JP2006245993A

JP2006245993A - ネットワーク診断装置

Info

Publication number: JP2006245993A
Application number: JP2005058602A
Authority: JP
Inventors: Naoto Miyauchi; 直人宮内
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2005-03-03
Filing date: 2005-03-03
Publication date: 2006-09-14

Abstract

【課題】障害予兆を広範囲に予知することのできるネットワーク診断装置を提供する。
【解決手段】複数の通信機器と接続され、前記複数の通信機器の状態の時間変化を記憶する観測値履歴テーブルと、前記観測値履歴テーブルにより記憶された単位時間当たりの状態変化が所定の閾値を超えるか否かを比較し、その比較結果に基づいてネットワークの異常を検出するネットワーク状態傾向分析部とを備える。また、前記ネットワーク状態傾向分析部は、前記複数の通信機器の単位時間当たりの状態変化から将来の観測値を予測するネットワーク障害予測部を備えるとともに、前記ネットワーク障害予測部による予測値に基づいてネットワークの異常を検出する。
【選択図】図１

Description

この発明は、情報通信機器から構成されるネットワークの障害原因を自動的に判定するネットワーク故障判定装置に関するものである。

ネットワークの障害状態を段階的に検出するネットワーク診断装置として、例えば特開２００２−３１９９４１号公報「ネットワーク障害判定方法及びその装置」に示される方法が考案されている。

図２９は、従来のネットワーク故障判定装置の構成図であり、１ａ〜１ｄは通信機器、２はリング型ネットワークの伝送路、１０１は監視部、１０２はカウンタ部、１０３はデータ比較処理部、１０４は閾値テーブル、１０４ａは障害予兆閾値、１０４ｂは障害検出閾値、１０５は表示部を表す。

次に、背景技術の動作について説明する。通信機器1b,1c,1dと伝送路2で発生している障害の情報を監視部101で検出して数値化し、数値化したネットワーク障害情報をデータ比較処理部103で障害予兆閾値104a及び障害検出閾値104bと比較する。この結果、障害予兆閾値を超えた場合は障害の予兆を、さらに障害検出閾値を超えた場合は障害の発生を警報する。これによって、ネットワーク障害の発生に際し、障害が軽度な予兆段階から検出できるので、保守対策を容易にする。

特開２００２−３１９９４１号公報

従来のネットワーク障害判定装置は、上記のように構成されているため、次のような課題があった。

（課題1）障害予兆の判断は、予め通信機器に設定された障害情報（送信タイムアウトの発生回数、ネットワークの帯域の占有量、送信リトライオーバの発生回数、キャリア・ディテクトの発生回数、データフレームエラーの発生回数、及び監視フレームの到達低減数）の閾値を超過するか否かであり、障害状態の時系列の変化傾向を判断基準としていないため、予兆障害の予測が遅れる場合がある。

（課題2）個々の通信機器において障害の閾値と障害予兆の閾値を個別に設定する必要があり、保守運用の手間が掛かる。また、通信機器間の整合性を確保する手段が存在しないため、誤った閾値を設定する可能性がある。

（課題3）個々の通信機器において障害や障害予兆を検出するため、ネットワーク全体の状態を俯瞰した障害予兆を検出できない。

本発明にかかわるネットワーク診断装置は、複数の通信機器と接続され、前記複数の通信機器の状態の時間変化を記憶する観測値履歴テーブルと、前記観測値履歴テーブルにより記憶された単位時間当たりの状態変化が所定の閾値を超えるか否かを比較し、その比較結果に基づいてネットワークの異常を検出するネットワーク状態傾向分析部とを備えるものである。

複数の通信機器と接続され、前記複数の通信機器の状態の時間変化を記憶する観測値履歴テーブルと、前記観測値履歴テーブルにより記憶された単位時間当たりの状態変化が所定の閾値を超えるか否かを比較し、その比較結果に基づいてネットワークの異常を検出するネットワーク状態傾向分析部とを備えることにより、障害予兆を広範囲に予知することができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の一実施例を示す構成図である。図１において、1ａ〜１ｄは通信機器であって、ネットワーク診断装置によって状態を監視される。2はネットワークの伝送路であって、通信機器間、および通信機器とネットワーク診断装置間の通信媒体である。3はネットワーク診断装置であって、通信機器の障害や障害予兆を診断する。4は監視部であって、通信機器から状態情報を収集する。5はデータ比較処理部であって、閾値テーブルに格納されているデータと通信機器から監視部を経由して収集したデータを比較する。6は閾値テーブルであって、通信機器やネットワークの障害や障害予兆の状態データを保存する。8は表示部であって、通信機器の障害や障害予兆を表示する。

