JP5923914B2 - Network state estimation apparatus and network state estimation program - Google Patents

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Description

本発明は、網状態推定装置及び網状態推定プログラムに関するものであり、例えば、ルータやスイッチ等のノードと、光ファイバ等のリンクで構成される網において、帯域を分割し、サービス毎に仮想的に別の網として機能させる仮想網が構築されている場合に、仮想網の利用状態を推定する網状態推定装置及び網状態推定プログラムに適用し得るものである。   The present invention relates to a network state estimation device and a network state estimation program. For example, in a network composed of nodes such as routers and switches and links such as optical fibers, the bandwidth is divided and each service is virtualized. The present invention can be applied to a network state estimation device and a network state estimation program for estimating the use state of a virtual network when a virtual network that functions as another network is constructed.

最初に、網の利用状態を把握する従来の網状態推定技術を説明する。   First, a conventional network state estimation technique for grasping the network usage state will be described.

非特許文献1には、PathLoadと呼ばれる可用帯域推定技術が記載されている。なお、PathLoadは、Manish JainとConstantinos Dovrolisyにより開発された。   Non-Patent Document 1 describes an available bandwidth estimation technique called PathLoad. PathLoad was developed by Manish Jain and Constantinos Dovrolisy.

非特許文献1の記載技術は、網に対して送信間隔が等しいパケット列を入力し、受信側での到着間隔を観測するものである。入力時のパケット列の帯域が、網の通信経路で利用可能な(可用)帯域の最小値よりも小さければ、送信間隔と到着間隔はほぼ等しくなる。入力時のパケット列の帯域が、網の可用帯域より大きければ、送信間隔よりも到着間隔の方が大きくなる。   The technique described in Non-Patent Document 1 inputs a packet sequence having the same transmission interval to the network and observes the arrival interval on the receiving side. If the bandwidth of the packet sequence at the time of input is smaller than the minimum value of available (usable) bandwidth on the network communication path, the transmission interval and the arrival interval are substantially equal. If the bandwidth of the packet sequence at the time of input is larger than the available bandwidth of the network, the arrival interval is larger than the transmission interval.

そこで、非特許文献1の記載技術は、到着間隔が狭くならなければ送信間隔を短くし、到着間隔が伸びた時は送信間隔を長くする作業を繰り返す事で、網の空き帯域を推定するというものである。非特許文献1には、PathChip法やIGI(Initial Gap Increasing)法といった、他の可用帯域推定技術も示されているが、パケットの到着間隔から可用帯域を推定する点は同じである。   Therefore, the technology described in Non-Patent Document 1 estimates the free bandwidth of the network by repeating the operation of shortening the transmission interval if the arrival interval is not narrowed and increasing the transmission interval when the arrival interval is extended. Is. Non-Patent Document 1 also shows other available bandwidth estimation techniques such as the PathChip method and the IGI (Initial Gap Increasing) method, but the point that the available bandwidth is estimated from the arrival interval of packets is the same.

また、別の網状態推定技術として、非特許文献2に記載の技術がある。非特許文献2の記載技術は、端末がリアルタイム通信を行った際に、端末が受信したパケットの遅延時間の分散値を含む品質情報を計測し、これを、端末が送信側に転送し、その情報から網の状態を推定する。   As another network state estimation technique, there is a technique described in Non-Patent Document 2. The technology described in Non-Patent Document 2 measures quality information including a dispersion value of a delay time of a packet received by the terminal when the terminal performs real-time communication, and the terminal transfers the quality information to the transmission side. Estimate the state of the network from the information.

上記のように網状態推定技術は、例えば、以下の様な具体的な利用が可能である。図2(B)は、物理的な網の構成を示す構成図である。図2(B)に示すように、例えば、100Mbit/secのリンク2本が200Mbit/secの伝送路(例えば、IEEE802.3ad LACPにより1本のリンクとして利用)で接続された、ワイヤレートでの転送が可能なルータ1及びルータ2で構成される網を想定する。   As described above, the network state estimation technique can be used in the following specific manner, for example. FIG. 2B is a configuration diagram showing the configuration of a physical network. As shown in FIG. 2 (B), for example, two 100 Mbit / sec links are connected by a 200 Mbit / sec transmission path (for example, used as one link by IEEE 802.3ad LACP). Assume a network composed of router 1 and router 2 capable of forwarding.

この様な網で、帯域が10Mbit/secのTV会議サービス、同じく帯域が10Mbit/secのオンデマンド映像配信サービスを受ける場合を考える。   Consider a case where such a network receives a TV conference service with a bandwidth of 10 Mbit / sec, and an on-demand video distribution service with a bandwidth of 10 Mbit / sec.

この網を利用可能な加入者が、TV会議を行おうとした際、映像や音声が乱れたとする。その原因は、例えば、TV会議装置本体やTVカメラ、マイクが故障していたり、伝送路やルータが輻輳して帯域不足が生じたりすることが考えられる。   Assume that when a subscriber who can use this network tries to hold a video conference, video and audio are disturbed. Possible causes are, for example, that the TV conference device body, TV camera, and microphone are out of order, or that the transmission path and router are congested, resulting in insufficient bandwidth.

このとき、可用帯域推定技術を用いて、TV会議を行う2拠点間の可用帯域を計測する。仮に可用帯域が5Mbit/secしかなければ、帯域不足が原因であると推定される。一方、可用帯域が30Mbit/secあるならば、TV会議装置本体やカメラやマイクの故障を疑うのが良いと考えられる。   At this time, the available bandwidth between the two sites where the TV conference is performed is measured using the available bandwidth estimation technology. If the available bandwidth is only 5 Mbit / sec, it is estimated that the shortage of bandwidth is the cause. On the other hand, if the usable bandwidth is 30 Mbit / sec, it is considered good to suspect a failure of the TV conference apparatus body, camera, or microphone.

この様に、網状態推定技術は障害時の原因推定に使えるし、そもそも、TV会議を行う前に可用帯域を推定し、空き帯域が不足するならば、利用者は、TV会議を諦めたり、又は利用時間をずらしたりする等という対策を取る事もできる。   In this way, the network state estimation technology can be used to estimate the cause of a failure, and in the first place, the available bandwidth is estimated before the video conference, and if the available bandwidth is insufficient, the user gives up the video conference, Alternatively, measures such as shifting the usage time can be taken.

加藤肇,行松健一,橋本仁,“End−to−End可用帯域推定方式の性能評価とストリーミング通信への適用に関する検討”,平成17年度 情報処理学会東北支部研究会 講演番号8Satoshi Kato, Kenichi Yukimatsu, Hitoshi Hashimoto, “Examination of Performance Evaluation of End-to-End Available Bandwidth Estimation Method and Application to Streaming Communication”, 2005 IPSJ Tohoku Branch Meeting, Lecture Number 8 IETFの技術標準 RFC5093(RTCP−XR:BT’s Extended Network Quality RTP Control Protocol Extended Reports)IETF Technical Standard RFC5093 (RTCP-XR: BT ’s Extended Network Quality RTP Control Protocol Extended Reports)

ところで、「仮想網(あるいは仮想ネットワーク)」は、様々な意味で使われるが、ここでは以下に示すような場合を示す。   By the way, “virtual network (or virtual network)” is used in various meanings. Here, the following cases are shown.

この網は、図2(B)の物理綱のルータ1及び2上でパケットの種別によるポリシング制御を行う。例えば、TV会議のトラヒックは最大30Mbit/secまで、オンデマンド映像配信のトラヒックは最大50Mbit/secまで流し、通常のWEBや電子メールを含むその他全てのアプリのトラヒックは最大で120Mbit/secまでしか流さない設定を行ったとする。   This network performs policing control according to the type of packet on the routers 1 and 2 in the physical class of FIG. For example, up to 30 Mbit / sec for video conference traffic, up to 50 Mbit / sec for on-demand video distribution, and up to 120 Mbit / sec for all other apps including regular web and email. Suppose you have no settings.

このとき、図2(B)の網は、論理的には、図2(A)に示すような仮想網で構成されるものとみなすことができる。すなわち、網は、図2(A)に示すように、帯域が30Mbit/secでTV会議を行う仮想網(TV会議用仮想網)1、帯域が50Mbit/secでオンデマンド映像配信を行う仮想網(オンデマンド映像配信用仮想網)2、帯域が120Mbit/secでその他のアプリを通す仮想網(その他アプリ用仮想網)3の3つの仮想的な網で構成される。   At this time, the network shown in FIG. 2B can be logically regarded as a virtual network as shown in FIG. That is, as shown in FIG. 2A, the network is a virtual network (TV conference virtual network) 1 that performs a TV conference with a bandwidth of 30 Mbit / sec, and a virtual network that performs on-demand video distribution with a bandwidth of 50 Mbit / sec. (Virtual network for on-demand video distribution) 2 and a virtual network (other application virtual network) 3 having a bandwidth of 120 Mbit / sec and allowing other applications to pass through are configured.

この様な仮想網とすることで、以下のような効果が得られる。   By using such a virtual network, the following effects can be obtained.

例えば、TV会議用仮想網1を構築すれば、他のアプリがどれ程混雑している場合でも、最大3本のTV会議が可能となる。   For example, if the virtual network 1 for video conference is constructed, a maximum of three video conferences can be performed regardless of how crowded other applications are.

また例えば、オンデマンド映像配信の場合は、再送制御可能なのでTV会議ほどは厳しくないが、映像の再生レートより、ダウンロード速度の方が遅いとき、映像が少し再生された後に停止するという状態が繰り返される。上記のオンデマン仮想綱を構築すれば、他のアプリの通信がどれ程利用されていても、最大5番組まで映像を同時に視聴できる。キャリアは利用者のアプリ毎の利用状況を想定し、仮想網の帯域を設定する。   Also, for example, in the case of on-demand video distribution, retransmission control is possible, so it is not as severe as a TV conference. However, when the download speed is slower than the video playback rate, the video is stopped after being played back a little. It is. If the above-mentioned Ondeman virtual rope is constructed, it is possible to view up to 5 programs at the same time, no matter how much communication of other apps is used. The carrier assumes the usage status of each application of the user and sets the bandwidth of the virtual network.

この様な仮想綱で可用帯域推定を行う際の課題を説明する。   The problem at the time of estimating an available band with such a virtual rope is demonstrated.

可用帯域を計測する際に用いるパケットには、例えばICMPと呼ばれるInternet Control Message Protocol(ネットワーク制御通知プロトコル)のパケットが用いられる。   For example, an Internet Control Message Protocol (Network Control Notification Protocol) packet called ICMP is used as a packet used when measuring the available bandwidth.

