JP2006033554A - 品質測定・劣化判定方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】所定期間内を通した品質劣化の有無の判定をネットワークやリソースに負担をかけることなく精度よく実施する。
【解決手段】アクティブ測定手段１１は指定された測定期間において試験パケットを用いて品質を測定する。パッシブ測定手段１２は平均負荷量と平均品質をパッシブ測定する。品質分布作成手段１３はアクティブ測定の結果から品質分布を作成する。品質分布推定手段１５は、リソースの負荷量と品質との関係を示す特性曲線と、パッシブ測定の結果に基づいて品質分布を推定する。特性曲線更新手段１４は、アクティブ測定の結果から得られる品質分布とパッシブ測定の結果に基づき特性曲線を更新する。品質劣化判定手段１６は、アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、アクティブ測定が行われていない期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを所定期間にわたって累積する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、インターネット等のパケット交換網におけるネットワーク性能管理の技術に係り、特にネットワークサービスを良好な品質で提供するために、サービスの品質状況を監視し、劣化発生の有無を管理する品質測定・劣化判定方法およびシステムに関するものである。

従来のパケット交換網における試験パケットによる品質測定・劣化判定方法として、試験パケットをネットワークに流し、そのときの品質を測定し、劣化の有無を判定する方法がある（以下、第１の従来技術と呼ぶ）。この第１の従来技術は例えば非特許文献１に開示されている。第１の従来技術における試験パケットとしては、指定したサイズのｐｉｎｇ（Packet Internet Groper）パケットなどが利用される。

また、他の品質測定・劣化判定方法として、品質とネットワークのリソース負荷量の関係を事前に評価しておき、リソース負荷量の測定結果からその相互関係を利用して品質を推定し、劣化の有無を判定する方法がある（以下、第２の従来技術と呼ぶ）。この第２の従来技術は例えば非特許文献２に開示されている。第２の従来技術の場合、試験パケットによる測定は事前評価時、あるいは見直し時のみである。

なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
高土居，川村，四宮，「映像ストリーミングの品質劣化検出における試験パケット送出パターンの影響評価」，２００２年電子情報通信学会総合大会，社団法人電子情報通信学会，２００２年，Ｂ−１１−７ 織，「回帰曲線を用いたエンド・エンド性能パラメータの分布推定法」，２００１年電子情報通信学会ソサイエティ大会，社団法人電子情報通信学会，２００１年，ＳＢ−９−４

第１の従来技術による品質測定の様子を図１２（Ａ）に示す。図１２（Ａ）の例では、パケット損失率などの品質を断続的に測定している。図１２（Ｂ）は図１２（Ａ）のＴの区間を拡大した図である。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）では、縦軸の値が大きくなるほど品質が劣化することを示している。第１の従来技術では、品質測定のために試験パケットをネットワークに流すので、短時間の挙動を含めて品質を正確に測定できるが、測定を頻繁に行うと、ネットワークに負荷がかかり、ネットワークの品質劣化の原因になるという問題点があった。また、図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）から分かるように、第１の従来技術では、試験パケットによる測定期間以外の時間で品質劣化が生じていても検出することができないという問題点があった。

一方、第２の従来技術では、負荷パターンが変化すると、精度のよい品質推定ができないという問題点があり、また品質とネットワークのリソース負荷量の関係を見直すために、短い期間での負荷量の測定が必要となり、ネットワークのリソースに負担をかけるという問題点があった。

本発明は、このような従来技術の問題を解決するものであり、その目的は、所定期間内を通した品質劣化の有無の判定を、ネットワークやそのリソースに負担をかけることなく、かつ精度よく実施することができる品質測定・劣化判定方法およびシステムを提供することにある。

本発明は、パケット交換網を介して提供されるサービスの品質を測定する品質測定・劣化判定方法において、所定期間を複数の測定期間に分割し、各測定期間を複数の単位期間に分割したとき、前記複数の測定期間のうち予め指定された測定期間において試験パケットを用いてサービスの品質をアクティブ測定するアクティブ測定ステップと、前記アクティブ測定の結果に基づいて前記単位期間を時間単位とする、前記指定された測定期間内での品質の度数分布である品質分布を作成する品質分布作成ステップと、前記試験パケットを用いることなく各測定期間におけるリソースの平均負荷量と平均品質とをパッシブ測定するパッシブ測定ステップと、前記単位期間におけるリソースの負荷量とサービスの品質との関係を示す特性曲線と、前記パッシブ測定の結果とに基づいて、各測定期間における品質分布を推定する品質分布推定ステップと、前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定の結果とに基づき、前記特性曲線を更新する特性曲線更新ステップと、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを前記所定期間にわたって累積する期間累積ステップとを有するものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例において、前記特性曲線更新ステップは、リソースの負荷量と品質との関係をパラメータを含む関数で記述し、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記関数とを用いて負荷量分布を導き、この負荷量分布の平均値と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定による平均負荷量との差が最小となるように前記パラメータを推定して前記特性曲線を更新するものである。

