JP5228773B2 - ネットワーク計測装置、ネットワーク計測方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置、ネットワーク計測方法、およびプログラムに関する。

パケットネットワークにおいて、パケット間の間隔は、中継ノードのリンク帯域や、背景トラヒックのパケットサイズ、その数などに大きな影響を受ける。このことを利用して、２つの対となるパケット（パケットペア）をネットワークに投げて、それらの間の受信パケット間隔を解析することにより、ボトルネックリンクにおけるネットワークの特徴パラメータ（パケット到着分布、自己相似性の度合いを表すハーストパラメータ）を算出する手法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１は、ボトルネックのリンク帯域が特定されており、キューが１つの場合のシングルキューで有効性を確認している。

また、任意の２つの端末間に、２つのパケット（パケットペア）、もしくは、複数のパケット（パケットトレイン）の間隔を空けて送出して、ネットワークを介して受信した後に、その送信パケット間隔と受信パケット間隔との関係の変動により、空き帯域（以下、利用可能帯域）を計測する手法が広く知られている。

パケット間隔による利用可能帯域の算出の原理は、以下の通りである。１つのパケットペアの送出パケット間隔をＴ、受信パケット間隔をＴ’、プローブパケットサイズをＳ、送信レートをＲ（＝Ｓ／Ｔ）とする。もし、送信レートＲが利用可能帯域以下の場合には、Ｔ’＝Ｔとなり、パケット間隔が変わらない。一方、送信レートＲが利用可能帯域より大きい場合には、Ｔ’＞Ｔとなり、パケット間隔が広がる。よって、パケット間隔が広がり始める送信レートＲが、利用可能帯域と等しいため、パケット間隔が広がり始めるポイントを特定することが、利用可能帯域の測定となる。

パケット間隔の代わりに、伝送遅延の変化を用いることもできる。この場合は、パケットトレインを用いて計測する。送信レートＲが利用可能帯域より大きい場合には、同じレートで送ったパケットトレイン中のパケットの伝送遅延が増加する。一方、送信レートＲが利用可能帯域以下の場合には、パケットトレイン中のパケットの伝送遅延は増加しない。

パケット間隔を用いて利用可能帯域を計測する方式としては、送信レートを指数関数的に上げながら複数のパケットを送信し、遅延が伸びたポイントの送信レートを利用可能帯域とする方法（例えば、非特許文献２参照）、送信レートを下げながらパケットペアを送り、送信パケット間隔Ｔ＝受信パケット間隔Ｔ’となる送信レートを利用可能帯域とする方法（例えば、非特許文献３参照）がある。

パケットトレインを用いてトレイン内の伝送遅延が伸びるか、変わらないかによって利用可能帯域を測定する手法として、伝送遅延が伸びるか、変わらないかによって、送信レートの上限と下限を二分探索で狭めていき、上限と下限の差がある設定された誤差範囲となったときに、その範囲を利用可能帯域の範囲として、利用可能帯域を探索する方法（例えば、非特許文献４参照）、伝送遅延が増加傾向である場合に、指数関数的に送信レートを上げて、伝送遅延が減少傾向である場合には、送信レートを指数関数的に下げることにより利用可能帯域を探索する方法（例えば、特許文献１参照）がある。

また、特許文献２には、送信端末から受信端末に向けて送信間隔Ｉｋで複数のプローブパケットを連続して送信し、受信端末においてプローブパケットを受信し、その受信間隔Ｉｋ’とした場合、得られた一連のデータ（Ｉｋ，Ｉｋ’−Ｉｋ）について一次近似することにより、送信端末と受信端末との間の通信経路の利用可能帯域を計算する手法が開示されている。

いずれの手法も利用可能帯域という経路中の空き帯域で最も小さい値を算出することを目的としている。いずれの手法も、計測中には、ボトルネックとなっている箇所が変化せず、リンク帯域が変化せず一定であると仮定している。

しかしながら、実際のネットワークは、異なるリンク帯域を持つ複数のキューから成り立ち、シングルキューではなく、経路中の複数のリンクのトラヒックの影響を受ける。よって、リンク帯域とそのトラヒック量によっては、パケット間隔がどのリンクでおきたのか判別しないと、測定誤差につながる場合がある。

また、計測パケットの送信レートと受信レートの傾きに、リンク帯域と利用可能帯域の違いがあらわれることを利用して、複数のリンク帯域と利用可能帯域を推測する手法がある（例えば、非特許文献５参照）。しかし、上述した非特許文献２において、パケット間隔のバースト性によって、計測誤差が大きくなることが指摘されている。