このパケットは、上記の分類では、その他アプリ用仮想網3上のトラヒックとして分類される。従って、ICMPを用いて推定された可用帯域は、その他アプリ用仮想網3の可用帯域である。   This packet is classified as traffic on the other application virtual network 3 in the above classification. Therefore, the available bandwidth estimated using ICMP is the available bandwidth of the other application virtual network 3.

例えば、図2(A)において、仮にIPアドレスが「192.168.1.10」のTV会議端末91と「192.168.2.10」のTV会議端末92との間でTV会議を行う際、事前にICMPのパケットを用いて可用帯域推定を行い、充分な帯域の空きがあるとの判定結果が出たとしても、それは、その他アプリ仮想網3の状態であって、TV会議用仮想網1の状態と異なる。   For example, in FIG. 2A, a video conference is performed between a video conference terminal 91 having an IP address “192.168.1.10” and a video conference terminal 92 having “192.168.2.10”. At this time, the available bandwidth is estimated using the ICMP packet in advance, and even if a determination result that there is sufficient bandwidth is available, it is the status of the other application virtual network 3 and the virtual Different from the state of the network 1.

その結果、TV会議が出来ない可能性がある。つまり、TV会議サービスやオンデマンド映像配信サービス等のサービス毎に構築した仮想網の可用帯域を推定することができない。   As a result, there is a possibility that the TV conference cannot be performed. That is, the available bandwidth of the virtual network constructed for each service such as the TV conference service or the on-demand video distribution service cannot be estimated.

更に大きな課題として、以下の課題が存在する。それは、省電力制御によって生じる課題である。   The following problems exist as a larger problem. That is a problem caused by power saving control.

例えば、TV会議用仮想網1の使用帯域が20Mbit/sec、オンデマンド映像配信用仮想網2の使用帯域が30Mbit/sec、その他アプリ用仮想網3の使用帯域が41Mbit/secの場合、合計トラヒック量は91Mbit/secであり、ルータ1及びルータ2間のリンク1本の容量よりも少ない。   For example, if the bandwidth used for the video conference virtual network 1 is 20 Mbit / sec, the bandwidth used for the on-demand video distribution virtual network 2 is 30 Mbit / sec, and the bandwidth used for the other application virtual network 3 is 41 Mbit / sec, the total traffic The amount is 91 Mbit / sec, which is smaller than the capacity of one link between the router 1 and the router 2.

網の制御機能(省電力制御機能)は、自動的に、TV会議用仮想網1の帯域を23Mbit/sec、オンデマンド映像配信用仮想網2の帯域を33Mbit/sec、その他アプリ用仮想網3の帯域を44Mbit/secにルータで絞るように制御し、ルータ1及びルータ2は、IF12及びIF22同士を接続するリンクを停止し、リンク1本での通信を行うことがある。   The network control function (power saving control function) automatically has a bandwidth of the video conference virtual network 1 of 23 Mbit / sec, a bandwidth of the on-demand video distribution virtual network 2 of 33 Mbit / sec, and the other application virtual network 3. The router 1 and the router 2 sometimes stop the link connecting the IF 12 and IF 22 and perform communication with one link.

こうして、リンク1本分のインタフェースの消費電力を削減することができる。また、図2(A)及び(B)には、図示していないが、ルータ1及びルータ2間を接続する伝送路の光アンプ等の伝送に関する部品の消費電力も削減できる。   In this way, the power consumption of the interface for one link can be reduced. Further, although not shown in FIGS. 2A and 2B, power consumption of components related to transmission such as an optical amplifier on a transmission path connecting between the router 1 and the router 2 can be reduced.

なお、網の制御機能は、新たなTV会議の通信が行われると、直ちに休止中のインタフェースとリンクを復帰させて、ポリシングの設定値を元に戻し、利用者に不利益が出ないようにする。   Note that the network control function immediately restores the paused interface and link when a new video conference communication is performed, so that the policing setting value is restored, so that there is no disadvantage to the user. To do.

この様な仮想網で、可用帯域を推定した際、実際には合計100Mbit/sec以上の空き帯域があるにもかかわらず、網側の省電力制御によりリンク1本で通信しているので、可用帯域推定技術による計測値が1本分のリンクでの値となってしまい、計測値が例えば数Mbit/sec等という本来よりも小さい値となってしまうことがある。その結果、新たにTV会議サービスやオンデマンド映像配信サービスを追加的に行うことが不可能となってしまうおそれがある。   In such a virtual network, when the available bandwidth is estimated, communication is performed with a single link by power-saving control on the network side even though there is actually a free bandwidth of 100 Mbit / sec or more in total. The measurement value obtained by the band estimation technique may be a value for one link, and the measurement value may be a value smaller than the original value, for example, several Mbit / sec. As a result, it may be impossible to additionally perform a TV conference service or an on-demand video distribution service.

なお、アプリケーションの利用者が、網の運用情報の全てを得られる場合、例えば、ルータ1及びルータ2といった全てのノードのMIB情報が得られるならば、可用帯域推定あるいは、利用するサービスの数を増やした場合の見込み品質の必要性は、それほど高くなくて済む可能性がある。   If the application user can obtain all of the network operation information, for example, if the MIB information of all the nodes such as the router 1 and the router 2 can be obtained, the available bandwidth estimation or the number of services to be used is determined. The need for prospective quality when increased may not be very high.

しかし、図2(B)の網は簡単化されており、図2(B)のようにルータが2台だけの網は稀である。実際の網はより複雑であるため、(1)全てのノードの情報が得られなかったり、(2)複数のネットワーク事業者に跨っていて得られない情報があったり、(3)全ての情報が得られていてもそれだけでは体感品質の推定が困難だったりすることがある。   However, the network in FIG. 2B is simplified, and a network with only two routers as shown in FIG. 2B is rare. Since the actual network is more complex, (1) information on all nodes cannot be obtained, (2) there is information that cannot be obtained across multiple network operators, and (3) all information Even if it is obtained, it may be difficult to estimate the quality of experience.

そこで、本発明は、上記課題を解決するものであり、「省電力制御等を目的として、帯域利用率が低い際、網の制御機能が利用可能な資源を絞る」というような運用がなされる仮想網でも正しく網の状態を把握することができる網状態推定装置及び網状態推定プログラムを提供することにある。   Therefore, the present invention solves the above-described problem, and “uses the network control function to narrow down resources that can be used when the bandwidth usage rate is low for the purpose of power saving control”. An object of the present invention is to provide a network state estimation device and a network state estimation program that can correctly grasp a network state even in a virtual network.

ここでいう網の状態とは、具体的には、例えば(1)可用帯域の推定値、(2)現在実行中のサービスの体感品質の推定値、(3)追加でサービスの接続要求をする前に、その追加されたサービスや既に実行中のサービスの体感品質の推定値を指す。   Specifically, the network state here refers to, for example, (1) an estimated value of available bandwidth, (2) an estimated value of the quality of experience of a service currently being executed, and (3) an additional service connection request. Before, it refers to an estimate of the quality of experience of the added service or services that are already running.

かかる課題を解決するために、第1の本発明は、物理網の帯域を複数に分割して構築された1又は複数の仮想網の状態を推定する網状態推定装置において、(1)提供サービス、通信プロトコル、IPアドレス、ポート番号、パケット長のいずれ又は、全部若しくは一部の組み合わせに基づいて、間欠的に伝送されるパケットのベアラ特性を計測するベアラ特性計測手段と、(2)提供されるサービスの品質をサービス毎に計測するサービス品質計測手段と、(3)物理網上に存在する1又は複数のノード装置が伝送パケットのトラフィック情報を計測した計測情報を取得する計測情報取得手段と、(4)ベアラ特性計測手段及びサービス品質計測手段により計測された計測情報と、計測情報取得手段により取得された計測情報との中から、ベアラ特性計測手段及びサービス品質計測手段により間欠的に計測用パケットを送出した時間に計測された計測結果と、計測情報取得手段により計測用パケットを送出していない時間に計測された計測結果との微差に基づいて、類似する傾向にある計測情報をパケット別に求めてグループ分けを行うグループ作成手段と、(5)グループ作成手段により同一グループとされたパケットが同一の仮想網を利用して通信している判定し、仮想網別の網状態の推定値を出力する網状態推定手段とを備えることを特徴とする網状態推定装置である。 In order to solve this problem, the first aspect of the present invention provides a network state estimation apparatus for estimating the state of one or a plurality of virtual networks constructed by dividing a physical network band into a plurality of (1) provided service A bearer characteristic measuring means for measuring bearer characteristics of packets transmitted intermittently based on any one or a combination of communication protocol, IP address, port number and packet length, or (2) provided Service quality measurement means for measuring the quality of service for each service; (3) measurement information acquisition means for acquiring measurement information obtained by measuring traffic information of transmission packets by one or more node devices existing on the physical network; , from among the (4) bearer characteristics and measurement information measured by the measuring means and service quality measuring means, which is acquired by the measurement information acquisition unit measurement information, The measurement result measured at the time when the measurement packet is intermittently sent by the error characteristic measurement means and the service quality measurement means, and the measurement result measured at the time when the measurement packet is not sent by the measurement information acquisition means. Group creation means for obtaining measurement information that tends to be similar for each packet based on a small difference, and grouping the packets. (5) Packets that are grouped by the group creation means communicate using the same virtual network. And a network state estimation unit that determines that the network state is determined and outputs an estimated value of the network state for each virtual network.

