JP2004241812A - パケット交換網の高負荷判定方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】短時間間隔でのデータ取得を行うことなく短時間品質劣化を見逃さずにパケット交換網の高負荷判定を行う。
【解決手段】高負荷判定装置１は、入力部１１が所定期間にわたり平均負荷量と品質を複数回測定し、分布推定部１３が負荷量と品質の関係を表す関係式と平均負荷量と品質とから平均負荷量と平均負荷量より高い設定負荷量ρｍａｘと平均負荷量より低い設定負荷量ρｍｉｎのそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定し、分布の重畳部１４が所定期間内の複数の平均負荷量及び品質に対して求められた平均負荷量、設定負荷量ρｍａｘ及び設定負荷量ρｍｉｎの頻度を負荷量に対して予め設定されたデータ区間毎に重畳し、所定期間内のデータ区間毎の頻度分布を算出し、負荷量区間毎の頻度分布から前記関係式に基づいて所定期間内の品質の度数分布を算出し、劣化時間率算出部１５と高負荷判定部１６が連携して所定期間内の品質の度数分布から所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定する。
【選択図】 図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット等のパケット交換網を使用したコンテンツ配信等のサービスにおけるネットワークおよびサーバ等を管理する技術に関するものであり、特に、パケット交換網の負荷状況を判定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、インターネットなどのパケット交換網を介してユーザにコンテンツ提供サービスを行うサービス提供者は、提供するサービスがユーザの満足が得られる品質で提供されているか否かを確認するため、パケット交換網のリソースに対する負荷状況を監視している。従来、このような負荷状況の監視は、管理対象のパケット交換網に回線負荷の計測装置を設置して行うことが一般的であった。しかしながら、この方法は設備費用がかかるため、これに代わるものとしてパケット交換網のノードを構成するルータやスイッチなどからＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）情報を取得し、パケット交換網のリソースに対する負荷状況を監視する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】
千葉、徳久、能上、阿部，「ＭＩＢ情報による管理対象ネットワーク内ボトルネック判定の一方法」，２００２年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会，Ｂ−７−７１，ｐ２３１
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ＭＩＢ情報によって得られる情報は測定期間中の平均値であるため、短時間の品質劣化を見逃す可能性があった。例えば、音声や映像などのコンテンツを配信する場合、声や映像が途切れないようにするためには数ミリ秒〜数秒の短時間のトラヒック変動を検出できなければならないが、従来のＭＩＢ情報測定による情報収集間隔は数分〜数時間ごとであるため、このような短時間のトラヒック変動による品質劣化を検出することはできなかった。
【０００５】
この問題を解決しようとして、ＭＩＢ情報を短時間間隔で取得しようとすると、ＭＩＢ情報取得のために管理対象リソースへのポーリングパケットを短時間間隔で送出することになりネットワーク負荷が増加するという問題や、ポーリングパケットを受け取ったリソースがそれに応答してＭＩＢ値を回答する処理が増加するという問題が生じる。また、前回のポーリングで得られた値との差分で測定項目を算出しているＭＩＢ情報では短時間間隔で測定を行うと、ＭＩＢ値を運ぶパケットがネットワークの負荷状態によって損失したり、転送完了にかかる時間が揺らいだりするために起きる誤差が無視できなくなり精度が悪くなるという問題が生じる。このため、短時間間隔でのＭＩＢ情報測定は現実的な解決策とはならない。
