JP2012529823A

JP2012529823A - 発信元データベースを構築するための方法及び偵察エージェント

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Publication number: JP2012529823A
Application number: JP2012514458A
Authority: JP
Inventors: フアン・エウエイク，アドリアヌス; デイビス，ポール; ソールト，ハラン
Original assignee: アルカテル−ルーセント
Priority date: 2009-06-10
Filing date: 2010-06-09
Publication date: 2012-11-22
Also published as: EP2262172A1; KR20120014585A; US20120084331A1; CN102461074A; WO2010142707A1

Abstract

本発明によれば、ネットワーク接続性を備えた偵察エージェント１０１、２０１、３０１が、所定のトラフィック発信元２０６、３０６のアドレス情報、ポート情報及びプロトコル情報を学習し、これらのトラフィック発信元２０６、３０６のアプリケーショントラフィックプロファイル情報を学習し、発信元データベース１００にアドレス情報、ポート情報、プロトコル情報及びアプリケーショントラフィックプロファイル情報の記憶を命令することによって、発信元データベース１００を構築する。

Description

本発明は、一般に、例えば、インターネット等の通信ネットワークに関する。より詳細には、本発明は、トラフィック発信元を特定すること、及び、これらのトラフィック発信元によってネットワーク事業者及びサービスプロバイダのネットワーク上を配信されるアプリケーションについてのネットワーク事業者及びサービスプロバイダの認識を生成することの問題を解決する。

ネットワーク事業者及びインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）は、特定の発信元によって彼らのネットワーク上を配信されるトラフィック及びアプリケーションを監視及び制御する必要性の増大に直面している。事業者のネットワークでのトラフィック増大を生じるアプリケーションの特定及びより深い理解は、事業者又はＩＳＰがそれらのネットワークで発信元特有トラフィックポリシーを取り決め、且つ組み込むことを可能にする。

トラフィックを監視及び制御する既存のツールは、ＤｅｅｐＰａｃｋｅｔＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎ（ＤＰＩ）又はＣｏｍｐｌｅｔｅＰａｃｋｅｔＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎと呼ばれ、例えばＷｉｋｉｐｅｄｉａに以下のＵＲＬ：
ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｄｅｅｐ＿ｐａｃｋｅｔ＿ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ
にて説明されている。

ＤＰＩは、パケット調査ハードウェアがパケットの属するトラフィックの種類を特定可能なパケット調査点をデータ経路に生成することにある。パケットの所属するトラフィックカテゴリ、例えば、ＴＣＰ（ＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｔｏｃｏｌ）又はＨＴＴＰ（ＨｙｐｅｒｔｅｘｔＴｒａｎｓｆｅｒＰｒｏｔｏｃｏｌ）を知ることは、パケットを配信するアプリケーションは別にして、トラフィックの発信元を特定することを可能にしない。さらに、ＤＰＩ装置はデータ経路に組み込まれており、それゆえに非常に厳しい遅延制限の範囲内でのパケットの調査及び処理、即ち、今日のネットワークでの１０−４０Ｇｂｐｓ（ギガビット毎秒）の典型的な速度でのリアルタイム処理をする必要がある。それゆえにＤＰＩ装置は、トラフィックの発信元及びアプリケーションを特定する観点においてネットワーク事業者の要件にそぐわない高い処理能力と、その結果、非常に高費用なハードウェア解決策を必要とする。

知られているＤＰＩの改良は、ＨＴＴＰ又はＴＣＰフローのより詳細な情報を取得するために複数のパケットの内容又は振舞いを相互に関連付けることにある。所定のリダイレクトを相互に関連付けることによって、又はデータパケットの内容をＨＴＴＰサービスを検索するのに使用されたＵＲＬと又は加入者の住居用ゲートウェイのＩＰアドレス及びＭＡＣアドレスと相互に関連付けることによって、より発展したＤＰＩ装置は、ＨＴＴＰ若しくはＴＣＰフローのより詳細な情報を取得若しくは再構築することが可能になり得る。しかしながら、そのような相互に関連付ける技術は、ＤＰＩ装置に対するリアルタイム処理要件をさらに増大させ、これらの装置をさらに一層複雑且つ高費用にさせ、なおかつ、トラフィックの正確な発信元、トラフィック配信するアプリケーション又はトラフィックの内容を特定することを可能にしない。

要約すれば、ＤＰＩ装置は、ＨＴＴＰ、Ｐ２Ｐ等のいくつかのカテゴリのトラフィックを分類することは可能にするが、それらはトラフィック、発信元、及びアプリケーションを特定することに関する今日の要件は満足させず、且つそれらはデータ経路のリアルタイムパケット処理に関する複雑且つ高費用のハードウェアを伴う。

ＤｅｅｐＰａｃｋｅｔＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎ、ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｄｅｅｐ＿ｐａｃｋｅｔ＿ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ

本発明の目的は、既存のトラフィック監視の解決策の上述した欠点を解決する方法及び装置を提供することである。具体的には、ネットワーク事業者及びＩＳＰが彼らのネットワークに発信元特有ポリシーを組み込み及び適用することが可能になるように、発信元、アプリケーション又はトラフィックの内容をより詳細に特定することを可能にする方法及び装置を提供することが目的である。

本発明によれば、上述の確認された目的が請求項１によって規定されるように、ネットワーク接続性を備えた偵察エージェントによって発信元データベースを構築する方法を通して実現され、その方法が、ネットワークのトラフィック発信元に関して：
− トラフィック発信元のアドレス情報を学習するステップと、
− トラフィック発信元のポート情報を学習するステップと、
− トラフィック発信元のプロトコル情報を学習するステップと、
− トラフィック発信元のアプリケーショントラフィックプロファイル情報を学習するステップと、
− 発信元データベースでのトラフィック発信元に関するアドレス情報、ポート情報、プロトコル情報及びアプリケーショントラフィックプロファイル情報の記憶を命令するステップと
を備える。

従って、本発明による偵察エージェント、即ち、ネットワーク接続性を備えたデータセンターに組み込まれているアプリケーション又はソフトウェアプログラムのセットが、ネットワーク上の全ての重要なトラフィック発信元、例えば、サーバに関するアドレス、ポート、プロトコル及びアプリケーショントラフィックプロファイルのデータベースのデータの追加及び維持を行う。インターネットの場合、アドレス情報がトラフィック発信元のＩＰアドレスに対応し、ポート情報が発信元ポート番号に対応し、且つプロトコル情報がＴＣＰ（通信制御プロトコル）又はＵＤＰ（ユーザデータグラムプロトコル）に対応する。アプリケーショントラフィックプロファイル情報は、ＩＰトラフィック発信元の全ての重要な層横断情報を含み、それゆえに、ＩＰトラフィック発信元によってサポートされているアプリケーション（複数可）、使用されているコーデック、及び平均ビットレート、バーストサイズ、ジッタ等の発信されたＩＰトラフィックの一時的特性の種類を最低限特定する必要がある。発信元データベースに基づいた本発明による手法は、クリティカルデータ経路のリアルタイムパケット調査に基づいたＤＰＩ手法とは根本的に異なっている。従来のＤＰＩと比較して、本発明による偵察エージェント及びその結果の発信元データベースは、トラフィック発信元及びアプリケーションの向上された特定性を提供し、それらはクリティカルデータ経路に配置される必要がない。結果として、その処理要件及び費用は、従来のＤＰＩ装置のそれより非常に低く、一方、トラフィック発信元及びアプリケーションを特定すること及び特性付けることの正確性がはるかに優れている。それの利点は、本発明により構築された発信元データベースが、個々のトラフィック発信元又はサービスプロバイダからのトラフィック発信元に関するトラフィック管理ルールを生成及び適用するのに使用され得る点である。

請求項２に示されるように、本発明による方法のアプリケーショントラフィックプロファイル情報が、少なくとも：
− トラフィック発信元によってサポートされるアプリケーションを示す情報と、
− トラフィック発信元によって配信されるコンテンツをエンコーディング／デコーディングするのに使用されるコーデックを示す情報と、
− トラフィック発信元によって配信されるトラフィックの一時的な特性を示す情報と
を備える。

サポートされているアプリーションを示す情報は、例えば、ビデオ又はオーディオ等のアプリーションの種類を特定することが可能であり、或いはより具体的に、例えば、Ｈｕｌｕ、Ｙｏｕｔｕｂｅ、ｉＴｕｎｅｓ、Ｂｉｔｔｏｒｅｎｔ等の正確なビデオアプリケーションを特定することが可能である。使用されるコーデックを示す情報は、例えば、ビデオトラフィックの場合にｍｐ４、ｈ２６４等、又はオーディオの場合にｍｐ３、ｗａｖ等のエンコーディング機構を特定することが可能である。トラフィックの一時的な特性を示す情報は、トラフィック発信元のサービス品質（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）プロファイルから抽出され得て、通常、平均ビデオビットレート、バーストサイズ、ジッタ等のパラメータを含む。偵察エージェントが、クライアントアプリケーションとして機能すること及びそのトラフィック特性に関してアプリケーションの振舞いを監視することによって、トラフィック発信元のサービス品質プロファイルを推測し得ることに留意されたい。

