JP2004193816A - ネットワーク評価システム - Google Patents

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Yoko Shiga
陽子 志賀
Kenji Kimoto
賢司 木元
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Abstract

【課題】必要な詳細度であり、かつシミュレーション実行負荷が比較的小さい混合型シミュレーションモデルを自動的に生成する。
【解決手段】通信ネットワークのシミュレーションモデルを生成するモデルジェネレータは、ネットワーク構成情報取得手段と、ネットワーク上を流れるトラフィックの統計情報を読み込むトラフィック情報取得手段と、検証内容を取得する評価ターゲット取得手段と、モデル化方法を決定するモデリング手法決定手段と、ネットワークの性能を関数等でモデル化する近似式生成手段と、待ち行列でモデル化する待ち行列生成手段によりモデルを生成する。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、通信ネットワークの性能評価システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、銀行の勘定系システムなどのミッションクリティカルなサービスがIPネットワーク上で構築されるようになり、IPネットワークの性能評価に対する要求が高まっている。
【0003】
IPネットワーク性能評価の手法のひとつとして、コンピュータによる離散イベントシミュレーションがある。これは、評価対象となるネットワークを待ち行列ネットワークとしてモデル化し、モデル化したシステムの状態遷移を追うことで、待ち行列長などのノードの状態およびノード間を転送されていくパケットの挙動を解析するものである。このような処理をおこなう機能をシミュレータと呼ぶ。シミュレータの入力は、ノードの接続関係、ノードの転送性能、ノード間を転送されるパケットの長さ、パケットの発生間隔などである。ノードの転送性能は、待ち行列のサービス時間としてモデル化する。パケットの長さや発生間隔は、実ネットワークにおいてはネットワーク上のアプリケーションによって決まり、分布関数や実データによってモデル化される。市販のネットワークシミュレータには、代表的なサービスのサーバ及びクライアントの挙動をモデル化したコンポーネントを備えるものもある。
【0004】
しかし、離散イベントシミュレーションは詳細な解析が可能である代わりに、コンピュータにかかる処理負荷が大きく、評価対象が大規模になると実行時間が数日に及ぶこともある。
【0005】
この課題を解決するため、評価対象全体を均一な詳細度の待ち行列ネットワークとしてモデル化するのではなく、近似値でモデル化する方法がある。近似値によるモデル化では、ネットワークの一部をひとまとめにして、遅延などネットワークの性能を関数や変換表で出すものである。ここでは、これらのシミュレーションを混合型シミュレーションと呼ぶ。混合型シミュレーションは、与えられたモデルに従い待ち行列ネットワークの解析結果と近似値計算で得た値を組み合わせてシミュレーション結果を出す。特許文献1には、このような混合型シミュレーションによる大規模ネットワークの性能解析方法が開示されている。
【0006】
一方、評価対象が大規模化すると、シミュレータに与える入力の用意も困難になるという問題がある。具体的には、評価対象ネットワークをシミュレータが処理可能な待ち行列ネットワークにモデル化する作業、評価対象ネットワークを通過するパケットの長さや発生間隔を定義する作業である。この課題に対しては、評価対象ネットワークで運用されているネットワーク構成管理ツールからネットワーク構成情報をエクスポートし、得た情報を自動的に変換して待ち行列モデルを生成する機能がある。また、評価対象ネットワークのトラフィックを計測し、得た実データを入力として取り込む機能がある。
【0007】
ここで、ネットワーク構成管理ツールは、評価対象ネットワークに接続し、ネットワーク機器のMIB(Management Information Base)情報を収集することにより、ネットワーク構成情報およびネットワーク機器の状態を管理するものである。例えば、RFC1213で規定されているInterface MIB、IP MIBを取得すると、ネットワーク機器の持つネットワークインタフェースの種類や割り当てられているIPアドレスなどがわかる。このネットワーク構成管理ツールを用いると、人手で情報を登録すること無しに、ネットワークの構成や状態が一元管理できるため広く利用されている。
