JP2005286684A - Traffic flow measuring environment setting system - Google Patents

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JP2005286684A JP2004097558A JP2004097558A JP2005286684A JP 2005286684 A JP2005286684 A JP 2005286684A JP 2004097558 A JP2004097558 A JP 2004097558A JP 2004097558 A JP2004097558 A JP 2004097558A JP 2005286684 A JP2005286684 A JP 2005286684A
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公徳 菅内
Jun Mizuno
潤 水野
Takeshi Ishizaki
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a traffic flow measuring environment setting system capable of collecting detailed traffic information related to a required flow using traffic information being obtained from a plurality of network apparatus without increasing managing traffics in sampling system. <P>SOLUTION: In the measuring system having a measuring server for grasping the performance of a network by collecting traffic information from network apparatus, the measuring server comprises a means for collecting flow information at a high sampling rate at such a position as the traffic concentrates, a means for judging an abnormal state based on the flow information, a means for identifying a network apparatus close to a flow source becoming abnormal based on the judgment results of abnormal state of flow, and a means for decreasing the sampling rate of an identified network apparatus. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、ネットワーク装置から出力されるトラフィック情報を収集し、ネットワークの振る舞いを解析するトラフィック計測に関するものである。   The present invention relates to traffic measurement that collects traffic information output from a network device and analyzes the behavior of the network.

ネットワーク装置からネットワークに流れるトラフィックの把握を目的としてネットワークに流れるフロー(例えば、エンドホストからエンドホストに流れるトラフィック)統計情報を出力する手段がある。その中でも、運用管理を効率化するためにすべてのパケットに着目してフロー情報を出力するのではなく、ネットワーク内に流れる任意のパケットに着目してフロー情報を作成するサンプリング方式がある(非特許文献1)。これらの情報を収集する方式では、個々のネットワーク装置から収集されたサンプリング情報を表示させることができる。しかしながら、サンプリング設定が変更できる機能は持つが、どのように変更させるかの記載はない。   For the purpose of grasping traffic flowing from the network device to the network, there is a means for outputting statistical information that flows to the network (for example, traffic flowing from the end host to the end host). Among them, there is a sampling method that creates flow information by focusing on any packet flowing in the network, instead of outputting flow information by focusing on all packets in order to improve operational management efficiency (Non-patented) Reference 1). In the method of collecting these pieces of information, sampling information collected from individual network devices can be displayed. However, although it has a function to change the sampling setting, there is no description of how to change it.

その一方でネットワーク装置からの管理情報の収集は、従来はSNMP(Simple Network Management Protocol)を用いたものが一般的であり、この場合、ネットワーク管理装置かネットワーク装置へ定期的な情報要求処理(すなわちポーリング)を行うことによって時系列の管理情報を収集する。これに対してネットワークの負荷から情報収集のポーリング間隔を変更する手段が、特許文献1に存在する。   On the other hand, collection of management information from a network device is generally performed using SNMP (Simple Network Management Protocol). In this case, periodic information request processing (ie, a network management device or network device) Polling) collects time-series management information. On the other hand, Patent Document 1 has means for changing the polling interval of information collection from the network load.

特開2002−141921号JP 2002-141921 IETF RFC3176:“InMon Corporation's sFlow: A Method for Monitoring Traffic in Switched and Routed Networks”(2001年9月)IETF RFC 3176: “InMon Corporation's sFlow: A Method for Monitoring Traffic in Switched and Routed Networks” (September 2001)

上記サンプリング方式の場合、ネットワーク装置に設定するサンプリングの割合を決定する必要がある。ここでサンプリングの割合とは、ネットワークを流れるN個のパケットのうち1つといった値であり、Nが状況に応じて決める必要がある。このサンプリングの割合によって誤差が発生するため、実際のトラフィック状況を把握することが難しい。サンプリングの割合を大きくすると、ネットワーク装置から管理装置に出力するトラフィック量が多くなってしまい、管理装置の負荷や管理用ネットワークに発生するトラフィック量が増加する。   In the case of the sampling method, it is necessary to determine the sampling rate set in the network device. Here, the sampling rate is a value such as one of N packets flowing through the network, and N must be determined according to the situation. Since an error occurs depending on the sampling rate, it is difficult to grasp the actual traffic situation. When the sampling rate is increased, the amount of traffic output from the network device to the management device increases, and the load on the management device and the amount of traffic generated in the management network increase.

その一方でトラフィック量を抑えるために、ネットワークの負荷を考慮して全体のサンプリングの割合の設定限界を決めてしまうと、必要となるサンプル数でネットワークの状状態を把握することができない。   On the other hand, if the setting limit of the overall sampling rate is determined in consideration of the network load in order to reduce the traffic volume, the network state cannot be grasped with the required number of samples.

ネットワークの構成として、サーバやクライアントなどのLANに近いネットワークのトラフィックは低速であり、ネットワークの中心部のネットワーク装置はトラフィックが集約されて転送速度も上がる構成となっている。そこで、本課題を解決するために、ネットワークを構成するネットワーク装置で、トラフィックが集中する箇所で高いサンプリングの割合でフロー情報を収集する手段と、前記フロー情報を基に異常状態を判断する判断手段と、フローの異常状態の判断結果を基に異常となるフローソースに近いネットワーク装置を同定する手段と、同定されたネットワーク装置に対してサンプリングの割合を小さくする手段を持つことを特徴とする。   As for the network configuration, network traffic such as servers and clients close to the LAN is low speed, and the network device at the center of the network is configured to aggregate traffic and increase the transfer speed. Therefore, in order to solve this problem, in the network device constituting the network, means for collecting flow information at a high sampling rate at a location where traffic is concentrated, and judgment means for judging an abnormal state based on the flow information And a means for identifying a network device close to the flow source that becomes abnormal based on the determination result of the abnormal state of the flow, and a means for reducing the sampling rate with respect to the identified network device.

複数のネットワーク装置から得られるトラフィック情報を用いることにより、サンプリング方式で、管理用のトラフィックを増大させることなく、必要とするフローに関連する詳細なトラフィック情報を収集することができる。   By using traffic information obtained from a plurality of network devices, it is possible to collect detailed traffic information related to a required flow without increasing management traffic by a sampling method.

本発明に基づく実施例について図1から図13を用いて説明する。   Embodiments according to the present invention will be described with reference to FIGS.

