JP5808510B1 - 予測装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ネットワーク回線の逼迫障害を予測する精度の向上が望まれていた。【解決手段】ネットワーク内の地点におけるトラフィックの履歴に基づいて、当該地点の予め定められた時間毎のトラフィックを示すトラフィックパターンを生成するパターン生成部と、当該地点における第１の時刻のトラフィック実測値を取得する実測値取得部と、トラフィックパターンにおける第１の時刻と第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、第２の時刻のトラフィック予測値を算出する予測値算出部とを備える予測装置を提供する。【選択図】図４

Description

本発明は、予測装置及びプログラムに関する。

ネットワークにおける統計情報の近似曲線を表示することにより、データ量の増加率を確認する技術が知られていた。（例えば、特許文献１参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２００２−９９４６９号公報

ネットワーク回線の逼迫障害を予測する精度の向上が望まれていた。

本発明の第１の態様によれば、ネットワーク内の地点におけるトラフィックの履歴に基づいて、上記地点の予め定められた時間毎のトラフィックを示すトラフィックパターンを生成するパターン生成部と、上記地点における第１の時刻のトラフィック実測値を取得する実測値取得部と、上記トラフィックパターンにおける上記第１の時刻と上記第１の時刻の後の第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、上記第２の時刻のトラフィック予測値を算出する予測値算出部とを備える予測装置が提供される。

上記予測装置において、上記予測値算出部は、上記トラフィックパターンにおける上記第２の時刻と上記第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第２の時刻のトラフィック予測値とに基づいて、上記第３の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。上記予測装置において、上記予測値算出部は、上記トラフィックパターンにおける上記第１の時刻と上記第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、上記第３の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。上記予測装置において、上記予測値算出部は、上記実測値取得部が上記地点における上記第２の時刻のトラフィック実測値を取得した場合に、上記トラフィックパターンにおける上記第２の時刻と上記第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第２の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、上記第３の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。

上記予測装置において、上記パターン生成部は、日付の属性毎に、複数のトラフィックパターンを生成してよく、上記実測値取得部は、上記地点における第１の日付の上記第１の時刻のトラフィック実測値を取得してよく、上記予測値算出部は、上記複数のトラフィックパターンのうち、上記第１の日付の属性に対応するトラフィックパターンにおける上記第１の時刻と上記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、上記第２の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。上記予測装置において、上記第１の時刻は、イベント発生後の時刻であってよく、上記予測値算出部は、複数のトラフィックパターンのうち、上記イベントに対応するトラフィックパターンにおける上記第１の時刻と上記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、上記第２の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。

上記予測装置において、上記イベントは、ソフトウエアのリリースイベントを含んでよい。上記予測装置において、上記パターン生成部は、第１のイベントが発生したときのトラフィックの履歴及び上記第１のイベントが発生していないときのトラフィックの履歴に基づいて、第２のイベントに対応するトラフィックパターンを生成してよい。上記予測装置において、上記第１のイベント及び上記第２のイベントは、ソフトウエアのリリースイベントであってよく、上記パターン生成部は、上記第１のイベントが発生したときのトラフィックの履歴、上記第１のイベントが発生していないときのトラフィックの履歴及び上記ソフトウエアのデータ量に基づいて、上記第２のイベントに対応するトラフィックパターンを生成してよい。

上記予測装置は、上記第１の時刻と上記第２の時刻との間に変更される上記ネットワークのルーティング制御に関する情報を示す変更情報を取得する変更情報取得部と、上記変更情報に基づいて、上記第２の時刻における上記地点のトラフィックの変化量を導出する変化量導出部と、上記地点に対して迂回されるトラフィック量又は上記地点から迂回されるトラフィック量を取得する迂回量取得部とをさらに備えてよく、上記予測値算出部は、上記トラフィックパターンにおける上記第１の時刻と上記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、上記第１の時刻のトラフィック実測値と、上記迂回されるトラフィック量とに基づいて、上記第２の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。

上記予測装置は、上記予測値算出部が予測した上記トラフィック予測値が、予め定められた閾値より大きいか否かを判定する判定部をさらに備えてよい。上記予測装置は、上記判定部によって、上記予測値算出部が予測した上記トラフィック予測値が、予め定められた閾値より大きいと判定された場合に、上記ネットワークのルーティング制御を変更するルーティング変更部をさらに備えてよい。

本発明の第２の態様によれば、コンピュータを、上記予測装置として機能させるためのプログラムが提供される。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

