JPH1166140A - ネットワーク自動設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体 - Google Patents
ネットワーク自動設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体Info
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- JPH1166140A JPH1166140A JP9230996A JP23099697A JPH1166140A JP H1166140 A JPH1166140 A JP H1166140A JP 9230996 A JP9230996 A JP 9230996A JP 23099697 A JP23099697 A JP 23099697A JP H1166140 A JPH1166140 A JP H1166140A
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- network
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、コンテンツアクセスに対するトラ
ヒック予測モデルがネットワーク設計に反映されるネッ
トワーク自動設計技術の提供を目的とする。 【解決手段】 本発明のネットワーク自動設計装置は、
マルチメディアサービスシステムから収集されたコンテ
ンツの料金及び需要、トラヒックデータを管理するサー
ビス管理データベースと、コンテンツの料金及び需要を
需要予測モデルによって分析し、コンテンツの購入数を
予測するコンテンツ購入数予測手段と、コンテンツの購
入中に発生するコンテンツに対するアクセス・トラヒッ
クを表わすトラヒック予測モデルを決定するアクセスト
ラヒック予測手段と、コンテンツの購入数とトラヒック
予測モデルとを用いて必要なネットワーク・リソース数
を計算するネットワーク設計手段とにより構成される。
ヒック予測モデルがネットワーク設計に反映されるネッ
トワーク自動設計技術の提供を目的とする。 【解決手段】 本発明のネットワーク自動設計装置は、
マルチメディアサービスシステムから収集されたコンテ
ンツの料金及び需要、トラヒックデータを管理するサー
ビス管理データベースと、コンテンツの料金及び需要を
需要予測モデルによって分析し、コンテンツの購入数を
予測するコンテンツ購入数予測手段と、コンテンツの購
入中に発生するコンテンツに対するアクセス・トラヒッ
クを表わすトラヒック予測モデルを決定するアクセスト
ラヒック予測手段と、コンテンツの購入数とトラヒック
予測モデルとを用いて必要なネットワーク・リソース数
を計算するネットワーク設計手段とにより構成される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ＡＴＭ（非同期転
送モード）網等の高速・広帯域通信網を利用して、家庭
等における映画鑑賞、テレビショッピング等を実現する
マルチメディアサービスシステムのためのネットワーク
設計技術に関する。
送モード）網等の高速・広帯域通信網を利用して、家庭
等における映画鑑賞、テレビショッピング等を実現する
マルチメディアサービスシステムのためのネットワーク
設計技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、動画コンテンツの要求時配信サー
ビス等の双方向マルチメディアサービスを提供するサー
ビスノード、それらのサービスノードへのアクセスによ
り、動画等のデータを受信し、テレビジョン受像機等の
メディアへの表示処理を行う複数の端末装置、サービス
ノードと端末装置とを接続し、動画等のデータを実時間
で転送することが可能な通信網から構成されるマルチメ
ディアサービス提供システムが知られている。
ビス等の双方向マルチメディアサービスを提供するサー
ビスノード、それらのサービスノードへのアクセスによ
り、動画等のデータを受信し、テレビジョン受像機等の
メディアへの表示処理を行う複数の端末装置、サービス
ノードと端末装置とを接続し、動画等のデータを実時間
で転送することが可能な通信網から構成されるマルチメ
ディアサービス提供システムが知られている。
【０００３】かかるマルチメディアサービス提供システ
ムにおいて、一般家庭を対象とした高速・広帯域の双方
向マルチメディアサービスが未だ実験段階にある。その
ため、従来実現されているネットワーク設計技術では、
ネットワーク設計の第１段階で必須となるトラヒック予
測が困難であり、実際には、サービス開始前に安全側の
設計を行い、次ぎに、サービス開始後にトラヒックデー
タを測定・分析し、サービス開始前に行った設計を修正
する。
ムにおいて、一般家庭を対象とした高速・広帯域の双方
向マルチメディアサービスが未だ実験段階にある。その
ため、従来実現されているネットワーク設計技術では、
ネットワーク設計の第１段階で必須となるトラヒック予
測が困難であり、実際には、サービス開始前に安全側の
設計を行い、次ぎに、サービス開始後にトラヒックデー
タを測定・分析し、サービス開始前に行った設計を修正
する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従って、従来のセット
ワーク設計技術の場合に、コンテンツの価格と需要の関
係を表わす需要予測モデルを決定することができても、
決定された需要予測モデルをＡＴＭ網等のネットワーク
設計に反映することができず、効率的なリソース運用が
できないという問題がある。或いは、逆に、リソース不
足等によりユーザに対するサービス品質が劣化したり、
ビジネスチャンスを失う等の問題点がある。
ワーク設計技術の場合に、コンテンツの価格と需要の関