図1は、本発明に基づくフロー計測システムの概念構成を表している。ホスト(202)は、ネットワーク装置(201)を介してさまざまなトラフィックを対向するホストに送信する。ルータやスイッチなどのネットワーク装置(201,203,204,205)は、ホストから送られてくるパケットのあて先情報と自身が持つフォワーディング情報を基にパケットを対向のホストに転送する。ネットワーク装置(201,203,204,205)は、それと同時にサンプリングレートに基づいてサンプリングパケットを抽出し、サンプリングパケットのコピーのパケットを計測サーバ(10)に送信し、又はサンプリングパケットに関する情報を計測サーバ(10)に通知する。あるネットワーク装置(205)は、インターネット接続のように別なネットワーク(210)とつながっている。計測サーバ(10)は、ネットワーク装置(201)から通知されるサンプリング情報を収集,解析する機能と、ネットワーク装置に対してサンプリングするポートやサンプリングレートを設定する機能を持つ。ネットワーク管理サーバ(20)は、ネットワークの構成情報,障害情報などを収集しネットワークを監視する。本構成では、計測サーバ(10)とネットワーク管理サーバ(20)は異なる装置として扱っているが、ひとつの装置によって実現してもよい。また、計測サーバ(10)はネットワーク装置に対してサンプリングを設定する機能とサンプルパケットを収集する機能を持っているが、それぞれの機能を別装置に実装してもよい。   FIG. 1 shows a conceptual configuration of a flow measurement system according to the present invention. The host (202) transmits various traffics to the opposite host via the network device (201). Network devices (201, 203, 204, 205) such as routers and switches transfer packets to the opposite host based on the destination information of the packets sent from the host and the forwarding information held by themselves. At the same time, the network device (201, 203, 204, 205) extracts a sampling packet based on the sampling rate, transmits a packet of a copy of the sampling packet to the measurement server (10), or notifies the measurement server (10) of information related to the sampling packet. . One network device (205) is connected to another network (210) like an Internet connection. The measurement server (10) has a function of collecting and analyzing sampling information notified from the network device (201), and a function of setting a sampling port and a sampling rate for the network device. The network management server (20) collects network configuration information, failure information, and the like and monitors the network. In this configuration, the measurement server (10) and the network management server (20) are handled as different devices, but may be realized by one device. Further, the measurement server (10) has a function of setting sampling for the network device and a function of collecting sample packets, but each function may be implemented in a separate device.

図2は、本発明に基づくフロー計測システムを実現する各サーバの構成要素の一例を示したものである。計測サーバ(10)は、監視対象となるルータやスイッチといたフロー統計情報を出力する装置とデータのやり取りを行うための通信制御装置(11),プログラム処理のための演算領域および結果の格納領域として利用するワークメモリ(12),サンプリングデータやフロー情報など様々な情報を格納するデータベース(13),管理・計測に関するプログラムを格納したプログラムメモリ(14)とプログラムメモリに格納されたプログラムの実行やデータベースのアクセス制御を行う中央処理装置(CPU)(15),計測システムの構成や設定情報を表示するCRTディスプレイ(16),初期条件や様々な情報を入力するためのキーボード(17)やマウス(18)、前記入出力装置を制御するための入出力制御装置(19)からなる。   FIG. 2 shows an example of components of each server that implements the flow measurement system according to the present invention. The measurement server (10) is a communication control unit (11) for exchanging data with a device that outputs flow statistics information, such as a router or switch to be monitored, a calculation area for program processing, and a result storage area Work memory (12) used as a database, database (13) for storing various information such as sampling data and flow information, program memory (14) for storing programs related to management and measurement, and execution of programs stored in program memory A central processing unit (CPU) (15) for controlling access to the database, a CRT display (16) for displaying the configuration and setting information of the measurement system, a keyboard (17) and a mouse (for inputting initial conditions and various information) 18) and an input / output control device (19) for controlling the input / output device.

プログラムメモリ(14)には、ネットワーク監視機能に対して通信を行って構成/状態情報収集を制御するネットワーク情報収集プログラム(141),ネットワーク装置に対してサンプリングレートや計測ポートを設定するサンプリング設定プログラム(142),ネットワーク装置から通知されるサンプリングパケットを収集・格納するフロー情報収集プログラム(143),収集されたサンプリングパケットを基にフローを解析するフロー解析プログラム(144),フロー解析結果を基にサンプリングレートを変更させるサンプリング変更プログラム(145),などが含まれている。   The program memory (14) includes a network information collection program (141) for controlling configuration / state information collection by communicating with the network monitoring function, and a sampling setting program for setting a sampling rate and a measurement port for the network device. (142), a flow information collection program (143) for collecting and storing sampling packets notified from the network device, a flow analysis program (144) for analyzing flows based on the collected sampling packets, and based on the flow analysis results A sampling change program (145) for changing the sampling rate is included.

ネットワーク管理サーバ(20)には、計測サーバと同様の通信制御装置(21),プログラムメモリ(22),ワークメモリ(23),CPU(24),およびデータベース(25)が存在し、プログラムメモリの中には、ネットワーク装置から様々な管理情報を収集しデータベースに蓄える構成/状態情報収集プログラム(26)とデータベースに蓄えられた管理情報を提供する管理情報提供プログラム(27)が存在する。またデータベースにはネットワーク装置の構成や状態などの管理情報を蓄積している。   The network management server (20) includes the same communication control device (21), program memory (22), work memory (23), CPU (24), and database (25) as the measurement server. Among them, there are a configuration / state information collection program (26) for collecting various management information from a network device and storing it in a database, and a management information providing program (27) for providing management information stored in the database. The database stores management information such as the configuration and status of network devices.

ネットワーク管理サーバ(20)と計測サーバ(10)が同じ装置で実装される場合には、ネットワーク管理サーバ上の構成/状態情報収集プログラム(26)と管理情報提供プログラム(27)が計測サーバ上のプログラムメモリ(14)に存在し、管理情報を蓄積したデータベース(25)も計測サーバ上のデータベース(13)内に存在することを示す。また計測サーバ(10)の設定機能と収集機能が別々の装置上に実装される場合、計測サーバ上のサンプリング設定プログラム(142)とデータベース内の計測設定に必要な情報が別装置上に格納されることになる。   When the network management server (20) and the measurement server (10) are mounted on the same device, the configuration / status information collection program (26) and the management information provision program (27) on the network management server are installed on the measurement server. It indicates that the database (25) that exists in the program memory (14) and stores the management information also exists in the database (13) on the measurement server. When the setting function and collection function of the measurement server (10) are implemented on separate devices, the sampling setting program (142) on the measurement server and the information necessary for measurement settings in the database are stored on separate devices. Will be.

