JP2011004034A - 異常箇所特定プログラム、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の観測点により観測された観測フローから精度良く異常箇所を特定できる異常箇所特定プログラム、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法を提供することを目的とする。
【解決手段】コンピュータにネットワークの異常箇所を特定させるための異常箇所特定プログラムであって、ネットワーク経路情報記憶手段３４から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段４３と、中継ノード接続リンク情報記憶手段３５から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段４２としてコンピュータを機能させることにより上記課題を解決する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、異常箇所特定プログラム、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法に係り、特にネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定プログラム、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法に関する。

ネットワークの複雑化・多様化に伴い、ネットワーク監視・障害監視の分野ではネットワークの異常箇所を迅速かつ的確に特定する技術が求められている。

従来、ネットワークの異常箇所を特定する技術の一例として、ネットワークにおけるエンド・エンドの観測フロー（計測フロー）の正常／異常情報を基に、ネットワーク内の異常箇所を解析するネットワークトモグラフィ解析技術が知られている（例えば非特許文献１参照）。観測フローとは、発信元観測点と対向観測点とにより特定されるパスを言い、パケットロス率などの品質情報により異常を観測するパスを言う。

立花篤男、外4名、「複数パス上のアクティブ計測に基づく輻輳セグメント推定法」、信学技法、社団法人電子情報通信学会、2004年9月、CQ2004-76（Technical Report ofIEICE.CQ Vol.104, No.309）、p.43-48

例えばネットワークトモグラフィ解析技術の概要は図１及び図２のようになる。図１は異常箇所を特定するネットワークの一例の構成図である。また、図２は観測フローに、異常を観測した観測フローが通過（経由）する異常フロー通過リンクをマッピングした一例のマトリックス図である。なお、図２のマトリックス図は正常を観測した観測フローが通過する正常フロー通過リンクの除去後を表している。

図１に示すネットワークは、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ，中継ノードＲ１〜Ｒ６，リンク１〜１２を有する。なお、リンク２及び５は異常が発生している異常発生リンク（パケットロス発生リンク）であるとする。また、観測フローは発信元のフロー品質計測エージェントの符号と宛先のフロー品質計測エージェントの符号とで表す。例えば発信元のフロー品質計測エージェントＡと宛先のフロー品質計測エージェントＢとによる観測フローは観測フローＡＢで表す。

例えばネットワークトモグラフィ解析技術の概要手順は、観測フローごとに正常／異常を判断して、観測フローが通過するリンク（観測フロー通過リンク）に正常／異常情報をマッピングする手順１、１つ以上の正常フローが通過する正常フロー通過リンクを除去する手順２、異常を観測した観測フロー（異常フロー）をカバーするリンク集合を被疑箇所と判断する手順３を有している。

図２のマトリックス図の場合は、リンク２，５、リンク２，３、リンク３，５のリンク集合の何れか、又は、リンク２，３，５のリンク集合で異常フローを全てカバーできるため、リンク２，５、リンク２，３、リンク３，５、リンク２，３，５のリンク集合を被疑箇所と判断する。

しかし、ネットワークトモグラフィ解析技術の概要手順における手順３は異常フローをカバーするリンク集合が複数取り得る場合、誤った異常被疑箇所を特定するケース（誤検出）や異常箇所を正常と特定するケース（見逃し）があり、正しい診断が行えないという問題があった。

また、異常フローをカバーするリンク集合を抽出する過程は、集合被覆問題のアルゴリズムを解く必要があり、近似アルゴリズムを用いたとしても処理負荷（処理時間）が掛かるため、リンク集合が複数取り得るかどうかの判断を行わないことがある。この場合は診断結果の精度の良し悪しも判断することができないという問題もあった。

結局、従来のネットワークトモグラフィ解析技術は、異常発生箇所のパターンによって診断結果に誤検出／見逃しの可能性が含まれるため、診断精度が落ちる場合があるという問題がある。また、従来のネットワークトモグラフィ解析技術は、ある異常発生箇所のパターンでの診断結果の精度の良し悪しを判断することができないという問題もある。

本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みなされたもので、複数の観測点により観測された観測フローから精度良く異常箇所を特定できる異常箇所特定プログラム、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一実施形態は、コンピュータにネットワークの異常箇所を特定させるための異常箇所特定プログラムであって、前記コンピュータを、観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段として機能させるための異常箇所特定プログラムである。

なお、本発明の一実施形態の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明の一実施形態によれば、複数の観測点により観測された観測フローから精度良く異常箇所を特定できる。

異常箇所を特定するネットワークの一例の構成図である。 観測フローに、異常を観測した観測フローが通過（経由）する観測フロー通過リンクをマッピングした一例のマトリックス図である。 ノードαの一例を表した模式図である。 ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術によるリンク最終異常判断結果を表した構成図である。 異常箇所特定装置の一例のハードウェア構成図である。 異常箇所特定装置の一例の処理ブロック図である。 本実施例の第１の診断精度判断処理を表した基本フロー図である。 本実施例の第２の診断精度判断処理を表した基本フロー図である。 本実施例の第１の更なる計測／解析処理を表した基本フロー図である。 本実施例の第２の更なる計測／解析処理を表した基本フロー図である。 ＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 フロー品質情報としてパケットロスを対象とした場合のフロー品質情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 フロー品質情報としてＲＴＴを対象とした場合のフロー品質情報記憶ＤＢの他の例の構成図である。 中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 異常フロー通過リンクを視覚的に表した中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 異常可能性ありのリンクを視覚的に表した中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 ノードαである中継ノードＲ２に対して各観測点が実施するフロー品質情報の計測を表した模式図である。 ノードαである中継ノードＲ２の接続リンクを視覚的に表したＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 追加検索による計測結果を表した構成図である。 ノードαである中継ノードＲ２に対して観測点Ａ，Ｂ，Ｃが実施するフロー品質情報の計測を表した模式図である。 追加検索による計測結果を表した構成図である。 ノードαである中継ノードＲ２の接続リンクの観測フロー通過ペア（接続リンク通過ペア）を視覚的に表したＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 中継ノードＲ２を通過する観測フローを表した模式図である。 フロー品質情報としてパケットロスを対象とした場合のフロー品質情報記憶ＤＢの関連箇所を抜粋した一例の構成図である。 ＮＷ経路情報記憶ＤＢの内容から中継ノード接続リンク情報を生成する処理を表したフローチャートである。 監視対象ＮＷの一例の構成図である。 ＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。 フロー品質情報記憶ＤＢ及びＮＷ経路情報記憶ＤＢの内容から中継ノード接続リンク情報を生成する処理を表したフローチャートである。 フロー品質情報記憶ＤＢの一例の構成図である。

次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。なお、以下の実施例におけるリンクは、リンク自身及びその両端のノードを含む箇所を表している。つまり、本実施例はリンク自身又はその両端のノードの何れに異常があるかを特定するものではない。

エンド・エンドの観測フローは各中継ノードの接続リンクのうち、必ず２リンク（入力リンク／出力リンク）を通過することになる。ある中継ノードを通過する観測フローの全てが異常である場合は、中継ノードにおいて入力リンク／出力リンクのどちらが異常かを判断できなくなる。

このように、従来のネットワークトモグラフィ解析技術では中継ノードにおいて入力リンク／出力リンクのどちらが異常かを判断できなくなることが、診断精度の落ちる要因となる。中継ノードを通過する観測フローの全てが異常の中継ノードが存在する／しないに関わらず、従来のネットワークトモグラフィ解析技術では、同じ解析手順で診断結果を出してした。

このため、従来のネットワークトモグラフィ解析技術において診断精度が落ちる場合は以下の特徴があると整理できる。第１の特徴は、通過する観測フローが全て異常となるような中継ノードが必ず１箇所以上存在する、というものである。なお、以下の説明では通過する観測フローが全て異常となるような中継ノードをノードαと呼ぶ。図３はノードαの一例を表した模式図である。

