのトラフィック量を推定する。そして、予測部１５１は、推定した予測期間における時間帯ごとのトラフィック量から確率密度関数を推定する。上述した処理により、予測部１５１は、パラメータの分布を予測する。

【0031】

判定部１５２は、転送装置２０により測定されたパラメータの測定値が信頼区間内であるか否かを判定する。信頼区間は、予測部１５１により予測されたパラメータの分布における、信頼度が所定値β（例えば、９９％）以上の区間である。例えば、パラメータの分布が正規分布であるとした場合、信頼区間と信頼度との関係（信頼区間に対する信頼度の推移）は既知であるため、判定部１５２は、このような関係に基づき、信頼区間を設定することができる。

【0032】

選択部１５３は、パラメータの測定値が信頼区間内であると判定部１５２により判定された場合、その測定値に基づき、経路の選択を行う。また、選択部１５３は、パラメータの測定値が信頼区間外であると判定部１５２により判定された場合、経路選択を行わない。

【0033】

次に、経路制御装置１００の動作について説明する。

【0034】

図３は、本実施形態に係る経路制御装置１００の動作の一例を示すフローチャートであり、経路制御装置１００による経路制御方法について説明するための図である。

【0035】

予測部１５１は、転送装置２０間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測する（ステップＳ１１）。上述したように、予測部１５１は、記憶部１４０に格納されている、収集データ、フロー設定データおよび演算用パラメータに基づき、パラメータの分布を予測する。

【0036】

判定部１５２は、転送装置２０によるパラメータの測定値が、予測部１５１により予測されたパラメータの分布における、信頼度が所定値β以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。信頼区間は、例えば、信頼度が９９％以上の区間である。

【0037】

パラメータの測定値が信頼区間内であると判定部１５２により判定された場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、選択部１５３は、パラメータの測定値に基づき、経路の選択を行う（ステップＳ１３）。

【0038】

パラメータの測定値が信頼区間外であると判定部１５２により判定された場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、選択部１５３は、経路の選択を行わない。この場合、ステップＳ１１から上述した処理が繰り返される。

【0039】

パラメータの測定値が信頼区間外である場合、パラメータが不規則に大きく変動している可能性がある。このような変動な瞬間的なものであることが多い。そのため、瞬間的なパラメータの変動に応じて経路の選択を行っても、パラメータがすぐに定常状態に戻り、再び、経路選択を行う必要が生じてしまう。このような不要な経路変更は、ネットワークの負荷の増大を招いてしまう。本実施形態においては、パラメータの測定値が信頼区間に含まれない場合には、経路の選択を行わないため、パラメータが不規則に大きく変動する場合にも、不要な経路変更の発生を抑制し、ネットワークの負荷の軽減を図ることができる。

【0040】

なお、パラメータの測定値が信頼区間外である場合であっても、その測定値が、トラフィックが急増したことなどに起因して、パラメータの本来の値を示していることがある。このような場合には、測定値に基づき、経路の選択を行うことが望ましい。

【0041】

そこで、パラメータの測定値が信頼区間外であると判定部１５２により判定された場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、選択部１５３は、図４に示すように、測定値が所定時間以上、信頼区間外であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。所定時間は、パラメータの瞬間的な変動が起こる時間よりも長い時間である。

【0042】

測定値が所定時間以上、信頼区間外である場合、パラメータの瞬間的な変動ではなく、定常的な変動により、測定値が信頼区間外になっていると考えられる。そこで、選択部１５３は、測定値が信頼区間外であっても、測定値が所定時間以上、信頼区間外である場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３の処理に進み、測定値に基づき経路の選択を行う。

【0043】

一方、測定値が所定時間以上、信頼区間外でない場合、パラメータの瞬間的な変動により、測定値が信頼区間外になったと考えられる。そのため、測定値が所定時間以上、信頼区間外でないと判定した場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、選択部１５３は、経路の選択を行わない。この場合、ステップＳ１１から上述した処理が繰り返される。