任意選択的に、請求項３に規定されるように、本発明による方法が：
− トラフィック発信元によってサポートされるアプリケーション及び／又はトラフィック発信元によって配信されるコンテンツに関連してアプリケーションメタデータを学習するステップと、
− 発信元データベースでのトラフィック発信元に関するアプリケーションメタデータの記憶を命令するステップと
をさらに備える。

従って、偵察エージェントはさらに、アプリケーション又はサービスの名前、サービスを提供する会社、コンテンツ配信ネットワーク、サービスを提供するドメイン、サービスの配信に関連するＵＲＬ又はリンク、サービスの配信に関連するアプリケーション、サービスの配信に関連するサーバの地理的位置、配信されるコンテンツ、コンテンツの発信元である会社のアプリケーションメタデータ等を任意に収集し得る。そのような情報のおかげで、発信元データベースは、トラフィックポリシールールを生成すること及び組み込むことに有用であるだけでなく、例えば、ネットワーク事業者又はサービスプロバイダに、特定の発信元又はアプリケーションからのトラフィックについての詳細な報告を構築すること及び配信することにも有用である。

請求項４に示されるように、本発明に関連するアプリケーションメタデータが：
− コンテンツアイテムのファイル名と、
− トラフィック発信元によってサポートされるアプリケーションのアプリケーション名と、
− コンテンツを配信するサーバの地理的位置を示す情報と、
− コンテンツの所有者又は作成者を示す情報と、
− その上をトラフィックが配信されるコンテンツ配信ネットワークを示す情報と
のうちの１つ又は複数を備え得る。

アプリケーション名は、例えば、ｉＴｕｎｅｓ、Ｈｕｌｕ、Ｙｏｕｔｕｂｅ、ｉＰｌａｙｅｒ、ウェブブラウザ名等であってよい。地理的位置を示す情報は、コンテンツの配信に関連する全サーバによって使用されるＩＰアドレス又はＩＰアドレス範囲が登録されている州（ｓｔａｔｅ、複数可）又は州（ｐｒｏｖｉｎｃｅ、複数可）であってよい。所有者又は作成者を示す情報は、例えば、ＮＢＣ、ＲＴＬ等のコンテンツの発信元である会社の名前であってよい。コンテンツ配信ネットワークは、例えば、ａｋａｍａｉ．ｃｏｍ、ｌｉｍｉｌｉｇｈｔ．ｃｏｍ等のそのドメイン名によって特定されてよい。本発明は、アプリケーションメタデータのこれらの例によって明らかに制限はされない。

任意選択的に、請求項５に規定されるように、学習するステップ及び記憶するステップが、ユーザの命令によって手動でトリガーされてよい。

実際に、どのトラフィック発信元にコンタクトして発信元データベースにプロファイルを構築するかを偵察エージェントに命令するために、偵察エージェントが、例えば、人気のあるビデオウェブサイト等の重要なコンテンツ発信元のアドレスを備えて手動で構成されてよい。

代替的に、請求項６に規定されるように、学習するステップ及び記憶するステップが、トラフィック発信元の命令に基づいて自動的にトリガーされてよい。

手動の構成の代替として、偵察エージェントが、重要なコンテンツ発信元を特定する自動的な命令を受信してよい。これらの自動的な命令は、請求項７に示されるように、ネットワークで実行され、どのサービスのアドレスが人気があるかを発見するフロー監視プロセスから受信されてよい。

さらに任意選択的に、請求項８に規定されるように、トラフィック発信元に関して学習するステップ及び記憶するステップが、繰り返されるイベント駆動型であってよい。

従って、発信元データベースの更新がイベントによってトリガーされてよい。

代替的に、請求項９に規定されるように、トラフィック発信元に関して学習するステップ及び記憶するステップが周期的に繰り返されてよい。

それゆえに、発信元データベースのイベントベースの更新の代替として、データベースのコンテンツが規則的なペースで又は頻度で更新されてよい。

請求項１に規定されるような発信元データベースを構築するための方法に加えて、本発明は、請求項１０に規定されるような発信元データベースを構築するための偵察エージェントに同様に適用され、この偵察エージェントがネットワーク接続性に関する手段を有し、さらに：
− トラフィック発信元のアドレス情報を学習する手段と、
− トラフィック発信元のポート情報を学習する手段と、
− トラフィック発信元のプロトコル情報を学習する手段と、
− トラフィック発信元のアプリケーショントラフィックプロファイル情報を学習する手段と、
− 発信元データベースでのトラフィック発信元に関するアドレス情報、ポート情報、プロトコル情報及びアプリケーショントラフィックプロファイル情報の記憶を命令する手段と
を備える。