【0008】
また、トラフィック管理ツールは、評価対象ネットワークに接続し、ネットワークを流れるトラフィックを監視し、統計情報を集めるものである。具体的には、対象ネットワークに接続されたRMONプローブと呼ばれる機器が、通過するトラフィック情報を集め、転送したパケット数などをカウントし、トラフィック管理ツールに送る。RMONプローブが集めるトラフィック情報は、RMON2MIBとして、RFC2021で定義されている。このトラフィック管理ツールを用いると、ネットワーク利用率や用途毎の占有率がわかる。
【0009】
【特許文献1】
特開2001−326641号公報
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術を利用すると、ネットワーク管理者は、既存ネットワークの部分的な変更、または新しいサービスの導入に際して、事前に性能や影響を予測することができる。しかし、従来の技術には、評価対象ネットワークが大規模である場合には次のような問題点がある。
【0011】
例えば、既存ネットワークに対して新しいサービスを導入するために、ネットワーク管理者が事前にサービスの応答性を予測しなければならないとする。この目的のため、ネットワーク管理者は上記シミュレータを用いて、上記ネットワーク構成管理ツールから既存ネットワーク構成情報を、上記トラフィック管理ツールからトラフィック情報を得てシミュレータに入力し、モデルを自動生成することができる。しかし、この場合に生成されるのは、詳細な待ち行列ネットワークモデルであり、シミュレーション実行に長い時間を要する。シミュレーション時間を短縮し、即時に結果を得るためには、自動生成したモデルを手作業で編集し直す必要がある。しかし、手作業による編集は負荷が大きい上に、どの部分を簡略化するかの判断が困難である。また、簡略化が妥当でなければ正確なシミュレーション結果が得られないという問題もある。さらに、簡略化を行う担当者のスキルに依存して異なるシミュレーション結果が得られてしまう、という問題もある。
【0012】
このため、評価対象ネットワークが大規模である場合は、既存ネットワークのネットワーク構成情報やトラフィック情報が利用できる場合であっても、簡単に評価を行うことができない。
【0013】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明による通信ネットワークを対象としたシミュレーションをおこなうネットワーク評価システムは、シミュレーション処理可能なモデルを生成するモデルジェネレータと、モデルジェネレータが生成したモデルに基づいて、シミュレーションを実行するシミュレータから構成され、上記モデルジェネレータは、評価対象IPネットワークのノード間接続関係やIPアドレスなどの構成情報を読み込むネットワーク構成情報取得手段と、評価対象IPネットワーク上を流れるトラフィックの統計情報を読み込むトラフィック情報取得手段と、シミュレーションによって検証すべき内容を規定した情報である評価ターゲットを取得する評価ターゲット取得手段と、上記評価ターゲットに対する上記ネットワーク構成情報および上記トラフィック情報の影響の度合いから、モデリング手法を決定するモデリング手法決定手段と、モデリング手法決定手段が決定したモデリング手法に基づいて、ネットワークの性能を関数や対応表でモデル化する近似式生成手段と、待ち行列としてモデル化する待ち行列生成手段とを備えることを特徴とする。これにより、既存ネットワークに対する混合型シミュレーションモデルを自動的に生成することが可能になる。
【0014】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の一実施例のシステム構成図である。本実施例のシステムは、評価対象ネットワーク(200)、ネットワーク構成管理ツール(101)、トラフィック管理ツール(102)、LANなどの管理用ネットワーク(103)、シミュレーション・システム(100)から構成される。シミュレーション・システム(100)は、内部にモデルジェネレータ(110)、混合型シミュレータ(120)を持つ。なお、これら評価対象ネットワーク(200)、ネットワーク構成管理ツール(101)、トラフィック管理ツール(102)、シミュレーション・システム(100)は、コンピュータ上で動作するソフトウェアプログラムである。シミュレーション・システム(100)が持つモデルジェネレータ(110)、混合型シミュレータ(120)は別ソフトウェアプログラムとして、別のコンピュータ上で動作するものであっても良い。