第2の本発明は、物理網の帯域を複数に分割して構築された1又は複数の仮想網の状態を推定する網状態推定プログラムにおいて、コンピュータを、(1)提供サービス、通信プロトコル、IPアドレス、ポート番号、パケット長のいずれ又は、全部若しくは一部の組み合わせに基づいて、間欠的に伝送されるパケットのベアラ特性を計測するベアラ特性計測手段、(2)提供されるサービスの品質をサービス毎に計測するサービス品質計測手段、(3)物理網上に存在する1又は複数のノード装置が伝送パケットのトラフィック情報を計測した計測情報を取得する計測情報取得手段、(4)ベアラ特性計測手段及びサービス品質計測手段により計測された計測情報と、計測情報取得手段により取得された計測情報との中から、ベアラ特性計測手段及びサービス品質計測手段により間欠的に計測用パケットを送出した時間に計測された計測結果と、計測情報取得手段により計測用パケットを送出していない時間に計測された計測結果との微差に基づいて、類似する傾向にある計測情報をパケット別に求めてグループ分けを行うグループ作成手段、(5)グループ作成手段により同一グループとされたパケットが同一の仮想網を利用して通信している判定し、仮想網別の網状態の推定値を出力する網状態推定手段として機能させることを特徴とする網状態推定プログラムである。 According to a second aspect of the present invention, there is provided a network state estimation program for estimating a state of one or a plurality of virtual networks constructed by dividing a bandwidth of a physical network into a plurality of (1) provided service, communication protocol, IP Bearer characteristic measuring means for measuring bearer characteristics of packets transmitted intermittently based on any or a combination of address, port number and packet length, or (2) quality of service provided Service quality measurement means for measuring each time, (3) measurement information acquisition means for acquiring measurement information obtained by measuring traffic information of transmission packets by one or a plurality of node devices existing on the physical network, and (4) bearer characteristic measurement means and services and measurement information measured by the quality measuring means, from the obtained measurement information by measuring information obtaining means, bearer characteristics meter The difference between the measurement result measured at the time when the measurement packet is intermittently sent by the means and the service quality measurement means and the measurement result measured at the time when the measurement packet is not sent by the measurement information acquisition means based on, group creation means for performing grouping seeking measurement information tends to similar by packet, when communicating by using (5) the same virtual network packets with the same group by the group creating means A network state estimation program that functions as a network state estimation unit that determines and outputs an estimated value of a network state for each virtual network.

本発明によれば、例えば省電力制御等を目的として、帯域利用率が低い際、網の制御機能が利用可能な資源を絞るというような運用がなされる仮想網でも正しく網の状態を把握することができる。   According to the present invention, for the purpose of, for example, power saving control, when the bandwidth utilization rate is low, the network state is correctly grasped even in a virtual network that is operated such that the network control function narrows down available resources. be able to.

実施形態のネットワークの全体構成例と、網状態推定装置の内部構成とを説明する構成図である。It is a block diagram explaining the example of whole structure of the network of embodiment, and the internal structure of a network state estimation apparatus. 物理網の構成と仮想網の構成を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the structure of a physical network, and the structure of a virtual network. 実施形態において網状態推定機能部による仮想網の判定及び仮想網の状態推定処理の動作例を示すフローチャートである。5 is a flowchart illustrating an operation example of virtual network determination and virtual network state estimation processing by a network state estimation function unit in the embodiment. 実施形態において仮想網の判定及び仮想網の状態推定処理を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the determination of a virtual network, and the state estimation process of a virtual network in embodiment. 実施形態において、アプリケーション別に付与した負荷情報及び各計測値と、仮想網の可用帯域推定値との関係を説明する説明図である。In embodiment, it is explanatory drawing explaining the relationship between the load information provided according to the application, each measured value, and the usable bandwidth estimation value of a virtual network. 実施形態において、現在の計測値と過去の計測値の情報に基づいて、現在の真の網の状態を推定する方法を説明する説明図である。In embodiment, it is explanatory drawing explaining the method of estimating the state of the present true network based on the information of the present measured value and the past measured value. 実施形態において、現在の計測値からサービスを追加した際の追加サービスと既存サービスの品質の推定値を求める動作を説明する説明図である。In embodiment, it is explanatory drawing explaining the operation | movement which calculates | requires the estimated value of the quality of the additional service at the time of adding a service from the present measured value, and the existing service. 実施形態において、複数の過去の計測値の集合を用いて仮想網の状態を推定する方法を説明するイメージ図である。In an embodiment, it is an image figure explaining a method of estimating a state of a virtual network using a set of a plurality of past measurement values.

(A)実施形態
以下では、本発明の網状態推定装置及び網状態推定プログラムの主たる実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
(A) Embodiment Hereinafter, a main embodiment of a network state estimation apparatus and a network state estimation program of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(A−1)実施形態の構成
図1は、この実施形態のネットワークの全体構成例と、網状態推定装置の内部構成とを説明する構成図である。
(A-1) Configuration of Embodiment FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an example of the overall configuration of a network according to this embodiment and an internal configuration of a network state estimation device.

図1において、この実施形態のネットワーク7は、複数台(図1では4台)のルータ1〜4、複数の端末5、サーバ6、網状態推定装置10を有する。なお、ルータ1〜4、端末5、サーバ6等の数は特に限定されるものではない。   In FIG. 1, the network 7 of this embodiment includes a plurality of (four in FIG. 1) routers 1 to 4, a plurality of terminals 5, a server 6, and a network state estimation device 10. In addition, the number of routers 1-4, the terminal 5, the server 6, etc. is not specifically limited.

ルータ1〜4は、UNI(User Network Interface)を介してユーザ側のネットワーク(LAN)の端末5、サーバ6と接続し転送処理を行う転送装置である。ルータ1〜4は、相互に複数のリンクで接続されており、これら複数のリンクを利用して、サービス毎に帯域を分割し、1又は複数の仮想網を構築するものである。例えば、ルータ1〜4は、IEEE802.3ad LACP(Link Aggregation Control Protocol)に規格化された標準化技術に対応の転送装置を適用することができる。   The routers 1 to 4 are transfer devices that perform transfer processing by connecting to a user-side network (LAN) terminal 5 and server 6 via a user network interface (UNI). The routers 1 to 4 are connected to each other by a plurality of links, and use these plurality of links to divide the bandwidth for each service to construct one or a plurality of virtual networks. For example, the routers 1 to 4 can apply a transfer device that supports a standardized technique standardized by IEEE 802.3ad LACP (Link Aggregation Control Protocol).

端末5は、利用者が利用する端末装置であり、サーバ6が提供するサービスの提供を受けるものである。端末5は、例えば、TV会議端末、動画視聴端末、WEB端末等が該当する。   The terminal 5 is a terminal device used by the user, and receives a service provided by the server 6. The terminal 5 corresponds to, for example, a TV conference terminal, a video viewing terminal, a WEB terminal, or the like.

サーバ6は、種々のサービスを提供するサーバであり、例えば、TV会議サーバ、動画配信サーバ、WEBサーバ等が該当する。   The server 6 is a server that provides various services, and corresponds to, for example, a TV conference server, a moving image distribution server, a WEB server, or the like.

網状態推定装置10は、ユーザ側のネットワーク又はルータ1〜4に接続しており、端末5とサーバ6との間で授受されるパケットの通信状態を計測し、その計測結果に基づいて仮想網の利用状態を推定するものである。   The network state estimation device 10 is connected to a user-side network or routers 1 to 4, measures the communication state of packets exchanged between the terminal 5 and the server 6, and based on the measurement result, the virtual network The usage state of is estimated.

図1には、網状態推定装置10により実現される主な機能を示す。なお、網状態推定装置10は、例えば、CPU、ROM、RAM、EEPROM、入出力インタフェース等を有して構成されるものである。網状態推定装置10の機能は、CPUが、ROMに格納される網状態推定プログラムを実行することにより実現されるものである。また、網状推定プログラムは、ネットワーク通じてダウンロードしてインストールされるものであってもよく、その場合でも機能的には図1に示す構成を有する。   FIG. 1 shows main functions realized by the network state estimation apparatus 10. The network state estimation device 10 is configured to include, for example, a CPU, ROM, RAM, EEPROM, input / output interface, and the like. The function of the network state estimation apparatus 10 is realized by the CPU executing a network state estimation program stored in the ROM. The network estimation program may be downloaded and installed through a network, and even in that case, the network estimation program functionally has the configuration shown in FIG.

図1に示すように、網状態推定装置10は、インタフェース機能部11、制御機能部12、アプリ品質計測機能部13、仮想網ベアラ特性計測機能部14、ノード計測情報取得機能部15、アプリ別負荷付与機能部16、計測情報蓄積機能部17、網状態推定機能部18を有する。   As shown in FIG. 1, the network state estimation device 10 includes an interface function unit 11, a control function unit 12, an application quality measurement function unit 13, a virtual network bearer characteristic measurement function unit 14, a node measurement information acquisition function unit 15, A load application function unit 16, a measurement information storage function unit 17, and a network state estimation function unit 18 are included.

インタフェース機能部11は、物理網と接続するインタフェース部であり、後述するアプリ品質計測機能部13及び仮想網ベアラ特性計測機能部14が物理網の情報を取得する出入り口として利用されるものである。具体的には、インタフェース機能部11は、端末5やサーバ6と同じUNIに接続したり、ルータ1〜4等のノード装置のミラーポートに接続したりする。   The interface function unit 11 is an interface unit connected to a physical network, and is used as an entrance through which an application quality measurement function unit 13 and a virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 described later acquire information on the physical network. Specifically, the interface function unit 11 connects to the same UNI as the terminal 5 and the server 6 or connects to a mirror port of a node device such as the routers 1 to 4.

アプリ品質計測機能部13は、例えば、TV会議やオンデマンド映像受信、あるいは、WEB等のアプリケーションプログラムを実行する際、アプリケーション毎の品質を計測するものである。   The application quality measurement function unit 13 measures the quality of each application when executing an application program such as a TV conference, on-demand video reception, or WEB, for example.

アプリ品質計測機能部13が計測する品質としては、例えば、客観品質や体感品質(主観品質)のいずれ又は双方を適用することができる。客観品質及び体感品質を計測する方法は、特に限定されるものではなく、種々の方法を広く適用することができる。例えば、映像の客観品質計測方法としては、ITU−T勧告J.247やITU−T勧告J.249等の標準化技術を適用でき、また例えば、映像の体感品質計測方法としては、MOS(Mean Opinion Score)値やDSCQS(Double Stimulus Continuous Scale)値等を適用することができる。   As the quality measured by the application quality measurement function unit 13, for example, either objective quality or bodily sensation quality (subjective quality) or both can be applied. The method for measuring the objective quality and the quality of experience is not particularly limited, and various methods can be widely applied. For example, as an objective quality measurement method for video, ITU-T Recommendation J.I. 247 and ITU-T recommendation J.I. For example, a MOS (Mean Opinion Score) value, a DSCQS (Double Stimulus Continuous Scale) value, or the like can be applied as a video quality measurement method.

なお、サービス提供中に、利用者の端末5が客観品質及び体感品質を計測し、網状態推定装置10が端末5から計測情報を取得可能な場合は、端末5に代行させるようにしてもよい。   When the service is provided, the terminal 5 of the user measures the objective quality and the quality of experience, and when the network state estimation device 10 can acquire the measurement information from the terminal 5, the terminal 5 may be substituted for it. .