偵察エージェントは、通常、中央集中型又は分散型のいずれかであり、固定型又は移動型のいずれかである、ネットワーク接続性を備えたデータセンターに組み込まれているアプリケーション又はソフトウェアプログラムのセットである。偵察エージェントは、トラフィック発信元にコンタクトするように手動で構成され、所定の人気のあるトラフィック発信元にコンタクトするようにネットワークで実行されているフロー監視プロセスから命令を受信し、又は、例えば、ビデオ及びオーディオのトラフィックに関して、人気のある発信元を検出及び特定するためにウェブサイトに渡ってデータ収集する。この偵察エージェントは、トラフィック発信元にコンタクトし、且つ発信元情報（アドレス、ポート及びプロトコル）及びアプリケーションメタ情報を収集するためにスクリプト化されたアプリケーションをさらに使用する。

さらに、本発明は、請求項１１に規定されるような、ネットワークのトラフィック発信元に関してネットワーク接続性を備えた偵察エージェントの命令に応じて：
− トラフィック発信元のアドレス情報と、
− トラフィック発信元のポート情報と、
− トラフィック発信元のプロトコル情報と、
− トラフィック発信元のアプリケーショントラフィックプロファイル情報と
を記憶するように構成された、結果として生じる発信元データベースにさらに関する。

本発明による、ＩＰ発信元データベースを構築するための方法の第１の実施形態を示す図である。本発明による方法、偵察エージェント及び発信元データベースが使用されている第１の例示的なシナリオを示す図である。本発明による方法、偵察エージェント及び発信元データベースが使用されている第２の例示的なシナリオを示す図である。

図１は、偵察エージェント１０１又はＳＣＯＵＴ、即ち、インターネット上の全ての重要なコンピュータ及びサーバのＩＰアドレス及びポートの、並びにこれらのＩＰアドレスから配信されるアプリケーションの、データベース１００又はＳＯＵＲＣＥＤＢを構築するプログラムのセットを示す。このデータベース１００は、ＩＰ発信元データベースと呼ばれる。

偵察エージェント１０１が収集する情報は、アプリケーションのユーザが利用可能な全ての詳細な情報を含む。換言すると、それは、ネットワークアドレス及びプロトコル情報に加えて、アプリケーショントラフィックプロファイル、アプリケーションを介して配信されるコンテンツの情報、及びアプリケーションの完全な配信チェーン（ｄｅｌｉｖｅｒｙｃｈａｉｎ）に関連する会社の情報を同様に含む、ＩＰ発信元及びアプリケーションの全ての重要な層横断情報を含む。

より詳細には、偵察エージェント１０１は、１０４又はＶＩＤＥＯＡＰＰＬ等の重要なアプリケーション発信元、１０３又はＣＤＮ等のコンテンツ配信ネットワーク、及びサーバ又はコンテンツ発信元のＩＰアドレス、ポート及びプロトコル情報（ＵＤＰ／ＴＣＰ）等のネットワーク情報を学習する。後者のサーバ又はコンテンツサーバのＩＰアドレスは、例えば、図１の矢印１５１で示されるように、インデックスサイト（ＩＮＤＥＸＳＩＴＥＳ）、ピアツーピアトラッカー（Ｐ２ＰＴＲＡＣＫＥＲＳ）及びピアツーピアアプリケーション（Ｐ２ＰＡＰＰＬ）１０５から学習され得る。これらのＩＰアドレスは、ＩＰ発信元データベース１００に記憶される。加えて偵察エージェント１０１は、図１の矢印１４１で示されるように、これらのＩＰアドレスから配信されるアプリケーションについての、これらのアプリケーションが配信するトラフィックの種類（例えば、ストリーミングビデオ又はピアツーピアビデオ）についての、配信されるコンテンツについての、図１の矢印１２１で示されるように、コンテンツの配信元である会社についての、及び図１の矢印１３１で示されるように、コンテンツ配信ネットワーク１０３又はＣＤＮについての、情報を同様に収集する。発信元データベース１００に記憶された情報は、コンテンツを配信するサーバ（複数可）のドメイン又は地理的位置の情報でさらに補完され得る。この情報は、例えば、ＡＳＮ（自律システム番号）データベース、１１１若しくはＡＳＮＤＢから、及び／又は地理的データベース、１１２若しくはＧＥＯＤＢから、抽出され得る。