【0015】
ネットワーク構成管理ツール(101)は、管理用ネットワーク(103)により評価対象ネットワーク(200)に接続し、ネットワーク機器のMIB情報を収集することにより、ネットワーク構成情報やネットワーク機器の状態を管理するものであり、保持しているネットワーク構成情報(300)をファイルに出力することができる。
【0016】
トラフィック管理ツールは(201)、管理用ネットワーク(103)により評価対象ネットワーク(200)に接続し、ネットワークを流れるパケットを監視する。具体的には、監視対象ネットワーク(200)中のRMONプローブがトラフィック情報を集め、トラフィック管理ツールに送る。RMONプローブが集めるトラフィック情報はRMON MIBとして定義されている。当該トラフィック管理ツールは(201)、保持しているトラフィック情報(400)をファイルに出力することができる。
【0017】
当該モデルジェネレータ(101)は、モデリングインタフェース(111)と、モデリング手法決定部(112)と、近似式生成部(113)と、待ち行列生成部(114)と、構成情報取得部(115)と、トラフィック情報取得部(116)から成る。なお、上記モデリングインタフェース(111)は、GUI(Graphical User Interface)を備えており、ネットワーク管理者は当該モデリングインタフェース(111)を用いて、シミュレーションによって検証する内容である評価ターゲット(500)の入力を行う。また、当該モデリングインタフェース(111)は、ネットワーク構成情報(111)のグラフ表示が可能である。上記構成情報取得部(115)は、上記ネットワーク構成情報(300)が記録されたファイルを読み込む。上記トラフィック情報取得部(116)は上記トラフィック情報(400)が記録されたファイルを読み込む。モデリング手法決定部(112)は、取得したネットワーク構成情報(300)と、トラフィック情報(400)と、評価ターゲット(500)との関連から、モデリング手法、つまり近似式でモデル化してもよいか、待ち行列でモデル化すべきかを決定する。そして、モデリング手法決定部(112)の決定に従って、近似式生成部(113)は、ネットワーク構成情報とトラフィック情報から近似式を決定し、待ち行列生成部(114)は、ネットワーク構成情報とトラフィック情報から待ち行列ネットワークモデルを生成する。このようにして、モデルジェネレータ(101)は、シミュレーションのモデルを生成する。
【0018】
混合型シミュレータ(120)は、モデルジェネレータ(110)が生成したモデルに基づいて、シミュレーションを実行し、検証項目に対する結果を出力する。
【0019】
図2は本実施例における評価対象ネットワーク(200)のネットワーク構成図である。評価対象ネットワーク(200)は、センタ(240)、拠点A(250)、拠点B(260)、拠点C(270)で構成される。センタ(200)内のネットワークにはルータ1(201)、ルータ2(202)、ルータ6(206)があり、Webサーバ1(211)、Webサーバ2(212)がルータ1(201)に接続されている。各拠点の部分ネットワークにはそれぞれN個のルータがあり、M個のクライアントコンピュータが接続し、Webサーバ1(211)にアクセスする。そして、拠点A(250)はルータ3(203)、ルータ2(202)によってセンタに接続され、拠点B(260)はルータ4(204)、ルータ2(202)でセンタ(240)に接続されている。拠点C(270)はルータ5(205)とルータ6(206)によって接続されている。また、拠点同士を接続するルータの間には、RMONプローブP1(231)、P2(232)、P3(233)が設置され、拠点間のトラフィックを監視している。なお、各ルータのインタフェースはすべてLANのインタフェースであり、ルータ間は全て100M/秒のLANケーブルで接続している。
【0020】
図3は本実施例におけるネットワーク構成情報(300)を示す図である。ネットワーク構成情報(300)は、評価対象ネットワーク(200)に含まれる全てのノードのノード情報(310)と、インタフェース情報(320)と、経路情報(330)とから成る。ノード情報(310)とは、ネットワークを構成するルータやスイッチなどのネットワーク機器の情報であり、ノード自体のIPアドレス(311)、ノードの製造ベンダ、型名であるノード種類(312)、およびノードが有する複数のインタフェースのIPアドレス(313)から構成される。一方、インタフェース情報(320)は、当該インタフェースに割り当てられているIPアドレス(321)と、LAN、POS(PPP over SONET)などのインタフェース種類(322)、当該インタフェースが提供可能な回線帯域(323)、当該インタフェースが属するサブネットIPアドレス(324)から成る。
