JP2018186333A - Time-sequence data display system, time-sequence data display method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、時系列データ表示システム、時系列データ表示方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a time-series data display system, a time-series data display method, and a program.
ネットワークのトラヒック等の時系列データを表示するオペレーションシステムの技術がある。 There is an operation system technology that displays time-series data such as network traffic.
特許文献１には、時系列データとして検出されたトラヒック量のスペクトル強度とネットワークに送出される際の試験パケット列のスペクトル強度との間に相関関係が認められない場合輻輳が発生したと判定するパケットネットワークの輻輳監視方法が記載されている。
In
特許文献２には、ＶＮ（Virtual Network）エージェントサーバからＬ１パス情報およびリンクトラヒック情報を受信し、またＰＮ（Photonic Network）管理サーバから物理網トポロジ情報およびその資源属性変更情報を受信するネットワーク可視化装置が記載されている。特許文献２に記載のネットワーク可視化装置は、物理網トポロジ情報およびその資源属性変更情報に基づき、各ＶＮＴ（Virtual Network Topology）の論理リンクとトラヒック量を示すＶＮＴ表示画面と、各ＶＮＴの物理トポロジ、配分資源およびＬ１パスを示す配分資源表示画面と、物理網全体の物理トポロジ、各ＶＮＴ間の共有資源および競合資源を示す物理網表示画面とを表示する。さらに共有資源に相当する物理リンクを、配分資源表示画面上でハイライト表示する。
従来のデータ表示装置は、対象とする時系列データの変動点（変化点、特異点ともいう）を異常値として表示する。しかしながら、データ量の大きな変動点を表示できるように表示スケールを設定していると、データ量の小さい変動点があった場合、当該小さい変動点を適切に表示することができない。データ量の小さい変動点が異常値として表示されないので、時系列データの変化の状況を見過ごすおそれがある。なお、ユーザが、時系列データの表示対象期間を変更する設定を行えば、データ量の小さい変動点についても管理することは可能である。 A conventional data display device displays a change point (also referred to as a change point or a singular point) of target time-series data as an abnormal value. However, if the display scale is set so that a large variation point with a large amount of data can be displayed, if there is a variation point with a small data amount, the small variation point cannot be appropriately displayed. Since a fluctuation point with a small amount of data is not displayed as an abnormal value, there is a risk of overlooking the situation of time-series data changes. Note that if the user makes a setting to change the display target period of the time-series data, it is possible to manage a fluctuation point with a small data amount.
このような背景を鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、時系列データのデータ量の大小にかかわらず、時系列データの表示対象期間を変更することなく、異常値となる変動点を表示することができる時系列データ表示システム、時系列データ表示方法およびプログラムを提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of such a background, and the present invention is a variable point that becomes an abnormal value without changing the display target period of the time-series data regardless of the amount of data of the time-series data. It is an object to provide a time-series data display system, a time-series data display method, and a program that can display the time series data.
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、ネットワークのトラヒックを含む時系列データを表示画面に表示する時系列データ表示システムであって、取得した前記時系列データを蓄積する蓄積部と、前記蓄積部に蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出する抽出部と、抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定する判定部と、前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する乖離状況判定部と、前記乖離状況判定部の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する設定部と、前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示する表示部と、を備えることを特徴とする時系列データ表示システムとした。
In order to solve the above-described problem, the invention according to
また、請求項５に記載の発明は、ネットワークのトラヒックを含む時系列データを表示画面に表示する時系列データ表示システムの時系列データ表示方法であって、前記時系列データ表示システムは、取得した前記時系列データを蓄積するステップと、前記蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出するステップと、抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定するステップと、前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定するステップと、前記データの有無の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定するステップと、前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示するステップと、を実行することを特徴とする時系列データ表示方法とした。
The invention according to
また、請求項６に記載の発明は、ネットワークのトラヒックを含む時系列データを表示画面に表示する時系列データ表示装置としてのコンピュータを、取得した前記時系列データを蓄積する蓄積手段、前記蓄積手段に蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出する抽出手段、抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定する判定手段、前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する乖離状況判定手段、前記乖離状況判定手段の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する設定手段、前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示する表示手段、として機能させるためのプログラムとした。 According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a computer as a time-series data display device for displaying time-series data including network traffic on a display screen, storage means for storing the acquired time-series data, and the storage means Extraction means for extracting the time-series data within the display target period from the time-series data stored in the display, and determining the mode value range, maximum value and minimum value of the time-series data within the extracted display target period Determining means for determining the number of digits whose divergence status is greater than or equal to a predetermined digit with respect to the mode value range, and determining whether or not there is data in one or more digits less than the determined number of digits, the divergence Setting means for setting one or a plurality of ranges and range widths of data to be displayed on the display screen based on the determination result of the situation determination means, and the time series within the display target period Change point of the data amount over others, and a program to function as a display means, for displaying the time-series data to fit within a set the range width.
このようにすることで、表示対象期間内の時系列データのデータ量の大小にかかわらず、時系列データの表示対象期間を変更することなく、異常値となる変動点を表示することができる。例えば、データ量の大きな変動点のみならず、データ量の小さい変動点も、１つの表示画面上で、同時に確認することができる。 By doing in this way, it is possible to display a variation point that becomes an abnormal value without changing the display target period of the time series data, regardless of the amount of time series data in the display target period. For example, not only a large variation point of the data amount but also a small variation point of the data amount can be simultaneously confirmed on one display screen.
また、請求項２に記載の発明は、前記設定部が、前記レンジ幅を、前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量に応じて、ｍのｎ乗（ｍおよびｎは、任意の正の整数）に設定することを特徴とする時系列データ表示システムとした。
In the invention according to
このようにすることで、表示対象期間内の時系列データのデータ量の桁数に合わせて、レンジ幅を指数関数的に設定でき、最適なレンジ幅で表示することができる。例えば、時系列データをレンジ幅内で適度に拡大して表示することができる。 In this way, the range width can be set exponentially according to the number of digits of the data amount of the time series data within the display target period, and the display can be performed with the optimum range width. For example, it is possible to display time-series data while being appropriately enlarged within the range width.
また、請求項３に記載の発明は、前記表示部が、複数設定されたレンジ幅間に境界線を表示することを特徴とする時系列データ表示システムとした。 According to a third aspect of the present invention, the time series data display system is characterized in that the display unit displays a boundary line between a plurality of set range widths.
このようにすることで、複数設定されたレンジ幅間に境界線が表示されることで、レンジ幅が異なることを明示することができる。 By doing so, it is possible to clearly indicate that the range widths are different by displaying a boundary line between a plurality of set range widths.
また、請求項４に記載の発明は、前記表示部が、複数設定された前記レンジ幅毎に、色彩、明度または模様を異ならせて表示することを特徴とする時系列データ表示システムとした。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a time-series data display system in which the display unit displays a color, brightness, or pattern different for each of the set range widths.
このようにすることで、複数設定されたレンジ幅間で色彩、明度または模様が異なるので、レンジ幅の違いを容易に確認することができる。 By doing in this way, since a color, brightness, or a pattern differs between the set range widths, the difference in range width can be easily confirmed.
本発明によれば、時系列データのデータ量の大小にかかわらず、時系列データの表示対象期間を変更することなく、異常値となる変動点を表示することができる時系列データ表示システム、時系列データ表示方法およびプログラムを提供することができる。 According to the present invention, a time-series data display system capable of displaying a fluctuating point that becomes an abnormal value without changing the display target period of time-series data regardless of the amount of data of the time-series data, A series data display method and program can be provided.