また、経路中の複数のリンクのトラヒックの影響は、パケット間隔の違いに表れるため、個々のリンク帯域をパケット間隔の確率密度分布のピークを再帰的に解析することにより推定する手法が知られている（例えば、非特許文献６参照）。この非特許文献６による手法は、現状のインターネットトラヒックのパケットサイズ分布が４０バイト（ＴＣＰのＡＣＫによるもの）、１５００バイト（伝統的なイーサーネット（登録商標）のＭＴＵ（Maximum Transmission Unit））がそれぞれ４割を占めており、パケット間隔への影響を考えると、１５００バイトの方が支配的であることを利用して、パケット間隔からリンク帯域を推定する手法である。

図９は、異なるリンク帯域中のパケット変動の影響を受けたパケット間隔時間の確率密度分布の例を示した図である。広い間隔の繰り返し（図示の１次成分）があり、その繰り返しを中心として狭い間隔の繰り返し（図示の２次成分）がある。非特許文献６では、これら間隔を繰り返し発見し、１５００／間隔としてリンク帯域を算出する。図１０は、具体的なアルゴリズムを仮想コードで記した例を示す図である。この手法では、リンク帯域の値を算出することができるが、どのリンク帯域の値がどの程度パケット間隔に影響しているのかを算出できないという問題がある。
Y. Cheng, V. Ravindran, A. Leon-Garcia著, "Internet traffic characterization using packet-pair probing",米国, 2007年5月, IEEE INFOCOM予稿集 Vinay J. Ribeiro, Rudolf H. Riedi, Richard G. Baraniuk, Jiri Navratil, Les Cottrell著,"pathChirp: Efficient Available Bandwidth Estimation for Network Paths," 米国, 2003年4月, Passive and Active Measurement Workshop 2003 予稿集 Ningning Hu、Peter Steenkiste著, "Evaluation and Characterization of Available Bandwidth Probing Techniques," 米国, 2003年8月, IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 21, NO. 6, p.p. 879- 894 Manish Jain, Constantinos Dovrolis 著, "Pathload: A measurement tool for end-to-end available bandwidth," 米国,2002年3月,Passive and Active Measurement Workshop稿集 B. Melander, M. Bjorkman, and P. Gunningbergt著 "A new end-to-end probing and analysis method for estimating bandwidth bottlenecks,"米国，2000年12月, IEEE Globecom Global Internet Symposium予稿集 Sachin Katti, Dina Katabi, Charles Blake, Eddie Kohler, Jacob Strauss著 " MultiQ: automated detection of multiple bottleneck capacities along a path," 米国， 2004年10月, ACM INTERNET Measurement Conference予稿集 特開２００６−７４７７３号公報、図２、［００１１］−［００３７］ 特許第３９１１２４４号公報、図４、［００２３］−［００４０］

しかしながら、上述した非特許文献６では、パケット受信間隔を解析してネットワークの特徴を解析するときに、区間内の最も小さい空き帯域を持つリンク以外のネットワーク特徴を解析できないという問題がある。その理由は、区間内の最も小さい空き帯域を持つリンクでの背景トラヒックの影響が支配的となり、他のリンクでの背景トラヒックの影響は、副次的なものとなるためである。

また、上述した非特許文献６では、パケット受信間隔を解析して区間内の最も小さい空き帯域を持つリンクのネットワークの特徴を解析する場合でも、区間内の最も小さい空き帯域を持つリンク以外のリンクの影響を受け、誤差が生じるという問題がある。その理由は、区間内の最も小さい空き帯域を持つリンク以外の背景トラヒック影響がパケット間隔に含まれるためである。

本発明の目的は、区間内の複数のリンク帯域のネットワーク特徴を同時に測定できるネットワーク計測システムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は、区間内のリンク帯域ごとのネットワーク特徴を測定できるネットワーク計測システムを提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置であって、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得する計測情報取得手段と、前記計測情報取得手段により取得された、組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶する計測情報記憶手段と、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出する間隔分布算出手段と、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する間隔分類手段と、前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記計測情報記憶手段から取得する間隔抽出手段と、前記間隔抽出手段により取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出する特徴量算出手段とを備えることを特徴とするネットワーク計測装置である。

また、上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置であって、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得する計測情報取得手段と、前記計測情報取得手段により取得された、組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶する計測情報記憶手段と、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出する間隔分布算出手段と、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する間隔分類手段と、前記間隔分類手段により分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記計測情報記憶手段から取得する間隔抽出手段と、前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析する間隔解析手段と、前記間隔抽出手段により取得された送信間隔および受信間隔と、前記間隔解析手段により解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出する特徴量算出手段とを備えることを特徴とするネットワーク計測装置である。

また、上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測方法であって、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、前記取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とするネットワーク計測方法である。

また、上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測方法であって、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、前記分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析するステップと、前記取得された送信間隔および受信間隔と、前記解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とするネットワーク計測方法である。

また、上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置のコンピュータに、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、前記取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップとを実行させることを特徴とするプログラムである。