次に、本実施例におけるフロー計測システムの動作について説明する。   Next, the operation of the flow measurement system in the present embodiment will be described.

フロー計測システムにおいて、着目するフローを設定する初期設定処理と、実際にネットワークのトラフィックを監視し、異常フローが見つかったときにサンプリングレートを変更する変更処理、異常フローがなくなったときにサンプリングレートを基に戻す回復処理についてそれぞれ示す。   In the flow measurement system, initial setting processing to set the flow of interest, change processing to actually monitor network traffic and change the sampling rate when abnormal flow is found, sampling rate when abnormal flow disappears The recovery process to return to the original will be shown respectively.

まず初めに着目するフローを設定する初期設定処理について説明する。   First, an initial setting process for setting a flow of interest will be described.

初期設定処理では、管理オペレータによって着目するフローを設定する。フローは様々な条件によって設定することができる。図3は本実施例において設定可能なフロー条件の要素を表す。たとえば、フロー情報(301)が“あて先サブネットフロー”である場合には、意図としているもの(302)は、“あて先のサブネットワークアドレス”であり、その値(303)は“1”となる。また“アプリケーションフロー”である場合には“ポート番号”で値が“4”となる。これらの要素の組み合わせにより実際のフロー種別識別子が設定される。すなわち、フロー種別識別子の値が“3(=1+2)”とすれば、“あて先サブネットフロー”と“送信元サブネットフロー”の両方の条件を持ち、このフローは、あるサブネットワークとあるサブネットワークに流れるフローの組み合わせを表している。このテーブルはあらかじめ計測サーバ上のデータベース(13)内に格納されており、管理オペレータはこのテーブルを基にフロー種別識別子を設定する。また、設定時に計測するネットワーク装置を指定してよいし、初期のサンプリングレートおよび収集したデータからフロー統計を行う時間間隔を示すフロー解析時間も設定される。また、必要であればフローサンプリングを変化させるときに着目するフロー情報をフロー種別識別子として指定することもできる。この設定されたフロー計測条件は、データベース(13)内に格納される。   In the initial setting process, a flow of interest is set by the management operator. The flow can be set according to various conditions. FIG. 3 shows elements of flow conditions that can be set in this embodiment. For example, when the flow information (301) is “destination subnet flow”, the intended one (302) is “destination subnetwork address”, and its value (303) is “1”. In the case of “application flow”, “port number” is “4”. An actual flow type identifier is set by a combination of these elements. That is, if the value of the flow type identifier is “3 (= 1 + 2)”, it has both conditions of “destination subnet flow” and “source subnet flow”, and this flow is transmitted to a certain subnetwork and a certain subnetwork. Represents a combination of flowing flows. This table is stored in advance in the database (13) on the measurement server, and the management operator sets the flow type identifier based on this table. In addition, a network device to be measured may be specified at the time of setting, and a flow analysis time indicating a time interval for performing flow statistics from the initial sampling rate and collected data is also set. Further, if necessary, flow information to be focused on when changing the flow sampling can be designated as a flow type identifier. The set flow measurement conditions are stored in the database (13).

図4が、格納される初期条件テーブル(400)である。初期条件テーブル識別子(401)は、本データを一意に指定するものである。フロー種別識別子(402)は、フロー解析する条件をあらわす。フローエクスポートリスト(403)は、フローを算出するためのサンプリングパケットを出力するルータ等の装置群を示す。このデータの中には、対象となるネットワーク装置だけでなく、その装置上でパケットを監視するポート番号も含まれる。ここでは、IPアドレスがE.F.G.Hのネットワーク装置でポート番号が1のエクスポートエージェントと、IPアドレスがA.B.C.Dのネットワーク装置で全てのポート番号(*)のエクスポートエージェントを設定している。変更後のフロー種別識別子(404)は、サンプリングレートを変えた後のフロー解析を行うためのフロー種別の識別子を表す。ここでは、変更後フロー種別識別子は24に設定しており、フロー情報(310)が“宛先ホスト”と“送信元ホスト”(値:8+16)に関するフロー情報収集を実行するように変更される。デフォルトサンプリングレート(405)は、最初に設定するサンプリングレートを示す。フロー解析時間 (406)は、フロー解析を行う時間間隔である。閾値(407)は、フローに対して異常状態と判断する値である。本実施例での閾値は、フロー解析の結果がある一定値以下になったときに異常と判断しているが、そのほかにも、ある一定値以上になったときや、計測している装置のポートでのフローの分布として任意のフローがある一定の割合(たとえば、全サンプル値の60%)よりも大きい場合や小さい場合を閾値としてとることができる。   FIG. 4 shows the stored initial condition table (400). The initial condition table identifier (401) uniquely specifies this data. The flow type identifier (402) represents a condition for flow analysis. The flow export list (403) indicates a group of devices such as routers that output sampling packets for calculating flows. This data includes not only the target network device but also the port number for monitoring packets on that device. Here, an export agent having a port number of 1 for a network device having an IP address of E.F.G.H, and an export agent having all port numbers (*) being set for a network device having an IP address of A.B.C.D. The changed flow type identifier (404) represents a flow type identifier for performing flow analysis after changing the sampling rate. Here, the post-change flow type identifier is set to 24, and the flow information (310) is changed to execute flow information collection regarding “destination host” and “source host” (value: 8 + 16). The default sampling rate (405) indicates a sampling rate set first. The flow analysis time (406) is a time interval for performing flow analysis. The threshold value (407) is a value for determining an abnormal state with respect to the flow. The threshold in this embodiment is determined to be abnormal when the flow analysis result is below a certain value, but in addition to this, when the value becomes above a certain value, As a flow distribution at the port, a case where an arbitrary flow is larger or smaller than a certain ratio (for example, 60% of all sample values) can be taken as a threshold value.

このテーブルはそれぞれのネットワーク装置ごとに設定してもよく、この場合はデータベース(13)内には複数の初期条件テーブル(400)が存在することになる。管理オペレータは、マウスもしくはキーボードを用いて上記情報をデータベースに格納し、サンプリング設定プログラム(142)を起動させる。   This table may be set for each network device. In this case, a plurality of initial condition tables (400) exist in the database (13). The management operator stores the above information in a database using a mouse or a keyboard, and starts the sampling setting program (142).

