JP4864026B2 - リンク帯域増設量算出方法とシステムおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数のノードと複数のリンクから構成されるネットワークの設備管理技術に係り、特に、過剰な設備の増設を回避するのに好適な技術に関するものである。

複数のノードと複数のリンクから構成されるネットワークの設備管理を効率的に行うための技術として、例えば、非特許文献１，２に記載の技術や、図７，８で示すように、ネットワーク内の或るリンクの使用率に基づき、当該リンクの帯域の増設量を算出する技術がある。

図７は、従来のリンク帯域の増設量の算出を行うシステムの構成を示すブロック図であり、図８は、図７における設備増設量算出機能の内部構成例を示すブロック図である。

図７，８に示す技術は、当該リンクの使用率を観測し、そのピーク値と予め定められた閾値とを比較して、リンク使用率のピーク値が閾値を超えた場合に、今後の需要予測に基づく設備量を増設するものである。

図７においては、コンピュータ端末やルータ等のノード７３ａ〜７３ｃを接続してなるネットワークに対する設備の増設量の算出を行うシステムの構成を示しており、リンク使用率観測・収集機能７１は、各ノード７３ａ〜７３ｃに実装されているＭＩＢ（Ｍａｎｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）等を用いて、リンク使用率を含むトラヒック情報を収集し、収集したリンク使用率のピーク値の情報を、設備増設量算出機能７２に入力する。

設備増設量算出機能７２に入力される情報としては、リンク使用率観測・収集機能７１からのリンク使用率のピーク値の他に、ネットワークオペレータから入力されるリンク帯域に関する情報や、リンク使用率・使用帯域の閾値がある。尚、リンク帯域に関する情報は、リンク使用率観測・収集機能７１から入力することでも良い。

設備増設量算出機能７２は、図８に示すように、プログラムされたコンピュータ処理機能として、不足帯域算出部７２ａ、リンク使用率比較部７２ｂ、増設帯域決定部７２ｃを具備している。

リンク使用率比較部７２ｂでは、リンク使用率観測・収集機能７１から入力されるリンク使用率のピーク値と、オペレータが定めた閾値との比較を行う。

比較の結果、リンク使用率のピーク値が閾値より高い場合、リンク使用率比較部７２ｂは、不足している比率を算出し、不足帯域算出部７２ａに対して出力する。例えば、リンク使用率のピーク値が７０％で、閾値が６０％である場合、不足している比率（７０−６０）である１０％が不足帯域算出部７２ａに入力される。

不足帯域算出部７２ａでは、リンク使用率比較部７２ｂから入力した不足している比率と、予めオペレータもしくはリンク使用率観測・収集機能７１から入力され記憶装置に記憶しておいたリンク帯域とを積算し、不足帯域を算出する。

例えば、リンク帯域が１００Ｍｂｐｓであり、不足している比率が１０％の場合、不足帯域は１０Ｍｂｐｓ（１００×１０÷１００）である。そして、不足帯域算出部７２ａは、このようにして算出した不足帯域を、増設帯域決定部７２ｃに入力する。

増設帯域決定部７２ｃでは、不足帯域算出部７２ａから入力された不足帯域に基づき、予め記憶装置に記憶したオペレータが定めたポリシー条件に従って増設量を算出する。例えば、不足帯域に対して１．５倍の増設を行うポリシー条件が定められている場合、不足帯域が１０Ｍｂｐｓであれば、増設帯域は１５Ｍｂｐｓとして出力する。

この増設帯域決定部７２ｃの出力が、設備増設量算出機能７２の出力となり、この設備増設量算出機能７２で算出した増設量に基づき、当該ネットワークにおける設備の増設を検討する。

しかしながら、このような従来技術では、各ノード７３ａ〜７３ｃからなるネットワークに突発的なトラヒックの流入が発生した場合、リンク使用率観測・収集機能７１が収集して設備増設量算出機能７２に入力するリンク使用率のピーク値が過度に高くなってしまい、設備増設量算出機能７２で算出する増設量も過度に高くなる。

