JP2009253362A - ネットワーク性能予測システム、ネットワーク性能予測方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ネットワーク性能予測システムにおいて、精度良く外れ値を除去できるようにすることを目的としている。
【解決手段】 ネットワーク性能予測システムにおいて、ネットワークの通信性能を示す計測値情報と計測時刻を示す時刻情報とを対にした時系列データを取得する計測値取得部と、前記計測値取得部で取得した時系列データを加工して分析用データを作成する分析用データ作成部と、前記分析用データ作成部で作成した分析用データのうち、回帰分析に用いない情報としての外れ値情報を求め、この求めた外れ値情報を前記分析用データから除去する外れ値除去部と、前記外れ値除去部で外れ値情報が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求める回帰分析部と、を備えた。
【選択図】 図１

Description

この発明は、ネットワークの通信性能の予測を行うネットワーク性能予測システム、ネットワーク性能予測方法およびプログラムに関するものである。

従来、横軸に時間軸をとる時系列のデータから未来を予測するとき、回帰分析の手法が用いられている。この回帰分析は、時系列データを近似する回帰方程式を求め、その回帰方程式を未来に向けて外挿することにより、予測値を得るものである。また、統計的な誤差に対応する信頼区間と呼ばれる幅を持った値で予測を行う区間予測が行われる（例えば非特許文献１参照）。

また、特許文献１には、時系列分析を用いて過去の観測値から将来の観測値を予測し、実際の観測値と比較することにより、時間的推移によるトラフィックの変化にも対応できる異常検出が可能となることが記載されている。分析で異常と判定された観測値は、本来の正常な値ではないため、その値に基づいて予測を行うと、正常な予測が行えない可能性がある。そこで、異常と判定された観測値は除いて、以後の予測を行う。また、異常が単発的に検出された場合は、その後の予測には用いず、連続的に異常が検出された場合は、傾向の変化と考え、正常な値として扱う。

特開２００６−２３８０４３号公報 涌井良幸著「図解でわかる回帰分析」日本実業出版社２００２年６月２０日（１１６〜１１９頁、１６８〜１７４頁）

非特許文献１に開示されているような回帰分析をネットワークの性能予測に用いる場合、例えば回線障害の発生時などには、通常とは大きく異なる値、いわゆる「外れ値」が一時的に検出されることがあり、外れ値を時系列データから除去しないと、実態とは異なる予測値や実態より大きい信頼区間を示す可能性がある。しかし、例えば特許文献１に記載の従来の外れ値除去の方法では、連続的な異常に重なっている単発的な異常のみを外れ値と判定することが難しいというように、外れ値の判定を十分に精度良く行えない可能性があるという問題点があった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、ネットワーク性能予測システムにおいて、精度良く外れ値を除去できるようにすることを目的としている。

この発明に係るネットワーク性能予測システムは、ネットワークの通信性能を示す計測値情報と計測時刻を示す時刻情報とを対にした時系列データを取得する計測値取得部と、前記計測値取得部で取得した時系列データを加工して分析用データを作成する分析用データ作成部と、前記分析用データ作成部で作成した分析用データのうち、回帰分析に用いない情報としての外れ値情報を求め、この求めた外れ値情報を前記分析用データから除去する外れ値除去部と、前記外れ値除去部で外れ値情報が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求める回帰分析部と、前記回帰分析部による回帰分析結果を示すレポートを作成するレポート作成部と、を備え、前記外れ値除去部は、前記分析用データを複数の期間に分割し、この分割した期間毎に外れ値情報を求めた後に、全期間に渡って外れ値情報を求めるものである。

この発明は、ネットワーク性能予測システムにおいて、精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

実施の形態１．
この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムは、「区間分割多段ＳＧ（Ｓｍｉｒｎｏｖ−Ｇｒｕｂｂｓ）法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしたものである。これにより、精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

図１は、この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムを示す構成図である。なお、各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図１において、１は、ネットワーク性能予測システム、２１は、ネットワーク性能計測システムである。

図１に示すネットワーク性能計測システム２１は、所定の間隔で各種のネットワーク性能値の計測を行い、時刻毎の計測値をレポートしたり、異常の有無を診断したりすることができるものである。また、ネットワーク性能計測システム２１は、定期的に計測し、その計測結果を蓄積し検索できるデータベース機能をもつ。なお、計測する性能値や異常診断の方法はどのようなものでも良い。例えば、計測され予測されるネットワークの通信性能としては、通信回線におけるトラヒック量や帯域使用率、パケットの応答時間、ネットワーク機器におけるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）の使用率やメモリーの使用率がある。