【0021】
経路情報(330)は、ノードが保有するルーティングテーブルに含まれる情報であり、受信したパケットを次にどのノードに転送すべきかを示すものである。経路情報(330)は、1つ以上のレコードからなり、各レコードには、あて先IPアドレス(331)、マスク(332)、ゲートウェイ(333)が含まれる。ここで、ゲートウェイ(333)とは隣接するノードのIPアドレスである。当該経路情報(330)はノードのパケット転送を制御する情報であり、各ノードは受け取ったパケットの持つあて先IPアドレスとマスク(332)との論理積と、経路情報(331)に含まれるあて先IPアドレス(331)とマスク(332)との論理積とを比較して、一致するレコードを発見し、当該レコードに含まれるゲートウェイ(333)に対してパケットを送信する。つまり、パケットのあて先IPアドレスが分かれば、経路情報(330)と、このパケット転送機能のアルゴリズムによって、あて先に到達するまでにパケットが経由するルータ、およびインタフェースを求めることができる。
【0022】
なお、当該ネットワーク構成情報(300)は、ネットワーク管理ツール(101)がファイルに出力する。
【0023】
図4は本実施例におけるトラフィック情報(400)を示す図である。トラフィック情報(400)は、送信元IPアドレス(401)、あて先IPアドレス(402)、プロトコル種類(403)、トラフィックデータ(404)から成る。トラフィックデータ(404)は、ある単位時間の間に転送したデータ量のテーブルであり、計測時刻(411)と転送トラフィック量(412)から成る。トラフィック量の単位はキロビット/秒とする。トラフィック管理ツール(102)は、評価対象トラフィック中のRMONプローブを通過したトラフィック全てについて、トラフィック情報を記録する。当該トラフィック情報(400)は、トラフィック管理ツール(102)がファイルに出力する。
【0024】
図5は本実施例における評価ターゲット(500)を示す図である。評価ターゲット(500)は、シミュレーションによって確認したい内容を具体的に示すものである。図5は、ある新しいサービスの応答性能を確認する場合の評価ターゲット(500)であり、サーバIPアドレス(501)、クライアントIPアドレス(502)、プロトコル種類(503)、平均応答時間や可用率などの検証項目を示す文字列(504)、シミュレーションの開始時刻(505)、終了時刻(506)からなる。
【0025】
図7は本実施例におけるモデルジェネレータ(110)のモデル生成フローを示す図である。はじめに、上記モデルジェネレータ(110)のネットワーク構成取得部(115)は、ネットワーク構成情報(300)が記録されたファイルを読み込み、ネットワーク構成情報(300)を取得する。同様に、トラフィック情報取得部(116)は、トラフィック情報(400)が記録されたファイルを読み込み、トラフィック情報(400)を取得する。次に、ネットワーク管理者がモデリングインタフェース(111)から評価ターゲット(500)入力し、当該情報を取得する(701)。
【0026】
そして、モデリング手法決定部(112)は、取得した上記ネットワーク構成情報(300)から、ノード間接続図(601)を生成し、図6に示すモデリングインタフェース(111)のネットワーク分割画面(600)に表示する。なお、当該モデリング手法決定部(112)は、ノード間接続図(601)に、ネットワーク構成情報(300)に含まれるノード情報(310)を表すシンボル(602)を配置し、サブネットIPアドレス(324)を共有するインタフェース同士が接続していると判断して、ノード間の接続関係を決定、回線を表す線(603)で結ぶ。上記シンボルには、該当するノードのIPアドレス(311)を示す。ネットワーク管理者は、コンピュータの画面に表示されたノード間接続図(601)において、マウスなどのポインティングデバイスを用いて、同一の部分ネットワークにまとめるノードを選択し、グループ化ボタン(605)を押下することで、評価対象ネットワークを部分ネットワークに分割する(702)。
【0027】
