JP6036436B2 - 伝送装置、制御カード、伝送方法及び伝送プログラム - Google Patents

Description

本発明は、伝送装置、制御カード、伝送方法及び伝送プログラムに関する。

ネットワークを構築する伝送装置として、ＳＯＮＥＴ（Synchronous Optical NETwork）−ＡＤＭ（Add Drop Multiplexer）伝送装置、パケット通信装置及びＷＤＭ（Wavelength Division Multiplex）伝送装置等が挙げられる。これらの伝送装置では、トラフィック量の増減を予測し、予測されたトラフィック量の増減に基づいて、帯域を割り当てることが知られている。これらの伝送装置を用いたネットワーク上では、予測を超えるトラフィックが発生したときに、ネットワークの回線に割り当てられた帯域が不足して通信できない端末が発生することがある。通信できない状態の端末の数を抑制する方法として、トラフィックの推移予測に基づき適切なルーティングを行う方法がある。

トラフィックの推移予測には、例えば、収集したトラフィックデータを蓄積し、１年、１月及び１日等の周期的な変動パターン、並びに、地震及びコンサート等の各種イベント発生時における変動パターン等を用いることができる。これらの変動パターンを用いてトラフィックの推移を予測し適切なルーティングを行う。また、長期的な傾向を表す変動パターン、周期的な変動パターン及びイベント発生時の変動パターンを組み合わせて、新たなトラフィックの変動パターンを生成して用いることができる。

特開２００７−１１６６４８号公報

しかしながら、上記のイベント発生時における変動パターンでは、一箇所でイベントが発生した場合には、トラフィック変動を予測できるが、複数の地域で同時にイベントが発生した場合までは想定されておらず、トラフィック変動を予測できない。従って、複数の地域で同時にイベントが発生した場合には、それぞれの地域に対応する伝送装置が、短時間のうちに互いの帯域を取り合ってしまい、帯域割り振りのバタツキが発生する。

一つの側面では、複数の箇所で異常トラフィックが発生した場合でも、帯域割り振りのバタツキ発生を抑制できる伝送装置、制御カード、伝送方法及び伝送プログラムを提供することにある。

開示の態様は、方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各前記方路の異常トラフィックを検出し、前記異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する計算部を有する。開示の態様は、前記異常トラフィックを検出していない通常時の前記トラフィック量に基づいて、各前記方路の通常予測グラフを生成する通常予測グラフ生成部を有する。開示の態様は、前記異常トラフィックの検出時に、前記異常トラフィックの前記トラフィック増減時間及び前記トラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成する予測グラフ生成部を有する。開示の態様は、各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、各前記方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定する順位決定部を有する。開示の態様は、前記回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる回線を決定する最適化部を有する。

開示の装置では、複数の箇所で異常トラフィックが発生した場合であっても、帯域割り振りのバタツキ発生を抑制できる。

図１は、本実施例のネットワークの全体構成の一例を示す説明図である。 図２は、本実施例の伝送装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、統計トラフィックＤＢの一例を示す説明図である。 図４は、通常予測グラフＤＢの一例を示す説明図である。 図５は、予測グラフＤＢの一例を示す説明図である。 図６は、予測トラフィック量ＤＢの一例を示す説明図である。 図７は、優先順位ＤＢ内の未使用回線順位の一例を示す説明図である。 図８は、優先順位ＤＢ内の回線順位の一例を示す説明図である。 図９は、回線情報ＤＢの一例を示す説明図である。 図１０は、本実施例での伝送装置の回線割当処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、実測トラフィックメッセージの一例を示す説明図である。 図１２は、異常トラフィック検出方法（増加）の一例を示す説明図である。 図１３は、異常トラフィック検出方法（減少）の一例を示す説明図である。 図１４は、増減パラメータの算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理の詳細の一例を示すフローチャートである。 図１７は、類似パターンの増減パラメータ抽出方法の一例を示す説明図である。 図１８は、類似パターンの抽出範囲設定方法の一例を示す説明図である。 図１９は、ＣＬ−ＬＩＵカード毎の予測グラフ生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、通常予測グラフ生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、統計トラフィックデータの一例を示す説明図である。 図２２は、予測グラフ生成方法の一例を示す説明図である。 図２３は、ＣＬ−ＬＩＵカードＡの予測グラフの一例を示す説明図である。 図２４は、ＣＬ−ＬＩＵカードＢの予測グラフの一例を示す説明図である。 図２５は、ＣＬ−ＬＩＵカードＣの予測グラフの一例を示す説明図である。 図２６は、ＣＬ−ＬＩＵカードＤの予測グラフの一例を示す説明図である。 図２７は、ＣＬ−ＬＩＵカードＥの予測グラフの一例を示す説明図である。 図２８は、予測トラフィック量算出処理の一例を示すフローチャートである。 図２９は、予測未使用総トラフィック量の算出方法の一例を示す説明図である。 図３０は、未使用順位決定処理の一例を示すフローチャートである。 図３１は、順位決定処理の一例を示すフローチャートである。 図３２は、各ＣＬ−ＬＩＵカードの予測時間に対する予測総トラフィック量の一例を示す説明図である。 図３３は、最適化処理の一例を示すフローチャートである。 図３４は、回線割当処理の一例を示すフローチャートである。 図３５は、回線割当命令メッセージの一例を示す説明図である。 図３６は、順位決定処理の他の一例を示すフローチャートである。 図３７は、優先順位ＤＢ内の回線順位の他の一例を示す説明図である。 図３８は、伝送プログラムを実行する伝送機器の一例を示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する伝送装置、制御カード、伝送方法及び伝送プログラムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

図１は、本実施例のネットワークの全体構成の一例を示す説明図である。図１に示すネットワークは、伝送装置１をＡＤＭリングネットワークで接続することで構成される。そして、データセンタ２は、１つの伝送装置１に接続される。なお、伝送装置１を環状に接続したリングネットワーク（RING NETWORK）であるバックボーンネットワークの伝送速度は、例えば１０Ｇｂｐｓである。

以下、図１に示すように１つの伝送装置１を例に取り伝送装置１を説明する。伝送装置１には、地域Ａ〜地域Ｅにそれぞれ配置された各ルータ装置１５Ａ〜１５Ｅが接続される。ルータ装置１５Ａは、方路１６Ａで、伝送装置１の後述するＣＬ−ＬＩＵ（Client − Line Interface Unit）カード１１Ａと、１対１で接続される。同様に、ルータ装置１５Ｂ〜１５Ｅは、方路１６Ｂ〜１６Ｅで、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂ〜１１Ｅと、それぞれ１対１で接続される。

伝送装置１は、制御カード１０と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅと、スイッチカード１２と、ＮＷ−ＬＩＵ（Network − Line Interface Unit）カード１３とを有する。また、スイッチカード１２は、論理回線１４（以下、単に回線という）を自在に割り当てることで、ＮＷ−ＬＩＵカード１３と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅとを切替して接続する。

データセンタ２は、例えば、メールサーバ及びウェブサーバ等であり、地域Ａ〜地域Ｅの各端末装置からネットワークを介してアクセスされる。データセンタ２は、ネットワーク経由で各端末装置のトラフィックデータを送受信する。

制御カード１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０と、ＤＢ（Database）３０とを有する。また、制御カード１０は、図示しない記憶部を有し、ＤＢ３０は記憶部に格納される。更に、制御カード１０は、図示しないインタフェースで、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅと、スイッチカード１２と、ＮＷ−ＬＩＵカード１３，１３と接続され、それぞれを制御する。つまり、制御カード１０は、ハードウエア構成として、ＣＰＵ２０と、記憶部と、インタフェースとを有する。

図２は、本実施例の伝送装置の構成の一例を示すブロック図である。制御カード１０のＣＰＵ２０は、図示しない記憶部に格納されたプログラムに基づき各種プロセスとなる機能を実行する。

各ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅは、トラフィック監視部１１１と、回線制御部１１２とを有する。ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅは、方路１６Ａ〜１６Ｅ経由でルータ装置１５Ａ〜１５Ｅとのデータを送受信する。トラフィック監視部１１１は、対応するルータ装置１５Ａ〜１５Ｅと送受信するデータのトラフィック量を、定期的に収集する。また、トラフィック監視部１１１は、収集したトラフィック量を制御カード１０に送信する。回線制御部１１２は、制御カード１０の割当命令メッセージに基づいて、回線１４を方路１６（１６Ａ〜１６Ｅ）に割り当てる。

スイッチカード１２は、回線割当部１１３を有する。回線割当部１１３は、制御カード１０の割当命令メッセージに基づいて、ＮＷ−ＬＩＵカード１３とＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅとの間の回線１４を切り替える。

ＮＷ−ＬＩＵカード１３は、他の伝送装置１と接続するネットワークのインタフェースであり、他の伝送装置１のＮＷ−ＬＩＵカード１３と接続して、データを送受信する。

回線１４は、ＮＷ−ＬＩＵカード１３と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅとの間で、スイッチカード１２によって、自在に割り当てることができる論理回線（共用帯域）である。回線１４は、例えば、論理回線８本で構成する。回線１４は、１本の論理回線の最大トラフィック量が１５０Ｍｂｉｔ（以下、Ｍｂとする）であるＳＴＳ３Ｃ（Synchronous Transport Signal 3,concatenated）に相当する。なお、説明の便宜上、回線１４の論理回線８本を各々区別する場合、回線Ｌ１〜回線Ｌ８と表記する。

ルータ装置１５Ａ〜１５Ｅは、地域Ａ〜地域Ｅのそれぞれに配置され、当該地域の各端末装置を収容する。また、ルータ装置１５Ａ〜１５Ｅは、方路１６Ａ〜１６Ｅで、伝送装置１のＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅと、それぞれ１対１で接続される。

方路１６Ａ〜１６Ｅは、伝送装置１のＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅと、ルータ装置１５Ａ〜１５Ｅとを、それぞれ接続する物理回線である。また、方路１６Ａ〜１６Ｅの伝送速度は、例えば最大１０Ｇｂｐｓである。なお、以下の制御カード１０内での動作の説明では、物理回線である方路１６Ａ〜１６Ｅの代わりに、方路１６Ａ〜１６Ｅと１対１で接続されるＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅを用いて説明する。

図２に示す制御カード１０は、計算部２１と、通常予測グラフ生成部２２と、パターン抽出部２３と、予測グラフ生成部２４と、未使用順位決定部２５と、順位決定部２６と、最適化部２７と、割当命令部２８とを有する。制御カード１０のＤＢ３０は、統計トラフィックＤＢ３１と、通常予測グラフＤＢ３２と、予測グラフＤＢ３３と、予測トラフィック量ＤＢ３４と、優先順位ＤＢ３５と、回線情報ＤＢ３６とを有する。

計算部２１は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅ内のトラフィック監視部１１１で収集されたトラフィック量を受信する。計算部２１は、受信したトラフィック量が、通常時のトラフィック量の上限である上限トラフィック量以上、又は、通常時のトラフィック量の下限である下限トラフィック量未満である場合を、異常トラフィックとして検出する。ここで、通常時のトラフィック量は、統計トラフィックＤＢ３１に予め格納されたものを用いてもよいし、通常予測グラフ生成部２２で生成された通常予測グラフから生成されたものを用いてもよい。計算部２１は、異常トラフィックを検出しない場合、定期的に通常トラフィックである旨の情報を、予測グラフ生成部２４に送信する。

また、計算部２１は、異常トラフィックを検出した場合、異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する。なお、トラフィック増減時間及びトラフィック増減量を併せて増減パラメータと称する。計算部２１は、異常トラフィックの増減パラメータをパターン抽出部２３に送信する。

通常予測グラフ生成部２２は、統計トラフィックＤＢ３１に格納されている、異常トラフィックを検出していない通常時のトラフィック量に基づいて、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の通常予測グラフを生成する。通常予測グラフは、平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量をパラメータとして持つ。通常予測グラフ生成部２２は、例えば１日に１回、これら３種類のパラメータを１分単位で２４時間分算出し、通常予測グラフＤＢ３２に格納する。また、通常予測グラフは、平日、土曜日及び日曜／祝日等のトラフィックの特性に合わせて適宜生成する。なお、通常予測グラフ生成部２２は、予測グラフ生成部２４から通常予測グラフの生成を指示された場合にも、通常予測グラフを生成し通常予測グラフＤＢ３２に格納する。

パターン抽出部２３は、計算部２１で算出された異常トラフィックの増減パラメータを受信する。また、パターン抽出部２３は、現在の予測トラフィック量を予測トラフィック量ＤＢ３４から受信する。パターン抽出部２３は、異常トラフィックの増減パラメータに基づいて、新たに異常予測グラフを生成するか否か判定する。パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成する場合には、統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを求める。パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータから、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出する。

パターン抽出部２３は、抽出した類似パターンの増減パラメータを、予測グラフ生成部２４に送信する。また、パターン抽出部２３は、現在の予測グラフを引き続き用いる場合、及び類似パターンの増減パラメータの抽出に失敗した場合には、その旨の情報を予測グラフ生成部２４に送信する。

