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WO2024202003A1 - サイレント障害の原因であるルータの推定 - Google Patents

サイレント障害の原因であるルータの推定 Download PDF

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WO2024202003A1
WO2024202003A1 PCT/JP2023/013539 JP2023013539W WO2024202003A1 WO 2024202003 A1 WO2024202003 A1 WO 2024202003A1 JP 2023013539 W JP2023013539 W JP 2023013539W WO 2024202003 A1 WO2024202003 A1 WO 2024202003A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
router
slice
communication
data
correlation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2023/013539
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
真也 北
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rakuten Mobile Inc
Original Assignee
Rakuten Mobile Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rakuten Mobile Inc filed Critical Rakuten Mobile Inc
Priority to US18/574,311 priority Critical patent/US12368633B2/en
Priority to PCT/JP2023/013539 priority patent/WO2024202003A1/ja
Priority to JP2025509589A priority patent/JPWO2024202003A1/ja
Publication of WO2024202003A1 publication Critical patent/WO2024202003A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Pending legal-status Critical Current

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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/40—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using virtualisation of network functions or resources, e.g. SDN or NFV entities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/091—Measuring contribution of individual network components to actual service level

Definitions

  • This disclosure relates to estimating the router that is causing a silent failure.
  • Patent Document 1 describes deploying multiple network functions (NFs) included in a network service (NS) to a server on which a container-type application execution environment is installed. Patent Document 1 also describes constructing a network slice and monitoring the NFs.
  • NFs network functions
  • NS network service
  • a separate group of routers In a communication system such as that described in Patent Document 1, it is common for a separate group of routers to be configured as components for each network slice. Also, a common router may be configured as a component in multiple network slices.
  • a degradation in the performance of the functional element (NS, NF, etc.) in communication using a network slice in which the functional element is available at the same time may occur (a so-called silent failure), but it has been difficult to determine the cause of such silent failure.
  • This disclosure has been made in consideration of the above-mentioned circumstances, and one of its objectives is to provide a router estimation system and a router estimation method that can accurately estimate the router that is the cause of a silent failure in a network slice.
  • the router estimation system includes one or more processors, and at least one of the one or more processors executes a router group data storage process, a correlation increase degree calculation process, a determination process, and a router estimation process.
  • router group data storage process for each of a plurality of network slices constructed in a communication system, router group data indicating the router group constituting the network slice is stored.
  • a correlation increase degree is calculated, which is the degree of increase in the strength of correlation between a performance index value indicating the performance of the first functional element in the first slice communication and a performance index value indicating the performance of the second functional element in the second slice communication, the correlation increase degree being associated with a pair of slice communications performed by one of a plurality of functional elements included in the communication system using a first network slice, the first slice communication performed by the first functional element using the first network slice, and the second slice communication performed by the second functional element using the second network slice.
  • it is determined whether the correlation increase degree satisfies a given condition.
  • the router estimation process when it is determined that the correlation increase degree associated with the pair of the first slice communication and the second slice communication satisfies the condition, at least one router included in both the first router group present on the path of the first slice communication and the second router group present on the path of the second slice communication, which are identified based on the router group data, is estimated as the router causing the degradation of the performance of the first functional element and the second functional element.
  • router group data indicating the router group constituting the network slice is stored.
  • a correlation increase degree which is the increase degree of the strength of the correlation between a performance index value indicating the performance of the first functional element in the first slice communication and a performance index value indicating the performance of the second functional element in the second slice communication, is calculated, which is associated with a pair of slice communications performed by any of a plurality of functional elements included in the communication system using any of the network slices, the pair being a first slice communication performed by a first functional element using a first network slice and a second slice communication performed by a second functional element using a second network slice.
  • the correlation increase degree satisfies a given condition. Furthermore, when it is determined that the correlation increase degree associated with the pair of the first slice communication and the second slice communication satisfies the condition, at least one router included in both the first router group present on the path of the first slice communication and the second router group present on the path of the second slice communication, which are identified based on the router group data, is estimated to be the router causing the degradation in performance of the first functional element and the second functional element.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a communication system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an association between elements established in a communication system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of functions implemented in a platform system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates an example of a data structure of physical inventory data.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of segment routing path management data.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of router group management data.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a data structure of correlation degree data.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a data structure of correlation increase degree data.
  • 10 is a diagram showing an example of a transition of the correlation degree when the correlation increase degree does not satisfy an increase determination condition;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a transition of the correlation degree when the correlation increase degree satisfies an increase determination condition;
  • FIG. FIG. 2 is a flow diagram showing an example of a flow of processing performed in a platform system according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 1 and 2 are diagrams showing an example of a communication system 1 according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram focusing on the locations of the data centers included in the communication system 1.
  • FIG. 2 is a diagram focusing on the various computer systems implemented in the data centers included in the communication system 1.
  • the data centers included in the communication system 1 are classified into a central data center 10, a regional data center 12, and an edge data center 14.
  • central data centers 10 are distributed throughout the area covered by the communication system 1 (for example, within Japan).
  • regional data centers 12 are distributed throughout the area covered by the communication system 1. For example, if the area covered by the communication system 1 is the entirety of Japan, one or two regional data centers 12 may be located in each prefecture.
  • Each edge data center 14 is capable of communicating with communication equipment 18 equipped with an antenna 16. As shown in FIG. 1, one edge data center 14 may be capable of communicating with several pieces of communication equipment 18.
  • the communication equipment 18 may include a computer such as a server computer.
  • the communication equipment 18 in this embodiment performs wireless communication with a UE (User Equipment) 20 via the antenna 16.
  • the communication equipment 18 equipped with the antenna 16 is provided with, for example, an RU (Radio Unit) as described below.
  • the central data center 10, the regional data center 12, and the edge data center 14 each have multiple servers.
  • the central data center 10 the regional data centers 12, and the edge data centers 14 are capable of communicating with each other.
  • the central data centers 10 are also capable of communicating with each other
  • the regional data centers 12 are also capable of communicating with each other
  • the edge data centers 14 are also capable of communicating with each other.
  • the communication system 1 includes a platform system 30, multiple radio access networks (RANs) 32, multiple core network systems 34, and multiple UEs 20.
  • the core network systems 34, the RANs 32, and the UEs 20 work together to realize a mobile communication network.
  • the RAN 32 is a computer system equipped with an antenna 16, which corresponds to an eNB (eNodeB) in a fourth generation mobile communication system (hereinafter referred to as 4G) or a gNB (NR base station) in a fifth generation mobile communication system (hereinafter referred to as 5G).
  • the RAN 32 in this embodiment is mainly implemented by a group of servers and communication equipment 18 arranged in an edge data center 14.
  • a part of the RAN 32 e.g., a distributed unit (DU), a central unit (CU), a virtual distributed unit (vDU), and a virtual central unit (vCU)
  • a central data center 10 e.g., a distributed unit (DU), a central unit (CU), a virtual distributed unit (vDU), and a virtual central unit (vCU)
  • the core network system 34 is a system equivalent to the EPC (Evolved Packet Core) in 4G and the 5G Core (5GC) in 5G.
  • the core network system 34 in this embodiment is implemented mainly by a group of servers located in the central data center 10 and the regional data centers 12.
  • the platform system 30 is configured, for example, on a cloud platform, and includes a processor 30a, a storage unit 30b, and a communication unit 30c, as shown in FIG. 2.
  • the processor 30a is a program-controlled device such as a microprocessor that operates according to a program installed in the platform system 30.
  • the storage unit 30b is, for example, a storage element such as a ROM or RAM, a solid-state drive (SSD), or a hard disk drive (HDD).
  • the storage unit 30b stores programs executed by the processor 30a.
  • the communication unit 30c is, for example, a communication interface such as a NIC (Network Interface Controller) or a wireless LAN (Local Area Network) module. Note that the communication unit 30c may be implemented with SDN (Software-Defined Networking).
  • the communication unit 30c transmits and receives data between the RAN 32 and the core network system 34.
  • the platform system 30 is implemented by a group of servers located in the central data center 10. Note that the platform system 30 may also be implemented by a group of servers located in the regional data centers 12.
  • the requested network service is constructed in the RAN 32 or the core network system 34. Then, the constructed network service is provided to the purchaser.
  • NS network service
  • network services such as voice communication services and data communication services are provided to a purchaser who is an MVNO (Mobile Virtual Network Operator).
  • the voice communication services and data communication services provided by this embodiment are ultimately provided to a customer (end user) of the purchaser (MVNO in the above example) who uses the UE 20 shown in Figures 1 and 2.
  • the end user is able to perform voice communication and data communication with other users via the RAN 32 and the core network system 34.
  • the UE 20 of the end user is also able to access a data network such as the Internet via the RAN 32 and the core network system 34.
  • an IoT (Internet of Things) service may be provided to an end user who uses a robot arm, a connected car, or the like.
  • an end user who uses a robot arm, a connected car, or the like may become a purchaser of the network service related to this embodiment.
  • a container-type virtualized application execution environment such as Docker (registered trademark) is installed on the servers located in the central data center 10, the regional data center 12, and the edge data center 14, so that containers can be deployed and run on these servers.
  • a cluster consisting of one or more containers generated by such virtualization technology may be constructed.
  • a Kubernetes cluster managed by a container management tool such as Kubernetes (registered trademark) may be constructed.
  • a processor on the constructed cluster may execute a container-type application.
  • the network service provided to the purchaser is composed of one or more functional units (e.g., network functions (NFs)).
  • the functional units are implemented as NFs realized by virtualization technology.
  • NFs realized by virtualization technology are called VNFs (Virtualized Network Functions). It does not matter what virtualization technology is used for virtualization.
  • CNFs Containerized Network Functions
  • the network service is described as being implemented by one or more CNFs.
  • the functional units in this embodiment may correspond to network nodes.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an example of a network service in operation.
  • the network service shown in Figure 3 includes NFs as software elements, such as multiple RUs 40, multiple DUs 42, multiple CUs 44 (CU-CP (Central Unit - Control Plane) 44a and CU-UP (Central Unit - User Plane) 44b), multiple AMFs (Access and Mobility Management Functions) 46, multiple SMFs (Session Management Functions) 48, and multiple UPFs (User Plane Functions) 50.
  • NFs as software elements, such as multiple RUs 40, multiple DUs 42, multiple CUs 44 (CU-CP (Central Unit - Control Plane) 44a and CU-UP (Central Unit - User Plane) 44b), multiple AMFs (Access and Mobility Management Functions) 46, multiple SMFs (Session Management Functions) 48, and multiple UPFs (User Plane Functions) 50.
  • CU-CP Central Unit - Control Plane
  • RU 40, DU 42, CU-CP 44a, AMF 46, and SMF 48 correspond to elements of the control plane (C-Plane)
  • RU 40, DU 42, CU-UP 44b, and UPF 50 correspond to elements of the user plane (U-Plane).
  • the network service may also include other types of NF as software elements.
  • the network service is implemented on computer resources (hardware elements) such as multiple servers.
  • communication services in a certain area are provided by the network service shown in FIG. 3.
  • the multiple RUs 40, multiple DUs 42, multiple CU-UPs 44b, and multiple UPFs 50 shown in FIG. 3 belong to one end-to-end network slice.
  • FIG. 4 is a diagram showing a schematic example of an association between elements established in communication system 1 in this embodiment.
  • the symbols M and N shown in FIG. 4 represent any integer greater than or equal to 1, and indicate the relationship in numbers between elements connected by a link.
  • the elements connected by the link When both ends of a link are a combination of M and N, the elements connected by the link have a many-to-many relationship, and when both ends of a link are a combination of 1 and N or a combination of 1 and M, the elements connected by the link have a one-to-many relationship.
  • NS network services
  • NF network functions
  • CNFC Containerized Network Function Component
  • NS corresponds to, for example, a network service composed of multiple NFs.
  • NS may correspond to elements of granularity such as 5GC, EPC, 5G RAN (gNB), 4G RAN (eNB), etc.
  • NFs correspond to elements with granularity such as RU, DU, CU-CP, CU-UP, AMF, SMF, and UPF.
  • NFs correspond to elements with granularity such as MME (Mobility Management Entity), HSS (Home Subscriber Server), S-GW (Serving Gateway), vDU, and vCU.
  • MME Mobility Management Entity
  • HSS Home Subscriber Server
  • S-GW Serving Gateway
  • vDU Visitor Gateway
  • vCU vCU
  • one NS includes one or more NFs.
  • one or more NFs are under the control of one NS.
  • CNFC corresponds to an element of granularity such as DU mgmt and DU Processing.
  • CNFC may be a microservice deployed on a server as one or more containers.
  • a certain CNFC may be a microservice that provides some of the functions of DU, CU-CP, CU-UP, etc.
  • a certain CNFC may be a microservice that provides some of the functions of UPF, AMF, SMF, etc.
  • one NF includes one or more CNFCs. In other words, one or more CNFCs are subordinate to one NF.
  • a pod is the smallest unit for managing a Docker container in Kubernetes, for example.
  • one CNFC includes one or more pods.
  • one or more pods are under the control of one CNFC.
  • one pod includes one or more containers.
  • one or more containers are subordinate to one pod.
  • network slices (NSIs) and network slice subnet instances (NSSIs) are structured hierarchically.
  • the NSI can also be considered as an end-to-end virtual line spanning multiple domains (e.g., from the RAN 32 to the core network system 34).
  • the NSI may be a slice for high-speed, large-capacity communications (e.g., for enhanced Mobile Broadband (eMBB)), a slice for high-reliability, low-latency communications (e.g., for Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC)), or a slice for connecting a large number of terminals (e.g., for massive Machine Type Communication (mMTC)).
  • the NSSI can also be a virtual line of a single domain obtained by dividing the NSI.
  • the NSSI may be a slice of the RAN domain, a slice of a transport domain such as the Mobile Back Haul (MBH) domain, or a slice of the core network domain.
  • MMH Mobile Back Haul
  • one NSI includes one or more NSSIs.
  • one NSI has one or more NSSIs under it.
  • multiple NSIs may share the same NSSI.
  • NSSIs and NSs generally have a many-to-many relationship.
  • one NF can belong to one or more network slices.
  • one NF can be configured with an NSSAI (Network Slice Selection Assistance Information) that includes one or more S-NSSAIs (Sub Network Slice Selection Assist Information).
  • NSSAI Network Slice Selection Assistance Information
  • S-NSSAIs Sub Network Slice Selection Assist Information
  • the S-NSSAI is information associated with a network slice. Note that an NF does not have to belong to a network slice.
  • FIG. 5 is a functional block diagram showing an example of functions implemented in the platform system 30 according to this embodiment. Note that it is not necessary for all of the functions shown in FIG. 5 to be implemented in the platform system 30 according to this embodiment, and functions other than the functions shown in FIG. 5 may also be implemented.
  • the platform system 30 functionally includes, for example, an operation support system (OSS) unit 60, an orchestration (E2EO: End-to-End-Orchestration) unit 62, a service catalog storage unit 64, a big data platform unit 66, a data bus unit 68, an AI (Artificial Intelligence) unit 70, a monitoring function unit 72, an SDN controller 74, a configuration management unit 76, a container management unit 78, and a repository unit 80.
  • the OSS unit 60 includes an inventory database 82, a ticket management unit 84, a fault management unit 86, and a performance management unit 88.
  • the E2EO unit 62 includes a policy manager unit 90, a slice manager unit 92, and a life cycle management unit 94. These elements are implemented primarily using the processor 30a, the storage unit 30b, and the communication unit 30c.
  • the functions shown in FIG. 5 may be implemented by having processor 30a execute a program that is installed in platform system 30, which is one or more computers, and that includes instructions corresponding to the functions.
  • This program may be supplied to platform system 30 via a computer-readable information storage medium, such as an optical disk, magnetic disk, magnetic tape, magneto-optical disk, or flash memory, or via the Internet, for example.
  • the functions shown in FIG. 5 may also be implemented in a circuit block, memory, or other LSI. Those skilled in the art will understand that the functions shown in FIG. 5 can be realized in various forms, such as hardware only, software only, or a combination thereof.
  • the container management unit 78 manages the life cycle of containers. For example, this life cycle management includes processes related to container construction, such as container deployment and configuration.
  • the platform system 30 may include multiple container management units 78.
  • a container management tool such as Kubernetes and a package manager such as Helm may be installed in each of the multiple container management units 78.
  • Each of the multiple container management units 78 may execute container construction, such as container deployment, for a server group (e.g., a Kubernetes cluster) associated with the container management unit 78.
  • the container management unit 78 does not need to be included in the platform system 30.
  • the container management unit 78 may be provided, for example, in a server managed by the container management unit 78 (i.e., the RAN 32 or the core network system 34), or may be provided in another server that is attached to the server managed by the container management unit 78.
  • the repository unit 80 stores, for example, container images of containers included in a functional unit group (e.g., a NF group) that realizes a network service.
  • a functional unit group e.g., a NF group
  • the inventory database 82 is a database in which inventory information is stored.
  • the inventory information includes, for example, information about servers that are placed in the RAN 32 and the core network system 34 and that are managed by the platform system 30.
  • inventory data is stored in the inventory database 82.
  • the inventory data indicates the configuration of the element group included in the communication system 1 and the current state of the association between the elements.
  • the inventory data also indicates the status of the resources managed by the platform system 30 (e.g., the resource usage status).
  • the inventory data may be physical inventory data or logical inventory data. Physical inventory data and logical inventory data will be described later.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the data structure of physical inventory data.
  • the physical inventory data shown in FIG. 6 corresponds to one server.
  • the physical inventory data shown in FIG. 6 includes, for example, a server ID, location data, building data, floor data, rack data, spec data, network data, an operating container ID list, a cluster ID, and the like.
  • the server ID included in the physical inventory data is, for example, an identifier of the server associated with the physical inventory data.
  • the location data included in the physical inventory data is, for example, data indicating the location (e.g., the address of the location) of the server associated with the physical inventory data.
  • the building data included in the physical inventory data is, for example, data indicating the building (e.g., the building name) in which the server associated with the physical inventory data is located.
  • the floor data included in the physical inventory data is, for example, data indicating the floor on which the server associated with the physical inventory data is located.
  • the rack data included in the physical inventory data is, for example, an identifier for the rack in which the server associated with the physical inventory data is located.
  • the spec data included in the physical inventory data is, for example, data indicating the specs of the server associated with the physical inventory data, and the spec data indicates, for example, the number of cores, memory capacity, hard disk capacity, etc.
  • the network data included in the physical inventory data is, for example, data that indicates information about the network of the server that corresponds to the physical inventory data, and the network data indicates, for example, the NIC that the server has, the number of ports that the NIC has, the port IDs of the ports, etc.
  • the operating container ID list included in the physical inventory data is, for example, data that indicates information about one or more containers operating on a server associated with the physical inventory data, and the operating container ID list indicates, for example, a list of identifiers (container IDs) of instances of the containers.
  • the cluster ID included in the physical inventory data is, for example, an identifier of the cluster (e.g., a Kubernetes cluster) to which the server associated with the physical inventory data belongs.
  • the logical inventory data includes topology data indicating the current state of associations between multiple elements included in the communication system 1, as shown in FIG. 4.
  • the logical inventory data includes topology data including an identifier of a certain NS and an identifier of one or more NFs under the NS.
  • the logical inventory data includes topology data including an identifier of a certain network slice and an identifier of one or more NFs belonging to the network slice.
  • the inventory data may also include data indicating the current status of geographical relationships and topological relationships between the elements included in the communication system 1.
  • the inventory data includes location data indicating the locations where the elements included in the communication system 1 are operating, i.e., the current locations of the elements included in the communication system 1. From this, it can be said that the inventory data indicates the current status of the geographical relationships between the elements (e.g., the geographical proximity between the elements).
  • the logical inventory data may also include NSI data indicating information about the network slice.
  • the NSI data indicates attributes such as an identifier of an instance of the network slice and a type of the network slice.