予測装置１００のネットワーク環境の一例を概略的に示す。 トラフィックパターン２０２、２０４の一例を概略的に示す。 予測装置１００によるトラフィック予測値の算出手法を説明する説明図である。 予測装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。 トラフィックパターン５０２、５０４、５０６の一例を概略的に示す。 ネットワークの一例を概略的に示す。 予測装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。 予測値出力部１１０による表示例を概略的に示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、予測装置１００のネットワーク環境の一例を概略的に示す。本実施形態に係る予測装置１００は、ネットワーク１０内の各地点に発生するトラフィック量を予測する。ネットワーク１０内の地点とは、ネットワーク１０内のトラフィックを測定可能な任意のポイントであってよく、例えば、ノード及びリンクである。ネットワーク１０は、インターネット、専用網及び電話網の少なくともいずれかを含んでよい。

トラフィック量測定装置１２は、ネットワーク１０内の各地点におけるトラフィック量を測定する。トラフィック量測定装置１２は、ＭＲＴＧ（Ｍｕｌｔｉ Ｒｏｕｔｅｒ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｇｒａｐｈｅｒ）を用いてネットワーク１０におけるトラフィック量を測定してよい。また、トラフィック量測定装置１２は、ＮｅｔＦｌｏｗを用いてネットワーク１０におけるトラフィック量を測定してもよい。トラフィック量測定装置１２は、他のソフトウエア及びプロトコル等を用いてネットワーク１０におけるトラフィック量を測定してもよい。

予測装置１００とトラフィック量測定装置１２とは、直接通信してもよく、また、ネットワーク１０を介して通信してもよい。また、予測装置１００が、トラフィック量測定装置１２の機能を備えてもよい。

予測装置１００は、トラフィック量測定装置１２によって測定されたトラフィックの履歴に基づいて、ネットワーク１０内の各地点のトラフィック量を予測してよい。例えば、予測装置１００は、ネットワーク１０内のトラフィックが増加するイベントが発生した場合に、イベント発生後に実測したトラフィックと、トラフィック量測定装置１２によって測定されたトラフィックの履歴とに基づいて、その後に発生するトラフィックの予測値を算出する。

ネットワーク１０内のトラフィックが増加するイベントとは、例えば、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等のソフトウエアのリリースイベントである。また、例えば、携帯電話等の無線通信端末を所持する所持者が一か所に多数集まるコンサート及び花火大会等のイベントである。また、例えば、ＤｏＳ攻撃等の正常でないトラフィックが増加するイベントである。

トラフィック予測値を算出する算出手順の一例として、予測装置１００は、まず、ネットワーク１０内の地点におけるトラフィックの履歴に基づいて、当該地点の予め定められた時間毎のトラフィックを示すトラフィックパターンを生成する。次に、予測装置１００は、当該地点における、イベント発生後の第１の時刻のトラフィック実測値を取得する。

そして、予測装置１００は、トラフィックパターンにおける第１の時刻と第１の時刻の後の第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、第２の時刻のトラフィック予測値を算出する。予測装置１００は、第１の時刻と第２の時刻との間のトラフィックの変動率を第１の時刻のトラフィック実測値に乗じることによって、第２の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。

予測装置１００は、ネットワーク１０内に障害が発生して、トラフィックが迂回される場合に、トラフィックの迂回量を考慮して、トラフィック予測値を算出してよい。例えば、予測装置１００は、一の地点のトラフィックの履歴と、一の地点に対して迂回されるトラフィック量又は一の地点から迂回されるトラフィック量とに基づいて、トラフィック量を予測する。これにより、ネットワーク１０内に障害が発生した場合に、トラフィックの迂回量が決まった時点で各地点のトラフィック予測値を算出することができ、ネットワーク１０全体の逼迫障害の発生を適切に予測することができる。

図２は、トラフィックパターン２０２、２０４の一例を概略的に示す。トラフィックパターン２０２は、イベントが発生していないときのトラフィックを示す。トラフィックパターン２０４は、午前０時にイベントが発生したときのトラフィックを示す。

図２が示すように、イベントが発生したときのトラフィックは、イベントが発生していないときのトラフィックと同様に推移する傾向にある。本実施形態に係る予測装置１００は、このような特性に基づいて、イベントが発生したときのトラフィックが、イベントが発生していないときのトラフィックと同様に推移すると仮定してトラフィック予測値を算出してよい。

図３は、予測装置１００によるトラフィック予測値の算出手法を説明する説明図である。トラフィックパターン３００は、予測装置１００によって予め生成されたイベントが発生していないときのトラフィックパターンの一部を示す。図３は、１７時より前にイベントが発生した場合のトラフィック予測値の算出手順を概略的に示す。

