JP7694826B2 - 管理装置、管理方法及び管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、管理装置、管理方法及び管理プログラムに関する。

ネットワーク（ＮＷ）情報の測定方法として、例えば、ポート監視を行うxflowと、RFC5357に規定されるプローブパケット監視とがある。

xflowではパケット単位の5tupleを基に情報収集するが、論理面を識別する識別子がなく、スライス単位のＮＷ情報の収集ができなかった。

これに対し、プローブパケット監視では、ＳＲ（Segment Routing）のプローブパケットにより、論理面の転送遅延を測定することを可能とする。この方法では、ＳＲ網内の遅延時間を測定することで、ＳＲ網内のネットワークの品質を測定する。

また、ＮＥ（Network Element）からサーバまでのネットワーク品質を測定する手法として、ＨＴＴＰ等のプローブパケットを用いて品質を測定する手法が提案されている。

特開２０１４－１６０９００号公報

ネットワークエンジニアとして, "NetFlow", ［online］，［令和４年５月１０日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.infraexpert.com/study/netflow1.html＞ RFC5357 "A Two-Way Active Measurement Protocol (TWAMP)". "Cisco IOS IP SLA動作の設定," Cisco, Dec.18, 2012., ［online］，［令和４年５月１０日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.cisco.com/cisco/web/support/JP/docs/SW/LANSWT-Access/CAT2960SWT/CG/012/swipsla.html?bid=0900e4b182e246ec＞ Cisco, "Segment Routing チュートリアル (Monitoring a remote peering link)," JANOG40 Meeting in Fukushima, 2017.7.18., ［online］，［令和４年５月１０日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.janog.gr.jp/meeting/janog40/application/files/2415/0051/7614/janog40-sr-kamata-takeda-00.pdf＞

従来の方法では、スライスごとにエンドエンドのネットワーク品質を測定することができず、また、サーバはネットワーク上に大量にあるため、全てのサーバまでのネットワークの品質を測定すると大量のリソースを消費してしまうという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、品質測定によるネットワークリソース消費を低減しながら、スライスごとにエンドエンドのネットワーク品質を測定することができる管理装置、管理方法及び管理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る管理装置は、ＵＥ（User Equipment）が接続するネットワークエッジのノードからネットワーク内の転送遅延時間と、前記ネットワークエッジのノードからクラウドサーバまでの転送遅延時間とであるエンドエンド転送遅延時間を算出する管理装置であって、ネットワークエッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバに送信されたプローブパケットの通信情報を基に、前記ネットワークエッジのノードから前記代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間である第１の転送遅延時間を、前記エリアごとに予め取得する第１の取得部と、前記ネットワーク内プローブを行い、前記ネットワーク内の転送遅延時間である第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する第２の取得部と、前記第１の取得部が取得した第１の転送遅延時間のうちの、算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、前記第２の取得部が取得した第２の転送遅延時間のうちの前記算出対象のエンドエンドに対応するスライスの第２の転送遅延時間とを合算し、合算した時間を前記エンドエンド転送遅延時間とする算出部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、品質測定によるネットワークリソース消費を低減しながら、スライスごとにエンドエンドのネットワーク品質を測定することができる。

図１は、実施の形態におけるネットワーク品質の測定処理の概要を説明する図である。 図２は、実施の形態における通信システムの構成の一例を模式的に示す図である。 図３は、第１の転送遅延時間の測定を説明する図である。 図４は、第１の転送遅延測定結果の一例を示す図である。 図５は、第２の転送遅延時間の測定結果の一例を示す図である。 図６は、エンドエンドの転送遅延時間の算出を説明する図である。 図７は、Ｆｌｏｗ情報管理処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、第１の転送遅延時間測定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、第２の転送遅延時間測定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、エンドエンド遅延算出処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、従来技術におけるＮＷの既存の監視方法を説明する図である。 図１２は、従来技術におけるＮＷの既存の監視方法を説明する図である。 図１３は、プログラムが実行されることにより、管理装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

［実施の形態］
まず、実施の形態における通信システムについて説明する。図１は、実施の形態におけるネットワーク品質の測定処理の概要を説明する図である。

実施の形態では、ネットワーク（ＮＷ）品質として、ＵＥ（User Equipment）が接続するＮＷエッジのノードから、クラウドサーバまでの転送遅延時間（エンドエンドの転送遅延時間）を、スライスごとに測定する。なお、図１に記載のＳＩＤは、Segment Identifierである。ノードは、論理パス監視機能と、スライスごとの物理パス監視機能とを有する。