偵察エージェント１０１は、ＩＰ発信元情報及びアプリケーションメタ情報を収集する。偵察エージェント１０１は、インターネット接続性を備えたデータセンターで実行されているアプリケーション又はソフトウェアプログラムのセットである。偵察エージェント１０１は、移動型又は固定型であってよく、中央集中型又はインターネットの種々の地理的位置上での分散型であってよく、且つイベント駆動型又は周期的にトリガーされてよい。

どのＩＰ発信元にコンタクトしてアプリケーショントラフィックプロファイルを構築するかを偵察エージェント１０１に命令する２つプロセス：手動のプロセス及び自動化されたプロセスが存在する。手動のプロセスでは、ユーザが、所定の人気のあるビデオウェブサイト及びコンテンツ発信元にコンタクトするように偵察エージェント１０１に命令又は設定をする。自動化されたプロセスでは、偵察エージェント１０１が、例えば、ＮｅｔＦｌｏｗ、ｓＦｌｏｗ、ＩＰＦＩＸ又はｃｆｌｏｗｄ等の、ネットワークで実行されてＩＰフロー情報を記録する監視プロセスから重要なＩＰ発信元の自動化された命令を受信する。この監視プロセスは、どのサービスのＩＰアドレスがネットワークで人気があるかを発見する。その後に、偵察エージェント１０１は、１１１又はＡＳＮＤＢ等の自律システム番号データベース、即ち、ＩＰアドレス範囲、自律的システム及び組織の間のマッピングを含むデータベースを用いて、ＩＰフロー情報を、ＩＰフローの発信元であったサービスのアプリケーションレベルコンタクト情報（例えば、ウェブＵＲＬ）に変換する。偵察エージェント１０１は、アプリケーション又はサービスにコンタクトするための小型版ウェブブラウザクライアントと、例えば、ｉＴｕｎｅｓ、ｉＰｌａｙｅｒ等の修正されたバージョンを使用してサービスにコンタクトするためのスクリプト化されたアプリケーションクライアントとをさらに使用する。従って、偵察エージェント１０１は、ビデオへのリンクに関して探り出すためにウェブサイト及びサーバに渡ってデータ収集する。

結果として、ＩＰ発信元データベース１００は、ＩＰ発信元に関する全ての関連層横断情報を含むべきである。ビデオ発信元の場合、発信元データベース１００のＩＰ発信元データは、例えば：
− サービス名（例えば、Ｈｕｌｕ）、
− サービスを提供する会社（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ）、
− コンテンツ配信ネットワーク（例えば、Ａｋａｍａｉ．ｃｏｍ）、
− サービスを提供するドメイン（例えば、ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ）、
− コンテンツを配信するドメイン（例えば、Ａｋａｍａｉ．ｃｏｍ）、
− ビデオサービスに関連するリンク又はＵＲＬ、
− サービスの配信に関連するアプリケーション（例えば、ｉＴｕｎｅｓ、ｉＰｌａｙｅｒ等）、
− シグナリングアドレス（例えば、ＵＲＩ）、
− ＩＰアドレス、
− 特定のＵＲＬから配信されたプロトコル（例えば、ｈｔｔｐ）、及びトラフィック、
− 中間のリダイレクトのＩＰアドレス、ポート番号、プロトコル、
− 実際のビデオストリームを配信するサーバＩＰ５−ｔｕｐｌｅ（ＩＰ発信元アドレス、ＩＰ宛先アドレス、ＩＰ発信元ポート、ＩＰ宛先ポート、プロトコル）、
− ビデオを配信するプロトコル（例えば、ｈｔｔｐ、ＲＴＭＰ、ＵＤＰ等）、
− ストリーミングエンコーディング（例えば、Ｈ．２６４、Ｆｌａｓｈ）、
− ビデオビットレート
として編成され、関連付けられ得る。
さらに、コンテンツに関連するメタデータが、ＩＰ発信元データベース１００に付加され得る。偵察エージェント１０１は、発信元ウェブサイト及び／又はサーバからこれらのメタデータを導出させ得る。

本実施形態は、ビデオサービスに焦点を当てているが、任意のその他の種類のサービスに関して類似の種類の情報が収集され得ることを当業者は理解するであろう。

ＩＰ発信元データベース１００は、事業者又はＩＰＳのための詳細な報告を構築するために、アプリケーショントラフィックに基づいてネットワーク管理信号（例えば、ＳＮＭＰトラップ）を生成し、ＩＰ発信元データベース１００から導出されるポリシールールに基づいてトラフィックをルーティング又は秩序を保ち、且つネットワークフロー情報をＩＰ発信元データベース１００と相互に関連付けるために使用し得る。これらの目的のためのＩＰ発信元データベースの使用方法は、参照により本明細書に組み込まれる、「ＮｅｔｗｏｒｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｇｅｎｔ」と題された同一出願人による対をなす特許出願に詳述されている。