仮想網ベアラ特性計測機能部14は、各サービスの仮想網の状態を計測するものである。   The virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 measures the state of the virtual network of each service.

仮想網ベアラ特性計測機能部14は、従来の可用帯域推定技術を広く適用することができる。すなわち、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、アクティブ型、パッシブ型、インライン型のいずれの計測手法を適用することができる。   The virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 can widely apply a conventional available bandwidth estimation technique. In other words, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 can apply any of the measurement methods of active type, passive type, and inline type.

なお、アクティブ型の可用帯域推定方法は、ホストが計測用パケットを送出し、例えば転送遅延やパケット到着時間等の計測結果に基づいて仮想網の状態(可用帯域)を推定する方法である。また、パッシブ型の可用帯域推定方法は、仮想網のある計測地点を通過するトラフィックを監視し、その監視情報を収集して仮想網の状態(可用帯域)を推定する方法である。インライン型の可用帯域計測方法は、送信側からのパケットを受信側がそのまま転送し、送信側の送信間隔や受信間隔等に基づいて可用帯域を推定する方法である。   The active type usable bandwidth estimation method is a method in which a host sends a measurement packet and estimates the state (available bandwidth) of a virtual network based on measurement results such as a transfer delay and a packet arrival time. The passive type available bandwidth estimation method is a method of monitoring traffic passing through a measurement point in a virtual network, collecting the monitoring information, and estimating the state (available bandwidth) of the virtual network. The in-line type usable bandwidth measurement method is a method in which a packet from the transmission side is transferred as it is by the reception side, and an available bandwidth is estimated based on a transmission interval, a reception interval, or the like on the transmission side.

例えば、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、パケット情報として含まれる、提供サービス(アプリケーション)種別、使用するプロトコル(例えば、TCP、UDP等)、IPアドレス(送信元IPアドレス、送信先IPアドレス)、ポート番号(送信元ポート番号、送信先ポート番号)、パケット長等のいずれか、又は、全部若しくは一部の組み合わせに基づいて、パケット遅延やパケット遅延変動やパケット送信又は受信間隔変動やパケット損失率やトラフィック量等を計測する。   For example, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 includes, as packet information, a provided service (application) type, a protocol to be used (for example, TCP, UDP, etc.), an IP address (source IP address, destination IP address). , Port number (source port number, destination port number), packet length, etc., or a combination of all or part of the packet delay, packet delay variation, packet transmission or reception interval variation, and packet loss Measure the rate and traffic volume.

また、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、同一の仮想網に対して複数の計測方法で計測する事ができれば、より好適である。   Moreover, it is more suitable if the virtual network bearer characteristic measurement function part 14 can measure with respect to the same virtual network with a some measurement method.

さらに、仮想網ベアラ特性計測機能部14が計測する計測結果は、例えば、トラフィック量、遅延時間分布等といった統計値であっても良いし、又上記統計値に基づいて導かれる各仮想網の可用帯域値であっても良い。   Furthermore, the measurement result measured by the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 may be, for example, a statistical value such as a traffic amount, a delay time distribution, or the like, or the availability of each virtual network derived based on the statistical value. It may be a band value.

仮想網ベアラ特性計測機能部14により計測方法は、例えば、インタフェース機能部11からUNIを介して、他の一般的な端末5やサーバ6と同様の接続を行って計測する方法を適用できる。また、別の方法としては、ルータ1〜4のようなノード装置のミラーポートからの出力情報を用い、当該ノード装置に入力されたトラヒックの先頭何バイトかの情報を用いても構わない。   As a measurement method by the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14, for example, a method of performing measurement by performing the same connection as that of another general terminal 5 or server 6 through the UNI from the interface function unit 11 can be applied. As another method, output information from a mirror port of a node device such as the routers 1 to 4 may be used, and information about the first several bytes of traffic input to the node device may be used.

ノード計測情報取得機能部15は、例えば、ルータ1〜4等のノード装置内で計測された品質情報や、ノード装置が蓄積又は出力可能な品質情報を取得するものである。ノード装置が計測した品質情報は、ノード装置内のMIBに蓄積され、外部に公開されているものもある。その場合、ノード計測情報取得機能部15は、例えば、SNMP(Simple Network Management Protocol)等のプロトコルを用いてノード装置と通信することで品質情報を取得することができる。なお、ノード装置からの品質情報は、大半がトラフィック量や遅延時間分布等の統計情報である。   The node measurement information acquisition function unit 15 acquires, for example, quality information measured in the node devices such as the routers 1 to 4 and quality information that can be stored or output by the node device. The quality information measured by the node device is stored in the MIB in the node device and is disclosed to the outside. In this case, the node measurement information acquisition function unit 15 can acquire quality information by communicating with the node device using a protocol such as SNMP (Simple Network Management Protocol). The quality information from the node device is mostly statistical information such as traffic volume and delay time distribution.

アプリ別負荷付与機能部16は、アプリケーション別に、仮想網にトラヒック(パケット)を流して伝送路に負荷をかけたり、接続要求パケットを送信して負荷をかけたりするものである。   The application-by-application load assigning function unit 16 applies traffic (packets) to the virtual network for each application and applies a load to the transmission path, or transmits a connection request packet to apply the load.

計測情報蓄積機能部17は、アプリ品質計測機能部13及び仮想網ベアラ特性計測機能部14により計測された計測結果や、ノード計測情報取得機能部15により取得された品質情報を記憶部(図示しない)に蓄積するものである。   The measurement information accumulation function unit 17 stores a measurement result measured by the application quality measurement function unit 13 and the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 and quality information acquired by the node measurement information acquisition function unit 15 (not shown). ).

また、計測情報蓄積機能部17は、アプリ別負荷付与機能部16が仮想網に対して付与した負荷の情報も蓄積するものである。このとき、計測情報蓄積機能部17は、アプリ別負荷付与機能部16がアプリケーション別に、網に負荷をかけたときに、その付与した網の負荷に対して、どのような計測変化があったかを認識できるようにするため、例えば、時間軸を合わせ、負荷の付与に対する上記計測結果及びノード装置の計測情報を対応可能なように蓄積する。   The measurement information storage function unit 17 also stores information on the load applied to the virtual network by the application-specific load application function unit 16. At this time, the measurement information storage function unit 17 recognizes what measurement change has occurred with respect to the applied network load when the application-specific load application function unit 16 applies a load to the network for each application. In order to be able to do so, for example, the time axis is adjusted, and the measurement result for load application and the measurement information of the node device are stored so as to be able to cope with them.

網状態推定機能部18は、計測情報蓄積機能部17に蓄積された情報に基づいて、網の状態を推定し、その推定結果を表示部(例えばディスプレイ等)に出力するものである。網状態推定機能部18による網状態の推定方法は、動作の項で詳細に説明する。   The network state estimation function unit 18 estimates the state of the network based on the information stored in the measurement information storage function unit 17 and outputs the estimation result to a display unit (for example, a display). The network state estimation method by the network state estimation function unit 18 will be described in detail in the operation section.

制御機能部12は、網状態推定装置10の機能を制御管理するものである。   The control function unit 12 controls and manages the functions of the network state estimation apparatus 10.

(A−2)実施形態の動作
次に、この実施形態の網状態推定方法の動作を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下では、サービス毎に構築された仮想網の状態を推定するものであるため、適宜、図2の論理的な仮想網を例示しながら説明する。
(A-2) Operation | movement of embodiment Next, operation | movement of the network state estimation method of this embodiment is demonstrated in detail, referring drawings. In the following, since the state of the virtual network constructed for each service is estimated, the logical virtual network of FIG. 2 will be described as appropriate.

動作の説明に先立って、本発明に係る網状態推定装置10が網の状態を正しく推定する原理を説明する。   Prior to the description of the operation, the principle by which the network state estimation apparatus 10 according to the present invention correctly estimates the state of the network will be described.

まず、従来技術では、何故正しく仮想網の状態を推定できないかの理由を再度簡単に説明する。   First, the reason why the state of the virtual network cannot be estimated correctly in the prior art will be briefly explained again.

第1の理由は、先述したとおり、計測用パケットを用いて仮想網の状態を計測する場合、例えば会議TV用仮想網等の計測したい仮想網とは別の仮想網に計測用パケットが流れることによる。   The first reason is that, as described above, when the state of the virtual network is measured using the measurement packet, the measurement packet flows in a virtual network different from the virtual network to be measured, such as a conference TV virtual network. by.

第2の理由は、計測したい仮想網の帯域に余裕がある場合、網側が帯域を絞ってしまい、それを感知できないことによる。本来、システム側は、仮想網の帯域に余裕がなくなれば、自動的に絞っていた帯域を拡大するが、可用帯域計測技術は、基本的に網に負荷をかけないことを目標としており、網側が検知できない程度の負荷(例えば、偶然生じたバーストと認識される程度の負荷)で計測する仕組みとなっている。   The second reason is that when the bandwidth of the virtual network to be measured has a margin, the network side narrows the bandwidth and cannot detect it. Originally, the system side automatically expands the bandwidth that has been narrowed down automatically when there is no room in the virtual network bandwidth, but the available bandwidth measurement technology basically aims to not put a load on the network. Measurement is performed with a load that cannot be detected by the side (for example, a load that is recognized as a burst that has occurred by chance).

そこで、本発明に係る網状態推定装置10は、仮想網の状態を以下の原理で推定する。   Therefore, the network state estimation apparatus 10 according to the present invention estimates the state of the virtual network based on the following principle.

(A−2−1)仮想網の状態推定の原理
(1)網状態推定装置10はアプリケーション毎に品質を計測することで、評価したい仮想網の品質の情報を得る。
(A-2-1) Principle of virtual network state estimation (1) The network state estimation device 10 obtains information on the quality of the virtual network to be evaluated by measuring the quality for each application.

また、仮想網がアプリケーションと1:1で対応しておらず、複数のアプリケーションが同一の仮想網に集約されている場合も考えられる。そこで、この様な場合に備え、網状態推定装置10は、各アプリケーション別の品質計測値や可用帯域等の網状態の推定値を比較し、等しい値(又は近似する値)のアプリケーションは同一グループとして同じ仮想網を利用していると推定する。   Further, there may be a case where the virtual network does not correspond to the application 1: 1, and a plurality of applications are collected in the same virtual network. Therefore, in preparation for such a case, the network state estimation device 10 compares the estimated value of the network state such as the quality measurement value and the available bandwidth for each application, and applications having the same value (or an approximate value) are in the same group. Assuming that the same virtual network is used.