また、上述した課題を解決するために、本発明は、パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置のコンピュータに、ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、前記分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析するステップと、前記取得された送信間隔および受信間隔と、前記解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップとを実行させることを特徴とするプログラムである。

この発明によれば、パケット受信間隔分布より特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類し、同じピークグループに分類された受信間隔に対応する送信間隔を取得し、送信間隔と受信間隔とからネットワーク特徴パラメータを算出するため、各リンク帯域におけるパケット変動の影響を区別して同時に複数のリンク帯域のネットワーク特徴パラメータを計測できるという利点が得られる。

また、ピーク値とその近傍の受信間隔との関係の解析を行い、受信間隔、送信間隔、関係の解析情報からネットワーク特徴パラメータを算出するため、解析対象リンク帯域より大きいリンク帯域でのトラヒック変動によるパケット間隔の影響を考慮してネットワーク特徴パラメータの計測ができ、区間内のリンク帯域ごとのネットワーク特徴を測定できるという利点が得られる。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。

Ａ．第１実施形態
図１は、本発明の第１実施形態によるネットワーク計測システムの構成を示すブロック図である。図において、ネットワーク計測システムは、計測パケット送信装置１１０１−１、通信網１１０１−２および計測装置１１０１−３からなる。計測パケット送信装置１１０１−１は、計測パケットを組にして、通信網１１０１−２を介して、計測装置１１０１−３に送信する。送信の際に、計測パケットの送信時刻、送信間隔の両方、もしくはいずれかをパケットのデータに含む。

計測装置１１０１−３は、通信網１１０１−２を介して計測パケット送信装置１１０１−１から送信されてくる計測パケットを受信し、パケット受信間隔分布より特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類し、該グループ毎の受信間隔に対応する送信間隔を探し、受信間隔と送信間隔とを用いてネットワーク特徴パラメータを算出する。

次に、図２は、本第１実施形態の計測装置１１０１−３の構成を示すブロック図である。図において、計測装置１１０１−３は、計測情報取得部１１０１−３−１、計測情報記憶部１１０１−３−２、間隔分布算出部１１０１−３−３、間隔分布分類部１１０１−３−４、間隔分類記憶部１１０１−３−５、間隔抽出部１１０１−３−６、特徴量算出部１１０１−３−７からなる。

計測情報取得部１１０１−３−１は、計測パケット送信装置１１０１−１からのパケットを受信し、パケット受信時刻を取得する。計測情報記憶部１１０１−３−２は、計測情報取得部１１０１−３−１で取得されたパケットの計測情報を記憶する。より具体的には、組になったパケットのパケット受信時刻の差分である受信間隔を記憶する。パケットにパケット送信時刻が含まれる場合には、組となったパケットのパケット送信時刻の差分を取り、受信間隔と共に、送信間隔を記憶する。パケットにパケット送信間隔が含まれている場合には、受信間隔と共に記憶する。

間隔分布算出部１１０１−３−３は、計測情報記憶部１１０１−３−２で記憶された複数の組になったパケットの受信間隔分布を算出する。より具体的には、計測情報記憶部１１０１−３−２にパケット受信時刻のみが記憶されている場合には、組となるパケットの受信時刻の差からパケット受信間隔を算出する。なお、パケット受信間隔分布を算出するとは、ある区切り幅でパケット受信間隔の集合を量子化するということである。また、パケット間隔分布の区切り幅は、小さい値がよく、観測精度、もしくはネットワークで観測される間隔の最小値（ＭＴＵ／通信網１１０１−２のインタフェースのリンク帯域）に比例する値が望ましい。

間隔分類部１１０１−３−４は、間隔分布算出部１１０１−３−３により算出されたパケット間隔分布から、特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する。以下、グループ化されたピークのことをピークグループという。間隔分類記憶部１１０１−３−５は、間隔分類部１１０１−３−４により分類されたピークグループを記録する。

間隔抽出部１１０１−３−６は、間隔分類記憶部１１０１−３−５で記憶されたリンク帯域ごとのピークグループの間隔を受信間隔として、該受信間隔に対応する送信間隔を計測情報記憶部１１０１−３−２から抽出して取得し、送信間隔と受信間隔とを特徴量算出部１１０１−３−７に送出する。なお、リンク帯域ごとのピークグループの中で、グループ中の間隔分布の頻度の総和が最も高いグループの間隔データを検索して抽出するのが、全体としても最頻度のピークを含むグループとなるので望ましい。また、リンク帯域は、第Ｎ群のピークグループ（詳細は後述する）として決定される１つ１つのピークグループによって特定される。また、間隔分布の頻度の総和が最も高いグループとして、Ｎ群の中からピークグループを１つだけ抽出することに限られず、複数抽出するようにしてもよい。

