JP4737325B2 - Information processing apparatus and information processing method - Google Patents
Information processing apparatus and information processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP4737325B2 JP4737325B2 JP2009193626A JP2009193626A JP4737325B2 JP 4737325 B2 JP4737325 B2 JP 4737325B2 JP 2009193626 A JP2009193626 A JP 2009193626A JP 2009193626 A JP2009193626 A JP 2009193626A JP 4737325 B2 JP4737325 B2 JP 4737325B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- traffic
- node
- amount
- router
- processing amount
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関するものである。より詳細には、ネットワークのリンクを流れるトラフィック量を推定する技術に関するものである。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method. More specifically, the present invention relates to a technique for estimating the amount of traffic flowing through a network link.
ネットワークの各リンク伝送時間を推定し、任意の経路でパケットが通過するのに要する時間を推定する技術がある(例えば、特許文献1または特許文献2参照)。これらの技術によれば、ホストが探索用パケットを送出し、そのパケットがネットワーク内の複数ルータを経由してホストに戻ってくるまでの往復時間を得る処理を行う。ホストは、この処理を繰り返し実行することによってネットワークの種々の経路についての往復時間を求めることができる。また、ホストは、この往復時間から、各リンクにおける伝送時間を変数とした連立1次方程式を立て、学習されたニューラルネットによって近似解を求めることができる。近似解は、任意の経路のパケットの通過時間として算出される。これらの技術を用いれば、ネットワークの各リンクの伝送時間が求められているので、トラフィック伝送量の多いリンクを推定し、そのリンクを避けることによって伝送遅延の少ないルーティングを行うことが可能となる。
There is a technique for estimating a link transmission time of a network and estimating a time required for a packet to pass through an arbitrary route (see, for example,
しかしながら、これらの技術を用いてルーティングを行うこととした場合には、少なくとも、以下の4点が問題となる。 However, when routing is performed using these techniques, at least the following four points are problematic.
第1に、ホストがネットワーク内に複数の(あるいは多数の)探索用パケットを流すことによって、ネットワークにかかる負荷を増大させる可能性があるという問題がある。 First, there is a problem that a load on the network may be increased by causing a host to send a plurality (or a large number) of search packets in the network.
第2に、ホストがリンクの伝送時間を算出するためのデータを揃えるまでに時間がかかるという問題がある。ホストが経路の往復時間を求めるために多数の探索用パケットを流し、その探索用パケットが戻ってくるまで待機する必要があるからである。この問題は、ネットワークが大きく、かつ、複雑になるほど顕著になる。 Second, there is a problem that it takes time for the host to prepare data for calculating the transmission time of the link. This is because it is necessary for the host to send a large number of search packets in order to determine the round trip time of the route and to wait until the search packets return. This problem becomes more pronounced as the network becomes larger and more complex.
第3に、ネットワークが大きくなるほど、連立1次方程式によって求められる近似解の現実の値からの誤差が大きくなるという問題がある。ホストがネットワーク内に複数の探索用パケットを流すことにより、ネットワーク内の各ルータにかかる負荷が増大し、接続されているリンク数の多いルータには特に大きな負荷がかかることになる。ルータに対する負荷が増大し、ルータによるパケットに対する処理に時間がかかれば、パケットの往復時間が、厳密にはリンクの伝送時間だけからなるとは言えなくなる。これに加えて、リンクの伝送時間は時々刻々変化するものであり、例えば、ネットワークが大きく複雑であるほど、探索用パケットが多く必要になる。よって、それぞれの探索用パケットが処理される時刻は異なってくる。 Thirdly, the larger the network, the larger the error from the actual value of the approximate solution obtained by the simultaneous linear equations. When the host causes a plurality of search packets to flow through the network, the load on each router in the network increases, and a particularly large load is applied to a router with a large number of connected links. If the load on the router increases and it takes time to process the packet by the router, the round-trip time of the packet cannot be said to be strictly composed of the link transmission time. In addition to this, the transmission time of the link changes from time to time. For example, the larger the network, the more search packets are required. Therefore, the time at which each search packet is processed is different.
第4に、ネットワークの構造変化に対して速やかに対応できないという問題がある。ルータ数またはリンク数の増減やリンクの付け替えなどによってネットワークの構造が変わった場合には、ホストは、連立1次方程式を立てるために必要十分な経路を改めて求めなければならない。 Fourth, there is a problem that it is impossible to respond quickly to changes in the network structure. When the network structure changes due to increase / decrease in the number of routers or links, change of links, etc., the host has to re-determine routes necessary and sufficient for establishing simultaneous linear equations.
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、主として、ネットワークを構成するリンクを流れるトラフィック量の推定を行うに際して、ネットワークにかかる負荷を低減させることが可能な技術を提供することにある。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and the object of the present invention is to reduce the load on the network mainly when estimating the amount of traffic flowing through the links constituting the network. It is to provide a technology that can.
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、複数のノード間がリンクによって相互に接続されることによって構成されるネットワークに接続され、複数のノードから任意に2つのノードを選択して得られる各ノードペア間のリンクを流れるパケット量であるトラフィック量を推定する情報処理装置であって、リンクによる各ノード間の接続関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得部と、同一期間内に各ノードを流れたパケット量を当該ノードに対応する各トラフィック処理量として計算する処理量計算部と、リンク情報と各トラフィック処理量とに基づいて、各ノードペア間を流れるパケット量に対する当該パケットのうちでノードを流れるパケット量の割合を各要素に有する行列を、当該ノードに対応する各寄与行列として計算する寄与行列計算部と、各ノードに対応する各寄与行列に基づいて、各ノードに対応する各トラフィック処理量を各ノードペアに割り振ることによってトラフィック量を推定する推定部と、を備えることを特徴とする、情報処理装置が提供される。 In order to solve the above problem, according to one aspect of the present invention, a plurality of nodes are connected to each other by a link and connected to a network, and two nodes are arbitrarily selected from the plurality of nodes. An information processing apparatus that estimates the amount of traffic that is the amount of packets that flow through the link between each pair of nodes obtained in the same manner, and a link information acquisition unit that acquires link information that indicates a connection relationship between the nodes by the link, A processing amount calculation unit for calculating the amount of packets flowing through each node as each traffic processing amount corresponding to the node, and the packet corresponding to the packet amount flowing between each node pair based on the link information and each traffic processing amount A matrix having a ratio of the amount of packets flowing through the node in each element, and each contribution matrix corresponding to the node And an estimation unit that estimates the traffic amount by allocating each traffic processing amount corresponding to each node to each node pair based on each contribution matrix corresponding to each node. An information processing apparatus is provided.
推定部は、各ノードペアに割り振る各トラフィック処理量として寄与行列の各要素値に比例する値を使用することとしてもよい。 The estimation unit may use a value proportional to each element value of the contribution matrix as each traffic processing amount allocated to each node pair.
推定部は、寄与行列の要素値の総和が大きいノードから順に、当該ノードに対応するトラフィック処理量を各ノードペアに割り振ることとしてもよい。 The estimation unit may allocate the traffic processing amount corresponding to the node to each node pair in order from the node having the largest sum of the element values of the contribution matrix.