  • the logical inventory data may also include NSSI data indicating information about the network slice subnet.
  • the NSSI data indicates attributes such as an identifier of an instance of the network slice subnet and a type of the network slice subnet.
  • the logical inventory data may also include NS data indicating information about NS.
  • the NS data indicates attributes such as an NS instance identifier and an NS type.
  • the logical inventory data may also include NF data indicating information about NF.
  • the NF data indicates attributes such as an NF instance identifier and an NF type.
  • the logical inventory data may also include CNFC data indicating information about CNFC.
  • the CNFC data indicates attributes such as an instance identifier and a CNFC type.
  • the logical inventory data may also include pod data indicating information about a pod included in CNFC.
  • the pod data indicates attributes such as a pod instance identifier and a pod type.
  • the logical inventory data may also include container data indicating information about a container included in a pod.
  • the container data indicates attributes such as a container ID of a container instance and a container type.
  • the container ID of the container data included in the logical inventory data and the container ID included in the operating container ID list included in the physical inventory data associate a container instance with the server on which the container instance is running.
  • container data may include data indicating an IP address of a container corresponding to the container data.
  • NF data may include data indicating an IP address and a host name of an NF indicated by the NF data.
  • the logical inventory data may also include data indicating an NSSAI, including one or more S-NSSAIs, that is set in each NF.
  • the inventory database 82 also works in conjunction with the container management unit 78 to appropriately grasp the status of resources.
  • the inventory database 82 then appropriately updates the inventory data stored in the inventory database 82 based on the latest status of the resources.
  • the inventory database 82 updates the inventory data stored in the inventory database 82.
  • the service catalog storage unit 64 stores service catalog data.
  • the service catalog data may include, for example, service template data indicating the logic used by the life cycle management unit 94.
  • This service template data includes information necessary for building a network service.
  • the service template data includes information defining NS, NF, and CNFC, and information indicating the correspondence between NS, NF, and CNFC.
  • the service template data includes a workflow script for building a network service.
  • An example of service template data is an NSD (NS Descriptor).
  • An NSD is associated with a network service and indicates the types of multiple functional units (e.g. multiple CNFs) included in the network service.
  • the NSD may also indicate the number of each type of functional unit, such as CNFs, included in the network service.
  • the NSD may also indicate the file name of a CNFD (described later) related to the CNFs included in the network service.
  • the CNFD may indicate the computer resources (e.g., CPU, memory, hard disk, etc.) required by the CNF.
  • the CNFD may indicate the computer resources (CPU, memory, hard disk, etc.) required by each of multiple containers included in the CNF.
  • the service catalog data may also include information regarding thresholds (e.g., anomaly detection thresholds) that are used by the policy manager unit 90 to compare the calculated performance index values.
  • thresholds e.g., anomaly detection thresholds
  • the performance index values are described below.
  • the service catalog data may also include, for example, slice template data.
  • the slice template data includes information required to perform instantiation of a network slice, for example including logic utilized by the slice manager unit 92.
  • the slice template data includes information on the "Generic Network Slice Template” defined by the GSMA (GSM Association) ("GSM” is a registered trademark). Specifically, the slice template data includes network slice template data (NST), network slice subnet template data (NSST), and network service template data. The slice template data also includes information indicating the hierarchical structure of these elements, as shown in Figure 4.
  • the life cycle management unit 94 creates a new network service in response to a purchase request for an NS by a purchaser.
  • the life cycle management unit 94 may, for example, execute a workflow script associated with the network service to be purchased in response to a purchase request. Then, by executing this workflow script, the life cycle management unit 94 may instruct the container management unit 78 to deploy a container included in the new network service to be purchased. Then, the container management unit 78 may obtain a container image of the container from the repository unit 80, and deploy a container corresponding to the container image to a server.
  • the life cycle management unit 94 performs, for example, scaling and replacement of elements included in the communication system 1.
  • the life cycle management unit 94 may output container deployment and deletion instructions to the container management unit 78.
  • the container management unit 78 may then perform processes such as container deployment and container deletion in accordance with the instructions.
  • the life cycle management unit 94 is capable of performing scaling and replacement that cannot be handled by a tool such as Kubernetes in the container management unit 78.
  • the life cycle management unit 94 may also output an instruction to the SDN controller 74 to create a communication path.
  • the life cycle management unit 94 presents the two IP addresses at both ends of the communication path to be created to the SDN controller 74, and the SDN controller 74 creates a communication path connecting these two IP addresses.
  • the created communication path may be managed in association with these two IP addresses.
  • the life cycle management unit 94 may also output an instruction to the SDN controller 74 to create a communication path between the two IP addresses that is associated with the two IP addresses.
  • the slice manager unit 92 performs instantiation of a network slice.
  • the slice manager unit 92 performs instantiation of a network slice by executing logic indicated by a slice template stored in the service catalog storage unit 64.
  • the slice manager unit 92 is configured to include the functions of the Network Slice Management Function (NSMF) and the Network Slice Sub-network Management Function (NSSMF), for example, as described in the 3GPP (registered trademark) (Third Generation Partnership Project) specification "TS28 533.”
  • the NSMF is a function that generates and manages network slices, and provides NSI management services.
  • the NSSMF is a function that generates and manages network slice subnets that constitute part of the network slice, and provides NSSI management services.
  • the slice manager unit 92 may output configuration management instructions related to instantiation of the network slice to the configuration management unit 76.
  • the configuration management unit 76 may then execute configuration management such as settings in accordance with the configuration management instructions.
  • the slice manager unit 92 may also present two IP addresses to the SDN controller 74 and output an instruction to create a communication path between these two IP addresses.
  • the configuration management unit 76 performs configuration management such as setting up element groups such as NFs, in accordance with configuration management instructions received from the life cycle management unit 94 and slice manager unit 92, for example.
  • the SDN controller 74 creates a communication path between two IP addresses associated with a communication path creation instruction received from, for example, the life cycle management unit 94 or the slice manager unit 92.
  • the SDN controller 74 may create a communication path between two IP addresses using a known path calculation method such as Flex Algo.
  • the SDN controller 74 may use segment routing technology (e.g., SRv6 (Segment Routing IPv6)) to construct NSIs and NSSIs for aggregation routers and servers that exist between communication paths.
  • segment routing technology e.g., SRv6 (Segment Routing IPv6)
  • the SDN controller 74 may generate NSIs and NSSIs that span multiple NFs to be configured by issuing commands to multiple NFs to be configured to configure a common VLAN (Virtual Local Area Network), and commands to assign the bandwidth and priority indicated in the configuration information to the VLAN.
  • VLAN Virtual Local Area Network
  • the SDN controller 74 may also perform operations such as changing the maximum bandwidth available for communication between two IP addresses without constructing a network slice.
  • the platform system 30 may include multiple SDN controllers 74.
  • Each of the multiple SDN controllers 74 may perform processing such as creating communication paths for a group of network devices, such as aggregation routers, associated with the SDN controller 74.
  • the SDN controller 74 may appropriately change the created communication path.
  • the SDN controller 74 may detect the occurrence of a failure in a network device associated with the SDN controller 74, and in response to the detection, change the communication path that passes through the network device created by the SDN controller 74 to a communication path that does not pass through the network device.
  • the life cycle management unit 94 or the slice manager unit 92 may output a communication path change instruction to the SDN controller 74. Then, the SDN controller 74 may change the communication path created by the SDN controller 74 in accordance with the change instruction.
  • the life cycle management unit 94 or the slice manager unit 92 may output to the SDN controller 74 an instruction to change the communication path associated with the identifier of the network device to be excluded from the communication path. Then, in response to receiving the change instruction, the SDN controller 74 may change the communication path created by the SDN controller 74 to a communication path that excludes the network device identified by the identifier associated with the change instruction (i.e., a communication path that does not pass through the network device identified by the identifier associated with the change instruction).
  • the monitoring function unit 72 monitors the group of elements included in the communication system 1 according to a given management policy.
  • the monitoring function unit 72 may monitor the group of elements according to a monitoring policy specified by a purchaser when purchasing a network service, for example.
  • the monitoring function unit 72 performs monitoring at various levels, such as the slice level, the NS level, the NF level, the CNFC level, and the hardware level of the server, etc.
  • the monitoring function unit 72 may set a module that outputs metric data in hardware such as a server or in a software element included in the communication system 1 so that monitoring can be performed at the various levels described above.
  • an NF may output metric data indicating metrics that are measurable (identifiable) in the NF to the monitoring function unit 72.
  • a server may output metric data indicating metrics related to hardware that is measurable (identifiable) in the server to the monitoring function unit 72.
  • the monitoring function unit 72 may deploy a sidecar container on the server that aggregates metric data indicating metrics output from multiple containers on a CNFC (microservice) basis.
  • This sidecar container may include an agent called an exporter.
  • the monitoring function unit 72 may repeatedly execute a process of obtaining metric data aggregated on a microservice basis from the sidecar container at a given monitoring interval, using the mechanism of a monitoring tool such as Prometheus that can monitor container management tools such as Kubernetes.
  • the monitoring function unit 72 may, for example, monitor performance indicator values for performance indicators described in "TS 28.552, Management and orchestration; 5G performance measurements” or “TS 28.554, Management and orchestration; 5G end to end Key Performance Indicators (KPIs)". The monitoring function unit 72 may then obtain metric data indicating the performance indicator values being monitored.
  • KPIs Key Performance Indicators
  • the monitoring function unit 72 executes a process (enrichment) of aggregating metric data in a predetermined aggregation unit, for example, to generate performance index value data indicating the performance index values of the elements included in the communication system 1 in that aggregation unit.
  • performance index value data for the gNB is generated by aggregating metric data indicating the metrics of elements (e.g., network nodes such as DU42 and CU44) under the control of the gNB.
  • performance index value data indicating communication performance in the area covered by the gNB is generated.
  • performance index value data indicating multiple types of communication performance such as traffic volume (throughput) and latency may be generated for each gNB.
  • performance index value data indicating the communication performance of a certain element (e.g., DU42) during a specified period may be generated by aggregating metric data indicating the metrics of the element during the specified period.
  • the communication performance indicated by the performance index value data is not limited to traffic volume and latency.
  • the monitoring function unit 72 outputs the performance index value data generated by the above-mentioned enrichment to the data bus unit 68.
  • the data bus unit 68 receives performance index value data output from the monitoring function unit 72. Then, based on the received one or more performance index value data, the data bus unit 68 generates a performance index value file including the one or more performance index value data. Then, the data bus unit 68 outputs the generated performance index value file to the big data platform unit 66.
  • elements such as network slices, NS, NF, and CNFC included in the communication system 1, and hardware such as servers, notify the monitoring function unit 72 of various alerts (for example, alerts triggered by the occurrence of a failure).
  • the monitoring function unit 72 receives, for example, the above-mentioned alert notification, it outputs alert message data indicating the notification to the data bus unit 68.
  • the data bus unit 68 then generates an alert file in which the alert message data indicating one or more notifications are compiled into a single file, and outputs the alert file to the big data platform unit 66.
  • the big data platform unit 66 accumulates, for example, performance index value files and alert files output from the data bus unit 68.
  • the AI unit 70 has multiple trained machine learning models stored in advance.
  • the AI unit 70 uses the various machine learning models stored in the AI unit 70 to perform estimation processing such as future prediction processing of the usage status and service quality of the communication system 1.
  • the AI unit 70 may generate estimation result data that indicates the results of the estimation processing.
  • the AI unit 70 may perform estimation processing based on the files stored in the big data platform unit 66 and the above-mentioned machine learning model. This estimation processing is suitable for predicting long-term trends at low frequency.
  • the AI unit 70 can also acquire the performance index value data stored in the data bus unit 68.
  • the AI unit 70 can execute an estimation process based on the performance index value data stored in the data bus unit 68 and the above-mentioned machine learning model. This estimation process is suitable for cases where short-term predictions are performed frequently.
  • the performance management unit 88 calculates a performance index value (e.g., KPI) based on multiple metric data and on the metrics indicated by these metric data.
  • the performance management unit 88 may also calculate a performance index value that is an overall evaluation of multiple types of metrics (e.g., a performance index value related to an end-to-end network slice) that cannot be calculated from a single metric data.
  • the performance management unit 88 may generate overall performance index value data that indicates the performance index value that is the overall evaluation.
  • the performance management unit 88 may obtain the above-mentioned performance index value file from the big data platform unit 66.
  • the performance management unit 88 may also obtain the estimation result data from the AI unit 70. Then, the performance index value such as KPI may be calculated based on at least one of the performance index value file or the estimation result data.
  • the performance management unit 88 may also obtain metric data directly from the monitoring function unit 72. Then, the performance index value such as KPI may be calculated based on the metric data.
  • the fault management unit 86 detects the occurrence of a fault in the communication system 1 based on at least one of the above-mentioned metric data, the above-mentioned alert notification, the above-mentioned estimation result data, and the above-mentioned overall performance index value data.
  • the fault management unit 86 may detect the occurrence of a fault that cannot be detected from a single metric data or a single alert notification, for example, based on a predetermined logic.
  • the fault management unit 86 may generate detected fault data indicating the detected fault.
  • the fault management unit 86 may obtain metric data and alert notifications directly from the monitoring function unit 72.
  • the fault management unit 86 may also obtain performance index value files and alert files from the big data platform unit 66.
  • the fault management unit 86 may also obtain alert message data from the data bus unit 68.
  • the policy manager unit 90 executes a predetermined determination process based on at least one of the above-mentioned metric data, the above-mentioned performance index value data, the above-mentioned alert message data, the above-mentioned performance index value file, the above-mentioned alert file, the above-mentioned estimation result data, the above-mentioned overall performance index value data, and the above-mentioned detected fault data.
  • the policy manager unit 90 may execute an action according to the result of the judgment process. For example, the policy manager unit 90 may output an instruction to construct a network slice to the slice manager unit 92. Also, for example, the policy manager unit 90 may output an instruction to switch the communication path to the slice manager unit 92. Also, the policy manager unit 90 may output an instruction to scale or replace an element to the life cycle management unit 94 according to the result of the judgment process.
  • the policy manager unit 90 is capable of acquiring performance index value data stored in the data bus unit 68. The policy manager unit 90 may then execute a predetermined judgment process based on the performance index value data acquired from the data bus unit 68. The policy manager unit 90 may also execute a predetermined judgment process based on the alert message data stored in the data bus unit 68.
  • the ticket management unit 84 generates a ticket indicating the content to be notified to the administrator of the communication system 1.
  • the ticket management unit 84 may generate a ticket indicating the content of the occurred fault data.
  • the ticket management unit 84 may also generate a ticket indicating the value of the performance index value data or metric data.
  • the ticket management unit 84 may also generate a ticket indicating the result of the determination made by the policy manager unit 90.
  • the ticket management unit 84 notifies the administrator of the communication system 1 of the generated ticket.
  • the ticket management unit 84 may, for example, send an email with the generated ticket attached to the email address of the administrator of the communication system 1.
  • degradation of performance such as NS or NF (so-called silent failure) may occur without an abnormality such as a failure being detected.
  • multiple network slices are constructed.
  • a separate router group is set as a component.
  • a common router may be set as a component in the multiple network slices.
  • FIG. 7 is a diagram showing a schematic example of a configuration of a group of functional elements that communicates using one of multiple network slices constructed in the communication system 1 according to this embodiment.
  • the network slice shown in FIG. 7 includes multiple segment routing paths 100 as components.
  • each of the multiple network slices constructed in the communication system 1 may include one or multiple segment routing paths 100 as components.
  • packets are forwarded by segment routing (for example, packets are forwarded by SRv6 or SRMPLS (Segment Routing Multi-Protocol Label Switching)).
  • segment routing paths 100 may include a router group as a component.
  • a common router may be set as a component in the multiple segment routing paths 100.
  • each of the functional elements included in communication system 1 can use one or more network slices that are at least a part of the multiple network slices constructed in communication system 1.
  • the functional elements included in communication system 1 are capable of communicating using the network slices available to the functional elements.
  • communication performed by a functional element using a network slice available to the functional element will be referred to as slice communication.
  • the group of functional elements that communicate using the network slice includes multiple UPFs 50 (50a, 50b, 50c, ...) and multiple gNBs 102 (102a, 102b, 102c, ).
  • the gNB 102 includes a DU 42 and a CU 44.
  • the group of functional elements that communicate using the network slice may also include other types of functional elements (e.g., an AMF 46, an SMF 48, etc.).
  • the router group constituting each of the multiple network slices constructed in the communication system 1 is managed.
  • the inventory database 82 may store router group data indicating the router group constituting each of the multiple network slices constructed in the communication system 1.
  • the router group data according to this embodiment may include, for example, the segment routing path management data illustrated in FIG. 8 and the router group management data illustrated in FIG. 9.
  • the segment routing path management data in this embodiment is, for example, data indicating one or more segment routing paths 100 through which packets are forwarded in communication performed by a functional element using a network slice available to the functional element.
  • the segment routing path management data includes, for example, a functional element ID, a slice ID, and a segment routing path ID list.
  • a functional element ID which is an identifier of a functional element
  • a slice ID which is an identifier of a network slice that the functional element can use.
  • the segment routing path management data is associated with a segment routing path ID list, which is a list of identifiers (segment routing path IDs) of segment routing paths 100 to which packets are forwarded in communication performed by the functional element using the network slice.
  • identifiers of gNB102a, gNB102b, and gNB102c are "gNB001", “gNB002”, and "gNB003", respectively.
  • the segment routing path management data shown in FIG. 8 indicates that gNB102a, gNB102b, and gNB102c can each use multiple network slices, including three network slices whose slice IDs are "001", "002", and "003", respectively. Note that the available network slices do not need to be common to all functional elements. The available network slices may differ depending on the functional element.
  • network slice A The network slice with a slice ID of "001" will be referred to as network slice A.
  • the network slice with a slice ID of "002" will be referred to as network slice B.
  • the network slice with a slice ID of "003" will be referred to as network slice C.
  • gNB 102a when gNB 102a performs slice communication using network slice A, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "001", “002", “003”, etc.
  • gNB 102a when gNB 102a performs slice communication using network slice B, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "011”, “012”, “013”, etc.
  • gNB 102a performs slice communication using network slice C communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "021", "022", “023”, etc.
  • gNB 102b when gNB 102b performs slice communication using network slice A, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "101", “102", “103”, etc. In addition, when gNB 102b performs slice communication using network slice B, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "111", “112", “113”, etc. In addition, when gNB 102b performs slice communication using network slice C, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "121", "122", "123”, etc.
  • gNB 102c when gNB 102c performs slice communication using network slice A, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "201", “202", “203”, etc. In addition, when gNB 102c performs slice communication using network slice B, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "211", “212", “213", etc. In addition, when gNB 102c performs slice communication using network slice C, communication is performed using a segment routing path 100 whose segment routing path ID is one of "221", “222", “223”, etc.
  • the router group management data in this embodiment is, for example, data indicating, for each of a plurality of segment routing paths 100, a route group that is a component of the segment routing path 100.
  • the router group management data includes, for example, a segment routing path ID and a router ID list.
  • the segment routing path ID is an identifier of the segment routing path 100.
  • the segment routing path ID corresponds to an element of the segment routing path ID list included in the segment routing path management data.
  • the segment routing path ID is associated with a router ID list, which is a list of identifiers (router IDs) of routers that are components of the segment routing path 100 identified by the segment routing path ID.
  • the router group management data shown in FIG. 9 indicates that the identifiers of multiple routers constituting a segment routing path 100 having a segment routing path ID of "011” are “10000", “10001”, “10002”, ..., “20001”, “20002”, .... It also indicates that the identifiers of multiple routers constituting a segment routing path 100 having a segment routing path ID of "012” are “10000", “10011”, “10012", .... It also indicates that the identifiers of multiple routers constituting a segment routing path 100 having a segment routing path ID of "013” are "10000", "10021", “10022”, ....