また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例において、前記特性曲線更新ステップは、ユーザ単位の一連の情報転送がパケット到着過程の特性によって特徴付けされ、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率が一定のもとで、通信ユーザや転送パケットの増減に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の確率的な変動が、前記特性曲線上で起きるものとし、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率の変動に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の変化が、前記特性曲線の変化によるものとして、確率モデル化したモデルに基づいて前記特性曲線を特定するようにしたものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例において、前記品質分布推定ステップは、前記単位期間を時間単位とする負荷量分布と前記特性曲線を介して導かれる品質分布の平均値とが、それぞれ測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とに一致することを利用して品質分布を推定するようにしたものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例において、前記特性曲線更新ステップは、前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記指定された測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とを用いて、最小２乗法等の統計手法を用いて前記特性曲線のパラメータを推定するようにしたものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例は、前記アクティブ測定ステップと、前記品質分布作成ステップと、前記パッシブ測定ステップと、前記品質分布推定ステップと、前記特性曲線更新ステップとを前記所定期間を通して繰り返し行うようにしたものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例において、前記期間累積ステップは、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを、各測定結果の信頼度を考慮して重み付け累積し、前記所定期間内を通した品質分布を作成するようにしたものである。
また、本発明の品質測定・劣化判定方法の１構成例は、前記所定期間の累積により作成された品質分布において予め設定された判定閾値を超過する品質の割合に基づいて品質の劣化を判定する劣化判定ステップを有するものである。

また、本発明の品質測定・劣化判定システムは、所定期間を複数の測定期間に分割し、各測定期間を複数の単位期間に分割したとき、前記複数の測定期間のうち予め指定された測定期間において試験パケットを用いてサービスの品質をアクティブ測定するアクティブ測定手段と、前記アクティブ測定の結果に基づいて前記単位期間を時間単位とする、前記指定された測定期間内での品質の度数分布である品質分布を作成する品質分布作成手段と、前記試験パケットを用いることなく各測定期間におけるリソースの平均負荷量と平均品質とをパッシブ測定するパッシブ測定手段と、前記単位期間におけるリソースの負荷量とサービスの品質との関係を示す特性曲線と、前記パッシブ測定の結果とに基づいて、各測定期間における品質分布を推定する品質分布推定手段と、前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定の結果とに基づき、前記特性曲線を更新する特性曲線更新手段と、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを前記所定期間にわたって累積する品質劣化判定手段とを有するものである。

本発明によれば、試験パケットによる品質測定でネットワークに過剰な負荷をかけることなく、かつ品質劣化を見逃さない品質監視が可能となる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。まず、本発明で用いる時間単位について説明しておく。本発明の品質測定・劣化判定方法は、図１に示す所定期間Ｔにおいてパケット交換網のサービスの品質を測定し、品質劣化の有無を判定するものであるが、所定期間Ｔは複数の測定期間ｍｔに分割され、さらに各測定期間ｍｔは複数の単位期間ｕｔに分割される。

図２は、本発明の品質測定・劣化判定方法の原理を説明するためのフローチャートである。本発明の品質測定・劣化判定方法では、まず所定期間Ｔのうち任意の測定期間ｍｔにおいて試験パケットを用いた品質測定を行う（図２ステップＳ１０１）。以下、このような試験パケットを用いる品質測定をアクティブ測定（ネットワークに測定用の負荷をかける測定）と呼ぶ。アクティブ測定を行う測定期間ｍｔは予め指定される。また、アクティブ測定は、１つの測定期間ｍｔについてのみ行ってもよいし、複数の測定期間ｍｔについて行ってもよい。

続いて、本発明の品質測定・劣化判定方法では、アクティブ測定の結果に基づいて、単位期間ｕｔを時間単位とする品質の度数分布（以下、品質分布と呼ぶ）を作成すると同時に、回線などのリソースの負荷量とサービスの品質との関係を示す特性曲線を更新する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１とＳ１０２の処理は、所定期間Ｔが終了するまで（ステップＳ１０３においてＹＥＳ）、指定された測定期間ｍｔ毎に行われる。

また、本発明の品質測定・劣化判定方法では、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理と並行して、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６の処理が行われる。ステップＳ１０４では、試験パケットを用いることなく各測定期間ｍｔにおけるリソースの平均負荷量と平均品質とを測定する。この試験パケットを使用しない測定をパッシブ測定（ネットワークに測定用の負荷をかけない測定）と呼ぶ。ただし、このパッシブ測定では、例えばＭＩＢ（Management Information Base ）カウンタ情報を取得して測定を行うため、カウンタ情報を取得するための負荷はネットワークにかかる。

続いて、本発明の品質測定・劣化判定方法では、パッシブ測定の結果と特性曲線に基づいて、測定期間ｍｔにおける品質分布を推定する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４とＳ１０５の処理は、所定期間Ｔが終了するまで（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、測定期間ｍｔ毎に行われる。
次に、本発明の品質測定・劣化判定方法では、ステップＳ１０２で作成した品質分布とステップＳ１０５で推定した品質分布とを所定期間Ｔにわたって累積した品質分布を作成し、この品質分布を基にサービスの品質劣化の有無を判定する（ステップＳ１０７）。

図３は、本実施の形態に係る品質測定・劣化判定システムの構成を示すブロック図である。本発明の品質測定・劣化判定システムは、測定対象（ネットワーク）１に対してアクティブ測定を行うアクティブ測定手段１１と、パッシブ測定を行うパッシブ測定手段１２と、アクティブ測定の結果に基づいて品質分布を作成する品質分布作成手段１３と、アクティブ測定の結果に基づいて特性曲線を更新する特性曲線更新手段１４と、パッシブ測定の結果に基づいて品質分布を推定する品質分布推定手段１５と、品質分布作成手段１３が作成した品質分布と品質分布推定手段１５が推定した品質分布とを所定期間Ｔにわたって累積した品質分布を作成し、この品質分布を基にサービスの品質劣化の有無を判定し、判定結果と品質情報を品質管理者に報告する品質劣化判定手段１６とを有している。

図４は図３の品質測定・劣化判定システムの具体的な構成例を示すブロック図である。図４のアクティブ品質測定器２１は、図３のアクティブ測定手段１１に相当する。アクティブ品質測定器２１から送出された試験パケットは、ネットワーク１内のルータ２２を経由して別のアクティブ品質測定器２１に達する。これにより、パケット損失率などの品質が測定される。

品質測定・劣化判定装置２４は、図３のパッシブ測定手段１２と品質分布作成手段１３と特性曲線更新手段１４と品質分布推定手段１５と品質劣化判定手段１６とに相当する。品質測定・劣化判定装置２４は、ネットワーク１内のパッシブ測定エージェント２３からデータを取得して、取得したデータに基づいてリソースの平均負荷量と平均品質とを算出する。

図５は図４の品質測定・劣化判定装置２４の構成を示すブロック図である。アクティブ測定機能部２４０は、予め設定された所定期間Ｔ、測定期間ｍｔ、単位期間ｕｔおよび試験パケット条件（サイズ、送出間隔分布、転送プロトコル等）に従って、アクティブ品質測定器２１に対してアクティブ測定の実行を指示し、アクティブ品質測定器２１が測定したパケット損失率などの測定データを受け取る。

パッシブ測定機能部２４１は、予め設定された所定期間Ｔ、測定期間ｍｔおよび単位期間ｕｔに従って、パッシブ測定エージェント２３からデータを取得して、取得したデータに基づいてリソースの平均負荷量と平均品質とを算出する。品質分布作成機能部２４２は図３の品質分布作成手段１３に相当し、特性曲線更新機能部２４３は特性曲線更新手段１４に相当し、品質分布推定機能部２４４は品質分布推定手段１５に相当し、品質劣化判定部２４５は品質劣化判定手段１６に相当する。

次に、パケット到着過程の確率モデル化について説明する。図６は、パケット到着過程の確率モデル化を説明するための図であり、特性曲線の１例を示す図である。
特性曲線は、測定期間ｍｔ内における単位期間ｕｔ単位での負荷量と品質との関係を示す。ユーザ単位の一連の情報転送（フローと呼ぶ）をパケット到着過程の特性（通信形式に起因するフローの特性）によって特徴付けし、以下の確率モデルを考える。

