JP5695767B1 - トポロジ推定装置およびプログラム - Google Patents
トポロジ推定装置およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5695767B1 JP5695767B1 JP2014013345A JP2014013345A JP5695767B1 JP 5695767 B1 JP5695767 B1 JP 5695767B1 JP 2014013345 A JP2014013345 A JP 2014013345A JP 2014013345 A JP2014013345 A JP 2014013345A JP 5695767 B1 JP5695767 B1 JP 5695767B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- determination
- transmission
- ifs
- information
- amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
【課題】各ノードの送受信トラフィック量の測定方法が異なる場合であっても、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定する。【解決手段】トポロジ推定装置1は、送受信トラフィック量の変動傾向の同期性に基づく、(原則1A)あるサブネットへの流入トラフィックの量と流出トラフィックの量とは、変動傾向が等しい、の条件を満たすか否かの第1の判定、(原則2)あるノードからのサブネットへの流入トラフィックは同一サブネットの異なるノードへ出ていく、の条件を満たすか否かの第2の判定、の両方の判定を満たす場合に、IF間に接続関係があると判定する。【選択図】図3
Description
本発明は、ネットワークを構成する装置間の接続関係を推定するためのトポロジ推定装置およびプログラムに関する。
ネットワークを運用し管理する上では、ネットワークを構成する装置間の接続関係(以下、「トポロジ」という。)を正確に把握することが重要となる。例えば、装置に故障が発生した場合、トポロジを用いて故障がネットワーク全体に与える影響を把握し、サービスへの影響を最小限にするために通信経路の切換え等を実行する。その際に、トポロジの情報が正確でなければ、故障の影響を正しく把握することができない。さらには、誤った経路への切換えにより正常な通信を中断させる可能性すらある。
そこで、トポロジを推定する手法として、装置が備えるIF(インタフェース)毎の送受信トラフィック量を用いる手法が、非特許文献1に開示されている。この非特許文献1に記載されたトポロジの推定手法では、次の2つの原則を利用する。
(原則1)あるサブネットへの流入トラフィックの量と流出トラフィックの量は等しい。
(原則2)あるノードからのサブネットへの流入トラフィックは同一サブネットの異なるノードへ出ていく。
この2つの原則を利用し、サブネットを共有するノードをネットワークの中から全て求めることにより、トポロジを推定する。なお、ここでサブネットとは、複数のIFが接続された閉じたネットワークのことを意味する。以下、具体的に説明する。
(原則1)あるサブネットへの流入トラフィックの量と流出トラフィックの量は等しい。
(原則2)あるノードからのサブネットへの流入トラフィックは同一サブネットの異なるノードへ出ていく。
この2つの原則を利用し、サブネットを共有するノードをネットワークの中から全て求めることにより、トポロジを推定する。なお、ここでサブネットとは、複数のIFが接続された閉じたネットワークのことを意味する。以下、具体的に説明する。
図1に示すように、あるサブネットにs個のノードN(ノードN1〜NS)が接続されているものとする。サブネットには、各ノードが備えるIFが最低1つ以上接続され、合計m個(m≧s)のIFが接続される。このサブネットに接続されたノードN1のIFの集合を「φ1」と定め、同様に、ノードN2〜NSについても、「φ2」〜「φS」と定めたとする。この場合、サブネットへの流入/流出トラフィックはそれぞれ「φ1」〜「φS」の送信トラフィック量・受信トラフィック量それぞれの合計となる。そのため、(原則1)は、「φ1」〜「φS」を用いて、以下の判定式1として読み替えることができる。
(φ1〜φSの送信トラフィック量の合計)=(φ1〜φSの受信トラフィック量の合計)
… 判定式1
そのため、判定式1が成立した場合、(原則1)を満たしていると判定することができる。
(φ1〜φSの送信トラフィック量の合計)=(φ1〜φSの受信トラフィック量の合計)
… 判定式1
そのため、判定式1が成立した場合、(原則1)を満たしていると判定することができる。
また、N1からこのサブネットへの流入トラフィックは、「φ1」の送信トラフィック量の合計であり、(原則2)に従えば、このトラフィックは、N1以外の残りs−1個のノードNが有するIFのうち、このサブネットに接続されたIF、すなわち、「φ2」〜「φS」の中の一つ以上のIFが受信することになる。そのため、以下の式が成立することになる。
(φ1の送信トラフィック量の合計)≦(φ2〜φSの受信トラフィック量の合計)
これは、N2〜NSについても同様である。よって、(原則2)は、以下の判定式2として読み替えることができる。
(φiの送信トラフィック量の合計)≦(φiを除く、φ1〜φSの受信トラフィック量の合計)
[i=1,2,…,s]
… 判定式2
そのため、判定式2が成立した場合、(原則2)を満たしていると判定することができる。
(φ1の送信トラフィック量の合計)≦(φ2〜φSの受信トラフィック量の合計)
これは、N2〜NSについても同様である。よって、(原則2)は、以下の判定式2として読み替えることができる。
(φiの送信トラフィック量の合計)≦(φiを除く、φ1〜φSの受信トラフィック量の合計)
[i=1,2,…,s]
… 判定式2
そのため、判定式2が成立した場合、(原則2)を満たしていると判定することができる。
この非特許文献1に記載のトポロジの推定手法では、s個のノードNが判定式1、判定式2の両条件を満たす場合に、それらのノード間に接続関係があるとみなす。よって、推定対象の各ノードNが備えるIFの送信トラフィック量および受信トラフィック量の値を基に、判定式1、判定式2の両方の条件を満たすノードNの組を求めることで、ノード間の接続関係を全て求めることができる。
丹治 直幸、他3名、「トラフィック量を用いたネットワークトポロジー推定技術の検討」、社団法人電子情報通信学会、信学技報、vol.112、no.492、ICM2012-75、pp.95-100、2013年3月
非特許文献1に記載のトポロジの推定手法では、(原則1)において送受信トラフィック量の一致度を用いて接続関係を評価している。しかしながら、送受信トラフィック量として送受信バイト量などを用いた場合は、接続関係を正しく推定できない場合がある。送受信バイト量のカウント方法は、装置の仕様等により、ヘッダ部を含めて数える場合とヘッダ部を含めて数えない場合とがある。よって、ヘッダ部を含めて数える装置とヘッダ部を含めて数えない装置とが接続されているときは、常に一定の割合で送受信バイト量に差が生じるため、(原則1)を満たさない。以下、図2を参照して、具体的に説明する。
図2に示すように、ノードN1のIF「3」とノードN2のIF「1」とは、接続関係にある。つまり、サブネットを構成している。また、ノードN1は、送受信バイト量のカウント方法として、ヘッダ部を含めて数えない装置であり、ノードN2は、ヘッダ部を含めて数える装置であるとする。ここで、ノードN1のIF「3」の送受信トラフィック量をグラフ201aおよび表201bで示し、ノードN2のIF「1」の送受信トラフィック量をグラフ202aおよび表202bで示している。
この例において、時刻t1の送受信トラフィック量に対し、非特許文献1に記載のトポロジ推定方法を適用した場合を考えると、(判定式1)は、図2の表201bおよび表202bを参照して、以下のようになる。