その後、モデリング手法決定部(112)は、複数の部分ネットワークから、任意の一つを選択する(703)。そして、評価ターゲット(500)に含まれるサーバIPアドレス(501)及びクライアントIPアドレス(502)を元に、上記経路情報(330)に照らし合わせ、上記サーバIPアドレス(501)を持つサーバと上記クライアントIPアドレス(502)を持つクライアント間のフローである評価対象フローの経路を求める。そして、評価対象フローが選択した部分ネットワークを通過するか否か確認する(704)。
【0028】
通過する場合、上記モデリング手法決定部(112)は、当該部分ネットワークを上記待ち行列生成部(114)に渡し、待ち行列生成部(114)は当該部分ネットワークについてノード単位のモデリングを行う(706)。通過しない場合は、収集したトラフィック情報(400)の送信元IPアドレス(401)及びあて先IPアドレス(402)を元に、上記経路情報(330)に照らし合わせて評価対象フローの経路を求め、先に求めた評価対象フローの経路と比較し、通過経路を共有するフローがあるか確認する。ここで、通過経路の共有とは、同一ネットワークインタフェースを同一の向きで通過することを指す。
【0029】
共有する場合は、上記モデリング手法決定部(112)は、当該部分ネットワークを上記待ち行列生成部(114)に渡し、当該部分ネットワークについてノード単位のモデリングを行う(706)。ノード単位のモデリングでは、個々のノードを一つの待ち行列で表す。具体的には、待ち行列生成部(114)はノード種類(312)およびI/F種類(322)および回線帯域(323)ごとにあらかじめ決められた待ち行列のサービス時間などのパラメータセットを持ち、モデリングの対象となるノード種類(312)およびI/F種類(322)および回線帯域(323)によってパラメータを決定する。また、待ち行列生成部(114)は、アプリケーションごとにサーバやクライアントの挙動特性のパラメータセットを持ち、モデリングの対象となるアプリケーション種類によって、パケット長や発生間隔などのパラメータを決定する。
【0030】
一方、共有しない場合は、上記モデリング手法決定部(112)は、当該部分ネットワークを上記近似式生成部(115)に渡し、上記近似式生成部(115)は、当該部分ネットワークについて、ネットワーク単位のモデリングを行う(707)。ネットワーク単位のモデリングでは、当該部分ネットワークの転送性能を一つの待ち行列、または関数、対応表で表現したり、当該部分ネットワークのパケット発生をポアソン分布関数などで表現したりする。また、RMONプローブで取得したトラフィック情報を元にパケットを発生させることもできる。つまり、シミュレーション開始時のトラフィックが1M/秒であれば、シミュレーション時間においてスループットが1M/秒となる割合でパケットを発生させることになる。このとき、評価ターゲット(500)中のシミュレーションの開始時刻(505)と終了時刻(506)を参照し、トラフィック情報(400)の計測時刻(411)を確認して同じ時間帯のトラフィック情報を利用することで、より正確なシミュレーションが可能になる。
【0031】
次に、未処理の部分ネットワークがあるか確認し(708)、未処理の部分ネットワークがあれば選択し(703)、同様の処理を繰り返す。未処理のネットワークが無くなると、モデリング結果を結合して一つのモデルとし、モデルジェネレータ(110)の処理を終了する。
【0032】
このようにして、上記モデルジェネレータ(110)はモデルを生成し、混合型シミュレータ(120)に渡す。混合型シミュレータ(120)は、モデルを取得しシミュレーションを実行する。
【0033】
次に、図2に示した上記評価対象ネットワーク(200)を用いて、上記フローを具体的に説明する。当該評価対象ネットワーク(200)において、Webサーバ2(212)は新たに追加される予定のものであり、当該Webサーバ2(212)に対する拠点A(250)からのアクセス性能をシミュレーションにより評価するものとする。モデルジェネレータ(110)は当該Webサーバ2(212)に対する拠点A(250)からのWebアクセスのレスポンス性能を検証するための混合型シミュレーションモデルを生成する。
【0034】
まず、モデルジェネレータ(110)は、ネットワーク構成情報(300)、トラフィック情報(400)、評価ターゲット(500)を取得する。この場合のネットワーク構成情報(300)を図示したものが上記評価対象ネットワーク(200)である。ネットワーク管理者は、上記評価対象ネットワーク(200)をセンタ(240)、拠点A(250)、拠点B(260)、拠点C(270)に分割する。