サンプリング設定プログラム(142)は、起動するとデータベース(13)内に存在する初期条件テーブル(400)を基に、もし対象となるネットワーク装置にサンプリング条件が設定されていなければ設定する。   When the sampling setting program (142) is started, the sampling setting program (142) sets, based on the initial condition table (400) existing in the database (13), if the sampling condition is not set in the target network device.

以上により初期設定処理は終了する。   This completes the initial setting process.

次に変更処理について説明する。   Next, the changing process will be described.

図5は変更処理における全体処理フロー概要である。   FIG. 5 is an overview of the overall process flow in the change process.

ここでは、初期設定処理によりサンプリング設定プログラム(142)を用いて、中央のネットワーク装置(203)に対してサンプリングレートを10000に1個の割合でパケットをキャプチャするように設定しているものとする。また、フロー解析においては、図4において設定された初期条件に基づいて、サブネットワーク単位(あて先サブネットと送信元サブネットのペア)でフロー解析を実行し、異常と判断した場合には、あて先アドレスと送信元アドレスペアをひとつのフローとしてフロー解析を実行する。   Here, it is assumed that the sampling setting program (142) is used in the initial setting process so that the central network device (203) is set to capture a packet at a rate of one in 10,000. . Further, in the flow analysis, based on the initial conditions set in FIG. 4, the flow analysis is performed in units of subnetwork (a pair of destination subnet and source subnet). Flow analysis is executed with the source address pair as one flow.

この状態で、計測サーバ上のパケット情報収集機能を有するフロー収集プログラム(143)では、装置から通知されるサンプリングパケットを収集し、データベースに格納する。そして、一定時間が経過するとフロー解析プログラムに通知する(501)。   In this state, the flow collection program (143) having a packet information collection function on the measurement server collects the sampling packets notified from the apparatus and stores them in the database. When a predetermined time has elapsed, the flow analysis program is notified (501).

フロー解析プログラム(144)は通知を受信すると、前記初期条件テーブル(400)のフロー種別識別子に基づいて得られたフロー情報を作成し、データベース(13)に格納する。   When receiving the notification, the flow analysis program (144) creates flow information obtained based on the flow type identifier in the initial condition table (400) and stores it in the database (13).

図6は保持されるフロー情報のデータフォーマットの一実施例を表している。フロー識別子(601)は、フロー情報(600)を一意に識別する値である。フロー条件識別子(602)は、どのフローに対して着目しているかを表す。エクスポートエージェント(603)は、フローデータの基となるネットワーク装置、すなわちサンプリングパケットを抽出する対象のネットワーク装置を示す。ここでは、IPアドレスがE.F.G.Hであって番号1のポートを指定している。レファレンスリスト(604)は、異常が同定されたときに作成されるフロー情報の識別子を示す。フロー履歴(605)はフロー情報をあらわすものであり、格納するフロー情報を算出する時間を表す計測時間(606)とサンプルデータによるサンプル値(607)および算出したフロー情報において設定されるネットワーク装置からの出力データのサンプリングレート(608)で構成される。最後に属性(609)は本テーブルがサンプリング変更によって作成されたものかそうでないかを表すものであり、本実施例では、予め監視していたものは“M”の値を持ち、サンプリング変更時に作成されたものの場合は“S”の値を持つ。   FIG. 6 shows an embodiment of the data format of the flow information held. The flow identifier (601) is a value that uniquely identifies the flow information (600). The flow condition identifier (602) represents which flow is focused on. The export agent (603) indicates a network device that is a basis of flow data, that is, a network device from which sampling packets are extracted. Here, the IP address is E.F.G.H and the port number 1 is designated. The reference list (604) indicates an identifier of flow information created when an abnormality is identified. The flow history (605) represents the flow information, from the measurement time (606) representing the time for calculating the flow information to be stored, the sample value (607) by the sample data, and the network device set in the calculated flow information. Output data sampling rate (608). Finally, the attribute (609) indicates whether this table was created by sampling change or not, and in this embodiment, what was monitored in advance has a value of “M”, and at the time of sampling change If created, it has a value of “S”.

図7は、解析するフロー条件を表すテーブルである。前記のフロー条件識別子(602)は、このテーブルを参照するために用いる。フロー条件テーブル(700)は、このテーブルを一意に指定するフロー条件識別子(701)、フローを識別するフロー種別識別子(702)、フロー識別子に従って設定されるフロー情報定義データ(703)で構成される。フロー種別識別子(702)は、初期設定処理で記載したフロー種別識別子(402)と同じである。図7の例は、初期条件テーブル(400)に従って作成されたフローテーブルのためのフロー条件であり、フロー種別識別子には“3”が設定されている。フロー定義データ(704)には、フロー種別識別子の値(図4の値1と値2)により指定されたフロー条件の実際のIPアドレス等が格納され、ここでは、あて先サブネットと送信元サブネットのIPアドレスが格納される。   FIG. 7 is a table showing the flow conditions to be analyzed. The flow condition identifier (602) is used to refer to this table. The flow condition table (700) includes a flow condition identifier (701) for uniquely specifying the table, a flow type identifier (702) for identifying a flow, and flow information definition data (703) set according to the flow identifier. . The flow type identifier (702) is the same as the flow type identifier (402) described in the initial setting process. The example of FIG. 7 is a flow condition for a flow table created according to the initial condition table (400), and “3” is set as the flow type identifier. The flow definition data (704) stores the actual IP address of the flow condition specified by the value of the flow type identifier (value 1 and value 2 in FIG. 4). Here, the destination subnet and the source subnet are stored. An IP address is stored.

前記フローテーブルのフロー種別に基づいて格納されたサンプリングパケットから対象となるフロー群に対してどの程度のパケットが通過したかのフロー情報を算出する(502)。   Flow information indicating how many packets have passed to the target flow group is calculated from the stored sampling packets based on the flow type in the flow table (502).

フロー解析プログラム(144)は、フローを解析するとデータベース内のフローデータと比較し、既存のフロー情報であれば、算出した時間と算出した値をフロー履歴(605)に追加する。新規のフローであれば、データベースにフロー情報テーブルを作成し、発見したフローに対するサンプリング値をフロー履歴(605)に格納する。フロー解析処理は、フロー解析を終了すると、サンプリング変更判定プログラム(145)に処理の終了を通知する。   When analyzing the flow, the flow analysis program (144) compares it with the flow data in the database, and if it is existing flow information, adds the calculated time and the calculated value to the flow history (605). If it is a new flow, a flow information table is created in the database, and a sampling value for the found flow is stored in the flow history (605). When the flow analysis process ends, the flow analysis process notifies the sampling change determination program (145) of the end of the process.