予測グラフ生成部２４は、パターン抽出部２３から、現在の予測グラフを引き続き用いる旨の情報を受信すると、予測グラフＤＢ３３から現在の予測グラフを抽出し、不足分のみ追加し、予測グラフＤＢ３３に格納する。また、予測グラフ生成部２４は、パターン抽出部２３から、類似パターンの増減パラメータを受信すると、増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する。予測グラフ生成部２４は、生成した異常予測グラフを予測グラフＤＢ３３に格納する。なお、予測グラフ生成部２４は、増減パターンの抽出に失敗した旨の情報を受信すると、異常予測グラフを生成せず、また、現在の予測グラフを破棄して、最適化部２７に対して、等確率で回線割当処理を行う旨の情報を送信する。なお、予測グラフ生成部２４は、２４時間以内に通常予測グラフが生成されていないと判定した場合には、通常予測グラフ生成部２２に対して通常予測グラフの生成を指示する。予測グラフ生成部２４は、計算部２１から、通常トラフィックである旨の情報を受信すると、通常予測グラフＤＢ３２から通常予測グラフを抽出し、予測グラフＤＢ３３に格納する。

予測グラフ生成部２４は、予測グラフＤＢ３３に格納された通常予測グラフ又は異常予測グラフ（以下、区別しない場合には、単に予測グラフという）から、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を算出する。ここで、予測総トラフィック量とは、直近の予測時間における回線１４の容量毎のトラフィック量であり、予測未使用総トラフィック量とは、回線１４の容量から予測総トラフィック量を差し引いたトラフィック量である。また、予測時間とは、予測グラフを生成する時刻の間隔である。予測時間は、回線割り当て可能な最短時間であり、例えば１０分と設定する。なお、予測時間はこれに限られず、任意の時間に設定可能である。予測グラフ生成部２４は、算出した予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を、予測トラフィック量ＤＢ３４に格納する。

予測グラフ生成部２４は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅについて、予測グラフを生成すると、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅに現在割り当てている回線１４以外に、新たな回線１４が必要か否かをそれぞれ判定する。予測グラフ生成部２４は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１において、新たな回線１４が必要でない場合には、回線割当を実施せずに処理を終了する。

予測グラフ生成部２４は、新たな回線１４が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が、１つ以上存在する場合には、現在及び過去の予測グラフに基づき、新しい割当順位が必要か否か判定する。予測グラフ生成部２４は、新しい割当順位が必要な場合には、順位決定が必要な旨の情報を、未使用順位決定部２５及び順位決定部２６に送信する。予測グラフ生成部２４は、新しい割当順位が必要でない場合には、現在使用している割当順位を用いる旨の情報を、割当命令部２８に送信する。

未使用順位決定部２５は、予測グラフ生成部２４から順位決定が必要な旨の情報を受信すると、予測トラフィック量ＤＢ３４から各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測未使用総トラフィック量を取得する。未使用順位決定部２５は、回線１４のうち、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフにおける直近の予測時間内に、未使用である回線１４がある場合に、未使用である回線１４の数を決定する。

また、未使用順位決定部２５は、未使用である回線１４を、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフ及び未使用の回線１４の数に基づいて、回線１４が不足するＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てるための、未使用回線順位を決定する。未使用順位決定部２５は、決定した未使用回線の数及び未使用回線順位を、優先順位ＤＢ３５に格納する。

順位決定部２６は、予測グラフ生成部２４から順位決定が必要な旨の情報を受信すると、予測トラフィック量ＤＢ３４から各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の全ての予測時間において予測総トラフィック量を取得する。順位決定部２６は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフにおいて、各予測時間における各回線１４の予測総トラフィック量を、回線１４を必要とする回線候補とする。順位決定部２６は、予測総トラフィック量が多い順番に回線候補の優先順位である回線順位を高くすることで、回線順位を決定する。

また、順位決定部２６は、予測総トラフィック量が同じである回線候補がある場合には、前回の予測時間において、回線順位が高かった回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカード１１の回線候補の回線順位を高くすることで、回線順位を決定する。つまり、回線順位の高い回線候補が属するＣＬ−ＬＩＵカード１１に対して、優先して回線１４を割り当てることとなる。順位決定部２６は、決定した回線順位を優先順位ＤＢ３５に格納する。

最適化部２７は、優先順位ＤＢ３５から、回線順位、未使用回線の数及び未使用回線順位を取得し、回線情報ＤＢ３６から現在の回線情報を取得する。最適化部２７は、回線順位、未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線１４（回線Ｌ１〜回線Ｌ８）を決定する。

最適化部２７は、未使用回線があり、かつ回線１４の割当が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が存在する場合には、未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、未使用回線を当該ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を、回線情報ＤＢ３６に格納する。

また、最適化部２７は、未使用回線がなく、かつ回線１４の割当が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が存在する場合には、新たな回線情報を回線情報ＤＢ３６に格納する。新たな回線情報は、使用中の回線１４（回線Ｌ１〜回線Ｌ８）のうち、回線順位の低い回線１４を、回線順位の高い回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報である。なお、最適化部２７は、予測グラフ生成部２４から、等確率で回線割当処理を行う旨の情報を受信した場合は、未使用回線を等確率で対象のＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を、回線情報ＤＢ３６に格納する。

割当命令部２８は、予測時間毎に回線情報ＤＢ３６から回線情報を取得する。割当命令部２８は、回線情報に基づき、回線割当処理が必要な場合には、該当するＣＬ−ＬＩＵカード１１の回線制御部１１２、及びスイッチカード１２の回線割当部１１３に対して、割当命令メッセージを送信する。なお、割当命令部２８は、予測グラフ生成部２４から現在使用している割当順位を用いる旨の情報を受信した場合には、当該情報に従い次の予測時間において割当命令メッセージを送信せず、引き続き現在の予測時間と同じ回線割当とする。

統計トラフィックＤＢ３１は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅのトラフィック監視部１１１から収集したトラフィック量を受信して格納する。つまり、統計トラフィックＤＢ３１は、方路１６毎に収集されたトラフィック量が、統計データとして蓄積されている。

図３は、統計トラフィックＤＢの一例を示す説明図である。統計トラフィックＤＢ３１には、日付情報、ＣＬ−ＬＩＵカード１１の情報、及び１日毎の２４時間分の統計トラフィックデータが対応付けて格納されている。ここで、日付情報は、日付の他に曜日と休日であるかの情報も含むものとする。また、１日毎の２４時間分の統計トラフィックデータは、２４時間に渡って１分毎に収集したトラフィック量、つまり、０時０分から２３時５９分までの１分毎のトラフィック量である。

通常予測グラフＤＢ３２は、通常予測グラフ生成部２２で生成された、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の通常予測グラフを格納する。図４は、通常予測グラフＤＢの一例を示す説明図である。通常予測グラフＤＢ３２は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１毎に、平日、土曜日及び日曜／祝日に分類され、それぞれについて、平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量をパラメータとして持つ。また、平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量は、それぞれ、２４時間分の１分毎の予測トラフィック量からなる。なお、平日、土曜日及び日曜／祝日の分類は適宜変更可能である。

予測グラフＤＢ３３は、通常予測グラフを使用する場合、予測グラフ生成部２４が通常予測グラフＤＢ３２から取得した、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の通常予測グラフを格納する。予測グラフＤＢ３３は、現在の予測グラフを引き続き用いる場合には、現在の予測グラフに対して不足分のみ追加し、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の通常予測グラフを格納する。予測グラフＤＢ３３は、予測グラフ生成部２４が各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の異常予測グラフを生成した場合には、生成された異常予測グラフを格納する。図５は、予測グラフＤＢの一例を示す説明図である。予測グラフＤＢ３３は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の、現在時刻から２４時間分の１分毎の予測トラフィック量を格納する。また、予測グラフＤＢ３３は、割当順位の決定のために、前回の予測時間の予測グラフ等、過去の予測グラフも格納する。

予測トラフィック量ＤＢ３４は、予測グラフ生成部２４で生成された、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を格納する。図６は、予測トラフィック量ＤＢの一例を示す説明図である。予測トラフィック量ＤＢ３４は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１毎に予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を格納する。また、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量は、それぞれ、回線Ｌ１〜回線Ｌ８毎に、全ての予測時間（予測時間Ｔ１〜Ｔ４）のトラフィック量を格納する。なお、図６中では、各トラフィック量はａ１１等の記号で示されているが、実際には、予測グラフ生成部２４が算出した予測総トラフィック量又は予測未使用総トラフィック量を格納する。

優先順位ＤＢ３５は、未使用順位決定部２５で決定された、未使用回線の数及び未使用回線順位、並びに、順位決定部２６で決定された回線順位を格納する。図７は、優先順位ＤＢ内の未使用回線順位の一例を示す説明図である。図７の例では、未使用回線の数（２本）だけレコードを設け、未使用回線である回線Ｌ６と回線Ｌ８が格納されている。図８は、優先順位ＤＢ内の回線順位の一例を示す説明図である。優先順位ＤＢ３５は、全ての予測時間に対して、回線Ｌ１〜回線Ｌ８を必要とする回線候補（図８中のＡ１１等）を、回線順位に従って格納する。

回線情報ＤＢ３６は、最適化部２７が生成した回線情報を格納する。図９は、回線情報ＤＢの一例を示す説明図である。回線情報ＤＢ３６は、回線Ｌ１〜回線Ｌ８毎に、帯域情報、現在時刻に使用しているＣＬ−ＬＩＵカード１１、予測時間Ｔ１に使用する予定のＣＬ−ＬＩＵカード１１、及び、予測時間Ｔ１での回線割当の必要性について格納する。

次に、実施例１の伝送装置の動作について説明する。図１０は、本実施例での伝送装置の回線割当処理の一例を示すフローチャートである。説明の便宜上、回線割当処理の流れを先に説明し、より詳細な説明が必要な処理については後述する。

［トラフィック監視処理］
各ＣＬ−ＬＩＵカード１１のトラフィック監視部１１１は、それぞれ接続されている方路１６のトラフィック量を監視して収集し、収集したトラフィック量を１分毎に制御カード１０に送信する（ステップＳ１１）。

［異常トラフィック検出処理］
制御カード１０の計算部２１は、予測グラフ生成時刻、すなわち１０分毎に異常トラフィックが発生しているか否か判定する（ステップＳ１２）。計算部２１は、受信したトラフィック量が、上限トラフィック量以上、又は下限トラフィック量未満である場合には（ステップＳ１２肯定）、異常トラフィックとして検出する。また、計算部２１は、異常トラフィックを検出しない場合（ステップＳ１２否定）、つまり、通常トラフィックである場合には、ステップＳ１５の予測グラフ生成処理に進む。なお、計算部２１は、異常トラフィックが発生しているか否かの判定のタイミングについて、例えば、１分毎など適宜変更してもよい。

［異常トラフィックの増減パラメータ算出処理］
計算部２１は、ステップＳ１２で異常トラフィックを検出すると、異常トラフィックの増減パラメータとして、トラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する（ステップＳ１３）。

［類似パターンの増減パラメータ抽出処理］
パターン抽出部２３は、異常トラフィックの増減パラメータに基づいて、新たに異常予測グラフを生成するか否か判定する。パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成する場合には、統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを求める。パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータを、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出する（ステップＳ１４）。また、パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成せず、現在の予測グラフを引き続き用いる場合、及び類似パターンの増減パラメータの抽出に失敗した場合には、その旨の情報を生成する。

［予測グラフ生成処理］
予測グラフ生成部２４は、ステップＳ１４で、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合には、当該増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する。予測グラフ生成部２４は、ステップＳ１２で、異常トラフィックを検出しなかった場合、すなわち、通常トラフィックと判定された場合には、通常予測グラフＤＢ３２から通常予測グラフを抽出する。予測グラフ生成部２４は、異常予測グラフ又は通常予測グラフを、予測グラフＤＢ３３に格納する（ステップＳ１５）。なお、予測グラフ生成部２４は、ステップＳ１４で増減パラメータの抽出に失敗した場合には、異常予測グラフを生成せずに現在の予測グラフを破棄して、最適化部２７に対して、等確率で回線割当処理を行う旨の情報を送信する。

制御カード１０は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの全てについて、ステップＳ１１〜ステップＳ１５までの処理を実行したか否か判定する（ステップＳ１６）。全てのＣＬ−ＬＩＵカード１１について、ステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理を実行していない場合（ステップＳ１６否定）、ステップＳ１１に戻る。全てのＣＬ−ＬＩＵカード１１について、ステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理を実行している場合（ステップＳ１６肯定）、予測トラフィック量の算出処理へと進む。

［予測トラフィック量の算出処理］
予測グラフ生成部２４は、予測グラフＤＢ３３に格納された予測グラフから、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１について、現在時刻で割り当てられている回線１４の予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を算出する（ステップＳ１７）。