第２の特徴は、誤診断の可能性のあるリンクが必ずノードαに接続する、というものである。したがって、ネットワークトモグラフィ解析技術においては、ノードαが存在するかどうかを判断できれば、診断結果の精度の良し悪しを判断可能となる。

ノードαの存在有無の判断は以下のように行う。ネットワークトモグラフィ解析技術ではノードαが存在する場合、手順２の後の過程において、ノードαの接続リンクが全て除去されずに残っているはずである。ただし、観測フローが無通過のリンクは手順２の過程で除去されないものとする。

そこで、本実施例の異常箇所特定装置では、手順２の後の過程において、中継ノードごとに接続リンクが全て含まれているかを調査し、全ての接続リンクが含まれる中継ノードをノードαと判断する。また、本実施例の異常箇所特定装置では、手順２の後の過程において、一部または全く接続リンクが含まれない場合、一部または全く接続リンクが含まれない中継ノードをノードαでないと判断する。

ノードαが存在するかどうかを判断できれば、診断結果の精度の良し悪しを判断可能という考え方は、例えばネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術においても適用できる。

ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術の概要手順は、観測点ごとに観測フローの正常／異常を判断して、観測フローが通過するリンク（観測フロー通過リンク）に正常／異常情報をマッピングする手順１、各観測点から見たツリー状の上位リンク／下位リンクの関係を利用して、リンクごとに異常可能性を判断する手順２、各観測点での手順２の結果を集計判断することで、最終的なリンクごとの異常可能性を判断し、異常箇所を特定する手順３を有している。

図４はネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術によるリンク最終異常判断結果を表した構成図である。図４ではリンクごとの異常可能性を３段階（正常／異常可能性小／異常可能性大）と判断している。

しかしながら、ネットワークトモグラフィ解析技術による診断で最小のリンク数で異常フローをカバーするリンク集合が複数取りえる場合、ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術による診断では、異常被疑と特定すべき箇所よりも広めに被疑箇所を特定してしまう。このため、診断結果から実際の異常箇所を絞込む作業は、人手に頼るしかなかった。また、ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術も、診断結果の精度の良し悪しを判断することができなかった。なお、ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術は、誤検出が起こり得る一方、見逃しが起こり得ない解析診断を行う。

ノードαの存在有無の判断は以下のように行う。ネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術ではノードαが存在する場合、手順３の後の過程において、ノードαの接続リンクが全て異常可能性ありと判断されているはずである。

そこで、本実施例の異常箇所特定装置では、手順３の後の過程において、中継ノードごとに接続リンクが全て異常可能性あり（または、無通過により判断不能）と判断されているかを調査し、全ての接続リンクが異常可能性あり（または、無通過により判断不能）と判断されている中継ノードをノードαと判断する。

また、本実施例の異常箇所特定装置では手順３の後の過程において、一部または全ての接続リンクが正常（異常可能性なし）と判断されている中継ノードをノードαでないと判断する。

上記のノードαの存在有無の判断により、ノードαが存在すると分かった場合、本実施例の異常箇所特定装置ではノードαの接続リンクを抽出し、抽出した接続リンクについて診断精度が落ちる可能性があると判断できる。

更に、ノードαが存在すると分かった場合、ネットワークトモグラフィ解析技術や改良系の技術を用いただけでは診断精度が落ちると分かるため、更なる計測／解析を実行して診断精度を高めることが考えられる。更なる計測／解析の方法としては、以下の２通りが考えられる。

更なる計測／解析の第１の方法は、観測点とノードαとの間において追加探索するものである。ノードαが存在すると診断精度の落ちる可能性があるのは、各観測フローが各中継ノードの接続リンクのうち、必ず２リンク（入力リンク／出力リンク）を通過してしまうことに起因する。逆に、ノードαの接続リンクを個々に調査する観測フローを流すことができれば、診断精度が落ちるという問題は解決できる。

そこで、ノードαが存在すると分かった場合は観測点とノードαとの間で観測フローを流すことによる追加探索を行い、ノードαの接続リンクを個別に調査することで、異常リンクを絞込むことが可能となる。

更なる計測／解析の第２の方法は、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを解析するものである。上記のように、全ての観測フローは、各中継ノードの接続リンクのうち必ず２リンク（入力リンク／出力リンク）を通過する。２箇所の異常リンクを通過する観測フローは、１箇所の異常リンクを通過する観測フローと比べて、異常度合いが高くなるはずである。

そこで、ノードαが存在すると分かった場合は、ノードαの接続リンク対ごとに観測フローの異常度合いを集計する。集計の結果、異常度合いが他と比べて小さくなっているリンク対があり、異常度合いが他と比べて小さくなっているリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクが存在する場合は、異常度合いが他と比べて小さくなっているリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクを正常と判断するなどによる異常リンクの絞込みが可能となる。

なお、異常度合いを判断するためには、観測フローを正常／異常の２値判断する前の計測値を用いる必要がある。異常被疑箇所の判断時に、観測フローの計測値が記憶できていれば、本実施例の異常箇所特定装置は記憶している観測フローの計測値を利用することができる。異常被疑箇所の判断時に、観測フローの計測値が記憶できていなければ、本実施例の異常箇所特定装置はノードαの検出後に、ノードαを通る観測フローを再度、流して追加探索を行い、観測フローの計測値を得ることもできる。

図５は、異常箇所特定装置の一例のハードウェア構成図である。異常箇所特定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置１１，出力装置１２，ドライブ装置１３，補助記憶装置１４，主記憶装置１５，演算処理装置１６およびインターフェース装置１７を含む。

キーボードやマウスなどの入力装置１１は各種信号を入力するために用いられる。出力装置１２はディスプレイ装置などであり、各種ウインドウやデータ等を表示するために用いられる。モデム，ＬＡＮカードなどのインターフェース装置１７は、ネットワークに接続する為に用いられる。

本実施例の異常箇所特定プログラムは異常箇所特定装置１０を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。異常箇所特定プログラムは例えば記録媒体１８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。異常箇所特定プログラムを記録した記録媒体１８はＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。

また、異常箇所特定プログラムを記録した記録媒体１８がドライブ装置１３にセットされると、異常箇所特定プログラムは記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた異常箇所特定プログラムはインターフェース装置１７を介して補助記憶装置１４にインストールされる。

補助記憶装置１４はインストールされた異常箇所特定プログラムを格納すると共に、必要なファイル，データ等を格納する。主記憶装置１５は、異常箇所特定プログラムの起動時に補助記憶装置１４から異常箇所特定プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置１６は主記憶装置１５に格納された異常箇所特定プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

なお、図６に示す異常箇所特定装置１０の処理ブロックは演算処理装置１６が異常箇所特定プログラムを実行することにより実現されるものである。図６は異常箇所特定装置の一例の処理ブロック図である。

図６に示した異常箇所特定装置１０は、診断結果表示部３０，異常箇所特定部３１，フロー品質情報取得／計測指示部３２，フロー品質情報記憶ＤＢ（データベース）３３，ＮＷ（ネットワーク）経路情報記憶ＤＢ３４，中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５，異常箇所結果記憶ＤＢ３６を有する。

診断結果表示部３０は、監視対象ＮＷ２５の異常箇所の診断結果を例えば出力装置１２やＮＷ管理端末等に表示する。異常箇所特定部３１は、監視対象ＮＷ２５の異常箇所を特定する。また、フロー品質情報取得／計測指示部３２は監視対象ＮＷ２５に複数台あるフロー品質計測エージェント２０からフロー品質情報を取得したり、フロー品質情報の計測をフロー品質計測エージェント２０に指示したりする。

フロー品質情報記憶ＤＢ３３は取得したフロー品質情報を記憶する。ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は観測フローの通過経路情報を記憶する。中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５は各中継ノードの接続リンク情報を記憶する。異常箇所結果記憶ＤＢ３６は異常箇所を特定した結果を記憶する。