サンプリング変更判定プログラム(145)は、今回算出したフロー結果を基にフロー判定条件の閾値を超えていればサンプリング変更処理を行う(504)。フローが閾値を超えていなければ処理を終了し、パケット収集プログラムにより次のフロー解析までの時間が経過したことを待つ(505)。   The sampling change determination program (145) performs the sampling change process if the flow determination condition threshold is exceeded based on the flow result calculated this time (504). If the flow does not exceed the threshold value, the process is terminated, and the packet collection program waits for the elapse of time until the next flow analysis (505).

図8は、サンプリング変更プログラムの処理概要を表したフローチャートである。   FIG. 8 is a flowchart showing an outline of processing of the sampling change program.

フローに異常があるとき、サンプリング変更判定プログラム(145)は、異常状態と判断したフローのデータテーブル内のフロー種別識別子からフローの定義の中に送信元アドレス情報が含まれているかチェックする(801)。もし含まれていなければ、データベースに格納されているサンプリングパケットから、異常フローに関連するサンプリングパケットを収集する。そして、サンプリングパケットの中から抽出しなければならないパケットのアドレス情報を収集する(802)。アドレス情報が明確になると、サンプリング変更プログラムは、構成情報収集プログラムを用いて対象となるアドレス情報を含んだエッジのネットワーク装置を同定する(803)。   When there is an abnormality in the flow, the sampling change determination program (145) checks whether the source address information is included in the flow definition from the flow type identifier in the data table of the flow determined to be abnormal (801) ). If not, the sampling packet related to the abnormal flow is collected from the sampling packets stored in the database. Then, the address information of the packet that must be extracted from the sampling packet is collected (802). When the address information becomes clear, the sampling change program identifies the edge network device including the target address information using the configuration information collection program (803).

構成情報収集プログラムは、要求があるとまずネットワーク管理サーバ(20)上の構成/状態収集プログラム(26)に対してネットワークのエッジのネットワーク装置からあて先のネットワークアドレスを持つネットワーク装置を収集する。外部ネットワーク(205)からのトラフィックの場合、送信元アドレスはネットワーク装置の持つアドレスと異なる場合がある。このように、もし存在しなければ、ネットワーク装置が持つルーティングテーブルとネットワーク装置間の接続関係を基に、キャプチャパケットを出力したネットワーク装置を介してあて先アドレスにたどり着く経路を選定し、かつ、計測対象であったネットワーク装置を解する経路を絞り込み、その入り口となるネットワーク装置を同定する。   When requested, the configuration information collection program first collects a network device having a destination network address from a network device at the edge of the network with respect to the configuration / state collection program (26) on the network management server (20). In the case of traffic from the external network (205), the source address may be different from the address of the network device. Thus, if it does not exist, the route that reaches the destination address via the network device that output the capture packet is selected based on the connection relationship between the network device and the routing table of the network device, and the measurement target Narrow down the route to solve the network device, and identify the network device as the entrance.

サンプリング変更判定プログラム(145)は、対象となるネットワーク装置を同定すると、ネットワーク監視サーバを介してフローを監視するネットワーク装置のインターフェースに対する全体のパケット通過の情報を収集し、対象となるネットワーク装置へのサンプリングレートを決定する(804)。   When the sampling change determination program (145) identifies the target network device, the sampling change determination program (145) collects information on the entire packet passage to the interface of the network device that monitors the flow via the network monitoring server, and sends it to the target network device. A sampling rate is determined (804).

図9はサンプリングレートとパケット通過数の関係を示したものである。パケット通過数(901)は、サンプルリングを行うインターフェースに流れる総パケット数である。サンプリングレート(902)はネットワーク装置に設定できるサンプリングレートの最大値であり、指定された値以下に設定すればよい。たとえば、パケット通過数が100,000ppsであれば、パケットサンプリングレートは10個に1個の値から1,000個に1個のレートの間で設定すればよい。ここでは、ネットワーク装置の負荷も考え、それぞれの範囲においてサンプリングレートの最大値をとることとした。   FIG. 9 shows the relationship between the sampling rate and the packet passing number. The packet passing number (901) is the total number of packets flowing through the interface that performs sampling. The sampling rate (902) is the maximum value of the sampling rate that can be set in the network device, and may be set to be equal to or less than a specified value. For example, if the packet passing number is 100,000 pps, the packet sampling rate may be set between a value of 1 in 10 and a rate of 1 in 1,000. Here, considering the load of the network device, the maximum sampling rate is taken in each range.

上述のように、ネットワーク装置が同定されサンプリングレートが決定されると、データベース内のフローデータの中で変更した条件と同じデータが存在するかを判断する。もし、存在すればそのテーブル識別子をレファレンスリスト(604)に設定し、もし存在しなければ、新たに該当フローのフローデータテーブル(600)を作成し、作成されたテーブルの属性(609)を“S”とし、さらにそのテーブル識別子をレファレンスリスト(604)に設定する(805)。   As described above, when the network device is identified and the sampling rate is determined, it is determined whether the same data as the changed condition exists in the flow data in the database. If it exists, the table identifier is set in the reference list (604). If it does not exist, a flow data table (600) of the corresponding flow is newly created, and the attribute (609) of the created table is set to “ S ”, and the table identifier is set in the reference list (604) (805).

以上のようにしてサンプリング変更プログラムは変更するサンプリングレートと変更するネットワーク装置を同定し、サンプリング設定プログラムとフロー解析プログラムに通知する(806)。   As described above, the sampling change program identifies the sampling rate to be changed and the network device to be changed, and notifies the sampling setting program and the flow analysis program (806).

サンプリング設定プログラムは、指定されたサンプリングレートを指定したネットワーク装置に対してサンプリングレートを設定する。   The sampling setting program sets the sampling rate for the network device that specifies the specified sampling rate.

