JP6033069B2 - Communication quality estimation device - Google Patents

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Description

本発明は、通信品質推定装置に係り、特に、通信パケットをパッシブにキャプチャして通信パラメータを分析し、データサイズの大きなセッション等の分析結果に基づいてデータサイズの小さなセッション等のスループットを推定する通信品質推定装置に関する。   The present invention relates to a communication quality estimation device, and in particular, passively captures communication packets, analyzes communication parameters, and estimates throughput of a session with a small data size based on an analysis result of a session with a large data size. The present invention relates to a communication quality estimation apparatus.

無線通信システムの通信事業者には、広域なサービスエリアの全域で通信品質情報を局所領域ごとに取得してエリアマップを作成し、サービスエリア全体の通信品質状態を漏れなく評価することが要求される。   Wireless communication system operators are required to obtain communication quality information for each local area in a wide service area, create an area map, and thoroughly evaluate the communication quality status of the entire service area. .

特許文献1には、ネットワークヘかかる負荷を小さく抑え、かつ少ない計算量でTCP品質を推定すべく、パケット通信網を介して接続された2つの品質測定装置間で、一方の品質測定装置から他方の品質測定装置に向けて測定パケットを送信し、他方は、これに対応する測定パケットを一方の品質測定装置へ返送し、一方の品質測定装置は返送された測定パケットの受信状況に基いて品質測定装置間のTCPスループット、再送発生率、平均パケット往復遅延、タイムアウト再送が発生する確率をアクティブに推定する技術が開示されている。   In Patent Document 1, in order to reduce the load on the network and estimate the TCP quality with a small amount of calculation, one quality measuring device is connected to the other between two quality measuring devices connected via a packet communication network. The measurement packet is sent to the quality measurement device, and the other sends the corresponding measurement packet back to one quality measurement device. The other quality measurement device returns the quality based on the reception status of the returned measurement packet. A technique for actively estimating the TCP throughput between the measurement apparatuses, the retransmission occurrence rate, the average packet round-trip delay, and the probability of occurrence of timeout retransmission is disclosed.

特許文献2には、帯域が複数の端末やコネクションにより共有される通信回線の伝送帯域に基づいて、TCPコネクションの平均スループットを算出する技術が開示されている。   Patent Document 2 discloses a technique for calculating an average throughput of a TCP connection based on a transmission band of a communication line that is shared by a plurality of terminals and connections.

特許文献3には、パケット通信網を介して接続された2つの品質測定装置間で、一方の品質測定装置から一定間隔で間欠的に測定パケットを他方の品質測定装置へ送出し、各品質測定装置で送受信された測定パケットに関する送受信状況に基づいて当該測定パケットに関する通信品質をアクティブに計測する技術が開示されている。   In Patent Document 3, between two quality measurement devices connected via a packet communication network, one quality measurement device intermittently sends measurement packets to the other quality measurement device at regular intervals, and each quality measurement device A technique for actively measuring communication quality related to a measurement packet based on a transmission / reception state related to the measurement packet transmitted / received by an apparatus is disclosed.

特許文献4には、通信品質管理装置が各無線基地局から、携帯情報端末の現在位置における無線回線の品質情報、無線基地局の無線回線のリソース情報、無線基地局のネットワーク回線の使用情報を収集し、各位置における通信品質を判定し、判定した通信品質を位置情報に対応付けた通信品質マップ情報を作成する技術が開示されている。   In Patent Literature 4, a communication quality management device obtains, from each radio base station, radio channel quality information at the current position of the portable information terminal, radio base station radio channel resource information, and radio base station network channel usage information. A technique for collecting and determining communication quality at each position and creating communication quality map information in which the determined communication quality is associated with position information is disclosed.

特開2004−140596号公報JP 2004-140596 A 特開2003−209574号公報JP 2003-209574 A 特開2004−7339号公報JP 2004-7339 A 特開2010−62783号公報JP 2010-62783 A

特許文献1,3は、計測用の専用パケットを送受するアクティブ方式であるため、品質計測に際して余計なトラヒックや負荷が発生し、また計測範囲を拡げようとすれば多数の品質測定装置を設けなければならないなど、スケーラビリティの問題が生じる。特許文献2では、通信回線の品質が計測されるのみで、クライアントユーザの体感品質を計測できない。   Since Patent Documents 1 and 3 are active systems that send and receive dedicated packets for measurement, extra traffic and load are generated during quality measurement, and a large number of quality measurement devices must be provided to expand the measurement range. Scalability issues arise, such as having to. In Patent Document 2, only the quality of the communication line is measured, and the quality of experience of the client user cannot be measured.

特許文献4では、通信品質情報管理装置が能動的に動作し、無線基地局やパケット交換装置に対して通信品質の測定および通知を要求しなければならないので、要求対象の装置数が大量になるとスケーラビリティの問題がある。また、通信品質の監視が管理装置側からの要求により追加的な処理として行われるので、測定に伴って処理負荷やトラヒックが増加するという問題もある。   In Patent Document 4, since the communication quality information management device operates actively and must request the measurement and notification of communication quality from the radio base station and the packet switching device, the number of requested devices becomes large. There is a scalability issue. In addition, since communication quality monitoring is performed as an additional process in response to a request from the management apparatus, there is a problem that the processing load and traffic increase with measurement.

本発明の目的は、従来技術の課題を全て解決し、通信パケットをパッシブにキャプチャして通信パラメータを分析し、データサイズが大きくてフロー制御の影響を受けにくいセッション等の分析結果に基づき、データサイズが小さくてフロー制御の影響を受けやすいセッション等のスループットを、高い精度で推定できる通信品質推定装置を提供することにある。   The object of the present invention is to solve all the problems of the prior art, passively capture communication packets and analyze communication parameters, and based on the analysis results of sessions and the like that have a large data size and are not easily affected by flow control. An object of the present invention is to provide a communication quality estimation device that can estimate the throughput of a session or the like that is small in size and easily affected by flow control with high accuracy.

上記の目的を達成するために、本発明は、セッションまたはコネクションを通信単位として送受されるパケットをパッシブに監視して通信品質を推定する通信品質推定装置において、以下のような手段を講じた点に特徴がある。   In order to achieve the above object, the present invention provides the following means in a communication quality estimation apparatus that passively monitors packets transmitted and received using a session or connection as a communication unit to estimate communication quality. There is a feature.

(1)各通信単位が集約される経路上でキャプチャされたパケットの属性情報、パケットサイズおよび到着時刻を通信単位ごとに監視結果として管理する監視結果管理手段と、各パケットの監視結果に基づいて、通信単位ごとに通信レートを含む通信パラメータを分析するネットワーク品質分析手段と、スループットがフロー制御の影響を受けにくい通信単位の通信レートおよびスループットを教師データとして、任意の通信単位の通信レートからスループットを推定する通信品質辞書を構築する学習手段と、スループットがフロー制御の影響を受け易い通信単位のスループットを、当該通信単位の通信レートを前記通信品質辞書に適用して推定するスループット推定手段とを具備した。   (1) Based on the monitoring result management means for managing the attribute information, packet size and arrival time of the packets captured on the route where each communication unit is aggregated as the monitoring result for each communication unit, and the monitoring result of each packet Network quality analysis means that analyzes communication parameters including communication rate for each communication unit, and throughput from any communication unit communication rate, with the communication rate and throughput of the communication unit that is less susceptible to flow control as the teaching data Learning means for constructing a communication quality dictionary for estimating the throughput, and throughput estimation means for estimating the throughput of a communication unit whose throughput is susceptible to flow control by applying the communication rate of the communication unit to the communication quality dictionary. Equipped.

