JP4738358B2 - 帯域計測方法及び装置 - Google Patents

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Description

本発明は、帯域計測方法及び装置に関し、特にトラフィック傾向を監視し、フロー品質（パケットロス）へのインパクトを評価する帯域計測方法及び装置に関するものである。
ネットワークを流れるパケットのフロー品質への影響を評価するためには、総トラフィックの大局的(長期的)な平均の推移だけではなく、局所的(短期的)なトラフィックの変化を把握する必要がある。このようなトラフィックの傾向を把握するには下記の方法が従来より良く知られている。
(1)連続パケットキャプチャ処理方法
これは、すべてのパケットを連続的にキャプチャ処理し、トラフィックの傾向を把握する方法である。
・利点
全てのパケットをキャプチャするため、フロー品質に影響を及ぼし得る局所的なパケットの振る舞いを把握することが可能である。
・課題
パケットキャプチャがメモリや処理負荷に依存するため、連続してキャプチャできる容量及び時間に限界がある。
(2)統計的サンプリング処理（SFlow/NetFlow）方法：図15
これは、図15に示すように、パケットを統計的に間引きサンプリング(斜線で図示。)してキャプチャすることにより、トラフィックの大局的なパケットの振る舞いを把握する方法である。
・利点
すべてのパケットをキャプチャする必要がなく、キャプチャリング負荷を削減でき、低メモリで大局的なトラフィックの傾向を把握することが可能である。
・課題
フロー品質に影響を及ぼし得る局所的なパケットの振る舞いを把握することができない。
上記のような方法(1)及び(2)に対して、図16に示すように、ネットワーク機器とは別の外部装置あるいはモジュールでトラフィック測定を行うことでリンク使用状態を微小時間単位tで計測し、微小区間tのトラフィックが、設定した各リンク(伝送路)での閾値を越えた回数を抽出して帯域増設時期を推定する方式(リンクの使用帯域管理方式及び帯域増設時期推定方式)がある(例えば、特許文献1参照。)。
また、確率的な違反判定を開始するための閾値とその廃棄確率を決定するための傾き値と監視カウンタを持ち、或る閾値を超えると全てのパケットを監視帯域違反と判定する帯域監視装置がある(例えば、特許文献2参照。)。
特開2002-118557号公報 特開2004-254164号公報
特許文献1において、トラフィックを計測する微小時間単位は、実用上メモリの範囲内で決定されるものであり、実際のパケットロスなどのアプリケーションへのインパクトを考慮した微小時間単位ではない。また、集計するデータは微小時間毎であるが、全てのパケットをキャプチャすることを前提とした技術であるため、依然としてキャプチャ負荷は大きい。
また、特許文献2も、全てのパケットをキャプチャすることを前提とし、バーストトラフィックなどの個々のトラフィック(局所トラフィック)の帯域違反を判定する技術であり、全体のトラフィック挙動の傾向を把握するために利用する技術ではなく、キャプチャ処理の負荷も大きい。
従って、本発明は、パケットを連続的にキャプチャすることなくパケットロスを考慮したトラフィックの大局的及び局所的な傾向を把握するための帯域計測方法及び装置を提供することを目的とする。
上記の目的を達成するため、本発明に係る帯域計測方法(又は装置)は、隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップ(又は手段)と、該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップ(又は手段)と、を備えたことを特徴とする。
上記の場合、該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップ(又は手段)と、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップ(又は手段)と、をさらに備えることができる。
すなわち、本発明では、収集したバッファ長、伝送帯域、及び平均パケットサイズと、オペレータにより設定される許容パケットロス率を基に、過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定してシミュレーションを実行し、パケットロス率を評価する上で最適な微小時間間隔tを算出する。そして、その微小時間間隔ｔをキャプチャスケジューリングに反映させる。
従って、全キャプチャを行う方式に比べ、少ないサンプリング数で、大局的な帯域推移を把握できるとともに、局所的な帯域推移も把握することが可能になる。
また、個々のパケットの情報を保持しておくのではなく、微小時間間隔tの平均量のみを保持し、ある一定区間T(>t)でそれらを集約することで、少ないメモリ量で効率的に、局所的な帯域変動を把握することが可能になる。
また、局所的な帯域変動の推移から線形近似予測により、将来へのパケットロスへのインパクトを評価することもできる。
