JP5430744B2 - 通信システムのリアルタイムの性能および負荷統計のためのシステムならびに方法 - Google Patents

Description

本発明は、無線通信システムの性能の測定に関する。特に、本発明は、そのような通信システムに関するリアルタイムの性能および負荷統計を算出するシステムおよび方法に関する。

携帯電話、PDA、小形ラップトップ、および高度ページャのような無線電気通信デバイスでは、デバイスは通常、既存の携帯電話ネットワークを通じて通話を確立し、ネットワークを介してデータパケットを転送することによって長距離通信を行う。これらの無線デバイスは、かなり高度なデータ処理コンピューティング機能に限定されることが多く、したがって、電話ネットワークを介して音声だけでなくソフトウェアプログラムを送受信することができる。

総称的に「Push to talk over cellular」(「PTT PoC」、「プッシュトゥトーク」、「PTT」)機能と呼ばれる高速の1対1通信または1対多通信を実現する無線電気通信サービスが存在する。一般に、通信無線デバイス用の受信側デバイスの特定のPTTグループが、通信事業者によって設定される。PTT通信接続は通常、無線デバイス上で1回ボタンを押し、話者とグループの各メンバーデバイスとの間の半二重リンクを作動させることによって開始され、ボタンが放されると、無線デバイスは、着信PTT送信を受信することができる。構成によっては、PTTの話者は「フロア」を有し、話者自身が話している間他のグループメンバーは話すことができない。話者がPTTボタンを放すと、グループの任意の他の個々のメンバーがPTTボタンを押すことができ、フロアを有することになる。

PTTシステムのような複数の無線通信デバイス間の呼を処理する無線通信システムの性能指標を測定すると有用である。このようなシステムは一般に、特定の負荷の下である品質のサービスを提供すると考えられる。この情報を使用してシステムの状況(システムの負荷および性能)に関する情報をネットワーク管理インタフェースに伝達することができ、次にこの情報を使用してシステムの予想される動きを検証することができる。たいていの場合、ある性能基準を評価して、通信事業者と供給元との契約上の合意を検証する必要がある。この性能基準を使用してシステムの呼処理アルゴリズムにフィードバックを行い、必要なシステム安定性および性能を確保することもできる。

たとえば、95パーセンタイルに対して、システム(QUALCOMM QCHAT(商標)システムなど)が領域内QCHAT直接呼び出しの初期PTT待ち時間を150ms以下に抑えるというシステム要件がある。システムの測定値の分布が得られないと、使用可能な商用ネットワークから得られたこの指標を包括的に検証することは不可能である。したがって、このような指標を算出できるようにすると有用である。さらに、必要に応じて、標準的なネットワーク管理インタフェースの例としてシンプルネットワークマネージメントプロトコル(SNMP)コマンドを使用することによってこの情報を供給すると有用である。

リアルタイム性能データを供給する電気通信システムの能力に影響を与える重大な問題はシステム自体の制限である。このようなシステムは、極端に大きな負荷を受けることが多く、計算能力とメモリの両方に関して資源が制限されている。そのために、性能データを監視する技術は、少なくともこれらの領域で効率的でなければならない。呼処理サーバは非常に高速でありかつ呼同士の接続時の待ち時間を非常に短くする必要があるため、システム性能を測定する技術の大部分は、呼処理サーバを遅延させるため望ましくない。

従来技術は、性能データを取得し、サーバとは別の場所に記憶し、後で結果を算出することを教示している。従来技術はリアルタイム性能測定とは別の測定を教示している。なぜなら、従来技術は、このオフライン事後技術が非常に低速であるときにアプリケーションに適していることを教示しているからである。従来技術ではまた、1秒分のデータのように記憶できるデータの量が非常に限られており、データの量を数分よりも長い時間に相当する量に増大させることはできない。このため、測定の妥当性が制限される。従来技術は、平均を迅速に求めるのを可能にするが、最大値、最小値、または95パーセンタイルを求めるのに使用することはできない移動和を使用することも教示している。既存のシステムが、通信システムの負荷および性能測定値の統計分布をほぼリアルタイムに得る効率的な機構を有していないため、問題が生じる。

従来技術の例として、100個のような非常に少ない数の受信される最新データポイントの循環待ち行列を使用する技術がある。たとえば、100個のデータポイントの各々が32ビットの整数によって表される。しかし、これらの整数の各々を代わりに使用してある範囲の値を表し、その整数の値がその範囲内に入るデータポイントの数を表す場合、100個の32ビット整数の各々がビンを表すことができ、各ビンに40億(2^32)個を超える測定値を格納することができる。粒度をわずかに犠牲にすることによって、格納できるデータポイントの数を著しく増やすことができる。

現在の電気通信システムは、限られた期間にわたって収集された限られた数のサンプルまたはデータに基づいてシステム負荷およびシステム性能指標の平均、最小値、または最大値を求めることができる。これは通常、移動平均の形をとり、システムは、呼の総数およびサム数と、観測された最小値および最大値を記憶する。この技術の制限は、最初のデータの粒度が失われることであり、すなわち、移動平均値を算出することができるが、個々の測定値が失われ、したがって、たとえば、これらの測定値の95パーセンタイルを算出することはできない。さらに、粒度が失われるため、システムの負荷および性能指標の実際の分布を得ることは不可能である。また、平均、最小値、または最大値が、システム性能を検証するという所望の要件を満たさないことが多い(システム性能指標がその95パーセンタイルに基づく指標であるときなど)。

性能の微粒度測定を行わない場合、性能指標は、利用者層のかなりの部分が許容されない性能を経験するにもかかわらず許容範囲内であるように見えることがある(極めて高速に接続されるこのような少数の呼は、大部分のユーザが呼接続時間の遅延を経験しているにもかかわらず呼接続時間を短縮する)。そのため、システムの真の性能を評価するにはシステム性能指標の分布を知る必要がある。

200個の呼のようないくつかの最新の呼または30分のタイムスライスのような最新のタイムスライスに基づいて測定データの95パーセンタイルなどのパーセンタイルを測定するのを可能にするシステムは現在のところない。大規模なシステム上の高使用頻度時間中の30分間の呼は、数百万個の呼を表すことがある。さらに、これらの呼を記憶するにはシステムの呼処理部分とは別のメモリ資源が必要であり、それによって、システム性能が低下する。そのために、そのような測定を可能にする技術およびシステムは従来技術の改良に相当する。

簡単に言えば、本発明は、上記のような通信システムに関するリアルタイムの性能および負荷統計を算出するシステムおよび方法を可能にするシステムおよび方法を含む。

この方法では、呼を確立するのにかかった時間のような呼に関するメタデータを収集する。この方法では次に、メタデータの様々な値を表す一連のビンのうちでその呼に適切なビンを見つける。メタデータが時間を表す場合、各ビンは、0〜99msおよび100〜199msのような時間の範囲を表す。ビンが見つかった後、ビンが増分される。性能指標が要求されると、この方法では必要な数のビンを調べて結果を算出し、次いで結果を算出して返す。たとえば、性能指標が呼を確立するのにかかった最長時間である場合、この方法では、増分された最大範囲を有するビンを探索し、その範囲を返す。0〜99ms、100〜199ms、200〜299ms、および300〜399msを表すビンがあり、確立するのに50ms、290ms、および75msかかった呼が観測されている場合、この方法では、要求に応答して200〜299msを返す。

このシステムは、システムの状況を監視するのに使用できる分布としてのシステムの負荷および性能統計のリアルタイム評価を算出し、傾向分析を算出し、しきい値アラームが作動したかどうかを追跡し、システムのアルゴリズムに過負荷制御のフィードバックのようなフィードバックを与えするのに使用することができる。

この技術は、性能データを極めて迅速に求め、ほぼリアルタイムの結果を得るのを可能にする。本技術では、必要な待ち時間が150ms以下になることが分かっており、一方、従来の技術は、約30秒おきに性能データを生成することが知られている。これはかなりの改善である。なぜなら、もはや存在しない可能性のあるシステムの以前の状態ではなくシステムの現在の状態を監視するのが可能になるからである。

本技術は、システムが、資金コストおよび時間の増加を招き、しかも依然限られたデータサンプルに基づく追加的な試験資源を使用する必要なしに、包括的な性能指標分布を求めるのも可能にする。さらに、本技術は、システムが、全利用人口において成功した呼またはトランザクションを記録することによって、システムの性能および負荷を正しく評価するのを可能にする。

本技術は、システムが、資金コストおよび時間の増加を招き、しかも依然限られたデータサンプルに基づく追加的な試験資源を使用する必要なしに、包括的な性能指標分布を求めるのも可能にする。また、本技術は、より包括的なシステム性能データを生成し報告するずっと費用効果の高い手段を提供する。PTTサーバまたはネットワーク管理システムのようなサーバは、ヒストグラムにアクセスできるため、データを後で処理し、必要に応じて連結指標を算出するかあるいは累積データ分布を生成することができる。

