JP5126015B2 - Packet distribution quality evaluation apparatus and method - Google Patents
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Description
本発明は、パケット配信の品質評価装置及び方法に関する。 The present invention relates to a quality evaluation apparatus and method for packet distribution.
音声や映像などのリアルタイムサービスの伝送品質は、例えば、音声はITU−T勧告G.107およびTTC標準JJ−201.01で定義されているR値により、映像はITU−T勧告J.241に規定されたパケット伝送品質測定により、評価されている。 The transmission quality of real-time services such as voice and video is, for example, that the voice is ITU-T recommendation G.264. 107 and the R value defined in the TTC standard JJ-201.01, the video is ITU-T recommendation JJ. It is evaluated by the packet transmission quality measurement defined in H.241.
また、SIPサーバや映像配信サーバに品質測定エージェントを配置し、サーバ負荷(例えば、CPU使用率やメモリ使用率)やアプリケーション応答を測定することによりサービスの品質を評価する方法が確立されている。 In addition, a method for evaluating the quality of service by placing a quality measurement agent on a SIP server or a video distribution server and measuring server load (for example, CPU usage rate or memory usage rate) or application response has been established.
なお、上記に関連して、一定周期で一定期間ごとに、対象サーバごとにパケット数を計数してRTPパケットのトラフィック変動を測定することが知られている。
しかし、上記の評価方法では、RTPパケット配信の品質をリアルタイムかつ高精度に評価することができないという問題があった。 However, the above evaluation method has a problem that the quality of RTP packet delivery cannot be evaluated in real time and with high accuracy.
一実施形態による配信品質評価装置は、配信サーバからプロバイダ網を介して受信した配信データのトラフィック量の時間的パターンを求める特性情報取得部と、前記特性情報取得部が求めた前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する異常検出部とを有し、前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、前記配信データの周期の変化であり、前記異常検出部は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する。 A distribution quality evaluation apparatus according to an embodiment includes a characteristic information acquisition unit that determines a temporal pattern of a traffic amount of distribution data received from a distribution server via a provider network, and the temporal pattern obtained by the characteristic information acquisition unit. based on the change, have a abnormality detecting unit for detecting an abnormal condition in the distribution server or the provider network, the change of the temporal pattern of the traffic volume is the change of the period of the distribution data, the abnormality detecting unit Specifies whether the abnormal condition is in the distribution server or in the provider network .
また、一実施形態による配信品質評価方法は、配信サーバから送出された配信データをプロバイダ網を介して受信する段階と、前記配信データのトラフィック量の時間的パターンを求める段階と、前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する段階とを含み、前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、前記配信データの周期の変化であり、前記異常状態を検出する段階は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する。 The distribution quality evaluation method according to an embodiment includes a step of receiving distribution data transmitted from a distribution server via a provider network, a step of obtaining a temporal pattern of the traffic volume of the distribution data, and the temporal pattern. Detecting an abnormal state in the distribution server or the provider network based on the change in the distribution amount, and the change in the temporal pattern of the traffic volume is a change in the period of the distribution data, and the abnormal state is detected. The step identifies whether the abnormal condition is in the distribution server or in the provider network.
RTPパケット配信の品質をリアルタイムかつ高精度に評価することができる。 The quality of RTP packet delivery can be evaluated in real time and with high accuracy.
図面を参照して実施形態を詳細に説明する。図面を通して、同一または対応する構成要素には同一または対応する参照符号を付した。 Embodiments will be described in detail with reference to the drawings. Throughout the drawings, the same or corresponding components are denoted by the same or corresponding reference numerals.
以下、映像配信の場合を例にとって説明するが、本発明は音声配信などその他のリアルタイムデータの配信にも適用することができる。 Hereinafter, the case of video distribution will be described as an example, but the present invention can also be applied to distribution of other real-time data such as audio distribution.
