JP2018157431A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
このようなデータ・パケットを監視する装置(モニタリング装置)では、多数の端末装置により通信されるデータ・パケットが混在した状態で観測される。なお、個々のデータ・パケットから、直接、端末装置を特定すること、あるいは、端末装置の状態を特定することはできない。
非特許文献2には、プロトコルの正常性を確認する手法が記載されており、conformance testingと呼ばれている(非特許文献2参照。)。この技術は、端末装置の状態の遷移を標準化仕様と比較することで、実装されているネットワークが仕様通りに動作するか否かを検証する方式として、広く利用されている。しかしながら、この技術では、仕様通りに実装されているネットワークにおいて発生する品質劣化ならびに異常を捉えることはできない。
一構成例として、情報処理装置において、前記タイムスケール処理部は、それぞれの前記タイムスケールごとに、前記タイムスケールの時間に含まれる前記通信に関する情報に基づいて前記解析の処理を実行する、構成が用いられてもよい。
一構成例として、情報処理装置において、前記通信に関する情報は、通信の回数または通信の時間に関する情報である、構成が用いられてもよい。
一構成例として、情報処理装置において、前記解析の処理は、前記通信に関する情報について異常を検出する処理を含む、構成が用いられてもよい。
以下の実施形態は、LTEを例として説明するが、例えば、LTE以外のネットワークに適用されてもよい。
図1は、本発明の一実施形態に係る通信システム1の概略的な構成を示すブロック図である。
本実施形態では、LTEのネットワークに適用した場合を示す。
LTEのネットワークは、E−UTRAN(Evolved Universal Terrestrial Radio Network)と呼ばれる無線のネットワークと、EPC(Evolved Packet Core)と呼ばれるコアネットワークから構成されている。
EPCは、MME装置31、S−GW(Serving−Gateway)装置41、P−GW(PDN(Packet data network)−Gateway)装置42、図示していないHSS装置など、複数の装置群によって構成される。
本実施形態に係る通信システム1は、さらに、PDNあるいはインターネットなどのネットワーク43、記憶装置32、情報処理装置51を備える。
なお、端末装置11−1〜11−3、基地局装置21−1〜21−3、MME装置31、S−GW装置41あるいはP−GW装置42は、それぞれ、例えば、多数備えられており、図1では、一部のみが示されている。
各端末装置11−1〜11−3と、基地局装置21−1〜21−3との間で、無線により通信を行う。
2個以上の基地局装置21−1〜21−3の間で、信号の通信を行う。
各基地局装置21−1〜21−3と、S−GW装置41とは、インタフェースの回線111〜113を介して、通信を行う。回線111〜113は、ユーザプレーン(User−plane)である。
MME装置31と、S−GW装置41とは、S11のインタフェースの回線104を介して、通信を行う。S−GW装置41は、回線104を介して、例えば、端末装置11−1〜11−3の状態に関する情報をMME装置31に送信する。回線104は、コントロールプレーン(Control−plane)である。
P−GW装置42は、インタフェースの回線131を介して、ネットワーク43との間で通信を行う。回線131は、ユーザプレーン(User−plane)である。
本実施形態では、MME装置31が各基地局装置21−1〜21−3あるいはS−GW装置41から受信した情報、または、当該情報を用いて得られる情報が、記憶装置32に記憶される。
ここで、記憶装置32に記憶される情報は、例えば、MME装置31が各基地局装置21−1〜21−3から受信した情報と、MME装置31がS−GW装置41から受信した情報とのうちの任意の一方に基づいてもよく、または、両方に基づいてもよい。
一般に、S1−MMEのインタフェースの回線101〜103を流れる信号に基づいて、各端末装置11−1〜11−3の位置の情報が、各基地局装置21−1〜21−3ごとの単位で、記憶装置32に記憶(記録)される。
情報処理装置51は、例えば、人(管理者など)により操作されて動作してもよく、または、あらかじめ定められた規則にしたがって(自動的に)動作してもよい。
図2は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置51の概略的な構成を示すブロック図である。
本実施形態では、情報処理装置51が独立な装置として、通信システム1に備えられている。または、情報処理装置51の機能が、通信システム1におけるいずれかの装置(例えば、MME装置31または他の装置)に備えられてもよい。または、情報処理装置51の機能が、通信システム1における2個以上の装置に分散されて備えられてもよい。
