データセンタネットワーク設計方法及びプログラム
【課題】ＡＨＰを用いてＮＷトポロジとＤＣ配置の両方を同時に評価することで、ＤＣ−ＮＷを設計することを目的とする。
【解決手段】コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法は、ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、を有する。
【解決手段】コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法は、ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データセンタネットワーク設計方法及びプログラムに関する。より具体的には、本発明は、各ノードの位置及び収容ユーザ数が与えられたときに、ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザのネットワーク（ＮＷ）を介しての動画像視聴に対するニーズは高く、ＹｏｕＴｕｂｅ等の様々なユーザが生成した動画コンテンツを視聴できるサービスの利用者が急増している。またアクセス回線の大容量化に伴い、高速な伝送帯域を必要とする動画コンテンツのＮＷを介しての視聴が容易となり、映画やＴＶドラマ等の品質が高く大容量のリッチコンテンツの配信サービスが多くのＩＳＰによって提供され、普及しつつある。また近年、コンピュータのハードウェア、ソフトウェア、データなどをユーザ自身が保有・管理する代わりに、ＩＳＰがこれら資源を保有・管理してユーザに対して様々な情報処理サービスを提供し、ユーザはその利用料金をＩＳＰに対して支払うクラウドコンピューティングの利用が拡大している。
【０００３】
これらコンテンツ配信サービスやクラウドコンピューティングサービスを実現するインフラは、大容量のストレージと演算システムから構成されるデータセンタ（ＤＣ）と、地理的に分散配置された複数のＤＣとユーザとを接続するＮＷから構成されるが、本発明ではこれらＤＣとＮＷをあわせてデータセンタネットワーク（ＤＣ−ＮＷ）と呼ぶ。ＩＳＰは、高品質・高信頼なサービスを低コストで提供できるよう、ＤＣ−ＮＷを適切に設計することが重要であるが、ＤＣ−ＮＷのトポロジやＤＣ配置は、品質、信頼性、コスト等に多大な影響を与える。例えば品質の観点からは経路の平均距離が短いことが望ましく、信頼性の観点からはＤＣ数や経路の冗長性が高いことが望ましいが、設備コストや管理・保守コストが増大する。このようにＤＣ−ＮＷを設計する際には、これら単位が異なり相反する様々な評価尺度を同時に考慮する必要がある。
【０００４】
従来、トポロジ設計問題を整数計画問題とみなして解くアプローチが数多く検討されている。例えば各ノード間の遅延時間を規定上限値以下に抑えることを制約条件に、総リンクコストを最小化する離散最適化問題をＢｒａｎｃｈ ａｎｄ Ｂｏｕｎｄ法によりヒューリスティックに解く方法がある。また同様の問題を、多数のリンクが設置された状態からスタートし、１本ずつリンクを除去する作業を解の改善が大きな順に解の改善が見られなくなるまで繰り返す貪欲算法により解く方法がある。また障害を考慮した設計法として、各ノード間にｄｉｓｊｏｉｎｔな経路が規定数以上存在することを制約条件に、総リンクコストを最小化する離散最適化問題をローカルサーチによりヒューリスティックに解く方法がある。また、任意の単一ノード障害においても全ノード間の接続性が維持されることを制約条件に、やはりリンクコストの総和が最小化するようタブサーチや遺伝アルゴリズムといったヒューリスティックな解法で解く方法がある。
【０００５】
ところで、複数の評価尺度を同時に考慮した合理的な意思決定を行う方法として、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ）が知られている。ＡＨＰでは、関連する要素を階層構造によって把握し、評価尺度の重要度といった定性的な尺度を一対比較により定量化し、合理的な意思決定を可能とする。そこで発明者は以前、ＡＨＰをＮＷトポロジ評価へ適用した（特許文献１参照）。ＡＨＰを用いることで、設計者の主観的な評価尺度に対する重要度に応じた適切なＮＷトポロジ設計が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１６５４６８（上山憲昭、「ＡＨＰを用いた網トポロジ設計方法および設計システム」）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
トポロジ設計問題を整数計画問題とみなして解くアプローチは、最適化を図る評価尺度として総コストのみに着目しており、複数の評価尺度を同時に考慮した最適設計を行うことはできない。またＮＷトポロジの設計のみを対象としており、ＤＣ配置を同時に設計することができない。
【０００８】
また発明者が以前提案したＡＨＰを用いたＮＷトポロジ設計法では、ＤＣ配置まで含めた設計は行っていない。ＡＨＰは汎用性の高い評価手法であり、評価対象となる候補集合さえ生成できれば複数の評価尺度を考慮した評価が可能となる。そこで本発明では、ＡＨＰを用いてＮＷトポロジとＤＣ配置の両方を同時に評価することで、ＤＣ−ＮＷを設計することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明のデータセンタネットワーク設計方法は、
コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法であって、
ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、
候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、
評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、
を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明のプログラムは、
コンピュータにネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得させるノード情報取得手段、
前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成させる候補生成手段、及び
複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価させる評価手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の実施例によれば、ＡＨＰを用いてＮＷトポロジとＤＣ配置の両方を同時に評価することで、ＤＣ−ＮＷを設計することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置の構成図
【図２】ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置で実行される処理のフローチャート
【図３】ＤＣ−ＮＷの例を示す図
【図４】ＡＨＰ評価実施装置で実行される処理のフローチャート
【図５】評価結果出力装置で実行される処理のフローチャート
【図６】ＡＨＰの階層構造を示す図
【図７】ノードの収容人口とリンク設置可能位置の距離の分布を示す図
【図８】三つの地域のノード配置を示す図
【図９】Ｖ１とＶ２の相対値の累積分布
【図１０】候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２の相対値の散布図
【図１１】ＣＭ１のＳ＝１における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１２】ＣＭ１のＳ＝２における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１３】ＣＭ２のＳ＝１における最適ＤＣ−ＮＷ
【図１４】ＣＭ２のＳ＝２における最適ＤＣ−ＮＷ
【図１５】ＣＭ３のＳ＝１における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１６】ＣＭ３のＳ＝２における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１４】
本発明の実施例では、各ノードの位置と収容ユーザ数とが与えられ、任意のノード間にリンクを設置することが可能であり、任意のノードにデータセンタ（ＤＣ）を設置することが可能であるものとする。また、データセンタネットワーク（ＤＣ−ＮＷ）に設置されるデータセンタの個数も任意に与えられるものとする。このような前提で、ＡＨＰを用いて、予め考慮した制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を同時に設計する。
【００１５】
＜データセンタネットワーク設計装置及び設計方法の概要＞
図１は、本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置１０の構成図である。データセンタネットワーク設計装置１０は、ＡＨＰを用いて、ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計する。データセンタネットワーク設計装置１０は、プログラムされたコンピュータでもよい。
【００１６】
データセンタネットワーク設計装置１０は、入力装置１０１と、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２と、ＡＨＰ評価実施装置１０３と、評価結果出力装置１０４とを有する。
【００１７】
入力装置１０１により、各ノードの位置及び収容ユーザ数、設置ＤＣ数Ｓ、リンクコストモデルが入力される。このような情報は、コンピュータのキーボード入力により取得されてもよく、情報が記録された記録媒体を介した入力により取得されてもよい。取得された情報は、データセンタネットワーク設計装置１０内の記憶装置に格納されてもよい。
【００１８】
ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２により、制約条件を満たすＤＣ−ＮＷの候補集合が生成され、各候補ＤＣ−ＮＷの総リンクコストや平均経路長といった評価値が算出される。ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２で実行される処理は、以下に詳細に説明する。
【００１９】
ＡＨＰ評価実施装置１０３により、ＡＨＰを用いて候補ＤＣ−ＮＷが評価される。ＡＨＰ評価実施装置１０３で実行される処理は、以下に詳細に説明する。
【００２０】
評価結果出力装置１０４により、評価結果が出力される。評価結果は、画面上に出力されてもよく、印刷出力されてもよい。
【００２１】
図２に、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２で実行される処理のフローチャートを示す。入力装置１０１によって入力された各ノードｎの位置（ｘｎ，ｙｎ）、各ノードの収容ユーザ数ｒｎ、設置ＤＣ数Ｓ、リンクコストモデルに対して、初期設定プロセス（Ｓ１０１）は、ノードｉとｊの間の各リンク設置可能位置ｅの距離ｄｅを、ｄｅ＝｛（ｘｉ−ｘｊ）（ｙｉ−ｙｊ）｝１／２より算出する。また各ノードと各リンク設置可能位置に対して任意のＩＤ番号を付与する。更に、各リンク設置可能位置ｅのリンク設置有無を表わす状態変数ｚｅを全てゼロに初期化し（初期設定では、リンク設置がないものとする）、各ノードｎのサーバ設置有無を表わす状態変数ｓｎを、ＩＤの小さい方から選択されたＳ個のみを１にし、他を０とすることで初期化する。
【００２２】
次に、サーバ及びリンクの設置状態の更新ステップ（Ｓ１０２）は、ＩＤ番号の小さい順にｓｎ及びｚｅを０又は１に更新することで、Ｓ個のノードにサーバを配置し、各リンク設置可能位置ｅにリンクを設置する場合としない場合の各組合せを生成する。
【００２３】
次に、制約条件の判定ステップ（Ｓ１０３）は、各リンクｅの設計容量ｂｅを、