(送信トラフィック量の合計)=(受信トラフィック量の合計)
10+7 ≠ 5+14
このように、ヘッダ部を含めて数える装置(ノードN2)とヘッダ部を含めて数えない装置(ノードN1)とが接続されているときは、常に一定の割合で送受信バイト量に差が生じるため(図2の符号210参照)、(判定式1)の条件を満たさない。このため、非特許文献1に記載のトポロジの推定手法では、ノードN1のIF「3」とノードN2のIF「1」とが、実際には接続関係にあるにもかかわらず、接続関係にはないと推定されてしまう。
(送信トラフィック量の合計)=(受信トラフィック量の合計)
10+7 ≠ 5+14
このように、ヘッダ部を含めて数える装置(ノードN2)とヘッダ部を含めて数えない装置(ノードN1)とが接続されているときは、常に一定の割合で送受信バイト量に差が生じるため(図2の符号210参照)、(判定式1)の条件を満たさない。このため、非特許文献1に記載のトポロジの推定手法では、ノードN1のIF「3」とノードN2のIF「1」とが、実際には接続関係にあるにもかかわらず、接続関係にはないと推定されてしまう。
このような背景を鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、各装置(ノード)の送受信トラフィック量の測定方法が異なる場合であっても、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定することができる、トポロジ推定装置およびプログラムを提供することを課題とする。
前記した課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、ネットワークを構成する複数の装置の接続関係を推定するトポロジ推定装置であって、前記装置が備えるIF(Interface)それぞれの時系列の送信トラフィック量および受信トラフィック量の情報が当該IF毎に格納されるIF送受信量情報、が記憶される記憶部と、前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、サブネットを構成するIFの数であるk個(k≧2)のIFの組の全ての組み合わせを、接続関係の判定候補として生成する判定候補生成部と、前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて、前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの、前記受信トラフィック量の合計から前記送信トラフィック量の合計を減算した差分の絶対値を示す平衡度を計算する平衡度計算部と、前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて、前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの、前記送信トラフィック量および前記受信トラフィック量の変動傾向の一致度を示す評価値を計算する評価値計算部と、前記平衡度と前記評価値から算出した値が所定値以下であることを判定する第1の判定、および、前記判定候補となるIFの組のうち、一つのIFを抽出し、前記抽出したIFの前記送信トラフィック量が、前記抽出したIFを除く全てのIFの前記受信トラフィック量の合計以下であることを、前記判定候補となるIFの組を構成する全てのIFを抽出して成立することを判定する第2の判定、を前記判定候補となるIFの組それぞれについて実行し、前記第1の判定および前記第2の判定を満たす場合に、前記判定候補となるIFの組を構成するIF間に、接続関係があると判定する接続関係判定部と、を備えることを特徴とするトポロジ推定装置とした。
このようにすることで、トポロジ推定装置は、送受信トラフィックの変動傾向の一致度を評価値として計算し、IF間の接続関係を判定するので、各装置の仕様(送受信トラフィック量の測定方法)が異なる場合であっても、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定することができる。
請求項2に記載の発明は、前記記憶部には、前記装置それぞれが備える前記IFの識別情報が格納された装置IF対応情報がさらに記憶されており、前記判定候補生成部が、前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて前記装置IF対応情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの全てが一つの装置に備わる場合に、その判定候補となるIFの組を前記生成したIFの組の全ての組み合わせから削除することを特徴とする請求項1に記載のトポロジ推定装置とした。
このようにすることで、判定候補となるIFの組を構成する各IFが全て一つの装置に備わる場合、つまり、サブネットを構成しないことが明らかなIFの組については、判定候補としないことができ、処理負荷を軽減することができる。
請求項3に記載の発明は、請求項1または請求項2に記載のトポロジ推定装置の各機能を、コンピュータに実現させるためのプログラムとした。
このようにすることで、請求項1または請求項2に記載のトポロジ推定装置の各機能を、一般的なコンピュータに実現させることができる。
本発明によれば、各装置(ノード)の送受信トラフィック量の測定方法が異なる場合であっても、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定することができる、トポロジ推定装置およびプログラムを提供することができる。
次に、本発明を実施するための形態(以下、「本実施形態」と称する。)について説明する。
<概要>
まず、本実施形態に係るトポロジ推定装置1(図3参照)およびプログラムが実行する処理の基本概念と処理概要について説明する。
まず、本実施形態に係るトポロジ推定装置1(図3参照)およびプログラムが実行する処理の基本概念と処理概要について説明する。
(基本概念)
本実施形態に係るトポロジ推定装置1は、ネットワークを構成するノード間のトポロジを推定するため、具体的には、各ノードNに備わるIF同士の接続関係の有無を判定することによりサブネットとして接続されるIFの組を特定するため、非特許文献1に記載の手法を、時系列データに適用し、各ノードNの送受信トラフィック量の変動傾向を考慮してトポロジの推定を行う。
なお、本実施形態においては、送受信トラフィック量として、各ノードNが、具体的には、送受信バイト量を測定するものとして説明する。
本実施形態に係るトポロジ推定装置1は、ネットワークを構成するノード間のトポロジを推定するため、具体的には、各ノードNに備わるIF同士の接続関係の有無を判定することによりサブネットとして接続されるIFの組を特定するため、非特許文献1に記載の手法を、時系列データに適用し、各ノードNの送受信トラフィック量の変動傾向を考慮してトポロジの推定を行う。
なお、本実施形態においては、送受信トラフィック量として、各ノードNが、具体的には、送受信バイト量を測定するものとして説明する。
図2において説明したように、装置の仕様によっては、常に一定の割合で送受信トラフィック量に差が生じるため、非特許文献1の記載のトポロジの推定手法では(原則1)を満たさず、IF間に接続関係がある場合であっても、接続関係にないと推定されてしまう場合がある。このように、装置の仕様が異なっている場合、つまり、各ノードにおいて送受信トラフィックの測定に一定の差が存在する場合であっても、接続関係にあるIFの送受信トラフィックは一致した変動傾向を示す(図2の符号220参照)。例えば、あるノードNのIFaと他のノードNのIFbとが接続関係にある場合、IFaの送信バイト量が増加すると、IFbの受信バイト量も増加し、IFaの送信バイト量が減少すると、IFbの受信バイト量も減少する。
本実施形態に係るトポロジ推定装置1は、この送受信トラフィック量の変動傾向の同期性に基づき、非特許文献1に記載の(原則1)を拡張し、以下の(原則1A)を導入する。
(原則1A)あるサブネットへの流入トラフィックの量と流出トラフィックの量とは、変動傾向が等しい。