また、品質を維持できるロス率の限界を明示的に与えているため、それに基づく、計測帯域に対する閾値を自動的に与えることが可能であることから、この閾値判定を基に、制御トリガに利用することができる。
さらに、微小時間区間に計測した個々パケットのヘッダ情報に基づきアプリケーションを識別することによって、各アプリケーションフローの大局的な挙動だけではなく、局所的な挙動も把握することができる。
本発明では、さらに、コンピュータに、隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップと、該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。
上記のプログラムでは、さらに、該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップと、該連続的なキャプチャを一定区間ランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップと、をコンピュータに実行させることができる。
さらに、本発明では、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
本発明により、局所的なパケットロスへのインパクトを陽に考慮した平均帯域を計測することが可能であり、また微小時間間隔内での連続的なパケットキャプチャリングをランダムに繰り返すことで、処理負荷を抑えつつ効率的にトラフィックの局所的な振る舞いと大局的な振る舞いの双方を捉えることが可能になる。
a.実施例の構成：図1及び図2
図1に本発明に係る帯域計測方法を実現する装置の実施例の概略構成図を示す。図中、1は帯域計測装置を示し、2はこの帯域計測装置1を管理する管理装置を示す。
この実施例では、帯域計測装置1が、管理装置2から指定されたサンプリング微小時間間隔t内で連続的にノード3からのパケットをサンプリングし、それをランダムに繰り返し計測することで、対象ネットワークにおけるアプリケーション品質に影響を及ぼし得る局所帯域変動を捉えるシステムを構成している。尚、帯域計測装置1と管理装置2とを点線で示すように機能を一体化してもよい。
図2は、図1に示したシステムにおける帯域計測装置1及び管理装置2の具体例を示したもので、それぞれ以下の各部で構成される。
(1)帯域計測装置1
・隣接/自ノード収集部1_1は、隣接ノード3又は自ノードにおける送出バッファ長と伝送帯域(リンク帯域)の情報を収集し、統計データ送信部1_3を介して管理装置2にその情報を通知する。
・管理情報収集部1_2は、管理装置2からの設定情報を収集する。
・統計データ送信部1_3は、帯域計測装置1で収集し計測した情報を管理装置2に通知する。
・パケット収集部1_4は、パケットをキャプチャする機能を有し、そのパケットのサイズ(パケット長)と計測時刻を収集する。さらに、管理装置2のサンプリング微小時間間隔指定部1_5により設定された微小時間間隔(t)中のみ連続的にパケットキャプチャを行い、その微小時間間隔(t)のキャプチャリングをランダムに繰り返す。また、各微小時間区間で計測された帯域情報と平均パケット長を統計値メモリ1_6に格納する。
・サンプリング指定部1_5は、管理装置2におけるサンプリング微小時間間隔算出部2_2によって算出された微小時間間隔(t)と、自動的に算出されるランダムサンプリングの間隔に基づき、パケット収集部1_4におけるパケットキャプチャリングをスケジューリングする。
・統計メモリ1_6は、計測された統計値を保持する。
・統計処理部1_7は、統計メモリ1_6から微小時間間隔の帯域情報を取得し、その平均と分散から、大局的な平均帯域の推移量と上側又はピーク帯域の推移量を算出し、その情報を管理装置2のネットワーク状況管理部2_1に送る。
(2)管理装置2
・ネットワーク状況管理部2_1は、帯域計測装置1から通知される大局的な帯域推移量と上側又はピーク帯域の推移量から、ネットワークの品質状態を監視する。
・サンプリング微小時間間隔算出部2_2は、帯域計測装置1から通知される、バッファ長、伝送帯域及び平均パケット長と、オペレータにより設定される許容パケットロス率の情報から待ち行列シミュレーションを実行することにより、最適な微小時間間隔を算出し、その時間間隔を帯域計測装置1に設定する。
・統計値データベース(DB)2_3は、過去の帯域計測装置1から通知される大局的な帯域推移量と上側又はピークの帯域推移量を保持する。
b.実施例の動作：図3〜図14
図3に、図2に示した本実施例の基本処理フローを示す。以下にこのフローの各ステップを順次説明する。
・ステップS1
オペレータが、管理装置2に対し、アプリケーション品質を保障するための“許容パケットロス率pALR”(パケットロス率限界と称することもある。)を設定する。
・ステップS2
隣接/自ノード情報収集部1_1が、隣接ノード3又は自ノードにおける“出力バッファ長B”及び“リンクの容量(伝送帯域)C”を収集し、パケット収集部1_4が、計測して統計メモリ1_6に格納した“平均パケットサイズ(平均パケット長)DS”を収集する。
・ステップS3
ステップS2で得たパラメータに基づき、サンプリング微小時間間隔算出部2_2が、過渡評価型の待ち行列シミュレーションを実行することにより、最適な微小時間間隔tを算出する。
