JP2017017497A

JP2017017497A - ネットワーク最適化方法及びネットワーク最適化装置

Info

Publication number: JP2017017497A
Application number: JP2015131721A
Authority: JP
Inventors: 芳孝清水; Yoshitaka Shimizu; 康夫鈴木; Yasuo Suzuki; 寧加藤; Yasushi Kato; 大樹西山; Daiki Nishiyama
Original assignee: Tohoku University NUC; Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Tohoku University NUC; Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2015-06-30
Filing date: 2015-06-30
Publication date: 2017-01-19
Anticipated expiration: 2035-06-30
Also published as: JP6395085B2

Abstract

【課題】無線区間での衝突等の伝送結果に応じた収容トラヒック量に基づいて適切なルータ数を選定すること。
【解決手段】トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出するステップと、算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出するステップと、算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出するステップと、算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出するステップとを有するネットワーク最適化方法である。
【選択図】図１

Description

本発明は、マルチホップネットワークの最適化技術に関する。

近年、マルチホップネットワークが注目されている。マルチホップネットワークは、無線通信機能を持ったルータを設置し、それらとゲートウェイ間で自律的に伝送路を構築するものである。マルチホップネットワークでは、ルータの数を増加すれば、伝送容量の向上は期待できる。しかしながら、ルータ数を増加すると、データの衝突の発生が多くなる。また、ルータの数を増加しても、クライアントとルータとの間や、ルータとゲートウェイとの間がボトルネックになり、期待した伝送容量が得られない場合がある。このため、マルチホップメットワークでは、ルータ数を最適化することが望まれる。

マルチホップネットワークでのルータ数の最適化については、非特許文献１に、トラヒック情報を収集し、クライアント毎のトラヒック情報（平均データレート）から収容トラヒック量（ユーザ数×平均データレート）をスループットとして算出し、ルータ毎の伝送容量から全ユーザ収容に必要なルータ数を算出する方法が提案されている。

IEEE802.11e無線LANにおけるリアルタイム系トラヒック品質保証のための受付制御およびトラヒック制御方法の提案，宮野他，信学技報 IEICE Technical Report CQ2006-40, OIS2006-42 (2006-09) Bianchi, Giuseppe. "Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function." Selected Areas in Communications, IEEE Journal on 18.3 (2000): 535-547. Gebali, Fayez. Analysis of Computer and Communication Networks. Springer, 2007, pp. 233-235

しかしながら、非特許文献１の手法では、無線区間での衝突等の伝送結果を考慮していないため、収容トラヒック量に応じて最適なルータ数を選定できないという課題がある。

上記事情に鑑み、本発明は、無線区間での衝突等の伝送結果に応じた収容トラヒック量に基づいて適切なルータ数を選定できる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出するステップと、算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出するステップと、算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出するステップと、算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出するステップとを有するネットワーク最適化方法である。

本発明の一態様は、上記のネットワーク最適化方法であって、算出されたルータとゲートウェイとの間の送受信結果に基づいて、ルータ数毎の伝送可能容量を算出し、ルータ数毎の伝送可能容量に基づいて、最適なルータ数を決定するステップをさらに有する。

本発明の一態様は、上記のネットワーク最適化方法であって、トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とに基づいて必要なゲートウェイ数を決定するステップをさらに有する。

本発明の一態様は、上記のネットワーク最適化方法であって、ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、測定されたスループットと閾値とを比較してゲートウェイ数を変更するステップをさらに有する。

本発明の一態様は、トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出するステップと、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定し、前記ゲートウェイ数に基づいて分割されたサブエリア毎に、最適なルータ数を決定し、前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、当該測定されたスループットと閾値とを比較して、ゲートウェイ数の変更を行い、前記ゲートウェイ数の変更を行った後、最適なルータ数の再決定を行うネットワーク最適化方法であって、トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出するステップと、算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出するステップと、算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出するステップと、算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出するステップと、算出したルータとゲートウェイとの間の送受信結果に基づいて、ルータ数毎の伝送可能容量を算出し、ルータ数毎の伝送可能容量に基づいて、最適なルータ数を決定するステップと、を有するネットワーク最適化方法である。