実施の形態における通信システムでは、ＮＷエッジのノード（例えば、ノードＮ１５）から、各エリアの代表のクラウドサーバ（ルータ・ＳＷ・サーバ）へプローブパケットを送信することで、予め、ＮＷエッジのノードから、エリアごとの代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間（第１の転送遅延時間）を測定しておく。通信システムでは、クラウドサーバ向けプローブにより、ＮＷエッジのノードから、代表のクラウドサーバまでの第１の転送遅延時間を、予め、エリアごとに取得する（図１の（１））。

通信システムでは、ＮＷ内（例えば、ＳＲ網内）をプローブパケットで測定しておくことで、予め、ＮＷ内の転送遅延時間（第２の転送遅延時間）をスライスごとに取得する（図１の（２））。例えば、通信システムでは、ＮＷエッジのノード（例えば、ノードＮ１５）から、ＮＷエッジの他のノード（例えば、ノードＮ１）へ、プローブパケットを送信することで、第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する（図１の（２））。

そして、通信システムは、品質を測定したいスライス及びエリアに対応させて、ＮＷ内プローブにより取得した第１の転送遅延時間と、サーバ向けプローブにより取得した第２の転送遅延時間とを足し合わせる。これにより、通信システムは、品質測定を行いたいスライス及びエリアに対応させたエンドエンドの転送遅延時間を取得する（図１の（３））。

このように、実施の形態では、ＮＷ内の測定対象のスライスと、ＮＷエッジ及びサーバとを通るエンドエンドのネットワーク品質の測定を実現する。また、通信システムでは、エリアごとに、代表クラウドサーバまでの転送遅延時間を測定するだけでよいため、全てのサーバまでのＮＷ品質を測定する手法と比して、品質測定によるネットワークリソース消費を低減することが可能となる。

［通信システム］
次に、実施の形態に係る通信システムの構成について説明する。図２は、実施の形態における通信システムの構成の一例を模式的に示す図である。

図２に示すように、通信システム１００は、ＵＥ２０と、クラウドサーバ４０（ルータ・ＳＷ・サーバ）とが、ＮＷ３０を介して接続する構成を有する。ＵＥ２０及びクラウドサーバ４０は、複数ある。通信システム１００は、エンドエンドの転送遅延時間をスライスごとに測定する管理装置１０を有する。

［管理装置］
管理装置１０について説明する。管理装置１０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで実現される。また、管理装置１０は、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースを有する。

図１に示すように、管理装置１０は、ネットワークトポロジ管理部１１、エリア単位クラウドサーバ管理部１２、Ｆｌｏｗ情報取得部１３、Ｆｌｏｗ情報管理部１４、サーバ用測定部１５、クラウドサーバ遅延時間測定部１６、ＮＷ用測定部１７及びエンドエンド遅延算出部１８を有する。

ネットワークトポロジ管理部１１は、ネットワークの構成情報であるトポロジ情報を取得し、トポロジ情報を基にＮＷ３０の構成を管理する。ネットワークトポロジ管理部１１は、トポロジ管理からスライスのルート管理をしている。

エリア単位クラウドサーバ管理部１２は、各エリアに設置されたクラウドサーバの管理情報を有し、エリア単位でクラウドサーバの各種情報を管理する。

Ｆｌｏｗ情報取得部１３は、ＮＷ３０のＦｌｏｗ情報を取得する。

Ｆｌｏｗ情報管理部１４は、Ｆｌｏｗ情報取得部１３が取得したＦｌｏｗ情報を管理する。例えば、Ｆｌｏｗ情報管理部１４は、Ｆｌｏｗ情報取得部１３が取得したＦｌｏｗ情報を基に、Ｆｌｏｗ上のｄｓｔ情報を取得する。そして、Ｆｌｏｗ情報管理部１４は、ｄｓｔ情報から、送信先に該当するエリアを導出する。

サーバ用測定部１５は、サーバ向けプローブのために、ＮＷ３０エッジのノードから、各エリアの代表のクラウドサーバ４０へプローブパケットを送信させる。

クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、ＮＷ３０エッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバ４０に送信されたプローブパケットの通信情報を基に、ＮＷ３０エッジのノードから代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間である第１の遅延時間を、エリアごとに予め測定する。クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、エリアごとに測定することで取得した第１の転送遅延時間を、登録または更新する。