【0044】

以下では、選択部１５３による経路の選択について、具体例を挙げて説明する。なお、以下では、信頼区間は、パラメータの分布における信頼度が９９％以上の区間（以下、「９９％信頼区間」と称する。）であるとする。

【0045】

図５は、選択部１５３の動作の一例を説明するための図であり、リンク＃１２およびリンク＃３４におけるパラメータの変動の一例を示す図である。また、以下では、図６に示すように、リンク＃１２を含む経路が選択されているとする。

【0046】

予測部１５１は、図５に示すように、リンク＃１２について収集された過去のパラメータおよびリンク＃１２を通るフローのフロー設定データなどに基づいて作成された予測モデルに、将来のリンク＃１２に対するフロー設定データを入力して、リンク＃１２における将来のパラメータの分布を予測する。同様に、予測部１５１は、リンク＃３４における将来のパラメータの分布を予測する。

【0047】

図５に示すように、ある時刻ｔ１において、リンク＃１２におけるパラメータの測定値が増加したとする。ただし、測定値は、９９％信頼区間内であるものとする。すなわち、測定値は、９９％信頼区間の下限値以上であり、かつ、９９％信頼区間の上限値以下であるとする。

【0048】

測定値が９９％信頼区間内であるため、選択部１５３は、経路の選択を行う。ここで、図５に示すように、時刻ｔ１におけるリンク＃３４でのパラメータの測定値は、９９％信頼区間内であるとする。また、例えば、時刻ｔ１におけるリンク＃３４でのパラメータの測定値とリンク＃３４におけるパラメータの分布の平均との差が、時刻ｔ１におけるリンク＃１２でのパラメータの測定値とリンク＃１２におけるパラメータの分布の平均との差よりも小さいとする。この場合、選択部１５３は、リンク＃１２を経路から削除し、リンク＃１２を迂回するとともに、パラメータの測定値が９９％信頼区間内のリンクのみで構成される最短経路に切り替える。図６に示す例では、選択部１５３は、リンク＃１２を経路から削除し、リンク＃１３、リンク＃３４およびリンク＃２４で構成される経路に切り替える。

【0049】

図７は、選択部１５３の動作の別の一例を説明するための図であり、リンク＃１２におけるパラメータの変動の一例を示す図である。また、以下では、図６に示すように、リンク＃１２を含む経路が選択されているとする。

【0050】

予測部１５１は、図５を参照して説明したように、リンク＃１２における将来のパラメータの分布を予測する。ここで、図７に示すように、ある時刻ｔ１において、リンク＃１２におけるパラメータの測定値が増加し、測定値が、９９％信頼区間の上限値を超えたとする。測定値が信頼区間外となるような変動が起こるのは、予測モデルの学習に用いられた学習データに、このような変動が含まれていない場合に起こる。したがって、測定値が信頼区間外となるような変動が起こるのは稀であり、すぐに定常状態に戻る可能性が高い。そのため、選択部１５３は、パラメータの測定値が信頼区間外である場合、経路の選択を行わない。

【0051】

図８は、選択部１５３の動作のさらに別の一例を説明するための図であり、リンク＃１２におけるパラメータの変動の一例を示す図である。また、以下では、図６に示すように、リンク＃１２を含む経路が選択されているとする。

【0052】

予測部１５１は、図５を参照して説明したように、リンク＃１２における将来のパラメータの分布を予測する。ここで、図８に示すように、ある時刻ｔ１において、リンク＃１２におけるパラメータの測定値が増加し、測定値が、９９％信頼区間の上限値を超えたとする。上述したように、測定値が信頼区間外となるような変動は通常、瞬間的な変動であり、すぐに定常状態に戻る可能性が高い。しかしながら、例えば、将来的にリンク＃１２を流れるフローの数が増加する場合、図８に示すように、パラメータの分布の平均値および信頼区間も増加する。その結果、パラメータの測定値が、パラメータの分布の信頼区間内となることがある。この場合、選択部１５３は、パラメータが信頼区間内であるため、経路の選択を行う。