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、その目的は、短時間間隔でのデータ取得を行うことなく短時間品質劣化を見逃さずにパケット交換網の高負荷判定が可能な方法および装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明の高負荷判定方法は、パケット交換網のノードにおける測定期間ごとの平均負荷量と品質とに基づいて、測定期間より短い期間における高負荷発生の有無を判定するパケット交換網の高負荷判定方法であって、所定期間にわたり、ノードにおける平均負荷量と品質とを複数回測定するステップと、ノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式と平均負荷量と品質とから平均負荷量と平均負荷量より高い第１の設定負荷量と平均負荷量より低い第２の設定負荷量のそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定するステップと、所定期間内における複数の平均負荷量および品質に対して求められた平均負荷量、第１の設定負荷量および第２の設定負荷量の頻度を負荷量に対してあらかじめ設定された負荷量区間ごとに重畳し、所定期間内における負荷量区間ごとの頻度分布を算出するステップと、負荷量区間ごとの頻度分布から前記関係式に基づいて所定期間内の品質の度数分布を算出するステップと、所定期間内の品質の度数分布から所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定するステップとを有することによって特徴づけられる。
【０００７】
この場合、前記関係式の一例は、ノードでの処理過程を待ち行列モデルでモデル化したものである。また、前記関係式の別の例は、事前に得られる品質および負荷量に関するデータを基に回帰分析を行って得られた回帰曲線を表すものである。確率分布に基づく頻度を推定するステップは、推定された頻度が０以上１以下の範囲にない場合、あらかじめ設定された頻度に置き換える。第１の設定負荷量として品質劣化が所定の許容限界値となる負荷量を設定し、第２の設定負荷量として前記品質劣化が生じない負荷量を設定する。所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定するステップの一例は、所定期間内の品質の度数分布からあらかじめ設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合を算出するステップと、前記時間割合をあらかじめ設定された閾値と比較し高負荷か否かを判定するステップとからなる。
【０００８】
本発明の高負荷判定装置は、パケット交換網のノードにおける測定期間ごとの平均負荷量と品質とに基づいて、測定期間より短い期間における高負荷発生の有無を判定するパケット交換網の高負荷判定装置であって、所定期間にわたり、ノードにおける平均負荷量と品質とを複数回測定する手段と、ノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式と平均負荷量と品質とから平均負荷量と平均負荷量より高い第１の設定負荷量と平均負荷量より低い第２の設定負荷量のそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定する手段と、所定期間内における複数の平均負荷量および品質に対して求められた平均負荷量、第１の設定負荷量および第２の設定負荷量の頻度を負荷量に対してあらかじめ設定された負荷量区間ごとに重畳し、所定期間内における負荷量区間ごとの頻度分布を算出する手段と、負荷量区間ごとの頻度分布から前記関係式に基づいて所定期間内の品質の度数分布を算出する手段と、所定期間内の品質の度数分布から所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定する手段とを有することによって特徴づけられる。
【０００９】
この場合、前記関係式の一例は、ノードでの処理過程を待ち行列モデルでモデル化したものである。また、前記関係式の別の例は、事前に得られる品質および負荷量に関するデータを基に回帰分析を行って得られた回帰曲線を表すものである。確率分布に基づく頻度を推定する手段は、推定された頻度が０以上１以下の範囲にない場合、あらかじめ設定された頻度に置き換える。所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定する手段の一構成例は、所定期間内の品質の度数分布からあらかじめ設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合を算出する手段と、前記時間割合をあらかじめ設定された閾値と比較し高負荷か否かを判定する手段とからなる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に図を用いて発明の実施の形態を説明する。