係を表わす需要予測モデルを決定することができても、
決定された需要予測モデルをＡＴＭ網等のネットワーク
設計に反映することができず、効率的なリソース運用が
できないという問題がある。或いは、逆に、リソース不
足等によりユーザに対するサービス品質が劣化したり、
ビジネスチャンスを失う等の問題点がある。
【０００５】本発明は、上記従来技術の問題点を解決す
るため、コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モ
デルがネットワーク設計に反映されるネットワーク自動
設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プロ
グラムを格納した記憶媒体の提供を目的とする。
るため、コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モ
デルがネットワーク設計に反映されるネットワーク自動
設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プロ
グラムを格納した記憶媒体の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記本発明の目的を達成
するため、本発明のネットワーク自動設計技術によれ
ば、コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モデル
が設定され、設定されたトラヒック予測モデルから、サ
ービスノード側で必要なネットワーク・リソース数を自
動的に算出される。
するため、本発明のネットワーク自動設計技術によれ
ば、コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モデル
が設定され、設定されたトラヒック予測モデルから、サ
ービスノード側で必要なネットワーク・リソース数を自
動的に算出される。
【０００７】更に、サービスノード側で必要なネットワ
ーク・リソース数を算出するため、上記トラヒック予測
モデルと、コンテンツのサービス料金と需要との関係を
表わす需要予測モデルとを用いてもよい。これにより、
需要予測又はマーケティングの結果がネットワーク設計
に反映され、総合的なサービス運用が実現される。
ーク・リソース数を算出するため、上記トラヒック予測
モデルと、コンテンツのサービス料金と需要との関係を
表わす需要予測モデルとを用いてもよい。これにより、
需要予測又はマーケティングの結果がネットワーク設計
に反映され、総合的なサービス運用が実現される。
【０００８】図１は本発明の原理を説明する図である。
本発明のネットワーク自動設計方法は、コンテンツのマ
ルチメディアサービスを提供する複数のサービスノード
と、上記サービスノードへのアクセスによってデータを
受信しメディアへの表示処理を行う複数の端末装置と、
上記サービスノード及び上記端末装置を接続し、上記デ
ータを実時間で転送することが可能な通信網とから構成
されるマルチメディアサービスシステムにおいてネット
ワークを設計する方法であって、上記端末装置から上記
コンテンツへのアクセスによって発生するトラヒックを
表わすトラヒック予測モデル、並びに、上記コンテンツ
の属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係を表わ
す需要予測モデルから予測された上記コンテンツの購入
数を設定し（ステップ１）、上記設定されたトラヒック
予測モデル及び上記予測された購入数から、上記通信網
の上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を
算出する（ステップ２）。
本発明のネットワーク自動設計方法は、コンテンツのマ
ルチメディアサービスを提供する複数のサービスノード
と、上記サービスノードへのアクセスによってデータを
受信しメディアへの表示処理を行う複数の端末装置と、
上記サービスノード及び上記端末装置を接続し、上記デ
ータを実時間で転送することが可能な通信網とから構成
されるマルチメディアサービスシステムにおいてネット
ワークを設計する方法であって、上記端末装置から上記
コンテンツへのアクセスによって発生するトラヒックを
表わすトラヒック予測モデル、並びに、上記コンテンツ
の属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係を表わ
す需要予測モデルから予測された上記コンテンツの購入
数を設定し（ステップ１）、上記設定されたトラヒック
予測モデル及び上記予測された購入数から、上記通信網
の上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を
算出する（ステップ２）。
【０００９】図２は本発明の原理構成図である。本発明
のネットワーク自動設計装置２は、コンテンツのマルチ
メディアサービスを提供する複数のサービスノードと、
上記サービスノードへのアクセスによってデータを受信
しメディアへの表示処理を行う複数の端末装置と、上記
サービスノード及び上記端末装置を接続し、上記データ
を実時間で転送することが可能な通信網とから構成され
るマルチメディアサービスシステムにおいてネットワー
クを設計する。本発明のネットワーク自動設計装置２
は、上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによ
って発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデル
を設定する手段１２を含む予測モデル設定手段１０と、
上記作成されたトラヒック予測モデルから上記通信網の
上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を算