その結果、過剰に設備を増設してしまい、ネットワークの運用コストが不必要に増大してしまう可能性がある。

尚、リンク使用率に関して、測定したリンク使用率と閾値とを比較して当該リンクがボトルネックとなっているか否かを判定する技術が特許文献１に、また、予め定められた時間間隔におけるリンク平均使用率を算出し、算出したリンク平均使用率が予め定められた値以上であれば、リンク輻輳状態と判定する技術が特許文献２に記載されている。

特開２００６−１９１２１９号公報 特開２００２−２５２６４９号公報 Ｚ．−Ｌ，Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ．，"Ｏｎ ｓｃａｌａｂｌｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｂｒｏｋｅｒｓ，" ＩＥＩＣＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ． ｖｏｌ．Ｅ８４−Ｂ，ｎｏ．８，Ａｕｇ．２００１． 山岡克式、「平成１８年度東京工業大学挑戦的研究賞 効率的なインターネット動画像通信の実現を目指して−インターネットにおけるストリームの共存収容方式に関する研究」、［ｏｎｌｉｎｅ］、東工大クロニクル、Ｊｕｌｙ．２００７、［平成２０年１月１６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：ｗｗｗ．ｔｉｔｅｃｈ．ａｃ．ｊｐ／ｐｕｂｌｉｃａｔｏｎｓ／ｊ／ｃｈｒｏｎｉｃｌｅ／４２３／４２３−１．ｈｔｍｌ＞

解決しようとする問題点は、従来の技術では、リンク使用率のピーク値と閾値との比較に基づき、リンク帯域の増設量を算出しており、当該リンクに突発的な大量のトラヒックの流入が発生した場合、閾値との比較に用いるリンク使用率のピーク値が過度に高くなってしまい、算出する増設量が過度に高くなってしまう点である。

本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、ネットワークに対する過剰な設備の増設を回避してネットワークの運用コストの不必要な増大を防ぐことを可能とすることである。

上記目的を達成するため、本発明では、ネットワークに要求されるトラヒック量の統計情報に基づき輻輳の発生確率を算出し、リンク帯域の適切な増設量を求めることを特徴とする。

本発明によれば、突発的なリンク使用率の上昇に惑わされることがなくなり、輻輳発生率を一定値以下に押さえるために必要な設備量も明らかになるため、過不足が発生しにくい設備増設量を効率的に算出することが可能である。

以下、図を用いて本発明を実施するための最良の形態例を説明する。図１は、本発明に係るリンク帯域増設量算出システムの構成例を示すブロック図であり、図２は、図１における設備増設量算出機能の構成例を示すブロック図、図３は、図２におけるリンク毎の要求帯域ＤＢで生成される情報の構成例と図２における統計処理部で生成される情報の構成例を示す説明図、図４は、図２における輻輳発生率算出部の動作例を示す説明図、図５は、図２における増設量算出部の動作例を示す説明図である。

図１において、本例のリンク帯域増設量算出システムは、設備増設量算出機能１からなり、この設備増設量算出機能１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が、ＨＤＤ等の外部記憶装置に記憶されたプログラムやデータに主メモリを介してアクセスし、当該プログラムを用いたコンピュータ処理を実行する装置である。

設備増設量算出機能１からなる本例のリンク帯域増設量算出システムは、コンピュータ端末やルータ等の複数のノードを接続してなるネットワークに対する設備増設量の算出を行うものであり、設備増設量算出機能１には、図示していない外部装置から、ネットワークを利用するサービスに関する情報や、ネットワークに関する情報、および、通信品質の保証レベルに関する情報等が入力される。

