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将来ネットワークに向けた NTTネットワーク基盤技術研究所 の取り組みについて 2014年9月5日 NTT ネットワーク基盤技術研究所 髙木 康志 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. NTT R&D体制について ｻｰﾋﾞｽ系 ｻｰﾋﾞｽｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ総合研究所 （H26．7現在） サービスエボリューション研究所 メディアインテリジェンス研究所 ソフトウェアイノベーションセンタ セキュアプラットフォーム研究所 ＮＷ系 情報ﾈｯﾄﾜｰｸ総合研究所 ネットワーク基盤技術研究所 ネットワークサービスシステム研究所 品川ビル アクセスサービスシステム研究所 環境エネルギー研究所 基礎系 先端技術総合研究所 未来ねっと研究所 先端集積デバイス研究所 デバイスイノベーションセンタ コミュニケーション科学基礎研究所 物性科学基礎研究所 Cloud & Security NTT Innovation Institute, Inc． 北米 San Mateo Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 1 本日の講演内容 ・将来のネットワークを取り巻く環境 - 光コラボレーションモデル - 今後の課題 ・将来ネットワークに向けたＲ＆Ｄの取り組み - ネットワーク科学 (1) ＱｏＥ－ｃｅｎｔｒｉｃオペレーション (2) Ａｎａｌｙｔｉｃｓ－ｂａｓｅｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ (3) プロアクティブオペレーション Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 2 新たなステージを目指して 「新たなステージを目 指して」（2012年11 月８日報道発表）より Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 3 インターネットからインターサービスへ 現在 インターネットの時代 仮想空間でサー ビスを提供する 仮想空間から 現実社会へ 将来 ネットワークが現実社会を高度化する時代 環境 交通 医療 •高い整備率 •低い利用率 製造 ネットワークによる インターサービス スポーツ/ エンターテイメント 観光 光アクセス 流通 ネットワークによる 各分野の高度化 個別分野の高度化から 相互連携による新しい社会へ Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 4 光コラボレーションモデル ～新たな価値創造への貢献～ （1/3） 2014年5月13日 決算説明会 “光コラボレーションモ デル”～新たな価値 創造への貢献～より Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 5 光コラボレーションモデル ～新たな価値創造への貢献～ （2/3） 2014年5月13日 決算説明会 “光コラボレーションモ デル”～新たな価値 創造への貢献～より Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 6 光コラボレーションモデル ～新たな価値創造への貢献～ （3/3） 2014年5月13日 決算説明会 “光コラボレーションモ デル”～新たな価値 創造への貢献～より Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 7 ネットワークを取り巻く状況の変化と今後の課題 ネットワーク主導から サービス主導への構造変化 新たな卸サービス提供による 光コラボレーションモデルの実現 通信キャリア 通信以外の業者 OTT サービスサービス サービス 【課題１】 新たなNWバリューの提供 【課題３】 安全・安定・経済性の追求 映像系を中心とし たトラヒック増大 サービス サービス ICTの発展(インターサービス） によるニーズの多様化やNWの 使われ方の変化 固定 移動 ネットワーク スマホ・タブレット普 及によるモバイル系 トラヒックの大幅増 【課題２】 多様なニーズや環境の変化に 迅速かつ柔軟に対応できるNW IoTの進展による多様 なM2M通信への対応 （NW要件・料金等） Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 8 将来ネットワークに向けたR&Dの取り組み 今後のネットワークに対する課題の解決に向け、NTT R&Dは様々なパートナーと連携 し2020年頃の実現を目指した将来ネットワークの研究開発に取り組んでいる。主な研 究開発テーマを以下に示す。 事業者A向け論理NW （NWスライス） 【課題１】 新たなNWバリューの 提供 【課題２】 多様なニーズや環境 の変化に迅速かつ柔 軟に対応できるNW 事業者B向け論理NW （NWスライス） Northbound API オーケス トレータ Big Data 解析 統合 NW ｺﾝﾄﾛｰﾙ コントローラ NW 機能 NW 機能 NW 機能 NW 機能 VM VM VM VM クラウド 汎用IAサーバ群 Southbound API ローカルクラウド 中継トランスポート基盤 NW 機能 NW 機能 VM VM 汎用IAサーバ群 【課題３】 安全・安定・経済性 の追求 PON 光アクセス基盤 基地局 CPRI (ファイバ共用) 主な取り組み ①サービス事業者への新たな機能、 情報提供（ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ） ②柔軟な機能選択が可能な マルチグレードﾞNW ③仮想化、SDNによるNW構造・ 開発スキームの変革 ④NWの徹底的なシンプル化、 固定＋移動ベストミックス CPRI HGW ONU 固定マス系 法人系 自宅Wi-Fi 公衆Wi-Fi 移動系 3G/LTE ⑤NW科学を活用したNW価値向上 (高度なｻｰﾋﾞｽ,設計,ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ) Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 9 将来ネットワークを支えるネットワーク科学 ネットワークの使われ方の多様化や複雑化・大規模化に伴い、個々の要素を完全 に掌握し既存のネットワーク技術だけでは対応が困難になってきた。 