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態（以下、「本実施形態」という）における時系列データ表示システム等について説明する。
（背景説明）
図９は、従来の既存技術の課題を説明する図であり、図９（ａ）はトラヒック蓄積データを示す図、図９（ｂ）および（ｃ）は図９（ａ）のトラヒック蓄積データのトラヒックにもとづく表示例を示す図である。
図９（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/1〜2017/3/31）の時系列データ（トラヒック量）が蓄積されている。この表示対象期間（2017/1/1〜2017/3/31）のトラヒック量について、図９（ａ）の符号ａに示す2017/1/10のトラヒック量「10185」がデータ量の最も大きい最大値、図９（ａ）の符号ｂに示す2017/3/17のトラヒック量「305」が次にデータ量の大きい変動点、図９（ａ）の符号ｃに示す2017/3/29のトラヒック量「34」がデータ量の最も小さい変動点である。
A time-series data display system and the like in a mode for carrying out the present invention (hereinafter referred to as “the present embodiment”) will be described below with reference to the drawings.
(Background explanation)
FIG. 9 is a diagram for explaining a problem of the conventional existing technology. FIG. 9A is a diagram showing traffic accumulation data, and FIGS. 9B and 9C are diagrams of the traffic accumulation data in FIG. 9A. It is a figure which shows the example of a display based on traffic.
The time series data (traffic amount) of the display target period (2017/1/1 to 2017/3/31) shown in FIG. 9A is accumulated. Regarding the traffic volume during this display period (2017/1/1 to 2017/3/31), the traffic volume “10185” of 2017/1/10 indicated by the symbol a in FIG. The traffic volume “305” of 2017/3/17 indicated by the symbol b in FIG. 9A is the next largest fluctuation point of the data amount, and the traffic of 2017/3/29 indicated by the symbol c in FIG. 9A The amount “34” is the smallest variation point of the data amount.
図９（ｂ）は、既存技術を用いて、図９（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/1〜2017/3/31）のトラヒック量を表示した表示例である。
図９（ｂ）に示すように、表示対象期間（2017/1/1〜2017/3/31）のトラヒック量をすべて表示しようとすると、この表示対象期間には、2017/1/10のトラヒック量「10185」（図９（ａ）の符号ａ参照）があるために、この表示対象期間の最大値「10185」に合わせて、表示画面のレンジ幅を変更する。図９（ｂ）では、表示画面のレンジ幅を、スケール（目盛）が最大１２０００となるレンジ幅とする。
FIG. 9B is a display example in which the traffic volume in the display target period (2017/1/1 to 2017/3/31) shown in FIG. 9A is displayed using the existing technology.
As shown in FIG. 9 (b), if you want to display all the traffic volume for the display period (2017/1/1 to 2017/3/31), the traffic for 2017/1/10 will be displayed during this display period. Since there is an amount “10185” (see symbol “a” in FIG. 9A), the range width of the display screen is changed according to the maximum value “10185” of the display target period. In FIG. 9B, the range width of the display screen is a range width where the scale (scale) is 12000 at the maximum.
これにより、トラヒック量の最大値ではない他のデータ量の大きい変動点が潰れて表示される。すなわち、図９（ａ）の符号ｂに示す2017/3/17のトラヒック量「305」を表示するデータ量の大きい変動点（図９（ｂ）の符号ｅ参照）と、図９（ａ）の符号ｃに示す2017/3/29のトラヒック量「34」を表示するデータ量の最も小さい変動点（図９（ｂ）の符号ｆ参照）とが、殆ど潰れて表示される。これでは、最大値ではない他のデータ量の大きい変動点や小さい変動点を適切に表示することができず、これら変動点が異常値として表示されない。このため、時系列データの変化の状況を見過ごすおそれがある。 As a result, a large variation point of other data amount that is not the maximum traffic amount is collapsed and displayed. That is, a large variation point (see symbol e in FIG. 9B) for displaying the traffic amount “305” of 2017/3/17 indicated by symbol b in FIG. 9A and FIG. 9A. The change point (see the symbol f in FIG. 9B) with the smallest data amount for displaying the traffic volume “34” of 2017/3/29 indicated by the symbol c in FIG. In this case, it is not possible to appropriately display other large fluctuation points or small fluctuation points that are not the maximum value, and these fluctuation points are not displayed as abnormal values. For this reason, there is a risk of overlooking the situation of changes in time series data.
かかる不具合は表示対象期間を変更することで、対応することができる。
図９（ｃ）は、図９（ｂ）に示す表示対象期間（2017/1/1〜2017/3/31）を、表示対象期間（2017/3/1〜2017/3/31）に変更してトラヒック量を表示した例である。これに伴い、表示画面のレンジ幅を、スケール（目盛）が最大３５０となるレンジ幅に変更する。なお、図９（ｂ）の符号ｅ，ｆに示す変動点は、図９（ｃ）の符号ｇ，ｈに示す変動点にそれぞれ対応している。
Such a problem can be dealt with by changing the display target period.
In Fig. 9 (c), the display period (2017/1/1 to 2017/3/31) shown in Fig. 9 (b) is changed to the display period (2017/3/1 to 2017/3/31). In this example, the traffic volume is displayed. Along with this, the range width of the display screen is changed to a range width having a maximum scale (scale) of 350. Note that the fluctuation points indicated by reference signs e and f in FIG. 9B correspond to the fluctuation points indicated by reference signs g and h in FIG. 9C, respectively.
図９（ｃ）に示すように、表示対象期間を変更することで、2017/3/17のトラヒック量「305」を表示するデータ量の大きい変動点（図９（ｃ）の符号ｇ参照）と、図９（ａ）の符号ｃに示す2017/3/29のトラヒック量「34」を表示するデータ量の最も小さい変動点（図９（ｃ）の符号ｈ参照）とを、変動が良く分かるように大きく表示することができる。しかし、図９（ｃ）に示すような表示対象期間を区切って表示する既存技術では、図９（ｂ）に示すように全表示対象期間を確認することはできない。また、表示対象期間をどの区間でどのように変更するかの判断が必要となる。 As shown in FIG. 9C, by changing the display target period, the data point for displaying the traffic amount “305” of 2017/3/17 has a large variation point (see symbol g in FIG. 9C). And the fluctuation point of the smallest data amount for displaying the traffic volume “34” of 2017/3/29 indicated by the symbol c in FIG. 9A (see the symbol h in FIG. 9C) has a good variation. As can be seen, it can be displayed large. However, with the existing technology that displays the display target periods as shown in FIG. 9C, the entire display target period cannot be confirmed as shown in FIG. 9B. In addition, it is necessary to determine how to change the display target period in which section.
（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る時系列データ表示システムを示す構成図である。
時系列データ表示システム１００は、ネットワーク１のトラヒックを含む時系列データを表示画面に表示する。
図１に示すように、時系列データ表示システム１００は、ネットワーク１からデータを収集するトラヒック収集部１１０と、トラヒック蓄積部１２０（蓄積部，蓄積手段）と、表示トラヒック分析部１３０と、ＬＣＤディスプレイ等の表示画面１４０Ａにデータを表示するトラヒック表示部１４０（表示部，表示手段）と、を備える。
(Embodiment)
FIG. 1 is a configuration diagram showing a time-series data display system according to an embodiment of the present invention.