出する手段２２を含む自動決定手段２０とからなる。
のネットワーク自動設計装置２は、コンテンツのマルチ
メディアサービスを提供する複数のサービスノードと、
上記サービスノードへのアクセスによってデータを受信
しメディアへの表示処理を行う複数の端末装置と、上記
サービスノード及び上記端末装置を接続し、上記データ
を実時間で転送することが可能な通信網とから構成され
るマルチメディアサービスシステムにおいてネットワー
クを設計する。本発明のネットワーク自動設計装置２
は、上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによ
って発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデル
を設定する手段１２を含む予測モデル設定手段１０と、
上記作成されたトラヒック予測モデルから上記通信網の
上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を算
出する手段２２を含む自動決定手段２０とからなる。
【００１０】上記予測モデル設定手段１０は、上記コン
テンツの価格と需要の関係を表わす需要予測モデルを作
成する手段１４を有する方が有利であり、上記自動決定
手段２０の上記ネットワーク・リソース数を算出する手
段２２は、上記トラヒック予測モデル及び上記需要予測
モデルを用いて上記通信網の上記サービスノード側のネ
ットワーク・リソース数を算出する。
テンツの価格と需要の関係を表わす需要予測モデルを作
成する手段１４を有する方が有利であり、上記自動決定
手段２０の上記ネットワーク・リソース数を算出する手
段２２は、上記トラヒック予測モデル及び上記需要予測
モデルを用いて上記通信網の上記サービスノード側のネ
ットワーク・リソース数を算出する。
【００１１】更に、上記自動決定手段２０は、上記コン
テンツの属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係
を表わす需要予測モデルから上記コンテンツの予測購入
数を予測する手段２４を有し、上記トラヒック予測モデ
ル及び上記予測された購入数から、上記通信網の上記サ
ービスノード側のネットワーク・リソース数を算出す
る。
テンツの属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係
を表わす需要予測モデルから上記コンテンツの予測購入
数を予測する手段２４を有し、上記トラヒック予測モデ
ル及び上記予測された購入数から、上記通信網の上記サ
ービスノード側のネットワーク・リソース数を算出す
る。
【００１２】上記本発明のネットワーク自動設計方法及
び装置によれば、需要予測モデルと、各コンテンツに対
するアクセストラヒック予測モデルとから、必要なネッ
トワーク・リソースを自動的に算出できるようになる。
更に、本発明は、コンテンツのマルチメディアサービス
を提供する複数のサービスノードと、上記サービスノー
ドへのアクセスによってデータを受信しメディアへの表
示処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及
び上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送す
ることが可能な通信網とから構成されるマルチメディア
サービスシステムにおいてネットワークを設計するプロ
グラムを格納する記憶媒体であって、上記端末装置から
上記コンテンツへのアクセスによって発生するトラヒッ
クを表わすトラヒック予測モデルを設定させる予測モデ
ル設定プロセスと、上記作成されたトラヒック予測モデ
ルから上記通信網の上記サービスノード側のネットワー
ク・リソース数を算出させる自動決定プロセスとからな
ることを特徴とするネットワーク自動設計プログラムを
格納した記憶媒体である。
び装置によれば、需要予測モデルと、各コンテンツに対
するアクセストラヒック予測モデルとから、必要なネッ
トワーク・リソースを自動的に算出できるようになる。
更に、本発明は、コンテンツのマルチメディアサービス
を提供する複数のサービスノードと、上記サービスノー
ドへのアクセスによってデータを受信しメディアへの表
示処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及
び上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送す
ることが可能な通信網とから構成されるマルチメディア
サービスシステムにおいてネットワークを設計するプロ
グラムを格納する記憶媒体であって、上記端末装置から
上記コンテンツへのアクセスによって発生するトラヒッ
クを表わすトラヒック予測モデルを設定させる予測モデ
ル設定プロセスと、上記作成されたトラヒック予測モデ
ルから上記通信網の上記サービスノード側のネットワー
ク・リソース数を算出させる自動決定プロセスとからな
ることを特徴とするネットワーク自動設計プログラムを
格納した記憶媒体である。
【００１３】本発明の記憶媒体は、上記予測モデル設定
プロセスが、上記コンテンツの価格と需要の関係を表わ
す需要予測モデルを作成させるプロセスを更に有し、上
記自動決定プロセスは、上記トラヒック予測モデル及び
上記需要予測モデルを用いて上記通信網の上記サービス
ノード側のネットワーク・リソース数を算出させること
を特徴とするネットワーク自動設計プログラムを格納し
てもよい。
プロセスが、上記コンテンツの価格と需要の関係を表わ
す需要予測モデルを作成させるプロセスを更に有し、上
記自動決定プロセスは、上記トラヒック予測モデル及び
上記需要予測モデルを用いて上記通信網の上記サービス
ノード側のネットワーク・リソース数を算出させること
