JP2002063538A - シミュレータ、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラム、並びにシミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 シミュレーションに関する高度な知識や負担
をユーザに強いることなく、ネットワークの状況（サー
ビスレベル）の将来予測を容易に行い、しかもネットワ
ークのボトルネックを解析すること。 【解決手段】 コンピュータネットワーク１００におけ
る複数箇所のパラメータを収集し、当該コンピュータネ
ットワーク１００における将来的な状況を所定期間に亘
って予測する制御部２１０と、コンピュータネットワー
ク１００に対応するモデルを作成するシナリオ生成・管
理部３１２と、モデルに基づいてシミュレーションを実
行するシミュレーションエンジン３１４とを備えてい
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、高度な
専門知識を必要とすることなくネットワークのサービス
レベルの将来予測を行うことができるシミュレータ、シ
ミュレーション方法およびシミュレーションプログラ
ム、並びにシミュレーションプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。

【０００２】近時、インターネットの普及により、一般
ユーザにとっても、ネットワークに関する興味が高まり
つつある。特に、Ｗｅｂブラウザのレスポンス時間は、
インターネットやネットワークの初心者でさえ気になる
点である。さらに、Ｗｅｂコンテンツを提供している事
業者にとっては、上記レスポンス時間が大きな関心事で
あることは言うまでもない。

【０００３】その一方で、企業におけるネットワークの
普及が目覚ましく、ネットワーク技術者の養成が需要に
追いつかないため、ネットワーク技術者が常に不足して
いる。ネットワーク技術者には、ネットワーク、シミュ
レーション、待ち行列、統計等の高度な専門知識をもっ
て、ネットワークの将来予測を行う技術が要求される。
また、企業においては、アウトソーシングによりネット
ワークの基幹部分が維持管理されている場合が多いが、
基幹部分以外の部分は、ネットワークに関する知識がさ
ほどない管理者により維持管理されている。

【０００４】このような状況では、ネットワーク、シミ
ュレーション、待ち行列、統計等の高度な知識を必要と
せず、ネットワーク技術者やコンサルタント等の専門家
の手を煩わせることなく、ネットワークの将来予測を行
うことができる手段、方法が切望されている。

【０００５】

【従来の技術】従来より、現実に起こるであろう問題を
解決するための手法として、コンピュータを用いて、現
実に起こる事象の性質やその関係などを表すモデルを作
成し、このモデルに対してパラメータを変化させるとい
うシミュレーションが様々な分野で用いられている。こ
こで、コンピュータシミュレーションは、連続型シミュ
レーションと離散型シミュレーションという二つに大別
される。

【０００６】前者の連続型シミュレーションでは、状態
の変化の様子を連続的に変化する量としてとらえて、事
象がモデル化される。一方、後者の離散型シミュレーシ
ョンでは、状態の変化の様子を、重要な変化が起こった
時点を中心に捉えて、事象がモデル化される。

【０００７】図４１は、上述した離散型シミュレーショ
ンを説明する図である。この図には、ある対象システム
がモデル化されたものが図示されている。同図に示した
モデルは、複数のリソース（同図の円）に対して、待ち
行列４₁〜４₆ が発生する事象を表しており、多段待ち
行列モデルである。待ち行列４₁ 〜４₆ では、エンティ
ティ到着率λ₁ 〜λ₆ でエンティティが行列に加わる。
エンティティ到着率λ ₁ 〜λ₆ は、単位時間当たりのエ
ンティティの到着数である。

【０００８】また、待ち行列４₁ 〜４₆ にそれぞれ対応
するリソースでは、リソースサービス率μ₁ 〜μ₆ をも
ってエンティティに対する処理が実行される。リソース
サービス率μ₁ 〜μ₆ は、単位時間当たりのエンティテ
イの処理数である。これらのエンティティ到着率λ₁ 〜
λ₆ およびリソースサービス率μ₁ 〜μ₆ は、離散型シ
ミュレーションにおけるパラメータ（可変要素）であ
る。

【０００９】離散型シミュレーションでは、どのパラメ
ータをどのように変化させるかというシナリオが作成さ
れたのち、このシナリオに基づいて、シミュレーション
が実行される。また、シミュレーションの実行後におい
ては、シミュレーションの結果に基づいて、ボトルネッ
ク（リソース不足等）を発見し、このボトルネックを解
決するための対策が採られる。

【００１０】図４２は、従来の将来予測時におけるシミ
ュレータの操作手順を説明するフローチャートである。
すなわち、同図は、インターネット等のネットワークに
対して離散型シミュレーション（以下、単にシミュレー
ションと称する）を適用し、当該ネットワークのサービ
スレベル（たとえば、レスポンスタイム）を将来予測す
る従来のシミュレータの操作手順を説明するフローチャ
ートである。

【００１１】この図に示したステップＳＡ１では、ユー
ザは、シミュレーション対象であるネットワークに対応
するモデルを作成し、これをシミュレータの記憶装置に
格納させる。この場合、ユーザには、トポロジの作成、
ネットワーク機器の性能データの収集方法に関する専門
知識が必要とされる。ステップＳＡ２では、ユーザは、
シミュレーションに用いられるトラフィックパラメータ
（パケット数、パケットサイズ、トランザクション等）
の中から所望のものを選別する。この場合、ユーザに
は、パケットの種類、トランザクションの種類、プロト
コル、ネットワークアークテクチャに関する専門知識が
必要とされる。ステップＳＡ３では、ユーザは、複数の
トラフィックパラメータ収集手段の中から、ステップＳ
Ａ２で選別されたトラフィックパラメータを収集する手
段を選択する。この場合、ユーザには、収集手段として
の、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protoco
l）、ＲＭＯＮ（Remort network MONitoring）、Ｓｎｉ
ｆｆｅｒ（ネットワーク障害解析、モニタ用のアナライ
ザ）等の短所、長所、使用方法等に関する専門知識が必
要とされる。

【００１２】ステップＳＡ４では、制御部２１０は、ス
テップＳＡ３で選択されたトラフィックパラメータ収集
手段により、実際のネットワークからトラフィックパラ
メータを所定期間、収集する。この場合、ユーザには、
トラフィックパラメータに関する収集場所、収集時間、
収集時刻、収集データの変換、収集機器の使用方法等に
関するノウハウが必要とされる。上記トラフィックパラ
メータは、履歴データとして保存される。ステップＳＡ
５では、ユーザは、履歴データ（トラフィックパラメー
タ）を統計的手法を用いて、投影計算を行う。ここでい
う投影計算とは、既知のトラフィックパラメータを投影
することにより、現在から投影期間を過ぎた時点におけ
るトラフィックパラメータを将来予測するための計算を
いう。従って、ユーザには、投影計算のための各種手
法、統計・数学の専門知識が必要とされる。

【００１３】ステップＳＡ６では、ユーザの操作によ
り、投影計算されたトラフィックパラメータがシミュレ
ータにロードされる。ステップＳＡ７では、シミュレー
タは、記憶装置からモデルおよび上記トラフィックパラ
メータを用いて、シミュレーションを実行する。ステッ
プＳＡ６および７では、ユーザには、シミュレータの操
作方法、シミュレーションの精度を高めるための専門知
識（たとえば、Warm uprun,replication等）が必要とさ
れる。シミュレーションの結果は、当該モデル（ネット
ワーク）が所定のサービスレベルを満たすか否かを判断
するためのものである。ステップＳＡ８では、ユーザ
は、上記シミュレーションの結果を判定する。この場
合、ユーザには、シミュレーションの結果を解析するた
めの統計に関する専門知識が必要とされる。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前述したよ
うに、従来では、図４２に示したステップＳＡ１〜ステ
ップＳＡ６までの将来予測を行うための一連の処理の全
てをユーザが行わなければならない。ここで、シミュレ
ーションおよびモデルのアーキテクチャに関する知識を
豊富に有する専門のユーザにとっては、将来予測を行う
ための一連処理が容易に実行可能である。

【００１５】これに対して、上記知識を有しない一般ユ
ーザは、モデルの作成、トラフィックパラメータ（以
下、単にパラメータという）の収集、投影計算、シミュ
レータへの投影計算結果のロード、シミュレーション結
果の判定という、高度な専門知識が要求される作業を強
いられるため、将来予測を容易に行うことが難しい。

【００１６】また、従来では、シミュレーション結果が
所定のサービスレベルを満たしているか否かの判断が可
能であるが、シミュレーション結果がサービスレベルを
満たさない場合に、専門家でない限り、当該ネットワー
クのどの部分が潜在的なボトルネックとなっているかを
解析することが難しい。したがって、従来の将来予測技
術では、ボトルネックを発見し、このボトルネックを除
去するという、ネットワークの根本的な解決策を迅速に
採ることができないという問題があった。

【００１７】また、従来では、ネットワークのパラメー
タを変更させた場合に、どのようにサービスレベルが改
善されるかという検証も容易に行うことができず、的確
に将来予測を行うことが難しい。さらに、従来では、数
時間程度の期間に亘る将来予測しか行うことができず、
比較的長期間（数ヶ月）に亘って将来予測を定量的に行
うことが簡単にできない。