The time series
As shown in FIG. 1, a time-series
トラヒック収集部１１０は、例えば各ルータのトラヒックを収集する。
トラヒック蓄積部１２０は、取得した時系列データを蓄積する。
The
The
表示トラヒック分析部１３０は、データ抽出部１３１（抽出部，抽出手段）と、データ判定部１３２（判定手段）と、乖離状況判定部１３３（乖離状況判定手段）と、表示レンジ設定部１３４（設定部，設定手段）と、を備える。
The display
データ抽出部１３１は、トラヒック蓄積部１２０に蓄積された時系列データから、表示対象期間内の時系列データを抽出する。
データ判定部１３２は、抽出した表示対象期間内のトラヒック（時系列データ）の時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定する。
The
The
乖離状況判定部１３３は、最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁（例えば２桁）以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する。
乖離状況判定部１３３は、通常のトラヒック量の桁数毎のデータ数等から最頻値を判定する。なお、桁数毎のデータ数以外に平均値等でも可能である。桁数毎のデータ数等を基準として基準点を設定することで、トラヒック量０（トラヒックなし）だけではなく、通常時に、トラヒック量が一定程度あるような平均値等を基準として確認ができるようになる。
The divergence
The divergence
表示レンジ設定部１３４は、乖離状況判定部１３３の判定結果をもとに、表示画面１４０Ａに表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する。
表示レンジ設定部１３４は、レンジ幅を、表示対象期間内の時系列データのデータ量に応じて、指数関数的、すなわちｍのｎ乗（ｍおよびｎは、任意の正の整数）に設定する。例えば、上記ｍのｎ乗は、１００，１０１，１０２，１０３，…である。
The display
The display
トラヒック表示部１４０は、表示対象期間内の時系列データのデータ量の変動点が、設定されたレンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示する。
トラヒック表示部１４０は、複数設定されたレンジ幅間に境界線を表示する。トラヒック表示部１４０は、複数設定されたレンジ幅毎に、色彩、明度または模様を異ならせて表示する。
The
The
以下、上述のように構成された時系列データ表示システム１００の動作を説明する。
［表示トラヒック分析ロジック例］（適用例１）
まず、表示トラヒック分析ロジック例（適用例１）について説明する。
図２は、表示トラヒック分析ロジック例を示すフローチャートである。図３は、図２の各ステップ（[STEP1]−[STEP4]）の具体例を説明する図であり、図３（ａ）はトラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａを示す図、図３（ｂ）はデータ抽出部１３１のデータ抽出部データ１３１Ａを示す図、図３（ｃ）は[STEP2]の具体例を示す図、図３（ｄ）は[STEP3]の具体例を示す図、図３（ｅ）は[STEP4]の具体例を示す図である。
Hereinafter, the operation of the time-series
[Display traffic analysis logic example] (application example 1)
First, an example of display traffic analysis logic (application example 1) will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing an example of display traffic analysis logic. 3 is a diagram for explaining a specific example of each step ([STEP1]-[STEP4]) in FIG. 2, and FIG. 3 (a) is a diagram showing the traffic accumulation unit data 120A of the
トラヒック蓄積部１２０（図１参照）は、図３（ａ）に示すトラヒック蓄積部データ１２０Ａを蓄積している。トラヒック蓄積部データ１２０Ａは、2017/4/1から2017/4/20までの時系列の期間のトラヒック量を示す時系列データである。なお、このトラヒック量は、例えばルータにおいて送受信される通信パケットのオクテット数である。
図３（ａ）に示すトラヒック蓄積部データ１２０Ａをデータ（数値）としてみた場合、トラヒック量は概ね３桁「100〜700」に収まっているが、2017/4/4の２桁のトラヒック量「25」は最小値、2017/4/10の５桁のトラヒック量「14025」は最大値となっている。また、2017/4/10の最大値の後の2017/4/11および2017/4/12も４桁のトラヒック量「3325」「3425」となっており、2017/4/10のトラヒック量の最大値の余波とみられる。
The traffic storage unit 120 (see FIG. 1) stores the traffic storage unit data 120A shown in FIG. The traffic accumulation unit data 120A is time-series data indicating the amount of traffic in a time-series period from 2017/4/1 to 2017/4/20. Note that this traffic volume is the number of octets of a communication packet transmitted and received in a router, for example.
When the traffic accumulation unit data 120A shown in FIG. 3A is viewed as data (numerical values), the traffic amount is generally within three digits “100 to 700”, but the two-digit traffic amount “ “25” is the minimum value, and the 5-digit traffic volume “14025” of 2017/4/10 is the maximum value. In addition, the four-digit traffic volume “3325” and “3425” were also recorded in 2017/4/11 and 2017/4/12 after the maximum value of 2017/4/10. It appears to be the maximum aftermath.
図２に示すように、[STEP1]で、表示トラヒック分析部１３０のデータ抽出部１３１（図１参照）は、トラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａから、表示対象期間内の時系列データを抽出する。ここでは、図３（ａ）に示す2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量を抽出する。
As shown in FIG. 2, in [STEP 1], the data extraction unit 131 (see FIG. 1) of the display
図２に示すように、[STEP2]で、表示トラヒック分析部１３０のデータ判定部１３２は、図３（ａ）に示す表示対象期間内のトラヒック量をもとに、2017/4/10のトラヒック量の最大値「14025」と、2017/4/4のトラヒック量の最小値「25」と、最頻値レンジ「100〜999」と、を抽出する。具体的には、図３（ｂ）に示すように、データ判定部１３２は、データ抽出部データ１３１Ａをもとに、表示対象期間内のトラヒック量が、「0〜99」、「100〜999」、「1000〜9999」、「10000〜99999」の、いずれのデータ分布に該当するかをカウントし、データ数が最も多いデータ分布を、最頻値レンジとする。図３（ｂ）の場合、データ分布「100〜999」のデータ数「16」である場合、３桁の桁数が最頻値レンジである。
As shown in FIG. 2, in [STEP2], the
図２に示すように、[STEP2]で、表示トラヒック分析部１３０の乖離状況判定部１３３（図１参照）は、最頻値レンジの桁数に対して最大値の桁数と最小値の桁数をみることで、最頻値レンジからの乖離状況を判定する。具体的には、図３（ｃ）に示すように、乖離状況判定部１３３は、桁数３桁「100〜999」の最頻値レンジに対して、最大値の桁数が５桁「14025」、最小値の桁数が２桁「25」である場合、乖離状況は、最大値が２桁、最小値が１桁であると判定する。
As shown in FIG. 2, in [STEP2], the divergence state determination unit 133 (see FIG. 1) of the display
図２に示すように、[STEP3]で、表示トラヒック分析部１３０の乖離状況判定部１３３（図１参照）は、最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁（ここでは２桁）以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する。上記乖離状況は、（Ｎ−ｍ）（Ｎは最大値、ｍは最小値 ただし、Ｎ−ｍ≧１）の値から求める。具体的には、図３（ｄ）に示すように、乖離状況判定部１３３は、５桁（最大値の桁数）〜３桁（最頻値レンジの桁数）をもとに、乖離状況が２桁以上の桁数（ここでは５桁）未満、すなわち４桁以下で１桁以上のデータの有無を判定する。この４桁の値は「3325,3425」である。また、２桁（最小値の桁数）〜３桁（最頻値レンジの桁数）にもデータがある。したがって、２桁〜５桁のデータがあるので、４つのレンジ幅が設定される（後記）。なお、２桁（最小値の桁数）〜３桁（最頻値レンジの桁数）は、所定桁（ここでは２桁）以上の桁数が乖離していない。
As shown in FIG. 2, in [STEP3], the divergence status determination unit 133 (see FIG. 1) of the display
図２に示すように、[STEP4]で、表示トラヒック分析部１３０の表示レンジ設定部１３４（図１参照）は、乖離状況に基いたレンジ数とレンジ幅を設定する。ここでは、表示レンジのレンジ数は、４である。すなわち、図３（ｅ）に示すように、レンジ数は、２桁の「25」と、３桁の「125〜700」と、４桁の「3325〜3425」と、５桁の「14025」との４つである。
As shown in FIG. 2, in [STEP 4], the display range setting unit 134 (see FIG. 1) of the display
［トラヒック表示部表示例］（適用例１）
次に、トラヒック表示部１４０の表示例（適用例１）について説明する。
図４は、表示対象期間内のトラヒック量の表示例（適用例１）を示す図であり、図４（ａ）は、本実施形態に係る表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示部１４０の表示画面１４０Ａの表示例、図４（ｂ）は、表示トラヒック分析ロジックの組み込みがない比較例１の表示例を示す。
上記表示対象期間内のトラヒック量は、図３（ａ）に示す2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量である。
なお、適用例１と比較例１とは、同一の時系列データ（図３（ａ）に示す表示対象期間内のトラヒック量）を用いている。
[Traffic display unit display example] (application example 1)
Next, a display example (application example 1) of the
FIG. 4 is a diagram illustrating a display example (application example 1) of the traffic amount within the display target period. FIG. 4A illustrates the
The traffic volume in the display target period is the traffic volume in the display target period from 2017/4/1 to 2017/4/20 shown in FIG.