を特徴とするネットワーク自動設計プログラムを格納し
てもよい。
【００１４】また、本発明の記憶媒体は、上記自動決定
プロセスが、上記コンテンツの属性及び上記コンテンツ
の価格と需要との関係を表わす需要予測モデルから上記
コンテンツの購入数を予測させるプロセスを更に有し、
上記トラヒック予測モデル及び上記コンテンツの予測さ
れた購入数から、上記通信網の上記サービスノード側の
ネットワーク・リソース数を算出させることを特徴とす
るネットワーク自動設計プログラムを格納する点で有利
である。
プロセスが、上記コンテンツの属性及び上記コンテンツ
の価格と需要との関係を表わす需要予測モデルから上記
コンテンツの購入数を予測させるプロセスを更に有し、
上記トラヒック予測モデル及び上記コンテンツの予測さ
れた購入数から、上記通信網の上記サービスノード側の
ネットワーク・リソース数を算出させることを特徴とす
るネットワーク自動設計プログラムを格納する点で有利
である。
【００１５】
【発明の実施の形態】図３は本発明の第１の実施例によ
るネットワーク自動設計システムの構成図である。ネッ
トワーク自動設計システムは、複数のサービスノード１
１１、１１２と、複数の端末装置１２１、１２２、１２
３と、ＡＴＭ通信網１３０と、ＬＡＮ（ローカルエリア
ネットワーク）１４０と、管理ノード１５０とからな
る。
るネットワーク自動設計システムの構成図である。ネッ
トワーク自動設計システムは、複数のサービスノード１
１１、１１２と、複数の端末装置１２１、１２２、１２
３と、ＡＴＭ通信網１３０と、ＬＡＮ（ローカルエリア
ネットワーク）１４０と、管理ノード１５０とからな
る。
【００１６】サービスノード１１１、１１２は、動画コ
ンテンツの要求時配信サービス等の双方向のマルチメデ
ィアサービスを提供する。端末装置１２１、１２２、１
２３は、ＡＴＭ通信網１３０を介して、サービスノード
１１１、１１２にアクセスし、動画等のデータを受信
し、ＴＶ受像機等のメディアへの表示処理を行う。ＡＴ
Ｍ網１３０は、サービスノードと端末装置とを接続し、
動画等のデータを実時間で転送することが可能である。
ンテンツの要求時配信サービス等の双方向のマルチメデ
ィアサービスを提供する。端末装置１２１、１２２、１
２３は、ＡＴＭ通信網１３０を介して、サービスノード
１１１、１１２にアクセスし、動画等のデータを受信
し、ＴＶ受像機等のメディアへの表示処理を行う。ＡＴ
Ｍ網１３０は、サービスノードと端末装置とを接続し、
動画等のデータを実時間で転送することが可能である。
【００１７】ＬＡＮ１４０は、サービスノードが制御・
管理用に使用するネットワークである。管理ノード１５
０は、サービスノード、コンテンツ及びサービスの利用
状況等を統括するためのノードである。本発明の第１の
実施例のシステムで提供される双方向マルチメディアサ
ービスのアプリケーションとしてＶＯＤ（ビデオ・オン
・デマンド）を考える。図４には、ＶＯＤサービスの利
用イメージ、シーケンスを表わす図である。同図の
（ａ）は、ビデオ選択のためのナビゲーション画面であ
る。同図の（ｂ）はビデオの購入（若しくはレンタル）
の確認画面である。同図の（ｃ）には実際のビデオ視聴
画面が示される。利用者は、レンタル期間中、ビデオの
巻戻し、早送り、一時停止、視聴中断等のアクションを
自由に指定することが可能である。
管理用に使用するネットワークである。管理ノード１５
０は、サービスノード、コンテンツ及びサービスの利用
状況等を統括するためのノードである。本発明の第１の
実施例のシステムで提供される双方向マルチメディアサ
ービスのアプリケーションとしてＶＯＤ（ビデオ・オン
・デマンド）を考える。図４には、ＶＯＤサービスの利
用イメージ、シーケンスを表わす図である。同図の
（ａ）は、ビデオ選択のためのナビゲーション画面であ
る。同図の（ｂ）はビデオの購入（若しくはレンタル）
の確認画面である。同図の（ｃ）には実際のビデオ視聴
画面が示される。利用者は、レンタル期間中、ビデオの
巻戻し、早送り、一時停止、視聴中断等のアクションを
自由に指定することが可能である。
【００１８】図５は、本発明の第１の実施例の管理ノー
ド１５０におけるネットワーク設計に関する部分の機能
モジュール構成を示す図である。管理モジュール１５０
は、コンテンツ購入数予測モジュール３１０と、アクセ
ストラヒック予測モジュール３２０と、ネットワーク設
計モジュール３３０と、サービス管理データベース３４
０とを含む。
ド１５０におけるネットワーク設計に関する部分の機能
モジュール構成を示す図である。管理モジュール１５０
は、コンテンツ購入数予測モジュール３１０と、アクセ
ストラヒック予測モジュール３２０と、ネットワーク設
計モジュール３３０と、サービス管理データベース３４
０とを含む。
【００１９】コンテンツ購入数予測モジュール３１０
は、ビデオのレンタル料金と需要を需要予測モデルによ
って分析し、ビデオの購入数を予測する。アクセストラ
ヒック予測モジュール３２０は、ビデオのレンタル期間
中に発生する、コンテンツに対するアクセス・トラヒッ
クを表わすトラヒックモデルを決定する。
は、ビデオのレンタル料金と需要を需要予測モデルによ
って分析し、ビデオの購入数を予測する。アクセストラ
ヒック予測モジュール３２０は、ビデオのレンタル期間
中に発生する、コンテンツに対するアクセス・トラヒッ
クを表わすトラヒックモデルを決定する。
【００２０】ネットワーク設計モジュール３３０は、コ
ンテンツ購入数予測モジュール３１０からの予測購入
数、及び、アクセストラヒック予測モジュール３２０か
らの平均サービス時間及び平均到着間隔から、必要なネ
ットワーク・リソース数を計算する。ネットワークリソ
ース数には、例えば、サービスノード毎に必要な収容Ｖ
Ｃ（バーチャル・チャネル）数が含まれる。