本発明の一態様は、ネットワークのトラヒック情報を収集するトラヒック情報収集部と、ルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する無線区間解析部と、前記ルータ数毎の伝送可能容量を基に、最適なルータ数を決定するルータ数算出部とを備え、前記無線区間解析部は、前記トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出し、当該算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出し、当該算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出し、当該算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出し、前記算出したルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する、ネットワーク最適化装置である。

本発明の一態様は、ネットワークのトラヒック情報を収集するトラヒック情報収集部と、前記トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定するゲートウェイ数算出部と、ルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する無線区間解析部と、前記ルータ数毎の伝送可能容量を基に、最適なルータ数を決定するルータ数算出部と、前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定するスループット監視部とを備え、前記トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定し、前記ゲートウェイ数に基づいて分割されたサブエリア毎に、最適なルータ数を決定し、前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、当該測定されたスループットと閾値とを比較して、ゲートウェイ数の変更を行い、前記ゲートウェイ数の変更を行った後、最適なルータ数の再決定を行うネットワーク最適化装置であって、前記無線区間解析部は、前記トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出し、当該算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出し、当該算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出し、当該算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出し、前記算出したルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する、ネットワーク最適化装置である。

本発明により、無線区間での衝突等の伝送結果に応じた収容トラヒック量に基づいて適切なルータ数を選定することが可能となる。

本発明の実施形態において用いられるマルチホップネットワークを階層型ネットワークの説明図である。本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置の構成を示すブロック図である。ルータとクライアントとの間の状態遷移モデルである。ルータとゲートウェイとの間の状態遷移モデルである。伝送容量を求めるための時間の説明図である。本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置の動作を示すフローチャートである。本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置の構成を示すブロック図である。本発明の第２の実施形態の処理を示すフローチャートである。本発明の第２の実施形態に係るネットワーク最適化装置の説明図である。本発明の第３の実施形態に係るネットワーク最適化装置の構成を示すブロック図である。本発明の第３の実施形態に係るネットワーク最適化装置の説明図である。本発明の第３の実施形態に係るネットワーク最適化装置の説明図に用いるグラフである。本発明の第３の実施形態の処理を示すフローチャートである。本発明の第４の実施形態に係るネットワーク最適化装置の構成を示すブロック図である。本発明の第４の実施形態の処理を示すフローチャートである。本発明の第４の実施形態に係るネットワーク最適化装置の説明図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施形態において用いられるマルチホップネットワークを階層型ネットワークで示したものである。

マルチホップネットワークは、複数のルータを設置し、それらとゲートウェイ間、ルータ間、それらとクライアント間で自律的に伝送路を構築する。各クライアントは、ツリー状に結ばれたルータと、ゲートウェイとを介して、インターネット等のネットワークに接続される。したがって、マルチホップネットワークは、図１に示すように、アクセスネットワーク層と、バックボーンネットワーク層との階層型のネットワークとして表現できる。なお、図１において、ＣＬ（Client）はマルチホップネットワークを構成するクライアントを示し、Ｒ（Router）はマルチホップネットワークを構成するルータを示し、ＧＷ（Gateway）はマルチホップネットワークを構成するゲートウェイを示している。

マルチホップネットワークでは、ルータの増加により、伝送容量の向上が期待できる。しかしながら、ルータの増加により、データフレームの衝突が多くなる。また、ルータを増加しても、ルータとゲートウェイとの間や、クライアントとルータとの間がボトルネックとなる。したがって、単純に、ルータを増加しても、伝送可能容量は増大しない。

そこで、本発明の実施形態に係るネットワーク最適化装置では、図１に示すような、階層型のネットワーク層から、マルコフ連鎖モデルによる確率理論を導入して、ルータ数毎の伝送可能容量を算出し、伝送容量が最大となるルータ数を算出している。

＜第１の実施形態＞
図２は、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置１０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置１０は、トラヒック情報収集部１１と、無線区間解析部１２と、ルータ数算出部１３と、制御部１４と、入出力部１５とを備えている。

トラヒック情報収集部１１は、クライアント数、データサイズ、データ発生間隔等のトラヒック情報を収集する。これらのトラヒック情報は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｅのＴＳＰＥＣ（Traffic Specifications）ネゴシエーション手順を利用して収集される。トラヒック情報は、トラヒック情報収集部１１から、制御部１４、ルータ数算出部１３を介して、無線区間解析部１２に送られる。