図３は、第１の転送遅延時間の測定を説明する図である。管理装置１０は、サーバ向けプローブにおいて、クラウドサーバ４０向けのパケットのｄｓｔ情報から、パケットの送信先に該当するエリアを検索する。そして、クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、エリアごとに、クラウドサーバ４０までの転送遅延時間を測定する（図３の（１））。

クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、サーバ用測定部１５に、ＮＷ３０のエッジのノードから、各エリアの代表のクラウドサーバ４０へプローブパケットを送信させて、第１の転送遅延時間をエリアごとに測定する。クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、第１の転送遅延時間として、ＮＷエッジと、エリアごとに建てられているクラウドサーバのルータ・ＳＷ・サーバのいずれかとの間の転送遅延時間を測定する。

ここで、距離の概念より、同じエリア内であれば、クラウドサーバ間での転送遅延時間の差分は誤差範囲内であるといえる。これを基に、実施の形態では、ＮＷ３０のエッジのノードから、代表のクラウドサーバ４０までの転送遅延時間を、ＮＷ３０のエッジのノードから、代表のクラウドサーバ４０と同じエリア内の各ルータ・ＳＷ・サーバまでの転送遅延時間とする。

したがって、実施の形態では、エリア内の全てのルータ・ＳＷ・サーバについて転送遅延時間を測定することがないため、エリア内の全てのルータ・ＳＷ・サーバについて転送遅延時間を測定した場合と比して、品質測定によるネットワークリソース消費を低減することが可能となる。

図４は、第１の転送遅延測定結果の一例を示す図である。図４は、ＮＷエッジのノードにおける、各サーバのＮＷ－クラウドサーバ間の転送遅延時間を、スライスごとに測定した結果である。図４では、例えば、ノードＮ１５における、アメリカエリアのサーバ１，２の、ＮＷエッジークラウドサーバ間の転送遅延時間をスライス１，２ごとに測定した結果を示す。

クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、ノードＮ１５と、サーバ１，２との間の転送遅延時間を、スライス１，２ごとに、それぞれ複数回測定する。クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、これらの測定結果を基に、ノードＮ１５とサーバ１，２との間の転送遅延時間の平均及び偏差を算出し、算出した平均及び偏差を、ノードＮ１５とサーバ１，２との間の遅転送延時間に関する情報として登録する（例えば、枠Ｗ４１）。

この際、クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、測定対象のサービスの利用状況に応じて、所定の時間帯（日中または夜間）、或いは、所定の期間（曜日、月末など）に分けて、転送遅延時間の平均及び偏差を算出してもよい。

ＮＷ用測定部１７は、ＮＷ内プローブを行うことで、第２の転送遅延時間をスライスごとに予め測定する。ＮＷ用測定部１７は、プローブパケットのトンネルＩＤ等を基に、このプローブパケットが経由するスライスを判定する。

図５は、第２の転送遅延時間の測定結果の一例を示す図である。ＮＷ用測定部１７は、ＮＷ３０内の各ノードにおける各スライスの転送遅延時間を予め測定する。ＮＷ用測定部１７は、測定した転送遅延時間を、スライスごとに、登録または更新する。図５の枠Ｗ５１に、ノードＮ１５におけるスライス１の転送遅延時間の測定結果を示す。

エンドエンド遅延算出部１８は、転送遅延時間の算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、転送遅延時間の算出対象のエンドエンドに対応するスライスに対応する第２の転送遅延時間とを合算することで、算出対象のエンドエンドの転送遅延時間を算出する。

図６は、エンドエンドの転送遅延時間の算出を説明する図である。エンドエンド遅延算出部１８は、Ｆｌｏｗ情報管理部１４が取得したパケット疎通のＦｌｏｗ情報から送信先のｄｓｔアドレスを参照し、パケットがどのエリア宛てかを検索する（図６の（１））。エンドエンド遅延算出部１８は、各エリアの第１の転送遅延時間測定結果（例えば、図４の測定結果）を参照し、該当するエリアの第１の転送遅延時間を取得する（図６の（２））。