なお、仮想網はアプリケーション別に用意されているのではなく、例えば、VPN等のように、利用者の所属集団(例えば企業等)別に用意されていたり、また例えば、公平性の観点から、ヘビーユーザとライトユーザという利用頻度別に分類されていたりする事がある。そこで、網状態推定装置10は、アプリケーション別に品質を計測する事に限定されるものではなく、例えば、所属集団別、利用頻度別等の属性別に品質を計測し、各特性別の仮想網の品質を取得するようにしてもよい。   The virtual network is not prepared for each application, but is prepared for each user group (for example, a company) such as VPN. For example, from the viewpoint of fairness, a heavy user And light users. Therefore, the network state estimation device 10 is not limited to measuring the quality for each application. For example, the network state estimation device 10 measures the quality for each attribute such as the group to which the user belongs and the usage frequency, and the quality of the virtual network for each characteristic. May be obtained.

(2)網状態推定装置10は、特定の1個のアプリケーションの品質を計測するのではなく、1又は複数の他のアプリケーションの品質も評価し、総合的に判断する。 (2) The network state estimation device 10 does not measure the quality of one specific application, but evaluates the quality of one or more other applications and makes a comprehensive determination.

例えば、仮にTV会議用仮想網1の可用帯域が10Mbit/sec、その他アプリ用仮想網3の可用帯域が100Mbit/secと計測された場合、リンクは2本とも使われており、TV会議用仮想網1の可用帯域は本当に10Mbit/secしかない事が解る。   For example, if the usable bandwidth of the video conference virtual network 1 is measured as 10 Mbit / sec and the usable bandwidth of the other application virtual network 3 is measured as 100 Mbit / sec, both links are used, and the video conference virtual network is used. It can be seen that the usable bandwidth of the network 1 is really only 10 Mbit / sec.

しかし、TV会議用仮想網1の可用帯域が10Mbit/sec、その他アプリ用仮想網3の可用帯域が20Mbit/secの場合は、リンクが2本とも生きていて、本当に残りがそれだけしかない状態なのか、省電力制御によりリンクが1本落ちていて、本当はもっと使えるのかはそれだけでは判断できない。   However, when the usable bandwidth of the video conference virtual network 1 is 10 Mbit / sec and the usable bandwidth of the other application virtual network 3 is 20 Mbit / sec, both of the links are alive, and the remaining is really only that. One link has dropped due to power-saving control, and it cannot be determined by itself whether it can actually be used more.

そこで、網状態推定機能部18は、以下のようにして、アプリケーション別の仮想網の判定及び仮想網の状態推定処理を行う。   Therefore, the network state estimation function unit 18 performs a virtual network determination and a virtual network state estimation process for each application as follows.

(3)アプリケーション別の仮想網の判定処理及び状態推定処理
図3は、網状態推定機能部18による仮想網の判定及び仮想網の状態推定処理の動作例を示すフローチャートである。また、図4は、仮想網の判定及び仮想網の状態推定処理を説明する説明図である。
(3) Virtual Network Determination Processing and State Estimation Processing for Each Application FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation example of virtual network determination processing and virtual network state estimation processing by the network state estimation function unit 18. FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining virtual network determination and virtual network state estimation processing.

まず、運用を始める前に、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、アクティブ型、パッシブ型、インライン型等の様々な計測手法により、例えば、アプリケーション別、通信プロトコル(例えば、TCP等)別、宛先IPアドレス及び又は宛先ポート番号別、パケット長別等の網のベアラ特性を計測する。   First, before starting operation, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 uses, for example, an application type, a communication protocol (eg, TCP, etc.), a destination, and the like by various measurement methods such as an active type, a passive type, and an inline type. Measure bearer characteristics of the network such as by IP address and / or destination port number and by packet length.

なお、この時点では、アプリケーション別の仮想網が判定していないので、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、アプリケーション別に計測した網のベアラ特性の計測を行う。   At this point, since the virtual network for each application has not been determined, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 measures the bearer characteristic of the network measured for each application.

また、アプリ品質計測機能部13は、客観品質及び又は体感品質によるアプリケーション別の品質値を計測する。さらに、ノード計測情報取得機能部15は、ルータ1〜4等が計測したノード計測情報を取得する。   In addition, the application quality measurement function unit 13 measures a quality value for each application based on objective quality and / or quality of experience. Furthermore, the node measurement information acquisition function unit 15 acquires node measurement information measured by the routers 1 to 4 and the like.

このようにして、計測情報蓄積機能部17には、アプリ別負荷付与機能部16を用いて様々なアプリケーション別のパターンの負荷情報に対して、大量の計測値、すなわち、仮想網ベアラ特性計測機能部14及びアプリ品質計測機能部13が計測した計測値と、ノード計測情報取得機能部15により取得されたノード計測情報とが、計測情報蓄積機能部17に蓄積される(S101)。   In this way, the measurement information storage function unit 17 uses the application-specific load assignment function unit 16 to measure a large amount of measured values, that is, a virtual network bearer characteristic measurement function, for load information of various application patterns. The measurement values measured by the unit 14 and the application quality measurement function unit 13 and the node measurement information acquired by the node measurement information acquisition function unit 15 are accumulated in the measurement information accumulation function unit 17 (S101).

図3において、網状態推定機能部18は、計測情報蓄積機能部17に蓄積されているアプリケーション別の網のベアラ特性計測値やアプリケーション別の品質計測値等を参照し(S102)、網状態推定機能部18は、複数の計測手法による様々な観測結果の微差を検出する。   In FIG. 3, the network state estimation function unit 18 refers to the bearer characteristic measurement value of the network for each application and the quality measurement value for each application stored in the measurement information storage function unit 17 (S102), and estimates the network state. The function unit 18 detects slight differences between various observation results obtained by a plurality of measurement methods.

図4(A)は、例えば、ルータ1及びルータ2の2本のリンクのうち、1本が落とされ、1本分のリンクを利用して、可能帯域が10Mbit/secのTV会議用仮想網1とその他アプリ用仮想網3を構築している場合を示す。   4A shows, for example, a video conference virtual network in which one of the two links of the router 1 and the router 2 is dropped and the available bandwidth is 10 Mbit / sec using the link for one link. 1 and other application virtual network 3 are constructed.

図4(A−1)は、図4(A)の場合の網のベアラ特性計測値の例であり、図4(A−2)は、図4(A)の場合のTV会議サービスのアプリ体感品質計測値の例である。なお、横軸は時刻を示している。   4A-1 is an example of the measured bearer characteristics of the network in the case of FIG. 4A, and FIG. 4A-2 is an application of the TV conference service in the case of FIG. 4A. It is an example of a bodily sensation quality measurement value. The horizontal axis represents time.

一方、図4(B)は、例えば、ルータ1及びルータ2の2本のリンクのうち、1本のリンクを利用して可能帯域が10Mbit/secのTV会議用仮想網1を構築し、もう1本のリンクを利用してその他アプリ用仮想網3を構築している場合を示す。   On the other hand, FIG. 4B shows that, for example, the TV conference virtual network 1 having a possible bandwidth of 10 Mbit / sec is constructed by using one of the two links of the router 1 and the router 2. The case where the virtual network 3 for other applications is constructed using one link is shown.

図4(B−1)は、図4(B)の場合の網のベアラ特性計測値の例であり、図4(B−2)は、図4(B)の場合のTV会議サービスのアプリ体感品質計測値の例である。なお、横軸は時刻を示している。   4B-1 is an example of the measured bearer characteristics of the network in the case of FIG. 4B, and FIG. 4B-2 is an application of the TV conference service in the case of FIG. 4B. It is an example of a bodily sensation quality measurement value. The horizontal axis represents time.

例えば、図4(A)のように、1本のリンクが落とされ、TV会議用仮想網1とその他アプリ用仮想網3とが同じリンクを利用している場合と、図4(B)のように、すべてのリンクが運用中である場合とでは、計測される網のベアラ特性やアプリ品質に妙な差が生じる。網状態推定機能部18は、この微差に基づいて機械学習によって識別して、仮想網の判定を行う。   For example, as shown in FIG. 4A, when one link is dropped and the video conference virtual network 1 and the other application virtual network 3 use the same link, In this way, there is a strange difference between the measured network bearer characteristics and application quality when all links are in operation. The network state estimation function unit 18 makes a virtual network determination by identifying by machine learning based on this slight difference.

(4)複数の計測手法の微差についての説明
例えば、図4において、仮想網ベアラ特性計測機能部14が、アクティブ型で網のベアラ特性を計測する。すなわち、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、従来と同様に、例えばICMPのパケットを計測用パケットとして網に送出して計測する。
(4) Description of slight difference between a plurality of measurement methods For example, in FIG. 4, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 measures the bearer characteristic of the network in an active type. That is, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 sends and measures, for example, an ICMP packet as a measurement packet to the network, as in the conventional case.

上述したように、計測用パケット(ICMPパケット)により推定される可用帯域は、その他アプリ用仮想網3の可用帯域であるため、TV会議用仮想網1の可用帯域を計測する事が出来ないが、計測用パケットが網に出力されるため、ユーザパケットのトラヒックに影響を与えることになる。   As described above, since the available bandwidth estimated by the measurement packet (ICMP packet) is the available bandwidth of the other application virtual network 3, the usable bandwidth of the TV conference virtual network 1 cannot be measured. Since the measurement packet is output to the network, the user packet traffic is affected.

例えば、図4(A)のように、TV会議用仮想網1とその他アプリ用仮想網3とが1本のリンクを共用している場合に、アクティブ型の計測が行なわれると、図4(A−3)及び(A−4)に示すように、網のベアラ特性計測値及びアプリ体感品質計測値が、微妙に差が生じる。   For example, as shown in FIG. 4A, when an active measurement is performed when the TV conference virtual network 1 and the other application virtual network 3 share one link, FIG. As shown in A-3) and (A-4), there is a slight difference between the measured value of the bearer characteristic of the network and the measured value of the app experience quality.

なお、図4(A−3)及び(A−4)において、点線は図4(A−1)及び(A−2)の計測値であり、実線がアクティブ型の計測値である。   4A-3 and 4A-4, the dotted lines are the measured values in FIGS. 4A-1 and 4A-2, and the solid line is the active-type measured value.