ヒストグラムを作成するのにシステムから得たあらゆるデータポイントを記憶する必要はない。システムから得たあらゆるデータポイントを記憶するには、このような指標測定のために無線通信システム上で一般に利用できるよりもずっと多くのメモリおよびディスク空間が必要になる。その代わりに、ビンのサイズを制御し、各ビンに入るエントリの総数のみを維持することによって分布を必要な精度で近似することにより、ヒストグラムをサポートするのに必要なメモリおよびディスク資源を著しく制限することができる。

本技術の最悪のシナリオは、各データポイントが異なるビンに配置されることである。この最悪のシナリオは、従来技術の最良のシナリオである。というのは、ここで使用されるビンのメモリサイズが従来技術の単一のデータポイントのメモリサイズに相当するからである。複数のデータポイントが単一のビンに配置される場合、本技術は資源利用を大幅に改善する。

本技術では、あらゆるデータポイントを記憶することを必要とする絶対95パーセンタイル値を求めるのではなく、ビンのサイズ(およびビンを記憶するのに使用されるシステム資源の対応する量)を変えることによって95パーセンタイル値を任意の精度で推定するのを可能にする。従来技術では100万個のデータポイント自体が必要になるのに対して、合計が100万になる100個のビンに基づくレポートを生成する方が著しく高速である。

本発明の他の目的、特徴、および利点は、図面の簡単な説明、発明の詳細な説明、および特許請求の範囲を検討した後明らかになろう。

無線ネットワークを介してグループ通信サーバおよび他のコンピュータデバイスと通信する無線通信デバイスの指定されたPTTグループを含む無線ネットワークの代表的な図である。 PTTグループメンバーの無線電気通信デバイス同士の間の通信をグループ通信サーバに制御させる共通のセルラ電気通信構成における無線ネットワークの一実施形態の代表的な図である。 PTT機能を有する無線電気通信デバイスのコンピュータプラットフォームを示すブロック図である。 PTTクライアントおよびグループ向けメディアクライアントを含む通信グループアプリケーションのソフトウェア層の一実施形態の図である。 例示的な移動通信デバイスの図である。 データポイントが増加していく際のメモリ使用量を示すグラフである。 精度が低下していく際のメモリ使用量を示すグラフである。 時間の経過とともにアレイにデータが追加される様子を示す図である。 データバケットを使用して時間の経過とともに増加するデータポイントを保持する様子を示す図である。 疎なデータツリーに配置されたデータバケットを使用して時間の経過とともに増加するデータポイントを保持する様子を示す図である。 本明細書で開示される実施形態のいくつかを組み込んだ例示的なプロセスを示す図である。

この説明では、用語「通信デバイス」、「無線デバイス」、「無線通信デバイス」、「PTT通信デバイス」、「ハンドヘルドデバイス」、「携帯デバイス」、および「ハンドセット」は互いに交換可能に使用される。用語「呼」および「通信」も互いに交換可能に使用される。用語「アプリケーション」が本明細書で使用される際は、実行可能および実行不能なソフトウェアファイル、生データ、集合データ、パッチ、および他のコードセグメントを包含するものである。用語「例示的な」は、開示される要素または実施形態が一例に過ぎず、ユーザの好みを示すものではないことを意味する。また、いくつかの図全体にわたって同じ数字は同じ要素を指し、冠詞「a」および「the」は、説明において特に指定がない限り複数の参照も含む。

全体的に同じ参照符号が同じ要素を表す各図を参照すると、図1は、無線電話14、スマートページャ16、およびパーソナルデジタルアシスタント(PDA)18などの、PTTグループ12内の1つまたは複数の無線電気通信デバイス間と、他の無線電気通信デバイスとで、無線ネットワーク20を介してグループメディアを共有するシステム10の一実施形態を示している。システム10では、各無線電気通信デバイス14、16、18は、複数の他の無線電気通信デバイスのうちの1つまたは複数の無線電気通信デバイスからなるターゲット集合と無線通信ネットワーク20を介して選択的に直接通信することができる。たとえば、携帯電話14のターゲット集合は、通信グループ12内のすべてのデバイス、またはページャ16およびPDA18のような通信グループ12の部分集合であってよい。

この実施形態では、無線電気通信デバイス(携帯電話14など)は、少なくともグループ通信コンピュータデバイス、すなわち、ここではサーバ32として示され、無線ネットワーク20にわたるサーバ側LAN30上に存在するデバイスに、無線ネットワーク20上に無線デバイスが存在し、すなわち、アクセス可能であることを示すフラグを送信する。グループ通信コンピュータデバイス32は、第1の無線電気通信デバイスによって指定されるターゲット無線電気通信デバイスの集合とこの情報を共有するか、あるいはサーバ側LAN30上に存在するかあるいは無線ネットワーク20を介してアクセス可能である他のコンピュータデバイスとこの情報を共有する。グループ通信コンピュータデバイス32は、無線デバイスのグループ識別データを記憶する、付属データベース34またはアクセス可能なデータベース34を有してよい。ここではファイル管理サーバとして示されているデータストア36もサーバ側LAN30上に存在している。サーバ側LAN30上に存在するかあるいは無線ネットワーク20または一般的にインタネット全体にわたって存在するコンピュータ構成要素の数が限定されないことを理解されたい。

PTT通信などの直接通信は、互いに通信する無線電気通信デバイス14、16、18とターゲット集合の1つまたは複数の他の無線電気通信デバイスとの間に半二重チャネルを通じて確立することができる。また、グループ通信コンピュータデバイス32は、ターゲット集合の少なくとも1つの無線電気通信デバイスが、無線電気通信デバイス自体が無線ネットワーク20上に存在することをグループ通信コンピュータデバイス32に通知した場合に、ターゲット集合との要求された直接通信の確立を試みることができる。

グループ通信コンピュータデバイス32は、ターゲット集合のどの無線電気通信デバイス14、16、18も(または少なくとも1つの無線電気通信デバイスが)無線電気通信デバイス自体が無線ネットワーク20上に存在していることをグループ通信コンピュータデバイス32に知らせていないときに、ターゲット集合12との直接通信を確立できないことを無線電気通信デバイス14、16、18に知らせることもできる。また、グループ通信コンピュータデバイス32は、ここではグループ識別データについての付属データベース34を有するデバイスとして示されているが、グループ通信コンピュータデバイス32は、デバイス32自体上にグループ識別データを存在させ、本明細書に記載されたすべての記憶機能を実行することができる。

概して、システム10は、無線通信ネットワーク20を介して互いに直接グループ通信する無線通信デバイスの通信グループ12のメンバーであり、通信グループ12の他のメンバーにグループ向けメディアを選択的に送信するように構成された、携帯電話14のような少なくとも1つの無線通信デバイスを含む。少なくとも1つのグループ通信コンピュータデバイス32は、1つまたは複数の通信グループの特定のメンバー無線電気通信デバイスのIDを含む、無線通信ネットワーク20上の通信グループ12に関する情報を記憶するように構成されている。グループ通信コンピュータデバイス32は、通信グループ12の、携帯電話14などの送信側無線電気通信デバイスから選択的にグループ向けメディアを受信し、送信側無線電気通信デバイスの通信グループ12の他のメンバー無線電気通信デバイスにグループ向けメディアを送信するようにさらに構成されている。

システム10は、1つまたは複数のグループ通信コンピュータデバイス32と通信するデータストア36をさらに含んでよく、グループ通信コンピュータデバイス32は、本明細書に詳しく説明するようにデータストア36にグループ向けメディアを送信するように構成されている。データストア36は、無線通信デバイス(携帯電話14など)からグループ向けメディアを受信し、グループ向けメディアが送信された通信グループ12のメンバーが、記憶されたグループ向けメディアに無線通信ネットワーク20を介してアクセスするのを選択的に可能にするように構成されている。

グループ向けメディアは、JPEG、TIFなどの画像のようなグラフィックメディア、MP3、MP4、WAVなどの音声ファイルであってよい。メディアは、マルチメディアアプリケーション(POWER POINT(商標）、MOVファイルなど)などのストリーミングメディアであってもよい。グループ向けメディアは、データストア36または専用掲示板上で主催されるゲームのような、無線通信ネットワーク20上の他のコンピュータデバイス上のストリーミングメディアまたは対話セッションであってもよい。たとえば、ゲームの参加者は、進行中のゲームに関するグループ通信を介してチャットすることができる。また、グループ向けメディアは、通信グループのメンバー間の半二重テレビ会議であってよく、この場合、話者の画像が他のグループメンバーにほぼリアルタイムにあるいは遅れてブロードキャストされる。