図１は、本実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定システムの一構成例を示す概念図である。同図において、高負荷判定装置１は、管理対象のパケット交換網２のノードを構成する複数のルータ３からそれぞれ所定の通信網を介してＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）情報を収集するように構成されている。この場合、パケット交換網２は、複数のＩＰ（ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ルータ３とこれらを接続するリンクとからなるＩＰ網である。
【００１１】
このような構成において、本実施の形態にかかる高負荷判定装置１は、例えば１日〜数週間程度の所定期間、ＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）によりルータ３からＭＩＢに格納された５分〜１時間程度の測定期間の平均負荷量と品質のデータを含む測定データ４を収集することにより、数ミリ秒〜数秒程度の短時間内で品質の劣化が生じるような高負荷が発生したか否かを判定するものである。ここで、「品質の劣化」とは管理対象のパケット交換網２を介して提供されるサービスにユーザにとって許容できない時間の中断や遅延が生じる状態をいい、この状態が生じる負荷量を高負荷と定義する。
【００１２】
図２は、本実施の形態にかかる高負荷判定装置の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、この高負荷判定装置１は、入力部１１、条件設定部１２、分布推定部１３、分布の重畳部１４、劣化時間率算出部１５および高負荷判定部１６を有する。
【００１３】
入力部１１は、所定期間中、所定の時間間隔でルータ３から測定期間内の平均負荷量ρｉと品質Ｌｉのデータを収集し、分布推定部１３に入力する機能を有する。ここで、ρｉとＬｉは、それぞれ所定期間中におけるｉ番目の測定期間の平均負荷量と品質の測定値を示し、ｉ＝１〜ｎ（ｎは測定回数を示す自然数）である。この入力部１１はＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）によりルータ３からＭＩＢに格納された測定データ４を収集することにより、所定期間にわたり、ノードにおける平均負荷量と品質とを複数回測定する手段として作用する。本実施の形態では平均負荷量ρｉのデータとして回線使用率を、品質Ｌｉのデータとしてパケット損失率を用いた場合を例にして説明する。
【００１４】
条件設定部１２は、後述する分布推定に使用する関数データ５および設定負荷量データ６を設定する機能と、設定されたこれらのデータを分布推定部１３に入力する機能とを有する。この場合、関数データ５は、パケット交換網２のルータ３における数ミリ秒〜数秒程度の短時間内での負荷量と品質との関係を表す関係式であり、負荷量をρ、品質をＬとしたときに、Ｌ＝Ｆ（ρ）で表される。
【００１５】
この関数データ５には、ルータ３での処理過程を、例えばＭ／Ｍ／１／Ｋなどの待ち行列モデルでモデル化して求めた関係式を用いてもよいし、あらかじめ短時間内での負荷量と品質を測定する測定装置（図示せず）を用いて測定しておいたルータ３における負荷量と品質に関するデータを基に回帰分析を行って得られた回帰曲線を表す関係式を用いてもよい。このようにして求めた関係式の示すグラフを図３に示す。図３は、負荷量と品質との関係を表す関係式の示すグラフであり、負荷量ρを表す指標を回線使用率とし、品質Ｌを表す指標をパケット損失率としたときの関数Ｆを示す。
【００１６】
設定負荷量データ６は、あらかじめ定めた許容値以上の品質劣化が発生する平均負荷量より高い第１の設定負荷量ρｍａｘと、品質劣化の発生しない平均負荷量より低い第２の設定負荷量ρｍｉｎとからなる設定値であり、あらかじめ、短時間内での負荷量と品質を測定する測定装置を用いて測定しておいたルータ３における負荷量と品質に関するデータに基づいて設定する。これらの関数データ５や設定負荷量データ６は、図示しない入力手段を介して条件設定部１２に入力される。この場合の入力手段は、キーボードなどのマン・マシンインタフェースでもよいし、短時間内での負荷量と品質を測定する測定装置と接続して当該装置の出力するデータを受信し、条件設定部１２へ受信したデータを入力する通信インタフェースでもよい。