特徴量算出部１１０１−３−７は、間隔抽出部１１０１−３−６からの送信間隔と受信間隔とを計算することで、ネットワーク特徴パラメータを算出する。算出手法は、解析対象のリンクにおける入力パケット間隔と出力パケット間隔とを解析するものであればよく、特に限定されない。ネットワーク特徴パラメータとして、パケット到着分布や、ハーストパラメータなどを求める場合には、非特許文献１に記載の手法、利用可能帯域を求める場合には、特許文献２、非特許文献５に記載の手法を用いてもよい。

次に、図３は、本第１実施形態の間隔分類部１１０１−３−４の機能構成を示すブロック図である。図３において、間隔分類部１１０１−３−４は、異なる間隔のピークを順番に見つけやすくするため、平滑化定数を変えて間隔分布の平滑化を行い、パケット間隔の分類を行う。そのため、間隔分類部１１０１−３−４は、平滑化間隔分布算出手順１１０１−３−４１、ピーク探索手順１１０１−３−４２、平滑定数調整手順１１０１−３−４３、グルーピング手順１１０１−３−４４を実行する機能を含んでいる。なお、平滑化とは、値をなまらせて、短期変動や、サンプル数不足などによるばらつきの影響を除去し、長期変動を推定する処理である。

平滑定数調整手順１１０１−３−４３では、上述した手順が実行されるごとに平滑定数を小さくし、平滑化手順１１０１−３−４１に平滑定数を設定する。平滑定数の減少方法としては、定率で減少させる方法がある。平滑定数の初期値は、任意の値、もしくは、計測されたパケットの間隔統計値に比例する値とするのが望ましい。パケットの間隔統計値とは、パケット間隔の統計的性質を表す値であり、最大値もしくは、７５％以上のパーセンタイル値を用いるのが望ましい。

平滑化間隔分布算出手順１１０１−３−４１では、平滑定数調整手順１１０１−３−４３で算出された平滑定数により、間隔分布算出部１１０１−３−３での間隔を平滑化する。平滑化間隔分布算出手法としては、確率分布を特定しないノンパラメトリックな確率密度推定手法がよい。最もよい手法は、カーネル密度推定（kernel density estimation:別名Parzen window）である。

カーネル密度推定は、ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_Ｎをある確率変数の独立、かつ、同一な分布に従う標本としたとき、その確率密度関数のカーネル密度推定ｆ（ｘ）は、数式（１）の通りとなる。

数式（１）において、Ｋはカーネル関数、ｈは平滑定数である。関数Ｋとしては、ガウス関数（数式（２）参照）を用いるのがよい。

ピーク探索手順１１０１−３−４２では、平滑化間隔分布においてピークとして検出できる数が増加しているかどうかを判定し、増加していなければ、平滑定数調整手順１１０１−３−４３を行い、増加していれば、グルーピング手順１１０１−３−４４を行うよう制御する。ピークとして検出できる数は、例えば、予め定められた閾値を超えるか否かによって判定する。

グルーピング手順１１０１−３−４４では、同じピーク間隔を持つピークグループを１つ、ないし、複数抽出する。以下、ピーク間隔を大きい順にＸ_Ｎとし、ピーク間隔がＸ_Ｎであるピークグループの集合を第Ｎ群のピークグループ群と呼ぶこととする。なお、ピークは、等間隔に並ぶものであるということが前提となっている（非特許文献６参照）。そのため、同じピーク間隔を持つピークグループを１つ、ないし、複数抽出することは、特別な処理を行って等間隔のものだけを取り出すということではない。また、あるピークがどのピークグループに属すかの計算については、特に説明しないが、ピークグループの中心のピーク同士の中間で分けるようにしておけばよい。より良い方法としては、後述する第２実施形態の間隔解析部１２０１−３−８〜特徴量算出部１２０１−３−７と同様の処理を行うとよい。

ピークグループ群の抽出は、まず、Ｎ＝１の場合には、間隔分布中で最も大きいピーク値を持つ間隔を中心として、等間隔で並ぶ複数のピークを検索する。該間隔値を間隔Ｘ_１とし、ピークの集合を第１群のピークグループ群とする。Ｎ＞１の場合には、間隔Ｘ_Ｎ−１の第Ｎ−１群のピークグループ群の各ピークを中心とし、等間隔時間Ｘ_Ｎ（Ｘ_Ｎは、Ｘ_Ｎ−１より小さい値で最小の値）で並ぶ複数のピークを探す。探した複数のピークを１つの中心に付き、１つのピークグループとし、間隔Ｘ_Ｎで探した全てのピークグループを合わせて、第Ｎ群のピークグループ群とする（図６を参照）。