ンテンツ購入数予測モジュール３１０からの予測購入
数、及び、アクセストラヒック予測モジュール３２０か
らの平均サービス時間及び平均到着間隔から、必要なネ
ットワーク・リソース数を計算する。ネットワークリソ
ース数には、例えば、サービスノード毎に必要な収容Ｖ
Ｃ（バーチャル・チャネル）数が含まれる。
【００２１】サービス管理データベース３４０は、図３
に示されたシステムから収集されたコンテンツのサービ
ス料金及びサービス利用数、並びに、トラヒックデータ
を管理するデータベースである。サービス管理データベ
ース３４０は、更に、コンテンツのジャンル、人気度等
の属性を表わすコンテンツの特徴による統計データを管
理する。
に示されたシステムから収集されたコンテンツのサービ
ス料金及びサービス利用数、並びに、トラヒックデータ
を管理するデータベースである。サービス管理データベ
ース３４０は、更に、コンテンツのジャンル、人気度等
の属性を表わすコンテンツの特徴による統計データを管
理する。
【００２２】コンテンツ購入数予測モジュール３１０
は、需要予測モデルを適宜更新するためサービス管理デ
ータベース３４０を利用し、アクセストラヒック予測モ
ジュール３２０は、トラヒック予測モデルを適宜更新す
るためサービス管理データベース３４０を利用する。
は、需要予測モデルを適宜更新するためサービス管理デ
ータベース３４０を利用し、アクセストラヒック予測モ
ジュール３２０は、トラヒック予測モデルを適宜更新す
るためサービス管理データベース３４０を利用する。
【００２３】
【実施例】図３は、本発明の第２の実施例において使用
される需要予測モデルを表わす例である。同図の（ａ）
には、マーケティング理論における価格弾性値を利用し
た経済モデルが示される。この経済モデルについては、
例えば、引用文献（１）上田：「価格決定のマーケティ
ング」、有斐閣、（２）千草：「経済言論」、世界書院
に説明されている。同図の（ｂ）は、経済モデルの具体
的な数値例を表わすずである。本発明の第２の実施例に
よれば、経済モデルにおける価格定数及び価格弾性値
は、対象コンテンツのジャンル、人気度等の観点による
統計データから設定される。上記の例では、価格と購入
数との積が最大になるように、コンテンツのサービス料
金を決定することを考え、サービス料金は１０円とす
る。
される需要予測モデルを表わす例である。同図の（ａ）
には、マーケティング理論における価格弾性値を利用し
た経済モデルが示される。この経済モデルについては、
例えば、引用文献（１）上田：「価格決定のマーケティ
ング」、有斐閣、（２）千草：「経済言論」、世界書院
に説明されている。同図の（ｂ）は、経済モデルの具体
的な数値例を表わすずである。本発明の第２の実施例に
よれば、経済モデルにおける価格定数及び価格弾性値
は、対象コンテンツのジャンル、人気度等の観点による
統計データから設定される。上記の例では、価格と購入
数との積が最大になるように、コンテンツのサービス料
金を決定することを考え、サービス料金は１０円とす
る。
【００２４】図７は本発明の第２の実施例におけるアク
セストラヒック予測モジュールで扱われるトラヒックの
考え方を説明する図である。ここでは、本発明の第１の
実施例で説明したＶＯＤサービスに関するトラヒックを
想定する。コンテンツのレンタル期間中に発生するトラ
ヒックは、図７に示される如く、ナビゲーション呼及び
視聴呼と称される２種類のサービス呼が、あるサービス
時間、到着間隔でランダム生起するものとしてモデル化
される。同図に示されたレンタル呼はネットワーク設計
の際に対象とするサービス呼には該当しないので以下の
説明で考慮されない。サービス呼については、引用文献
（３）１９９６年７月に出願された有道、峰村、天田に
よる発明の名称「サービス呼作成方法及びシステム」の
日本国特許出願第平８−１９０９８６号明細書に記載さ
れている。モデル化については、引用文献（４）大久
保、加藤、鎌田、平野：「ＡＴＭネットワークを用いた
マルチメディアシステムの設計と品質評価に関する一考
察」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J80-B No.6、１９
９７年６月に記載されている。
セストラヒック予測モジュールで扱われるトラヒックの
考え方を説明する図である。ここでは、本発明の第１の
実施例で説明したＶＯＤサービスに関するトラヒックを
想定する。コンテンツのレンタル期間中に発生するトラ
ヒックは、図７に示される如く、ナビゲーション呼及び
視聴呼と称される２種類のサービス呼が、あるサービス
時間、到着間隔でランダム生起するものとしてモデル化
される。同図に示されたレンタル呼はネットワーク設計
の際に対象とするサービス呼には該当しないので以下の
説明で考慮されない。サービス呼については、引用文献
（３）１９９６年７月に出願された有道、峰村、天田に
よる発明の名称「サービス呼作成方法及びシステム」の
日本国特許出願第平８−１９０９８６号明細書に記載さ
れている。モデル化については、引用文献（４）大久
保、加藤、鎌田、平野：「ＡＴＭネットワークを用いた
マルチメディアシステムの設計と品質評価に関する一考
察」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J80-B No.6、１９
９７年６月に記載されている。
【００２５】ＶＯＤアプリケーションの選択中にナビゲ
ーション呼が現れ、視聴が開始され、視聴が終了するま
での期間に視聴呼が存在する。視聴の終了後、サービス
利用のない期間が続き、次いで、再び、ＶＯＤアプリケ
ーションの選択が行われ、ナビゲーション呼が現れる。
トラヒックモデルにおける平均サービス時間及び平均到
着間隔は、実測又は予測により設定される。図８は本発
明の第２の実施例においてサービス料金を１００円とし