(原則1A)あるサブネットへの流入トラフィックの量と流出トラフィックの量とは、変動傾向が等しい。
本実施形態に係るトポロジ推定装置1は、この(原則1A)と前記した(原則2)とを判定条件として利用することによりトポロジを推定する。これにより、各ノードの送受信トラフィック量の測定方法が異なる場合、つまり、装置の仕様が異なるため、一定の割合で送受信トラフィック量に差分が存在する場合であっても、誤推定や推定漏れとならず接続関係を正しく評価する可能性を格段に向上させることができるため、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定することができる。
なお、時系列データ同士の変動傾向の評価には、相関係数や時系列データの微分を利用するものなど多くの手法が存在する。本実施形態においては、変動傾向の評価に用いる手法として、相関係数を用いた場合や、時系列データの差分を用いた場合を例に説明するが、これに限定されるものではない。
なお、時系列データ同士の変動傾向の評価には、相関係数や時系列データの微分を利用するものなど多くの手法が存在する。本実施形態においては、変動傾向の評価に用いる手法として、相関係数を用いた場合や、時系列データの差分を用いた場合を例に説明するが、これに限定されるものではない。
(処理概要)
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1等が実行する処理の概要について説明する。
まず、前提として、以下に示す手順では、トポロジ推定装置1の記憶手段(後記する記憶部)に、ノードとそのノードが備えるIFとの対応関係を示す情報(後記する「ノードIF対応情報」)、IF毎のある時刻t1〜tx(時系列)の送受信トラフィック量を示す情報(後記する「IF送受信量情報」)、各IFについて接続関係が発見されたか否かを示すフラグ(後記する「接続判定済フラグ」。初期値「0」。)、並びに、(原則1A)の判定(後記する「第1の判定」)に用いる許容誤差σおよび(原則2)の判定(後記する「第2の判定」)に用いる許容誤差γが記憶されているものとする。
ここで、推定の対象となるIFの総数、つまり、IF送受信量情報の数を「n」(判定対象となるIFのIF送受信量情報の数)とし、k個のIFからなるIFの組(サブネット)を探すものとする。また、初期設定としてk=2が設定されているものとする。
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1等が実行する処理の概要について説明する。
まず、前提として、以下に示す手順では、トポロジ推定装置1の記憶手段(後記する記憶部)に、ノードとそのノードが備えるIFとの対応関係を示す情報(後記する「ノードIF対応情報」)、IF毎のある時刻t1〜tx(時系列)の送受信トラフィック量を示す情報(後記する「IF送受信量情報」)、各IFについて接続関係が発見されたか否かを示すフラグ(後記する「接続判定済フラグ」。初期値「0」。)、並びに、(原則1A)の判定(後記する「第1の判定」)に用いる許容誤差σおよび(原則2)の判定(後記する「第2の判定」)に用いる許容誤差γが記憶されているものとする。
ここで、推定の対象となるIFの総数、つまり、IF送受信量情報の数を「n」(判定対象となるIFのIF送受信量情報の数)とし、k個のIFからなるIFの組(サブネット)を探すものとする。また、初期設定としてk=2が設定されているものとする。
≪手順1:判定候補生成処理≫
まず、トポロジ推定装置1は、n個のIF送受信量情報からk個(k=2)のIFの組の組み合わせを生成する。ここで、n個のIF送受信量情報からk個のIFの組を選ぶ組み合わせは、nCk個となる。
まず、トポロジ推定装置1は、n個のIF送受信量情報からk個(k=2)のIFの組の組み合わせを生成する。ここで、n個のIF送受信量情報からk個のIFの組を選ぶ組み合わせは、nCk個となる。
≪手順2:平衡度計算処理≫
次に、トポロジ推定装置1は、(原則1)を定式化した式として、以下に示す(式1)を用いて、平衡度:p(t)を計算する。但し、IFの組として選ばれたk個のIFが全て同一のノードNの属している組み合わせは、サブネットを構成しないため、除くものとする。
次に、トポロジ推定装置1は、(原則1)を定式化した式として、以下に示す(式1)を用いて、平衡度:p(t)を計算する。但し、IFの組として選ばれたk個のIFが全て同一のノードNの属している組み合わせは、サブネットを構成しないため、除くものとする。
ここで、時刻tのIFiの受信バイト量をIFi(t).inとし、同様に送信バイト量をIFi(t).outとする。
図2において示した、ノードN1のIF「3」とノードN2のIF「1」の組(k=2)を例に、平衡度p(t1)を計算すると、以下のようになる。
p(t1)=|{IF3(t1).in−IF3(t1).out}+{IF1(t1).in−IF1(t1).out}|
p(t1)=|(5−10)+(14−7)|
p(t1)=2
p(t1)=|(5−10)+(14−7)|
p(t1)=2
≪手順3:変動傾向の評価値Cの計算処理≫
続いて、トポロジ推定装置1は、送受信バイト量の変動傾向の一致度を評価するため、変動傾向の評価値Cを計算する。ここでは、k個のIFの受信バイト量の合計値Rsum (t)と、k個のIFの送信バイト量の合計値Tsum (t)とを求め、このRsum (t)とTsum (t)の時系列データの変動傾向の一致度を算出し、0〜1の値に正規化を行う。変動傾向が完全に一致している場合は「0」をとるものとし、この正規化した値を変動傾向の評価値Cとする。以下、この変動傾向の評価値Cの計算処理について、2つの具体例を用いて説明する。
続いて、トポロジ推定装置1は、送受信バイト量の変動傾向の一致度を評価するため、変動傾向の評価値Cを計算する。ここでは、k個のIFの受信バイト量の合計値Rsum (t)と、k個のIFの送信バイト量の合計値Tsum (t)とを求め、このRsum (t)とTsum (t)の時系列データの変動傾向の一致度を算出し、0〜1の値に正規化を行う。変動傾向が完全に一致している場合は「0」をとるものとし、この正規化した値を変動傾向の評価値Cとする。以下、この変動傾向の評価値Cの計算処理について、2つの具体例を用いて説明する。
[手順3a:相関係数を用いた変動傾向の評価値Cの計算]
変動傾向の評価値Cの計算手法として相関係数を用いる場合、Rsum(t)とTsum(t)の相関係数を求める。相関係数は、0〜1の値をとり、完全な正の相関があるときに「1」となるため、変動傾向の評価値Cは、1と相関係数との差分となる。
変動傾向の評価値Cの計算手法として相関係数を用いる場合、Rsum(t)とTsum(t)の相関係数を求める。相関係数は、0〜1の値をとり、完全な正の相関があるときに「1」となるため、変動傾向の評価値Cは、1と相関係数との差分となる。
例として、図2において示した表201bと表202bの値を用いた場合、Rsum(t)とTsum(t)は、以下の通りとなる。
この表から、Rsum(t)とTsum(t)の相関係数は、「0.9918」となる。よって、変動傾向の評価値Cは、以下の値となる。
C=1−0.9918
=0.0082
C=1−0.9918
=0.0082
[手順3b:時系列の差分を用いた変動傾向の評価値Cの計算]
変動傾向の評価値Cの計算手法として、時系列の差分を用いる場合、Tsum(t)とRsum(t)のそれぞれについて、時系列の差分を算出する。
そして、時系列の差分のデータ数を「u」、正負が一致しているデータ点の数を「r」としたとき、変動傾向の評価値Cは、以下の(式2)により計算される。
変動傾向の評価値Cの計算手法として、時系列の差分を用いる場合、Tsum(t)とRsum(t)のそれぞれについて、時系列の差分を算出する。
そして、時系列の差分のデータ数を「u」、正負が一致しているデータ点の数を「r」としたとき、変動傾向の評価値Cは、以下の(式2)により計算される。