［回線割当の要否判定処理］
予測グラフ生成部２４は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１について、新たな回線１４が必要か否かをそれぞれ判定する（ステップＳ１８）。予測グラフ生成部２４は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１において、新たな回線１４が必要でない場合には（ステップＳ１８否定）、回線割当を実施せずに処理を終了する。予測グラフ生成部２４は、新たな回線１４が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が、１つ以上存在する場合には（ステップＳ１８肯定）、新規割当順位の要否判定処理へと進む。

［新規割当順位の要否判定処理］
予測グラフ生成部２４は、現在及び過去の予測グラフに基づき、新しい割当順位が必要か否か判定する（ステップＳ１９）。予測グラフ生成部２４は、新しい割当順位が必要な場合には（ステップＳ１９肯定）、順位決定が必要な旨の情報を、未使用順位決定部２５及び順位決定部２６に送信する。予測グラフ生成部２４は、新しい割当順位が必要でない場合には（ステップＳ１９否定）、現在使用している割当順位を用いる旨の情報を、割当命令部２８に送信する。

［未使用順位決定処理］
未使用順位決定部２５は、回線１４のうち、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフにおける直近の予測時間内に、未使用である回線１４がある場合に、未使用である回線１４の数を決定する。また、未使用順位決定部２５は、未使用である回線１４を、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフ、及び未使用回線の数に基づいて、回線１４が不足するＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てるための、未使用回線順位を決定する。未使用順位決定部２５は、決定した未使用回線の数及び未使用回線順位を、優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２０）。

［順位決定処理］
順位決定部２６は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフにおいて、各予測時間における各回線１４の予測総トラフィック量を、回線１４を必要とする回線候補とする。順位決定部２６は、予測総トラフィック量が多い順番に回線候補の回線順位を高くすることで回線順位を決定し、決定した回線順位を優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２１）。

［最適化処理］
最適化部２７は、優先順位ＤＢ３５に格納された回線順位、未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線１４を決定する。最適化部２７は、未使用回線があり回線１４の割当が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が存在する場合には、未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、未使用回線をＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を、回線情報ＤＢ３６に格納する。また、最適化部２７は、未使用回線がなく回線１４の割当が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１が存在する場合には、使用中の回線１４から当該ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を、回線情報ＤＢ３６に格納する（ステップＳ２２）。すなわち、最適化部２７は、使用中の回線１４のうち回線順位の低い回線１４を、回線順位の高い回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を、回線情報ＤＢ３６に格納する。

［回線割当処理］
割当命令部２８は、予測時間毎に回線情報ＤＢ３６から回線情報を取得する。割当命令部２８は、回線情報に基づき、回線割当処理が必要な場合には、該当するＣＬ−ＬＩＵカード１１の回線制御部１１２、及びスイッチカード１２の回線割当部１１３に対して、割当命令メッセージを送信する。割当命令部２８は、割当命令メッセージを、次の予測時間のタイミング、つまり、予測グラフ生成時刻のタイミングで送信する。（ステップＳ２３）。回線制御部１１２及び回線割当部１１３は、割当命令メッセージに従い、回線１４の割り当てを行うことにより、伝送装置１の回線割当処理が終了する。

続いて、実施例１の伝送装置１の回線割当処理における各処理の詳細について説明する。

［トラフィック監視処理（ステップＳ１１）］
各ＣＬ−ＬＩＵカード１１のトラフィック監視部１１１は、それぞれ接続されている方路１６の上り方向のトラフィック量を監視して収集する。ここで、上り方向とは、クライアント側からバックボーンネットワーク側へ向かう方向であり、伝送装置１内で言えば、ＣＬ−ＬＩＵカード１１からＮＷ−ＬＩＵカード１３へと向かう方向である。また、トラフィック監視部１１１が収集するトラフィック量は、例えば１分としたトラフィック監視時間内に流れる、全てのトラフィックを蓄積した実測トラフィック量である。当該実測トラフィック量は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１内のバッファから溢れて欠落したトラフィックも含むものである。

図１１は、実測トラフィックメッセージの一例を示す説明図である。トラフィック監視部１１１は、収集したトラフィック量を、図１１に示す実測トラフィックメッセージとして、計算部２１及び統計トラフィックＤＢ３１に送信する。図１１の例では、実測トラフィックメッセージは、トラフィック監視時刻と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１のＩＤと、実測トラフィック量とを有する。統計トラフィックＤＢ３１では、受信した実測トラフィックメッセージに基づき、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１について、トラフィック監視時刻毎の実測トラフィック量を蓄積する。トラフィック監視処理によれば、各方路１６の上り方向のトラフィック量を監視して、トラフィック監視時刻と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１のＩＤと、実測トラフィック量とを収集することができる。

［異常トラフィック検出処理（ステップＳ１２）］
計算部２１は、受信したトラフィック量が、上限トラフィック量以上、又は下限トラフィック量未満である場合には、異常トラフィックを検出する。図１２は、異常トラフィック検出方法（増加）の一例を示す説明図である。図１２に示すグラフは、横軸は時刻（ｍｉｎ）を、縦軸はＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａのトラフィック量（Ｍｂ／ｍｉｎ）を示す。図１２に示すグラフは、例えば、１０時２０分を現在時刻としている。また、図１２に示すグラフは、黒丸が１０時０６分から１０時２０分までの１分毎の実測トラフィック量を示す。また、１０時１０分及び１０時２０分は、予測グラフ生成時刻であり、１０分毎に異常トラフィックの検出を行なっている。

図１２に示すグラフの通常予測グラフは、トラフィック量が１１０Ｍｂ一定のグラフであり、上限トラフィック量は、通常予測グラフに２３Ｍｂを足した、トラフィック量１３３Ｍｂ一定のグラフである。

計算部２１は、図１２に示すグラフの、通常予測グラフと上限トラフィック量との間にある実測トラフィック量（黒丸）は、通常時のトラフィックである通常トラフィックと判定する。また、計算部２１は、上限トラフィック量以上である実測トラフィック量（黒丸）は、異常トラフィックと判定する。ここで、異常トラフィックの判定条件を式（１）に、通常トラフィックの判定条件を式（２）に示す。

上限トラフィック量 ≦ 予測グラフ生成時刻の実測トラフィック量 …（１）
上限トラフィック量 ＞ 予測グラフ生成時刻の実測トラフィック量 …（２）

図１２に示すグラフの例では、予測グラフ生成時刻である１０時２０分の実測トラフィック量は１４２Ｍｂであり、上限トラフィック量である１３３Ｍｂを超えており、異常トラフィックであると判定する。

図１３は、異常トラフィック検出方法（減少）の一例を示す説明図である。図１３に示すグラフは、横軸は時刻（ｍｉｎ）を、縦軸はＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａのトラフィック量（Ｍｂ／ｍｉｎ）を示す。図１３に示すグラフは、１０時２０分を現在時刻としている。また、図１３に示すグラフは、黒丸が１０時０６分から１０時２０分までの１分毎の実測トラフィック量を示す。また、１０時１０分及び１０時２０分は、予測グラフ生成時刻であり、１０分毎に異常トラフィックの検出を行なっている。

図１３に示すグラフの通常予測グラフは、トラフィック量が時間とともに減少するグラフであり、下限トラフィック量は、通常予測グラフより１３Ｍｂ少なく、通常予測グラフと同様の曲線のグラフである。なお、現在時刻（１０時２０分）の通常予測グラフの予測トラフィック量は３２７Ｍｂである。

計算部２１は、図１３に示すグラフの、通常予測グラフと下限トラフィック量との間にある実測トラフィック量（黒丸）は、通常時のトラフィックである通常トラフィックと判定する。また、計算部２１は、下限トラフィック量未満である実測トラフィック量（黒丸）は、異常トラフィックと判定する。ここで、異常トラフィックの判定条件を式（３）に、通常トラフィックの判定条件を式（４）に示す。

下限トラフィック量 ≧ 予測グラフ生成時刻の実測トラフィック量 …（３）
下限トラフィック量 ＜ 予測グラフ生成時刻の実測トラフィック量 …（４）

図１３に示すグラフの例では、予測グラフ生成時刻である１０時２０分の実測トラフィック量は３１２Ｍｂであり、下限トラフィック量である３１４Ｍｂ未満であるため、異常トラフィックであると判定する。異常トラフィック検出処理によれば、上限トラフィック量又は下限トラフィック量に基づいて、異常トラフィックを検出することができる。

［異常トラフィックの増減パラメータ算出処理（ステップＳ１３）］
計算部２１は、予測グラフ生成時刻の実測トラフィック量が、異常トラフィックであると判定した場合、異常トラフィックの増減パラメータである、トラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する。

図１４は、増減パラメータの算出処理の一例を示すフローチャートである。計算部２１は、ステップＳ１２で異常トラフィックを検出すると、異常トラフィックを検出した現在時刻の実測トラフィック量を取得する（ステップＳ１３１）。例えば、図１２に示す場合には、現在時刻の実測トラフィック量は１４２Ｍｂである。

続いて、計算部２１は、統計トラフィックＤＢ３１から、前回、つまり一つ前の実測トラフィック量を取得する（ステップＳ１３２）。例えば、図１２に示す場合は１分毎に実測トラフィック量を収集している。このため、計算部２１は、現在時刻が１０時２０分であれば、一つ前の実測トラフィック量として、１０時１９分の実測トラフィック量（１４１Ｍｂ）を統計トラフィックＤＢ３１から取得する。

計算部２１は、トラフィック増加開始時刻を、式（５）が成り立つか否かで判定する（ステップＳ１３３）。式（５）では、Ｐは一つ前の実測トラフィック量とし、Ｑは一つ前の通常トラフィック予測量とし、Ｒは現在時刻の実測トラフィック量とする。

Ｐ＜Ｑ＜Ｒ …（５）

つまり、ステップＳ１３３において、計算部２１は、実測トラフィック量が通常トラフィック予測量を超えた時刻を判定する。例えば、図１２に示すグラフで、現在時刻が１０時２０分の場合は、Ｐは１０時１９分の実測トラフィック量（１４１Ｍｂ）、Ｑは１０時１９分の通常トラフィック予測量（１１０Ｍｂ）、Ｒは１０時２０分の実測トラフィック量（１４２Ｍｂ）となる。これらを式（５）に代入すると、１４１Ｍｂ＜１１０Ｍｂ＜１４２Ｍｂとなり、式（５）は成り立たない（ステップＳ１３３否定）。

計算部２１は、上記の式（５）が成り立たない場合、トラフィック減少開始時刻を、式（６）が成り立つか否かで判定する（ステップＳ１３６）。式（６）では、式（５）と同様に、Ｐは一つ前の実測トラフィック量とし、Ｑは一つ前の通常トラフィック予測量とし、Ｒは現在時刻の実測トラフィック量とする。

Ｐ＞Ｑ＞Ｒ …（６）

つまり、ステップＳ１３６において、計算部２１は、実測トラフィック量が通常トラフィック予測量未満となった時刻を判定する。例えば、図１２に示すグラフで、現在時刻が１０時２０分の場合は、Ｐは１０時１９分の実測トラフィック量（１４１Ｍｂ）、Ｑは１０時１９分の通常トラフィック予測量（１１０Ｍｂ）、Ｒは１０時２０分の実測トラフィック量（１４２Ｍｂ）となる。これらを式（６）に代入すると、１４１Ｍｂ＞１１０Ｍｂ＞１４２Ｍｂとなり、式（６）は成り立たない（ステップＳ１３６否定）。

計算部２１は、上記の式（６）が成り立たない場合、ステップＳ１３２に戻る。計算部２１は、Ｐ、Ｑ及びＲに代入するトラフィック量を、それぞれ、更に一つ前のトラフィック量とし、統計トラフィック量ＤＢ３１から取得する（ステップＳ１３２）。例えば、図１２に示すグラフでは、Ｐは１０時１８分の実測トラフィック量（１３６Ｍｂ）、Ｑは１０時１８分の通常トラフィック予測量（１１０Ｍｂ）、Ｒは１０時１９分の実測トラフィック量（１４１Ｍｂ）となる。

計算部２１は、再びトラフィック増加開始時刻、又はトラフィック減少開始時刻を、式（５）又は式（６）が成り立つか否かで判定する（ステップＳ１３３，Ｓ１３６）。計算部２１は、式（５）又は式（６）が成り立つまで、ステップＳ１３２、ステップＳ１３３及びステップＳ１３６を繰り返す。

図１２に示すトラフィック量増加の例では、Ｐを１０時０７分の実測トラフィック量とするまでステップＳ１３２、ステップＳ１３３及びステップＳ１３６を繰り返したときに式（５）が成り立つ（ステップＳ１３３肯定）。つまり、Ｐが１０時０７分の実測トラフィック量（１０９Ｍｂ）、Ｑが１０時０７分の通常トラフィック予測量（１１０Ｍｂ）、Ｒが１０時０８分の実測トラフィック量（１１２Ｍｂ）となる。これらを式（５）に代入すると、１０９Ｍｂ＜１１０Ｍｂ＜１１２Ｍｂとなり、式（５）は成り立つ。