た場合の平均サービス時間及び平均到着間隔の数値例で
ある。
ーション呼が現れ、視聴が開始され、視聴が終了するま
での期間に視聴呼が存在する。視聴の終了後、サービス
利用のない期間が続き、次いで、再び、ＶＯＤアプリケ
ーションの選択が行われ、ナビゲーション呼が現れる。
トラヒックモデルにおける平均サービス時間及び平均到
着間隔は、実測又は予測により設定される。図８は本発
明の第２の実施例においてサービス料金を１００円とし
た場合の平均サービス時間及び平均到着間隔の数値例で
ある。
【００２６】図９は本発明の第２の実施例による収容Ｖ
Ｃ（バーチャル・チャネル）に関する数値計算例を表わ
す図である。この数値計算例では、図６及び図８に示さ
れた値に基づいて、購入数と平均到着間隔が反比例する
場合が仮定され、引用文献（５）藤木、雁部：「通信ト
ラヒック理論」、丸善に記載されたアーランＢ式に従っ
て、ＶＣ数が決定される。即ち、図６により、購入数が
Ａ（＝２５３９／２３８：サービス料金が１００円の場
合の購入数に対するサービス料金が１０円の場合の購入
数の割合）倍となるため、平均到着時間は図７のサービ
ス料金が１００円の場合に対し１／Ａとなると想定し
て、ＶＣ数が算出されている。
Ｃ（バーチャル・チャネル）に関する数値計算例を表わ
す図である。この数値計算例では、図６及び図８に示さ
れた値に基づいて、購入数と平均到着間隔が反比例する
場合が仮定され、引用文献（５）藤木、雁部：「通信ト
ラヒック理論」、丸善に記載されたアーランＢ式に従っ
て、ＶＣ数が決定される。即ち、図６により、購入数が
Ａ（＝２５３９／２３８：サービス料金が１００円の場
合の購入数に対するサービス料金が１０円の場合の購入
数の割合）倍となるため、平均到着時間は図７のサービ
ス料金が１００円の場合に対し１／Ａとなると想定し
て、ＶＣ数が算出されている。
【００２７】尚、図５に示された本発明の第１の実施例
に示された機能モジュールをシステム化することによ
り、需要予測を考慮した効率的なネットワークの運用が
可能になる。また、上記の実施例では、ネットワーク自
動設計装置の構成要件に基づいて説明しているが、この
例に限定されることなく、ネットワーク自動設計装置の
各々の構成要件をソフトウェア（プログラム）で構築
し、ディスク装置等に格納しておき、必要に応じて情報
提供装置のコンピュータにインストールしてネットワー
クを自動設計することも可能である。さらに、構築され
たプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の
可搬記憶媒体に格納し、このようなシステムを用いる場
面で汎用的に使用することも可能である。
に示された機能モジュールをシステム化することによ
り、需要予測を考慮した効率的なネットワークの運用が
可能になる。また、上記の実施例では、ネットワーク自
動設計装置の構成要件に基づいて説明しているが、この
例に限定されることなく、ネットワーク自動設計装置の
各々の構成要件をソフトウェア（プログラム）で構築
し、ディスク装置等に格納しておき、必要に応じて情報
提供装置のコンピュータにインストールしてネットワー
クを自動設計することも可能である。さらに、構築され
たプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の
可搬記憶媒体に格納し、このようなシステムを用いる場
面で汎用的に使用することも可能である。
【００２８】本発明は、上記の実施例に限定されること
なく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能であ
る。
なく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能であ
る。
【００２９】
【発明の効果】以上に示したように、本発明によれば、
コンテンツのサービス料金と需要の需要予測モデル及び
コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モデルを設
定し、これらの予測モデルを用いてネットワーク設計を
行うことにより、需要予測の結果をネットワークの設計
に反映させる総合的なサービス運用を実現できる利点が
得られる。
コンテンツのサービス料金と需要の需要予測モデル及び
コンテンツアクセスに対するトラヒック予測モデルを設
定し、これらの予測モデルを用いてネットワーク設計を
行うことにより、需要予測の結果をネットワークの設計
に反映させる総合的なサービス運用を実現できる利点が
得られる。
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の第１の実施例によるネットワーク自動
設計システムの構成図である。
設計システムの構成図である。
【図４】本発明の第１の実施例によるＶＯＤサービスの
利用イメージ図である。
利用イメージ図である。
【図５】本発明の第１の実施例による管理ノードの機能
モジュール構成図である。
モジュール構成図である。
【図６】本発明の第２の実施例で使用される需要予測モ
デルの例を表わす図表である。
デルの例を表わす図表である。
【図７】本発明の第２の実施例におけるトラヒックの説
明図である。
明図である。
【図８】本発明の第２の実施例による平均サービス時間
及び平均到着間隔の数値例の図表である。
及び平均到着間隔の数値例の図表である。
【図９】本発明の第２の実施例による収容バーチャルチ
ャネルの計算例の図表である。
ャネルの計算例の図表である。
１１１，１１２ サービスノード １４０ ローカルエリアネットワーク １５０ 管理ノード ３１０ コンテンツ購入数予測モジュール ３２０ アクセストラヒック予測モジュール ３３０ ネットワーク設計モジュール ３４０ サービス管理データベース