(2)通信単位ごとにTCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTあるいは帯域幅遅延積を通信パラメータの一つとして算出し、スループットの推定結果を、これらのパラメータに基づいて補正し、あるいはパラメータの区分毎に通信品質辞書を構築するようにした。   (2) TCP initial window size, advertisement window size, window size time series transition, RTT or bandwidth delay product is calculated as one of the communication parameters for each communication unit, and throughput estimation results are used as these parameters. Based on this, a communication quality dictionary is constructed for each parameter category.

本発明によれば、以下のような効果が達成される。   According to the present invention, the following effects are achieved.

(1)データサイズが大きいために、通信開始直後のスロースタートの影響がスループットに影響しにくいコネクションを対象に、その通信レートとスループットとの関係を予め学習してモデル化し、データサイズが小さいために、そのスループットを通信レートに基づいて求めてしまうとスロースタートの影響で低めに算出されてしまうコネクションのスループットを、前記学習モデルに通信レートを適用することで推定できるので、データサイズが小さいコネクション等のスループットを精度良く推定できるようになる。   (1) Because the data size is large, the relationship between the communication rate and throughput is learned and modeled in advance for connections where the influence of slow start immediately after the start of communication does not affect the throughput, and the data size is small In addition, if the throughput is calculated based on the communication rate, the connection throughput that is calculated lower due to the slow start can be estimated by applying the communication rate to the learning model. And the like can be accurately estimated.

(2)TCPコネクションまたはセッションに関するスループットの推定結果を、TCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTあるいは帯域幅遅延積に基づいて補正するようにしたので、スループットの推定結果に対するTCPフロー制御の影響を排し、例えば初期ウィンドウサイズの小さいコネクションのスループットが大きいコネクションに較べて低目に推定される精度低下を改善できるようになる。   (2) Throughput estimation for TCP connections or sessions is corrected based on TCP initial window size, advertising window size, window size time series transition, RTT or bandwidth delay product. The influence of TCP flow control on the result can be eliminated, and for example, the accuracy degradation estimated to be low can be improved as compared with a connection having a large throughput of a connection having a small initial window size.

本発明の通信品質測定方法が適用されるネットワークのブロック図である。It is a block diagram of the network to which the communication quality measurement method of the present invention is applied. キャプチャ装置の構成を示した機能ブロック図である。It is the functional block diagram which showed the structure of the capture apparatus. 本発明の一実施形態の動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed operation | movement of one Embodiment of this invention. TCPコネクションテーブルの内容を模式的に表現した図である。It is the figure which expressed typically the contents of the TCP connection table. TCPコネクションの遅延特性を測定する方法を示したシーケンスフローである。It is the sequence flow which showed the method of measuring the delay characteristic of a TCP connection. HTTPセッションにおけるエンドサーバのレスポンス特性を測定する方法を示したシーケンスフローである。It is the sequence flow which showed the method of measuring the response characteristic of the end server in HTTP session. HTTPセッションごとに特性を分析する方法を示したシーケンスフローである。It is the sequence flow which showed the method of analyzing the characteristic for every HTTP session. 通信品質辞書の構築手順を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the construction procedure of a communication quality dictionary. 通信品質辞書を利用したスループットの推定手順を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the estimation procedure of the throughput using a communication quality dictionary. スループットの推定結果を初期ウィンドウサイズに応じて補正する必要性を示した図である。It is the figure which showed the necessity of correct | amending the estimation result of a throughput according to an initial window size. データサイズとスループットとの関係を示した図である。It is the figure which showed the relationship between a data size and a throughput. 本発明によるスループットの推定メカニズムを表現した図である。It is a diagram expressing a throughput estimation mechanism according to the present invention.

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。ここでは、初めに本発明の概要について説明し、次いで、その詳細について具体的に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, the outline of the present invention will be described first, and then the details will be specifically described.

TCPにおけるフロー制御のように、ネットワーク品質とは別にプロトコル上の仕様、制約から帯域が一時的に制限され、これが原因で見かけ上の通信レートやスループットが低下する場合がある。例えばTCPのスロースタートアルゴリズムでは、コネクションの確立直後はウィンドウサイズを小さくすることで通信レートが低く抑えられ、その後、ネットワークの実品質に応じてウィンドウサイズを漸増させることで徐々に通信レートが上昇する。したがって、図11(a)に示したように、TCPコネクションで転送されるデータサイズが十分に大きく、スロースタートが終了してウィンドウサイズがネットワークの実品質に応じたサイズまで拡大された時刻t1以降の通信期間が十分に長ければ、当該期間の通信レートの平均値AVEに基づいてスループットを十分な精度で求められる。   Like TCP flow control, the bandwidth is temporarily limited due to protocol specifications and restrictions in addition to network quality, which may cause the apparent communication rate and throughput to decrease. For example, in the TCP slow start algorithm, the communication rate is kept low by reducing the window size immediately after the connection is established, and then the communication rate is gradually increased by gradually increasing the window size according to the actual quality of the network. . Therefore, as shown in FIG. 11 (a), after the time t1 when the data size transferred by the TCP connection is sufficiently large and the slow start is finished and the window size is expanded to a size according to the actual quality of the network. If the communication period is sufficiently long, the throughput can be obtained with sufficient accuracy based on the average value AVE of the communication rates during the period.

これに対して、データサイズが小さいために、同図(b)に示したように、ウィンドウサイズがネットワークの実品質に応じたサイズまで拡大されるよりも前の時刻t2で通信が完了したり、あるいは同図(c)に示したように、ウィンドウサイズがネットワークの実品質に応じたサイズまで拡大された時刻t3以降の通信期間が短かったりすると、スループットを通信レートの平均値として求めることができない。   On the other hand, because the data size is small, communication is completed at time t2 before the window size is expanded to the size corresponding to the actual quality of the network, as shown in FIG. Alternatively, as shown in FIG. 4C, if the communication period after time t3 when the window size is expanded to the size corresponding to the actual quality of the network is short, the throughput can be obtained as an average value of the communication rate. Can not.

一方、コネクションやセッションが確立された以降の通信レートの時系列は、初期ウィンドウサイズやRTTの影響を多少受けるものの、ウィンドウサイズがネットワークの実品質に応じたサイズまで拡大された以降の通信レートと強い相関のあることが発明者等の観察により確認されている。   On the other hand, the communication rate time series after the connection or session is established is slightly affected by the initial window size and RTT, but the communication rate after the window size is expanded to the size corresponding to the actual quality of the network. It has been confirmed by the inventors' observation that there is a strong correlation.

そこで、本発明ではデータサイズが大きなコネクションやセッションにおける通信レートの時系列とスループットとの関係を予め学習して通信品質辞書を構築し、その後、データサイズが大きくないコネクションやセッションに関しては、図12(a),(b)に示したように、そのセッション等の開始直後からの通信レートの変化をパラメータとして前記通信品質辞書を逆引きすることにより、その通信レートやスループットを推定している。   Therefore, in the present invention, a communication quality dictionary is constructed by learning in advance the relationship between the communication rate time series and throughput in a connection or session having a large data size, and thereafter, for connections and sessions having a small data size, FIG. As shown in (a) and (b), the communication rate and throughput are estimated by reversely searching the communication quality dictionary using the change in communication rate immediately after the start of the session or the like as a parameter.