推定部は、寄与行列の非零の要素数が大きいノードから順に、当該ノードに対応するトラフィック処理量を各ノードペアに割り振ることとしてもよい。 The estimation unit may allocate the traffic processing amount corresponding to the node to each node pair in order from the node having the largest number of non-zero elements in the contribution matrix.
推定部は、推定したトラフィック量から各ノードを流れたパケット量であるトラフィック処理量を計算し、計算したトラフィック処理量と処理量計算部によって計算されたトラフィック処理量との大小関係を判断し、計算したトラフィック処理量のほうが大きいと判断した場合には、当該ノードを含むノードペアに対して割り振るトラフィック処理量を減少させ、計算したトラフィック処理量のほうが小さいと判断した場合には、当該ノードを含むノードペアに対して割り振るトラフィック処理量を増加させることによって、再度トラフィック量の割り振りを行うこととしてもよい。 The estimation unit calculates a traffic processing amount that is a packet amount flowing through each node from the estimated traffic amount, determines a magnitude relationship between the calculated traffic processing amount and the traffic processing amount calculated by the processing amount calculation unit, When it is determined that the calculated traffic processing amount is larger, the traffic processing amount allocated to the node pair including the node is decreased, and when it is determined that the calculated traffic processing amount is smaller, the node is included. The traffic volume may be allocated again by increasing the traffic processing volume allocated to the node pair.
以上説明したように本発明によれば、主として、ネットワークを構成するリンクを流れるトラフィック量の推定を行うに際して、ネットワークにかかる負荷を低減させることが可能となる。 As described above, according to the present invention, it is possible to reduce the load on the network mainly when estimating the amount of traffic flowing through the links constituting the network.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.
<第1本実施形態>
[概要の説明]
図1は、ネットワークの構成を説明するための図である。図1に示すように、ネットワーク200’は、各ノード(ノードN1〜N5)が連携して送信元から送信先にパケットの送信を行うものである。パケットとは、送信元から送信先に送信されるデータの単位として使用する。また、ここでは、ネットワーク200’は、5つのノードによって構成されることとしているが、ノードの数は特に限定されるものではない。また、ノードの一例としては、ルータを使用することができるが、ノードは特にルータに限定されるものではなく、ネットワーク200’を構成する装置であってパケットの送受信を行うものを適宜使用することができる。
<First Embodiment>
[Description of overview]
FIG. 1 is a diagram for explaining a network configuration. As shown in FIG. 1, in the
ノードペアとは、任意のノードの組を示すものであり、直接的にリンクによって接続されているノード同士のみを意味するものではない。例えば、ノードN1とノードN2との組、ノードN3とノードN4との組のみではなく、例えば、ノードN1とノードN4との組、ノードN3とノードN5との組などもノードペアと称する。ノードの一例としてルータを使用する場合には、上記したノードペアを特にルータペアと称する。本実施形態では、ノードのトラフィック処理量と寄与行列とを用いてノードペアごとのトラフィック量を推定する。ノードのトラフィック処理量とは、例えば、ノードが処理するパケットの量であり、例えば、ノードが処理する単位時間あたりのパケットの量を意味するものとする。寄与行列については後述する。ノードペアごとのトラフィック量とは、例えば、ノードペア間において送受信されるパケットの量であり、例えば、ノードペア間において送受信される単位時間あたりのパケットの量を意味するものとする。 A node pair indicates a set of arbitrary nodes, and does not mean only nodes that are directly connected by a link. For example, not only the set of the node N1 and the node N2, the set of the node N3 and the node N4, but also the set of the node N1 and the node N4, the set of the node N3 and the node N5, and the like are also referred to as node pairs. When a router is used as an example of a node, the above node pair is particularly referred to as a router pair. In this embodiment, the traffic amount for each node pair is estimated using the traffic processing amount of the node and the contribution matrix. The traffic processing amount of a node is the amount of packets processed by the node, for example, and means the amount of packets per unit time processed by the node, for example. The contribution matrix will be described later. The traffic amount for each node pair is, for example, the amount of packets transmitted / received between the node pairs, and means the amount of packets per unit time transmitted / received between the node pairs, for example.
ところが、このノードのトラフィック処理量と寄与行列との情報からだけでは何通りもの推定量の候補が計算される。そこで、「ノードペアごとのトラフィック量が可能な限り均等になるようにノードのトラフィック処理量を割り当てる」という条件を満たすようにトラフィック量を推定することによって推定量の候補を絞ることにする。この条件は、ネットワーク200’が大きくなるほどノードペアごとのトラフィック量は均一になるという考え方に基づいている。
However, a number of estimation amount candidates are calculated only from the information of the traffic processing amount and the contribution matrix of this node. Therefore, candidates for the estimated amount are narrowed down by estimating the traffic amount so as to satisfy the condition of “allocating the traffic processing amount of the node so that the traffic amount for each node pair is as equal as possible”. This condition is based on the idea that the larger the
[寄与行列の説明]
寄与行列は、ルータごとに作成される行列であり、例えば、ノードkの寄与行列と言った場合には、その{i,j}要素は、ノードiから始まりノードjで終端するトラフィック量に対するkを通るトラフィック量の割合を示すものである。ノードiから始まりノードjで終端するパケットがすべてノードkを通る場合には、{i,j}要素は、「1」となり、ノードkが関与しない(ノードiから始まりノードjで終端するパケットがノードkを通らない)場合には、「0」となる。ネットワーク200内のルーティング方法が決まれば、ネットワーク200内の全寄与行列も一意に定まる。例えば、図1に示したノードN5の寄与行列Δ5は、次のように示される。
[Explanation of contribution matrix]
The contribution matrix is a matrix created for each router. For example, when the contribution matrix of the node k is referred to, the {i, j} element is k for the traffic amount starting from the node i and ending at the node j. It shows the ratio of traffic volume passing through. If all packets starting from node i and ending at node j pass through node k, the {i, j} element is “1”, and node k is not involved (the packet starting from node i and ending at node j is not In the case of not passing through the node k), it becomes “0”. If the routing method in the
ここで、経路選択には、最短経路法を採用し、経路が複数存在する場合には分岐点において経路ごとに等分配することとしている。また、ノードN2とノードN4との間のトラフィック量は、経路(ノードN2、ノードN3およびノードN4の順に通過する経路)と経路(ノードN2、ノードN5およびノードN4の順に通過する経路)とに二分されるので、{2,4}および{4,2}要素は、それぞれ「0.5」となる。一方、ノードN1およびノードN4との間で送受信されるパケットは、必ずノードN5を通るので、{1,4}および{4,1}要素は、「1」となる。{i,j}要素は、Δ5 i,jと表すこととする。 Here, for route selection, the shortest route method is adopted, and when there are a plurality of routes, equal distribution is made for each route at a branch point. Further, the traffic volume between the node N2 and the node N4 is divided into a route (a route that passes through the node N2, the node N3, and the node N4 in this order) and a route (a route that passes through the node N2, the node N5, and the node N4 in this order). Since it is divided into two, the {2, 4} and {4, 2} elements are each “0.5”. On the other hand, since the packet transmitted / received between the node N1 and the node N4 always passes through the node N5, the {1, 4} and {4, 1} elements are “1”. The {i, j} element is represented as Δ 5 i, j .