図２は実施の形態１の動作を示すフローチャートである。図２を見ながら、この発明のネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。

ネットワーク診断装置3は、図3に示すような管理情報（送信エラー率、受信エラー率、CPU使用率等）の障害予兆閾値と障害検出閾値を予め閾値テーブル6に保持している（ステップS101）。

なお、障害予兆閾値と障害検出閾値は、図4に示すようにおのおの上限値と下限値がある。管理情報が障害予兆検出値（上限）α1以上かつ障害検出値（上限）β1未満の場合は、障害予兆と判断する。管理情報が障害検出値（上限）β1以上の場合は、障害と判断する。逆に、管理情報が障害検出閾値（下限）β2以上かつ障害予兆検出閾値（下限）α2未満の場合も障害予兆と判断する。管理情報が障害検出閾値（下限）β2未満の場合は障害と判断する。管理情報が障害予兆閾値（下限）α2以上かつ障害予兆閾値（上限）α1未満の場合は正常と判断する。

ネットワーク診断装置3の監視部4は、定期的に通信機器1a〜dから管理情報を収集すると共に、非定期に通信機器1a〜dが発生する故障通報などの管理情報を受信している（ステップS102）。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、データ比較処理部5が閾値テーブル6に格納されている閾値と、収集した管理情報を比較する（ステップS103）。

管理情報が障害検出閾値の上限閾値以上の場合は、データ比較処理部5は、障害と判断する（ステップS104,S105,S106）。

管理情報が障害予兆閾値の上限閾値以上、かつ障害検出閾値の上限値未満の場合は、データ比較処理部5は、障害予兆と判断する（ステップS107）。

管理情報が障害検出閾値の上限閾値よりも小さく、かつ障害検出閾値の下限値よりも大きい場合は、データ比較処理部5は、正常と判断する（ステップS108,S109）。

管理情報が障害予兆閾値の下限閾値よりも小さく、かつ障害検出閾値の下限値よりも大きい場合も、データ比較処理部5は、障害予兆と判断する（ステップS110,S111）。

管理情報が障害検出閾値の下限閾値以下の場合も、データ比較処理部5は、障害と判断する（ステップS112）。

データ比較処理部5の判断結果は、表示部8に表示する（ステップS113）。

以上のように、ネットワーク診断装置が通信機器の状態と観測時刻の関係を保持し、通信機器の状態の傾向を分析することによって障害予兆を広範囲に予知することが可能となる（課題1の解決→請求項1,2,3）。

実施の形態２．
図5は、この発明の別の実施の形態を示す構成図である。図5において、1〜8は実施の形態1と同じである。9はネットワーク状態傾向分析部であって、情報通信機器の状態の時間変化を記憶し、単位時間当たりの状態変化がある閾値を超えるか否かを判定し、超過した場合に警報を発生する。10は観測値履歴テーブルであって、ネットワーク診断装置が通信機器から収集した管理情報の履歴を観測時刻と共に保存する。

次に、実施例2におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。図6は実施の形態2の動作フローを示す。ネットワーク診断装置3は、図7に示すように単位時間当たりの管理情報の値の変化率を障害予兆閾値と障害検出閾値として予め閾値テーブル6に保持している。（ステップS201）。

なお、障害予兆閾値と障害検出閾値は、単位時間当たりの管理情報の変化率で表し、おのおの上限値と下限値を持つ。図8を見ながら障害予兆閾値（上限）α3、障害予兆閾値（下限）α4と障害検出閾値（上限）β3、障害検出閾値（下限）β4を説明する。時刻t0における管理情報の観測値をy0、時刻t1における管理情報の観測値をy1とすると、単位時間当たりの管理情報の変化量γは，(y1-y0)/(t1-t0)である．γ≧β3ならば障害と判断する。α3≦γ＜β3ならば障害予兆と判断する。γ＜β4ならば障害と判断し、β4≦γα4ならば障害予兆と判断する。α4≦γ＜α3ならば正常と判断する。

図6において、ネットワーク診断装置3の監視部4は、定期的に通信機器1a〜1dから管理情報を収集する（ステップS202）。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、ネットワーク状態傾向分析部9が収集した管理情報の値と観測値履歴テーブル10に格納した過去の管理情報の値を使って単位時間当たりの管理情報の変化率を計算し、次に閾値テーブル6に格納されている閾値と、計算した管理情報の変化率を比較する（ステップS203）。