また、図１に示すネットワーク性能予測システム１において、２は、ネットワーク性能計測システム２１から、計測結果の時系列データや閾値データを取得する計測値取得部である。３は、計測値取得部２で得た計測値から分析用データを作成する分析用データ作成部である。４は、分析用データ作成部３で得た分析用データから、外れ値を除去する外れ値除去部であり、後述の「区間分割多段ＳＧ法」に基づく動作を行う区間分割多段ＳＧ（Ｓｍｉｒｎｏｖ−Ｇｒｕｂｂｓ）検定部４ａを有するものである。５は、外れ値除去後の分析用データを用いて回帰分析を行う回帰分析部である。６は、回帰分析部５での回帰分析の結果を用いてグラフや表によるレポートを作るレポート作成部である。

次に、動作について説明する。ネットワーク性能の計測値は時々刻々計測され蓄積されていくものであり、実施の形態１によるネットワーク性能予測システム１も定期的に予測が実行され、更新された予測結果を得るようにしている。あるいは指定により、随時予測結果を得るようにしても良い。いずれにしても、定期的あるいは指定の時刻に所定の機能を実行する方式としては、ｕｎｉｘのｃｒｏｎシステムなどが適用可能である。

まず、計測値取得部２は、定められた期間の計測結果として、計測値の情報と計測時刻の情報とを対にした時系列データをネットワーク性能計測システム２１から取得する。定期的に予測を行う場合は、例えば前回の予測実施日から本日までのように差分だけ取得するようにしても良い。データ取得の方法としては、例えばデータベースシステムで良く用いられるＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ）が適用可能であり、ネットワーク性能計測システム２１がサポートしている方法であればどのようなものでも良い。

次に、計測値取得部２で取得した時系列データを用いて、分析用データ作成部３により、回帰分析用のデータである分析用データを作成する。ただし、この分析用データ作成部３は、オプション的な構成要素である。計測値取得部２で得た計測値をそのまま用いて回帰分析部５で回帰分析を行っても良い。しかし、ネットワーク性能の計測は、例えば数分間隔など頻繁に行われることが多い。また、計測対象となる機器やＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）値も多数であることが考えられる。このため、計測値をそのまま回帰分析すると、計算量が多くなる懸念がある。そこで、分析用データ作成部３で、例えば計測値の１日毎の平均値を算出し、この平均値を回帰分析用のデータとして用いることにより、回帰分析に使うデータ量を減らし、計算量を削減するようにしている。なお、作成された分析用データは蓄積しておき、過去に算出した分析用データも使えるようにしている。また、上述の例では１日平均を使うこととしたが、これに限るものではない。例えば、１時間毎の平均や１週間毎の平均を使う、等でも良い。

次に、実施の形態１の特長である外れ値除去部４の区間分割多段ＳＧ検定部４ａで、分析用データから外れ値を検出し、分析対象から除去する。この処理は、後述する「区間分割多段ＳＧ法」による。なお、実施の形態１では、２段階での検定を行う例を図２で示すが、より多い段数での検定を行っても良い。

このように外れ値を除去した分析用データを用いて、回帰分析部５が、単変数の回帰分析を行う。この回帰分析では，一次関数、二次関数、指数関数、対数関数など、各種の関数が適用可能であり、それぞれの関数に応じた分析方法としては、例えば直線回帰の場合は、非特許文献１に開示されている方法が適用可能である。この直線回帰の場合は、回帰関数Ｙ＝Ａｘ＋ＢにおけるパラメータであるＡとＢの値を求める。

次に、レポート作成部６は、これまでの処理の結果を用いて、レポートを作成する。レポートは、基本的には図３に示すように、回帰関数による予測線を示すグラフである。あわせて、実測値や分析用データの値を示す点をプロットし、閾値線やそれを超過する超過時期をプロットするようにしても良い。あるいは、予測値に関する９５％信頼区間（実測値が、９５％の確率で分布する範囲）などを表示するようにしても良い。また、レポートはグラフでなく、表でも良い。参照方法としては、ＷＥＢブラウザで参照できるようにしても良いし、また、所定のユーザに対し電子メールで通知するようにしても良い。