グループ群の抽出後、ピークグループ群を間隔分類記憶部１１０１−３−５に記憶する。その後、Ｎ＝Ｎ＋１として、平滑定数調整手順１１０１−３−４３での処理を行う。すなわち、間隔分類部１１０１−３−４では、第Ｎ−１群のグループ群に属するピークの１つ１つを中心として、第Ｎ群のピークグループが再帰的に分類され、ピーク間隔が大きい順（リンク帯域が小さい順）にグループ群同士が親子関係を持つ、樹形図型の階層構造ができる。なお、リンク毎のＭＴＵが一定の場合、間隔Ｘ_Ｎを用いて、Ｎ番目に小さいリンク帯域は、ＭＴＵ／Ｘ_Ｎとして推定できる。

間隔分類部１１０１−３−４における手順の終了条件としては、平滑定数調整手順１１０１−３−４３で算出された平滑定数が任意の値以下、もしくは、計測されたパケットの間隔統計値に比例する値以下とするのが望ましい。パケットの間隔統計値とは、パケット間隔の統計的性質を表す値であり、最小値、もしくは、２５％以下のパーセンタイル値を用いるのが望ましい。

次に、本第１実施形態の動作について説明する。
図４は、本第１実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。計測装置１１０１−３の計測情報取得部１１０１−３−１は、計測パケット送信装置１１０１−１からのパケット受信し、パケット受信時刻を取得する（ステップＡ１０１）。次に、計測情報記憶部１１０１−３−２において、計測情報取得部１１０１−３−１からの組になったパケットのパケット受信時刻の差分である受信間隔を記憶する（ステップＡ１０２）。パケットにパケット送信時刻が含まれる場合には、組となったパケットとの差分を取り、受信間隔と共に、送信間隔を記憶する。また、パケットにパケット送信間隔が含まれる場合には、受信間隔と共に記憶する。

次に、間隔分布算出部１１０１−３−３において、計測情報記憶部１１０１−３−２で記憶された複数の組になったパケットから、パケットの受信間隔分布を算出し（ステップＡ１０３）、間隔分類部１１０１−３−４において、パケット受信間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する（ステップＡ１０４）。

次に、間隔分類記憶部１１０１−３−５において、ピークグループを記録する（ステップＡ１０５）。次に、間隔抽出部１１０１−３−６において、間隔分類記憶部１１０１−３−５で記憶されたリンク帯域ごとの受信間隔に対応する送信間隔を、計測情報記憶部１１０１−３−２を検索することにより取得する（ステップＡ１０６）。そして、特徴量算出部１１０１−３−７において、間隔抽出部１１０１−３−６からの送信間隔と受信間隔とを計算することで、ネットワーク特徴パラメータを算出する（ステップＡ１０７）。

図５は、上述した間隔分類部１１０１−３−４による間隔分類（ステップＡ１０４）の動作を説明するためのフローチャートである。まず、Ｎ＝１とし、平滑定数の初期化を行う（ステップＡ２００）。次に、平滑化間隔分布算出手順１１０１−３−４１において、間隔分布算出部１１０１−３−３からの間隔分布を、上記平滑定数に従って平滑化する（ステップＡ２０１）。次に、ピーク間隔分布算出手順１１０１−３−４１において、上記平滑化間隔分布の繰り返し回数が増加しているか否かを判定し（ステップＡ２０２）、増加していれば、ピーク探索手順１１０１−３−４２へ処理を移し（ステップＡ２０２のＹＥＳ）、一方、増加していなければ、平滑定数調整手順１１０１−３−４３へ処理を移す（ステップＡ２０２のＮＯ）。

次に、ピーク探索手順１１０１−３−４２で、Ｎ＝１か否かを判断する（ステップＡ２０３）。そして、Ｎ＝１ならば、間隔分布中で最も大きいピーク値を持つ間隔を中心として、等間隔で並ぶ複数のピークを検索し、グルーピング手順１１０１−３−４４で、第１群のピークグループを抽出する（ステップＡ２０４）。一方、Ｎ＞１ならば、ピーク探索手順１１０１−３−４２で、第Ｎ−１群のピークグループ群の各ピークを中心とし、等間隔に並ぶピークのグループを検索し、グルーピング手順１１０１−３−４４で、第Ｎ群のピークグループ群を抽出する（ステップＡ２０５）。

ステップＡ２０４、またはステップＡ２０５での検索後、抽出したグループ群を間隔分類記憶部１１０１−３−５に記憶し、Ｎ＝Ｎ＋１とし，平滑定数調整手順１１０１−３−４３へ処理を移す（ステップＡ２０６）。平滑定数調整手順１１０１−３−４３では、平滑定数を減少させ（ステップＡ２０７）、平滑定数が終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＡ２０８）。そして、平滑定数が終了条件を満たせば、間隔分類部１１０１−３−４の動作を終了し（ステップＡ２０８のＹＥＳ）、一方、平滑定数が終了条件を満たさなければ、ステップＡ２０１に戻り、平滑化間隔分布算出手順１１０１−３−４１に処理を移す（ステップＡ２０８のＮＯ）。