ネットワークを利用するサービスに関する情報としては、ＳＩＰ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ＶｏＩＰを応用したインターネット電話などで用いられる通話制御プロトコル）メッセージのＣａｌｌ−ＩＤ行や、ＳＤＰ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ＲＦＣ２３２７で規定され、ＩＥＴＦ ＭＭＵＳＩＣ ＷＧにおいて改訂が進められている）のＣ行等から得られる発着ＩＰアドレス、および、ＳＤＰのｂ行等から得られる要求帯域等の情報があり、また、ネットワークに関する情報としては、ネットワークトポロジや、あるリンクの帯域、ルーチングテーブルの情報等があり、そして、通信品質の保証レベルに関する情報としては、例えばネットワークオペレータによって定められる輻輳発生率の閾値等がある。

設備増設量算出機能１は、図２に示すように、プログラムされたコンピュータ処理機能として、経路算出部１ａ、統計処理部１ｂ、輻輳発生率算出部１ｃ、輻輳発生率比較部１ｄ、増設量算出部１ｅ、ネットワークトポロジＤＢ１ｆ、リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇを具備している。

このような構成からなる設備増設量算出機能１は、ネットワークに要求されるトラヒック量の統計情報に基づき輻輳の発生確率を算出し、ネットワーク設備（リンク帯域）の適切な増設量を求める。

統計情報に基づくネットワークに輻輳の発生確率の算出には、統計情報として、例えば、「リンク使用率」情報を利用することも考えられる。以下、このような「リンク使用率」情報を統計情報に利用する技術と、本例のように、ネットワークに要求されるトラヒック量の統計情報を用いる技術の相違点について、予め、説明する。

まず、統計情報の取り方について説明する。「リンク使用率」情報を利用する場合、ネットワーク（具体的には、各リンク）の、実際の使用率を観測する。ただし、実際の使用率を観測している場合、どんな過大なトラヒックが流入しても、１００％以上の使用率は測定できない。

このような状況が多発することはあまりないと考えられるが、このような場合、確率密度分布の形が「リンク使用率１００％の部分で立つ」形になり、これでは、輻輳発生率を算出できないため、設備増設の基準にもなり得ない。

このような状況でも対応可能とするため、本例では、ネットワークに要求されるトラヒック量の統計情報を用いて、輻輳の発生確率を算出し、ネットワーク設備（リンク帯域）の適切な増設量を求める。

すなわち、セッション確立要求に含まれる情報から、リンクに対してどの程度の帯域が要求されていたのかを、計算で求める。例えば、以下のようなログを取得するものとする。

１月１日 セッション０番 時刻 ００：００ 要求帯域 １０Ｍｂｐｓ 通信開始．
１月１日 セッション１番 時刻 ００：３０ 要求帯域 １５Ｍｂｐｓ 通信開始．
１月１日 セッション２番 時刻 ０１：００ 要求帯域 ２０Ｍｂｐｓ 通信開始．
１月１日 セッション０番 時刻 ０１：３０ 通信終了．
１月１日 セッション１番 時刻 ０２：００ 通信終了．
１月１日 セッション２番 時刻 ０２：３０ 通信終了．
…

このようなログを基に、１月１日のあるリンクに対する、ある時刻の要求帯域を、後で計算することができる。ここでは、以下のようになる。

１月１日 ００：１５ 要求帯域 １０Ｍｂｐｓ．
１月１日 ００：４５ 要求帯域 ２５Ｍｂｐｓ．
１月１日 ０１：１５ 要求帯域 ４５Ｍｂｐｓ．
１月１日 ０１：４５ 要求帯域 ３５Ｍｂｐｓ．
１月１日 ０２：１５ 要求帯域 ２０Ｍｂｐｓ．
１月１日 ０２：４５ 要求帯域 ０Ｍｂｐｓ．