最後に、「区間分割多段ＳＧ法」による外れ値除去部４の区間分割多段ＳＧ検定部４ａにおける動作について、図２を用いて説明する。この方法は、時間の経過による変動を考慮して外れ値検出ができるようにＳＧ（Ｓｍｉｒｎｏｖ−Ｇｒｕｂｂｓ）検定（スミルノフ・グラブス検定）を改良したものである。なお、ＳＧ検定は、予め母集団の平均値Xaveと標準偏差σを求め、各計測値Xiについて|Xi-Xave|/σを算出し、最大となった値が所定の数値以上の場合は外れ値として母集団から除き、改めて平均値と標準偏差を求めて前述の過程を外れ値が出なくなるまで繰り返すものである。

まず、図２（ａ）において、１時間または１日などの時間における区間（期間）の単位で分析用データを分割し、各区間で平均値と標準偏差を求める。各区間に上述のＳＧ検定を適用し、区間毎に外れ値を除去する。これにより、瞬時的な異常値を精度良く外れ値と判定して除くことができる。図２（ａ）の例では、時刻ｔ０、ｔ１のデータは外れ値と判定されて除去されるが、時刻ｔ２のデータは、時刻ｔ１のデータとほぼ同じ値であるものの、外れ値と判定されないようにできる。次に、図２（ｂ）において、分析用データの全区間に渡る平均値と標準偏差を求め、各区間の平均値をデータと見なしてＳＧ検定を行う。これにより、特定区間を通じて通信回線の輻輳などがあり異常値が多く検出された場合に、該当区間の値をすべて外れ値と判定して除くことができる。このように、「区間分割多段ＳＧ法」によれば、区間毎に分割してＳＧ検定を行い、さらに全区間を通じてのＳＧ検定を行うことにより、瞬時的な外れ値の検出も、継続的な外れ値の検出も精度良く行うことが可能となる。

以上のように、この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムにおいては、上述の「区間分割多段ＳＧ法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしている。これにより、瞬時的な外れ値の検出も、継続的な外れ値の検出も可能となり、精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

実施の形態２．
この発明の実施の形態２によるネットワーク性能予測システムは、「近傍値比較法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしたものである。これにより、精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

図４は、この発明の実施の形態２によるネットワーク性能予測システムを示す構成図である。なお、各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図４において、外れ値除去部４が、区間分割多段ＳＧ検定部４ａに代えて、後述の「近傍値比較法」に基づく動作を行う近傍値比較部４ｂを有するように構成した以外は、図１に示した実施の形態１によるネットワーク性能予測システムと同様の構成である。

次に動作について説明する。各部の動作も、外れ値除去部４の近傍値比較部４ｂにおける動作以外は，実施の形態１の動作と同様である。そこで、「近傍値比較法」による近傍値比較部４ｂにおける動作について、図５を用いて説明する。この方法では、まず全計測値の平均値および標準偏差を算出しておき、各計測値と次の時刻の計測値との差分を算出する。例えば、図５に示すように、Δ１＝計測値ｔ２−計測値ｔ１（次時刻の計測値から当該時刻の計測値を減算する）として、Δ１＞全計測値の平均値＋ｎ×標準偏差（ｎは０以上の整数）、となったとき、計測値ｔ２以降は、例えばΔ２＝計測値ｔ２−計測値ｔ５のように計測値ｔ２を基準として計測値の差分を計算する。Δ２＞全計測値の平均値＋ｎ×標準偏差、となれば、計測値ｔ２から計測値ｔ４までを外れ値とみなす。計測値ｔ５以降は、Δ１と同様に、次時刻の計測値から当該時刻の計測値を減算するようにし、この処理を繰り返す。この方法によれば、周囲の値と大きく異なる計測値、もしくは計測値の並びを、外れ値として除去し、以降の回帰分析において精度の良い予測値を得ることができる。

なお、この発明の実施の形態２での図５による説明では、「近傍値比較法」を一段階について説明しているが、実施の形態１の「区間分割多段ＳＧ法」と同様に、区間分割および多段化を行うようにしても良い。

以上のように、この発明の実施の形態２によるネットワーク性能予測システムにおいては、上述の「近傍値比較法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしている。これにより、近傍値と大きく異なる計測値の並びを、精度良く外れ値として除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

実施の形態３．
この発明の実施の形態３によるネットワーク性能予測システムは、「外部データ参照法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしたものである。これにより、精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

