JP6475119B2 - 加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラム - Google Patents

Description

本発明は、加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムに関する。

ＩＭＳ（IP Multimedia Subsystem）における加入者プロファイル管理機能（ＵＰＳＦ）を担うサーバ、３ＧＰＰで標準化活動中のポリシー制御機能（ＰＣＲＦ）を担うサーバ、各種クラウドシステム等がある。これらのサーバ又はシステムは、複数のサービス装置からの要求に対応する目的で各サービス装置を利用する加入者の固有データを収容する。このような加入者の固有データを収容する収容サーバは、一般的に収容する情報量がそのリソース限界に達すると増設される。

また、収容サーバの収容効率を向上させる方法として、ボトルネックとなる処理の性能を向上させることで収容効率を向上させる考えが、例えば非特許文献１に開示されている。

http://www.ieice.org/~nv/nv201211-01-tsuji.pdf

収容サーバの性能を向上させない場合、収容サーバの増設は、収容処理量又は収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を超えると行われる。収容処理量とは、１台の収容サーバで単位時間に処理できる処理量のことであり、例えば契約者情報を収容しているサーバの場合は単位時間当たりにサービス装置から要求されるデータ操作（データ登録、更新削除、参照）の処理数のことである。収容加入者情報量とは、収容加入者数と各々の加入者の固有情報の情報量との積で決まるデータ量のことである。

複数のサービスのそれぞれの処理量と加入者情報量とは、サービス毎にサービスの特性や運用期間、及び販促状況などに応じてそれぞれバラつきのあるものである。処理量と加入者情報量とは、それぞれが独立にバラつくため収容サーバのリソースを有効活用できずに非効率な収容となる場合がある。

図１９は、３台の収容サーバに分散して処理量と加入者数とを収容する一例を示す図である。図１９は、収容サーバ＃１の収容加入者情報量、または収容サーバ＃２の収容処理量がリソース限界に達して収容サーバ＃３が増設された場合の収容の様子を模式的に示している。

収容サーバ＃１は、収容加入者情報量はリソース限界に達しているが、収容処理量はリソース限界の約半分である。反対に、収容サーバ＃２は、収容処理量はリソース限界に達しているが、収容加入者情報量はリソース限界の約半分である。

例えば、増設した収容サーバ＃３の収容処理量と収容加入者情報量とは、両方ともにリソース限界の約半分であるため、収容サーバ＃３の収容処理量を収容サーバ＃１に、収容サーバ＃３の収容加入者情報量を収容サーバ＃２に、それぞれ収容する。これにより、収容サーバの増設を不要にすることができる場合がある。

このように収容処理量又は収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を越えた場合に収容サーバを増設すると、収容サーバ（以降、加入者情報収容装置）の収容が非効率となる場合がある。

本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、収容処理量と収容加入者数とを効率よく収容できるようにした加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムを提供することを目的とする。

本願の実施形態の一例において、例えば、サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する。そして、各リソース制約条件についてサービスにグルーピングを順次適用して、データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する。そして、決定されたサービスグループ単位でサービスの提供に係る加入者情報を記憶部に記憶する。

本願の実施形態の一例によれば、例えば、収容処理量または収容加入者情報量のどちらか一方がリソース限界を越えた場合に、それらの収容を効率的に行うことができる加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムを提供できる。

図１は、実施形態１に係るグルーピング法によるサービス平滑化の概要の一例を示す図である。 図２は、時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービスの一例を示す図である。 図３は、サービス処理量を時間帯毎に管理する一例を示す図である。 図４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置を含む加入者情報収容システムの一例を示す図である。 図５は、実施形態１に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。 図６は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理を示すフローチャートである。 図７は、サービス毎のデータ量のバラつきの一例を示す図である。 図８は、データ量の昇順でサービスを整列する一例を示す図である。 図９は、差分データ量の重心及びグルーピングする小グループの構成数の算出の一例を示す図である。 図１０は、平均的なサービスの収容数が、小グループで割り切れない場合と割り切れる場合とについての一例を示す図である。 図１１は、小データと大データとの構成比を変化させた場合の標準偏差の変化の一例を示す図である。 図１２は、小データと大データとグルーピングして小グループを構成した場合のデータ量のバラつき示す図である。 図１３は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理により所要リソース量が低減される一例を示す図である。 図１４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理の適用対象である、サービスの処理量が時間帯に応じて処理量が異なるシステムの一例を示す図である。 図１５は、実施形態２に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。 図１６は、実施形態３に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とグルーピング法の適用順序とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。 図１７は、実施形態４に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。 図１８は、プログラムが実行されることにより加入者情報収容装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。 図１９は、３台の収容サーバに分散して処理量と加入者数とを収容する一例を示す図である。

以下、本願が開示する加入者情報収容装置、加入者情報収容方法及び加入者情報収容プログラムの実施形態の一例を説明する。以下の各実施形態において、同一の構成又は処理には同一の符号を付与して、説明を省略する。なお、以下の各実施形態は、一例を示すに過ぎず、本願が開示する技術を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲で適宜組合せてもよい。