図1は、一実施形態による映像配信ネットワーク100を示す図である。映像配信ネットワーク100は、映像配信サーバ1〜3とパケットコピー装置111と品質管理システム112とを含むプロバイダ網(MVNO/SNI)110を含む。また、映像配信ネットワーク100は、コア網ルータ1〜4を含むコア網120を含む。さらに、映像配信ネットワーク100は、パーソナルコンピュータやIPテレビ等である映像受信端末1〜3を含むアクセス網130を含む。
FIG. 1 is a diagram illustrating a
RTPパケットは、例えば、プロバイダ網110の映像配信サーバ1から送信され、コア網120のコア網ルータ1〜4によりルーティングされ、アクセス網130の映像受信端末1〜3により受信される。
For example, the RTP packet is transmitted from the
RTPパケットは、プロバイダ網110のパケットコピー装置111(例えば、TAP)によりコピーされ、コピーされたRTPパケットは品質管理システム112に送られる。
The RTP packet is copied by a packet copy device 111 (for example, TAP) of the
図2は、一実施形態による品質管理システム112を示すブロック図である。パケットコピー装置111によりコピーされたRTPパケットは、品質管理システム112の、ネットワークを流れるパケットを収集するパケット収集部1121に送られる。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a
パケット収集部1121により収集されたRTPパケットは、ヘッダ情報からフレームの先頭を検出し、1周期分のフレームを切り出すヘッダ情報解析部1122に送られる。
The RTP packet collected by the
ヘッダ情報解析部1122により切り出された1周期分のフレームは、切り出されたフレーム内の特性値を算出する特性情報管理部1123に送られる。特性値とは、例えば、1フレームに含まれるトラフィックの山と谷の数や、山と谷の間隔や、山と谷の高低差である。
The frame for one period cut out by the header
特性情報管理部1123により算出された特性値は、その特性値が閾値を越えたときにユーザにアラームを通知する品質劣化検出部1124に送られる。
The characteristic value calculated by the characteristic
品質管理システム112はさらにデータベース1125を含む。一実施形態では、特性情報管理部1123は算出した特性値をデータベース1125に格納し、品質劣化検出部1124はデータベース1125にアクセスして、格納された特性値に基づき、その特性値が閾値を越えたときにユーザにアラームを通知してもよい。他の実施形態では、特性情報管理部1123は算出した特性値をデータベース1125に格納し、必要に応じてデータベース1125にアクセスして、格納された特性値を読み出して品質劣化検出部1124に送ってもよい。
The
このように、上記実施形態による配信品質評価装置(品質管理システム112)は、配信サーバ(例えば、図1の映像配信サーバ1〜3〜)からプロバイダ網(例えば、図1のプロバイダ網110)を介して受信した配信データ(例えば、RTPパケット)のトラフィック量の時間的パターンを求める特性情報取得部(例えば、特性情報管理部1123)を有している。また、上記配信品質評価装置は、特性情報取得部が求めた時間的パターンの変化に基づき、配信サーバまたはプロバイダ網における異常状態(例えば、配信サーバにおけるエンコード処理やIOカードの異常や、プロバイダ網における輻輳等のネットワーク異常)を検出する異常検出部(例えば、品質劣化検出部1124)とを有する。
As described above, the distribution quality evaluation apparatus (quality management system 112) according to the above embodiment transmits a provider network (for example, the
図3は、データベース1125に格納される特性値を示す配信サーバ情報テーブル300のデータ構造を示す図である。図4は、特性値を説明するための図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating a data structure of the distribution server information table 300 indicating the characteristic values stored in the
配信サーバ情報テーブル300は、各映像配信サーバ1〜3のIPアドレスを示すIPアドレステーブル301と、IPアドレステーブル301とそれぞれ対応付けられた山谷数テーブル302、山谷間隔テーブル303、山谷高低幅テーブル304を含む。
The distribution server information table 300 includes an IP address table 301 indicating the IP addresses of the
山谷数テーブル302は、図4Aに示したように、1フレームのトラフィック量における山41と谷42の数を配信サーバごとに示している。
As shown in FIG. 4A, the peak / valley number table 302 indicates the number of
山谷間隔テーブル303は、図4Bに示したように、1フレームのトラフィック量における山と谷のペア(山谷間番号で示す)ごとの間隔(a〜d)を、配信サーバごとに示している。 As shown in FIG. 4B, the mountain / valley interval table 303 indicates intervals (ad) for each pair of peaks and valleys (indicated by the numbers between the valleys) in the traffic amount of one frame for each distribution server.
山谷高低幅テーブル304は、図4Cに示したように、1フレームトラフィック量における山と谷(山谷番号で示す)ごとの高低幅を、配信サーバごとに示している。 As shown in FIG. 4C, the mountain valley height table 304 shows the height for each distribution server for each mountain and valley (indicated by the valley number) in one frame traffic volume.
このように、配信サーバごとに、1周期分のフレームの特性値を測定し、そのパターンの変化を調べることにより、RTPパケットの配信品質を検出することができる。 As described above, the distribution quality of the RTP packet can be detected by measuring the characteristic value of the frame for one period and examining the change in the pattern for each distribution server.
図5は、プロバイダ網における異常箇所の切り分けを説明するための図である。図5(A)は正常な場合を示し、図5(B)は配信サーバに異常がある場合を示し、図5(C)は配信サーバ以外のプロバイダ網に異常がある場合を示している。 FIG. 5 is a diagram for explaining the separation of abnormal points in the provider network. FIG. 5A shows a normal case, FIG. 5B shows a case where the distribution server has an abnormality, and FIG. 5C shows a case where the provider network other than the distribution server has an abnormality.
プロバイダ網が正常な場合、図5(A)に示したように、トラフィック量は一定周期で変化することが分かっている。 When the provider network is normal, it is known that the traffic volume changes at a constant period as shown in FIG.
一方、配信サーバに異常が生じた場合には、図5(B)に示したように、1周期にかかる時間に一定の遅延が発生することが分かっている。これについては、図6を参照して後で詳しく説明する。 On the other hand, when an abnormality occurs in the distribution server, it is known that a certain delay occurs in the time required for one cycle, as shown in FIG. This will be described in detail later with reference to FIG.
また、ネットワークに異常が生じた場合には、図5(C)に示したように、1周期にかかる時間にランダムな遅延が発生することが分かっている。これは、他のサービスの負荷(他サービスパケットの割り込み)により、遅延の大きさが変化することが原因である。 Further, it is known that when an abnormality occurs in the network, a random delay occurs in the time required for one cycle as shown in FIG. This is because the magnitude of the delay changes due to another service load (interrupt of other service packets).
図6は、配信サーバ(例えば、図1の配信サーバ1)に異常が生じた場合をさらに詳しく説明するための図である。図6(A)は正常な場合を示し、図6(B)は配信サーバのIOカードに異常が生じた場合を示し、図6(C)は配信サーバのエンコード処理部に異常が生じた場合を示す。
FIG. 6 is a diagram for explaining in more detail a case where an abnormality has occurred in the distribution server (for example,
配信サーバが正常な場合、図6(A)に示したように、符号61で示した映像配信データのトラフィック量が符号62で示した性能を有するIOカードにより送出されるため、品質管理システム112(図1参照)が受信するデータは符号63のようになる。
When the distribution server is normal, as shown in FIG. 6A, the traffic amount of the video distribution data indicated by
配信サーバのIOカードに異常が発生した場合、図6(B)に示したように、符号61で示した映像配信データのトラフィック量が、符号64で示した(性能62よりスループットが低下した)性能を有するIOカードにより送出されるため、品質管理システム112(図1参照)が受信するデータは符号65のようになる。符号65で示した受信データは、符号63で示した正常時の受信データと比較して、周期が長くなり、山谷の数が多くなり、山谷の高さが低くなっている。
When an abnormality occurs in the IO card of the distribution server, as shown in FIG. 6B, the traffic volume of the video distribution data indicated by
逆に言うと、品質管理システム112が受信する受信データの周期が長くなり、山谷の数が多くなり、山谷の高さが低くなっているときには、配信サーバのIOカードに異常が発生したとみなすことができる。
Conversely, when the period of the received data received by the
配信サーバのエンコード処理部に異常が発生した場合、図6(C)に示したように、符号66で示した(輻輳等により処理遅延が発生し、ピークが下がった)映像配信データのトラフィック量が、符号62で示した性能を有するIOカードにより送出されるため、品質管理システム112(図1参照)が受信するデータは符号67のようになる。符号67で示した受信データは、符号63で示した正常時の受信データと比較して、周期が長くなっている。
When an abnormality occurs in the encoding processing unit of the distribution server, as shown in FIG. 6C, the traffic amount of the video distribution data indicated by reference numeral 66 (a processing delay occurs due to congestion or the like and the peak decreases) However, the data received by the quality control system 112 (see FIG. 1) is as indicated by