管理情報が障害検出閾値の上限閾値以上の場合は、ネットワーク状態傾向分析部9は、障害と判断する（ステップS204YES,S205YES,S206）。

管理情報が障害予兆閾値の上限閾値以上、かつ障害検出閾値の上限値未満の場合は、データ比較処理部5は、障害予兆と判断する（ステップS204YES,S205NO,ステップS207）。

管理情報が障害検出閾値の上限閾値よりも小さく、かつ障害検出閾値の下限値よりも大きい場合は、データ比較処理部5は、正常と判断する（ステップS204NO,S208NO,S209）。

管理情報が障害予兆閾値の下限閾値よりも小さく、かつ障害検出閾値の下限値よりも大きい場合も、データ比較処理部5は、障害予兆と判断する（ステップS204NO,S208YES,S210NO,S211）。

管理情報が障害検出閾値の下限閾値以下の場合も、データ比較処理部5は、障害と判断する（ステップS204NO,S208YES,S210YES,S212）。

データ比較処理部5の判断結果は、表示部8に表示する（ステップS213）。

実施の形態３．
図9は、この発明の別の実施の形態を示す構成図である。図9において、1〜10は実施の形態2と同じである。11はネットワーク障害予測部であって、情報通信機器の単位時間当たりの状態変化から、将来の観測値を予測し、警報状態を予想する。

次に、実施の形態3におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。図10は実施の形態3の動作フローを示す。ネットワーク診断装置3は、図11に示すように管理情報の障害予兆閾値と障害検出閾値、及び将来予測時間Tを閾値テーブル6に保持している（ステップS301）。

なお、障害予兆閾値と障害検出閾値は、単位時間当たりの管理情報の変化率で表し、おのおの上限値と下限値を持つ。また、将来予測時間Tは、ネットワーク診断装置が通信機器の管理情報を収集してからT秒後の状態を予測するための時間を表す。図12を見ながら障害検出閾値（上限）がβ1で現在時刻がt1の場合にt1のT秒後(時刻t1+T)の時刻t2における管理情報y2を予測する仕組みを説明する。時刻t0における管理情報の観測値をy0、時刻t1における管理情報の観測値をy1とすると、単位時間当たりの管理情報の変化量γは、(y1-y0)/(t1-t0)である。現在時刻をt1とすると、T秒後の予測値は、(y1-y0)/(t1-t0)×Tである。
(y1-y0)/(t1-t0)×T >β1
であれば、障害予兆を発生する。

ネットワーク診断装置3の監視部4は、定期的に通信機器1a〜1dから管理情報を収集すると共に、非定期に通信機器1a〜1dが発生する故障通報などの管理情報を受信している（ステップS302）。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、ネットワーク障害予測部11が受信した管理情報と観測地履歴テーブル10から単位時間当たりの管理情報の変化率を計算し、さらに閾値テーブル6に格納されている将来予測時間Tを使ってT秒後の管理情報の予測値を計算する。計算した予測値と閾値テーブル6に格納されている閾値を比較する（ステップS303）。

管理情報の予測値が障害検出閾値の上限閾値以上の場合は、ネットワーク障害予測部11は、障害予兆と判断する（ステップS304YES,S305）。

管理情報の予測値が障害検出閾値の下限閾値以下の場合も、ネットワーク障害予測部11は、障害予兆と判断する（ステップS304NO,S306YES,S307）。

ネットワーク障害予測部11は、それ以外の場合は正常と判断する（ステップS304NO,S306NO,S308）。

ネットワーク障害予測部11の判断結果は、表示部8に表示する（ステップS309）。

実施の形態４．
図13は、この発明の別の実施の形態を示す構成図である。図において、1〜10は実施の形態2と同じである。12はネットワーク平均状態分析部であって、情報通信機器の単位時間当たりの状態変化を累積し、平均時間当たりの状態変化量がある閾値を超えるか否かを判定し、超過した場合に警報を発生する。

次に、実施の形態4におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。図14は実施の形態4の動作フローを示す。ネットワーク診断装置3は、図15に示すように管理情報の障害検出閾値と累積時間とを閾値テーブル6に保持している。（ステップS401）。

なお、障害検出閾値は、図16に示すように上限値と下限値がある。管理情報の累積時間の平均値が障害検出値（上限）β1以上の場合、または障害検出閾値（下限）β2未満の場合は、障害と判断する。また、累積時間T2は、ネットワーク診断装置が通信機器のT2時間分の管理情報の平均値を計算する場合の累積時間を表す。