ステップＳ１３３肯定の場合、計算部２１は、式（５）のＲの時刻をトラフィック増加開始時刻として決定する（ステップＳ１３４）。つまり、実測トラフィック量が初めて通常トラフィック予測量以上となった時刻を、トラフィック増加開始時刻として決定する。上記の例では、Ｒは１０時０８分の実測トラフィック量（１１２Ｍｂ）であるので、トラフィック増加開始時刻は１０時０８分となる。

図１３に示すトラフィック量減少の例では、Ｐを１０時０７分の実測トラフィック量とするまでステップＳ１３２、ステップＳ１３３及びステップＳ１３６を繰り返したときに式（６）が成り立つ（ステップＳ１３６肯定）。つまり、Ｐが１０時０７分の実測トラフィック量（３４５Ｍｂ）、Ｑが１０時０７分の通常トラフィック予測量（３４４Ｍｂ）、Ｒが１０時０８分の実測トラフィック量（３４０Ｍｂ）となる。これらを式（６）に代入すると、３４５Ｍｂ＞３４４Ｍｂ＞３４０Ｍｂとなり、式（６）は成り立つ。

ステップＳ１３６肯定の場合、計算部２１は、式（６）のＲの時刻をトラフィック減少開始時刻として決定する（ステップＳ１３７）。つまり、実測トラフィック量が初めて通常トラフィック予測量未満となった時刻を、トラフィック減少開始時刻として決定する。上記の例では、Ｒは１０時０８分の実測トラフィック量（３４０Ｍｂ）であるので、トラフィック減少開始時刻は１０時０８分となる。

計算部２１は、式（７）及び式（８）により、増減パラメータとして、トラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する（ステップＳ１３５）。

トラフィック増減時間 ＝ 現在時刻
− トラフィック増加（減少）開始時刻 …（７）
トラフィック増減量 ＝ 現在時刻の実測トラフィック量
− トラフィック増加（減少）開始時刻
の実測トラフィック量 …（８）

図１２に示すトラフィック量増加の例では、下記の式（７−１）及び（８−１）となる。
トラフィック増減時間 ＝ １０時２０分 − １０時０８分
＝ １２分 …（７−１）
トラフィック増減量 ＝ １４２Ｍｂ − １１２Ｍｂ
＝ ３０Ｍｂ …（８−１）

図１３に示すトラフィック量減少の例では、下記の式（７−２）及び（８−２）となる。
トラフィック増減時間 ＝ １０時２０分 − １０時０８分
＝ １２分 …（７−２）
トラフィック増減量 ＝ ３１２Ｍｂ − ３４０Ｍｂ
＝ −２８Ｍｂ …（８−２）

異常トラフィックの増減パラメータ算出処理によれば、トラフィック増加開始時刻又はトラフィック減少開始時刻を求め、通常予測グラフの通常トラフィック予測量と比較することで、異常トラフィックの増減パラメータを算出することができる。

［類似パターンの増減パラメータ抽出処理（ステップＳ１４）］
パターン抽出部２３は、異常トラフィックの増減パラメータに基づいて、新たに異常予測グラフを生成するか否か判定する。図１５は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理の一例を示すフローチャートである。

パターン抽出部２３は、計算部２１から異常トラフィックの増減パラメータを受信する（ステップＳ１４１）。パターン抽出部２３は、予測グラフＤＢ３３を参照して、前回の予測グラフ生成時刻で、異常予測グラフが生成されたか否か判定する（ステップＳ１４２）。パターン抽出部２３は、前回の予測グラフ生成時刻で、異常予測グラフが生成された場合（ステップＳ１４２肯定）、当該異常予測グラフを取得して現在時刻の予測トラフィック量を算出する（ステップＳ１４３）。また、パターン抽出部２３は、統計トラフィックＤＢ３１から、現在時刻の実測トラフィック量を取得する。パターン抽出部２３は、前回の予測グラフ生成時刻で、異常予測グラフが生成されていない場合（ステップＳ１４２否定）、類似パターンの増減パラメータを抽出するために、ステップＳ１４５へと進む。

パターン抽出部２３は、算出した現在時刻の予測トラフィック量と、現在時刻の実測トラフィック量とを比較する（ステップＳ１４４）。パターン抽出部２３は、現在時刻の予測トラフィック量が実測トラフィック量以下の場合（ステップＳ１４４肯定）、類似パターンの増減パラメータを抽出するために、ステップＳ１４５へと進む。

パターン抽出部２３は、現在時刻の予測トラフィック量が実測トラフィック量よりも大きい場合（ステップＳ１４４否定）、現在時刻の、実測トラフィック量及び予測トラフィック量に対応するための回線数を算出する（ステップＳ１４６）。パターン抽出部２３は、現在時刻の実測トラフィック量に対応するための回線数を、実測の回線数とし、現在時刻の予測トラフィック量に対応するための回線数を、予測の回線数とする。

パターン抽出部２３は、実測の回線数と予測の回線数とを比較する（ステップＳ１４７）。パターン抽出部２３は、実測の回線数と予測の回線数が一致する場合（ステップＳ１４７肯定）、現在の異常予測グラフを引き続き用いる旨の情報を、予測グラフ生成部２４に送信して、類似パターンの増減パラメータ抽出処理を終了する（ステップＳ１４８）。パターン抽出部２３は、実測の回線数と予測の回線数が一致しない場合（ステップＳ１４７否定）、類似パターンの増減パラメータを抽出するために、ステップＳ１４５へと進む。

パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成する場合には、統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを１つ以上抽出する（ステップＳ１４５）。

図１６は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理の詳細の一例を示すフローチャートである。ここで、異常予測グラフの精度を高めるためには、複数の類似パターンを抽出することが重要となる。

図１７は、類似パターンの増減パラメータ抽出方法の一例を示す説明図である。図１７中、上側のグラフは、統計トラフィックＤＢ３１に格納されている複数の類似パターンの増減パラメータを示し、下側のグラフは、異常トラフィックのパラメータを示す。パターン抽出部２３は、異常トラフィックの増減パラメータと一致するパターンの増減パラメータを抽出しようとするが、複数の一致する増減パラメータを抽出することは、単純に当てはめただけでは困難である。

そこで、パターン抽出部２３は、複数の増減パラメータを抽出するために、（ア）トラフィックの増加（減少）開始時刻のトラフィック量に幅を設ける方法、及び（イ）統計トラフィックＤＢ３１のトラフィック増加（減少）時間に幅を設ける方法を試みる。また、（ア）及び（イ）の方法によっても複数の類似パターンの増減パラメータが抽出できない場合は、（ウ）トラフィック増加（減少）開始時刻に幅を設ける方法を試みる。

（ア）トラフィックの増加開始時刻のトラフィック量に幅を設ける方法は、トラフィック増加開始時刻のトラフィック量を、上限トラフィック量と通常予測グラフの通常トラフィック量との間で変化させる。また、トラフィック減少開始時刻のトラフィック量を、下限トラフィック量と通常予測グラフの通常トラフィック量との間で変化させる。つまり、これらの範囲のトラフィック量を持つ類似パターンの増減パラメータを、統計トラフィックＤＢ３１から抽出する。言い換えると、増減パラメータから生成したグラフの始点を変化させることで、グラフの傾きを変化させずに、異常トラフィックの増減パラメータと一致するパターンまたは類似パターンの増減パラメータを探索し抽出する（ステップＳ１４５１）。

（イ）統計トラフィックＤＢ３１のトラフィック増加（減少）時間に幅を設ける方法は、トラフィック増加（減少）時間を変化させ、異常トラフィックの増減パラメータと一致するパターンの増減パラメータを探索する。図１８は、類似パターンの抽出範囲設定方法の一例を示す説明図である。図１８は、（イ）の方法に係る類似パターンの増減パラメータ抽出範囲設定方法の一例を示し、トラフィックが増加する場合の例である。

まず、トラフィックの増加開始時刻（１０時０８分）の実測トラフィック量と、トラフィックの増加開始時刻から現在時刻（１０時２０分）までの、各トラフィック監視時刻（１分毎）における実測トラフィック量のそれぞれを、直線で結ぶ。それらの直線のうち、最も傾きが大きい直線５１と、最も傾きが小さい直線５２とを選択する。トラフィック増加最小時間を求めるには、直線５１を、現在時刻のトラフィック量を通る傾き０の直線（Ｘ軸と平行な直線）と交差するまで延長する。当該交差した点から、Ｘ軸に対して垂線を下ろし時刻を求める。図１８の例では１０時１８分となる。トラフィック増加最小時間は、１０時１８分からトラフィックの増加開始時刻である１０時０８分を引くことで、１０分と求められる。

トラフィック増加最大時間を求めるには、直線５２を、現在時刻のトラフィック量を通る傾き０の直線（Ｘ軸と平行な直線）と交差するまで延長する。当該交差した点から、Ｘ軸に対して垂線を下ろし時刻を求める。図１８の例では１０時２３分となる。トラフィック増加最大時間は、１０時２３分からトラフィックの増加開始時刻である１０時０８分を引くことで、１５分と求められる。

パターン抽出部２３は、トラフィック増加最小時間及びトラフィック増加最大時間に相当するトラフィック量を持つ類似パターンの増減パラメータを、統計トラフィックＤＢ３１から抽出する。つまり、トラフィック増加時間を変化させることで、異常トラフィックの増減パラメータと一致するパターンの増減パラメータを探索し抽出する（ステップＳ１４５２）。

パターン抽出部２３は、ステップＳ１４５１及びステップＳ１４５２において、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できたか否か判定する（ステップＳ１４５３）。パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できた場合（ステップＳ１４５３肯定）、後述するステップＳ１４５９へと進む。パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できなかった場合（ステップＳ１４５３否定）、（ウ）トラフィック増加（減少）開始時刻に幅を設ける方法を試みる。パターン抽出部２３は、新規のトラフィック増加（減少）開始時刻を式（９）によって算出する（ステップＳ１４５４）。なお、判定する類似パターンの増減パラメータの個数は２つに限られず、任意の個数でよい。

新規のトラフィック増加（減少）開始時刻 ＝ トラフィックの増加（減少）開始時刻
± 時間幅 …（９）

ここで、時間幅はトラフィック監視時間を単位として設定することが好ましく、本実施例１では、トラフィック監視時間が１分であるので、最初の時間幅は±１分とすることが好ましい。例えば、図１８では、時間幅を±１分と設定すると、トラフィック増加開始時刻が１０時０８分であるので、新規のトラフィック増加開始時刻は、１０時０７分と１０時０９分となる。また、繰り返し処理を行う場合には、時間幅を±２分、±３分のように広げる。本実施例１では、最大２０分まで時間幅を広げることができるとするが、これに限られず、最大時間幅は任意に設定することができる。

パターン抽出部２３は、新規のトラフィック増加（減少）開始時刻において、類似パターンの増減パラメータを抽出可能か否か判定する（ステップＳ１４５５）。パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータが抽出可能の場合（ステップＳ１４５５肯定）、ステップＳ１４５１と同様の、トラフィックの増加（減少）開始時刻のトラフィック量に幅を設ける方法を実行する（ステップＳ１４５６）。また、ステップＳ１４５２と同様の、統計トラフィックＤＢ３１のトラフィック増加（減少）時間に幅を設ける方法を実行する（ステップＳ１４５７）。

パターン抽出部２３は、ステップＳ１４５１、ステップＳ１４５２、ステップＳ１４５６及びステップＳ１４５７によって、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できたか否か判定する（ステップＳ１４５８）。パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できた場合（ステップＳ１４５８肯定）、ステップＳ１４５９へと進む。パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータを２つ以上抽出できなかった場合（ステップＳ１４５８否定）、ステップＳ１４５４に戻り、新規のトラフィック増加（減少）開始時刻の時間幅を増加する。パターン抽出部２３は、ステップＳ１４５４〜ステップＳ１４５８までの処理を、ステップＳ１４５５否定又はステップＳ１４５８肯定となるまで繰り返す。

パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータが抽出可能でない場合（ステップＳ１４５５否定）、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出したか否か判定する（ステップＳ１４６０）。つまり、最大２０分まで時間幅を広げても類似パターンが見つかっていない場合、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出したか否か判定する。パターン抽出部２３は、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合（ステップＳ１４６０肯定）、ステップＳ１４５９へと進む。パターン抽出部２３は、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出できなかった場合（ステップＳ１４６０否定）、類似パターンの増減パラメータの抽出に失敗した旨の情報を予測グラフ生成部２４に送信する（ステップＳ１４６１）。

パターン抽出部２３は、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合に、抽出した類似パターンの増減パラメータを、予測グラフ生成部２４に送信する。また、パターン抽出部２３は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理が成功した旨の情報を、予測グラフ生成部２４に送信する（ステップＳ１４５９）。類似パターンの増減パラメータ抽出処理によれば、異常トラフィックの増減パラメータに応じて、同一又は類似するパターンの増減パラメータを抽出できる。