【００１７】
分布推定部１３は、条件設定部１２から入力された設定負荷量データ６、すなわちρｍａｘ，ρｍｉｎおよび短時間内での負荷量ρａｖｅｒａｇｅと、それらの確率分布を表す確率分布モデルを仮定して、関数データ５（Ｆ）を考慮した、ρｍｉｎ，ρａｖｅｒａｇｅ，ρｍａｘに対する確率分布α，β，γと、実測された平均負荷量ρｉと品質Ｌｉとの関係を表す関係モデルに入力部１１から入力された測定データ（ρｉ，Ｌｉ）を代入してこの測定データから推定された分布形のパラメータ（αｉ，βｉ，γｉ）を算出する機能を有する。ここで、分布推定部１３はノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式Ｆと平均負荷量と品質とから平均負荷量と平均負荷量より高い第１の設定負荷量と平均負荷量より低い第２の設定負荷量のそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定する手段として作用する。
【００１８】
ここで、上記確率分布モデルの例を図４に示す。ρｍｉｎ，ρａｖｅｒａｇｅ，ρｍａｘに対する頻度（確率分布）α，β，γは、α＋β＋γ＝１を満たすものである。このような確率分布モデルを仮定すると、所定期間におけるｉ番目の測定期間での測定データ（ρｉ，Ｌｉ）と、品質劣化の発生しない第２の設定負荷量ρｍｉｎの頻度αｉと、平均負荷量ρｉの頻度βｉと、あらかじめ定めた許容値以上の品質劣化が発生する第１の設定負荷量ρｍａｘの頻度γｉとの関係は、以下に示す式（１）で表される。
【００１９】
【数１】

【００２０】
式（１）において、ρｉは入力部１１から入力されたルータ３のｉ番目の測定期間内の平均負荷量であり回線使用率を示す。Ｌｉは入力部１１から入力されたルータ３のｉ番目の測定期間内の品質でありパケット損失率を示す。また、Ｆ（ρｍａｘ）は設定負荷量ρｍａｘにおける品質（パケット損失率）、Ｆ（ρｍｉｎ）は設定負荷量ρｍｉｎにおける品質（パケット損失率）、Ｆ（ρｉ）は平均負荷量ρｉにおける品質（パケット損失率）である。
【００２１】
したがって、分布推定部１３は、式（１）に入力部１１から入力されたρｉとＬｉを代入して式（１）を解き、頻度αｉ，βｉ，γｉを算出する。この場合、頻度αｉ，βｉ，γｉは局所的な変動を示す。分布推定部１３は、算出したαｉ，βｉ，γｉについて、それぞれ０以上１以下の範囲にあるか否か確認し、否のときはαｉ＝０、βｉ＝１、γｉ＝０とするか、あるいはあらかじめ設定した値ａ，ｂ，ｃに置き換え、αｉ＝ａ、βｉ＝ｂ、γｉ＝ｃとする。これらａ，ｂ，ｃは、相対度数設定データ７として図示しない入力手段を介して分布推定部１３にデータ設定される。入力手段としては、例えばキーボードなどのマン・マシンインタフェースを用いることができる。この場合、ａ，ｂ，ｃは、それぞれ０以上１以下の実数であり、かつａ＋ｂ＋ｃ＝１である。この分布推定部１３は、測定された平均負荷量ρｉ及び品質Ｌｉと算出した頻度αｉ，βｉ，γｉを分布の重畳部１４へ入力する。
【００２２】
この分布推定部１３は、入力部１１から入力された測定値（ρｉ，Ｌｉ）に対して、平均負荷量ρｉを測定期間内で図４に示すような短時間内での負荷量ρの確率分布モデルに従って変動する確率変数、品質Ｌｉを関数データ５の関数ＦによりＬ＝Ｆ（ρ）で与えられる確率変数とみなし、測定値（ρｉ，Ｌｉ）がＬｉ＝（ρｉ）を満たさない状態を、前記確率分布モデル（図４）を用いることにより、測定期間内の平均値に対しては（Ｌの平均）＝Ｆ（（ρの平均））となるように、推定している。
【００２３】
分布の重畳部１４は、所定期間内における複数の平均負荷量（ρ１〜ρｎ）および品質（Ｌ１〜Ｌｎ）に対して求められた品質劣化の発生しない第２の設定負荷量ρｍｉｎ、平均負荷量ρｉおよびあらかじめ定めた許容値以上の品質劣化が発生する第１の設定負荷量ρｍａｘの頻度（αｉ，βｉ，γｉ）を負荷量に対してあらかじめ設定された負荷量区間ごとに重畳し、所定期間内における負荷量区間ごとの頻度分布を算出する手段として作用する。
【００２４】
この場合、分布の重畳部１４は、図５に示すように、負荷量ρの分布をあらかじめ指定されたデータ区間（Ｄ１〜Ｄｍ、ｍは自然数）での相対度数分布とし、各測定値の相対度数分布をデータ区間ごとに重畳し、図６に示すような負荷量ρの重畳分布を求める。ここで、データ区間Ｄ１はρｍｉｎを含むように指定され、データ区間Ｄｍはρｍａｘを含むように指定される。このデータ区間（Ｄ１〜Ｄｍ）は、図示しない入力手段を介して分布の重畳部１４にデータ設定される。入力手段としては、例えばキーボードなどのマン・マシンインタフェースを用いることができる。なお、各データ区間の区間幅は等幅であってもよいし、異なる幅であってもよい。