  • a router with a router ID of "20001” is a common component of three segment routing paths 100 whose segment routing path IDs are "011", “102", and "223". Also, a router with a router ID of "20002” is a common component of two segment routing paths 100 whose segment routing path IDs are "011" and "102".
  • the slice manager unit 92, the life cycle management unit 94, or the SDN controller 74 may change the segment routing path 100, which is a component of the network slice, or the router, which is a component of the segment routing path 100.
  • the router group data stored in the inventory database 82 (for example, the segment routing path management data shown in FIG. 8 and the router group management data shown in FIG. 9) is updated.
  • the router group data it is possible to identify the segment routing path 100 that is a current component of the network slice, and the router group that is a current component of the segment routing path 100.
  • the monitoring function unit 72 monitors the performance of each of the multiple functional elements included in the communication system 1 in slice communication using the network slice for each network slice in which the functional element is available.
  • the performance of gNB 102a in slice communication using network slice A, the performance of gNB 102a in slice communication using network slice B, the performance of gNB 102a in slice communication using network slice C, the performance of gNB 102b in slice communication using network slice A, the performance of gNB 102b in slice communication using network slice B, the performance of gNB 102b in slice communication using network slice C, the performance of gNB 102c in slice communication using network slice A, the performance of gNB 102c in slice communication using network slice B, and the performance of gNB 102c in slice communication using network slice C are monitored.
  • the monitoring function unit 72 For each network slice in which a functional element is available, the monitoring function unit 72 generates performance index value data indicating the performance of the functional element in the most recent period of a predetermined length (for example, the most recent 15 minutes) in slice communication using the network slice, for example, at a predetermined time interval (for example, 15 minute interval).Then, the monitoring function unit 72 outputs the generated performance index value data to the data bus unit 68, for example, at the time interval.
  • a predetermined length for example, the most recent 15 minutes
  • performance index value data indicating performance during a certain period when performance index value data indicating performance during a certain period is generated, the performance index value data associated with that period may be output to the data bus unit 68.
  • performance index value data associated with period data indicating the start and end of that period may be output to the data bus unit 68.
  • the policy manager unit 90 may acquire the output performance index value data in response to the output of the performance index value data to the data bus unit 68.
  • the performance indicated by the performance index value data may be, for example, throughput, number of bearer connections, number of attachments, communication speed (bandwidth), etc. Furthermore, an overall value (e.g., a linear combination value of multiple types of performance index values) calculated based on performance index values indicating multiple types of performance (e.g., throughput and number of bearer connections) may be used as the value of the performance index value data. Note that the performance indicated by the performance index value data is not limited to those mentioned above.
  • the policy manager unit 90 selects a pair of one slice communication, which is a slice communication performed by any functional element included in the communication system 1 using any network slice, and the other slice communication, which is a slice communication performed by any functional element included in the communication system 1 using any network slice and is different from the one slice communication.
  • two different slice communications are selected to form a pair.
  • the one slice communication will be referred to as a first slice communication performed by a first functional element using a first network slice
  • the other slice communication will be referred to as a second slice communication performed by a second functional element using a second network slice.
  • the second network slice may be the same network slice as the first network slice.
  • the first slice communication may be slice communication performed by gNB102a using network slice A
  • the second slice communication may be slice communication performed by gNB102b using network slice A.
  • the second network slice may be a network slice different from the first network slice.
  • the first slice communication may be slice communication performed by gNB102a using network slice B
  • the second slice communication may be slice communication performed by gNB102b using network slice A.
  • the policy manager unit 90 acquires, for example, a plurality of performance index value data each indicating a performance index value that indicates the performance of the first functional element in the first slice communication during a period of a specified length of time immediately preceding the acquisition, and a plurality of performance index value data each indicating a performance index value that indicates the performance of the second functional element in the second slice communication.
  • a performance index value data group including multiple performance index value data each indicating a performance index value showing the performance of a first functional element in a first slice communication will be referred to as a first performance index value data group.
  • a performance index value data group including multiple performance index value data each indicating a performance index value showing the performance of a second functional element in a second slice communication will be referred to as a second performance index value data group.
  • the first performance index value data group and the second performance index value data group will each contain 12 performance index value data.
  • the period to which each of the multiple performance index value data included in the first performance index value data group is associated is the same period to which each of the multiple performance index value data included in the second performance index value data group is associated.
  • the policy manager unit 90 calculates a degree of correlation (e.g., a correlation coefficient) indicating the strength of correlation between the performance index values indicated by the multiple performance index value data included in the first performance index value data group and the performance index values indicated by the multiple performance index value data included in the second performance index value data group.
  • a degree of correlation e.g., a correlation coefficient
  • the length of the period from the start of the performance index value data with the earliest associated period among the multiple performance index value data groups included in the first performance index value data group to the end of the performance index value data with the latest associated period corresponds to the above-mentioned predetermined time length.
  • the length of the period from the start of the performance index value data with the earliest associated period among the multiple performance index value data groups included in the second performance index value data group to the end of the performance index value data with the latest associated period also corresponds to the above-mentioned predetermined time length.
  • the calculated correlation degree is associated with the period, which is the predetermined time length.
  • the policy manager unit 90 generates correlation data, an example of the data structure of which is shown in FIG. 10, based on the calculated correlation.
  • the correlation data associates, for example, a first slice communication ID, a second slice communication ID, and date and time data.
  • the correlation data is set to, for example, the correlation value calculated as described above.
  • the first slice communication ID is an identifier of the first slice communication.
  • the first slice communication ID includes, for example, a combination of a first functional element ID, which is an identifier of the first functional element, and a first slice ID, which is an identifier of the first network slice.
  • the second slice communication ID is an identifier of the second slice communication.
  • the second slice communication ID includes, for example, a combination of a second functional element ID, which is an identifier of the second functional element, and a second slice ID, which is an identifier of the second network slice.
  • the date and time data is, for example, data indicating a date and time representative of a period associated with the degree of correlation indicated by the correlation data.
  • the date and time data may indicate the date and time which is the start or end of the period associated with the degree of correlation.
  • the date and time data may indicate the date and time which is the start and end of the period associated with the degree of correlation.
  • correlation data is generated for each pair of slice communications performed by any one of the multiple functional elements included in the communication system 1 using any one of the network slices.
  • a pair of slice communications performed by any one of the multiple functional elements included in the communication system 1 using any one of the network slices will also be referred to as a slice communication pair.
  • the timing of generating the correlation data is not particularly limited. For example, each time performance index value data is acquired, correlation data may be generated based on the latest multiple performance index value data. In this case, the periods associated with the correlations indicated by the sequentially generated correlation data will partially overlap.
  • the correlation data may also be generated based on the latest multiple performance index value data for each time period corresponding to the length of the period associated with the correlation. For example, in the above example, the correlation data may be generated every three hours. In this case, the periods associated with the correlation indicated by the sequentially generated correlation data do not overlap.
  • the policy manager unit 90 calculates a correlation increase degree, which is the degree of increase in the strength of correlation between a performance index value indicating the performance of a first functional element in a first slice communication and a performance index value indicating the performance of a second functional element in a second slice communication, which is associated with a pair of slice communications performed by any of a plurality of functional elements included in the communication system 1 using any of the network slices, the pair being a first slice communication performed by a first functional element using a first network slice and a second slice communication performed by a second functional element using a second network slice.
  • the correlation increase degree which is the degree of increase in the strength of correlation of the performance index values, is calculated based on a plurality of correlation degree data in which the associated first slice communication ID and second slice communication ID are the same and are generated in consecutive order.
  • the correlation increase degree may be the degree of increase in the correlation coefficient of the performance index values.
  • the policy manager unit 90 may calculate the correlation increase degree value corresponding to the combination of a specific first slice communication ID and a specific second slice communication ID by subtracting the value of the correlation degree data whose associated date and time data indicates the second most recent from the value of the correlation degree data whose associated date and time data indicates the most recent, among the multiple correlation degree data associated with the specific first slice communication ID and the specific second slice communication ID.
  • the policy manager unit 90 may extract a predetermined number of correlation data from among a plurality of correlation data associated with a specific first slice communication ID and a specific second slice communication ID, in order from the data whose date and time data indicates the most recent date and time.
  • the policy manager unit 90 may then calculate the average value and standard deviation of the extracted correlation data values.
  • the value obtained by adding twice the calculated standard deviation to the calculated average value will be expressed as v.
  • the value v corresponds to the value (m+2s).
  • the policy manager unit 90 may calculate the correlation increase value corresponding to the combination of the first slice communication ID and the second slice communication ID by subtracting the value v from the value of the correlation data whose associated date and time data indicates the latest, among the multiple correlation data associated with the first slice communication ID and the second slice communication ID.
  • the policy manager unit 90 may generate correlation increase data, an example of the data structure of which is shown in FIG. 11, based on the correlation increase calculated as described above.
  • the correlation increase data is associated with, for example, a first slice communication ID, a second slice communication ID, and date and time data.
  • the correlation increase data is set to, for example, the value of the correlation increase calculated as described above.
  • the first slice communication ID and the second slice communication ID are set to, for example, a first slice communication ID and a second slice communication ID that correspond to the degree of correlation increase, respectively.
  • the date and time representative of the plurality of correlation degree data is set as the date and time data value of the correlation increase degree data.
  • the date and time indicated by the date and time data of the most recent of the plurality of correlation degree data associated with the date and time data may be set as the date and time data value of the correlation increase degree data.
  • the date and time indicated by the date and time data of the oldest of the plurality of correlation degree data associated with the date and time data may be set as the date and time data value of the correlation increase degree data.
  • correlation increase data is generated for each slice communication pair.
  • the policy manager unit 90 acquires a correlation increase degree, which is the degree of increase in the strength of correlation between a performance index value indicating the performance of a first functional element in a first slice communication and a performance index value indicating the performance of a second functional element in a second slice communication, which is associated with a pair of slice communications performed by any of the multiple functional elements included in the communication system 1 using any of the network slices, the pair being a first slice communication performed by a first functional element using a first network slice and a second slice communication performed by a second functional element using a second network slice.
  • the policy manager unit 90 determines whether the obtained correlation increase degree satisfies a given condition.
  • this condition will be referred to as the increase determination condition.
  • the policy manager unit 90 may acquire the above-mentioned correlation increase data. Then, based on the acquired correlation increase data, the policy manager unit 90 may determine whether or not the value of the correlation increase data satisfies the increase determination condition.
  • the policy manager unit 90 may also acquire the latest correlation increase data. The policy manager unit 90 may then determine whether or not a combination of the values of the correlation increase data satisfies an increase determination condition.
  • the correlation increase value is the value obtained by subtracting the value of the correlation data whose associated date and time data indicates the second most recent from the value of the correlation data whose associated date and time data indicates.
  • the increase determination condition may be that "the value of the correlation increase data is greater than or equal to a predetermined value.”
  • the increase determination condition may be that "the values of a predetermined number (e.g., three) of correlation increase data items beginning with the most recent date and time indicated by the associated date and time data are all greater than or equal to a predetermined value.”
  • the correlation increase value is assumed to be the value obtained by subtracting the above-mentioned value v from the value of the correlation data for which the associated date and time data indicates the most recent.
  • the increase determination condition may be a condition that "the value of the correlation increase data is positive.”
  • the increase determination condition may be a condition that "all of the values of a predetermined number (e.g., three) of correlation increase data from the most recent date and time indicated by the associated date and time data are positive.”
  • FIG. 12A is a diagram showing an example of a change in correlation degree when the correlation increase degree does not satisfy the increase determination condition.
  • FIG. 12B is a diagram showing an example of a change in correlation degree when the correlation increase degree satisfies the increase determination condition.
  • the horizontal axis represents the date and time t that represents the period associated with the correlation degree
  • the vertical axis represents the correlation degree r.
  • a case in which the latest correlation degree has increased significantly from the previous correlation degree corresponds to a typical example in which the correlation increase degree satisfies the increase determination condition.
  • the policy manager unit 90 determines that the correlation increase degree associated with the pair of the first slice communication and the second slice communication satisfies a given increase determination condition, it estimates that at least one router included in both the first router group present on the path of the first slice communication and the second router group present on the path of the second slice communication, which are identified based on the router group data, is the router causing the degradation in the performance of the above-mentioned first functional element and the above-mentioned second functional element.
  • the policy manager unit 90 may, for example, identify a first group of routers that exist on the path of the first slice communication. Then, the policy manager unit 90 may, for example, identify a second group of routers that exist on the path of the second slice communication.
  • the path in question may be a path along which packets are forwarded by segment routing.
  • the policy manager unit 90 may then estimate that at least one router included in both the first router group and the second router group identified in this manner is the router causing the degradation in the performance of the first functional element and the second functional element described above.
  • segment routing path ID included in the segment routing path ID list associated with the functional element ID "gNB001" and the slice ID "002" is identified.
  • the segment routing path IDs identified here are, for example, "011”, “012”, “013”, etc.
  • the router ID list associated with the segment routing path ID "011”, the router ID list associated with the segment routing path ID "012", and the router ID list associated with the segment routing path ID "013" are identified.
  • a router ID included in at least one of the router ID lists identified in this manner is identified.
  • the group of router IDs including the router IDs identified in this manner will be referred to as a cause candidate router ID group.
  • cause candidate router ID group For example, "10000”, “10001”, “10002”, “10011”, “10012”, “10021”, “10022”, “20001”, “20002”, ... are identified as cause candidate router ID groups associated with gNB 102a and network slice B.
  • the router IDs "20001" and “20002”, which are included in both of these groups of candidate router IDs, are presumed to be the router IDs of the routers causing the degradation in the performance of the functional element.
  • two routers are estimated as the routers causing the degradation of the functional element's performance, but one router may be estimated as the router causing the degradation of the functional element's performance. Also, three or more routers may be estimated as the routers causing the degradation of the functional element's performance.
  • the slice manager unit 92 may output to the SDN controller 74, for each of one or more routers estimated to be the cause of the degradation of the performance of a functional element, an instruction to change the communication path for the network slice that includes the router as a component. Then, the SDN controller 74 may change the communication path created by the SDN controller 74 in accordance with the change instruction.
  • the slice manager unit 92 may output an instruction to change the communication path associated with the router ID of the router to the SDN controller 74 associated with the router presumed to be the cause of the degradation of the performance of the functional element. Then, in response to receiving the change instruction, the SDN controller 74 may change the communication path created by the SDN controller 74 to a communication path that excludes the router identified by the router ID (i.e., a communication path that does not pass through the router).
  • an administrator of the platform system 30 or the like may check whether or not an abnormality such as a failure or capacity overflow has occurred for each router that is presumed to be the cause of the degradation of the performance of the functional element. Then, the administrator of the platform system 30 or the like may output an instruction to the SDN controller 74 to exclude a router in which an abnormality has been confirmed from the communication path. Then, in response to receiving the instruction, the SDN controller 74 may change the communication path created by the SDN controller 74 to a communication path that excludes the router (i.e., a communication path that does not pass through the router).
  • the SDN controller 74 or the slice manager unit 92 may update the segment routing path management data shown in FIG. 8 or the router group management data shown in FIG. 9 stored in the inventory database 82 in response to a change in the communication path.
  • a degradation in the performance of a functional element may occur in multiple functional elements in communication using a network slice in which the functional element is available at the same time.
  • At least one router included in both the first router group present on the path of the first slice communication and the second router group present on the path of the second slice communication is estimated to be the router causing the degradation in performance of the first functional element and the second functional element.
  • the policy manager unit 90 may determine the increase determination condition based on the correlation increase degree associated with each of the multiple pairs.
  • the policy manager unit 90 may calculate a representative value (e.g., an average value) of the latest correlation increase degree associated with each of the multiple pairs. The policy manager unit 90 may then determine an increase determination condition based on the representative value of the latest correlation increase degree calculated in this manner. For example, if the calculated representative value is x1, the increase determination condition may be determined to be "the value obtained by subtracting the value x1 from the value of the correlation increase degree data is equal to or greater than a predetermined value.” The policy manager unit 90 may then determine whether the correlation increase degree satisfies the determined increase determination condition.
  • a representative value e.g., an average value
  • the policy manager unit 90 may calculate, for each of a plurality of slice communication pairs, a trend in the correlation between the performance index values related to each of the two slice communications constituting the pair.
  • the policy manager unit 90 may then determine an increase determination condition based on the change in correlation calculated for each of the multiple slice communication pairs in this manner. The policy manager unit 90 may then determine whether the correlation increase degree satisfies the determined increase determination condition.
  • an expected value of the correlation degree may be calculated based on the change in correlation calculated for each of a plurality of slice communication pairs.
  • the policy manager unit 90 may then determine an increase determination condition based on the expected value of the correlation degree calculated in this manner. For example, if the calculated expected value is x2, the increase determination condition may be determined to be "the value obtained by subtracting the value x2 from the value of the correlation increase degree data is equal to or greater than a predetermined value.”
  • the policy manager unit 90 may also calculate the correlation increase degree associated with each of a plurality of slice communication pairs.
  • the policy manager unit 90 may determine, for each of the multiple pairs, whether the correlation increase degree associated with that pair satisfies an increase determination condition.
  • the policy manager unit 90 may classify the multiple pairs into multiple pair groups based on at least one of the time when the correlation increase degree associated with the pair satisfied the increase determination condition, or the pattern of change in the strength of the correlation indicated by the correlation increase degree associated with the pair.
  • the time when the correlation increase degree satisfies the increase determination condition may be, for example, the value of the date and time data associated with the correlation increase degree data that satisfies the increase determination condition.
  • Examples of patterns of changes in the strength of correlation include the shape of a graph showing changes in the strength of correlation, the magnitude of the value of the correlation increase data, etc.
  • the policy manager unit 90 may then use, for example, a general clustering technique to classify the pairs into a number of pair groups based on at least one of the time when the correlation increase degree associated with the pair associated with the correlation increase degree that satisfies the increase determination condition satisfied the increase determination condition, or the pattern of change in the strength of the correlation whose increase degree is indicated by the correlation increase degree associated with the pair.
  • a general clustering technique to classify the pairs into a number of pair groups based on at least one of the time when the correlation increase degree associated with the pair associated with the correlation increase degree that satisfies the increase determination condition satisfied the increase determination condition, or the pattern of change in the strength of the correlation whose increase degree is indicated by the correlation increase degree associated with the pair.
  • the policy manager unit 90 may identify a plurality of slice communications included in at least one of the plurality of pairs included in the pair group.
  • the policy manager unit 90 may estimate at least one router included in any of the router groups present on each of the paths of the multiple slice communications identified for that pair group as the router causing the degradation in performance of the multiple functional elements related to that pair group.
  • the pair group includes three pairs.
  • the first pair is a pair of slice communication performed by gNB 102a using network slice B and slice communication performed by gNB 102b using network slice A.
  • the second pair is a pair of slice communication performed by gNB 102b using network slice A and slice communication performed by gNB 102c using network slice C.
  • the third pair is a pair of slice communication performed by gNB 102a using network slice B and slice communication performed by gNB 102c using network slice C.
  • slice communication performed by gNB 102a using network slice B slice communication performed by gNB 102b using network slice A, and slice communication performed by gNB 102c using network slice C may be identified.
  • the router ID "20001" which is included in all three groups of router IDs that are potential causes, is presumed to be the router ID of the router that is causing the degradation in the performance of the functional element.
  • the policy manager unit 90 may exclude from the causative router at least one router included in any of the router groups present on each of the paths of two slice communications that constitute a pair associated with a correlation increase degree that does not satisfy the increase determination condition.
  • the correlation increase degree associated with the pair of slice communication performed by gNB 102a using network slice B and slice communication performed by gNB 102b using network slice A satisfies the increase judgment condition.
  • the correlation increase degree associated with the pair of slice communication performed by gNB 102b using network slice A and slice communication performed by gNB 102c using network slice C does not satisfy the increase judgment condition.