既存のアプローチに加え、異分野の新技術も交えた学際的アプローチを中心とした ネットワーク科学により、革新的な将来ネットワーク技術を創造。 将来ネットワーク QoE-centricオペレーション Analytics-based Management “ネットワーク科学” ・・・ プロアクティブオペレーション 潜在的メカニズム解明/インテリジェンス創造 異分野の新技術 ネットワーク技術 空間情報処理理論 機械学習 制御理論 感性解析 ・・・ 生物学 × 学際的 アプローチ 待ち行列理論 確率統計理論 グラフ理論 品質評価 トラヒック理論 最適化理論 ・・・ Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 10 ネットワーク科学に関する主な取り組み (1) ＱｏＥ－ｃｅｎｔｒｉｃオペレーション (2) Ａｎａｌｙｔｉｃｓ－ｂａｓｅｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ (3) プロアクティブオペレーション Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 11 感性解析 × 品質評価 QoEの向上に着目したネットワーク運用 • ユーザが体感する品質であるQoE(Quality of Experience)に着目した運用が重要。 • QoEとネットワークの状況(スループット、遅延、等)との関係を明らかにすることで、 QoEの推定(可視化)やQoE向上に向けた制御技術の確立をめざす。 QoEとネットワーク状況の関係 例1：映像配信におけるQoE 高 高 ◎ ○ 例2：WebアクセスにおけるQoE 映像停止 QoE QoE × 低 低 ３ Mbit/s ６ Mbit/s 配信レート(スループット) 0 200 400 600 800 1000 (ms) 往復ネットワーク遅延 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 12 (１)QoE-centricオペレーション • • End-to-endのネットワーク/アプリケーション品質情報とQoEの対応関係の明確化によ り、QoEの定量化/分析・可視化やQoE最適化に向けた制御技術を実現する。 さらに、ネットワークの高品質化・高信頼化、状況に応じた最適な利用方法をサービス 事業者等にレコメンド可能な機能（品質API）を実現する。 【QoE-centricオペレーションの構成技術】 ③QoE分析・可視化技術 サービス事業者 Q サービス提供状態可視化 QoE劣化予兆検知・要因特定 ⑤品質API ②QoE測定・収集技術 ● ● 品質DB ④QoE制御技術 Q ①QoE定量化技術 QoE規定 QoE推定 輻輳 Q Q NTT 経路変更 ● Q Q Q Q ● リソース割当 トラヒック設計 アプリケーション制御 Q ： QoE関連情報 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 13 ①QoE（主観品質）の定量化 • QoEの評価は、人間が実際に通信サービスを利用した時に体感する品質を心理実験に より評価する「主観品質評価」が基本。 • サービスの実運用フェーズにおいてQoEを定量化するためには、測定可能な物理量から QoEを推定する「客観品質評価」が必要不可欠。 【QoEの規定：主観品質評価】 【QoEの推定：客観品質評価】 音声/映像品質に対する人間の知覚特性 を解明し、その結果に基づきQoEを規定 サービス提供中のNW品質/端末情報等からQoEを 推定する手法を構築し、サービス提供状態を可視化 ＜OTT映像配信サービスのQoE推定モデルの例＞ 入力情報 符号化パラメータ ・符号化ビットレート ・映像解像度 ・フレームレート 映像再生停止情報 主観品質評価の光景 ・映像再生停止時間 ・映像再生停止の 発生回数 QoE推定モデル 出力値 符号化 品質推定 映像再生 停止を 考慮した QoE推定 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. QoE 推定値 14 ①QoE定量化技術の現状と課題 • 既存の固定VoIPやHDTVクラスまでのリアルタイム映像配信については、QoE規定/推定 技術が整備されており、国際標準化技術も存在している。 • 今後は、QoE維持・向上の要求が強いモバイルVoIP/ストリーミング映像配信/Webブラウ ジング等に加え、4K/8K等の新サービスに対するQoE定量化技術の確立が課題である。 QoE規定 QoE推定 （主観品質評価） （客観品質評価） ○ ○ ○ △ 4K/8K ○ △ ○ △ （YouTube等） ○ △ △ △ × × サービス 音声 通話 映像 配信 固定VoIP モバイルVoIP （VoLTE/VoIP-AP） リアルタイム 配信 ストリーミング配信 データ 通信 ～HDTV Webブラウジング クラウド型業務アプリサービス Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 凡例） ○：標準化技術あり、△：現在検討中の領域、×：未検討領域（将来課題） 1515 感性解析 × トラヒック理論 ⑤品質API （PDL型映像配信向け技術） • 帯域に制限があるモバイルネットワーク等において、サービス事業者と連携して高いQoE を提供する取り組み。 • NWが品質APIを介し時間・場所等に応じ、QoEを最適化する配信条件をレコメンド。 • 事業者とユーザはQoE向上、NWは設備量削減、とWin-Winな関係が成立。 • 現在、ドワンゴ社の「ニコニコ動画」を対象にフィールド実験を計画中。 【品質APIの適用事例】 過去の配信履歴とNWの混雑 状況に基づき、利用時間・場 所に応じたQoEを最適化する 配信条件をレコメンド 最適配信条件の レコメンド 映像配信サービス事業者 利用者環境毎に 最適レートで配信 ネットワーク事業者 利用者 ネットワークの 配信条件 の問合せ ネットワークの 混雑度：大 混雑度：小 とっても スムーズ 混雑した駅 等 品質 API 品質DB NWの混雑度情報 光回線だと きれいだなぁ♪ 自宅 等 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 16 (1) ＱｏＥ－ｃｅｎｔｒｉｃオペレーション (2) Ａｎａｌｙｔｉｃｓ－ｂａｓｅｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ (3) プロアクティブオペレーション Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 17 (2)Analytics-based Management • ネットワークの使われ方の多様化に伴い、トラヒックの多様性や複雑性が増し、従来の トラヒックモデルに基づくアプローチだけでは適切な設計・運用が困難になってきたこと から以下の技術確立に取り組む。 ⇒データ解析により、変動の要因・潜在メカニズムを解明し将来を予測する技術。 ⇒予測困難な変動に適応可能なトラヒック制御技術。 ＜トラヒックの多様性や複雑性の増大＞ ＜主な取り組み内容＞ ①潜在メカニズムの解明に 基づいたトラヒック予測 従来 アプ ロー チの 限界 ②モデル予測制御による 予測誤差への対応力 ③仮想化リソースの 時間軸上の最適化 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 18 制御理論 × トラヒック理論 ②モデル予測制御によるトラヒックエンジニアリング 【大阪大学とNTTの共同研究】 (2012年～) • アプリの広帯域化に伴い、個別フローのトラヒック変動がNW全体に与える影響が増大し、 トラヒックの予測困難性が増大。 ⇒予測誤差にロバストな経路制御を行うため、経路変更量を抑えつつも制御誤差が 最小化できるようなトラヒック制御を実現を目指す。 モデル予測制御 (Model Prediction Control、 MPC)： プラント制御の分野で発展した制御法。制御量（経路変更量）と予測誤差（帯域過不足量）の和を最小化する ことで、予測が困難な変化に対して、安定的な追従制御を行う。 コントローラ モデル予測制御 制御目標値 予測値に基づく 段階的制御 【参考】 観測値に基づ く制御 制御サイクル トラヒック予測期間 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 19 需要予測 × 最適化理論 ③需要変動に対応するリソース最適配分方式 • NW仮想化では、NW設備の所有と利用が分離され、物理NW資源を複数の論理NWに配 分する必要がある。 • 動的に変化する論理NWの需要に対し、物理NW資源を最適に配分する技術確立が必要。 論理NW（スライス） サービスA サービスB サービスC サービス事業者のニーズ： ・自前設備を持たず、需要・トラヒック の変動に対し都度最適化したリソー スを利用したい。 NW事業者のニーズ： ・個別のサービス事業者ニーズにNW 全体で過敏に反応しない、ロバスト な設計／管理を行いたい。 課題： ・時間とともに変動す るサービス、トラヒック 需要へのロバスト性と、 リソース割当量軽減 の両立を実時間で安 定的に実行可能な制 御方式の実現。 物理NW Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 20 (1) ＱｏＥ－ｃｅｎｔｒｉｃオペレーション (2) Ａｎａｌｙｔｉｃｓ－ｂａｓｅｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ (3) プロアクティブオペレーション Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 21 (３)プロアクティブオペレーション • ネットワーク内外のビッグデータを分析し、ネットワーク挙動・トラヒック変動・ユーザ行動 等の潜在メカニズムを解明。 • ネットワークの故障や変動及びユーザ需要に対して、プロアクティブに対応する革新的な ネットワーク管理技術を創造。 ①装置ログ（Syslog）分析 2012-1-1T00:00:00 %T RACKING-5- ST ATE: 1 i nterfac e F a0/0 li ne- protocol U p->Down 2012-1-1T00:00:00 % LIN K-3-U PDO WN: Interface Fas tEthernet 0/9, changed state to down 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T01:11:00 msg [100]: ST P: VLAN 1 Port 38 ST P State -> DISABLED (PortDown) 2012-1-1T01:11:00 msg [101]: System: Interfac e ethernet 38, state down 