これらのメディアファイルのサイズは非常に大きくなることがあり、メディアの送信が遅延するか、あるいは受信側無線電気通信デバイスが送信されたメディアに対処できない可能性があるため、システム10は、データストア36(またはファイル管理サーバもしくは他のコンピュータデバイス)を使用してグループ向けメディアを記憶することができ、それによって、通信グループ12のターゲットメンバーは、他のPTT通信を中断せずに記憶されているメディアに選択的にアクセスすることができる。データストア36は、通信グループ12の各メンバー無線デバイスとの通信リンクを確立したときに該メンバー無線通信デバイスに自動的にグループ向けメディアを送信するように構成されてよい。あるいは、一実施形態では、グループ向けメディアがデータストア36に記憶されている場合、グループ通信コンピュータデバイス32またはデータストア36は、データストア36に記憶されているグループ向けメディアとのリンクを可能にするハイパーリンクを通信グループ12の他のメンバー無線通信デバイスに送信することができる。通信グループの少なくとも1つのメンバー無線デバイスによってグループ向けメディアが受信されると、グループ通信コンピュータデバイス32は、通信グループ12の少なくとも1つのメンバー無線通信デバイスがグループ向けメディアを受信したという肯定応答を、グループ向けメディアを送信した無線通信デバイス14、16、18に送信することができる。

無線通信デバイス14、16、18は、グループ向けメディアを送信することを要求するときにグループ通信コンピュータデバイス32に通信グループ識別データ、たとえば、ターゲットリストを送信することができ、したがって、グループ通信デバイス32は、本明細書に詳しく論じるように様々な基準に基づいて通信グループ識別データで識別されるメンバー無線通信デバイスにグループ向けメディアを送信するかあるいは記憶させる。あるいは、無線通信デバイス14、16、18は、グループ向けメディアを送信する前に、グループ通信コンピュータデバイス32に通信グループ12のメンバーデータを要求することができ、グループ通信コンピュータデバイス32は、1つまたは複数のアドレスあるいは通信グループアドレスを無線通信デバイス14、16、18に送信することができる。一実施形態では、通信グループコンピュータデバイス32は、通信グループのメンバーデバイスの、グループ向けメディアを受信する能力に基づいて、メディアを利用可能と考えられる通信グループをフィルタリングすることができる。

本明細書に詳しく説明するように、無線通信デバイス14、16、18は、通信グループ12のメンバー無線通信デバイスとグループ通信を行い、同じ通信セッションのグループ通信中にあるいはそれとは無関係にグループ向けメディアを送信することができる。あるいは、グループ向けメディアをグループ通信セッションとは無関係に送信してもよい。

図2は、PTTシステムにおける集合のグループメンバー(デバイス70、72、74、76)の無線通信デバイス同士の間の通信を制御する一連のグループ通信コンピュータデバイス(グループ通信サーバ)32を有する一般的なセルラ電気通信構成の無線ネットワークの一実施形態の代表的な図である。無線ネットワークは、例示的なものに過ぎず、リモートモジュールが互いに無線通信し、かつ/あるいは無線ネットワーク通信事業者および/またはサーバを制限なしに含む無線ネットワーク20の構成要素と互いに通信するための任意のシステムを含んでよい。一連のグループ通信サーバ32はグループ通信サーバLAN50に接続されている。無線電話は、データサービスオプションを使用して1つまたは複数のグループ通信サーバ32にパケットデータセッションを要求することができる。

1つまたは複数のグループ通信サーバ32は、ここでは通信事業者ネットワーク54上に存在するように示されているPSDN52のような無線サービスプロバイダパケットデータサービスノード(PSDN)に接続されている。各PSDN52は、パケット制御機能(PCF)62によって基地局60の基地局コントローラ64とやり取りすることができる。PCF62は通常、基地局60に配置される。通信事業者ネットワーク54は、メッセージングサービスコントローラ(「MSC」)58に送信される(一般にデータパケットの形をした)メッセージを制御する。通信事業者ネットワーク30は、ネットワーク、すなわちインタネットおよび/またはPOTS(「基本電話システム」)によってMSC32と通信する。通常、通信事業者ネットワーク54とMSC58との間のネットワークまたはインタネット接続はデータを転送し、POTSは音声情報を転送する。MSC58は1つまたは複数の基地局60に接続することができる。通信事業者ネットワークと同様に、MSC58は通常、データ転送の場合のネットワークおよび/またはインタネットと音声情報の場合のPOTSとの両方によってブランチツーソース(BTS)66に接続される。BTS66は最終的に、ショートメッセージサービス(「SMS」)または当技術分野で知られている他の無線方式によって携帯電話70、72、74、76などの無線デバイスに無線によってメッセージをブロードキャストしかつこれらの無線デバイスからメッセージを受信する。通信事業者の境界および/またはPTT事業者ネットワークの境界が本明細書に説明するようなデータの共有を抑制または禁止するものではないことにも留意されたい。

無線電話14のような携帯電話および携帯電気通信デバイスは、コンピューティング機能が向上したものが製造されており、パーソナルコンピュータおよびハンドヘルドPDAに匹敵するようになっている。これらの「スマート」携帯電話は、ソフトウェア開発業者が無線デバイスのプロセッサ上でダウンロード可能でありかつ実行可能なソフトウェアアプリケーションを作成するのを可能にする。携帯電話14などの無線デバイスは、ウェブページ、アプレット、MIDレット、ゲーム、およびデータのような多くの種類のアプリケーションをダウンロードすることができる。通信グループ12(図1)を指定した無線デバイスでは、無線通信デバイスは、集合の他のメンバーに直接接続し、音声およびデータ通信を行うことができる。しかし、すべてのそのような直接通信は、グループ通信コンピュータデバイス32を通じて、またはグループ通信コンピュータデバイス32の制御下で行われる。デバイスのすべてのデータパケットがグループ通信コンピュータデバイス32自体を通過する必要があるわけではないが、グループ通信コンピュータデバイス32は最終的に、通信を制御できなければならない。これは、グループ通信コンピュータデバイス32は通常、通信グループのメンバーのIDを認識し、かつ/あるいは通信グループのメンバーのIDを検索するかまたは通信グループ12のメンバーのIDを他のコンピュータデバイスに送ることのできる唯一のサーバ側30構成要素であるからである。

図3は、ターゲット集合のデバイス、すなわち、通信グループ12の他のメンバーとの直接通信を開始するPTTボタン78を含む携帯電話14である無線電気通信デバイスの一実施形態を示すブロック図である。無線デバイス14はまた、無線デバイス14のユーザに対するグラフィックスディスプレイ80を有するように示されている。無線デバイス14は、音声パケットおよびデータパケットを処理し、無線ネットワーク20を介して送信された、グループ向けメディアを含むソフトウェアアプリケーションを受信して実行することのできるコンピュータプラットフォーム82を含む。コンピュータプラットフォーム82は、いくつかある構成要素の中で特に、特定用途向け集積回路(「ASIC」)84、または他のプロセッサ、マイクロプロセッサ、論理回路、プログラマブルゲートアレイ、もしくは他のデータ処理デバイスを含む。ASIC84は、無線デバイスの製造時に設置され、通常アップグレード不能である。ASIC84または他のプロセッサは、常駐アプリケーション環境を含み、かつASIC84上にロードされたオペレーティングシステムを含んでよいアプリケーションプログラミングインタフェース(「API」)層86を実行する。常駐アプリケーション環境は、無線デバイスのメモリ88内の任意の常駐プログラムとやり取りする。常駐アプリケーション環境の一例は、QUALCOMM(登録商標)によって無線デバイスプラットフォーム向けに開発された「Binary Runtime Environment for Wireless」(BREW)ソフトウェアである。

本明細書に示されているように、無線デバイスは、グラフィックスディスプレイ80を含む携帯電話14であってよいが、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、グラフィックスディスプレイ80を含むページャ、または、無線通信ポータルを有し、場合によってはネットワークまたはインタネットとの無線接続を有してもよい別個のコンピュータプラットフォーム82のような、当技術分野で知られているようなコンピュータプラットフォーム82を含む任意の無線デバイスであってもよい。また、メモリ88は、読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリ(RAMおよびROM)、EPROM、EEPROM、フラッシュカード、あるいは各コンピュータプラットフォームに共有される任意のメモリで構成されてよい。コンピュータプラットフォーム82は、メモリ88ではアクティブに使用されないソフトウェアアプリケーションを記憶するローカルデータベース90を含んでもよい。ローカルデータベース90は通常、1つまたは複数のフラッシュメモリセルで構成されるが、磁気媒体、EPROM、EEPROM、光学媒体、テープ、またはソフトディスクもしくはハードディスクのような当技術分野で知られている任意の二次記憶デバイスまたは三次記憶デバイスであってよい。グラフィックスディスプレイ80は、進行中のグループ呼に関する情報だけでなく、本明細書により完全に説明するようにファイルプレビューを含むグループ向けメディアに関する情報を表示することができる。

無線デバイスのこの実施形態では、コンピュータプラットフォーム82は、無線デバイスからの直接通信チャネルを開始することのできる直接通信インタフェース92も含む。直接通信インタフェース92は、通常、無線デバイスとの間でやり取りされる音声およびデータを送信する無線デバイス用の標準的な通信インタフェースの一部であってもよい。直接通信インタフェース92は通常、当技術分野で知られているようなハードウェアで構成される。