【００２４】
【数１】
より算出する。ただしＥはリンクの集合、ｖｅは正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値、ｖ'ｅ，ｋは任意のリンクｋの単独リンク障害（ＳＬＦ：ｓｉｎｇｌｅ ｌｉｎｋ ｆａｉｌｕｒｅ）時に、ＯＰＳＦ（Ｏｐｅｎ Ｓｈｏｒｔｅｓｔ Ｐａｔｈ Ｆｉｒｓｔ）等による経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値である。与えられたＤＣ配置とＮＷトポロジ、そして各ノードのユーザ数比率ｒｎが与えられると、リンク重みをリンク距離としたときのＯＳＰＦによる最小コスト経路設定の結果、正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖｅが一意に決まる。例えば図３に示す３ノードからなるＮＷにおいて、ノードＣにサーバが設置されている場合、ノードＡに対してはリンク（Ｃ，Ａ）が、ノードＢに対してはリンク（Ｃ，Ｂ）が配信に用いられる結果、ｖＣ，Ａ＝ｒａ，ｖＣ，Ｂ＝ｒｂ，ｖＢ，Ａ＝０となる。また任意のリンクｋのＳＬＦ時に、ＯＰＳＦによる経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖ'ｅ，ｋがやはり一意に決まる。例えば図３において、リンク（Ｃ，Ａ）のＳＬＦ時、ノードＡに対する配信経路がＣ→Ｂ→Ａに迂回される結果、ｖ'（Ｃ，Ｂ），（Ｃ，Ａ）＝ｒａ＋ｒｂ，ｖ'（Ｂ，Ａ），（Ｃ，Ａ）＝ｒａとなる。
【００２５】
また制約条件の判定ステップ（Ｓ１０３）は、任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性が満たされるか否か、正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないかどうかの二つの制約条件を判定する。任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性が満たされるか否かは、各リンクを除去したＮＷトポロジに対して各ノード間の最小コスト経路をＤｉｊｋｓｔｒａ法で算出し、全ノード間の経路のコストが有限の値になるかどうかで判定される。また正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないかどうかは、正常時のＮＷトポロジと各リンクを除去したＮＷトポロジに対して、全てのノード間の経路をＤｉｊｋｓｔｒａ法で算出し、各リンクを流れるトラヒック量を、各リンクを経路が経由する着ノードのｒｎを足し合わせることで算出し、その値がゼロとなるリンクが存在するか否かで判定される。その結果、これら二つの制約条件を、現在のＤＣ−ＮＷ状態に対して判定し、制約条件を満たさない場合にはサーバとリンクの設置状態の更新ステップに戻り、満たす場合には評価値の算出ステップに進む。
【００２６】
評価値の算出ステップ（Ｓ１０４）は、制約条件を満たす現在のＤＣ−ＮＷ状態の総リンクコストや平均経路長といった評価値を算出する。単位長あたりのリンクコストとして、定数を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅに依存する）、設計リンク容量を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅと設計容量ｂｅとの積に依存する）と、（ｉｉｉ）定数と設計リンク容量との線形和を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅに比例する成分と、距離ｄｅと設計容量ｂｅとの両方に比例する成分との和に依存する）のいずれかで、総リンクコストが算出される。また正常時の平均経路長は各リンクｅの距離ｄｅから算出される。
【００２７】
候補出力ステップ（Ｓ１０５）は、現在のＤＣ−ＮＷ状態を候補として出力する。ただし出力される情報は、ｓｎ、ｚｅ、総リンクコストや平均経路長といった評価値である。
【００２８】
次に終了判定ステップ（Ｓ１０６）は、全てのサーバ設置とリンク設置の組合せに対して制約条件の判定ステップを行ったか否かを判定し、終了していない場合にはサーバとリンクの設置状態の更新ステップに戻り、終了した場合には終了する。
【００２９】
図４に、ＡＨＰ評価実施装置１０３で実行される処理のフローチャートを示す。総リンクコストや平均経路長といった複数の評価尺度Ｖｉを同時に考慮したＤＣ−ＮＷ評価を行うためには、設計者の各評価尺度Ｖｉの相対的な重要度を定量化する必要がある。ＡＨＰでは全ての評価尺度のペアを一対比較することにより、Ｖｉの相対的な重要度を定量化する。
【００３０】
評価尺度の一対比較ステップ（Ｓ２０１）は、設計者が入力した各評価尺度ペアに対する比較値を用いて、各評価尺度の重みを算出する。すなわち以下の表１に示す値を評価尺度ＶｉのＶｊに対する相対的な重要度ａｉｊに設定する。
【００３１】
【表１】
ａｉｊを要素にもつ一対比較行列を行列Ａとし、各要素の重みｗｉを要素にもつベクトルｗを行列Ａの右側から乗じると、
【００３２】
【数２】
が成立する。ただしｎは要素の数である。よって重みベクトルｗは行列Ａの固有ベクトルであり、ｎは固有値（最大固有値）となる。
【００３３】
次に各候補の各評価尺度に対するスコア算出ステップ（Ｓ２０２）は、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２が生成した各候補ＤＣネットワークｉの、各評価尺度Ｖｊの評価値Ｘｉｊを用いて、Ｖｊに対するスコアｓｉｊを、
【００３４】
【数３】
より算出する。ただしＢは総候補数である。例えばＢ＝２で２個の評価尺度を考慮する場合で、Ｘ１１＝１，Ｘ２１＝２，Ｘ１２＝４，Ｘ２２＝１の場合、ｓ１１＝０，ｓ２１＝１，ｓ１２＝１，ｓ２２＝０となる。
【００３５】
次に各候補のスコア算出ステップ（Ｓ２０３）は、各候補の各評価尺度に対するスコアを各評価尺度の重みで重みづけた和を算出することで、各候補のスコアを算出する。すなわち各候補ｉのスコアＳｉを、
【００３６】
【数４】
より算出する。ただしＶは評価尺度の数である。例えば上の例で、ｗ１＝０．６，ｗ２＝０．４の場合、Ｓ１＝０．４，Ｓ２＝０．６となり、候補２が候補１よりも優れていると評価される。
【００３７】
図５に、評価結果出力装置１０４で実行される処理のフローチャートを示す。
【００３８】
各候補のスコアを降順にソートステップ（Ｓ３０１）では、各候補のスコアを降順にソートする。
【００３９】
次に各候補をスコアの降順に出力ステップ（Ｓ３０２）では、各ＤＣ−ＮＷ候補をスコアの降順に出力する。出力される情報は、各候補の状態ｓｎ、ｚｅ及びスコアである。
【００４０】
次に、本発明の実施例に係るＡＨＰを用いたデータセンタネットワーク設計法について、詳細を説明する。
【００４１】
＜ＡＨＰの概要＞
通常、意思決定においては、「問題Ｐ」、「評価尺度Ｖ」、「代替案Ａ」の三種類の要素が存在する。ＡＨＰでは、これら要素を図６に示すような階層構造で把握する。ただし図６では便宜上、互いに関連のある一部の要素間のみを直線で結んでいる。評価尺度Ｖは複数の階層構造Ｖ１，Ｖ２，・・・（図６では２階層）をとることも可能である。そして各要素間の関連性の強さ（重み）を算出し、最終的に、各代替案ＡｉのスコアＳｉを導出する。
【００４２】
評価尺度Ｖの問題Ｐに対する重みを計算する場合、定量的な評価値がもともと存在しないため、何らかの方法で定量化する必要がある。ＡＨＰでは、同一の階層に属する要素集合に対して、全ての要素間の重要度を一対比較することにより定量化を図る。まず、階層ｃに属する要素ＸｉとＸｊに対して、表１に示す値をＸｉのＸｊに対する相対的な重要度ａｉｊに設定する。要素Ｘｉの本来の重みをｗｉとすると、理想的にはａｉｊ＝ｗｉ／ｗｊという関係を満たす。ａｉｊを要素にもつ一対比較行列を行列Ａとし、各要素の重みｗｉを要素にもつベクトルｗを行列Ａの右側から乗じると、
【００４３】
【数５】
が成立する。ただしｎは要素の数である。よって重みベクトルｗは行列Ａの固有ベクトルであり、ｎは固有値（最大固有値）となる。
【００４４】
実際には、一対比較を完全な整合性を持って行うことは困難なため、行列Ａの整合性を判断する必要がある。行列Ａの最大固有値をλｍａｘとすると、λｍａｘ≧ｎとなる。そこで、
【００４５】
【数６】
で定義される整合度Ｃ．Ｉ．を用いて整合性を判断する。整合性が増すほどλｍａｘは減少し、完全に整合性がとれているときにはλｍａｘ＝ｎとなるので、Ｃ．Ｉ．は小さなほど整合性が高く、一般的にはＣ．Ｉ．が０．１以下であれば合格とする。
【００４６】
階層ｃにおける要素ｉの、階層ｃ−１の要素ｊに対する重みをｗｉｊｃとする。階層ｃ−１の要素のうち、階層ｃの要素Ｖｉｃが関係する要素の集合をΦｉｃとすると、Ｖｉｃの問題Ｐに対するスコアＳｉｃは、
【００４７】
【数７】
より算出できる。階層１においては、Ｐに対する各要素の重みがそのままスコアＳｉ１となる。以下、ｃ＝２，３，・・・の順にスコアＳｉｃを算出することができ、最終的に各代替案ＡｉのスコアＳｉを得る。なお、式（３）はｃ＝２の場合に相当する。そしてスコアが大きな代替案が良好な選択肢となる。設計者はスコアが最大の代替案だけでなく、スコアが大きな数個の代替案を比較検討することで、最終的に採用すべき代替案を選択することができる。このようにＡＨＰを用いることで、評価者は膨大な数の代替案の中から比較評価可能な程度の数に候補を絞りこむことができる。
【００４８】
＜ＤＣ−ＮＷ設計における想定条件＞
ＡＨＰを用いたＤＣ−ＮＷ設計法について述べる前に、まずＤＣ−ＮＷ設計時の想定条件について述べる。ここでは、ＮＷの一般化した構成要素としてノード及びリンクを考える。Ｎ個のノードの位置が与えられ、全ノード間にリンクの設置を可能とする（途中に山脈が存在するなどリンク設置が困難な箇所が存在する場合にも、設置可能であるとする）。リンクの設置可能な箇所数ＬはＬ＝Ｎ（Ｎ−１）／２となる。ただし設置リンクは双方向であるとし、両端のノード間の両方向にトラヒックが流れることを想定する。Ｎの任意のノードにＤＣを設置可能とし、任意に与えた個数Ｓ個のＤＣを配置する。Ｎの各ノードの位置に加え、収容ユーザ数が与えられ、各ノードｎの需要量比率は収容ユーザ数を全ユーザ数で除したユーザ数比率ｒｎに比例するとする。またパケットの転送経路として、リンク距離を各リンクのコストとするＯＳＰＦによる最小コスト経路を想定する。
【００４９】
＜候補ＤＣ−ＮＷの生成＞
ＡＨＰを用いてＤＣ−ＮＷを評価するためには、まず評価対象となる候補集合を生成する必要がある。Ｌ本のリンク設置可能位置に対して、リンクを設置する箇所を選択することで候補トポロジが生成されるため、構成可能な候補トポロジの全数は２Ｌとなる。またＤＣ設置の可能な組合せ数はＮＣＳ＝Ｎ（Ｎ−１）・・・（Ｎ−Ｓ＋１）／Ｓ（Ｓ−１）・・・１となり、各ＤＣ配置パタンに対して２Ｌのトポロジを構成可能であるため、Ｎ個のノードとＳ個のＤＣを用いて構成可能なＤＣ−ＮＷの総数はＮＣＳ２Ｎ（Ｎ−１）／２となる。
【００５０】
ただしＤＣ−ＮＷには全てのノードからＤＣへの接続性が求められる。ＩＰバックボーンにおいて日常的に様々なリンクで障害が発生しており、メインテナンスに起因するものを除いた意図しない障害の約７０％は単独リンク障害（ＳＬＦ：ｓｉｎｇｌｅ ｌｉｎｋ ｆａｉｌｕｒｅ）である。そのため正常時に加えて、任意のリンクのＳＬＦ時にも接続性が維持されることが求められる。特にＳ個の全ＤＣが異なるコンテンツを保有する場合や、異なるクラウドサービスを提供するような場合、各ノードから全てのＤＣへの接続性が求められる。一方、全てのＤＣが同一のコンテンツを保有し、もしくは同一のクラウドサービスを提供しているような場合には、各ノードからは最低限度、任意の一つのＤＣへの接続性が維持されていればよい。しかしその場合、ＤＣ間でコンテンツやデータを交換する必要があり、全てのＤＣ間に対して接続性が求められる。このことは結局、全てのノード間の接続性を満たすことと等価となる。
【００５１】