Note that Application Example 1 and Comparative Example 1 use the same time-series data (traffic amount within the display target period shown in FIG. 3A).
<比較例１>
まず、図４（ｂ）に示す比較例１について述べる。
図４（ｂ）に示すように、比較例１の場合、トラヒック量の最大値（2017/4/10の「14025」）が表示できるように、図４（ｂ）の縦軸に16000までのスケール（目盛）を取り、データを表示する。これにより、2017/4/10のトラヒック量の最大値と2017/4/11および2017/4/12のデータ量の大きい変動点は明確に表示することができる。しかしながら、データ量の大きな変動点を表示できるスケール（目盛）を設定しているので、データ量の小さい2017/4/4のトラヒック量「25」の変動点は、表示することができない。データ量の小さい変動点が異常値として表示されないので、時系列データの変化の状況を見過ごすおそれがある。
<Comparative Example 1>
First, Comparative Example 1 shown in FIG.
As shown in FIG. 4 (b), in the case of Comparative Example 1, the vertical axis of FIG. 4 (b) can display up to 16000 so that the maximum amount of traffic (“14025” of April 10, 2017) can be displayed. Take the scale and display the data. As a result, the maximum value of the traffic volume of 2017/4/10 and the large fluctuation point of the data volume of 2017/4/11 and 2017/4/12 can be clearly displayed. However, since a scale (scale) capable of displaying a large variation point of the data amount is set, a variation point of the traffic amount “25” of 2017/4/4 with a small data amount cannot be displayed. Since a fluctuation point with a small amount of data is not displayed as an abnormal value, there is a risk of overlooking the situation of time-series data changes.
<表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示>
表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示について述べる。
上述したように、表示トラヒック分析部１３０の表示レンジ設定部１３４（図１参照）は、乖離状況に基いた表示レンジを設定する。ここでは、レンジ数は、２桁の「25」と、３桁の「125〜700」と、４桁の「3325〜3425」と、５桁の「14025」との４つである。
<Traffic display when display traffic analysis logic is incorporated>
The traffic display when the display traffic analysis logic is incorporated will be described.
As described above, the display range setting unit 134 (see FIG. 1) of the display
トラヒック表示部１４０（図１参照）は、表示レンジ設定部１３４（図１参照）のレンジ数設定を受けて表示画面１４０Ａ（図１参照）に、指数表示による４段階のレンジ幅（１０１〜１０４）を表示し、この４段階のレンジ幅を有する表示画面１４０Ａ上にトラヒック量を描画する。具体的には、図４（ａ）に示すように、４段階のレンジ幅は、データ量が小さい順に、第１エリア（１０１エリア）、第２エリア（１０２エリア）、第３エリア（１０３エリア）、第４エリア（１０４エリア）を有する。また、異なるレンジ幅間では、境界線（図４（ａ）太破線参照）を表示して、レンジ幅が異なることを明示する。また、レンジ幅毎に異なる色を用いて表示することで、レンジ幅の違いを容易に確認できるようにする。
The traffic display unit 140 (refer to FIG. 1) receives the range number setting of the display range setting unit 134 (refer to FIG. 1), and displays a four-range range width (10 1 to 10) based on the exponent display on the
図４（ａ）に示すように、トラヒック表示部１４０は、４段階のレンジ幅を有する表示画面１４０Ａ上で、トラヒック量を表示する。図４（ａ）の場合、データ量の最も大きい2017/4/10の最大値については、第３エリア（１０３エリア）および第４エリア（１０４エリア）において指数表示で圧縮されたスケールで描画される。特に、2017/4/10のトラヒック量の最大値は、第４エリア（１０４エリア）において、１０４の指数表示で圧縮されたスケールで描画される。同様に、2017/4/11および2017/4/12のデータ量の大きい変動点は、第３エリア（１０３エリア）において、１０３の指数表示されたスケールで描画される。
As shown in FIG. 4A, the
一方、2017/4/10ないし2017/4/12の変動点と、2017/4/4のデータ量の小さい変動点と、を除く2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量は、同桁数となっている他のデータ数が求められて、この同桁数となっている他のデータ数が基準点として設定される。
図４（ａ）の場合、上記基準点は、第２エリア（１０２エリア）に属するように割り当てられるので、2017/4/10ないし2017/4/12と、2017/4/4のデータ量の小さい変動点と、を除く2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量を、第２エリア（１０２エリア）において、良好に表示することができる。
On the other hand, the display period from 2017/4/1 to 2017/4/20, excluding the fluctuation points of 2017/4/10 to 2017/4/12 and the fluctuation points of small data volume of 2017/4/4 For the traffic amount, the number of other data having the same number of digits is obtained, and the number of other data having the same number of digits is set as a reference point.
Figure 4 In the case of (a), the reference point, so assigned as belonging to the second area (10 2 Area), and 2017/4/10 to 2017/4/12, the data amount of 2017/4/4 small and change point, the traffic volume in the display period from 2017/4/1 to 2017/4/20 except of, in the second area (10 2 area) can be satisfactorily displayed.
また、2017/4/4のデータ量の小さい変動点は、第１エリア（１０１エリア）に属するように割り当てられるので、2017/4/4のトラヒック量を、第１エリア（１０１エリア）において、適度に拡大して表示することができる。 Also, small variations point data volume of 2017/4/4, because it is assigned to belong to the first area (10 1 area), the traffic volume of 2017/4/4, the first area (10 1 area) In FIG. 5, it is possible to display the image by appropriately enlarging it.
これにより、2017/4/10ないし2017/4/12のデータ量の大きな変動点のみならず、2017/4/4のデータ量の小さい変動点も、１つの表示画面１４０Ａ上で、同時に確認することができる。
As a result, not only the large variation point of the data amount from 2017/4/10 to 2017/4/12 but also the small variation point of the data amount of 2017/4/4 are simultaneously confirmed on one
［表示トラヒック分析ロジック例］（適用例２）
次に、表示トラヒック分析ロジック例（適用例２）について説明する。
図５は、前記図２の各ステップ（[STEP1]−[STEP4]）の具体例を説明する図であり、図５（ａ）はトラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａを示す図、図５（ｂ）はデータ抽出部１３１のデータ抽出部データ１３１Ａを示す図、図５（ｃ）は[STEP2]の具体例を示す図、図５（ｄ）は[STEP3]の具体例を示す図、図５（ｅ）は[STEP4]の具体例を示す図である。
[Display traffic analysis logic example] (application example 2)
Next, a display traffic analysis logic example (application example 2) will be described.
FIG. 5 is a diagram for explaining a specific example of each step ([STEP1]-[STEP4]) in FIG. 2. FIG. 5 (a) is a diagram showing the traffic accumulation unit data 120A of the
トラヒック蓄積部１２０（図１参照）は、図５（ａ）に示すトラヒック蓄積部データ１２０Ａを蓄積している。トラヒック蓄積部データ１２０Ａは、2017/4/1から2017/4/20までの時系列の期間のトラヒック量を示す時系列データである。
図５（ａ）に示すトラヒック蓄積部データ１２０Ａをデータ（数値）としてみた場合、トラヒック量は概ね３桁「100〜500」に収まっているが、2017/4/4の２桁のトラヒック量「25」は最小値、2017/4/10の５桁のトラヒック量「14025」は最大値となっている。ただし、2017/4/10の前後の2017/4/9と2017/4/11は、データ量は大きいものの３桁のトラヒック量に収まっている。この点で、図５（ａ）に示すトラヒック（時系列データ）は、図３（ａ）に示すトラヒックと異なっている。なお、表示対象期間内のトラヒック（時系列データ）が異なる以外は、前記図２のフローと同様の処理ステップである。
The traffic storage unit 120 (see FIG. 1) stores the traffic storage unit data 120A shown in FIG. The traffic accumulation unit data 120A is time-series data indicating the amount of traffic in a time-series period from 2017/4/1 to 2017/4/20.