これに対して、図4(B)のように、TV会議用仮想網1とその他アプリ用仮想網3とが別々のリンクの場合には、計測用パケットが網に送出されても、TV会議用仮想網1のユーザパケットのトラヒックに影響を与えない。   On the other hand, as shown in FIG. 4B, when the TV conference virtual network 1 and the other application virtual network 3 have different links, the TV conference can be performed even if the measurement packet is sent to the network. The traffic of user packets in the virtual network 1 is not affected.

そのため、例えば、図4(B−3)及び(B−4)に示すように、網のベアラ特性計測値及びアプリ体感品質計測値に変化が見られない。   Therefore, for example, as shown in FIGS. 4 (B-3) and (B-4), no change is observed in the bearer characteristic measurement value and the app experience quality measurement value of the network.

このように、仮想網ベアラ特性計測機能部14は、断続的に(又は定期的に)、アクティブ型の計測を行い、その計測値を計測情報蓄積機能部17に蓄積し、網状態推定機能部18は、アクティブ型の計測値によるパケット(トラヒック)の影響の度合いを検出する。   As described above, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 performs active measurement intermittently (or periodically), accumulates the measurement value in the measurement information accumulation function unit 17, and performs the network state estimation function unit. 18 detects the degree of influence of packets (traffic) caused by active measurement values.

なお、ここでは、アクティブ型の計測により計測用パケットを網に送出して上記の微差を検出する場合を例示したが、アクティブ型の計測に限定されない。つまり、アプリ別負荷付与機能部16が、アプリケーション別の負荷を網に付与するようにしてもよい。例えば、アプリ別負荷付与機能部16が、TV会議のパケットを網に送出する場合でも、TV会議のパケットはTV会議用仮想網1を伝送することになるので、同様の手法により、TV会議用仮想網1とその他アプリ用仮想網3のリンク状態を検出することができる。ただしこの方法は、運用中の網に悪影響を及ぼす可能生成があるため、継続的に用いるには注意が必要である。すなわち、可用帯域がゼロに近づいたら即座に負荷を与えるのをやめる等の配慮である。   Here, the case where the measurement packet is transmitted to the network by active measurement to detect the above-described difference is illustrated, but the present invention is not limited to active measurement. That is, the application-specific load giving function unit 16 may give a load for each application to the network. For example, even when the application-specific load assignment function unit 16 transmits a video conference packet to the network, the video conference packet is transmitted through the video conference virtual network 1. The link state between the virtual network 1 and the other application virtual network 3 can be detected. However, this method has the possibility of adversely affecting the network in operation, so care must be taken when using it continuously. That is, consideration should be given to immediately stopping the load when the available bandwidth approaches zero.

次に、網状態推定機能部18は、上記の微差を、計測情報蓄積機能部17の過去の累計データと機械学習して、アクティブ計測の計測値の微差が同等の値(又は近似する値)となるアプリケーションがある場合には、これらアプリケーションを1つのグループとし、そして、網状態推定機能部18は、このグループが同じ仮想網である判定する(S103)。   Next, the network state estimation function unit 18 performs machine learning on the above-described difference with the past accumulated data of the measurement information storage function unit 17 so that the difference in the measurement value of the active measurement is equal (or approximate). When there is an application that becomes (value), these applications are grouped into one group, and the network state estimation function unit 18 determines that this group is the same virtual network (S103).

なお、機械学習の手法は、様々な計測手法による過去の計測値との照合により、上記の微差と同等の値を求めることができる方法であれば、特に限定されるものではなく、既存の手法を用いても良いし、又は独自の演算モデルを用いるようにしても良い。   The machine learning method is not particularly limited as long as it is a method capable of obtaining a value equivalent to the above-described slight difference by collating with past measurement values by various measurement methods. A method may be used, or an original calculation model may be used.

これにより、アプリケーション別の仮想網を判定することができる。また、複数のアプリケーションが同一の仮想網に集約されている場合でも、上記の手法により、アプリケーション別の仮想網を判定することができる。   Thereby, a virtual network for each application can be determined. Further, even when a plurality of applications are collected in the same virtual network, the virtual network for each application can be determined by the above method.

そして、網状態推定機能部18は、判定した仮想網毎についての種々の計測値に基づいて、当該仮想網の品質計測値、可用帯域の推定値を求めることができ、これらを表示部(例えばディスプレイ等)等に出力する。仮想網の状態推定方法については、以下で詳細に説明する。   Then, the network state estimation function unit 18 can obtain the measured quality value of the virtual network and the estimated value of the available bandwidth based on the various measured values for each determined virtual network, and displays them on the display unit (for example, Etc.). The virtual network state estimation method will be described in detail below.

(A−2−2)仮想網の状態推定処理(S104、S105)
次に、網状態推定機能部18による仮想網の状態推定処理の動作を説明する。
(A-2-2) State estimation process of virtual network (S104, S105)
Next, the operation of virtual network state estimation processing by the network state estimation function unit 18 will be described.

実際に仮想網の状態を推定できるようになるまで、網の負荷に対する反応データを取得し学習することが必要なる。   Until it becomes possible to actually estimate the state of the virtual network, it is necessary to acquire and learn response data for the load on the network.

まず、アプリ別負荷付与機能部16は、アプリケーション別に様々なパターンで網に対して負荷情報を付与する。   First, the application-specific load assignment function unit 16 assigns load information to the network in various patterns for each application.

例えば、アプリ別負荷機能部16は、TV会議等のアプリケーション別で、映像や音声パケット等の転送レートや送出時間等を様々なパターンで変えてパケットを送出して負荷をかける。   For example, the application-specific load function unit 16 applies a load by sending packets by changing the transfer rate, transmission time, etc. of video and audio packets in various patterns for each application such as a TV conference.

また例えば、アプリ別負荷機能部16は、例えば、TV会議とオンデマンド映像配信の2つのサービスを同時期に実行し、複数のアプリケーションによるサービスを同時期に起動する等をする。   Further, for example, the application-specific load function unit 16 executes two services, for example, a TV conference and on-demand video distribution at the same time, and activates services by a plurality of applications at the same time.

仮想網ベアラ特性計測機能部14は、アプリ別負荷付与機能部16の負荷に対して、例えば、アプリケーション別、通信プロトコル(例えば、TCP等)別、宛先IPアドレス及び又は宛先ポート番号別、パケット長別等の網のベアラ特性を計測する。仮想網ベアラ特性計測機能部14は、同一の仮想網に対して、複数の計測手法で同時に計測する事ができればより好適である。   The virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 determines, for example, for each application, for each communication protocol (for example, TCP), for each destination IP address and / or each destination port number, for the load of the application-specific load assignment function unit 16, for packet length Measure bearer characteristics of other networks. It is more preferable that the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 can simultaneously measure the same virtual network using a plurality of measurement methods.

また、アプリ品質計測機能部13は、アプリ別負荷付与機能部16の負荷に対して、客観品質及び又は体感品質によるアプリケーション別の品質値を計測する。さらに、ノード計測情報取得機能部15は、アプリ別負荷付与機能部16の負荷に対して、ルータ1〜4等が計測したノード計測情報を取得する。   Further, the application quality measurement function unit 13 measures the quality value for each application based on the objective quality and / or the quality of experience with respect to the load of the load application function unit 16 for each application. Furthermore, the node measurement information acquisition function unit 15 acquires node measurement information measured by the routers 1 to 4 and the like with respect to the load of the application-specific load application function unit 16.

このようにして、様々なアプリケーション別のパターンの負荷情報に対して、大量の計測値、すなわち、仮想網ベアラ特性計測機能部14及びアプリ品質計測機能部13が計測した計測値と、ノード計測情報取得機能部15により取得されたノード計測情報とが、計測情報蓄積機能部17に蓄積される。   In this way, with respect to load information of various application-specific patterns, a large amount of measurement values, that is, measurement values measured by the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 and the application quality measurement function unit 13, and node measurement information The node measurement information acquired by the acquisition function unit 15 is stored in the measurement information storage function unit 17.

図5は、アプリケーション別に付与した負荷情報及び各計測値と、仮想網の可用帯域推定値との関係を説明する説明図である。図5において、横軸は時刻を示している。   FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the relationship between the load information and each measured value given for each application, and the available bandwidth estimation value of the virtual network. In FIG. 5, the horizontal axis represents time.

図6は、現在の計測値と過去の計測値の情報に基づいて、現在の真の網の状態を推定する方法を説明する説明図である。   FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining a method of estimating the current true network state based on information on the current measurement value and the past measurement value.

以下では、運用時(ある時刻Tn)における網の状態を推定する方法を説明する。   Hereinafter, a method for estimating the state of the network during operation (a certain time Tn) will be described.

まず、他のトラヒックに悪影響を及ぼす可能性があるので、制御機能部12は、アプリ別負荷付与機能部16を停止する。   First, since there is a possibility of adversely affecting other traffic, the control function unit 12 stops the application-specific load provision function unit 16.

また、制御機能部12は、仮想網ベアラ特性計測機能部14、アプリ品質計測機能部13、ノード計測情報取得機能部15、についても、網に負荷をかける機能を停止させる。   Also, the control function unit 12 stops the function of applying a load to the network for the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14, the application quality measurement function unit 13, and the node measurement information acquisition function unit 15.

例えば、制御機能部12は、仮想網ベアラ特性計測機能部14に対して、パッシブ型やインライン型の計測、RTCP−XR(RTP Control Protocol−Extended Report)等のレポート情報等の網に負担をかけない方法だけで計測させる。   For example, the control function unit 12 places a burden on the network such as passive type or inline type measurement and report information such as RTCP-XR (RTP Control Protocol-Extended Report) on the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14. Let me measure only with no method.

この状態で、仮想綱ベアラ特性計測機能部14、ノード計測情報取得機能部15、アプリ品質計測機能部13は、時刻Tnにおける計測を行う。得られた計測値(網の品質情報)の集合はQ(Tn)とする(S201)。   In this state, the virtual rope bearer characteristic measurement function unit 14, the node measurement information acquisition function unit 15, and the application quality measurement function unit 13 perform measurement at time Tn. A set of obtained measurement values (network quality information) is Q (Tn) (S201).

次に、網状態推定機能部18は、計測情報蓄積機能部17から、計測値の集合Q(Tn)と最も近い過去の計測値の集合Q(Ta)を、検索する(S202)。集合Q(Ta)は、過去の時刻Taにおける計測値の集合である。検索は、計測点の差分の合計値が最小の集合を探したり、ニューロ推定等の機械学習を用いた検索が利用できる。   Next, the network state estimation function unit 18 searches the measurement information accumulation function unit 17 for a set Q (Ta) of past measurement values closest to the measurement value set Q (Tn) (S202). The set Q (Ta) is a set of measurement values at the past time Ta. The search can use a search using a machine learning such as a neuro estimation or a search for a set having the smallest total difference of measurement points.