また正常時とＳＬＦの全パタンにおいて、全くトラヒックが流れないリンクが存在するＤＣ−ＮＷ候補は、そのようなリンクが冗長であり、それらリンクを除いたＤＣ−ＮＷ候補が明らかに優れていることから、このような候補は評価対象から除いて考える。以上、まとめると、任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性と、正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないことを制約条件とし、構成可能なＮＣＳ２Ｎ（Ｎ−１）／２のＤＣ−ＮＷのうち、本制約条件を満たすもののみを候補ＤＣ−ＮＷとして生成し、ＡＨＰを用いて評価する。
【００５２】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価＞
ＡＨＰをＤＣ−ＮＷ設計に適用すると、トップの階層（階層０：図６における階層０）には解くべき問題Ｐ（この場合、"最適なＤＣ−ＮＷの選択"）が、中央の階層（階層１：図６における階層１）には評価尺度Ｖｉが、そしてボトム（階層２：図６における階層３）には候補ＤＣ−ＮＷが並ぶ。
【００５３】
階層１（評価尺度）の問題Ｐに対するスコア（重み）は、ＡＨＰの一対比較により求めることができる。階層２（候補トポロジ）の階層１の各要素（評価尺度）に対するスコア（重み）は、評価尺度が定量的な評価値をもつ場合、一対比較による評価を行う必要はない。ＡＨＰはスコアが高い要素を高く評価する。そのため各評価尺度が小さな値をとるほど良好である場合には、候補トポロジｉの評価尺度ｊの値Ｖｉｊの逆数をＸｉｊとし（Ｘｉｊ＝１／Ｖｉｊ）、Ｘｉｊに基づいて重みを算出する。階層２の要素の重みｗｉｊ２は、正規化条件
【００５４】
【数８】
を満たす必要があるが、通常、ＡＨＰではＸｉｊを単に全候補中で正規化した値を重みと見なすため、
【００５５】
【数９】
となる。しかし、ＮＷトポロジ候補数は非常に多数となるため分母が大きくなり、候補間のＸｉｊの値の差異が、評価尺度間のスコア差と比べて遥かに小さな値となる。その結果、単に重要視した評価尺度が良好な候補を選択する傾向が強くなり、他の評価尺度の値がほとんど考慮されなくなる。
【００５６】
この問題を解決するために、評価尺度の値Ｘｉｊそのものを用いるのではなく、Ｘｉｊを線形変換した値Ｙｉｊを正規化したものを重みとする。すなわちａとｂを任意の実数とし、Ｙｉｊ＝ａ（Ｘｉｊ＋ｂ）とする。このとき重みｗｉｊ２は、
【００５７】
【数１０】
となる。正規化するためｗｉｊ２はａとは無関係となる。また、ここでは全ての重みが０以上の値をとるよう、Ｘｉｊの全候補中の最小値を−１倍した値をｂに設定する（ｂ＝−ｍｉｎｉ｛Ｘｉｊ｝）。
【００５８】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価尺度＞
各ＤＣ−ＮＷ候補を評価する評価尺度として、総リンクコスト（Ｖ１）と平均経路長（Ｖ２）の二つを考える。すなわち図６におけるＶ１１を総リンクコストとし、Ｖ２１を平均経路長とする。両評価尺度とも値が小さいほど優れている。
【００５９】
コストに関連した評価尺度Ｖ１
Ｖ１をＮＷ全体の総相対リンクコストとする。すなわちリンクｅの相対コストをＣｅ、Ｅを設置リンクの集合とするとき、
【００６０】
【数１１】
とする。前述のように、各候補の各評価尺度は全候補の総和で除した相対値で評価されるため、Ｖ１の絶対値は重要ではなく、各候補を比較したときの相対値が意味をもつ。そこでＣｅをコストの絶対値ではなく相対値で考える。
【００６１】
Ｃｅをどのように定めるかが問題であるが、Ｃｅを構成するコストとしては、土木インフラコスト、光ファイバコスト、光伝送装置コスト等が考えられる。主に、リンクｅの距離ｄｅと、リンクｅの設計容量ｂｅがこれらコストを決める要因となる。なお、リンクｅの距離ｄｅは、上記の通り、ｄｅ＝｛（ｘｉ−ｘｊ）（ｙｉ−ｙｊ）｝１／２より算出され、設計容量ｂｅは、上記の通り、式（１）より算出される。まず一番目のコストモデル（ＣＭ１：ｃｏｓｔ ｍｏｄｅｌ １）として、Ｃｅ＝ｄｅに設定することを考える。これは土木インフラコストがＣｅの支配要因となる場合に相当する。
【００６２】
次に二番目のコストモデル（ＣＭ２）として、Ｃｅをｄｅとｂｅの積、すなわちＣｅ＝ｄｅｂｅに設定することを考える。これは光ファイバや光伝送装置など、ｄｅとｂｅの両方に依存するものがＣｅの支配要因となり、かつこれらのコストがｄｅとｂｅの各々に比例する場合に相当する。
【００６３】
そして三番目のコストモデル（ＣＭ３）として、Ｃｅが距離ｄｅに比例する成分と、ｄｅと設計容量ｂｅの両方に比例する成分との和で構成される場合、すなわち任意の定数αに対してＣｅ＝αｄｅ＋ｄｅｂｅ＝ｄｅ（α＋ｂｅ）に設定することを考える。これはインフラコスト等のｄｅのみにほぼ比例する要素と、光ファイバや光伝送装置等のｄｅとｂｅの両方に比例する要素との双方がＣｅの決定要因となる場合や、光ファイバや光伝送装置のコストが距離に比例する成分と距離と容量の両方に比例する成分の和で構成される場合に相当する。
【００６４】
次に各リンクｅの設計容量ｂｅの設定法について述べる。与えられたＤＣ配置とＮＷトポロジ、そして各ノードのユーザ数比率ｒｎが与えられると、リンク重みをリンク距離としたときのＯＳＰＦによる最小コスト経路設定の結果、正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖｅが一意に決まる。また任意のリンクｋのＳＬＦ時に、ＯＰＳＦによる経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖ'ｅ，ｋがやはり一意に決まる。任意のＳＬＦに対しても、発生トラヒックを十分に運べる容量を各リンクに設計する必要があることから、これら相対トラヒック量の最大値で各リンクの容量を設計する。ｂｅは次式で得られる。
【００６５】
【数１２】
品質に関連した評価尺度Ｖ２
Ｖ２としてＤＣサービスの通信フローの平均経路長を考える。各ＤＣのノードｉから、ＤＣが設置されていないノードｊに至る最小経路長をｄｉ，ｊとする。ＳのＤＣの中でｄｉ，ｊが最小となるＤＣをｓｊとするとき、ノードｊの収容ユーザに対しては正常時ｓｊが用いられる。Ｖ２を
【００６６】
【数１３】
で設定する。ただしＶはノード集合であり、ＤＣが設置されているノードｎに対しては
【００６７】
【数１４】
とする。
【００６８】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価結果＞
次に、日米欧の三つの地域を対象に、前述の方法でＤＣ−ＮＷを設計した数値結果について述べる。
【００６９】
ノード配置とユーザ数分布
各ノードｎの収容ユーザ数比率ｒｎをノードｎの割当て人口比率に設定する。日本（ＪＰＮ）、米国（ＵＳＡ）、欧州（ＥＵＲ）の三つの地域において、ノード数Ｎを７とし、ノード配置を人口の大きな上位７つの場所に設定する。表２に、各地域においてノードを配置した地名と割当て人口Ｐｎを示す。
【００７０】
【表２】
日本に対しては、高等裁判所が設置されている都市にノードを配置し、各高等裁判所の管轄地域の２００５年における人口をＰｎに設定した。ただし最も管轄人口の小さい高松高等裁判所が管轄する四国４県の人口を広島に集約し、高松にはノードを配置しない。米国に対しては、郊外都市を含む２００５年の都市圏人口の大きな上位７つの都市にノードを配置した。そして２００５年の都市圏人口をＰｎに設定した。欧州に対しては、欧州連合に加盟する国の中で２００８年の人口が大きな上位７つの国を選択し、各国の首都にノードを配置した。そして各国の２００８年の人口をＰｎに設定した。
【００７１】
図７（ａ）に、三つの各地域に対して各ノードの人口比ｒｎを降順にプロットする。日本はｒｎ最大ノード（東京）のｒｎが突出して大きく、他の地域と比較してｒｎの偏りが大きい。米国は上位２都市（Ｎｅｗ ＹｏｒｋとＬｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ）のｒｎが他の都市と比較して大きく、日本についでｒｎの偏りが大きい。欧州は最もｒｎの偏りが小さい。図８に三つの各地域のノード配置を示す。ただしｒｎに比例した直径の円で各ノードを表している。日本はｒｎの突出して大きいノード（東京）と２位のノード（大阪）が地理的中心に近い場所に存在するのに対して、米国はｒｎの突出して大きい２都市（Ｎｅｗ ＹｏｒｋとＬｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ）が東西の両側に位置しており、地理的中心からは互いに離れた場所に存在する。欧州はｒｎの大きなノードが広く分散している。また図７（ｂ）に三つの各地域に対して、Ｌ＝２１の各リンク設置可能場所のリンク距離を、各地域の最大値で除した正規化値を降順にプロットする。三つの地域でノード間距離の分布には差異が見られない。
【００７２】
候補ＤＣ−ＮＷ集合の特性
表３にＤＣ数Ｓを１もしくは２に設定したときの、前述の二つの制約条件、すなわち（ｉ）ＳＬＦ時の全ノード間の接続性と、（ｉｉ）正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクが存在しない、という条件を満たす候補ＤＣ−ＮＷ数を示す。ＤＣの設置パタン数はＳ＝１のとき７でＳ＝２のとき２１となり、Ｓ＝２の方が構成可能なＤＣ−ＮＷ数は７倍となる。しかし設置ＤＣの増加に伴い通信フローの経由リンク数が減少するため制約条件（ｉｉ）を満たすトポロジのパタン数が大幅に減少する結果、候補数はＳ＝２の方が少ない。
【００７３】
【表３】
図９（ａ）（ｂ）（ｃ）にＤＣ数Ｓを１に設定したときの、制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象に、三つの各地域に対して各候補の総リンクコストＶ１の全候補中の相対値の累積分布を示す。ただし制約条件を満たす全候補中のＶｉの最大値と最小値を各々ＭａｘＶｉ，ＭｉｎＶｉとすると、各候補ｊの評価尺度Ｖｉの値Ｖｉｊに対する相対値を（Ｖｉｊ−ＭｉｎＶｉ）（ＭａｘＶｉ−ＭｉｎＶｉ）で定義する。距離のみをリンクコストに反映するＣＭ１を用いた場合、候補集合のＶ１の多様性が最大となる。設置リンク数が少なく総リンク長の短いＮＷトポロジにおいては、ＳＬＦ時の迂回経路のホップ長が大きくなる結果、各リンクの設計容量が大きくなる傾向がある。そのため距離と設計容量の両方をリンクコストに反映するＣＭ２やＣＭ３を用いた場合、候補集合中のＶ１の多様性がＣＭ１と比較して小さくなる。全候補のＶ１の分布は、三つの地域においてほぼ同等となる。
【００７４】
図９（ｄ）に、制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象に、三つの各地域に対して各候補の平均経路長Ｖ２の相対値の累積分布を同様に示す。ＣＭとは無関係に制約条件を満たす候補集合は同一となるため、候補集合のＶ２はＣＭとは無関係となる。図８で見たように、日本はｒｎの大きなノードが地理的中心に近い場所に存在するため、米国や欧州と比較してＶ２の小さいＤＣ−ＮＷの比率が高くなる。Ｓ＝２に設定した場合についても、Ｖ１とＶ２の相対値の累積分布に関して同様の考察が得られた。
【００７５】
次に図１０に日本のノード配置に対してＳ＝１としたときの、制約条件を満たす候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２の相対値の散布図を、三つの各ＣＭに対して示す。ただし全候補中で評価尺度値が最小となり相対値がゼロとなる候補に対しては、Ｖ１に関しては１０−４、Ｖ２に関しては１０−９を便宜上、設定した。
【００７６】