図２は、本発明による偵察エージェント２０１の一実施形態が、発信元データベースに記憶するためのＨｕｌｕサービスの情報を学習する第１の例示的なシナリオを示す。

以下の段落で説明されるように、偵察エージェント２０１がＨｕｌｕサーバ２０２（ｓ．ｈｕｌｕ．ｃｏｍ）にコンタクトし、ビデオストリームを配信する実際のビデオサーバ（８０．１５４．１１８．２９）に導く全てのリダイレクトを記録する。換言すると：偵察エージェント２０１は、サービスがビデオサーバ５−ｔｕｐｌｅ（ＩＰ発信元アドレス、ＩＰ宛先アドレス、ＩＰ発信元ポート、ＩＰ宛先ポート、プロトコル）に導くリンク（又はＵＲＬ）に関連付けられていることを学習する。偵察エージェント２０１は、手動の命令又は自動化されたプロセスを介することによって、入力パケット及びトラフィックを監視することによって、Ｈｕｌｕウェブサイト上のいくつかのリンクがビデオクリップにつながることを前もって見つけ出す。そのような自動化されたプロセスは、ページ上のリンクがビデオを示す意味、例えば、リンクのファイル種別又はリンクの任意のその他のタグを用いていることを検出する。偵察エージェント２０１は、例えば、データのエンコーディングを認識することによって、入力ストリームがビデオであることを発見する。

矢印２１１で示されるように、ＩＰアドレス１９２．１６８．０．１０６を備えた偵察エージェント２０１は、クライアントとして機能し、ビデオトラフィックを搬送するパケットを監視することを通じて、又は代替的に手動で構成されて、そのＩＰアドレスが２０９．１３０．２０５．５９であると学習したＨｕｌｕサーバ２０２、ｓ．ｈｕｌｕ．ｃｏｍからデイリーショー（ＤａｉｌｙＳｈｏｗ）エピソードに関するコンテンツ情報を要求する。Ｈｕｌｕサーバ２０２は、要求されたコンテンツアイテム、即ち、「ｃｐ４７３４６．ｅｄｇｅｆｃｓ．ｎｅｔ」を保持するＡｋａｍａｉＣＤＮ要素２０６のＵＲＬだけを知っている。その後に、偵察エージェント２０１は、このＵＲＬをＩＰ宛先アドレスに変換する必要がある。その後に、偵察エージェント２０１は、ＡｋａｍａｉＣＤＮ要素２０６のＵＲＬ「ｃｐ４７３４６．ｅｄｇｅｆｃｓ．ｎｅｔ」を変換するために、ドメインネームサーバ又はＤＮＳ２０３にコンタクトする。これは、図２の矢印２１２で示される。ＤＮＳ２０３は、Ａｋａｍａｉコンテンツ配信ネットワーク２０４の８つのサーバ２０５の８つのＩＰアドレスを返す。これらの８つのＩＰアドレスは、図２にリストアップされている：８０．１５４．１１８．２９、８０．１５４．１１８．４７、８０．１５４．１１８．２０、８０．１５４．１１８．１５、８０．１５４．１１８．３９、８０．１５４．１１８．１４、８０．１５４．１１８．３０、及び８０．１５４．１１８．１２。偵察エージェント２０１は、８つの受信したＩＰアドレスから１つ、例えば、８０．１５４．１１８．２９を選択し、図２の矢印２１３で示されるようにアクセスを要求する。偵察エージェント２０１は、矢印２１４で示されるように、ストリーミングサーバＩＤを取得し、矢印２１５で示されるように、ＲＴＭＰ（ルーティングテーブルメンテナンスプロトコル）を使用してストリーミングサーバと相互作用する。その後に、図２に示されていないＩＰ発信元データベースに偵察エージェント２０１によって記憶されるビデオサーバ５−ｔｕｐｌｅ（ＩＰ発信元アドレス、ＩＰ宛先アドレス、ＩＰ発信元ポート、ＩＰ宛先ポート、プロトコル）及びアプリケーショントラフィックプロファイルに導くＩＰアドレス８０．１５４．１１８．２９を備えたサーバから、要求されたビデオがストリーミングされる。ビデオストリームは、通常、サーバＩＰアドレス、ポート及びプロトコル情報を提供するのに対し、５−ｔｕｐｌｅの他の要素（発信元ＩＰアドレス及びポート）はワイルドカードになっている可能性があることに留意されたい。