  • "20001" may be excluded from the router ID of the router causing the degradation in performance of the functional element. That is, in this case, "20002" is estimated as the router ID of the router causing the degradation in performance of the functional element.
  • the performance management unit 88 may also generate overall performance index value data indicating the performance of the functional element in slice communication using the network slice for each network slice in which the functional element is available by aggregating the performance index value data generated by the monitoring function unit 72.
  • the policy manager unit 90 may then calculate the correlation increase degree based on the overall performance index value data generated by the performance management unit 88.
  • the router that is causing the degradation of the performance of the functional element may be estimated from among the routers present on the path between RAN 32 and core network system 34 (the path between gNB 102 and UPF 50 in the above example).
  • a functional element e.g., UPF 50
  • UPF 50 a functional element included in the core network system 34
  • a router that is causing the degradation of the performance of the functional element may be estimated from among the group of routers present on the path between RAN 32 and the core network system 34.
  • the present invention is also applicable to estimating the router that is the cause of a silent failure in a network slice on a path other than the path between the RAN 32 and the core network system 34.
  • a router on the path (midhaul) between CU44 and DU42 that is the cause of a silent failure in the network slice may be estimated.
  • the policy manager unit 90 may determine whether the correlation increase degree satisfies the increase determination condition for each pair of slice communication performed by the CU 44. Then, the router that is causing the performance of the CU 44 to degrade may be estimated from among the routers that exist on the path between the CU 44 and the DU 42.
  • the value of the performance index value data may be a value indicating the performance of a functional element in the user plane, or a value indicating the performance of a functional element in the control plane.
  • the router that is causing the degradation of the performance of the functional element among the group of routers that are components of the user plane may be estimated.
  • the router that is causing the performance degradation of the functional element from among the group of routers that are components of the control plane may be inferred.
  • the router that is causing the performance degradation of the functional element may be estimated from among the router group that is a component of the control plane and the user plane.
  • a router that is the cause of the degradation in performance of a functional element may be estimated from among the routers that are components of one or more network slice subnet instances. For example, a router that is the cause of the degradation in performance of a functional element may be estimated from among the routers in the backhaul portion on the path. Or, for example, a router that is the cause of the degradation in performance of a functional element may be estimated from among the routers in the midhaul portion on the path.
  • the policy manager unit 90 acquires a predetermined number of the latest performance index value data indicating the performance of the first functional element in the first slice communication, and a predetermined number of the latest performance index value data indicating the performance of the second functional element in the second slice communication (S101).
  • the policy manager unit 90 generates correlation data based on the performance index value data acquired in the process shown in S101 (S102).
  • the policy manager unit 90 generates correlation increase data based on the most recently generated correlation data, including the correlation data generated in the process shown in S102 (S103).
  • the policy manager unit 90 acquires at least one correlation increase data including the correlation increase data generated in the process shown in S103 (S104).
  • the policy manager unit 90 judges whether the correlation increase indicated by the correlation increase data acquired in the process shown in S104 satisfies the increase judgment condition (S105). Note that the latest multiple correlation increase data may be acquired in the process shown in S104, and whether the increase judgment condition is satisfied may be judged based on these multiple correlation increase data in the process shown in S105.
  • the policy manager unit 90 identifies a first router group that exists on the path of the first slice communication and a second router group that exists on the path of the second slice communication based on the router group data (S106).
  • the policy manager unit 90 estimates that at least one router included in both the first router group and the second router group identified in the process shown in S103 is the router causing the degradation in the performance of the first functional element and the second functional element (S107), and the process shown in this processing example is terminated.
  • the functional units according to this embodiment are not limited to those shown in FIG. 3.
  • the functional units according to this embodiment do not have to be NFs in 5G.
  • the functional units according to this embodiment may be network nodes in 4G, such as eNodeB, vDU, vCU, P-GW (Packet Data Network Gateway), S-GW (Serving Gateway), MME (Mobility Management Entity), and HSS (Home Subscriber Server).
  • 4G such as eNodeB, vDU, vCU, P-GW (Packet Data Network Gateway), S-GW (Serving Gateway), MME (Mobility Management Entity), and HSS (Home Subscriber Server).
  • the functional units according to this embodiment may be realized using hypervisor-type or host-type virtualization technology instead of container-type virtualization technology. Furthermore, the functional units according to this embodiment do not need to be implemented by software, and may be implemented by hardware such as electronic circuits. Furthermore, the functional units according to this embodiment may be implemented by a combination of electronic circuits and software.
  • a router group data storage means for storing, for each of a plurality of network slices constructed in the communication system, router group data indicating a router group constituting the network slice;
  • a correlation increase degree calculation means for calculating a correlation increase degree, which is the degree of increase in the strength of correlation between a performance index value indicating the performance of a first functional element in a first slice communication and a performance index value indicating the performance of a second functional element in a second slice communication, the performance index value being associated with a pair of slice communications performed by any of a plurality of functional elements included in the communication system using any of the network slices, the pair being a first slice communication performed by a first functional element using a first network slice and a second slice communication performed by a second functional element using a second network slice; a determination means for determining whether the correlation increase rate satisfies a given condition; a router estimation means for estimating, when it is determined that the correlation increase degree associated with the pair of the first slice
  • a transition calculation means for calculating a transition of the correlation of the performance index values related to each of the two slice communications constituting each of the plurality of pairs; and a condition determining means for determining the condition based on the transition calculated for each of the plurality of pairs, The determining means determines whether or not the correlation increase degree satisfies the determined condition.
  • the correlation increase degree calculation means calculates, for each of the plurality of pairs, the correlation increase degree associated with the pair;
  • the determining means determines, for each of the plurality of pairs, whether or not the correlation increase degree associated with the pair satisfies the condition;
  • a classification means for classifying, when there are a plurality of pairs associated with the correlation increase degree that satisfies the condition, the plurality of pairs into a plurality of pair groups based on at least one of a time when the correlation increase degree associated with the pair satisfied the condition and a pattern of change in the strength of correlation whose increase degree is indicated by the correlation increase degree associated with the pair;
  • a slice communication identification means for identifying a plurality of slice communications included in at least one of a plurality of pairs included in each of the plurality of pair groups;
  • the router estimation means estimates, for each of the plurality of pair groups, at least one router included in any of the router groups present on each path of the plurality of slice communications identified for the pair group, as a router causing
  • the correlation increase degree calculation means calculates, for each of the plurality of pairs, the correlation increase degree associated with the pair;
  • the determining means determines, for each of the plurality of pairs, whether or not the correlation increase degree associated with the pair satisfies the condition;
  • the router estimation means excludes, from the causative router, at least one router included in any of a group of routers present on each of the paths of the two slice communications constituting the pair associated with the degree of correlation increase that does not satisfy the condition.
  • the router estimation system according to [1].
  • the second network slice is the same network slice as the first network slice.
  • the second network slice is a different network slice from the first network slice.
  • a router estimation system according to any one of claims 1 to 5.
  • the functional element is a functional element included in a radio access network of the communication system, the router estimation means estimates the causative router from among a group of routers present on a path between the radio access network and a core network system of the communication system;
  • a router estimation system according to any one of claims 1 to 7.
  • the functional element is a functional element included in a core network system of the communication system, the router estimation means estimates the causative router from among a group of routers present on a path between the core network system and a radio access network of the communication system;
  • a router estimation system according to any one of claims 1 to 7.
  • the functional element is a CU (Central Unit), The router estimation means estimates the causative router from among a group of routers present on a path between the CU and a DU (Distributed Unit) included in the communication system.
  • the correlation increase degree is an increase degree of the correlation coefficient of the performance index value.
  • the route is a route through which packets are forwarded by segment routing.
  • the functional element is a network service or a network function.

Landscapes

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Abstract

ネットワークスライスにおけるサイレント障害の原因であるルータを的確に推定できるルータ推定システム及びルータ推定方法を提供する。ポリシーマネージャ部（９０）は、第１のスライス通信と第２のスライス通信とのペアに関連付けられる相関増加度が所与の条件を満たすと判定される場合に、ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、第１の機能要素及び第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定する。

Description

サイレント障害の原因であるルータの推定
　本開示は、サイレント障害の原因であるルータの推定に関する。
　特許文献１には、ネットワークサービス（ＮＳ）に含まれる複数のネットワークファンクション（ＮＦ）を、コンテナ型のアプリケーション実行環境がインストールされたサーバにデプロイすることが記載されている。また、特許文献１には、ネットワークスライスを構築すること、及び、ＮＦを監視することが記載されている。
国際公開第２０２１／１７１２１０号
　特許文献１に記載されているような通信システムでは、ネットワークスライス毎に別々のルータ群が構成要素に設定されることが一般的である。また、複数のネットワークスライスにおいて共通のルータが構成要素に設定されることがある。
　ここで、通信システムに含まれる複数のネットワークスライスに共通する構成要素であるルータの異常が検出されていないにも関わらず、複数の機能要素（ＮＳやＮＦ等）で同じようなタイミングに当該機能要素が利用可能なネットワークスライスを用いた通信における当該機能要素の性能の低下（いわゆる、サイレント障害）が発生することがあるが、このようなサイレント障害の原因の究明は困難であった。
　本開示は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、ネットワークスライスにおけるサイレント障害の原因であるルータを的確に推定できるルータ推定システム及びルータ推定方法を提供することにある。
　本開示に係るルータ推定システムは、１以上のプロセッサを備え、前記１以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、ルータ群データ記憶処理と、相関増加度算出処理と、判定処理と、ルータ推定処理と、が実行される。前記ルータ群データ記憶処理では、通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データが記憶される。前記相関増加度算出処理では、前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度が算出される。前記判定処理では、前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かが判定される。前記ルータ推定処理では、前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータが、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定される。