Claims (10)
- 【請求項１】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計する方法で
あって、 上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによって
発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデルを設
定し、 上記トラヒック予測モデルから上記通信網の上記サービ
スノード側のネットワーク・リソース数を算出すること
を特徴とするネットワーク自動設計方法。 - 【請求項２】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計する方法で
あって、 上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによって
発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデル、及
び、上記コンテンツの価格と需要の関係を表わす需要予
測モデルを設定し、 上記トラヒック予測モデル及び上記需要予測モデルか
ら、上記通信網の上記サービスノード側のネットワーク
・リソース数を算出することを特徴とするネットワーク
自動設計方法。 - 【請求項３】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計する方法で
あって、 上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによって
発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデル、並
びに、上記コンテンツの属性及び上記コンテンツの価格
と需要との関係を表わす需要予測モデルから予測された
上記コンテンツの購入数を設定し、 上記設定されたトラヒック予測モデル及び上記予測され
た購入数から、上記通信網の上記サービスノード側のネ
ットワーク・リソース数を算出することを特徴とするネ
ットワーク自動設計方法。 - 【請求項４】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計する装置で
あって、 上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによって
発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデルを設
定する予測モデル設定手段と、 上記作成されたトラヒック予測モデルから上記通信網の
上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を算
出する自動決定手段とからなることを特徴とするネット
ワーク自動設計装置。 - 【請求項５】 上記予測モデル設定手段は、上記コンテ
ンツの価格と需要の関係を表わす需要予測モデルを作成
する手段を更に有し、 上記自動決定手段は、上記トラヒック予測モデル及び上
記需要予測モデルを用いて上記通信網の上記サービスノ
ード側のネットワーク・リソース数を算出することを特
徴とする請求項４記載のネットワーク自動設計装置。 - 【請求項６】 上記自動決定手段は、上記コンテンツの
属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係を表わす
需要予測モデルから上記コンテンツの購入数を予測する
手段を更に有し、 上記トラヒック予測モデル及び上記コンテンツの予測さ
れた購入数から、上記通信網の上記サービスノード側の
ネットワーク・リソース数を算出することを特徴とする
請求項５記載のネットワーク自動設計装置。 - 【請求項７】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計する装置で
あって、 上記マルチメディアサービスシステムから収集されたコ
ンテンツの料金及び需要、並びに、トラヒックデータを
管理するサービス管理データベースと、 上記コンテンツの料金及び需要を需要予測モデルによっ
て分析し、上記コンテンツの購入数を予測するコンテン
ツ購入数予測手段と、 コンテンツの購入中に発生するコンテンツに対するアク
セス・トラヒックを表わすトラヒック予測モデルを決定
するアクセストラヒック予測手段と、 上記コンテンツ購入数予測手段からの上記コンテンツの
購入数と、上記アクセストラヒック予測手段から上記ト
ラヒック予測モデルとを用いて必要なネットワーク・リ
ソース数を計算するネットワーク設計手段とにより構成
されるネットワーク自動設計装置。 - 【請求項８】 コンテンツのマルチメディアサービスを
提供する複数のサービスノードと、上記サービスノード
へのアクセスによってデータを受信しメディアへの表示
処理を行う複数の端末装置と、上記サービスノード及び
上記端末装置を接続し、上記データを実時間で転送する
ことが可能な通信網とから構成されるマルチメディアサ
ービスシステムにおいてネットワークを設計するプログ
ラムを格納する記憶媒体であって、 上記端末装置から上記コンテンツへのアクセスによって
発生するトラヒックを表わすトラヒック予測モデルを設
定させる予測モデル設定プロセスと、 上記作成されたトラヒック予測モデルから上記通信網の
上記サービスノード側のネットワーク・リソース数を算
出させる自動決定プロセスとからなることを特徴とする
ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体。 - 【請求項９】 上記予測モデル設定プロセスは、上記コ
ンテンツの価格と需要の関係を表わす需要予測モデルを
作成させるプロセスを更に有し、 上記自動決定プロセスは、上記トラヒック予測モデル及