図4は、PTT機能およびグループ向けメディア機能を有するグループアプリケーションクライアントのソフトウェア層の一実施形態の図である。この実施形態では、携帯デバイス環境のコンピュータプラットフォーム82は、Mobile Station Modem (MSM)100上に開発された一連のソフトウェア「層」からなり、QUALCOMMによって開発されたAdvanced Mobile Subscriber Software (AMSS) 102は、基本MSMチップセットを駆動し、CDMA20001XおよびCDMA20001xEV-DOを含む一連のCDMA通信技術全体のソフトウェアプロトコルスタックを実現する。この実施形態では、やはりQUALCOMMによって開発されたBREW(登録商標)である、携帯オペレーティングシステム層104がある。携帯オペレーティングシステム層104アプリケーションプログラミングは、チップまたはデバイス固有の動作のインタフェースとして働き、一方、コンピュータプラットフォーム上のAMSS100および任意のOEMソフトウェアとの直接的な接触を無くす分離層を形成する。携帯オペレーティングシステム層104は、デバイス固有のソフトウェアの新しいバージョンが発売されるたびにアプリケーションを書き直す必要なしに移動デバイス機能を使用したアプリケーション開発を可能にする。

PTTクライアント108は、ここではPTTを認識したUI106に示されている外部インタフェースを通じてPTTサービスにアクセスできるようにするアプリケーションである。PTTクライアントは、グループメディアクライアント110のような携帯オペレーティングシステム104アプリケーションを実行可能にするのに必要なすべての機能を含む。PTTクライアント108は、PTTクライアント108を使用してPTTサービスにアクセスできるだけでなく、PTTを認識したすべてのアプリケーション間の分離層およびグループ通信コンピュータデバイス102とのインタフェースとして働くことが好ましい。この実施形態では、PTTクライアント108は、PTTサービスへのアクセスを維持し、グループ通信要求に応答し、PTTを認識したすべての携帯オペレーティングシステムアプリケーションの、PTTサービスについての要求を処理し、進行中のすべてのPTT要求を処理し、発信側PTT通話区間用のボコーダパケットを収集してパッケージ化し、ボコーダデータのパケットを終了したPTT通話区間について解析する。

グループメディアクライアント110は、携帯オペレーティングシステムに基づくアプリケーションであり、PTTサービスを従来の半二重音声通信(VoIP-PTTメディア)以外のメディアタイプにアクセスできるように拡張する。グループメディアクライアント110は、一実施形態ではグループメディアを認識したAPIのような別個のAPIである外部インタフェースを通じてグループメディアサービスにアクセスすることができる。グループメディアを認識したUIは、完全に携帯オペレーティングシステムに基づくアプリケーションとして開発するか、あるいはAMSS102インタフェースと組み合わせて使用することができるアプリケーションである。グループメディアを認識したUIは、他の常駐PTTおよびグループメディアアプリケーション112からの要求のようなグループ向けメディアサービスについてのユーザ要求に、適切なAPIを呼び出すことによって応答する。グループメディアクライアント110は、ユーザからの要求を実行し、任意のグループ向けメディア要求の結果をユーザに知らせる。ユーザは、ファイル管理サーバ(データストア36)からダウンロードすべきファイルがあることを示す着信通知をどのように処理するかを指定する設定をグループメディアクライアント110上に有してもよい。たとえば、グループメディアクライアント110は、ファイルのダウンロードを直ちに開始させるか、あるいはファイルをダウンロードすべきかどうかを判定するようターゲットユーザに促させることを選択することができる。

図5を参照すると、例示的な携帯通信デバイス500および特にデバイス用のユーザインタフェースが示されている。デバイスは通常、LCDまたはOLEDディスプレイを備えてよいディスプレイ505を含む。いくつかの実施形態では、ディスプレイは、タッチスクリーン機能を含んでよい。デバイスは、標準的な電話キーパッドであってよく、他の実施形態ではQWERTYキーパッドであってよいキーパッド515を含んでよい。デバイスは、ディスプレイ505内を探索するための上下左右キーをさらに備えてよい探索ボタン510も含んでよい。探索キーは、ユーザが特定の機能を選択または確認したことを示す選択キーまたはOKキー550をさらに備えてよい。デバイスは、プログラム可能であり、ディスプレイ505における、ソフトキー自体の近くの領域に示されているような機能を選択するのに使用されるソフトキー507を含んでもよい。

図5を参照すると、一実施形態では、デバイスはキーパッド515の1つまたは複数のボタン、探索ボタン510、またはOKキー550を照明することができる。1つまたは複数のボタンは、特定の色で定常的に照明されても、あるいは点滅しても、あるいはデバイスの構成またはユーザによる構成に応じて他の任意の方法で照明されてよい。また、任意に、デバイスは記録または他の機能をディスプレイ505上に表示してよい。この携帯通信デバイスは、周期的な音のような聴覚表示を発するか、あるいはデバイス上でユーザによって構成することのできる他の指示を示してよい。したがって、本システムは、呼を確立するのにかかった時間のような、呼に関するメタデータの収集をいくつかの方法によって最適化する。第1の手法では、システムは、指定されたデータを完全なサイズのデータ構造として収集する。このデータ構造は、(a)サイズが厳密にデータポイントの数に等しいと仮定され、かつ(b)データ構造に対する記憶域オーバーヘッドがないと仮定する。これらの要件を満たすそのような1つのデータ構造は、所与の数の要素のアレイである。したがって、記憶域オーバーヘッドを必要としない「密な」データ構造にカウンタが記憶される。そのような1つのデータ構造は、たとえば、図8に示されているような、最大で2^32個の値を含んでよい32ビット符号なし整数のアレイである。

第2の手法では、システムは、指定されたデータを「バケット」に収集し、「バケット」データ構造は、カウンタの集合からなると仮定され、各カウンタは、要素の総数が任意のバケット数によって表すことのできるようなサイズを有する。(ある程度性能を犠牲にして)バケットの動的なサイズ変更が可能である。第2の手法では、空のバケット用のレコードを記憶する必要はないが、記憶されるカウンタごとにある程度の記憶域オーバーヘッドを被る、図10に示されているような「疎なデータ構造」にカウンタが記憶される。最大で2^32個の値を含んでよいそのような1つのデータ構造の例は、32ビット符号なし整数のバイナリツリーである。記憶されるカウンタごとに、このバイナリツリーは、ノード値の追加的なオーバーヘッドと、2つの追加的なポインタ値とを有する。

図6は、第1および第2の手法についてデータポイントが増加していく際のメモリ使用量を示すグラフである。サイズを比較するために、第1の手法では、n個の値を記憶するのに(値)バイトのサイズのメモリにnを掛けたサイズが必要になる。
サイズ(n)=n×(値)のサイズ

この構成では、1000万個の32ビット値を記憶するのに4000万バイトのメモリが必要である。

第2の手法では、密な記憶域フォーマットにおいて、n個の値を記憶するには、(カウンタ)バイトのサイズのメモリに((範囲サイズ))/(バケット粒度))を掛けたサイズが必要である。
サイズ(n)=バケット数(n)×(カウンタ)のサイズ

この構成では、最大で2^32個の32ビット値を記憶する(32ビットの符号なしカウンタを使用する)場合のメモリ使用量は、所望の範囲およびバケット粒度に応じて決まる。たとえば、範囲が0秒〜15秒であり、バケット粒度が1ミリ秒であると仮定すると、6万バイトのメモリが必要になる。

第2の手法では、疎なデータ記憶域フォーマットにおいて、n個の値を記憶する場合のメモリ使用量は値の分布に応じて決まる。このような計算では、反復係数r(r=0は、バケットの最大数までの固有のバケットにすべての値が入ることを意味し、r=1は、すべての値が単一のバケットに入ることを意味する)と、基本データタイプに固有の固定オーバーヘッド係数o(o=1は追加的なオーバーヘッドが零であることを示し、o=1.5はオーバーヘッドが50%であり、したがって、100バイトの使用可能データを記憶するのに150バイトが必要であることを示す)とを利用する。n個の値を記憶するのに必要なメモリは次式の通りである。
サイズ(n)=バケット数(n)×(カウンタ)のサイズ×o

r=0であり(最悪のシナリオ)、記憶されるデータポイントの総数がバケットの総数よりも大きい(かつ記憶されるデータポイントの総数とバケットの総数がどちらも1より大きい)場合、「密な」サイズの式にオーバーヘッド係数を掛けたサイズになる。r=1である(絶対的な最良のシナリオ)場合、必要な空間は、単一のカウンタにオーバーヘッド係数を掛けたサイズになる。

この構成では、最大で2^32個の32ビット値を記憶する(32ビットの符号なしカウンタを使用する)場合のメモリ使用量は、所望の範囲およびバケット粒度と、基本データ構造のデータセットおよびオーバーヘッド内の反復の量に応じて決まる。範囲が0〜15秒であり、バケット粒度が1ミリ秒であり、反復係数が零であり、オーバーヘッド係数が4である場合、24万バイトのメモリが必要である。反復係数が0.75であると仮定すると、6万バイトのメモリが必要になる。