2012-1-1T03:00:00 msg [200] : ST P: VLAN 100 Port 22 ST P State-> DISABLED (PortD own) 2012-1-1T03:00:00 msg [201] : System: Interfac e ethernet 22, state down 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 1, state down 2012-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 1, state up 2012-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 2, state down 2012-1-1T12:00:00 i nit: alar m-control (PID 111) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: bsl oc kd (PID 124 ) terminate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: c e-l2tp-ser vi ce ( PID 123 ) termi nate s ignal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: c hassis-c ontr ol (PID 1111 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: cl ass- of-ser vic e (PID 11112) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: craft-control ( PID 111) termi nate s ignal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: database-replic ati on (PID 2718932 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: diameter-ser vice (PID 2993 ) termi nate s ignal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: dis k- monitoring (PID 7082 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T15:45:10 msg [200] : ST P: VLAN 100 Port 22 ST P State-> DISABLED (PortD own) 2012-1-1T15:45:10 msg [201] : System: Interfac e ethernet 22, state down 2012-1-1T16:12:40 System: Interface ethernet 1, state down 2012-1-1T16:12:40 System: Interface ethernet 1, state up 2012-1-1T16:12:40 System: Interface ethernet 2, state down 2012-1-1T20:30:00 i nit: alar m-control (PID 111) termi nate signal s ent 2012-1-1T20:30:00 i nit: bsl oc kd (PID 124 ) terminate signal s ent 2012-1-1T20:30:00 i nit: c e-l2tp-ser vi ce ( PID 123 ) termi nate s ignal s ent 2012-1-1T20:30:00 i nit: c hassis-c ontr ol (PID 1111 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T20:30:00 i nit: cl ass- of-ser vic e (PID 11112) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: database-replic ati on (PID 2718932 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: diameter-ser vice (PID 2993 ) termi nate s ignal s ent 2012-1-1T12:00:00 i nit: dis k- monitoring (PID 7082 ) termi nate signal s ent 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T15:45:10 msg [200] : ST P: VLAN 100 Port 22 ST P State-> DISABLED (PortD own) 2012-1-1T00:00:00 %T RACKING-5- ST ATE: 1 i nterfac e F a0/0 li ne- protocol U p->Down 2012-1-1T00:00:00 % LIN K-3-U PDO WN: Interface Fas tEthernet 0/9, changed state to down 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T01:11:00 msg [100]: ST P: VLAN 1 Port 38 ST P State -> DISABLED (PortDown 2012-1-1T00:00:00 %T RACKING-5- ST ATE: 1 i nterfac e F a0/0 li ne- protocol U p->Down 2012-1-1T00:00:00 % LIN K-3-U PDO WN: Interface Fas tEthernet 0/9, changed state to down 2012-1-1T00:00:00 % SYS- 5-CONFIG I: C onfigured fr om cons ol e by vty2 (10.11.11.11) 2012-1-1T01:11:00 msg [100]: ST P: VLAN 1 Port 38 ST P State -> DISABLED (PortDown 1億msg/日 非定型フォーマット ベンダ独自仕様 Syslogによる ネットワーク故障の 予兆検知 故障予兆 候補 機械学習 ②SNS分析 機械学習 ③通信構造 分析・制御 故障状況 /影響の 把握 （大阪大学共同 研究講座） 4億tweet/日 キャリアが把握して いない故障の検知 メールが… ダウンロード が… Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 22 機械学習 × NWオペレーション ① NW機器ログ分析による予兆検知 • ネットワークの更なる安定運用・高信頼化に向け、現状では十分に活用されていない膨 大なネットワーク機器のログ情報を活用し、プロアクティブ(先取り)な運用実現を目指す。 • 重大な故障発生につながりやすいログ遷移（予兆）を、機械学習により自動発見する技術 とオンラインで予兆検知する技術確立に取り組み中。 ログ遷移モデル ログ情報 2013-1-1T00:00:00 %TRACKING-5-STATE: 1 interface Fa0/0 line-protocol Up->Down 2013-1-1T00:00:00 %LINK-3-UPDOWN: Interface FastEthernet 0/9, changed state to down 2013-1-1T00:00:00 %SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11) 2013-1-1T01:11:00 msg [100]: STP: VLAN 1 Port 38 STP State -> DISABLED (PortDown) 2013-1-1T01:11:00 msg [101]: System: Interface ethernet 38, state down 2013-1-1T03:00:00 msg [200] : STP: VLAN 100 Port 22 STP State -> DISABLED (PortDown) 2013-1-1T03:00:00 %NODE%: %HOST% port %I/F% detected CRC error in %N% flames 2013-1-1T03:00:00 msg [201] : System: Interface ethernet 22, state down 2013-1-1T00:00:00 %SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11) 2013-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 1, state down 2013-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 1, state up 2013-1-1T10:30:00 System: Interface ethernet 2, state down 2013-1-1T12:00:00 init: alarm-control (PID 111) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: bslockd (PID 124 ) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: ce-l2tp-service (PID 123 ) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 System: %HOST% Infercase %I/F% %N% status link down 2013-1-1T12:00:00 System: %HOST% Infercase %I/F% %N% status link up 2013-1-1T12:00:00 init: chassis-control (PID 1111 ) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: class-of-service (PID 11112) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: craft-control (PID 111) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: database-replication (PID 2718932 ) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 init: diameter-service (PID 2993 ) terminate signal sent 2013-1-1T12:00:00 System: %HOST% Switch fabric module No. %N% offline