［実施形態１］
（実施形態１の概要）
図１は、実施形態１に係るグルーピング法によるサービス平滑化の概要の一例を示す図である。図１に示す各グラフは、サービス処理量又は加入者情報量を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。ここで、サービス処理量は、例えばサービスを利用する加入者の固有情報である加入者情報を収容する加入者情報収容装置が、所定時間においてサービス提供装置から要求される加入者情報のデータ操作（データ登録、更新、削除、参照等）の処理数である。また、加入者情報量は、例えば加入者情報収容装置に収容された加入者数と各々の加入者情報の情報量との積で決まるデータ量である。

図１に示す（ａ）の列の３つのグラフは、サービス処理量（日勤帯）を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。ここで、日勤帯とは、１日を２４時間として、２４時間のうちの例えば９時〜１８時の時間帯である。また、図１に示す（ｂ）の列の３つのグラフは、サービス処理量（日勤帯以外）を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。日勤帯以外とは、１日を２４時間として、２４時間のうちの例えば０時〜９時及び１８時〜２４時の時間帯である。また、図１に示す（ｃ）の列の３つのグラフは、加入者情報量を縦軸に示し、個々のサービスを横軸に示す。

図１のステップＳ１の行の（ａ）の列に示すように、ｙをサービス処理量（日勤帯）とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｆを所定の分布関数とすると、サービス処理量（日勤帯）ｙは、ｙ＝ｆ（ｘ）で示されるように日勤帯において分布する。また、図１のステップＳ１の行の（ｂ）の列に示すように、ｚをサービス処理量（日勤帯以外）とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｇを所定の分布関数とすると、サービス処理量（日勤帯以外）ｚは、ｚ＝ｇ（ｘ）で示されるように日勤帯以外において分布する。また、図１のステップＳ１の行の（ｃ）の列に示すように、ｗを加入者情報量とし、ｘをサービスの識別情報等とし、ｈを所定の分布関数とすると、加入者情報量ｗは、ｗ＝ｈ（ｘ）で示されるように日勤帯及び日勤帯以外の合計である２４時間において分布する。

そして、図１のステップＳ２に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、サービス処理量（日勤帯）ｙが平滑化されるように１度目のグルーピング法を適用する。なお、グルーピング法の詳細は、後述する。すると、図１のステップＳ２の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙの分布が概ねａに平滑化されるように、サービスｘがサービスグループＡへグルーピングされる。ここで、サービスグループＡの各グループをｘ１とする。これに伴い、図１のステップＳ２の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚがｚ＝ｇ´（ｘ１）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ２の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗがｚ＝ｈ´（ｘ１）で示される分布となる。

さらに、図１のステップＳ３に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、処理量（日勤帯以外）ｚが平滑化されるように２度目のグルーピング法を適用する。すると、図１のステップＳ３の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚの分布が概ねｂに平滑化されるように、サービスグループＡがさらにサービスグループＢへグルーピングされる。ここで、サービスグループＢの各グループをｘ２とする。これに伴い、図１のステップＳ３の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙがｙ≒ｎａ（ｎは所定正数）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ３の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗがｚ＝ｈ´´（ｘ２）で示される分布となる。

さらに、図１のステップＳ４に示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙ、サービス処理量（日勤帯以外）ｚ、加入者情報量ｗに対して、加入者情報量ｗが平滑化されるように３度目のグルーピング法を適用する。すると、図１のステップＳ４の行の（ｃ）の列のグラフに示すように、加入者情報量ｗの分布が概ねｃに平滑化されるように、サービスグループＢがさらにサービスグループＣへグルーピングされる。これに伴い、図１のステップＳ４の行の（ａ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯）ｙがｙ≒ｎ´ａ（ｎ´は所定正数）で示される分布となる。同様に、図１のステップＳ４の行の（ｂ）の列のグラフに示すように、サービス処理量（日勤帯以外）ｚがｚ≒ｎ´´ｂ（ｎ´´は所定正数）で示される分布となる。

このように、実施形態１では、加入者情報収容装置のリソース制約条件となるサービス処理量及び加入者情報量について、サービス処理量をさらにサービス特性に応じた日勤帯及び日勤帯以外のサービス処理量に分ける。そして、実施形態１では、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の３つのリソース制約条件について順次サービスのグループピングを行う。なお、図１に示すリソース制約であるサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量に対する１度目〜３度目の各グルーピング法の適用順序は、リソース制約の平滑化が最適化されるように、適宜変更可能である。

（時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービス）
図２は、時間帯に応じてサービス処理量が異なるサービスの一例を示す図である。また、図３は、サービス処理量を時間帯毎に管理する一例を示す図である。図２の（ａ）に示すように、例えばＩＰ（Internet Protocol）電話サービスは、概ね９時〜１８時においてサービス処理量が相対的に多い。また、図２の（ｂ）に示すように、例えば動画配信サービスは、概ね１８時〜２４時においてサービス処理量が相対的に多い。