【0035】
また、この場合の評価ターゲット(291)は、あて先IPアドレスがWebサーバ2(212)のIPアドレスであり、送信元IPアドレスが拠点A(250)のクライアントのIPアドレスであり、プロトコル種類はHTTPであり、検証項目はレスポンス性能である。当該評価ターゲット(291)から、評価対象フローの経路を求める。評価対象フローである拠点A(250)からWebサーバ2(212)へのリクエストパケットのあて先IPアドレスはWebサーバ2(212)のIPアドレスであることから、経路情報(330)を参照すると上記評価対象フローは拠点B(260)内のルータを経由した後、ルータ3(203)、ルータ2(202)、ルータ1(201)を通過し、Webサーバ2(212)へ至ることがわかる。
【0036】
次に、評価対象外のフローの経路を求める。プローブ1(232)で計測したトラフィック情報(292)によれば、拠点A(250)から送信されるトラフィックは、プロトコル種類から全てWebサーバへのアクセスであり、あて先IPアドレスおよび取得した経路情報(330)から拠点A(250)内のルータを経由した後、ルータ3(203)、ルータ2(202)、ルータ1(201)を通過し、Webサーバ1(211)へ至ることがわかる。また、プローブ2(232)で計測したトラフィック情報(293)によれば、拠点B(260)から送信されるトラフィックは、プロトコル種類から全てWebサーバへのアクセスであり、あて先IPアドレスおよび取得した経路情報(330)から拠点B(270)内のルータを経由した後、ルータ4(204)、ルータ2(202)、ルータ1(201)を通過し、Webサーバ1(211)へ至ることがわかる。さらに、プローブ3(233)で計測したトラフィック情報(294)によれば、拠点C(270)から送信されるトラフィックは、プロトコル種類から全てWebサーバへのアクセスであり、あて先IPアドレスおよび取得した経路情報(330)から拠点C(270)内のルータを経由した後、ルータ5(205)、ルータ2(02)、ルータ1(201)を通過し、Webサーバ1(211)へ至ることがわかる。
【0037】
以上より、センタ(240)および拠点A(250)は、評価対象フローが通過するため、ノード単位のモデリングを行う。拠点C(270)は、評価対象フローが通過しないので、部分ネットワーク単位でのモデリングを行う。拠点B(260)は、評価対象フローが通過しないが、拠点A(250)とセンタ(240)間のトラフィックは、拠点B(260)とセンタ(240)間のトラフィックとルータ2(202)で合流し、同一ネットワークインタフェースを通過するため、ノード単位のモデリングを行う。
【0038】
以上説明したように、本実施例によると、モデルジェネレータ(110)がネットワーク構成情報(300)と、トラフィック情報(400)と、評価ターゲット(500)によって、モデル化手法を決定することで、シミュレーション実行時間が比較的短い混合型のシミュレーションモデルを、自動的に生成することができる。
【0039】
さらに、ネットワーク管理者がモデルジェネレータ(110)に対して、評価ターゲット(500)に含まれるシミュレーション日付や時間帯を指定し、モデルジェネレータ(110)は指定された日付や時間帯の履歴であるトラフィック情報(400)を元に、モデル化をおこなうことにより、より正確な検証が可能になる。
【0040】
なお、本実施例では、評価対象フローとその他のフローが通過する経路を共有するか否かによって、その他のフローのモデル化手法を決定するが、その他のフローのモデル化手法は評価対象フローの予想されるトラフィック量とその他フローのトラフィック量との差によって決定しても良い。また、その他のフローのモデル化手法は、ネットワーク帯域とその他のフローのトラフィック量との差によって決定しても良い。
【0041】
【発明の効果】
本発明によると、必要な詳細度であり、かつシミュレーション実行負荷が小さい混合型シミュレーションモデルを自動的に生成することができる。これにより、編集の負荷が無くなる。また、担当者のスキルに依存しにくくなる。さらに、より正確な検証が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例のシステム構成図である。
【図2】評価対象ネットワーク(200)のネットワーク構成図である。
【図3】ネットワーク構成情報(300)を示す図である。
【図4】トラフィック情報(400)を示す図である。