逆に言うと、品質管理システム112が受信する受信データの周期が長くなっているときには、配信サーバのエンコード処理部に異常が発生したとみなすことができる。
In other words, when the period of the reception data received by the
図7は、一実施形態によるRTPパケット配信の品質評価方法70を示すフローチャートである。品質評価方法70は、例えば図2に示した品質管理システム112により実行することができる。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a
品質評価方法70は、ステップS71において、ネットワークを流れるパケットを収集する。パケットの収集には、例えばそのネットワークにパケットコピー装置(例えば、図2に示したパケットコピー装置111)を挿入して、パケットコピー装置がコピーしたパケットを受け取る。
In step S71, the
ステップS71に続きステップS73において、収集したパケットのヘッダ情報からフレームの先頭を検出して、1周期分のフレームを切り出す。これは、例えばトランスポート・ストリーム(TS)パケットのヘッダ情報に含まれるパケットユニット開始表示(PUSI:Packet Unit Start Indicator)を参照することで、先頭パケットかどうかを判定することができる。そして、次の先頭パケットを捕捉するまでの時間を1周期として判断することができる。 In step S73 following step S71, the beginning of the frame is detected from the header information of the collected packets, and a frame for one cycle is cut out. This can be determined, for example, by referring to a packet unit start indicator (PUSI) included in header information of a transport stream (TS) packet. Then, the time until the next top packet is captured can be determined as one cycle.
ステップS73に続きステップS75において、特性値を算出する。特性値は、例えば、1周期におけるトラフィック量の山谷の数、山谷ごとの間隔、山谷ごとの高低幅である。 In step S75 following step S73, a characteristic value is calculated. The characteristic value is, for example, the number of peaks and valleys of traffic volume in one cycle, the interval between peaks and valleys, and the height of each valley.
ステップS75に続きステップS77において、1周期の間隔が延びているか判断する。もし伸びていなければ(NO)、ステップS79に進み、パケット配信は正常であると判断する。 In step S77 following step S75, it is determined whether an interval of one cycle is extended. If not (NO), the process proceeds to step S79 and it is determined that the packet delivery is normal.
一方、ステップS77において1周期の間隔が伸びていれば(YES)、ステップS81に進む。 On the other hand, if the interval of one cycle is extended in step S77 (YES), the process proceeds to step S81.
ステップS81において、1周期の間隔が一定ではなくランダムに延びているか判断する。もしランダムに伸びていれば(YES)、ステップS83に進み、プロバイダ網(ネットワーク)に異常があると判断する。これは図5(C)を参照して説明した通りである。 In step S81, it is determined whether the interval of one cycle is not constant but extends randomly. If it is randomly extended (YES), the process proceeds to step S83, and it is determined that there is an abnormality in the provider network (network). This is as described with reference to FIG.
一方、ステップS81において1周期の間隔の伸び方がランダムでなければ(NO)、ステップS85に進む。 On the other hand, if the method of extending the one-cycle interval is not random in step S81 (NO), the process proceeds to step S85.
ステップS85において、最初のバーストポイントまでの時間のみが大きくなっているか判断する。1周期の最初のデータ送信は、IOカードの最大限の性能まで利用してエンコードデータを送信するため、バーストする特性がある。最初のバーストポイントまでの時間(図4(B)の区間a)のみが大きくなった場合、映像配信サーバ内のエンコード処理部に異常が発生している可能性がある。一方、図4(B)の区間b、c、dの間隔及び構成幅に変化があった場合、IOカードの性能が劣化している可能性がある。さらに、山谷ごとの高低幅の最大値が小さくなっている場合、IOカードの性能が劣化している可能性がある。 In step S85, it is determined whether only the time until the first burst point is large. The first data transmission in one cycle has a characteristic of bursting because the encoded data is transmitted using the maximum performance of the IO card. When only the time to the first burst point (section a in FIG. 4B) becomes large, there is a possibility that an abnormality has occurred in the encoding processing unit in the video distribution server. On the other hand, when there are changes in the intervals and configuration widths of the sections b, c, and d in FIG. 4B, the performance of the IO card may be degraded. Furthermore, when the maximum height of each mountain and valley is small, the performance of the IO card may be deteriorated.