すなわち、図３の（ａ）に示すように、ＩＰ電話サービスは、９時〜１８時の日勤帯では最大サービス処理量がａ１となり、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外では最大サービス処理量がａ２となる。また、図３の（ｂ）に示すように、動画配信サービスは、９時〜１８時の日勤帯では最大サービス処理量がｂ２となり、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外では最大サービス処理量がｂ１となる。よって、実施形態１では、各サービス処理量の時間特性に応じて、例えば時間帯を日勤帯及び日勤帯以外に分け、それぞれの時間帯における各単位時間当たりのサービス処理量の最大値を管理する。そして、実施形態１では、サービス毎の各時間帯における単位時間当たりのサービス処理量の最大値の分布に対してサービスをグループピングすることにより、各サービスの時間帯におけるユーザ利用特性を反映したサービスのグルーピングを行い、より最適に加入者情報の収容を行う。

（加入者情報収容システム）
図４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置を含む加入者情報収容システムの一例を示す図である。実施形態１に係る加入者情報収容システム１は、複数の加入者情報収容装置１００ａ〜１００ｃ・・・を含む。加入者情報収容装置１００ａ〜１００ｃ・・・を加入者情報収容装置１００と総称する。加入者情報収容システム１は、サービス提供装置２００ａ〜２００ｃ・・・に対して加入者情報を提供する。サービス提供装置２００ａ〜２００ｃ・・・をサービス提供装置２００と総称する。サービス提供装置２００は、例えば接続サーバや請求サーバ等、様々なサービスを利用者に提供する装置である。

サービス提供装置２００は、利用者にサービスを提供する際に、加入者情報収容システム１から利用者の契約情報等の固有情報である加入者情報を取得する。つまり、加入者情報は、サービスのグルーピングを経て、加入者情報収容装置１００に分散して収容される。加入者情報収容装置１００の数は、加入者情報収容装置１００のリソース限界と、サービス提供装置２００から要求されるサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量との関係で決まる。

（実施形態１に係る加入者情報収容装置）
図５は、実施形態１に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。加入者情報収容装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。なお、ＲＯＭはRead Only Memoryであり、ＲＡＭはRandom Access Memoryであり、ＣＰＵはCentral Processing Unitである。

加入者情報収容装置１００は、通信Ｉ／Ｆ（Inter／Face）１０、サービス提供部２０、加入者情報記憶部３０、加入者情報分布算出部４０を含む。また、加入者情報収容装置１００は、バラつき低減機能部５０、処理量計測部６０、処理量分布算出部７０、２次元バラつき補正制御部８０、収容補正制御部９０を含む。通信Ｉ/Ｆ１０は、他の加入者情報収容装置１００及びサービス提供装置２００と通信する機能部である。

サービス提供部２０は、サービス提供装置２００からの要求に対して加入者情報のデータ操作機能（データ登録、更新、削除、参照等）を提供する。加入者情報記憶部３０は、複数のサービスの加入者の加入者情報を記憶する。ここで、加入者情報量は、加入者数と各々の加入者の固有データとの積で決まるデータ量である。図５においては、例えばサービスαの加入者は３人であり、その一人当たりの固有情報のデータサイズを■で表現している。サービスαの加入者情報量は、３×■である。サービスγの加入者情報量は５×○である。図５において、サービスβ、サービスγ、その他のサービスも同様である。

処理量計測部６０は、単位時間当たりにデータ操作等の処理を行う対象のサービス処理量を、日勤帯及び日勤帯以外の時間帯に分けて計測する。サービス処理量とは、単位時間当たりにサービス提供装置２００に提供される■や△や○等の数を示すデータ量ある。処理量計測部６０は、計測した各々のサービスの日勤帯及び日勤帯以外の各単位時間当たりのサービス処理量の最大値を処理量テーブル６０ａに記録する。以下、単位時間当たりのサービス処理量の最大値を、単に「サービス処理量」と呼ぶ。図５の例では、処理量テーブル６０ａには、サービスαの日勤帯のサービス処理量ａ１、サービスαの日勤帯以外のサービス処理量ａ２が保存されている。また、処理量テーブル６０ａには、サービスβの日勤帯のサービス処理量ｂ１、サービスβの日勤帯以外のサービス処理量ｂ２が保存されている。また、処理量テーブル６０ａには、サービスγの日勤帯のサービス処理量ｃ１、サービスγの日勤帯以外のサービス処理量ｃ２が保存されている。

ここからは図６も参照して加入者情報収容装置１００の動作を説明する。図６は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理を示すフローチャートである。バラつき低減処理は、加入者情報収容装置１００に、サービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）と加入者情報量とに係る加入者情報をサービス毎又はサービスグループ毎に格納した後に行われる、収容した各データ量のバラつきの低減処理である。

加入者情報分布算出部４０は、複数のサービスの各々の加入者情報量のバラつきの尺度を算出する（ステップＳ１１）。加入者情報量のバラつきの尺度とは、図１に示す加入者情報量ｗ＝ｈ（ｘ）の分布のバラつきの大きさを表す数値であり、例えば加入者情報量ｗ＝ｈ（ｘ）の分布の標準偏差等である。なお、バラつきの尺度は、バラつきの大きさに対応する数値であればどのような数値（統計量）であってもよい。