制御部214は、制御信号情報取得部231と、タイムスケール処理部232と、表示情報生成部233を備える。
出力部212は、情報を出力する。出力部212は、例えば、他の装置に情報を出力してもよく、一例として、ディスプレイ装置などの表示装置の画面に情報を表示出力してもよい。
記憶部213は、情報を記憶する。
制御部214は、各種の処理あるいは制御を行う。
一例として、記憶部213は制御プログラムおよびパラメータを記憶し、制御部214はCPU(Central Processing Unit)を備えて当該CPUにより当該パラメータを用いて当該制御プログラムを実行することで、各種の処理あるいは制御を行ってもよい。
ここで、図1に示される通信システム1におけるネットワークに流れる制御信号には、例えば、プロトコルのメッセージを有する信号が含まれる。このようなメッセージに基づいて、それぞれの端末装置11−1〜11−3の状態、および状態の遷移が把握され得る。
なお、制御信号情報取得部231により制御信号情報を取得する手法としては、任意であってもよく、例えば、既に記憶された制御信号情報(例えば、ログの情報)を取得する手法が用いられてもよく、あるいは、リアルタイムなどで、通信されるデータ・パケット(信号)をパッシブで観測してキャプチャする手法が用いられてもよい。
表示情報生成部233は、表示装置の画面に表示するための情報(表示情報)を生成する。当該表示情報は、例えば、出力部212によって、表示装置の画面に表示出力される。
図3〜図6を参照して、情報処理装置51において行われる処理を説明する。
情報処理装置51では、タイムスケール処理部232は、制御信号情報取得部231により取得された情報に基づいて、解析の対象とする情報(解析対象情報)を取得する。
ここで、解析対象情報としては、様々な情報が用いられてもよい。本実施形態では、タイムスケール処理部232は、解析対象情報として、LTEの端末装置11−1〜11−3により行われる通信に関して、通信の回数の情報、あるいは、通信の所要時間の情報を取得する。
また、通信の所要時間の情報としては、例えば、1個以上の端末装置11−1〜11−3について、当該端末装置11−1〜11−3がネットワークへアクセスするとき、または、当該ネットワークが当該端末装置11−1〜11へアクセスするときに、アクセス元(当該端末装置11−1〜11−3または当該ネットワーク)がリクエスト信号を送信してからアクセス先(当該ネットワークまたは当該端末装置11−1〜11−3)からの応答(例えば、ACK)が返ってくるまでに要する時間の情報が用いられる。
なお、特徴量として、順序統計以外の特徴量が用いられてもよい。
図3に示されるグラフでは、横軸は時刻tを表し、縦軸は観測値を表す。当該観測値は、解析対象情報の値(以下、「対象値」ともいう。)を示す。また、図3の例では、複数の対象値からなる時系列データについて、タイムスケール321(スケール1)、上限閾値311、75パーセンタイル値312、50パーセンタイル値に相当する中央値(メディアン)313、25パーセンタイル値314、下限閾値315を示してある。また、時刻T1、T2(T1<T2)を示してある。また、多数の対象値のうち、説明の便宜上から、時刻T1と時刻T2との間にある2個の対象値331、332を示してある。
図4に示されるグラフでは、横軸は時刻tを表し、縦軸は観測値を表す。当該観測値は、解析対象情報の値(対象値)を示す。また、図4の例では、複数の対象値からなる時系列データについて、タイムスケール421(スケール2)、上限閾値411、75パーセンタイル値412、50パーセンタイル値に相当する中央値(メディアン)413、25パーセンタイル値414、下限閾値415を示してある。また、時刻T1、T2を示してある。また、多数の対象値のうち、説明の便宜上から、時刻T1と時刻T2との間にある2個の対象値331、332を示してある。
また、図3の例と図4の例とで、時刻T1、時刻T2、対象値331、対象値332は同じである。
また、図4の例におけるタイムスケール421と、図3の例におけるタイムスケール321は、いずれも時刻T1および時刻T2を含む。また、図4の例におけるタイムスケール421の方が、図3の例におけるタイムスケール321よりも、時間幅が小さい(短い)。また、図4の例におけるタイムスケール421(開始時刻と終了時刻との間の時間)は、図3の例におけるタイムスケール321(開始時刻と終了時刻との間の時間)に含まれる。
また、タイムスケール処理部232は、例えば、下限の閾値(下限閾値315、415)を設定して、それぞれの対象値(対象値331、332など)が当該下限閾値315、415未満であるか否かを判定することが可能である。そして、タイムスケール処理部232は、例えば、当該下限閾値315、415未満である対象値は異常値であると判定することが可能である。