そこで、ステップS85において、最初のバーストポイントまでの時間のみが大きくなっている場合(YES)、ステップS87に進み、配信サーバのエンコード処理部に異常があると判断する。 Therefore, in step S85, when only the time to the first burst point is large (YES), the process proceeds to step S87, and it is determined that there is an abnormality in the encoding processing unit of the distribution server.
一方、ステップS85において、最初のバーストポイントまでの時間以外も大きくなっている場合(NO)、ステップS89に進み、配信サーバのIOカードに異常があると判断する。 On the other hand, if the time other than the time until the first burst point is larger in step S85 (NO), the process proceeds to step S89 and it is determined that there is an abnormality in the IO card of the distribution server.
他の実施形態では、映像配信サーバ(例えば、図1の映像配信サーバ1〜3)を含むプロバイダ網(図1のプロバイダ網110)の構成要素における異常と、品質管理システム112の受信パケットの受信パターンとの間にある、上記以外の因果関係に基づき、品質管理システム112の受信パケットの受信パターンにより、プロバイダ網(図1のプロバイダ網110)の構成要素における異常を判断してもよい。
In another embodiment, an abnormality in a component of a provider network (
このように、一実施形態による配信品質評価方法は、配信サーバから送出された配信データを、プロバイダ網を介して受信する段階(ステップS71)と、前記配信データのトラフィック量の時間的パターン(例えば、山谷数、山谷間隔、山谷高低幅)を求める段階(ステップS73、S75)と、前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する段階(ステップS77〜S89)とを含んでいる。 As described above, the distribution quality evaluation method according to an embodiment receives the distribution data sent from the distribution server via the provider network (step S71), and the temporal pattern of the distribution data traffic volume (for example, (Steps S73 and S75), and detecting an abnormal state in the distribution server or the provider network based on the temporal pattern change (steps S77 to S89). ).
図8は、特性値による異常判定方法を説明するための図である。図2に示した品質劣化検出部1124は、特性情報管理部1123から受け取った特性値に基づき、図8に示した特性管理テーブル800を作成することができる。
FIG. 8 is a diagram for explaining an abnormality determination method using characteristic values. The quality
特性管理テーブル800は、配信サーバごとに、領域801〜803を有している。
The characteristic management table 800 has
領域801には山谷の数と、事前に計算またはオペレータから指定された閾値と、山谷の数がその閾値を越えた時に考えられる原因とがエントリーされている。
In the
また、領域802には、山谷間番号と、その山谷間の間隔と、事前に計算またはオペレータから指定された閾値と、山谷間の間隔がその閾値を越えた時に考えられる原因とがエントリーされている。
Further, in the
また、領域803には、山谷番号と、その山谷の高低幅と、事前に計算またはオペレータから指定された閾値と、山谷の高低幅がその閾値を越えた時に考えられる原因とがエントリーされている。
In the
各領域801〜803に示す原因は配信サーバの特性ごとにユーザが任意のメッセージを設定することができる。 The cause shown in each area | region 801-803 can set an arbitrary message for the user for every characteristic of a delivery server.