例として、図2において示した表201bと表202bの値を用いた場合、Tsum(t)とRsum(t)のそれぞれについての時系列の差分(Tsum_diff,Rsum_diff)は、以下の通りとなる。
この表から、時系列の差分のデータ数はu=5、正負が一致しているデータ点の数はr=5、となるため、(式2)に基づき、変動傾向の評価値C=1−5/5=0となる。
≪手順4:接続関係判定処理≫
次に、トポロジ推定装置1は、判定候補として抽出したIFの組について、接続関係判定処理を実行する。この接続関係判定処理は、(原則1A)を満たすか否かの「第1の判定」と、(原則2)を満たすか否かの「第2の判定」とにより実行され、両判定の判定条件を満たす場合に、判定候補として抽出したIFの組が接続関係にあると判定する、つまり、サブネットを構成すると推定する。
次に、トポロジ推定装置1は、判定候補として抽出したIFの組について、接続関係判定処理を実行する。この接続関係判定処理は、(原則1A)を満たすか否かの「第1の判定」と、(原則2)を満たすか否かの「第2の判定」とにより実行され、両判定の判定条件を満たす場合に、判定候補として抽出したIFの組が接続関係にあると判定する、つまり、サブネットを構成すると推定する。
[第1の判定(原則1A)]
トポロジ推定装置1は、(原則1A)を定式化した、以下の(式3)を満たすか否かにより、第1の判定処理を実行する。
トポロジ推定装置1は、(原則1A)を定式化した、以下の(式3)を満たすか否かにより、第1の判定処理を実行する。
C×p(t) ≦ 許容誤差σ … (式3)
C×p(t)の値が全ての時刻tにおいて許容誤差σ以下となったIFの組み合わせは、サブネットへの入出力トラフィックの量の差が小さく、かつ、値の変動傾向の同期性が高いため、(原則1A)を満たしていると判定する。
相関係数を用いて変動傾向の評価値Cを計算した前記した例では、C×p(t1)=0.0082×2=0.0164となり、p(t1)=2と比べ、より小さな値となるため、例えば、許容誤差σ
を「0.02」に設定しておくことにより、非特許文献1に記載の手法では推定できない接続関係を推定することが可能となる。
また、時系列の差分を用いて変動傾向の評価値Cを計算した前記した例では、C×p(t1)=0×2=0となる。
相関係数を用いて変動傾向の評価値Cを計算した前記した例では、C×p(t1)=0.0082×2=0.0164となり、p(t1)=2と比べ、より小さな値となるため、例えば、許容誤差σ
を「0.02」に設定しておくことにより、非特許文献1に記載の手法では推定できない接続関係を推定することが可能となる。
また、時系列の差分を用いて変動傾向の評価値Cを計算した前記した例では、C×p(t1)=0×2=0となる。
なお、トポロジ推定装置1は、C×p(t)の値が全ての時刻tにおいて許容誤差σ以下となったIFの組み合わせを(原則1A)と満たすと判定する場合の他に、各時刻tのC×p(t)の値の平均値が許容誤差σ以下となったIFの組み合わせを(原則1A)と満たすと判定するようにしたり、各時刻tにおけるC×p(t)を任意に抽出して判定するようにしたりしてもよいし、極端に値の異なるC×p(t)を除外して判定するようにしてもよい。これらは、トポロジ推定装置1により予め任意に設定される。
[第2の判定(原則2)]
トポロジ推定装置1は、判定候補となるIFの組を構成するk個のIFの送受信バイト量の情報、つまり、IF1(t).out〜IFk(t).out、および、IF1(t).in〜IFk(t).inの情報を用いて、(原則2)を満たすか否かにより、第2の判定処理を実行する。具体的には、トポロジ推定装置1は、以下の(式4)を満たすか否かを判定する。(式4)は、前記した判定式2と同等の式である。
IFi(t).out ≦ (IFi(t).inを除く、IF1(t).in〜IFk(t).inの合計)
[i=1,2,…,k]
… (式4)
トポロジ推定装置1は、判定候補となるIFの組を構成するk個のIFの送受信バイト量の情報、つまり、IF1(t).out〜IFk(t).out、および、IF1(t).in〜IFk(t).inの情報を用いて、(原則2)を満たすか否かにより、第2の判定処理を実行する。具体的には、トポロジ推定装置1は、以下の(式4)を満たすか否かを判定する。(式4)は、前記した判定式2と同等の式である。
IFi(t).out ≦ (IFi(t).inを除く、IF1(t).in〜IFk(t).inの合計)
[i=1,2,…,k]
… (式4)
この(式4)により、トポロジ推定装置1は、判定候補となるIFの組のうち、一つのIFを順に抽出し、その抽出したIFの送信バイト量が、その抽出したIFを除く全てのIFの受信バイト量の合計以下であること判定する。そして、トポロジ推定装置1は、上記の(式4)が、全ての時刻tにおいて成立する場合に、そのIFの組み合わせは(原則2)を満たしているものとする。
なお、送受信バイト量は、時間とともに変化しており、送受信データの収集タイミングのずれにより若干の誤差が生じる可能性がある。そのため、上記の(式4)では、許容誤差γを用いて判定を実行する。
なお、送受信バイト量は、時間とともに変化しており、送受信データの収集タイミングのずれにより若干の誤差が生じる可能性がある。そのため、上記の(式4)では、許容誤差γを用いて判定を実行する。
トポロジ推定装置1は、IFの組み合わせをk=2から、kの値を1つずつ増やして(k=2,3,…)、手順1〜手順4を繰り返すことにより、トポロジの推定処理を実行する。なお、トポロジ推定装置1は、接続関係があると判定したIFの接続関係判定済フラグを「1」とする。そして、トポロジ推定装置1は、接続関係判定済フラグが「1」ではない、つまり接続関係判定済フラグが「0」のIFに関して、トポロジの推定処理を実行する。
<トポロジ推定装置の構成>
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1の構成について具体的に説明する。
図3は、本実施形態に係るトポロジ推定装置1の構成例を示す機能ブロック図である。このトポロジ推定装置1は、ネットワーク全体を管理するネットワーク管理装置やネットワークを構成する各ノードN(装置)と接続されることにより、各ノードNのIFに関する情報を取得し、ネットワークを構成するノード間のトポロジを推定する。具体的には、サブネットとして接続されるIFの組を特定する。そして、トポロジ推定装置1は、図3に示すように、処理部10と、入出力部20と、記憶部30とを含んで構成される。
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1の構成について具体的に説明する。
図3は、本実施形態に係るトポロジ推定装置1の構成例を示す機能ブロック図である。このトポロジ推定装置1は、ネットワーク全体を管理するネットワーク管理装置やネットワークを構成する各ノードN(装置)と接続されることにより、各ノードNのIFに関する情報を取得し、ネットワークを構成するノード間のトポロジを推定する。具体的には、サブネットとして接続されるIFの組を特定する。そして、トポロジ推定装置1は、図3に示すように、処理部10と、入出力部20と、記憶部30とを含んで構成される。
入出力部20は、ネットワーク管理装置(不図示)や、ネットワークを構成する各ノードN等との間の情報の入出力を行う。また、この入出力部20は、通信回線を介して情報の送受信を行う通信インタフェースと、不図示のキーボード等の入力手段やモニタ等の出力手段等との間で入出力を行う入出力インタフェースとから構成される。
処理部10は、トポロジ推定装置1全体の制御を司り、トポロジ推定の処理を実行し、情報入力部11、判定候補生成部12、平衡度計算部13、評価値計算部14、接続関係判定部15、情報出力部16を含んで構成される。なお、この処理部10は、例えば、記憶部30に格納されたプログラムをCPU(Central Processing Unit)がRAM(Random Access Memory)に展開し実行することで実現される。