図６は、この発明の実施の形態３によるネットワーク性能予測システムを示す構成図である。なお、各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図６において、外れ値除去部４が、区間分割多段ＳＧ検定部４ａに代えて、後述の「外部データ参照法」に基づく動作を行う外部データ参照部４ｃを有し、外部のデータベースであるアラーム情報２２やカレンダ情報２３を参照するように構成した以外は、図１に示した実施の形態１によるネットワーク性能予測システムと同様の構成である。

図６において、アラーム情報２２は、異常を示すデータとその発生時刻の情報を保持するデータベースである。異常を示すデータは、インタフェースのダウンや機器の停止などの異常が発生している期間を示すデータであったり、パケットロスなどのエラー発生情報を示すＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）を使うことが考えられる。また、カレンダ情報２３は、土休日などの曜日情報や、営業時間（例えば、９：００〜１７：００）の情報等を保持するデータベースである。

次に動作について説明する。図６において、各部の動作も、外れ値除去部４の外部データ参照部４ｃにおける動作以外は，実施の形態１の動作と同様である。そこで、「外部データ参照法」による外部データ参照部４ｃにおける動作について説明する。外部データ参照部４ｃは、分析用データの各時刻と、アラーム情報２２やカレンダ情報２３の保持内容（外部データ）を比較し、該当データの時刻が、異常を示すアラーム発生中であったり、土休日または営業時間外である場合に、外れ値として除去する。これにより、アラーム発生時や休日および営業時間外など、通常時と異なる状況での分析用データを除去し、以降の回帰分析において精度の良い予測値を得ることができる。

なお、本実施の形態３ではアラーム情報とカレンダ情報の両方を使うように説明したが、どちらか一方のみ使うだけでも良い。また、外部データとしては、外れ値に関係する情報であれば、どのようなものを用いても同様の効果が期待できる。

以上のように、この発明の実施の形態３によるネットワーク性能予測システムにおいては、上述の「外部データ参照法」で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしている。これにより、アラーム発生時や休日および営業時間外など、通常時と異なる状況での分析用データを、精度良く外れ値として除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

実施の形態４．
この発明の実施の形態４によるネットワーク性能予測システムは、「外部データ参照法」および「区間分割多段ＳＧ法」の併用で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしたものである。これにより、更に精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

図７は、この発明の実施の形態４によるネットワーク性能予測システムを示す構成図である。なお、各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図７において、外れ値除去部４が、上述の「区間分割多段ＳＧ法」に基づく動作を行う区間分割多段ＳＧ検定部４ａに加えて、上述の「外部データ参照法」に基づく動作を行う外部データ参照部４ｃを有し、外部のデータベースであるアラーム情報２２やカレンダ情報２３を参照するように構成した以外は、図１に示した実施の形態１および図６に示した実施の形態３によるネットワーク性能予測システムと同様の構成である。

次に動作について説明する。図７において、各部の動作も、外れ値除去部４における動作以外は、実施の形態１の動作および実施の形態３の動作と同様である。外れ値除去部４は、外部データ参照部４ｃが上述の「外部データ参照法」に基づく外れ値除去を行うとともに、区間分割多段ＳＧ検定部４ａが上述の「区間分割多段ＳＧ法」に基づく外れ値除去を行う。これにより、「外部データ参照法」と「区間分割多段ＳＧ法」の両者による外れ値除去ができるので、更に良い予測値を得ることができる。

以上のように、この発明の実施の形態４によるネットワーク性能予測システムにおいては、「外部データ参照法」および「区間分割多段ＳＧ法」の併用で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしている。これにより、アラーム発生時や休日および営業時間外など、通常時と異なる状況での分析用データを、精度良く外れ値として除去できるとともに、瞬時的な外れ値の検出も、継続的な外れ値の検出も可能となり、更に精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

実施の形態５．
この発明の実施の形態５によるネットワーク性能予測システムは、「外部データ参照法」および「近傍値比較法」の併用で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしたものである。これにより、更に精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

図８は、この発明の実施の形態５によるネットワーク性能予測システムを示す構成図である。なお、各図において、同一符号は同一または相当部分を示す。図８において、外れ値除去部４が、上述の「近傍値比較法」に基づく動作を行う近傍値比較部４ｂに加えて、上述の「外部データ参照法」に基づく動作を行う外部データ参照部４ｃを有し、外部のデータベースであるアラーム情報２２やカレンダ情報２３を参照するように構成した以外は、図１に示した実施の形態１、図４に示した実施の形態２および図６に示した実施の形態３によるネットワーク性能予測システムと同様の構成である。