When the traffic accumulation unit data 120A shown in FIG. 5A is viewed as data (numerical value), the traffic amount is generally within three digits “100 to 500”, but the two-digit traffic amount “ “25” is the minimum value, and the 5-digit traffic volume “14025” of 2017/4/10 is the maximum value. However, 2017/4/9 and 2017/4/11 before and after 2017/4/10, although the amount of data is large, it is within the three-digit traffic volume. In this respect, the traffic (time series data) shown in FIG. 5A is different from the traffic shown in FIG. The processing steps are the same as those in the flow of FIG. 2 except that the traffic (time-series data) within the display target period is different.
前記図２に示すように、[STEP1]で、表示トラヒック分析部１３０のデータ抽出部１３１（図１参照）は、トラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａから、表示対象期間内の時系列データを抽出する。ここでは、図５（ａ）に示す2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量を抽出する。
As shown in FIG. 2, in [STEP 1], the data extraction unit 131 (see FIG. 1) of the display
前記図２に示すように、[STEP2]で、表示トラヒック分析部１３０のデータ判定部１３２は、図５（ａ）に示す表示対象期間内のトラヒック量をもとに、2017/4/10のトラヒック量の最大値「14025」と、2017/4/4のトラヒック量の最小値「25」と、最頻値レンジ「100〜999」と、を抽出する。具体的には、図５（ｂ）に示すように、データ判定部１３２は、データ抽出部データ１３１Ａをもとに、表示対象期間内のトラヒック量が、「0〜99」、「100〜999」、「1000〜9999」、「10000〜99999」の、いずれのデータ分布に該当するかをカウントし、データ数が最も多いデータ分布を、最頻値レンジとする。図５（ｂ）の場合、データ分布「100〜999」のデータ数「16」である場合、３桁の桁数が最頻値レンジである。
As shown in FIG. 2, in [STEP 2], the
前記図２に示すように、[STEP2]で、表示トラヒック分析部１３０の乖離状況判定部１３３（図１参照）は、最頻値レンジの桁数に対して最大値の桁数と最小値の桁数をみることで、最頻値レンジからの乖離状況を判定する。具体的には、図５（ｃ）に示すように、乖離状況判定部１３３は、最頻値レンジに対して、桁数が３桁「100〜999」、最大値の桁数が５桁「14025」、最小値の桁数が２桁「25」である場合、乖離状況は、最大値が２桁、最小値が１桁であると判定する。
As shown in FIG. 2, in [STEP2], the divergence state determination unit 133 (see FIG. 1) of the display
前記図２に示すように、[STEP3]で、表示トラヒック分析部１３０の乖離状況判定部１３３（図１参照）は、最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁（ここでは２桁）以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する。上記乖離状況は、（Ｎ−ｍ）（Ｎは最大値、ｍは最小値 ただし、Ｎ−ｍ≧１）の値から求める。具体的には、図５（ｄ）に示すように、乖離状況判定部１３３は、５桁（最大値の桁数）〜３桁（最頻値レンジの桁数）をもとに、乖離状況が２桁以上の桁数（ここでは５桁）未満、すなわち４桁以下で１桁以上のデータの有無を判定する。この４桁の値は「なし」である。すなわち、最大値未満（Ｎ−１）のデータの値は「なし」である。また、２桁（最小値の桁数）〜３桁（最頻値レンジの桁数）にはデータがある。４桁のデータはないので、４桁についてのレンジ幅は設定されない。
As shown in FIG. 2, in [STEP3], the divergence status determination unit 133 (see FIG. 1) of the display
前記図２に示すように、[STEP4]で、表示トラヒック分析部１３０の表示レンジ設定部１３４（図１参照）は、乖離状況に基いたレンジ数とレンジ幅を設定する。ここでは、表示レンジのレンジ数は、３である。すなわち、図５（ｅ）に示すように、レンジ数は、２桁の「25」と、３桁の「125〜700」と、５桁の「14025」との３つであり、４桁のものはない。
As shown in FIG. 2, in [STEP 4], the display range setting unit 134 (see FIG. 1) of the display
［トラヒック表示部表示例］（適用例２）
次に、トラヒック表示部１４０の表示例（適用例２）について説明する。
図６は、表示対象期間内のトラヒック量の表示例（適用例２）を示す図であり、図６（ａ）は、本実施形態に係る表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示部１４０の表示画面１４０Ａの表示例、図６（ｂ）は、表示トラヒック分析ロジックの組み込みがない比較例２の表示例を示す。
上記表示対象期間内のトラヒック量は、前記図５（ａ）に示す2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量である。
なお、適用例２と比較例２とは、同一の時系列データ（図５（ａ）に示す表示対象期間内のトラヒック量）を用いている。
[Traffic display section display example] (application example 2)
Next, a display example (application example 2) of the
FIG. 6 is a diagram illustrating a display example (application example 2) of the traffic amount within the display target period. FIG. 6A illustrates the
The traffic volume in the display target period is the traffic volume in the display target period from 2017/4/1 to 2017/4/20 shown in FIG.
The application example 2 and the comparative example 2 use the same time-series data (traffic amount within the display target period shown in FIG. 5A).
<比較例２>
まず、図６（ｂ）に示す比較例２について述べる。
図６（ｂ）に示すように、比較例２の場合、トラヒック量の最大値（2017/4/10の「14025」）が表示できるように、図６（ｂ）の縦軸に16000までのスケール（目盛）を取り、データを表示する。これにより、2017/4/10のトラヒック量の最大値と、その前日の2017/4/9とその後日の2017/4/11および2017/4/12のデータ量の大きい変動点は表示することができる。しかしながら、データ量の大きな変動点を表示できるスケール（目盛）を設定しているので、データ量の小さい2017/4/4のトラヒック量「25」の変動点は、表示することができない。データ量の小さい変動点が異常値として表示されないので、時系列データの変化の状況を見過ごすおそれがある。
<Comparative Example 2>
First, Comparative Example 2 shown in FIG.
As shown in FIG. 6 (b), in the case of the comparative example 2, the vertical axis of FIG. 6 (b) can display up to 16000 so that the maximum value of traffic volume ("14025" of April 10, 2017) can be displayed. Take the scale and display the data. As a result, the maximum value of the traffic volume on April 10, 2017, and the large fluctuation point of the data volume on the previous day of 2017/4/9 and the subsequent day of 2017/4/11 and 2017/4/12 will be displayed. Can do. However, since a scale (scale) capable of displaying a large variation point of the data amount is set, a variation point of the traffic amount “25” of 2017/4/4 with a small data amount cannot be displayed. Since a fluctuation point with a small amount of data is not displayed as an abnormal value, there is a risk of overlooking the situation of time-series data changes.
<表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示>
表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合のトラヒック表示について述べる。
上述したように、表示トラヒック分析部１３０の表示レンジ設定部１３４（図１参照）は、乖離状況に基いた表示レンジを設定する。ここでは、レンジ数は、２桁の「25」と、３桁の「125〜700」と、５桁の「14025」との３つである。
<Traffic display when display traffic analysis logic is incorporated>
The traffic display when the display traffic analysis logic is incorporated will be described.