例えば、配信サーバ2において、山谷間番号2の間隔は40であり、それに対応する閾値30を越えているため、エンコード異常が発生していると考えられる。図2を参照して説明したように、品質劣化検出部1124は、この原因をアラームとしてユーザに通知することができる。
For example, in the
プロバイダ網(例えば、図1のプロバイダ網110)には、各配信サーバへの負荷をバランスさせるために、ロードバランサが配置されることがある。図9は、ロードバランサが配置されたプロバイダ網910を示す図である。
In the provider network (for example, the
プロバイダ網910は、映像配信サーバ1〜3と、パケットコピー装置111とを含む点では、図1に示したプロバイダ網110と同様であるが、各映像配信サーバ1〜3への付加を分散するロードバランサ911と、品質管理システム912とを含む点で異なる。
The
プロバイダ網110においては、映像配信サーバ1〜3は同一のIPアドレスを有し、ロードバランサ911のポート番号で区別される。そのため、品質管理システム912は、映像配信サーバ1〜3をそのIPアドレスだけでなく、ロードバランサ911のポート番号に基づいて管理する。したがって、映像配信サーバがロードバランサにより負荷分散されている場合、品質管理システム912は、IPアドレスとポート番号とを指定して映像配信サーバを特定する。品質管理システム912のその他の構成は、図1に示した品質管理システム112と同様である。
In the
上記の実施形態では、品質管理システムにおける受信データの時間的パターンに基づき、プロバイダ網における異常を検出した。他の実施形態では、受信データのパケット到着間隔の確率密度に基づき、プロバイダ網における異常を検出することもできる。図5、図6を参照して説明した受信データの時間的パターンは、受信データのパケット到着間隔の確率密度にも反映される。そこで、必ずしも受信データの時間的パターンを求めなくても、受信データのパケット到着間隔の確率密度を求めることにより、配信サーバやネットワークにおける異常を検出することができる。 In the above embodiment, the abnormality in the provider network is detected based on the temporal pattern of the received data in the quality management system. In another embodiment, an anomaly in the provider network may be detected based on the probability density of the packet arrival interval of the received data. The temporal pattern of the received data described with reference to FIGS. 5 and 6 is also reflected in the probability density of the packet arrival interval of the received data. Therefore, an abnormality in a distribution server or a network can be detected by obtaining a probability density of a packet arrival interval of received data without necessarily obtaining a temporal pattern of received data.
図10は、一実施形態によるプロバイダ網1010を示す図である。プロバイダ網1010は、パケットコピー装置1011と、品質管理システム1012と、ネットワーク1013とを含む。
FIG. 10 is a diagram illustrating a
パケットコピー装置1011は、ネットワーク1013を流れてくるパケットA〜Dをコピーして品質管理システム1012に送る。
The
品質管理システム1012は、パケットコピー装置1011から受け取るパケットに基づき、パケット到着間隔による確率密度を求める。
The
例えば、パケットA,B,C,Dが品質管理システム1012に到着した時刻をそれぞれta,tb,tc,tdとすると、パケット到着間隔は
tb−ta
tc−tb
td−tc
となる。確率密度は、(パケット到着間隔に対するパケット数)/(一定時間の間に品質管理システムで受信した全パケット数)で求めることができる。
For example, the packet A, B, C, D is t each time arriving at the quality control system 1012 a, t b, t c, when the t d, the packet arrival interval t b -t a
t c -t b
t d -t c
It becomes. The probability density can be obtained by (number of packets with respect to packet arrival interval) / (total number of packets received by the quality management system during a certain time).
図11は、パケット到着間隔による確率密度の一例としてのグラフ1100を示す図である。グラフ1100では、パケット到着間隔が0,7,17秒前後でそれぞれトラフィックが集中している。データエンコードの種類が同じであれば、配信するコンテンツによらず同様の特性となる。
FIG. 11 is a diagram illustrating a
なお、上記の実施形態による配信品質評価装置または方法により、従来の方法に伴う次のような課題も解決することが可能となることは当業者には明らかであろう。
・音声品質測定等の場合、10〜20msecの一定周期でRTPパケットが送出される。しかし、映像配信の場合、サーバ負荷、エンコード負荷などの影響により、RTPパケットは必ずしも一定周期で送出されず、配信品質を高精度で監視することが困難である。長い周期でのトラフィックの平均値や総量で評価することも可能ではあるが、配信品質の劣化の検出が遅れてしまうおそれがある。
・短周期で特性を分析する場合、平均値にバラつきが生じる為、評価することが困難である。
・長周期で特性を分析する場合、傾向を平準化することはできるが、分析に時間を要し、かつ突発的変化(激増、激減)の結果が平均値で丸められてしまう。
・サーバが不具合によりデッドロックした場合、同一システム上に存在する品質測定エージェントも影響を受け、正常な評価が出来なくなる。
・品質測定エージェント自身がサービスサーバに負荷をかけ、サービス性能を低下させる
といった課題がある。
It will be apparent to those skilled in the art that the distribution quality evaluation apparatus or method according to the above embodiment can solve the following problems associated with the conventional method.