［予測グラフ生成処理（ステップＳ１５）］
図１９は、ＣＬ−ＬＩＵカード毎の予測グラフ生成処理の一例を示すフローチャートである。予測グラフ生成部２４は、２４時間以内に通常予測グラフが生成されたか否かを判定する（ステップＳ１５１）。予測グラフ生成部２４は、２４時間以内に通常予測グラフが生成された場合（ステップＳ１５１肯定）、ステップＳ１５３へと進む。予測グラフ生成部２４は、２４時間以内に通常予測グラフが生成されていない場合（ステップＳ１５１否定）、通常予測グラフ生成部２２に対して、通常予測グラフを生成するように指示する（ステップＳ１５２）。

図２０は、通常予測グラフ生成処理の一例を示すフローチャートである。言い換えると、図２０は、通常予測グラフ生成部２２での、ステップＳ１５２の通常予測グラフ生成処理の一例を示すフローチャートである。

通常予測グラフ生成部２２は、初期設定として現在時刻を取得しｔに設定する。また、２４時間分の算出が完了したか否か判定するためのｕを式（１０）に基づき設定する（ステップＳ１５２１）。例えば、現在時刻が平日の８時０分であったとすると、ｔは８時０分となり、ｕは７時５９分となる。

ｕ ＝ ｛（現在時刻 ＋ ２３時５９分）−２４時０分｝ …（１０）

図２１は、統計トラフィックデータの一例を示す説明図である。通常予測グラフ生成部２２は、図２１に示すような統計トラフィック量（統計トラフィックデータ）を、統計トラフィックＤＢ３１から取得する。図２１に示す統計トラフィック量は、例えば、平日の８時０分のトラフィック量を１年〜数年分、統計トラフィックＤＢ３１から抽出したものである。

通常予測グラフ生成部２２は、抽出した統計トラフィック量に基づいて、式（１１）により平均トラフィック量を算出する（ステップＳ１５２２）。

通常予測グラフ生成部２２は、例えば、統計トラフィックＤＢ３１から平日の８時０分のトラフィック量を１年分抽出する。抽出された１年分の、平日の８時０分のトラフィック量を全て足して、平日８時０分の総合トラフィック量とする。平日８時０分の総合トラフィック量を、１年分の平日の日数で割ることで、平日８時０分の平均トラフィック量を算出する。

通常予測グラフ生成部２２は、平日８時０分のトラフィック量の分散も算出する。分散の算出には、例えば正規分布を用いることができ、確率変数Ｘ、確率変数Ｘの平均をμとすると、（Ｘ−μ）^２の平均によって確率変数Ｘの分散を求めることができる。なお、分散の算出は正規分布に限られず、ｔ分布、カイ２乗分布等を用いてもよい。例えば、平日８時０分の平均トラフィック量の分散は、式（１２）で算出することができる。

つまり、式（１２）に図２１に示す統計トラフィック量を入れると、図２１に示す平日８時０分のトラフィック量の分散は、式（１３）のように表すことができる。ここで、平日８時０分の平均トラフィック量を３６８Ｍｂとする。

通常予測グラフ生成部２２は、平均トラフィック量及びトラフィック量の分散を算出すると、上限トラフィック量及び下限トラフィック量を算出する（ステップＳ１５２３，Ｓ１５２４）。正規分布の信頼度９５％の場合の、上限トラフィック量及び下限トラフィック量は、式（１４）及び式（１５）で算出する。

通常予測グラフ生成部２２は、８時０分について、平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量の算出が終了すると、ｔがｕと同じであるか否か判定する（ステップＳ１５２５）。ここで、ｔは８時０分、ｕは７時５９分であるので、ｔとｕは同じではない（ステップＳ１５２５否定）。

ステップＳ１５２５否定の場合、通常予測グラフ生成部２２は、ｔを１分増加させる（ステップＳ１５２６）。続いて、通常予測グラフ生成部２２は、ｔが２４時０分以上であるか否か判定し（ステップＳ１５２７）、ｔが２４時０分以上であれば（ステップＳ１５２７肯定）、ｔから２４時０分を引いて（ステップＳ１５２８）、ステップＳ１５２２へ戻る。また、ｔが２４時０分未満であれば（ステップＳ１５２７否定）、ｔはそのままでステップＳ１５２２へ戻る。通常予測グラフ生成部２２は、ステップＳ１５２２からステップＳ１５２８を繰り返し、２４時間分の平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量を１分単位で算出する。

通常予測グラフ生成部２２は、全ての算出結果、つまり、２４時間分の平均トラフィック量、上限トラフィック量及び下限トラフィック量を通常予測グラフＤＢ３２へ格納する（ステップＳ１５２９）。

続いて、予測グラフ生成部２４は、計算部２１から通常トラフィックである旨の情報を受信した場合（ステップＳ１５３肯定）、通常予測グラフＤＢ３２から日付情報（曜日含む）及び時刻情報が一致する通常予測グラフを抽出し取得する（ステップＳ１５８）。予測グラフ生成部２４は、取得した通常予測グラフを予測グラフＤＢ３３に格納し更新する（ステップＳ１５７）。

予測グラフ生成部２４は、パターン抽出部２３から、類似パターンの増減パラメータ抽出処理が成功した旨の情報、又は、類似パターンの増減パラメータの抽出に失敗した旨の情報を受信した場合（ステップＳ１５３否定）、異常トラフィックであると判定する。

予測グラフ生成部２４は、類似パターンの増減パラメータの抽出に失敗した旨の情報を受信した場合（ステップＳ１５４肯定）、異常予測グラフを生成せずに現在の予測グラフを破棄して、最適化部２７に対して、等確率で回線割当処理を行う旨の情報を送信する。予測グラフ生成部２４は、類似パターンの増減パラメータ抽出処理が成功した旨の情報を受信した場合（ステップＳ１５４否定）、現在の予測グラフを継続して使用するか否か判定する（ステップＳ１５５）。

予測グラフ生成部２４は、パターン抽出部２３から、現在の予測グラフを継続して用いる旨の情報を受信した場合（ステップＳ１５５肯定）、前回の予測グラフ生成時刻からの経過時間分だけ、異常予測グラフを生成する。予測グラフ生成部２４は、前回の予測グラフに基づき、経過時間分の異常予測グラフを生成し、経過時間分の異常予測グラフを前回の予測グラフに追加して、新たな異常予測グラフを生成する（ステップＳ１５９）。予測グラフ生成部２４は、新たに生成した異常予測グラフを予測グラフＤＢ３３に格納し更新する（ステップＳ１５７）。

予測グラフ生成部２４は、現在の予測グラフを継続して使用しない場合（ステップＳ１５５否定）、増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する（ステップＳ１５６）。つまり、予測グラフ生成部２４は、パターン抽出部２３から、抽出した類似パターンの増減パラメータを受信した場合、当該増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する。

図２２は、予測グラフ生成方法の一例を示す説明図である。図２２は、類似パターンの増減パラメータが３つ抽出された場合の異常予測グラフの生成方法の一例を示す。予測グラフ生成部２４は、類似パターンの増減パラメータに基づいて、図２２の上側に示すような類似パターンのグラフをそれぞれ生成する。例えば、図２２の時刻ｍにおける新たなグラフを生成する場合、３つの類似パターンのグラフの時刻ｍのトラフィック量（図２２中、ｐ、ｑ、ｒで示す）に着目する。すると、ｒが３つのトラフィック量のうち最大であるため、新たなグラフの時刻ｍの予測トラフィック量をｒとする。予測グラフ生成部２４は、類似パターンのグラフの全ての時刻に対して同様の処理を行い、全ての予測トラフィック量に基づき異常予測グラフを生成する。予測グラフ生成部２４は、異常予測グラフを予測グラフＤＢ３３に格納し更新する（ステップＳ１５７）。

図２３〜図２７は、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフの一例を示す説明図である。予測グラフについて、図２３を例に説明する。なお、図２４〜図２７は、グラフの形状が異なるだけで、図２３と同様であるので詳細な説明は省略する。また、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅには、現在時刻において、次のように回線Ｌ１〜Ｌ８が割り当てられている。ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａには回線Ｌ１〜Ｌ３、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂには回線Ｌ４、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｃには割り当てなし、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄには回線Ｌ５、Ｌ６、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｅには回線Ｌ７、Ｌ８が割り当てられている。

図２３は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの予測グラフの一例を示す説明図であり、グラフのＸ軸は時刻、Ｙ軸は予測トラフィック量を示す。図２３のグラフのＸ軸は原点を現在時刻とし、一定の予測時間である予測時間Ｔ１〜Ｔ４で区切られ、区切りの時刻が予測グラフ生成タイミング（予測グラフ生成時刻）である。図２３のグラフのＹ軸は回線容量（例えば、ＳＴＳ３Ｃの場合は１５０Ｍｂ）で区切られ、グラフの原点から回線Ｌ１分の容量、回線Ｌ２分の容量、回線Ｌ３分の容量を表す。また、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの予測グラフ５３が、それぞれの時刻における予測トラフィック量を表す。

図２３中の、予測時間Ｔ１〜Ｔ４及び回線Ｌ１〜Ｌ３で区切られた領域を、アルファベットと数字の組み合わせで識別する。１文字目のアルファベットは、どのＣＬ−ＬＩＵカード１１かについて、Ａ〜Ｅ又はａ〜ｅで示す。ここで、大文字のＡ〜Ｅは、予測総トラフィック量を示し、小文字のａ〜ｅは、予測未使用総トラフィック量を示す。２文字目の数字は、予測時間Ｔ１〜Ｔ４を示す。例えば、予測時間Ｔ１の場合は１となる。３文字目の数字は回線Ｌ１〜Ｌ８の回線番号を示す。例えば、回線Ｌ１の場合は１となる。例えば、Ａ１１は、予測時間Ｔ１における回線Ｌ１の予測総トラフィック量を示す。また、ａ１３は、予測時間Ｔ１における回線Ｌ３の予測未使用総トラフィック量を示す。予測グラフ生成処理によれば、現在のトラフィックに応じて、予測グラフを生成することができる。

［予測トラフィック量の算出処理（ステップＳ１７）］
図２８は、予測トラフィック量算出処理の一例を示すフローチャートである。予測グラフ生成部２４は、回線割り当てを変更する単位となる予測時間を決定する（ステップＳ１７１）。

予測グラフ生成部２４は、図２３〜図２７の予測グラフにおいて、ＣＬ−ＬＩＵカード１１毎に、現在時刻において回線Ｌ１〜Ｌ８がどのように割り当てられているかを当てはめる。予測グラフへの回線Ｌ１〜Ｌ８の当てはめにより、それぞれの予測時間におけるそれぞれの回線毎の、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量の領域分けを行う（ステップＳ１７２）。

図２３に示すＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａを例にとると、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａには、回線Ｌ１〜Ｌ３までが割り当てられているので、グラフのＹ軸の原点側から回線Ｌ１、回線Ｌ２、回線Ｌ３を当てはめていく。すると、予測時間Ｔ１では、予測グラフ５３は回線Ｌ３の領域を通ることになる。つまり、予測時間Ｔ１において、回線Ｌ１及び回線Ｌ２の領域は全容量分のトラフィックが流れ、回線Ｌ３の領域は、全容量のうち予測グラフ５３までのトラフィックが流れる。これらのトラフィックを図２３中の各領域について、予測総トラフィック量と予測未使用総トラフィック量で表現すると、領域Ａ１１、Ａ１２及びＡ１３は、それぞれ予測総トラフィック量となり、ａ１３は予測未使用総トラフィック量となる。すなわち、予測時間Ｔ１について、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量の領域分けが完了する。

予測グラフ生成部２４は、図２３のグラフにおいて、予測時間Ｔ２〜Ｔ４についても同様に、予測総トラフィック量又は予測未使用総トラフィック量に領域分けを行う。その結果、予測時間Ｔ２の予測総トラフィック量は、領域Ａ２１、Ａ２２及びＡ２３となり、予測未使用総トラフィック量は、領域ａ２３となる。予測時間Ｔ３の予測総トラフィック量は、領域Ａ３１、Ａ３２及びＡ３３となり、予測未使用総トラフィック量は、領域ａ３２及びａ３３となる。予測時間Ｔ４の予測総トラフィック量は、領域Ａ４１及びＡ４２となり、予測未使用総トラフィック量は、領域ａ４２及びａ４３となる。

予測グラフ生成部２４は、予測グラフの中に予測未使用総トラフィック量が存在するか否か判定する（ステップＳ１７３）。予測グラフ生成部２４は、予測グラフの中に予測未使用総トラフィック量が存在しない場合（ステップＳ１７３否定）、予測総トラフィック量の算出を行うため、ステップＳ１７５に進む。予測グラフ生成部２４は、予測グラフの中に予測未使用総トラフィック量が存在する場合（ステップＳ１７３肯定）、予測未使用総トラフィック量を算出する（ステップＳ１７４）。