処理量分布算出部７０は、処理量計測部６０で計測した各サービスのサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度を算出する（ステップＳ１２）。処理量分布算出部７０は、加入者情報分布算出部４０と同様にサービス処理量の標準偏差等を算出する。なお、バラつきの尺度は、バラつきの大きさに対応する数値であればどのような数値（統計量）であってもよい。

バラつき低減機能部５０は、データ処理量（日勤帯）及びデータ処理量（日勤帯以外）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループと、加入者情報量のバラつきを低減する加入者情報量を組合せた小グループとを作成して格納処理部５５へ格納する。

ここで、データ処理量（日勤帯）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループとは、処理量計測部６０が記録している日勤帯のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＡが、日勤帯のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたものに該当する。また、データ処理量（日勤帯以外）のバラつきを低減するサービスを組合せた小グループとは、処理量計測部６０が記録している日勤帯以外のサービス毎のサービス処理量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＢが、日勤帯以外のサービス毎のサービス処理量を、複数のサービスについて組合せたものに該当する。

また、加入者情報量のバラつきを低減する加入者情報量を組合せた小グループとは、加入者情報記憶部３０が記憶しているサービス毎の加入者情報量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループである。図１では、サービスグループＣが、サービス毎の加入者情報量を複数のサービスについて組合せたサービスのグループに該当する。バラつき低減機能部５０は、作成した小グループを、処理量計測部６０と加入者情報記憶部３０へ格納する。

２次元バラつき補正制御部８０は、サービス処理量（日勤帯）のバラつきの尺度、サービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度、加入者情報量のバラつきの尺度を監視する（ステップＳ１３）。そして、２次元バラつき補正制御部８０は、いずれかのデータ量のバラつきの尺度の値が所定閾値以上の大きさになった場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）に、バラつき低減機能部５０を制御して、ステップＳ１４の処理を行わせる。すなわち、ステップＳ１４では、バラつき低減機能部５０は、サービス処理量（日勤帯）のバラつきの尺度を低減させるサービスの第１の小グループを作成する。そして、バラつき低減機能部５０は、第１の小グループをもとにサービス処理量（日勤帯以外）のバラつきの尺度を低減させるサービスの第２の小グループを作成する。そして、バラつき低減機能部５０は、第２の小グループをもとに加入者情報量のバラつきの尺度を低減させるサービスの第３の小グループを作成する。このステップＳ１４で行われる処理を、グルーピング又はグルーピング法と呼ぶ。

ここで、所定閾値の値は、システム管理者が予め決めて２次元バラつき補正制御部８０に設定しておく。なお、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量に対するグルーピング法の適用順序は、最終的に作成した小グループにより各データ量のバラつきの尺度が最適化されるように、適宜変更可能である。

収容補正制御部９０は、加入者情報量の第３の小グループの一部のデータと、第３の小グループの一部に該当するサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のデータとを、他の加入者情報収容装置へ転送する（ステップＳ１５）。例えば、収容補正制御部９０は、加入者情報記憶部３０に記憶しているサービスγの加入者情報量のデータサイズが大きくなり、加入者情報収容装置１００のリソース限界を越える場合に、そのサービスγの加入者情報を加入者情報収容装置１００ｂへ転送する。この時、収容補正制御部９０は、処理量計測部６０で記録しているサービスγのサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）も同時に転送する。また逆に、収容補正制御部９０は、例えば加入者情報収容装置１００ｂから転送される、あるサービスあるいはサービスの小グループに該当するサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）及び加入者情報量のデータの組を受信する。

なお、収容補正制御部９０が他の加入者情報収容装置へデータの組を転送するサービスあるいはサービスの小グループは、複数の選定基準で選定することが可能である。例えば、最大のデータ量のサービスあるいはサービスの小グループを転送してもよいし、アクセス頻度の低いサービスあるいはサービスの小グループを転送するようにしてもよい。転送するサービスあるいはサービスの小グループの選定基準は、種々考えられ、システム管理者の意向に基づいて任意に設定することができる。

また、実施形態１では、他の加入者情報収容装置から受信したサービスあるいはサービスの小グループのデータの組は、サービス提供部２０を介して加入者情報記憶部３０に格納される。なお、処理量計測部６０が処理量テーブル６０ａからサービスあるいはサービスの小グループに該当するサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）を読み出す経路は、格納と逆方向である。また、収容補正制御部９０が加入者情報記憶部３０からサービスあるいはサービスの小グループに該当する加入者情報を読み出す経路は、格納と逆方向である。

例えば、加入者情報収容装置１００は、あるサービスの販促活動等が成功してそのサービスのサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量のいずれかのデータ量が大きくなり、加入者情報収容装置１００のリソース限界を越えたとする。このような場合に、加入者情報収容装置１００は、他の加入者情報収容装置に加入者情報と処理データとを自動的に転送することができる。よって、実施形態１によれば、加入者情報収容装置の運用中に、加入者情報収容装置をさらに増設する必要がない。