予測装置１００は、まず、１７時のトラフィックの実測値４０２を取得する。次に、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における１７時と１８時との間のトラフィックの変動率を算出する。そして、予測装置１００は、算出した変動率を実測値４０２に乗じる。これにより、予測装置１００は、１８時のトラフィックの予測値４０４を算出する。

また、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における１８時と１９時との間のトラフィックの変動率を予測値４０４に乗じる。これにより、予測装置１００は、１９時のトラフィックの予測値４０６を算出する。なお、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における１７時と１９時との間のトラフィックの変動率を実測値４０２に乗じることによって予測値４０６を算出してもよい。

また、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における１９時と２０時との間のトラフィックの変動率を予測値４０６に乗じる。これにより、予測装置１００は、２０時のトラフィックの予測値４０８を算出する。なお、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における１７時と２０時との間のトラフィックの変動率を実測値４０２に乗じることによって予測値４０８を算出してもよい。

また、予測装置１００は、トラフィックパターン３００における２０時と２１時との間のトラフィックの変動率を予測値４０８に乗じる。これにより、予測装置１００は、２１時のトラフィックの予測値４１０を算出する。なお、予測装置１００は、１７時と２１時との間のトラフィックの変動率を実測値４０２に乗じることによって予測値４１０を算出してもよい。

このように、予測装置１００は、連鎖的に複数の時刻のトラフィックの予測値を算出してよい。また、予測装置１００は、１８時のトラフィックの実測値を取得した場合、当該実測値を用いて、予測値４０６、予測値４０８及び予測値４１０を算出してよい。このように、予測装置１００は、各時刻の実測値を取得する毎に、リアルタイムに、後の時刻の予測値を算出してよい。

上述したように、予測装置１００は、イベントが発生したときのトラフィックが、イベントが発生していないときのトラフィックと同様に推移すると仮定してトラフィック予測値を算出することにより、近似曲線を用いた従来の予測手法に比べて高い精度でトラフィック予測値を算出できる。これにより、ネットワーク１０内の各地点に、逼迫障害が発生するか否かを早期に高い精度で判断することが可能となる。

図４は、予測装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。予測装置１００は、履歴格納部１０２、パターン生成部１０４、実測値取得部１０６、予測値算出部１０８、予測値出力部１１０、判定部１１２、ルーティング変更部１１４、変更情報取得部１１６、変化量導出部１１８及び迂回量取得部１２０を備えてよい。なお、予測装置１００がこれらのすべての構成を備えることは必須とは限らない。

履歴格納部１０２は、ネットワーク１０内の各地点のトラフィックの履歴を格納する。履歴格納部１０２は、ネットワーク１０内の各地点のトラフィックを、トラフィック量測定装置１２から受信して格納してよい。

パターン生成部１０４は、トラフィックパターンを生成する。パターン生成部１０４は、履歴格納部１０２に格納されたネットワーク１０内の各地点におけるトラフィックの履歴に基づいて、各地点の予め定められた時間毎のトラフィックを示すトラフィックパターンを生成してよい。

パターン生成部１０４は、複数日分のトラフィックの履歴を平均することによって、一日分のトラフィックパターンを生成してよい。例えば、パターン生成部１０４は、最近の４０日分のトラフィックの履歴を平均することによって、一日分のトラフィックパターンを生成する。パターン生成部１０４は、毎日、最近の４０日分のトラフィックの履歴を平均することによって、一日分のトラフィックパターンを生成してよい。パターン生成部１０４は、時間単位、日単位、週単位及び月単位等、様々な単位のトラフィックパターンを生成してよい。

パターン生成部１０４は、日付の属性毎に、複数のトラフィックパターンを生成してよい。例えば、パターン生成部１０４は、平日のトラフィックパターン、休日のトラフィックパターン、曜日毎のトラフィックパターン、季節毎のトラフィックパターン及び天気別のトラフィックパターン等を生成する。

パターン生成部１０４は、イベント毎のトラフィックパターンを生成してよい。例えば、パターン生成部１０４は、ソフトウエアのリリースイベントのトラフィックパターンを生成する。

パターン生成部１０４は、一のソフトウエアがリリースされたときのトラフィックの履歴から、当該一のソフトウエアのリリースイベントのトラフィックパターンを生成してよい。また、パターン生成部１０４は、一のソフトウエアの複数バージョンのそれぞれがリリースされた時のトラフィックの履歴を平均することによって、当該一のソフトウエアのリリースイベントのトラフィックパターンを生成してもよい。