また、ノードiから始まりノードjで終端するトラフィック量を{i,j}要素とする行列をTi,jと表せば、ノードkを通るトラフィック処理量tkは、次のように、要素ごとの積の和という形式で示される。 Further, if a matrix having {i, j} elements that start from the node i and end at the node j is represented as T i, j , the traffic processing amount t k passing through the node k is as follows: It is shown in the form of the sum of products.
以下においては、ノードによって構成されるネットワーク200’の一例として、ルータによって構成されるネットワーク200(例えば、図2または図3参照)を使用する場合について説明する。
In the following, as an example of a
[構成の説明]
図2は、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。図2を参照して、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成について説明する。
[Description of configuration]
FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment. With reference to FIG. 2, the functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described.
図2に示すように、情報処理装置100は、ネットワーク200に接続されている。ネットワーク200は、複数のルータ間がリンクによって相互に接続されることによって構成されている(図3参照)。情報処理装置100は、複数のルータから任意に2つのルータを選択して得られる各ルータペア間のリンクを流れるパケット量であるトラフィック量を推定する。情報処理装置100は、記憶部110と制御部120と通信部130とを備えるものである。パケット量としては、パケットの数を使用することとしてもよいし、パケットのデータ量を使用することとしてもよい。
As illustrated in FIG. 2, the
記憶部110は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)等の記憶装置などによって構成される。記憶部110は、制御部120によって実行されるプログラムを記憶する機能や、プログラムが使用するデータを記憶する機能を有するものである。
The
制御部120は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などによって構成され、CPUによって、記憶部110が記憶するプログラムがRAM(Random Access Memory)などに展開され、展開されたプログラムが実行されることによってその機能が実現される。制御部120は、経路情報取得制御部121、リンク情報取得部122、寄与行列計算部123、推定部124、処理量計算部125などを備える。
The control unit 120 is configured by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or the like, and the CPU stores a program stored in the
通信部130は、例えば、通信装置等によって構成され、ネットワーク200内のルータと通信を行うことが可能である。通信部130は、経路情報送信要求送信部131、経路情報受信部132、トラフィックデータ送信要求送信部133、トラフィックデータ受信部134などを備えるものである。
The
トラフィックデータ受信部134は、SNMP(Simple Network Management Protocol)のMIB(Management Information Base)情報のうちトラフィック処理量をネットワーク200内のすべてのルータから定期的に受信する。トラフィックデータ受信部134は、受信したトラフィック処理量を処理量計算部125に出力する。
The traffic data receiving unit 134 periodically receives the traffic processing amount from all the routers in the
処理量計算部125は、トラフィックデータ受信部134から出力されたトラフィック処理量から同一期間内に各ルータを流れたパケット量をそのルータに対応する各トラフィック処理量として計算する。同一期間は、その開始時刻も同一であることが好ましいが、期間の長さは、例えば、10秒間、5分間、1時間など、どのような長さであってもよい。処理量計算部125は、計算したトラフィック処理量を推定部124に出力する。
The processing
経路情報受信部132は、ネットワーク200内のすべてのルータからルーティングテーブル(経路情報)を受信し、受信したルーティングテーブルをリンク情報取得部122に出力する。
The route
リンク情報取得部122は、経路情報受信部132から出力されたルーティングテーブルに基づいて、ネットワーク200内の各ルータ間のリンクによる接続関係を示すリンク情報を取得して、取得したリンク情報を寄与行列計算部123に出力する。リンク情報取得部122は、必要となるリンク情報が取得できない場合には、経路情報取得制御部121に対してルーティングテーブルの送信を求めるルータを識別するための識別情報を出力する。
The link information acquisition unit 122 acquires link information indicating a connection relationship by links between routers in the
経路情報取得制御部121は、ネットワーク200内のルータからルーティングテーブルを取得するための制御を行うものである。経路情報取得制御部121は、例えば、リンク情報取得部122から出力された識別情報によって識別されるルータに対して経路情報送信要求を送信するように経路情報送信要求送信部131を指示する。
The route information
経路情報送信要求送信部131は、経路情報取得制御部121からの指示に従って、経路情報送信要求を送信する。経路情報送信要求を受信したルータは、ルーティングテーブルを送信し、送信されたルーティングテーブルが、経路情報受信部132によって受信される。
The route information transmission request transmission unit 131 transmits a route information transmission request in accordance with an instruction from the route information
寄与行列計算部123は、リンク情報と各トラフィック処理量とに基づいて、各ルータペア間を流れるパケット量に対するそのパケットのうちでルータを流れるパケット量の割合を各要素に有する行列を、そのルータに対応する各寄与行列として計算する。寄与行列計算部123は、計算した寄与行列を推定部124に出力する。
Based on the link information and each traffic processing amount, the contribution
推定部124は、各ルータに対応する各寄与行列に基づいて、各ルータに対応する各トラフィック処理量を各ルータペアに割り振ることによってトラフィック量を推定する。推定部124は、推定するルータペアのトラフィック量を、ルータペアごとのトラフィック量が可能な限り均等になるように割り振る(※1)ことが好ましい。これは、ネットワーク200の規模が大きくなればなるほどルータペアごとのトラフィック量は均一になるという考えに基づくものである。また、これを実現するために、例えば、推定部124は、各ルータペアに割り振る各トラフィック処理量として寄与行列の各要素値に比例する値を使用することができる。
The
これは、条件(※1)に反するようにも受け取れる。しかし、ルータペア間{i,j}のトラフィック(ルータペア間{i,j}を流れるパケット)が複数の経路を通ってルーティングされる場合、分岐した経路上にあるルータkについての寄与行列Δk i,jは、1より小さい。したがって、ルータkについてのトラフィック処理量の割り振りは、ルータペア間{i,j}のトラフィックに対するルータkによる関与が、他の成分「1」に相当するルータペア間のトラフィックに対するルータkによる関与よりも小さい分少なくなる。これは、トラフィック処理量を可能な限り均等に割り振った結果であり、別経路のルータについてのトラフィック処理量がルータペア{i,j}に割り振られるので、ルータペア{i,j}に対して割り振られるトラフィック処理量が少ないということにはならない。 This can be received against the condition (* 1). However, when traffic between router pairs {i, j} (packets flowing between router pairs {i, j}) is routed through a plurality of paths, the contribution matrix Δ k i for the router k on the branched path , J is less than 1. Therefore, in the allocation of the traffic processing amount for the router k, the involvement of the router k with respect to the traffic between the router pairs {i, j} is smaller than the involvement of the router k with respect to the traffic between the router pairs corresponding to the other components “1”. Less. This is a result of allocating the traffic processing amount evenly as much as possible. Since the traffic processing amount for the router of another route is allocated to the router pair {i, j}, it is allocated to the router pair {i, j}. It doesn't mean that traffic volume is low.
また、推定部124は、寄与行列の要素値の総和が大きいルータから順に、そのルータに対応するトラフィック処理量を各ルータペアに割り振ることとしてもよい。あるいは、推定部124は、寄与行列の非零の要素数(S)が大きいルータから順に、そのルータに対応するトラフィック処理量を各ルータペアに割り振ることとしてもよい。これは、ネットワーク200の規模が大きくなるほどルータペアごとのトラフィック量は均一になると一応は考えられるものの、ネットワーク200全体に流れるトラフィック量のうちSの小さいルータ同士をルータペアとするトラフィック量は相対的に小さいという仮定(※2)に基づくものである。Sの小さいルータに対する割り振りを劣位に置くことで、Sの小さいルータ同士をルータペアとするトラフィック量が小さくなるという効果が得られる。
Further, the
推定部124は、推定したトラフィック量から各ルータを流れたパケット量であるトラフィック処理量を計算し、計算したトラフィック処理量と処理量計算部125によって計算されたトラフィック処理量との大小関係を判断してもよい。推定部124は、計算したトラフィック処理量のほうが大きいと判断した場合には、そのルータを含むルータペアに対して割り振るトラフィック処理量を減少させ、計算したトラフィック処理量のほうが小さいと判断した場合には、そのルータを含むルータペアに対して割り振るトラフィック処理量を増加させることとしてもよい。このようにして、再度トラフィック量の割り振りを行うこととしてもよい。そうすれば、計算したトラフィック処理量と処理量計算部125によって計算されたトラフィック処理量との差が小さくすることができ、再度のトラフィック量の割り振りを繰り返せば、さらにその差を小さくしていくことができる。
The
推定部124は、推定したトラフィック量を推定データとして出力する。推定部124は、処理量計算部125から出力されていないトラフィック処理量があれば、そのトラフィック処理量に対応するルータにトラフィックデータ送信要求を送信するための指示をトラフィックデータ送信要求送信部133に出力することができる。
The
トラフィックデータ送信要求送信部133は、推定部124から出力された指示に従って、トラフィックデータ送信要求をルータに送信する。トラフィックデータ送信要求を受信したルータは、トラフィック処理量を送信し、送信されたトラフィック処理量はトラフィックデータ受信部134によって受信される。
The traffic data transmission
図3は、ネットワークと情報処理装置との構成例を示す図である。図4は、情報処理装置が実行する経路情報の取得から寄与行列の計算までの処理の流れを示すフローチャートである。図5は、ルータごとのトラフィック処理量のデータ例を示す図である。図6は、ルーティングテーブルのデータ例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a network and an information processing apparatus. FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing from acquisition of route information to calculation of a contribution matrix executed by the information processing apparatus. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of traffic processing amount data for each router. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data in the routing table.
[動作の説明]
図2〜図7を参照して、情報処理装置100が実行するトラフィック量推定処理の動作例について説明する。説明の都合上、ネットワーク200内のルータ数をNとする。また、経路情報の一例として、ルータが持つルーティングテーブルを使用することとする。図4は、経路情報の取得から寄与行列の計算までの処理の流れを示すフローチャートである。まず、図4を参照して、情報処理装置100による経路情報の取得から寄与行列の計算までの処理について説明する。
[Description of operation]
With reference to FIGS. 2-7, the operation example of the traffic amount estimation process which the
以下のステップS101〜ステップS104は、ネットワーク200内の各ルータの寄与行列Δの計算に関連するものである。まず、経路情報受信部132は、各ルータの持つルーティングテーブルを取得する(ステップS101)。リンク情報取得部122は、経路情報受信部132によって受信されたルーティングテーブルに基づいて、各ルータのリンク情報を取得する(ステップS102)。このリンク情報とは、各ルータがどのルータに対してリンクを持っているか、すなわち、各ルータがどのルータに対してパケットを送信できるかを示すものである。
The following steps S101 to S104 relate to the calculation of the contribution matrix Δ of each router in the
経路情報取得制御部121は、データが揃っているか否か、すなわち、各ルータのリンク情報が取得されているか否かを判断する(ステップS103)。経路情報取得制御部121は、データが揃っていないと判断した場合には(ステップS103で「No」)、ステップS101に戻る。ステップS101に戻った場合には、経路情報送信要求送信部131は、リンク情報取得部122で必要となるルーティングテーブルを持つルータに対して経路情報送信要求パケットを送信し、経路情報受信部132は、経路情報送信要求パケットに対する応答として、そのルータから経路情報を受信する。
The route information
経路情報取得制御部121は、データが揃っていると判断した場合には(ステップS103で「Yes」)、寄与行列計算部123は、各ルータの寄与行列{Δα:α∈1,・・・,N}を計算する。ステップS101〜ステップS103は、例えば、ルーティングテーブルに変化がある度に実行されるものである。
When the route information
図7は、トラフィックデータと寄与行列との取得からトラフィック量の推定までの処理の流れを示すフローチャートである。まず、図7を参照して、情報処理装置100によるトラフィックデータと寄与行列との取得からトラフィック量の推定までの処理について説明する。
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of processing from acquisition of traffic data and a contribution matrix to estimation of traffic volume. First, with reference to FIG. 7, the processing from the acquisition of traffic data and the contribution matrix to the estimation of the traffic amount by the
推定部124は、処理量計算部125が計算したトラフィック処理量を取得する(ステップS201)。ここでいうトラフィック処理量は、各ルータが同一期間に処理したパケットの量、すなわち、各ルータの同一期間におけるトラフィック処理量{tα:α∈1,・・・,N}を意味するものである。各ルータの同一期間におけるトラフィック処理量をトラフィック処理量として使用することとするが、上記の同一期間とは、厳密に同一の期間である必要はなく、略同一の期間であればよい。続いて、推定部124は、寄与行列計算部123が計算した寄与行列Δを取得する(ステップS202)。
The
推定部124は、ステップS201およびステップS202において取得されるデータが揃っているか否かを判断する(ステップS203)。推定部124は、データが揃っていないと判断した場合には(ステップS203で「No」)、ステップS201に戻る。推定部124が、トラフィック処理量が揃っていないと判断した場合には、トラフィックデータ送信要求送信部133は、揃っていないトラフィック処理量のもとになるトラフィックデータを持つルータに対してトラフィックデータ送信要求を送信する。トラフィックデータ受信部134は、そのトラフィックデータ送信要求に対する応答として、トラフィックデータを受信して処理量計算部125に出力する。処理量計算部125は、トラフィックデータからトラフィック処理量を計算して推定部124に出力する。
The
推定部124は、寄与行列が揃っていないと判断した場合には、寄与行列計算部123から寄与行列が出力されるのを待つ。
When the
推定部124は、データが揃っていると判断した場合には(ステップS203で「Yes」)、ステップS204以降においてルータペアのトラフィック量の推定を行う。推定部124は、各ルータのトラフィック処理量を割り振るために用いる、Δαのコピー{Δfα:1≦α≦N}をルータごとに用意する。Δfαの要素値が、ルータαのトラフィック処理量をルータペアのトラフィック量に割り振る際に使用される係数となる。この要素値は、ステップS210において適宜修正される。
If the
推定部124は、各ルータの寄与行列Δについての非零の要素数Sを計算し、計算したSに基づいてルータの順番a[1]=k1、a[2]=k2、・・・、a[N]=kNを決める。ここで、a[1]〜a[N]は、例えば、値を設定できる配列であり、k1〜kNは、ルータを識別するための値である。推定部124は、例えば、Sの大きいルータから順にk1、k2、・・・、kNとし、そのSをそれぞれSk1、Sk2、・・・、SkNと表現する。推定部124は、このk1、k2、・・・、kNの順にトラフィック処理量を割り振る。
The
推定部124は、ルータk1のトラフィック処理量tk1をΔfk1の分布に従って割り振る(ステップS205)。推定部124は、例えば、ルータk1のトラフィック処理量tk1をΔfk1の分布に従ってΔfk1 i,jに比例した割合で割り振る。トラフィック処理量が割り振られることによって得られるトラフィック量は、式(1)のTのように行列で表される。ここでは、トラフィック処理量tk1を割り振ることによって得られるトラフィック量は、N×Nの行列Tk1と表現することとする。
The
ステップS206の繰り返し処理では、推定部124は、残りのルータk2、k3、・・・、kNのトラフィック処理量を割り振ることとなる。ここで、a[2]=k2、a[3]=k3、・・・、a[N]=kNとし、ステップS206が開始される際に実行される初期処理はn=2(nに2を代入)、ステップS206を継続するための継続条件はn≦N、ステップS206が繰り返されるたびに実行される終端処理はn=n+1(nを1増加)とする。
In the repetitive processing in step S206, the
推定部124は、ステップS206の繰り返し処理の中で、a[n]で指定されるルータについて割り振るトラフィック処理量ta[n] ’を計算する(ステップS207)。計算式は、例えば、次に示すようになる。
The
式(2)の右辺第2項は、ルータa[n−1]についてまで割り振ったトラフィック量Tn−1のうちルータa[n]において処理する量を示し、これをtnから差し引いた量がルータa[n]について割り振れるトラフィック処理量ta[n] ’となる。 The second term on the right-hand side of equation (2) indicates the amount to be processed in the router a [n] out of the traffic amount T n−1 allocated to the router a [n−1], and the amount obtained by subtracting this from t n Becomes the traffic processing amount t a [n] ′ allocated for the router a [n].
推定部124は、ステップS205における割り振り処理と同様の手法によって、トラフィック処理量ta[n] ’をΔfa[n]の分布に従って割り振る(ステップS208)。推定部124は、例えば、トラフィック処理量ta[n] ’をΔfa[n]の分布に従ってΔfa[n] i,jに比例した割合で割り振る。推定部124は、トラフィック処理量ta[n] ’が割り振られることによって得られた各値をTn−1の各要素に追加する。このようにして更新した後のトラフィック量はTnとなる。
The
推定部124は、ステップS206の繰り返し処理によって得られたTNから計算される各ルータのトラフィック処理量とtαとの差が所定の範囲に収まっているか否かを判断する(ステップS209)。そのために、まず、推定部124は、例えば、TNから各ルータのトラフィック量{uα:1≦α≦N}を次のように計算する。
The estimating
推定部124は、例えば、計算したuαとトラフィック処理量tαとの差(あるいは差の2乗によって得られるd)が所定の範囲内に収まっているか否かを判断する。推定部124は、例えば、計算したuαとトラフィック処理量tαとの差の2乗によって得られるdとして次の式を使用することができる。
For example, the
推定部124は、TNから計算される各ルータのトラフィック処理量とtαとの差が所定の範囲に収まっていると判断した場合には、このTNを推定量(推定データ)として出力する。推定部124は、TNから計算される各ルータのトラフィック処理量とtαとの差が所定の範囲に収まっていないと判断した場合には、ステップS210に進む。推定部124は、各ノードペアへのトラフィック処理量の割り振り量を修正するために、Δfを更新すると(ステップS210)、ステップS205に戻って処理を継続する。
When the
[動作の具体例の説明]
図4〜図7を参照して、情報処理装置100が実行するトラフィック量推定処理の動作の具体例について説明する。ネットワーク200は、図3に示したように、ルータR1〜ルータR6によって構成されるものとして説明するが、ネットワーク200の構成はこれに限定されるものではない。図3に示した情報処理装置100は、図2に示した情報処理装置100に相当するものである。パケットは、ルータR1〜ルータR6の外側には送出されない状況を想定し、ルータR1〜ルータR6のそれぞれに接続しているリンクを通じてパケットの送受信を行うものとする。また、以下の推定で用いるルータペア間のトラフィック量の候補を6×6行列Tと表現する。
[Description of specific examples of operation]
A specific example of the traffic amount estimation process performed by the
情報処理装置100において、ルータR1〜ルータR6が処理したトラフィック処理量からルータペア間のトラフィック量を推定する。情報処理装置100は、トラフィックデータ受信部134においてSNMPのMIB情報のうちトラフィック処理量をルータR1〜ルータR6から定期的に受信している。トラフィックデータ受信部134によって受信された処理量計算部125に出力され、処理量計算部125によって同一期間内におけるトラフィック処理量が取得される。
In the
いま、例えば、処理量計算部125によって、ある時刻に観測された各ルータのトラフィック処理量{tα:1≦α≦6}が図5に示すような情報として取得されたとする。ただし、ルータαから始まりルータαで終端するパケットによるトラフィック処理量は含まれないこととする。したがって、Tの対角成分は「0」となり、すなわち、{Ti,i=0:1≦i≦6}となる。処理量計算部125によって取得されたトラフィック処理量は、推定部124に出力される。
For example, it is assumed that the traffic processing amount {t α : 1 ≦ α ≦ 6} of each router observed at a certain time is acquired as information as shown in FIG. 5 by the processing
次に、寄与行列計算部123が寄与行列を計算する過程について説明する。ステップS101において、経路情報受信部132が、ルータR1〜ルータR6からそれぞれのルーティングテーブルを受信し、リンク情報取得部122は、経路情報受信部132によって受信されたルーティングテーブルに基づいて、リンク情報を取得する。ここでは、リンク情報取得部122は、最短経路法に基づいて経路選択を行うこととし、最短経路が複数存在する場合には、ノードペアごとに1つの経路を選択することとする。一例として、リンク情報取得部122がルータR5のリンク情報を取得する場合について説明する。ルータR5が持つルーティングテーブルが、図6に示すようなものであった場合、リンク情報取得部122は、Next Hop Nodeに基づいて、ルータR5がルータR4およびルータR6の2つのルータに対してリンクを張っていると判断することができる。つまり、リンク情報取得部122は、ルータR5のリンク情報として、ルータR4およびルータR6を識別するための情報をルーティングテーブルから取得することができる。
Next, the process in which the contribution
リンク情報取得部122が各ルータについて同様にしてリンク情報を取得することができると、ステップS103の条件が満たされ、寄与行列計算部123は、ステップS104においてΔαを計算する。経路選択方法が最短経路法によるものであれば、ルータR1〜ルータR6の寄与行列{Δα:1≦α≦6}としては、次に示すような行列を挙げることができる。
If it is possible to link information acquiring unit 122 acquires the link information in the same manner for each router, the condition of step S103 is satisfied, the contribution
以下の説明においても、Δ1〜Δ6をそれぞれルータR1〜ルータR6の寄与行列とする。そして、寄与行列計算部123によって計算された寄与行列Δ1〜Δ6が推定部124に出力される。
Also in the following description, Δ 1 to Δ 6 are the contribution matrices of the routers R1 to R6, respectively. Then, the contribution matrices Δ 1 to Δ 6 calculated by the contribution
続いて、推定部124の動作の具体例について図7を参照して(適宜他の図参照)、説明する。上記したように、ステップS201において処理量計算部125によってルータR1〜ルータR6のトラフィック処理量t1〜t6が取得され、ステップS202において寄与行列計算部123によって寄与行列Δ1〜Δ6が取得されたとすると、ステップS203の条件を満たす。
Next, a specific example of the operation of the
ここで、どの寄与行列Δαも対称行列、すなわち、{Δα i,j=Δα j,i:1≦i≦6, 1≦j≦6}であるから、簡単のために、以下で推定するルータペアのトラフィック量は、ルータペアの方向を区別しないこととする。よって、推定すべきTは、次のように示すことができる。 Here, what the contribution matrix delta alpha is also symmetric matrix, i.e., {Δ α i, j = Δ α j, i: 1 ≦ i ≦ 6, 1 ≦ j ≦ 6} is because, for the sake of simplicity, in the following The estimated traffic of the router pair does not distinguish the direction of the router pair. Therefore, T to be estimated can be shown as follows.
推定すべきTが(5)式のように示される場合、推定部124は、T1,2,・・・T5,6の計15成分を推定することになる。
If to be estimated T is (5) shown is as equation estimation unit 124 will estimate the total of 15 components of
ステップS204において、推定部124は、各ルータについてSを求める。例えば、ルータR1についてのΔ1の非零(例えば、「1」)の要素数は「10」であるから、推定部124は、ルータR1についての各SであるS1の値を「10」と求める。同様にして、推定部124は、ルータR2〜ルータR6についての各SであるS2〜S6の値を「10」「12」「12」「14」「22」と求める。したがって、推定部124は、トラフィック処理量を割り振る順番として、ルータR6、ルータR5、ルータR3、ルータR4、ルータR1、ルータR2と決定する。ここで、S1=S2であり、S3=S4であるので、ルータR1とルータR2とのうち、または、ルータR3とルータR4とのうち、どちらの順番を早めるかを決定する必要があるが、決定の仕方は特に限定されるものではない。
In step S204, the
推定部124は、ステップS205において、トラフィック処理量t6=61を割り振る(図5参照)。推定部124は、Δαのコピー{Δfα:1≦α≦N}をルータごとに用意すると、Δf6は、次に示す通りとなる。
In step S205, the
式(6)に示すように、Δf6の要素値はすべて「1」となっている。また、いまは、T1,2〜T5,6の15成分についてのみ考えているので、推定部124は、その成分に相当する非零の要素数、すなわち、割り振るべき要素値を「11」と決定する。したがって、推定部124は、t6/(割り振るべき要素値)=61/11=5.55を割り振ると、次に示すT6のようになる。
As shown in Expression (6), the element values of Δf6 are all “1”. Also, since only 15 components of T 1,2 to T 5,6 are considered now, the
次に、推定部124は、ステップS206において、トラフィック処理量t5,t3,t4,t1,t2を順次に割り振る。
Next, in step S206, the
推定部124は、ステップS207において、ルータR5について割り振るトラフィック処理量t5 ’を計算する。式(2)により、推定部124は、t5 ’=t5−Σ6 i=1Σ6 j=1(Δf5 i,jT6 i,j)=34−27.73=6.27と計算する。
In step S207, the
推定部124は、ステップS208において、ステップS207で算出したt5 ’=6.27をルータR6についてのトラフィック処理量t6 ’と同様に割り振る。Δf5 i,jの各要素の非零の値はすべて「1」であり、割り振るべき要素数は、Δf5 1,5,Δf5 2,4,Δf5 2,5,Δf5 3,5,Δf5 4,5,Δf5 4,6,Δf5 4,7の7つであるから、推定部124は、t5 ’/(割り振るべき要素値)=6.27/7=0.90をT6 1,5,T6 2,4,T6 2,5,T6 3,5,T6 4,5,T6 4,6,T6 4,7に追加する。その結果は、T5は、次に示すようになる。
In step S208, the
同様にして、推定部124は、ルータR3、ルータR4、ルータR1、ルータR2についてのトラフィック処理量を振り分ける。振り分けた結果、推定部124は、次に示すような推定値Tを取得することができる。
Similarly, the
推定値Tを得たところでステップS206の繰り返し処理が終了したことになる。推定部124は、ステップS209において、式(3)からuαを計算し、uαとtαとの差dを式(4)によって計算する。ここでは、推定部124は、次の式を満たす場合に、Tをルータペアのトラフィック量と推定することにする。
When the estimated value T is obtained, the iterative process of step S206 is completed. In step S209, the
推定部124は、式(3)によって求めたuαを計算し、uαから式(4)により、d=1.1と求めることができる。このd=1.1は、ルータペアのトラフィック量としての条件(例えば、式(10))を満たさないので、推定部124は、ステップS210に進む。
The
推定部124は、ステップS210において、式(9)のTよりΔfを修正する。ここでは、推定部124は、式(11)から|cα|が最大となるルータkを求め、すべてのΔfのk行目あるいはk列目のすべての要素に式(12)で示される値を乗じてΔfを更新する。これにより、次のルータについてのトラフィック処理量の割り振りのサイクルにおいて、次のルータについてのトラフィック処理量が多く割り振られていた場合には少なく、逆に、少なく割り振られていた場合には多く割り振ることができるようになる。
推定部124は、このようにして、ステップS205〜ステップS210を153回繰り返した結果、ルータペアのトラフィック量の推定値Tとして次に示すような結果が得られた。
In this way, as a result of repeating steps S205 to S210 153 times, the
推定部124は、推定値Tが式(13)に示されるような値である場合には、式(3)と式(4)とからd=0.0000965と求めることができる。推定部124は、d=0.0000965の場合には、ステップS209において、式(10)を満たすと判断し、式(13)で示されるTを、ルータペアのトラフィック量の推定値として出力する。
When the estimated value T is a value as shown in Expression (13), the
ここで、ルータペアのトラフィック量の推定値Tは、T1,2=0.45からT2,5=8.46まで幅がある。これは、寄与行列Δに合致するようにトラフィック処理量を割り振るとともに、上記した仮定(※2)に基づいてトラフィック処理量を割り振ったことが原因である。Sの大きいルータ、例えば、最初に割り振りを行ったルータR6についてのトラフィック処理量は、Δ6の要素値に従って割り当てられている。そのために、Δ6の非零の要素間においてはTの当該要素値の幅は小さい。しかし、Sの小さいルータ同士、例えば、ルータR1とルータR2との間のトラフィック量は、仮定(※2)からT1,2=0.45と小さな値に留まっている。 Here, the estimated value T of the traffic amount of the router pair varies from T 1,2 = 0.45 to T 2,5 = 8.46. This is because the traffic processing amount is allocated so as to match the contribution matrix Δ and the traffic processing amount is allocated based on the above assumption (* 2). Big router S, for example, traffic throughput of the routers R6 performing the first allocation is assigned according to element values of delta 6. Therefore, the width of the element values of T are between nonzero elements of delta 6 is small. However, the amount of traffic between routers with small S, for example, between the router R1 and the router R2, remains as small as T 1,2 = 0.45 from the assumption (* 2).