エンドエンド遅延算出部１８は、セグメントルーティングやトンネルプロトコルを基に、転送遅延時間の算出対象のスライスを判定する。エンドエンド遅延算出部１８は、各スライスの第２の遅延時間測定結果（例えば、図５の測定結果）を参照し、算出対象のスライスの転送遅延時間を取得する。この際、エンドエンド遅延算出部１８は、算出対象のスライスが通る全ノードの転送遅延時間を取得し、合算する。

エンドエンド遅延算出部１８は、式（１）を用いて、算出対象のエンドエンドの転送遅延時間を算出する。

式（１）のネットワークーサーバ間遅延測定は、転送遅延時間の算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値である。ＮＷ遅延測定は、転送遅延時間の算出対象のエンドエンドに対応するスライスに対応する第２の転送遅延時間である。

この際、エンドエンド遅延算出部１８は、転送遅延時間の算出対象のエンドエンドに対応するスライスの品質要件に応じて、第１の転送遅延時間の平均値、または、第１の転送遅延時間の平均値と偏差とを基に求めた第１の転送遅延時間の最大値のいずれかを、式（１）の第１の転送遅延時間に基づく値として適用する。

例えば、転送遅延に厳しくないサービスについては、エンドエンド遅延算出部１８は、第１の転送遅延時間の平均値を採用する。また、転送遅延に厳しいサービスについては、エンドエンド遅延算出部１８は、第１の転送遅延時間の最大値を採用する。例えば、各サービスの転送遅延の厳しさは５段階で設定されており、段階５は、転送遅延に厳しく、段階３～４は、転送遅延への厳しさは標準であり、段階１～２は、転送遅延に厳しくないと設定される。

このように、管理装置１０は、エリア単位のクラウドサーバまでの転送遅延時間を用いることで、数百～千あるサーバの全てに対して、転送遅延時間を測定することなく、エンドエンドの転送遅延時間を算出する。

［Ｆｌｏｗ情報管理処理］
次に、管理装置１０が行うＦｌｏｗ情報管理処理について説明する。図７は、Ｆｌｏｗ情報管理処理の処理手順を示すフローチャートである。

Ｆｌｏｗ情報取得部１３は、ＮＷ３０のＦｌｏｗ情報を取得する（ステップＳ１）。Ｆｌｏｗ情報管理部１４１４は、Ｆｌｏｗ情報取得部１３が取得したＦｌｏｗ情報を基に、Ｆｌｏｗ上のｄｓｔ情報を取得する（ステップＳ２）。そして、Ｆｌｏｗ情報管理部１４１４は、ｄｓｔ情報から送信先の該当エリアを導出する（ステップＳ３）。

［第１の転送遅延時間測定処理］
次に、管理装置１０が行う第２の転送遅延時間測定処理について説明する。図８は、第２の転送遅延時間測定処理の処理手順を示すフローチャートである。

サーバ用測定部１５は、ＮＷ３０のエッジのノードから、エリアごとの代表のクラウドサーバ４０（ルータ・ＳＷ・サーバ）へプローブパケットを送信させる。クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、このサーバ向けのプローブパケットを基に、ＮＷ３０のエッジのノードと、エリアごとのクラウドサーバ４０との間の第１の転送遅延時間を測定する（ステップＳ１１）。

クラウドサーバ遅延時間測定部１６は、測定した第１の転送遅延時間を基に、エリアごとのクラウドサーバの転送遅延情報（例えば、図４の測定結果）を更新する（ステップＳ１２）。

クラウドサーバ転送遅延測定処理は、定期的、或いは、所定のスケジュールにしたがって、実行される。

［第２の転送遅延時間測定処理］
次に、管理装置１０が行う第２の転送遅延時間測定処理について説明する。図９は、第２の転送遅延時間測定処理の処理手順を示すフローチャートである。

ＮＷ用測定部１７は、ＮＷ３０内プローブ実施し（ステップＳ２１）、第２の転送遅延時間をスライスごとに予め測定する（ステップＳ２２）。ＮＷ用測定部１７は、測定した第２の転送遅延時間を基に、ＮＷ遅延情報（例えば、図５）を更新する（ステップＳ２３）。

［エンドエンド遅延測定処理］
次に、管理装置１０が行うエンドエンド遅延算出処理について説明する。図１０は、エンドエンド遅延算出処理の処理手順を示すフローチャートである。