　また、本開示に係るルータ推定方法では、通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データが記憶される。また、前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度が算出される。また、前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かが判定される。また、前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータが、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定される。
本発明の一実施形態に係る通信システムの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る通信システムの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るネットワークサービスの一例を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る通信システムに構築される要素間の関連付けの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るプラットフォームシステムで実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。 物理インベントリデータのデータ構造の一例を示す図である。 ネットワークスライスを用いて通信を行う機能要素群の構成の一例を模式的に示す図である。 セグメントルーティングパス管理データの一例を示す図である。 ルータ群管理データの一例を示す図である。 相関度データのデータ構造の一例を示す図である。 相関増加度データのデータ構造の一例を示す図である。 相関増加度が増加判定条件を満たさない場合における相関度の推移の一例を模式的に示す図である。 相関増加度が増加判定条件を満たす場合における相関度の推移の一例を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態に係るプラットフォームシステムで行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。
　以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
　図１及び図２は、本発明の一実施形態に係る通信システム１の一例を示す図である。図１は、通信システム１に含まれるデータセンタ群のロケーションに着目した図となっている。図２は、通信システム１に含まれるデータセンタ群で実装されている各種のコンピュータシステムに着目した図となっている。
　図１に示すように、通信システム１に含まれるデータセンタ群は、セントラルデータセンタ１０、リージョナルデータセンタ１２、エッジデータセンタ１４に分類される。
　セントラルデータセンタ１０は、例えば、通信システム１がカバーするエリア内（例えば、日本国内）に分散して数個配置されている。
　リージョナルデータセンタ１２は、例えば、通信システム１がカバーするエリア内に分散して数十個配置されている。例えば、通信システム１がカバーするエリアが日本国内全域である場合に、リージョナルデータセンタ１２が、各都道府県に１から２個ずつ配置されてもよい。
　エッジデータセンタ１４は、例えば、通信システム１がカバーするエリア内に分散して数千個配置される。また、エッジデータセンタ１４のそれぞれは、アンテナ１６を備えた通信設備１８と通信可能となっている。ここで図１に示すように、１つのエッジデータセンタ１４が数個の通信設備１８と通信可能になっていてもよい。通信設備１８は、サーバコンピュータなどのコンピュータを含んでいてもよい。本実施形態に係る通信設備１８は、アンテナ１６を介してＵＥ（User Equipment）２０との間で無線通信を行う。アンテナ１６を備えた通信設備１８には、例えば、後述のＲＵ（Radio Unit）が設けられている。
　本実施形態に係るセントラルデータセンタ１０、リージョナルデータセンタ１２、エッジデータセンタ１４には、それぞれ、複数のサーバが配置されている。
　本実施形態では例えば、セントラルデータセンタ１０、リージョナルデータセンタ１２、エッジデータセンタ１４は、互いに通信可能となっている。また、セントラルデータセンタ１０同士、リージョナルデータセンタ１２同士、エッジデータセンタ１４同士も互いに通信可能になっている。
　図２に示すように、本実施形態に係る通信システム１には、プラットフォームシステム３０、複数の無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）３２、複数のコアネットワークシステム３４、複数のＵＥ２０が含まれている。コアネットワークシステム３４、ＲＡＮ３２、ＵＥ２０は、互いに連携して、移動通信ネットワークを実現する。
　ＲＡＮ３２は、第４世代移動通信システム（以下、４Ｇと呼ぶ。）におけるｅＮＢ（ｅＮｏｄｅＢ）や、第５世代移動通信システム（以下、５Ｇと呼ぶ。）におけるｇＮＢ（ＮＲ基地局）に相当する、アンテナ１６を備えたコンピュータシステムである。本実施形態に係るＲＡＮ３２は、主に、エッジデータセンタ１４に配置されているサーバ群及び通信設備１８によって実装される。なお、ＲＡＮ３２の一部（例えば、ＤＵ（Distributed Unit）、ＣＵ（Central Unit）、ｖＤＵ（virtual Distributed Unit）、ｖＣＵ（virtual Central Unit））は、エッジデータセンタ１４ではなく、セントラルデータセンタ１０やリージョナルデータセンタ１２や通信設備１８で実装されてもよい。
　コアネットワークシステム３４は、４ＧにおけるＥＰＣ（Evolved Packet Core）や、５Ｇにおける５Ｇコア（５ＧＣ）に相当するシステムである。本実施形態に係るコアネットワークシステム３４は、主に、セントラルデータセンタ１０やリージョナルデータセンタ１２に配置されているサーバ群によって実装される。
　本実施形態に係るプラットフォームシステム３０は、例えば、クラウド基盤上に構成されており、図２に示すように、プロセッサ３０ａ、記憶部３０ｂ、通信部３０ｃ、が含まれる。プロセッサ３０ａは、プラットフォームシステム３０にインストールされるプログラムに従って動作するマイクロプロセッサ等のプログラム制御デバイスである。記憶部３０ｂは、例えばＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子や、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などである。記憶部３０ｂには、プロセッサ３０ａによって実行されるプログラムなどが記憶される。通信部３０ｃは、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Controller）や無線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュールなどといった通信インタフェースである。なお、通信部３０ｃにおいて、ＳＤＮ（Software-Defined Networking）が実装されていてもよい。通信部３０ｃは、ＲＡＮ３２、コアネットワークシステム３４、との間でデータを授受する。
　本実施形態では、プラットフォームシステム３０は、セントラルデータセンタ１０に配置されているサーバ群によって実装されている。なお、プラットフォームシステム３０が、リージョナルデータセンタ１２に配置されているサーバ群によって実装されていてもよい。
　本実施形態では例えば、購入者によるネットワークサービス（ＮＳ）の購入要求に応じて、購入要求がされたネットワークサービスがＲＡＮ３２やコアネットワークシステム３４に構築される。そして、構築されたネットワークサービスが購入者に提供される。
　例えば、ＭＶＮＯ（Mobile Virtual Network Operator）である購入者に、音声通信サービスやデータ通信サービス等のネットワークサービスが提供される。本実施形態によって提供される音声通信サービスやデータ通信サービスは、図１及び図２に示すＵＥ２０を利用する、購入者（上述の例ではＭＶＮＯ）にとっての顧客（エンドユーザ）に対して最終的に提供されることとなる。当該エンドユーザは、ＲＡＮ３２やコアネットワークシステム３４を介して他のユーザとの間で音声通信やデータ通信を行うことが可能である。また、当該エンドユーザのＵＥ２０は、ＲＡＮ３２やコアネットワークシステム３４を介してインターネット等のデータネットワークにアクセスできるようになっている。
　また、本実施形態において、ロボットアームやコネクテッドカーなどを利用するエンドユーザに対して、ＩｏＴ（Internet of Things）サービスが提供されても構わない。そして、この場合において、例えば、ロボットアームやコネクテッドカーなどを利用するエンドユーザが本実施形態に係るネットワークサービスの購入者となっても構わない。
　本実施形態では、セントラルデータセンタ１０、リージョナルデータセンタ１２、及び、エッジデータセンタ１４に配置されているサーバには、ドッカー（Ｄｏｃｋｅｒ（登録商標））などのコンテナ型の仮想化アプリケーション実行環境がインストールされており、これらのサーバにコンテナをデプロイして稼働させることができるようになっている。これらのサーバにおいて、このような仮想化技術によって生成される１以上のコンテナから構成されるクラスタが構築されてもよい。例えば、クバネテス（Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ（登録商標））等のコンテナ管理ツールによって管理されるクバネテスクラスタが構築されていてもよい。そして、構築されたクラスタ上のプロセッサがコンテナ型のアプリケーションを実行してもよい。
　そして本実施形態において購入者に提供されるネットワークサービスは、１又は複数の機能ユニット（例えば、ネットワークファンクション（ＮＦ））から構成される。本実施形態では、当該機能ユニットは、仮想化技術によって実現されたＮＦで実装される。仮想化技術によって実現されたＮＦは、ＶＮＦ（Virtualized Network Function）と称される。なお、どのような仮想化技術によって仮想化されたかは問わない。例えば、コンテナ型の仮想化技術によって実現されたＣＮＦ（Containerized Network Function）も、本説明においてＶＮＦに含まれる。本実施形態では、ネットワークサービスが１又は複数のＣＮＦによって実装されるものとして説明する。また、本実施形態に係る機能ユニットは、ネットワークノードに相当するものであってもよい。
　図３は、稼働中のネットワークサービスの一例を模式的に示す図である。図３に示すネットワークサービスには、複数のＲＵ４０、複数のＤＵ４２、複数のＣＵ４４（ＣＵ－ＣＰ（Central Unit - Control Plane）４４ａ、及び、ＣＵ－ＵＰ（Central Unit - User Plane）４４ｂ）、複数のＡＭＦ（Access and Mobility Management Function）４６、複数のＳＭＦ（Session Management Function）４８、及び、複数のＵＰＦ（User Plane Function）５０などのＮＦがソフトウェア要素として含まれている。
　図３の例では、ＲＵ４０、ＤＵ４２、ＣＵ－ＣＰ４４ａ、ＡＭＦ４６、及び、ＳＭＦ４８が、コントロールプレーン（Ｃ－Ｐｌａｎｅ）の要素に相当し、ＲＵ４０、ＤＵ４２、ＣＵ－ＵＰ４４ｂ、及び、ＵＰＦ５０が、ユーザプレーン（Ｕ－Ｐｌａｎｅ）の要素に相当する。
　なお、当該ネットワークサービスに、他の種類のＮＦがソフトウェア要素として含まれていても構わない。また、ネットワークサービスは、複数のサーバ等のコンピュータリソース（ハードウェア要素）上に実装されている。
　そして、本実施形態では例えば、図３に示すネットワークサービスによって、あるエリアにおける通信サービスが提供される。
　そして、本実施形態では、図３に示す複数のＲＵ４０、複数のＤＵ４２、複数のＣＵ－ＵＰ４４ｂ、及び、複数のＵＰＦ５０が、１つのエンド・ツー・エンドのネットワークスライスに所属していることとする。
　図４は、本実施形態において通信システム１に構築される要素間の関連付けの一例を模式的に示す図である。なお、図４に示された記号Ｍ及びＮは１以上の任意の整数を表し、リンクで接続された要素同士の個数の関係を示す。リンクの両端がＭとＮの組み合わせの場合は、当該リンクで接続された要素同士は多対多の関係であり、リンクの両端が１とＮの組み合わせ又は１とＭの組み合わせの場合は、当該リンクで接続された要素同士は１対多の関係である。
　図４に示すように、ネットワークサービス（ＮＳ）、ネットワークファンクション（ＮＦ）、ＣＮＦＣ（Containerized Network Function Component）、ｐｏｄ、及び、コンテナは、階層構成となっている。
　ＮＳは、例えば、複数のＮＦから構成されるネットワークサービスに相当する。ここで、ＮＳが、例えば、５ＧＣ、ＥＰＣ、５ＧのＲＡＮ（ｇＮＢ）、４ＧのＲＡＮ（ｅＮＢ）、などの粒度の要素に相当するものであってもよい。
　ＮＦは、５Ｇでは、例えば、ＲＵ、ＤＵ、ＣＵ－ＣＰ、ＣＵ－ＵＰ、ＡＭＦ、ＳＭＦ、ＵＰＦなどの粒度の要素に相当する。また、ＮＦは、４Ｇでは、例えば、ＭＭＥ（Mobility Management Entity）、ＨＳＳ（Home Subscriber Server）、Ｓ－ＧＷ（Serving Gateway）、ｖＤＵ、ｖＣＵなどの粒度の要素に相当する。本実施形態では例えば、１つのＮＳには、１又は複数のＮＦが含まれる。すなわち、１又は複数のＮＦが、１つのＮＳの配下にあることとなる。
　ＣＮＦＣは、例えば、ＤＵ　ｍｇｍｔやＤＵ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇなどの粒度の要素に相当する。ＣＮＦＣは、１つ以上のコンテナとしてサーバにデプロイされるマイクロサービスであってもよい。例えば、あるＣＮＦＣは、ＤＵ、ＣＵ－ＣＰ、ＣＵ－ＵＰ等の機能のうち一部の機能を提供するマイクロサービスであってもよい。また、あるＣＮＦＣは、ＵＰＦ、ＡＭＦ、ＳＭＦ等の機能のうちの一部の機能を提供するマイクロサービスであってもよい。本実施形態では例えば、１つのＮＦには、１又は複数のＣＮＦＣが含まれる。すなわち、１又は複数のＣＮＦＣが、１つのＮＦの配下にあることとなる。
　ｐｏｄは、例えば、クバネテスでドッカーコンテナを管理するための最小単位を指す。本実施形態では例えば、１つのＣＮＦＣには、１又は複数のｐｏｄが含まれる。すなわち、１又は複数のｐｏｄが、１つのＣＮＦＣの配下にあることとなる。
　そして、本実施形態では例えば、１つのｐｏｄには、１又は複数のコンテナが含まれる。すなわち、１又は複数のコンテナが、１つのｐｏｄの配下にあることとなる。
　また、図４に示すように、ネットワークスライス（ＮＳＩ）とネットワークスライスサブネットインスタンス（ＮＳＳＩ）とは階層構成となっている。
　ＮＳＩは、複数ドメイン（例えばＲＡＮ３２からコアネットワークシステム３４）に跨るエンド・ツー・エンドの仮想回線とも言える。ＮＳＩは、高速大容量通信用のスライス（例えば、ｅＭＢＢ：enhanced Mobile Broadband用）、高信頼度かつ低遅延通信用のスライス（例えば、ＵＲＬＬＣ:Ultra-Reliable and Low Latency Communications用）、又は、大量端末の接続用のスライス（例えば、ｍＭＴＣ：massive Machine Type Communication用）であってもよい。ＮＳＳＩは、ＮＳＩを分割した単一ドメインの仮想回線とも言える。ＮＳＳＩは、ＲＡＮドメインのスライス、ＭＢＨ（Mobile Back Haul）ドメイン等のトランスポートドメインのスライス、又は、コアネットワークドメインのスライスであってもよい。
　本実施形態では例えば、１つのＮＳＩには、１又は複数のＮＳＳＩが含まれる。すなわち、１又は複数のＮＳＳＩが、１つのＮＳＩの配下にあることとなる。なお、本実施形態において、複数のＮＳＩが同じＮＳＳＩを共有してもよい。
　また、図４に示すように、ＮＳＳＩとＮＳとは、一般的には、多対多の関係となる。
　また、本実施形態では例えば、１つのＮＦは、１又は複数のネットワークスライスに所属できるようになっている。具体的には例えば、１つのＮＦには、１又は複数のＳ－ＮＳＳＡＩ（Sub Network Slice Selection Assist Information）を含むＮＳＳＡＩ（Network Slice Selection Assistance Information）を設定できるようになっている。ここで、Ｓ－ＮＳＳＡＩは、ネットワークスライスに対応付けられる情報である。なお、ＮＦが、ネットワークスライスに所属していなくてもよい。
　図５は、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０で実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０で、図５に示す機能のすべてが実装される必要はなく、また、図５に示す機能以外の機能が実装されていても構わない。
　図５に示すように、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０には、機能的には例えば、オペレーションサポートシステム（ＯＳＳ）部６０、オーケストレーション（Ｅ２ＥＯ：End-to-End-Orchestration）部６２、サービスカタログ記憶部６４、ビッグデータプラットフォーム部６６、データバス部６８、ＡＩ（Artificial Intelligence）部７０、監視機能部７２、ＳＤＮコントローラ７４、構成管理部７６、コンテナ管理部７８、リポジトリ部８０、が含まれている。そして、ＯＳＳ部６０には、インベントリデータベース８２、チケット管理部８４、障害管理部８６、性能管理部８８、が含まれている。そして、Ｅ２ＥＯ部６２には、ポリシーマネージャ部９０、スライスマネージャ部９２、ライフサイクル管理部９４、が含まれている。これらの要素は、プロセッサ３０ａ、記憶部３０ｂ、及び、通信部３０ｃを主として実装される。
　図５に示す機能は、１又は複数のコンピュータであるプラットフォームシステム３０にインストールされ、当該機能に対応する指令を含むプログラムをプロセッサ３０ａが実行することにより、実装されてもよい。このプログラムは、例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を介して、あるいは、インターネットなどを介してプラットフォームシステム３０に供給されてもよい。また、図５に示す機能が、回路ブロック、メモリ、その他のＬＳＩで実装されてもよい。また、図５に示す機能が、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組合せといった様々な形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。
　コンテナ管理部７８は、コンテナのライフサイクル管理を実行する。例えば、コンテナのデプロイや設定などといったコンテナの構築に関する処理が当該ライフサイクル管理に含まれる。
　ここで、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０に、複数のコンテナ管理部７８が含まれていてもよい。そして、複数のコンテナ管理部７８のそれぞれには、クバネテス等のコンテナ管理ツール、及び、ヘルム（Ｈｅｌｍ）等のパッケージマネージャがインストールされていてもよい。そして、複数のコンテナ管理部７８は、それぞれ、当該コンテナ管理部７８に対応付けられるサーバ群（例えばクバネテスクラスタ）に対して、コンテナのデプロイ等のコンテナの構築を実行してもよい。
　なお、コンテナ管理部７８は、プラットフォームシステム３０に含まれている必要はない。コンテナ管理部７８は、例えば、当該コンテナ管理部７８によって管理されるサーバ（すなわち、ＲＡＮ３２やコアネットワークシステム３４）に設けられていてもよいし、あるいは、当該コンテナ管理部７８によって管理されるサーバに併設されている他のサーバに設けられていてもよい。
　リポジトリ部８０は、本実施形態では例えば、ネットワークサービスを実現する機能ユニット群（例えば、ＮＦ群）に含まれるコンテナのコンテナイメージを記憶する。
　インベントリデータベース８２は、インベントリ情報が格納されたデータベースである。当該インベントリ情報には、例えば、ＲＡＮ３２やコアネットワークシステム３４に配置され、プラットフォームシステム３０で管理されているサーバについての情報が含まれる。
　また本実施形態では、インベントリデータベース８２には、インベントリデータが記憶されている。インベントリデータには、通信システム１に含まれる要素群の構成や要素間の関連付けの現況が示されている。また、インベントリデータには、プラットフォームシステム３０で管理されているリソースの状況（例えば、リソースの使用状況）が示されている。当該インベントリデータは、物理インベントリデータでもよいし、論理インベントリデータでもよい。物理インベントリデータ及び論理インベントリデータについては後述する。
　図６は、物理インベントリデータのデータ構造の一例を示す図である。図６に示す物理インベントリデータは、１つのサーバに対応付けられる。図６に示す物理インベントリデータには、例えば、サーバＩＤ、ロケーションデータ、建物データ、階数データ、ラックデータ、スペックデータ、ネットワークデータ、稼働コンテナＩＤリスト、クラスタＩＤ、などが含まれる。
　物理インベントリデータに含まれるサーバＩＤは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバの識別子である。
　物理インベントリデータに含まれるロケーションデータは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバのロケーション（例えばロケーションの住所）を示すデータである。
　物理インベントリデータに含まれる建物データは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバが配置されている建物（例えば建物名）を示すデータである。
　物理インベントリデータに含まれる階数データは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバが配置されている階数を示すデータである。
　物理インベントリデータに含まれるラックデータは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバが配置されているラックの識別子である。
　物理インベントリデータに含まれるスペックデータは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバのスペックを示すデータであり、スペックデータには、例えば、コア数、メモリ容量、ハードディスク容量などといったものが示される。
　物理インベントリデータに含まれるネットワークデータは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバのネットワークに関する情報を示すデータであり、ネットワークデータには、例えば、当該サーバが備えるＮＩＣ、当該ＮＩＣが備えるポートの数、当該ポートのポートＩＤなどが示される。
　物理インベントリデータに含まれる稼働コンテナＩＤリストは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバで稼働する１又は複数のコンテナに関する情報を示すデータであり、稼働コンテナＩＤリストには、例えば、当該コンテナのインスタンスの識別子（コンテナＩＤ）のリストが示される。
　物理インベントリデータに含まれるクラスタＩＤは、例えば、当該物理インベントリデータに対応付けられるサーバが所属するクラスタ（例えば、クバネテスクラスタ）の識別子である。
　論理インベントリデータには、通信システム１に含まれる複数の要素についての、図４に示されているような要素間の関連付けの現況を示すトポロジーデータが含まれている。例えば、論理インベントリデータには、あるＮＳの識別子と当該ＮＳの配下にある１又は複数のＮＦの識別子とを含むトポロジーデータが含まれる。また、例えば、論理インベントリデータには、あるネットワークスライスの識別子と当該ネットワークスライスに所属する１又は複数のＮＦの識別子とを含むトポロジーデータが含まれる。
　また、インベントリデータに、通信システム１に含まれる要素間の地理的な関係やトポロジー的な関係などの現況が示すデータが含まれていてもよい。上述の通り、インベントリデータには、通信システム１に含まれる要素が稼働しているロケーション、すなわち、通信システム１に含まれる要素の現在のロケーションを示すロケーションデータが含まれている。このことから、インベントリデータには、要素間の地理的な関係（例えば、要素間の地理的な近さ）の現況が示されていると言える。
　また、論理インベントリデータに、ネットワークスライスに関する情報を示すＮＳＩデータが含まれていてもよい。ＮＳＩデータは、例えば、ネットワークスライスのインスタンスの識別子や、ネットワークスライスの種類等の属性を示す。また、論理インベントリデータに、ネットワークスライスサブネットに関する情報を示すＮＳＳＩデータが含まれていてもよい。ＮＳＳＩデータは、例えば、ネットワークスライスサブネットのインスタンスの識別子や、ネットワークスライスサブネットの種類等の属性を示す。
　また、論理インベントリデータに、ＮＳに関する情報を示すＮＳデータが含まれていてもよい。ＮＳデータは、例えば、ＮＳのインスタンスの識別子や、ＮＳの種類等の属性を示す。また、論理インベントリデータに、ＮＦに関する情報を示すＮＦデータが含まれていてもよい。ＮＦデータは、例えば、ＮＦのインスタンスの識別子や、ＮＦの種類等の属性を示す。また、論理インベントリデータに、ＣＮＦＣに関する情報を示すＣＮＦＣデータが含まれていてもよい。ＣＮＦＣデータは、例えば、インスタンスの識別子や、ＣＮＦＣの種類等の属性を示す。また、論理インベントリデータに、ＣＮＦＣに含まれるｐｏｄに関する情報を示すｐｏｄデータが含まれていてもよい。ｐｏｄデータは、例えば、ｐｏｄのインスタンスの識別子や、ｐｏｄの種類等の属性を示す。また、論理インベントリデータに、ｐｏｄに含まれるコンテナに関する情報を示すコンテナデータが含まれていてもよい。コンテナデータは、例えば、コンテナのインスタンスのコンテナＩＤや、コンテナの種類等の属性を示す。
　論理インベントリデータに含まれるコンテナデータのコンテナＩＤと、物理インベントリデータに含まれる稼働コンテナＩＤリストに含まれるコンテナＩＤと、によって、コンテナのインスタンスと、当該コンテナのインスタンスが稼働しているサーバとが関連付けられることとなる。
　また、ホスト名やＩＰアドレスなどの各種の属性を示すデータが論理インベントリデータに含まれる上述のデータに含まれていても構わない。例えば、コンテナデータに、当該コンテナデータに対応するコンテナのＩＰアドレスを示すデータが含まれていてもよい。また、例えば、ＮＦデータに、当該ＮＦデータが示すＮＦのＩＰアドレス及びホスト名を示すデータが含まれていてもよい。
　また、論理インベントリデータに、各ＮＦに設定されている、１又は複数のＳ－ＮＳＳＡＩを含むＮＳＳＡＩを示すデータが含まれていてもよい。
　また、インベントリデータベース８２は、コンテナ管理部７８と連携して、リソースの状況を適宜把握できるようになっている。そして、インベントリデータベース８２は、リソースの最新の状況に基づいて、インベントリデータベース８２に記憶されているインベントリデータを適宜更新する。
　また、例えば、通信システム１に含まれる新規要素の構築、通信システム１に含まれる要素の構成変更、通信システム１に含まれる要素のスケーリング、通信システム１に含まれる要素のリプレース、などのアクションが実行されることに応じて、インベントリデータベース８２は、インベントリデータベース８２に記憶されているインベントリデータを更新する。
　サービスカタログ記憶部６４は、サービスカタログデータを記憶する。サービスカタログデータには、例えば、ライフサイクル管理部９４によって利用されるロジックなどを示すサービステンプレートデータが含まれていてもよい。このサービステンプレートデータには、ネットワークサービスを構築するために必要な情報が含まれる。例えば、サービステンプレートデータは、ＮＳ、ＮＦ及びＣＮＦＣを定義する情報と、ＮＳ－ＮＦ－ＣＮＦＣの対応関係を示す情報を含む。また、例えば、サービステンプレートデータは、ネットワークサービスを構築するためのワークフローのスクリプトを含む。