そして、網状態推定機能部18は、過去にQ(Ta)を計測した状態からアプリ別負荷付与機能部16で更に負荷をかけた時の計測値Q(Tz)を、計測情報蓄積機能部17から検索する(S203)。   Then, the network state estimation function unit 18 obtains the measurement value Q (Tz) when the load is further applied by the application-specific load applying function unit 16 from the state where Q (Ta) has been measured in the past, and the measurement information accumulation function unit 17. (S203).

負荷をかけることで、可用帯域が広がっていた場合は、網状態推定機能部18は、網側の省電力制御でリンクが落とされている状態とし、過去の学習値から、実際にどれだけ流す事が出来たかの情報を検索して、それを真の仮想網の可用帯域の値として出力する。   If the available bandwidth is widened by applying a load, the network state estimation function unit 18 assumes that the link has been dropped by the power-saving control on the network side, and actually flows how much from the past learning value. It retrieves information about whether or not there was a thing and outputs it as the value of the usable bandwidth of the true virtual network.

一方、可用帯域が広がらず、品質が劣化した場合、網状態推定機能部18は、全リンクが使われており、現時点での計測値が可用帯域として正しい事が解り、真の仮想網の可用帯域の値として出力できる。   On the other hand, if the available bandwidth does not widen and the quality deteriorates, the network state estimation function unit 18 understands that all links are used, and that the measured value at the present time is correct as the available bandwidth. Can be output as a bandwidth value.

(A−2−3)新たなサービスを追加要求した場合
次に、新たなサービスを追加要求した際に想定される品質を推定する動作を説明する。
(A-2-3) When a new service is requested to be added Next, an operation for estimating the quality assumed when a new service is requested for addition will be described.

図7は、現在の計測値からサービスを追加した際の追加サービスと既存サービスの品質の推定値を求める動作を説明する説明図である。   FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining an operation for obtaining an estimated value of quality of an additional service and an existing service when a service is added from the current measurement value.

アプリ品質計測機能部13、仮想網ベアラ特性計測機能部14、ノード計測情報取得部15は、時刻Tnにおける計測値の集合Q(Tn)を求める(S301)。   The application quality measurement function unit 13, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14, and the node measurement information acquisition unit 15 obtain a set Q (Tn) of measurement values at time Tn (S301).

網状態推定機能部18は、計測情報蓄積機能部17に蓄積されている過去の計測情報から、時刻tnにおける計測値の集合Q(Tn)に最も近似する計測値の集合Q(Ta)を検索する(S302)。   The network state estimation function unit 18 searches the measurement value set Q (Ta) closest to the measurement value set Q (Tn) at the time tn from the past measurement information stored in the measurement information storage function unit 17. (S302).

網状態推定機能部18は、計測情報蓄積機能部17に蓄積されている計測情報を用いて、過去の集合Q(Ta)が計測された時刻Taにおいて、新たにサービスAを要求し、その結果、時刻Ta+Δに、既に実行中のサービスや、追加した新たなサービスAの品質がどうなったかの過去の計測値の集合Q(Ta+Δ)を検索して得る(S303)。   The network state estimation function unit 18 uses the measurement information stored in the measurement information storage function unit 17 to newly request the service A at the time Ta when the past set Q (Ta) is measured. At time Ta + Δ, a set Q (Ta + Δ) of past measurement values indicating the quality of the service that is already being executed or the new service A that has been added is retrieved (S303).

網状態推定機能部18は、過去の計測値の集合Q(Ta+Δ)におけるアプリ体感品質の計測値を、時刻Tn+Δにおいて、新たなサービスAを追加要求した場合のサービスA、並びに、既に実行中のサービスの推定値Q(Tn+Δ)として出力する(S304)。   The network state estimation function unit 18 uses the service A when a new service A is requested to be added at the time Tn + Δ for the measured value of the app experience quality in the set Q (Ta + Δ) of the past measurement values, and is already being executed. The service is output as an estimated value Q (Tn + Δ) (S304).

上記の方法は、最も現時刻の計測値に最も近い過去の計測値を選択する場合を例示したが、この方法に限定されるものではない。   Although the above method exemplifies the case of selecting the past measurement value closest to the measurement value at the current time, the method is not limited to this method.

別の方法として、現時刻Tnにおける計測値の集合Q(Tn)が、過去の時刻Ta、Tb、Tcにおける計測値の集合Q(Ta),Q(Tb),Q(Tc)の間に収まっている場合、あるいは、それらに近い場合、線形補間等で推定値を得る事も出来る。   As another method, the measurement value set Q (Tn) at the current time Tn falls within the measurement value sets Q (Ta), Q (Tb), and Q (Tc) at the past times Ta, Tb, and Tc. If they are close or close to each other, an estimated value can be obtained by linear interpolation or the like.

図8は、複数の過去の計測値の集合を用いて仮想網の状態を推定する方法を説明するイメージ図である。図8において、横軸は、計測値の集合Qのある要素(計測値x,例えばベアラ特性計測値)であり、縦軸は、計測値の集合Qのうちある要素(計測値y,例えばアプリ別体感品質計測値)である。   FIG. 8 is an image diagram illustrating a method for estimating the state of a virtual network using a set of a plurality of past measurement values. In FIG. 8, the horizontal axis represents an element (measurement value x, for example, bearer characteristic measurement value) of the measurement value set Q, and the vertical axis represents an element (measurement value y, for example, an application) of the measurement value set Q. This is another quality measurement value).

例えば、現時刻Tnの計測値の集合Q(Tn)が、過去の過去の時刻Ta、Tb、Tcにおける計測値の集合Q(Ta),Q(Tb),Q(Tc)の間に収まっている場合、時刻Tn+Δにおける網状態の推定値Q(Tn+Δ)は、過去の時刻Ta+Δ、Tb+Δ、Tc+Δにおける計測値の集合Q(Ta+Δ),Q(Tb+Δ),Q(Tc+Δ)との間で一定の関係を持って遷移することが考えられる。   For example, a set Q (Tn) of measured values at the current time Tn falls within a set of measured values Q (Ta), Q (Tb), and Q (Tc) at past times Ta, Tb, and Tc. The estimated value Q (Tn + Δ) of the network state at the time Tn + Δ is constant among the sets Q (Ta + Δ), Q (Tb + Δ), and Q (Tc + Δ) of the measured values at the past times Ta + Δ, Tb + Δ, and Tc + Δ. It is possible to make transitions with a relationship.

そこで、網状態推定機能部18は、現時刻の計測値の集合Q(Tn)と、過去の計測値の集合Q(Ta),Q(Tb),Q(Tc)との間の関係を求め、計測値の集合Q(Ta+Δ),Q(Tb+Δ),Q(Tc+Δ)を用いて、所定の関係を反映させて、時刻Tn+Δにおける網状態の推定値Q(Tn+Δ)を出力する。   Therefore, the network state estimation function unit 18 obtains a relationship between the measurement value set Q (Tn) at the current time and the previous measurement value sets Q (Ta), Q (Tb), and Q (Tc). The estimated value Q (Tn + Δ) of the network state at the time Tn + Δ is output using a set of measured values Q (Ta + Δ), Q (Tb + Δ), and Q (Tc + Δ) to reflect a predetermined relationship.

例えば、過去の3点の計測値の集合Q(Ta),Q(Tb),Q(Tc)と現時刻Tnの計測値の集合Q(Tn)との位置関係が、時刻Tn+Δにおいても同等の関係があるとして、計測値の集合Q(Ta+Δ),Q(Tb+Δ),Q(Tc+Δ)を用いて推定値Q(Tn+Δ)を求めるようにしても良い。   For example, the positional relationship between the set of measured values Q (Ta), Q (Tb), Q (Tc) of the past three points and the set of measured values Q (Tn) at the current time Tn is the same at time Tn + Δ. Assuming that there is a relationship, the estimated value Q (Tn + Δ) may be obtained using a set of measured values Q (Ta + Δ), Q (Tb + Δ), and Q (Tc + Δ).

なお、図8では、3点の過去の計測値の集合と、現時刻の計測値の集合との関係を一例として説明したが、過去の計測値の集合は、2点であっても良いし、4点以上であっても良い。   In FIG. 8, the relationship between the set of three past measurement values and the set of measurement values at the current time has been described as an example. However, the set of past measurement values may be two points. Four or more points may be used.

また、上記では、新たなサービスを1つ追加した場合の品質の推定値を得る方法を述べた。新たなサービスをM個追加した際の品質を推定し、例えばTV会議用の仮想網で10Mbit/secのサービスを5つ追加しても品質劣化がなく、6つ追加した場合には品質劣化が生じると推定された場合、可用帯域を50Mbit/sec〜60Mbit/secの間であると推定して出力し、図6で示した可用帯域の推定方法と別の可用帯域推定方法として利用する事もできる。   In the above description, a method for obtaining an estimated value of quality when one new service is added has been described. The quality when M new services are added is estimated. For example, there is no quality degradation even if five 10 Mbit / sec services are added in a virtual network for video conferences. When it is estimated that it will occur, the available bandwidth is estimated to be between 50 Mbit / sec and 60 Mbit / sec and output, and may be used as an available bandwidth estimation method different from the available bandwidth estimation method shown in FIG. it can.

(A−3)実施形態の効果
以上のように、実施形態によれば、仮想網が用いられ、アプリ毎に利用可能な帯域が分離された網においても、可用帯域や、新たにサービス要求をした際のサービス品質や既存サービスの品質を推定できる。
(A-3) Effect of Embodiment As described above, according to the embodiment, even in a network in which a virtual network is used and a bandwidth that can be used for each application is separated, an available bandwidth or a new service request is issued. Service quality and quality of existing services can be estimated.

また、実施形態によれば、空き帯域に余裕がある場合、省電力などを目的として、リンクを落とすなど利用可能な資源を削減するような網においても、可用帯域や、新たにサービス要求をした際のサービス品質や既存サービスの品質を推定できる。   In addition, according to the embodiment, when there is a vacant bandwidth, an available bandwidth or a new service request is made even in a network that reduces available resources such as dropping a link for the purpose of power saving. Service quality and quality of existing services can be estimated.