なお、上記のステップS1〜S3は運用前に実施される初期設定処理である。
・ステップS4
帯域計測装置1において、パケット収集部1_4が、決定された微小時間間隔t内で連続的にパケットキャプチャーを行い、統計処理部1_7がその時間平均帯域を算出する。
・ステップS5
サンプリング微小時間間隔算出部2_2が、次に連続パケットキャプチャを実施する時刻をランダムに決定する。
・ステップS6
統計処理部1_7は、ステップS5で決定したキャプチャを実施する予定時刻が、取得した各平均帯域に対する統計処理を行うための時間間隔Tを経過していない場合(T>t)は、ステップS4に戻り、連続キャプチャ処理を、ステップS5で決定した時刻から同様に行う。
・ステップS7
統計処理部1_7は、ステップS5で決定したキャプチャを実施する予定時刻が、取得した各平均帯域に対する統計処理を行うための時間間隔Tを既に経過している場合(T<t)は、時間間隔Tをリセットし、各平均帯域に対する統計処理を実施する。なお、連続キャプチャ処理の回数に基づき、統計処理のタイミングを実施しても良い。
・ステップS8
統計処理部1_7は、微小時間間隔tでサンプリングされた全平均帯域に対し、それらの算術平均を取ることによって大局的な平均帯域を算出する。
・ステップS9
統計処理部1_7は、微小時間間隔tでサンプリングされた全平均帯域に対し、それらのピークや分散を算出することで、局所的な上側又はピーク帯域変動の推移を捉える。
・ステップS10
ネットワーク状況管理部2_1は、局所的な上側又はピーク帯域変動の推移から、網の帯域増設の判断や、制御へのトリガを得る。
上記の基本処理フローにおける具体例を以下に示す。
・収集データの加工：ステップS2
計測した平均パケット長Ds（ビット）の情報から、図5に示す如く、それぞれのパラメータをパケット単位に統一する。
バッファ長B(ビット)⇒B/Ds(パケット) = K
伝送帯域C(bps)⇒C/Ds(pps) = μ
・M/M/1/Kを仮定した過渡評価型待ち行列シミュレーション：ステップS3
一般に、定常的(長い時間間隔で見たときの帯域が一定)なトラフィックは、局所的に捉えたときの激しい過渡的な振る舞いを集約化して捉えたものである。
実際には、定常的なトラフィック挙動からは把握できないトラフィックの局所的な過渡状態がパケットロスへのインパクトを与えていることが考えられる。
本発明は、その過渡的なトラフィックの振る舞いから、平均帯域を算出するための最適な微小時間間隔を導出するものである。本実施例では、トラフィックモデルとして一般的なM/M/1モデルを仮定し、図4〜図8に微小時間間隔tを決定するまでのアルゴリズムを示す。
1)帯域(レート)限界値の決定
まず、M/M/1/K(Kはバッファ長(パケット))を仮定すると、定常時のパケットロス率と帯域(負荷)との関係は次式のように表すことができる。
Figure 0004738358
この関係は図4(1)及び図5(2)に示されており、同図(1)に示すように初期設定(C=100Mbps, B=1Mビット, pALR=0.001%, Ds=12000ビット)を満たす負荷(帯域)は、86.75% 以下という結果を得る。
2)微小時間間隔tの決定
微小時間間隔tで算出される平均帯域の特性は大きく異なる(図9(1)〜(3)参照。)。本実施例では、平均帯域を算出する微小時間間隔とパケットロスインパクトとの関係を定量的に評価する。
或る微小時間間隔t[sec]で算出した平均帯域が、帯域限界値に達したときのパケットロスインパクトを求めるアルゴリズムを以下に示す。本アルゴリズムでは、M/M/1/Kにおける、超微小時間Δのマルコフ連鎖を離散方程式で近似することによって、時間とパケットロスの関係を導出する。
この場合の過渡評価型待ち行列シミュレーションは、次式に示すとおりである。
Figure 0004738358
ただし、pi(0≦i≦k)は、各バッファ長(パケット)の状態確率を表し、pKがパケットロス(廃棄)率を表す。この式(2)は、図4(2)、図5(3)、及び図7(1)にも示されるように行列式で表される。なお、この式(2)は、１つのバッファ(バッファ長= K)内にi個のパケットがある状態確率pi(0≦i≦k)に対し，時刻nからn＋１(Δ時間経過時)の推移関係を示したものである。
ここで、負荷ρはλ/μ、μ(パケット/sec)はC/Ds で表され、λ(パケット/sec)は入力平均帯域を示す。本シミュレーションの過渡的な時間挙動は、シミュレーションの初期値に依存するため、保守的な評価を行うような初期値を設定するものとする。
図4及び図5に示す実施例は、各シミュレーション経過時間ｎ(0<ｎ)毎に算出する平均帯域が、帯域限界値ρT（図４）、ρT＝86.75%（図5）を示しているときのパケットロスインパクト（パケットロス率）を評価した結果である。
上記式(2)のシミュレーションにおけるパラメータμ(= C/DS), λ(=ρT×μ), K, 微小時間Δは、一例として図5(3)に示すように設定されている。