図1は、本発明の通信品質推定方法が適用されるネットワークの構成を示したブロック図であり、サービス提供範囲の各エリアには無線基地局BSが設置され、当該エリア内のクライアント(本実施形態では、無線移動端末MN)は前記各無線基地局BSに収容される。各無線基地局BSは無線アクセス網RANに接続され、前記無線アクセス網RANはコア網のゲートウェイ(GW)に接続される。前記コア網はインターネットエクスチェンジ(IX)においてインターネットと接続される。   FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a network to which the communication quality estimation method of the present invention is applied. A radio base station BS is installed in each area of the service providing range, and a client in this area (this embodiment) In the form, a radio mobile terminal MN) is accommodated in each radio base station BS. Each radio base station BS is connected to a radio access network RAN, and the radio access network RAN is connected to a gateway (GW) of the core network. The core network is connected to the Internet at the Internet Exchange (IX).

前記インターネットには、クライアントからの要求に応答してサービスを提供する各種のサーバが接続されている。本実施形態では、各端末MN(アクセス)と各サーバ(エンド)との間のトラヒックを集約できる回線として、無線アクセス網RANとコア網とを接続する回線Lに、通信品質測定装置としてのキャプチャ装置1が接続されている。   Various servers that provide services in response to requests from clients are connected to the Internet. In the present embodiment, as a line capable of aggregating traffic between each terminal MN (access) and each server (end), the line L connecting the radio access network RAN and the core network is captured as a communication quality measuring device. Device 1 is connected.

図2は、前記キャプチャ装置1の構成を示した機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。   FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the capture device 1. Here, the configuration unnecessary for the description of the present invention is omitted.

パケットキャプチャ部101は、前記回線L上のTCPコネクション(HTTPセッションを含む)からIPパケットをキャプチャする。監視結果管理部102は、キャプチャされたパケットをTCPコネクションやHTTPセッションといった所定の通信単位ごとに管理するテーブル(ここでは、TCPコネクションテーブル)102aを含む。   The packet capture unit 101 captures an IP packet from a TCP connection (including an HTTP session) on the line L. The monitoring result management unit 102 includes a table (here, a TCP connection table) 102a that manages captured packets for each predetermined communication unit such as a TCP connection or an HTTP session.

ネットワーク(NW)品質分析部103は、通信レート計測部103a、ウィンドウサイズ検知部103b、データ積算量算出部103cおよびRTT計測部103dを含む各種の分析手段を備えている。分析結果データベース104には、通信単位(ここでは、TCPコネクション)ごとに監視結果が保持される。   The network (NW) quality analysis unit 103 includes various analysis means including a communication rate measurement unit 103a, a window size detection unit 103b, a data integration amount calculation unit 103c, and an RTT measurement unit 103d. The analysis result database 104 holds a monitoring result for each communication unit (here, TCP connection).

学習部107は、前記分析結果データベース104を参照し、データサイズが所定のサイズ閾値以上であるためにスループットがTCPフロー制御の影響を受け難い通信に関して、その分析結果を教師データとして学習モデルを構築する。本実施形態では、TCPコネクション(または、HTTPセッション)の確立時刻を基準として、通信レート、ウィンドウサイズ、転送データの積算量、RTTなどを経過時間ごとに記録し、さらには各セッションを時間帯や曜日等で分類し、コネクション等の確立から終了までに観測された平均スループットと紐付けることで、任意のコネクション等の通信レート等に基づいて、そのスループットを推定する通信品質辞書107aを構築する。   The learning unit 107 refers to the analysis result database 104 and constructs a learning model using the analysis result as teacher data for communication whose throughput is not easily affected by TCP flow control because the data size is equal to or larger than a predetermined size threshold. To do. In the present embodiment, the communication rate, window size, total amount of transfer data, RTT, and the like are recorded for each elapsed time with respect to the establishment time of the TCP connection (or HTTP session), and each session is recorded in time zone and A communication quality dictionary 107a that estimates the throughput based on the communication rate of an arbitrary connection and the like is constructed by classifying the day of the week and linking with the average throughput observed from the establishment to the end of the connection.

ユーザ品質推定部105は、キャプチャされたパケットの分析結果(通信レートの時系列)をキーに前記通信品質辞書107aを逆引きすることでスループットを推定する分類部105aを含み、データサイズが所定のサイズ閾値以上の通信については、その通信レートの平均値に基づいてスループットを算出する一方、データサイズが所定のサイズ閾値未満の通信に対しては、そのコネクション確立から一定期間またはセッション終了までの間に観測された通信レートの時系列を前記通信品質辞書に適用することでスループットを推定する。結果出力部106は、前記スループットの算出または推定結果を出力する。   The user quality estimating unit 105 includes a classifying unit 105a that reverses the communication quality dictionary 107a using a captured packet analysis result (communication rate time series) as a key, and has a data size of a predetermined size. For communication over the size threshold, the throughput is calculated based on the average value of the communication rate, while for communication with a data size less than the predetermined size threshold, the connection is established for a certain period or until the end of the session. The throughput is estimated by applying the time series of the communication rate observed in the above to the communication quality dictionary. The result output unit 106 outputs the calculation or estimation result of the throughput.

なお、スループットがTCPフロー制御の影響を受け易いか否かは、通信のデータサイズのみに依存するものではなく、通信レートとスループットとの比(通信レート/スループット)の時系列推移の変動幅が落ち着くまでの時間にも依存する。すなわち、通信レート/スループットの時系列推移の変動幅は、通信レート/スループットの時間的な傾き(微分あるいは差分であるデルタΔ成分)なので、これが落ち着くということはスロースタートの影響が小さくなったことを意味する。   Note that whether throughput is easily affected by TCP flow control does not depend only on the data size of communication, and the fluctuation range of the time series transition of the ratio between communication rate and throughput (communication rate / throughput) It also depends on the time to settle down. In other words, the fluctuation range of the time series transition of the communication rate / throughput is the time slope of the communication rate / throughput (the delta Δ component that is the differential or the difference), so that the effect of the slow start has become smaller Means.

したがって、上記のようなデータサイズによる選別に代えて、通信レート/スループットの時系列推移の変動幅が所定の閾値内に落ち着くまでの時間が所定の時間閾値以上の通信を教師データとして通信品質辞書を構築し、通信レート/スループットの時系列推移の変動幅が所定内に落ち着くまでの時間が所定の時間閾値未満の通信について、その通信レートを前記通信品質辞書に適用してスループットを推定するようにしても良い。   Therefore, in place of the selection based on the data size as described above, a communication quality dictionary using as a teacher data communication whose time until the fluctuation range of the time series transition of the communication rate / throughput settles within the predetermined threshold is greater than the predetermined time threshold. To estimate the throughput by applying the communication rate to the communication quality dictionary for the communication whose time until the fluctuation range of the time series transition of the communication rate / throughput settles within the predetermined time is less than the predetermined time threshold Anyway.

次いで、図3のフローチャートを参照して、前記キャプチャ装置1の動作を詳細に説明する。なお、図3のフローチャートは、主に監視結果管理部102の動作を示しており、所定の周期で繰り返し実行される。   Next, the operation of the capture device 1 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. Note that the flowchart of FIG. 3 mainly shows the operation of the monitoring result management unit 102, and is repeatedly executed at a predetermined cycle.