図7は、第1および第2の手法を利用する場合に精度が低下していく際のメモリ使用量を示すグラフである。第1の手法の精度の向上に関連して、データセットに対して95パーセンタイル値を算出すると、(入力の限界まで)正確な値が得られる。最小値および最大値は固有に識別することができる。

第2の手法では、密な構成と疎な構成のどちらでも、各データポイントが絶対値からバケット値に変換されるときに精度を失うため、95パーセンタイル値は、実際に記憶されているデータからしか推定できない。各バケットは、バケット内に入る値の数の絶対カウントを有し、したがって、95パーセンタイルを含むバケットを正しく識別することができる。選択されたバケットの中央点が95パーセンタイル値に相当することが報告された場合、実際の値はバケット粒度の±50%に入らなければならない。最小バケットおよび最大バケットを識別することができ、これらによってもバケット粒度の±50%の精度が得られる。

第2の手法では、小さくて最小バケットに入らない値がある場合、最小値の推定値がこの精度範囲を満たさないことに留意されたい。同様に、95パーセンタイル値が最小バケットに入り、少なくとも1つの値が最小バケットに入った場合、95パーセンタイル値はこの精度範囲を満たさない。少なくとも1つの値が最大バケット値よりも大きい場合、同じ論理が最大値と95パーセンタイルにも当てはまる。この挿入を監視して、精度をいつ保証することができ、いつ保証することができないかを追跡することができる。

図8に示されている例示的なアレイでは、値15〜1が循環的に反復される無限データセットがあると仮定する。このセットの最初の35個のデータ値は、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1、15、14、13、12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1、15、14、13、12、および11である。第1の手法では、これは無限データセットであるため、すべてのデータを保持するのに十分なサイズのデータ構造を作成することはできない。したがって、記憶されるデータの上限を仮定し、このサイズに達すると、最も古いデータが破棄され、最も新しいデータで置き換えられる。このことは循環待ち行列と等価である。この場合、図8に示されているように待ち行列のサイズは40になる。データポイントが各待ち行列の1番下に追加され、既存の各値が「上」にずらされる。ある要素が待ち行列の「1番上」から待ち行列を抜けると、そのデータポイントは破棄される。

15個の要素が記録された後、失われたデータポイントはなく、絶対最小値、絶対最大値、および絶対平均値を算出することができ、これらの値は理論値に一致する。30個の要素が記録された後、依然として失われたデータポイントは無く、算出された値は依然として理論値に一致する。値が40個に達すると、データを記憶するのに使用された待ち行列は満杯になる。データポイントが追加されると、前のデータポイントが破棄される。その点で、算出される最小値、最大値、および平均値は理論値から逸脱し始める。本実施形態の場合、45個の要素が追加された後、データの分布は、最小値および最大値がたまたま理論値に一致するような分布になる。平均値は逸脱し始め、この場合、8分の5単位だけ逸脱する。

引き続きこのアレイに要素が追加され(アレイからより古い要素が破棄され)ると、本実施形態の算出される最小値、最大値、および平均値は引き続き理論値から逸脱する。入力の性質上、この場合に遭遇する可能性のあるエラーの最大量には限界があるが、より一般的な場合には、時間の経過とともに精度が低下する。60個のデータポイントが追加された後、最新の40個のデータポイントに対して最小値、最大値、および平均値の計算が実行される。計算において総データポイントの33%は検討されない。データポイントが最大容量を超えて追加されるにつれて検討されるデータと破棄されるデータとの比が悪化していく。

図9の第2の手法では、データバケットを使用して、時間の経過とともに増加するデータポイントを密な記憶域によって保持する様子が示されている。取り込みが試みられるデータセットについての理解を使用して、最小値、最大値、および平均値を必要な精度で推定するのに必要なバケットの数およびバケットサイズに関する指針を確立することができる。この場合、本実施形態のデータが0と20の間に制限され、計算が0.5単位以内の精度で行わなければならないと仮定する。このことは、バケットサイズが1であり(必要な精度の2倍に等しい)、バケットが合計で20個であることを意味する。第1のバケットは、0<=x<1であるすべてのデータポイントxについて増分される。第2のバケットは、1<=x<2の場合に増分される。これは第20のバケットまで続き、19<=x<2の場合に増分される。この場合、選択される値に必要なメモリが第1の手法の2分の1であることに留意されたい。

データポイントが記録された後、最小値、最大値、および平均値を推定することができる。各バケットが範囲であるため、各バケットの絶対値を使用することはできず、その代わり、各バケットはそのカウンタおよび範囲の中央点に基づいて寄与する。このため、これらの値を推定することができ、最大エラーは1つのバケットのサイズになる。30個、45個、または60個のデータポイントが追加された後でも、依然としてすべてのデータポイントを計算に使用することができる。この例では、真のデータポイントがバケットの中央点からできるだけ遠くに位置することに留意されたい。このことは、このバケットサイズおよびデータセットを用いた場合、エラーが最大になることを意味する。しかしながら、データポイントが60個になった後の平均値は、第1の手法を使用して算出された平均値よりも正確である。さらに、データを記憶するのに使用されるメモリは第1の手法の2分の1である。

図10は、疎なデータツリーに配置されたデータバケットを使用し、第2の手法を利用して、時間の経過とともに増加するデータポイントを保持する様子を示している。密な第2の手法のサイズ設定を可能にした予想されるデータについての同じ理解を使用して、同様に疎なデータ構造のサイズを設定することができる。データの精度は0.5単位(バケットサイズの1に相当する)以内にする必要があり、データは0から20の間に入ると予想される。しかし、疎なデータ構造をツリー(図10に示されている)のように使用すると、メモリの使用量を増やさずに済む。

この場合、範囲が0〜20になることが予想されるにもかかわらず、実際のデータは範囲全体を必要としなかった。データを表すのに20個のバケットを使用する必要がなく、15個でよい。データの分布に予想される間隙がある場合、このような疎なデータ構造によって、「ブックキーピング」に対処するのにより多くのメモリが必要になるにもかかわらずメモリの使用量を増やさずに済む。

図6は、このような通信システムに関するリアルタイムの性能および負荷統計を算出する実施形態のいくつかを組み込んだ例示的なプロセスを示している。

一実施形態では、プロセスはまず、少なくとも1つのビンのサイズを選択し、この場合、サイズは範囲に相当する(610)。たとえば、時間の単位を測定している場合、ビンのサイズは100msなどの期間であってよく、そのサイズを有するビンは、0〜99ms、100〜199msの範囲を有してよい。一実施態様では、各範囲は、最小値と最大値とを有する。たとえば、100〜199msの範囲を有するビンは、最小値が100msであり、最大値が199msである。

一実施形態では、最も小さな最小値を有するビンは、少なくとも1つの他のビンよりもサイズが大きい。たとえば、ほとんどのデータポイントが300〜349msに入り、かつ300msに入るデータポイントがほとんどない場合、300ms未満のビンに対して小さなビンの範囲を有するようにメモリ資源を使用するのは有利である。この場合、使用可能なメモリ資源を最良に活用するためのビンの範囲の配置は、0〜299msec、300〜304ms、305〜309ms、、、および345〜349msであってよい。この範囲は、その対象の範囲内、つまり300〜349ms内の細粒の分化を可能にし、他のポイントでの多数のビンは必要ない。

一実施形態では、最も大きな最大値を有するビンは、少なくとも1つの他のビンよりもサイズが大きい。上記の例で言えば、350ミリ秒〜無限の範囲を有するビンがあってよい。これは極めて広い範囲であるが、その範囲内に入ると予想されるメタデータがないか、あるいは関心対象の所与の性能指標を算出するのにその範囲内に入るメタデータが使用されない適切なビンサイズであってよい。

上記の2つの実施形態は、少なくとも1つのビンが少なくとも1つの他のビンのサイズとは異なるサイズを有する実施形態の例である。異なるサイズを有するビンを使用して微細な粒度を有する重要な範囲のデータを取り込むことができる。これらの実施形態の不都合な点は、性能指標を算出するのに使用されるビンのサイズが大きくなると、それに比例して粒度が高くなることである。たとえば、性能指標として、すべてサイズが5msであるビンの平均が要求された場合、5ms以内の精度を実現することができる。しかし、性能指標を求めるうえでサイズが10msの単一のビンを含めると、他のすべてのビンのサイズがずっと小さいにもかかわらず、精度が10ms以内に上昇する。

一実施形態では、メタデータを収集する際、ビンサイズを調整することが必要になる場合がある。たとえば、ビンが全体として0〜199msの範囲にわたっており、追加的なビンに割り当てるのに利用できるメモリ資源が無く、220msのメタデータが受信された場合、この新しい必要な範囲を含めるのに各ビンを組み合わせて新しいビンを解放することがある。一実施形態では、これを実行することは、第2のビンの最大値が第1のビンの最大値よりも大きく、第1のビンの最大値と第2のビンの最小値との間に値が存在しないように、第1のビンの最大サイズを第2のビンの最大サイズで置き換えることによって、第1のビンの範囲を修正することと、第1のビンのカウントを第2のビンのカウントだけ増分させることとを含む。たとえば、範囲が100〜109msでありカウントが12であるビンと、範囲が110〜119msでありカウントが17であるビンとを組み合わせるには、第1のビンの最大サイズを119に変更して範囲を100〜119とし、かつ第1のビンのカウントを、その最初のカウントの12と第2のビンのカウントの17の和である29に変更してよい。これで、第2のビンを新しい範囲に割り当てて、以前はビンの全体的な範囲に入っていなかった新しいメタデータを取り込むことができる。