パターン生成部１０４は、無線通信端末を所持する所持者が一か所に多数集まるイベントのトラフィックパターンを生成してもよい。また、パターン生成部１０４は、ＤｏＳ攻撃等の正常でないトラフィックが増加するイベントのトラフィックパターンを生成してもよい。

実測値取得部１０６は、ネットワーク１０の地点におけるトラフィック実測値を取得する。実測値取得部１０６は、トラフィック量測定装置１２から、トラフィック実測値を受信してよい。

予測値算出部１０８は、実測値取得部１０６が取得したトラフィック実測値と、パターン生成部１０４によって生成されたトラフィックパターンとに基づいて、トラフィック予測値を算出する。例えば、実測値取得部１０６が第１の時刻のトラフィック実測値を取得した場合、予測値算出部１０８は、トラフィックパターンにおける第１の時刻と第１の時刻の後の第２の時刻との間のトラフィックの変動率及び第１の時刻のトラフィック実測値に基づいて、第２の時刻のトラフィック予測値を算出する。予測値算出部１０８は、第１の時刻と第２の時刻との間のトラフィックの変動率を、第１の時刻のトラフィック実測値に乗ずることによって、第２の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。

また、予測値算出部１０８は、トラフィックパターンにおける第２の時刻と第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率及び第２の時刻のトラフィック予測値に基づいて、第３の時刻のトラフィック予測値を算出してよい。例えば、予測値算出部１０８は、第２の時刻と第３の時刻との間のトラフィックの変動率を、第２の時刻のトラフィック予測値に乗ずることによって、第３の時刻のトラフィック予測値を算出する。

なお、予測値算出部１０８は、トラフィックパターンにおける第１の時刻と第３の時刻との間のトラフィックの変動率及び第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、第３の時刻のトラフィック予測値を算出してもよい。例えば、予測値算出部１０８は、トラフィックパターンにおける第１の時刻と第３の時刻との間のトラフィックの変動率を、第１の時刻のトラフィック実測値に乗ずることによって、第３の時刻のトラフィック予測値を算出する。

予測値算出部１０８は、実測値取得部１０６が、一の地点における第１の日付のトラフィック実測値を取得した場合に、第１の日付の属性に対応するトラフィックパターンを用いて、トラフィック予測値を算出してよい。第１の日付の属性とは、第１の日付の曜日、第１の日付における天気、第１の日付が平日であるか休日であるか、又はこれらの組み合わせ等であってよい。例えば、予測値算出部１０８は、第１の日付が平日である場合には、平日のトラフィックパターンを用いる。また、予測値算出部１０８は、第１の日付が平日であり、かつ、雨の日である場合、平日かつ雨の日のトラフィックパターンを用いる。

予測値算出部１０８は、実測値取得部１０６が、一の地点における、イベント発生後の第１の時刻のトラフィック実測値を取得した場合に、当該イベントに対応するトラフィックパターンを用いて、トラフィック予測値を算出してよい。

予測値出力部１１０は、予測値算出部１０８が算出したトラフィック予測値を出力する。予測値出力部１１０は、例えば、予測値算出部１０８が算出したトラフィック予測値を表示出力する。これにより、表示出力したトラフィック予測値を閲覧する閲覧者に、トラフィック予測値を把握させることができる。当該閲覧者は、表示出力されたトラフィック予測値を閲覧することにより、ネットワーク１０内の各地点における逼迫障害の発生予測状況を把握することができ、予め逼迫障害の発生を防止する措置をとることができる。逼迫障害の発生を防止する措置とは、トラフィックの迂回及び回線の増速等である。

判定部１１２は、予測値算出部１０８が算出したトラフィック予測値が、予め定められた閾値より大きいか否かを判定する。予め定められた閾値は、ネットワーク１０の各地点が、逼迫障害を引き起こすか否かを判定できる値に設定されてよい。例えば、予め定められた閾値として、ネットワーク１０の各地点の最大通信帯域幅が採用される。また、予め定められた閾値として、ネットワーク１０の各地点の最大通信帯域幅を基に決定された値が採用されてもよい。最大通信帯域幅を基に決定された値とは、最大通信帯域幅に、例えば７０％等の予め定められた割合を乗じた値であってよい。予め定められた閾値は、ネットワーク１０の各地点のそれぞれについて異なる値が設定されてよい。

判定部１１２によって予測値算出部１０８が算出したトラフィック予測値が予め定められた閾値より大きいと判定された場合に、予測値出力部１１０は、警告を出力してよい。予測値出力部１１０は、表示出力及び音声出力の少なくとも一方によって警告を出力してよい。