なお、nは、微小時間Δ＝0.00001(パケットの同時到着が発生しない程度の微小間隔)を単位時間にしたときに刻まれる時間を示し、図4(3)及び(4)に示すとおり、例えば50%の帯域から90%の帯域限界値に達してからの定常継続時間を示す。この継続時間により、どの位のパケットロスインパクトを与えるのかを評価することができる。
また帯域限界値に到達する以前の初期負荷ρST(0〜1)としては、図6(1)のパターン1のように、0.1(10%)の負荷を初期値とする場合よりも、同図(2)のパターン2のように0.8(80%)の負荷を初期値とする方がパケットロス率限界に達するまでの時間は早い(同図(3)参照。)。このことを考慮して、図5(3)に示すように、帯域限界値ρTから1%(経験値)の変動のみを考慮した値ρST=ρT−0.01=85.75%に設定した。
この値から、下式によって各パラメータpi(0≦i≦k)の初期値を導出することができる。
Figure 0004738358
これは、図5(2)に示すようにK= B/Ds= 83(パケット)であることから、図5(3)及び図7(2)に示す式(3)'となる。なお、一般的には、微小時間間隔tを小さくすればするほど、さらに大きな負荷変動（初期負荷が小さい状態からの変化）で、負荷限界に至るケースが考えられるが、その場合よりも、今回の−1%からの変動評価の方が、パケットロスの危険性は大きくなることから、より保守的な評価を行っている。
図5(4)に示すシミュレーション結果は、縦軸がパケットロス率、横軸が平均帯域を算出する際の微小時間間隔tを示しており、微小時間間隔tが大きくなればなるほど、許容ロス率0.0001に収束していることが確認できる。
本アルゴリズムでは、図8に示すように、最適値として以下の評価関数を満たす微小時間間隔tを採用する。
Figure 0004738358
ここで、pK[n]は微小時間間隔t=ｎ*Δにおけるパケットロス率、pALRは許容ロス率（0.0001）、δは許容ロス率に対する安全側マージンを示し、| |内を最小とするn(最も0に近いn)を求める。すなわち、最適計算を有限時間で終わらせるためのマージンδとして、0.01を用い、このマージンδの分だけパケットロス率限界pALRより低い値に式(2)のシミュレーションが到達する微小時間間隔tを最適解として求める。
図5(4)の結果では、上記の式(4)から、微小時間間隔t= 0.12secが求められる。これにより、0.12secよりも小さい時間間隔tで算出した平均帯域が86.75％のときは、パケットロスインパクトは小さいが、0.12secよりも大きい時間間隔tで算出した場合は、パケットロスインパクトは許容ロス率の0.0001に達してしまう。
したがって、本実施例の帯域計測装置では、微小時間間隔t= 0.12secで算出した平均負荷が、帯域限界値ρT= 86.75％に近付かないように監視するものである。
・ランダム帯域サンプリング：ステップS8,S9及び図10,図11
上記のように微小時間間隔t内で連続的にパケットキャプチャを行い、その区間の平均帯域を算出する。さらに、その連続パケットキャプチャをランダムに繰り返すことにより、大局的な平均帯域変化と局所的な帯域変化を把握することができる。
1)大局的平均帯域(ステップS8)
各微小時間区間tで得られる平均帯域Ratei(図10参照。)に対し、次式に従い大局的平均帯域(図11のRave)を算出する。
Figure 0004738358
2)局所帯域(ステップS9)
局所的な振る舞いを算出する方式を示す。
・上側帯域(平均＋偏差)(図11のRup)
上記の式(5)による、大局的な平均帯域との帯域の分散値VAR(Rate)
Figure 0004738358
を用い、次式によって上側帯域を算出する。
Figure 0004738358
・ピーク帯域
各微小時間区間tで得られる平均帯域Rateiに対し、最大のものmaxi{Ratei}を抽出する。
・局所帯域の傾向予測:図12及び図13
図12及び図13に示すように、ある指定時間T毎に算出される局所帯域のNサンプルに対し、単位時間tとする線形近似式を求め、残りどれぐらいの時間で帯域限界値に到達するかを推定、品質への危険性を判定する(図12のステップS11及びS12)。
・制御トリガの設定:ステップS10
監視局所帯域が、帯域限界値へ到達した、あるいは、予測の結果、一定時間後に限界値に到達すると判定されたときに、自動的に管理システム/オペレータにアラームを上げる。
1)オペレータによる閾値設定
・平均帯域閾値
帯域限界値に対し、どれぐらいの安全側マージンを取るかを設定する。
例えば，負荷限界86.75%に対し、5%の安全側マージンを設定する。
⇒86.75*(1-0.05)= 82.4%を閾値に設定する。
・予測時間閾値
帯域限界値へ達するまでの時間xを閾値として設定する。
・各アプリケーションフローの帯域推定：図14
i番目サンプル時の微小時間間隔tにおける特定フロー帯域(アプリケーション)
Figure 0004738358
から、次式のように特定フローrの大局的平均帯域(図14(1))を導出する。
Figure 0004738358
また、特定フロ−ｒの局所帯域として、上側帯域(同図(2))は次式で表される。