管理装置１０は、エンドエンド遅延算出部１８が論理パスを選択する（ステップＳ３１）。選択された論理パスのＦｌｏｗ情報について、Ｆｌｏｗ情報管理部１４が、取得したデータのdstアドレスを抽出し（ステップＳ３２）、エンドエンドの転送遅延時間の算出対象のクラウドサーバのエリアを検出する（ステップＳ３３）。

エンドエンド遅延算出部１８は、クラウドサーバとＮＷエッジのノードとの間の遅延時間測定結果（例えば、図４の測定結果）を参照し（ステップＳ３４）、ステップＳ３３において検出されたエリアの第１の転送遅延時間を取得する。

エンドエンド遅延算出部１８は、ＮＷ遅延時間測定結果（例えば、図５の測定結果）を参照し（ステップＳ３５）、エンドエンドの転送遅延時間の算出対象のスライスに対応する第２の転送遅延時間を取得する。

そして、エンドエンド遅延算出部１８は、ステップＳ３４において取得した第１の転送遅延時間に基づく値と、ステップＳ３５において取得した第２の転送遅延時間とを足し合わせることで、エンドエンド遅延時間を算出する（ステップＳ３６）。

［実施の形態の効果］
図１１及び図１２は、従来技術におけるＮＷの既存の監視方法を説明する図である。

ＮＷスライスがＳＲにより構成されたＮＷの監視方法では、ＳＲプローブパケットを用いた監視では、ＳＲのルータ区間を監視している（図１１の（１））。このため、この方法では、ＳＲのルータ区間以外のＮＷエッジのノードからサーバの区間において、プローブパケット（ＨＴＴＰ等）による監視ができなかった（図１１の（２））。また、この方法では、ＵＥとサーバとの間のエンドエンドのネットワークスライスにおいて、エンドエンドのネットワーク品質を監視できなかった（図１１の（３））。

また、ＨＴＴＰ等のプローブパケットを用いて、ＵＥからサーバまでの遅延時間等を測定することが可能である。しかしながら、通信先のサーバ台数が大量にあると、測定対象数が膨大になってしまい（図１２の（１））、全てのサーバまでのネットワークの品質を測定すると大量のリソースを消費してしまうという問題があった。また、ＵＥが大量にあるため、ＵＥからのプローブパケットによりＮＷ内が輻輳してしまうという問題があった（図１２の（２））。

これに対し、実施の形態に係る管理装置１０は、ＮＷ３０エッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバに送信されたプローブパケットの通信情報を基に、第１の転送遅延時間をエリアごとに予め取得する。管理装置１０は、ＮＷ３０内プローブを行い、第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する。

そして、管理装置１０は、取得した第１の転送遅延時間のうちの、算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、取得した第２の転送遅延時間のうちの前記算出対象のエンドエンドに対応するスライスの第２の転送遅延時間とを合算し、合算した時間をエンドエンド転送遅延時間とする。

このように、管理装置１０は、第１の転送遅延時間及び第２の転送遅延時間を予め取得し、測定対象のエンドエンドのスライス及びエリアに対応させて、第１の転送遅延時間及び第２の転送遅延時間を合算するだけで、算出対象のエンドエンドに対応する、ＮＷ３０のスライスと、ＮＷ３０エッジのノードと、クラウドサーバ４０とを通るネットワーク品質の測定を実現する。

また、管理装置１０は、エリアごとに、代表クラウドサーバまでの転送遅延時間を測定するだけでよいため、全てのサーバについて転送遅延時間を測定する手法と比して、品質測定によるネットワークリソース消費を低減することが可能となる。

また、管理装置１０は、算出対象のエンドエンドに対応するスライスの品質要件に応じて、第１の転送遅延時間に基づく時間として、第１の転送遅延時間の平均値、または、第１の転送遅延時間の最大値のいずれかを適用する。管理装置１０は、算出対象のスライスに対応するサービスの転送遅延の厳しさに応じたエンドエンド転送遅延時間を算出することで、サービスの運用状況を適切に管理することができる。

［実施の形態のシステム構成について］
管理装置１０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、管理装置１０の機能の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散または統合して構成することができる。

また、管理装置１０においておこなわれる各処理は、全部または任意の一部が、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、及び、ＣＰＵ、ＧＰＵ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。また、管理装置１０においておこなわれる各処理は、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、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。もしくは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部また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］
図１３は、プログラムが実行されることにより、管理装置１０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。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１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ（Operating System）１０９１、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、管理装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００により実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、管理装置１０における機能構成と同様の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。なお、ハードディスクドライブ１０３１は、ＳＳＤ（Solid State Drive）により代替されてもよい。