【００１８】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
シミュレーションに関する高度な知識や負担をユーザに
強いることなく、ネットワークの状況（サービスレベ
ル）の将来予測を容易に行うことができ、しかも、ネッ
トワークのボトルネックを解析することができるシミュ
レータ、シミュレーション方法およびシミュレーション
プログラム、並びにシミュレーションプログラムを記録
したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供するこ
とを目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、ネットワークにおける複数箇所のパラメ
ータを収集するパラメータ収集手段と、収集されたパラ
メータに基づいて、当該ネットワークにおける将来的な
状況を所定期間に亘って予測する将来予測手段と、前記
ネットワークに対応するモデルを作成するモデル作成手
段と、収集されたパラメータを前記モデルに適用するパ
ラメータ適用手段と、前記モデルに基づいてシミュレー
ションを実行するシミュレーション手段とを備えたこと
を特徴とする。

【００２０】この発明によれば、パラメータの収集、将
来予測、モデル作成、シミュレーションという一連の処
理を自動化させるようにしたので、シミュレーションに
関する高度な知識や負担をユーザに強いることなく、ネ
ットワークの状況（サービスレベル）の将来予測を容易
に行うことができる。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明にか
かるシミュレータ、シミュレーション方法およびシミュ
レーションプログラム、並びにシミュレーションプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の
一実施の形態について詳細に説明する。

【００２２】図１は、本発明にかかる一実施の形態の構
成を示すブロック図である。この図において、コンピュ
ータネットワーク１００は、将来予測および設計支援の
対象であり、図２に示した構成とされている。ここで将
来予測とは、可変的にパラメータが設定された、ネット
ワークに対応するモデルを用いてシミュレーションを実
行することにより、性能基準を満たす既存のネットワー
クが将来的に性能基準を満たさなくなる条件を探すこと
をいう。また、設計支援とは、シミュレーションした結
果が性能基準を満たさないモデルを、性能基準を満たす
モデルにするために、どのパラメータをどれくらい変更
させるかを定義付けることをいう。

【００２３】また、一実施の形態で扱うパラメータに
は、つぎの（１）〜（４）までの四種類がある。 （１）トポロジ・・・・・ネットワーク機器の繋がり
等、配置形態や経路に関するパラメータ。 （２）サービス率・・・・ネットワーク機器の性能やコ
ンピュータの性能等、処理速度に関するパラメータ。 （３）定性的到着率・・・ネットワークのトラフィック
量等、システムの混み具合を定性的データに基づいて表
したパラメータ。定性的データとしては、将来予定され
ている人員増加数やマシンの増加数等が挙げられる。 （４）定量的到着率・・・ネットワークのトラフィック
量等、システムの混み具合を定量的データに基づいて表
したパラメータ。定量的データとしては、ログ（履歴デ
ータ）が挙げられる。

【００２４】図２において、ＨＴＴＰ（HyperText Tran
sfer Protocol）サーバ１０１は、ＨＴＴＰに従って、
Ｗｅｂクライアント１０５からの転送要求に応じて、Ｈ
ＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルや画像
ファイルをＷｅｂクライアント１０５へ転送するサーバ
である。このＨＴＴＰサーバ１０１は、ＷＡＮ（WideAr
ea Network）１０２に接続されている。

【００２５】このＷＡＮ１０２には、ルータ１０３を介
してＬＡＮ（Local Area Network）１０４が接続されて
いる。Ｗｅｂクライアント１０５は、ＬＡＮ１０４に接
続されており、ＬＡＮ１０４、ルータ１０３およびＷＡ
Ｎ１０２を介してＨＴＴＰサーバ１０１に転送要求を出
し、このＨＴＴＰサーバ１０１からＨＴＭＬファイルや
画像ファイルを受信する。ここで、Ｗｅｂクライアント
１０５が上記転送要求を出してから、ＨＴＭＬファイル
や画像ファイルを受信するまでの時間（１トランザクシ
ョンの開始から終了までの時間）は、ラウンドトリップ
時間（レスポンス時間と同義）であり、コンピュータネ
ットワーク１００の性能基準（サービスレベル）を満た
すか否かの判断に用いられるパラメータである。

【００２６】ノイズトランザクション１０６は、不特定
多数のＷｅｂクライアント（図示略）とＨＴＴＰサーバ
１０１との間で処理されるトランザクションである。Ｗ
ｅｂトランザクション１０７は、Ｗｅｂクライアント１
０５とＨＴＴＰサーバ１０１との間で処理されるトラン
ザクションである。ノイズトラフィック１０８は、ＨＴ
ＴＰサーバ１０１とルータ１０３との間で処理されるト
ラフィックである。ノイズトラフィック１０９は、Ｗｅ
ｂクライアント１０５とルータ１０３との間を流れるト
ラフィックである。

【００２７】図１に示した運用管理サーバ２００は、コ
ンピュータネットワーク１００を運用管理するサーバで
ある。この運用管理サーバ２００において、制御部２１
０は、シミュレーションに関する各種タスクの実行を制
御する。この制御部２１０は、ユーザにより予め設定さ
れたタスク実行スケジュールに従って、パラメータ収集
タスク２３０、パラメータ計測タスク２４０および将来
投影タスク２５０を実行する。

【００２８】スケジューラ２２０は、タスク実行をスケ
ジューリングする。パラメータ収集タスク２３０は、コ
ンピュータネットワーク１００からパラメータを収集す
るためのタスクである。パラメータ計測タスク２４０
は、計測コマンド群Ｃに従って、コンピュータネットワ
ーク１００におけるパラメータを計測するためのタスク
である。将来投影タスク２５０は、後述する将来投影を
実行するためのタスクである。

【００２９】運用管理クライアント３００は、ユーザ端
末６００と運用管理サーバ２００との間に介挿されてお
り、ＧＵＩ（Graphical User Interface）により、ユー
ザ端末６００に接続されているディスプレイ６１０に、
シミュレーションに必要な各種アイコン、ウィンドウを
表示する機能や、シミュレーションを実行する機能を備
えている。この運用管理クライアント３００は、シミュ
レーションの実行を制御するシミュレーション制御部３
１０と、入出力部３２０とから構成されている。

【００３０】シミュレーション制御部３１０において、
モデル生成・管理部３１１は、シミュレーションにおけ
るモデルを生成し、これを管理する。シナリオ生成・管
理部３１２は、シミュレーションにおけるシナリオを作
成し、これを管理する。シミュレーション制御部３１３
は、シミュレーションの実行を制御する。シミュレーシ
ョンエンジン３１４は、シミュレーション制御部３１３
の制御の下で、シミュレーションを実行する。結果生成
・管理部３１５は、シミュレーションエンジン３１４に
おけるシミュレーションの結果を生成し、これを管理す
る。

【００３１】入出力部３２０において、モデル生成ウィ
ザード３２１は、モデルを生成するための手順をディス
プレイ６１０に表示させる機能を備えている。将来予測
ウィザード３２２は、前述した将来予測を行うための手
順をディスプレイ６１０に表示させる機能を備えてい
る。トポロジ表示ウィンドウ３２３は、図シミュレーシ
ョン対象のトポロジをディスプレイ６１０に表示させる
ためのウィンドウである。

【００３２】結果表示ウィンドウ３２４は、シミュレー
ション結果をディスプレイ６１０に表示させるためのウ
ィンドウである。ナビゲーションツリー３２５は、シミ
ュレータの操作手順等をナビゲーションするためのもの
である。ユーザ端末６００は、シミュレータに対して各
種指示を出したり、各種情報をディスプレイ６１０に表
示させるためのコンピュータ端末である。

【００３３】図４は、一実施の形態で用いられる各種パ
ラメータを示す図である。この図には、前述した四つの
パラメータ（トポロジ、サービス率、定量的到着率およ
び定性的到着率）のうち、図２に示したコンピュータネ
ットワーク１００における三つのパラメータ（サービス
率２３０、定量的到着率２３１および定性的到着率２３
２）の例が図示されている。

【００３４】サービス率２３０において、ＬＡＮ１０４
（図２参照）のサービス率は、「帯域」（＝１００Ｍｂ
ｐｓ）およびプロバゲーションディレイ（＝０．８μｓ
ｅｃ／Ｂｙｔｅ）である。ＷＡＮ１０２のサービス率
は、「帯域」（＝１．５Ｍｂｐｓ）およびプロバゲーシ
ョンディレイ（＝０．９μｓｅｃ／Ｂｙｔｅ）である。
ルータ１０３のサービス率は、「スループット」（＝
０．１ｍｓｅｃ／ｐａｃｋｅｔ）である。Ｗｅｂクライ
アント１０５のサービス率は、「スループット」（＝１
０Ｍｂｐｓ）である。ＨＴＴＰサーバ１０１のサービス
率は、「スループット」（＝１０Ｍｂｐｓ）である。

【００３５】定量的到着率２３１において、ノイズトラ
フィック１０８の定量的到着率は、「平均到着間隔」
（＝０．００３ｓｅｃ）である。この場合の「平均パケ
ットサイズ」は、４２９ｂｙｔｅである。ノイズトラフ
ィック１０９の定量的到着率は、「平均到着間隔」（＝
０．００１５ｓｅｃ）である。この場合の「平均パケッ
トサイズ」は、５１２ｂｙｔｅである。