情報入力部11は、ネットワーク管理装置(不図示)等から、入出力部20を介して、ノードNとそのノードNが備えるIFとの対応関係を示すノードIF対応情報310(図4参照)、ある時刻t1〜txの送受信トラフィック量を示すIF毎のIF送受信量情報320(図5(a)参照)、並びに、(原則1A)の判定に用いる許容誤差σ(不図示)および(原則2)の判定に用いる許容誤差γ(不図示)を受信し、記憶部30に記憶する。
図4は、本実施形態に係るノードIF対応情報310(装置IF対応情報)のデータ構成例を示す図である。
ノードIF対応情報310は、各ノードN(装置)がどのIFを備えているかを示す情報であり、各ノードの「ノード名」に対応付けて、IFの識別情報が格納される。図4に示すように、例えば、ノード「A」は、IFとして「IF_a1」,「IF_a2」等を備えている。
ノードIF対応情報310は、各ノードN(装置)がどのIFを備えているかを示す情報であり、各ノードの「ノード名」に対応付けて、IFの識別情報が格納される。図4に示すように、例えば、ノード「A」は、IFとして「IF_a1」,「IF_a2」等を備えている。
図5は、本実施形態に係るIF送受信量情報320および接続判定済フラグ325のデータ構成例を示す図である。なお、図5(b)に示す、接続判定済フラグ325の説明は後記する。
図5(a)は、各ノードNのIF毎の送受信トラフィック量がIF送受信量情報320として格納される例を示している。図5(a)に示すように、例えば、IF_a1のIF送受信量情報320(320a1)として、時刻(t1〜tx)毎の送信トラフィック量と受信トラフィック量とが格納される。
図5(a)は、各ノードNのIF毎の送受信トラフィック量がIF送受信量情報320として格納される例を示している。図5(a)に示すように、例えば、IF_a1のIF送受信量情報320(320a1)として、時刻(t1〜tx)毎の送信トラフィック量と受信トラフィック量とが格納される。
図3に戻り、判定候補生成部12は、推定対象となるIFの中から、IFの組み合わせ(IFの組)を生成する(手順1:判定候補生成処理)。
具体的には、判定候補生成部12は、記憶部30から、各ノードのIF毎のIF送受信量情報320とノードIF対応情報310とを取得する。このとき、判定候補生成部12は、記憶部30内の接続判定済フラグ325を参照し、フラグが「0」であるIF送受信量情報320を取得する。
具体的には、判定候補生成部12は、記憶部30から、各ノードのIF毎のIF送受信量情報320とノードIF対応情報310とを取得する。このとき、判定候補生成部12は、記憶部30内の接続判定済フラグ325を参照し、フラグが「0」であるIF送受信量情報320を取得する。
ここで、接続判定済フラグ325は、図5(b)に示すように、各ノードのIF毎、つまり、推定対象のIF毎にIF送受信量情報320に対応付けて設定される情報であり、トポロジ推定処理により他のIFとの間において接続関係があると判定された場合に「1」が付される。なお、この接続判定済フラグ325の初期値はすべて「0」が設定される。また、この接続判定済フラグ325は、例えば、後記する記憶部30内のIFデータ保存部32に、新たなIF送受信量情報320が記憶される度に、判定候補生成部12が、そのIF送受信量情報320に対応付けて設定する。
判定候補生成部12は、各IFのIF送受信量情報320に対応付けた接続判定済フラグ325が「0」である、そのIF送受信量情報320を取得し、そのIF送受信量情報320の数、つまり、判定候補のIFの数を「n」とする。そして、判定候補生成部12は、n個のIFから、k個のIFの組み合わせ(nCk個のパターン)を生成する。なお、判定候補生成部12は、ノードIF対応情報310を参照し、k個のIFが全て同一のノードに属しているIFの組については、生成を行わないようにする。続いて、判定候補生成部12は、生成したIFの組を、後記する記憶部30内の判定候補情報330(図6参照)に格納する。
図6は、本実施形態に係る判定候補情報330のデータ構成例を示す図である。この判定候補情報330は、判定候補生成部12が生成したIFの組それぞれについて、1レコードが生成される。そして、図6に示すように、判定候補生成部12が生成したIFの組331に対応付けて、平衡度332と、変動傾向の評価値333の情報が記憶される。
なお、この平衡度332の情報は、平衡度計算部13により格納され、変動傾向の評価値333の情報は、評価値計算部14により格納される(詳細は後記)。
なお、この平衡度332の情報は、平衡度計算部13により格納され、変動傾向の評価値333の情報は、評価値計算部14により格納される(詳細は後記)。
図3に戻り、平衡度計算部13は、原則1を定式化した、前記した(式1)を用いて、平衡度:p(t)を計算する(手順2:平衡度計算処理)。
具体的には、平衡度計算部13は、記憶部30から判定候補情報330に記憶された判定候補となるIFの組、および、そのIFの組において示されるIFのIF送受信量情報320を取得する。そして、平衡度計算部13は、そのIFのIF送受信量情報320に示される送受信トラフィック量を用いて、(式1)により、平衡度:p(t)を計算する。平衡度計算部13は、その計算結果としての平衡度:p(t)を、記憶部30内の判定候補情報330(平衡度332)に格納する。
具体的には、平衡度計算部13は、記憶部30から判定候補情報330に記憶された判定候補となるIFの組、および、そのIFの組において示されるIFのIF送受信量情報320を取得する。そして、平衡度計算部13は、そのIFのIF送受信量情報320に示される送受信トラフィック量を用いて、(式1)により、平衡度:p(t)を計算する。平衡度計算部13は、その計算結果としての平衡度:p(t)を、記憶部30内の判定候補情報330(平衡度332)に格納する。
評価値計算部14は、変動傾向の評価値Cを計算する(手順3:変動傾向の評価値Cの計算処理)。
具体的には、評価値計算部14は、記憶部30から判定候補情報330に記憶された判定候補となるIFの組、および、そのIFの組において示されるIFのIF送受信量情報320を取得する。そして、評価値計算部14は、そのIFのIF送受信量情報320に示される送受信トラフィック量を用いて、手順3a(相関係数を用いた変動傾向の評価値Cの計算)や、手順3b(時系列の差分を用いた変動傾向の評価値Cの計算)等において示した手法により、変動傾向の評価値Cを計算する。なお、この変動傾向の評価値Cは、送信トラフィック量および受信トラフィック量の変動傾向の一致度を示す値であり、その値が低い程一致度が高いことを示す。評価値計算部14は、計算結果としての変動傾向の評価値Cを、記憶部30内の判定候補情報330(変動傾向の評価値333)に格納する。
具体的には、評価値計算部14は、記憶部30から判定候補情報330に記憶された判定候補となるIFの組、および、そのIFの組において示されるIFのIF送受信量情報320を取得する。そして、評価値計算部14は、そのIFのIF送受信量情報320に示される送受信トラフィック量を用いて、手順3a(相関係数を用いた変動傾向の評価値Cの計算)や、手順3b(時系列の差分を用いた変動傾向の評価値Cの計算)等において示した手法により、変動傾向の評価値Cを計算する。なお、この変動傾向の評価値Cは、送信トラフィック量および受信トラフィック量の変動傾向の一致度を示す値であり、その値が低い程一致度が高いことを示す。評価値計算部14は、計算結果としての変動傾向の評価値Cを、記憶部30内の判定候補情報330(変動傾向の評価値333)に格納する。
接続関係判定部15は、判定候補生成部12が判定候補として生成したIFの組について、(原則1A)を満たすか否かの前記した「第1の判定」と、(原則2)を満たすか否かの前記した「第2の判定」を行うことにより、接続関係の判定を行う(手順4:接続関係判定処理)。
具体的には、接続関係判定部15は、まず、「第1の判定」を実行するため、記憶部30内の判定候補情報330(図6)を参照し、判定候補となるIFの組331の平衡度332と変動傾向の評価値333と取得する。また、接続関係判定部15は、記憶部30に記憶された許容誤差σ(不図示)を取得する。