【0053】

図９は、選択部１５３の動作のさらに別の一例を説明するための図であり、リンク＃１２およびリンク＃３４におけるパラメータの変動の一例を示す図である。また、以下では、図６に示すように、例えば、ネットワーク設定により、リンク＃１２を含む経路が予め選択されているとする。

【0054】

予測部１５１は、図５を参照して説明したように、リンク＃１２およびリンク＃３４における将来のパラメータの分布を予測する。

【0055】

図９に示すように、リンク＃１２におけるパラメータの測定値が増加したとする。ただし、測定値は、９９％信頼区間内であるものとする。すなわち、測定値は、９９％信頼区間の下限値以上であり、かつ、９９％信頼区間の上限値以下であるとする。したがって、選択部１５３は、経路の選択を行う。

【0056】

ここで、ある時刻ｔ１において、リンク＃１２およびリンク＃３４それぞれの測定値が９９％信頼区間内であるとする。また、時刻ｔ１におけるリンク＃３４でのパラメータの測定値とリンク＃３４におけるパラメータの分布の平均との差が、時刻ｔ１におけるリンク＃１２でのパラメータの測定値とリンク＃１２におけるパラメータの分布の平均との差よりも小さいとする。この場合、選択部１５３は、図６に示すように、リンク＃１２を経路から削除し、リンク＃１２を迂回するとともに、パラメータの測定値が９９％信頼区間に含まれるリンクのみで構成される最短経路に切り替える。

【0057】

次に、予め設定された、リンク＃１２を含む経路から、リンク＃１２を含まず、リンク＃３４に迂回した経路に切り替えられると、予測部１５１は、リンク＃３４で収集された収集データおよびリンク＃３４を通るフローのフロー設定データに基づき作成された予測モデルに、将来のリンク＃１２に対するフロー設定データを入力し、将来のリンク＃１２のパラメータの分布を予測する。

【0058】

選択部１５３は、リンク＃１２におけるパラメータの測定値が、リンク＃１２のパラメータの分布の信頼区間内であれば、経路選択を行う。上述したように、リンク＃１２を含む経路は、ネットワーク設定などにより予め設定された経路であり、リンク＃１２を含まず、リンク＃３４に迂回した経路は、リンク＃１２におけるトラフィックの増加などにより、一時的に設定された経路である。そのため、ネットワーク設定などにより予め設定された、リンク＃１２を選択可能であれば、予め設定された、リンク＃１２を含む経路を選択する方が好ましい。そこで、選択部１５３は、予め設定された第１の経路（図６の例では、リンク＃１２を含む経路）から第２の経路（図６の例では、リンク＃１２を含まず、リンク＃３４に迂回した経路）に経路を切り替えたのち、第１の経路におけるパラメータの測定値が信頼区間内であると判定されると、その測定値に基づき、第２の経路から第１の経路に経路を切り替えるか否かを判定する。

【0059】

例えば、図９に示すように、時刻ｔ２におけるリンク＃１２でのパラメータの測定値とリンク＃１２におけるパラメータの分布の平均との差が、時刻ｔ２におけるリンク＃３４でのパラメータの測定値とリンク＃３４におけるパラメータの分布の平均との差よりも小さくなったとする。この場合、選択部１５３は、図１０に示すように、第２の経路（リンク＃１２を含まず、リンク＃３４に迂回した経路）から第１の経路（リンク＃１２を含む経路）に経路を切り替える。

【0060】

次に、信頼区間の設定方法について、図１１を参照して説明する。

【0061】

上述したように、パラメータの分布を予測する予測モデルは、観測期間における時間ごとの契約帯域とトラフィック量とを機械学習することで生成される。ここで、図１１に示すように、予測モデルの学習期間Ｔのうち、経路の選択が不要な、不規則かつ大きなパラメータの変動が発生した時間がΔｔである。この場合、不規則かつ大きなパラメータの変動の発生確率ｐは以下の式（１）で表される。
ｐ＝Δｔ／Ｔ ・・・式（１）

