教師あり学習に基づく仮想資源選択ポリシー自動調整機構の提案

摘要

エッジネットワーク·コアネットワーク·データセンタを跨ぐ大規模ネットワーク上で仮想ネットワークを構築する際に，突発的な緊急事例発生やトラヒック変動等のネットワーク利用環境変化が生じても，とりわけサービス品質要求レベルの高い仮想ネットワークに対して適切なネットワーク資源およびコンピュータ資源を自動選択し，サービス品質を保証する仕組みが求められる．本稿では，各仮想ネットワークのための仮想資源を自動選択するためのポリシー設定に対して，機械学習の一つである教師あり学習の分類手法の適用を提案する．新たな仮想ネットワーク構築の際には，事前に学習により自動決定された仮想資源選択ポリシーに従って仮想資源が選択される．さらに，突発的な緊急事例発生や仮想ネットワークの品質性能監視結果に応じて再学習を自律的に実行する仕組みによって，仮想資源選択ポリシーを自動的かつ適応的に変更する．それにより，サービス品質要求レベルの高い新たな仮想ネットワーク構築要求に対して，サービス品質を保証可能な資源を排他的に占有しやすくなる等，資源不足をプロアクティブに緩和し，状況に応じて適切な資源の確保が可能となる．