ステップS1では、キャプチャ装置1の接続された集約リンクLに到着したパケットが、前記パケットキャプチャ部101によりキャプチャされる。ステップS2では、前記キャプチャされたパケットの送信元IPアドレスsrcIPおよびそのTCPポート番号srcPort、さらには必要に応じて、宛先IPアドレスdstIPおよびそのTCPポート番号dstPortならびにプロトコル番号が、各パケットを識別するためのキーとして抽出される。なお、識別キーとして採用する情報は上記に限定されるものではなく、クライアント(ユーザ)やその通信(コネクションまたはセッション)を一意に識別できる情報であれば、例えばHTTPにおけるユーザIDを識別キーとして採用しても良い。   In step S <b> 1, a packet that has arrived at the aggregated link L to which the capture device 1 is connected is captured by the packet capture unit 101. In step S2, the source IP address srcIP and its TCP port number srcPort of the captured packet, and if necessary, the destination IP address dstIP and its TCP port number dstPort and the protocol number identify each packet. Extracted as a key. The information adopted as the identification key is not limited to the above. For example, if the information can uniquely identify the client (user) and the communication (connection or session), the user ID in HTTP is adopted as the identification key. You may do it.

ステップS3では、前記キャプチャされたパケットのキーと同一キーのレコードが前記TCPコネクションテーブル102aに既登録であるか否かが判定される。本実施形態では、図4に一例を示したように、監視対象のパケットについて、その種別(SYN,SYN+ACK,ACK,Dataなど)、到着時刻t、位置情報P,方向(上り下りの別)、パケットサイズ、シーケンス番号などの属性情報が、前記キーをインデックスとしてコネクションごとにレコード形式で記録されている。   In step S3, it is determined whether or not a record having the same key as the key of the captured packet is already registered in the TCP connection table 102a. In this embodiment, as shown in FIG. 4, for example, the type of packet to be monitored (SYN, SYN + ACK, ACK, Data, etc.), arrival time t, position information P, direction (upstream / downstream) ), Attribute information such as packet size and sequence number is recorded in a record format for each connection using the key as an index.

キャプチャの開始直後であれば未登録と判定されるのでステップS4へ進み、所定の乱数R(0<R<1.0)が発生される。ステップS5では、パケットをキャプチャして記録・解析する頻度として予め設定されているサンプリング比率Rsamplingが前記乱数Rと比較され、R≦Rsamplingであれば、今回のパケットが監視対象と判定されてステップS6へ進む。ステップS6では、前記キャプチャされたパケットの属性情報が、前記キーをインデックスとするレコード方式でTCPコネクションテーブル102aに新規記録される。なお、前記ステップS5において、R>Rsamplingと判定されたパケットは、ステップS12において破棄される。   If it is immediately after the start of the capture, it is determined that it has not been registered, so the process proceeds to step S4, where a predetermined random number R (0 <R <1.0) is generated. In step S5, the sampling ratio Rsampling preset as the frequency of capturing, recording and analyzing the packet is compared with the random number R. If R ≦ Rsampling, the current packet is determined to be monitored, and step S6. Proceed to In step S6, the attribute information of the captured packet is newly recorded in the TCP connection table 102a by the record method using the key as an index. Note that packets determined as R> Rsampling in step S5 are discarded in step S12.

一方、前記ステップS3において、前記キャプチャされたパケットの識別キーと同一キーのレコードがTCPコネクションテーブル102aに既登録と判定されるとステップS6へジャンプし、当該パケットに関するレコードが前記TCPコネクションテーブル102aに追加登録される。ステップS7では、前記パケットがTCPコネクションの切断要求(FIN)または強制切断(RST)であるか否かが判定される。初めは、FINおよびRSTのいずれでもないと判定されるのでステップS9へ進む。なお、前記FINやRSTの代わりにTCPタイムアウト(TO)を検知するようにしても良い。その後、FINまたはRSTパケットがキャプチャされると、当該処理はステップS7からS8へ進み、当該コネクションで記録されたレコードに終了フラグFendがセットされる。   On the other hand, if it is determined in step S3 that a record having the same key as the identification key of the captured packet is already registered in the TCP connection table 102a, the process jumps to step S6, and a record related to the packet is stored in the TCP connection table 102a. It is additionally registered. In step S7, it is determined whether or not the packet is a TCP connection disconnection request (FIN) or a forced disconnection (RST). At first, since it is determined that neither FIN nor RST is determined, the process proceeds to step S9. Note that a TCP timeout (TO) may be detected instead of the FIN or RST. Thereafter, when the FIN or RST packet is captured, the process proceeds from step S7 to S8, and the end flag Fend is set in the record recorded in the connection.

ステップS9では、Fend=1のレコードの有無、すなわち新たに切断されたコネクションの有無が判定される。このようなレコードが存在すればステップS10へ進み、当該レコードが通信ログとしてNW品質分析部103へ提供される。ステップS11では、前記NW品質分析部103へ提供された全てのレコードがTCPコネクションテーブル102aから破棄される。前記NW品質分析部103では、前記TCPコネクション管理部102から提供された通信ログを分析して、エンド-エンドの通信品質が算出される。この算出結果は分析結果データベース104に通知されて保持される。   In step S9, it is determined whether or not there is a record with Fend = 1, that is, whether or not there is a newly disconnected connection. If such a record exists, it will progress to step S10 and the said record will be provided to the NW quality analysis part 103 as a communication log. In step S11, all records provided to the NW quality analysis unit 103 are discarded from the TCP connection table 102a. The NW quality analysis unit 103 analyzes the communication log provided from the TCP connection management unit 102 and calculates end-to-end communication quality. This calculation result is notified to the analysis result database 104 and held.

図5は、前記NW品質分析部103による分析方法を説明するための図である。ここでは、TCPコネクションの確立時にクライアント/サーバ間で実行されるTCP_3wayハンドシェークのSYNパケットからキャプチャできたコネクションについて、遅延特性を測定する方法について説明する。   FIG. 5 is a diagram for explaining an analysis method by the NW quality analysis unit 103. Here, a method for measuring the delay characteristics of a connection that can be captured from a SYN packet of a TCP_3way handshake executed between a client and a server when a TCP connection is established will be described.

この場合、端末MNからサーバへ最初に送信されたSYNパケットの到着時刻t1と、サーバから端末MNへ返信されたSYN+ACKパケットの到着時刻t2との差分(t2-t1)に基づいてサーバ側RTT(往復)遅延が算出される。また、前記SYN+ACKパケットの到着時刻t2と端末MNからサーバへ最後に送信されたACKパケットの到着時刻t3との差分(t3-t2)に基づいて、クライアント側RTT遅延が算出される。   In this case, the server side based on the difference (t2-t1) between the arrival time t1 of the SYN packet first transmitted from the terminal MN to the server and the arrival time t2 of the SYN + ACK packet returned from the server to the terminal MN. RTT (round trip) delay is calculated. The client-side RTT delay is calculated based on the difference (t3-t2) between the arrival time t2 of the SYN + ACK packet and the arrival time t3 of the ACK packet last transmitted from the terminal MN to the server.