【００２５】
図６の重畳分布を求めるための計算は、以下の各データ区間の負荷量の相対度数を求める計算式により行う。すなわち、ρｍｉｎを含むデータ区間［Ｄ１］については式（２）により、ρｍａｘを含むデータ区間［Ｄｍ］については式（３）により、その他のデータ区間［Ｄ２〜Ｄ（ｍ−１）］については式（４）により求める。なお、式（２）〜式（４）において、ｊは所定期間におけるｊ番目の測定期間を示し、ｊ＝１〜ｎである。ここで、ｎは所定期間における測定回数である。
【００２６】
【数２】

【００２７】
【数３】

【００２８】
【数４】

【００２９】
また、分布の重畳部１４は、負荷量区間ごとの頻度分布からノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式に基づいて所定期間内の品質の度数分布を算出する手段として作用する。この場合、分布の重畳部１４は、負荷量ρの重畳分布を求めた後、負荷量ρの重畳分布に基づいて品質Ｌの重畳分布を求める。分布の重畳部１４は、各データ区間の負荷量ρの重畳分布に基づいて、前述した負荷量ρと品質Ｌの関係式Ｌ＝Ｆ（ρ）により各データ区間の負荷量ρｊをそれぞれ品質Ｆ（ρｊ）に変換し、対応するデータ区間の相対度数と関連づけることにより、図７に示すような所定期間内の品質の度数分布を示す品質分布Ｇ（ｘ）を得、この品質分布Ｇ（ｘ）を劣化時間率算出部１５へ入力する。
【００３０】
劣化時間率算出部１５は、所定期間内の品質の度数分布からあらかじめ設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合を算出する手段として作用する。この場合、劣化時間率算出部１５は、分布推定部１３で得られた品質分布Ｇ（ｘ）の相対度数の総数に対する、あらかじめ設定した劣化時間率閾値データ９（閾値Ｂ）を超過した品質の相対度数の割合を劣化時間率Ｔとして算出し、高負荷判定部１６に出力する。
【００３１】
ここで、閾値Ｂは劣化時間率判定の基準値であり、図示しない入力手段を介して劣化時間率算出部１５にデータ設定される。入力手段としては、例えばキーボードなどのマン・マシンインタフェースを用いることができる。本実施の形態において、品質はパケット損失率であるから、閾値Ｂはパケット損失率の許容値として示される。すなわち、劣化時間率算出部１５は、総測定数に対するパケット損失率が許容値（閾値Ｂ）を超えた測定数の割合を劣化時間率Ｔとして出力する。図７のグラフの斜線部分がこのパケット損失率が許容値（閾値Ｂ）を超えた測定数に相当する。
【００３２】
高負荷判定部１６は、品質が劣化する時間割合をあらかじめ設定された閾値と比較し高負荷か否かを判定する手段として作用する。この場合、高負荷判定部１６は、劣化時間率算出部１５から入力された劣化時間率Ｔをあらかじめ設定された負荷判定閾値データ１０（閾値Ａ）と比較し、ルータ３に加わる負荷が高負荷か否かを判定する。ここで、閾値Ａは高負荷判定の基準値であり、図示しない入力手段を介して高負荷判定部１６にデータ設定される。入力手段としては、例えばキーボードなどのマン・マシンインタフェースを用いることができる。この高負荷判定部１６は、判定結果を判定結果データ１７として表示装置（図示せず）に出力する。
【００３３】
次に、本実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いた高負荷判定方法について図２と図８を参照して説明する。図８は、本実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定方法を説明するフローチャートである。この場合、測定対象のパケット交換網２と、ＭＩＢ情報を収集する１つ以上のルータ３はあらかじめ決められており、本実施の形態にかかる高負荷判定装置１は測定対象のパケット交換網２に接続されてこれらのルータ３からＳＮＭＰによりＭＩＢ情報を収集するものとする。
【００３４】
高負荷判定を行うのに際し、最初に高負荷判定装置に判定条件を設定する（ステップＳ０１）。ここで設定する判定条件は、分布推定部１３に入力する相対度数設定データ７、分布の重畳部１４に入力するデータ区間設定データ８、劣化時間率算出部１５に入力する劣化時間率閾値データ９（閾値Ｂ）および高負荷判定部１６に入力する負荷判定閾値データ１０（閾値Ａ）である。