び上記需要予測モデルを用いて上記通信網の上記サービ
スノード側のネットワーク・リソース数を算出させるこ
とを特徴とする請求項８記載のネットワーク自動設計プ
ログラムを格納した記憶媒体。 - 【請求項１０】 上記自動決定プロセスは、上記コンテ
ンツの属性及び上記コンテンツの価格と需要との関係を
表わす需要予測モデルから上記コンテンツの購入数を予
測させるプロセスを更に有し、 上記トラヒック予測モデル及び上記コンテンツの予測さ
れた購入数から、上記通信網の上記サービスノード側の
ネットワーク・リソース数を算出させることを特徴とす
る請求項９記載のネットワーク自動設計プログラムを格
納した記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9230996A JPH1166140A (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | ネットワーク自動設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9230996A JPH1166140A (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | ネットワーク自動設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1166140A true JPH1166140A (ja) | 1999-03-09 |
Family
ID=16916609
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9230996A Pending JPH1166140A (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | ネットワーク自動設計方法及び装置、並びに、ネットワーク自動設計プログラムを格納した記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1166140A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002185940A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-28 | Fujitsu Ltd | 映像配信課金システム及び映像配信課金方法 |
| US6615195B1 (en) | 1999-12-10 | 2003-09-02 | Lucent Technologies Inc. | Method and system for evaluating technology transfer value |
| US8244703B2 (en) | 1999-12-09 | 2012-08-14 | Sony Corporation | Apparatus and method for computation of a pricing index |
| US10484487B2 (en) | 2015-04-01 | 2019-11-19 | At&T Mobility Ii Llc | System and method for predictive delivery of prioritized content |
| CN110933492A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 北京爱奇艺科技有限公司 | 一种播放时长预测方法及装置 |
-
1997
- 1997-08-27 JP JP9230996A patent/JPH1166140A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8244703B2 (en) | 1999-12-09 | 2012-08-14 | Sony Corporation | Apparatus and method for computation of a pricing index |
| US8250593B2 (en) | 1999-12-09 | 2012-08-21 | Sony Corporation | Apparatus and method for computation of a pricing index |
| US6615195B1 (en) | 1999-12-10 | 2003-09-02 | Lucent Technologies Inc. | Method and system for evaluating technology transfer value |
| JP2002185940A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-28 | Fujitsu Ltd | 映像配信課金システム及び映像配信課金方法 |
| US10484487B2 (en) | 2015-04-01 | 2019-11-19 | At&T Mobility Ii Llc | System and method for predictive delivery of prioritized content |
| CN110933492A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 北京爱奇艺科技有限公司 | 一种播放时长预测方法及装置 |
| CN110933492B (zh) * | 2019-12-10 | 2022-03-04 | 北京爱奇艺科技有限公司 | 一种播放时长预测方法及装置 |
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