（バラつき低減機能部）
次に、バラつき低減機能部５０の動作を、具体例を示して詳しく説明する。図５に示すように、バラつき低減機能部５０は、平均収容数計算部５１、順位分析部５２、重心算出部５３、比率算出部５４、格納処理部５５を含む。

平均収容数計算部５１は、加入者情報記憶部３０に記憶された加入者数の平均値と、処理量計測部６０に記録されているサービス処理量（日勤帯）及びサービス処理量（日勤帯以外）のそれぞれの平均値を求める。そして、平均収容数計算部５１は、自装置のリソース限界と当該平均値を用いて自装置が収容できる平均的なサービスの収容数を計算する。ここで、例えば平均的なサービスの収容数が７０個であるとする。セッションは、例えば１秒間当たりの回数である。この単位時間の１秒は一例であり、例えば１００ミリ秒でも、１０ミリ秒でも、所定の固定された時間であれば何でもよい。

順位分析部５２は、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データのデータ量（データサイズ）の大きさの順位を分析する。図７は、サービス毎のデータ量のバラつきの一例を示す図である。また、図８は、データ量の昇順でサービスを整列する一例を示す図である。

以下、図７〜図９、図１２において、データ量がサービス処理量（日勤帯）の場合を考える。この場合、図７は、縦軸がサービス処理量（日勤帯）、横軸がサービスであり、サービス毎のサービス処理量（日勤帯）の分布を示す。順位分析部５２は、先ず、サービス処理量（日勤帯）を昇順に並べて分析する。順位分析部５２がサービス処理量（日勤帯）を昇順に並べると、図８に示すように、サービス処理量（日勤帯）は、右肩上がりのグラフとなる。なお、図８において、縦軸がサービス処理量（日勤帯）であり、横軸がデータ量の大きさの順位である。

続いて、重心算出部５３は、順位分析部５２で分析したサービス処理量（日勤帯）のデータ量の大きさの順位を用いて、順位の昇順でサービス処理量（日勤帯）が変化する変化量を図９に示すように求め、その変化量の重心ｇを算出する。

図９は、差分データ量の重心及びグルーピングする小グループの構成数の算出の一例を示す図である。図９は、縦軸が順位の昇順での「サービス処理量（日勤帯）の変化量（＝差分データ量）」、横軸が「（サービス処理量（日勤帯）の）データ量の大きさの順位」である。差分データ量の重心ｇとは、横軸の順位の前半の変化量（縦軸）の累積値と、横軸の順位の後半の変化量の累積値とが釣り合う順位のことである。図９の例では、重心ｇは例えば２６．４である。

比率算出部５４は、サービス処理量（日勤帯）の差分データ量の最小値の順位と、重心算出部５３が算出した重心ｇとの差分である「第１差分値」と、サービス処理量（日勤帯）の差分データ量の最大値の順位と重心ｇとの差分である「第２差分値」を求める。そして、比率算出部５４は、第１差分値の範囲内のデータを小データとして分類し、第２差分値の範囲内のデータを大データとして分類する。

そして、比率算出部５４は、第１差分値と第２差分値との比率を算出し、求めた比率で構成される小グループの構成数を算出する。図９の例では、第１差分値＝２６．４、第２差分値＝１３．６であるので、第１差分値：第２差分値≒２：１である。この２：１の比から、小グループを構成するサービス数は、小データ２個と大データ１個の合計３個として求められる。また、平均収容数計算部５１で計算した平均的なサービスの収容数は、上記のように、この例では７０個である。平均的なサービスの収容数７０個は、小グループを構成するサービス数３で割り切れない。

図１０は、平均的なサービスの収容数が、小グループで割り切れない場合と割り切れる場合とについての一例を示す図である。図１０の（ａ）は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れない場合を示す。平均的なサービスの収容数の範囲に、比較的データ量の大きな小グループが２個収まっているが余りが生じている。図１０の（ｂ）は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れる場合を示す。図１０の（ｂ）は、小グループを構成するサービス数をｐからｑへ減らすことで余りが生じていない。余りを生じさせないようにすることで、加入者情報を効率的に収容することができる。

このように平均的なサービスの収容数を、小グループを構成するサービス数で割り切れない場合は、小グループの構成データ数を減らす。図１１は、小データと大データとの構成比を変化させた場合の標準偏差の変化の一例を示す図である。図１１では、縦軸がバラつきの尺度である標準偏差であり、横軸が大小構成比（小：大）である。

図１１に一例を示すように、大小構成比２：１で最もバラつきを低減できていることが分かる。また、図１１では、構成比１：１もある程度のバラつきが改善されることが分かる。そこで、比率算出部５４は、平均的なサービスの収容数が小グループで割り切れない場合、準最適な小グループの構成比として割り切れる構成数となる１：１を決定する。

格納処理部５５は、比率算出部５４が決定した小グループの構成比で、第１差分値の範囲内の小データと第２差分値の範囲内の大データとを組合せて小グループを構成し、加入者情報記憶部３０に格納する。