As described above, the display range setting unit 134 (see FIG. 1) of the display
トラヒック表示部１４０（図１参照）は、表示レンジ設定部１３４（図１参照）のレンジ数設定を受けて表示画面１４０Ａ（図１参照）に、指数表示による３段階のレンジ幅（１０１，１０２，１０４）を表示し、この３段階のレンジ幅を有する表示画面１４０Ａ上にトラヒック量を描画する。具体的には、図６（ａ）に示すように、３段階のレンジ幅は、データ量が小さい順に、第１エリア（１０１エリア）、第２エリア（１０２エリア）、第４エリア（１０４エリア）を有する。また、異なるレンジ幅間では、境界線（図４（ａ）太破線参照）を表示して、レンジ幅が異なることを明示する。また、レンジ幅毎に異なる色を用いて表示することで、レンジ幅の違いを容易に確認できるようにする。
The traffic display unit 140 (see FIG. 1) receives the number of ranges set by the display range setting unit 134 (see FIG. 1), and the
図６（ａ）に示すように、トラヒック表示部１４０は、３段階のレンジ幅を有する表示画面１４０Ａ上で、トラヒック量を表示する。図４（ａ）の場合、データ量の最も大きい2017/4/10の最大値については第４エリア（１０４エリア）において１０４の指数表示で圧縮されたスケールで描画される。
As shown in FIG. 6A, the
一方、2017/4/10の変動点（変化点）と、2017/4/4のデータ量の小さい変動点と、を除く2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量は、同桁数となっている他のデータ数が求められて、この同桁数となっている他のデータ数が基準点として設定される。
図６（ａ）の場合、上記基準点は、第２エリア（１０２エリア）に属するように割り当てられるので、2017/4/9と2017/4/10ないし2017/4/12と、2017/4/4のデータ量の小さい変動点と、を除く2017/4/1から2017/4/20までの表示対象期間内のトラヒック量を、第２エリア（１０２エリア）において、良好に表示することができる。
On the other hand, within the display target period from April 1, 2017 to April 20, 2017, excluding the change point (change point) of 2017/4/10 and the change point of small data volume of 2017/4/4. For the traffic volume, the number of other data having the same number of digits is obtained, and the number of other data having the same number of digits is set as a reference point.
If of FIG. 6 (a), the reference point, so it assigned as belonging to the second area (10 2 Area), and 2017/4/9 and 2017/4/10 to 2017/4/12, 2017 / and a small variation point of the data amount of 4/4, the traffic volume in the display period from 2017/4/1 to 2017/4/20 except, in the second area (10 2 area), favorably displayed be able to.
また、2017/4/4のデータ量の小さい変動点は、第１エリア（１０１エリア）に属するように割り当てられるので、2017/4/4のトラヒック量を、第１エリア（１０１エリア）において、適度に拡大して表示することができる。 Also, small variations point data volume of 2017/4/4, because it is assigned to belong to the first area (10 1 area), the traffic volume of 2017/4/4, the first area (10 1 area) In FIG. 5, it is possible to display the image by appropriately enlarging it.
これにより、2017/4/10のデータ量の大きな変動点（変化点）のみならず、2017/4/4のデータ量の小さい変動点（変化点）も、１つの表示画面１４０Ａ上で、同時に確認することができる。
As a result, not only the large change point (change point) of the data amount of 2017/4/10 but also the small change point (change point) of the data amount of 2017/4/4 can be simultaneously displayed on one
［表示対象期間の最大値に合わせたレンジ幅変更］
次に、表示対象期間の最大値に合わせたレンジ幅変更について説明する。
<比較例３>
図７は、表示トラヒック分析ロジックの組み込みがない比較例３の具体例を説明する図であり、図７（ａ）はトラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａを示す図、図７（ｂ）は図７（ａ）の時系列データにもとづく表示例を示す図である。
[Change the range width according to the maximum value of the display target period]
Next, the range width change according to the maximum value of the display target period will be described.
<Comparative Example 3>
FIG. 7 is a diagram for explaining a specific example of the comparative example 3 in which display traffic analysis logic is not incorporated. FIG. 7A is a diagram showing the traffic accumulation unit data 120A of the
図７（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/11〜2017/4/10）のトラヒック量について、図７（ａ）の符号ｉに示す2017/3/17のトラヒック量「305」と、図７（ａ）の符号ｊに示す2017/3/29のトラヒック量「34」とが、上記表示対象期間におけるトラヒック量のデータ量の変動点である。図７（ａ）の符号ｉに示す2017/3/17のトラヒック量「305」は、データ量の大きい変動点、図７（ａ）の符号ｊに示す2017/3/29のトラヒック量「34」は、データ量の小さい変動点である。 With respect to the traffic volume in the display target period (2017/1/11 to 2017/4/10) shown in FIG. 7A, the traffic volume “305” of 2017/3/17 indicated by the symbol i in FIG. The traffic volume “34” of 2017/3/29 indicated by the symbol j in FIG. 7A is the change point of the traffic volume data amount in the display target period. The traffic amount “305” of 2017/3/17 indicated by the symbol i in FIG. 7A is a large variation point of the data amount, the traffic amount “34” of 2017/3/29 indicated by the symbol j in FIG. "Is a small variation point of the data amount.
比較例３では、時系列データの表示対象期間の最大値に合わせて、表示画面のレンジ幅を変更する。図７（ｂ）の場合、上記表示対象期間の最大値「305」に合わせて、表示画面のレンジ幅を、スケール（目盛）が最大３５０となるように変更する。これにより、図７（ｂ）の符号ｋに示すように、データ量の大きい変動点（図７（ａ）の符号ｉに示すトラヒック量「305」）を明確に表示することができる。また、図７（ｂ）の符号ｌに示すように、データ量の小さい変動点（図７（ａ）の符号ｊに示すトラヒック量「34」）についても、上記データ量の大きい変動点の場合と同様に明確に表示することができる。
In Comparative Example 3, the range width of the display screen is changed according to the maximum value of the display target period of the time series data. In the case of FIG. 7B, the range width of the display screen is changed so that the scale (scale) becomes 350 at the maximum in accordance with the maximum value “305” of the display target period. As a result, as indicated by the symbol k in FIG. 7B, the fluctuation point having a large data amount (the traffic amount “305” indicated by the symbol i in FIG. 7A) can be clearly displayed. Further, as indicated by
しかしながら、比較例３において、図７（ａ）の表示対象期間を延長し、この延長した表示対象期間内に、データ量のより大きい変動点（変化点）が存在するような場合、図７（ｂ）の変動点が明確に表示されなくなる。以下、この不具合について図８を参照して説明する。 However, in Comparative Example 3, when the display target period of FIG. 7A is extended, and there is a variation point (change point) with a larger amount of data within the extended display target period, FIG. The variation point of b) is not clearly displayed. Hereinafter, this problem will be described with reference to FIG.
<適用例３と比較例３の比較>
図８は、本実施形態に係る表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合の適用例３と、表示トラヒック分析ロジックの組み込みがない比較例３とを比較して説明する図であり、図８（ａ）はトラヒック蓄積部１２０のトラヒック蓄積部データ１２０Ａを示す図、図８（ｂ）は図８（ａ）の時系列データにもとづく比較例３の表示例を示す図、図８（ｃ）は図８（ａ）の時系列データにもとづく適用例３の表示例を示す図である。
<Comparison between Application Example 3 and Comparative Example 3>
FIG. 8 is a diagram illustrating a comparison between the application example 3 in which the display traffic analysis logic according to the present embodiment is incorporated and the comparative example 3 in which the display traffic analysis logic is not incorporated, and FIG. FIG. 8B is a diagram showing traffic accumulation unit data 120A of the
図８（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/21〜2017/4/20）は、図７（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/11〜2017/4/10）を2017/4/20まで延長した例である。
図８（ａ）に示す表示対象期間のトラヒック量について、図８（ａ）の符号ｍに示す2017/3/17のトラヒック量「305」と、図８（ａ）の符号ｎに示す2017/3/29のトラヒック量「34」と、図８（ａ）の符号ｏに示す2017/4/18〜4/20のトラヒック量「1320〜1242」とが、上記表示対象期間におけるトラヒック量のデータ量の変動点である。なお、説明の便宜上、符号は振り直しており、図８（ａ）の符号ｍと図７（ａ）の符号ｉ、また図８（ａ）の符号ｎと図７（ａ）の符号ｊとはそれぞれ、同じトラヒック量のデータ量の変動点（変化点）を表している。
The display target period (2017/1/21 to 2017/4/20) shown in FIG. 8A is the same as the display target period (2017/1/11 to 2017/4/10) shown in FIG. This is an example extended to / 4/20.