次に動作について説明する。図８において、各部の動作も、外れ値除去部４における動作以外は、実施の形態１の動作、実施の形態２の動作および実施の形態３の動作と同様である。外れ値除去部４は、外部データ参照部４ｃが上述の「外部データ参照法」に基づく外れ値除去を行うとともに、近傍値比較部４ｂが上述の「近傍値比較法」に基づく外れ値除去を行う。これにより、「外部データ参照法」と「近傍値比較法」の両者による外れ値除去ができるので、更に良い予測値を得ることができる。

以上のように、この発明の実施の形態５によるネットワーク性能予測システムにおいては、「外部データ参照法」および「近傍値比較法」の併用で外れ値が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求めるようにしている。これにより、アラーム発生時や休日および営業時間外など、通常時と異なる状況での分析用データを、精度良く外れ値として除去できるとともに、近傍値と大きく異なる計測値の並びを外れ値として除去でき、更に精度良く外れ値を除去して回帰分析によるネットワークの性能予測を行うことができる。

なお、上述の実施の形態１〜５によるネットワーク性能予測システムに対応するネットワーク性能予測方法は、マイクロコンピュータ等に実行させるプログラムを用いてソフトウエア処理により実現するようにしても良い。

この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムを示す構成図 この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムを説明するための説明図 この発明の実施の形態１によるネットワーク性能予測システムを説明するための説明図 この発明の実施の形態２によるネットワーク性能予測システムを示す構成図 この発明の実施の形態２によるネットワーク性能予測システムを説明するための説明図 この発明の実施の形態３によるネットワーク性能予測システムを示す構成図 この発明の実施の形態４によるネットワーク性能予測システムを示す構成図 この発明の実施の形態５によるネットワーク性能予測システムを示す構成図

符号の説明

１ ネットワーク性能予測システム
２ 計測値取得部
３ 分析用データ作成部
４ 外れ値除去部
５ 回帰分析部
６ レポート作成部

Claims (6)

1. ネットワークの通信性能を示す計測値情報と計測時刻を示す時刻情報とを対にした時系列データを取得する計測値取得部と、
   前記計測値取得部で取得した時系列データを加工して分析用データを作成する分析用データ作成部と、
   前記分析用データ作成部で作成した分析用データのうち、回帰分析に用いない情報としての外れ値情報を求め、この求めた外れ値情報を前記分析用データから除去する外れ値除去部と、
   前記外れ値除去部で外れ値情報が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求める回帰分析部と、
   前記回帰分析部による回帰分析結果を示すレポートを作成するレポート作成部と、を備え、
   前記外れ値除去部は、前記分析用データを複数の期間に分割し、この分割した期間毎に外れ値情報を求めた後に、全期間に渡って外れ値情報を求めることを特徴とするネットワーク性能予測システム。
2. 前記外れ値除去部は、スミルノフ・グラブス検定により外れ値情報を求めることを特徴とする請求項１に記載のネットワーク性能予測システム。
3. 前記外れ値除去部は、隣接する時刻情報に対応する分析用データ同士の比較に基づいて外れ値情報を求めることを特徴とする請求項１に記載のネットワーク性能予測システム。
4. 前記外れ値除去部は、外部データを参照して外れ値情報を求めることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のネットワーク性能予測システム。
5. ネットワークの通信性能を示す計測値情報と計測時刻を示す時刻情報とを対にした時系列データを取得する計測値取得ステップと、
   前記計測値取得ステップで取得した時系列データを加工して分析用データを作成する分析用データ作成ステップと、
   前記分析用データ作成ステップで作成した分析用データのうち、回帰分析に用いない情報としての外れ値情報を求め、この求めた外れ値情報を前記分析用データから除去する外れ値除去ステップと、
   前記外れ値除去ステップで外れ値情報が除去された分析用データに基づく回帰分析により予測値を求める回帰分析ステップと、
   前記回帰分析ステップによる回帰分析結果を示すレポートを作成するレポート作成ステップと、を備え、
   前記外れ値除去ステップは、前記分析用データを複数の期間に分割し、この分割した期間毎に外れ値情報を求めた後に、全期間に渡って外れ値情報を求めることを特徴とするネットワーク性能予測方法。
6. 請求項５に記載のネットワーク性能予測方法を電子計算機に実行させるプログラム。

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