上述した第１実施形態によれば、パケット受信間隔分布から、リンク毎の帯域の影響を受けた一定間隔の各ピーク間隔値を見つけ出し、各ピーク間隔値のピークをグループ化して分類できるため、区間内の複数のリンク帯域のネットワーク特徴を同時に測定することができる。

Ｂ．第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
なお、本第２実施形態によるネットワーク計測システムの構成は、図１と同様であるので、計測パケット送信装置１１０１−１、計測装置１１０１−３に代えて、それぞれ計測パケット送信装置１２０１−１、計測装置１２０１−３として説明する。

図７は、本第２実施形態による計測装置１２０１−３の構成を示すブロック図である。図において、計測装置１２０１−３は、計測情報取得部１２０１−３−１、計測情報記憶部１２０１−３−２、間隔分布算出部１２０１−３−３、間隔分布分類部１２０１−３−４、間隔分類記憶部１２０１−３−５、間隔抽出部１２０１−３−６、特徴量算出部１２０１−３−７、間隔解析部１２０１−３−８からなる。

なお、計測情報取得部１２０１−３−１、計測情報記憶部１２０１−３−２、間隔分布算出部１２０１−３−３、間隔分類部１２０１−３−４、間隔分類記憶部１２０１−３−５は、前述した第１実施形態の計測装置１１０１−３のおける、計測情報取得部１１０１−３−１、計測情報記憶部１１０１−３−２、間隔分布算出部１１０１−３−３、間隔分類部１１０１−３−４、間隔分類記憶部１１０１−３−５と同様であるので、詳細な説明は省略する。

間隔抽出部１２０１−３−６は、間隔分類記憶部１２０１−３−５で記憶された、あるピークグループ（以下、単位ピークグループとする）の近傍にある受信間隔を探し、該受信間隔に対応する送信間隔を計測情報記憶部１２０１−３−２から取得する。なお、該単位ピークグループの近傍にある受信間隔とは、該単位ピークグループの個々のピークから、一定間隔内にある受信間隔である。また、一定間隔として、ピーク間隔の半分がよい。また、単位ピークグループとして、解析対象のリンク帯域に属するピークグループ群内で間隔分布の頻度の総和が最も大きいグループを用いることが望ましい。

間隔解析部１２０１−３−８は、上記単位ピークグループの値と近傍の受信間隔との関係の解析を行う。関係の評価尺度としては、双方の値の近さを用いる。値の近さの評価関数として、受信間隔の分布度数が高いほど、距離が近くなるように重み付けしたもの（近傍の受信間隔がどのピークに属すかの重み）を用いてもよい。

特徴量算出部１２０１−３−７は、送信間隔および受信間隔と、間隔解析部１２０１−３−８からのピーク値との関係解析結果を用いて、ネットワーク特徴パラメータを算出する。より具体的には、受信間隔を最も関係の評価値が高いピーク値へ変更した後、ネットワーク特徴パラメータを算出する。なお、受信間隔を最も関係の評価値が高いピーク値へ変更するとは、当該受信間隔の確率密度を評価値が高いピーク値の確率密度に加算することを意味する。つまり、上述した第１実施形態では、ピークグループに属さない受信間隔の確率密度を全て切り捨ててパラメータを算出したが、本第２実施形態では、ピークグループに属さない受信間隔の確率密度を、ピークグループに属す受信間隔の確率密度に加算することで、他のリンク帯域の背景トラフィック影響をパケット受信間隔から除いて、ネットワーク特徴パラメータを算出することができる。

ネットワーク特徴パラメータ算出手法は、解析対象リンクにおける入力パケット間隔と出力パケット間隔とを解析するものであればよい。ネットワーク特徴パラメータとして、パケット到着分布や、ハーストパラメータなどを求める場合には、前述した非特許文献１に記載の手法、利用可能帯域を求める場合には、前述した特許文献２、非特許文献５に記載の手法を用いるのがよい。

次に、本第２実施形態の動作について説明する。
図８は、本第２実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。なお、図８に示すステップＡ１０１〜Ａ１０５は、前述した第１実施形態による、図３に示すステップＡ１０１〜Ａ１０５と同様であるので、同じ符号を付けて説明を省略する。

本第２実施形態では、上記ステップＡ１０１〜Ａ１０５の動作に続いて、間隔抽出部１２０１−３−６において、間隔分類記憶部１２０１−３−５に記憶されている、分類されたあるピークグループ近傍にある受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を計測情報記憶部１２０１−３−２から取得する（ステップＢ１０６）。次に、間隔解析部１２０１−３−８において、単位ピークグループの値と近傍の受信間隔との関係を解析し（ステップＢ１０７）、特徴量算出部１２０１−３−７において、送信間隔および受信間隔と、間隔解析部１２０１−３−８からのピーク値との関係解析結果を用いて、ネットワーク特徴パラメータを算出する（ステップＢ１０８）。