Figure 0004738358
さらに、ピーク帯域(同図(3))は次式で表される。
Figure 0004738358
なお、本発明は、上記実施例によって限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づき、当業者によって種々の変更が可能なことは明らかであり、この中には本発明による帯域計測方法をコンピュータに実行させるプログラム、及び該プログラムを記載したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も含まれることは当業者にとって明らかである。
（付記１）
隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップと、
該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップと、
を備えたことを特徴とする帯域計測方法。
（付記２）付記１において、
該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップと、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップと、
をさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
（付記３）付記２において、
該大局的な平均帯域が、全平均帯域の算術平均値であり、該上側帯域又はピーク帯域が、全平均帯域のばらつきから求めた値であることを特徴とする帯域計測方法。
（付記４）付記２において、
該上側帯域又はピーク帯域の時間推移を線形近似予測することによって該帯域限界値に対する危険性を判定するステップをさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
（付記５）付記２において、
該上側帯域又はピーク帯域の変動が、該許容パケットロス率を満たすことができない帯域限界値に達したとき、これを通知するステップをさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
（付記６）付記１において、
該キャプチャしたパケットのヘッダ情報から、個々のアプリケーションフロー毎の帯域変動を算出するステップをさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
（付記７）
隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1手段と、
該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2手段と、
を備えたことを特徴とする帯域計測装置。
（付記８）付記７において、
該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出する手段と、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返す手段と、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求める手段と、をさらに備えたことを特徴とする帯域計測装置。
（付記９）付記８において、
該大局的な平均帯域が、全平均帯域の算術平均値であり、該上側帯域又はピーク帯域が、全平均帯域のばらつきから求めた値であることを特徴とする帯域計測装置。
（付記１０）付記８において、
該上側帯域又はピーク帯域の時間推移を線形近似予測することによって該帯域限界値に対する危険性を判定する手段をさらに備えたことを特徴とする帯域計測装置。
（付記１１）付記８において、
該上側帯域又はピーク帯域の変動が、該許容パケットロス率を満たすことができない帯域限界値に達したとき、これを通知する手段をさらに備えたことを特徴とする帯域計測装置。
（付記１２）付記７において、
該キャプチャしたパケットのヘッダ情報から、個々のアプリケーションフロー毎の帯域変動を算出する手段をさらに備えたことを特徴とする帯域計測装置。
（付記１３）
コンピュータに、
隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップと、
該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップと、
を実行させるためのプログラム。
（付記１４）付記１３において、
コンピュータにさらに、該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップと、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップと、を実行させるためのプログラム。
（付記１５）
付記１３又は１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