【００３５】
次に、条件設定部１２において分布推定に使用する関数データ５（関数Ｆ）を設定する（ステップＳ０２）。ここで設定する関数データ５は、パケット交換網２のルータ３における数ミリ秒〜数秒程度の短時間内での負荷量と品質との関係を表す関係式であり、負荷量を表す指標をρ、品質を表す指標をＬとしたときに、Ｌ＝Ｆ（ρ）として表される。
【００３６】
続いて、条件設定部１２において分布推定に使用する設定負荷量データ６を設定する（ステップＳ０３）。ここで設定する設定負荷量データ６は、あらかじめ定めた許容値以上の品質劣化が発生する設定負荷量ρｍａｘと、品質劣化の発生しない設定負荷量ρｍｉｎとからなる設定値であり、あらかじめ短時間内での回線使用率とパケット損失率とを測定する測定装置（図示せず）を用いて測定しておいたルータ３における回線使用率とパケット損失率に関するデータに基づいて設定する。
【００３７】
次に、条件設定部１２に設定された関数データ５と設定負荷量データ６とを分布推定部１３に入力し、負荷量ρの分布モデルを生成する（ステップＳ０４）。ここでは、前述した式（１）で表される分布モデルが生成される。次に、分布推定部１３が入力部１１から入力される測定データ４に基づいて短時間内の負荷量ρの確率分布を推定する（ステップＳ０５）。ここで、短時間内の負荷量ρの確率分布の推定は、式（１）のρｉとＬｉに測定データ４の回線使用率とパケット損失率を代入してステップＳ０４で生成した分布モデルのパラメータαｉ，βｉ，γｉを算出することにより行う。
【００３８】
分布推定部１３は、所定期間中に測定された測定データ４について、ステップＳ０５を繰り返し行い、測定データ４ごとに短時間内の負荷量ρの確率分布データを生成する。この場合、測定データ４は、５分〜１時間程度のあらかじめ定められた測定期間で測定されたものが１日〜数週間程度のあらかじめ定められた所定期間に渡って入力される。所定期間が終了した後（ステップＳ０７−Ｙｅｓ）、分布推定部１３は測定データ４ごとに求めた短時間内の負荷量ρの確率分布データを全て重畳し、所定期間内の負荷量ρの頻度分布を算出する（ステップＳ０７）。所定期間内の負荷量ρの頻度分布算出は、図５と図６で示したように、所定期間中に測定した測定データごとにステップＳ０１で設定されたデータ区間設定データ８で指定されるデータ区間（Ｄ１〜Ｄｍ）にρｍａｘ、ρｍｉｎおよびρｉを配置した後、前述した式（２）〜式（４）により、これらの測定データをデータ区間ごとに重畳することにより行う。
【００３９】
次に、分布推定部１３は、所定期間内の負荷量ρの頻度分布に基づいて、所定期間内の品質Ｌの度数分布を算出する（ステップＳ０８）。所定期間内の品質Ｌの度数分布算出は、前述したように、負荷量ρと品質Ｌの関係式Ｌ＝Ｆ（ρ）により各データ区間の負荷量ρｊをそれぞれ品質Ｆ（ρｊ）に変換し、対応するデータ区間の相対度数と関連づけることにより行う。
【００４０】
次に、劣化時間率算出部１５が分布推定部１３の算出した所定期間内の品質Ｌの度数分布に基づいて、所定期間内の品質Ｌの劣化時間率Ｔを算出する（ステップＳ０９）。所定期間内の品質Ｌの劣化時間率算出は、前述したように、品質分布Ｇ（ｘ）の相対度数の総数に対する、あらかじめ設定した劣化時間率閾値データ９（閾値Ｂ）を超過した品質の相対度数の割合を算出することにより行う。
【００４１】
次に、高負荷判定部１６が劣化時間率算出部１５の算出した所定期間内の品質Ｌの劣化時間率Ｔに基づいて、パケット通信網が高負荷か否かを判定する（ステップＳ１０）。この場合、高負荷判定部１６は劣化時間率Ｔをあらかじめ設定された負荷判定閾値データ１０（閾値Ａ）と比較し、劣化時間率Ｔが閾値Ａを超えた場合に高負荷と判定する。判定結果は、高負荷判定装置１の表示装置（図示せず）に表示する。
【００４２】
次に、本実施の形態にかかる高負荷判定装置１の実現手段について説明する。本実施の形態にかかる高負荷判定装置１は、コンピュータで実現することができる。このコンピュータは、ＣＰＵと、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）と、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）と、フレキシブルディスク装置等の補助記憶装置と、ハードディスク装置等の大容量の外部記憶装置と、ルータ３との間のインタフェース装置といった構成を有している。
【００４３】