無線区間解析部１２は、トラヒック情報収集部１１で収集されたトラヒック情報を基に、マルコフ連鎖モデルによる確率理論により、各ルータの伝送可能容量を算出する。そして、無線区間解析部１２は、ルータ数毎に各ルータの伝送可能容量を算出し、このルータ数毎の各ルータの伝送可能容量を、最適なルータ数を算出するためのパラメータとして、ルータ数算出部１３に送る。

ルータ数算出部１３は、ルータ数毎の各ルータの伝送可能容量から、伝送可能容量が最大となるときのルータ数を算出する。そして、ルータ数算出部１３は、この伝送可能容量が最大となるときのルータ数を、ルータ数の最適値として、制御部１４を介して、入出力部１５に出力する。

次に、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置１０における無線区間の伝送容量の算出処理について説明する。

本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置１０では、以下のようにして、トラヒック情報を基に、クライアントからルータを経由しゲートウェイへのデータ送信をもとに各ルータの伝送可能容量を算出している。

（Ａ）トラヒック情報を基に、ルータとクライアントとの間（アクセスネットワーク層）の送信成功確率を算出する。
（Ｂ）算出された送信成功確率に基づいて、ルータのバッファ状況を算出する。
（Ｃ）算出されたルータのバッファ状況に基づいて、バックボーンネットワーク層でのルータの送信確率を算出する。
（Ｄ）算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイとの間（バックボーンネットワーク層）の送受結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出する。
（Ｅ）算出された送信待機確率、送信成功確率、及び衝突発生確率に基づいて、各ルータの伝送可能容量を算出するためのパラメータを生成する。

まず、トラヒック情報を基に、ルータとクライアントとの間の送信成功確率を算出する処理について説明する。

図３は、ルータとクライアントとの間（アクセスネットワーク層）でのルータの状態遷移モデルである。アクセスネットワーク層での状態遷移モデルは、図３に示すように、待機状態ＳＴ１と、送信成功状態ＳＴ２と、送信衝突状態ＳＴ３とにより表される。送信するデータフレームが無いときには、待機状態ＳＴ１から待機状態ＳＴ１への状態遷移となる。データフレームが送信され、データフレームの送信が成功すると、待機状態ＳＴ１から送信成功状態ＳＴ２への状態遷移となる。データフレームが送信されたが、衝突等によりデータフレームの送信が失敗すると、待機状態ＳＴ１から送信衝突状態ＳＴ３への状態遷移となる。

ここで、アクセスネットワーク層での送信確率をＰ_ｔとすると、待機状態ＳＴ１から待機状態ＳＴ１への状態遷移確率Ｐ_ＩＩ、待機状態ＳＴ１から送信成功状態ＳＴ２への状態遷移確率Ｐ_ＩＳ、待機状態ＳＴ１から送信衝突状態ＳＴ３への状態遷移確率Ｐ_ＩＣは、以下のように算出できる。nはノード数、すなわち、ルータに接続しルータへの送信が競合するクライアント数である。

ここで、送信確率Ｐ_ｔは、以下のようにして求められる（非特許文献２参照）。

（１）、（２）及び（３）式より、定常状態確率は、以下のような演算により算出できる。

以上のように、アクセスネットワーク層での送信成功確率ｓ_ｓは、送信確率Ｐｔと、ノード数ｎと、バックオフウィンドウサイズＷとを用いて、算出することができる。送信確率Ｐ_ｔは、上述のように、（Ｐ_ｔ＝２／（Ｗ＋１））として求められる。バックオフウィンドウサイズＷは、無線方式によって固定値である。

次に、アクセスネットワーク層での送信成功確率に基づいて、ルータのバッファ状況を算出する処理について説明する。

ルータは、ゲートウェイの送信バッファにデータフレームがない状態では、送信を行うことはない。このことから、ルータのバッファにデータフレームを持たない確率を算出すれば、これを基に、ルータとゲートウェイとの間（バックボーンネットワーク層）でのルータの送信待機確率が算出できる。ルータの送信待機確率が算出できれば、ルータの送信確率が算出できる。