一実施形態では、上記のことを実行することは、第2のビンのカウントを零に減分させることと、第2のビンの最大値と第2のビンの最小値との差がサイズに等しくなり、第2のビンの範囲が他のどのビンの範囲とも重複せず、メタデータが第2のビンの修正後の最小値以上でかつ第2のビンの修正後の最大値以下になるように第2のビンの範囲を修正することと、第2のビンのカウントを増分させることとを含む。

上記の例ではさらに、第2のビンのカウントを17から0に減分させることができる。すると、第2のビンのサイズおよび範囲は、新しいメタデータを包含するように設定される。たとえば、220msのメタデータを包含する100msのサイズおよび200〜299msの範囲を有するように第2のビンを設定してよい。さらに、事前に存在するビンが全体として0〜199msの範囲であるため、この新しい範囲の200〜299msは既存のビンとは重複しない。

一実施形態では、どのビンの範囲も他のビンの範囲と重複しない。たとえば、各ビンの範囲は0〜9ms、10〜19ms、20〜29ms、…90〜99msであってよい。重複する2つのビン、たとえば、範囲が0〜9msのビンと範囲が5〜14msのビンがあり、7msのメタデータが受信された場合、メタデータをどちらのビンに入れるべきか不明である。さらに、2つのビンが5msと9msの間のすべての値に対して冗長的に適切であるため空間資源が無駄になる。

一実施形態では、各ビンはベクトルまたはアレイのような固定データ構造を有する。アレイは通常、1つの要素がベース要素であり、残りがベース要素に対して相対的に参照される要素のグループを有する。各ビンは通常、記憶域の隣接する領域に記憶される。ベクトルは通常、一次元アレイである。一実施形態では、各ビンは、アレイ内の1つの要素を有するように記憶されるとともに、最も小さな最小値をもつビンがアレイのベース要素であり、最も大きな最大値をもつビンがアレイの要素内の最後のビンになるような範囲順で記憶される。

一実施形態では、各ビンは、ハッシュテーブル、ツリー、またはマップのような動的データ構造を有する。通常、ハッシュテーブルはハッシュ関数を使用して、キー(受信されたメタデータなど)を、値を配置すべき所望の位置を見つけるためのアレイ内のインデックスとして使用されるハッシュに変換する。通常、ツリーはリンクされたノードの集合を有し、ノードはツリーが根ノードから葉ノードに達する際の漸進的な範囲の細かな分化を表しており、葉ノードは一実施形態ではビンとして働く。通常、マップまたは連想アレイは、一意のキーおよび値(ビン)の集合を有し、各キーは1つの値に関連付けられる。この場合、正しい値を求めるための演算がキーに対して実行される。

一実施形態では、次のプロセスステップは、呼性能メタデータを有する少なくとも1つの呼の表示を受信すること620を含む。この表示は呼自体であってよく、システムは、呼を処理する過程で、呼の状況を監視し、呼を含む表示を生成することができる。メタデータは、パーセンタイル値、平均負荷、最小負荷、最大負荷、最繁時呼数、アーラン、待ち時間、呼設定待ち時間、処理時間、標準偏差、および呼成功率のような様々な呼指標に対する指標であってよい。

パーセンタイル値は、所与のパーセンタイル値内に入るメタデータを有する呼の数を指してよい。たとえば、4つの呼が受信され、それぞれの設定待ち時間が5ms、7ms、10ms、および15msであり、要求された設定待ち時間のパーセンタイル値が75%である場合、75パーセンタイルは10msデータポイント、および10msデータポイントが配置されたビンを指す。各ビンが0〜9ms、10〜20ms、および20〜30msを有する場合、10〜20msのビンが、この状況の下で参照されるビンである。

平均負荷は、記録期間中に観測される平均システム負荷量を指してよい。最小負荷は、記録期間中に観測される最小システム負荷量を指してよい。最大負荷は、記録期間中に観測される最大システム負荷量を指してよい。最繁時間は通常、24時間の期間において、大部分のトラフィック負荷が生じる60分の期間を指す。したがって、最繁時呼数は、その60分の期間中に試行される呼の数を指す。

アーランは、電気通信トラフィックの量の統計的尺度を指すのに使用される。1アーランは、単一の資源が連続的に使用されていることを指す(したがって、集合的には、各々が50%の2つの資源も合計で1アーランになる)。待ち時間は、音声待ち時間、すなわち、1人のユーザが自分の携帯デバイスに向かって話してから、第2のユーザが自分の携帯デバイスで第1のユーザの声を聞くまでの時間を含む、電気通信システム内の様々な種類の待ち時間を指してよい。呼設定待ち時間は、ユーザが呼の初期設定を試みてからユーザが所望の受信側に接続されて通話するまでの時間を指してよい。処理時間は、電気通信サーバが呼に対処して呼要求を処理するかあるいは呼に関する他の機能を実行する際に必要になる時間を指してよい。

一実施形態では、次のプロセスステップは、どのビンがメタデータに対応するかを判定すること630を含む。ビンが全体として、零から任意のビンの最大値までのすべての値にわたり、かつ各ビンサイズが同じ値である一実施形態では、データポイントが収集されると、そのデータポイントの値をビンサイズで割ることによって適切なビンが判定される。次に、このビンが見つけられ、1だけ増分される。疎なマップのような動的データ構造では、所与のビンが400〜499msを表すビンのような場合、ビンは存在せず、より多くの空間が節約される。このような実施形態では、この方法は、メタデータに対応するビン内のカウントを初めて増分させるときに該ビンに記憶資源を割り当てることをさらに含む。

平均は、各ビンの合計値を、ビンの値にそのビンに記憶されているデータポイントの数を掛けた値として求め、すべてのビンの合計値を求め、次いでデータポイントの総数で割ることによって算出することができる。最小値および最大値は、それぞれ、非零カウントを含む最小のビンまたは最大のビンを有するビンを見つけることによって求められる。95パーセンタイル値は、エントリのうちで(カウント単位で)95%に相当するエントリに達するまでビンの値を大きくしていき、現在のビンの範囲を返すことによって求めることができる。

一実施形態では、次のプロセスステップは、メタデータに相当するビンのカウントを増分させること640を含む。一実施形態では、すべてのビンは、この方法が開始されるときにカウント0に設定され、ビンはカウントを表す整数を有する。したがって、メタデータに対応するビンが判定されると、そのビンのカウントは1だけ増分される。このような技術の下では、ビンのカウントが42である場合、観測が開始されて以来、そのビンに対応するメタデータを含む42個の呼が観測されていることを意味する。

一実施形態では、次のプロセスステップは、要求を受信して性能指標を求めること650を含む。一実施形態では、性能が測定されている通信システムに対してこの方法が実行される。この場合、ローカル端末のユーザは、この方法に渡されるシステムの性能指標を求める要求を入力してよい。他の実施形態では、システムはリモートからアクセス可能であり、要求はユーザによって通信ネットワークを介して送信される。一実施形態では、周期的なレポートが生成され、指定された期間おきに要求を送信することを任されたシステムによって要求が生成される。

一実施形態では、性能指標は、システム負荷とシステム性能とを含む集合のうちの少なくとも1つである。一実施形態では、システム負荷は、パーセンタイル値、平均負荷、最小負荷、最大負荷、最繁時呼数、およびアーランを含む部分集合のうちの少なくとも1つである。一実施形態では、システム性能は、待ち時間、呼設定待ち時間、および処理時間を含む部分集合のうちの少なくとも1つである。

パーセンタイル値は、所与のパーセンタイル値内に入るメタデータを有する呼の数を指してよい。たとえば、4つの呼が受信され、それぞれの設定待ち時間が5ms、7ms、10ms、および15msであり、要求された設定待ち時間のパーセンタイル値が75%である場合、75パーセンタイルは10msデータポイント、および10msデータポイントが配置されたビンを指す。各ビンが0〜9ms、10〜20ms、および20〜30msを有する場合、10〜20msのビンが、この状況の下で参照されるビンである。

平均負荷は、記録期間中に観測される平均システム負荷量を指してよい。最小負荷は、記録期間中に観測される最小システム負荷量を指してよい。最大負荷は、記録期間中に観測される最大システム負荷量を指してよい。最繁時間は通常、24時間の期間において、大部分のトラフィック負荷が生じる60分の期間を指す。したがって、最繁時呼数は、その60分の期間中に試行される呼の数を指す。