by system 2013-1-1T12:00:00 init: disk-monitoring (PID 7082 ) terminate signal sent 2013-1-1T13:00:00 %SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11) 2013-1-1T15:45:10 msg [200] : STP: VLAN 100 Port 22 STP State -> DISABLED (PortDown) 2013-1-1T15:45:10 msg [201] : System: Interface ethernet 22, state down 2013-1-1T16:12:40 System: Interface ethernet 1, state down 2013-1-1T16:12:40 System: Interface ethernet 1, state up 2013-1-1T16:12:50 System: %HOST% Line card module No. %N% offline by system 2013-1-1T16:12:56 System: Interface ethernet 2, state down 2013-1-1T20:30:00 init: alarm-control (PID 111) terminate signal sent 2013-1-1T20:30:00 init: bslockd (PID 124 ) terminate signal sent 2013-1-1T20:30:00 init: ce-l2tp-service (PID 123 ) terminate signal sent 2013-1-1T20:30:00 init: chassis-control (PID 1111 ) terminate signal sent 2013-1-1T20:30:00 init: class-of-service (PID 11112) terminate signal sent 機械学習による 自動発見 モジュール 故障 ビットエラー 瞬断 予兆 瞬断 ビットエラー 異常 メッセージ モジュール 故障 異常メッセージ オンラインでログ遷移を監視、故障への推移 が確定的にとなった時点で予兆として警告 故障発生前に系切替や部材手配等 のプロアクティブな対応を促す Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 23 機械学習 × NWオペレーション ② Twitter情報を活用した故障の早期検知 • ＳＮＳで分析する際には、キーワードだけでは関係のない多くの無効情報を拾ってしまい、 十分な精度が出なく、故障検出等の実用には使えなかった。 • 機械学習により有効なツイートのみを分類する技術と、発言者の位置推定技術を確立し、 サービス故障の早期検知を実現。 ダウンロード サーバに が... つながらない SNS情報 通知 メールが 送れない 発言者の 位置推定 教師データにより識別モデルを生成し、故障・非故障自動分類 教師tweet 機械学習 識別モデル 故障 故障データ 非故障 データ オペレーション センタ つながらな い！！！ 故障情報 抽出 形態素解析＆ 上位4000語を抽出 各教師tweetが単語 を含むかベクトル化 故障データ ・なんかネット遅いなー ・今、スマホで通信が使え ないんだけど。 ・回線が死んでるっぽいです。 故障でないデータ 非故障 ・歩くのが遅いから docomoショップま で時間がかかった ・このアプリは iOS では使えない ・このスマホ110gって重いなぁ Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 24 機械学習 × トラヒック理論 ③データマイニングによる通信構造の分析・制御 【大阪大学とNTTの共同研究講座】 (2013年～) • Webサービスの重要KPIであるレスポンスタイムを短縮化がサービス事業者の重要課題。 • コンテンツをプロアクティブにエッジノードでキャッシュすることで、Webサービスのレスポン スタイムを向上。 • コンテンツのジャンルによるオブジェクト配置傾向を分析し、ジャンルに応じてエッジノード でのキャッシュの可否を制御。 動的オブジェクト 生成 [アクティブ測定実験] 世界12地点から1,000のWebサイトにアクセス ユーザ端末 Webサーバ エッジサーバ キャッシュ の効果大 キャッシュ の効果小 HTTP Internet 測定PC 測定ホスト 北米集中型 Scienceなど 世界分散型 Newsなど ジャンルによるオブジェクト配置傾向の差異を確認 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 25 将来ネットワーク共同研究講座（大阪大学ーNTT） 『将来ネットワーク共同研究講座』を大阪大学に設置（H25.4～3年間） 研究テーマ：データマイニングによる将来ネットワークサービスの構造分析 概要： 将来ネットワークのサービスにおけるサーバやホスト間の通信構造のリアルタイム分析手法 の確立 ダイナミックデータマイニング技術に基づくリアルタイム・トラヒックエンジニアリング技術と キャッシュ制御・最適化技術の理論的検討と実装技術の確立 構成員： 宮原秀夫 村田正幸 上山憲昭 長谷川剛 大下裕一 中野雄介 塩本公平 特任教授 教授(兼任) 招へい准教授 准教授(兼任) 助教(兼任) 招へい研究員 NTTネットワーク基盤技術研究所 ㊲産連本部A棟A-509号室 Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 26 ご清聴ありがとうございました Copyright©2014 NTT corp. All Rights Reserved. 27