そして、接続関係判定部15は、前記した(式3)に基づき、変動傾向の評価値C×平衡度p(t)の値が、例えば、全ての時刻tにおいて許容誤差σ以下となった場合に、(原則1A)を満たしていると判定する(第1の判定)。
そして、接続関係判定部15は、前記した(式3)に基づき、変動傾向の評価値C×平衡度p(t)の値が、例えば、全ての時刻tにおいて許容誤差σ以下となった場合に、(原則1A)を満たしていると判定する(第1の判定)。
続いて、接続関係判定部15は、記憶部30から、判定対象となるIFについてのIF送受信量情報320と許容誤差γ(不図示)とを取得する。そして、接続関係判定部15は、取得したIFの送受信トラフィック量に基づき、前記した(式4)を満たすか否かを判定し、全ての時刻tにおいて、(式4)を満たす場合に、(原則2)を満たしているものと判定する(第2の判定)。
接続関係判定部15は、この第1の判定と第2の判定の両方を満たす場合に、判定候補として生成したそのIFの組が接続関係にあると判定し、そのIFの組で示されるIFの接続判定済フラグ325を「1」とする。また、接続関係判定部15は、そのIFの組を、記憶部30内のIF接続情報340(図7参照)に格納する。
図7は、本実施形態に係るIF接続情報340のデータ構成例を示す図である。図7に示すように、IF接続情報340には、接続関係判定部15により、接続関係がある、つまり、サブネットを構成すると判定されたIFの組が格納される。例えば、図7に示すように、「IF_a1」,「IF_b2」,「IF_c1」が、接続関係があるIFの組の情報として格納される。
続いて、接続関係判定部15は、記憶部30に記憶された各IFに対応する接続判定済フラグ325(図5(b))を参照し、接続判定済フラグ325が「0」のIFの数と、現時点のkの値とを比較する。そして、接続関係判定部15は、接続判定済フラグ325が「0」のIFの数がkの値よりも大きい場合は、kの値を「1」増やして、判定候補生成部12へ出力し、トポロジの推定処理を続行する。一方、接続関係判定部15は、接続判定済フラグ325が「0」のIFの数が、現時点のkの値以下の場合は、トポロジ推定の処理を終了する。
情報出力部16は、記憶部30に記憶されたIF接続情報340を、入出力部20を介して、ネットワーク管理装置(不図示)や、トポロジ推定装置1に備えられたモニタ等に出力する。
記憶部30は、ハードディスクやフラッシュメモリ、RAM等の記憶手段からなり、その記憶領域として、ノードリスト保存部31、IFデータ保存部32、判定候補保存部33および接続リスト保存部34が設定される。このノードリスト保存部31には、前記したノードIF対応情報310(図4)が格納される。IFデータ保存部32には、前記したIF送受信量情報320(図5(a))および接続判定済フラグ325(図5(b))が格納される。判定候補保存部33には、前記した判定候補情報330が格納される。また、接続リスト保存部34には、前記したIF接続情報340が格納される。
なお、この記憶部30には、図示を省略しているが、許容誤差σ、許容誤差γも格納される。
なお、この記憶部30には、図示を省略しているが、許容誤差σ、許容誤差γも格納される。
<処理の流れ>
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1のトポロジ推定処理の流れについて説明する。
図8は、本実施形態に係るトポロジ推定装置1のトポロジ推定処理の流れを示すフローチャートである。なお、ここでは、推定対象となるIFの組の初期値としてk=2が、予め判定候補生成部12に設定されているものとする。
次に、本実施形態に係るトポロジ推定装置1のトポロジ推定処理の流れについて説明する。
図8は、本実施形態に係るトポロジ推定装置1のトポロジ推定処理の流れを示すフローチャートである。なお、ここでは、推定対象となるIFの組の初期値としてk=2が、予め判定候補生成部12に設定されているものとする。
まず、トポロジ推定装置1の情報入力部11は、ネットワーク管理装置(不図示)等から、ノードIF対応情報310(図4)、IF毎のIF送受信量情報320(図5(a))、許容誤差σ、および、許容誤差γを取得し、記憶部30に記憶する(ステップS1)。なお、IF送受信量情報320が、記憶部30に記憶されると、判定候補生成部12が、そのIF送受信量情報320のIFに対応する接続判定済フラグ325を初期値「0」として生成する。
次に、判定候補生成部12は、推定対象となるIFの組み合わせ(IFの組)を生成する。
具体的には、判定候補生成部12は、接続判定済フラグ325が「0」のIF送受信量情報320を抽出し、抽出したIF送受信量情報320の数(つまり、推定対象のIFの数)を「n」個とする。そして、判定候補生成部12は、推定対象となるIFの数「n」からk個(初期値は、k=2)のIFの組となる組み合わせを全て生成する(ステップS2)。そして、判定候補生成部12は、生成したIFの組を、判定候補として判定候補情報330(図6参照)に格納する。
具体的には、判定候補生成部12は、接続判定済フラグ325が「0」のIF送受信量情報320を抽出し、抽出したIF送受信量情報320の数(つまり、推定対象のIFの数)を「n」個とする。そして、判定候補生成部12は、推定対象となるIFの数「n」からk個(初期値は、k=2)のIFの組となる組み合わせを全て生成する(ステップS2)。そして、判定候補生成部12は、生成したIFの組を、判定候補として判定候補情報330(図6参照)に格納する。
続いて、平衡度計算部13は、判定候補生成部12がステップS2において判定候補として生成したIFの組についての平衡度:p(t)を計算する(ステップS3)。具体的には、平衡度計算部13は、記憶部30内の判定候補情報330(図6)に格納された判定候補となるIFの組を取得し、そのIFの組において示される各IFのIF送受信量情報320を取得する。そして、平衡度計算部13は、(式1)に基づき平衡度:p(t)を計算し、その計算結果を判定候補情報330(平衡度332)に格納する。
次に、評価値計算部14は、判定候補生成部12がステップS2において判定候補として生成したIFの組についての変動傾向の評価値Cを計算する(ステップS4)。具体的には、評価値計算部14は、記憶部30内の判定候補情報330(図6)に格納された判定候補となるIFの組を取得し、そのIFの組において示される各IFのIF送受信量情報320を取得する。そして、評価値計算部14は、そのIFのIF送受信量情報320に示される送受信トラフィック量を用いて、手順3a(相関係数を用いた変動傾向の評価値Cの計算)や、手順3b(時系列の差分を用いた変動傾向の評価値Cの計算)等において示した手法により、変動傾向の評価値Cを計算し、その計算結果を判定候補情報330(変動傾向の評価値333)に格納する。
続いて、接続関係判定部15は、判定候補情報330(図6)を参照して、判定候補として生成されたIFの組の中から1つを抽出し、(原則1A)を満たすか否かの前記した「第1の判定」と、(原則2)を満たすか否かの前記した「第2の判定」とを行う(ステップS5)。
次に、接続関係判定部15は、抽出したIFの組が、第1の判定、第2の判定の両方の判定条件を満たすか否かを判定する(ステップS6)。そして、両方の判定条件を満たす場合には(ステップS6→Yes)、ステップS7に進み、そのIFの組で示される各IFの接続判定済フラグ325(図5(b)参照)を「1」とし、そのIFの組を、記憶部30内のIF接続情報340(図7参照)に格納する。
一方、両方の判定条件を満たす場合でないとき、つまり、第1の判定、第2の判定のいずれか一つでも満たさない場合には(ステップS6→No)、ステップS8に進む。