（仮定１）各パケット到着過程特性に属するユーザの比率が一定のもとで、通信ユーザや転送パケットの増減などに起因する、測定期間ｍｔ内における単位期間ｕｔでのリソース負荷量と品質との関係の確率的な変動は、特性曲線上で起きるものとする。つまり、このときの負荷量と品質との関係は、図６に示した黒丸間を移動する。

（仮定２）各パケット到着過程特性に属するユーザの比率の変動などに起因する、測定期間ｍｔ内における単位期間ｕｔでのリソース負荷量と品質との関係の変化は、特性曲線の変化によるものとする。つまり、図６の特性曲線Ａから特性曲線Ｂに変化したり、特性曲線Ｂから特性曲線Ａに変化したりする。
測定期間ｍｔ内では、ある特性曲線上を仮定１に示したような確率的な変動をするものとし、測定期間ｍｔよりも長い時間スケールでは、特性曲線自体が変化する（仮定２）ことを許容する確率モデルである。本実施の形態では、以上のように確率モデル化したモデルに基づいて後述のように特性曲線を特定する。

次に、本実施の形態の品質測定・劣化判定方法およびシステムを図２の流れに沿って詳細に説明する。まず、品質測定・劣化判定装置２４のアクティブ測定機能部２４０は、前述のとおり、アクティブ品質測定器２１に対してアクティブ測定の実行を指示する。アクティブ測定機能部２４０から指示を受けたアクティブ品質測定器２１は、指定されたアクティブ測定すべき測定期間ｍｔに達したときに、試験パケット条件に従ってネットワーク１に試験パケット（例えばｐｉｎｇパケット）を送出し、パケット損失率などの品質を単位期間ｕｔを時間単位として測定する（図２ステップＳ１０１）。そして、アクティブ品質測定器２１は、測定したデータを品質測定・劣化判定装置２４に送る。アクティブ測定機能部２４０は、アクティブ品質測定器２１から受け取った品質の測定データを品質分布作成機能部２４２と特性曲線更新機能部２４３に渡す。

続いて、品質分布作成機能部２４２は、アクティブ測定機能部２４０から受け取った測定データを単位期間ｕｔを時間単位として度数分布化し、次式のような品質分布を作成する（ステップＳ１０２）。

式（１）において、Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，・・・，Ｑｎは予め設定された品質の階級値（代表値）であり、品質分布作成機能部２４２は、この階級値Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，・・・，Ｑｎに従って測定データを度数分布化する。ｑ１，ｑ２，ｑ３，・・・，ｑｎは階級値Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，・・・，Ｑｎに対応する相対度数（Ｑ１〜Ｑｎの和が１）である。

一方、特性曲線更新機能部２４３は、測定期間ｍｔにおけるアクティブ測定による品質分布と同測定期間ｍｔにおけるパッシブ測定の結果に基づき、特性曲線のパラメータを特定する（ステップＳ１０２）。
まず、パラメータの特定方法を説明する前に特性曲線の定式化について説明する。例えば、ネットワークのなかで品質の支配要因となっているリソースに着目し、そのリソース負荷量（例えばボトルネック回線における回線使用率）と品質の関係に関して、特性曲線をパラメータを用いて記述する。

品質をＬ、リソース負荷量をＣとし、品質Ｌとリソース負荷量Ｃの非線形な関係（特性曲線）を以下のように関数形式で表す。
Ｌ＝Ｆ（Ｃ｜α，β，・・・・） ・・・（２）
ただし、α，β，・・・・は特性曲線のパラメータである。例えば、品質Ｌとしてパケット損失率（％）を考える場合には、０〜１までの値をとる非線形な関数として、次式のようなロジスティック曲線を想定することができる。
Ｌ＝｛Ｅｘｐ（α＋β・Ｃ）｝／｛１＋Ｅｘｐ（α＋β・Ｃ）｝ ・・・（３）
式（２）、式（３）に基づく特性曲線の１例を図７に示す。図７の例では、品質Ｌの例としてパケット損失率を用い、リソース負荷量Ｃの例として回線使用率を用いている。