図２９は、予測未使用総トラフィック量の算出方法の一例を示す説明図である。図２９は、図２３の予測グラフの予測時間Ｔ１、回線Ｌ３の領域を拡大したものである。予測グラフ生成部２４での予測未使用総トラフィック量の算出方法を、図２９を用いて説明する。図２９中、予測未使用総トラフィック量ａ１３は、ｔｑｒｓで囲まれた面積で表すことができ、この面積から予測未使用総トラフィック量ａ１３を算出する。

予測グラフ生成部２４は、予測グラフの中に予測未使用総トラフィック量が存在しない場合、予測総トラフィック量のみ算出する。予測グラフ生成部２４での予測総トラフィック量の算出方法を、図２９を用いて説明する。図２９中、予測総トラフィック量Ａ１３は、ｏｐｔｓで囲まれた面積で表すことができ、この面積から予測総トラフィック量Ａ１３を算出する（ステップＳ１７５）。

予測グラフ生成部２４は、算出した予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を、予測トラフィック量ＤＢ３４に格納し更新する（ステップＳ１７６）。なお、予測グラフが存在しないＣＬ−ＬＩＵカード１１については、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量の算出は行わない。予測トラフィック量の算出処理によれば、予測グラフが存在するＣＬ−ＬＩＵカード１１について、予測総トラフィック量及び予測未使用総トラフィック量を算出することができる。

［未使用順位決定処理（ステップＳ２０）］
図３０は、未使用順位決定処理の一例を示すフローチャートである。未使用順位決定部２５は、予測グラフ生成部２４から順位決定が必要な旨の情報を受信すると、予測トラフィック量ＤＢ３４から各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測未使用総トラフィック量を取得する。未使用順位決定部２５は、回線Ｌ１〜Ｌ８のうち、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１の予測グラフにおける直近の予測時間内に、未使用である回線１４（回線Ｌ１〜Ｌ８）がある場合に、未使用である回線１４の数を決定する。図２３〜図２７の例では、予測時間Ｔ１において未使用の回線は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄに割り当てられている回線Ｌ６、及びＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｅに割り当てられている回線Ｌ８が存在する。従って、回線Ｌ６及びＬ８を未使用回線とするので未使用回線の数は２となる（ステップＳ２０１）。

未使用順位決定部２５は、未使用回線と決定した回線Ｌ６及びＬ８について、それぞれが現在時刻に割り当てられているＣＬ−ＬＩＵカード１１の、全ての予測時間における全ての予測未使用総トラフィック量の合計を算出する。例えば、回線Ｌ６の場合について図２６を参照して説明すると、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄには、回線Ｌ５とＬ６が割り当てられている。ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄの予測未使用総トラフィック量は、予測時間Ｔ１においてｄ１１及びｄ１２、予測時間Ｔ２においてｄ２１及びｄ２２、予測時間Ｔ３においてｄ３１及びｄ３２、予測時間Ｔ４においてｄ４１及びｄ４２となる。このとき、回線Ｌ６の合計予測未使用総トラフィック量は、式（１６）で算出する（ステップＳ２０２）。

回線Ｌ６の合計予測未使用総トラフィック量
＝ｄ１１＋ｄ２１＋ｄ３１＋ｄ４１＋ｄ１２＋ｄ２２＋ｄ３２＋ｄ４２ …（１６）

未使用順位決定部２５は、未使用回線の数と合計予測未使用総トラフィック量の算出が完了した回線の数とを比較して、全ての未使用回線について合計予測未使用総トラフィック量の算出が完了したか否か判定する（ステップＳ２０３）。全ての未使用回線について、合計予測未使用総トラフィック量の算出が完了していない場合（ステップＳ２０３否定）、ステップＳ２０２に戻る。

未使用順位決定部２５は、回線Ｌ８の合計予測未使用総トラフィック量についても回線Ｌ６と同様に、図２７を参照して式（１７）で算出する。

回線Ｌ８の合計予測未使用総トラフィック量
＝ｅ１１＋ｅ２１＋ｅ３１＋ｅ４１＋ｅ１２＋ｅ２２＋ｅ３２＋ｅ４２ …（１７）

全ての未使用回線について、合計予測未使用総トラフィック量の算出が完了した場合（ステップＳ２０３肯定）、未使用回線を合計予測未使用総トラフィック量の多い順に並べる（ステップＳ２０４）。図２６及び図２７の予測グラフの例では、回線Ｌ６と回線Ｌ８の合計予測未使用総トラフィック量を比較すると、式（１８）となる。

ｄ１１＋ｄ２１＋ｄ３１＋ｄ４１＋ｄ１２＋ｄ２２＋ｄ３２＋ｄ４２
＞ ｅ１１＋ｅ２１＋ｅ３１＋ｅ４１＋ｅ１２＋ｅ２２＋ｅ３２＋ｅ４２…（１８）

未使用順位決定部２５は、合計予測未使用総トラフィック量の多い順に並べたときの順番を、未使用回線の割当順位と決定する（ステップＳ２０５）。上記の例では、図７に示すように、回線Ｌ６が未使用回線順位１位、回線Ｌ８が未使用回線順位２位となる。未使用順位決定部２５は、決定した未使用回線順位を優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２０６）。未使用順位決定処理によれば、未使用の回線１４をＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる順位を決定することができる。

［順位決定処理（ステップＳ２１）］
図３１は、順位決定処理の一例を示すフローチャートである。図３１に示す順位決定処理は、各予測時間に対して、ネットワークを利用可能な端末数が最大になるように順位を決定する。また、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフとして、図２３〜図２７を用いて説明する。

順位決定部２６は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフに基づいて、予測時間Ｔ１において回線１４（回線Ｌ１〜Ｌ８）が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１を決定する（ステップＳ２１１１）。ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフでは、予測時間Ｔ１において、全てのＣＬ−ＬＩＵカード１１が回線１４を必要としている。

順位決定部２６は、予測トラフィック量の算出処理内のステップＳ１７５と同様に、全ての予測時間Ｔ１〜Ｔ４における、予測総トラフィック量を算出する（ステップＳ２１１２）。ここで、図３２は、各ＣＬ−ＬＩＵカードの予測時間に対する予測総トラフィック量の一例を示す説明図である。また、各予測総トラフィック量（Ａ１１等）を、回線１４が必要な回線候補とする。

順位決定部２６は、図３２に示す回線候補を、予測時間毎に予測総トラフィック量が多い順に並べる。予測時間Ｔ１について回線候補を並べた場合、式（１９）となる。同様に、予測時間Ｔ２について回線候補を並べた場合、式（２０）となる。

Ａ１１＝Ａ１２＞Ｂ１１＞Ｄ１１＞Ｅ１１＞Ｂ１２＞Ａ１３＞Ｃ１１ …（１９）
Ａ２１＝Ａ２２＝Ｂ２１＝Ｂ２２＞Ｄ２１＞Ｅ２１＞Ｂ２３＞Ｃ２１＞Ａ２３…（２０）

順位決定部２６は、予測時間Ｔ１の回線候補を並べたときに、予測総トラフィック量が同じ回線候補があった場合（ステップＳ２１１３肯定）、前回の予測グラフ生成タイミングの時に順位が高かった回線候補を優先して順位を決定する（ステップＳ２１１４）。つまり、順位決定部２６は、継続して使用している回線候補を優先して順位を決定する。

順位決定部２６は、予測時間Ｔ１の回線候補を並べたときに、予測総トラフィック量が同じ回線候補がなかった場合（ステップＳ２１１３否定）、回線候補を並べた順番を順位として決定する（ステップＳ２１１５）。また、ステップＳ２１１４で予測総トラフィック量が同じ回線候補の順位を決定したときは、当該順位と他の回線候補の順位を合わせて、予測時間Ｔ１の回線候補について順位を決定する（ステップＳ２１１５）。

順位決定部２６は、全ての予測時間Ｔ１〜Ｔ４について、回線候補の回線順位が決定したか否か判定する（ステップＳ２１１６）。順位決定部２６は、回線候補の回線順位が決定していない予測時間があれば（ステップＳ２１１６否定）、ステップＳ２１１２に戻り、残りの予測時間について回線候補の回線順位を決定する。順位決定部２６は、全ての予測時間について回線候補の回線順位が決定していれば（ステップＳ２１１６肯定）、決定した回線順位を優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２１１７）。順位決定処理によれば、予測総トラフィック量に基づいて、回線順位を決定することができる。

［最適化処理（ステップＳ２２）］
図３３は、最適化処理の一例を示すフローチャートである。最適化部２７は、優先順位ＤＢ３５に格納された回線順位、未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、予測時間Ｔ１において回線Ｌ１から回線Ｌ８の順に、各ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線１４を決定する。なお、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフとして、図２３〜図２７を用いて説明する。また、図２３〜図２７の予測グラフにおいて、予測時間Ｔ１の各予測総トラフィック量を回線候補と称する。

最適化部２７は、回線Ｌ１が、予測時間Ｔ１において未使用回線であるか否か判定する（ステップＳ２２１）。図２３の予測グラフを参照すると、回線Ｌ１は、現在時刻においてＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａに割り当てられている。また、回線Ｌ１は、予測時間Ｔ１においてＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの予測総トラフィック量である回線候補Ａ１１を伝送する予定であるため、未使用回線ではないと判定する（ステップＳ２２１否定）。

最適化部２７は、回線Ｌ１が未使用回線ではない場合、回線候補Ａ１１の回線順位が全回線数以下であるか否か判定する（ステップＳ２２２）。図８に示す回線順位を参照すると、回線候補Ａ１１は、予測時間Ｔ１において回線順位が１位であり、全回線数８以下であると判定し、回線割当を行う必要はないと判定する（ステップＳ２２２肯定）。最適化部２７は、回線割当を行う必要はないと判定した場合、全回線の処理が完了したか否か判定する（ステップＳ２２８）。最適化部２７は、回線Ｌ１まで最適化処理が完了しているので（ステップＳ２２８否定）、ステップＳ２２１へ戻る。続いて、最適化部２７は、回線Ｌ２について最適化処理を行う。

ここで、回線Ｌ２〜Ｌ５については、現在時刻において、それぞれＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａに回線Ｌ２，Ｌ３、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂに回線Ｌ４、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄに回線Ｌ５が割り当てられている。また、現在時刻において、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｅには、回線Ｌ７が割り当てられている。最適化部２７は、図２３〜図２７に示すように、回線Ｌ２〜Ｌ５及びＬ７が、予測時間Ｔ１においても、それぞれの予測総トラフィック量を伝送する予定であるため、回線Ｌ１と同様の処理を行う。

図２６、図２７の予測グラフを参照すると、回線Ｌ６は、現在時刻においてＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄに割り当てられている。また、回線Ｌ６は、予測時間Ｔ１において、トラフィックを伝送する予定はないため、未使用回線であると判定する（ステップＳ２２１肯定）。

最適化部２７は、回線Ｌ６が未使用回線である場合、予測時間Ｔ１において、新しく回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１があるか否か判定する（ステップＳ２２４）。図２３〜図２７の例では、新しく回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂ，１１Ｃである。最適化部２７は、予測時間Ｔ１において新しく回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１がある場合（ステップＳ２２４肯定）、図７に示す未使用回線の数及び未使用回線順位を参照する。最適化部２７は、参照した未使用回線の数及び未使用回線順位に基づいて、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂ，１１Ｃのどちらに属する回線候補が、回線順位が高いか判定する。

最適化部２７は、予測時間Ｔ１の、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂの回線候補Ｂ１２と、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｃの回線候補Ｃ１１とを比較する。最適化部２７は、回線候補Ｂ１２の方が、予測総トラフィック量が多いため、未使用回線順位が高い回線Ｌ６を回線候補Ｂ１２が属するＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂに割り当てる（ステップＳ２２７）。最適化部２７は、回線Ｌ６の割り当てが完了すると、全回線の処理が完了したか否か判定する（ステップＳ２２８）。

ここで、回線Ｌ８は、図２７に示すように、回線Ｌ６と同様に未使用回線であるので、回線Ｌ６と同様の処理を行い、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｃに割り当てる。最適化部２７は、回線Ｌ１〜Ｌ８の全ての回線について最適化処理が完了すると（ステップＳ２２８肯定）、割当結果を回線情報ＤＢ３６に格納する（ステップＳ２２９）。

次に、全回線数よりも回線候補の数が多い場合について説明する。例えば、図８に示す回線順位のうち、予測時間Ｔ２においては、全回線数８に対して、回線候補の数が９となっている。なお、予測時間Ｔ１での回線割り当て状況は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａは回線候補Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３に対して回線Ｌ１〜Ｌ３、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｃは回線候補Ｃ１１に対して回線Ｌ８が割り当てられているとする。また、予測時間Ｔ１では、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂは回線候補Ｂ１１，Ｂ１２に対して回線Ｌ４，Ｌ６、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｄは回線候補Ｄ１１に対して回線Ｌ５、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｅは回線候補Ｅ１１に対して回線Ｌ７が割り当てられているとする。