また、上述した実施の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及びプログラムデータ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及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、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、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施の形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１０ 管理装置
２０ ＵＥ（User Equipment）
３０ ＮＷ（ネットワーク）
４０ クラウドサーバ
１１ ネットワークトポロジ管理部
１２ エリア単位クラウドサーバ管理部
１３ Ｆｌｏｗ情報取得部
１４ Ｆｌｏｗ情報管理部
１５ サーバ用測定部
１６ クラウドサーバ遅延時間測定部
１７ ＮＷ用測定部
１８ エンドエンド遅延算出部

Claims (5)

1. ＵＥ（User Equipment）が接続するネットワークエッジのノードからネットワーク内の転送遅延時間と、前記ネットワークエッジのノードからクラウドサーバまでの転送遅延時間とであるエンドエンド転送遅延時間を算出する管理装置であって、
   ネットワークエッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバに送信されたプローブパケットの通信情報を基に、前記ネットワークエッジのノードから前記代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間である第１の転送遅延時間を、前記エリアごとに予め取得する第１の取得部と、
   ネットワーク内プローブを行い、前記ネットワーク内の転送遅延時間である第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する第２の取得部と、
   前記第１の取得部が取得した第１の転送遅延時間のうちの、算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、前記第２の取得部が取得した第２の転送遅延時間のうちの前記算出対象のエンドエンドに対応するスライスの第２の転送遅延時間とを合算し、合算した時間を前記エンドエンド転送遅延時間とする算出部と、
   を有することを特徴とする管理装置。
2. 前記算出部は、前記第１の転送遅延時間に基づく値として、前記第１の転送遅延時間の平均値、または、前記第１の転送遅延時間の偏差と平均値とを基に求められた前記第１の転送遅延時間の最大値のいずれかを適用することを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
3. 前記算出部は、算出対象のエンドエンドに対応するスライスの品質要件に応じて、前記第１の転送遅延時間に基づく時間として、前記第１の転送遅延時間の平均値、または、前記第１の転送遅延時間の偏差と平均値とを基に求められた前記第１の転送遅延時間の最大値のいずれかを適用することを特徴とする請求項２に記載の管理装置。
4. ＵＥ（User Equipment）が接続するネットワークエッジのノードからネットワーク内の転送遅延時間と、前記ネットワークエッジのノードからクラウドサーバまでの転送遅延時間とであるエンドエンド転送遅延時間を算出する管理装置が実行する管理方法であって、
   ネットワークエッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバに送信されたプローブパケットの通信情報を基に、前記ネットワークエッジのノードから前記代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間である第１の転送遅延時間を、前記エリアごとに予め取得する第１の取得工程と、
   ネットワーク内プローブを行い、前記ネットワーク内の転送遅延時間である第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する第２の取得工程と、
   前記第１の取得工程において取得された第１の転送遅延時間のうちの、算出対象のエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、前記第２の取得工程において取得された第２の転送遅延時間のうちの前記算出対象のエンドエンドに対応するスライスの第２の転送遅延時間とを合算し、合算した時間を前記エンドエンド転送遅延時間とする算出工程と、
   を含んだことを特徴とする管理方法。
5. ネットワークエッジのノードから各エリアの代表のクラウドサーバに送信されたプローブパケットの通信情報を基に、前記ネットワークエッジのノードから前記代表のクラウドサーバまでの転送遅延時間である第１の転送遅延時間を、前記エリアごとに予め取得する第１の取得ステップと、
   ネットワーク内プローブを行い、前記ネットワークエッジのノードからネットワーク内の転送遅延時間である第２の転送遅延時間をスライスごとに取得する第２の取得ステップと、
   前記第１の取得ステップにおいて取得された第１の転送遅延時間のうちの、転送遅延時間の算出対象であるＵＥ（User Equipment）が接続するネットワークエッジのノードからクラウドサーバまでのエンドエンドに対応するエリアの第１の転送遅延時間に基づく値と、前記第２の取得ステップにおいて取得された第２の転送遅延時間のうちの前記算出対象のエンドエンドに対応するスライスの第２の転送遅延時間とを合算し、合算した時間を前記エンドエンドの転送遅延時間とする算出ステップと、
   をコンピュータに実行させるための管理プログラム。

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