また、異常箇所特定部３１は追加探索／解析判断部４１，診断精度判断部４２，異常箇所判断部４３を有する。追加探索／解析判断部４１はノードαが存在する場合に追加の探索／解析を行うことで異常箇所を絞り込む。診断精度判断部４２は診断結果からノードαの存在有無を調査し、診断精度の劣化有無を判断する。異常箇所判断部４３はフロー品質情報記憶ＤＢ３３が記憶するフロー品質情報及びＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４が記憶する観測フローの通過経路情報から異常箇所を判断し、その判断結果を異常箇所結果記憶ＤＢ３６に記憶させる。図６の異常箇所特定装置１０は一装置内で実現しているが、複数の装置に処理ブロックを分散することも考えられる。

ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４が記憶する観測フローの通過経路情報は、各観測点からコマンド（traceroute等）を利用したり、監視対象ＮＷ２５内の中継ノード内のルーティングテーブル等を参照したり、監視対象ＮＷ２５内を流れるダイナミックルーティングプロトコル(例えばOSPF: Open Shortest Path First)をモニタ解析したり、ＮＷ管理者等が手動で設定したりして、予め設定されているものとする。なお、観測フローの通過経路情報の取得方法は何であってもよい。

中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５が記憶する各中継ノードの接続リンク情報はＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４が記憶する観測フローの通過経路情報から生成したり、ＮＷ管理者等が手動で設定したりして、予め設定しておいても良いし、フロー品質情報記憶ＤＢ３３が記憶するフロー品質情報を参照する際に、ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４が記憶する観測フローの通過経路情報と組み合わせて動的に生成してもよい。

また、監視対象ＮＷ２５には観測フローの品質計測を行うフロー品質計測エージェント２０が複数台あることを想定している。フロー品質計測エージェント２０は、中継ノードに組み込んで実現しても、外付けの装置内で実現してもよい。また、観測フローの品質計測はフロー品質計測エージェント２０間でアクティブに測定パケットを流して測定する方法を利用しても、流れるユーザパケットをモニタすることでパッシブに測定する方法を利用してもよい。

計測するフロー品質情報としては、パケットロス率，遅延，ジッタ，疎通有無などが考えられる。計測するフロー品質情報には限定がなく、観測フローの異常／正常が判断できれば何であってもよい。なお、フロー品質計測エージェント２０は各観測点に配備されるものとする。

（第１の診断精度判断処理）
図７は本実施例の第１の診断精度判断処理を表した基本フロー図である。ステップＳ１に進み、異常箇所判断部４３は計測フローごとに正常／異常を判断し、経由するリンクに正常／異常情報をマッピングする。ステップＳ２に進み、異常箇所判断部４３は正常フローが通過するリンクを除去する。ステップＳ３に進み、異常箇所判断部４３は異常フローをカバーするリンク集合を抽出する。ステップＳ１〜Ｓ３は、上記のネットワークトモグラフィ解析技術の概要手順に示した手順１〜３である。

ステップＳ４に進み、診断精度判断部４２は未検索の中継ノード（次の中継ノード）があるか否かを判定する。次の中継ノードがあれば、診断精度判断部４２はステップＳ５に進み、次の中継ノードを検索対象に設定する。

ステップＳ６に進み、診断精度判断部４２は検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報が、ステップＳ２の処理結果（例えば図２の異常フロー通過リンク）に含まれるか否かを判定する。

検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報が、ステップＳ２の処理結果に含まれていれば、診断精度判断部４２はステップＳ７に進み、検索対象に設定された中継ノードをノードαとして抽出したあと、ステップＳ４に戻る。検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報がステップＳ２の処理結果に含まれていなければ、診断精度判断部４２はステップＳ４に戻る。ステップＳ４〜Ｓ７は、ノードαの存在有無の判断を行う処理である。

未検索の中継ノード（次の中継ノード）が無くなれば、診断精度判断部４２はステップＳ８に進み、ステップＳ３の処理結果（異常フローをカバーするリンク集合）を異常被疑箇所として抽出する。ステップＳ９に進み、診断精度判断部４２はステップＳ８で抽出した異常被疑箇所のうち、ステップＳ７で抽出した何れかのノードαの接続リンクに含まれるものを、診断精度が落ちる可能性ありと判断する。

図７の基本フローでは、異常被疑箇所の診断結果を基に、中継ノードごとにノードαであるかどうかを判断し、ノードαが存在する場合、診断結果に含まれる異常被疑箇所のうち、ノードαの接続リンクに含まれるものを、診断精度が落ちる可能性ありと判断している。

図７の基本フローに入る前、フロー品質情報取得／計測指示部３２は各フロー品質計測エージェント２０からフロー品質情報を取得している。また、図７の基本フローの後、診断結果表示部３０は異常箇所特定部３１での診断結果を例えば出力装置１２やＮＷ管理端末等に表示する。

（第２の診断精度判断処理）
図８は本実施例の第２の診断精度判断処理を表した基本フロー図である。ステップＳ１１に進み、異常箇所判断部４３は観測点ごとに計測フローの正常／異常を判断し、経由するリンクに正常／異常情報をマッピングする。ステップＳ１２に進み、異常箇所判断部４３は各観測点から見たツリー状の上位リンク／下位リンクの関係を利用して、リンクごとに異常可能性を中間判断する。

ステップＳ１３に進み、異常箇所判断部４３は各観測点での中間判断の結果を集計判断することで、最終的なリンクごとの異常可能性を判断する。ステップＳ１１〜Ｓ１３は上記のネットワークトモグラフィ解析技術の改良系の技術の概要手順に示した手順１〜３である。

ステップＳ１４に進み、診断精度判断部４２は未検索の中継ノードがあるか否かを判定する。次の中継ノードがあれば、診断精度判断部４２はステップＳ１５に進み、次の中継ノードを検索対象に設定する。ステップＳ１６に進み、診断精度判断部４２は検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報が、ステップＳ１２の処理結果のうち異常可能性ありと判断されたリンク（例えば図４の異常可能性大のリンク）に含まれるか否かを判定する。

検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報が、ステップＳ１２の処理結果のうち異常可能性ありと判断されたリンクに含まれていれば、診断精度判断部４２はステップＳ１７に進む。ステップＳ１７では、診断精度判断部４２が、検索対象に設定された中継ノードをノードαとして抽出したあと、ステップＳ１４に戻る。検索対象に設定された中継ノードの全ての接続リンク情報が、ステップＳ１２の処理結果のうち異常可能性ありと判断されたリンクに含まれていなければ、診断精度判断部４２はステップＳ１４に戻る。ステップＳ１４〜Ｓ１７は、ノードαの存在有無の判断を行う処理である。

未検索の中継ノード（次の中継ノード）が無くなれば、診断精度判断部４２はステップＳ１８に進み、ステップＳ１３の処理結果（異常可能性ありのリンク）を異常被疑箇所として抽出する。ステップＳ１９に進み、診断精度判断部４２はステップＳ１８で抽出した異常被疑箇所のうち、ステップＳ１７で抽出した何れかのノードαの接続リンクに含まれるものを、診断精度が落ちる可能性ありと判断する。

図８の基本フローでは、異常被疑箇所の診断結果を基に、中継ノードごとにノードαであるかどうかを判断し、ノードαが存在する場合、診断結果に含まれる異常被疑箇所のうち、ノードαの接続リンクに含まれるものを、診断精度が落ちる可能性ありと判断している。

図８の基本フローに入る前、フロー品質情報取得／計測指示部３２は、各フロー品質計測エージェント２０からフロー品質情報を取得している。また、図８の基本フローの後、診断結果表示部３０は異常箇所特定部３１での診断結果を例えば出力装置１２やＮＷ管理端末等に表示する。