ステップS8において、接続関係判定部15は、ステップS2において判定候補として生成されたIFの組全てについて、ステップS5〜S7(ステップS7は、ステップS6でYesの場合のみ)の接続関係判定処理を行ったか否かを判定する。ここで、まだ、接続関係判定処理を行っていないIFの組がある場合には(ステップS8→No)、ステップS5に戻り、処理を続ける。一方、全てのIFの組について、接続関係判定処理を終えた場合には(ステップS8→Yes)、次のステップS9に進む。
ステップS9において、接続関係判定部15は、現時点における接続判定済フラグ325が「0」であるIFの数「n」がステップS2で設定されたk以下であるか否かを判定する。ここで、k以下でない場合には(ステップS9→No)、ステップS10に進み、kに1を加えて、ステップS2へ戻り、処理を続ける。一方、k以下である場合には(ステップS9→Yes)、トポロジ推定装置1はトポロジ推定処理を終了する。
以上説明したように、本実施形態に係るトポロジ推定装置1およびプログラムによれば、各ノードNの送受信トラフィック量の変動傾向を考慮することにより、各ノードの送受信トラフィック量の測定方法が異なる場合、つまり、装置の仕様が異なるため、一定の割合で送受信トラフィック量に差分が存在する場合であっても、誤推定や推定漏れとならず接続関係を正しく評価する可能性を格段に向上させることができるため、精度を向上させてIF間の接続関係(トポロジ)を推定することができる。
1 トポロジ推定装置
10 処理部
11 情報入力部
12 判定候補生成部
13 平衡度計算部
14 評価値計算部
15 接続関係判定部
16 情報出力部
20 入出力部
30 記憶部
310 ノードIF対応情報(装置IF対応情報)
320 IF送受信量情報
325 接続判定済フラグ
330 判定候補情報
340 IF接続情報
10 処理部
11 情報入力部
12 判定候補生成部
13 平衡度計算部
14 評価値計算部
15 接続関係判定部
16 情報出力部
20 入出力部
30 記憶部
310 ノードIF対応情報(装置IF対応情報)
320 IF送受信量情報
325 接続判定済フラグ
330 判定候補情報
340 IF接続情報
Claims (3)
- ネットワークを構成する複数の装置の接続関係を推定するトポロジ推定装置であって、
前記装置が備えるIF(Interface)それぞれの時系列の送信トラフィック量および受信トラフィック量の情報が当該IF毎に格納されるIF送受信量情報、が記憶される記憶部と、
前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、サブネットを構成するIFの数であるk個(k≧2)のIFの組の全ての組み合わせを、接続関係の判定候補として生成する判定候補生成部と、
前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて、前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの、前記受信トラフィック量の合計から前記送信トラフィック量の合計を減算した差分の絶対値を示す平衡度を計算する平衡度計算部と、
前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて、前記IF毎のIF送受信量情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの、前記送信トラフィック量および前記受信トラフィック量の変動傾向の一致度を示す評価値を計算する評価値計算部と、
前記平衡度と前記評価値から算出した値が所定値以下であることを判定する第1の判定、および、前記判定候補となるIFの組のうち、一つのIFを抽出し、前記抽出したIFの前記送信トラフィック量が、前記抽出したIFを除く全てのIFの前記受信トラフィック量の合計以下であることを、前記判定候補となるIFの組を構成する全てのIFを抽出して成立することを判定する第2の判定、を前記判定候補となるIFの組それぞれについて実行し、前記第1の判定および前記第2の判定を満たす場合に、前記判定候補となるIFの組を構成するIF間に、接続関係があると判定する接続関係判定部と、
を備えることを特徴とするトポロジ推定装置。 - 前記記憶部には、前記装置それぞれが備える前記IFの識別情報が格納された装置IF対応情報がさらに記憶されており、
前記判定候補生成部は、前記生成した判定候補となるIFの組それぞれについて前記装置IF対応情報を参照し、前記判定候補となるIFの組を構成する各IFの全てが一つの装置に備わる場合に、その判定候補となるIFの組を前記生成したIFの組の全ての組み合わせから削除すること
を特徴とする請求項1に記載のトポロジ推定装置。 - 請求項1または請求項2に記載のトポロジ推定装置の各機能を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014013345A JP5695767B1 (ja) | 2014-01-28 | 2014-01-28 | トポロジ推定装置およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014013345A JP5695767B1 (ja) | 2014-01-28 | 2014-01-28 | トポロジ推定装置およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP5695767B1 true JP5695767B1 (ja) | 2015-04-08 |
JP2015142204A JP2015142204A (ja) | 2015-08-03 |
Family
ID=52836964
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014013345A Active JP5695767B1 (ja) | 2014-01-28 | 2014-01-28 | トポロジ推定装置およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5695767B1 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113139794A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-07-20 | 江阴逐日信息科技有限公司 | 自动可配置流程演化方法、系统以及设备 |
JPWO2021149184A1 (ja) * | 2020-01-22 | 2021-07-29 | ||
US11765042B2 (en) | 2020-01-22 | 2023-09-19 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Traffic application amount calculation apparatus, method and program |
US11882015B2 (en) | 2019-07-01 | 2024-01-23 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Estimation system, addition apparatus, estimation method, addition method, estimation program and addition program |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6180369B2 (ja) * | 2014-05-29 | 2017-08-16 | 日本電信電話株式会社 | トポロジ推定装置およびプログラム |
JP6180371B2 (ja) * | 2014-06-06 | 2017-08-16 | 日本電信電話株式会社 | トポロジ推定装置及びプログラム |