ルーティング変更部１１４は、ネットワーク１０の複数の地点の少なくとも１つにおけるルーティングの設定を変更する。ルーティング変更部１１４は、例えば、ネットワーク１０内において障害が発生した場合に、障害が発生した地点のトラフィックを迂回させるべくルーティングの設定を変更してよい。

また、ルーティング変更部１１４は、判定部１１２によって、トラフィック予測値が予め定められた閾値より大きいと判定された場合に、ルーティングの設定を変更してよい。例えば、一の地点における３時間後のトラフィック予測値が予め定められた閾値より大きいと判定部１１２によって判定された場合、ルーティング変更部１１４は、３時間後までに、当該一の地点のトラフィックを迂回させるべくルーティングの設定を変更する。これにより、トラフィック予測値が予め定められた閾値よりも大きいと判定された地点における逼迫障害の発生を防止することができる。

変更情報取得部１１６は、変更されるネットワーク１０のルーティング制御に関する情報を示す変更情報を取得する。変更情報取得部１１６は、例えば、第１の時刻と第２の時刻との間に変更されるネットワーク１０のルーティング制御に関する情報を示す変更情報を取得する。

変更情報取得部１１６は、ルーティング変更部１１４によって変更される変更情報を取得してよい。また、変更情報取得部１１６は、ネットワーク１０のルーティング制御を実行する他の装置から変更情報を受信してもよい。また、変更情報取得部１１６は、予測装置１００を操作する操作者によって入力された変更情報を取得してもよい。

変化量導出部１１８は、変更情報取得部１１６が取得した変更情報に基づいて、ネットワーク１０の各地点のトラフィックの変化量を導出する。変化量導出部１１８は、第１の時刻と第２の時刻との間に変更されるネットワーク１０のルーティング制御に関する情報を示す変更情報に基づいて、第２の時刻における各地点のトラフィックの変化量を導出してよい。

変化量導出部１１８は、例えば、変化情報が、一の地点から他の地点に対してトラフィックを迂回させることを示す場合、迂回されるトラフィック量を、一の地点から迂回されるトラフィック量として、及び、他の地点に対して迂回されるトラフィック量として導出する。

迂回量取得部１２０は、変化量導出部１１８によって導出されたトラフィック量を取得する。迂回量取得部１２０は、例えば、予測値算出部１０８が一の地点のトラフィック予測値を算出する場合、当該一の地点に対して迂回されるトラフィック量及び当該一の地点から迂回されるトラフィック量の少なくともいずれかを取得する。

予測値算出部１０８は、ネットワーク１０の一の地点における第２の時刻のトラフィック予測値を算出する場合に、当該一の地点のトラフィックパターンにおける第１の時刻と第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、当該一の地点の第１の時刻のトラフィック実測値と、当該一の地点に対して迂回されるトラフィック量及び当該一の地点から迂回されるトラフィック量の少なくとも一方とを用いてよい。具体例として、予測値算出部１０８は、第１の時刻と第２の時刻と間のトラフィックの変動率を、第１の時刻のトラフィック実測値に乗じた値に対して、当該一の地点に対して迂回されるトラフィック量の加算及び当該一の地点から迂回されるトラフィック量の減算の少なくとも一方を施すことによって、第２の時刻のトラフィック予測値を算出する。

予測値算出部１０８は、ネットワーク１０のルーティング制御が変更される毎に、トラフィック予測値を算出してよい。これにより、例えば、予測値算出部１０８によって算出された一の地点のトラフィック予測値が予め定められた閾値より大きいことに応じて、ルーティング変更部１１４がネットワーク１０のルーティング設定を変更した結果、一の地点の逼迫障害の発生を防ぐことができるかを把握することができ、かつ、ルーティング設定の変更の結果、他の地点に逼迫障害が発生してしまうか否かを把握することができる。

図５は、トラフィックパターン５０２、５０４、５０６の一例を概略的に示す。トラフィックパターン５０２は、ネットワーク１０の一の地点における、イベントが発生していないときのトラフィックを示す。トラフィックパターン５０４は、０時に一のソフトウエアの第１バージョンがリリースされたときの、当該一の地点におけるトラフィックを示す。トラフィックパターン５０６は、トラフィックパターン５０２及びトラフィックパターン５０４に基づいてパターン生成部１０４が生成した、一のソフトウエアの第２バージョンがリリースされるときのトラフィックパターンを示す。