一方、図4の例において、タイムスケール処理部232が上限閾値411を設定すると、2個の対象値331、332のうちで、対象値331は当該上限閾値411を超えないが、対象値332は当該上限閾値411を超えるため、当該対象値331は異常ではないが、当該対象値332は異常であると判定する。
そこで、本実施形態では、タイムスケール処理部232は、複数の異なるタイムスケールを使用して、解析対象情報(対象値)の解析の処理を行うことが可能である。
この場合に、時間区分の大きさなどによって、基準(例えば、閾値)が変わってしまう場合が考えられる。例えば、数日オーダーのスケールでは異常値と判定されない対象値(要素)であっても、数分オーダーのスケールでは異常値と判定される場合もある。
このため、本実施形態に係る情報処理装置51では、種々のタイムスケールに基づいた異常値の判定結果を同時に判定することが可能である。
また、時系列データは、必ずしも正規分布にしたがっているとは限られない。このため、本実施形態では、異常値の判定は、例えば、平均あるいは分散ではなく、中央値あるいはパーセンタイルに基づいて行われる。閾値としては、例えば、上下のうちの一方または両方に設定され、上側の閾値(上限閾値)を超える(当該閾値を上回る)対象値、あるいは、下側の閾値(下限閾値)未満である(当該閾値を下回る)対象値を異常値と判定する。
例えば、上限閾値あるいは下限閾値は、任意の1つ以上のパーセンタイル値を用いて設定されてもよい。当該パーセンタイル値としては、例えば、10パーセンタイル値、25パーセンタイル値、50パーセンタイル値(中央値)、75パーセンタイル値、90パーセンタイル値などがあり、他のパーセンタイル値でもよい。
一例として、上限閾値として、{50パーセンタイル値+α(75パーセンタイル値−50パーセンタイル値)}が用いられてもよい。αは、任意の実数値でもよく、例えば、0以上の値である。
一例として、下限閾値として、{50パーセンタイル値+β(25パーセンタイル値−50パーセンタイル値)}が用いられてもよい。βは、任意の実数値でもよく、例えば、0以上の値である。
ここで、αとβとは、例えば、同じ値が用いられてもよく、または、異なる値が用いられてもよい。
また、複数の異なるタイムスケールの組み合わせとしては、様々な組み合わせが用いられてもよい。
また、タイムスケール処理部232は、例えば、複数の異なるタイムスケジュールに関する解析処理を、2個以上のタイムスケールについて並列して同時に実行してもよく、または、それぞれのタイムスケジュールについて異なる時間に実行してもよい。
図5に示されるグラフでは、横軸は時刻tを表し、縦軸は観測値を表す。当該観測値は、解析対象情報の値(対象値)を示す。また、図5の例では、複数の対象値からなる時系列データについて、観測値が大きい場合のおよそのライン(高レベルライン511)と、観測値が小さい場合のおよそのライン(低レベルライン512)と、高レベルライン511と低レベルライン512との間の範囲(分布の幅521)を示してある。また、多数の対象値のうち、説明の便宜上から、1個の対象値531を示してある。
図6に示されるグラフでは、横軸は時刻tを表し、縦軸は観測値を表す。当該観測値は、解析対象情報の値(対象値)を示す。図6の例では、図5に示されるものと同じ高レベルライン511、低レベルライン512、および分布の幅521を示してある。
なお、高レベルライン511、611として、上限閾値が用いられてもよい。また、低レベルライン512、612として、下限閾値が用いられてもよい。
また、タイムスケール処理部232は、例えば高レベルライン511、611、低レベルライン512、612、あるいは分布の幅521、621などに基づいて、時系列データのトレンドの変化(例えば、トレンドの急峻な変化点など)を検出することが可能である。このようなトレンドの変化は、何らかの異常に起因して発生する場合があり得ることから、異常として検出されてもよい。具体例として、ある基地局装置21−1〜21−3に故障が発生した場合には、当該基地局装置21−1〜21−3の周辺の基地局装置で通信の混雑が発生して、外れ値が多く発生し得る。
タイムスケール処理部232は、例えば、トレンドの変化(異常とみなす期間)の開始時刻から終了時刻までの期間よりも短いタイムスケールで解析の処理を実行することで、時系列データのトレンドの変化を検出することができる。一例として、タイムスケール処理部232は、外れ値の数あるいはレベルなどが(例えば、所定の閾値を超えて)変化した場合に、トレンドが変化したと判定することが可能である。
ここで、タイムスケール処理部232は、1個以上のタイムスケールにおける過去の解析処理結果の情報(学習データ)を記憶部213に記憶しておき、同一のタイムスケールで得られた現在の解析処理結果の情報と過去の解析処理結果の情報とを比較することで、現在の解析処理結果の情報について、外れ値あるいはトレンドの変化などの異常を検出(判定)してもよい。過去の解析処理結果の情報としては、例えば、様々な異なるデータセット(例えば、様々な異なる対象値の群を含む時系列データ)の解析処理結果を集約などした情報が用いられてもよく、これにより、汎化性を持たせることが図られる。