【００３６】ノイズトランザクション１０６の定量的到
着率は、「平均到着間隔」（＝５ｓｅｃ）である。この
場合の「平均転送サイズ」は、２００Ｋｂｙｔｅであ
る。Ｗｅｂトランザクション１０７の定量的到着率は、
「平均到着間隔」（＝３０ｓｅｃ）である。この場合の
「平均転送サイズ」は、３００Ｋｂｙｔｅである。定性
的到着率２３２において、Ｗｅｂクライアント１０５の
定性的到着率は、「クライアントマシン台数」（＝１台
と仮定）および「利用人数」（＝１人と仮定）である。

【００３７】図１に戻り、リポジトリ４００は、運用管
理サーバ２００で用いられる各種データ（後述する管理
対象セグメント一覧情報４０２、モデル素材データ格納
部４０１、ＨＴＴＰサーバ一覧情報４０３、・・・等）を
格納するものである。このリポジトリ４００において、
モデル素材データ格納部４０１には、運用管理サーバ２
００のライト制御により、シミュレーションに必要な各
種データ（モデル素材データ）がライトされる。また、
モデル素材データ格納部４０１からは、運用管理サーバ
２００のリード制御により、各種データがリードされ
る。具体的には、モデル素材データ格納部４０１には、
トポロジデータ４１０、管理対象デバイス性能データ４
２０、トラフィック履歴データ４３０、トラフィック将
来投影値データ４４０、トランザクション履歴データ４
５０およびトランザクション投影値データ４６０が格納
されている。

【００３８】トポロジデータ４１０は、図５に示したよ
うにトポロジデータ４１１およびトポロジデータ４１２
から構成されており、コンピュータネットワーク１００
のトポロジ（ネットワーク機器の繋がり状態）を表すデ
ータである。トポロジデータ４１１は、「ソースセグメ
ント」、「ディスティネーションセグメント」および
「経路ＩＤ」のデータから構成されている。トポロジデ
ータ４１２は、「経路ＩＤ」、「順序」、「コンポーネ
ントＩＤ」および「コンポーネント種別」のデータから
構成されている。たとえば、「コンポーネントＩＤ」＝
１１は、図２に示したルータ１０３を識別するための識
別番号である。

【００３９】また、管理対象デバイス性能データ４２０
は、図６に示したようにルータ性能データ４２１および
インタフェース性能データ４２２から構成されている。
ルータ性能データ４２１は、ルータ１０３（図２参照）
の性能を表すデータであり、「コンポーネントＩＤ」、
「ホスト名」、「スループット」、「インタフェース
数」および「インタフェースコンポーネントＩＤ」のデ
ータから構成されている。

【００４０】一方、インタフェース性能データ４２２
は、コンピュータネットワーク１００におけるインタフ
ェース性能を表すデータであり、「コンポーネントＩ
Ｄ」、「ルータコンポーネントＩＤ」、「ＩＰアドレ
ス」、「ＭＡＣアドレス」および「インタフェース速
度」から構成されている。

【００４１】トラフィック履歴データ４３０は、図７に
示したように、コンピュータネットワーク１００（図２
参照）におけるトラフィック（ノイズトラフィック１０
８、ノイズトラフィック１０９）の履歴データである。
具体的には、トラフィック履歴データ４３０は、当該ト
ラフィックが発生した「日付」、当該トラフィックの発
生時間帯を表す「時間」、ネットワークアドレスを表す
「ネットワーク」、トラフィックの「平均到着間隔」お
よび「平均パケットサイズ」から構成されている。

【００４２】トラフィック将来投影値データ４４０は、
将来投影すべきネットワークのアドレスを示す「ネット
ワーク」および将来投影すべき「投影期間」、「平均到
着間隔投影値」および「平均パケットサイズ投影値」か
ら構成されている。ここで、将来投影とは、単回帰分析
手法により、既知のパラメータ（トラフィック履歴デー
タ４３０における「平均到着間隔」および「平均パケッ
トサイズ」）を投影計算することにより、現在から投影
期間を過ぎた時点におけるトラフィック量（「平均到着
間隔投影値」および「平均パケットサイズ投影値」）を
予測することをいう。「平均到着間隔投影値」は、信頼
度９５％の幅で、最大、平均および最小のそれぞれの値
が求められる。同様にして、「平均パケットサイズ投影
値」も、信頼度９５％の幅で、最大、平均および最小の
それぞれの値が求められる。

【００４３】トランザクション履歴データ４５０は、図
８に示したように、コンピュータネットワーク１００
（図２参照）におけるトランザクション（ノイズトラン
ザクション１０６およびＷｅｂトランザクション１０
７）の履歴データである。言い換えれば、トランザクシ
ョン履歴データ４５０は、ＨＴＴＰサーバ１０１のアク
セス数履歴を表すデータである。

【００４４】具体的には、トランザクション履歴データ
４５０は、当該トランザクションが発生した「日付」、
当該トランザクションの発生時間帯を表す「時間」、当
該トランザクションが発生したＨＴＴＰサーバ１０１の
ネットワークアドレスを示す「ＨＴＴＰサーバ」、「平
均到着間隔」および「平均転送サイズ」から構成されて
いる。

【００４５】トランザクション投影値データ４６０は、
ＨＴＴＰサーバ１０１のネットワークアドレスを示す
「ＨＴＴＰサーバ」および将来投影すべき「投影期
間」、「平均到着間隔投影値」および「平均転送サイズ
投影値」から構成されている。ここで、将来投影は、単
回帰分析手法により、既知のパラメータ（トランザクシ
ョン履歴データ４５０）における「平均到着間隔」およ
び「平均転送サイズ」）を投影計算することにより、現
在から投影期間を過ぎた時点におけるトランザクション
（アクセス数）（「平均到着間隔投影値」および「平均
転送サイズ投影値」）を予測することをいう。

【００４６】図１に戻り、シミュレーションデータ格納
部５００には、図３に示したシミュレーションデータ５
４０が格納されている。このシミュレーションデータ５
４０は、モデル５１０、シナリオ５２０およびシナリオ
結果５３０から構成されている。この図に示したモデル
５１０は、コンピュータネットワーク１００がシミュレ
ーション用にモデル化されたものであり、その属性がサ
ービスレベル基準値（前述した性能基準値に対応）、ト
ポロジ、サービス率、定性的到着率、定量的到着率で表
現される。シナリオ５２０は、ｎ個のシナリオ５２０₁
〜５２０_n から構成されている。シナリオ結果５３０
は、ｎ個のシナリオ５２０₁ 〜５２０_n に対応するｎ個
のシナリオ結果５３０₁ 〜５３０_n から構成されてい
る。

【００４７】シナリオ５２０₁ は、ｎ個のステップ５３
１₁ 〜５３１_n から構成されている。このステップ５３
１₁ は、ｎ個のＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ５３３₁ 〜５３３
_n から構成されている。Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄは、モデ
ル５１０における端末−端末間に対応している。これら
のＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ５３３₁ 〜５３３_n のそれぞれ
のシミュレーションの結果は、Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ結
果５３４₁ 〜５３４_nとされている。これらのＥｎｄ−
ｔｏ−Ｅｎｄ結果５３４₁ 〜５３４_n は、ステップ結果
５３２₁ である。

【００４８】ステップ５３１₂ も、ステップ５３１₁ と
同様にして、ｎ個のＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ５３５₁ 〜５
３５_n から構成されている。これらのＥｎｄ−ｔｏ−Ｅ
ｎｄ５３５₁ 〜５３５_n のシミュレーションの結果（図
示略）は、ステップ結果５３２₂ とされている。以下同
様にして、シナリオ５２０₂ 〜５２０_n のそれぞれは、
シナリオ５２０₁ と同様の構成とされている。また、シ
ナリオ結果５３０₂ 〜５３０_n のそれぞれは、ステップ
結果５３２₁ と同様の構成とされている。

【００４９】つぎに、図９〜図３９を参照しつつ、一実
施の形態の動作について説明する。図９は、図１に示し
た運用管理サーバ２００の動作を説明するフローチャー
トである。この図に示したステップＳＢ１では、図１に
示した制御部２１０は、初期化および動作環境設定を行
う。ステップＳＢ２では、制御部２１０は、スケジュー
ラ２２０によるスケジュール管理に従って、各種タスク
の実行を開始する。

【００５０】ステップＳＢ３では、制御部２１０は、現
在時刻が日単位スケジュール時刻であるか否かを判断
し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」としてステップＳＢ
２以降の処理を繰り返す。ここでいう日単位スケジュー
ル時刻とは、一日一回実行されるタスクの実行時刻をい
う。ここで、ステップＳＢ３の判断結果が「Ｙｅｓ」に
なると、制御部２１０は、ステップＳＢ３の判断結果を
「Ｙｅｓ」とする。

【００５１】ステップＳＢ４では、制御部２１０は、パ
ラメータ収集タスク２３０の一部をなす管理対象データ
収集タスクを実行する。すなわち、図１０に示したステ
ップＳＣ１では、制御部２１０は、リポジトリ４００に
接続する。ステップＳＣ２では、制御部２１０は、コン
ピュータネットワーク１００における機器（リンク、ル
ータ、サーバ等）の識別データ（ＩＰアドレス、ホスト
名）を取得する。この識別データは、管理対象データで
ある。ステップＳＣ３では、制御部２１０は、リポジト
リ４００への接続を解除する。ステップＳＣ４では、制
御部２１０は、上記識別データをモデル素材データ格納
部４０１に格納する。

【００５２】つぎに、図９に示したステップＳＢ５で
は、制御部２１０は、セグメント間トポロジ探索タスク
を実行する。このセグメント間トポロジ探索タスクは、
コンピュータネットワーク１００におけるセグメント間
のトポロジを探索するタスクである。すなわち、図１１
に示したステップＳＤ１では、制御部２１０は、リポジ
トリ４００から管理対象セグメント一覧情報４０２を取
得する。この管理対象セグメント一覧情報４０２は、コ
ンピュータネットワーク１００における複数のセグメン
トの情報である。

【００５３】ステップＳＤ２では、制御部２１０は、上
記管理対象セグメント一覧情報４０２より、ソース・デ
ィスティネーション全組み合わせであるセグメントペア
を作成する。ここで作成されるセグメントペアの数は、
管理対象セグメント一覧情報４０２におけるセグメント
の全数が「４」である場合、「４」（＝ソース）×
「３」（ディスティネーション（自セグメントを除
く））で「１２」である。ステップＳＤ３では、制御部
２１０は、計測未完了のセグメントペアの数が１以上で
あるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」
とする。ステップＳＤ４では、制御部２１０は、セグメ
ントペアにおけるトポロジを作成するトポロジ作成コマ
ンドを起動し、セグメントペア間における経路情報をコ
ンピュータネットワーク１００から取得する。ステップ
ＳＤ５では、上記経路情報をモデル素材データ格納部４
０１に格納する。以後、ステップＳＤ３以降の処理が繰
り返される。

【００５４】そして、ステップＳＤ３の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ６では、制御
部２１０は、パラメータ計測タスク２４０の一部をなす
リンク・ルータ性能計測タスクを実行する。このリンク
・ルータ性能計測タスクは、コンピュータネットワーク
１００におけるリンク・ルータ性能を計測するタスクで
ある。図１２に示したステップＳＥ１では、制御部２１
０は、計測ホスト（図示略）からリンク・ルータへの複
数の経路情報の一覧をリポジトリ４００から取得する。
ステップＳＥ２では、制御部２１０は、上記一覧に基づ
いて、計測ホストから近いリンク・ルータへの経路情報
の一覧（計測経路一覧情報）を作成する。

【００５５】ステップＳＥ３では、制御部２１０は、未
計測の経路が１以上であるか否かを判断し、この場合、
判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＥ４では、制
御部２１０は、計測コマンド群Ｃ（リンク・ルータ計測
コマンド）に基づいて、コンピュータネットワーク１０
０における当該経路上のリンク伝搬遅延時間情報および
ルータ転送速度情報を取得する。ステップＳＥ５では、
制御部２１０は、これらのリンク伝播遅延時間情報およ
びルータ転送速度情報をモデル素材データ格納部４０１
に格納する。以後、制御部２１０は、ステップＳＥ３以
降の処理を繰り返す。

【００５６】そして、ステップＳＥ３の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ７では、制御
部２１０は、パラメータ計測タスク２４０の一部をなす
ＨＴＴＰサーバ性能計測タスクを実行する。このＨＴＴ
Ｐサーバ性能計測タスクは、コンピュータネットワーク
１００におけるＨＴＴＰサーバ性能を計測するタスクで
ある。図１３に示したステップＳＦ１では、制御部２１
０は、ＨＴＴＰサーバ一覧情報４０３をリポジトリ４０
０から入手する。ＨＴＴＰサーバ一覧情報４０３は、複
数のＨＴＴＰサーバに関する情報（ネットワークアドレ
ス等）の一覧情報である。

【００５７】ステップＳＦ２では、制御部２１０は、未
計測のＨＴＴＰサーバが１以上であるか否かを判断し、
この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＦ
３では、制御部２１０は、計測コマンド群Ｃ（ＨＴＴＰ
計測コマンド）に基づいて、コンピュータネットワーク
１００における当該ＨＴＴＰサーバのスループット情報
を取得する。ステップＳＦ４では、制御部２１０は、こ
のＨＴＴＰサーバのスループット情報をモデル素材デー
タ格納部４０１に格納する。以後、制御部２１０は、ス
テップＳＦ２以降の処理を繰り返す。

【００５８】そして、ステップＳＦ２の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ８では、制御
部２１０は、パラメータ収集タスク２３０の一部をなす
ノイズトラフィック収集タスクを実行する。このノイズ
トラフィック収集タスクは、コンピュータネットワーク
１００におけるノイズトラフィック１０９およびノイズ
トラフィック１０８（図２参照）を収集するタスクであ
る。図１４に示したステップＳＧ１では、制御部２１０
は、管理対象ルータ一覧情報をモデル素材データ格納部
４０１から取得する。

【００５９】ステップＳＧ２では、制御部２１０は、デ
ータ連携先情報４０４をリポジトリ４００から取得す
る。ここでいうデータ連携先情報４０４は、図示しない
オプション機器（図示略）におけるデータとの連携を図
るための情報をいう。ステップＳＧ３では、制御部２１
０は、運用管理サーバ２００がオプション対応であるか
否かを判断する。この判断結果が「Ｙｅｓ」である場
合、制御部２１０は、オプション機器との連携を図る。
一方、ステップＳＧ３の判断結果が「Ｎｏ」である場
合、ステップＳＧ９では、制御部２１０は、オプション
機器との連携を図らない。

【００６０】ステップＳＧ５では、制御部２１０は、管
理対象ルータ一覧情報において情報未収集のルータの数
が１以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を
「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＧ６では、制御部２１０
は、上記ルータに関するインタフェースの数が１以上で
あるか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場
合、ステップＳＧ５以降の処理を繰り返す。

【００６１】この場合、ステップＳＧ６の判断結果が
「Ｙｅｓ」であるものとすると、ステップＳＧ７では、
制御部２１０は、ノイズトラフィックとしてパケット数
および転送データ量の情報をリポジトリ４００から収集
する。ステップＳＧ８では、制御部２１０は、上記パケ
ット数および転送データ量の情報をモデル素材データ格
納部４０１に格納する。以後、ステップＳＧ５以降の処
理が実行される。

【００６２】そして、ステップＳＧ５の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ９では、制御
部２１０は、パラメータ収集タスク２３０の一部をなす
ノイズトランザクション収集タスクを実行する。このノ
イズトランザクション収集タスクは、コンピュータネッ
トワーク１００におけるノイズトランザクション１０６
（図２参照）を収集するタスクである。図１５に示した
ステップＳＨ１では、制御部２１０は、ＨＴＴＰサーバ
一覧情報をモデル素材データ格納部４０１から取得す
る。

【００６３】ステップＳＨ２では、制御部２１０は、図
示しないオプション機器と連携を図る。ステップＳＨ３
では、制御部２１０は、ＨＴＴＰサーバ一覧情報におい
て情報未収集のＨＴＴＰサーバの数が１以上であるか否
かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
ステップＳＨ４では、制御部２１０は、ノイズトランザ
クションとしてトランザクション数およびデータの転送
量の情報を取得する。ステップＳＨ５では、制御部２１
０は、上記トランザクション数およびデータの転送量の
情報をモデル素材データ格納部４０１に格納する。以
後、ステップＳＨ３以降の処理が実行される。

【００６４】そして、ステップＳＨ３の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ１０では、制
御部２１０は、現在時刻が週単位スケジュール時刻であ
るか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とし
てステップＳＢ２以降の処理を繰り返す。ここでいう週
単位スケジュール時刻とは、週一回実行されるタスクの
実行時刻をいう。

【００６５】そして、ステップＳＢ１０の判断結果が
「Ｙｅｓ」になると、ステップＳＢ１１では、制御部２
１０は、将来投影タスク２５０の一部をなすノイズトラ
フィック将来投影タスクを実行する。このノイズトラフ
ィック将来投影タスクは、収集されたトラフィック履歴
データ４３０に基づいて、ノイズトラフィックを将来投
影するタスクである。

【００６６】図１６に示したステップＳＩ１では、制御
部２１０は、管理対象ルータ一覧情報をモデル素材デー
タ格納部４０１から取得する。ステップＳＩ２では、制
御部２１０は、データ連携先情報をモデル素材データ格
納部４０１から取得する。ここでいうデータ連携先と
は、図示しないオプション機器（図示略）におけるデー
タとの連携を図ることをいう。ステップＳＩ３では、制
御部２１０は、運用管理サーバ２００がオプション対応
であるか否かを判断する。この判断結果が「Ｙｅｓ」で
ある場合、制御部２１０は、オプション機器との連携を
図る。一方、ステップＳＩ３の判断結果が「Ｎｏ」であ
る場合、ステップＳＩ１０では、制御部２１０は、オプ
ション機器との連携を図らない。

【００６７】ステップＳＩ５では、制御部２１０は、管
理対象ルータ一覧情報において情報未収集のルータの数
が１以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を
「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＩ６では、制御部２１０
は、上記ルータに関するインタフェースの数が１以上で
あるか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場
合、ステップＳＩ５以降の処理を繰り返す。

【００６８】この場合、ステップＳＩ６の判断結果が
「Ｙｅｓ」であるものとすると、ステップＳＩ７では、
制御部２１０は、ノイズトラフィックとしてパケット数
および転送データ量の情報を、現曜日から最大２年間遡
り、モデル素材データ格納部４０１から収集する。ステ
ップＳＩ８では、制御部２１０は、過去のノイズトラフ
ィックに対して、単回帰分析手法を適用することによ
り、予測期間内（たとえば、３ヶ月間、６ヶ月間、９ヶ
月間、１２ヶ月間、１５ヶ月間、１８ヶ月間、２１ヶ月
間、２４ヶ月間）で投影計算する。

【００６９】この投影計算では、ノイズトラフィックに
ついて信頼度９５％の幅で上限値、平均値、下限値とい
う三つの投影値が求められる。ステップＳＩ９では、制
御部２１０は、投影計算結果をトラフィック将来投影値
データ４４０としてモデル素材データ格納部４０１に格
納する。以後、ステップＳＩ６以降の処理が実行され
る。

【００７０】そして、ステップＳＩ５の判断結果が「Ｎ
ｏ」になると、図９に示したステップＳＢ１２では、制
御部２１０は、将来投影タスク２５０の一部をなすノイ
ズトランザクション将来投影タスクを実行する。このノ
イズトランザクション将来投影タスクは、収集されたト
ランザクション履歴データ４５０に基づいて、ノイズト
ランザクションを将来投影するタスクである。

【００７１】図１７に示したステップＳＪ１では、制御
部２１０は、ＨＴＴＰサーバ一覧情報をモデル素材デー
タ格納部４０１から取得する。ステップＳＪ２では、制
御部２１０は、図示しないオプション機器と連携を図
る。ステップＳＪ３では、制御部２１０は、ＨＴＴＰサ
ーバ一覧情報において情報未収集のＨＴＴＰサーバの数
が１以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を
「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＪ４では、制御部２１０
は、ノイズトランザクションとしてトランザクション数
および転送量の情報を、現曜日から最大２年間遡り、モ
デル素材データ格納部４０１から収集する。

【００７２】ステップＳＪ５では、制御部２１０は、過
去のノイズトランザクションに対して、単回帰分析手法
を適用することにより、予測期間内（たとえば、３ヶ月
間、６ヶ月間、９ヶ月間、１２ヶ月間、１５ヶ月間、１
８ヶ月間、２１ヶ月間、２４ヶ月間）で投影計算する。

【００７３】この投影計算では、ノイズトランザクショ
ンについて信頼度９５％の幅で上限値、平均値、下限値
という三つの投影値が求められる。ステップＳＪ６で
は、制御部２１０は、投影計算結果をトランザクション
投影値データ４６０としてモデル素材データ格納部４０
１に格納する。以後、ステップＳＪ３以降の処理が実行
される。ステップＳＪ３の判断結果が「Ｎｏ」になる
と、図９に示したステップＳＢ２以降の処理が実行され
る。

【００７４】つぎに、図１に示した運用管理クライアン
ト３００の動作について図１８に示したフローチャート
を参照しつつ説明する。同図に示したステップＳＫ１で
は、ユーザ端末６００からの指示に基づいて、運用管理
クライアント３００は、運用管理サーバ２００に接続す
る。ステップＳＫ２では、入出力部３２０は、ＧＵＩを
初期化する。

【００７５】ステップＳＫ３では、シミュレーションに
用いられるモデルを設定するモデル設定処理が実行され
る。すなわち、図１に示したユーザ端末６００によりモ
デル設定指示が出されると、モデル生成ウィザード３２
１が起動され、ディスプレイ６１０には、図２０に示し
た画面７００が表示される。

【００７６】図１９に示したステップＳＬ２では、モデ
ル生成・管理部３１１は、新規モデル作成指示がユーザ
端末６００から出されたか否かを判断する。ここで、ユ
ーザ入力により、図２０に示したプロジェクト名入力欄
７０１にプロジェクト名として「default#project」
（なお、本明細書では、図面上のアンダーバーを「＃」
として記載、以下同様）、曜日入力欄７０２に（将来）
予測期間の曜日として「平日」、時間入力欄７０３に時
間として「13:00-14:00」が入力された後、次画面遷移
ボタン７０４が押下されると、モデル生成・管理部３１
１は、ステップＳＬ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。

【００７７】これにより、ステップＳＬ２では、モデル
生成・管理部３１１は、図２１に示した画面７１０を表
示するとともに、管理対象セグメント一覧（セグメント
一覧７１３）からシミュレーション対象セグメント一覧
（描画対象セグメント一覧７１１）をユーザ端末６００
によりユーザに選択させる。ここでいうシミュレーショ
ン対象セグメント一覧とは、コンピュータネットワーク
１００（図２参照）において管理対象となっているセグ
メントの中でシミュレーションの対象となっているセグ
メントをいう。ここで、次画面遷移ボタン７１２が押下
されると、ディスプレイ６１０には、図２２に示した画
面７２０が表示される。この画面７２０は、サービスレ
ベル（性能基準）の閾値を設定するための画面である。

【００７８】ステップＳＬ３では、ユーザ端末６００に
より、パーセントデータ入力欄７２１に「９０」％、基
準レスポンス時間入力欄７２２に「０．１２６」秒がそ
れぞれ入力される。すなわち、この場合には、後述する
ステップＳＬ４で指定されるセグメント対におけるトラ
ンザクションで、全サンプル数の９０％がレスポンス時
間０．１２６秒以内に収まることを、サービスレベルの
基準としている。ここでいう全サンプル数とは、サンプ
ル（レスポンス時間（＝ラウンドトリップ時間））の総
数をいう。

【００７９】たとえば、セグメント対において、１秒あ
たり１回の到着率でトランザクションが発生する場合
に、１０秒間のシミュレーションを実行すると、平均１
０個のサンプル（＝レスポンス時間）を得ることができ
る。この場合の全サンプル数は、「１０」である。従っ
て、ステップＳＬ３で入力されたサービスレベルの基準
では、「１０」サンプルのうち少なくとも「９」サンプ
ル（９０％）が０．１２６秒以内であれば、サービスレ
ベルを満たしていることになる。ステップＳＬ４では、
ユーザ端末６００により、シミュレーション対象のセグ
メント対（Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ）が指定される。セグ
メント対（Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ）は、セグメントを構
成する一方の端末（Ｅｎｄ）と他方の端末（Ｅｎｄ）で
ある。

【００８０】すなわち、次画面遷移ボタン７２３が押下
されると、ディスプレイ６１０には、図２３に示した画
面７３０が表示される。これにより、ユーザは、セグメ
ント対を指定する。この場合、ユーザは、業務サーバ一
覧７３１からセグメント対の一方を表す「ａｓｔｒｏ」
（ＨＴＴＰサーバ１０１に対応：図２参照）を、クライ
アント側セグメント一覧７３２からセグメント対の他方
を表す「10.34.195.0」（ＬＡＮ１０４に対応：図２参
照）を指定する。この場合には、クライアント側セグメ
ント一覧７３２の下方領域には、クライアント名として
「0.34.195.0#client#astro」（Ｗｅｂクライアント１
０５に対応：図２参照）が表示される。また、パーセン
トデータ表示欄７３３には、図２２に示した画面７２０
でユーザにより入力された「９０．０」％（図２２参
照）がデフォルト値として表示され、基準レスポンス時
間表示欄７３４には、図２２に示した画面７２０でユー
ザにより入力された「０．１２６」秒（図２２参照）が
デフォルト値として表示される。なお、これらのデフォ
ルト値を変更する場合には、ユーザにより変更後の値が
入力される。これにより、デフォルト値が上書きされ
る。また、表示欄７３５には、セグメント対の情報、サ
ービスレベル閾値の情報が表示される。また、画面７３
０には、追加ボタン７３６、削除ボタン７３７および編
集ボタン７３８が表示される。

【００８１】図１９に示したステップＳＬ５では、モデ
ル生成・管理部３１１は、セグメント対、サービスレベ
ル閾値に基づいて、モデルを作成する。すなわち、図２
４に示したステップＳＭ１では、モデル生成・管理部３
１１は、選択されたセグメント対のトポロジをモデル素
材データ格納部４０１（トポロジデータ４１０）から取
得する。ステップＳＭ２では、モデル生成・管理部３１
１は、管理対象デバイス性能データを運用管理サーバ２
００を介してモデル素材データ格納部４０１（管理対象
デバイス性能データ４２０）から取得する。

【００８２】ステップＳＭ３では、モデル生成・管理部
３１１は、ノイズトラフィックデータを運用管理サーバ
２００を介してモデル素材データ格納部４０１（トラフ
ィック履歴データ４３０）から取得する。ステップＳＭ
４では、モデル生成・管理部３１１は、ノイズトランザ
クションデータを運用管理サーバ２００を介してモデル
素材データ格納部４０１（トランザクション履歴データ
４５０）から取得する。ステップＳＭ５では、モデル生
成・管理部３１１は、運用管理サーバ２００を介してト
ラフィック将来投影値データ４４０を取得する。ステッ
プＳＭ６では、モデル生成・管理部３１１は、運用管理
サーバ２００を介してトランザクション投影値データ４
６０を取得する。

【００８３】一方、図１９に示したステップＳＬ１の判
断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＬ６では、既
に作成済みのモデル５１０（図３参照）の一覧がディス
プレイ６１０に表示される。ステップＳＬ７では、モデ
ルの一覧の中から所望のモデルが指定される。ステップ
ＳＬ８では、モデル生成・管理部３１１は、ステップＳ
Ｌ７で指定されたモデルをシミュレーションデータ格納
部５００からロードする。

【００８４】つぎに、図１８に示したステップＳＫ４で
は、トポロジ表示ウィンドウ３２３が起動され、ディス
プレイ６１０には、図２５に示した画面７４０が表示さ
れる。この画面７４０のトポロジ表示欄７４１には、図
２に示したコンピュータネットワーク１００に対応する
トポロジが表示されている。実行時間表示欄７４２に
は、シミュレーションの実行時間が表示され、プロジェ
クト名表示欄７４３には、プロジェクト名が表示されて
いる。

【００８５】つぎに、図１８に示したステップＳＫ５で
は、コンピュータネットワーク１００における将来予測
を行うため設定を将来予測シナリオに基づいて行う。す
なわち、図２６に示したステップＳＮ１では、シナリオ
生成・管理部３１２は、将来予測ウィザード３２２を起
動する。これにより、図２７に示した画面７５０がディ
スプレイ６１０に表示される。

【００８６】ステップＳＮ２では、当該ネットワークに
関する現状のトポロジ、サービス率（サービスレベル）
が移入される。ステップＳＮ３では、予測期間が入力さ
れる。具体的には、ユーザは、図２７に示した予測期間
選択ボックス７５３中の複数の予測期間（たとえば、３
ヶ月間、６ヶ月間、９ヶ月間、１２ヶ月間、１５ヶ月
間、１８ヶ月間、２１ヶ月間、２４ヶ月間）の中から予
測期間（この場合、３ヶ月）を選択する。画面７５０に
は、シナリオ名入力欄７５１、ノイズ自動予測モード選
択ボタン７５２および次画面遷移ボタン７５４が図示さ
れている。

【００８７】ステップＳＮ４では、シナリオ生成・管理
部３１２は、運用管理サーバ２００を介して、トラフィ
ック将来投影値データ４４０およびトランザクション投
影値データ４６０をモデル素材データ格納部４０１から
取得する。これにより、ディスプレイ６１０には、図２
８に示した画面７６０が表示される。この画面７６０の
ノイズトラフィック表示欄７６１には、トラフィック履
歴データ４３０の投影値計算結果（下限値、平均値、下
限値）がセグメント毎で表示されている。

【００８８】「楽観値」は、投影値計算結果における下
限値（最小値）であり、「投影値」は、投影値計算結果
における平均値であり、「悲観値」は、投影値計算結果
における上限値（最大値）である。「相関係数」は、投
影値計算結果の信頼度を表す指標であり、−１〜１まで
の値をとる。相関係数の絶対値が１に近い程、信頼度が
高い。「日数」は、投影値計算に使用したトラフィック
履歴データ４３０の履歴日数である。

【００８９】ノイズトランザクション表示欄７６２に
は、トランザクション履歴データ４５０の投影値計算結
果（上限値、平均値、下限値）がセグメント毎に表示さ
れている。「楽観値」は、投影値計算結果における下限
値（最小値）であり、「投影値」は、投影値計算結果に
おける平均値であり、「悲観値」は、投影値計算結果に
おける上限値（最大値）である。「相関係数」は、投影
値計算結果の信頼度を表す指標であり、−１〜１までの
値をとる。相関係数の絶対値が１に近い程、信頼度が高
い。「日数」は、投影値計算に使用したトランザクショ
ン履歴データ４５０の履歴日数である。

【００９０】ステップＳＮ５では、ユーザにより定性的
到着率データが図２９に示した画面７７０を用いて入力
される。この画面７７０には、設定選択欄７７１、サー
バ名表示欄７７２、定性的到着率データ（クライアント
台数、人数）入力欄７７４、７７５、アクセス数入力欄
７７６および入力欄７７７が表示されている。

【００９１】ステップＳＮ６では、モデル生成・管理部
３１１は、トラフィック将来投影値データ４４０および
トランザクション投影値データ４６０における三つの投
影値計算結果（下限値、平均値および上限値）をステッ
プとして、将来予測シナリオに追加する。

【００９２】図１８に示したステップＳＫ６では、シミ
ュレーション制御部３１３（図１参照）は、シミュレー
ションを実行する。すなわち、図３０に示したステップ
ＳＯ１では、シミュレーション制御部３１３は、シミュ
レーションエンジン３１４を初期化する。ステップＳＯ
２では、シミュレーションを実行すべきステップ（残り
ステップ）が１以上であるか否かを判断する。ここでい
うステップは、図３に示したステップ５３１₁ 〜５３１
₃（図示略）をいう。この場合、シミュレーション制御
部３１３は、ステップＳＯ２の判断結果を「Ｙｅｓ」と
する。

【００９３】ステップＳＯ３では、シミュレーションデ
ータ格納部５００からステップ５３１₁ 〜５３１₃ （図
２２参照）に対応するパラメータ（トポロジ、サービス
率、定性的到着率、定量的到着率）をリードし、これを
シミュレーションエンジン３１４にロードする。これに
より、シミュレーションエンジン３１４は、シミュレー
ションを実行する。

【００９４】ステップＳＯ５では、シミュレーション制
御部３１３は、シミュレーションの結果をステップ結果
５３２₁ 〜５３２₃ (図３参照）としてシミュレーショ
ンデータ格納部５００に待避させる。ステップＳＯ６で
は、シミュレーション制御部３１３は、シミュレーショ
ンエンジン３１４をクリアする。以後、ステップＳＯ２
以降の処理が繰り返され、ステップＳＯ２の判断結果が
「Ｎｏ」になると、シミュレーション制御部３１３は、
一連の処理を終了する。

【００９５】つぎに、図１８に示したステップＳＫ７で
は、結果生成・管理部３１５は、結果表示ウィンドウ３
２４を起動させることにより、シミュレーション結果を
ディスプレイ６１０に表示させる処理を実行する。この
処理において、ディスプレイ６１０には、図３２に示し
た画面７８０が表示される。

【００９６】この画面７８０において、ナビゲーション
ツリー表示欄７８１には、ナビゲーションツリー３２５
（図１参照）が表示されており、結果表示欄７８２に
は、当該シナリオ（この場合、将来予測シナリオ）に基
づくシミュレーション結果がレスポンス基準（性能基
準）を満たすか否かの結果（この場合、満たさない）が
表示される。トポロジ表示欄７８３には、トポロジが表
示される。実行時間表示欄７７４には、シミュレーショ
ンの実行時間が表示される。

【００９７】図３１に示したステップＳＰ１では、結果
生成・管理部３１５は、図３に示したステップ結果５３
２₁ 〜５３２₃ （図示略）をシミュレーションデータ格
納部５００からリードする。ステップＳＰ２では、結果
生成・管理部３１５は、シナリオ結果「ＯＫ」とマーク
する。ここでいう「ＯＫ」とは、当該シナリオ（この場
合、将来予測シナリオ）がレスポンス基準を満たすもの
であることを意味している。ここで、図３２に示した
「ステップ判定」ボタンが押下されると、入出力部３２
０は、図３３に示した画面７９０をディスプレイ６１０
に表示させる。

【００９８】この画面７９０において、ナビゲーション
ツリー表示欄７９１には、ナビゲーションツリー３２５
（図１参照）が表示されている。ステップ判定結果表示
欄７９２には、図３に示したステップ毎のステップ結果
に対応する表形式のステップ判定結果が表示されてい
る。ここでいうステップ判定結果は、ステップ毎のシミ
ュレーション結果がレスポンス基準（性能基準）を満た
すか否かの判定の結果である。シミュレーション結果が
レスポンス基準を満たす場合、ステップ判定結果は「Ｏ
Ｋ」で表示される、一方、シミュレーション結果がレス
ポンス基準を満たさない場合、ステップ判定結果は、
「ＮＧ」で表示される。

【００９９】ステップＳＰ３では、結果生成・管理部３
１５は、ステップ判定すべきステップ（残りステップ）
が１以上であるか否かを判断する。ここでいうステップ
は、図３に示したステップ５３１₁ 〜５３１₃（図示
略）をいう。この場合、結果生成・管理部３１５は、ス
テップＳＰ３の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップ
ＳＰ４では、結果生成・管理部３１５は、ステップに対
応するステップ結果（図３参照）「ＯＫ」とマークす
る。ここで、図３３に示した「ＥＮＤ ＴＯ ＥＮＤ判
定」ボタン７９３が押下されると、シミュレーション制
御部３１３は、図３４に示した画面８００をディスプレ
イ６１０に表示させる。

【０１００】この画面８００において、ナビゲーション
ツリー表示欄８０１には、ナビゲーションツリー３２５
（図１参照）が表示されている。ＥＮＤ−ＴＯ−ＥＮＤ
判定結果表示欄８０２には、図３に示したＥｎｄ−ｔｏ
−Ｅｎｄ結果に対応する表形式のＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ
判定結果が表示されている。ここでいうＥｎｄ−ｔｏ−
Ｅｎｄ判定結果は、Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ毎のシミュレ
ーション結果がレスポンス基準（性能基準）を満たすか
否かの判定の結果である。シミュレーション結果がレス
ポンス基準を満たす場合、Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ判定結
果は「ＯＫ」で表示される、一方、シミュレーション結
果がレスポンス基準を満たさない場合、Ｅｎｄ−ｔｏ−
Ｅｎｄ判定結果は、「ＮＧ」で表示される。

【０１０１】ステップＳＰ５では、結果生成・管理部３
１５は、図３に示したステップに対応し、Ｅｎｄ−ｔｏ
−Ｅｎｄ判定すべきＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ結果が１以上
であるか否かを判断する。ここでいうＥｎｄ−ｔｏ−Ｅ
ｎｄ判定は、Ｅｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ結果が閾値（性能基
準）を満たすか否かの判定である。この場合、結果生成
・管理部３１５は、ステップＳＰ５の判断結果を「Ｙｅ
ｓ」とする。ステップＳＰ６では、結果生成・管理部３
１５は、図３に示したＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄにおけるサ
ービスレベル性能指標の統計計算を実施する。

【０１０２】ステップＳＰ７では、統計計算結果が閾値
より大きいか否かを判断する。この判断結果が「Ｎｏ」
である場合、ステップＳＰ１０では、結果生成・管理部
３１５は、図３４に示したＥＮＤ−ＴＯ−ＥＮＤ判定結
果表示欄８０２の「判定」の欄にＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ
結果として「ＯＫ」をマークする。一方、ステップＳＰ
７の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、結果生成・管理
部３１５は、ＥＮＤ−ＴＯ−ＥＮＤ判定結果表示欄８０
２の「判定」の欄にＥｎｄ−ｔｏ−Ｅｎｄ結果として
「ＮＧ」をマークする。ステップＳＰ９では、結果生成
・管理部３１５は、図３３に示したステップ判定結果表
示欄７９２における「判定」の欄に「ＮＧ」をマークす
る。

【０１０３】以後、ステップＳＰ５以降の処理が繰り返
され、ステップＳＰ５の判断結果が「Ｎｏ」になると、
ステップＳＰ１１では、結果生成・管理部３１５は、ス
テップ結果が「ＮＧ」のステップがあるか否かを判断す
る。この判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、結果生成・
管理部３１５は、シナリオ結果を「ＮＧ」とする。この
場合、図３２に示した結果表示欄７８２には、「このシ
ナリオはレスポンス基準を満たさない可能性がありま
す」という文字が表示される。

【０１０４】ここで、図３４に示したグラフ表示画面遷
移ボタン８０３が押下されると、結果生成・管理部３１
５は、図３５に示した画面８１０をディスプレイ６１０
に表示させる。この画面８１０において、ナビゲーショ
ンツリー表示欄８１１には、ナビゲーションツリー３２
５（図１参照）が表示されている。グラフ表示欄８１２
には、シミュレーション結果に対応する遅延時間がグラ
フ化されたものが表示される。このグラフは、ルータ対
応部分８１３、リンク対応部分８１４およびＨＴＴＰサ
ーバ対応部分８１５から構成されている。

【０１０５】また、図３４に示したグラフ表示画面遷移
ボタン８０４が押下されると、結果生成・管理部３１５
は、図３９に示した画面８５０をディスプレイ６１０に
表示させる。この画面８５０において、ナビゲーション
ツリー表示欄８５１には、ナビゲーションツリー３２５
（図１参照）が表示されている。グラフ表示欄８５２に
は、シミュレーション結果に対応するラウンドトリップ
時間がグラフ化されたものが表示される。

【０１０６】また、図３５に示したグラフ表示欄８１２
における帯グラフのルータ対応部分８１３が押下される
か、またはナビゲーションツリー表示欄８１１における
「ｒｏｕｔｅｒ」部分が押下されると、ディスプレイ６
１０には、結果表示画面として図３６に示した画面８２
０が表示される。この画面８２０において、ナビゲーシ
ョンツリー表示欄８２１には、ナビゲーションツリー３
２５（図１参照）が表示されている。グラフ表示欄８２
２には、シミュレーション結果に対応するルータの遅延
時間がグラフ化されたものが表示される。

【０１０７】また、図３５に示したグラフ表示欄８１２
における帯グラフのリンク対応部分８１４が押下される
か、またはナビゲーションツリー表示欄８１１における
「ｌｉｎｋ」部分が押下されると、ディスプレイ６１０
には、結果表示画面として図３７に示した画面８３０が
表示される。この画面８３０において、ナビゲーション
ツリー表示欄８３１には、ナビゲーションツリー３２５
（図１参照）が表示されている。グラフ表示欄８３２に
は、シミュレーション結果に対応するリンク間の遅延時
間がグラフ化されたものが表示される。このグラフは、
リンクを構成するセグメント部分８３３および８３４か
ら構成されている。

【０１０８】また、図３５に示したグラフ表示欄８１２
における帯グラフのＨＴＴＰサーバ対応部分８１５が押
下されるか、またはナビゲーションツリー表示欄８１１
における「ｓｅｒｖｅｒ」部分が押下されると、ディス
プレイ６１０には、結果表示画面として図３８に示した
画面８４０が表示される。この画面８４０において、ナ
ビゲーションツリー表示欄８４１には、ナビゲーション
ツリー３２５が表示されている。グラフ表示欄８４２に
は、シミュレーション結果に対応するサーバの遅延時間
がグラフ化されたものが表示される。このグラフは、サ
ーバ部分８４３から構成されている。

【０１０９】以後、ステップＳＰ３以降の処理が繰り返
され、ステップＳＰ３の判断結果が「Ｎｏ」になると、
図１８に示したステップＳＫ８では、一連の処理を終了
させるか繰り返し実行させるかがユーザにより選択され
る。ステップＳＫ９では、シミュレーション制御部３１
０は、終了が選択されたか否かを判断する。この判断結
果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＫ５以降の処理が
繰り返し実行される。一方、ステップＳＫ９の判断結果
が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＫ１０では、シミ
ュレーション制御部３１０は、運用管理サーバ２００と
の接続を解放し、一連の処理を終了させる。

【０１１０】以上説明したように、一実施の形態によれ
ば、運用管理サーバ２００および運用管理クライアント
３００を設けて、パラメータの収集、将来予測、モデル
作成、シミュレーションという一連の処理を自動化させ
るようにしたので、シミュレーションに関する高度な知
識や負担をユーザに強いることなく、ネットワークの状
況（サービスレベル）の将来予測を容易に行うことがで
きる。

【０１１１】また、一実施の形態によれば、将来予測結
果およびシミュレーションの結果をディスプレイ６１０
に表示するようにしたので、ユーザインタフェースが向
上する。また、一実施の形態によれば、複数のセグメン
トペアにそれぞれ対応させて将来的な状況を所定期間に
亘って予測するようにしたので、当該コンピュータネッ
トワーク１００におけるトルネックを解析することがで
きる。具体的には、図３５に示したグラフ表示欄８１２
の帯グラフからわかるように、ＲＴＴ（ラウンドトリッ
プ時間）の最大値、平均値、最小値、９０パーセンタイ
ルの差が最も大きいものが、ＨＴＴＰサーバ（ＨＴＴＰ
サーバ対応部分８１５）である。従って、ＨＴＴＰサー
バ部分がボトルネックになる可能性が高いと推測するこ
とができる。

【０１１２】また、一実施の形態によれば、シミュレー
ションの結果が、予めユーザにより設定されたコンピュ
ータネットワーク１００の性能基準（サービスレベル）
を満たすか否かを表示するようにしたので、性能基準を
満たさない場合の対応を迅速に採ることができる。

【０１１３】以上本発明にかかる一実施の形態について
図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこれ
ら一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨
を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含ま
れる。たとえば、前述した一実施の形態においては、シ
ミュレータの機能を実現するためのシミュレーションプ
ログラムを図４０に示したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体１１００に記録して、この記録媒体１１００に
記録されたシミュレーションプログラムを同図に示した
コンピュータ１０００に読み込ませ、実行することによ
りシミュレーションをを行うようにしてもよい。

【０１１４】図４０に示したコンピュータ１０００は、
上記シミュレーションプログラムを実行するＣＰＵ１０
０１と、キーボード、マウス等の入力装置１００２と、
各種データを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１０
０３と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ（Random A
ccess Memory）１００４と、記録媒体１１００からシミ
ュレーションプログラムを読み取る読取装置１００５
と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置１００６と、
装置各部を接続するバスＢＵとから構成されている。

【０１１５】ＣＰＵ１００１は、読取装置１００５を経
由して記録媒体１１００に記録されているシミュレーシ
ョンプログラムを読み込んだ後、シミュレーションプロ
グラムを実行することにより、前述したシミュレーショ
ンを行う。したがって、本発明の技術的範囲には、シミ
ュレーションプログラム自体のほか、当該シミュレーシ
ョンプログラムを記録した記録媒体も含まれる。なお、
記録媒体１１００には、光ディスク、フロッピー（登録
商標）ディスク、ハードディスク等の可搬型の記録媒体
が含まれることはもとより、ネットワークのようにデー
タを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。

【０１１６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
パラメータの収集、将来予測、モデル作成、シミュレー
ションという一連の処理を自動化させるようにしたの
で、シミュレーションに関する高度な知識や負担をユー
ザに強いることなく、ネットワークの状況（サービスレ
ベル）の将来予測を容易に行うことができるという効果
を奏する。