パターン生成部１０４は、まず、トラフィックパターン５０４とトラフィックパターン５０２との差分を算出する。パターン生成部１０４は、例えば、トラフィックパターン５０４とトラフィックパターン５０２との各時刻における差分を算出する。

パターン生成部１０４は、次に、算出した差分に対して、一のソフトウエアの第１バージョンと第２バージョンとのデータ量の差異を反映する。パターン生成部１０４は、例えば、第１バージョンのデータ量に対する第２バージョンのデータ量の割合を、トラフィックパターン５０４とトラフィックパターン５０２との差分に対して乗じる。具体例として、第１バージョンのデータ量が１Ｇバイトであり、第２バージョンのデータ量が１．５Ｇバイトである場合、パターン生成部１０４は、トラフィックパターン５０４とトラフィックパターン５０２との差分に対して、１．５を乗じる。

そして、パターン生成部１０４は、第１バージョンと第２バージョンとのデータ量の差異を反映した差分を、トラフィックパターン５０２に加算することによって、トラフィックパターン５０６を生成する。このように、パターン生成部１０４は、一のソフトウエアの旧バージョンのリリースイベントが発生したときのトラフィックの履歴と、イベントが発生していないときのトラフィックの履歴と、当該一のソフトウエアの旧バージョン及び新バージョンのデータ量とに基づいて、当該一のソフトウエアの新バージョンのリリースイベントに対応するトラフィックパターンを生成してよい。

なお、ここでは、パターン生成部１０４が、イベントが発生していないときのトラフィックパターン５０２に対して、イベントが発生したときのトラフィックパターン５０４を適用することによって、トラフィックパターン５０６を生成する場合について説明したが、これに限らず、パターン生成部１０４は、イベントが発生していないときのトラフィックパターン５０２に対して、任意のトラフィック量を適用することによって、新たなトラフィックパターンを生成してもよい。例えば、パターン生成部１０４は、トラフィックパターン５０２に対して、任意のトラフィック量を乗算又は加算することによって、新たなトラフィックパターンを生成する。

図６は、ネットワーク１０の一例を概略的に示す。図６に示す例では、ノードＡ６０２とノードＤ６０８との間の経路として、ノードＢ６０４及びノードＣ６０６を介する経路と、ノードＥ６１０及びノードＦ６１２を介する経路と、ノードＧ６１４及びノードＨ６１６を介する経路とがある。ノードＡ６０２、ノードＢ６０４、ノードＣ６０６、ノードＤ６０８、ノードＥ６１０、ノードＦ６１２、ノードＧ６１４及びノードＨ６１６のそれぞれは、他の経路の一部となっていてよい。

ここで、予測値算出部１０８によって算出されたノードＢ６０４のトラフィック予測値が予め定められた閾値より大きい場合、ルーティング変更部１１４は、ノードＡ６０２からノードＢ６０４へのトラフィックの少なくとも一部をノードＥ６１０に対して迂回させるべく、ルーティング情報を変更してよい。

そして、ルーティング変更部１１４によってルーティング情報が変更された後、予測値算出部１０８は、ノードＥ６１０のトラフィック予測値を改めて算出してよい。そして、仮に、予測値算出部１０８によって算出されたノードＥ６１０のトラフィック予測値が予め定められた閾値より大きい場合、ルーティング変更部１１４は、ノードＡ６０２からノードＥ６１０へのトラフィックの少なくとも一部をノードＧ６１４に迂回させるべく、ルーティング情報を変更してよい。また、ルーティング変更部１１４は、ノードＡ６０２からノードＢ６０４へのトラフィックの、ノードＥ６１０に対する迂回量を低減させるべく、ルーティング情報を変更してもよい。これにより、ネットワーク１０全体の逼迫障害の発生を効率的に防止することができる。

図７は、予測装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、実測値取得部１０６が、第１の時刻のトラフィック実測値を取得した状態を開始状態として説明する。図７に示す各処理は、予測装置１００が備える制御部が主体となって実行される。

Ｓ７０２では、予測値算出部１０８が、パターン生成部１０４によって生成されたトラフィックパターンを取得する。予測値算出部１０８は、第１の時刻がイベント発生後の時刻である場合、当該イベントに対応するトラフィックパターンを取得してよい。また、予測値算出部１０８は、第１の時刻が属する日付の属性に対応するトラフィックパターンを取得してよい。

Ｓ７０４では、予測値算出部１０８が、Ｓ７０２で取得したトラフィックパターンにおける第１の時刻と第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、第２の時刻のトラフィック予測値を算出する。またさらに、予測値算出部１０８は、Ｓ７０２で取得したトラフィックパターンと、第２の時刻のトラフィック予測値又は第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、第２の時刻よりも後の時刻のトラフィック予測値を算出する。予測値算出部１０８によって算出されたトラフィック予測値は、予測値出力部１１０によって出力されてよい。

Ｓ７０６では、判定部１１２が、Ｓ７０４で算出された複数のトラフィック予測値のうち少なくとも１つが、予め定められた閾値より大きいか否かを判定する。判定部１１２によって、複数のトラフィック予測値のうち少なくとも１つが予め定められた閾値より大きいと判定された場合、Ｓ７０８に進み、判定されなかった場合、Ｓ７１０に進む。Ｓ７０８では、予測値出力部１１０が警告を出力する。

Ｓ７１０では、ネットワーク１０のルーティング制御に変更があったか否かを判定する。ネットワーク１０のルーティング制御に変更があったと判定された場合、Ｓ７０４に戻って、予測値算出部１０８が、第２の時刻と、第２の時刻よりも後の時刻のトラフィック予測値を算出する。ネットワーク１０のルーティング制御に変更があったと判定されなかった場合、Ｓ７１２に進む。

Ｓ７１２では、実測値取得部１０６によって新たなトラフィック実測値が取得されたか否かが判定される。新たなトラフィック実測値が取得されたと判定された場合、Ｓ７０４に戻って、予測値算出部１０８が、Ｓ７０２で取得されたトラフィックパターンと、新たなトラフィック実測値とを用いて、新たなトラフィック実測値に対応する時刻よりも後の時刻のトラフィック予測値を算出する。

新たなトラフィック実測値が取得されたと判定されなかった場合、Ｓ７１４に進む。Ｓ７１４では、トラフィック予測値の算出処理の終了指示が有ったか否かを判定する。終了指示があったと判定されなかった場合、Ｓ７１０に戻り、終了指示があったと判定された場合、処理を終了する。

図８は、予測値出力部１１０による表示例８００を概略的に示す。表示例８００は、予測装置１００が日本全国のネットワーク１０内の各地点のトラフィック予測値を算出した場合の表示例を示す。予測値出力部１１０は、予測値算出部１０８が算出したトラフィック予測値を、地図表示８１０として表示出力してよい。

地図表示８１０は、都道府県毎のトラフィック予測値を識別して示す。地図表示８１０は、トラフィック予測値が高いほど、濃度の高いハッチングが施された例を示す。なお、トラフィック予測値の高低が識別できれば、他の表示態様であってもよい。

スライドバー８２０は、時刻の選択を可能にする。図８に示す例では、一日の時刻を選択できる場合を例示しているが、これに限らず、複数日の時刻を選択可能としてもよく、また、一日のうちの一部の時刻を選択可能としてもよい。表示例８００の閲覧者は、スライドバー８２０を操作することによって、日本全国の各地域における各時刻のトラフィック予測値を容易に把握することができる。

ここでは、表示例８００が、日本全国の地域毎に異なるハッチングを施す例を挙げて説明したが、これに限らない。各地域のトラフィック予測値の高低を直感的に理解できる表示であれば、どのような表示であってもよい。例えば、予測値出力部１１０は、日本の地図上に、トラフィック予測値の高低に対応する等高線を表示させてもよい。

以上の説明において、予測装置１００の各部は、ハードウエアにより実現されてもよく、ソフトウエアにより実現されてもよい。また、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせにより実現されてもよい。また、プログラムが実行されることにより、コンピュータが、予測装置１００として機能してもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体又はネットワークに接続された記憶装置から、予測装置１００の少なくとも一部を構成するコンピュータにインストールされてよい。

コンピュータにインストールされ、コンピュータを本実施形態に係る予測装置１００として機能させるプログラムは、ＣＰＵ等に働きかけて、コンピュータを、予測装置１００の各部としてそれぞれ機能させる。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータに読込まれることにより、ソフトウエアと予測装置１００のハードウエア資源とが協働した具体的手段として機能する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ ネットワーク、１２ トラフィック量測定装置、１００ 予測装置、１０２ 履歴格納部、１０４ パターン生成部、１０６ 実測値取得部、１０８ 予測値算出部、１１０ 予測値出力部、１１２ 判定部、１１４ ルーティング変更部、１１６ 変更情報取得部、１１８ 変化量導出部、１２０ 迂回量取得部、２０２ トラフィックパターン、２０４ トラフィックパターン、３００ トラフィックパターン、４０２ 実測値、４０４ 予測値、４０６ 予測値、４０８ 予測値、４１０ 予測値、５０２ トラフィックパターン、５０４ トラフィックパターン、５０６ トラフィックパターン、６０２ ノードＡ、６０４ ノードＢ、６０６ ノードＣ、６０８ ノードＤ、６１０ ノードＥ、６１２ ノードＦ、６１４ ノードＧ、６１６ ノードＨ、８００ 表示例、８１０ 地図表示、８２０ スライドバー