フロー解析プログラムは、サンプリング設定プログラムから通知されたネットワーク装置からのサンプリングパケットの収集とフロー解析条件をチェックして、もし解析するフロー条件が異なればそれを基に算出を行う。このとき、解析時間内のサンプリングパケットのサンプリングレートがこれまでと変わっていた場合には、その時点までの時間間隔でサンプリング値をフローデータに格納し、残りの時間でのサンプル値をさらに追加する。   The flow analysis program checks the collection of sampling packets from the network device notified from the sampling setting program and the flow analysis conditions. If the flow conditions to be analyzed are different, the flow analysis program performs calculation based on them. At this time, if the sampling rate of the sampling packet within the analysis time has changed from before, the sampling value is stored in the flow data at the time interval up to that point, and the sample value at the remaining time is further added. .

以上が変更処理である。   The above is the change process.

最後に、最終的なフロー解析を元に戻す回復処理について述べる。   Finally, the recovery process to restore the final flow analysis will be described.

図10は回復処理の全体概要を表したフローチャートである。この全体処理概要を表したフローチャートは、図5を用いて説明した変更処理概要も含んでいる。図5では、変更処理に焦点をあてた処理のみを記述したのみであり、本実施例におけるプログラム群は変更処理,回復処理を合わせた以下で説明する動作を行う。   FIG. 10 is a flowchart showing an overall outline of the recovery process. The flowchart representing the overall processing outline also includes the changing process outline described with reference to FIG. In FIG. 5, only the process focused on the change process is described, and the program group in this embodiment performs the operation described below including the change process and the recovery process.

はじめに、変更処理と同様にフロー収集プログラムがサンプリングパケットを収集し、データベースに格納し、フロー解析時間間隔になるとフロー解析プログラムに通知する(501)。そして、フロー解析処理がサンプリングパケットを基に各フロー統計情報を算出する(502)。その後、フロー解析プログラム(144)は、サンプリング変更判定プログラム(145)に処理の終了を通知する。   First, the flow collection program collects the sampling packets, stores them in the database, and notifies the flow analysis program when the flow analysis time interval is reached (501). Then, the flow analysis process calculates each flow statistical information based on the sampling packet (502). Thereafter, the flow analysis program (144) notifies the sampling change determination program (145) of the end of the process.

サンプリング変更判定プログラム(145)は、フロー解析する対象となるフロー情報をもつフローデータを検索し、存在しなければ新しいフローデータを作成する。フローデータが存在するときには、回復条件を満足するかを判断する(1001)。回復条件とは、フローデータが存在しているとき、今回のフロー解析結果が閾値を超えていない場合でかつデータ履歴(605)を用いてひとつ前のサンプル値をとりだし、この値が閾値を超えている場合を示す。これ以外の場合、つまり今回のフロー解析結果が閾値を超えている場合、もしくは前回のフローデータが閾値を越えていない場合には、サンプリング変更条件を満足しているかを判断する(1002)。   The sampling change determination program (145) searches for flow data having flow information to be analyzed, and creates new flow data if it does not exist. When the flow data exists, it is determined whether the recovery condition is satisfied (1001). The recovery condition is when the flow data exists, the current flow analysis result does not exceed the threshold value, and the previous sample value is taken using the data history (605), and this value exceeds the threshold value. Indicates the case. In other cases, that is, when the current flow analysis result exceeds the threshold value, or when the previous flow data does not exceed the threshold value, it is determined whether the sampling change condition is satisfied (1002).

サンプリング変更条件とは、前回のフロー解析結果が閾値を超えておらず、今回のフロー解析結果が閾値を越えている場合を言う。この場合、新たにサンプリング変更処理を行う(1003)。このサンプリング変更処理は、図5のフロー情報から異常フローを検出した以降の処理(504)〜(507)を実行する。   Sampling change conditions refer to the case where the previous flow analysis result does not exceed the threshold and the current flow analysis result exceeds the threshold. In this case, a new sampling change process is performed (1003). In this sampling change process, processes (504) to (507) after detecting an abnormal flow from the flow information of FIG. 5 are executed.

サンプリング変更処理条件を満足していない場合には、以後の処理を行わず、次のフロー解析まで待機する。   If the sampling change processing condition is not satisfied, the subsequent processing is not performed and the process waits for the next flow analysis.

さて、回復条件を満足したとき、フロー解析処理はフローデータ内(600)のレファレンスリスト(604)を抽出し、その中に含まれるテーブル識別子を基に対象となるフローデータを抽出する(1004)。そして、抽出されたフローデータ内のエクスポートエージェント情報が同じ値をもつフローデータテーブルを検索する(1005)。このとき、抽出されたフローデータが前記レファレンスリストから抽出されたデータだけであり、かつ各フローデータの属性が“S”(すなわち、サンプリング時に作成されたもの)であるかを判定する(1006)。もし、すべ属性が全て“S”であれば、対象とするネットワーク装置からのサンプリングをする必要がないため、サンプリング設定プログラムに対象ネットワーク装置に設定されていたサンプリング値を削除する要求を行う(1007)。もしひとつでも“M”が存在していれば、そのネットワーク装置からのデータを用いたフロー解析はサンプリング変更前から行われていると判断し、サンプリング変更プログラムに元のサンプリングに戻すように要求を出力する。   When the recovery condition is satisfied, the flow analysis process extracts the reference list (604) in the flow data (600), and extracts the target flow data based on the table identifier contained therein (1004). . Then, the flow data table in which the export agent information in the extracted flow data has the same value is searched (1005). At this time, it is determined whether or not the extracted flow data is only data extracted from the reference list, and the attribute of each flow data is “S” (that is, created at the time of sampling) (1006). . If all the attributes are “S”, it is not necessary to sample from the target network device, so a request to delete the sampling value set in the target network device is made to the sampling setting program (1007 ). If at least one “M” exists, it is determined that the flow analysis using the data from the network device has been performed before the sampling change, and a request is made to return the original sampling to the sampling change program. Output.

サンプリング設定プログラムは、サンプリング変更プログラムの要求に従って対象ネットワーク装置からのサンプリング設定を変更する。   The sampling setting program changes the sampling setting from the target network device according to the request of the sampling change program.

以上が回復処理である。   The above is the recovery process.

以上の処理によって、任意のフローが異常になっていると判断したときに、管理対象ネットワークのエッジ側のネットワーク装置からサンプリングレートを変更,追加させることにより、全体のサンプリングパケットのデータを不必要に増加させることなく対象フローに関連するフローの動向を自動的に把握することができる。   Through the above processing, when it is determined that an arbitrary flow is abnormal, the sampling rate is changed and added from the network device on the edge side of the managed network, thereby making the data of the entire sampling packet unnecessary. It is possible to automatically grasp the flow trend related to the target flow without increasing it.