図３は、本発明による偵察エージェント３０１の一実施形態が、発信元データベースに記憶するためのＹｏｕｔｕｂｅサービスの情報を学習する第２の例示的なシナリオを示す。

Ｈｕｌｕとほぼ同様に、偵察エージェント３０１は、ある地理的位置からあるｙｏｕｔｕｂｅビデオクリップへの要求がＧｏｏｇｌｅＣＤＮビデオサーバのＩＰ５−ｔｕｐｌｅに導くことを学習する。偵察エージェント３０１は、ＩＰ発信元データベースを継続的に更新する。これは、偵察エージェントがＩＰ５−ｔｕｐｌｅ情報及びこれらのＩＰトラフィック発信元から配信されるサービスの変化について継続的に見つけ出すことを意味する。

最初に、ＩＰアドレス１９２．１６８．０．１０６を備える偵察エージェント３０１がＩＰアドレス２０８．６５．１５３．２５３を備えるＹｏｕｔｕｂｅサーバ３０２にコンタクトし、デイリーショーエピソードに関するコンテンツ情報を要求する。これは図３の矢印３１１で示される。Ｙｏｕｔｕｂｅサーバ３０２は、コンテンツを担当するＧｏｏｇｌｅＣＤＮ要素３０５のＵＲＬ「ｖ６．ｃａｃｈｅ．ｇｏｏｇｌｅｖｉｄｅｏ．ｃｏｍ」だけを知っており、図３の矢印３１２で示されるように、この情報を返す。その後に、偵察エージェント３０２は、このＵＲＬをＩＰ宛先アドレスに変換する必要がある。図３の矢印３１３で示されるように、偵察エージェント３０２は、その後に、ＵＲＬ「ｖ６．ｃａｃｈｅ．ｇｏｏｇｌｅｖｉｄｅｏ．ｃｏｍ」を変換するための要求を用いてＤＮＳサーバ３０３にコンタクトし、ＤＮＳサーバ３０３からの応答でＧｏｏｇｌｅコンテンツ配信ネットワーク３０４のサーバ３０５のＩＰアドレス７４．１２５．０．２２３を受信する。このＤＮＳ３０３は、Ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍに関して負荷分散を行うので、ＤＮＳサーバから返されるＩＰアドレスは同一のコンテンツの複数の再生に関して変化する可能性がある。次のステップで、偵察エージェント３０１は、キャッシュメモリからビデオを取得するためにサーバ３０５にコンタクトする。これは、図３の矢印３１４で示される。しかしながら、サーバ３０５は、ビデオ配信をＩＰアドレス７４．１２５．０．２１１のＩＰアドレスを備えるストリーミングサーバ３０６にリダイレクトし、その結果として、偵察エージェント３０１は、前のステップで示されたサーバ３０６内又は近くのキャッシュメモリ３０７からビデオを取得するためにサーバ３０６にコンタクトする。偵察エージェント３０１は、矢印３１５で示されるように、ＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル）を使用してストリーミングサーバ３０６と相互作用する。最後に、図３の矢印３１６で示されるように、ＩＰアドレス７４．１２５．０．２１１を備えるストリーミングサーバ３０６から偵察エージェント３０１にビデオがストリーミングされ、その結果、偵察エージェント３０１によって図３に示されていないＩＰ発信元データベースに記憶されるビデオサーバ５−ｔｕｐｌｅ（ＩＰ発信元アドレス、ＩＰ宛先アドレス、ＩＰ発信元ポート、ＩＰ宛先ポート、プロトコル）及びアプリケーショントラフィックプロファイルが導出される。

本発明が特定の実施形態に関連して示されてきたが、本発明は前述の示された実施形態の詳細に限定されないこと、及び本発明はその範囲から逸脱することなしに種々の変更及び修正と共に実施され得ることが当業者には明らかであろう。本実施形態は、それゆえに、全ての点で例示的且つ非制限的であるとみなされるべきであり、本発明の範疇は、前述の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって示されるものであり、それゆえに、特許請求の範囲と同等の意味及び範囲内にある全ての変更はその中に包含されることが意図される。換言すると、本特許出願でその本質的な特性が主張され、基本的な根底にある原理の範囲内のあらゆる修正、変更又は同等物が網羅されることが想到される。さらに、本特許出願の読者は、用語「備えている」又は「備える」が他の要素又はステップを排除せず、用語「ａ」又は「ａｎ」が複数を排除せず、且つ、例えば、コンピュータシステム、プロセッサ、又はその他の一体型ユニット等の単一の要素が特許請求の範囲で列挙された複数の手段の機能を実現し得ることを理解するであろう。特許請求の範囲のいずれの引用符号も、関連する各請求項を制限するものと解釈されるべきではない。用語「第１の」、「第２の」、「第３の」、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」等は、説明又は特許請求の範囲で使用される場合に類似の要素又はステップ間での区別をするために導入されており、必ずしも連続的又は経時的な順序を説明するものではない。同様に、用語「一番上（ｔｏｐ）」、「一番下（ｂｏｔｔｏｍ）」、「上に（ｏｖｅｒ）」、「下に（ｕｎｄｅｒ）」及び同等物は、説明を目的として導入されており、必ずしも相対的な位置を示すわけではない。そのように使用されている用語は、適切な状況下で交換可能であり、本発明の実施形態は、上記で説明又は図示されたもの（複数可）とは別の順序、又は異なる配置で、本発明により実施され得ることを理解されたい。

Claims

ネットワーク接続性を備えた偵察エージェント（１０１、２０１、３０１）によって発信元データベース（１００）を構築するための方法であって、前記ネットワークのトラフィック発信元（２０６、３０６）に関して、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のアドレス情報を学習するステップと、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のポート情報を学習するステップと、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のプロトコル情報を学習するステップと、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のアプリケーショントラフィックプロファイル情報を学習するステップと、
前記発信元データベース（１００）での前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関する前記アドレス情報、前記ポート情報、前記プロトコル情報及び前記アプリケーショントラフィックプロファイル情報の記憶を命令するステップと
を備える、方法。
前記アプリケーショントラフィックプロファイル情報が、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によってサポートされるアプリケーションを示す情報と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によって配信されるコンテンツをエンコーディング／デコーディングするのに使用されるコーデックを示す情報と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によって配信されるトラフィックの一時的な特性を示す情報と
を備える、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関して、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によってサポートされる前記アプリケーション及び／又は前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によって配信される前記コンテンツに関連してアプリケーションメタデータを学習するステップと、
前記発信元データベース（１００）において前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関して前記アプリケーションメタデータを記憶するステップと、
をさらに備える、請求項２に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記アプリケーションメタデータが、
コンテンツアイテムのファイル名と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）によってサポートされる前記アプリケーション（１０４）のアプリケーション名と、
前記コンテンツを配信するサーバの地理的位置を示す情報と、
前記コンテンツ（１０２）の所有者又は作成者を示す情報と、
その上を前記トラフィックが配信されるコンテンツ配信ネットワーク（１０３）を示す情報と
のうちの１つ又は複数を備える、請求項３に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記学習するステップ及び前記記憶するステップが、ユーザの命令に基づいて手動でトリガーされる、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記学習するステップ及び前記記憶するステップが、前記トラフィック発信元（２０６、３０６）の命令に基づいて自動的にトリガーされる、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記学習するステップ及び前記記憶するステップが、人気のあるサービスのアドレスを発見するように前記ネットワークで実行されるフロー監視プロセスから受信される命令に基づいて自動的にトリガーされる、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関して前記学習するステップ及び前記記憶するステップが、繰り返されるイベント駆動型である、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関して前記学習するステップ及び前記記憶するステップが、周期的に繰り返される、請求項１に記載の発信元データベース（１００）を構築するための方法。
発信元データベース（１００）を構築するための偵察エージェント（１０１、２０１、３０１））であって、前記偵察エージェント（１０１、２０１、３０１）がネットワーク接続性に関する手段を有し、さらに、
トラフィック発信元（２０６、３０６）のアドレス情報を学習する手段と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のポート情報を学習する手段と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のプロトコル情報を学習する手段と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のアプリケーショントラフィックプロファイル情報を学習する手段と、
前記発信元データベース（１００）での前記トラフィック発信元（２０６、３０６）に関する前記アドレス情報、前記ポート情報、前記プロトコル情報及び前記アプリケーショントラフィックプロファイル情報の記憶を命令する手段と
を備える、偵察エージェント。
ネットワークのトラフィック発信元（２０６、３０６）に関してネットワーク接続性を備えた偵察エージェント（１０１、２０１、３０１）の命令に応じて、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のアドレス情報と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のポート情報と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のプロトコル情報と、
前記トラフィック発信元（２０６、３０６）のアプリケーショントラフィックプロファイル情報と
を記憶するように構成された、発信元データベース（１００）。