次に、特性曲線のパラメータα，βを特定する方法について説明する。特性曲線更新機能部２４３は、特性曲線の関数Ｆの逆関数Ｇに、アクティブ測定結果に基づいて作成された品質分布を代入することで、リソース負荷量Ｃの分布を推定する。この推定した負荷量分布の平均値が、アクティブ測定が行われた測定期間ｍｔにおけるパッシブ測定のリソース負荷量平均値と最も近くなるときのパラメータα，βを選択することにより、特性曲線を特定する。

図８は品質分布に基づく負荷量分布の推定を説明するための図である。図８（Ａ）はアクティブ測定結果に基づいて品質分布作成機能部２４２が作成した品質分布を表す。図８（Ｂ）は更新直前の現在の特性曲線を表している。図８（Ａ）の品質分布は、前述のとおり式（１）で表される。測定期間ｍｔにおけるアクティブ測定による品質Ｌの平均値が、同測定期間ｍｔにおけるパッシブ測定による平均品質と一致又は近い値になるように、パッシブ測定による平均品質に最も近い階級値Ｑｋ（ｋは１〜ｎのいずれか１つ）の度数ｑｋを増加させ、階級値Ｑ１〜Ｑｎの度数ｑ１〜ｑｎをあらためて正規化した相対度数をｐ１，ｐ２，ｐ３，・・・，ｐｎとする。なお、測定期間ｍｔにおけるアクティブ測定による品質Ｌの平均値とは、単位期間ｕｔ毎の品質Ｌの平均を意味するのではなく、測定期間ｍｔにおける試験パケットが経験する品質Ｌの平均を意味する。すなわち、測定期間ｍｔでの送出試験パケット数に対する損失パケット数である。しかし、単位期間ｕｔ毎の送出試験パケット数が一定ならば、品質Ｌの平均値はＱ１・ｑ１＋Ｑ２・ｑ２＋・・・・＋Ｑｎ・ｑｎである。

品質の階級値Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，・・・，Ｑｎを関数Ｆの逆関数Ｇに代入することにより求めた、リソース負荷量Ｃの階級値をＧ（Ｑ１｜α，β），Ｇ（Ｑ２｜α，β），Ｇ（Ｑ３｜α，β），・・・，Ｇ（Ｑｎ｜α，β）とすると、負荷量分布は次式で表される。

式（４）の負荷量分布の平均値と、アクティブ測定が行われた測定期間ｍｔにおけるパッシブ測定のリソース負荷量平均値との差が最小となるパラメータα，βを選択する。すなわち、次式が成立するパラメータα，βを求める。

式（５）は、式（４）の負荷量分布の平均値ΣＧ（Ｑｋ｜α，β）・ｐｋとパッシブ測定による測定期間ｍｔ内のリソース負荷量平均値Ｃｉとの差が最小であることを表している。なお、特性曲線の特定の不安定性を避けるために、式（５）により求めたパラメータα，βの値と更新直前の値との重み付け平均をとるようにしてもよい。すなわち、パラメータα，βの更新直前の値をそれぞれα０，β０とし、式（５）により求めたパラメータα，βの値をそれぞれα１，β１としたとき、パラメータα，βの更新後の値を以下のようにして求めてもよい。
α＝ｘα０＋（１−ｘ）α１ ・・・（６）
β＝ｘβ０＋（１−ｘ）β１ ・・・（７）
式（６）、式（７）において、ｘは予め設定された重みであり、０≦ｘ≦１を満たしている。以上のようにして、特性曲線更新機能部２４３は、各測定期間ｍｔ毎に特性曲線を特定する。

次に、パッシブ測定について説明する。品質測定・劣化判定装置２４のパッシブ測定機能部２４１は、予め設定された所定期間Ｔ、測定期間ｍｔおよび単位期間ｕｔに従って、パッシブ測定エージェント２３からデータを取得して、取得したデータに基づいてリソースの平均負荷量と平均品質とを算出する（ステップＳ１０４）。このとき、パッシブ測定機能部２４１は、ネットワークリソースにおける負荷量に関する情報や品質に関する情報を、例えばＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）を用いてパッシブ測定エージェント２３から取得する。取得項目としては、ＭＩＢで規定されている以下の項目がある。

リソース負荷量Ｃ（回線使用率）に関する取得項目としては、標準ＭＩＢでサポートされている、回線インターフェース単位の転送情報量（ifOutOctets ）およびインターフェース速度（ifSpeed ）がある。転送情報量はＳＮＭＰポーリング時のカウンタ情報であり、２回のポーリング時刻間の平均特性を示す。パッシブ測定機能部２４１は、取得した転送情報量とインターフェース速度から測定期間ｍｔにおけるリソース負荷量平均値を算出する。このリソース負荷量平均値（回線使用率）の単位は％である。