（第１の更なる計測／解析処理）
図９は、本実施例の第１の更なる計測／解析処理を表した基本フロー図である。ステップＳ２１に進み、追加探索／解析判断部４１は未探索のノードαがあるか否かを判定する。未探索のノードαがあれば、ステップＳ２２に進み、追加探索／解析判断部４１は次のノードαを探索対象に設定する。

ステップＳ２３に進み、追加探索／解析判断部４１はフロー品質情報取得／計測指示部３２を利用し、各観測点からノードαに対して追加でフロー品質情報の計測を実施するように指示する。

未探索のノードαがなければ、ステップＳ２４に進み、追加探索／解析判断部４１は抽出されている異常被疑箇所のうち、ステップＳ２３で行った追加のフロー品質情報の計測により正常と判断されたノードαの接続リンクを除いたものを異常被疑箇所として抽出することができる。図９の基本フローは、観測点とノードαとの間において追加探索する方法を表している。図９の基本フローに入る前、ノードαの存在有無の判断は行われていることを前提としている。

図９の基本フローでは、各観測点からノードαと判断された中継ノードに対して追加でフロー品質情報の計測を実施するよう指示する。図９の基本フローでは抽出されている異常被疑箇所のうち、追加のフロー品質情報の計測により正常と判断されたノードαの接続リンクを除いたものを絞込み後の異常被疑箇所として抽出する。図９の基本フローの後、診断結果表示部３０は絞込み後の異常被疑箇所を例えば出力装置１２やＮＷ管理端末等に表示する。

（第２の更なる計測／解析処理）
図１０は本実施例の第２の更なる計測／解析処理を表した基本フロー図である。ステップＳ３１に進み、追加探索／解析判断部４１は未探索のノードαがあるか否かを判定する。未探索のノードαがあれば、ステップＳ３２に進み、追加探索／解析判断部４１は次のノードαを探索対象に設定する。

ステップＳ３３に進み、追加探索／解析判断部４１はノードαの接続リンク対（ノードαの接続リンクの観測フロー通過ペア）ごとに観測フローの異常度合いを算出する。追加探索／解析判断部４１はステップＳ３４に進み、算出の結果、異常度合いが他と比べて小さいノードαの接続リンク対があるか否かを判定する。

異常度合いが他と比べて小さいノードαの接続リンク対があれば、追加探索／解析判断部４１はステップＳ３５に進み、異常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクが存在するか否かを判定する。異常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクが存在すれば、追加探索／解析判断部４１はステップＳ３６に進み、異常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクを正常と判断したあと、ステップＳ３１に戻る。

なお、ステップＳ３４において、異常度合いが他と比べて小さいノードαの接続リンク対がなければ、追加探索／解析判断部４１はステップＳ３１に戻る。ステップＳ３５において、異常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクが存在しなければ、追加探索／解析判断部４１はステップＳ３１に戻る。

未探索のノードαがなければ、ステップＳ３７に進み、追加探索／解析判断部４１は抽出されている異常被疑箇所のうち、ステップＳ３３〜ステップＳ３６の異常度合い解析により正常と判断されたノードαの接続リンクを除いたものを異常被疑箇所として抽出することができる。

図１０の基本フローは、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを解析する方法を表している。図１０の基本フローに入る前、ノードαの存在有無の判断は行われていることを前提としている。

図１０の基本フローでは、ノードαの接続リンク対ごとに観測フローの異常度合いを算出する。異常度合いが他と比べて小さいリンク対があり、異常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクが存在すれば、常度合いが他と比べて小さいリンク対の集合に共通して含まれる接続リンクを正常と判断する。

図１０の基本フローでは抽出されている異常被疑箇所のうち、異常度合い解析により正常と判断されたノードαの接続リンクを除いたものを絞込み後の異常被疑箇所として抽出する。図１０の基本フローの後、診断結果表示部３０は絞込み後の異常被疑箇所を例えば出力装置１２やＮＷ管理端末等に表示する。

本実施例では監視対象ＮＷ２５として図１に示すネットワークを例に説明する。図１に示すネットワークは、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ，中継ノードＲ１〜Ｒ６，リンク１〜１２を有する。なお、リンク２及び５は同時に異常が発生しているものとする。

図１に示すネットワークは、５つのフロー品質計測エージェント（観測点）Ａ〜Ｅ間でアクティブに計測用パケットを流すことで、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ間の観測フローの品質を定期的に計測し、その計測結果を異常箇所特定装置１０に取得させる。各観測点間には中継ノードＲ１〜Ｒ６が接続されている。

以下の説明では、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ間でアクティブに計測用パケットを流すことで、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ間の観測フローの品質を定期的に計測していることを想定している。しかし、以下の説明は観測フローの品質計測のやり方に依存するものでなく、フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅに流れるユーザパケットをパッシブに計測して観測フローの品質計測を行ってもよい。

また、以下の説明は観測フローの品質計測対象がパケットロス率とＲＴＴ（Round Trip Time）とであることを前提としているが、観測フローの品質計測対象に依存するものでなく、片道遅延，ジッタ，途絶等を観測フローの品質計測対象としてもよい。

実施例１は、ノードαの存在有無を判断して、診断精度が落ちる可能性があるか否かを判断・表示するものである。

（ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４）
図１１はＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。異常箇所特定装置１０が有するＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は、観測フローの発信元情報（発信元観測点），宛先情報のペアに対応させて通過経路情報を記憶している。

図１に示すネットワークの場合、例えば発信元観測点Ａから対向観測点Ｂまでの観測フローは「観測点Ａ→中継ノードＲ１→中継ノードＲ２→観測点Ｂ」という経路を経由するという情報が記憶されている。

観測点とノードαとの間において追加探索する場合、図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は観測点と中継ノードとの間の経路情報も必要となる。観測点とノードαとの間において追加探索しない場合、図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は観測点と中継ノードとの間の経路情報を必要としない。図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は通過経路を中継ノードＲ１〜Ｒ６のホップで記憶しているが、リンク１〜１２のホップで記憶してもよい。

また、図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４は、１つのテーブルに全ての観測点Ａ〜Ｅ間のＮＷ経路情報を記憶しているが、全ての観測点Ａ〜Ｅ間のＮＷ経路情報を１つのテーブルとして保持するのではなく、中継ノードＲ１〜Ｒ６のルーティング情報（ルーティングテーブル）として独立管理し、観測点Ａ〜Ｅ間のＮＷ経路情報が必要な場合にルーティング情報の組み合わせ等により抽出するようにしてもよい。

観測点Ａ〜Ｅ間の通過経路情報は、観測点Ａ〜Ｅからコマンドを利用し、又は監視対象ＮＷ２５内の中継ノードＲ１〜Ｒ６内のルーティングテーブル等を参照し、又は監視対象ＮＷ２５内を流れるダイナミックルーティングプロトコルをモニタ解析して取得する。観測点Ａ〜Ｅ間の通過経路情報の取得方法は何であってもよい。

（フロー品質情報記憶ＤＢ３３）
図１２はフロー品質情報としてパケットロスを対象とした場合のフロー品質情報記憶ＤＢの一例の構成図である。異常箇所特定装置１０が有するフロー品質情報取得／計測指示部３２は、各観測点（フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ）で計測された観測フローの品質計測結果を取得する。

フロー品質情報取得／計測指示部３２は観測フローの品質計測結果を取得すると、観測フローの発信元情報（発信元観測点），宛先情報，品質情報（パケットロス率）をフロー品質情報記憶ＤＢ３３に記憶させる。

図１に示すネットワークの場合、発信元観測点Ａで観測される品質情報は対向観測点Ｄ及びＥまでの観測フローＡＤ，ＡＥの通過経路に異常発生リンクが無いため、パケットロスが観測されていない。一方、発信元観測点Ａで観測される品質情報は対向観測点Ｂ及びＣまでの観測フローＡＢ，ＡＣの通過経路に異常発生リンクが有るため、パケットロスが観測されている。

