予測に基づきプロアクティブにネットワークを制御

サービス共創
ネットワーク
柔軟な制御・連携強化
N－15
プロアクティブネットワーク制御
Proactive Network Control
予測に基づきプロアクティブにネットワークを制御
Controlling Network based on Traffic Prediction
イベントによるユーザ集中やサイバー攻撃等によるトラヒック急増に対し、物理空間中の人流やサイバー空間上での通信行動の予測による
時空間トラヒック予測と、予測に基づくリソース割当・コンテンツ配置最適化および予測外れに耐性のあるネットワーク制御を組み合わせ、
トラヒック変動に対して安定した通信を提供するネットワークを実現します。
めざす世界
プロアクティブネットワーク制御
生成メカニズムを
予測外れに
考慮したトラヒック予測
耐性のある制御
サイバー空間と実空間の行動モデルに基
づく時空間トラヒック予測
予測に基づく制御と予測外れに耐性のあ
る制御の組み合わせ
従来
特
徴
■ 物理空間の人流とサイバー空間の通信行動のトラヒック生成要
因予測に基づく時空間トラヒック予測
■ 予測に基づくリソース割当・コンテンツ配置最適化及び予測外
れに耐性のあるネットワーク制御
利用シーン
観測トラヒック量のみを
用いた予測
サイバー空間の
ユーザ通信行動サイバー空間
動画1
モデル化
予測のみに基づく制御
SNS
サービス
事業者
動画2
時空間トラヒック予測
予測を考慮したコンテン
ツ配置や仮想リソース割
当の最適化
コンテンツ
配置最適化
仮想ＮＷ
リソース割当
【関連展示】
動的に変化する事業者需要を柔軟に収容可能な網へ（N-13）
■ Webコンテンツの視聴ユーザとコンテンツの位置関係分析によ
るキャッシュ最適化制御
動画2
動画2
キャッシュ
■ サービス事業者のトラヒック需要予測に基づき仮想ネットワーク
リソース割当を最適化
トラヒック制御
エンジン
経路制御
■ ネットワークワイドのフローデータをリアルタイムに分析し、フロー
ごとに予測可能性に応じて動的にトラヒックの経路を最適化
ネットワーク
実空間の人流
予測
予測を超える変動に
耐性のある経路制御(※)
実空間
イベント等
※ 本検討の一部は総務省SCOPE「フローマイニングに基づくトラヒック変動に適応する予測型トラヒック
エンジニアリング」の支援を受けています。
2020をめざして
トラヒック予測技術とネットワーク制御技術を組み合わせ、“突発
的トラヒックイベント”に対し変動耐性の高いＮＷをめざします。
〈問い合わせ先〉[email protected]
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