ルータのバッファにデータフレームを持たない確率Ｐ_{ｅｍｐｔｙ}は、Ｍ／Ｍ／１Ｂのキューモデルを利用して、以下のように算出できる。

ここで、ρはルータ利用率、Ｂはバッファサイズである。ルータ利用率ρは、以下のようにして求められる（非特許文献３参照）。

ルータ内のバッファへのデータフレームの到着確率ａは、アクセスネットワーク層でのクライアントからルータへの成功確率であり、（５）式より算出する。ルータ内のバッファからの送信確率ｃは、バックボーンネットワーク層でのルータからゲートウェイへのデータフレームの成功確率であり、（５）式より算出する。このように、ルータ内のバッファ状況は、アクセスネットワーク層でのルータの送信成功確率に基づいて算出できる。

次に、ルータのバッファ状況に基づいて、バックボーンネットワーク層でのルータの送信確率を算出する処理について説明する。

図４は、ルータとゲートウェイとの間（バックボーンネットワーク層）でのルータの状態遷移モデルである。図４において、ＳＴ１１は待機状態、ＳＴ（０）はバックオフカウンタが「０」である状態、ＳＴ（１）はバックオフカウンタが「１」である状態、ＳＴ（Ｗ−２）はバックオフカウンタが「Ｗ−２」である状態、ＳＴ（Ｗ−１）はバックオフカウンタが「Ｗ−１」である状態を示す。

バックオフカウンタは、バックオフ時間を設定するものである。バックオフ値は、「０」から「Ｗ−１」のいずれかの値が割り当てられる。バックオフカウンタの値が「０」になると、データフレームが送信される。

図４において、待機状態ＳＴ１１から待機状態ＳＴ１１への状態遷移ではデータフレームは送出されないので、状態遷移確率はＰ_{ｅｍｐｔｙ}（ルータのバッファにデータフレームを持たない確率）となる。また、バックオフカウンタが「０」である状態ＳＴ（０）から待機状態ＳＴ１１への状態遷移確率では、データフレームは送出されないので、状態遷移確率はＰ_{ｅｍｐｔｙ}となる。他の状態への状態遷移確率Ｐ_ｂは、確率Ｐ_{ｅｍｐｔｙ}を用いて、以下のように示される。

図４の状態遷移モデルから、バックボーンネットワーク層でのルータの送信確率ｓ_{０ｒｅａｌ}は、バックオフカウンタが「０」である状態ＳＴ（０）である確率ｓ_０から、以下のように算出できる。

このように、バックボーンネットワーク層でのルータの送信確率ｓ_{０ｒｅａｌ}は、ルータのバッファ状況（ルータのバッファにデータフレームを持たない確率）に基づいて算出することができる。

次に、ルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間（バックボーンネットワーク層）の送受結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出する処理について説明する。

ルータ数ｎ_ｍのサブエリアのルータとゲートウェイ間の送受状態は、（４）、（５）、（６）式と同様にして、算出することができる。つまり、ルータの送信確率ｓ_{０ｒｅａｌ}は、（９）式により算出できる。このルータの送信確率ｓ_{０ｒｅａｌ}を使って、ルータとゲートウェイ間の送受状態は、以下のようにして、算出できる。

ルータとゲートウェイ間の送受結果である送信待機確率ｓ_ｉｍ、送信成功確率ｓ_ｓｍ、衝突発生確率ｓ_ｃｍが算出できれば、これらに基づいて、以下のようにして、各ルータの伝送可能容量Ｒが算出できる。

上式における各時間は、具体的には、図５に示すような時間となる。また、伝送速度を５４Ｍｂｐｓと仮定すると、時間は、下記で計算される。

上述のように、（１３）式に基づいて、ルータｎ_ｍ数での伝送可能容量Ｒが算出できる。そこで、ルータ数算出部１３は、ルータ数をパラメータに伝送可能容量Ｒを取得し、伝送可能容量Ｒが最大となるときのルータ数を、最適なルータ数として決定している。

図６は、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置の動作を示すフローチャートである。

図６において、トラヒック情報収集部１１は、ＴＳＰＥＣネゴシエーション手順により、クライアント数、データサイズ、データ発生間隔等をトラヒック情報として収集し、無線区間解析部１２に転送する（ステップＳ１）。

無線区間解析部１２は、利用可能なルータ数Ｋ（Ｋは整数）の初期値を設定する（ステップＳ２）。なお、ここでは、利用可能なルータ数は、ｐ個からｑ個に設定するものとし、ルータ数Ｋの初期値として（Ｋ＝ｐ）に設定する。

無線区間解析部１２は、トラヒック情報と、利用可能なルータ数を設定すると、前述した手順により、トラヒック情報から、マルコフ連鎖モデルによる確率理論で、各ルータの伝送可能容量Ｒを算出する（ステップＳ３）。すなわち、ステップＳ３において、無線区間解析部１２は、トラヒック情報を基に、ルータとクライアントの送信成功確率を算出する（（１）式〜（６）式参照）。そして、無線区間解析部１２は、算出された送信成功確率に基づいて、ルータのバッファ状況を算出する（（７）式参照）。そして、無線区間解析部１２は、算出されたルータのバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出する（（８）〜（９）式参照）。そして、無線区間解析部１２は、算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出する（（１０）〜（１２）式参照）。そして、無線区間解析部１２は、算出された送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率から、各ルータ数での伝送可能容量を算出する（（１３）式参照）。

無線区間解析部１２は、設定可能な全てのルータ数（Ｋ＝ｐからｑ）について、各ルータ数での伝送可能容量の算出を行ったか否かを判定する（ステップＳ４）。設定可能な全てのルータ数（Ｋ＝ｐからｑ）について、各ルータの伝送可能容量の算出を行っていなければ（ステップＳ４：Ｎｏ）、無線区間解析部１２は、利用可能なルータ数Ｋを例えば（Ｋ＋１）に変更して（ステップＳ５）、ステップＳ３に処理をリターンする。ステップＳ３からステップＳ５の処理を繰り返すことで、設定可能な全てのルータ数（Ｋ＝ｐ〜ｑ）について、各ルータの伝送可能容量が算出される。

ステップＳ４で、設定可能な全てのルータ数（Ｋ＝ｐ〜ｑ）について各ルータ数の伝送可能容量の算出が終了したら（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、ルータ数算出部１３は、ルータ数（Ｋ＝ｐ〜ｑ）毎の各ルータの伝送可能容量を、ルータ数を算出するためのパラメータとして、ルータ数算出部１３に送る。ルータ数算出部１３は、ルータ数毎の各ルータ数の伝送容量が最大となるときのルータ数を、最適なルータ数として決定する（ステップＳ６）。

すなわち、ルータ数算出部１３は、ルータ数（Ｋ＝ｐ〜ｑ）毎に、（１３）式に示したパラメータＲの値を取得する。そして、ルータ数算出部１３は、伝送可能容量（Ｒ）の値が最大値となるときのルータ数を求め、この最大値となるときのルータ数を、最適なルータ数として出力する。

以上説明したように、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク最適化装置１０では、トラヒック情報を基に、マルコフ連鎖モデルによる確率理論により無線区間の伝送容量を算出し、算出された伝送容量をパラメータとして、伝送可能容量を最大とするルータ数を算出している。これにより、無線区間での衝突等の伝送結果を考慮して、収容トラヒック量に応じて最適なルータ数を選定できる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、本発明の第２の実施形態を示すものである。図７に示すように、本発明の第２の実施形態に係るネットワーク最適化装置１１０は、トラヒック情報収集部１１１と、無線区間解析部１１２と、ルータ数算出部１１３と、制御部１１４と、入出力部１１５と、ゲートウェイ数算出部１１６とを備えている。トラヒック情報収集部１１１、無線区間解析部１１２、ルータ数算出部１１３、制御部１１４、入出力部１１５は、第１の実施形態におけるトラヒック情報収集部１１、無線区間解析部１２、ルータ数算出部１３、制御部１４、入出力部１５と同様である。本発明の第２の実施形態では、更に、ゲートウェイ数算出部１１６を備えている。

ゲートウェイ数算出部１１６は、最適なゲートウェイ数を算出するものである。ゲートウェイ数算出部１１６には、トラヒック情報収集部１１１から制御部１１４を介して、クライアント数、データサイズ、送信頻度、物理伝送速度がトラヒック情報として送られる。ゲートウェイ数算出部１１６は、トラヒック情報から、以下に示すように、全てのトラヒック送信に要する送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}を算出する。

そして、ゲートウェイ数算出部１１６は、送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}から、ゲートウェイの収容容量が送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}を下回らない最小の整数として、ゲートウェイ数を設定する。例えば、１つのゲートウェイの収容容量が「１」で送信占有時間が「３．５」ならば、４個のゲートウェイを配置する。

図８は、本発明の第２の実施形態の処理を示すフローチャートである。図８において、ゲートウェイ数算出部１１６は、トラヒック情報収集部１１１からクライアント数、クライアント毎にデータサイズ、送信頻度、物理伝送速度をトラヒック情報として収集する（ステップＳ１０１）。ゲートウェイ数算出部１１６は、トラヒック情報から、全てのクライアントのトラヒック送信に要する送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}を算出する（ステップＳ１０２）。そして、ゲートウェイ数算出部１１６は、送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}から、送信占有時間Ｔ_{ｔｒａｎｓ}を下回らない最小の整数として、ゲートウェイ数を算出する（ステップＳ１０３）。

本発明の第２の実施形態では、ゲートウェイの数を最適に設定できる。例えば、図９（Ａ）に示すように、１つのゲートウェイのみの場合には、ゲートウェイがボトルネックになり、所望の伝送容量が得られない。このような場合には、上述のようにして、最適なゲートウェイの数を算出し、図９（Ｂ）に示すように、算出された数のゲートウェイを配置する（この例では、４つのゲートウェイが配置されている）。これにより、所望の伝送容量を確保できる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第３の実施形態を示すものである。図１０に示すように、本発明の第３の実施形態に係るネットワーク最適化装置２１０は、トラヒック情報収集部２１１と、無線区間解析部２１２と、ルータ数算出部２１３と、制御部２１４と、入出力部２１５と、スループット監視部２１７とを備えている。

トラヒック情報収集部２１１、無線区間解析部２１２、ルータ数算出部２１３、制御部２１４、入出力部２１５は、第１の実施形態におけるトラヒック情報収集部１１、無線区間解析部１２、ルータ数算出部１３、制御部１４、入出力部１５と同様である。本発明の第３の実施形態では、更に、スループット監視部２１７を備えている。

スループット監視部２１７は、ゲートウェイとルータとの間のスループットを監視する。そして、スループット監視部２１７は、計測されたスループットと閾値とを比較し、このスループットの監視値と閾値との比較結果に基づいて、ゲートウェイの追加又は利用停止を、制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する。

つまり、図１１はクライアントの参加、離脱によるトラヒックの変化を示し、図１２は、トラヒックの変化とスループットの変化との関係を示している。図１１に示すように、クライアントの参加、離脱により、ゲートウェイとルータとの間のスループットは変化する。スループット監視部２１７は、ゲートウェイとルータとの間のスループットを一定時間の間、監視する。例えば、図１２に示すように、クライアントの参加、離脱により、トラヒックの変化が生じ、これにより、ゲートウェイとルータとの間のスループットが変化したとする。スループット監視部２１７は、計測されたスループットが閾値ＴＨ１を所定時間下回った場合、ゲートウェイの利用停止を制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する。また、スループット監視部２１７は、計測されたスループットが閾値ＴＨ２を所定時間上回った場合、ゲートウェイの追加を制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する。

図１３は、本発明の第３の実施形態の処理を示すフローチャートである。図１３において、スループット監視部２１７は、ゲートウェイとルータとの間のスループットを監視する（ステップＳ２０１）。そして、スループット監視部２１７は、計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ１以下か否かを判定する（ステップＳ２０２）。計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ１以下であると判定された場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、スループット監視部２１７は、ゲートウェイの利用停止を制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する（ステップＳ２０３）。

計測されたスループットが閾値ＴＨ１以下ではないと判定された場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、スループット監視部２１７は、計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ２以上か否かを判定する（ステップＳ２０４）。計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ２以上であると判定された場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、スループット監視部２１７は、ゲートウェイの追加を制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する（ステップＳ２０５）。

このように、本実施形態では、スループット監視部２１７が設けられる。そして、スループット監視部２１７で、計測されたスループットと閾値とが比較され、このスループットの監視値と閾値との比較結果に基づいて、ゲートウェイの追加又は削除が行われる。これにより、ゲートウェイとルータとの間のスループットの変化に追従して、ゲートウェイの数を最適に設定できる。