アーランは、電気通信トラフィックの量の統計的尺度を指すのに使用される。1アーランは、単一の資源が連続的に使用されていることを指す(したがって、集合的には、各々が50%の2つの資源も合計で1アーランになる)。待ち時間は、音声待ち時間、すなわち、1人のユーザが自分の携帯デバイスに向かって話してから、第2のユーザが自分の携帯デバイスで第1のユーザの声を聞くまでの時間を含む、電気通信システム内の様々な種類の待ち時間を指してよい。呼設定待ち時間は、ユーザが呼の初期設定を試みてからユーザが所望の受信側に接続されて通話するまでの時間を指してよい。処理時間は、電気通信サーバが呼に対処して呼要求を処理するかあるいは呼に関する他の機能を実行する際に必要になる時間を指してよい。

一実施形態では、次のプロセスステップは、各ビンに基づいて性能指標を求めること660を含む。

性能指標がパーセンタイル値を含む一実施形態では、合計値があらゆるビンのカウントの和を有し、呼性能指標を求めることは、仮カウントを零に設定することと、仮カウントを合計値で割った値がパーセンタイル値以上になるまで最も小さな最小サイズを有するビンのカウントを仮カウントに足していくことと、仮の値に足された最後のカウントに相当するビンの範囲を返すこととを含む。

性能指標が受信された最小メタデータを含む実施形態では、呼性能指標を求めることは、増分されたカウントを有する最も小さな最小値をもつビンの範囲を求めることを含む。

性能指標が受信された最大メタデータを含む実施形態では、呼性能指標を求めることは、増分されたカウントを有する最も大きな最大値をもつビンの範囲を求めることを含む。

一実施形態では、次のプロセスステップは、求められた性能指標を返すこと670を含む。一実施形態では、この性能指標はヒストグラムまたは分布の形で返すことができる。単一の値が要求された場合、適切なビンの範囲を返すことができる。たとえば、最小呼待ち時間が要求され、かつ最小呼待ち時間が5〜9msの範囲のビンに関連付けられている場合、5〜9msを返すことができる。一実施形態では、ネットワーク管理エンティティにヒストグラムが提供され、ネットワークと管理エンティティが分布情報を処理し生成する。他の実施形態では、イベントを記録するシステムが、必要な分布(たとえば、測定値の50パーセンタイルまたは95パーセンタイル)を算出し、その結果をネットワーク管理エンティティに報告することができる。

前述の方法およびシステムは、コンピュータ可読媒体上に物理的位置を有する複数のファイルを含むコンピュータ可読媒体上で全体的または部分的に実現することができる。コンピュータ可読媒体は、たとえばDigital Versatile Disk(「デジタルビデオディスク」、「DVD」)の形をした光学ディスクであってよい。しかし、本発明はこの種のコンピュータ可読媒体に限定されない。コンピュータ可読媒体の他の例示的な形態は、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROMまたは他の光学ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、または他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を記憶するのに使用できかつコンピュータによってアクセスできる任意の他の媒体がある。

10 システム
12 PTTグループ
14 無線電話
16 ページャ
18 PDA
20 無線ネットワーク
30 サーバ側LAN
32 サーバ
34コンピュータデータベース
36 データストア
52 パケットデータサービスノード
54 通信事業者ネットワーク
58 メッセージングサービスコントローラ
60 基地局
62 パケット制御機能
66 ブランチツーソース
70、72、74、76 携帯電話
80 グラフィックスディスプレイ
82 コンピュータプラットフォーム
84 特定用途向け集積回路
86 アプリケーションプログラミングインタフェース層
88 メモリ
90 ローカルデータベース
92 直接通信インタフェース
100 MSM
102 AMSS
104 携帯オペレーティングシステム層
106 PTTを認識したUI
108 PTTクライアント
110 グループメディアクライアント
112 グループメディアアプリケーション
505 ディスプレイ
510 探索ボタン
515 キーパッド
550 OKキー

Claims (66)