　サービステンプレートデータの一例として、ＮＳＤ（NS Descriptor）が挙げられる。ＮＳＤは、ネットワークサービスに対応付けられるものであり、当該ネットワークサービスに含まれる複数の機能ユニット（例えば複数のＣＮＦ）の種類などが示されている。なお、ＮＳＤに、ＣＮＦ等の機能ユニットの種類ごとについての、当該ネットワークサービスに含まれる数が示されていてもよい。また、ＮＳＤに、当該ネットワークサービスに含まれるＣＮＦに係る、後述するＣＮＦＤのファイル名が示されていてもよい。
　また、サービステンプレートデータの一例として、ＣＮＦＤ（CNF Descriptor）が挙げられる。ＣＮＦＤに、当該ＣＮＦが必要とするコンピュータリソース（例えば、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクなど）が示されていてもよい。例えば、ＣＮＦＤに、当該ＣＮＦに含まれる複数のコンテナのそれぞれについての、当該コンテナが必要とするコンピュータリソース（ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクなど）が示されていてもよい。
　また、サービスカタログデータに、ポリシーマネージャ部９０によって利用される、算出された性能指標値と比較する閾値（例えば異常検出用閾値）に関する情報が含まれていてもよい。性能指標値については後述する。
　また、サービスカタログデータに、例えば、スライステンプレートデータが含まれていてもよい。スライステンプレートデータには、ネットワークスライスのインスタンス化を実行するために必要な情報が含まれ、例えば、スライスマネージャ部９２によって利用されるロジックが含まれる。
　スライステンプレートデータは、ＧＳＭＡ（GSM Association）（「GSM」は登録商標）が定める「Generic Network Slice Template」の情報を含む。具体的には、スライステンプレートデータは、ネットワークスライスのテンプレートデータ（ＮＳＴ）、ネットワークスライスサブネットのテンプレートデータ（ＮＳＳＴ）、ネットワークサービスのテンプレートデータを含む。また、スライステンプレートデータは、図４に示したような、これらの要素の階層構成を示す情報を含む。
　ライフサイクル管理部９４は、本実施形態では例えば、購入者によるＮＳの購入要求に応じて、購入要求がされた新たなネットワークサービスを構築する。
　ライフサイクル管理部９４は、例えば、購入要求に応じて、購入されるネットワークサービスに対応付けられるワークフローのスクリプトを実行してもよい。そして、このワークフローのスクリプトを実行することで、ライフサイクル管理部９４は、コンテナ管理部７８に、購入される新たなネットワークサービスに含まれるコンテナのデプロイを指示してもよい。そして、コンテナ管理部７８は、当該コンテナのコンテナイメージをリポジトリ部８０から取得して、当該コンテナイメージに対応するコンテナを、サーバにデプロイしてもよい。
　また、ライフサイクル管理部９４は、本実施形態では例えば、通信システム１に含まれる要素のスケーリングやリプレースを実行する。ここで、ライフサイクル管理部９４は、コンテナのデプロイ指示や削除指示をコンテナ管理部７８に出力してもよい。そして、コンテナ管理部７８が、当該指示に従い、コンテナのデプロイやコンテナの削除等の処理を実行してもよい。本実施形態ではライフサイクル管理部９４によって、コンテナ管理部７８のクバネテスのようなツールでは対応できないようなスケーリングやリプレースを実行できるようになっている。
　また、ライフサイクル管理部９４は、ＳＤＮコントローラ７４に、通信経路の作成指示を出力してもよい。例えば、ライフサイクル管理部９４は、作成させる通信経路の両端の２つのＩＰアドレスをＳＤＮコントローラ７４に提示し、ＳＤＮコントローラ７４は、これら２つのＩＰアドレスを結ぶ通信経路を作成する。作成された通信経路は、これら２つのＩＰアドレスに関連付けられて管理されてもよい。
　また、ライフサイクル管理部９４は、ＳＤＮコントローラ７４に、２つのＩＰアドレスに関連付けられた、これら２つのＩＰアドレス間の通信経路の作成指示を出力してもよい。
　スライスマネージャ部９２は、本実施形態では例えば、ネットワークスライスのインスタンス化を実行する。スライスマネージャ部９２は、本実施形態では例えば、サービスカタログ記憶部６４に記憶されているスライステンプレートが示すロジックを実行することで、ネットワークスライスのインスタンス化を実行する。
　スライスマネージャ部９２は、例えば、３ＧＰＰ（登録商標）（Third Generation Partnership Project）の仕様書「TS28 533」に記載される、ＮＳＭＦ（Network Slice Management Function）と、ＮＳＳＭＦ（Network Slice Sub-network Management Function）の機能を含んで構成される。ＮＳＭＦは、ネットワークスライスを生成して管理する機能であり、ＮＳＩのマネジメントサービスを提供する。ＮＳＳＭＦは、ネットワークスライスの一部を構成するネットワークスライスサブネットを生成し管理する機能であり、ＮＳＳＩのマネジメントサービスを提供する。
　ここで、スライスマネージャ部９２が、ネットワークスライスのインスタンス化に関係する構成管理指示を構成管理部７６に出力してもよい。そして、構成管理部７６が、当該構成管理指示に従った設定等の構成管理を実行してもよい。
　また、スライスマネージャ部９２は、ＳＤＮコントローラ７４に、２つのＩＰアドレスを提示し、これら２つのＩＰアドレス間の通信経路の作成指示を出力してもよい。
　構成管理部７６は、本実施形態では例えば、ライフサイクル管理部９４やスライスマネージャ部９２から受け付ける構成管理指示に従って、ＮＦ等の要素群の設定等の構成管理を実行する。
　ＳＤＮコントローラ７４は、本実施形態では例えば、ライフサイクル管理部９４又はスライスマネージャ部９２から受け付ける通信経路の作成指示に従って、当該作成指示に関連付けられている２つのＩＰアドレス間の通信経路を作成する。ＳＤＮコントローラ７４は、例えば、フレックスアルゴ（Ｆｌｅｘ　Ａｌｇｏ）などの公知のパス計算手法を用いて、２つのＩＰアドレス間の通信経路を作成してもよい。
　ここで例えば、ＳＤＮコントローラ７４は、セグメントルーティング技術（例えばＳＲｖ６（セグメントルーティングＩＰｖ６））を用いて、通信経路間に存在するアグリゲーションルータや、サーバなどに対して、ＮＳＩやＮＳＳＩを構築してもよい。また、ＳＤＮコントローラ７４は、複数の設定対象のＮＦに対して、共通のＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network）を設定するコマンド、及び、当該ＶＬＡＮに設定情報が示す帯域幅や優先度を割り当てるコマンドを発行することにより、それら複数の設定対象のＮＦにわたるＮＳＩ及びＮＳＳＩを生成してもよい。
　なお、ＳＤＮコントローラ７４は、ネットワークスライスを構築することなく、２つのＩＰアドレス間の通信で利用可能な帯域幅の最大値の変更などを実行してもよい。
　本実施形態に係るプラットフォームシステム３０に、複数のＳＤＮコントローラ７４が含まれていてもよい。そして、複数のＳＤＮコントローラ７４は、それぞれ、当該ＳＤＮコントローラ７４に対応付けられるアグリゲーションルータ等のネットワーク機器群に対して通信経路の作成等の処理を実行してもよい。
　また、本実施形態において、ＳＤＮコントローラ７４が、作成された通信経路を適宜変更してもよい。例えば、ＳＤＮコントローラ７４が、当該ＳＤＮコントローラ７４に対応付けられるネットワーク機器における障害の発生を検出し、当該検出に応じて、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された当該ネットワーク機器を経由する通信経路を、当該ネットワーク機器を経由しない通信経路に変更してもよい。
　また、ライフサイクル管理部９４又はスライスマネージャ部９２が、ＳＤＮコントローラ７４に、通信経路の変更指示を出力してもよい。そして、ＳＤＮコントローラ７４が、当該変更指示に従って、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された通信経路を変更してもよい。
　例えば、ライフサイクル管理部９４又はスライスマネージャ部９２が、ＳＤＮコントローラ７４に、通信経路から除外するネットワーク機器の識別子に関連付けられた通信経路の変更指示を出力してもよい。そして、ＳＤＮコントローラ７４が、当該変更指示の受付に応じて、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された通信経路を、変更指示に関連付けられた識別子により識別されるネットワーク機器を除外した通信経路（すなわち、変更指示に関連付けられた識別子により識別されるネットワーク機器を経由しない通信経路）に変更してもよい。
　監視機能部７２は、本実施形態では例えば、通信システム１に含まれる要素群を、所与の管理ポリシーに従って監視する。ここで、監視機能部７２は、例えば、ネットワークサービスの購入の際に購入者によって指定される監視ポリシーに従って、要素群を監視してもよい。
　監視機能部７２は、本実施形態では例えば、スライスのレベル、ＮＳのレベル、ＮＦのレベル、ＣＮＦＣのレベル、サーバ等のハードウェアのレベル、などといった、様々なレベルでの監視を実行する。
　監視機能部７２は、例えば、上述の様々なレベルでの監視が行えるよう、メトリックデータを出力するモジュールをサーバ等のハードウェアや通信システム１に含まれるソフトウェア要素に設定してもよい。ここで例えば、ＮＦが、当該ＮＦにおいて測定可能（特定可能）なメトリックを示すメトリックデータを監視機能部７２に出力するようにしてもよい。また、サーバが、当該サーバにおいて測定可能（特定可能）なハードウェアに関するメトリックを示すメトリックデータを監視機能部７２に出力するようにしてもよい。
　また、例えば、監視機能部７２は、サーバに、複数のコンテナから出力されたメトリックを示すメトリックデータをＣＮＦＣ（マイクロサービス）単位に集計するサイドカーコンテナをデプロイしてもよい。このサイドカーコンテナは、エクスポーターと呼ばれるエージェントを含んでもよい。監視機能部７２は、クバネテス等のコンテナ管理ツールを監視可能なプロメテウス（Prometheus）などのモニタリングツールの仕組みを利用して、マイクロサービス単位に集計されたメトリックデータをサイドカーコンテナから取得する処理を、所与の監視間隔で繰り返し実行してもよい。
　監視機能部７２は、例えば、「TS 28.552, Management and orchestration; 5G performance measurements」又は「TS 28.554, Management and orchestration; 5G end to end Key Performance Indicators (KPI)」に記載された性能指標についての性能指標値を監視してもよい。そして、監視機能部７２は、監視される性能指標値を示すメトリックデータを取得してもよい。
　そして、監視機能部７２は、本実施形態では、例えば、所定の集計単位で、メトリックデータを集計する処理（エンリッチメント）を実行することで、当該集計単位における、通信システム１に含まれる要素の性能指標値を示す性能指標値データを生成する。
　例えば、１つのｇＮＢについて、当該ｇＮＢの配下にある要素（例えば、ＤＵ４２やＣＵ４４などのネットワークノード）のメトリックを示すメトリックデータを集計することで、当該ｇＮＢの性能指標値データを生成する。このようにして、当該ｇＮＢがカバーするエリアにおける通信性能を示す性能指標値データが生成される。ここで、例えば、各ｇＮＢにおいて、トラフィック量（スループット）やレイテンシなどといった複数種類の通信性能を示す性能指標値データが生成されてもよい。また、所定期間における、ある要素（例えば、ＤＵ４２）のメトリックを示すメトリックデータを集計することで、当該所定期間における当該要素の通信性能を示す性能指標値データを生成してもよい。なお、性能指標値データが示す通信性能は、トラフィック量やレイテンシには限定されない。
　そして、監視機能部７２は、上述のエンリッチメントによって生成される性能指標値データを、データバス部６８に出力する。
　データバス部６８は、本実施形態では例えば、監視機能部７２から出力される性能指標値データを受け付ける。そして、データバス部６８は、受け付ける１又は複数の性能指標値データに基づいて、当該１又は複数の性能指標値データを含む性能指標値ファイルを生成する。そして、データバス部６８は、生成される性能指標値ファイルをビッグデータプラットフォーム部６６に出力する。
　また、通信システム１に含まれるネットワークスライス、ＮＳ、ＮＦ、ＣＮＦＣ等の要素や、サーバ等のハードウェアは、監視機能部７２に、各種のアラートの通知（例えば、障害の発生をトリガとしたアラートの通知）を行う。
　そして、監視機能部７２は、例えば、上述のアラートの通知を受け付けると、当該通知を示すアラートメッセージデータをデータバス部６８に出力する。そして、データバス部６８は、１又は複数の通知を示すアラートメッセージデータを１つのファイルにまとめたアラートファイルを生成して、当該アラートファイルをビッグデータプラットフォーム部６６に出力する。
　ビッグデータプラットフォーム部６６は、本実施形態では例えば、データバス部６８から出力される性能指標値ファイルやアラートファイルを蓄積する。
　ＡＩ部７０には、本実施形態では例えば、学習済の機械学習モデルが予め複数記憶されている。ＡＩ部７０は、ＡＩ部７０に記憶されている各種の機械学習モデルを用いて、通信システム１の利用状況やサービス品質の将来予測処理などの推定処理を実行する。ＡＩ部７０は、推定処理の結果を示す推定結果データを生成してもよい。
　ＡＩ部７０は、ビッグデータプラットフォーム部６６に蓄積されるファイルと、上述の機械学習モデルと、に基づいて、推定処理を実行してもよい。この推定処理は、長期的なトレンドの予測を低頻度で行う場合に好適である。
　また、ＡＩ部７０は、データバス部６８に格納されている性能指標値データを取得可能になっている。ＡＩ部７０は、データバス部６８に格納されている性能指標値データと、上述の機械学習モデルと、に基づいて、推定処理を実行してもよい。この推定処理は、短期的な予測を高頻度で行う場合に好適である。
　性能管理部８８は、本実施形態では例えば、複数のメトリックデータに基づいて、これらのメトリックデータが示すメトリックに基づく性能指標値（例えば、ＫＰＩ）を算出する。性能管理部８８は、単一のメトリックデータからは算出できない、複数の種類のメトリックの総合評価である性能指標値（例えば、エンド・ツー・エンドのネットワークスライスに係る性能指標値）を算出してもよい。性能管理部８８は、総合評価である性能指標値を示す総合性能指標値データを生成してもよい。
　なお、性能管理部８８は、ビッグデータプラットフォーム部６６から上述の性能指標値ファイルを取得してもよい。また、性能管理部８８は、ＡＩ部７０から推定結果データを取得してもよい。そして、性能指標値ファイル又は推定結果データのうちの少なくとも一方に基づいて、ＫＰＩ等の性能指標値を算出してもよい。なお、性能管理部８８が、監視機能部７２からメトリックデータを直接取得してもよい。そして、当該メトリックデータに基づいて、ＫＰＩ等の性能指標値を算出してもよい。
　障害管理部８６は、本実施形態では例えば、上述のメトリックデータ、上述のアラートの通知、上述の推定結果データ、上述の総合性能指標値データのうちの少なくともいずれかに基づいて、通信システム１における障害の発生を検出する。障害管理部８６は、例えば、所定のロジックに基づいて、単一のメトリックデータや単一のアラートの通知からでは検出できないような障害の発生を検出してもよい。障害管理部８６は、検出された障害を示す検出障害データを生成してもよい。
　なお、障害管理部８６は、メトリックデータやアラートの通知を、監視機能部７２から直接取得してもよい。また、障害管理部８６は、ビッグデータプラットフォーム部６６から性能指標値ファイルやアラートファイルを取得してもよい。また、障害管理部８６は、データバス部６８から、アラートメッセージデータを取得してもよい。
　ポリシーマネージャ部９０は、本実施形態では例えば、上述のメトリックデータ、上述の性能指標値データ、上述のアラートメッセージデータ、上述の性能指標値ファイル、上述のアラートファイル、上述の推定結果データ、上述の総合性能指標値データ、上述の検出障害データ、のうちの少なくともいずれかに基づいて、所定の判定処理を実行する。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、判定処理の結果に応じたアクションを実行してもよい。例えば、ポリシーマネージャ部９０は、スライスマネージャ部９２にネットワークスライスの構築指示を出力してもよい。また、例えば、ポリシーマネージャ部９０は、スライスマネージャ部９２に通信経路の切替指示を出力してもよい。また、ポリシーマネージャ部９０は、判定処理の結果に応じて、要素のスケーリングやリプレースの指示をライフサイクル管理部９４に出力してもよい。
　本実施形態に係るポリシーマネージャ部９０は、データバス部６８に格納されている性能指標値データを取得可能になっている。そして、ポリシーマネージャ部９０は、データバス部６８から取得される性能指標値データに基づいて、所定の判定処理を実行してもよい。また、ポリシーマネージャ部９０は、データバス部６８に格納されているアラートメッセージデータに基づいて、所定の判定処理を実行してもよい。
　チケット管理部８４は、本実施形態では例えば、通信システム１の管理者に通知すべき内容が示されたチケットを生成する。チケット管理部８４は、発生障害データの内容を示すチケットを生成してもよい。また、チケット管理部８４は、性能指標値データやメトリックデータの値を示すチケットを生成してもよい。また、チケット管理部８４は、ポリシーマネージャ部９０による判定結果を示すチケットを生成してもよい。
　そして、チケット管理部８４は、生成されたチケットを、通信システム１の管理者に通知する。チケット管理部８４は、例えば、生成されたチケットが添付された電子メールを、通信システム１の管理者の電子メールアドレスに宛てて送信してもよい。
　本実施形態に係る通信システム１において、障害等の異常が検出されないまま、ＮＳやＮＦなどの性能の低下（いわゆる、サイレント障害）が発生することがある。
　以下、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０で実行される、サイレント障害の発生に対する対処の一例について説明する。なお、以下の説明では、ＮＳやＮＦなどといった、通信機能が実装された要素を、機能要素と呼ぶこととする。
　本実施形態に係る通信システム１には、複数のネットワークスライスが構築されている。そして、本実施形態に係る通信システム１に構築された複数のネットワークスライス毎に、別々のルータ群が構成要素に設定されている。ここで、複数のネットワークスライスにおいて共通のルータが構成要素に設定されていてもよい。
　図７は、本実施形態に係る通信システム１に構築された複数のネットワークスライスのうちのある１つのネットワークスライスを用いて通信を行う機能要素群の構成の一例を模式的に示す図である。
　図７に示されているネットワークスライスは、複数のセグメントルーティングパス１００を構成要素として含んでいる。このように、本実施形態において、通信システム１に構築された複数のネットワークスライスのそれぞれが、１又は複数のセグメントルーティングパス１００を構成要素として含んでいてもよい。セグメントルーティングパス１００では、セグメントルーティングによるパケットの転送（例えばＳＲｖ６やＳＲＭＰＬＳ（Segment Routing Multi-Protocol Label Switching）などによるパケットの転送）が行われる。そして、複数のセグメントルーティングパス１００のそれぞれが、ルータ群を構成要素として含んでいてもよい。ここで、複数のセグメントルーティングパス１００において共通のルータが構成要素に設定されていてもよい。
　そして、本実施形態では、通信システム１に含まれる機能要素のそれぞれは、通信システム１に構築された複数のネットワークスライスのうちの少なくとも一部である１又は複数のネットワークスライスが利用可能となっている。そして、通信システム１に含まれる機能要素は、当該機能要素が利用可能なネットワークスライスを用いて通信を行うことができるようになっている。以下、機能要素が行う、当該機能要素が利用可能なネットワークスライスを用いた通信を、スライス通信と呼ぶこととする。
　図７の例では、ネットワークスライスを用いて通信を行う機能要素群に、複数のＵＰＦ５０（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、・・・）と、複数のｇＮＢ１０２（１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、・・・）と、が含まれている。ｇＮＢ１０２には、ＤＵ４２とＣＵ４４とが含まれている。なお、当該ネットワークスライスを用いて通信を行う機能要素群に他の種類の機能要素（例えば、ＡＭＦ４６、ＳＭＦ４８等）が含まれていてもよい。
　そして、本実施形態に係る通信システム１では、通信システム１に構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群が管理されている。ここで例えば、インベントリデータベース８２に、通信システム１に構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについての、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データが記憶されていてもよい。
　本実施形態に係るルータ群データに、例えば、図８に例示されているセグメントルーティングパス管理データと、図９に例示されているルータ群管理データと、が含まれていてもよい。
　本実施形態に係るセグメントルーティングパス管理データは、例えば、機能要素が利用可能なネットワークスライスを用いて当該機能要素が行う通信においてパケットが転送される１又は複数のセグメントルーティングパス１００を示すデータである。
　図８に示すように、セグメントルーティングパス管理データには、例えば、機能要素ＩＤと、スライスＩＤと、セグメントルーティングパスＩＤリストと、が含まれている。
　セグメントルーティングパス管理データでは、機能要素の識別子である機能要素ＩＤと、当該機能要素が利用可能なネットワークスライスの識別子であるスライスＩＤとが関連付けられている。また、当該セグメントルーティングパス管理データには、当該機能要素が当該ネットワークスライスを用いて行う通信においてパケットが転送されるセグメントルーティングパス１００の識別子（セグメントルーティングパスＩＤ）のリストであるセグメントルーティングパスＩＤリストが関連付けられている。
　ここで、ｇＮＢ１０２ａ、ｇＮＢ１０２ｂ、ｇＮＢ１０２ｃの識別子が、それぞれ、「ｇＮＢ００１」、「ｇＮＢ００２」、「ｇＮＢ００３」であることとする。
　この場合、図８に示すセグメントルーティングパス管理データには、ｇＮＢ１０２ａ、ｇＮＢ１０２ｂ、ｇＮＢ１０２ｃのいずれもが、スライスＩＤがそれぞれ「００１」、「００２」、「００３」である３つのネットワークスライスを含む複数のネットワークスライスが利用可能であることが示されている。なお、利用可能なネットワークスライスがすべての機能要素において共通している必要はない。利用可能なネットワークスライスが機能要素によって異なっていても構わない。
　以下、スライスＩＤが「００１」であるネットワークスライスをネットワークスライスＡと呼ぶこととする。また、スライスＩＤが「００２」であるネットワークスライスをネットワークスライスＢと呼ぶこととする。また、スライスＩＤが「００３」であるネットワークスライスをネットワークスライスＣと呼ぶこととする。
　例えば、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ａが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「００１」、「００２」、「００３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ａが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「０１１」、「０１２」、「０１３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ａが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「０２１」、「０２２」、「０２３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。
　また、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｂが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「１０１」、「１０２」、「１０３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｂが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「１１１」、「１１２」、「１１３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｂが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「１２１」、「１２２」、「１２３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。
　また、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｃが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「２０１」、「２０２」、「２０３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｃが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「２１１」、「２１２」、「２１３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。また、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信をｇＮＢ１０２ｃが行う場合には、セグメントルーティングパスＩＤが「２２１」、「２２２」、「２２３」、・・・のいずれかであるセグメントルーティングパス１００を用いた通信が行われる。
　本実施形態に係るルータ群管理データは、例えば、複数のセグメントルーティングパス１００のそれぞれについての、当該セグメントルーティングパス１００の構成要素であるルート群を示すデータである。
　図９に示すように、ルータ群管理データには、例えば、セグメントルーティングパスＩＤと、ルータＩＤリストと、が含まれている。セグメントルーティングパスＩＤは、セグメントルーティングパス１００の識別子である。上述のように、セグメントルーティングパスＩＤは、セグメントルーティングパス管理データに含まれるセグメントルーティングパスＩＤリストの要素に相当する。そして、ルータ群管理データでは、セグメントルーティングパスＩＤと、当該セグメントルーティングパスＩＤにより識別されるセグメントルーティングパス１００の構成要素であるルータの識別子（ルータＩＤ）のリストであるルータＩＤリストと、が関連付けられている。
　例えば、図９に示すルータ群管理データでは、セグメントルーティングパスＩＤが「０１１」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１００００」、「１０００１」、「１０００２」、・・・、「２０００１」、「２０００２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「０１２」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１００００」、「１００１１」、「１００１２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「０１３」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１００００」、「１００２１」、「１００２２」、・・・であることが示されている。
　また、セグメントルーティングパスＩＤが「１０１」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１１０００」、「１１００１」、「１１００２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「１０２」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１１０００」、「１１０１１」、「１１０１２」、・・・、「２０００１」、「２０００２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「１０３」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１１０００」、「１１０２１」、「１１０２２」、・・・であることが示されている。