最後に、フロー分布の表示について図11〜図13を用いて説明する。   Finally, the flow distribution display will be described with reference to FIGS.

図11は、CRT(16)上に表示するフロー統計情報をグラフにより表示する一実施例を表したものである。フロー統計情報グラフ(1101)には、監視対象となるネットワーク装置(E.F.G.H-1)の情報(1102)があり、縦軸にサンプリング値によって類推される実トラフィック(1103)を横軸に計測時間(1104)を表示している。このとき、(1105)が閾値を超えたフローの動向を現している。類推値(1103)の算出は、サンプリング値からサンプリングレートを積算した値を表示している。   FIG. 11 shows an embodiment in which the flow statistical information displayed on the CRT (16) is displayed as a graph. The flow statistical information graph (1101) has information (1102) of the network device (EFGH-1) to be monitored. The actual traffic (1103) estimated by the sampling value is plotted on the vertical axis and the measurement time ( 1104) is displayed. At this time, (1105) shows the trend of the flow exceeding the threshold. The analogy value (1103) is calculated by displaying a value obtained by integrating the sampling rate from the sampling value.

このグラフでは、ネットワーク装置(E.F.G.H)のボート番号1を通過する全てのフローを表示しているが、対象となるフローを含め、たとえばパケット数の多さで上位フローのみを表示する場合も考えられる。このグラフにおいて閾値を越えたフロー(1105)に対して、本発明によるサンプリングレート変更処理が実行された後のネットワーク装置(同定されたネットワーク装置)に対するフロー情報を見ることができる。この画面遷移は、対象となるフロー(1105)を選択しても良いし、メニューから遷移しても良い。   In this graph, all the flows that pass through the boat number 1 of the network device (EFGH) are displayed. However, for example, only the upper flow may be displayed with a large number of packets including the target flow. . In this graph, the flow information for the network device (identified network device) after the sampling rate change processing according to the present invention is executed can be seen for the flow (1105) exceeding the threshold. For this screen transition, the target flow (1105) may be selected, or transition may be made from a menu.

図12は、CRT(16)上に表示する画面遷移後のグラフを表している。このグラフ(1201)は、同定されたネットワーク装置(G.H.I.K)のポート番号1に監視対象が変更されており、そのネットワーク装置のポート番号1のフローを表示している。図12によれば、図11のフロー(1105)の減少の理由として、 (1202)と(1203)のフローの減少が影響していることが類推できる。   FIG. 12 shows the graph after the screen transition displayed on the CRT (16). In this graph (1201), the monitoring target is changed to port number 1 of the identified network device (G.H.I.K), and the flow of port number 1 of the network device is displayed. According to FIG. 12, it can be inferred that the reason for the decrease in the flow (1105) in FIG. 11 is the decrease in the flows (1202) and (1203).

図13は、CRT(16)上に表示するフロー情報が、サンプリングレートの変更前から初期サンプリングレートで収集していた場合の表示例を示したものである。この場合、サンプリングレートが異なるフロー情報のグラフ表示に関する一実施例である。この場合、サンプリングレートが異なるため、サンプリングレートが異なった区間に対して背景色を変更させる。これにより、類推値のサンプリングレートが変わっていることが視覚的に判断することができる。   FIG. 13 shows a display example when the flow information displayed on the CRT (16) is collected at the initial sampling rate before the sampling rate is changed. In this case, this is an example relating to a graph display of flow information having different sampling rates. In this case, since the sampling rates are different, the background color is changed for sections with different sampling rates. Thereby, it can be visually determined that the sampling rate of the analogy value has changed.

本実施例では、サンプリングレートの変更箇所を視覚的に見せるために背景色を変更したが、他にもグラフの線の色を変更させても良いし、時間軸の色を変更させても良い。   In the present embodiment, the background color is changed in order to visually show the changed part of the sampling rate. However, the line color of the graph may be changed or the color of the time axis may be changed. .

また、別な表示方法として、縦軸(1102)を割合で表示する場合もあるし、実際のサンプル値を表示する場合もある。実際のサンプリング値のばあい、図13のように複数のサンプリングレートが含まれている場合は、どちらかのサンプリングレートに合わせて表示させる。たとえば、サンプリング変更後の値にあわせるのであれば、変更前のサンプリング値の表示の値は以下の式によって補正される。   As another display method, the vertical axis (1102) may be displayed as a ratio, or the actual sample value may be displayed. In the case of an actual sampling value, when a plurality of sampling rates are included as shown in FIG. 13, they are displayed in accordance with either sampling rate. For example, if the value is adjusted to the value after the sampling change, the display value of the sampling value before the change is corrected by the following expression.

(表示値)=((サンプル値)/(元のサンプリングレート))
×(変更後のサンプリングレート)
(Display value) = ((sample value) / (original sampling rate))
× (Sampling rate after change)

キャリアやインターネットサービスプロバイダーなど独自のネットワークを持ち、その運用管理の上でフロー情報を用いてトラフィック障害を解析する場合に用いられる。   It is used when you have your own network, such as a carrier or Internet service provider, and you want to analyze traffic problems using flow information for operational management.

本発明における監視対象のネットワークおよび管理システムの一構成を表した図である。It is a figure showing one structure of the network and management system of the monitoring object in this invention. 本発明における計測システムの詳細構成を表した図である。It is a figure showing the detailed structure of the measurement system in this invention. 本発明における設定可能なフロー条件を表したテーブルの一構成である。It is one structure of the table showing the flow conditions which can be set in this invention. 本発明におけるトラフィック解析するための条件を格納した初期条件テーブルの一構成である。It is one structure of the initial condition table which stored the conditions for traffic analysis in this invention. 本発明における変更処理の全体処理概要を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the whole process outline | summary of the change process in this invention. 本発明におけるフロー情報を格納するフローデータの一構成である。It is one structure of the flow data which stores the flow information in this invention. 本発明におけるフローデータにおいてフローを識別するためのフロー条件を格納したテーブルの一構成である。It is one structure of the table which stored the flow conditions for identifying a flow in the flow data in this invention. 本発明におけるサンプリング変更決定の処理概要を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the process outline | summary of the sampling change determination in this invention. 本発明におけるサンプリングレートとネットワーク装置からの総パケット通過数との関係を表したテーブルの一構成である。It is one structure of the table showing the relationship between the sampling rate in this invention, and the total packet passage number from a network apparatus. 本発明における変更,回復処理概要を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the change and recovery processing outline in this invention. 本発明における初期のサンプリング環境でのフローのトレンドを表すグラフの一構成である。It is one structure of the graph showing the trend of the flow in the initial sampling environment in this invention. 本発明におけるサンプリング変更後に収集されたデータを基にフローのトレンドを表すグラフの一構成である。It is one structure of the graph showing the trend of a flow based on the data collected after the sampling change in this invention. 本発明におけるサンプリング変更後と変更前に収集されたデータが混在したときのフローのトレンドを表すグラフの一構成である。It is one structure of the graph showing the trend of the flow when the data collected after the sampling change in the present invention and before the change are mixed.