1. 通信システムの状況をリアルタイムに監視する方法であって、
   呼性能メタデータの範囲に対応する少なくとも1つのビンのサイズを選択する段階と、
   前記呼性能メタデータを含む少なくとも1つの呼の指標を受信する段階と、
   前記受信した指標の呼性能メタデータがどのビンに対応するかを判定する段階と、
   前記判定に応じて前記メタデータに対応するビン内のカウントを増分させる段階であって、前記ビン内のカウント値は、前記ビンに対応すると判定されたメタデータの数を示す段階と、
   性能指標を求める要求を受信する段階と、
   各ビンに基づいて前記性能指標を求める段階と、
   求められた性能指標を返す段階とを含む方法。
2. 前記性能指標はパーセンタイル値を含み、合計値はあらゆるビンのカウントの和を有し、前記呼性能指標を求める段階は、
   仮カウントを零に設定する段階と、
   前記仮カウントを前記合計値で割った値が前記パーセンタイル値以上になるまで最も小さな最小サイズを有するビンのカウントを前記仮カウントに足していく段階と、
   前記仮の値に足された最後のカウントに相当する前記ビンの範囲を返す段階とを含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記性能指標は、受信された最小メタデータを含み、前記呼性能指標を求める段階は、
   増分されたカウントを有する最も小さな最小値をもつ前記ビンの範囲を求める段階を含む、請求項1に記載の方法。
4. 前記性能指標は、受信された最大メタデータを含み、前記呼性能指標を求める段階は、
   増分されたカウントを有する最も大きな最大値をもつ前記ビンの範囲を求める段階を含む、請求項1に記載の方法。
5. 各範囲は最小値と最大値とを含む、請求項1に記載の方法。
6. 前記最も小さな最小値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項5に記載の方法。
7. 前記最も大きな最大値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項5に記載の方法。
8. 第2のビンの最大値が第1のビンの最大値よりも大きく、前記第1のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との間に値が存在しないように、前記第1のビンの最大サイズを前記第2のビンの最大サイズで置き換えることによって前記第1のビンの範囲を修正する段階と、
   前記第1のビンのカウントを前記第2のビンのカウントだけ増分させる段階とをさらに含む、請求項5に記載の方法。
9. 前記範囲を修正する段階は、任意のビンの範囲外のメタデータを受信したときに実行され、前記方法は、
   前記第2のビンのカウントを零に減分させる段階と、
   前記第2のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との差が前記サイズに等しくなり、前記第2のビンの範囲が他のどのビンの範囲とも重複せず、前記メタデータが前記第2のビンの修正後の最小値以上でかつ前記第2のビンの修正後の最大値以下になるように前記第2のビンの範囲を修正する段階と、
   前記第2のビンのカウントを増分させる段階とをさらに含む、請求項8に記載の方法。
10. サイズは期間に相当する、請求項1に記載の方法。
11. 前記性能指標は、システム負荷とシステム性能とを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。
12. システム負荷は、パーセンタイル値、平均負荷、最小負荷、最大負荷、最繁時呼数、およびアーランを含む部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項11に記載の方法。
13. システム性能は、待ち時間、呼設定待ち時間、呼成功率、標準偏差、および処理時間を含む部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項11に記載の方法。
14. 前記性能指標は集合のうちの1つとして表され、前記集合は、
    ヒストグラムと分布とを含む、請求項1に記載の方法。
15. 少なくとも1つのビンは、少なくとも1つの他のビンと異なるサイズを有する、請求項1に記載の方法。
16. ビンの範囲は他のどのビンの範囲とも重複しない、請求項1に記載の方法。
17. 前記ビンは、固定データ構造を有する、請求項1に記載の方法。
18. 前記固定データ構造は、ベクトルとアレイとを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項17に記載の方法。
19. 前記ビンは動的データ構造を有する、請求項1に記載の方法。
20. 前記動的データ構造は、ハッシュとツリーとマップとを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項19に記載の方法。
21. 前記最小のビンの最小値が零であり、零から前記最大のビンの最大値の間のすべての値がビンに対応し、各ビンが同じサイズを有し、前記メタデータに対応するビンを判定する段階は、
    前記メタデータを前記サイズで割ってビン数を得る段階と、
    前記メタデータに対応するビンが識別されたビンであり、したがって、前記識別されたビンの最小値よりも小さな最小値を有するビンが、ビン数から1を引いた個数だけあると判定する段階とを含む、請求項1に記載の方法。
22. 前記メタデータに対応する前記ビン内の前記カウントを初めて増分させるときに前記ビンに記憶資源を割り当てる段階をさらに含む、請求項1に記載の方法。
23. システムのためのコンピュータ可読媒体であって、
    呼性能メタデータの範囲に対応する少なくとも1つのビンのサイズを選択する1組の命令と、
    前記呼性能メタデータを含む少なくとも1つの呼の指標を受信する1組の命令と、
    前記受信した指標の呼性能メタデータがどのビンに対応するかを判定する1組の命令と、
    前記判定に応じて前記メタデータに対応するビン内のカウントを増分させる1組の命令であって、前記ビン内のカウント値は、前記ビンに対応すると判定されたメタデータの数を示す命令と、
    性能指標を求める要求を受信する1組の命令と、
    各ビンに基づいて前記性能指標を求める1組の命令と、
    求められた性能指標を返す1組の命令とを記録したコンピュータ可読媒体。
24. 前記性能指標はパーセンタイル値を含み、合計値はあらゆるビンのカウントの和を有し、前記呼性能指標を求める1組の命令は、
    仮カウントを零に設定する1組の命令と、
    前記仮カウントを前記合計値で割った値が前記パーセンタイル値以上になるまで最も小さな最小サイズを有するビンのカウントを前記仮カウントに足していく1組の命令と、
    前記仮の値に足された最後のカウントに相当する前記ビンの範囲を返す1組の命令とを含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
25. 前記性能指標は、受信された最小メタデータを含み、前記呼性能指標を求める1組の命令は、
    増分されたカウントを有する最も小さな最小値をもつ前記ビンの範囲を求める1組の命令を含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
26. 前記性能指標は、受信された最大メタデータを含み、前記呼性能指標を求める1組の命令は、
    増分されたカウントを有する最も大きな最大値をもつ前記ビンの範囲を求める1組の命令を含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
27. 各範囲は最小値と最大値とを含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
28. 前記最も小さな最小値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項27に記載のコンピュータ可読媒体。
29. 前記最も大きな最大値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項27に記載のコンピュータ可読媒体。
30. 第2のビンの最大値が第1のビンの最大値よりも大きく、前記第1のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との間に値が存在しないように、前記第1のビンの最大サイズを前記第2のビンの最大サイズで置き換えることによって前記第1のビンの範囲を修正する1組の命令と、
    前記第1のビンのカウントを前記第2のビンのカウントだけ増分させる1組の命令とをさらに含む、請求項27に記載のコンピュータ可読媒体。
31. 前記範囲の修正は、任意のビンの範囲外のメタデータを受信したときに実行され、前記コンピュータ可読媒体は、
    前記第2のビンのカウントを零に減分させる1組の命令と、
    前記第2のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との差が前記サイズに等しくなり、前記第2のビンの範囲が他のどのビンの範囲とも重複せず、前記メタデータが前記第2のビンの修正後の最小値以上でかつ前記第2のビンの修正後の最大値以下になるように前記第2のビンの範囲を修正する1組の命令と、
    前記第2のビンのカウントを増分させる1組の命令とをさらに含む、請求項30に記載のコンピュータ可読媒体。
32. サイズは期間に相当する、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
33. 前記性能指標は、システム負荷とシステム性能とを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
34. システム負荷は、パーセンタイル値、平均負荷、最小負荷、最大負荷、最繁時呼数、およびアーランを含む部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項33に記載のコンピュータ可読媒体。
35. システム性能は、待ち時間、呼設定待ち時間、呼成功率、標準偏差、および処理時間を含む部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項33に記載のコンピュータ可読媒体。
36. 前記性能指標は集合のうちの1つとして表され、前記集合は、
    ヒストグラムと分布とを含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
37. 少なくとも1つのビンは、少なくとも1つの他のビンと異なるサイズを有する、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
38. ビンの範囲は他のどのビンの範囲とも重複しない、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
39. 前記ビンは、固定データ構造を有する、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
40. 前記固定データ構造は、ベクトルとアレイとを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項39に記載のコンピュータ可読媒体。
41. 前記ビンは動的データ構造を有する、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
42. 前記動的データ構造は、ハッシュとツリーとマップとを含む集合のうちの少なくとも1つである、請求項41に記載のコンピュータ可読媒体。
43. 前記最小のビンの最小値が零であり、零から前記最大のビンの最大値の間のすべての値がビンに対応し、各ビンが同じサイズを有し、前記メタデータに対応するビンを判定する前記1組の命令は、
    前記メタデータを前記サイズで割ってビン数を得る1組の命令と、
    前記メタデータに対応するビンが識別されたビンであり、したがって、前記識別されたビンの最小値よりも小さな最小値を有するビンが、ビン数から1を引いた個数だけあると判定する1組の命令とを含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
44. 前記メタデータに対応する前記ビン内の前記カウントを初めて増分させるときに前記ビンに記憶資源を割り当てる1組の命令をさらに含む、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
45. 通信システムの状況を監視するシステムであって、
    プロセッサと、
    メモリに記憶された呼性能メタデータの範囲に対応する少なくとも1つのビンと、
    前記呼性能メタデータを含む少なくとも1つの呼の指標を受信する手段と、
    前記受信した指標の呼性能メタデータがどのビンに対応するかを判定する手段と、
    前記判定に応じて前記メタデータに対応するビン内のカウントを増分させる手段であって、前記ビン内のカウント値は、前記ビンに対応すると判定されたメタデータの数を示す手段と、
    前記ビンを求める要求を受信する手段と、
    各ビンのカウントおよび対応する範囲を返す手段とを備えるシステム。
46. 前記性能指標はパーセンタイル値を含み、合計値はあらゆるビンのカウントの和を有し、前記呼性能指標を求める手段は、
    仮カウントを零に設定する手段と、
    前記仮カウントを前記合計値で割った値が前記パーセンタイル値以上になるまで最も小さな最小サイズを有するビンのカウントを前記仮カウントに足していく手段と、
    前記仮の値に足された最後のカウントに相当する前記ビンの範囲を返す手段とを備える、請求項45に記載のシステム。
47. 前記性能指標は、受信された最小メタデータを含み、前記呼性能指標を求める手段は、
    増分されたカウントを有する最も小さな最小値をもつ前記ビンの範囲を求める手段を備える、請求項45に記載のシステム。
48. 前記性能指標は、受信された最大メタデータを含み、前記呼性能指標を求める手段は、
    増分されたカウントを有する最も大きな最大値をもつ前記ビンの範囲を求める手段を備える、請求項45に記載のシステム。
49. 各範囲は最小値と最大値とを備える、請求項45に記載のシステム。
50. 前記最も小さな最小値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項49に記載のシステム。
51. 前記最も大きな最大値をもつビンは、少なくとも1つの他のビンよりも大きなサイズを有する、請求項49に記載のシステム。
52. 第2のビンの最大値が第1のビンの最大値よりも大きく、前記第1のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との間に値が存在しないように、前記第1のビンの最大サイズを前記第2のビンの最大サイズで置き換えることによって前記第1のビンの範囲を修正する手段と、
    前記第1のビンのカウントを前記第2のビンのカウントだけ増分させる手段とをさらに備える、請求項49に記載のシステム。
53. 前記範囲の修正は、任意のビンの範囲外のメタデータを受信したときに実行され、前記システムは、
    前記第2のビンのカウントを零に減分させる手段と、
    前記第2のビンの最大値と前記第2のビンの最小値との差が前記サイズに等しくなり、前記第2のビンの範囲が他のどのビンの範囲とも重複せず、前記メタデータが前記第2のビンの修正後の最小値以上でかつ前記第2のビンの修正後の最大値以下になるように前記第2のビンの範囲を修正する手段と、
    前記第2のビンのカウントを増分させる手段とをさらに備える、請求項52に記載のシステム。
54. サイズは期間に相当する、請求項45に記載のシステム。
55. 前記性能指標は、システム負荷とシステム性能とを備える集合のうちの少なくとも1つである、請求項45に記載のシステム。
56. システム負荷は、パーセンタイル値、平均負荷、最小負荷、最大負荷、最繁時呼数、およびアーランを備える部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項55に記載のシステム。
57. システム性能は、待ち時間、呼設定待ち時間、呼成功率、標準偏差、および処理時間を備える部分集合のうちの少なくとも1つである、請求項55に記載のシステム。
58. 前記性能指標は集合のうちの1つとして表され、前記集合は、
    ヒストグラムと分布とを備える、請求項45に記載のシステム。
59. 少なくとも1つのビンは、少なくとも1つの他のビンと異なるサイズを有する、請求項45に記載のシステム。
60. ビンの範囲は他のどのビンの範囲とも重複しない、請求項45に記載のシステム。
61. 前記ビンは、固定データ構造を有する、請求項45に記載のシステム。
62. 前記固定データ構造は、ベクトルとアレイとを備える集合のうちの少なくとも1つである、請求項61に記載のシステム。
63. 前記ビンは動的データ構造を有する、請求項45に記載のシステム。
64. 前記動的データ構造は、ハッシュとツリーとマップとを備える集合のうちの少なくとも1つである、請求項63に記載のシステム。
65. 前記最小のビンの最小値が零であり、零から前記最大のビンの最大値の間のすべての値がビンに対応し、各ビンが同じサイズを有し、前記メタデータに対応するビンを判定する手段は、
    前記メタデータを前記サイズで割ってビン数を得る手段と、
    前記メタデータに対応するビンが識別されたビンであり、したがって、前記識別されたビンの最小値よりも小さな最小値を有するビンが、ビン数から1を引いた個数だけあると判定する手段とを備える、請求項45に記載のシステム。
66. 前記メタデータに対応する前記ビン内の前記カウントを初めて増分させるときに前記ビンに記憶資源を割り当てる手段をさらに備える、請求項45に記載のシステム。