　また、セグメントルーティングパスＩＤが「２２１」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１２０００」、「１２００１」、「１２００２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「２２２」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１２０００」、「１２０１１」、「１２０１２」、・・・であることが示されている。また、セグメントルーティングパスＩＤが「２２３」であるセグメントルーティングパス１００を構成する複数のルータの識別子がそれぞれ「１２０００」、「１２０２１」、「１２０２２」、・・・、「２０００１」、「２０００３」、・・・であることが示されている。
　図９の例では、ルータＩＤが「２０００１」であるルータが、セグメントルーティングパスＩＤがそれぞれ「０１１」、「１０２」、「２２３」である３つのセグメントルーティングパス１００の共通の構成要素となっている。また、ルータＩＤが「２０００２」であるルータが、セグメントルーティングパスＩＤがそれぞれ「０１１」、「１０２」である２つのセグメントルーティングパス１００の共通の構成要素となっている。
　また、本実施形態では、上述のように、スライスマネージャ部９２、ライフサイクル管理部９４、又は、ＳＤＮコントローラ７４によって、ネットワークスライスの構成要素であるセグメントルーティングパス１００や、セグメントルーティングパス１００の構成要素であるルータが変更されることがある。
　本実施形態では、このような構成要素の変更が発生したことに応じて、インベントリデータベース８２に記憶されているルータ群データ（例えば、図８に示すセグメントルーティングパス管理データや、図９に示すルータ群管理データ）が更新される。
　そのため、ルータ群データを参照することで、ネットワークスライスの現在における構成要素であるセグメントルーティングパス１００や、セグメントルーティングパス１００の現在における構成要素であるルータ群を特定できるようになっている。
　そして、本実施形態では例えば、監視機能部７２が、通信システム１に含まれる複数の機能要素のそれぞれについて、当該機能要素が利用可能なネットワークスライス毎に、当該ネットワークスライスを用いたスライス通信における当該機能要素の性能を監視する。
　具体的には例えば、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ａの性能、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ａの性能、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ａの性能、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｂの性能、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｂの性能、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｂの性能、ネットワークスライスＡを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｃの性能、ネットワークスライスＢを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｃの性能、ネットワークスライスＣを用いたスライス通信におけるｇＮＢ１０２ｃの性能、などが監視される。
　そして、監視機能部７２が、例えば、所定の時間間隔（例えば、１５分間隔）で、機能要素が利用可能なネットワークスライス毎に、当該ネットワークスライスを用いたスライス通信における当該機能要素の直近の所定長（例えば、直近の１５分）の期間における性能を示す性能指標値データを生成する。そして、監視機能部７２が、例えば、生成された性能指標値データを当該時間間隔でデータバス部６８に出力する。
　例えば、ある期間における性能を示す性能指標値データが生成される場合に、当該期間が関連付けられた性能指標値データがデータバス部６８に出力されてもよい。例えば、当該期間の始期及び終期を示す期間データが関連付けられた性能指標値データがデータバス部６８に出力されてもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０が、データバス部６８への性能指標値データの出力に応じて、出力された性能指標値データを取得してもよい。
　性能指標値データが示す性能としては、例えば、スループット、ベアラ接続数、アタッチ数、通信速度（帯域）、などが挙げられる。また、複数種類の性能を示す性能指標値（例えば、スループット及びベアラ接続数）に基づいて算出される総合的な値（例えば複数種類の性能指標値の線形結合値）が、性能指標値データの値として用いられてもよい。なお、性能指標値データが示す性能は上述のものには限定されない。
　そして、本実施形態では例えば、ポリシーマネージャ部９０が、通信システム１に含まれるいずれかの機能要素がいずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信である一方のスライス通信と、通信システム１に含まれるいずれかの機能要素がいずれかのネットワークスライスを用いて行う通信であって当該一方のスライス通信とは異なるスライス通信である他方のスライス通信と、のペアを選択する。すなわち、二つの異なるスライス通信が選択されてペアを構成する。以下、当該一方のスライス通信を、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と呼ぶこととし、当該他方のスライス通信を、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と呼ぶこととする。
　なお、第２のネットワークスライスは、第１のネットワークスライスと同じネットワークスライスであってもよい。例えば、第１のスライス通信が、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信であり、第２のスライス通信が、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信であってもよい。
　あるいは、第２のネットワークスライスは、第１のネットワークスライスとは異なるネットワークスライスであってもよい。例えば、第１のスライス通信が、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＢを用いて行うスライス通信であり、第２のスライス通信が、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信であってもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、例えば、直近の所定時間長の期間における、第１のスライス通信における第１の機能要素の性能を示す性能指標値をそれぞれが示す複数の性能指標値データ、及び、第２のスライス通信における第２の機能要素の性能を示す性能指標値をそれぞれが示す複数の性能指標値データを取得する。
　以下、第１のスライス通信における第１の機能要素の性能を示す性能指標値をそれぞれが示す複数の性能指標値データを含む性能指標値データ群を、第１の性能指標値データ群と呼ぶこととする。また、第２のスライス通信における第２の機能要素の性能を示す性能指標値をそれぞれが示す複数の性能指標値データを含む性能指標値データ群を、第２の性能指標値データ群と呼ぶこととする。
　例えば、当該所定時間長が３時間であり、１５分間隔で性能指標値データが取得される場合は、第１の性能指標値データ群、及び、第２の性能指標値データ群には、それぞれ、１２個の性能指標値データが含まれることとなる。
　ここで、第１の性能指標値データ群に含まれる複数の性能指標値データのそれぞれが関連付けられている期間は、第２の性能指標値データ群に含まれる複数の性能指標値データのそれぞれが関連付けられている期間と同じ期間である。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、第１の性能指標値データ群に含まれる複数の性能指標値データが示す性能指標値と、第２の性能指標値データ群に含まれる複数の性能指標値データが示す性能指標値と、の相関の強さを示す相関度（例えば、相関係数）を算出する。
　そして、第１の性能指標値データ群に含まれている複数の性能指標値データのうち関連付けられている期間が最も早いものの始期から、関連付けられている期間が最も遅いものの終期までの期間の長さは、上述の所定時間長に相当する。第２の性能指標値データ群に含まれている複数の性能指標値データのうち関連付けられている期間が最も早いものの始期から、関連付けられている期間が最も遅いものの終期までの期間の長さも、上述の所定時間長に相当する。そして、算出される相関度は、当該所定時間長である当該期間に対応付けられる。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、算出される相関度に基づいて、図１０にデータ構造の一例が示されている相関度データを生成する。
　図１０に示すように、相関度データには、例えば、第１スライス通信ＩＤと第２スライス通信ＩＤと日時データとが関連付けられている。
　相関度データには、例えば、上述のようにして算出される相関度の値が設定される。
　第１スライス通信ＩＤは、第１のスライス通信の識別子である。第１スライス通信ＩＤには、例えば、第１の機能要素の識別子である第１機能要素ＩＤと、第１のネットワークスライスの識別子である第１スライスＩＤと、の組合せが含まれる。
　第２スライス通信ＩＤは、第２のスライス通信の識別子である。第２スライス通信ＩＤには、例えば、第２の機能要素の識別子である第２機能要素ＩＤと、第２のネットワークスライスの識別子である第２スライスＩＤと、の組合せが含まれる。
　日時データは、例えば、当該相関度データが示す相関度に対応付けられる期間を代表する日時を示すデータである。ここで、例えば、日時データに、相関度に対応付けられる期間の終期あるいは始期である日時が示されていてもよい。あるいは、日時データに、相関度に対応付けられる始期である日時及び終期である日時が示されていてもよい。
　本実施形態では例えば、通信システム１に含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペア毎に、相関度データが生成される。以下、通信システム１に含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアを、スライス通信ペアとも呼ぶこととする。
　なお、相関度データの生成タイミングは、特に限定されない。例えば、性能指標値データが取得される度に、最新の複数の性能指標値データに基づいて相関度データが生成されるようにしてもよい。この場合は、順次生成される相関度データが示す相関度に対応付けられる期間は一部が重複することとなる。
　また、相関度データが、相関度に対応付けられる期間の長さに相当する時間毎に最新の複数の性能指標値データに基づいて生成されてもよい。例えば上述の例では、３時間毎に相関度データが生成されてもよい。この場合は、順次生成される相関度データが示す相関度に対応付けられる期間は重複しない。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、通信システム１に含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、第１のスライス通信における第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、第２のスライス通信における第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を算出する。例えば、関連付けられている第１スライス通信ＩＤ及び第２スライス通信ＩＤが同じであり、生成された順序が連続する複数の相関度データに基づいて、性能指標値の相関の強さの増加度である相関増加度が算出される。ここで、相関増加度は、性能指標値の相関係数の増加度であってもよい。
　ここで、ポリシーマネージャ部９０が、特定の第１スライス通信ＩＤ、及び、特定の第２スライス通信ＩＤに関連付けられている複数の相関度データのうち、関連付けられている日時データが示す日時が最新である相関度データの値から、関連付けられている日時データが示す日時が最新から２番目である相関度データの値を引いた値を、当該第１スライス通信ＩＤ、及び、当該第２スライス通信ＩＤの組合せに対応する相関増加度の値として算出してもよい。
　あるいは、ポリシーマネージャ部９０は、特定の第１スライス通信ＩＤ、及び、特定の第２スライス通信ＩＤに関連付けられている複数の相関度データのうちから、日時データが示す日時が最新であるものから順に所定数の相関度データを抽出してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、抽出された相関度データの値の平均値及び標準偏差を算出してもよい。以下、算出された平均値に算出された標準偏差の２倍である値を足した値をｖと表現することとする。すなわち、算出された平均値をｍとし、算出された標準偏差をｓとした場合、値ｖは、値（ｍ＋２ｓ）に相当する。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、当該第１スライス通信ＩＤ、及び、当該第２スライス通信ＩＤに関連付けられている複数の相関度データのうち、関連付けられている日時データが示す日時が最新である相関度データの値から値ｖを引いた値を、当該第１スライス通信ＩＤ、及び、当該第２スライス通信ＩＤの組合せに対応する相関増加度の値として算出してもよい。
　なお、相関増加度の例は、以上で説明したものには限定されない。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、上述のようにして算出される相関増加度に基づいて、図１１にデータ構造の一例が示されている相関増加度データを生成してもよい。
　図１１に示すように、相関増加度データには、例えば、第１スライス通信ＩＤと第２スライス通信ＩＤと日時データとが関連付けられている。
　相関増加度データには、例えば、上述のようにして算出される相関増加度の値が設定される。
　第１スライス通信ＩＤ、及び、第２スライス通信ＩＤには、それぞれ、例えば、当該相関増加度に対応する第１スライス通信ＩＤ、及び、第２スライス通信ＩＤが設定される。
　日時データには、例えば、複数の相関度データに基づいて相関増加度が算出される場合における、当該複数の相関度データを代表する日時が設定される。ここで例えば、当該複数の相関度データのうちの、関連付けられている日時データが示す日時が最も新しいものについての日時データが示す日時が、相関増加度データの日時データの値として設定されてもよい。あるいは、当該複数の相関度データのうちの、関連付けられている日時データが示す日時が最も古いものについての日時データが示す日時が、相関増加度データの日時データの値として設定されてもよい。
　本実施形態では例えば、スライス通信ペア毎に、相関増加度データが生成される。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、本実施形態では例えば、通信システム１に含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、第１のスライス通信における第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、第２のスライス通信における第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を取得する。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、本実施形態では例えば、取得される相関増加度が所与の条件を満たすか否かを判定する。以下、当該条件を、増加判定条件と呼ぶこととする。
　ここで、ポリシーマネージャ部９０が、上述の相関増加度データを取得してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０が、取得される相関増加度データに基づいて、当該相関増加度データの値が増加判定条件を満たすか否かを判定してもよい。
　また、ポリシーマネージャ部９０が、最新の複数の相関増加度データを取得してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０が、当該複数の相関増加度データの値の組合せが、増加判定条件を満たすか否かを判定してもよい。
　例えば、相関増加度の値が、関連付けられている日時データが示す日時が最新である相関度データの値から、関連付けられている日時データが示す日時が最新から２番目である相関度データの値を引いた値であるとする。この場合、増加判定条件が、「相関増加度データの値が所定値以上である」との条件であってもよい。あるいは、増加判定条件が、「関連付けられている日時データが示す日時が最も新しいものから所定数（例えば３つ）の相関増加度データの値がいずれも所定値以上である」との条件であってもよい。
　また、例えば、相関増加度の値が、関連付けられている日時データが示す日時が最新である相関度データの値から上述の値ｖを引いた値であるとする。この場合、増加判定条件が、「相関増加度データの値が正である」との条件であってもよい。あるいは、増加判定条件が、「関連付けられている日時データが示す日時が最も新しいものから所定数（例えば３つ）の相関増加度データの値がいずれも正である」との条件であってもよい。
　図１２Ａは、相関増加度が増加判定条件を満たさない場合における相関度の推移の一例を模式的に示す図である。図１２Ｂは、相関増加度が増加判定条件を満たす場合における相関度の推移の一例を模式的に示す図である。
　図１２Ａ及び図１２Ｂでは、横軸は、相関度に対応付けられる期間を代表する日時ｔを表しており、縦軸は、相関度ｒを表している。
　例えば、図１２Ｂに示されているような、最新の相関度が直前の相関度から大きく増加した場合が、相関増加度が増加判定条件を満たす場合の典型的な一例に相当する。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、第１のスライス通信と第２のスライス通信とのペアに関連付けられる相関増加度が所与の増加判定条件を満たすと判定される場合に、ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、上述の第１の機能要素及び上述の第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定する。
　例えば、第１のスライス通信と第２のスライス通信とのペアに関連付けられる相関増加度が所与の増加判定条件を満たすと判定されたとする。すると、ポリシーマネージャ部９０は、例えば、第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群を特定してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、例えば、第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群を特定してもよい。ここで、上述のように、当該経路は、セグメントルーティングによるパケットの転送が行われる経路であってもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、このようにして特定される第１のルータ群と第２のルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、上述の第１の機能要素及び上述の第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定してもよい。
　例えば、関連付けられている第１機能要素ＩＤ、第１スライスＩＤ、第２機能要素ＩＤ、第２スライスＩＤが、それぞれ、ｇＮＢ００１、００２、ｇＮＢ００２、００１である相関増加度データに基づいて、当該相関増加度データが示す相関増加度が増加判定条件を満たすと判定されたとする。
　この場合には、例えば、セグメントルーティングパス管理データにおいて、機能要素ＩＤ「ｇＮＢ００１」、及び、スライスＩＤ「００２」に関連付けられているセグメントルーティングパスＩＤリストに含まれるセグメントルーティングパスＩＤが特定される。ここで特定されるセグメントルーティングパスＩＤは、例えば、「０１１」、「０１２」、「０１３」、などである。
　そして、このようにして特定されるセグメントルーティングパスＩＤのそれぞれについて、ルータ群管理データにおいて、当該セグメントルーティングパスＩＤに関連付けられているルータＩＤリストに含まれるルータＩＤが特定される。
　ここでは例えば、ルータ群管理データにおいて、セグメントルーティングパスＩＤ「０１１」に関連付けられているルータＩＤリスト、セグメントルーティングパスＩＤ「０１２」に関連付けられているルータＩＤリスト、及び、セグメントルーティングパスＩＤ「０１３」に関連付けられているルータＩＤリスト、などが特定される。
　そして、このようにして特定されるルータＩＤリストのうちの少なくとも１つに含まれるルータＩＤが特定される。以下、このようにして特定されるルータＩＤを含むルータＩＤ群を、原因候補ルータＩＤ群と呼ぶこととする。ここでは例えば、「１００００」、「１０００１」、「１０００２」、「１００１１」、「１００１２」、「１００２１」、「１００２２」、「２０００１」、「２０００２」、・・・が、ｇＮＢ１０２ａ及びネットワークスライスＢに対応付けられる原因候補ルータＩＤ群として特定されることとなる。
　また、同様にして、「１１０００」、「１１００１」、「１１００２」、「１１０１１」、「１１０１２」、「１１０２１」、「１１０２２」、「２０００１」、「２０００２」、・・・が、ｇＮＢ１０２ｂ及びネットワークスライスＡに対応付けられる原因候補ルータＩＤ群として特定されることとなる。
　そして、これら２個の原因候補ルータＩＤ群のいずれにも含まれるルータＩＤである「２０００１」、及び、「２０００２」が、機能要素の性能が低下している原因のルータのルータＩＤとして推定される。
　なお、説明の便宜上、上述の例では、機能要素の性能が低下している原因のルータとして２つのルータが推定されているが、機能要素の性能が低下している原因のルータとして１つのルータが推定されてもよい。また、機能要素の性能が低下している原因のルータとして３つ以上のルータが推定されてもよい。
　そして、本実施形態において、例えば、スライスマネージャ部９２が、ＳＤＮコントローラ７４に、機能要素の性能が低下している原因として推定される１又は複数のルータのそれぞれについて、当該ルータを構成要素として含むネットワークスライスについての通信経路の変更指示を出力してもよい。そして、ＳＤＮコントローラ７４が、当該変更指示に従って、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された通信経路を変更してもよい。
　例えば、スライスマネージャ部９２が、機能要素の性能が低下している原因として推定されるルータに対応付けられるＳＤＮコントローラ７４に、当該ルータのルータＩＤに関連付けられた通信経路の変更指示を出力してもよい。そして、ＳＤＮコントローラ７４が、当該変更指示の受付に応じて、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された通信経路を、当該ルータＩＤにより識別されるルータを除外した通信経路（すなわち、当該ルータを経由しない通信経路）に変更してもよい。
　また、プラットフォームシステム３０の管理者等が、機能要素の性能が低下している原因として推定されるルータのそれぞれについて、障害やキャパシティオーバーなどの異常が発生しているか否かを確認してもよい。そして、プラットフォームシステム３０の管理者等が、異常の発生が確認されたルータについて、当該ルータを通信経路上から除外する指示をＳＤＮコントローラ７４に出力してもよい。そして、ＳＤＮコントローラ７４が、当該指示の受付に応じて、当該ＳＤＮコントローラ７４によって作成された通信経路を、当該ルータを除外した通信経路（すなわち、当該ルータを経由しない通信経路）に変更してもよい。
　また、ＳＤＮコントローラ７４、又は、スライスマネージャ部９２が、通信経路の変更に応じて、インベントリデータベース８２に記憶されている、図８に示すセグメントルーティングパス管理データや、図９に示すルータ群管理データを、更新してもよい。
　本実施形態に係る通信システム１に含まれる複数のネットワークスライスに共通する構成要素であるルータの異常が検出されていないにも関わらず、複数の機能要素で同じようなタイミングに当該機能要素が利用可能なネットワークスライスを用いた通信における当該機能要素の性能の低下（いわゆる、サイレント障害）が発生することがある。
　ここで、複数の機能要素の性能が同じように低下すると、これらの機能要素の性能指標値の相関が強くなるものと思われる。そして、この場合、これらの機能要素の性能の低下が同一の原因によって引き起こされた可能性が疑われる。
　このことを踏まえ、本実施形態では、以上で説明したように、第１のスライス通信と第２のスライス通信とのペアに関連付けられる相関増加度が増加判定条件を満たすと判定される場合に、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータが、第１の機能要素及び第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定される。
　このようにして、本実施形態によれば、ネットワークスライスにおけるサイレント障害の原因であるルータが的確に推定できることとなる。
　本実施形態において、ポリシーマネージャ部９０が、複数のペアのそれぞれに関連付けられる相関増加度に基づいて、増加判定条件を決定してもよい。
　例えば、ポリシーマネージャ部９０が、複数のペアのそれぞれに関連付けられる最新の相関増加度の代表値（例えば、平均値）を算出してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、このようにして算出される最新の相関増加度の代表値に基づいて、増加判定条件を決定してもよい。例えば、算出された代表値がｘ１である場合に、「相関増加度データの値から値ｘ１を引いた値が所定値以上である」との条件が増加判定条件として決定されてもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、決定される増加判定条件を相関増加度が満たすか否かを判定してもよい。
　このようにすれば、例えば、あるスライス通信ペア以外のスライス通信ペアの相関増加度が小さくなることで、当該スライス通信ペアの相関増加度が相対的に大きくなった場合でも、当該スライス通信ペアについて相関増加度が増加判定条件と満たすと判定することができる。
　また、本実施形態において、ポリシーマネージャ部９０が、複数のスライス通信ペアのそれぞれについて、当該ペアを構成する２つのスライス通信のそれぞれに係る性能指標値の相関の推移を算出してもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、このようにして複数のスライス通信ペアのそれぞれについて算出される相関の推移に基づいて、増加判定条件を決定してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、決定される増加判定条件を相関増加度が満たすか否かを判定してもよい。
　例えば、複数のスライス通信ペアのそれぞれについて算出される相関の推移に基づいて、相関度の期待値が算出されてもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０は、このようにして算出される相関度の期待値に基づいて、増加判定条件を決定してもよい。例えば、算出された期待値がｘ２である場合に、「相関増加度データの値から値ｘ２を引いた値が所定値以上である」との条件が増加判定条件として決定されてもよい。
　このようにすれば、例えば、あるスライス通信ペア以外のスライス通信ペアの相関増加度が小さくなることで、当該スライス通信ペアの相関増加度が相対的に大きくなった場合でも、当該スライス通信ペアについて相関増加度が増加判定条件と満たすと判定することができる。
　また、上述のように、ポリシーマネージャ部９０は、複数のスライス通信ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる相関増加度を算出してもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、複数のペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる相関増加度が増加判定条件を満たすか否かを判定してもよい。