コンピュータを高負荷判定装置１として機能させるためのプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録された状態で提供される。この記録媒体をコンピュータの補助記憶装置に挿入すると、媒体に記録されたプログラムが読み取られる。そして、ＣＰＵは、読み込んだプログラムをＲＡＭあるいは外部記憶装置に書き込み、このプログラムに従って上記実施の形態で説明したような処理を実行する。これにより高負荷判定装置１が実現される。
【００４４】
本実施の形態によれば、所定期間（１日〜数週間）にわたって数分〜数時間の測定期間ごとにＭＩＢ情報を収集することにより、短時間（数ｍＳから数秒間）の品質劣化を見逃すことなく負荷判定を行うことが可能となる。これにより、音声や映像の配信のような短時間の品質劣化検出を必要とするコンテンツ配信サービスにおいても、低コストでサービス品質の向上を図ることが可能となる。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、比較的容易に収集可能なＭＩＢ情報の長時間間隔測定のみで短時間の品質劣化を見逃さずにパケット交換網のリソースの高負荷判定が可能となる。これにより、短時間の品質劣化検出を必要とするサービスにおいてもパケット交換網に計測装置を設置することなく高負荷検出を行うことが可能となるため、大規模なネットワークを介して提供されるサービスの品質管理コストを大幅に低減する効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定システムの一構成例を示す概念図である。
【図２】本実施の形態にかかる高負荷判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】負荷量と品質との関係を表す関係式の示すグラフである。
【図４】短時間内での負荷量の確率分布モデルを示すグラフである。
【図５】各測定期間での負荷量の頻度分布の一例を示すグラフである。
【図６】所定期間内の負荷量の頻度分布を示すグラフである。
【図７】所定期間内の品質の度数分布を示すグラフである。
【図８】本実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１…高負荷判定装置、２…パケット交換網、３…ルータ、４…測定データ、５…関数設定データ、６…設定負荷量データ、７…相対度数設定データ、８…データ区間設定データ、９…劣化時間率閾値データ（閾値Ｂ）、１０…負荷判定閾値データ（閾値Ａ）、１１…入力部、１２…条件設定部、１３…分布推定部、１４…分布の重畳部、１５…劣化時間率算出部、１６…高負荷判定部、１７…判定結果データ。

Claims (11)

1. パケット交換網のノードにおける測定期間ごとの平均負荷量と品質とに基づいて、前記測定期間より短い期間における高負荷発生の有無を判定するパケット交換網の高負荷判定方法であって、
   所定期間にわたり、前記ノードにおける平均負荷量と品質とを複数回測定するステップと、
   前記ノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式と前記平均負荷量と前記品質とから平均負荷量と前記平均負荷量より高い第１の設定負荷量と前記平均負荷量より低い第２の設定負荷量のそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定するステップと、
   前記所定期間内における複数の平均負荷量および品質に対して求められた平均負荷量、前記第１の設定負荷量および前記第２の設定負荷量の頻度を負荷量に対してあらかじめ設定された負荷量区間ごとに重畳し、前記所定期間内における前記負荷量区間ごとの頻度分布を算出するステップと、
   前記負荷量区間ごとの頻度分布から前記関係式に基づいて前記所定期間内の品質の度数分布を算出するステップと、
   前記所定期間内の品質の度数分布から前記所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定するステップと
   を有することを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
2. 請求項１記載のパケット交換網の高負荷判定方法において、
   前記関係式は、
   前記ノードでの処理過程を待ち行列モデルでモデル化したものである
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