一方、品質Ｌ（パケット損失率）に関する取得項目としては、同じくＭＩＢでサポートされている、損失パケット数（ifOutDiscards，ifOutErrors）および転送パケット数（ifOutUcastPkts，ifOutNUcastPkts ）がある。この損失パケット数および転送パケット数も２回の収集時刻間の平均値を示す。パッシブ測定機能部２４１は、取得した損失パケット数と転送パケット数から測定期間ｍｔにおける平均品質を算出する。この平均品質（パケット損失率）の単位も％である。

次に、品質測定・劣化判定装置２４の品質分布推定機能部２４４は、パッシブ測定の結果と特性曲線に基づいて、測定期間ｍｔにおける品質分布を推定する（ステップＳ１０５）。まず、品質分布推定機能部２４４は、測定期間ｍｔにおいて単位期間ｕｔを時間単位とするリソース負荷量Ｃの度数分布を図９のようにパラメータ化する。ρｍｉｎ，ρｉ，ρｍａｘはリソース負荷量Ｃの階級値である。ただし、ρｉ＝Ｃｉ（パッシブ測定によるリソース負荷量平均値）であり、また階級値ρｍｉｎ，ρｍａｘは予め設定された値である。δｉ，εｉ，ζｉはそれぞれ階級値ρｍｉｎ，ρｉ，ρｍａｘの相対度数である。

品質分布推定機能部２４４は、以下に示す方法で相対度数（δｉ，εｉ，ζｉ）を特定し、特定した相対度数（δｉ，εｉ，ζｉ）を用いて、測定期間ｍｔにおける品質の推定分布を次式のように求める。

式（８）において、Ｆ（ρｍｉｎ），Ｆ（ρｉ），Ｆ（ρｍａｘ）は測定期間ｍｔにおける更新前の特性曲線の関数Ｆに階級値ρｍｉｎ，ρｉ，ρｍａｘを代入することにより求めた品質Ｌの階級値である。
相対度数（δｉ，εｉ，ζｉ）は以下の連立方程式を解くことによって求めることができる。

式（９）の第２列は平均リソース負荷に関する等号を示し、第３列は平均損失数に関する等号を示す。また、Ｌｉはパッシブ測定による平均品質である。式（９）を解いた結果、０≦δｉ≦１、０≦εｉ≦１、０≦ζｉ≦１の範囲に解がない場合には、δｉ＝０、εｉ＝１、ζｉ＝０とするか、あるいはδｉ＝ａ、εｉ＝ｂ、ζｉ＝ｃ（ａ，ｂ，ｃは予め設定された値で、総和は１）とすればよい。こうして、品質分布推定機能部２４４は、各測定期間ｍｔ毎に品質分布を推定する。

次に、品質測定・劣化判定装置２４の品質劣化判定部２４５は、指定された測定期間のアクティブ測定により品質分布作成機能部２４２が作成した品質分布と、アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定により品質分布推定機能部２４４が推定した品質分布とを所定期間Ｔにわたって累積して、品質分布を作成し、この品質分布を基にサービスの品質劣化の有無を判定する（ステップＳ１０７）。

なお、測定結果の信頼度を考慮した以下のような重み付け累積をして、品質の階級値に対する相対度数を求めてもよい。
階級値の相対度数＝（Σ各測定期間の該当する相対度数×該当測定期間の重みｗ）
／（所定期間内の測定回数） ・・・（１０）

図１０はこの品質分布の重み付け累積を説明するための図である。図１０の例では、測定期間ｍｔ₁，ｍｔ_j+1でアクティブ測定を行い（図１０（Ａ）、図１０（Ｄ））、ｍｔ₂〜ｍｔ_jでパッシブ測定を行ったものとする（図１０（Ｂ）、図１０（Ｃ））。ある階級値の測定期間ｍｔ₁，ｍｔ₂，・・・・，ｍｔ_j，ｍｔ_j+1における相対度数をそれぞれｒ₁，ｒ₂，・・・・，ｒ_j，ｒ_j+1とすると、この階級値の重み付け累積後の相対度数は（ｒ₁×ｗ₁＋ｒ₂×ｗ₂＋・・・・＋ｒ_j×ｗ_j＋ｒ_j+1×ｗ_j+1）／（ｊ＋１）である。ｗ₁，ｗ₂，・・・・，ｗ_j，ｗ_j+1は予め設定された測定期間ｍｔ₁，ｍｔ₂，・・・・，ｍｔ_j，ｍｔ_j+1における重みである。こうして、図１０（Ｅ）のような重み付け累積後の品質分布が得られる。重み付け累積を行うことにより、品質推定が極度に悪い場合にもその影響を抑えることもできる。