なお、例えば、過去の対象値の数が不十分である場合などのように、過去の解析処理結果の情報が十分に取得できない場合には、順序統計ではなく、算術平均に基づいた尺度(例えば、平均、あるいは、標準偏差)を用いて、異常の検出が行われることが好ましい一例であると考えられる。
本実施形態に係る情報処理装置51では、例えば、教師データが無くても、通信に関する解析を行うことができる。
本実施形態に係る情報処理装置51では、例えば、過去の情報(例えば、過去の30日の情報など)に基づいて、現在の情報の確からしさを判定して、その結果に基づいて、現在の情報について、確認の順序などを決定することが可能である。
また、本実施形態に係る情報処理装置51では、例えば、外れ値の数などに基づいて、上限閾値あるいは下限閾値を調整してもよい。一例として、本実施形態に係る情報処理装置51では、例えば、外れ値の数が一定(または、ほぼ一定)となるように、上限閾値あるいは下限閾値を調整してもよい。
また、本実施形態に係る通信システム1では、情報処理装置51により、例えば、正しく実装されたネットワークにおいて、異常を検出することが可能である。
なお、本実施形態では、通信品質の監視を例として説明したが、本実施形態と同様な構成および動作を、一般的な時系列データなどに適用することも可能である。
図7〜図8を参照して、本実施形態において実施されてもよい技術を説明する。なお、当該技術の一部または全部は、本実施形態に係る通信システム1において、実施されてもよく、または、実施されなくてもよい。
本例では、情報処理装置51において、LTEのネットワークの通信品質を監視するために、C−Planeの信号(例えば、S1−MMEあるいはS11の信号)において観測されるイベントを抽出(検出)する。当該イベントとしては、様々なものが用いられてもよく、例えば、コネクションの初期化、コネクションの確立、コネクションの切断、ハンドオーバ、ページングなどが用いられてもよい。
図7には、時刻tを表す横軸を示してある。
本例では、情報処理装置51は、制御部214において、タイムスケール処理部232などにより、それぞれの端末装置11−1〜11−3の状態を管理し、その管理の内容に基づいて、端末装置11−1〜11−3ごとに、イベントの時系列データを生成する。
図7の例では、所定の1個の端末装置(例えば、端末装置11−1〜11−3のうちのいずれか)について、複数のイベントEa、Eb、Ecが時系列に並べられている。図7の例では、それぞれのイベントEa、Eb、Ecは、発生した時刻の位置に示されている。
本例では、イベントEaはコネクションの初期化を表わしており、イベントEbはコネクションの確立を表わしており、イベントEcはコネクションの切断を表わしている。図7の例では、それぞれのイベントEa、Eb、Ecは、異なるタイミングで重複して発生し得る。
ここで、イベントEa、Eb、Ecの組み合わせとしては、例えば、iをa、b、cのいずれかとし、jをa、b、cのいずれかとして、組み合わせである(イベントEi、イベントEj)がある。ここで、組み合わせにおけるイベントEiとイベントEjとは、例えば、イベントEiに対して同じイベントEjのなかで最も当該イベントEiに時間的に近いイベントEjの関係がある。但し、iとjが同じである場合には、イベントEiに対して最も時間的に近い当該イベントEi以外のイベントEjの関係がある。
本例では、複数の端末装置11−1〜11−3に関する時系列データに基づいて解析が行われる場合を示す。
ここで、情報処理装置51は、制御部214において、タイムスケール処理部232などにより、例えば、領域(エリア)ごと、時間ごと、ユーザ(端末装置)の属性ごと、あるいは、デバイスの種類ごと、などについて、判定された異常値を集計してもよい。このような集計の結果は、例えば、異常値の傾向を調査するためなどに役立つ。
例えば、特に、コネクションの確立、ハンドオーバ、ページングといったイベントは、端末装置11−1〜11−3(例えば、スマートフォンなど)に対するユーザの操作に直接関係するイベントであり、このようなイベントに関する指標が関係する異常値はLTE QoS(Quality of Service)のKPI(Key Performance Indicator)となり得る。
本例では、情報処理装置51は、制御部214において、当該異常検出処理を行う。
情報処理装置51は、制御信号情報取得部231により、制御信号(制御信号情報)を収集(取得)する。
(ステップS2)
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、収集された信号(情報)に基づいて、端末装置11−1〜11−3ごとに、イベントの時系列の情報(時系列データ)を生成する。