ネットワーク診断装置3の監視部4は、定期的に通信機器1a〜1dから管理情報を収集すると共に、非定期に通信機器1a〜1dが発生する故障通報などの管理情報を受信している（ステップS402）。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、ネットワーク平均状態分析部12が受信した管理情報と観測値履歴テーブル10から管理情報の平均値を計算する。その後、閾値テーブル6に格納されている閾値と計算した平均値を比較する（ステップS403）。

管理情報の平均値が障害検出閾値の上限閾値以上の場合は、ネットワーク平均状態分析部12は、障害予兆と判断する（ステップS404YES,S405）。

管理情報の平均値が障害検出閾値の下限閾値以下の場合も、ネットワーク平均状態分析部12は、障害予兆と判断する（ステップS404NO,S406YES,S407）。

ネットワーク平均状態分析部12は、それ以外の場合は正常と判断する（ステップS404NO,S406NO,S408）。

ネットワーク平均状態分析部12の判断結果は、表示部8に表示する（ステップS409）。

実施の形態５．
図17は、この発明の別の実施の形態を示す構成図である。図において、1〜10は実施の形態2と同じである。13は閾値自動設定部であって、通信機器から管理情報を収集すると共に、計算した平均値を正常値として自動的に閾値に設定・保存する。

次に、実施の形態5におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害検出閾値を設定する動作を説明する。

ネットワーク診断装置3は、図15に示すように閾値として設定する予定の管理情報の種類を予め閾値テーブル6に保持している。初期状態では、障害予兆閾値と障害検出閾値の値は空欄のままで設定はしない。

ネットワーク診断装置3の監視部4は、定期的に通信機器1a〜1dから管理情報を収集すると共に、非定期に通信機器1a〜1dが発生する故障通報などの管理情報を受信している

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、閾値自動設定部13は、観測値履歴テーブルに収集したデータを保存する。

閾値自動設定部13は、予め内部に設定した計測時間T3（例えば24時間）を経過した時点で、観測値履歴テーブル10から計測時間(T3)分の管理情報を取り出し、単位時間当たりの平均値Aを計算する。

閾値自動設定部13は、予め内部に登録した重み付け値を平均値に乗算することによって、障害予兆閾値と障害検出閾値に設定する。なお、例えば、障害予兆閾値（上限）α1の重み付け値を5とした場合は、α1=5A、障害予兆閾値（下限）α2の重み付け値を0.1とした場合はα2＝0.1Aとなる。

このように、ネットワーク診断装置に閾値自動設定部を設けることによって、ネットワーク診断装置から個々の通信機器に障害の閾値と障害予兆の閾値を一括して設定することが可能となり、ネットワーク診断装置の閾値テーブルを設定する時間と労力を節約することが出来る(課題2の解決)。

実施の形態６．
図19は、この発明の別の実施の形態を示す構成図である。図19において、1〜10は実施の形態2と同じである。14は接続構成テーブルであって、ネットワークの物理的な接続構成と、ネットワークに含まれる通信機器の接続依存関係を保持する。15はバス型障害予測部であって、バス型ネットワークの物理的な接続構成を保持し、同一セグメント上の一定数以上の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合に、同一セグメント上のその他の情報通信機器を障害発生と予測する。

次に、実施の形態6におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。通信機器1a〜1dが図20のようにバス型ネットワークに接続している場合、ネットワーク診断装置3の接続構成テーブル14には、図21に示す接続関係を示す情報を予め保持する。

図21において、バス上位機器の欄は、バス型ネットワークから他のネットワークに接続する通信機器の名称と状態を格納するが、この例ではそのような通信機器が存在しない例を示しているので空欄である。バス末端機器の欄は、バス型ネットワークに接続される通信機器の名称と状態をバス型ネットワークの接続順に保持する。

また、図22は実施の形態6の場合の閾値テーブルの例であり、同一バス型ネットワーク上で障害が発生した通信機器の割合を予め保持する。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、バス型障害予測部15は接続構成テーブル14に通信機器1a〜1dの状態を書き込む。

バス型障害予測部15は、閾値テーブル6と接続構成テーブル14を参照し、同一バス型ネットワークで障害発生中の通信機器の数が閾値テーブル14の障害発生閾値βよりも大きい場合は、バス型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器を障害予兆と判断する。それ以外の場合は、バス型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器は正常であると判断する。