また、図１２のフロー品質情報記憶ＤＢ３３は１つのテーブルに全ての観測点Ａ〜Ｅのフロー品質情報を記憶しているが、観測点Ａ〜Ｅごとに用意した個別のテーブルに観測点Ａ〜Ｅのフロー品質情報を記憶してもよい。また、図１２のフロー品質情報記憶ＤＢ３３は品質情報としてパケットロス率を記憶しているが、パケットロス率を算出する前の計測パケット総数及びパケットロス総数を記憶してもよい。

更に、図１２に示すように、フロー品質情報記憶ＤＢ３３は、観測フローの正常／異常の判断を行った結果（フロー異常判断結果）を記憶しても構わない。フロー品質情報記憶ＤＢ３３に観測フローの正常／異常の判断を行った結果を記憶する場合は、図１２に示すように、フロー異常判断閾値を０．５％として観測フローの正常／異常の判断を行う等が考えられる。

図１３はフロー品質情報としてＲＴＴを対象とした場合のフロー品質情報記憶ＤＢの他の例の構成図である。異常箇所特定装置１０が有するフロー品質情報取得／計測指示部３２は、各観測点（フロー品質計測エージェントＡ〜Ｅ）で計測された観測フローの品質計測結果を取得する。

フロー品質情報取得／計測指示部３２は観測フローの品質計測結果を取得すると、観測フローの発信元情報（発信元観測点），宛先情報，品質情報（ＲＴＴ）をフロー品質情報記憶ＤＢ３３に記憶させる。

図１に示すネットワークの場合、発信元観測点Ａで観測される品質情報は対向観測点Ｄ及びＥまでの観測フローＡＤ，ＡＥの通過経路に異常発生リンクが無いため、小さなＲＴＴが観測される。一方、発信元観測点Ａで観測される品質情報は対向観測点Ｂ及びＣまでの観測フローＡＢ，ＡＣの通過経路に異常発生リンクが有るため、大きなＲＴＴが観測されている。

また、図１３のフロー品質情報記憶ＤＢ３３は１つのテーブルに全ての観測点Ａ〜Ｅのフロー品質情報を記憶しているが、観測点Ａ〜Ｅごとに用意した個別のテーブルに観測点Ａ〜Ｅのフロー品質情報を記憶してもよい。

更に、図１３に示すように、フロー品質情報記憶ＤＢ３３は、観測フローの正常／異常の判断を行った結果（フロー異常判断結果）を記憶しても構わない。フロー品質情報記憶ＤＢ３３に観測フローの正常／異常の判断を行った結果を記憶する場合は、図１３に示すように、フロー異常判断閾値を１００ｍｓｅｃとして観測フローの正常／異常の判断を行う等が考えられる。また、フロー品質情報記憶ＤＢ３３に観測フローの正常／異常の判断を行った結果を記憶する場合は、観測フローごとに過去の時系列計測データの統計から動的に算出した値（例えば、μ+2σ（平均+2*標準偏差）等）をフロー異常判断閾値としてフロー異常判断する等も考えられる。

（中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５）
図１４は中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５は、図１４に示すような形で、各中継ノード情報に対応させて接続リンク情報を記憶している。図１に示すネットワークの場合、例えば中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５は、中継ノードＲ１がリンク１，２，４に接続するという情報を記憶する。

各中継ノード情報に対応する接続リンク情報は、ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４に記憶されている通過経路情報から生成したり、ＮＷ管理者等が手動で設定したりして、予め設定しておいても良いし、フロー品質情報記憶ＤＢ３３に記憶されているフロー異常判断結果を参照する際にＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４に記憶されている通過経路情報と組み合わせて動的に生成してもよい。

（ノードαの存在有無の判断）
図１に示すネットワークにおいて図７に示すステップＳ１，Ｓ２の処理を行うと、異常箇所判断部４３は図２に示すようなマトリックス図を作成する。次に、診断精度判断部４２は図１４に示すような中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５を利用して、中継ノードＲ１〜Ｒ６ごとに、全接続リンクが図２に示す異常フロー通過リンクとして存在するかを解析し、全接続リンクが異常フロー通過リンクとして存在する中継ノードをノードαと判断する。

図１５は異常フロー通過リンクを視覚的に表した中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。例えば中継ノードＲ１は、接続リンク１，２，４のうち接続リンク１，４が図２の異常フロー通過リンクとして存在しないためノードαと判断されない。中継ノードＲ２は、接続リンク２，３，５の全てが図２の異常フロー通過リンクとして存在するためノードαと判断される。

全中継ノードについて、全接続リンクが図２に示す異常フロー通過リンクとして存在するかを解析すると、図１に示すネットワークの場合は、中継ノードＲ２がノードαとして抽出される。続いて、診断精度判断部４２は抽出した異常被疑箇所のうち、ノードαの接続リンク２，３，５に対する異常被疑箇所について、診断精度が落ちる可能性ありと判断する。診断精度判断部４２は診断結果表示部３０を利用し、接続リンク２，３，５の診断精度が落ちる可能性を診断結果としてＮＷ管理端末等に表示する。

また、図１に示すネットワークにおいて図８に示すステップＳ１１〜Ｓ１３の処理を行うと、異常箇所判断部４３は図４に示すようなリンク最終異常判断結果を表した構成図を作成する。

次に、診断精度判断部４２は図１４に示すような中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５を利用して、中継ノードＲ１〜Ｒ６ごとに、全接続リンクが図４に示す異常可能性ありのリンクとして存在するかを解析し、全接続リンクが異常可能性ありのリンクとして存在する中継ノードをノードαと判断する。

図１６は異常可能性ありのリンクを視覚的に表した中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢの一例の構成図である。例えば中継ノードＲ１は、接続リンク１，２，４のうち、接続リンク１，４が図４の異常可能性ありのリンクとして存在しないため、ノードαと判断されない。中継ノードＲ２は、接続リンク２，３，５の全てが図４の異常可能性ありのリンクとして存在するためノードαと判断される。

全中継ノードについて、全接続リンクが図４に示す異常可能性ありのリンクとして存在するかを解析すると、図１に示すネットワークの場合は、中継ノードＲ２がノードαとして抽出される。続いて、診断精度判断部４２は抽出した異常被疑箇所のうち、ノードαの接続リンク２，３，５に対する異常被疑箇所について、診断精度が落ちる可能性ありと判断する。診断精度判断部４２は診断結果表示部３０を利用し、接続リンク２，３，５の診断精度が落ちる可能性を診断結果としてＮＷ管理端末等に表示する。

実施例２はノードαの存在有無を判断してノードαが存在する場合、追加の探索／診断を行うことで異常被疑箇所の絞り込み・表示を行うものである。なお、ノードαの存在有無の判断までの処理は実施例１の場合と同様である。実施例２では、ノードαが存在する場合に、診断精度が落ちる可能性ありと判断するに留まらず、追加の探索／診断を行うことで、異常被疑箇所を絞込み、診断精度を高めることができる。

（観測点とノードαとの間において追加の探索／診断する処理例）
ここでは、中継ノードＲ２がノードαとして抽出されているものとする。追加探索／解析判断部４１はフロー品質情報取得／計測指示部３２を利用し、各観測点からノードαである中継ノードＲ２に対して追加でフロー品質情報の計測を実施するように指示する。各観測点は中継ノードＲ２に対して図１７のようにフロー品質情報の計測を実施する。図１７はノードαである中継ノードＲ２に対して各観測点が実施するフロー品質情報の計測を表した模式図である。

異常箇所特定装置１０のフロー品質情報取得／計測指示部３２はフロー品質情報の計測結果を取得する。図１８はノードαである中継ノードＲ２の接続リンクを視覚的に表したＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。なお、図１８は図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の関連箇所を抜粋したものである。

追加探索／解析判断部４１は、追加で実施したフロー品質情報の計測フロー（追加計測フロー）が中継ノードＲ２の接続リンクのうち、どのリンクを通過するかを、図１８のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の通過経路情報から判断する。追加探索／解析判断部４１は追加計測フローが通過する接続リンクと、フロー品質情報の計測結果とを関連付けて、図１９の追加検索による計測結果のように保持する。