In the case of voice quality measurement or the like, RTP packets are transmitted at a constant cycle of 10 to 20 msec. However, in the case of video distribution, RTP packets are not always transmitted at a constant cycle due to the influence of server load, encoding load, etc., and it is difficult to monitor distribution quality with high accuracy. Although it is possible to evaluate the average value or the total amount of traffic in a long cycle, there is a risk that detection of deterioration in distribution quality may be delayed.
-When analyzing characteristics in a short cycle, it is difficult to evaluate because the average value varies.
・ When analyzing characteristics over a long period, the trend can be leveled, but the analysis takes time, and the results of sudden changes (rapid increase and decrease) are rounded to the average value.
-If the server is deadlocked due to a problem, the quality measurement agent existing on the same system is also affected, and normal evaluation cannot be performed.
There is a problem that the quality measurement agent itself imposes a load on the service server and degrades the service performance.
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiment, and various modifications and changes are within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It can be changed.
上記の実施形態について、以下の付記を記載する。
(付記1)
配信サーバからプロバイダ網を介して受信した配信データのトラフィック量の時間的パターンを求める特性情報取得部と、
前記特性情報取得部が求めた前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する異常検出部とを有する配信品質評価装置。
(付記2)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は前記配信データの周期であり、
前記異常検出部は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する、付記1に記載の配信品質評価装置。
(付記3)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は前記配信データの1周期における最初のバーストポイントまでの時間であり、
前記異常検出部は、前記最初のバーストポイントまでの時間のみが変化した場合、前記異常状態が前記配信サーバのエンコード処理におけるものであると特定する、付記1または2に記載の配信品質評価装置。
(付記4)
前記異常検出部は、前記最初のバーストポイントまでの時間以外が変化した場合、前記異常状態が前記配信サーバのIOカードにおけるものであると特定する、付記3に記載の配信品質評価装置。
(付記5)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、パケット到着間隔に対する確率密度のパターンである、付記1に記載の配信品質評価装置。
(付記6)
前記配信サーバがロードバランサにより負荷分散されている場合、前記配信サーバが接続されたポート番号により前記配信サーバを特定する、付記1ないし5に記載の配信品質評価装置。
(付記7)
配信サーバから送出された配信データをプロバイダ網を介して受信する段階と、
前記配信データのトラフィック量の時間的パターンを求める段階と、
前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する段階とを含む配信品質評価方法。
(付記8)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は前記配信データの周期であり、
前記異常状態を検出する段階は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する段階を含む、付記7に記載の配信品質評価方法。
(付記9)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は前記配信データの1周期における最初のバーストポイントまでの時間であり、
前記異常状態を特定する段階は、前記最初のバーストポイントまでの時間のみが変化した場合、前記異常状態が前記配信サーバのエンコード処理におけるものであると特定する段階を含む、付記7または8に記載の配信品質評価方法。
(付記10)
前記異常状態を特定する段階は、前記最初のバーストポイントまでの時間以外が変化した場合、前記異常状態が前記配信サーバのIOカードにおけるものであると特定する段階を含む、付記9に記載の配信品質評価方法。
(付記11)
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、パケット到着間隔に対する確率密度のパターンである、付記7に記載の配信品質評価方法。
(付記12)
前記配信サーバがロードバランサにより負荷分散されている場合、前記配信サーバが接続されたポート番号により前記配信サーバを特定する、付記7ないし11に記載の配信品質評価方法。
The following supplementary notes are described for the above embodiment.
(Appendix 1)
A characteristic information acquisition unit for obtaining a temporal pattern of a traffic amount of distribution data received from a distribution server via a provider network;
A distribution quality evaluation apparatus comprising: an abnormality detection unit that detects an abnormal state in the distribution server or the provider network based on a change in the temporal pattern obtained by the characteristic information acquisition unit.