The traffic volume for the display target period shown in FIG. 8A is the traffic volume “305” of 2017/3/17 indicated by the symbol m in FIG. 8A and the 2017/2017 indicated by the symbol n in FIG. 8A. The traffic amount “34” of 3/29 and the traffic amount “1320 to 1242” of 2017/4/18 to 4/20 indicated by the symbol o in FIG. 8A are the traffic amount data in the display target period. It is a variable point. For convenience of explanation, the reference numerals have been reassigned, and reference numeral m in FIG. 8A and reference numeral i in FIG. 7A, reference numeral n in FIG. 8A and reference numeral j in FIG. Represents the change point (change point) of the data amount of the same traffic amount.
図８（ａ）の符号ｏに示すように、延長した表示対象期間（2017/4/18〜4/20）内に、データ量のより大きい変動点（変化点）が存在している。 As indicated by the symbol o in FIG. 8A, there is a variation point (change point) with a larger data amount in the extended display target period (2017/4/18 to 4/20).
上述したように、比較例３では、時系列データの表示対象期間の最大値に合わせて、表示画面のレンジ幅を変更する。図８（ｂ）の場合、延長した表示対象期間（2017/4/18〜4/20）内の最大値「1320」に合わせて、表示画面のレンジ幅を、スケール（目盛）が最大１４００となるように変更する。これにより、図８（ｂ）の符号ｐ，ｑ，ｒに示すように、データ量の大きい変動点（図８（ａ）の符号ｍ，ｎ，ｏに示すトラヒック量）を表示することができる。しかしながら、比較例３では、延長した表示対象期間（2017/4/18〜4/20）内の最大値「1320」に合わせて、表示画面のレンジ幅を変更したので、図７（ｂ）に示す表示例と比べて分かるように、図８（ｂ）の符号ｐ，ｑに示すデータ量の大きい（最大値ではない）変動点が、小さく表示されてしまうことになる。したがって、状況によっては、図８（ｂ）の符号ｐ，ｑに示す変動点は、見過ごされてしまうおそれがある。 As described above, in Comparative Example 3, the range width of the display screen is changed according to the maximum value of the display target period of the time series data. In the case of FIG. 8B, the range width of the display screen is set to a maximum of 1400 scale (scale) according to the maximum value “1320” in the extended display target period (2017/4/18 to 4/20). Change to As a result, as shown by symbols p, q, and r in FIG. 8B, it is possible to display a variation point having a large data amount (traffic amounts indicated by symbols m, n, and o in FIG. 8A). . However, in Comparative Example 3, since the range width of the display screen was changed according to the maximum value “1320” within the extended display target period (2017/4/18 to 4/20), FIG. As can be seen from the display example shown, the large (not maximum) variation point of the data amount indicated by the symbols p and q in FIG. 8B is displayed small. Therefore, depending on the situation, there is a possibility that the fluctuating points indicated by symbols p and q in FIG. 8B are overlooked.
これに対して、本実施形態に係る表示トラヒック分析ロジックを組み込んだ場合の適用例３では、時系列データの表示対象期間の最大値に合わせて、表示画面のレンジ幅を変更することに加え、当該レンジ幅の一部については指数表示によるレンジ幅で表示する。すなわち、適用例３は、指数表示による複数段階のレンジ幅を表示する。図８の例では、表示画面のレンジ幅を、スケール（目盛）が最大１５００となるレンジ幅（図８（ｃ）ハッチング参照）と、スケール（目盛）が最大４００となるレンジ幅（図８（ｃ）網掛け参照）と、の２段階のレンジ幅で表示する。また、異なるレンジ幅間では、境界線（図８（ｃ）太破線参照）を表示して、レンジ幅が異なることを明示する。また、レンジ幅毎に異なる色を用いて表示することで、レンジ幅の違いを容易に確認できるようにする。 On the other hand, in the application example 3 in the case where the display traffic analysis logic according to the present embodiment is incorporated, in addition to changing the range width of the display screen in accordance with the maximum value of the display target period of the time series data, A part of the range width is displayed as an index display range width. In other words, Application Example 3 displays a range of ranges in multiple steps by exponent display. In the example of FIG. 8, the range width of the display screen is divided into a range width (see hatching in FIG. 8C) where the scale (scale) is maximum 1500 and a range width where the scale (scale) is maximum 400 (FIG. 8 ( c) Refer to the shaded area) and display in a two-stage range width. In addition, a boundary line (see the thick broken line in FIG. 8C) is displayed between different range widths to clearly indicate that the range widths are different. Also, by displaying using different colors for each range width, the difference in range width can be easily confirmed.
そして、トラヒック表示部１４０（図１参照）は、２段階のレンジ幅を有する表示画面１４０Ａ上で、図８（ａ）に示す表示対象期間（2017/1/21〜2017/4/20）のトラヒック量を表示する。
図８（ｃ）に示すように、スケール（目盛）が最大４００となるレンジ幅（図８（ｃ）網掛け参照）で表示対象期間（2017/1/21〜2017/4/20）のトラヒック量を表示する。これにより、図８（ｃ）の符号ｓ，ｔに示すように、トラヒック量が４００を超えないトラヒック量の変動点を大きく表示することができる。
また、図８（ｃ）に示すように、スケール（目盛）が最大１５００となるレンジ幅（図８（ｃ）ハッチング参照）で表示対象期間（2017/1/21〜2017/4/20）のトラヒック量を表示する。これにより、図８（ｃ）の符号ｕに示すように、トラヒック量が４００を超えるトラヒック量の変動点を、当該レンジ幅内に収めて表示することができる。
Then, the traffic display unit 140 (see FIG. 1) displays the display target period (2017/1/21 to 2017/4/20) shown in FIG. 8A on the
As shown in FIG. 8 (c), traffic in the display target period (2017/1/21 to 2017/4/20) with a range width (see shading in FIG. 8 (c)) with a maximum scale (scale) of 400. Display quantity. As a result, as shown by the symbols s and t in FIG. 8C, the traffic amount fluctuation point where the traffic amount does not exceed 400 can be displayed large.
Also, as shown in FIG. 8 (c), the range of the scale (scale) is 1500 at the maximum (see hatching in FIG. 8 (c)) for the display target period (2017/1/21 to 2017/4/20). Display traffic volume. As a result, as shown by the symbol u in FIG. 8C, the traffic amount fluctuation point where the traffic amount exceeds 400 can be displayed within the range width.
このように、表示対象期間（2017/1/21〜2017/4/20）のトラヒック量にデータ量の最も大きな変動点（変化点）（図８（ｃ）の符号ｕ参照）があった場合であっても、他のデータ量の大きな変動点（変化点）（図８（ｃ）の符号ｓ，ｔ参照）を、１つの画面で同時に表示することができる。これにより、表示対象期間を区切り直すなどの変更を行うことなく、上記他の変動点（変化点）を大きな変化として表示することができ、異常値として見つけ出すことを容易にすることができる。 As described above, when the traffic amount in the display target period (2017/1/21 to 2017/4/20) has the largest fluctuation point (change point) of the data amount (see symbol u in FIG. 8C). Even so, other large variation points (change points) of the data amount (see symbols s and t in FIG. 8C) can be simultaneously displayed on one screen. This makes it possible to display the other change point (change point) as a large change without making a change such as re-dividing the display target period, and to easily find an abnormal value.