図１９は追加検索による計測結果を表した構成図である。追加計測フローの異常判断は上記したフロー品質情報記憶ＤＢ３３の異常判断と同様に行われる。例えば図１９の追加検索による計測結果では、観測点Ａと中継ノードＲ２との間の追加探索が接続リンク２を通過し異常と判断され、観測点Ｂと中継ノードＲ２との間の追加探索が接続リンク３を通過し正常と判断される。観測点Ｃ，Ｄ，Ｅについても同様に判断される。

図１９の追加検索による計測結果から、追加探索／解析判断部４１はノードαである中継ノードＲ２の接続リンク２，３，５のうち、接続リンク３を除いた接続リンク２，５を絞り込んだ異常被疑箇所と判断する。そして、追加探索／解析判断部４１は診断結果表示部３０を利用し、絞り込んだ異常被疑箇所として接続リンク２，５をＮＷ管理端末等に表示する。

図１７〜図１９に示した観測点とノードαとの間において追加の探索／診断する処理例では、全観測点からノードαに対して追加の探索／診断を行ったが、追加の探索／診断を行う観測点を絞ることも可能である。

ここでも、中継ノードＲ２がノードαとして抽出されているものとする。追加探索／解析判断部４１は、追加計測フローが中継ノードＲ２の接続リンクのうち、どのリンクを通過するかを、図１８のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の通過経路情報から判断し、中継ノードＲ２の全リンクを通過させられる観測点の組を抽出する。図１８のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の通過経路情報の場合は観測点Ａ，Ｂ，Ｃの組が抽出される。

追加探索／解析判断部４１はフロー品質情報取得／計測指示部３２を利用し、抽出した観測点Ａ，Ｂ，Ｃの組からノードαである中継ノードＲ２に対して追加でフロー品質情報の計測を実施するように指示する。観測点Ａ，Ｂ，Ｃは中継ノードＲ２に対して図２０のようにフロー品質情報の計測を実施する。図２０はノードαである中継ノードＲ２に対して観測点Ａ，Ｂ，Ｃが実施するフロー品質情報の計測を表した模式図である。

異常箇所特定装置１０のフロー品質情報取得／計測指示部３２はフロー品質情報の計測結果を取得する。追加探索／解析判断部４１は、追加計測フローが通過する接続リンクとフロー品質情報の計測結果とを関連付けて、図２１の追加検索による計測結果のように保持する。

図２１は追加検索による計測結果を表した構成図である。追加計測フローの異常判断は上記したフロー品質情報記憶ＤＢ３３の異常判断と同様に行われる。例えば図２１の追加検索による計測結果では、観測点Ａと中継ノードＲ２との間の追加探索が接続リンク２を通過し異常と判断され、観測点Ｂと中継ノードＲ２との間の追加探索が接続リンク３を通過し正常と判断される。観測点Ｃについても同様に判断される。

図２１の追加検索による計測結果から、追加探索／解析判断部４１はノードαである中継ノードＲ２の接続リンク２，３，５のうち、接続リンク３を除いた接続リンク２，５を絞り込んだ異常被疑箇所と判断する。そして、追加探索／解析判断部４１は診断結果表示部３０を利用し、絞り込んだ異常被疑箇所として接続リンク２，５をＮＷ管理端末等に表示する。

ここでは最初に追加探索を指示する観測点の組を抽出しておく手順で説明したが、既に追加探索を指示した中継ノードＲ２の接続リンクを通過するかどうかを判断しながら追加探索を指示する観測点を逐次判断する手順を用いてもよい。また、ここでは、フロー品質情報がパケットロス率の場合を説明したが、観測フローの品質計測対象に依存するものでなく、ＲＴＴ、片道遅延、ジッタ、途絶等の場合でも同様である。

（ノードαを通過する観測フローの異常度合いを解析／診断する処理例）
ここでは中継ノードＲ２がノードαとして抽出されているものとする。図２２はノードαである中継ノードＲ２の接続リンクの観測フロー通過ペア（接続リンク通過ペア）を視覚的に表したＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。なお、図２２は図１１のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の関連箇所を抜粋したものである。

追加探索／解析判断部４１は、中継ノードＲ２を通過する図２３に示すような各観測フローの接続リンク通過ペアを判断する。図２３は中継ノードＲ２を通過する観測フローを表した模式図である。追加探索／解析判断部４１は、図２４に示すようなフロー品質情報記憶ＤＢ３３の品質情報から接続リンク通過ペアごとに異常度合いを算出する。なお、図２４は図１２のフロー品質情報記憶ＤＢ３３の関連箇所を抜粋したものである。

図２２のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４では、例えば接続リンク２，３の接続リンク通過ペアを観測点ＡとＢとの間の観測フロー，観測点ＢとＥとの間の観測フローが通過し、接続リンク２，５の接続リンク通過ペアを観測点ＡとＣとの間の観測フローが通過し、接続リンク３，５の接続リンク通過ペアを観測点ＢとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＤとの間の観測フローが通過する。

また、追加探索／解析判断部４１は図２４のフロー品質情報記憶ＤＢ３３の品質情報から接続リンク２，３の接続リンク通過ペアを通過する観測点ＡとＢとの間の観測フロー及び観測点ＢとＥとの間の観測フローの平均パケットロス率１．０％を算出する。

追加探索／解析判断部４１は図２４のフロー品質情報記憶ＤＢ３３の品質情報から接続リンク２，５の接続リンク通過ペアを通過する観測点ＡとＣとの間の観測フローの平均パケットロス率２．０％を算出する。

追加探索／解析判断部４１は図２４のフロー品質情報記憶ＤＢ３３の品質情報から接続リンク３，５の接続リンク通過ペアを通過する観測点ＢとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＤとの間の観測フローの平均パケットロス率１．０％を算出する。

次に、追加探索／解析判断部４１は算出した平均パケットロス率を各観測フローの異常度合いとして比較する。ここでは、追加探索／解析判断部４１が、リンク２，３を同時に追加する観測フローの異常度合いと、リンク３，５を同時に通過する観測フロー異常度合いとが、リンク２，５を同時に通過する観測フローの異常度合いと比べて小さいと判断する。追加探索／解析判断部４１は、接続リンク２，３の接続リンク通過ペアと接続リンク３，５の接続リンク通過ペアとで共通リンクである接続リンク３を抽出する。

接続リンク３は他の接続リンクと比べて異常度合いが小さいリンクであるため、ノードαである中継ノードＲ２の接続リンク２，３，５のうち、接続リンク３を除いた接続リンク２，５を絞込んだ異常被疑箇所と判断する。そして、追加探索／解析判断部４１は診断結果表示部３０を利用し、絞り込んだ異常被疑箇所として接続リンク２，５をＮＷ管理端末等に表示する。

ここでは、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを解析／診断する処理例としてノードαの接続リンク通過ペアごとに異常度合いを比べて判断したが、接続リンクごとに異常度合いを比べて判断することも可能である。ここでは、ノードαとして中継ノードＲ２が抽出されているものとする。

まず、追加探索／解析判断部４１は、図２２のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の内容から中継ノードＲ２を通過する各観測フローが、どの中継ノードＲ２の接続リンクを通過するか判断し、接続リンクごとに異常度合いを算出する。

図２２のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４では、例えば接続リンク２を観測点ＡとＢとの間の観測フロー，観測点ＡとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＥとの間の観測フローが通過する。図２２のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４では、接続リンク３を観測点ＡとＢとの間の観測フロー，観測点ＢとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＥとの間の観測フロー，観測点ＢとＤとの間の観測フロー，観測点ＢとＥとの間の観測フローが通過する。図２２のＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４では、接続リンク５を観測点ＡとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＣとの間の観測フロー，観測点ＢとＤとの間の観測フローが通過する。