図１２は、小データと大データとグルーピングして小グループを構成した場合のデータ量のバラつき示す図である。例えば、図１２において、縦軸のデータ量をサービス処理量（日勤帯）とし、横軸をサービス処理量（日勤帯）に対するバラつき低減処理結果であるサービスグループＡ（図１参照）の小グループ番号とした場合を考える。図１２によると、サービスグループＡ毎のデータ量（サービス処理量（日勤帯））は、図７に示すサービス毎のデータ量（サービス処理量（日勤帯））と比較して、分布が平滑化されている。つまり、サービスグループＡの構成で小データと大データとを組合せて処理量計測部６０に記録したサービス処理量（日勤帯）の標準偏差の値は、例えば０．１２である。サービスグループＡを構成しない前の状態のサービス処理量（日勤帯）の標準偏差の値は例えば０．８８であるので、標準偏差の値で約８分の１にバラつきが改善されていることが分かる。

上記のように、実施形態１では、図７〜図１２に示したサービス処理量（日勤帯）に対するグルーピングの処理を、このグルーピングの処理結果であるサービスグループＡをもとにサービス処理量（日勤帯以外）に対してさらに適用する。そして、実施形態１では、このグルーピングの処理結果であるサービスグループＢをもとに加入者情報量に対してさらに適用することで、最終的にデータ量が最適化に平滑化されたサービスグループＣが作成される。このようにバラつき低減機能部５０が動作することで、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量のバラつきを低減することができる。

なお、上記の説明は、加入者情報収容システム１がシステム運用中に収容にバラつきが生じた場合に、加入者情報収容装置１００がバラつきを低減させる動作である。しかし、加入者情報収容システム１は、運用開始時に、加入者情報収容装置１００が、予め収集されたサービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量から、自装置又は他の加入者情報収容装置が収容する加入者情報を決定してもよい。

また、加入者情報収容装置１００は、サービス提供装置２００から加入者情報の移行を受け付けることもできる。バラつき低減機能部５０は、サービス提供装置２００がサービスを提供している加入者情報の移行を受け付ける際にも、同様に動作してもよい。このようにして、加入者情報収容装置１００は、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の各データ量のバラツキを低減させることができる。

図１３は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理により所要リソース量が低減される一例を示す図である。図１３の（ａ）は、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外に分けず、各サービス処理量のピーク値の合計分リソースを確保する従来手法によるリソース確保を示す。ここで、９時〜１８時の日勤帯でサービス処理量が最大値ｈ１となるサービスαと、０時〜９時及び１８時〜２４時の日勤帯以外でサービス処理量が最大値ｈ２となるサービスβとを加入者情報収容システム１に収容する場合を考える。この場合、従来手法によれば、サービス処理量ｈ１＋ｈ２に相当するリソースを確保することを要する。このため、従来手法によれば、加入者情報を収容する加入者情報収容装置１００の数を、ｈ１＋ｈ２に相当するリソース分だけ確保しなければならない。

しかし、実施形態１では、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外に分けてリソース確保を行う。このため、実施形態１によれば、図１３の（ｂ）に示すように、サービスαとサービスβとを加入者情報収容システム１に収容する場合に、サービス処理量ｈ（ｈ＜ｈ１＋ｈ２）に相当するリソース量を確保すれば十分である。よって、実施形態１では、各時間帯で各サービスが必要とするリソース量を元に確保するリソース量を算出するので、必要とする最低限のリソース量を把握でき、加入者情報を収容する加入者情報収容装置１００の数を低減することができる。

（実施形態１の適用例）
図１４は、実施形態１に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理の適用対象である、サービスの処理量が時間帯に応じて処理量が異なるシステムの一例を示す図である。実施形態１は、多数のユーザが社内サービスを利用する際に認証を行う認証システムに適用できる。図１４に示すように、認証システムは、例えば、ユーザが、始業開始時刻である９時付近で端末をシステムに接続するので、認証システムは業務開始時刻に繁忙期を迎える。このようなシステムの例として、コールセンタや保険代理店、銀行窓口等のシステムがある。実施形態１は、かかるシステムに適用し、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量を平滑化し、加入者情報を加入者情報収容装置等へ効率的に収容することができる。

［実施形態２］
実施形態１では、グルーピングの適用対象である複数のリソース制約条件を小グループにまとめてデータ量のバラつきの尺度を低減する際に、各リソース制約条件について、最適又は準最適な小グループの大小構成比を決定する。そして、実施形態１では、決定した大小構成比でグルーピングしたサービスの単位で加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容するとした。しかし、各リソース制約条件について、最適又は準最適な小グループの大小構成比では、データ量のバラつきの尺度を最適に低減できない場合がある。