以上のように、ネットワーク診断装置が接続構成テーブルとバス型障害予測部を備えることによって、ネットワーク診断装置が個々の通信機器の物理的な接続構成を保持し、通信機器の状態を監視することが可能となり、障害や障害予兆を発生している通信機器の近隣の通信機器の障害予兆を早期に発見することが可能となる(課題3の解決)。

実施の形態７．
実施の形態6の構成図と同じ図19を使って、別の実施の形態を説明する。図19において、16はスター構成型ネットワーク障害予測部であって、スター型ネットワークの物理的な接続構成を保持し、スター型ネットワークを構成する一定数以上の末端の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合に、スター型ネットワークの中心に位置する情報通信機器を障害発生と予測する。

次に、実施の形態7におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。通信機器1a〜1dが図23のようにスター型ネットワークに接続している場合、ネットワーク診断装置3の接続構成テーブル14には、図24に示す接続関係を示す情報を予め保持する。

図24において、スター中心機器の欄は、スター型ネットワークの中心となる通信機器の名称と状態を格納する。この例では図23に示すように通信機器1eがスター中心機器となる。スター末端機器の欄は、スター型ネットワークの末端に接続される通信機器の名称と状態をバス型ネットワークの接続順に保持する。この例では図23に示すように通信機器1a〜1d及び1f〜1iがスター末端機器となる。

また、図25は実施の形態7の場合の閾値テーブルの例であり、同一スター型ネットワーク上で障害が発生した通信機器の割合を予め保持する。

ネットワーク診断装置3の監視部4が通信機器1から管理情報を収集すると、スター型障害予測部16は接続構成テーブル14に通信機器1a〜1dの状態を書き込む。

スター型障害予測部16は、閾値テーブル6と接続構成テーブル14を参照し、同一スター型ネットワークで障害発生中の通信機器の数が閾値テーブル14の障害発生閾値β以上の場合は、スター型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器を障害予兆と判断する。それ以外の場合は、スター型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器は正常であると判断する。

以上のように、ネットワーク診断装置が接続構成テーブルとスター型障害予測部を備えることによって、ネットワーク診断装置が個々の通信機器の物理的な接続構成を保持し、通信機器の状態を監視することが可能となり、障害や障害予兆を発生している通信機器の近隣の通信機器の障害予兆を早期に発見することが可能となる(課題3の解決)。

実施の形態８．
実施の形態6の構成図と同じ図19を使って、別の実施の形態を説明する。図19において、17はリング構成型ネットワーク障害予測部であって、リング型ネットワークの物理的な接続構成を保持し、リング型ネットワークを構成する一定数以上の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合に、リング型ネットワークのその他の情報通信機器を障害発生と予測する。

次に、実施の形態8におけるネットワーク診断装置がネットワークの障害や障害予兆を検出する動作を説明する。通信機器1a〜1dが図26のようにリング型ネットワークに接続している場合、ネットワーク診断装置3の接続構成テーブル14には、図27に示す接続関係を示す情報を予め保持する。

図27において、リング上位機器の欄は、リング型ネットワークから他のネットワークに接続する通信機器の名称と状態を格納するが、この例ではそのような通信機器が存在しない例を示しているので空欄である。リング構成機器の欄は、リング型ネットワークに接続される通信機器の名称と状態をリング型ネットワークの接続順に保持する。

また、図28は実施の形態8の場合の閾値テーブルの例であり、同一リング型ネットワーク上で障害が発生した通信機器の割合を予め保持する。

リング型障害予測部17は、閾値テーブル6と接続構成テーブル14を参照し、同一リング型ネットワークで障害発生中の通信機器の数が閾値テーブル14の障害発生閾値β以上の場合は、リング型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器を障害予兆と判断する。それ以外の場合は、リング型ネットワーク上の障害発生中でない全ての通信機器は正常であると判断する。

以上のように、ネットワーク診断装置が接続構成テーブルとリング型障害予測部を備えることによって、ネットワーク診断装置が個々の通信機器の物理的な接続構成を保持し、通信機器の状態を監視することが可能となり、障害や障害予兆を発生している通信機器の近隣の通信機器の障害予兆を早期に発見することが可能となる(課題3の解決)。