次に、品質劣化判定部２４５は、作成した品質分布を基にサービスの品質劣化の有無を判定する。図１１は、この劣化判定を説明するための図である。品質劣化判定部２４５は、所定期間Ｔの累積により作成した品質分布において、予め設定された品質の判定閾値Ｙを超過する割合（閾値Ｙを超過する品質の相対度数の和／１）が所定の度数閾値Ｚより大きい場合には、品質劣化と判定する。
以上により、本実施の形態によれば、所定期間内を通した品質劣化の有無の判定を、ネットワークやそのリソースに負担をかけることなく、精度よく実施することができる。

本発明は、インターネット等のパケット交換網におけるネットワークの性能管理に適用することができる。

本発明の品質測定・劣化判定方法で用いる時間単位を説明するための図である。 本発明の品質測定・劣化判定方法の原理を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る品質測定・劣化判定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る品質測定・劣化判定システムの具体的な構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る品質測定・劣化判定装置の構成を示すブロック図である。 パケット到着過程の確率モデル化を説明するための図である。 本発明の実施の形態における特性曲線の１例を示す図である。 本発明の実施の形態における負荷量分布の推定を説明するための図である。 本発明の実施の形態における品質分布の推定を説明するための図である。 本発明の実施の形態における品質分布の重み付け累積を説明するための図である。 本発明の実施の形態における劣化判定を説明するための図である。 第１の従来技術の問題点を説明するための図である。

符号の説明

１…ネットワーク、１１…アクティブ測定手段、１２…パッシブ測定手段、１３…品質分布作成手段、１４…特性曲線更新手段、１５…品質分布推定手段、１６…品質劣化判定手段、２１…アクティブ品質測定器、２２…ルータ、２３…パッシブ測定エージェント、２４…品質測定・劣化判定装置、２４０…アクティブ測定機能部、２４１…パッシブ測定機能部、２４２…品質分布作成機能部、２４３…特性曲線更新機能部、２４４…品質分布推定機能部、２４５…品質劣化判定部。

Claims (16)