さらに、前記最初のSYNパケットの到着時刻t1と前記3wayハンドシェーク後に端末MNからサーバへ最初に送信されデータパケットの到着時刻t4との差分(t4-t1)に基づいて、TCP接続所要時間が算出される。さらに、3wayハンドシェーク後に端末MNから最初に送信されるデータの到着時刻t1からFINまたはRSTパケットの到着時刻t5までの差分(t5-t1)、および当該差分時間内にキャプチャされた送受信データ量に基づいて、TCPコネクションのスループット特性が算出される。   Further, based on the difference (t4-t1) between the arrival time t1 of the first SYN packet and the arrival time t4 of the data packet first transmitted from the terminal MN to the server after the 3-way handshake, the TCP connection required time is calculated. The Furthermore, based on the difference (t5-t1) from the arrival time t1 of the first data transmitted from the terminal MN after the 3-way handshake to the arrival time t5 of the FIN or RST packet, and the amount of transmitted / received data captured within the difference time Thus, the throughput characteristic of the TCP connection is calculated.

なお、パケットのキャプチャがコネクションの途中から開始されているような場合には、得られた到着時刻から可能な分析のみが選択的に行われる。すなわち、キャプチャがSYN+ACKパケットから開始されていれば、その到着時刻t2からACKパケットの到着時刻t3までの差分(t3-t2)に基づいて、クライアント側RTT遅延のみが算出される。   When packet capture is started from the middle of the connection, only possible analysis is selectively performed from the obtained arrival time. That is, if the capture is started from the SYN + ACK packet, only the client-side RTT delay is calculated based on the difference (t3-t2) from the arrival time t2 to the arrival time t3 of the ACK packet.

また、前記TCPコネクションのスループット特性やTCP接続所要時間は、クライアント側の遅延のみならずサーバ側の遅延にも依存するので、サーバ側遅延が大きいときに算出されたこれらの特性等は、クライアント側の位置ベースに基づく通信品質を正確に代表できない。したがって、前記サーバ側RTT遅延が所定の閾値を超えているとき、あるいはサーバ側遅延を代表できるデータやACKなどのパケット到着間隔が所定の閾値を越えているときに算出されたスループット特性やTCP接続所要時間は、品質分析の対象から除外することが望ましい。   In addition, since the throughput characteristics and TCP connection required time of the TCP connection depend not only on the delay on the client side but also on the server side, these characteristics calculated when the server side delay is large are The communication quality based on the location base cannot be accurately represented. Therefore, when the server-side RTT delay exceeds a predetermined threshold, or when the packet arrival interval such as data or ACK that can represent the server-side delay exceeds a predetermined threshold, TCP characteristics and TCP connection It is desirable to exclude the time required from quality analysis.

図6は、HTTPセッションにおけるエンドサーバのレスポンス特性の算出方法を示した図である。端末MNから送信されたHTTP要求を受信したプロキシサーバは、エンドサーバとの間で3wayハンドシェークにより接続処理を実行する。次いで、HTTP要求の送信およびHTTP応答の受信を繰り返し、サーバとの接続切断後に、前記端末HMへHTTP応答を返信する。なお、図6の構成は、図1のGWにおいてTCPコネクションを終端させ、当該GWをプロキシとして機能させることでも実現できる。   FIG. 6 is a diagram showing a method for calculating the response characteristics of the end server in the HTTP session. The proxy server that has received the HTTP request transmitted from the terminal MN executes a connection process with the end server by a three-way handshake. Next, transmission of an HTTP request and reception of an HTTP response are repeated, and after disconnecting from the server, an HTTP response is returned to the terminal HM. The configuration in FIG. 6 can also be realized by terminating the TCP connection in the GW in FIG. 1 and causing the GW to function as a proxy.

この場合、前記図5で算出されるクライアント側RTT遅延(無線区間およびRANの遅延)やサーバ側RTT遅延に加えて、さらに端末MNからサーバへ送信されたHTTP要求の到着時刻t4とプロキシサーバから端末MNへ返信されたHTTP応答の到着時刻t5との差分(t5-t4)に基づいて、クライアント側で体感されるエンドサーバの応答時間を算出できる。   In this case, in addition to the client-side RTT delay (radio section and RAN delay) and server-side RTT delay calculated in FIG. 5, the arrival time t4 of the HTTP request transmitted from the terminal MN to the server and the proxy server Based on the difference (t5-t4) from the arrival time t5 of the HTTP response returned to the terminal MN, the response time of the end server experienced on the client side can be calculated.

図7は、HTTPセッションごとに特性を分析する方法を示した図である。複数のHTTPセッションが順次に確立されるコネクションでは、分析がHTTPセッションごとに行われ、一番目のHTTPセッションに関しては、端末MNが最初に送信するHTTP Req1-1の到着時刻t31から、サーバが最後に送信するHTTP Rep1-3の到着時刻t32までが一番目のHTTPセッションの所要時間とされ、その間に送受されたデータ量が当該HTTPセッションでの通信量とされる。   FIG. 7 is a diagram illustrating a method of analyzing characteristics for each HTTP session. In a connection in which multiple HTTP sessions are established sequentially, the analysis is performed for each HTTP session, and for the first HTTP session, the server ends last from the arrival time t31 of HTTP Req1-1 sent first by the terminal MN. The time until the arrival time t32 of HTTP Rep1-3 to be transmitted to is the required time of the first HTTP session, and the amount of data transmitted and received during that time is the amount of communication in the HTTP session.

同様に、二番目のHTTPセッションに関しても、端末MNが最初に送信するHTTP Req2-1の到着時刻t33から、サーバが最後に送信するHTTP Rep2-1の到着時刻t34までが二番目のHTTPセッションの所要時間とされ、その間に送受されたデータ量が当該HTTPセッションでの通信量とされる。   Similarly, for the second HTTP session, the time from the arrival time t33 of the first HTTP Req2-1 sent by the terminal MN to the arrival time t34 of the HTTP Rep2-1 sent last by the server is the second HTTP session. The required amount of time is the amount of data transmitted and received during that time, which is the amount of communication in the HTTP session.

このように、所要時間およびデータ量がセッションごとに求まれば、データ量を所要時間で除することで、HTTPセッションごとにスループットを算出できるようになる。   Thus, if the required time and the data amount are obtained for each session, the throughput can be calculated for each HTTP session by dividing the data amount by the required time.

図8は、前記学習部107による通信品質辞書107aの構築手順を示したフローチャートであり、ステップS31では、前記分析結果データベース104から、データサイズが所定のサイズ閾値を上回るコネクションが選択され、その分析結果が取り込まれる。   FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for constructing the communication quality dictionary 107a by the learning unit 107. In step S31, a connection whose data size exceeds a predetermined size threshold is selected from the analysis result database 104, and the analysis is performed. Results are captured.

前記サイズ閾値は、全てのコネクションに共通の値とするのではなく、コネクションごとに異ならせることが望ましい。例えば、サイズ閾値は各コネクションにおいてスロースタートが完了するまでに送受されたデータ量の積算値の所定倍数(例えば、10倍)とすることができる。   It is desirable that the size threshold is not a common value for all connections, but is different for each connection. For example, the size threshold value can be a predetermined multiple (for example, 10 times) of the integrated value of the amount of data transmitted and received until the slow start is completed in each connection.