上述した第２実施形態によれば、間隔解析部１２０１−３−６によって、解析対象リンク帯域より大きいリンク帯域でのトラヒック変動によるパケット間隔の影響を考慮することにより、解析対象リンク帯域における誤差の小さいネットワーク特徴パラメータを計測することができる。

なお、上述した第１、第２実施形態において、システム全体でパケットペアの送信間隔を固定値として設定してもよい。この場合、計測パケット送信装置１１０１−１、１２０１−１において、送信時刻、送信間隔の両方とも含まなくてもよい。また、計測情報記憶部１１０１−３−２、１２０１−３−２において、送信間隔を記憶しなくてもよい。記憶されない場合には、間隔抽出部１１０１−３−６、１２０１−３−６において、送信間隔が固定値として設定されるため、計測情報記憶部１１０１−３−２、１２０１−３−２より送信間隔の取得を行う必要がなくなる。

また、上述した第１、第２実施形態において、計測パケット送信装置１１０１−１と計測装置１１０１−３、１２０１−３とが１対１の場合の実施の形態で説明したが、これに限らず、多対１でも、１対多でも、多対多でも、計測パケットのペア間に他の計測パケットが入ることがなければ実施が可能である。

また、上述した第１、第２実施形態において、計測パケットがパケットペアという１対１の組になる場合で説明したが、これに限らず、パケットトレインという、パケットが連なる場合でも、１つのパケットトレイン内の隣り合うパケット同士で間隔を取れば、パケットペアと見なせるため、パケットトレインを用いた場合の計測においても、本発明の第１、第２の実施形態を実施することが可能である。また、パケットトレイン同士の間隔を用いても、本発明の第１、第２実施形態を実施することが可能である。

また、本発明の第１、第２実施形態において、ＩＰネットワークでの実施が考えられる。計測パケットとして、ＩＰパケット、もしくは、ＵＤＰパケットを用いることで、ＩＰネットワークに計測パケットを流すことができる。

レイヤー２プロトコルとして、イーサーネット（登録商標）を用いた場合のＭＴＵは、多くの場合、１５００バイトである。しかし、イーサーネット（登録商標）のジャンボフレームオプションによっては、異なるＭＴＵ（最大９６００バイト）を持つ場合がある。また、ＩＰ−ＳＥＣや、ＰＰＰｏＥ（PPP over Ethernet（登録商標））などによるカプセル化によって、ＭＴＵが減少する可能性もある。

いずれの場合も、参考文献（J. Mogul、S. Deering著、“Path MTU discovery” ,米国,1990年12月, Network Working Group Request for Comments 1191, IETF ）で開示されているＩＣＭＰ（Internet Control Message Protocol）のエラーを用いたＰａｔｈ ＭＴＵ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙによって、経路中のＭＴＵを測定することが可能であるため、ＭＴＵを事前に与えることは可能である。

本発明によれば、ネットワーク経路中のリンク別のパケット分布の情報を取得するといった用途に適用できる。また、ネットワーク経路中の利用帯域を算出するといった用途にも適用可能である。

本発明の第１実施形態によるネットワーク計測システムの構成を示すブロック図である。 本第１実施形態の計測装置１１０１−３の構成を示すブロック図である。 本第１実施形態の間隔分類部１１０１−３−４の機能構成を示すブロック図である。 本第１実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。 本第１実施形態の間隔分類部１１０１−３−４による間隔分類（ステップＡ１０４）の動作を説明するためのフローチャートである。 本第１実施形態の平滑化間隔分布算出手順１１０１−３−４１で平滑化された間隔分布の例に対するグルーピング手順１１０１−３−４４でのグループ分けの例を示す図である。 本第２実施形態による計測装置１２０１−３の構成を示すブロック図である。 本第２実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。 異なるリンク帯域中のパケット変動の影響を受けたパケット間隔時間の確率密度分布の例を示した図である。 非特許文献２で開示されているリンク帯域を算出する擬似コードによる具体的なアルゴリズムを示す図である。

符号の説明

１１０１−１ 計測パケット送信装置
１１０１−２ 通信網
１１０１−３ 計測装置
１１０１−３−１、１２０１−３−１ 計測情報取得部
１１０１−３−２、１２０１−３−２ 計測情報記憶部
１１０１−３−３、１２０１−３−３ 間隔分布算出部
１１０１−３−４、１２０１−３−４ 間隔分類部
１１０１−３−５、１２０１−３−５ 間隔分類記憶部
１１０１−３−６、１２０１−３−６ 間隔抽出部
１１０１−３−７、１２０１−３−７ 特徴量算出部
１２０１−３−８ 間隔解析部
１１０１−３−４１ 平滑化間隔分布算出手順
１１０１−３−４２ ピーク探索手順
１１０１−３−４３ 平滑定数調整手順
１１０１−３−４４ グルーピング手順