実施の形態１における本発明の構成図実施の形態１における本発明のフローチャート実施の形態１における閾値テーブルの例を示す説明図実施の形態１における障害検出の閾値の説明図実施の形態２における本発明の構成図実施の形態２における本発明のフローチャート実施の形態２における閾値テーブルの例を示す説明図実施の形態２における障害検出の閾値の説明図実施の形態３における本発明の構成図実施の形態３における本発明のフローチャート実施の形態３における閾値テーブルの例を示す説明図実施の形態３における障害検出の閾値の説明図実施の形態４における本発明の構成図実施の形態４における本発明のフローチャート実施の形態４における閾値テーブルの例を示す説明図実施の形態４における障害検出の閾値の説明図実施の形態５における本発明の構成図実施の形態５における閾値テーブルの例を示す説明図実施の形態６における本発明の構成図バス型ネットワークに接続された通信機器の構成を示す説明図接続構成テーブル１４における接続関係を示す説明図実施の形態６における閾値テーブルの例を示す説明図スター型ネットワークに接続された通信機器の構成を示す説明図接続構成テーブル１４における接続関係を示す説明図実施の形態７における閾値テーブルの例を示す説明図リング型ネットワークに接続された通信機器の構成を示す説明図接続構成テーブル１４における接続関係を示す説明図実施の形態８における閾値テーブルの例を示す説明図従来のネットワーク故障判定装置の構成図

符号の説明

１ａ〜１ｄ、１ｅ〜１ｉ通信機器
２伝送路
３ネットワーク診断装置
４監視部
５データ比較処理部
６閾値テーブル
８表示部
９ネットワーク状態傾向分析部
１０観測値履歴テーブル
１１ネットワーク障害予測部
１２ネットワーク平均状態分析部
１３閾値自動設定部
１４接続構成テーブル
１５バス型障害予測部
１６スター型障害予測部
１７リング型障害予測部

Claims

複数の通信機器と接続され、
前記複数の通信機器の状態の時間変化を記憶する観測値履歴テーブルと、
前記観測値履歴テーブルにより記憶された単位時間当たりの状態変化が所定の閾値を超えるか否かを比較し、その比較結果に基づいてネットワークの異常を検出するネットワーク状態傾向分析部とを備えることを特徴とするネットワーク診断装置。
前記ネットワーク状態傾向分析部は、前記複数の通信機器の単位時間当たりの状態変化から将来の観測値を予測するネットワーク障害予測部を備えるとともに、前記ネットワーク障害予測部による予測値に基づいてネットワークの異常を検出することを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
前記ネットワーク状態傾向分析部は、前記複数の通信機器の単位時間当たりの状態変化を累積し、平均時間当たりの状態変化量がある閾値を超えるか否かを比較するネットワーク平均状態分析部を備えるとともに、前記ネットワーク平均状態分析部による比較結果に基づいてネットワークの異常を検出することを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
前記ネットワーク状態傾向分析部は、過去に発生した障害の因果関係の履歴を記憶し、障害検出の閾値を自動的に前記所定の閾値を設定する閾値自動設定部を備えるとともに、前記閾値自動設定部により設定された閾値に基づいて異常を検出することを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
バス型ネットワークに接続された前記通信機器の接続依存関係を保持する接続構成テーブルを備えるとともに、
前記ネットワーク状態傾向分析部は、同一セグメント上の一定数以上の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合、同一セグメント上のその他の情報通信機器を障害発生と予測するバス構成型ネットワーク障害予測部を有し、前記バス構成型ネットワーク障害予測部により予測された障害に基づいて異常を検出することとを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
スター型ネットワークに接続された前記通信機器の接続依存関係を保持する接続構成テーブルを備えるとともに、
前記ネットワーク状態傾向分析部は、同一セグメント上の一定数以上の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合、同一セグメント上のその他の情報通信機器を障害発生と予測するバス構成型ネットワーク障害予測部を有し、前記バス構成型ネットワーク障害予測部により予測された障害に基づいて異常を検出することとを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
リング型ネットワークに接続された前記通信機器の接続依存関係を保持する接続構成テーブルを備えるとともに、
前記ネットワーク状態傾向分析部は、同一セグメント上の一定数以上の情報通信機器の状態変化が閾値を超過した場合、同一セグメント上のその他の情報通信機器を障害発生と予測するバス構成型ネットワーク障害予測部を有し、前記バス構成型ネットワーク障害予測部により予測された障害に基づいて異常を検出することとを特徴とする請求項１記載のネットワーク診断装置。
複数の通信機器と接続され、
前記複数の通信機器の状態を監視する監視部と、
前記監視部により監視された状態が所定の複数の閾値を超えるか否かを比較し、その比較結果を出力するデータ比較処理部とを備えることを特徴とするネットワーク診断装置。