この場合、各コネクションの送信ウィンドウサイズが、データ受信側から通知される広告ウィンドウサイズを初めて超えまでに送受されたデータ量の積算値を、スロースタートが完了するまでに送受されたデータ量の積算値と推定できる。あるいは、当該コネクションの送信ウィンドウサイズが、直前の値と比較して初めて減少するまでに送受信されたデータ量の積算値を、スロースタートが完了するまでに送受されたデータ量の積算値と推定しても良い。さらに、データサイズの閾値に加えて、保留時間TMが所定の時間閾値を下回るコネクションが選択されるようにしても良い。   In this case, the integrated value of the amount of data sent and received until the transmission window size of each connection exceeds the advertisement window size notified from the data receiver for the first time is integrated with the amount of data sent and received before the slow start is completed. It can be estimated as a value. Alternatively, the integrated value of the amount of data transmitted and received before the transmission window size of the connection decreases for the first time compared to the previous value is estimated as the integrated value of the amount of data transmitted and received before the slow start is completed. May be. Further, in addition to the data size threshold, a connection whose holding time TM falls below a predetermined time threshold may be selected.

ステップS32では、前記選択された各コネクションのスループットならびに各コネクションの確立時刻を基準にした経過時間毎の通信レートおよび積算データ量を教師データとして、任意のコネクションの確立時刻を基準にした経過時間毎の通信レートおよび積算データ量の入力に対して当該コネクションのスループットを推定する学習モデルが構築される。ステップS33では、前記学習モデルが通信品質辞書107aとして登録される。   In step S32, every elapse time based on the establishment time of an arbitrary connection, using the communication rate and accumulated data amount for each elapsed time based on the throughput of each selected connection and the establishment time of each connection as teacher data. A learning model for estimating the throughput of the connection is constructed for the input of the communication rate and the accumulated data amount. In step S33, the learning model is registered as the communication quality dictionary 107a.

図9は、前記ユーザ品質推定部105によるスループットの推定手順を示したフローチャートであり、ステップS41では、前記分析結果データベース104から今回の注目コネクションについて、その分析結果が読み込まれる。ステップS42では、注目コネクションのスループットが推定対象であるか否かが判定される。本実施形態では、データサイズが所定のサイズ閾値を下回るコネクションがスループットの推定対象とされる。   FIG. 9 is a flowchart showing the throughput estimation procedure by the user quality estimation unit 105. In step S41, the analysis result of the current connection of interest is read from the analysis result database 104. In step S42, it is determined whether or not the throughput of the connection of interest is an estimation target. In the present embodiment, connections whose data size is below a predetermined size threshold are targeted for throughput estimation.

推定対象であればステップS43へ進み、当該コネクションの確立時刻を基準にした経過時間毎の通信レートおよび積算データ量が前記通信品質辞書107aに適用されてスループットが推定される。これに対して、推定対象でなければステップS44へ進み、当該コネクションの分析結果に基づいて、そのスループットが算出される。本実施形態では、コネクション確立後の通信レートの平均値がスループットとして算出される。   If it is an estimation target, the process proceeds to step S43, and the communication rate and accumulated data amount for each elapsed time with reference to the connection establishment time are applied to the communication quality dictionary 107a to estimate the throughput. On the other hand, if it is not an estimation target, the process proceeds to step S44, and the throughput is calculated based on the analysis result of the connection. In this embodiment, the average value of the communication rates after connection establishment is calculated as the throughput.

ステップS45では、前記スループットの推定結果または算出結果が出力される。ステップS46では、全ての分析結果についてスループットの推定/算出が完了したか否かが判定される。完了していなければステップS41へ戻り、次の分析結果を対象に上記と同様の処理が実行される。   In step S45, the throughput estimation result or calculation result is output. In step S46, it is determined whether throughput estimation / calculation has been completed for all analysis results. If not completed, the process returns to step S41, and the same processing as described above is executed for the next analysis result.

本実施形態によれば、データサイズが大きいために、通信開始直後のスロースタートの影響がスループットに影響しにくいコネクションを対象に通信レートとスループットとの関係を予め学習してモデル化し、データサイズが小さいために、そのスループットを通信レートから求めてしまうとスロースタートの影響で低めに算出されてしまうコネクションのスループットを、前記学習モデルに通信レートを適用することで推定できるので、データサイズが小さいコネクション等のスループットを精度良く推定できるようになる。   According to the present embodiment, since the data size is large, the relationship between the communication rate and the throughput is learned and modeled in advance for a connection in which the influence of the slow start immediately after the start of communication does not easily affect the throughput. Connections with small data size can be estimated by applying the communication rate to the learning model because the connection throughput, which is calculated to be low due to the slow start if the throughput is calculated from the communication rate, is small. And the like can be accurately estimated.

なお、上記の実施形態では、一つの通信品質辞書107aが全てのコネクションのスループット推定に共用されるものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではない。すなわち、各コネクションのパケットがキャプチャされた時間帯や曜日、また各パケットに無線移動端末MNの位置情報が記述されている場合には更に当該位置情報ごとに各コネクションを分類し、この分類結果ごとに通信品質辞書107aを構築しても良い。このようにすれば、推定対象のコネクションがキャプチャされた時間帯、曜日、位置情報に応じて最適な通信品質辞書を用いてスループットを推定できるので、その精度を向上させることが可能になる。   In the above embodiment, one communication quality dictionary 107a has been described as being shared for throughput estimation of all connections, but the present invention is not limited to this. That is, when the packet of each connection is captured, the time zone and day of the week, and when the location information of the wireless mobile terminal MN is described in each packet, each connection is further classified for each location information. Alternatively, the communication quality dictionary 107a may be constructed. In this way, the throughput can be estimated using the optimum communication quality dictionary according to the time zone, day of the week, and position information at which the connection to be estimated is captured, so that the accuracy can be improved.

また、HTTPではブラウザがサーバへ通知するUserAgentにハードウェア情報、携帯キャリア名、ホストOS名、アプリケーション名等の端末情報が含まれ、HTTPのリクエストパスやURIに無線通信方式を判別する情報などが載っている場合もある。したがって、これらの情報に基づいてクライアント端末を識別し、例えば通信方式としてEV-DOやLTEしか利用しない端末の分析結果のみを教師データとするようにしても良い。   In HTTP, the UserAgent notified by the browser to the server includes terminal information such as hardware information, mobile carrier name, host OS name, and application name, and HTTP request path and URI information that identifies the wireless communication method. It may be listed. Therefore, the client terminal may be identified based on these pieces of information, and for example, only the analysis result of a terminal that uses only EV-DO or LTE as a communication method may be used as teacher data.

例えば、LTEは一般的に、EV-DOなど他の通信方式に較べて通信レートが高いので、UserAgentやURIなどから判別したLTE通信時の分析結果のみを教師データとすることにより、通信レート/スループットの推定を更に高精度化できると共に、通信の潜在的な能力を推定できるようになる。   For example, LTE generally has a higher communication rate than other communication methods such as EV-DO. Therefore, by using only the analysis result during LTE communication determined from UserAgent, URI, etc. as teacher data, the communication rate / Throughput estimation can be further improved, and the potential capability of communication can be estimated.