総リンク長が長いＤＣ−ＮＷは平均経路長が短い傾向があるため、ＣＭ１の場合、Ｖ１とＶ２の両方が小さいＤＣ−ＮＷにおいて、Ｖ１とＶ２には負の相関性が見られる。一方、平均経路長の短いＤＣ−ＮＷはＳＬＦ時の迂回パスも短くなる傾向があるため、設計容量を強くリンクコストに反映させるＣＭ２の場合、候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２には正の相関性が見られ、Ｖ１とＶ２の両方が全候補中で最小となり相対値がゼロとなるＤＣ−ＮＷ候補が存在する。そのためＣＭ２を用いた場合、最適なＤＣ−ＮＷが一つ存在する。ＣＭ３の場合、リンクコストへの反映度がＣＭ２よりは小さくなるため、ＣＭ１とＣＭ２の中間的な傾向が見られる。米国と欧州のノード配置に対しても候補集合のＶ１とＶ２の関連性を分析したところ、同様の傾向が得られた。またＳ＝２とした場合についても同様に評価したところ、やはり同様の傾向が得られた。
【００７７】
ＡＨＰによる候補ＤＣ−ＮＷの評価結果
次に、生成された制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象にＡＨＰを適用し、候補ＤＣ−ＮＷを評価した結果を示す。ＡＨＰの適用に際しては各評価尺度を重視する度合（評価シナリオ）を設定する必要があるが、本稿では、（１）コストを重視する場合（シナリオ１）と、（２）品質を重視する場合（シナリオ２）の二つの評価シナリオを想定する。シナリオ１においては、表１に示した一対比較値をａ１２＝３，ａ２１＝１／３に設定した。各評価尺度の重みはｗ１＝０．７５，ｗ２＝０．２５となり、評価尺度数が２個であるため整合度Ｃ．Ｉ．は必ず０になる。一方シナリオ２においては、一対比較値をａ１２＝１／３，ａ２１＝３に設定し、各評価尺度の重みをｗ１＝０．２５，ｗ２＝０．７５に設定した。
【００７８】
図１１にＤＣ数をＳ＝１としＣＭ１を用いた場合の、各評価シナリオ（ＳＣ）においてＡＨＰにより上位３位に評価されたＤＣ−ＮＷのＮＷトポロジとＤＣ配置を、三つの各地域に対して示す。ただし図１１ではＤＣ配置ノードを二重丸で示し、１位、２位、３位に評価されたＤＣ−ＮＷを、日本は左から順に、米国と欧州は上、左下、右下の順に示している。
【００７９】
各リンクを流れるトラヒック量とは無関係にリンク距離をリンクコストに反映させた場合、コスト低減の観点からは総リンク長を抑えることが重視されるため、ＳＬＦ時の全ノード間の接続性を維持しつつリンク総距離を低減できるリング型のＮＷトポロジが高く評価される。そのためコスト重視の場合（ＳＣ１）には単一リング型のＮＷトポロジが高く評価される。またノード数Ｎが７と少ないため二重リングでも平均経路長が抑えられるため、品質重視の場合（ＳＣ２）にもスター型ではなく二重リング型のＮＷトポロジが高く評価される。また日本はｒｎの突出して大きな東京が地理的中心に近い場所にあるため、評価シナリオに関係なく東京にＤＣを配置することが望ましい。一方米国はＳＣ１の場合はやはりｒｎ最大都市であるＮｅｗ ＹｏｒｋへのＤＣ設置が望ましいが、ｒｎが大きい上位２都市が両辺境に存在するため、ＳＣ２の場合はｒｎでは第三位であるが地理的中心に存在するＣｈｉｃａｇｏにＤＣを配置することが望ましい。欧州はｒｎの偏りが小さいため、ｒｎが比較的大きな様々なノードにＤＣを配置することが望ましい。
【００８０】
図１２にＤＣ数をＳ＝２としＣＭ１を用いた場合の結果を同様に示す。ＮＷトポロジに関しては、Ｓ＝１の場合と同様、ＳＣ１の場合は単一リング、ＳＣ２の場合は二重リングが高く評価される。ただし米国は東西の辺境に二大都市が存在し、これら二大都市にＤＣを配置することで単一リングでも平均経路長が抑えられるため、単一リングが高く評価される。日本のＤＣ配置については、東京と、東京から離れたノードに配置することが望ましく、欧州については、やはり様々なノードにＤＣが配置される。
【００８１】
図１３及び図１４にＣＭ２を用い、ＤＣ数をＳ＝１とした場合とＳ＝２とした場合の結果を各々同様に示す。図１０で見たように、ＣＭ２を用いるとＶ１とＶ２の両方が優れたＤＣ−ＮＷが存在する傾向があり、Ｓ＝１の場合は三つの全ての地域において、またＳ＝２の場合は日本と米国において、Ｖ１とＶ２の両方が全候補中で最小となる最適なＤＣ−ＮＷが存在する。図１３及び図１４では、このような最適ＤＣ−ＮＷを各地域に対して一つ示しているが、評価シナリオに関係なく同一のＤＣ−ＮＷが各々最適となる。
【００８２】
リンクコストを最大トラヒック量（設計容量）と距離の積とした場合、ホップ長の長いリングが存在するＮＷトポロジは、ＳＬＦ時に各リンクを流れるトラヒック量が大きくなり総リンクコストが大きい。よって地理的中心に位置するＳ個のノードをハブとする複数のスターに、ＳＬＦ時の接続性維持のために葉ノード間にバイパスリンクを設置したＮＷトポロジが高く評価される。一方、ＤＣの設置に関してはｒｎの大きなノードが望ましい。日本においては２大都市が中央に存在するためハブノードへのＤＣ設置が高く評価されるが、一方、米国は２大都市が両辺境に存在し、また欧州はｒｎの偏りが小さいため、米国と欧州ではハブノード以外にＤＣを設置したＤＣ−ＮＷが高く評価される。
【００８３】
図１５及び図１６にＣＭ３を用い、ＤＣ数をＳ＝１とした場合とＳ＝２とした場合の結果を各々同様に示す。単位長あたりのリンクコストに距離と最大トラヒック量の両方を反映させた場合、どちらか一方を反映させるＣＭ１とＣＭ２の中間的なＮＷトポロジが高く評価される。すなわちＳが１の場合も２の場合も、二つのリングを接続した二重リング型が望ましく、地理的中央に存在するｒｎの大きなノードを二重リングの接続点とし、ＤＣを設置することが望ましい。ただし米国は二大都市が両辺境にあるため、Ｓ＝２の場合には単一リング型が高く評価される。ＣＭ２の場合と同様、評価シナリオによる評価結果の差異は小さい。
【００８４】
評価結果のまとめ
このようにして得られたＡＨＰの適用結果についてまとめる。表４に、各コストモデル（ＣＭ）、評価シナリオ（ＳＣ）、設置ＤＣ数Ｓ、地域に対して、望ましいＮＷトポロジをまとめる。
【００８５】
【表４】
距離がリンクコストの支配要因となりコストを重視する場合（ＣＭ１−ＳＣ１）は、単一リングが望ましい。距離がリンクコストの支配要因で品質を重視する場合（ＣＭ１−ＳＣ２）や、距離と設計容量の両方がリンクコストに影響する場合（ＣＭ３）は、二重リングが望ましい。設計容量がリンクコストの支配要因となる場合（ＣＭ２）は、Ｓ個のスターにバイパスリンクを設置したトポロジが望ましい。地域による差異は見られないが、米国でＳ＝２の場合、ＣＭ１−ＳＣ２とＣＭ３の結果が他の地域と異なる。
【００８６】
また表５に望ましいＤＣ設置位置について同様にまとめる。ただし表５においてｎはノードの意味である。
【００８７】
【表５】
評価シナリオによる差異は米国におけるＣＭ１−Ｓ１の場合を除き見られなかったが、地域によって人口比の地理的な分布が異なるため、地域による差異が見られる。日本は人口比の大きな都市が地理的中心に存在するため、単にこれらノードにＤＣを設置することが望ましい。米国は人口比の大きな都市が両辺境に存在するため、ＣＭやＳに応じて、ＤＣ設置が望ましい場所は人口比の大きなノードと地理的中心に存在するノードの場合がある。欧州は人口比の偏りが小さいため、ＤＣ設置の望ましい場所については特定の傾向が見られない。
【００８８】
＜実施例の効果＞
以上説明したように、本発明の実施例によれば、各ノードの位置と収容ユーザ数とが与えられ、任意のノード間にリンクを設置することが可能であり、任意のノードにデータセンタを設置することが可能であるときに、予め考慮した制約条件を満たし、任意に与えた個数のデータセンタを配置したデータセンタネットワークのネットワークトポロジとデータセンタ配置を同時に設計できる。
【００８９】
説明の便宜上、本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明のデータセンタネットワーク設計装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、図１のデータセンタネットワーク設計装置の各機能部がソフトウェアで実現され、コンピュータ内に実現されてもよい。また、２以上の実施例及び実施例の各構成要素が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。
【００９０】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々の変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１０ データセンタネットワーク設計装置
１０１ 入力装置
１０２ ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置
１０３ ＡＨＰ評価実施装置
１０４ 評価結果出力装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データセンタネットワーク設計方法及びプログラムに関する。より具体的には、本発明は、各ノードの位置及び収容ユーザ数が与えられたときに、ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザのネットワーク（ＮＷ）を介しての動画像視聴に対するニーズは高く、ＹｏｕＴｕｂｅ等の様々なユーザが生成した動画コンテンツを視聴できるサービスの利用者が急増している。またアクセス回線の大容量化に伴い、高速な伝送帯域を必要とする動画コンテンツのＮＷを介しての視聴が容易となり、映画やＴＶドラマ等の品質が高く大容量のリッチコンテンツの配信サービスが多くのＩＳＰによって提供され、普及しつつある。また近年、コンピュータのハードウェア、ソフトウェア、データなどをユーザ自身が保有・管理する代わりに、ＩＳＰがこれら資源を保有・管理してユーザに対して様々な情報処理サービスを提供し、ユーザはその利用料金をＩＳＰに対して支払うクラウドコンピューティングの利用が拡大している。
【０００３】
これらコンテンツ配信サービスやクラウドコンピューティングサービスを実現するインフラは、大容量のストレージと演算システムから構成されるデータセンタ（ＤＣ）と、地理的に分散配置された複数のＤＣとユーザとを接続するＮＷから構成されるが、本発明ではこれらＤＣとＮＷをあわせてデータセンタネットワーク（ＤＣ−ＮＷ）と呼ぶ。ＩＳＰは、高品質・高信頼なサービスを低コストで提供できるよう、ＤＣ−ＮＷを適切に設計することが重要であるが、ＤＣ−ＮＷのトポロジやＤＣ配置は、品質、信頼性、コスト等に多大な影響を与える。例えば品質の観点からは経路の平均距離が短いことが望ましく、信頼性の観点からはＤＣ数や経路の冗長性が高いことが望ましいが、設備コストや管理・保守コストが増大する。このようにＤＣ−ＮＷを設計する際には、これら単位が異なり相反する様々な評価尺度を同時に考慮する必要がある。
【０００４】
従来、トポロジ設計問題を整数計画問題とみなして解くアプローチが数多く検討されている。例えば各ノード間の遅延時間を規定上限値以下に抑えることを制約条件に、総リンクコストを最小化する離散最適化問題をＢｒａｎｃｈ ａｎｄ Ｂｏｕｎｄ法によりヒューリスティックに解く方法がある。また同様の問題を、多数のリンクが設置された状態からスタートし、１本ずつリンクを除去する作業を解の改善が大きな順に解の改善が見られなくなるまで繰り返す貪欲算法により解く方法がある。また障害を考慮した設計法として、各ノード間にｄｉｓｊｏｉｎｔな経路が規定数以上存在することを制約条件に、総リンクコストを最小化する離散最適化問題をローカルサーチによりヒューリスティックに解く方法がある。また、任意の単一ノード障害においても全ノード間の接続性が維持されることを制約条件に、やはりリンクコストの総和が最小化するようタブサーチや遺伝アルゴリズムといったヒューリスティックな解法で解く方法がある。
【０００５】
ところで、複数の評価尺度を同時に考慮した合理的な意思決定を行う方法として、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ）が知られている。ＡＨＰでは、関連する要素を階層構造によって把握し、評価尺度の重要度といった定性的な尺度を一対比較により定量化し、合理的な意思決定を可能とする。そこで発明者は以前、ＡＨＰをＮＷトポロジ評価へ適用した（特許文献１参照）。ＡＨＰを用いることで、設計者の主観的な評価尺度に対する重要度に応じた適切なＮＷトポロジ設計が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１６５４６８（上山憲昭、「ＡＨＰを用いた網トポロジ設計方法および設計システム」）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