3. 請求項１記載のパケット交換網の高負荷判定方法において、
   前記関係式は、
   事前に得られる品質および負荷量に関するデータを基に回帰分析を行って得られた回帰曲線を表すものである
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
4. 請求項１記載のパケット交換網の高負荷判定方法において、
   前記確率分布に基づく頻度を推定するステップは、
   推定された頻度が０以上１以下の範囲にない場合、あらかじめ設定された頻度に置き換える
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
5. 請求項１記載のパケット交換網の高負荷判定方法において、
   前記第１の設定負荷量として品質劣化が所定の許容限界値となる負荷量を設定し、
   前記第２の設定負荷量として前記品質劣化が生じない負荷量を設定する
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
6. 請求項１記載のパケット交換網の高負荷判定方法において、
   前記所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定するステップは、
   前記所定期間内の品質の度数分布からあらかじめ設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合を算出するステップと、
   前記時間割合をあらかじめ設定された閾値と比較し高負荷か否かを判定するステップと
   からなることを特徴とするパケット交換網の高負荷判定方法。
7. パケット交換網のノードにおける測定期間ごとの平均負荷量と品質とに基づいて、前記測定期間より短い期間における高負荷発生の有無を判定するパケット交換網の高負荷判定装置であって、
   所定期間にわたり、前記ノードにおける平均負荷量と品質とを複数回測定する手段と、
   前記ノードにおける負荷量と品質との関係を表す関係式と前記平均負荷量と前記品質とから平均負荷量と前記平均負荷量より高い第１の設定負荷量と前記平均負荷量より低い第２の設定負荷量のそれぞれに対して確率分布に基づく頻度を推定する手段と、
   前記所定期間内における複数の平均負荷量および品質に対して求められた平均負荷量、前記第１の設定負荷量および前記第２の設定負荷量の頻度を負荷量に対してあらかじめ設定された負荷量区間ごとに重畳し、前記所定期間内における前記負荷量区間ごとの頻度分布を算出する手段と、
   前記負荷量区間ごとの頻度分布から前記関係式に基づいて前記所定期間内の品質の度数分布を算出する手段と、
   前記所定期間内の品質の度数分布から前記所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定する手段と
   を有することを特徴とするパケット交換網の高負荷判定装置。
8. 請求項７記載の高負荷判定装置において、
   前記関係式は、
   前記ノードでの処理過程を待ち行列モデルでモデル化したものである
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定装置。
9. 請求項７記載の高負荷判定装置において、
   前記関係式は、
   事前に得られる品質および負荷量に関するデータを基に回帰分析を行って得られた回帰曲線を表すものである
   ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定装置。
10. 請求項７記載の高負荷判定装置において、
    前記確率分布に基づく頻度を推定する手段は、
    推定された頻度が０以上１以下の範囲にない場合、あらかじめ設定された頻度に置き換える
    ことを特徴とするパケット交換網の高負荷判定装置。
11. 請求項７記載の高負荷判定装置において、
    前記所定期間内に高負荷が発生したか否かを判定する手段は、
    前記所定期間内の品質の度数分布からあらかじめ設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合を算出する手段と、
    前記時間割合をあらかじめ設定された閾値と比較し高負荷か否かを判定する手段と
    からなることを特徴とするパケット交換網の高負荷判定装置。

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