Claims (9)

1. 予測装置であって、
   ネットワーク内の地点におけるトラフィックの履歴に基づいて、前記地点の予め定められた時間毎のトラフィックを示すトラフィックパターンを生成するパターン生成部と、
   前記地点における第１の時刻のトラフィック実測値を取得する実測値取得部と、
   前記トラフィックパターンにおける前記第１の時刻と前記第１の時刻の後の第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、前記第２の時刻のトラフィック予測値を算出する予測値算出部と
   を備え、
   前記予測値算出部は、前記トラフィックパターンにおける前記第２の時刻と前記第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第２の時刻のトラフィック予測値とに基づいて、前記第３の時刻のトラフィック予測値を算出し、
   前記予測装置は、
   前記予測値算出部が予測した前記第２の時刻のトラフィック予測値又は前記第３の時刻のトラフィック予測値が、予め定められた閾値より大きいか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によって、前記予測値算出部が予測した前記第３の時刻のトラフィック予測値が前記予め定められた閾値より大きいと判定された場合に、前記第３の時刻よりも前にネットワークのルーティング制御を変更するルーティング変更部と
   をさらに備える、予測装置。
2. 前記予測値算出部は、前記実測値取得部が前記地点における前記第２の時刻のトラフィック実測値を取得した場合に、前記トラフィックパターンにおける前記第２の時刻と前記第２の時刻の後の第３の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第２の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、前記第３の時刻のトラフィック予測値を算出する、請求項１に記載の予測装置。
3. 前記パターン生成部は、日付の属性毎に、複数のトラフィックパターンを生成し、
   前記実測値取得部は、前記地点における第１の日付の前記第１の時刻のトラフィック実測値を取得し、
   前記予測値算出部は、前記複数のトラフィックパターンのうち、前記第１の日付の属性に対応するトラフィックパターンにおける前記第１の時刻と前記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、前記第２の時刻のトラフィック予測値を算出する、請求項１又は２に記載の予測装置。
4. 前記第１の時刻は、イベント発生後の時刻であり、
   前記予測値算出部は、複数のトラフィックパターンのうち、前記イベントに対応するトラフィックパターンにおける前記第１の時刻と前記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第１の時刻のトラフィック実測値とに基づいて、前記第２の時刻のトラフィック予測値を算出する、請求項１又は２に記載の予測装置。
5. 前記イベントは、ソフトウエアのリリースイベントを含む、請求項４に記載の予測装置。
6. 前記パターン生成部は、第１のイベントが発生したときのトラフィックの履歴及び前記第１のイベントが発生していないときのトラフィックの履歴に基づいて、第２のイベントに対応するトラフィックパターンを生成する、請求項１から５のいずれか一項に記載の予測装置。
7. 前記第１のイベント及び前記第２のイベントは、ソフトウエアのリリースイベントであり、
   前記パターン生成部は、前記第１のイベントが発生したときのトラフィックの履歴、前記第１のイベントが発生していないときのトラフィックの履歴及び前記ソフトウエアのデータ量に基づいて、前記第２のイベントに対応するトラフィックパターンを生成する、請求項６に記載の予測装置。
8. 前記第１の時刻と前記第２の時刻との間に変更される前記ネットワークのルーティング制御に関する情報を示す変更情報を取得する変更情報取得部と、
   前記変更情報に基づいて、前記第２の時刻における前記地点のトラフィックの変化量を導出する変化量導出部と、
   前記地点に対して迂回されるトラフィック量又は前記地点から迂回されるトラフィック量を取得する迂回量取得部と
   をさらに備え、
   前記予測値算出部は、前記トラフィックパターンにおける前記第１の時刻と前記第２の時刻との間のトラフィックの変動率と、前記第１の時刻のトラフィック実測値と、前記迂回されるトラフィック量とに基づいて、前記第２の時刻のトラフィック予測値を算出する、請求項１から７のいずれか一項に記載の予測装置。
9. コンピュータを、請求項１から８のいずれか一項に記載の予測装置として機能させるためのプログラム。

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