1. パケット交換網を介して提供されるサービスの品質を測定する品質測定・劣化判定方法において、
   所定期間を複数の測定期間に分割し、各測定期間を複数の単位期間に分割したとき、前記複数の測定期間のうち予め指定された測定期間において試験パケットを用いてサービスの品質をアクティブ測定するアクティブ測定ステップと、
   前記アクティブ測定の結果に基づいて前記単位期間を時間単位とする、前記指定された測定期間内での品質の度数分布である品質分布を作成する品質分布作成ステップと、
   前記試験パケットを用いることなく各測定期間におけるリソースの平均負荷量と平均品質とをパッシブ測定するパッシブ測定ステップと、
   前記単位期間におけるリソースの負荷量とサービスの品質との関係を示す特性曲線と、前記パッシブ測定の結果とに基づいて、各測定期間における品質分布を推定する品質分布推定ステップと、
   前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定の結果とに基づき、前記特性曲線を更新する特性曲線更新ステップと、
   前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを前記所定期間にわたって累積する期間累積ステップとを有することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
2. 請求項１記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記特性曲線更新ステップは、リソースの負荷量と品質との関係をパラメータを含む関数で記述し、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記関数とを用いて負荷量分布を導き、この負荷量分布の平均値と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定による平均負荷量との差が最小となるように前記パラメータを推定して前記特性曲線を更新することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
3. 請求項１記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記特性曲線更新ステップは、ユーザ単位の一連の情報転送がパケット到着過程の特性によって特徴付けされ、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率が一定のもとで、通信ユーザや転送パケットの増減に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の確率的な変動が、前記特性曲線上で起きるものとし、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率の変動に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の変化が、前記特性曲線の変化によるものとして、確率モデル化したモデルに基づいて前記特性曲線を特定することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
4. 請求項１記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記品質分布推定ステップは、前記単位期間を時間単位とする負荷量分布と前記特性曲線を介して導かれる品質分布の平均値とが、それぞれ測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とに一致することを利用して品質分布を推定することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
5. 請求項２記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記特性曲線更新ステップは、前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記指定された測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とを用いて、最小２乗法等の統計手法を用いて前記特性曲線のパラメータを推定することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
6. 請求項１記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記アクティブ測定ステップと、前記品質分布作成ステップと、前記パッシブ測定ステップと、前記品質分布推定ステップと、前記特性曲線更新ステップとを前記所定期間を通して繰り返し行うことを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
7. 請求項１記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記期間累積ステップは、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを、各測定結果の信頼度を考慮して重み付け累積し、前記所定期間内を通した品質分布を作成することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
8. 請求項７記載の品質測定・劣化判定方法において、
   前記所定期間の累積により作成された品質分布において予め設定された判定閾値を超過する品質の割合に基づいて品質の劣化を判定する劣化判定ステップを有することを特徴とする品質測定・劣化判定方法。
9. パケット交換網を介して提供されるサービスの品質を測定する品質測定・劣化判定システムにおいて、
   所定期間を複数の測定期間に分割し、各測定期間を複数の単位期間に分割したとき、前記複数の測定期間のうち予め指定された測定期間において試験パケットを用いてサービスの品質をアクティブ測定するアクティブ測定手段と、
   前記アクティブ測定の結果に基づいて前記単位期間を時間単位とする、前記指定された測定期間内での品質の度数分布である品質分布を作成する品質分布作成手段と、
   前記試験パケットを用いることなく各測定期間におけるリソースの平均負荷量と平均品質とをパッシブ測定するパッシブ測定手段と、
   前記単位期間におけるリソースの負荷量とサービスの品質との関係を示す特性曲線と、前記パッシブ測定の結果とに基づいて、各測定期間における品質分布を推定する品質分布推定手段と、
   前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定の結果とに基づき、前記特性曲線を更新する特性曲線更新手段と、
   前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを前記所定期間にわたって累積する品質劣化判定手段とを有することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
10. 請求項９記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記特性曲線更新手段は、リソースの負荷量と品質との関係をパラメータを含む関数で記述し、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と前記関数とを用いて負荷量分布を導き、この負荷量分布の平均値と前記指定された測定期間におけるパッシブ測定による平均負荷量との差が最小となるように前記パラメータを推定して前記特性曲線を更新することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
11. 請求項９記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記特性曲線更新手段は、ユーザ単位の一連の情報転送がパケット到着過程の特性によって特徴付けされ、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率が一定のもとで、通信ユーザや転送パケットの増減に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の確率的な変動が、前記特性曲線上で起きるものとし、各パケット到着過程特性に属するユーザの比率の変動に起因する、測定期間内における単位期間でのリソース負荷量と品質との関係の変化が、前記特性曲線の変化によるものとして、確率モデル化したモデルに基づいて前記特性曲線を特定することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
12. 請求項９記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記品質分布推定手段は、前記単位期間を時間単位とする負荷量分布と前記特性曲線を介して導かれる品質分布の平均値とが、それぞれ測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とに一致することを利用して品質分布を推定することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
13. 請求項１０記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記特性曲線更新手段は、前記指定された測定期間におけるアクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記指定された測定期間においてパッシブ測定された平均負荷量と平均品質とを用いて、最小２乗法等の統計手法を用いて前記特性曲線のパラメータを推定することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
14. 請求項９記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記アクティブ測定手段と、前記品質分布作成手段と、前記パッシブ測定手段と、前記品質分布推定手段と、前記特性曲線更新手段とは、前記所定期間を通して繰り返し処理を行うことを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
15. 請求項９記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記品質劣化判定手段は、前記アクティブ測定の結果から得られる品質分布と、前記アクティブ測定が行われていない測定期間のパッシブ測定の結果から推定された品質分布とを、各測定結果の信頼度を考慮して重み付け累積し、前記所定期間内を通した品質分布を作成することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
16. 請求項１５記載の品質測定・劣化判定システムにおいて、
    前記品質劣化判定手段は、前記所定期間の累積により作成した品質分布において予め設定された判定閾値を超過する品質の割合に基づいて品質の劣化を判定することを特徴とする品質測定・劣化判定システム。
    

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