したがって、前記通信品質辞書107aを通信方式ごとに構築し、通信方式の判別結果に応じて通信品質辞書107aを切り替えるようにしても良いし、あるいはLTEに固有の通信品質辞書107aのみを構築し、LTE通信時の分析結果のみを通信品質辞書107aに適用してスループットを推定するようにしても良い。   Therefore, the communication quality dictionary 107a may be constructed for each communication method, and the communication quality dictionary 107a may be switched according to the determination result of the communication method, or only the communication quality dictionary 107a unique to LTE is constructed, Only the analysis result at the time of LTE communication may be applied to the communication quality dictionary 107a to estimate the throughput.

さらに、コネクションの確立時刻を基準にした経過時間毎の通信レートや積算データ量は、ネットワーク環境のみならずTCPの初期ウィンドウサイズやRTTにも依存する。図10は、同一のネットワーク環境において、初期ウィンドウサイズが小さい場合[実線A]と大きい場合[実線B]との通信レートを比較した図であり、初期ウィンドウサイズが大きい場合は小さい場合に較べてスープットの上昇率が高くなる。したがって、初期ウィンドウサイズが考慮されないと、同一のネットワーク環境であっても初期ウィンドウサイズが大きなコネクションは小さなコネクションに較べてスループットの推定結果が高くなる傾向にある。   Furthermore, the communication rate and accumulated data amount for each elapsed time based on the connection establishment time depend not only on the network environment but also on the initial TCP window size and RTT. FIG. 10 is a diagram comparing the communication rates of [solid line A] when the initial window size is small and [solid line B] when the initial window size is large, compared to the case where the initial window size is large and small. The soup rate will increase. Therefore, if the initial window size is not taken into account, even in the same network environment, a connection with a large initial window size tends to have a higher throughput estimation result than a small connection.

そこで、予めTCPの初期ウィンドウサイズとスループットとの関係を統計的に分析し、観測された初期ウィンドウサイズに応じた補正係数をスループットの推定結果に乗じるようにしても良い。あるいは、初期ウィンドウサイズ毎に教師データを作成するようにしても良い。また、初期ウィンドウサイズに代えて、ウィンドウサイズの時系列推移や広告ウィンドウサイズの値に応じて補正係数を乗じたり、教師データを作成したりするようにしても良いし、これらを組み合わせても良い。   Accordingly, the relationship between the TCP initial window size and the throughput may be statistically analyzed in advance, and the throughput estimation result may be multiplied by the correction coefficient corresponding to the observed initial window size. Alternatively, teacher data may be created for each initial window size. Further, instead of the initial window size, the correction coefficient may be multiplied or teacher data may be created according to the time series transition of the window size or the value of the advertisement window size, or these may be combined. .

同様に、RTTはネットワーク環境のみならず通信方式にも依存し、RTTが小さい通信方式は大きい通信方式に場合に較べてスープットが高くなる。したがって、RTTが考慮されないと、同一のネットワーク環境であってもRTTの小さなコネクションは大きなコネクションに較べてスループットの推定結果が高くなる傾向にある。そこで、予めRTTとスループットとの関係を統計的に分析し、観測されたRTTに応じた補正係数をスループットの推定結果に乗じるようにしても良い。また、RTTの区分毎に教師データを作成するようにしても良い。   Similarly, RTT depends not only on the network environment but also on the communication method, and a communication method with a small RTT has a higher cost than a communication method with a large RTT. Therefore, if RTT is not taken into account, even in the same network environment, a connection with a small RTT tends to have a higher throughput estimation result than a large connection. Therefore, the relationship between the RTT and the throughput may be statistically analyzed in advance, and the throughput estimation result may be multiplied by the correction coefficient corresponding to the observed RTT. In addition, teacher data may be created for each RTT classification.

さらに、帯域と遅延時間との積として求まる帯域幅遅延積も、前記RTTと同様にスループットの推定結果に影響し、帯域幅遅延積が大きいネットワークや回線では、回線上に流れている(TCPでは、ACK待ちの状態)パケット・データが多くなる。したがって、前記RTTに代えて、あるいは前記RTTと共に帯域幅遅延積も求め、帯域幅遅延積に応じて補正係数を乗じたり、教師データを作成したりするようにしても良い。   Furthermore, the bandwidth delay product obtained as the product of the bandwidth and the delay time also affects the throughput estimation result as in the case of the RTT, and flows on the line in a network or a line with a large bandwidth delay product (in TCP ACK waiting state) Packet data increases. Therefore, instead of the RTT or together with the RTT, a bandwidth delay product may be obtained, and a correction coefficient may be multiplied according to the bandwidth delay product, or teacher data may be created.

なお、上記に実施形態では、通信レートの時系列とスループットとの関係を予め学習するものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、通信レートの時系列に代えて、通信レートの傾きや微分値の時系列推移、分布、統計量とスループットとの関係を予め学習するようにしても良い。   In the above embodiment, the relationship between the time series of the communication rate and the throughput has been described as being learned in advance, but the present invention is not limited to this, and instead of the time series of the communication rate, You may make it learn beforehand the relationship between the inclination of a communication rate, the time-series transition of a differential value, distribution, a statistic, and a throughput.

101…パケットキャプチャ部,102…TCPコネクション管理部,102a…TCPコネクションテーブル,103…ネットワーク(NW)品質分析部,104…分析結果データベース,105…ユーザ品質推定部,106…結果出力部,107…学習部,107a…通信品質辞書   DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 ... Packet capture part, 102 ... TCP connection management part, 102a ... TCP connection table, 103 ... Network (NW) quality analysis part, 104 ... Analysis result database, 105 ... User quality estimation part, 106 ... Result output part, 107 ... Learning unit, 107a ... Communication quality dictionary

Claims (13)