(Appendix 2)
The change in the temporal pattern of the traffic volume is the period of the distribution data,
The distribution quality evaluation apparatus according to
(Appendix 3)
The change in the temporal pattern of the traffic volume is the time to the first burst point in one period of the distribution data,
The distribution quality evaluation apparatus according to
(Appendix 4)
The distribution quality evaluation apparatus according to
(Appendix 5)
The distribution quality evaluation apparatus according to
(Appendix 6)
The distribution quality evaluation apparatus according to any one of
(Appendix 7)
Receiving distribution data sent from the distribution server via the provider network;
Obtaining a temporal pattern of the traffic volume of the distribution data;
A delivery quality evaluation method comprising: detecting an abnormal state in the delivery server or the provider network based on the change in the temporal pattern.
(Appendix 8)
The change in the temporal pattern of the traffic volume is the period of the distribution data,
The distribution quality evaluation method according to appendix 7, wherein the step of detecting the abnormal state includes a step of specifying whether the abnormal state is in the distribution server or in the provider network.
(Appendix 9)
The change in the temporal pattern of the traffic volume is the time to the first burst point in one period of the distribution data,
The step of specifying the abnormal state includes the step of specifying that the abnormal state is in the encoding process of the distribution server when only the time to the first burst point is changed. Delivery quality evaluation method.
(Appendix 10)
The distribution according to claim 9, wherein the step of identifying the abnormal state includes a step of identifying that the abnormal state is in the IO card of the distribution server when the time other than the time until the first burst point changes. Quality evaluation method.
(Appendix 11)
The distribution quality evaluation method according to appendix 7, wherein the change in the temporal pattern of the traffic volume is a pattern of probability density with respect to a packet arrival interval.
(Appendix 12)
The distribution quality evaluation method according to any one of appendices 7 to 11, wherein when the distribution server is load-balanced by a load balancer, the distribution server is specified by a port number to which the distribution server is connected.
100 映像配信ネットワーク
110 プロバイダ網
111 パケットコピー装置
112 品質管理システム
120 コア網
130 アクセス網
300 配信サーバ情報テーブル
301 IPアドレステーブル
302 山谷数テーブル
303 山谷間隔テーブル
304 山谷高低幅テーブル
911 ロードバランサ
912 品質管理システム
1010 プロバイダ網
1011 パケットコピー装置
1012 品質管理システム
1121 パケット収集部
1122 ヘッダ情報解析部
1123 特性情報管理部
1124 品質劣化検出部
100
Claims (5)
前記特性情報取得部が求めた前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する異常検出部とを有し、
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、前記配信データの周期の変化であり、
前記異常検出部は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する、配信品質評価装置。 A characteristic information acquisition unit for obtaining a temporal pattern of a traffic amount of distribution data received from a distribution server via a provider network;
Wherein based on a change in the temporal patterns characteristic information obtaining unit is determined, it possesses an abnormality detection unit for detecting an abnormal condition in the distribution server or the provider network,
The change in the temporal pattern of the traffic volume is a change in the period of the distribution data,
The distribution quality evaluation apparatus , wherein the abnormality detection unit specifies whether the abnormal state is in the distribution server or the provider network .
前記異常検出部は、前記最初のバーストポイントまでの時間のみが変化した場合、前記異常状態が前記配信サーバのエンコード処理におけるものであると特定する、請求項1に記載の配信品質評価装置。 The change in the traffic volume of the temporal pattern is the time change until the first burst point in one period of the distribution data,
The distribution quality evaluation apparatus according to claim 1 , wherein the abnormality detection unit specifies that the abnormal state is in an encoding process of the distribution server when only the time until the first burst point changes.
前記配信データのトラフィック量の時間的パターンを求める段階と、
前記時間的パターンの変化に基づき、前記配信サーバまたは前記プロバイダ網における異常状態を検出する段階とを含み、
前記トラフィック量の時間的パターンの変化は、前記配信データの周期の変化であり、
前記異常状態を検出する段階は、前記異常状態が前記配信サーバにおけるものか、前記プロバイダ網におけるものかを特定する、配信品質評価方法。 Receiving distribution data sent from the distribution server via the provider network;
Obtaining a temporal pattern of the traffic volume of the distribution data;
Based on a change in the temporal pattern, seen including a step of detecting an abnormal condition in the distribution server or the provider network,
The change in the temporal pattern of the traffic volume is a change in the period of the distribution data,
The step of detecting the abnormal state is a distribution quality evaluation method that specifies whether the abnormal state is in the distribution server or the provider network .
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