(B)他の実施形態
上述した実施形態では、アプリケーション別の仮想網を判定する場合を説明した。しかし、利用者の所属集団別、利用者の利用頻度別に仮想網が構築される場合がある。そこで、このような属性に応じても仮想網を判定できるようにするため、例えば、仮想網ベアラ特性計測機能部14が、VPNの識別情報毎、送信元IPアドレス及び又はポート番号毎等に計測し、網状態推定機能部18が、VPNの識別情報毎、送信元IPアドレス及び又はポート番号毎等の計測値を用いることで、利用者の所属集団別や利用頻度別の仮想網も判定するようにしてもよい。
(B) Other Embodiments In the above-described embodiments, the case where a virtual network for each application is determined has been described. However, there are cases where a virtual network is constructed according to the group to which the user belongs and the frequency of use by the user. Therefore, in order to be able to determine the virtual network according to such attributes, for example, the virtual network bearer characteristic measurement function unit 14 performs measurement for each VPN identification information, each source IP address and / or port number, and the like. Then, the network state estimation function unit 18 also determines the virtual network according to the group to which the user belongs and the frequency of use by using the measured values for each VPN identification information, the source IP address and / or the port number, etc. You may do it.

10…網状態推定装置、
11…インタフェース機能部、12…制御機能部、
13…アプリ品質計測機能部、14…仮想網ベアラ特性計測機能部、
15…ノード計測情報取得機能部、16…アプリ別負荷付与機能部、
17…計測情報蓄積機能部、18…網状態推定機能部、
1〜4…ルータ、5…端末、6…サーバ、7…ネットワーク。
10: Network state estimation device,
11 ... interface function unit, 12 ... control function unit,
13 ... Application quality measurement function unit, 14 ... Virtual network bearer characteristic measurement function unit,
15 ... Node measurement information acquisition function unit, 16 ... Load application function unit by application,
17 ... Measurement information storage function part, 18 ... Network state estimation function part,
1-4 ... router, 5 ... terminal, 6 ... server, 7 ... network.

Claims (5)

物理網の帯域を複数に分割して構築された1又は複数の仮想網の状態を推定する網状態推定装置において、
提供サービス、通信プロトコル、IPアドレス、ポート番号、パケット長のいずれ又は、全部若しくは一部の組み合わせに基づいて、間欠的に伝送されるパケットのベアラ特性を計測するベアラ特性計測手段と、
提供されるサービスの品質をサービス毎に計測するサービス品質計測手段と、
上記物理網上に存在する1又は複数のノード装置が伝送パケットのトラフィック情報を計測した計測情報を取得する計測情報取得手段と、
上記ベアラ特性計測手段及び上記サービス品質計測手段により計測された計測情報と、上記計測情報取得手段により取得された計測情報との中から、上記ベアラ特性計測手段及び上記サービス品質計測手段により間欠的に計測用パケットを送出した時間に計測された計測結果と、上記計測情報取得手段により計測用パケットを送出していない時間に計測された計測結果との微差に基づいて、類似する傾向にある計測情報をパケット別に求めてグループ分けを行うグループ作成手段と、
上記グループ作成手段により同一グループとされたパケットが同一の仮想網を利用して通信している判定し、仮想網別の網状態の推定値を出力する網状態推定手段と
を備えることを特徴とする網状態推定装置。
In a network state estimation device for estimating the state of one or a plurality of virtual networks constructed by dividing a bandwidth of a physical network into a plurality,
Bearer characteristic measuring means for measuring bearer characteristics of a packet transmitted intermittently based on any one of a provided service, a communication protocol, an IP address, a port number, a packet length, or a combination of all or a part thereof;
A service quality measuring means for measuring the quality of services provided for each service;
Measurement information acquisition means for acquiring measurement information obtained by measuring traffic information of a transmission packet by one or a plurality of node devices existing on the physical network;
From the measurement information measured by the bearer characteristic measurement unit and the service quality measurement unit and the measurement information acquired by the measurement information acquisition unit, intermittently by the bearer characteristic measurement unit and the service quality measurement unit. Measurements that tend to be similar based on the slight difference between the measurement result measured at the time when the measurement packet was sent and the measurement result measured at the time when the measurement packet was not sent by the measurement information acquisition means A group creation means for obtaining information by packet and performing grouping;
Determines that packets with the same group by the group creation means is communicating using the same virtual network, characterized in that it comprises a network state estimation means for outputting an estimated value for each of the network state virtual network A network state estimation device.
上記各仮想網に対して所定の負荷を付与する負荷付与手段と、
上記負荷付与手段が複数種類のパターンで付与した負荷情報に対して、上記ベアラ特性計測手段及び上記サービス品質計測手段が計測した計測情報と、上記計測情報取得手段が取得した計測情報とを蓄積する計測情報蓄積手段と
を更に備え、
上記網状態推定手段が、
現時刻における計測情報に関して、上記計測情報蓄積手段から、上記現時刻の計測情報に最も近い過去の計測情報を検索し、
上記検索された過去の計測状態から、上記負荷付与手段により負荷を付与したときの計測情報を上記計測情報蓄積手段から検索し、
上記負荷を付与したときに、可用帯域が広がったとする計測情報を検索した場合、上記計測情報蓄積手段の過去の計測情報から、当該仮想網に実際にパケットを流すことができた情報を検索し、それを真の仮想網の状態情報として出力し、
上記負荷が付与されても、可用帯域が広がらず、品質が劣化したとする計測情報を検索した場合、現時点での計測値を真の仮想網の状態情報として出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の網状態推定装置。
Load applying means for applying a predetermined load to each of the virtual networks;
For the load information provided by the load applying means in a plurality of patterns, the measurement information measured by the bearer characteristic measuring means and the service quality measuring means and the measurement information acquired by the measurement information acquiring means are accumulated. Measurement information storage means, and
The network state estimation means is
For the measurement information at the current time, search the past measurement information closest to the measurement information at the current time from the measurement information storage means,
From the retrieved past measurement state, the measurement information when the load is applied by the load application unit is searched from the measurement information storage unit,
When searching for measurement information indicating that the available bandwidth has expanded when the load is applied, search for information that could actually flow the packet to the virtual network from the past measurement information of the measurement information storage means. , Output it as true virtual network status information,
The measurement value at the present time is output as true virtual network state information when searching for measurement information that the usable bandwidth does not widen and the quality deteriorates even when the load is applied. The network state estimation apparatus according to 1.
上記網状態推定手段が、
現時刻における計測情報に関して、上記計測情報蓄積手段から現時刻の計測情報に最も近い過去の計測情報を検索し、
上記検索された過去の計測情報を計測した過去の時刻において、新たなサービスを追加し、新たなサービスの追加後の計測情報を、上記計測情報蓄積手段から検索し、
上記計測蓄積情報から検索した新たなサービスの追加後の計測情報を、現時刻で新たなサービスを追加したときの各仮想網の計測情報として出力する
ことを特徴とする請求項2に記載の網状態推定装置。
The network state estimation means is
For the measurement information at the current time, search the past measurement information closest to the measurement information at the current time from the measurement information storage means,
In the past time when the searched past measurement information is measured, a new service is added, and the measurement information after the addition of the new service is searched from the measurement information storage unit,
3. The network according to claim 2, wherein the measurement information after adding a new service retrieved from the measurement accumulation information is output as measurement information of each virtual network when a new service is added at the current time. State estimation device.
上記網状態推定装置が、
上記計測情報蓄積手段から複数の過去の計測情報を取得し、これら複数の過去の計測情報と、現時刻の計測情報との関係を求め、
上記複数の過去の計測情報を計測した過去の時刻から、新たなサービス追加後のそれぞれの過去の計測情報と、上記複数の過去の計測情報との関係とを用いて、現時刻で新たなサービスを追加したときの各仮想網の計測情報を出力する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の網状態推定装置。
The network state estimation apparatus is
Obtain a plurality of past measurement information from the measurement information storage means, obtain the relationship between the plurality of past measurement information and the current time measurement information,
A new service at the current time using the past measurement information after adding the new service and the relationship between the past measurement information and the past measurement information from the past measurement time of the plurality of past measurement information. The network state estimation apparatus according to claim 2 or 3, wherein measurement information of each virtual network when the is added is output.
物理網の帯域を複数に分割して構築された1又は複数の仮想網の状態を推定する網状態推定プログラムにおいて、
コンピュータを、
提供サービス、通信プロトコル、IPアドレス、ポート番号、パケット長のいずれ又は、全部若しくは一部の組み合わせに基づいて、間欠的に伝送されるパケットのベアラ特性を計測するベアラ特性計測手段、
提供されるサービスの品質をサービス毎に計測するサービス品質計測手段、
上記物理網上に存在する1又は複数のノード装置が伝送パケットのトラフィック情報を計測した計測情報を取得する計測情報取得手段、
上記ベアラ特性計測手段及び上記サービス品質計測手段により計測された計測情報と、上記計測情報取得手段により取得された計測情報との中から、上記ベアラ特性計測手段及び上記サービス品質計測手段により間欠的に計測用パケットを送出した時間に計測された計測結果と、上記計測情報取得手段により計測用パケットを送出していない時間に計測された計測結果との微差に基づいて、類似する傾向にある計測情報をパケット別に求めてグループ分けを行うグループ作成手段、
上記グループ作成手段により同一グループとされたパケットが同一の仮想網を利用して通信している判定し、仮想網別の網状態の推定値を出力する網状態推定手段
として機能させることを特徴とする網状態推定プログラム。
In a network state estimation program for estimating the state of one or a plurality of virtual networks constructed by dividing a bandwidth of a physical network into a plurality of pieces,
Computer
Bearer characteristic measuring means for measuring the bearer characteristic of a packet transmitted intermittently based on any one of a provided service, a communication protocol, an IP address, a port number, or a packet length, or a combination of all or a part thereof,
Service quality measurement means for measuring the quality of services provided for each service,
Measurement information acquisition means for acquiring measurement information obtained by measuring traffic information of a transmission packet by one or a plurality of node devices existing on the physical network;
From the measurement information measured by the bearer characteristic measurement unit and the service quality measurement unit and the measurement information acquired by the measurement information acquisition unit, intermittently by the bearer characteristic measurement unit and the service quality measurement unit. Measurements that tend to be similar based on the slight difference between the measurement result measured at the time when the measurement packet was sent and the measurement result measured at the time when the measurement packet was not sent by the measurement information acquisition means Group creation means for obtaining information by packet and performing grouping,
Characterized in that packets with the same group by the group creation means determines that communicate using the same virtual network, to function as the network state estimation means for outputting an estimated value for each of the network state virtual network Network status estimation program.
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