この状態で、回線Ｌ３について、最適化処理を実行した場合を説明する。回線Ｌ３は、予測時間Ｔ２においてＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの予測総トラフィック量である回線候補Ａ２３を伝送する予定であるため、未使用回線ではないと判定する（ステップＳ２２１否定）。最適化部２７は、回線Ｌ３が未使用回線ではない場合、回線候補Ａ２３の回線順位が全回線数以下であるか否か判定する（ステップＳ２２２）。図８に示す回線順位を参照すると、回線候補Ａ２３は、予測時間Ｔ２において回線順位が９位であり、全回線数８より大きいので、使用中の回線を高順位のＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる（ステップＳ２２３）。

図８の回線順位では、予測時間Ｔ２において、９位が回線候補Ａ２３、８位が回線候補Ｃ２１、７位が回線候補Ｂ２３である。最適化部２７は、９位の回線候補Ａ２３は、回線順位が最下位であるので、使用中の回線Ｌ３を高順位の回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる。しかし、８位の回線候補Ｃ２１は、予測時間Ｔ１の回線候補Ｃ１１で新たに回線Ｌ８が割り当てられ、予測時間Ｔ２でも回線候補Ｃ２１が引き続き使用できる。このため、最適化部２７は、回線候補Ａ２３が予測時間Ｔ１で使用中の回線Ｌ３を、７位の回線候補Ｂ２３に割り当てる。つまり、最適化部２７は、回線候補Ｌ３を回線候補Ｂ２３の属するＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂに割り当てる。最適化部２７は、回線Ｌ１〜Ｌ８の全ての回線について最適化処理が完了すると（ステップＳ２２８肯定）、割当結果を回線情報ＤＢ３６に格納する（ステップＳ２２９）。

次に、未使用回線があるが、新たな回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１がない場合について説明する。例えば、予測時間Ｔ１において、回線Ｌ８が未使用回線であったとする。最適化部２７は、回線Ｌ８は、予測時間Ｔ１において、トラフィックを伝送する予定はないため、未使用回線であると判定する（ステップＳ２２１肯定）。

最適化部２７は、回線Ｌ８が未使用回線である場合、予測時間Ｔ１において、新しく回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１があるか否か判定する（ステップＳ２２４）。最適化部２７は、予測時間Ｔ１において、新しく回線が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１がない場合（ステップＳ２２４否定）、予測グラフが生成されていないＣＬ−ＬＩＵカード１１があるか否か判定する（ステップＳ２２５）。

最適化部２７は、予測グラフが生成されていないＣＬ−ＬＩＵカード１１がある場合（ステップＳ２２５肯定）、未使用回線である回線Ｌ８を当該ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる（ステップＳ２２６）。ここで、予測グラフが生成されていない場合とは、予測グラフ生成部２４から等確率で回線割当処理を行う旨の情報を受信した場合である。最適化部２７は、予測グラフが生成されていないＣＬ−ＬＩＵカード１１が複数あり、未使用回線の数を超える場合には、例えば、乱数を発生させて順番を決定する等の等確率で、未使用回線を割り当てるＣＬ−ＬＩＵカード１１を決定する（ステップＳ２２６）。最適化部２７は、回線Ｌ１〜Ｌ８の全ての回線について最適化処理が完了すると（ステップＳ２２８肯定）、割当結果を回線情報ＤＢ３６に格納する（ステップＳ２２９）。

最適化部２７は、予測グラフが生成されていないＣＬ−ＬＩＵカード１１がない場合（ステップＳ２２５否定）、未使用回線はどのＣＬ−ＬＩＵカード１１にも割り当てない。最適化部２７は、回線Ｌ１〜Ｌ８の全ての回線について最適化処理が完了すると（ステップＳ２２８肯定）、割当結果を回線情報ＤＢ３６に格納する（ステップＳ２２９）。最適化処理によれば、回線１４を回線順位に基づいて各ＣＬ−ＬＩＵカード１１に割り当てる回線情報を得ることができる。

［回線割当処理（ステップＳ２３）］
図３４は、回線割当処理の一例を示すフローチャートである。割当命令部２８は、予測時間毎に回線情報ＤＢ３６から、直近の予測時間（例えば、予測時間Ｔ１）の回線情報を取得する（ステップＳ２３１）。割当命令部２８は、回線情報に基づき、回線Ｌ１〜Ｌ８の順に、直近の予測時間において回線割当が必要か否か判定する（ステップＳ２３２）。割当命令部２８は、回線割当が必要な場合には（ステップＳ２３２肯定）、次の予測時間のタイミング、つまり、予測グラフ生成タイミング（予測グラフ生成時刻）で、割当命令メッセージを送信する。割当命令部２８は、割当命令メッセージを、該当するＣＬ−ＬＩＵカード１１の回線制御部１１２、及びスイッチカード１２の回線割当部１１３に対して送信する（ステップＳ２３３）。回線制御部１１２及び回線割当部１１３は、割当命令メッセージに従い、回線１４（回線Ｌ１〜Ｌ８）の割当を行う。図３５は、回線割当命令メッセージの一例を示す説明図である。図３５の例は、予測時間Ｔ１において、回線Ｌ６の割当を、ＣＬ−ＬＩＵカード１１ＤからＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂに変更する場合の割当命令メッセージである。割当命令部２８は、回線割当が必要でない場合には（ステップＳ２３２否定）、割当命令メッセージを送信せず、ステップＳ２３４へと進む。

割当命令部２８は、全回線の割当処理が完了したか否か判定し（ステップＳ２３４）、完了していない場合には（ステップＳ２３４否定）、ステップＳ２３１に戻り、残りの回線１４の割当処理を行う。割当命令部２８は、全回線の割当処理が完了した場合には（ステップＳ２３４肯定）、伝送装置１の回線割当処理を終了する。回線割当処理によれば、回線情報に基づいて割当命令メッセージを生成・送信することで、回線制御部１１２及び回線割当部１１３の回線制御を行うことができる。

実施例１の伝送装置１は、ＣＬ−ＬＩＵカード（方路）毎に、通常時及び異常時のトラフィック量に基づいた予測グラフを生成して、予測グラフに基づいて回線割当を行う。その結果、トラフィックが回線容量を超える前に、空き容量のある回線を、回線容量を超えると予想されるＣＬ−ＬＩＵカード（方路）に割り当てることができ、帯域（回線）割り振りのバタツキ発生を抑制することができる。つまり、複数のＣＬ−ＬＩＵカードで異常トラフィックが発生しても、それぞれに予測グラフを生成するので、それぞれの異常トラフィックに対応できる。

また、伝送装置１は、未使用回線がある場合に、予測時間毎に未使用回線を回線容量が不足すると予想されるＣＬ−ＬＩＵカード（方路）に割り当てる。その結果、未使用回線を効率良く使用することができる。

更に、伝送装置１は、異常なトラフィックが発生した場合、異常なトラフィックの増減パターンと、同一又は類似した増減パターンに基づいて予測グラフを生成する。その結果、予測グラフの精度を向上することができる。また、統計データがないトラフィック変動である予想外のトラフィックが発生した場合、等確率で回線を利用することができるため、トラフィックデータを収集することが可能となる。その結果、収集データを利用して、その後の予測グラフを生成することができる。

また、伝送装置１は、予測グラフが予測総トラフィック量と予測未使用総トラフィック量を含む。その結果、回線容量の未使用分を比較して回線割当を行うことができる。

更に、伝送装置１は、予測グラフの直近の予測時間における予測総トラフィック量を回線候補として回線割当の順位を決定する。その結果、予測時間毎にネットワークを利用できる端末数を最大にすることができる。つまり、予想外のトラフィックが発生した場合でも、通信できない端末数を最小限に抑えることができる。

また、伝送装置１は、予測総トラフィック量が同じである回線候補がある場合に、前回の予測時間において、回線順位が高い回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカード（方路）の回線順位を高くする。その結果、継続して使用する回線の割当を変更しないため、ネットワークへの負荷を軽減することができる。

更に、伝送装置１は、通常予測グラフから、通常時の上限トラフィック量及び下限トラフィック量を決定し、トラフィック量が、上限トラフィック量以上、又は、下限トラフィック量未満である場合に、異常トラフィックとして検出する。その結果、一定幅のトラフィックの変動を許容するため、頻繁に異常トラフィックを検出して予測グラフを生成し続けることを防ぐことができる。

上記実施例１では、ステップＳ２１の順位決定処理で、直近の予測時間の予測総トラフィック量に基づいて回線順位を決定したが、複数の予測時間の合計予測総トラフィック量に基づいて回線順位を決定しても良い。複数の予測時間の合計予測総トラフィック量に基づいて回線順位を決定する場合の実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。

図３６は、順位決定処理の他の一例を示すフローチャートである。また、図３７は、優先順位ＤＢ内の回線順位の他の一例を示す説明図である。なお、実施例２の伝送装置１は、実施例１の伝送装置１と同一の構成であり、同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。実施例２の伝送装置１が実施例１の伝送装置１と異なるところは、ステップＳ２１の順位決定処理で、合計予測総トラフィック量に基づいて回線順位を決定する点にある。

［順位決定処理（ステップＳ２１）］
図３６は、順位決定処理の他の一例を示すフローチャートである。図３６に示す順位決定処理は、回線割当が頻繁に行われることによるネットワークに対する負荷を最小限としつつ、最適な回線割当を行うように順位を決定する。また、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフとして、図２３〜図２７を用いて説明する。

順位決定部２６は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフに基づいて、予測時間Ｔ１において回線１４（回線Ｌ１〜Ｌ８）が必要なＣＬ−ＬＩＵカード１１を決定する（ステップＳ２１２１）。ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測グラフでは、予測時間Ｔ１において、全てのＣＬ−ＬＩＵカード１１が回線１４を必要としている。

順位決定部２６は、実施例１の予測トラフィック量の算出処理内のステップＳ１７５と同様に、全ての予測時間Ｔ１〜Ｔ４における、予測総トラフィック量を算出する。ここで、一例としてＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅの予測総トラフィック量の算出結果を図３２に示す。また、予測時間Ｔ１の各予測総トラフィック量（Ａ１１等）を、回線１４が必要な回線候補とする。

順位決定部２６は、回線候補毎に最大予測時間までの予測総トラフィック量を足して、合計予測総トラフィック量を算出する（ステップＳ２１２２）。ここで、回線候補と合計予測総トラフィック量の関係を、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａを一例として、図２３を用いて説明する。図２３中、Ａ１１、Ａ１２及びＡ１３が回線候補であり、最大予測時間は予測時間Ｔ４である。回線候補Ａ１１の合計予測総トラフィック量５４は、式（２１）で算出する。同様に、回線候補Ａ１２の合計予測総トラフィック量は、式（２２）で算出し、回線候補Ａ１３の合計予測総トラフィック量は、式（２３）で算出する。なお、回線候補Ａ１３の合計予測総トラフィック量は、予測時間Ｔ４において予測グラフ５３が回線Ｌ３未満に減少しているため、式（２３）では予測トラフィック量Ａ３４は省略している。

回線候補Ａ１１の合計予測総トラフィック量
＝Ａ１１＋Ａ２１＋Ａ３１＋Ａ４１ …（２１）
回線候補Ａ１２の合計予測総トラフィック量
＝Ａ１２＋Ａ２２＋Ａ３２＋Ａ４２ …（２２）
回線候補Ａ１３の合計予測総トラフィック量
＝Ａ１３＋Ａ２３＋Ａ３３ …（２３）

順位決定部２６は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ｂ〜１１Ｅについても、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａと同様に、回線候補毎に合計予測総トラフィック量を算出する。つまり、順位決定部２６は、図３２の予測時間Ｔ１の、回線候補Ｂ１１、Ｂ１２、Ｃ１１、Ｄ１１及びＥ１１について、合計予測総トラフィック量を算出する。

順位決定部２６は、回線候補毎の合計予測総トラフィック量の算出が完了すると、各回線候補を合計予測総トラフィック量が多い順に並べる（ステップＳ２１２３）。ここで、図３７に各回線候補を合計予測総トラフィック量が多い順に並べた回線順位の一例を示す。順位決定部２６は、合計予測総トラフィック量が同じである回線候補があるか否か判定する（ステップＳ２１２４）。順位決定部２６は、合計予測総トラフィック量が同じである回線候補がある場合（ステップＳ２１２４肯定）、ステップＳ２１２５へ進む。順位決定部２６は、合計予測総トラフィック量が同じ回線候補を、予測グラフの合計予測総トラフィック量より上の面積（合計予測総トラフィック量を含まない）が多い順に並べて回線順位を決定する（ステップＳ２１２５）。

例えば、図２３に示すＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの予測グラフで、最大予測時間を予測時間Ｔ２までとし、回線候補Ａ１１及びＡ１２の合計予測総トラフィック量が同じである場合を説明する。ここで、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａの各回線候補の合計予測総トラフィック量は、式（２４）〜（２６）となる。

回線候補Ａ１１の合計予測総トラフィック量＝Ａ１１＋Ａ２１ …（２４）
回線候補Ａ１２の合計予測総トラフィック量＝Ａ１２＋Ａ２２ …（２５）
回線候補Ａ１３の合計予測総トラフィック量＝Ａ１３＋Ａ２３ …（２６）