トポロジ設計問題を整数計画問題とみなして解くアプローチは、最適化を図る評価尺度として総コストのみに着目しており、複数の評価尺度を同時に考慮した最適設計を行うことはできない。またＮＷトポロジの設計のみを対象としており、ＤＣ配置を同時に設計することができない。
【０００８】
また発明者が以前提案したＡＨＰを用いたＮＷトポロジ設計法では、ＤＣ配置まで含めた設計は行っていない。ＡＨＰは汎用性の高い評価手法であり、評価対象となる候補集合さえ生成できれば複数の評価尺度を考慮した評価が可能となる。そこで本発明では、ＡＨＰを用いてＮＷトポロジとＤＣ配置の両方を同時に評価することで、ＤＣ−ＮＷを設計することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明のデータセンタネットワーク設計方法は、
コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法であって、
ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、
候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、
評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、
を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明のプログラムは、
コンピュータにネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得させるノード情報取得手段、
前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成させる候補生成手段、及び
複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価させる評価手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の実施例によれば、ＡＨＰを用いてＮＷトポロジとＤＣ配置の両方を同時に評価することで、ＤＣ−ＮＷを設計することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置の構成図
【図２】ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置で実行される処理のフローチャート
【図３】ＤＣ−ＮＷの例を示す図
【図４】ＡＨＰ評価実施装置で実行される処理のフローチャート
【図５】評価結果出力装置で実行される処理のフローチャート
【図６】ＡＨＰの階層構造を示す図
【図７】ノードの収容人口とリンク設置可能位置の距離の分布を示す図
【図８】三つの地域のノード配置を示す図
【図９】Ｖ１とＶ２の相対値の累積分布
【図１０】候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２の相対値の散布図
【図１１】ＣＭ１のＳ＝１における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１２】ＣＭ１のＳ＝２における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１３】ＣＭ２のＳ＝１における最適ＤＣ−ＮＷ
【図１４】ＣＭ２のＳ＝２における最適ＤＣ−ＮＷ
【図１５】ＣＭ３のＳ＝１における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【図１６】ＣＭ３のＳ＝２における上位３つのＤＣ−ＮＷ
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１４】
本発明の実施例では、各ノードの位置と収容ユーザ数とが与えられ、任意のノード間にリンクを設置することが可能であり、任意のノードにデータセンタ（ＤＣ）を設置することが可能であるものとする。また、データセンタネットワーク（ＤＣ−ＮＷ）に設置されるデータセンタの個数も任意に与えられるものとする。このような前提で、ＡＨＰを用いて、予め考慮した制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を同時に設計する。
【００１５】
＜データセンタネットワーク設計装置及び設計方法の概要＞
図１は、本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置１０の構成図である。データセンタネットワーク設計装置１０は、ＡＨＰを用いて、ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計する。データセンタネットワーク設計装置１０は、プログラムされたコンピュータでもよい。
【００１６】
データセンタネットワーク設計装置１０は、入力装置１０１と、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２と、ＡＨＰ評価実施装置１０３と、評価結果出力装置１０４とを有する。
【００１７】
入力装置１０１により、各ノードの位置及び収容ユーザ数、設置ＤＣ数Ｓ、リンクコストモデルが入力される。このような情報は、コンピュータのキーボード入力により取得されてもよく、情報が記録された記録媒体を介した入力により取得されてもよい。取得された情報は、データセンタネットワーク設計装置１０内の記憶装置に格納されてもよい。
【００１８】
ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２により、制約条件を満たすＤＣ−ＮＷの候補集合が生成され、各候補ＤＣ−ＮＷの総リンクコストや平均経路長といった評価値が算出される。ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２で実行される処理は、以下に詳細に説明する。
【００１９】
ＡＨＰ評価実施装置１０３により、ＡＨＰを用いて候補ＤＣ−ＮＷが評価される。ＡＨＰ評価実施装置１０３で実行される処理は、以下に詳細に説明する。
【００２０】
評価結果出力装置１０４により、評価結果が出力される。評価結果は、画面上に出力されてもよく、印刷出力されてもよい。
【００２１】
図２に、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２で実行される処理のフローチャートを示す。入力装置１０１によって入力された各ノードｎの位置（ｘｎ，ｙｎ）、各ノードの収容ユーザ数ｒｎ、設置ＤＣ数Ｓ、リンクコストモデルに対して、初期設定プロセス（Ｓ１０１）は、ノードｉとｊの間の各リンク設置可能位置ｅの距離ｄｅを、ｄｅ＝｛（ｘｉ−ｘｊ）（ｙｉ−ｙｊ）｝１／２より算出する。また各ノードと各リンク設置可能位置に対して任意のＩＤ番号を付与する。更に、各リンク設置可能位置ｅのリンク設置有無を表わす状態変数ｚｅを全てゼロに初期化し（初期設定では、リンク設置がないものとする）、各ノードｎのサーバ設置有無を表わす状態変数ｓｎを、ＩＤの小さい方から選択されたＳ個のみを１にし、他を０とすることで初期化する。
【００２２】
次に、サーバ及びリンクの設置状態の更新ステップ（Ｓ１０２）は、ＩＤ番号の小さい順にｓｎ及びｚｅを０又は１に更新することで、Ｓ個のノードにサーバを配置し、各リンク設置可能位置ｅにリンクを設置する場合としない場合の各組合せを生成する。
【００２３】
次に、制約条件の判定ステップ（Ｓ１０３）は、各リンクｅの設計容量ｂｅを、
【００２４】
【数１】
より算出する。ただしＥはリンクの集合、ｖｅは正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値、ｖ'ｅ，ｋは任意のリンクｋの単独リンク障害（ＳＬＦ：ｓｉｎｇｌｅ ｌｉｎｋ ｆａｉｌｕｒｅ）時に、ＯＰＳＦ（Ｏｐｅｎ Ｓｈｏｒｔｅｓｔ Ｐａｔｈ Ｆｉｒｓｔ）等による経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値である。与えられたＤＣ配置とＮＷトポロジ、そして各ノードのユーザ数比率ｒｎが与えられると、リンク重みをリンク距離としたときのＯＳＰＦによる最小コスト経路設定の結果、正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖｅが一意に決まる。例えば図３に示す３ノードからなるＮＷにおいて、ノードＣにサーバが設置されている場合、ノードＡに対してはリンク（Ｃ，Ａ）が、ノードＢに対してはリンク（Ｃ，Ｂ）が配信に用いられる結果、ｖＣ，Ａ＝ｒａ，ｖＣ，Ｂ＝ｒｂ，ｖＢ，Ａ＝０となる。また任意のリンクｋのＳＬＦ時に、ＯＰＳＦによる経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖ'ｅ，ｋがやはり一意に決まる。例えば図３において、リンク（Ｃ，Ａ）のＳＬＦ時、ノードＡに対する配信経路がＣ→Ｂ→Ａに迂回される結果、ｖ'（Ｃ，Ｂ），（Ｃ，Ａ）＝ｒａ＋ｒｂ，ｖ'（Ｂ，Ａ），（Ｃ，Ａ）＝ｒａとなる。
【００２５】
また制約条件の判定ステップ（Ｓ１０３）は、任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性が満たされるか否か、正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないかどうかの二つの制約条件を判定する。任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性が満たされるか否かは、各リンクを除去したＮＷトポロジに対して各ノード間の最小コスト経路をＤｉｊｋｓｔｒａ法で算出し、全ノード間の経路のコストが有限の値になるかどうかで判定される。また正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないかどうかは、正常時のＮＷトポロジと各リンクを除去したＮＷトポロジに対して、全てのノード間の経路をＤｉｊｋｓｔｒａ法で算出し、各リンクを流れるトラヒック量を、各リンクを経路が経由する着ノードのｒｎを足し合わせることで算出し、その値がゼロとなるリンクが存在するか否かで判定される。その結果、これら二つの制約条件を、現在のＤＣ−ＮＷ状態に対して判定し、制約条件を満たさない場合にはサーバとリンクの設置状態の更新ステップに戻り、満たす場合には評価値の算出ステップに進む。
【００２６】
評価値の算出ステップ（Ｓ１０４）は、制約条件を満たす現在のＤＣ−ＮＷ状態の総リンクコストや平均経路長といった評価値を算出する。単位長あたりのリンクコストとして、定数を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅに依存する）、設計リンク容量を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅと設計容量ｂｅとの積に依存する）と、（ｉｉｉ）定数と設計リンク容量との線形和を用いる場合（すなわちリンクｅのコストが距離ｄｅに比例する成分と、距離ｄｅと設計容量ｂｅとの両方に比例する成分との和に依存する）のいずれかで、総リンクコストが算出される。また正常時の平均経路長は各リンクｅの距離ｄｅから算出される。
【００２７】
候補出力ステップ（Ｓ１０５）は、現在のＤＣ−ＮＷ状態を候補として出力する。ただし出力される情報は、ｓｎ、ｚｅ、総リンクコストや平均経路長といった評価値である。
【００２８】
次に終了判定ステップ（Ｓ１０６）は、全てのサーバ設置とリンク設置の組合せに対して制約条件の判定ステップを行ったか否かを判定し、終了していない場合にはサーバとリンクの設置状態の更新ステップに戻り、終了した場合には終了する。
【００２９】