本発明に係る帯域計測方法及び装置の概略構成を示したブロック図である。 図1の構成例をより具体的に示したブロック図である。 本発明に係る帯域計測方法及び装置の基本処理を示したフローチャート図である。 本発明における帯域とパケットロス率との関係をモデル化したグラフ図である。 本発明に用いるアルゴリズムの実施例を示した図である。 本発明で用いる過渡評価型待ち行列シミュレーションの初期値の影響を説明したグラフ図である。 本発明で用いる過渡評価型待ち行列シミュレーションとその初期値を示した図である。 本発明における最適微小時間間隔tの導出例を示したグラフ図である。 本発明において用いられる微小時間間隔の大小による平均帯域の特性の違いを示した波形図である。 本発明におけるランダム帯域サンプリングを説明するためのグラフ図である。 本発明による大局的及び局所的帯域例を示した波形図である。 本発明による局所帯域の予測処理を示したフローチャート図である。 図12による上側帯域又はピーク帯域の変化予測を示すグラフ図である。 本発明による各アプリケーションの帯域推定例を示した図である。 統計的サンプリング方式として知られている従来例を示す図である。 帯域増設時期推定方式として知られている従来例を示す図である。
符号の説明
1 帯域計測装置
1_1 隣接/自ノード情報収集部
1_2 管理情報収集部
1_3 統計データ送信部
1_4 パケット収集部
1_5 サンプリング指定部
1_6 統計メモリ
1_7 統計処理部
2 管理装置
2_1 ネットワーク状況管理部
2_2 サンプリング微小時間間隔算出部
2_3 統計値DB
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

Claims (10)

  1. 隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップと、
    該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップと、
    を備えたことを特徴とする帯域計測方法。
  2. 請求項１において、
    該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップと、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップと、
    をさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
  3. 請求項２において、
    該大局的な平均帯域が、全平均帯域の算術平均値であり、該上側帯域又はピーク帯域が、全平均帯域のばらつきから求めた値であることを特徴とする帯域計測方法。
  4. 請求項２において、
    該上側帯域又はピーク帯域の時間推移を線形近似予測することによって該帯域限界値に対する危険性を判定するステップをさらに備えたことを特徴とする帯域計測方法。
  5. 隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1手段と、
    該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2手段と、
    を備えたことを特徴とする帯域計測装置。
  6. 請求項５において、
    該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出する手段と、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返す手段と、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求める手段と、をさらに備えたことを特徴とする帯域計測装置。
  7. 請求項６において、
    該大局的な平均帯域が、全平均帯域の算術平均値であり、該上側帯域又はピーク帯域が、全平均帯域のばらつきから求めた値であることを特徴とする帯域計測装置。
  8. コンピュータに、
    隣接ノード又は自ノードにおいて収集されたバッファ長、伝送帯域、及び平均パケット長、並びに予め設定された許容パケットロス率の情報から帯域限界値を求めることによりパケットロス率について過渡評価型の待ち行列シミュレーションの初期値を決定して該シミュレーションを実行する第1ステップと、
    該シミュレーションによるパケットロス率が該許容パケットロス率に漸近するときの最適な微小時間間隔をパケットの連続キャプチャ時間として求める第2ステップと、
    を実行させるためのプログラム。
  9. 請求項８において、
    コンピュータにさらに、該微小時間間隔内でパケットを連続的にキャプチャして、その平均帯域を算出するステップと、該連続的なキャプチャを一定区間内でランダムに繰り返すステップと、該一定区間内で求めた全平均帯域から大局的な平均帯域、又は局所的な上側帯域若しくはピーク帯域を求めるステップと、を実行させるためのプログラム。
  10. 請求項８又は請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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