例えば、サービス処理量（日勤帯）に関して最適又は準最適な小グループの大小構成比を決定しても、サービス処理量（日勤帯以外）に関しては最適及び準最適以外の小グループの大小構成比を決定した方が、バラつきの低減効果が高い場合がある。そこで、実施形態２では、各リソース制約条件について採りうる小グループの大小構成比を全て網羅した大小構成比の組合せのパターンを生成する。そして、実施形態２では、生成した各パターンでグルーピングを行った場合の各バラつきの尺度の計算を行う。そして、実施形態２では、バラつきの尺度が最小となる各リソース制約条件の各大小構成比でグルーピング法を適用し、高効率な収容を決定する。

図１５は、実施形態２に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。例えば、実施形態２では、図１５に示すように、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について第１位〜第５位のいずれかの大小構成比を採用した組合せを網羅した各パターン１・・・で、実施形態１同様のグルーピングを行う。第ｉ位（ｉは自然数）の大小構成比とは、ｉ番目にバラつきの尺度が小さい大小構成比である。

例えば、３つの各リソース条件について、それぞれ第１位の大小構成比から第ｎ位（ｎは所定の自然数）の大小構成比を選択する場合には、パターン数は、ｎ^３通りとなる。そして、実施形態２では、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量についてグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算を行う。そして、実施形態２では、ｎ^３通りのバラつきの尺度ｖ１、ｖ２・・・のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比の小グループを決定し、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容する。よって、実施形態２では、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比でグルーピング法を適用して、高効率な加入者情報の収容を決定することができる。

［実施形態３］
実施形態２では、ｍ個（ｍは所定自然数）の各リソース制約条件についてそれぞれ第１位〜第ｎ位の大小構成比を選択してグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算をそれぞれ行う。そして、実施形態２では、ｎ^ｍ通りのバラつきの尺度のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比のグルーピングを決定し、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容するとした。しかし、各リソース制約条件に対するグルーピング法の適用順序によっても収容効率に変動が発生する可能性がある。そこで、実施形態３では、それぞれのパターンに対してグルーピング法の適用順序も加味したバラつきの尺度を計算し、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比の組合せ及びグルーピング法の適用順序でグルーピング法を適用し、高効率な収容を決定する。

図１６は、実施形態３に係る加入者情報収容装置が行うバラつき低減処理における各リソース条件の大小構成比とグルーピング法の適用順序とサービスの処理量のバラつきとの関係の一例を示す図である。図１６に示すように、実施形態３では、例えば、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について第１位〜第５位のいずれかの大小構成比の組合せを網羅したパターン１・・・を生成する。そして、実施形態３では、生成した各パターンについて、各リソース制約条件へのグルーピング法の適用順序毎に実施形態１同様のグルーピングを行う。

例えば、３つの各リソース条件について、それぞれ第１位〜第ｎ位（ｎは所定の自然数）の大小構成比を選択する場合には、パターン数は、ｎ^３通りとなる。そして、実施形態３では、各パターンにおいて、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量について、３×２×１＝６通りの各適用順序でグルーピングを適用後のバラつきの尺度の計算をそれぞれ行う。そして、実施形態３では、ｎ^３×６通りのバラつきの尺度ｖ１１、ｖ１２・・・のうち最小のバラつきの尺度を与えるパターンの各リソース条件の大小構成比及び適用順序のグルーピング法を行い、加入者情報を加入者情報収容システム１へ収容する。よって、実施形態３によれば、最もバラつきの尺度が低減される大小構成比及び適用順序のグルーピング法を適用して、さらに高効率な加入者情報の収容を決定することができる。

［実施形態４］
図１７は、実施形態４に係る加入者情報収容装置の一例を示す図である。実施形態４に係る加入者情報収容装置１００Ａは、実施形態１に係る加入者情報収容装置１００と接続して加入者情報収容システム１を構成する装置であって、自装置と他の加入者情報収容装置１００の収容状態を制御するものである。

加入者情報収容装置１００Ａは、加入者情報収容装置１００と比較して、収容補正制御部２９０を含む点で異なる。収容補正制御部２９０は、主管部２９１を含む。主管部２９１は、他の加入者情報収容装置１００のサービス処理量と加入者情報量を記録したシステム管理表（図示せず）を有し、他の加入者情報収容装置１００から小グループを取得するとともに、自装置の小グループを他の加入者情報収容装置１００へ転送する。

システム管理表は、加入者情報収容システム１を構成する全ての加入者情報収容装置１００Ａ、１００の各々のリソース限界に対するサービス処理量と加入者情報量との状況が一覧できる表である。システム管理表を参照することで、適切に自装置の小グループを他の加入者情報収容装置１００へ転送することができる。

実施形態４によれば、加入者情報収容装置１００Ａは、システム管理表を用いて小グループを加入者情報収容装置１００Ａ、１００間で転送するので、加入者情報収容装置間での小グループのやり取りを無駄なく行うことができる。