図４に、ＡＨＰ評価実施装置１０３で実行される処理のフローチャートを示す。総リンクコストや平均経路長といった複数の評価尺度Ｖｉを同時に考慮したＤＣ−ＮＷ評価を行うためには、設計者の各評価尺度Ｖｉの相対的な重要度を定量化する必要がある。ＡＨＰでは全ての評価尺度のペアを一対比較することにより、Ｖｉの相対的な重要度を定量化する。
【００３０】
評価尺度の一対比較ステップ（Ｓ２０１）は、設計者が入力した各評価尺度ペアに対する比較値を用いて、各評価尺度の重みを算出する。すなわち以下の表１に示す値を評価尺度ＶｉのＶｊに対する相対的な重要度ａｉｊに設定する。
【００３１】
【表１】
ａｉｊを要素にもつ一対比較行列を行列Ａとし、各要素の重みｗｉを要素にもつベクトルｗを行列Ａの右側から乗じると、
【００３２】
【数２】
が成立する。ただしｎは要素の数である。よって重みベクトルｗは行列Ａの固有ベクトルであり、ｎは固有値（最大固有値）となる。
【００３３】
次に各候補の各評価尺度に対するスコア算出ステップ（Ｓ２０２）は、ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置１０２が生成した各候補ＤＣネットワークｉの、各評価尺度Ｖｊの評価値Ｘｉｊを用いて、Ｖｊに対するスコアｓｉｊを、
【００３４】
【数３】
より算出する。ただしＢは総候補数である。例えばＢ＝２で２個の評価尺度を考慮する場合で、Ｘ１１＝１，Ｘ２１＝２，Ｘ１２＝４，Ｘ２２＝１の場合、ｓ１１＝０，ｓ２１＝１，ｓ１２＝１，ｓ２２＝０となる。
【００３５】
次に各候補のスコア算出ステップ（Ｓ２０３）は、各候補の各評価尺度に対するスコアを各評価尺度の重みで重みづけた和を算出することで、各候補のスコアを算出する。すなわち各候補ｉのスコアＳｉを、
【００３６】
【数４】
より算出する。ただしＶは評価尺度の数である。例えば上の例で、ｗ１＝０．６，ｗ２＝０．４の場合、Ｓ１＝０．４，Ｓ２＝０．６となり、候補２が候補１よりも優れていると評価される。
【００３７】
図５に、評価結果出力装置１０４で実行される処理のフローチャートを示す。
【００３８】
各候補のスコアを降順にソートステップ（Ｓ３０１）では、各候補のスコアを降順にソートする。
【００３９】
次に各候補をスコアの降順に出力ステップ（Ｓ３０２）では、各ＤＣ−ＮＷ候補をスコアの降順に出力する。出力される情報は、各候補の状態ｓｎ、ｚｅ及びスコアである。
【００４０】
次に、本発明の実施例に係るＡＨＰを用いたデータセンタネットワーク設計法について、詳細を説明する。
【００４１】
＜ＡＨＰの概要＞
通常、意思決定においては、「問題Ｐ」、「評価尺度Ｖ」、「代替案Ａ」の三種類の要素が存在する。ＡＨＰでは、これら要素を図６に示すような階層構造で把握する。ただし図６では便宜上、互いに関連のある一部の要素間のみを直線で結んでいる。評価尺度Ｖは複数の階層構造Ｖ１，Ｖ２，・・・（図６では２階層）をとることも可能である。そして各要素間の関連性の強さ（重み）を算出し、最終的に、各代替案ＡｉのスコアＳｉを導出する。
【００４２】
評価尺度Ｖの問題Ｐに対する重みを計算する場合、定量的な評価値がもともと存在しないため、何らかの方法で定量化する必要がある。ＡＨＰでは、同一の階層に属する要素集合に対して、全ての要素間の重要度を一対比較することにより定量化を図る。まず、階層ｃに属する要素ＸｉとＸｊに対して、表１に示す値をＸｉのＸｊに対する相対的な重要度ａｉｊに設定する。要素Ｘｉの本来の重みをｗｉとすると、理想的にはａｉｊ＝ｗｉ／ｗｊという関係を満たす。ａｉｊを要素にもつ一対比較行列を行列Ａとし、各要素の重みｗｉを要素にもつベクトルｗを行列Ａの右側から乗じると、
【００４３】
【数５】
が成立する。ただしｎは要素の数である。よって重みベクトルｗは行列Ａの固有ベクトルであり、ｎは固有値（最大固有値）となる。
【００４４】
実際には、一対比較を完全な整合性を持って行うことは困難なため、行列Ａの整合性を判断する必要がある。行列Ａの最大固有値をλｍａｘとすると、λｍａｘ≧ｎとなる。そこで、
【００４５】
【数６】
で定義される整合度Ｃ．Ｉ．を用いて整合性を判断する。整合性が増すほどλｍａｘは減少し、完全に整合性がとれているときにはλｍａｘ＝ｎとなるので、Ｃ．Ｉ．は小さなほど整合性が高く、一般的にはＣ．Ｉ．が０．１以下であれば合格とする。
【００４６】
階層ｃにおける要素ｉの、階層ｃ−１の要素ｊに対する重みをｗｉｊｃとする。階層ｃ−１の要素のうち、階層ｃの要素Ｖｉｃが関係する要素の集合をΦｉｃとすると、Ｖｉｃの問題Ｐに対するスコアＳｉｃは、
【００４７】
【数７】
より算出できる。階層１においては、Ｐに対する各要素の重みがそのままスコアＳｉ１となる。以下、ｃ＝２，３，・・・の順にスコアＳｉｃを算出することができ、最終的に各代替案ＡｉのスコアＳｉを得る。なお、式（３）はｃ＝２の場合に相当する。そしてスコアが大きな代替案が良好な選択肢となる。設計者はスコアが最大の代替案だけでなく、スコアが大きな数個の代替案を比較検討することで、最終的に採用すべき代替案を選択することができる。このようにＡＨＰを用いることで、評価者は膨大な数の代替案の中から比較評価可能な程度の数に候補を絞りこむことができる。
【００４８】
＜ＤＣ−ＮＷ設計における想定条件＞
ＡＨＰを用いたＤＣ−ＮＷ設計法について述べる前に、まずＤＣ−ＮＷ設計時の想定条件について述べる。ここでは、ＮＷの一般化した構成要素としてノード及びリンクを考える。Ｎ個のノードの位置が与えられ、全ノード間にリンクの設置を可能とする（途中に山脈が存在するなどリンク設置が困難な箇所が存在する場合にも、設置可能であるとする）。リンクの設置可能な箇所数ＬはＬ＝Ｎ（Ｎ−１）／２となる。ただし設置リンクは双方向であるとし、両端のノード間の両方向にトラヒックが流れることを想定する。Ｎの任意のノードにＤＣを設置可能とし、任意に与えた個数Ｓ個のＤＣを配置する。Ｎの各ノードの位置に加え、収容ユーザ数が与えられ、各ノードｎの需要量比率は収容ユーザ数を全ユーザ数で除したユーザ数比率ｒｎに比例するとする。またパケットの転送経路として、リンク距離を各リンクのコストとするＯＳＰＦによる最小コスト経路を想定する。
【００４９】
＜候補ＤＣ−ＮＷの生成＞
ＡＨＰを用いてＤＣ−ＮＷを評価するためには、まず評価対象となる候補集合を生成する必要がある。Ｌ本のリンク設置可能位置に対して、リンクを設置する箇所を選択することで候補トポロジが生成されるため、構成可能な候補トポロジの全数は２Ｌとなる。またＤＣ設置の可能な組合せ数はＮＣＳ＝Ｎ（Ｎ−１）・・・（Ｎ−Ｓ＋１）／Ｓ（Ｓ−１）・・・１となり、各ＤＣ配置パタンに対して２Ｌのトポロジを構成可能であるため、Ｎ個のノードとＳ個のＤＣを用いて構成可能なＤＣ−ＮＷの総数はＮＣＳ２Ｎ（Ｎ−１）／２となる。
【００５０】
ただしＤＣ−ＮＷには全てのノードからＤＣへの接続性が求められる。ＩＰバックボーンにおいて日常的に様々なリンクで障害が発生しており、メインテナンスに起因するものを除いた意図しない障害の約７０％は単独リンク障害（ＳＬＦ：ｓｉｎｇｌｅ ｌｉｎｋ ｆａｉｌｕｒｅ）である。そのため正常時に加えて、任意のリンクのＳＬＦ時にも接続性が維持されることが求められる。特にＳ個の全ＤＣが異なるコンテンツを保有する場合や、異なるクラウドサービスを提供するような場合、各ノードから全てのＤＣへの接続性が求められる。一方、全てのＤＣが同一のコンテンツを保有し、もしくは同一のクラウドサービスを提供しているような場合には、各ノードからは最低限度、任意の一つのＤＣへの接続性が維持されていればよい。しかしその場合、ＤＣ間でコンテンツやデータを交換する必要があり、全てのＤＣ間に対して接続性が求められる。このことは結局、全てのノード間の接続性を満たすことと等価となる。
【００５１】
また正常時とＳＬＦの全パタンにおいて、全くトラヒックが流れないリンクが存在するＤＣ−ＮＷ候補は、そのようなリンクが冗長であり、それらリンクを除いたＤＣ−ＮＷ候補が明らかに優れていることから、このような候補は評価対象から除いて考える。以上、まとめると、任意のリンクのＳＬＦ時における全ノード間の接続性と、正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクを含まないことを制約条件とし、構成可能なＮＣＳ２Ｎ（Ｎ−１）／２のＤＣ−ＮＷのうち、本制約条件を満たすもののみを候補ＤＣ−ＮＷとして生成し、ＡＨＰを用いて評価する。
【００５２】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価＞
ＡＨＰをＤＣ−ＮＷ設計に適用すると、トップの階層（階層０：図６における階層０）には解くべき問題Ｐ（この場合、"最適なＤＣ−ＮＷの選択"）が、中央の階層（階層１：図６における階層１）には評価尺度Ｖｉが、そしてボトム（階層２：図６における階層３）には候補ＤＣ−ＮＷが並ぶ。
【００５３】
階層１（評価尺度）の問題Ｐに対するスコア（重み）は、ＡＨＰの一対比較により求めることができる。階層２（候補トポロジ）の階層１の各要素（評価尺度）に対するスコア（重み）は、評価尺度が定量的な評価値をもつ場合、一対比較による評価を行う必要はない。ＡＨＰはスコアが高い要素を高く評価する。そのため各評価尺度が小さな値をとるほど良好である場合には、候補トポロジｉの評価尺度ｊの値Ｖｉｊの逆数をＸｉｊとし（Ｘｉｊ＝１／Ｖｉｊ）、Ｘｉｊに基づいて重みを算出する。階層２の要素の重みｗｉｊ２は、正規化条件
【００５４】
【数８】
を満たす必要があるが、通常、ＡＨＰではＸｉｊを単に全候補中で正規化した値を重みと見なすため、
【００５５】
【数９】
となる。しかし、ＮＷトポロジ候補数は非常に多数となるため分母が大きくなり、候補間のＸｉｊの値の差異が、評価尺度間のスコア差と比べて遥かに小さな値となる。その結果、単に重要視した評価尺度が良好な候補を選択する傾向が強くなり、他の評価尺度の値がほとんど考慮されなくなる。
【００５６】
この問題を解決するために、評価尺度の値Ｘｉｊそのものを用いるのではなく、Ｘｉｊを線形変換した値Ｙｉｊを正規化したものを重みとする。すなわちａとｂを任意の実数とし、Ｙｉｊ＝ａ（Ｘｉｊ＋ｂ）とする。このとき重みｗｉｊ２は、
【００５７】
【数１０】
となる。正規化するためｗｉｊ２はａとは無関係となる。また、ここでは全ての重みが０以上の値をとるよう、Ｘｉｊの全候補中の最小値を−１倍した値をｂに設定する（ｂ＝−ｍｉｎｉ｛Ｘｉｊ｝）。
【００５８】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価尺度＞
各ＤＣ−ＮＷ候補を評価する評価尺度として、総リンクコスト（Ｖ１）と平均経路長（Ｖ２）の二つを考える。すなわち図６におけるＶ１１を総リンクコストとし、Ｖ２１を平均経路長とする。両評価尺度とも値が小さいほど優れている。
【００５９】
コストに関連した評価尺度Ｖ１
Ｖ１をＮＷ全体の総相対リンクコストとする。すなわちリンクｅの相対コストをＣｅ、Ｅを設置リンクの集合とするとき、
【００６０】
【数１１】
とする。前述のように、各候補の各評価尺度は全候補の総和で除した相対値で評価されるため、Ｖ１の絶対値は重要ではなく、各候補を比較したときの相対値が意味をもつ。そこでＣｅをコストの絶対値ではなく相対値で考える。
【００６１】
Ｃｅをどのように定めるかが問題であるが、Ｃｅを構成するコストとしては、土木インフラコスト、光ファイバコスト、光伝送装置コスト等が考えられる。主に、リンクｅの距離ｄｅと、リンクｅの設計容量ｂｅがこれらコストを決める要因となる。なお、リンクｅの距離ｄｅは、上記の通り、ｄｅ＝｛（ｘｉ−ｘｊ）（ｙｉ−ｙｊ）｝１／２より算出され、設計容量ｂｅは、上記の通り、式（１）より算出される。まず一番目のコストモデル（ＣＭ１：ｃｏｓｔ ｍｏｄｅｌ １）として、Ｃｅ＝ｄｅに設定することを考える。これは土木インフラコストがＣｅの支配要因となる場合に相当する。
【００６２】
次に二番目のコストモデル（ＣＭ２）として、Ｃｅをｄｅとｂｅの積、すなわちＣｅ＝ｄｅｂｅに設定することを考える。これは光ファイバや光伝送装置など、ｄｅとｂｅの両方に依存するものがＣｅの支配要因となり、かつこれらのコストがｄｅとｂｅの各々に比例する場合に相当する。