次に、式（２４）〜（２６）を、合計予測総トラフィック量の多い順に並べると、式（２７）となる。

（Ａ１１＋Ａ２１）＝（Ａ１２＋Ａ２２）＞（Ａ１３＋Ａ２３） …（２７）

順位決定部２６は、回線候補Ａ１１と、回線候補Ａ１２の合計予測総トラフィック量が同じであるため、それぞれの回線候補において、予測グラフの合計予測総トラフィック量より上の面積を比較する。それぞれの回線候補における、予測グラフの合計予測総トラフィック量より上の面積を式（２８）,（２９）に示す。また、式（２８）と式（２９）の比較結果を式（３０）に示す。

回線候補Ａ１１：合計予測総トラフィック量（Ａ１１＋Ａ２１）より上の面積
＝Ａ１２＋Ａ２２＋Ａ１３＋Ａ２３ …（２８）
回線候補Ａ１２：合計予測総トラフィック量（Ａ１２＋Ａ２２）より上の面積
＝Ａ１３＋Ａ２３ …（２９）
Ａ１２＋Ａ２２＋Ａ１３＋Ａ２３ ＞ Ａ１３＋Ａ２３ …（３０）

順位決定部２６は、式（３０）より、回線候補Ａ１１の順位を回線候補Ａ１２よりも高く決定する。

図３６の説明に戻って、順位決定部２６は、ステップＳ２１２５の結果に基づいて、回線順位を決定し、優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２１２６）。

順位決定部２６は、合計予測総トラフィック量が同じである回線候補がない場合（ステップＳ２１２４否定）、ステップＳ２１２３で並べた回線順位を決定し、優先順位ＤＢ３５に格納する（ステップＳ２１２６）。

実施例２の順位決定処理を実行する伝送装置は、回線候補毎に、全ての予測時間の予測総トラフィック量を合計し、合計予測総トラフィック量が多い順に回線順位を高くする。その結果、回線割当が頻繁に行われることによるネットワークに対する負荷を最小限としつつ、最適な回線割当を行うように順位を決定することができる。このため、実施例２の順位決定処理を実行する伝送装置は、実施例１の順位決定処理を実行する伝送装置に比べ、長期的な異常トラフィックを優先して、帯域（回線）割り振りのバタツキ発生を抑制することができる。

また、実施例２の順位決定処理を実行する伝送装置は、それぞれの回線候補の属するＣＬ−ＬＩＵカードの全ての回線候補から、合計予測総トラフィック量が同じである回線候補を除く。続いて、伝送装置は、それぞれの、残りの回線候補の合計予測総トラフィック量を算出して比較する。伝送装置は、比較の結果、残りの回線候補の合計予測総トラフィック量が多いＣＬ−ＬＩＵカードに属する回線候補の順位を高くする。その結果、トラフィックが多いＣＬ−ＬＩＵカードに優先して回線を割り当てることができる。

なお、上記の各実施例では、伝送装置に設けるＣＬ−ＬＩＵカードを５枚として説明したが、これに限られず、接続する地域の数に合わせて、ＣＬ−ＬＩＵカード、方路及びルータ装置の数を適宜増減してもよい。

また、上記の各実施例では、各ＣＬ−ＬＩＵカードに割り当てる回線（論理回線）を８本として説明したが、これに限られず、接続する各方路及びバックボーン回線の伝送容量に合わせて、回線の数を適宜増減してもよい。

また、上記の各実施例では、トラフィック量の予測を行う予測時間の数を４つとして説明したが、これに限られず、予測時間を適宜変更してもよいし、予測時間の数を適宜変更してもよい。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを伝送機器で実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する伝送機器の一例を説明する。図３８は、伝送プログラムを実行する伝送機器の一例を示す説明図である。

図３８に示す伝送プログラムを実行する伝送機器２００は、インタフェース部２１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１３と、プロセッサ２１４とを有する。インタフェース部２１１は、他の伝送機器と通信する。プロセッサ２１４は、伝送機器２００全体を制御する。

そして、ＲＯＭ２１３には、上記実施例と同様の機能を発揮する伝送プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ２１３ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に伝送プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。伝送プログラムとしては、図３８に示すように、計算プログラム２１３Ａ、通常予測グラフ生成プログラム２１３Ｂ、予測グラフ生成プログラム２１３Ｃ、順位決定プログラム２１３Ｄ及び最適化プログラム２１３Ｅである。尚、プログラム２１３Ａ〜２１３Ｅについては、適宜統合又は分散してもよい。また、ＲＡＭ２１２には、統計トラフィック、通常予測グラフ、予測グラフ、回線順位及び回線情報等を格納するデータベースが記憶してある。

そして、プロセッサ２１４が、これらのプログラム２１３Ａ〜２１３ＥをＲＯＭ２１３から読み出し、これらの読み出された各プログラムを実行する。プロセッサ２１４は、図３８に示すように、各プログラム２１３Ａ〜２１３Ｅを、計算プロセス２１４Ａ、通常予測グラフ生成プロセス２１４Ｂ、予測グラフ生成プロセス２１４Ｃ、順位決定プロセス２１４Ｄ及び最適化プロセス２１４Ｅとして機能することになる。

プロセッサ２１４は、方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各方路の異常トラフィックを検出する。プロセッサ２１４は、異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する。また、プロセッサ２１４は、異常トラフィックを検出していない通常時のトラフィック量に基づいて、各方路の通常予測グラフを生成する。プロセッサ２１４は、異常トラフィックの検出時に、異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成する。更に、プロセッサ２１４は、各方路の通常予測グラフ又は異常予測グラフに基づいて、各方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定する。プロセッサ２１４は、回線順位に基づいて、各方路に割り当てる回線を決定する。その結果、トラフィックが回線容量を超える前に、空き容量のある回線を、回線容量を超えると予想される方路に割り当てることができ、回線割り振りのバタツキ発生を抑制することができる。

１ 伝送装置
２ データセンタ
１０ 制御カード
１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃ，１１Ｄ，１１Ｅ ＣＬ−ＬＩＵカード
１２ スイッチカード
１３ ＮＷ−ＬＩＵカード
１４ 回線
１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｃ，１５Ｄ，１５Ｅ ルータ装置
１６Ａ，１６Ｂ，１６Ｃ，１６Ｄ，１６Ｅ 方路
２０ ＣＰＵ
２１ 計算部
２２ 通常予測グラフ生成部
２３ パターン抽出部
２４ 予測グラフ生成部
２５ 未使用順位決定部
２６ 順位決定部
２７ 最適化部
２８ 割当命令部
３０ ＤＢ（データベース）
３１ 統計トラフィックＤＢ
３２ 通常予測グラフＤＢ
３３ 予測グラフＤＢ
３４ 予測トラフィック量ＤＢ
３５ 優先順位ＤＢ
３６ 回線情報ＤＢ
５１，５２ 直線
５３ 予測グラフ
１１１ トラフィック監視部
１１２ 回線制御部
１１３ 回線割当部
２００ 伝送機器
２１１ インタフェース部
２１２ ＲＡＭ
２１３ ＲＯＭ
２１４ プロセッサ
２１４Ａ 計算プロセス
２１４Ｂ 通常予測グラフ生成プロセス
２１４Ｃ 予測グラフ生成プロセス
２１４Ｄ 順位決定プロセス
２１４Ｅ 最適化プロセス
Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８ 回線（回線番号）
Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４ 予測時間

Claims (12)

1. 方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各前記方路の異常トラフィックを検出し、前記異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する計算部と、
   前記異常トラフィックを検出していない通常時の前記トラフィック量に基づいて、各前記方路の通常予測グラフを生成する通常予測グラフ生成部と、
   前記異常トラフィックの検出時に、前記異常トラフィックの前記トラフィック増減時間及び前記トラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成する予測グラフ生成部と、
   各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、各前記方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定する順位決定部と、
   前記回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる回線を決定する最適化部と、
   を有することを特徴とする伝送装置。
2. 更に、前記回線のうち、各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフにおける直近の予測時間内に未使用である未使用回線がある場合に、未使用回線の数を決定し、前記未使用回線を各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、前記回線が不足する方路に割り当てるための未使用回線順位を決定する未使用順位決定部を有し、
   前記最適化部は、
   前記回線順位、前記未使用回線の数及び前記未使用回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる前記回線を決定することを特徴とする請求項１に記載の伝送装置。
3. 更に、前記方路毎に収集されたトラフィック量の統計データである統計トラフィックが格納された統計トラフィックデータベースと、
   トラフィック増減時間及びトラフィック増減量を増減パラメータとし、前記異常トラフィック検出時の前記増減パラメータと同一又は類似するパターンの前記増減パラメータを、前記統計トラフィックから求めて、前記統計トラフィックの前記同一又は類似するパターンの前記増減パラメータから、前記増減パラメータを１以上抽出するパターン抽出部と、を有し、
   前記予測グラフ生成部は、
   抽出された前記統計トラフィックの前記増減パラメータに基づいて、前記異常予測グラフを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の伝送装置。
4. 前記通常予測グラフ及び前記異常予測グラフは、
   予測時間における前記回線の容量毎のトラフィック量である予測総トラフィック量と、前記予測時間における前記回線の容量から前記予測総トラフィック量を除いた未使用のトラフィック量である予測未使用総トラフィック量とを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の伝送装置。
5. 前記順位決定部は、
   各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフにおいて、各予測時間における前記回線の容量毎のトラフィック量である予測総トラフィック量を、前記回線を必要とする回線候補とし、
   前記予測時間毎に、前記予測総トラフィック量が多い順番で、前記回線候補が属する前記方路の前記回線順位を高くすることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の伝送装置。
6. 前記予測総トラフィック量が同じである前記回線候補がある場合には、前回の予測時間において前記回線順位が高かった前記回線候補の属する前記方路の前記回線順位を高くすることを特徴とする請求項５に記載の伝送装置。
7. 前記順位決定部は、
   各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフにおいて、直近の予測時間における前記回線の容量毎のトラフィック量である予測総トラフィック量を、前記回線を必要とする回線候補とし、
   前記回線候補毎に、直近の予測時間から最大予測時間までの、前記予測総トラフィック量を足して合計予測総トラフィック量を算出し、
   前記合計予測総トラフィック量が多い順番に、前記回線候補が属する前記方路の前記回線順位を高くすることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の伝送装置。
8. 前記合計予測総トラフィック量が同じである前記回線候補がある場合には、前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフにおいて、それぞれの前記回線候補における合計予測総トラフィック量より上の面積が多い順番に、前記回線候補が属する前記方路の前記回線順位を高くすることを特徴とする請求項７に記載の伝送装置。
9. 前記計算部は、
   前記通常予測グラフから、前記通常時の前記トラフィック量の上限である上限トラフィック量、及び前記通常時の前記トラフィック量の下限である下限トラフィック量を決定し、前記トラフィック量が、前記上限トラフィック量以上、又は、前記下限トラフィック量未満である場合に、前記異常トラフィックとして検出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の伝送装置。
10. 伝送装置に用いる制御カードであって、
    方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各前記方路の異常トラフィックを検出し、前記異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出する計算部と、
    前記異常トラフィックを検出していない通常時の前記トラフィック量に基づいて、各前記方路の通常予測グラフを生成する通常予測グラフ生成部と、
    前記異常トラフィックの検出時に、前記異常トラフィックの前記トラフィック増減時間及び前記トラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成する予測グラフ生成部と、
    各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、各前記方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定する順位決定部と、
    前記回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる回線を決定する最適化部と、
    を有することを特徴とする制御カード。
11. 伝送装置が、方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各前記方路の異常トラフィックを検出し、前記異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出し、
    前記異常トラフィックを検出していない通常時の前記トラフィック量に基づいて、各前記方路の通常予測グラフを生成し、
    前記異常トラフィックの検出時に、前記異常トラフィックの前記トラフィック増減時間及び前記トラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成し、
    各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、各前記方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定し、
    前記回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる回線を決定する
    各処理を実行することを特徴とする伝送方法。
12. 記憶部を参照して、回線を各方路に割り当てて通信するインタフェース部と、プロセッサとを有する伝送機器の伝送プログラムであって、
    前記プロセッサに、
    方路毎に収集されたトラフィック量に基づいて、各前記方路の異常トラフィックを検出し、前記異常トラフィックのトラフィック増減時間及びトラフィック増減量を算出し、
    前記異常トラフィックを検出していない通常時の前記トラフィック量に基づいて、各前記方路の通常予測グラフを生成し、
    前記異常トラフィックの検出時に、前記異常トラフィックの前記トラフィック増減時間及び前記トラフィック増減量に基づいて異常予測グラフを生成し、
    各前記方路の前記通常予測グラフ又は前記異常予測グラフに基づいて、各前記方路への回線割り当ての優先順位である回線順位を決定し、
    前記回線順位に基づいて、各前記方路に割り当てる回線を決定する
    各処理を実行させることを特徴とする伝送プログラム。

Images