セッションまたはコネクションを通信単位として送受されるパケットをパッシブに監視して通信品質を推定する通信品質推定装置において、
各通信単位が集約される経路に到着したパケットをキャプチャするキャプチャ手段と、
前記キャプチャされたパケットの属性情報、パケットサイズおよび到着時刻を通信単位ごとに監視結果として管理する監視結果管理手段と、
前記各パケットの監視結果に基づいて、通信単位ごとに通信レートを含む通信パラメータを分析するネットワーク品質分析手段と、
スループットがフロー制御の影響を受けにくい通信単位の通信レートの時系列およびスループットを教師データとして、任意の通信単位の通信レートの時系列からスループットを推定する通信品質辞書を構築する学習手段と、
スループットがフロー制御の影響を受け易い通信単位の通信レートの時系列を前記通信品質辞書に適用して当該通信単位のスループットを推定する品質推定手段とを具備したことを特徴とする通信品質推定装置。
In a communication quality estimation device that passively monitors packets sent and received using a session or connection as a communication unit to estimate communication quality,
Capture means for capturing packets arriving on a route where each communication unit is aggregated;
Monitoring result management means for managing the captured packet attribute information, packet size and arrival time as a monitoring result for each communication unit;
Network quality analysis means for analyzing communication parameters including a communication rate for each communication unit based on the monitoring result of each packet;
Learning means for constructing a communication quality dictionary that estimates throughput from a time series of communication rates of an arbitrary communication unit, using as a teacher data the communication rate time series and throughput of a communication unit in which the throughput is not easily affected by flow control,
A communication quality estimation apparatus comprising: quality estimation means for estimating a throughput of a communication unit by applying a time series of communication rates of a communication unit in which the throughput is susceptible to flow control to the communication quality dictionary .
前記学習手段は、データサイズが所定の閾値以上である通信単位の通信レートの時系列およびスループットを教師データとして、任意の通信単位の通信レートの時系列からスループットを推定する通信品質辞書を構築し、
前記品質推定手段は、データサイズが前記閾値未満である通信単位の通信レートの時系列を前記通信品質辞書に適用して当該通信単位のスループットを推定することを特徴とする請求項1に記載の通信品質推定装置。
The learning means constructs a communication quality dictionary that estimates the throughput from the time series of the communication rate of any communication unit, using the time series and throughput of the communication rate of the communication unit having a data size equal to or greater than a predetermined threshold as teacher data. ,
The said quality estimation means estimates the throughput of the said communication unit by applying the time series of the communication rate of the communication unit whose data size is less than the said threshold value to the said communication quality dictionary. Communication quality estimation device.
前記学習手段は、スロースタートが完了したと推定されるまでの間に送受されたデータ量の積算値を判別し、前記所定の閾値以上である通信単位として、データサイズが当該積算値の所定倍数以上である通信単位の通信レートの時系列から、スループットを推定する通信品質辞書を構築することを特徴とする請求項2に記載の通信品質推定装置。 The learning unit determines an integrated value of the amount of data transmitted and received until it is estimated that the slow start is completed, and a data size is a predetermined multiple of the integrated value as a communication unit equal to or greater than the predetermined threshold. 3. The communication quality estimation apparatus according to claim 2, wherein a communication quality dictionary for estimating throughput is constructed from the time series of communication rates of communication units as described above. 前記学習手段は、各通信単位において、送信ウィンドウサイズが、データ受信側から通知される広告ウィンドウサイズを初めて超えまでに送受されたデータ量の積算値を、前記スロースタートが完了するまでに送受されたデータ量の積算値と推定する請求項3に記載の通信品質推定装置。 It said learning means, in each communication unit, the transmission window size, transmitting and receiving the integrated value of the transmission and reception data amount before the advertised window size notified from the data receiving side exceeds the first time, before the slow start is completed The communication quality estimation apparatus according to claim 3, wherein the communication quality estimation apparatus estimates the integrated value of the data amount. 前記学習手段は、各通信単位において、送信ウィンドウサイズが、直前の値と比較して初めて減少するまでに送受されたデータ量の積算値を、前記スロースタートが完了するまでに送受されたデータ量の積算値と推定する請求項3に記載の通信品質推定装置。   The learning means calculates, in each communication unit, an integrated value of the amount of data transmitted and received until the transmission window size decreases for the first time as compared to the previous value, and the amount of data transmitted and received until the slow start is completed. The communication quality estimation apparatus according to claim 3, wherein the communication quality estimation apparatus estimates the integrated value of. 前記学習手段は、通信レート/スループットの時系列推移の変動幅が所定の閾値内に落ち着くまでの時間が所定の時間閾値以上である通信単位の通信レートの時系列およびスループットを教師データとして、任意の通信単位の通信レートの時系列からスループットを推定する通信品質辞書を構築し、
前記品質推定手段は、通信レート/スループットの時系列推移の変動幅が前記閾値内に落ち着くまでの時間が所定の時間閾値未満である通信単位の通信レートの時系列を前記通信品質辞書に適用して当該通信単位のスループットを推定することを特徴とする請求項1に記載の通信品質推定装置。
The learning means uses the time series and throughput of the communication unit in which the time until the fluctuation range of the time series transition of the communication rate / throughput settles within the predetermined threshold is equal to or greater than the predetermined time threshold as the teacher data. Build a communication quality dictionary that estimates throughput from the time series of communication rates of communication units.
The quality estimating means applies a time series of communication rates of communication units in which a time until a fluctuation range of a time series transition of a communication rate / throughput settles within the threshold is less than a predetermined time threshold to the communication quality dictionary. The communication quality estimation apparatus according to claim 1, wherein throughput of the communication unit is estimated.
前記ネットワーク品質分析手段は、通信単位ごとにTCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTおよび帯域幅遅延積の少なくとも一つを通信パラメータの一つとして分析し、
前記品質推定手段によるスループットの推定結果を、前記TCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTおよび帯域幅遅延積の少なくとも一つに基づいて補正する補正手段をさらに具備したことを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の通信品質推定装置。
The network quality analysis means analyzes at least one of TCP initial window size, advertisement window size, window size time series transition, RTT and bandwidth delay product as one of communication parameters for each communication unit,
It further comprises correction means for correcting the throughput estimation result by the quality estimation means based on at least one of the initial window size, advertisement window size, window size time series transition, RTT, and bandwidth delay product of the TCP. The communication quality estimation apparatus according to any one of claims 1 to 6,
前記ネットワーク品質分析手段は、通信単位ごとにTCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTおよび帯域幅遅延積の少なくとも一つ通信パラメータの一つとして分析し、
前記学習手段は、前記TCPの初期ウィンドウサイズ、広告ウィンドウサイズ、ウィンドウサイズの時系列推移、RTTおよび帯域幅遅延積の少なくとも一つごとに通信品質辞書を構築することを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の通信品質推定装置。
The network quality analysis means analyzes TCP as an initial window size, advertisement window size, time series transition of window size, RTT and one of the communication parameters of bandwidth delay product for each communication unit,
The learning means constructs a communication quality dictionary for each of at least one of the initial window size, advertisement window size, window size time series transition, RTT, and bandwidth delay product of the TCP. The communication quality estimation apparatus according to any one of claims 6 to 6.
前記ネットワーク品質分析手段が、前記通信レートに代えて当該通信レートの微分値を分析することを特徴とする請求項1ないし8のいずれかに記載の通信品質推定装置。   9. The communication quality estimation apparatus according to claim 1, wherein the network quality analysis unit analyzes a differential value of the communication rate instead of the communication rate. 前記通信レートが、通信単位の確立時刻を基準とした経過時刻ごとに分析されることを特徴とする請求項1ないし9のいずれかに記載の通信品質推定装置。   The communication quality estimation apparatus according to claim 1, wherein the communication rate is analyzed for each elapsed time based on a communication unit establishment time. 前記スループットが、通信単位の確立から終了までの間に送受された総データ量の平均値であることを特徴とする請求項1ないし10のいずれかに記載の通信品質推定装置。   The communication quality estimation apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein the throughput is an average value of a total amount of data transmitted and received between establishment and termination of a communication unit. 前記各通信単位の通信方式を識別する手段をさらに具備し、
前記学習手段は、通信方式ごとに固有の通信品質辞書を構築し、
前記品質推定手段は、各通信方式の通信レートの時系列を、対応する通信品質辞書に適用してスループットを推定することを特徴とする請求項1ないし11のいずれかに記載の通信品質推定装置。
Means for identifying a communication method of each communication unit;
The learning means constructs a unique communication quality dictionary for each communication method,
12. The communication quality estimation apparatus according to claim 1, wherein the quality estimation unit estimates a throughput by applying a time series of communication rates of each communication method to a corresponding communication quality dictionary. .
前記学習手段は、LTEに固有の通信品質辞書を構築し、
前記品質推定手段は、LTEの通信レートの時系列を前記LTEに固有の通信品質辞書に適用してスループットを推定することを特徴とする請求項1ないし12のいずれかに記載の通信品質推定装置。
The learning means constructs a communication quality dictionary unique to LTE,
13. The communication quality estimation apparatus according to claim 1, wherein the quality estimation unit estimates a throughput by applying a time series of LTE communication rates to a communication quality dictionary unique to the LTE. .
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