【００６３】
そして三番目のコストモデル（ＣＭ３）として、Ｃｅが距離ｄｅに比例する成分と、ｄｅと設計容量ｂｅの両方に比例する成分との和で構成される場合、すなわち任意の定数αに対してＣｅ＝αｄｅ＋ｄｅｂｅ＝ｄｅ（α＋ｂｅ）に設定することを考える。これはインフラコスト等のｄｅのみにほぼ比例する要素と、光ファイバや光伝送装置等のｄｅとｂｅの両方に比例する要素との双方がＣｅの決定要因となる場合や、光ファイバや光伝送装置のコストが距離に比例する成分と距離と容量の両方に比例する成分の和で構成される場合に相当する。
【００６４】
次に各リンクｅの設計容量ｂｅの設定法について述べる。与えられたＤＣ配置とＮＷトポロジ、そして各ノードのユーザ数比率ｒｎが与えられると、リンク重みをリンク距離としたときのＯＳＰＦによる最小コスト経路設定の結果、正常時に各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖｅが一意に決まる。また任意のリンクｋのＳＬＦ時に、ＯＰＳＦによる経路の再設定の結果、各リンクｅを流れるトラヒック量の相対値ｖ'ｅ，ｋがやはり一意に決まる。任意のＳＬＦに対しても、発生トラヒックを十分に運べる容量を各リンクに設計する必要があることから、これら相対トラヒック量の最大値で各リンクの容量を設計する。ｂｅは次式で得られる。
【００６５】
【数１２】
品質に関連した評価尺度Ｖ２
Ｖ２としてＤＣサービスの通信フローの平均経路長を考える。各ＤＣのノードｉから、ＤＣが設置されていないノードｊに至る最小経路長をｄｉ，ｊとする。ＳのＤＣの中でｄｉ，ｊが最小となるＤＣをｓｊとするとき、ノードｊの収容ユーザに対しては正常時ｓｊが用いられる。Ｖ２を
【００６６】
【数１３】
で設定する。ただしＶはノード集合であり、ＤＣが設置されているノードｎに対しては
【００６７】
【数１４】
とする。
【００６８】
＜候補ＤＣ−ＮＷの評価結果＞
次に、日米欧の三つの地域を対象に、前述の方法でＤＣ−ＮＷを設計した数値結果について述べる。
【００６９】
ノード配置とユーザ数分布
各ノードｎの収容ユーザ数比率ｒｎをノードｎの割当て人口比率に設定する。日本（ＪＰＮ）、米国（ＵＳＡ）、欧州（ＥＵＲ）の三つの地域において、ノード数Ｎを７とし、ノード配置を人口の大きな上位７つの場所に設定する。表２に、各地域においてノードを配置した地名と割当て人口Ｐｎを示す。
【００７０】
【表２】
日本に対しては、高等裁判所が設置されている都市にノードを配置し、各高等裁判所の管轄地域の２００５年における人口をＰｎに設定した。ただし最も管轄人口の小さい高松高等裁判所が管轄する四国４県の人口を広島に集約し、高松にはノードを配置しない。米国に対しては、郊外都市を含む２００５年の都市圏人口の大きな上位７つの都市にノードを配置した。そして２００５年の都市圏人口をＰｎに設定した。欧州に対しては、欧州連合に加盟する国の中で２００８年の人口が大きな上位７つの国を選択し、各国の首都にノードを配置した。そして各国の２００８年の人口をＰｎに設定した。
【００７１】
図７（ａ）に、三つの各地域に対して各ノードの人口比ｒｎを降順にプロットする。日本はｒｎ最大ノード（東京）のｒｎが突出して大きく、他の地域と比較してｒｎの偏りが大きい。米国は上位２都市（Ｎｅｗ ＹｏｒｋとＬｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ）のｒｎが他の都市と比較して大きく、日本についでｒｎの偏りが大きい。欧州は最もｒｎの偏りが小さい。図８に三つの各地域のノード配置を示す。ただしｒｎに比例した直径の円で各ノードを表している。日本はｒｎの突出して大きいノード（東京）と２位のノード（大阪）が地理的中心に近い場所に存在するのに対して、米国はｒｎの突出して大きい２都市（Ｎｅｗ ＹｏｒｋとＬｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ）が東西の両側に位置しており、地理的中心からは互いに離れた場所に存在する。欧州はｒｎの大きなノードが広く分散している。また図７（ｂ）に三つの各地域に対して、Ｌ＝２１の各リンク設置可能場所のリンク距離を、各地域の最大値で除した正規化値を降順にプロットする。三つの地域でノード間距離の分布には差異が見られない。
【００７２】
候補ＤＣ−ＮＷ集合の特性
表３にＤＣ数Ｓを１もしくは２に設定したときの、前述の二つの制約条件、すなわち（ｉ）ＳＬＦ時の全ノード間の接続性と、（ｉｉ）正常時と全ＳＬＦパタンにおいて全くトラヒックが流れないリンクが存在しない、という条件を満たす候補ＤＣ−ＮＷ数を示す。ＤＣの設置パタン数はＳ＝１のとき７でＳ＝２のとき２１となり、Ｓ＝２の方が構成可能なＤＣ−ＮＷ数は７倍となる。しかし設置ＤＣの増加に伴い通信フローの経由リンク数が減少するため制約条件（ｉｉ）を満たすトポロジのパタン数が大幅に減少する結果、候補数はＳ＝２の方が少ない。
【００７３】
【表３】
図９（ａ）（ｂ）（ｃ）にＤＣ数Ｓを１に設定したときの、制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象に、三つの各地域に対して各候補の総リンクコストＶ１の全候補中の相対値の累積分布を示す。ただし制約条件を満たす全候補中のＶｉの最大値と最小値を各々ＭａｘＶｉ，ＭｉｎＶｉとすると、各候補ｊの評価尺度Ｖｉの値Ｖｉｊに対する相対値を（Ｖｉｊ−ＭｉｎＶｉ）（ＭａｘＶｉ−ＭｉｎＶｉ）で定義する。距離のみをリンクコストに反映するＣＭ１を用いた場合、候補集合のＶ１の多様性が最大となる。設置リンク数が少なく総リンク長の短いＮＷトポロジにおいては、ＳＬＦ時の迂回経路のホップ長が大きくなる結果、各リンクの設計容量が大きくなる傾向がある。そのため距離と設計容量の両方をリンクコストに反映するＣＭ２やＣＭ３を用いた場合、候補集合中のＶ１の多様性がＣＭ１と比較して小さくなる。全候補のＶ１の分布は、三つの地域においてほぼ同等となる。
【００７４】
図９（ｄ）に、制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象に、三つの各地域に対して各候補の平均経路長Ｖ２の相対値の累積分布を同様に示す。ＣＭとは無関係に制約条件を満たす候補集合は同一となるため、候補集合のＶ２はＣＭとは無関係となる。図８で見たように、日本はｒｎの大きなノードが地理的中心に近い場所に存在するため、米国や欧州と比較してＶ２の小さいＤＣ−ＮＷの比率が高くなる。Ｓ＝２に設定した場合についても、Ｖ１とＶ２の相対値の累積分布に関して同様の考察が得られた。
【００７５】
次に図１０に日本のノード配置に対してＳ＝１としたときの、制約条件を満たす候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２の相対値の散布図を、三つの各ＣＭに対して示す。ただし全候補中で評価尺度値が最小となり相対値がゼロとなる候補に対しては、Ｖ１に関しては１０−４、Ｖ２に関しては１０−９を便宜上、設定した。
【００７６】
総リンク長が長いＤＣ−ＮＷは平均経路長が短い傾向があるため、ＣＭ１の場合、Ｖ１とＶ２の両方が小さいＤＣ−ＮＷにおいて、Ｖ１とＶ２には負の相関性が見られる。一方、平均経路長の短いＤＣ−ＮＷはＳＬＦ時の迂回パスも短くなる傾向があるため、設計容量を強くリンクコストに反映させるＣＭ２の場合、候補ＤＣ−ＮＷのＶ１とＶ２には正の相関性が見られ、Ｖ１とＶ２の両方が全候補中で最小となり相対値がゼロとなるＤＣ−ＮＷ候補が存在する。そのためＣＭ２を用いた場合、最適なＤＣ−ＮＷが一つ存在する。ＣＭ３の場合、リンクコストへの反映度がＣＭ２よりは小さくなるため、ＣＭ１とＣＭ２の中間的な傾向が見られる。米国と欧州のノード配置に対しても候補集合のＶ１とＶ２の関連性を分析したところ、同様の傾向が得られた。またＳ＝２とした場合についても同様に評価したところ、やはり同様の傾向が得られた。
【００７７】
ＡＨＰによる候補ＤＣ−ＮＷの評価結果
次に、生成された制約条件を満たす全候補ＤＣ−ＮＷを対象にＡＨＰを適用し、候補ＤＣ−ＮＷを評価した結果を示す。ＡＨＰの適用に際しては各評価尺度を重視する度合（評価シナリオ）を設定する必要があるが、本稿では、（１）コストを重視する場合（シナリオ１）と、（２）品質を重視する場合（シナリオ２）の二つの評価シナリオを想定する。シナリオ１においては、表１に示した一対比較値をａ１２＝３，ａ２１＝１／３に設定した。各評価尺度の重みはｗ１＝０．７５，ｗ２＝０．２５となり、評価尺度数が２個であるため整合度Ｃ．Ｉ．は必ず０になる。一方シナリオ２においては、一対比較値をａ１２＝１／３，ａ２１＝３に設定し、各評価尺度の重みをｗ１＝０．２５，ｗ２＝０．７５に設定した。
【００７８】
図１１にＤＣ数をＳ＝１としＣＭ１を用いた場合の、各評価シナリオ（ＳＣ）においてＡＨＰにより上位３位に評価されたＤＣ−ＮＷのＮＷトポロジとＤＣ配置を、三つの各地域に対して示す。ただし図１１ではＤＣ配置ノードを二重丸で示し、１位、２位、３位に評価されたＤＣ−ＮＷを、日本は左から順に、米国と欧州は上、左下、右下の順に示している。
【００７９】
各リンクを流れるトラヒック量とは無関係にリンク距離をリンクコストに反映させた場合、コスト低減の観点からは総リンク長を抑えることが重視されるため、ＳＬＦ時の全ノード間の接続性を維持しつつリンク総距離を低減できるリング型のＮＷトポロジが高く評価される。そのためコスト重視の場合（ＳＣ１）には単一リング型のＮＷトポロジが高く評価される。またノード数Ｎが７と少ないため二重リングでも平均経路長が抑えられるため、品質重視の場合（ＳＣ２）にもスター型ではなく二重リング型のＮＷトポロジが高く評価される。また日本はｒｎの突出して大きな東京が地理的中心に近い場所にあるため、評価シナリオに関係なく東京にＤＣを配置することが望ましい。一方米国はＳＣ１の場合はやはりｒｎ最大都市であるＮｅｗ ＹｏｒｋへのＤＣ設置が望ましいが、ｒｎが大きい上位２都市が両辺境に存在するため、ＳＣ２の場合はｒｎでは第三位であるが地理的中心に存在するＣｈｉｃａｇｏにＤＣを配置することが望ましい。欧州はｒｎの偏りが小さいため、ｒｎが比較的大きな様々なノードにＤＣを配置することが望ましい。
【００８０】
図１２にＤＣ数をＳ＝２としＣＭ１を用いた場合の結果を同様に示す。ＮＷトポロジに関しては、Ｓ＝１の場合と同様、ＳＣ１の場合は単一リング、ＳＣ２の場合は二重リングが高く評価される。ただし米国は東西の辺境に二大都市が存在し、これら二大都市にＤＣを配置することで単一リングでも平均経路長が抑えられるため、単一リングが高く評価される。日本のＤＣ配置については、東京と、東京から離れたノードに配置することが望ましく、欧州については、やはり様々なノードにＤＣが配置される。
【００８１】
図１３及び図１４にＣＭ２を用い、ＤＣ数をＳ＝１とした場合とＳ＝２とした場合の結果を各々同様に示す。図１０で見たように、ＣＭ２を用いるとＶ１とＶ２の両方が優れたＤＣ−ＮＷが存在する傾向があり、Ｓ＝１の場合は三つの全ての地域において、またＳ＝２の場合は日本と米国において、Ｖ１とＶ２の両方が全候補中で最小となる最適なＤＣ−ＮＷが存在する。図１３及び図１４では、このような最適ＤＣ−ＮＷを各地域に対して一つ示しているが、評価シナリオに関係なく同一のＤＣ−ＮＷが各々最適となる。
【００８２】
リンクコストを最大トラヒック量（設計容量）と距離の積とした場合、ホップ長の長いリングが存在するＮＷトポロジは、ＳＬＦ時に各リンクを流れるトラヒック量が大きくなり総リンクコストが大きい。よって地理的中心に位置するＳ個のノードをハブとする複数のスターに、ＳＬＦ時の接続性維持のために葉ノード間にバイパスリンクを設置したＮＷトポロジが高く評価される。一方、ＤＣの設置に関してはｒｎの大きなノードが望ましい。日本においては２大都市が中央に存在するためハブノードへのＤＣ設置が高く評価されるが、一方、米国は２大都市が両辺境に存在し、また欧州はｒｎの偏りが小さいため、米国と欧州ではハブノード以外にＤＣを設置したＤＣ−ＮＷが高く評価される。
【００８３】