以上説明したように、本実施形態に係る時系列データ表示システム１００（図１参照）は、トラヒック蓄積部１２０に蓄積された時系列データから、表示対象期間内の時系列データを抽出するデータ抽出部１３１と、抽出した表示対象期間内のトラヒック（時系列データ）の時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定するデータ判定部１３２と、最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する乖離状況判定部１３３と、乖離状況判定部１３３の判定結果をもとに、表示画面１４０Ａに表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する表示レンジ設定部１３４と、表示対象期間内の時系列データのデータ量の変動点が、設定されたレンジ幅内に適応収束するように当該時系列データを表示するトラヒック表示部１４０と、を備える。
As described above, the time-series data display system 100 (see FIG. 1) according to the present embodiment extracts data that extracts time-series data within the display target period from the time-series data accumulated in the
このようにすることで、表示対象期間内の時系列データのデータ量の大小にかかわらず、時系列データの表示対象期間を変更することなく、異常値となる変動点（変化点）を表示することができる。例えば、データ量の大きな変動点のみならず、データ量の小さい変動点も、１つの表示画面上で、同時に確認することができる。その結果、特異な状況の頻度、その時点からのネットワーク１を構成する装置の状況との突合等により、装置異常を検知することが可能になる。
By doing this, regardless of the amount of time-series data in the display target period, the change point (change point) that becomes an abnormal value is displayed without changing the display target period of the time-series data. be able to. For example, not only a large variation point of the data amount but also a small variation point of the data amount can be simultaneously confirmed on one display screen. As a result, it is possible to detect an abnormality in the apparatus based on the frequency of the unique situation, a match with the situation of the apparatus constituting the
また、本実施形態では、乖離状況判定部１３３は、通常のトラヒック量の桁数毎のデータ数等から最頻値を判定する。桁数毎のデータ数等を基準として基準点を設定することで、トラヒック量０（トラヒックなし）だけではなく、通常時に、トラヒック量が一定程度あるような平均値等を基準として確認ができるようになる。
Further, in the present embodiment, the divergence
また、本実施形態では、表示レンジ設定部１３４は、レンジ幅を、表示対象期間内の時系列データのデータ量に応じて、指数関数的、すなわちｍのｎ乗（ｍおよびｎは、任意の正の整数）に設定する。これにより、表示対象期間内の時系列データのデータ量の桁数に合わせて、レンジ幅を指数関数的に設定でき、最適なレンジ幅で表示することができる。例えば、時系列データをレンジ幅内で適度に拡大して表示することができる。
In the present embodiment, the display
また、本実施形態では、トラヒック表示部１４０は、複数設定されたレンジ幅間に境界線を表示することで、複数設定されたレンジ幅間に境界線が表示されることで、レンジ幅が異なることを明示することができる。
In the present embodiment, the
また、本実施形態では、トラヒック表示部１４０は、複数設定されたレンジ幅毎に、色彩、明度または模様を異ならせて表示することで、複数設定されたレンジ幅間で色彩、明度または模様が異なるので、レンジ幅の違いを容易に確認することができる。
Further, in the present embodiment, the
上記実施形態では、ネットワーク１のトラヒックを含む時系列データを表示画面に表示するシステムを例示して説明したが、ネットワーク１のトラヒック以外に、株価等の推移確認についても適用できる。
In the above embodiment, the system for displaying the time series data including the traffic of the
なお、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中に示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
Of the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤ（Secure Digital）カード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Further, each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software for interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), an IC (Integrated Circuit) card, an SD (Secure Digital) card, an optical disk, etc. It can be held on a recording medium.
１ ネットワーク
１００ 時系列データ表示システム
１１０ トラヒック収集部
１２０ トラヒック蓄積部（蓄積部，蓄積手段）
１２０Ａ トラヒック蓄積部データ
１３０ 表示トラヒック分析部
１３１ データ抽出部（抽出部，抽出手段）
１３２ データ判定部（判定手段）
１３３ 乖離状況判定部（乖離状況判定手段）
１３４ 表示レンジ設定部（設定部，設定手段）
１４０ トラヒック表示部（表示部，表示手段）
１４０Ａ 表示画面
120A Traffic
132 Data determination unit (determination means)
133 Deviation status determination unit (deviation status determination means)
134 Display range setting section (setting section, setting means)
140 Traffic display section (display section, display means)
140A display screen
Claims (6)
取得した前記時系列データを蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部に蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出する抽出部と、
抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定する判定部と、
前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する乖離状況判定部と、
前記乖離状況判定部の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する設定部と、
前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示する表示部と、を備える
ことを特徴とする時系列データ表示システム。 A time-series data display system that displays time-series data including network traffic on a display screen,
An accumulator that accumulates the acquired time-series data;
An extraction unit that extracts the time-series data within a display target period from the time-series data accumulated in the accumulation unit;
A determination unit that determines a mode value range, a maximum value, and a minimum value of the time-series data within the extracted display target period;
A divergence situation determination unit that determines the number of digits with a divergence status greater than or equal to a predetermined digit with respect to the mode value range, and determines the presence or absence of data in one or more digits less than the determined number of digits;
Based on the determination result of the deviation status determination unit, a setting unit that sets one or a plurality of ranges and range widths of data to be displayed on the display screen;
A display unit that displays the time-series data so that a variation point of the data amount of the time-series data within the display target period is within the set range width. Display system.
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ表示システム。 The setting unit sets the range width to the nth power of m (m and n are arbitrary positive integers) according to the data amount of the time-series data within the display target period. The time-series data display system according to claim 1.
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ表示システム。 The time series data display system according to claim 1, wherein the display unit displays a boundary line between a plurality of the set range widths.
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ表示システム。 The time-series data display system according to claim 1, wherein the display unit displays colors, brightness, or patterns different for each of the set range widths.
前記時系列データ表示システムは、
取得した前記時系列データを蓄積するステップと、
前記蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出するステップと、
抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定するステップと、
前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定するステップと、
前記データの有無の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定するステップと、
前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示するステップと、を実行する
ことを特徴とする時系列データ表示方法。 A time-series data display method of a time-series data display system for displaying time-series data including network traffic on a display screen,
The time series data display system includes:
Accumulating the acquired time-series data;
Extracting the time-series data within a display target period from the accumulated time-series data;
Determining a mode value range, a maximum value and a minimum value of the time-series data within the extracted display target period;
Determining the number of digits with a divergence status with respect to the mode value range greater than or equal to a predetermined digit, and determining the presence or absence of data in one or more digits less than the determined number of digits;
Based on the determination result of the presence or absence of the data, setting the number of ranges and the range width of the data to be displayed on the display screen,
Displaying the time-series data so that the variation point of the data amount of the time-series data within the display target period falls within the set range width. Display method.
取得した前記時系列データを蓄積する蓄積手段、
前記蓄積手段に蓄積された前記時系列データから、表示対象期間内の前記時系列データを抽出する抽出手段、
抽出した前記表示対象期間内の前記時系列データの最頻値レンジ、最大値および最小値を判定する判定手段、
前記最頻値レンジに対して乖離状況が所定桁以上の桁数を判定し、判定した桁数未満で１桁以上の桁におけるデータの有無を判定する乖離状況判定手段、
前記乖離状況判定手段の判定結果をもとに、前記表示画面に表示するデータのレンジ数とレンジ幅を、１または複数設定する設定手段、
前記表示対象期間内の前記時系列データのデータ量の変動点が、設定された前記レンジ幅内に収まるように当該時系列データを表示する表示手段、として機能させるためのプログラム。 A computer as a time-series data display device that displays time-series data including network traffic on a display screen,
Accumulating means for accumulating the acquired time-series data;
Extraction means for extracting the time series data within a display target period from the time series data accumulated in the accumulation means;
Determining means for determining a mode value range, a maximum value and a minimum value of the time-series data within the extracted display target period;
Deviation status determination means for determining the number of digits with a divergence status of a predetermined digit or more with respect to the mode value range and determining the presence or absence of data in one or more digits less than the determined number of digits,
Setting means for setting one or a plurality of ranges and range widths of data to be displayed on the display screen based on the determination result of the deviation status determination means,
The program for functioning as a display means for displaying the time series data so that the changing point of the data amount of the time series data within the display target period falls within the set range width.
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