ここでは、各リンクの残帯域が要求帯域より多いかどうかを判断するような機能が無い場合、要求はとりあえず受け付けられる。

例えば、リンク容量が１０Ｍｂｐｓであったとすると、ネットワークを直接監視する場合には、「００：００〜０２：３０」の時間帯でのリンク使用率は、ずっと１００％である。これに対して、本例のように、サービス要求（セッション確立要求）で観測すると、使用率に相当する「要求帯域÷リンク容量」は、次のように求めることができる。

１月１日 ００：１５ １００％．
１月１日 ００：４５ ２５０％．
１月１日 ０１：１５ ４５０％．
１月１日 ０１：４５ ３５０％．
１月１日 ０２：１５ ２００％．
１月１日 ０２：４５ ０％．

本例では、リンク使用率の実測値の代わりに、これらの値を用いる点に特徴がある。具体的には、セッション確立時に用いられるＳＩＰメッセージの中に、ＳＤＰという形式で「サービスが要求する帯域」を記述する「ｂ行」というものがあり、これを利用できる。

上述のように、本例のように、実際のリンク使用率ではなく、セッション確立要求に含まれる要求帯域の情報を観測すると、「あるリンクは１０Ｇｂｐｓの容量しかないのに、各サービスから要求される帯域の合計値が１２Ｇｂｐｓで１２０％相当の使用率になっている」ことが分かる。

このように、本例では、「ある日のある時刻における、あるリンクの使用率が取りそうな値」を、ある日の過去数日前から前日までの、同時刻のデータを基に推定する処理を、実際のリンク使用率ではなく、セッション確立要求に含まれる要求帯域の情報を観測することで行っている。

もし、確率密度分布を得るのに必要なデータ量が２ヶ月分であれば、３月１日の１３時において『今現在、使われていそうなリンク使用率』を算出するために、１月１日から２月２８日までの１３時のリンク使用率の値を用いる。

尚、図３（ａ）に示す「リンク毎の要求帯域ＤＢで生成されるデータ」では、全てのデータが１００％以下となっている。

以下、図２における設備増設量算出機能１の各処理部の動作説明を行う。

ネットワークトポロジＤＢ１ｆでは、外部装置から入力されるネットワークに関する情報（ネットワークトポロジや、あるリンクの帯域、ルーチングテーブルの情報等）を受け取り記憶装置に記録する。

ネットワークを利用するサービスが新規に流入する場合、経路算出部１ａでは、ネットワークトポロジＤＢ１ｆで記憶装置に記録された情報を読み出し、この情報と、新規のサービス要求に含まれる発着ＩＰアドレス等の情報とを用いて、サービスフローの経路を算出して求め、求めた経路情報をリンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇに入力する。

尚、この経路算出部１ａによる経路情報の算出処理は、サービス要求と各リンクへの要求帯域を関連付けた情報を生成するためのものであり、このようなサービス要求と各リンクへの要求帯域の関連付けた情報を生成できる機能であれば、任意のものを用いて良い。

リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇでは、経路算出部１ａから入力される経路情報（サービス要求と各リンクへの要求帯域を関連付けた情報）と、外部装置から「ネットワークを利用するサービスに関する情報」として入力された「要求帯域」とを用いて、リンク毎の要求帯域情報を生成して記憶装置に記録する。

本例では、上述のように、「要求帯域÷リンク容量」により、サービスフローの経路上の各リンクについて、その使用率がどのようになっているかを示す情報を記憶装置に記録する。

すなわち、リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇでは、図３（ａ）に示すように、各リンク毎のリンク使用率を、各リンク毎に、日毎、および、予め定められた時間毎に分けた内容のテーブル情報を生成して記憶装置に保存する。

図３（ａ）に示すテーブル例では、１月１日からの毎日、０時、６時、１２時、１８時の４つの時刻毎に、ある１つのリンクにおけるリンク使用率が登録されている。

例えば、１月１日に関しては、０時でのリンク使用率は５７％で、６時でのリンク使用率は２０％、１２時でのリンク使用率は４６％、１８時でのリンク使用率は５２％となっている。