また、追加探索／解析判断部４１は図２４のフロー品質情報記憶ＤＢ３３の品質情報から接続リンク２を通過する観測フローの平均パケットロス率１．３３％、接続リンク３を通過する観測フローの平均パケットロス率１．００％、また、接続リンク５を通過する観測フローの平均パケットロス率１．３３％を算出する。

次に、追加探索／解析判断部４１は算出した平均パケットロス率を各観測フローの異常度合いとして比較する。ここでは、追加探索／解析判断部４１が、接続リンク３を通過する観測フローの異常度合いが、接続リンク２，５を通過する観測フローの異常度合いと比べて小さいと判断し、接続リンク３を抽出する。

接続リンク３は他の接続リンクと比べて異常度合いが小さいリンクであるため、ノードαである中継ノードＲ２の接続リンク２，３，５のうち、接続リンク３を除いた接続リンク２，５を絞込んだ異常被疑箇所と判断する。そして、追加探索／解析判断部４１は診断結果表示部３０を利用し、絞り込んだ異常被疑箇所として接続リンク２，５をＮＷ管理端末等に表示する。

ノードαを通過する観測フローの異常度合いをノードαの接続リンク通過ペアごとに解析／診断する処理は、接続リンク対ごとに異常度合いを判断するため、ノードαの接続リンク数をＮ本とすると、_NＣ_２通りごとに異常度合いを算出／比較する必要がある。ノードαを通過する観測フローの異常度合いをノードαの接続リンク通過ペアごとに解析／診断する処理は、多少計算負荷が高くなるが、精度が高くなると考えられる。

一方、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを接続リンクごとに解析／診断する処理は、接続リンクごとに異常度合いを判断するため精度は劣るが、Ｎ通りごとの異常度合いの算出／比較でよく、計算負荷が軽くなると考えられる。

上記した、ノードαを通過する観測フローの異常度合いをノードαの接続リンク通過ペアごとに解析／診断する処理、及び、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを接続リンクごとに解析／診断する処理では、観測フローが中継ノードＲ２の接続リンクのどのペアを通過するかを判断するのに、ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の内容を利用したが、第１の診断精度判断処理を利用していた場合、図２のマトリックス図の内容を利用するようにしてもよい。

また、上記した、ノードαを通過する観測フローの異常度合いをノードαの接続リンク通過ペアごとに解析／診断する処理、及び、ノードαを通過する観測フローの異常度合いを接続リンクごとに解析／診断する処理では、フロー品質情報がパケットロス率の場合を説明したが、観測フローの品質計測対象に依存するものでなく、ＲＴＴ、片道遅延、ジッタ、途絶等の場合でも同様である。

（中継ノード接続リンク情報を生成する処理例）
ここでは、中継ノード接続リンク情報をＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４から生成する処理例を説明する。図２５はＮＷ経路情報記憶ＤＢの内容から中継ノード接続リンク情報を生成する処理を表したフローチャートである。図２６の監視対象ＮＷ２５の構成の場合、ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の内容は図２７の通りとなる。図２６は監視対象ＮＷの一例の構成図である。図２７はＮＷ経路情報記憶ＤＢの一例の構成図である。ここでは、診断精度判断部４２が中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５を生成する例を説明するが、他の処理ブロックであっても構わない。

ステップＳ４１に進み、診断精度判断部４２はＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４に未検索の通過経路情報（ＮＷ経路情報）があるか否かを判定する。診断精度判断部４２は未検索の通過経路情報があればステップＳ４２に進み、次の通過経路情報を抽出する。

ステップＳ４３に進み、診断精度判断部４２はステップＳ４２で抽出した通過経路情報に未検索のリンク情報があるか否かを判定する。未検索のリンク情報があれば、診断精度判断部４２はステップＳ４４に進み、次のリンク情報を抽出する。

ステップＳ４５に進み、診断精度判断部４２はステップＳ４４で抽出したリンク情報の始点ノードが中継ノードか否かを判定する。始点ノードであれば、診断精度判断部４２はステップＳ４６に進み、始点ノードの接続リンクとして、ステップＳ４４で抽出したリンク情報のリンクが、中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５に登録されていなければ登録したあと、ステップＳ４７に進む。なお、始点ノードでなければ、診断精度判断部４２はステップＳ４７に進む。

ステップＳ４７に進み、診断精度判断部４２はステップＳ４４で抽出したリンク情報の終点ノードが中継ノードか否かを判定する。終点ノードであれば、診断精度判断部４２はステップＳ４７に進み、終点ノードの接続リンクとして、ステップＳ４４で抽出したリンク情報のリンクが、中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ３５に登録されていなければ登録したあと、ステップＳ４３に戻る。なお、終点ノードでなければ、診断精度判断部４２はステップＳ４３に戻る。

なお、ステップＳ４３において、未検索のリンク情報がなければ、診断精度判断部４２はステップＳ４１に戻る。ステップＳ４１において、未検索の通過経路情報がなければ診断精度判断部４２は図２５のフローチャートの処理を終了する。

図２５のフローチャートに従うと、例えば診断精度判断部４２はＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の未検索の通過経路情報として、観測点ＡとＢとの間の通過経路情報（観測点Ａ→中継ノードＲ１→中継ノードＲ２→観測点Ｂ）を抽出する。診断精度判断部４２は最初の未探索のリンク情報としてリンク１（観測点Ａ⇔中継ノードＲ１）を抽出する。診断精度判断部４２は始点ノードが観測点Ａなので登録処理をスキップし、終点ノードが中継ノードＲ１なので、中継ノードＲ１の接続リンクとして未登録のリンク１を登録する。

診断精度判断部４２は次の未検索のリンク情報としてリンク４（中継ノードＲ１⇔中継ノードＲ２）を抽出する。診断精度判断部４２は始点ノードが中継ノードＲ１なので、中継ノードＲ１の接続リンクとして未登録のリンク４を登録し、終点ノードが中継ノードＲ２なので、中継ノードＲ２の接続リンクとして未登録のリンク４を登録する。

診断精度判断部４２は次の未検索のリンク情報としてリンク２（中継ノードＲ２⇔観測点Ｂ）を抽出する。診断精度判断部４２は始点ノードが中継ノードＲ２なので中継ノードＲ２の接続リンクとして未登録のリンク４を登録し、終点ノードが観測点Ｂなので登録処理をスキップする。

診断精度判断部４２は他の通過経路情報についても観測点ＡとＢとの間の通過経路情報と同様に処理を進めることで、中継ノードＲ１の接続リンクとしてリンク１，４，６を登録し、中継ノードＲ２の接続リンクとしてリンク２，４，５を登録し、中継ノードＲ３の接続リンクとしてリンク３，５，６を登録する。

図２５のフローチャートでは、通過経路情報に含まれるリンクが全て登録されることになり、観測フローが無通過のリンク５（中継ノードＲ２⇔中継ノードＲ３）も登録されることになる。このことから、ノードαの存在有無の判断の際には、先に観測フローが無通過のリンクかどうかを判断して、観測フローが無通過のリンクを予め中継ノードの接続リンクから除いて判断する等が必要となる。

なお、観測フローが無通過のリンクかどうかは、図２のマトリックス図の内容を利用する場合、観測フローと観測フロー通過リンクとをマッピングしたマトリックスのリンク列に観測フロー情報が設定されてないかで判断可能であり、図４のリンク最終異常判断結果を利用する場合、リンク異常判断結果が診断不能（無通過）かどうかで容易に判断可能である。

次に説明する中継ノード接続リンク情報をフロー品質情報記憶ＤＢ３３及びＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４から生成する処理例では無通過のリンクを予め除くことができる。図２８はフロー品質情報記憶ＤＢ及びＮＷ経路情報記憶ＤＢの内容から中継ノード接続リンク情報を生成する処理を表したフローチャートである。