図１５及び図１６にＣＭ３を用い、ＤＣ数をＳ＝１とした場合とＳ＝２とした場合の結果を各々同様に示す。単位長あたりのリンクコストに距離と最大トラヒック量の両方を反映させた場合、どちらか一方を反映させるＣＭ１とＣＭ２の中間的なＮＷトポロジが高く評価される。すなわちＳが１の場合も２の場合も、二つのリングを接続した二重リング型が望ましく、地理的中央に存在するｒｎの大きなノードを二重リングの接続点とし、ＤＣを設置することが望ましい。ただし米国は二大都市が両辺境にあるため、Ｓ＝２の場合には単一リング型が高く評価される。ＣＭ２の場合と同様、評価シナリオによる評価結果の差異は小さい。
【００８４】
評価結果のまとめ
このようにして得られたＡＨＰの適用結果についてまとめる。表４に、各コストモデル（ＣＭ）、評価シナリオ（ＳＣ）、設置ＤＣ数Ｓ、地域に対して、望ましいＮＷトポロジをまとめる。
【００８５】
【表４】
距離がリンクコストの支配要因となりコストを重視する場合（ＣＭ１−ＳＣ１）は、単一リングが望ましい。距離がリンクコストの支配要因で品質を重視する場合（ＣＭ１−ＳＣ２）や、距離と設計容量の両方がリンクコストに影響する場合（ＣＭ３）は、二重リングが望ましい。設計容量がリンクコストの支配要因となる場合（ＣＭ２）は、Ｓ個のスターにバイパスリンクを設置したトポロジが望ましい。地域による差異は見られないが、米国でＳ＝２の場合、ＣＭ１−ＳＣ２とＣＭ３の結果が他の地域と異なる。
【００８６】
また表５に望ましいＤＣ設置位置について同様にまとめる。ただし表５においてｎはノードの意味である。
【００８７】
【表５】
評価シナリオによる差異は米国におけるＣＭ１−Ｓ１の場合を除き見られなかったが、地域によって人口比の地理的な分布が異なるため、地域による差異が見られる。日本は人口比の大きな都市が地理的中心に存在するため、単にこれらノードにＤＣを設置することが望ましい。米国は人口比の大きな都市が両辺境に存在するため、ＣＭやＳに応じて、ＤＣ設置が望ましい場所は人口比の大きなノードと地理的中心に存在するノードの場合がある。欧州は人口比の偏りが小さいため、ＤＣ設置の望ましい場所については特定の傾向が見られない。
【００８８】
＜実施例の効果＞
以上説明したように、本発明の実施例によれば、各ノードの位置と収容ユーザ数とが与えられ、任意のノード間にリンクを設置することが可能であり、任意のノードにデータセンタを設置することが可能であるときに、予め考慮した制約条件を満たし、任意に与えた個数のデータセンタを配置したデータセンタネットワークのネットワークトポロジとデータセンタ配置を同時に設計できる。
【００８９】
説明の便宜上、本発明の実施例に係るデータセンタネットワーク設計装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明のデータセンタネットワーク設計装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、図１のデータセンタネットワーク設計装置の各機能部がソフトウェアで実現され、コンピュータ内に実現されてもよい。また、２以上の実施例及び実施例の各構成要素が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。
【００９０】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々の変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１０ データセンタネットワーク設計装置
１０１ 入力装置
１０２ ＤＣ−ＮＷ候補集合生成装置
１０３ ＡＨＰ評価実施装置
１０４ 評価結果出力装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法であって、
ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、
候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、
評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、
を有するデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項２】
前記評価手段は、総リンクコストと正常時の平均経路長とを前記複数の評価尺度として用い、総リンクコストの逆数と正常時の平均経路長の逆数とに基づいて前記複数の評価尺度の重みを算出することで、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価する請求項１に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項３】
前記総リンクコストは、定数、設計リンク容量又は定数と設計リンク容量との線形和に基づいて算出された単位長あたりのリンクコストから算出される、請求項２に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項４】
前記設計リンク容量は、正常時におけるリンクの収容ユーザ数と、単独リンク障害時におけるリンクの収容ユーザ数とのうち大きい方から算出される、請求項３に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項５】
前記候補生成手段は、単独リンク障害時におけるノード間の接続性を維持すること、且つ、正常時及び単独リンク障害時でトラヒックが流れないリンクが存在しないことを、前記所定の制約条件として候補を生成する、請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項６】
前記候補生成手段は、各ノードの位置からノード間の距離を算出し、単独リンク障害時において全てのノード間の最短経路が算出可能な候補、且つ、正常時及び単独リンク障害時において全てのノード間の最短経路で収容ユーザ数がゼロとなるリンクが存在しない候補を生成する、請求項５に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項７】
前記評価手段が、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ）を用いて、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を評価する、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項８】
コンピュータにネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得させるノード情報取得手段、
前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成させる候補生成手段、及び
複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価させる評価手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
コンピュータによってネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計するデータセンタネットワーク設計方法であって、
ノード情報取得手段が、各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得するステップと、
候補生成手段が、前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成するステップと、
評価手段が、複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価するステップと、
を有するデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項２】
前記評価手段は、総リンクコストと正常時の平均経路長とを前記複数の評価尺度として用い、総リンクコストの逆数と正常時の平均経路長の逆数とに基づいて前記複数の評価尺度の重みを算出することで、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価する請求項１に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項３】
前記総リンクコストは、定数、設計リンク容量又は定数と設計リンク容量との線形和に基づいて算出された単位長あたりのリンクコストから算出される、請求項２に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項４】
前記設計リンク容量は、正常時におけるリンクの収容ユーザ数と、単独リンク障害時におけるリンクの収容ユーザ数とのうち大きい方から算出される、請求項３に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項５】
前記候補生成手段は、単独リンク障害時におけるノード間の接続性を維持すること、且つ、正常時及び単独リンク障害時でトラヒックが流れないリンクが存在しないことを、前記所定の制約条件として候補を生成する、請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項６】
前記候補生成手段は、各ノードの位置からノード間の距離を算出し、単独リンク障害時において全てのノード間の最短経路が算出可能な候補、且つ、正常時及び単独リンク障害時において全てのノード間の最短経路で収容ユーザ数がゼロとなるリンクが存在しない候補を生成する、請求項５に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項７】
前記評価手段が、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ）を用いて、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を評価する、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載のデータセンタネットワーク設計方法。
【請求項８】
コンピュータにネットワークトポロジ及びデータセンタ配置を設計させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
各ノードの位置及び収容ユーザ数を取得させるノード情報取得手段、
前記取得された各ノードの位置及び収容ユーザ数に基づいて、所定の制約条件を満たすネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を生成させる候補生成手段、及び
複数の評価尺度の関係を定量化して、前記ネットワークトポロジ及びデータセンタ配置の候補を評価させる評価手段、
として機能させるためのプログラム。
【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１５】
【図１６】
【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１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１１−２０９９００（Ｐ２０１１−２０９９００Ａ）
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−７５７３０（Ｐ２０１０−７５７３０）
【出願日】平成２２年３月２９日（２０１０．３．２９）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２９日（２０１０．３．２９）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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