【０１１７】また、本発明によれば、将来予測結果およ
びシミュレーションの結果を表示するようにしたので、
ユーザインタフェースが向上するという効果を奏する。

【０１１８】また、本発明によれば、複数のセグメント
ペアにそれぞれ対応させて将来的な状況を所定期間に亘
って予測するようにしたので、当該ネットワークにおけ
るトルネックを解析することができるという効果を奏す
る。

【０１１９】また、本発明によれば、将来予測結果およ
びシミュレーションの結果をセグメントペアに対応付け
て表示するようにしたので、さらにユーザインタフェー
スが向上するという効果を奏する。

【０１２０】また、本発明によれば、シミュレーション
の結果が、予めユーザにより設定されたネットワークの
性能基準を満たすか否かを表示するようにしたので、性
能基準を満たさない場合の対応を迅速に採ることができ
るという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロ
ック図である。

【図２】図１に示したコンピュータネットワーク１００
の構成を示す図である。

【図３】図１に示したシュミレーションデータ５４０の
構造を示す図である。

【図４】同一実施の形態で用いられる各種パラメータを
示す図である。

【図５】図１に示したトポロジデータ４１０の一例を示
す図である。

【図６】図１に示した管理対象デバイス性能データ４２
０の一例を示す図である。

【図７】図１に示したトラフィック履歴データ４３０お
よび将来投影値データ４４０の一例を示す図である。

【図８】図１に示したトランザクション履歴データ４５
０およびトランザクション投影値データ４６０の一例を
示す図である。

【図９】図１に示した運用管理サーバ２００の動作を説
明するフローチャートである。

【図１０】図９に示した管理対象データ収集タスク実行
処理を説明するフローチャートである。

【図１１】図９に示したセグメント間トポロジ探索タス
ク実行処理を説明するフローチャートである。

【図１２】図９に示したリンク・ルータ性能計測タスク
実行処理を説明するフローチャートである。

【図１３】図９に示したＨＴＴＰサーバ性能計測タスク
実行処理を説明するフローチャートである。

【図１４】図９に示したノイズトラフィック収集タスク
実行処理を説明するフローチャートである。

【図１５】図９に示したノイズトランザクション収集タ
スク実行処理を説明するフローチャートである。

【図１６】図９に示したノイズトラフィック将来投影タ
スク実行処理を説明するフローチャートである。

【図１７】図９に示したノイズトランザクション将来投
影タスク実行処理を説明するフローチャートである。

【図１８】図１に示した運用管理クライアント３００の
動作を説明するフローチャートである。

【図１９】図１８に示したモデル設定処理を説明するフ
ローチャートである。

【図２０】図１８に示したモデル設定処理における画面
７００を示す図である。

【図２１】図１８に示したモデル設定処理における画面
７１０を示す図である。

【図２２】図１８に示したモデル設定処理における画面
７２０を示す図である。

【図２３】図１８に示したモデル設定処理における画面
７３０を示す図である。

【図２４】図１９に示したモデル作成処理を説明するフ
ローチャートである。

【図２５】図１８に示したトポロジ表示処理における画
面７４０を示す図である。

【図２６】図１９に示した将来予測設定処理を説明する
フローチャートである。

【図２７】図１８に示した将来予測設定処理における画
面７５０を示す図である。

【図２８】図１８に示した将来予測設定処理における画
面７６０を示す図である。

【図２９】図１８に示した将来予測設定処理における画
面７７０を示す図である。

【図３０】図１８に示したシミュレーション実行処理を
説明するフローチャートである。

【図３１】図１８に示した結果表示処理を説明するフロ
ーチャートである。

【図３２】図１８に示した結果表示処理における画面７
８０を示す図である。

【図３３】図１８に示した結果表示処理における画面７
９０を示す図である。

【図３４】図１８に示した結果表示処理における画面８
００を示す図である。

【図３５】図１８に示した結果表示処理における画面８
１０を示す図である。

【図３６】図１８に示した結果表示処理における画面８
２０を示す図である。

【図３７】図１８に示した結果表示処理における画面８
３０を示す図である。

【図３８】図１８に示した結果表示処理における画面８
４０を示す図である。

【図３９】図１８に示した結果表示処理における画面８
５０を示す図である。

【図４０】同一実施の形態の変形例を示すブロック図で
ある。

【図４１】離散型シミュレーションを説明する図であ
る。

【図４２】従来の将来予測時におけるシミュレータの操
作手順を説明するフローチャートである。

【符号の説明】

１００ コンピュータネットワーク ２００ 運用管理サーバ ２１０ 制御部 ３００ 運用管理クライアント ３１１ モデル生成・管理部 ３１２ シナリオ生成・管理部 ３１４ シミュレーションエンジン ６１０ ディスプレイ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 英一 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ネットワークにおける複数箇所のパラメ
   ータを収集するパラメータ収集手段と、 収集されたパラメータに基づいて、当該ネットワークに
   おける将来的な状況を所定期間に亘って予測する将来予
   測手段と、 前記ネットワークに対応するモデルを作成するモデル作
   成手段と、 収集されたパラメータを前記モデルに適用するパラメー
   タ適用手段と、 前記モデルに基づいてシミュレーションを実行するシミ
   ュレーション手段と、 を備えたことを特徴とするシミュレータ。
2. 【請求項２】 前記将来予測手段の将来予測結果および
   前記シミュレーションの結果を表示する表示手段を備え
   たことを特徴とする請求項１に記載のシミュレータ。
3. 【請求項３】 前記パラメータ収集手段は、前記ネット
   ワークにおける複数のセグメントペアに対応するパラメ
   ータをそれぞれ収集し、前記将来予測手段は、前記複数
   のセグメントペアにそれぞれ対応させて将来的な状況を
   所定期間に亘って予測することを特徴とする請求項１ま
   たは２に記載のシミュレータ。
4. 【請求項４】 前記表示手段は、前記将来予測結果およ
   び前記シミュレーションの結果を前記セグメントペアに
   対応付けて表示することを特徴とする請求項３に記載の
   シミュレータ。
5. 【請求項５】 前記表示手段は、前記シミュレーション
   の結果が、予めユーザにより設定された前記ネットワー
   クの性能基準を満たすか否かを表示することを特徴とす
   る請求項２〜４のいずれか一つに記載のシミュレータ。
6. 【請求項６】 ネットワークにおける複数箇所のパラメ
   ータを収集するパラメータ収集工程と、 収集されたパラメータに基づいて、当該ネットワークに
   おける将来的な状況を所定期間に亘って予測する将来予
   測工程と、 前記ネットワークに対応するモデルを作成するモデル作
   成工程と、 収集されたパラメータを前記モデルに適用するパラメー
   タ適用工程と、 前記モデルに基づいてシミュレーションを実行するシミ
   ュレーション工程と、 を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
7. 【請求項７】 前記将来予測工程の将来予測結果および
   前記シミュレーションの結果を表示する表示工程を含む
   ことを特徴とする請求項６に記載のシミュレーション方
   法。
8. 【請求項８】 前記パラメータ収集工程では、前記ネッ
   トワークにおける複数のセグメントペアに対応するパラ
   メータをそれぞれ収集し、前記将来予測工程では、前記
   複数のセグメントペアにそれぞれ対応させて将来的な状
   況を所定期間に亘って予測することを特徴とする請求項
   ６または７に記載のシミュレーション方法。
9. 【請求項９】 前記表示工程では、前記将来予測結果お
   よび前記シミュレーションの結果を前記セグメントペア
   に対応付けて表示することを特徴とする請求項８に記載
   のシミュレーション方法。
10. 【請求項１０】 ネットワークにおける複数箇所のパラ
    メータを収集するパラメータ収集手順と、 収集されたパラメータに基づいて、当該ネットワークに
    おける将来的な状況を所定期間に亘って予測する将来予
    測手順と、 前記ネットワークに対応するモデルを作成するモデル作
    成手順と、 収集されたパラメータを前記モデルに適用するパラメー
    タ適用手順と、 前記モデルに基づいてシミュレーションを実行するシミ
    ュレーション手順と、 をコンピュータに実行させることを特徴とするシミュレ
    ーションプログラム。
11. 【請求項１１】 前記将来予測手順の将来予測結果およ
    び前記シミュレーションの結果を表示する表示手順を含
    むことを特徴とする請求項１０に記載のシミュレーショ
    ンプログラム。
12. 【請求項１２】 前記パラメータ収集手順では、前記ネ
    ットワークにおける複数のセグメントペアに対応するパ
    ラメータをそれぞれ収集し、前記将来予測手順では、前
    記複数のセグメントペアにそれぞれ対応させて将来的な
    状況を所定期間に亘って予測することを特徴とする請求
    項１０または１１に記載のシミュレーションプログラ
    ム。
13. 【請求項１３】 前記表示手順では、前記将来予測結果
    および前記シミュレーションの結果を前記セグメントペ
    アに対応付けて表示することを特徴とする請求項１２に
    記載のシミュレーションプログラム。
14. 【請求項１４】 前記請求項６〜９のいずれか一つに記
    載のシミュレーション方法をコンピュータに実行させる
    ためのシミュレーションプログラムを記録したコンピュ
    ータ読み取り可能な記録媒体。