Claims (12)

1. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置であって、
   ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得する計測情報取得手段と、
   前記計測情報取得手段により取得された、組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶する計測情報記憶手段と、
   前記受信間隔からパケット間隔分布を算出する間隔分布算出手段と、
   前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する間隔分類手段と、
   前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記計測情報記憶手段から取得する間隔抽出手段と、
   前記間隔抽出手段により取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出する特徴量算出手段と
   を備えることを特徴とするネットワーク計測装置。
2. 前記間隔分類手段は、前記パケット間隔分布から、最も大きいピーク値を持つ間隔を中心として、特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピークのグループを１つのピークグループ群として探索を行うグルーピング手段を備えることを特徴とする請求項１記載のネットワーク計測装置。
3. 前記間隔分類手段は、前記パケット間隔分布から、任意のピークグループ群の個々のピークを中心として、該ピークグループ群のピーク間隔より小さい、特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピークを有するグループを探し、同じピーク間隔を持つ複数のグループを１つのピークグループ群として探索を行うグルーピング手段を備えることを特徴とする請求項２記載のネットワーク計測装置。
4. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置であって、
   ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得する計測情報取得手段と、
   前記計測情報取得手段により取得された、組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶する計測情報記憶手段と、
   前記受信間隔からパケット間隔分布を算出する間隔分布算出手段と、
   前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類する間隔分類手段と、
   前記間隔分類手段により分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記計測情報記憶手段から取得する間隔抽出手段と、
   前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析する間隔解析手段と、
   前記間隔抽出手段により取得された送信間隔および受信間隔と、前記間隔解析手段により解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出する特徴量算出手段と
   を備えることを特徴とするネットワーク計測装置。
5. 前記間隔分類手段は、前記パケット間隔分布から、最も大きいピーク値を持つ間隔を中心として、特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピークのグループを１つのピークグループ群として探索を行うグルーピング手段を備えることを特徴とする請求項４記載のネットワーク計測装置。
6. 前記間隔抽出手段は、前記パケット間隔分布から、任意のピークグループ群の個々のピークを中心として、該グループ群のピーク間隔より小さい、特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピークのグループを探し、同じピーク間隔を持つ複数のグループを１つのピークグループ群として探索を行うグルーピング手段を備えることを特徴とする請求項５記載のネットワーク計測装置。
7. 前記任意のピークグループ近傍の受信間隔は、前記ピークグループのピーク間隔から一定間隔内にある受信間隔であることを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載のネットワーク計測装置。
8. 前記間隔解析手段は、前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を、双方の値の近さで評価し、
   前記特徴量算出手段は、前記受信間隔を、前記任意のピークグループ中の、前記間隔解析手段による評価値が高いピーク間隔値へ置き換えてネットワーク特徴パラメータを算出することを特徴とする請求項４乃至７のいずれかに記載のネットワーク計測装置。
9. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測方法であって、
   ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、
   前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、
   前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、
   前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、
   前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、
   前記取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップと
   を含むことを特徴とするネットワーク計測方法。
10. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測方法であって、
    ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、
    前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、
    前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、
    前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、
    前記分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、
    前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析するステップと、
    前記取得された送信間隔および受信間隔と、前記解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップと
    を含むことを特徴とするネットワーク計測方法。
11. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置のコンピュータに、
    ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、
    前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、
    前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、
    前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、
    前記間隔ピークグループ内のリンク帯域ごとのピークを受信間隔として選択し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、
    前記取得された送信間隔と前記選択された受信間隔とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップと
    を実行させることを特徴とするプログラム。
12. パケット間隔を解析に用いるネットワーク計測装置のコンピュータに、
    ネットワークを介して送信される組となったパケットを受信し、該受信した組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを取得するステップと、
    前記取得された組となったパケットの送信間隔と受信間隔とを記憶するステップと、
    前記受信間隔からパケット間隔分布を算出するステップと、
    前記パケット間隔分布から特定リンクの影響下にある一定間隔毎のピーク値を見つけ出し、これらをグループ化して分類するステップと、
    前記分類された任意のピークグループ近傍の受信間隔を抽出し、該受信間隔と組となる送信間隔を、前記記憶された送信間隔の中から取得するステップと、
    前記受信間隔と前記任意のピークグループのピーク値との関係を解析するステップと、
    前記取得された送信間隔および受信間隔と、前記解析された関係情報とに基づいて、ネットワーク特徴パラメータを算出するステップと
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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