符号の説明Explanation of symbols

1… 管理用通信網,10… ネットワーク管理装置,11… 通信制御装置,12… プログラムメモリ,13… 管理情報データベース,14… 中央処理装置,15… ワークメモリ,16… ディスプレイ,17… キーボード,18… マウス,19… 入出力装置,20… 管理対象装置,21… 管理対象装置上の通信装置,22… 構成情報提供処理装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Management communication network, 10 ... Network management apparatus, 11 ... Communication control apparatus, 12 ... Program memory, 13 ... Management information database, 14 ... Central processing unit, 15 ... Work memory, 16 ... Display, 17 ... Keyboard, 18 ... mouse, 19 ... input / output device, 20 ... managed device, 21 ... communication device on managed device, 22 ... configuration information provision processing device

Claims (6)

複数のネットワーク装置からなるネットワーク内のトラフィック情報を把握するためにネットワークを流れるトラフィック情報を出力するネットワーク装置と任意のネットワーク装置からトラフィック情報を収集し、ネットワークの性能を把握する計測サーバとで構成される計測システムにおいて、計測サーバは、
ネットワーク装置から収集されたトラフィック情報をもとに任意のネットワーク装置から出力されるパケットの集合体であるフローの統計情報を算出する手段と、
フローの統計情報が更なる監視を要求する条件を満たしたときに、そのフローを構成するパケットが通過する別なネットワーク装置を同定する手段と、
前記同定されたネットワーク装置から、前記更なる監視を要求するフロー情報を監視するためにトラフィック監視を要求する手段を
設けたことを特徴とする計測システム。
It consists of a network device that outputs traffic information that flows through the network and a measurement server that collects traffic information from any network device and grasps network performance in order to grasp traffic information in a network consisting of multiple network devices. In the measurement system, the measurement server
Means for calculating statistical information of a flow that is a collection of packets output from an arbitrary network device based on traffic information collected from the network device;
Means for identifying another network device through which a packet constituting the flow passes when the statistical information of the flow satisfies a condition requiring further monitoring;
A measurement system comprising: means for requesting traffic monitoring in order to monitor the flow information requesting further monitoring from the identified network device.
複数のネットワーク装置からなるネットワーク内のトラフィック情報を把握するためにネットワークを流れるトラフィック情報の一部を出力するネットワーク装置と任意のネットワーク装置からトラフィック情報を収集し、ネットワークの性能を把握する計測サーバとで構成される計測システムにおいて、計測サーバは、
ネットワーク装置から収集されたトラフィック情報をもとに任意のネットワーク装置から出力されるパケットの集合体であるフローの統計情報を算出する手段と、
フローの統計情報が更なる監視を要求する条件を満たしたときに、そのフローを構成するパケットが通過する別なネットワーク装置を同定する手段と、
前記同定されたネットワーク装置から、前記更なる監視を要求するフロー情報を監視するために出力するトラフィック情報の割合の増加を要求する手段を
設けたことを特徴とする計測システム。
A network device that outputs a part of traffic information flowing through the network to grasp traffic information in a network composed of a plurality of network devices, a measurement server that collects traffic information from any network device, and grasps network performance In a measurement system composed of:
Means for calculating statistical information of a flow that is a collection of packets output from an arbitrary network device based on traffic information collected from the network device;
Means for identifying another network device through which a packet constituting the flow passes when the statistical information of the flow satisfies a condition requiring further monitoring;
A measurement system comprising: means for requesting an increase in a ratio of traffic information to be output from the identified network device to monitor the flow information requesting further monitoring.
請求項1の計測システムにおいて、計測サーバは、さらに
フローの統計情報が更なる監視を要求する条件を満足しなくなったときに、前記トラフィック監視を要求したネットワーク装置に対して、トラフィック監視の停止を要求する手段を
設けたことを特徴とする計測システム
2. The measurement system according to claim 1, wherein the measurement server further stops the traffic monitoring for the network device that has requested the traffic monitoring when the statistical information of the flow no longer satisfies the condition for requesting further monitoring. Measuring system characterized by providing means for requesting
請求項2の計測システムにおいて、計測サーバは、さらに
フローの統計情報が更なる監視を要求する条件を満足しなくなったときに、前記トラフィック監視を要求したネットワーク装置の出力するトラフィック情報の割合を元に戻す手段を
設けたことを特徴とする計測システム
3. The measurement system according to claim 2, wherein the measurement server further calculates a ratio of traffic information output by the network device that has requested the traffic monitoring when the flow statistical information no longer satisfies the condition for requesting further monitoring. Measuring system characterized by providing means for returning to
請求項1もしくは請求項2の計測システムにおいて、計測サーバが同定するためのネットワーク装置は、
フローを構成するパケットが管理対象であるネットワーク内に入ってくるインターフェースを持つネットワーク装置である
ことを特徴とする。
In the measurement system according to claim 1 or 2, the network device for the measurement server to identify is:
It is a network device having an interface through which packets constituting a flow enter a network to be managed.
請求項1もしくは請求項2の計測システムにおいて、計測サーバは、
複数のネットワーク装置の中で、トラフィックの集中するネットワーク装置に対してまずトラフィックの監視を行い、
フローの統計情報が更なる監視を要求する条件を満たしたときに、そのフローを構成するパケットが管理対象であるネットワーク内に入ってくるインターフェースを持つネットワーク装置を同定する
ことを特徴とする計測システム
In the measurement system according to claim 1 or 2, the measurement server includes:
First of all, monitor the traffic for the network device where the traffic is concentrated.
A measurement system characterized by identifying a network device that has an interface through which a packet constituting the flow enters the managed network when the flow statistical information satisfies a condition that requires further monitoring.
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