統計処理部１ｂでは、リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇで保持されたリンク使用率の情報を用いて、図３（ｂ）に示すように、時刻別に、あるリンクにおける各リンク使用率の確率密度分布データを作成する。

すなわち、統計処理部１ｂは、リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇから、最近何日間かの情報を取得し、各リンク使用率の、時刻毎の確率密度分布のデータを生成し、輻輳発生率算出部１ｃに入力する。

図３（ｂ）に示す例では、図３（ａ）に示されるあるリンクにおける全てのリンク使用率に関して、各時刻で発生する確率密度が示されている。例えば、図３（ａ）における１月１日の０時におけるリンク使用率「５７％」に関しては、図３（ｂ）に示すように、０時では７％、６時では０％、１２時では５％、１８時では９％の確率密度となっている。

図３（ｂ）においては、各時刻の列における値（％）の合計は１００％になるものであり、例えば、６時では、リンク使用率５４％〜５７％のそれぞれの確率密度が１％と０％の合計３％のみとなっており、図示されていないリンク使用率２０％や３０％の確率密度が１０％や１５％と高くなっており、０時に比べて当該リンクの使用率が低いことが示されている。

輻輳発生率算出部１ｃでは、統計処理部１ｂで生成され入力された、リンク使用率の確率密度分布データに基づいて確率分布関数を生成し、時刻別の輻輳発生率を算出する。その算出手順を図４を用いて説明する。

図４においては、横軸に、図３（ｂ）に示す「時刻毎のリンク使用率の確率密度分布」における任意の時刻でのリンク使用率の値（…，５４％，５５％，５６％，５７％，…）を、また、縦軸に、当該リンク使用率における確率密度をプロットした結果がグラフとして示されている。

図４に示すグラフでは、例えば、図３（ｂ）におけるテーブルの０時でのデータに対応するものとすると、リンク使用率５５％の確率密度１２％を中心とした正規分布となっている。

このように、図４のグラフは、ネットワーク内の或るリンク使用率が正規分布になる場合の例を示している。この場合、例えば、あるネットワーク内の、あるリンク帯域が与えられると、分布関数を計算することで、そのリンクにおける輻輳発生率を算出できる。逆に、輻輳発生率を一定値以下に押さえるために必要なリンク帯域を求めることも可能である。

すなわち、輻輳発生率算出部１ｃでは、全てのリンクのそれぞれに関して、予めオペレータ等により定められ設定されたリンク使用率の閾値（これを超えると輻輳が発生すると考えられるリンク使用率の値）を超えるリンク使用率を特定し、特定した各リンク使用率の発生確率（図４に示すグラフの斜線部の面積）を求め、これを輻輳発生率として算出する。

そして、輻輳発生率比較部１ｄでは、輻輳発生率算出部１ｃでの計算結果と、オペレータ等が予め定めた閾値（輻輳発生率の閾値・通信品質の保証レベル）との比較を行い、輻輳発生率算出部１ｃでの計算結果（確率値・輻輳発生率）が、輻輳発生率の閾値を超えている場合には、設備増設量算出部１ｅに対して、増設量を算出するよう命じる。

設備増設量算出部１ｅでは、輻輳発生率の閾値を超えないような、最小のリンク帯域の値および増加させる量を算出する。

具体例として、例えば、輻輳発生率を定める「リンク使用率の閾値」が６５％で、輻輳発生率算出部１ｃが算出した輻輳発生率が、輻輳発生率の閾値を超えた場合における処理は以下のようになる。

図４に示す「リンク使用率の閾値」は、「リンク容量のＰ％（０≦Ｐ≦１００）」であり、ネットワークの運用方針として、輻輳が発生すると考えられるリンク使用率の値６５（％）が定められている場合、現状のリンク容量（リンク帯域）が２００Ｍｂｐｓであれば、現状において使用できるリンク帯域の上限値は、１３０Ｍｂｐｓ（＝２００Ｍｂｐｓ×６５％）となる。また、輻輳発生率算出部１ｃが算出した現状の輻輳発生率が輻輳発生率の閾値となるために使用できなくてはならないリンク帯域が、１４０Ｍｂｐｓであるとする。

この１４０Ｍｂｐｓのリンク帯域の使用に対して、輻輳発生率の閾値６５％を満足させるためのリンク帯域値ｘは、式「ｘ＝１４０×１００÷６５％」により約「２１６Ｍｂｐｓ」と算出できる。

そして、設備増設量算出部１ｅは、このようにして求めたリンク帯域値（２１６Ｍｂｐｓ）から、現在のリンク帯域の値（２００Ｍｂｐｓ）を減算し、その値（１６Ｍｂｐｓ）を、増設すべき帯域値として出力する。この出力が、設備増設量算出機能１の出力となる。この場合、図４においては、リンク使用率の閾値の位置は同じで、確率密度分布の形が、図中左側に縮小される。

尚、設備増設量算出機能１からの出力（「増設すべき帯域値」）を基に、図示していない増設帯域決定処理部において、オペレータが予め定めたポリシー（条件）に従って増設量を定めるが、その際、増設帯域決定処理部は、設備増設量算出機能１が、各時刻（０時、６時、１２時、１８時）に関して実行した各処理結果で出力される、最も大きな「増設すべき帯域値」を基に、増設量の決定処理を行う。

図５においては、ネットワーク内の或るリンクにおける輻輳発生率と、リンク使用率の平均値および標準偏差との関係を示しており、リンク使用率の平均値が大きいほど、また、リンク使用率の標準偏差が大きいほど、輻輳発生率が高くなることが示されている。

そして、定期的に統計情報を更新することで、すなわち、統計処理部１ｂによる図３（ｂ）に示すデータ（時刻毎のリンク使用率の確率密度分布）の生成と、輻輳発生率算出部１ｃによる図４を用いて説明した輻輳発生率の算出や、図５におけるリンク使用率の平均値および標準偏差との関係算出処理等を定期的に行うことで、将来を見据えた増設指針をたてることも可能である。

例えば、図５においては、「１ヶ月前の統計情報」、「現在の統計情報」、「来月の予測値」として示されているように、「１ヶ月前の統計情報」から「現在の統計情報」への変化量から、「来月の予測値」が「輻輳発生率が一定値」を超えることを予測できるので、「来月の予測値」が「輻輳発生率が一定値」を超えないように、予め、増設指針をたてることができる。

図６は、図２における設備増設量算出機能による本発明に係るリンク帯域増設量算出方法の処理動作例を示すフローチャートである。

まず、リンク毎の要求帯域ＤＢ１ｇにより、外部装置から「ネットワークを利用するサービスに関する情報」として入力される「要求帯域」と、経路算出部１ａが特定したフロー経路とネットワークトポロジＤＢ１ｆから経路算出部１ａが読み込んだ当該フロー経路を構成するリンクの帯域を用いて、日毎の且つ予め定められた時間間隔で、図３（ａ）に示すテーブル内容のデータ（「リンク使用率」）を生成して記憶装置に記憶する第１の手順を実行する（ステップＳ６０１）。

次に、統計処理部１ｂにより、処理対象のリンクの予め定められた日数分の「リンク使用率」情報を記憶装置から読み出し、各時間における各リンク使用率の個数から当該時間における各リンク使用率の統計情報（確率密度分布データ）を生成する第２の手順を実行する（ステップＳ６０２）。

さらに、輻輳発生率算出部１ｃにより、統計処理部１ｂが第２の手順で生成した統計情報を用いて、予め輻輳発生検出用に定められた通信品質の保証レベル（リンク使用率の閾値）より大きなリンク使用率が得られる確率を求める第３の手順を実行する（ステップＳ６０３）。

そして、輻輳発生率比較部１ｄにより、輻輳発生率算出部１ｃが第３の手順で求めた確率値が予め定められた輻輳発生率閾値を超えるか否かを判別する第４の手順を実行し（ステップＳ６０４）、この輻輳発生率比較部１ｄが第４の手順で確率値が輻輳発生率閾値を超えたと判別すると、設備増設量算出部１ｅにより、第３の手順で求める確率値が輻輳発生率閾値より低くなる最小のリンク帯域の増設量を求める第５の手順を実行する（ステップＳ６０５）。

このように、本例では、ネットワークを利用するサービスに関する情報を用いて統計情報を生成し、この統計情報に基づき、当該リンクにおける輻輳の発生確率を算出し、ネットワーク設備（リンク帯域）の適切な増設量を求めており、突発的なリンク使用率の上昇に惑わされることがなくなり、輻輳発生率を一定値以下に押さえるために必要な設備量も明らかになるため、過不足が発生しにくい効率的な設備増設量を算出することが可能となる。

すなわち、本例によれば、従来技術の問題点（リンク使用率のピーク値と閾値との比較に基づき、リンク帯域の増設量を算出しており、当該リンクに突発的な大量のトラヒックの流入が発生した場合、閾値との比較に用いるリンク使用率のピーク値が過度に高くなってしまい、算出する増設量が過度に高くなってしまう）を解決でき、ネットワークに対する過剰な設備の増設を回避してネットワークの運用コストの不必要な増大を防ぐことが可能となる。

尚、本発明は、図１〜図６を用いて説明した例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、ネットワークを利用するサービスに関する情報として、「リンク使用率」を用いて、統計情報の生成、輻輳発生確率の算出、増設帯域量の算出等の処理を行っているが、「リンク使用率」の代わりに、「リンクの要求帯域」を用いることでも良い。

また、本例では、統計情報として、「確率密度分布」を用いているが、「度数」や、図５に例示したように「平均値と、標準偏差もしくは分散」などを用いることでも良い。すなわち、リンク使用率もしくはリンク要求帯域の傾向として「正規分布を示す」ことが既知であるような場合には、平均値と分散（もしくは標準偏差）から確率密度分布の形を特定できるので、同様の手順でリンク帯域増設量を算出できる。また、正規分布でなくとも、何らかの分布を示すことが既知であれば、その分布の形状を決定付けるパラメタがあれば良い。

また、本例では、図３（ａ）におけるデータは、日毎の各時間間隔（０時、６時、１２時、１８時の各６時間毎）でまとめるものとしているが、２時間もしくは４時間毎にまとめることでも良い。また、各時刻毎ではなく、ある時間帯（０時〜６時、６時〜１２時、１２時〜１８時、１８時〜０時）の平均値でまとめることでも良い。

また、本例のコンピュータ構成に関しても、キーボードや光ディスクの駆動装置の無いコンピュータ構成としても良く、また、プログラムを記録する記録媒体として、光ディスクやＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等を用いることでも良い。また、プログラムのインストールに関しても、通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウンロードしてインストールすることでも良い。

本発明に係るリンク帯域増設量算出システムの構成例を示すブロック図である。 図１における設備増設量算出機能の構成例を示すブロック図である。 図２におけるリンク毎の要求帯域ＤＢで生成される情報の構成例と図２における統計処理部で生成される情報の構成例を示す説明図である。 図２における輻輳発生率算出部の動作例を示す説明図である。 図２における増設量算出部の動作例を示す説明図である。 図２における設備増設量算出機能による本発明に係るリンク帯域増設量算出方法の処理動作例を示すフローチャートである。 従来のリンク帯域の増設量の算出を行うシステムの構成を示すブロック図である。 図７における設備増設量算出機能の内部構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１：設備増設量算出機能、１ａ：経路算出部、１ｂ：統計処理部、１ｃ：輻輳発生率算出部、１ｄ：輻輳発生率比較部、１ｅ：増設量算出部、１ｆ：ネットワークトポロジＤＢ、１ｇ：リンク毎の要求帯域ＤＢ、７１：リンク使用率観測・収集機能、７２：設備増設量算出機能、７２ａ：不足帯域算出部、７２ｂ：リンク使用率比較部、７２ｃ：増設帯域決定部。