なお、スループット監視部２１７は、特定のゲートウェイのスループットを監視しても良いし、全てのゲートウェイを監視しても良い。全てのゲートウェイを監視する場合、スループット監視部２１７は、ゲートウェイの平均スループットが閾値ＴＨ１を下回った場合、最もスループットの小さいゲートウェイの利用停止を、制御部２１４を介して入出力部２１５に出力し、ゲートウェイの平均スループットが閾値ＴＨ２を上回った場合、ゲートウェイの追加を制御部２１４を介して入出力部２１５に出力する。

＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図１４は、本発明の第４の実施形態を示すものである。図１４に示すように、本発明の第４の実施形態に係るネットワーク最適化装置３１０は、トラヒック情報収集部３１１と、無線区間解析部３１２と、ルータ数算出部３１３と、制御部３１４と、入出力部３１５と、ゲートウェイ数算出部３１６と、スループット監視部３１７とを備えている。

トラヒック情報収集部３１１、無線区間解析部３１２、ルータ数算出部３１３、制御部３１４、入出力部３１５は、第１の実施形態におけるトラヒック情報収集部１１、無線区間解析部１２、ルータ数算出部１３、制御部１４、入出力部１５と同様である。ゲートウェイ数算出部３１６は、本発明の第２の実施形態におけるゲートウェイ数算出部１１６（図７参照）と同様である。スループット監視部３１７は、本発明の第３の実施形態におけるスループット監視部２１７（図１０参照）と同様である。

図１５は、本発明の第４の実施形態の処理を示すフローチャートである。図１５において、トラヒック情報収集部３１１は、トラヒック情報を収集し、ゲートウェイ数算出部３１６及び無線区間解析部３１２に送る（ステップＳ３０１）。

ゲートウェイ数算出部３１６は、トラヒック情報から、最適なゲートウェイ数を算出する（ステップＳ３０２）。なお、ステップＳ３０２の処理は、図８にフローチャートで示した処理（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３）と同様である。

ゲートウェイ数が算出されたら、オペレータは、算出した数のゲートウェイを設置し、ゲートウェイ毎にサブエリアを構成する。クライアントは最も通信状態の良いゲートウェイに接続する（ステップＳ３０３）。そして、図６にフローチャートで示した処理（ステップＳ１〜ステップＳ６）と同様に、最適なルータ数を算出する（ステップＳ３０４）。そして、オペレータは、各サブエリアに最適な数のルータを配置して、運用を行う。

運用中では、スループット監視部３１７は、ゲートウェイとルータとの間のスループットを監視する（ステップＳ３０５）。そして、スループット監視部３１７は、計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ１以下か否かを判定する（ステップＳ３０６）。計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ１以下であると判定された場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、スループット監視部３１７は、ゲートウェイの利用停止を制御部３１４を介して入出力部３１５に出力する（ステップＳ３０７）。

計測されたスループットが閾値ＴＨ１以下ではないと判定された場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、スループット監視部２１７は、計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ２以上か否かを判定する（ステップＳ３０８）。計測されたスループットが所定時間閾値ＴＨ２以上ではないと判定された場合（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、ステップＳ３０５に処理をリターンする。

ステップＳ３０８で、計測されたスループットが閾値ＴＨ２以上であると判定された場合（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、スループット監視部３１７は、ゲートウェイの追加を制御部３１４を介して入出力部３１５に出力する（ステップＳ３０９）。

ステップＳ３０７でゲートウェイの利用停止が出力された場合、又は、ステップＳ３０９でゲートウェイの追加が出力された場合、オペレータは、ゲートウェイを追加配置し、サブエリアを再構築する（ステップＳ３１０）。そして、図６にフローチャートで示した処理と同様に、最適なルータ数を算出する（ステップＳ３１１）。そして、オペレータは、各サブエリアに最適な数のルータを配置して、ステップＳ３０５に処理を戻し、運用を行う。

本実施形態では、図１６（Ａ）に示すように、図８のフローチャートで示す処理により、クライアントからトラヒック情報を取得して、図１６（Ｂ）に示すように、最適なゲートウェイの数が決定される。ゲートウェイ数が算出されたら、図１６（Ｃ）に示すように、ゲートウェイ毎にサブエリアを構成する。そして、図６にフローチャートで示した処理により、サブエリア毎に最適なルータ数が算出される。そして、各サブエリアに最適な数のルータが配置されて、運用が行われる。

運用中には、ゲートウェイとルータとの間のスループットが監視される。図１６（Ｄ）に示すように、クライアントの離脱により、ゲートウェイとルータとの間のスループットが変化すると、図１６（Ｅ）に示すように、再び、最適なゲートウェイの数が決定され、サブエリアを再構築する。そして、図６にフローチャートで示した処理により、最適なルータ数が算出される。

このように、本実施形態では、ゲートウェイの数と、ルータの数が最適に設置される。また、クライアントの参加、離脱によりゲートウェイとルータとの間のスループットが変化すると、再び、最適なゲートウェイの数が決定され、サブエリアを再構築し、最適なルータ数が算出される。

なお、ネットワーク最適化装置１０、１１０，２１０，３１０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１０…ネットワーク最適化装置，１１，１１１，２１１，３１１…トラヒック情報収集部，１２，１１２，２１２，３１２…無線区間解析部，１３，１１３，２１３，３１３…ルータ数算出部，１４，１１４，２１４，３１４…制御部，１５，１１５，２１５，３１５…入出力部，１１６，３１６…ゲートウェイ数算出部，２１７，３１７…スループット監視部

Claims

トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出するステップと、
算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出するステップと、
算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出するステップと、
算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出するステップと
を有するネットワーク最適化方法。
算出されたルータとゲートウェイとの間の送受信結果に基づいて、ルータ数毎の伝送可能容量を算出し、ルータ数毎の伝送可能容量に基づいて、最適なルータ数を決定するステップをさらに有する請求項１に記載のネットワーク最適化方法。
トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とに基づいて必要なゲートウェイ数を決定するステップをさらに有する請求項１又は２に記載のネットワーク最適化方法。
ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、測定されたスループットと閾値とを比較してゲートウェイ数を変更するステップをさらに有する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のネットワーク最適化方法。
トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出するステップと、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定し、前記ゲートウェイ数に基づいて分割されたサブエリアに毎に、最適なルータ数を決定し、前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、当該測定されたスループットと閾値とを比較して、ゲートウェイ数の変更を行い、前記ゲートウェイ数の変更を行った後、最適なルータ数の再決定を行うネットワーク最適化方法であって、
トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出するステップと、
算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出するステップと、
算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出するステップと、
算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出するステップと、
算出したルータとゲートウェイとの間の送受信結果に基づいて、ルータ数毎の伝送可能容量を算出し、ルータ数毎の伝送可能容量に基づいて、最適なルータ数を決定するステップと、
を有するネットワーク最適化方法。
ネットワークのトラヒック情報を収集するトラヒック情報収集部と、
ルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する無線区間解析部と、
前記ルータ数毎の伝送可能容量を基に、最適なルータ数を決定するルータ数算出部とを備え、
前記無線区間解析部は、前記トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出し、当該算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出し、当該算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出し、当該算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出し、前記算出したルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する、ネットワーク最適化装置。
ネットワークのトラヒック情報を収集するトラヒック情報収集部と、
前記トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定するゲートウェイ数算出部と、
ルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する無線区間解析部と、
前記ルータ数毎の伝送可能容量を基に、最適なルータ数を決定するルータ数算出部と、
前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定するスループット監視部とを備え、
前記トラヒック情報を基に収容トラヒック量を算出し、当該算出された収容トラヒック量とゲートウェイの収容容量とから必要なゲートウェイ数を決定し、前記ゲートウェイ数に基づいて分割されたサブエリアに毎に、最適なルータ数を決定し、前記ゲートウェイとルータ間のスループットを測定し、当該測定されたスループットと閾値とを比較して、ゲートウェイ数の変更を行い、前記ゲートウェイ数の変更を行った後、最適なルータ数の再決定を行うネットワーク最適化装置であって、
前記無線区間解析部は、前記トラヒック情報を基に、ルータとクライアント間の送信成功確率を算出し、当該算出された送信成功確率からルータ内のバッファ状況を算出し、当該算出されたバッファ状況に基づいて、ルータの送信確率を算出し、当該算出されたルータの送信確率に基づいて、ルータとゲートウェイ間の送受信結果である送信待機確率、送信成功確率、衝突発生確率を算出し、前記算出したルータとゲートウェイ間の送受信結果を基に、ルータ数毎の伝送可能容量を算出する、ネットワーク最適化装置。