【図5】評価ターゲット(500)を示す図である。
【図6】ノード間接続図(600)を示す図である。
【図7】モデルジェネレータ(110)のモデル生成フローを示す図である。
【符号の説明】
100…シミュレーション・システム、110…モデルジェネレータ、120…混合型シミュレータ、101…ネットワーク構成管理ツール、102…トラフィック管理ツール、300…ネットワーク構成情報、400…トラフィック情報、500…評価ターゲット、111…モデリングインタフェース、112…モデリング手法決定部、102…近似式生成部、102…待ち行列生成部、600…ネットワーク分割画面、601…ノード間接続図。

Claims (7)

  1. 通信ネットワークを対象としたシミュレーションをおこなうネットワーク評価システムにおいて、
    前記評価システムは、シミュレーション処理可能なモデルを生成するモデルジェネレータと、モデルジェネレータが生成したモデルに基づいて、シミュレーションを実行するシミュレータから構成され、
    前記モデルジェネレータは、
    評価対象IPネットワークのノード間接続関係やIPアドレスなどの構成情報を読み込むネットワーク構成情報取得手段と、
    評価対象IPネットワーク上を流れるトラフィックの統計情報を読み込むトラフィック情報取得手段と、
    シミュレーションによって検証すべき内容を規定した情報である評価ターゲットを取得する評価ターゲット取得手段と、
    前記評価ターゲットに対する前記ネットワーク構成情報および前記トラフィック情報の影響の度合いから、モデリング手法を決定するモデリング手法決定手段と、
    モデリング手法決定手段が決定したモデリング手法に基づいて、ネットワークの性能を関数や対応表でモデル化する近似式生成手段と、
    待ち行列としてモデル化する待ち行列生成手段とを備えることを特徴とするネットワーク評価システム。
  2. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記ネットワーク構成情報は、ネットワークを構成するネットワーク機器から、機器の構成や性能に関する情報を収集することで、ネットワークの構成や状態を管理するネットワーク構成管理ツールによって、出力されることを特徴とするネットワーク評価システム。
  3. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記トラフィック情報は、ネットワーク上を流れるデータを監視することにより、トラフィックの統計情報を得るトラフィック管理ツールによって、出力されることを特徴とするネットワーク評価システム。
  4. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記評価ターゲットは、アプリケーションの応答性能を予測する場合には、アプリケーションサーバのIPアドレス、クライアントのIPアドレス、プロトコル種類を含むことを特徴とするネットワーク評価システム。
  5. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記モデリング手法決定手段は、アプリケーションの応答性能を予測する場合には、評価対象ネットワークの部分であるサブネットワークについて、前記アプリケーションのフローが通過するか否かによってモデリング手法を決定することを特徴とするネットワーク評価システム。
  6. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記モデリング手法決定手段は、アプリケーションの応答性能を予測する場合には、評価対象ネットワークの部分であるサブネットワークについて、前記アプリケーションのフローが前記部分ネットワークから発生したフローと同一の経路を通過するか否かによってモデリング手法を決定することを特徴とするネットワーク評価システム。
  7. 請求項1記載のネットワーク評価システムにおいて、
    前記モデリング手法決定手段は、アプリケーションの応答性能を予測する場合には、評価対象ネットワークの部分であるサブネットワークについて、前記アプリケーションのフローの予想されるトラフィック量と前記部分ネットワークから発生するフローのトラフィック量との差、またはネットワーク帯域と前記部分ネットワークから発生するフローのトラフィック量との差によってモデリング手法を決定することを特徴とするネットワーク評価システム。
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