[効果の説明]
以上のように、第1実施形態によれば、同一期間内における各ルータのトラフィック処理量からルータペアのトラフィック量がなるべく均等になるようにしてルータペアのトラフィック量の推定値を求めることができる。これにより、リンクを流れるトラフィック量を知り、トラフィック量の多いリンクへのルーティングを避け、逆にトラフィック量が少ないリンクへのルーティングを促すことによって輻輳を避け、遅延の少ないルーティングを行うことが可能になる。
[Description of effects]
As described above, according to the first embodiment, an estimated value of the traffic amount of the router pair can be obtained from the traffic processing amount of each router within the same period so that the traffic amount of the router pair becomes as equal as possible. As a result, it is possible to know the amount of traffic flowing through the link, avoid routing to links with high traffic volume, and conversely avoid congestion by encouraging routing to links with low traffic volume, and perform routing with low delay Become.
また、トラフィック量を推定するのに必要となるデータは、各ルータのトラフィック処理量と寄与行列とである。トラフィック処理量と寄与行列とは、各ルータから所定量ずつパケットを受け取ることによって取得することができる。探索用パケットの寿命を1つずつ増やして送出し、経路の往復時間を求める技術に比べれば、トラフィック量の推定に必要となるデータを得るためにネットワーク内に流すパケットの量を低減させることができる。 The data necessary for estimating the traffic volume is the traffic processing volume and the contribution matrix of each router. The traffic processing amount and the contribution matrix can be acquired by receiving a predetermined amount of packets from each router. Compared to the technology that increases the lifetime of search packets one by one and sends them and obtains the round trip time of the route, the amount of packets that flow in the network can be reduced to obtain the data required for traffic estimation. it can.
さらに、トラフィック処理量と寄与行列とが揃えば、推定作業に移ることができるために、トラフィック量を推定するまでに要する時間も低減することができる。 Furthermore, if the traffic processing amount and the contribution matrix are aligned, it is possible to proceed to estimation work, and therefore the time required to estimate the traffic amount can also be reduced.
各ルータの同一期間内におけるトラフィック処理量を用いているので、推定したノードペアのトラフィック量には矛盾のない値で推定することができる。 Since the traffic processing amount in the same period of each router is used, the traffic amount of the estimated node pair can be estimated with a consistent value.
ルーティングプロトコルによってルーティングテーブルを取得することができ、ルーティングテーブルと各ルータによるルーティングルール(例えば、同一メトリックの経路には等分配するなど)から寄与行列を一意に定めることができる。よって、ルーティングテーブルが完成した時点で、ネットワーク構造の変化にも対応することが可能となる。 A routing table can be acquired by a routing protocol, and a contribution matrix can be uniquely determined from the routing table and a routing rule by each router (for example, equally distributed to routes of the same metric). Therefore, it is possible to cope with a change in the network structure when the routing table is completed.
[変形例]
上記では、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
[Modification]
In the above, the preferred embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but it goes without saying that the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications can be made within the scope of the claims, and these are naturally within the technical scope of the present invention. Understood.
例えば、本実施形態に係る情報処理装置は、各ノードによって構成されるあらゆるネットワークに接続して利用することが可能である。例えば、P2Pの仮想ネットワークの構造や無線アドホックネットワークに接続してトラフィック量を推定することができる。また、本実施形態に係る情報処理装置は、推定値から各リンクの輻輳具合を知ることができるので、リンクの伝送時間を推定することも可能である。 For example, the information processing apparatus according to the present embodiment can be used by connecting to any network constituted by each node. For example, the amount of traffic can be estimated by connecting to a P2P virtual network structure or a wireless ad hoc network. Further, since the information processing apparatus according to the present embodiment can know the degree of congestion of each link from the estimated value, it is also possible to estimate the link transmission time.
100 情報処理装置
110 記憶部
120 制御部
121 経路情報取得制御部
122 リンク情報取得部
123 寄与行列計算部
124 推定部
125 処理量計算部
130 通信部
131 経路情報送信要求送信部
132 経路情報受信部
133 トラフィックデータ送信要求送信部
134 トラフィックデータ受信部
200 ネットワーク
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記リンクによる前記各ノード間の接続関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得部と、
同一期間内に各ノードを流れたパケット量を当該ノードに対応する各トラフィック処理量として計算する処理量計算部と、
前記リンク情報と前記各トラフィック処理量とに基づいて、各ノードペア間を流れるパケット量に対する当該パケットのうちでノードを流れるパケット量の割合を各要素に有する行列を、当該ノードに対応する各寄与行列として計算する寄与行列計算部と、
前記各ノードに対応する前記各寄与行列に基づいて、前記各ノードに対応する前記各トラフィック処理量を前記各ノードペアに割り振ることによって前記トラフィック量を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置。 Traffic that is the amount of packets that are connected to a network configured by connecting a plurality of nodes to each other by links, and that flow through the link between each pair of nodes obtained by arbitrarily selecting two nodes from the plurality of nodes. An information processing apparatus for estimating a quantity,
A link information acquisition unit for acquiring link information indicating a connection relationship between the nodes by the link;
A throughput calculator that calculates the amount of packets that flow through each node within the same period as each traffic throughput corresponding to that node;
Based on the link information and the traffic processing amount, each contribution matrix corresponding to the node includes a matrix having, as elements, the ratio of the packet amount flowing through the node to the packet amount flowing between the node pairs. A contribution matrix calculation unit that calculates as
An estimation unit that estimates the traffic amount by allocating the traffic processing amounts corresponding to the nodes to the node pairs based on the contribution matrices corresponding to the nodes;
An information processing apparatus comprising:
前記各ノードペアに割り振る前記各トラフィック処理量として前記寄与行列の各要素値に比例する値を使用する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit includes
A value proportional to each element value of the contribution matrix is used as each traffic processing amount allocated to each node pair;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記寄与行列の要素値の総和が大きいノードから順に、当該ノードに対応する前記トラフィック処理量を前記各ノードペアに割り振る、
ことを特徴とする、請求項2に記載の情報処理装置。 The estimation unit includes
In order from the node having the largest sum of the element values of the contribution matrix, the traffic processing amount corresponding to the node is allocated to each node pair.