　ここで、増加判定条件を満たす相関増加度に関連付けられるスライス通信のペアが複数存在したとする。この場合に、ポリシーマネージャ部９０が、当該ペアに関連付けられている相関増加度が増加判定条件を満たした時期、又は、当該ペアに関連付けられている相関増加度によって増加度が示されている相関の強さの変化のパターン、の少なくとも一方に基づいて、当該複数のペアを複数のペア群に分類してもよい。
　ここで、相関増加度が増加判定条件を満たした時期とは、例えば、増加判定条件を満たした相関増加度データに関連付けられている日時データの値であってもよい。
　また、相関の強さの変化のパターンの例としては、相関の強さの変化を表すグラフの形状や、相関増加度データの値の大きさ、などが挙げられる。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、例えば、一般的なクラスタリング技術を用いて、増加判定条件を満たす相関増加度に関連付けられるペアに関連付けられている相関増加度が増加判定条件を満たした時期、又は、当該ペアに関連付けられている相関増加度によって増加度が示されている相関の強さの変化のパターン、の少なくとも一方に基づいて、当該複数のペアを複数のペア群に分類してもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０が、当該複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群に含まれる複数のペアのうちの少なくとも１つに含まれる複数のスライス通信を特定してもよい。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群について特定される複数のスライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、当該ペア群に係る複数の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定してもよい。
　例えば、ペア群に３つのペアが含まれるとする。そして、１つ目のペアが、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＢを用いて行うスライス通信と、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信と、のペアであったとする。そして、２つ目のペアが、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信と、ｇＮＢ１０２ｃがネットワークスライスＣを用いて行うスライス通信と、のペアであったとする。そして、３つ目のペアが、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＢを用いて行うスライス通信と、ｇＮＢ１０２ｃがネットワークスライスＣを用いて行うスライス通信と、のペアであったとする。
　この場合、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＢを用いて行うスライス通信、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信、及び、ｇＮＢ１０２ｃがネットワークスライスＣを用いて行うスライス通信が特定されてもよい。
　そして、この場合は、上述のように、「１００００」、「１０００１」、「１０００２」、「１００１１」、「１００１２」、「１００２１」、「１００２２」、「２０００１」、「２０００２」、・・・がｇＮＢ１０２ａ及びネットワークスライスＢに対応付けられる原因候補ルータＩＤ群として特定される。
　また、上述のように、「１１０００」、「１１００１」、「１１００２」、「１１０１１」、「１１０１２」、「１１０２１」、「１１０２２」、「２０００１」、「２０００２」、・・・が、ｇＮＢ１０２ｂ及びネットワークスライスＡに対応付けられる原因候補ルータＩＤ群として特定される。
　そして、「１２０００」、「１２００１」、「１２００２」、「１２０１１」、「１２０１２」、「１２０２１」、「１２０２２」、「２０００１」、「２０００３」、・・・が、ｇＮＢ１０２ｃ及びネットワークスライスＣに対応付けられる原因候補ルータＩＤ群として特定されることとなる。
　そのためこの場合は、これら３個の原因候補ルータＩＤ群のいずれにも含まれるルータＩＤである「２０００１」が、機能要素の性能が低下している原因のルータのルータＩＤとして推定されることとなる。
　このようにすれば、サイレント障害の原因であるルータをより的確に推定できることとなる。
　また、本実施形態において、ポリシーマネージャ部９０が、増加判定条件を満たさない相関増加度に関連付けられるペアを構成する２つのスライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、原因のルータから除外してもよい。
　例えば、ｇＮＢ１０２ａがネットワークスライスＢを用いて行うスライス通信と、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信と、のペアに関連付けられる相関増加度が増加判定条件を満たしているとする。一方、ｇＮＢ１０２ｂがネットワークスライスＡを用いて行うスライス通信と、ｇＮＢ１０２ｃがネットワークスライスＣを用いて行うスライス通信と、のペアに関連付けられる相関増加度が増加判定条件を満たしていないとする。この場合、「２０００１」が、機能要素の性能が低下している原因のルータのルータＩＤから除外されてもよい。すなわちこの場合は、「２０００２」が、機能要素の性能が低下している原因のルータのルータＩＤとして推定されることとなる。
　このようにすれば、サイレント障害の原因であるルータをより的確に推定できることとなる。
　また、性能管理部８８が、監視機能部７２によって生成される性能指標値データを集計することで、機能要素が利用可能なネットワークスライス毎に、当該ネットワークスライスを用いたスライス通信における機能要素の性能を示す総合性能指標値データを生成してもよい。そして、ポリシーマネージャ部９０が、性能管理部８８によって生成される総合性能指標値データに基づいて、相関増加度を算出してもよい。
　以上の例では、ＲＡＮ３２に含まれる機能要素（上述の例ではｇＮＢ１０２）が行うスライス通信のペア毎に、相関増加度が増加判定条件を満たすか否かが判定されている。この場合に、ＲＡＮ３２とコアネットワークシステム３４との間の経路（上述の例ではｇＮＢ１０２とＵＰＦ５０との間の経路）上に存在するルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　ここで、本実施形態において、コアネットワークシステム３４に含まれる機能要素（例えばＵＰＦ５０）が行うスライス通信のペア毎に、相関増加度が増加判定条件を満たすか否かが判定されるようにしてもよい。そして、ＲＡＮ３２とコアネットワークシステム３４との間の経路上に存在するルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。この場合は、例えば、ＵＰＦ５０に係る性能指標値に基づいて、相関増加度が増加判定条件を満たすか否かが判定されるようにしてもよい。
　また、本発明は、ＲＡＮ３２とコアネットワークシステム３４との間の経路以外の経路における、ネットワークスライスにおけるサイレント障害の原因であるルータの推定にも適用可能である。
　例えば、ＣＵ４４とＤＵ４２との間の経路（ミッドホール）における、ネットワークスライスにおけるサイレント障害の原因であるルータが推定されてもよい。
　この場合、ポリシーマネージャ部９０が、ＣＵ４４が行うスライス通信のペア毎に、相関増加度が増加判定条件を満たすか否かを判定してもよい。そして、ＣＵ４４とＤＵ４２との間の経路上に存在するルータ群のうちからＣＵ４４の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　また、性能指標値データの値が、ユーザプレーンにおける機能要素の性能を示す値であってもよいし、コントロールプレーンにおける機能要素の性能を示す値であってもよい。
　そして、ユーザプレーンにおけるスライス通信ペアについて相関増加度が増加判定条件を満たすと判定される場合には、ユーザプレーンの構成要素であるルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　また、コントロールプレーンにおけるスライス通信ペアについて相関増加度が増加判定条件を満たすと判定される場合には、コントロールプレーンの構成要素であるルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　また、コントロールプレーンにおけるスライス通信ペアについて相関増加度が増加判定条件を満たすと判定される場合であっても、コントロールプレーン、及び、ユーザプレーンの構成要素であるルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　また、スライス通信の経路上に存在するルータ群のうちの、１又は複数のネットワークスライスサブネットインスタンスの構成要素であるルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。例えば、当該経路上に存在するバックホール部分のルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。あるいは例えば、当該経路上に存在するミッドホール部分のルータ群のうちから機能要素の性能が低下している原因のルータが推定されてもよい。
　ここで、本実施形態に係るプラットフォームシステム３０で行われる、機能要素の性能が低下している原因のルータを推定する処理の流れの一例を、図１３に例示するフロー図を参照しながら説明する。
　以下、特定の第１のスライス通信と特定の第２のスライス通信とのペアに着目して説明するが、図１３に示されている処理は、上述のように、複数のスライス通信ペアのそれぞれに対して実行されることとなる。
　まず、ポリシーマネージャ部９０は、第１のスライス通信における第１の機能要素の性能を示す最新の所定数の性能指標値データと、第２のスライス通信における第２の機能要素の性能を示す最新の所定数の性能指標値データと、を取得する（Ｓ１０１）。
　そして、ポリシーマネージャ部９０が、Ｓ１０１に示す処理で取得された性能指標値データに基づいて、相関度データを生成する（Ｓ１０２）。
　そして、ポリシーマネージャ部９０が、Ｓ１０２に示す処理で生成された相関度データを含む、直近に生成された複数の相関度データに基づいて、相関増加度データを生成する（Ｓ１０３）。
　そして、ポリシーマネージャ部９０が、Ｓ１０３に示す処理で生成された相関増加度データを含む少なくとも１つの相関増加度データを取得する（Ｓ１０４）。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、Ｓ１０４に示す処理で取得された相関増加度データが示す相関増加度が増加判定条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１０５）。なお、Ｓ１０４に示す処理で最新の複数の相関増加度データが取得され、Ｓ１０５に示す処理で、これら複数の相関増加度データに基づいて、増加判定条件を満たすか否かが判定されてもよい。
　増加判定条件を満たさない場合は（Ｓ１０５：Ｎ）、本処理例に示す処理は終了される。
　増加判定条件を満たす場合は（Ｓ１０５：Ｙ）、ポリシーマネージャ部９０は、ルータ群データに基づいて、第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群を特定する（Ｓ１０６）。
　そして、ポリシーマネージャ部９０は、Ｓ１０３に示す処理で特定された第１のルータ群と第２のルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、第１の機能要素及び第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定して（Ｓ１０７）、本処理例に示す処理は終了される。
　なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
　例えば、本実施形態に係る機能ユニットは図３に示したものには限定されない。
　また、本実施形態に係る機能ユニットは、５ＧにおけるＮＦである必要はない。例えば、本実施形態に係る機能ユニットが、ｅＮｏｄｅＢ、ｖＤＵ、ｖＣＵ、Ｐ－ＧＷ（Packet Data Network Gateway）、Ｓ－ＧＷ（Serving Gateway）、ＭＭＥ（Mobility Management Entity）、ＨＳＳ（Home Subscriber Server）などといった、４Ｇにおけるネットワークノードであっても構わない。
　また、図５に示されている各機能の役割分担は上述のものには限定されない。
　また、本実施形態に係る機能ユニットが、コンテナ型の仮想化技術でなく、ハイパーバイザ型やホスト型の仮想化技術を用いて実現されてもよい。また、本実施形態に係る機能ユニットがソフトウェアによって実装されている必要はなく、電子回路等のハードウェアによって実装されていてもよい。また、本実施形態に係る機能ユニットが、電子回路とソフトウェアとの組合せによって実装されていてもよい。
　本開示に記載の技術は以下のように表現することもできる。
［１］
　通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データを記憶するルータ群データ記憶手段と、
　前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を算出する相関増加度算出手段と、
　前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
　前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定するルータ推定手段と、
　を含むルータ推定システム。
［２］
　複数の前記ペアのそれぞれに関連付けられる前記相関増加度に基づいて、前記条件を決定する条件決定手段、をさらに含み、
　前記判定手段は、決定される前記条件を前記相関増加度が満たすか否かを判定する、
　［１］に記載のルータ推定システム。
［３］
　複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアを構成する２つの前記スライス通信のそれぞれに係る前記性能指標値の相関の推移を算出する推移算出手段と、
　複数の前記ペアのそれぞれについて算出される前記推移に基づいて、前記条件を決定する条件決定手段と、をさらに含み、
　前記判定手段は、決定される前記条件を前記相関増加度が満たすか否かを判定する、
　［１］に記載のルータ推定システム。
［４］
　前記相関増加度算出手段は、複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度を算出し、
　前記判定手段は、前記複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすか否かを判定し、
　前記条件を満たす前記相関増加度に関連付けられる前記ペアが複数存在する場合に、当該ペアに関連付けられている前記相関増加度が前記条件を満たした時期、又は、当該ペアに関連付けられている前記相関増加度によって増加度が示されている相関の強さの変化のパターン、の少なくとも一方に基づいて、当該複数のペアを複数のペア群に分類する分類手段と、
　前記複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群に含まれる複数のペアのうちの少なくとも１つに含まれる複数のスライス通信を特定するスライス通信特定手段と、をさらに含み、
　前記ルータ推定手段は、前記複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群について特定される複数のスライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、当該ペア群に係る複数の前記機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定する、
　［１］から［３］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［５］
　前記相関増加度算出手段は、複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度を算出し、
　前記判定手段は、前記複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすか否かを判定し、
　前記ルータ推定手段は、前記条件を満たさない前記相関増加度に関連付けられる前記ペアを構成する２つの前記スライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、前記原因のルータから除外する、
　［１］に記載のルータ推定システム。
［６］
　前記第２のネットワークスライスは、前記第１のネットワークスライスと同じネットワークスライスである、
　［１］から［５］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［７］
　前記第２のネットワークスライスは、前記第１のネットワークスライスとは異なるネットワークスライスである、
　［１］から［５］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［８］
　前記機能要素は、前記通信システムの無線アクセスネットワークに含まれる機能要素であり、
　前記ルータ推定手段は、前記無線アクセスネットワークと、前記通信システムのコアネットワークシステムと、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータを推定する、
　［１］から［７］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［９］
　前記機能要素は、前記通信システムのコアネットワークシステムに含まれる機能要素であり、
　前記ルータ推定手段は、前記コアネットワークシステムと、前記通信システムの無線アクセスネットワークと、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータを推定する、
　［１］から［７］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［１０］
　前記機能要素は、ＣＵ（Central Unit）であり、
　前記ルータ推定手段は、前記ＣＵと、前記通信システムに含まれるＤＵ（Distributed Unit）と、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータを推定する、
　［１］から［７］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［１１］
　前記相関増加度は、前記性能指標値の相関係数の増加度である、
　［１］から［１０］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［１２］
　前記経路は、セグメントルーティングによるパケットの転送が行われる経路である、
　［１］から［１１］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［１３］
　前記機能要素は、ネットワークサービス、又は、ネットワークファンクションである、
　［１］から［１２］のいずれか一項に記載のルータ推定システム。
［１４］
　通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データを記憶させることと、
　前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を算出することと、
　前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かを判定することと、
　前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定することと、
　を含むルータ推定方法。

 

Claims (14)

  1. 　１以上のプロセッサを備え、
    　前記１以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、
    　通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データを記憶させるルータ群データ記憶処理と、
    　前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を算出する相関増加度算出処理と、
    　前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かを判定する判定処理と、
    　前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定するルータ推定処理と、
    　が実行されるルータ推定システム。
  2. 　前記１以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、複数の前記ペアのそれぞれに関連付けられる前記相関増加度に基づいて、前記条件を決定する条件決定処理、が実行され、
    　前記判定処理では、決定される前記条件を前記相関増加度が満たすか否かが判定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  3. 　前記１以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、
    　複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアを構成する２つの前記スライス通信のそれぞれに係る前記性能指標値の相関の推移を算出する推移算出処理と、
    　複数の前記ペアのそれぞれについて算出される前記推移に基づいて、前記条件を決定する条件決定処理と、が実行され、
    　前記判定処理では、決定される前記条件を前記相関増加度が満たすか否かが判定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  4. 　前記相関増加度算出処理では、複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が算出され、
    　前記判定処理では、前記複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすか否かが判定され、
    　前記１以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって、
    　前記条件を満たす前記相関増加度に関連付けられる前記ペアが複数存在する場合に、当該ペアに関連付けられている前記相関増加度が前記条件を満たした時期、又は、当該ペアに関連付けられている前記相関増加度によって増加度が示されている相関の強さの変化のパターン、の少なくとも一方に基づいて、当該複数のペアを複数のペア群に分類する分類処理と、
    　前記複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群に含まれる複数のペアのうちの少なくとも１つに含まれる複数のスライス通信を特定するスライス通信特定処理と、が実行され、
    　前記ルータ推定処理では、前記複数のペア群のそれぞれについて、当該ペア群について特定される複数のスライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータが、当該ペア群に係る複数の前記機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  5. 　前記相関増加度算出処理では、複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が算出され、
    　前記判定処理では、前記複数の前記ペアのそれぞれについて、当該ペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすか否かが判定され、
    　前記ルータ推定処理では、前記条件を満たさない前記相関増加度に関連付けられる前記ペアを構成する２つの前記スライス通信のそれぞれの経路上に存在するルータ群のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータが、前記原因のルータから除外される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  6. 　前記第２のネットワークスライスは、前記第１のネットワークスライスと同じネットワークスライスである、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  7. 　前記第２のネットワークスライスは、前記第１のネットワークスライスとは異なるネットワークスライスである、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  8. 　前記機能要素は、前記通信システムの無線アクセスネットワークに含まれる機能要素であり、
    　前記ルータ推定処理では、前記無線アクセスネットワークと、前記通信システムのコアネットワークシステムと、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータが推定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  9. 　前記機能要素は、前記通信システムのコアネットワークシステムに含まれる機能要素であり、
    　前記ルータ推定処理では、前記コアネットワークシステムと、前記通信システムの無線アクセスネットワークと、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータが推定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  10. 　前記機能要素は、ＣＵ（Central Unit）であり、
    　前記ルータ推定処理では、前記ＣＵと、前記通信システムに含まれるＤＵ（Distributed Unit）と、の間の経路上に存在するルータ群のうちから前記原因のルータが推定される、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  11. 　前記相関増加度は、前記性能指標値の相関係数の増加度である、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  12. 　前記経路は、セグメントルーティングによるパケットの転送が行われる経路である、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  13. 　前記機能要素は、ネットワークサービス、又は、ネットワークファンクションである、
    　請求項１に記載のルータ推定システム。
  14. 　通信システムに構築された複数のネットワークスライスのそれぞれについて、当該ネットワークスライスを構成するルータ群を示すルータ群データを記憶させることと、
    　前記通信システムに含まれる複数の機能要素のうちのいずれかが、いずれかのネットワークスライスを用いて行うスライス通信のペアのうちの、第１の機能要素が第１のネットワークスライスを用いて行う第１のスライス通信と、第２の機能要素が第２のネットワークスライスを用いて行う第２のスライス通信と、のペアに関連付けられる、前記第１のスライス通信における前記第１の機能要素の性能を示す性能指標値と、前記第２のスライス通信における前記第２の機能要素の性能を示す性能指標値と、の相関の強さの増加度である相関増加度を算出することと、
    　前記相関増加度が所与の条件を満たすか否かを判定することと、
    　前記第１のスライス通信と前記第２のスライス通信とのペアに関連付けられる前記相関増加度が前記条件を満たすと判定される場合に、前記ルータ群データに基づいて特定される、当該第１のスライス通信の経路上に存在する第１のルータ群、及び、当該第２のスライス通信の経路上に存在する第２のルータ群、のいずれにも含まれる少なくとも１つのルータを、前記第１の機能要素及び前記第２の機能要素の性能が低下している原因のルータとして推定することと、
    　を含むルータ推定方法。

     
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