以上説明したように、加入者情報収容装置１００、１００Ａを用いることで、そのリソースを有効活用できる効率的な収容を可能にする。

［その他の実施形態］
なお、以上の実施形態では、サービス処理量を日勤帯及び日勤帯以外の２つの時間帯に分けて統計を取るとしたが、時間帯の区分は適宜変更可能であり、また、３つ以上の時間帯に分けてサービス処理量の統計を取るとしてもよい。また、以上の実施形態では、加入者情報収容装置のリソース制約条件として、サービス処理量（日勤帯）、サービス処理量（日勤帯以外）、加入者情報量の３つのリソース制約条件について順次グルーピング法を適用する。しかし、開示の技術は、これに限らず、４つ以上のリソース制約条件についても同様にグルーピング法を適用することができる。また、以上の実施形態では、サービス処理量を処理量計測部６０に記録する例で説明したが、サービス処理量は、加入者情報とともに加入者情報記憶部３０に格納されてもよい。

以上の実施形態において、加入者情報収容装置１００、１００Ａにおいて行われる各処理は、全部又は任意の一部が、ＣＰＵ等の処理装置及び処理装置により解析実行されるプログラムにて実現されてもよい。加入者情報収容装置１００、１００Ａにおいて行われる各処理は、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されてもよい。

また、以上の実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともできる。もしくは、以上の実施形態において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述及び図示の処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて適宜変更することができる。

（プログラムについて）
図１８は、プログラムが実行されることにより加入者情報収容装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。コンピュータ１０００において、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、ＲＯＭ１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１０４１に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１０６１に接続される。

ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、加入者情報収容装置１００、１００Ａの各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、加入者情報収容装置１００、１００Ａにおける機能構成と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。

また、以上の実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

以上の実施形態は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 加入者情報収容システム
１００、１００Ａ、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ 加入者情報収容装置
１０ 通信Ｉ/Ｆ
２０ サービス提供部
３０ 加入者情報記憶部
４０ 加入者情報分布算出部
５０ バラつき低減機能部
６０ 処理量計測部
７０ 処理量分布算出部
８０ ２次元バラつき補正制御部
９０ 収容補正制御部
２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ サービス提供装置
１０００ コンピュータ
１０１０ メモリ
１０２０ ＣＰＵ

Claims (7)

1. サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出部と、
   各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定部と、
   前記決定部により決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報を記憶する記憶部と、
   前記決定部により決定されたサービスグループ単位の前記サービスの提供に係る加入者情報のうち、自身のリソースの制約により前記記憶部に記憶されない加入者情報を、他の加入者情報収容装置へ送信する送信部と
   を備え、
   前記記憶部は、他の加入者情報収容装置から受信した加入者情報を記憶することを特徴とする加入者情報収容装置。
2. サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出部と、
   各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定部と、
   前記決定部により決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報を記憶する記憶部と、
   自身が前記記憶部に記憶する加入者情報及び他の加入者情報収容装置が記憶する加入者情報を管理する管理表を参照して、他の加入者情報収容装置から加入者情報を取得するとともに、他の加入者情報収容装置へ加入者情報を送信する管理部と
   を備えることを特徴とする加入者情報収容装置。
3. 前記決定部は、前記リソース制約条件毎に前記データ量のバラつきの尺度の低減度合いが異なる前記グルーピングを、各前記リソース制約条件について前記サービスに順次適用して生成した複数の前記サービスグループの中から、前記データ量のバラつきの尺度を最も低減するサービスグループを決定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の加入者情報収容装置。
4. 前記決定部は、各前記リソース制約条件について前記サービスに順次適用する前記グルーピングを前記リソース制約条件の異なる順序で適用して生成した複数の前記サービスグループの中から、前記データ量のバラつきの尺度を最も低減するサービスグループを決定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の加入者情報収容装置。
5. 加入者情報収容装置が実行する加入者情報収容方法であって、
   サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出ステップと、
   各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定ステップと、
   前記決定ステップにより決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報と、他の加入者情報収容装置から受信した加入者情報とを記憶部に格納する格納ステップと、
   前記決定ステップにおいて決定されたサービスグループ単位の前記サービスの提供に係る加入者情報のうち、自身のリソースの制約により前記記憶部に記憶されない加入者情報を、他の加入者情報収容装置へ送信する送信ステップと
   を含んだことを特徴とする加入者情報収容方法。
6. 加入者情報収容装置が実行する加入者情報収容方法であって、
   サービスの提供に係る時間帯毎のリソースの制約条件を含む複数のリソース制約条件毎に、前記サービス毎のデータ量のバラつきの尺度を算出する算出ステップと、
   各前記リソース制約条件について前記サービスにグルーピングを順次適用して、前記データ量のバラつきの尺度を低減するサービスグループを決定する決定ステップと、
   前記決定ステップにより決定されたサービスグループ単位で前記サービスの提供に係る加入者情報を記憶部に格納する格納ステップと、
   自身が前記記憶部に記憶する加入者情報及び他の加入者情報収容装置が記憶する加入者情報を管理する管理表を参照して、他の加入者情報収容装置から加入者情報を取得するとともに、他の加入者情報収容装置へ加入者情報を送信する管理ステップと
   を含んだことを特徴とする加入者情報収容方法。
7. 請求項１〜４のいずれか１つに記載の加入者情報収容装置としてコンピュータを機能させるための加入者情報収容プログラム。

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