(ステップS3)
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、生成された時系列データに基づいて、端末装置11−1〜11−3ごとに、イベントの組み合わせに関する時間間隔の情報を生成する。
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、生成された情報に基づいて、すべての端末装置11−1〜11−3について、イベントの組み合わせ(例えば、時間間隔)に関する時系列の情報(時系列データ)を生成する。
(ステップS5)
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、生成された情報(イベントの組み合わせに関する時系列データ)に基づいて、異常値を検出する。
(ステップS6)
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、検出された異常値を集計する。
(ステップS7)
情報処理装置51は、タイムスケール処理部232などにより、異常値の集計結果に基づいて、所定の値(例えば、任意の指標)を算出(取得)する。
また、本例では、情報処理装置51により、例えば、正しく実装されたネットワークにおいて、異常を検出することが可能である。
一構成例として、通信に関する情報について、複数の異なるタイムスケール(例えば、図3〜図4の例におけるタイムスケール321、421など)について解析の処理を実行するタイムスケール処理部(本実施形態では、タイムスケール処理部232)を備える、情報処理装置(本実施形態では、情報処理装置51)である。
一構成例として、情報処理装置において、タイムスケール処理部は、それぞれのタイムスケールごとに、タイムスケールの時間に含まれる通信に関する情報に基づいて解析の処理を実行する。
一構成例として、情報処理装置において、通信に関する情報は、通信の回数または通信の時間に関する情報である。
一構成例として、情報処理装置において、解析の処理は、通信に関する情報について異常を検出する処理を含む。
一構成例として、タイムスケール処理部が、通信に関する情報について、複数の異なるタイムスケールについて解析の処理を実行するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラム(本実施形態では、情報処理装置51を構成するコンピュータにおいて実行されるプログラム)である。
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(Read Only Memory)、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)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。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)あるいは電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既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、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Claims (6)
- 通信に関する情報について、複数の異なるタイムスケールについて解析の処理を実行するタイムスケール処理部を備える、
情報処理装置。 - 前記タイムスケール処理部は、それぞれの前記タイムスケールごとに、前記タイムスケールの時間に含まれる前記通信に関する情報に基づいて前記解析の処理を実行する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記通信に関する情報は、通信の回数または通信の時間に関する情報である、
請求項1または請求項2のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記解析の処理は、前記通信に関する情報について異常を検出する処理を含む、
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - タイムスケール処理部が、通信に関する情報について、複数の異なるタイムスケールについて解析の処理を実行する、
情報処理方法。 - タイムスケール処理部が、通信に関する情報について、複数の異なるタイムスケールについて解析の処理を実行するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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