図２６の監視対象ＮＷ２５の構成の場合、ＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４の内容は図２７の通りとなる。フロー品質情報記憶ＤＢ３３の内容は図２９の通りであるとする。図２９はフロー品質情報記憶ＤＢの一例の構成図である。

ステップＳ５１に進み、診断精度判断部４２はフロー品質情報記憶ＤＢ３３に未検索の観測フロー情報があるか否かを判定する。診断精度判断部４２は未検索の観測フロー情報があればステップＳ５２に進み、次の観測フロー情報を抽出する。

ステップＳ５３に進み、診断精度判断部４２はＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４からステップＳ５２で抽出した観測フロー情報の通過経路情報を抽出する。通過経路情報を抽出したあとのステップＳ５４〜Ｓ５９の処理は図２５のフローチャートのステップＳ４３〜Ｓ４８の処理と同様であるため、説明を省略する。

図２８のフローチャートに従うと、例えば診断精度判断部４２は、フロー品質情報記憶ＤＢ３３の未検索の観測フロー情報として観測点Ａと観測点Ｂとの間の観測フローを抽出する。

診断精度判断部４２は抽出した観測点Ａと観測点Ｂとの間の観測フローの通過経路情報としてＮＷ経路情報記憶ＤＢ３４から観測点ＡとＢとの間の通過経路情報（観測点Ａ→中継ノードＲ１→中継ノードＲ２→観測点Ｂ）を抽出する。以降の処理は、図２５に示したフローチャートと同様である。

図２８のフローチャートでは、観測フローが無通過のリンク５（中継ノードＲ２⇔中継ノードＲ３）が登録されない。このことから、ノードαの存在有無の判断の際には、先に観測フローが無通過のリンクを予め中継ノードの接続リンクから除くような処理が不要であり、中継ノード接続リンク情報を、そのまま利用可能となる。

（まとめ）
本実施例の異常箇所特定装置１０は、異常発生箇所のパターンであるノードαの存在有無の判断により誤診断の可能性を判断し、ノードαが存在すると分かった場合、診断精度が落ちると分かるため、更なる計測／解析を実行して診断精度を向上させる。

このように本実施例の異常箇所特定装置１０は複数の観測点で観測したフロー品質情報を利用して、異常被疑箇所の誤診断の可能性を判断できる。また、本実施例の異常箇所特定装置１０は更なる計測／解析を実行して、より的確に異常被疑箇所を特定できる。結果として、本実施例の異常箇所特定装置１０は、異常被疑箇所の診断精度を上げることができる。

本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
コンピュータにネットワークの異常箇所を特定させるための異常箇所特定プログラムであって、
前記コンピュータを、
観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、
各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段と
して機能させるための異常箇所特定プログラム。
（付記２）
前記コンピュータを、更に、
前記第１のノードが存在する場合に、各観測点から前記第１のノードに対して追加の品質計測を実施させ、前記第１のノードに接続される接続リンクのうち、前記追加の品質計測により正常と判断された接続リンクを除いたものを、異常リンクと判断する追加探索／解析判断手段と
して機能させるための付記１記載の異常箇所特定プログラム。
（付記３）
前記コンピュータを、更に、
前記第１のノードが存在する場合に、前記第１のノードの接続リンクの観測フロー通過ペアごとに観測フローの異常度合いを算出し、前記第１のノードに接続される接続リンクのうち、異常度合いが他の観測フロー通過ペアと比べて小さい複数の観測フロー通過ペアに共通して含まれる前記第１のノードの接続リンクを除いたものを、異常リンクと判断する追加探索／解析判断手段と
して機能させるための付記１記載の異常箇所特定プログラム。
（付記４）
前記異常箇所判断手段は、各観測フローの品質情報を記憶したフロー品質情報記憶手段から各観測フローの品質情報を取得して、各観測フローの正常／異常を判断し、各観測フローが通過するリンクに正常／異常の判断結果を割り付ける付記１乃至３何れか一項記載の異常箇所特定プログラム。
（付記５）
前記異常箇所判断手段は、各観測フローの品質情報を記憶したフロー品質情報記憶手段から各観測フローの品質情報を取得して、観測点ごとに、観測フローの正常／異常を判断し、各観測フローが通過するリンクに正常／異常の判断結果を割り付け、各観測点から見たツリー状の上位／下位のリンクの接続関係を利用して、各リンクの異常確率を観測点毎に判断し、観測点毎に判断した各リンクの異常確率を集計して各リンクの異常確率を判断し、各観測フローが通過するリンクに正常／異常の判断結果を割り付ける付記１乃至３何れか一項記載の異常箇所特定プログラム。
（付記６）
ネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定装置であって、
観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、
各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段と
を有する異常箇所特定装置。
（付記７）
コンピュータによって実行されるネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定方法であって、
前記コンピュータが、
観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断ステップと、
各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断ステップと
を実行する異常箇所特定方法。
（付記８）
複数のフロー品質計測エージェントと、異常箇所特定装置とがデータ通信可能に接続された異常箇所特定システムであって、
前記異常箇所特定装置は、
観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、
各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段と
を有する、ネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定システム。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１０ 異常箇所特定装置
１１ 入力装置
１２ 出力装置
１３ ドライブ装置
１４ 補助記憶装置
１５ 主記憶装置
１６ 演算処理装置
１７ インターフェース装置
１８ 記録媒体
２０ フロー品質計測エージェント
２５ 監視対象ＮＷ
３０ 診断結果表示部
３１ 異常箇所特定部
３２ フロー品質情報取得／計測指示部
３３ フロー品質情報記憶ＤＢ（データベース）
３４ ＮＷ（ネットワーク）経路情報記憶ＤＢ
３５ 中継ノード接続リンク情報記憶ＤＢ
３６ 異常箇所結果記憶ＤＢ
４１ 追加探索／解析判断部
４２ 診断精度判断部
４３ 異常箇所判断部
Ｂ バス

Claims (5)

1. コンピュータにネットワークの異常箇所を特定させるための異常箇所特定プログラムであって、
   前記コンピュータを、
   観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、
   各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段と
   して機能させるための異常箇所特定プログラム。
2. 前記コンピュータを、更に、
   前記第１のノードが存在する場合に、各観測点から前記第１のノードに対して追加の品質計測を実施させ、前記第１のノードに接続される接続リンクのうち、前記追加の品質計測により正常と判断された接続リンクを除いたものを、異常リンクと判断する追加探索／解析判断手段と
   して機能させるための請求項１記載の異常箇所特定プログラム。
3. 前記コンピュータを、更に、
   前記第１のノードが存在する場合に、前記第１のノードの接続リンクの観測フロー通過ペアごとに観測フローの異常度合いを算出し、前記第１のノードに接続される接続リンクのうち、異常度合いが他の観測フロー通過ペアと比べて小さい複数の観測フロー通過ペアに共通して含まれる前記第１のノードの接続リンクを除いたものを、異常リンクと判断する追加探索／解析判断手段と
   して機能させるための請求項１記載の異常箇所特定プログラム。
4. ネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定装置であって、
   観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断手段と、
   各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断手段と
   を有する異常箇所特定装置。
5. コンピュータによって実行されるネットワークの異常箇所を特定する異常箇所特定方法であって、
   前記コンピュータが、
   観測フローが通過する通過経路情報を記憶したネットワーク経路情報記憶手段から各観測フローが通過するリンクの情報を取得し、観測フローの正常／異常に基づき、リンクの正常／異常を判断する異常箇所判断ステップと、
   各中継ノードの接続リンク情報を記憶した中継ノード接続リンク情報記憶手段から各中継ノードに接続されるリンクを接続リンクとして特定し、前記接続リンクが全て異常であると判断された中継ノードを、通過する観測フローが全て異常である第１のノードと判断して、前記第１のノードに接続される接続リンクの正常／異常の判断の精度が落ちると判断する診断精度判断ステップと
   を実行する異常箇所特定方法。

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