Claims (7)

1. ネットワークを利用する各サービスから要求される帯域情報と、該サービスに用いる経路上の各リンクの帯域情報とを用いて、各リンクの使用率を、日毎に且つ予め定められた時間間隔で算出して記憶装置に記憶する第１の手順と、
   処理対象のリンクの予め定められた日数分のリンク使用率を上記記憶装置から読み出し、各算出時間における各リンク使用率の個数から当該算出時間における各リンク使用率の統計情報を生成する第２の手順と、
   該第２の手順で生成した統計情報を用いて、予め輻輳発生検出用に定められたリンク使用率の閾値より大きなリンク使用率が得られる確率を求める第３の手順と、
   該第３の手順で求めた確率値が予め定められた輻輳発生率閾値を超えるか否かを判別する第４の手順と、
   該第４の手順で上記確率値が上記輻輳発生率閾値を超えたと判別すると、上記第３の手順で求める確率値が上記輻輳発生率閾値より低くなるリンク帯域増加量を算出する第５の手順と
   を含むことを特徴とするリンク帯域増設量算出方法。
2. ネットワークを利用する各サービスから要求される帯域情報と、該サービスに用いる経路上の各リンク情報とを用いて、各リンクの使用帯域を、日毎に且つ予め定められた時間間隔で算出して記憶装置に記憶する第１の手順と、
   処理対象のリンクの予め定められた日数分のリンク使用帯域を上記記憶装置から読み出し、各算出時間における各リンク使用帯域の個数から当該算出時間における各リンク使用帯域の統計情報を生成する第２の手順と、
   該第２の手順で生成した統計情報を用いて、予め輻輳発生検出用に定められたリンク使用帯域の閾値より大きなリンク使用帯域が得られる確率を求める第３の手順と、
   該第３の手順で求めた確率値が予め定められた輻輳発生率閾値を超えるか否かを判別する第４の手順と、
   該第４の手順で上記確率値が上記輻輳発生率閾値を超えたと判別すると、上記第３の手順で求める確率値が上記輻輳発生率閾値より低くなるリンク帯域増加量を算出する第５の手順と
   を含むことを特徴とするリンク帯域増設量算出方法。
3. 請求項１もしくは請求項２のいずれかに記載のリンク帯域増設量算出方法であって、
   上記第２の手順で生成する統計情報は、
   平均値と標準偏差もしくは分散、あるいは、確率密度分布、度数のいずれかであることを特徴とするリンク帯域増設量算出方法。
4. 請求項１から請求項３のいずれかに記載のリンク帯域増設量算出方法であって、
   上記予め定められた輻輳発生率閾値を、通信品質の保証レベル情報として入力する手順を含むことを特徴とするリンク帯域増設量算出方法。
5. 請求項１から請求項４のいずれかに記載のリンク帯域増設量算出方法であって、
   上記各サービスから要求される帯域情報を、当該サービスからのＳＩＰシグナリングおよびＳＤＰによる記述から取得する手順を含むことを特徴とするリンク帯域増設量算出方法。
6. コンピュータに、請求項１から請求項５のいずれかに記載のリンク帯域増設量算出方法における各手順を実行させるためのプログラム。
7. ネットワークを構成する各ノード間のリンクの帯域の増設量を算出するシステムであって、
   プログラムされたコンピュータ処理実行手段として、請求項１から請求項５のいずれかに記載のリンク帯域増設量算出方法における各手順を実行する手段を具備したことを特徴とするリンク帯域増設量算出システム。

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