JP7235714B2 (ja) * | 2020-12-18 | 2023-03-08 | 株式会社富士通エフサス | 情報処理装置、判定方法および判定プログラム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002077161A (ja) * | 2000-09-05 | 2002-03-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 通信ネットワーク構成推定方法および装置ならびに記録媒体 |
JP2011146920A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Fujitsu Ltd | トポロジーツリー作成装置、プログラム、及び方法 |
-
2014
- 2014-01-28 JP JP2014013345A patent/JP5695767B1/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002077161A (ja) * | 2000-09-05 | 2002-03-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 通信ネットワーク構成推定方法および装置ならびに記録媒体 |
JP2011146920A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Fujitsu Ltd | トポロジーツリー作成装置、プログラム、及び方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
CSNG201300181013; 丹治 直幸、立石 直規、田原 光穂、瀬社家 光: 'トラフィック量を用いたネットワークトポロジー推定技術の検討' 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.112 No.492 , 20130307, pp.95-100, 一般社団法人電子情報通信学会 * |
JPN6015003623; 丹治 直幸、立石 直規、田原 光穂、瀬社家 光: 'トラフィック量を用いたネットワークトポロジー推定技術の検討' 電子情報通信学会技術研究報告 Vol.112 No.492 , 20130307, pp.95-100, 一般社団法人電子情報通信学会 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11882015B2 (en) | 2019-07-01 | 2024-01-23 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Estimation system, addition apparatus, estimation method, addition method, estimation program and addition program |
JPWO2021149184A1 (ja) * | 2020-01-22 | 2021-07-29 | ||
JP7299535B2 (ja) | 2020-01-22 | 2023-06-28 | 日本電信電話株式会社 | トラヒック印加if判定装置、トラヒック印加if判定方法、および、トラヒック印加if判定プログラム |
US11765042B2 (en) | 2020-01-22 | 2023-09-19 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Traffic application amount calculation apparatus, method and program |
CN113139794A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-07-20 | 江阴逐日信息科技有限公司 | 自动可配置流程演化方法、系统以及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015142204A (ja) | 2015-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5695767B1 (ja) | トポロジ推定装置およびプログラム | |
JP7294369B2 (ja) | 情報処理に用いられる方法、装置、電子機器及びプログラム | |
WO2018142703A1 (ja) | 異常要因推定装置、異常要因推定方法及びプログラム | |
EP2963552A1 (en) | System analysis device and system analysis method | |
JP6200076B2 (ja) | システムから取得される測定値を評価する方法及びシステム | |
JP6180371B2 (ja) | トポロジ推定装置及びプログラム | |
EP4167540A1 (en) | Availability slo-aware network optimization | |
WO2022021420A1 (zh) | 一种根因定位方法及装置、电子设备 | |
US10248462B2 (en) | Management server which constructs a request load model for an object system, load estimation method thereof and storage medium for storing program | |
CN108259195A (zh) | 异常事件的影响范围的确定方法及系统 | |
Chen et al. | An efficient solution to locate sparsely congested links by network tomography | |
JP6180369B2 (ja) | トポロジ推定装置およびプログラム | |
CN115374019B (zh) | 分布式ui测试用例的测试方法、系统及计算机存储介质 | |
JP6438375B2 (ja) | 通信システム、通信装置、制御装置、トラフィック観測方法及びプログラム | |
Li | Exact analysis for next release problem | |
Khan et al. | Stitching algorithm: A network performance analysis tool for dynamic mobile networks | |
JP6300369B2 (ja) | トポロジ推定装置及びプログラム | |
JP7036344B2 (ja) | 通信品質劣化推定装置、通信品質劣化推定方法、及びプログラム | |
JP2017097795A (ja) | 演算装置、プログラム、情報処理方法 | |
JP2017192041A (ja) | 品質劣化推定装置、品質劣化推定方法、及びプログラム | |
Ben Hmida et al. | Performance evaluation of multiagent systems: communication criterion | |
Hung et al. | Trimmed Granger causality between two groups of time series | |
CN109634995B (zh) | 评估主体对关系的方法、装置及服务器 | |
JP6767025B2 (ja) | 品質劣化推定装置、品質劣化推定方法、及びプログラム | |
JP2018037035A (ja) | 品質劣化推定装置、品質劣化推定方法、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150203 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150206 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5695767 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |