JP2013251648A - フロー通信品質劣化検出装置及び方法 - Google Patents
フロー通信品質劣化検出装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013251648A JP2013251648A JP2012123653A JP2012123653A JP2013251648A JP 2013251648 A JP2013251648 A JP 2013251648A JP 2012123653 A JP2012123653 A JP 2012123653A JP 2012123653 A JP2012123653 A JP 2012123653A JP 2013251648 A JP2013251648 A JP 2013251648A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- flow
- delay time
- quality
- quality deterioration
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
【課題】 ネットワークの全フローの状態管理を行うことなく、ネットワークや測定装置に付加をかけることなく、ネットワークの品質状態を把握し、品質劣化フローのみを適切に検出する。
【解決手段】 本発明は、フローキー(k)(フローIDまたは{srcIP#i,dstIP#i,srcPort#i,dstPort#i,protocol#i})とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}をハッシュテーブルに登録し、所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出し、フローaの遅延時間v_a(t+1)と平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する。
【選択図】 図3
【解決手段】 本発明は、フローキー(k)(フローIDまたは{srcIP#i,dstIP#i,srcPort#i,dstPort#i,protocol#i})とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}をハッシュテーブルに登録し、所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出し、フローaの遅延時間v_a(t+1)と平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する。
【選択図】 図3
Description
本発明は、フロー通信品質劣化検出装置及び方法に係り、特に、IPネットワークの通信品質状態を管理するためのフロー通信品質劣化検出装置及び方法に関する。
IPネットワークが広く利用されてくるに伴って、IPネットワーク上での通信品質保証に対する要求が高まっている。それに伴い、ネットワークを流れるトラヒックを測定して現在の通信品質状態を把握することが重要になってきている。エンドエンド遅延時間やパケット損失率、スループットといった品質を把握する直接的な方法としては、エンド・エンド間で試験パケットを送受信することにより品質を能動的に測定する方法がある。pingコマンドによる往復遅延測定や、他pathchar(例えば、非特許文献1参照)等がある。他、例えば、着目するエンドホスト間において、試験パケットによるラウンドトリップタイムやパケット損失率の測定および経路上のボトルネック帯域の測定を実施し、かつ、実際にTCPで通信を行ってスループットを測定し、ウインドーサイズを徐々に大きくしていったときにTCPスループットが増加するかどうか等を詳細に解析する方法がある(例えば、非特許文献2参照)。
上記能動的測定以外の方法として、着目するエンドエンド間トラヒックの流れる箇所において、そこを通過するパケットをキャプチャして解析し、ネットワークの状態を把握する方法がある。例えば、ACEと呼ばれるツール(例えば、非特許文献3参照)では、パケットキャプチャデータから、エンド間のレスポンス時間や、その内訳(ネットワーク内での遅延とサーバでの遅延)を分析可能とする。また、非特許文献4のツールでも往復遅延等を分析可能である。
一方、TCP通信のフローに着目して、以下の手順をネットワーク内で実施することで、通信遅延時間を推定することが可能である。まず、図1を用いて、基本的な考え方について述べる。ルータAとBの間の監視点において、AからB方向およびBからA方向のパケットを監視しているとする。図1のように、エンドホストXとYの間のフローiからSYNパケットが監視点に時刻Ti=10:00:01に到着したとし、それを記憶しておく。それに対する応答SYN-Ackが時刻Tnow=10:00:03に観測されたら、監視点からエンドホストYまでの往復遅延時間RTT_SAiをRTT_SAi=Tnow-Ti=2秒、と推定できる。さらに、SYN-Ackに対するAckがTnow=10:00:05に観測されたら、エンドホストX-Y間のRTTi=Tnow-Ti=4秒と推定できる。(RTT_AiもRTT_SAi推定と同様に,RTT_Ai={ Ack到着時刻- SYN-Ack到着時刻}により推定できる。)
http://www.caida.org/tools/utilities/others/pathchar/
的場 一峰, 阿多 信吾, 村田 正幸, "インターネットにおける計測に基づいたボトルネック特定手法," 電子情報通信学会 テレコミュニケーションマネジメント研究会, pp. 65 - 70, November 2000.
http://www.opnet.com/solutions/application_performance/ace.html
http://www.tcptrace.org/
しかし、上記の一般にこれらの能動的測定方法は、ある特定のエンドホスト間で品質の把握やトラブルシューティング的に品質劣化要因を特定するのに適した方法であり、ネットワーク提供者がネットワーク内の通信を全体的に管理するのに直接適用すると測定コストの増大およびネットワークへの測定負荷の増大が生じてしまう。具体的には、監視対象となるネットワークの入り側および出側全てに試験パケット送受信機を設置して、試験パケットを送信することによって品質測定を能動的に行う必要があり、測定装置コストが増大してしまう。さらに、試験パケットをネットワークへ付加するため、ネットワークへ余分なトラヒックが加わるという問題と、その結果、試験トラヒックによってネットワークの品質自体が劣化してしまうという問題があった。
また、着目するエンドエンド間トラヒックの流れる箇所において、そこを通過するパケットをキャプチャして解析し、ネットワークの状態を把握する方法は、一般に、ある特定のエンドホスト間で品質の把握やトラブルシューティング的に品質劣化要因を特定するのに適した方法であり、ネットワーク全体でのユーザフロー通信品質を測定するためには、回線を流れるパケットを全てキャプチャしてパケットヘッダ情報の解析、およびフロー情報の解析が必要だが、回線速度が高速になるにつれて全てのパケットをキャプチャして処理することが困難になってきている。
また、TCP通信のフローに着目して、通信遅延時間を推定する方法は、TCP通信開始時の3way-handshake(SYN-SYNACK-ACK)のやりとりのみを分析すればよいが、それでもネットワークを流れるフローの数が膨大になると,全フローの遅延時間情報を管理して品質管理を行うのは困難であるという課題があった。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ネットワークの全フローの状態管理を行うことなく、ネットワークの品質状態を把握し、品質劣化フローのみを適切に検出することが可能なフロー通信品質劣化検出装置及び方法を提供することを目的とする。
上記の課題を解決するため、本発明(請求項1)は、通信網において、ルータAとルータBをつなぐリンクにおいてトラヒックを監視してフローの通信品質劣化を検出するフロー通信品質劣化検出装置であって、
フローの通信状態を管理するための複数のハッシュテーブルj(j=1,…,H)から構成される管理テーブルと、
フローキー(k)とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}を前記ハッシュテーブルに登録するテーブル更新手段と、
所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出するフロー品質劣化候補検出手段と、
前記フローaの遅延時間v_a(t+1)と前記平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する品質推定手段と、を有する。
フローの通信状態を管理するための複数のハッシュテーブルj(j=1,…,H)から構成される管理テーブルと、
フローキー(k)とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}を前記ハッシュテーブルに登録するテーブル更新手段と、
所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出するフロー品質劣化候補検出手段と、
前記フローaの遅延時間v_a(t+1)と前記平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する品質推定手段と、を有する。
また、本発明(請求項2)は、前記テーブル更新手段において、
前記ハッシュテーブルj(j=1,…,H)がK個の要素を収容可能な配列からなり、x番目の値をTj[x]とするとき、前記フローキーと前記フローの品質に関する値が到着すると、ハッシュ関数hj(k)を用いて、第1のハッシュテーブルをTj[hj(k)]←Tj[hj(k)]+uと更新し、第2のハッシュテーブルをT2j[hj(k)]←T2j[hj(k)]+1とする手段を含む。
前記ハッシュテーブルj(j=1,…,H)がK個の要素を収容可能な配列からなり、x番目の値をTj[x]とするとき、前記フローキーと前記フローの品質に関する値が到着すると、ハッシュ関数hj(k)を用いて、第1のハッシュテーブルをTj[hj(k)]←Tj[hj(k)]+uと更新し、第2のハッシュテーブルをT2j[hj(k)]←T2j[hj(k)]+1とする手段を含む。
また、本発明(請求項3)は、前記品質推定手段において、
検出された前記品質劣化候補のフローaを、フロー毎に前記管理テーブルにフローキーと遅延時間を格納し、以降は、該フローaからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を該管理テーブルに蓄積し、過去N回の観測のうち、所定の回数n回遅延時間が所定の閾値を越えた場合は、品質劣化候補として検出する手段を含む。
検出された前記品質劣化候補のフローaを、フロー毎に前記管理テーブルにフローキーと遅延時間を格納し、以降は、該フローaからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を該管理テーブルに蓄積し、過去N回の観測のうち、所定の回数n回遅延時間が所定の閾値を越えた場合は、品質劣化候補として検出する手段を含む。
また、本発明(請求項4)は、前記テーブル更新手段において、前記フローキー(k)として、フローIDを用いる。
また、本発明(請求項5)は、前記テーブル更新手段において、前記フローキー(k)として、パケットヘッダ内の送信元IPアドレス、送信先IPアドレス、送信元ポート番号、送信先ポート番号、プロトコル番号、の5つ組、または、5つのうちの少なくとも1つを用いる。
上述のように、本発明によれば、ネットワークの全フローの状態管理を行うことなく、ネットワークの品質状態を把握し、品質劣化フローのみを適切に検出する方法およびその装置を提供することが可能となる。
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
[第1の実施の形態]
図2は、本発明が適用されるIPネットワークの基本構成の一例を示す。図2に示すように、各ノードにおいて品質を観測し、観測された品質情報をネットワーク内に設置されたフロー品質劣化検出装置100にて収集する。
図2は、本発明が適用されるIPネットワークの基本構成の一例を示す。図2に示すように、各ノードにおいて品質を観測し、観測された品質情報をネットワーク内に設置されたフロー品質劣化検出装置100にて収集する。
図3は、本発明の第1の実施の形態におけるフロー品質劣化検出装置の構成を示す。
同図に示すように、フロー品質劣化検出装置100は、Sketch更新部110、フロー品質劣化候補検出部120、品質推定部130、メモリ140から構成される。
メモリ140には、複数のハッシュテーブルから構成されるSketchと呼ばれる管理テーブルを用意する。当該Sketchは、あるキーと値の組の全てを管理することなく、あるキーの到着時にそのキーに関する値を出力するためのデータ構造に関する手法である(例えば、文献「M. Chairkar et al., ``Finding frequent items in data streams,'' ICALP 2002.」参照)。ここでは、後述するように、フロー品質劣化候補抽出部120が、Sketchを用いることで、フローaの遅延時間uの累積値に関する推定値をmedSumにより求め、到着回数に関する推定値をmedCntにより求め、MedSum/medCutにより平均遅延時間を推定している。
以下に、上記の構成の動作を詳細に説明する。
図4は、本発明の第1の実施の形態におけるフロー品質劣化検出装置の動作のフローチャートである。
ステップ1) Shecth更新部110に、ノードからフローkの品質情報uが到着する。
ステップ2) Sketch更新部110は、フローと品質情報の組(k,u)を、メモリ140内のsketch141にエントリする。その手順は以下の通りである。まず、準備として、フローの通信状態を管理するためのメモリ140に、複数のハッシュテーブルから構成されるsketch141と呼ばれる管理テーブルを用意する。当該sketch141の例を図5に示す。sketch141では、H個のハッシュ表からなり、ハッシュテーブルj(j=1,…,H)は、K個の要素を収容可能な配列からなり、x番目の値をTj[x]と記す。なお、初期値としてTj[x]=0 (j=1,…,H,x=0,…,K−1)とする。(キー,値)=(k,u)(ここでは、キーkがフローIDに、値がそのフローの品質に関する値(例えば、遅延時間とする)に対応する)がSketch更新部110に到着すると、
Tj[hj(k)] ← Tj[hj(k)] + u
とする。ここで、hj(k)はハッシュ関数である。また、別のsketchをもう一つ用意し、そこでのj番目のハッシュテーブルにおけるx番目の値をT2j[x]と記す。こちらは、キーが到着したら、
T2j[hj(k)] ← T2j[hj(k)] + 1
とする.
ステップ3) 上記手順を開始して一定時間経過していたらステップ4に移行する。
Tj[hj(k)] ← Tj[hj(k)] + u
とする。ここで、hj(k)はハッシュ関数である。また、別のsketchをもう一つ用意し、そこでのj番目のハッシュテーブルにおけるx番目の値をT2j[x]と記す。こちらは、キーが到着したら、
T2j[hj(k)] ← T2j[hj(k)] + 1
とする.
ステップ3) 上記手順を開始して一定時間経過していたらステップ4に移行する。
ステップ4) Sketch更新部110は、フロー品質劣化候補検出部120へ、時点t+1におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を通知する。フロー品質劣化候補抽出部120では、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を、
Aavg_a(t)=medSum/medCnt
により推定する。ここで、累積値に関する推定値medSum、到着回数に関する推定値medCntは、それぞれ
Aavg_a(t)=medSum/medCnt
により推定する。ここで、累積値に関する推定値medSum、到着回数に関する推定値medCntは、それぞれ
ステップ5) その後、品質推定部130は、フローaの遅延時間(v_a(t+1))と平均遅延時間(Aavg_a(t))との差分
Rdiff_a(t+1)=|v_a(t+1)−Aavg_a(t)|
を計算し、この値が予め定めた閾値Th1を超えたら、キーaをもつフローを品質劣化候補フローとして検出する。差分Rdiff_a(t+1)を図6に示す。
Rdiff_a(t+1)=|v_a(t+1)−Aavg_a(t)|
を計算し、この値が予め定めた閾値Th1を超えたら、キーaをもつフローを品質劣化候補フローとして検出する。差分Rdiff_a(t+1)を図6に示す。
なお、ステップ4において、
まず2次元配列minSums_j[0],minSums_j[1]を用意する。同様に、もう一つの2次元配列minCounters_j[0],minCounters_j[1]を用意する。ステップ2において、フローkの遅延時間uの到着があったら、Sketch更新部110は、
minSums_j=min2(minSums_j[0],minSums_j[1], Tj[hj(k)])
により更新する。ここでmin2(a,b,c)は、a,b,cのうち、最少となるものを第一要素、次に小さいものを第二要素として出力する。同様に、
minCounters_j=min2(minCounters_j[0], minCounters_j[1], T2j[hj(k)])
とする。ステップ4において、フロー品質劣化候補抽出部120がmedSumの計算を行う際には、もし、minSums_j[0]=Tj[hj(a)]であれば
minSums_j=min2(minSums_j[0],minSums_j[1], Tj[hj(k)])
により更新する。ここでmin2(a,b,c)は、a,b,cのうち、最少となるものを第一要素、次に小さいものを第二要素として出力する。同様に、
minCounters_j=min2(minCounters_j[0], minCounters_j[1], T2j[hj(k)])
とする。ステップ4において、フロー品質劣化候補抽出部120がmedSumの計算を行う際には、もし、minSums_j[0]=Tj[hj(a)]であれば
なお、sketchより得られる情報から、フローaの遅延時間uに関する累積値に関する推定値、到着回数による推定値、平均遅延時間等の推定を如何に行うかはバリエーションが考えられる。例えば、文献「B. Krishhamurthy et al., ``Sketch-based change detection: methods, evaluation, and applications,'' ACM IMC 2003.」では、
median_j (Tj[hj(a)] - sum(S)/K)/(1-1/K))
で推定している。ここでsum(S)=Σi Tj[i]である。この推定式をそのまま使うと,推定値が負になる可能性があるが、本発明では遅延時間を推定したいため、推定値が負にならないように上記の式を考案している。実際にこの式での推定の有効性については実データを用いた評価については後述する。
median_j (Tj[hj(a)] - sum(S)/K)/(1-1/K))
で推定している。ここでsum(S)=Σi Tj[i]である。この推定式をそのまま使うと,推定値が負になる可能性があるが、本発明では遅延時間を推定したいため、推定値が負にならないように上記の式を考案している。実際にこの式での推定の有効性については実データを用いた評価については後述する。
品質推定部130は、以上の手順により得られた平均遅時間Aavg_a(t)を用いて、フローaの遅延時間と平均遅延時間の差分
Rdiff_a(t+1)=|v_a(t+1)-Aavg_a(t)|
を計算し、この値が予め定めた閾値Th1を超えたら、キーaをもつフローを品質劣化候補フローとして検出する。
Rdiff_a(t+1)=|v_a(t+1)-Aavg_a(t)|
を計算し、この値が予め定めた閾値Th1を超えたら、キーaをもつフローを品質劣化候補フローとして検出する。
[第2の実施の形態]
前述の第1の実施の形態では、フローと品質情報の組(k,u)のkをフローIDとしたが、本実施の形態では、フローキーとして、パケットヘッダ内の送信元IPアドレス(srcIP)、送信先IPアドレス(dstIP)、送信元ポート番号(srcPort)、送信先ポート番号(dstPort)、プロトコル番号(protocol)の{srcIP#i,dstIP#i,srcPort#i,dstPort#i,protocol#i}の5つ組を用いる、あるいは、これら5つのうちの組み合わせ(例えば{srcIP#i, dstIP#i}の2つ組)により定義してもよいものとする。
前述の第1の実施の形態では、フローと品質情報の組(k,u)のkをフローIDとしたが、本実施の形態では、フローキーとして、パケットヘッダ内の送信元IPアドレス(srcIP)、送信先IPアドレス(dstIP)、送信元ポート番号(srcPort)、送信先ポート番号(dstPort)、プロトコル番号(protocol)の{srcIP#i,dstIP#i,srcPort#i,dstPort#i,protocol#i}の5つ組を用いる、あるいは、これら5つのうちの組み合わせ(例えば{srcIP#i, dstIP#i}の2つ組)により定義してもよいものとする。
例えば,{srcIP#i, dstIP#i}の2つ組で定義して遅延時間を観測する場合には、エンドホストペア毎に品質を管理することに対応する。またsrcIPおよびdstIPに関してprefix毎にまとめる場合には、ネットワークアドレスを同じくする組で管理することに対応する。また、srcIPの1つ組で定義する場合には、そのアドレスがサーバであればサーバ単位での品質を管理することに対応する。
なお、品質として遅延時間を用いる場合には、前述の通り、TCPの3 way handshakeよりネットワーク内で遅延時間を観測可能である。また他の品質尺度を用いてもよい。例えば、スループットであれば、NetFlowやsFlowと呼ばれるフロー測定技術を各ルータで動作させ、そこから得られたフロー情報(転送バイト数,転送時間)を収集し、転送バイト数/転送時間によりスループットを推定することが可能である。
[第3の実施の形態]
第1の実施の形態において、フロー品質劣化候補抽出部120により検出された品質劣化候補フローaについては、メモリ140内に別に用意するフロー毎管理テーブルにそのフローキーaと遅延時間v_a(t+1)をエントリし、以降では、該フローからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を蓄積し、過去N回の観測のうち、n回遅延時間が予め定めた閾値Th2を超えたら品質劣化フローとして特定する。
第1の実施の形態において、フロー品質劣化候補抽出部120により検出された品質劣化候補フローaについては、メモリ140内に別に用意するフロー毎管理テーブルにそのフローキーaと遅延時間v_a(t+1)をエントリし、以降では、該フローからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を蓄積し、過去N回の観測のうち、n回遅延時間が予め定めた閾値Th2を超えたら品質劣化フローとして特定する。
<評価>
以下に本発明をあるインターネット回線上で観測されたトラヒックに対して適用したときの有効性の評価を示す。
以下に本発明をあるインターネット回線上で観測されたトラヒックに対して適用したときの有効性の評価を示す。
ここでは、フローとして{srcIP,dstIP}の2つ組で定義した。ハッシュ関数の数を5個と10個の2通り、ハッシュテーブルサイズを2^12=4096とし、往復遅延時間の変化が予め定めた閾値を超えたら、フロー品質劣化候補として抽出した。その際、変化量の多い上位X個について、本発明で特定されたフローの集合S_est(X)と、フロー毎に状態管理して特定したフローの集合S_real(X)に関して、類似度=|S_real(X)∧S_est(X)|/Xとして評価した。その結果を以下の表に示す。
なお、上記の図3に示すフロー品質劣化検出装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、フロー品質劣化検出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
100 フロー品質劣化検出装置
110 Sketch更新部
120 フロー品質劣化候補検出部
130 品質推定部
140 メモリ
141 sketch(管理テーブル)
110 Sketch更新部
120 フロー品質劣化候補検出部
130 品質推定部
140 メモリ
141 sketch(管理テーブル)
Claims (8)
- 通信網において、ルータAとルータBをつなぐリンクにおいてトラヒックを監視してフローの通信品質劣化を検出するフロー通信品質劣化検出装置であって、
フローの通信状態を管理するための複数のハッシュテーブルj(j=1,…,H)から構成される管理テーブルと、
フローキー(k)とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}を前記ハッシュテーブルに登録するテーブル更新手段と、
所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出するフロー品質劣化候補検出手段と、
前記フローaの遅延時間v_a(t+1)と前記平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する品質推定手段と、
を有することを特徴とするフロー通信品質劣化検出装置。 - 前記テーブル更新手段は、
前記ハッシュテーブルj(j=1,…,H)がK個の要素を収容可能な配列からなり、x番目の値をTj[x]とするとき、前記フローキーと前記フローの品質に関する値が到着すると、ハッシュ関数hj(k)を用いて、第1のハッシュテーブルをTj[hj(k)]←Tj[hj(k)]+uと更新し、第2のハッシュテーブルをT2j[hj(k)]←T2j[hj(k)]+1とする手段を含む
請求項1記載のフロー通信品質劣化検出装置。 - 前記品質推定手段は、
検出された前記品質劣化候補のフローaを、フロー毎に前記管理テーブルにフローキーと遅延時間を格納し、以降は、該フローaからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を該管理テーブルに蓄積し、過去N回の観測のうち、所定の回数n回遅延時間が所定の閾値を越えた場合は、品質劣化候補として検出する手段を含む
請求項1記載のフロー通信品質劣化検出装置。 - 前記テーブル更新手段は、
前記フローキー(k)として、フローIDを用いる
請求項1記載のフロー通信品質劣化検出装置。 - 前記テーブル更新手段は、
前記フローキー(k)として、パケットヘッダ内の送信元IPアドレス、送信先IPアドレス、送信元ポート番号、送信先ポート番号、プロトコル番号、の5つ組、または、5つのうちの少なくとも1つを用いる
請求項1記載のフロー通信品質劣化検出装置。 - 通信網において、ルータAとルータBをつなぐリンクにおいてトラヒックを監視してフローの通信品質劣化を検出するフロー通信品質劣化検出装置におけるフロー通信品質劣化検出方法であって、
前記フロー通信品質劣化検出装置に、
テーブル更新手段、
フロー品質劣化候補検出手段、
品質推定手段、
フローの通信状態を管理するための複数のハッシュテーブルj(j=1,…,H)を有するメモリから構成される管理テーブルと、を有し、
前記テーブル更新手段が、フローキー(k)とフローの品質に関する値として遅延時間(u)が到着すると、該フローキー(k)と該フローの品質に関する値(u)の組{k,u}を前記ハッシュテーブルに登録するテーブル更新ステップと、
前記フロー品質劣化候補検出手段が、所定の時間経過後の時点(t+1)におけるフローaの遅延時間v_a(t+1)を取得し、時点tまでの平均遅延時間Aavg_a(t)を算出するフロー品質劣化候補検出ステップと、
前記品質推定手段が、前記フローaの遅延時間v_a(t+1)と前記平均遅延時間Aavg_a(t)の差分を算出し、該差分が所定の閾値を越えるものを品質劣化候補として検出する品質推定ステップと、
を行うことを特徴とするフロー通信品質劣化検出方法。 - 前記テーブル更新ステップにおいて、
前記ハッシュテーブルj(j=1,…,H)がK個の要素を収容可能な配列からなり、x番目の値をTj[x]とするとき、前記フローキーと前記フローの品質に関する値が到着すると、ハッシュ関数hj(k)を用いて、第1のハッシュテーブルをTj[hj(k)]←Tj[hj(k)]+uと更新し、第2のハッシュテーブルをT2j[hj(k)]←T2j[hj(k)]+1とする
請求項6記載のフロー通信品質劣化検出方法。 - 前記品質推定ステップにおいて、
検出された前記品質劣化候補のフローaを、フロー毎に前記管理テーブルにフローキーと遅延時間を格納し、以降は、該フローaからの遅延時間が観測されるたびに遅延時間情報を該管理テーブルに蓄積し、過去N回の観測のうち、所定の回数n回遅延時間が所定の閾値を越えた場合は、品質劣化候補として検出する
請求項6記載のフロー通信劣化検出方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012123653A JP2013251648A (ja) | 2012-05-30 | 2012-05-30 | フロー通信品質劣化検出装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012123653A JP2013251648A (ja) | 2012-05-30 | 2012-05-30 | フロー通信品質劣化検出装置及び方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013251648A true JP2013251648A (ja) | 2013-12-12 |
Family
ID=49849955
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012123653A Pending JP2013251648A (ja) | 2012-05-30 | 2012-05-30 | フロー通信品質劣化検出装置及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2013251648A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107147545A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-08 | 成都极玩网络技术有限公司 | 一种并发检测多站点网络延迟的方法 |
CN115914038A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-04-04 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 劣化转发设备检测方法、装置、设备及存储介质 |
-
2012
- 2012-05-30 JP JP2012123653A patent/JP2013251648A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107147545A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-08 | 成都极玩网络技术有限公司 | 一种并发检测多站点网络延迟的方法 |
CN115914038A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-04-04 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 劣化转发设备检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN115914038B (zh) * | 2022-11-11 | 2024-04-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 劣化转发设备检测方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Queiroz et al. | An approach for SDN traffic monitoring based on big data techniques | |
Tammana et al. | Simplifying datacenter network debugging with {PathDump} | |
US7065482B2 (en) | Internet traffic analysis tool | |
Bender et al. | Fixing Ally's growing pains with velocity modeling | |
CN112583657A (zh) | 一种基于嵌入式设备的分布式路由级网络拓扑探测方法 | |
JP2005348416A (ja) | フロー単位のトラフィック推定 | |
Suárez-Varela et al. | Towards a NetFlow implementation for OpenFlow software-defined networks | |
JP5199224B2 (ja) | フロー通信品質推定方法と装置およびプログラム | |
JP2006246118A (ja) | 品質劣化切り分け方法、及びその装置 | |
Salcedo Morillo et al. | Overhead in available bandwidth estimation tools: Evaluation and analysis | |
JP2013251648A (ja) | フロー通信品質劣化検出装置及び方法 | |
JP5687650B2 (ja) | フロー通信品質推定方法、フロー通信品質推定装置、及びフロー通信品質推定プログラム | |
JP5485204B2 (ja) | ネットワーク品質測定方法、遅延揺らぎ推定装置、ネットワーク監視システム、及びプログラム | |
JP5437194B2 (ja) | フロー通信品質推定方法及び装置及びプログラム | |
Mnisi et al. | Active throughput estimation using RTT of differing ICMP packet sizes | |
JP5192451B2 (ja) | ネットワーク品質算出システムと方法およびプログラム | |
JP2010233272A (ja) | Tcp通信品質推定方法およびtcp通信品質推定装置 | |
JP2005110038A (ja) | 輻輳検知装置、tcpトラヒックの輻輳検知方法およびプログラム | |
Jakimoski et al. | Measurements of available bandwidth in computer networks | |
Pei et al. | A passive method to estimate TCP round trip time from nonsender-side | |
Ervasti | A survey on network measurement: Concepts, techniques, and tools | |
Sannikov et al. | GetTCP+: Performance monitoring system at transport layer | |
Cheng et al. | A lightweight approach to manifesting responsible parties for TCP packet loss | |
Kawahara et al. | Mean–variance relationship of the number of flows in traffic aggregation and its application to traffic management | |
Murayama et al. | Network State Estimation by Spectral Analysis of Passively Measured TCP Flows |