【0062】

上述したように、信頼区間は、パラメータの分布における信頼度が所定値β以上の区間である。所定値βは、発生確率ｐを用いて、例えば、式（２）に従い設定することができる。
β＝（１－ｐ＊０．５）＊１００

【0063】

このように本実施形態に係る経路制御装置１００は、予測部１５１と、判定部１５２と、選択部１５３とを備える。予測部１５１は、転送装置２０間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測する。判定部１５２は、パラメータの測定値が、予測部１５１により予測されたパラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定する。選択部１５３は、測定値が信頼区間外であると判定部１５２により判定された場合、経路の選択を行わず、測定値が信頼区間内であると判定部１５２により判定された場合、測定値に基づき経路の選択を行う。

【0064】

こうすることで、本来は経路の選択が不要な、パラメータの測定値の瞬時的な変動が発生した場合には、パラメータの測定値が信頼区間外となるので、経路の選択が行われない。そのため、パラメータが不規則に大きく変動する場合にも、不要な経路変更の発生を抑制し、ネットワークの負荷の軽減を図ることができる。

【0065】

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

【0066】

（付記項１）
複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御方法であって、
前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測し、
前記パラメータの測定値が、前記予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定し、
前記測定値が前記信頼区間外であると判定した場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると判定した場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御方法。

【0067】

（付記項２）
付記項１に記載の経路制御方法において、
前記測定値が前記信頼区間外であっても、前記測定値が所定時間以上、前記信頼区間外である場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御方法。

【0068】

（付記項３）
付記項１に記載の経理制御方法において、
前記測定値に基づき、予め設定された第１の経路から第２の経路に前記経路を切り替えたのち、前記第１の経路における前記パラメータの測定値が前記信頼区間内であると判定すると、前記測定値に基づき、前記第２の経路から前記第１の経路に前記経路を切り替えるか否かを判定する、経路制御方法。

【0069】

（付記項４）
複数の転送装置により、複数のエンド端末間でデータを転送する通信システムにおいて、前記データを転送する経路を制御する経路制御装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
前記転送装置間のリンクごとの通信トラフィックに関するパラメータの分布を予測し、
前記パラメータの測定値が、前記予測された前記パラメータの分布における、信頼度が所定値以上の区間である信頼区間内であるか否かを判定し、
前記測定値が前記信頼区間外であると判定した場合、前記経路の選択を行わず、前記測定値が前記信頼区間内であると判定した場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御装置。

【0070】

（付記項５）
付記項４に記載の経路制御装置において、
前記制御部は、前記測定値が前記信頼区間外であっても、前記測定値が所定時間以上、前記信頼区間外である場合、前記測定値に基づき前記経路の選択を行う、経路制御装置。

【0071】

（付記項６）
付記項４に記載の経路制御装置において、
前記制御部は、前記測定値に基づき、予め設定された第１の経路から第２の経路に前記経路を切り替えたのち、前記第１の経路における前記パラメータの測定値が前記信頼区間内であると判定すると、前記測定値に基づき、前記第２の経路から前記第１の経路に前記経路を切り替えるか否かを判定する、経路制御装置。

【0072】

上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨および範囲内で、多くの変更および置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形または変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。

【符号の説明】

【0073】

１ 通信システム
１０－１，１０－２ エンド端末
２０－１，２０－２，２０－３，２０－４ 転送装置
１００ 経路制御装置
１１０ 通信Ｉ／Ｆ部
１２０ 入力部
１３０ 出力部
１４０ 記憶部
１５０ 制御部
１５１ 予測部
１５２ 判定部
１５３ 選択部
１６０ データバス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15A】

【図15B】