The information processing apparatus according to claim 2, wherein:
前記寄与行列の非零の要素数が大きいノードから順に、当該ノードに対応する前記トラフィック処理量を前記各ノードペアに割り振る、
ことを特徴とする、請求項2に記載の情報処理装置。 The estimation unit includes
In order from the node having the largest number of non-zero elements of the contribution matrix, the traffic processing amount corresponding to the node is allocated to each node pair.
The information processing apparatus according to claim 2, wherein:
推定した前記トラフィック量から前記各ノードを流れたパケット量であるトラフィック処理量を計算し、計算した前記トラフィック処理量と前記処理量計算部によって計算された前記トラフィック処理量との大小関係を判断し、推定した前記トラフィック量から計算した前記トラフィック処理量のほうが大きいと判断した場合には、当該ノードを含むノードペアに対して割り振る前記トラフィック処理量を減少させ、推定した前記トラフィック量から計算した前記トラフィック処理量のほうが小さいと判断した場合には、当該ノードを含むノードペアに対して割り振る前記トラフィック処理量を増加させることによって、再度前記トラフィック量の割り振りを行う、
ことを特徴とする、請求項2に記載の情報処理装置。 The estimation unit includes
A traffic processing amount that is a packet amount flowing through each node is calculated from the estimated traffic amount, and a magnitude relationship between the calculated traffic processing amount and the traffic processing amount calculated by the processing amount calculation unit is determined. When it is determined that the traffic processing amount calculated from the estimated traffic amount is larger, the traffic processing amount allocated to the node pair including the node is decreased, and the traffic calculated from the estimated traffic amount If it is determined that the processing amount is smaller, the traffic amount is allocated again by increasing the traffic processing amount allocated to the node pair including the node.
The information processing apparatus according to claim 2, wherein:
前記リンクによる前記各ノード間の接続関係を示すリンク情報を取得するステップと、
同一期間内に各ノードを流れたパケット量を当該ノードに対応する各トラフィック処理量として計算するステップと、
前記リンク情報と前記各トラフィック処理量とに基づいて、各ノードペア間を流れるパケット量に対する当該パケットのうちでノードを流れるパケット量の割合を各要素に有する行列を、当該ノードに対応する各寄与行列として計算するステップと、
前記各ノードに対応する前記各寄与行列に基づいて、前記各ノードに対応する前記各トラフィック処理量を前記各ノードペアに割り振ることによって前記トラフィック量を推定するステップと、
を含むことを特徴とする、情報処理方法。
Traffic that is the amount of packets that are connected to a network configured by connecting a plurality of nodes to each other by links, and that flow through the link between each pair of nodes obtained by arbitrarily selecting two nodes from the plurality of nodes. An information processing method by an information processing device for estimating a quantity,
Obtaining link information indicating a connection relationship between the nodes by the link;
Calculating the amount of packets flowing through each node within the same period as each traffic processing amount corresponding to the node;
Based on the link information and the traffic processing amount, each contribution matrix corresponding to the node includes a matrix having, as elements, the ratio of the packet amount flowing through the node to the packet amount flowing between the node pairs. Step to calculate as
Estimating the traffic volume by allocating each traffic processing amount corresponding to each node to each node pair based on each contribution matrix corresponding to each node;
An information processing method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009193626A JP4737325B2 (en) | 2009-08-24 | 2009-08-24 | Information processing apparatus and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009193626A JP4737325B2 (en) | 2009-08-24 | 2009-08-24 | Information processing apparatus and information processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011045037A JP2011045037A (en) | 2011-03-03 |
JP4737325B2 true JP4737325B2 (en) | 2011-07-27 |
Family
ID=43832104
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009193626A Expired - Fee Related JP4737325B2 (en) | 2009-08-24 | 2009-08-24 | Information processing apparatus and information processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4737325B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103501255B (en) * | 2013-09-23 | 2016-10-05 | 华南理工大学 | Power converter component importance evaluation method based on complex network |
JP6186319B2 (en) * | 2014-07-30 | 2017-08-23 | 日本電信電話株式会社 | AC traffic estimation system, apparatus and method |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3446612B2 (en) * | 1998-07-14 | 2003-09-16 | 日本電気株式会社 | Method and apparatus for analyzing traffic in packet switched network |
JP3430930B2 (en) * | 1998-07-31 | 2003-07-28 | 日本電気株式会社 | Method and apparatus for estimating traffic in packet switched network |
US7388841B2 (en) * | 2003-10-20 | 2008-06-17 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Selecting multiple paths in overlay networks for streaming data |
JP4555769B2 (en) * | 2005-12-06 | 2010-10-06 | 日本電信電話株式会社 | Route setting method and route setting device |
-
2009
- 2009-08-24 JP JP2009193626A patent/JP4737325B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011045037A (en) | 2011-03-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5276220B2 (en) | Bus control device and control device for outputting instructions to bus control device | |
JP5915545B2 (en) | Route selection method and control server | |
CN107294852B (en) | Network routing method using topology dispersed short path set | |
CN109639575B (en) | Routing planning method based on link congestion coefficient | |
BRPI0721229B1 (en) | METHOD AND SYSTEM FOR ESTABLISHING A TIP-TO-TIP DATA ROUTE THROUGH A WIRELESS NETWORK AND KNOT IN A WIRELESS NETWORK | |
US10298346B2 (en) | Directed acyclic graph optimization based on timing information for generating optimized network clock | |
JP2013541290A (en) | Relayed CSPF for multiple regions and multiple autonomous systems | |
CN104969518A (en) | Routing data | |
JP2016048498A (en) | Cache controller and cache control method | |
JP5675703B2 (en) | Communication device, control device, and program | |
JP4737325B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
JP6084583B2 (en) | Flow path change calculation device and flow path change calculation system | |
JP2006101510A (en) | Method for routing traffic using traffic weighting factors | |
JP5397167B2 (en) | Time slot allocation method, program, and apparatus | |
JP5723334B2 (en) | Network topology estimation method and topology estimation apparatus | |
KR101678954B1 (en) | Routing Apparatus for Considering Bottleneck Node Lifetime and Route Link Quality in RPL-based IoT Wireless Network and Method of the Same | |
JP4623139B2 (en) | Router device | |
JP5201731B2 (en) | Packet path control device, packet path control method, packet path control program, and recording medium recording the program | |
JP6085260B2 (en) | Route control system, route control device, and route control method | |
JP6241339B2 (en) | Route selection method, node device, and program | |
JP4971292B2 (en) | Overlay network routing system and method and program | |
CN109327407B (en) | data exchange device, data exchange method, computer device, and storage medium | |
CN108833276B (en) | Method and device for determining preferred path and server | |
JP2010130467A (en) | Device, system and method for calculating communication traffic matrix, and program | |
KR20210074626A (en) | Task offloading method in fog networks and design method for fog networks architecture |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110111 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110314 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110418 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 4737325 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140513 Year of fee payment: 3 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140513 Year of fee payment: 3 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |