JP6145067B2 - 通信トラヒック予測装置及び方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、通信トラヒック予測装置及び方法及びプログラムに係り、特に、電話サービス、メールサービス、ソーシャルメディアサービス、インターネット接続サービス、映像配信サービス（多チャンネル放送サービスとビデオオンデマンドサービス）、ゲームサービスなど、様々な通信サービスが多重されて提供されている通信ネットワークを対象にした、将来のトラヒックを予測するために、トラヒック測定周期と蓄積データ容量の最適化を行う通信トラヒック予測装置及び方法及びプログラムに関する。

通信サービスには、それぞれ、通信サービスの利用者が快適に利用するために必要となるサービス品質(Quality of Service: QoS)、あるいは、ユーザ体感品質(Quality of Experience: QoE)があり、要請されるこのような通信サービスの品質基準を、確実に、かつ、できるだけ低コストで提供できることが、通信ネットワーク設備の運用管理業務の目的であって、この目標を達成するために、設備の設計・運用に関わる業務計画を策定している。

上記の品質維持・管理の目的のため、通信ネットワークの設備の設計及び運用の業務計画の策定においては、設備増設などの工事に必要な期間である数か月から１〜２年程度将来のトラヒック予測、具体的には日々の最繁時トラヒック量を予測することは非常に重要である。

従来、通信トラヒックの将来予測は、過去のトラヒックデータを長期間蓄積したデータベースを参照して、回帰分析などの手法を用いたトラヒック予測を行ってきた（例えば、特許文献１〜４、非特許文献１参照）。

特開２００４−２３１１４号公報 特許第３７３７７１３号公報 特開平０７−２３５９８５号公報 特許０５２５８９１６号公報

松田潤他（1991）、日々トラヒック予測法に基づく交換機トラヒック管理技術、ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ Vol.40, No. 12, pp.1581-1588

将来のトラヒック予測を行うためには、過去のトラヒック量の測定データが必要になる。そのため、回線などの通信設備においては、経由するトラヒック量を、一定の時間周期（５分、１時間など）で継続して測定しており、その間の平均トラヒック量として、データベースに蓄積している。このようなトラヒックデータを、ＭＩＢ（Management Information Base, 管理情報ベース）と呼び、特に、ＭＩＢで測定されたトラヒック量の数値を、ＭＩＢ値と呼ぶことにする。標準的に通信装置に実装されている機能の範囲を、標準ＭＩＢとも呼ばれる。したがって、トラヒック予測がＭＩＢ値のデータに基づいて実施されるときには、トラヒック予測値は、ＭＩＢ値と同一の測定周期での平均トラヒック量として算出されていることになる。

これ以外の形式のトラヒックデータとしては、パケットキャプチャ、フローデータなどがあるが、分析対象となるデータ量と比較して巨大になることや分析作業が複雑で高度となることなどから、通常時の設備管理業務の中で、継続的に通信ネットワーク内で測定及び蓄積されて、設備量の設計に利用されているのは、標準ＭＩＢに限られる。そのため、本明細書におけるトラヒックデータとは、主に標準ＭＩＢによるＭＩＢ値を指す。

回線などの通信設備にかかるトラヒック量は、瞬間的には大きく変動している。ＭＩＢ値は、測定間隔でのトラヒック量のあくまで平均値であるため、瞬間的なトラヒック量とは大きな乖離が存在する。一般に、ＭＩＢの測定周期が長くなればなるほど、瞬間的なトラヒック量との乖離は大きくなる。すなわち、トラヒック予測値とも、瞬間的なトラヒック量と乖離が大きくなるため、通信サービスが劣化しないように設備量を予め手配しておくという目的からいえば、ＭＩＢの測定周期は短ければ短いほど、正確なトラヒック予測につながる。

同時に、トラヒック予測を行うためには、数年以上の長期間に渡って、トラヒックデータが蓄積されていることが必要となる。ユーザによる、通信サービスそれぞれの利用状況やトラヒック量が経年的に変化するため、過去からのトレンド分析から、将来のトラヒック量の予測に重要な情報が得られることが分かっているためである。

トラヒック予測を精度高く行うためには、測定周期ができるだけ短いトラヒックデータを長期間に渡って蓄積していることが重要であり、理想的となるが、そのときには、トラヒックデータの蓄積に必要となるストレージ設備のコストが増加してしまうというトレードオフが発生する。また、相対的に長い測定周期でトラヒック量を測定している場合には、その瞬間的な変動としてのトラヒック変動の幅は相対的に大きな数値を想定した設備設計を行わなければならない。この変動幅を評価するためには、一般的に、パケットキャプチャ分析が用いられる。パケットキャプチャ分析は、測定しようとする設備を通過するすべての通信パケット個々に関する情報を蓄積するものであって、蓄積される通信パケットのデータ量は極めて膨大である。そのため、実施には、測定周期の長さに比例した、非常に高いコストを要する分析となる。ＭＩＢによって、継続的に、例えば、５分周期でトラヒック測定が実施されているときには、５分間を単位にパケットキャプチャを実施して、短時間変動を評価することになるが、２０分周期でトラヒック測定が継続的に実施されているときには、２０分間を単位にパケットキャプチャを実施する必要がある。つまり、ＭＩＢの測定周期が長いときには、パケットキャプチャをより長い時間実施することになるため、この点では、キャプチャ実施時のコストが増加する要因となり、臨時に精度の高いトラヒック測定をすることが、かえって、より困難となってしまうという側面もある。具体的には、５分周期のＭＩＢでの測定値が、平均として５０Mbpsであっても、ミリ秒より短時間でみると瞬間的には、９０Mbpsに達している事もあり、場合によっては、パケット損失が起こっている可能性もある。パケットレベルの通信品質を担保するには、ＭＩＢでの時間粒度よりも、さらに短い時間、例えば、パケットレベルの挙動が分かるミリ秒程度の時間間隔でのトラヒック変動を評価して、瞬間の最大であってもパケット損失が起こる確率は非常に低い、というような判断を行う。

しかしながら、上記のいずれの特許文献や非特許文献の技術は、通信トラヒックの将来予測の精度を向上するために、必要となるトラヒックデータの測定周期についてコストとサービス品質維持の両面を考慮した適正化に関わる技術から構成されるものはない。

本発明は、上記の点に鑑みなされたものであり、トラヒック予測の精度を損なわない条件で、トラヒック測定周期を最適化することで、トラヒックデータの蓄積コストを削減させることが可能な、通信トラヒック予測装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

一態様によれば、複数の通信サービスが多重されて提供される通信ネットワークと該通信ネットワークの各設備を対象として将来のトラヒックを予測する通信トラヒック予測装置であって、
該通信ネットワークの各設備から周期的にトラヒックデータを取得し、ネットワーク管理システムから、網構成情報と提供している通信サービス毎の加入者数データを取得するトラヒックデータ取得手段と、
前記トラヒックデータ取得手段で取得されたデータをある一定期間蓄積する記憶手段と、
前記記憶手段から前記トラヒックデータを利用して、各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価を行い、前記トラヒックデータ取得手段に最適化したトラヒック測定周期へ設定・変更を指示する測定周期最適化手段と、
前記記憶手段から、前記トラヒックデータと前記網構成情報と前記通信サービス毎の加入者数データを取得し、取得したデータの各種分析に基づいて、それぞれの通信サービスを予め準備した複数の定型処理グループに分類する通信サービス分析分類手段と、
前記通信サービス分析分類手段による分類結果に基づき、全体のトラヒック量から、通信サービスごとのトラヒック量を、分類されたグループに対応する、あらかじめ準備した定型処理に従い分計するトラヒック分計手段と、
前記通信サービス分析分類手段による分類結果と、前記トラヒック分計手段による通信サービス別のトラヒックの分計結果を入力として、それぞれの通信サービスのトラヒック予測について、分類されたグループに対応する、予め準備した定型処理に従ってトラヒック予測結果を算出する通信サービス別トラヒック予測手段と、
前記通信サービス別トラヒック予測手段によって算出されたそれぞれの前記トラヒック予測結果を積算し、トラヒックデータの測定周期に対するパケットの短時間変動を吸収するために必要となる設備量を算出する必要設備量算出手段と、
算出された設備量を出力する出力手段と、を具備する通信トラヒック予測装置が提供される。

一態様によれば、予測精度を損なわずにトラヒック測定周期を延長する方向で最適化することにより、トラヒックデータの蓄積コストを削減することが可能となる。

本発明の一実施の形態における通信トラヒック予測装置の構成例。 本発明の一実施の形態における通信トラヒック予測装置の詳細構成例。 本発明の一実施の形態における通信トラヒック予測装置の動作のフローチャート。 本発明の一実施の形態における測定周期最適化部の動作のフローチャート。 本発明による通信トラヒック予測の出力結果。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、管理及び運用している通信ネットワークにおいて、IP電話サービス、インターネット接続サービス、IP多チャンネル放送サービス、ビデオオンデマンドサービス(VODサービス)を含む多数の通信サービスを、同一のパケットクラスで多重して提供する通信ネットワークを対象とする通信トラヒック予測装置を説明するものである。なお、これらの通信サービスを、複数の異なる通信サービス事業者が提供している場合を含む。

図１に通信トラヒック予測装置の構成例を示し、図２に当該通信トラヒック予測装置の各構成の詳細を示す。

同図に示す通信トラヒック予測装置１０は、通信ネットワーク１を介してネットワーク管理システム２に接続され、通信ネットワーク1とインターネット６がインターネット接続点７を介して接続されている。

通信トラヒック予測装置１０は、トラヒックデータ取得部２０、トラヒックデータベース部３０、測定周期最適化部４０、通信サービス分析分類部５０、トラヒック分計部６０、通信サービス別トラヒック予測部７０、必要帯域算出部８０、出力部９０を有する。

通信予測トラヒック予測装置１０が、取得可能なトラヒックデータは、以下である。

通信ネットワーク１の各設備から、ＭＩＢ、パケットキャプチャ、フローデータその他による形式を含むトラヒックデータ４を取得可能であるとする。すべての設備から常時周期的に測定されているトラヒックデータ４は、ＭＩＢのみであるものとする。

網構成情報３は、通信ネットワーク１のネットワーク管理システム２から随時取得可能であるとする。

通信サービス加入者数データ５は、通信ネットワーク１を介してネットワーク管理システム２から随時取得可能であるとする。

以下に、通信トラヒック予測装置１０の各構成要素について説明する。

トラヒックデータ取得部２０は、通信ネットワーク１の各設備から、測定周期最適化部４０で事前に設定された周期など条件に従い、各種トラヒックデータを継続的に取得する。また、トラヒックデータ取得部２０は、ネットワーク管理システム２から網構成情報３を、通信ネットワーク１を構成する各設備の接続状況に変更が行われた時点で随時取得する。また、トラヒックデータ取得部２０は、ネットワーク管理システム２から、通信サービス毎の通信サービス加入者数データ５を毎日取得し、トラヒックデータベース部３０に格納する。

トラヒックデータベース部３０は、トラヒックデータ取得部２０により取得されたトラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス加入者数データ５を長期間に亘り蓄積する。また、測定周期最適化部４０、及び通信サービス分析分類部５０に対して、蓄積したトラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス毎の通信サービス加入者データ５を受け渡す。なお、トラヒックデータベース部３０に通信サービス加入者数を蓄積する期間は、例えば、数ヶ月から１〜２年程度、または、それ以上の期間であってもよい。

測定周期最適化部４０は、トラヒックデータベース部３０に蓄積されたトラヒックデータ４を利用して、各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価を行い、トラヒックデータ取得部２０に最適化したトラヒック測定周期へ設定または変更を指示する。

通信サービス分析分類部５０は、分析部５２、分類部５３、分類結果記憶部５４を有し、トラヒックデータベース部３０からトラヒックデータ４と網構成情報３と通信サービス毎の通信サービス加入者数データ５等の提供通信サービス情報５１を取得する。分析部５２は、当該データの各種分析を行い、分類部５３は分析結果に基づいて、それぞれの通信サービスを予め準備した複数の定型処理グループに分類し、分類結果記憶部５４に記憶する。

トラヒック分計部６０は、第１分類型分計部６１、第２分類型分計部６２、第３分類型分計部６３を有し、通信サービス分析分類部５０による分類結果に基づき、全体のトラヒック量から、それぞれの通信サービスごとのトラヒック量を、分類されたグループに対応する、予め準備した定型処理に従い分計した結果を、通信サービス別トラヒック予測部７０の対応する分類型予測部（第１分類型予測部７１、第２分類型予測部７２、第３分類型予測部７３）に出力する。ただし、本実施の形態では、第１〜第３分類型分計部が示されているが、これは一例であり、分類型がＮ個あれば、第Ｎ分類型分計部まで存在することになる。

通信サービス別トラヒック予測部７０は、第１分類型予測部７１、第２分類型予測部７２、第３分類型予測部７３、加入数予測部７４、加入あたりトラヒック予測部７５を有し、通信サービス分析分類部５０による分類結果と、トラヒック分計部６０による通信サービス別のトラヒックの分計結果を入力として、それぞれの通信サービスのトラヒック予測について分類されたグループjに対応する、予め準備した定型処理に従ってトラヒック予測結果を必要設備算出部８０に出力する。

必要設備算出部８０は、積算部８１、短時間変動推定部８２を有し、通信サービス別トラヒック予測部７０で算出されたそれぞれの通信サービスのトラヒック予測を入力として、積算部８１では、提供する全ての通信サービスのトラヒック予測結果の積算を行い、短時間変動推定部８２は、トラヒックデータの測定周期に対するパケットの短時間変動を吸収するために必要となる設備量を算出する。ここで、設備量とは、何台かの設備を使って達する必要のある性能値を指す。

出力部９０は、必要設備算出部８０で算出された設備量を出力する。

以下、上記の構成における各処理部の動作を説明する。

図３は、本発明の一実施の形態における通信トラヒック予測装置の動作のフローチャートである。

ステップ１００）トラヒックデータ取得部２０は、通信ネットワーク１の各設備から測定周期最適化部４０で事前に設定された周期などの条件に従い、各種トラヒックデータを継続的に取得し、トラヒックデータベース部３０に蓄積する。なお、測定周期最適化部４０の処理については後述する。

ステップ１１０）通信サービス分析分類部５０は、各通信サービスを予め準備した定型処理の分類グループに分類することである。通信サービスの将来トラヒック量を予測する方法、評価式は、通信サービス毎にいくつかのポイントで異なっているもののと、体系化すれば少数の予測方法や評価式のタイプに分けることができる。つまり、将来トラヒック量を予測しようとするときに適用する方法や評価式を同一とするグループに、各通信サービスをそれぞれ適切に分類することを目的とする。

まず、トラヒッデータベース部３０から、処理に必要な各種トラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス加入者数データ５を読み込む。

次に、メモリ等の記憶手段（図示せず）から提供通信サービス情報５１を読み込む。提供通信サービス情報５１には、通信ネットワーク１において提供しているすべての通信サービスの一覧情報と、それぞれの通信サービスのトラヒック量やフロー情報などを、各種トラヒックデータの中から特定するための情報あるいは計算方法が記載されている。計算方法は近似的な評価方法であってもよい。

ステップ１２０）次に、分析部５２において、提供通信サービス情報５１に記載された情報あるいは計算方法の候補にしたがい、それぞれの通信サービスのトラヒック量を時系列に算出する。

例えば、映像配信サービスでは、映像配信サーバから、視聴する任意のユーザへの経路はそれぞれユニークに定まるものとする。映像配信サービス全体の加入ユーザ数は与えられるので、このとき、ネットワークの任意の設備を決めると、その設備を経由する映像配信サービスの加入ユーザ数は確定する。映像配信サービスの全体のトラヒック量は、映像配信サーバが収容されている回線のトラヒック量の合計として算出可能である。したがって、任意の時点での通信ネットワーク１の任意の設備を経由する映像配信トラヒック量は、以下の式で近似に評価することができる。

（ネットワーク１の任意の設備を経由する映像配信トラヒック量）＝（映像配信サービスの全体トラヒック量）÷（映像配信サービスの全加入者数）×（当該の設備を経由して視聴する映像配信サービスの加入者数）
次に、分析部５２は、時系列に算出されたトラヒック量に対して予め規定された分析処理を行い、分析結果として、通信サービスを予め準備した定型処理の分類グループに対する適合度を出力する。

例えば、分析処理の手法としては、フローデータやパケットキャプチャデータの発着IPアドレスを活用して、当該設備を経由する当該通信サービスのトラヒック量を、実際に測定することができる。この測定結果と、前記の計算方法の候補にしたがって算出されたトラヒック量を比較することにより、差分の大きさに従って、分類グループに対する適合度を決めることができる。

ステップ１３０）分類部５３は、分析部５２の分析結果である、予め準備した定型処理の分類グループに対する適合度を入力して、各通信サービスを予め準備した定型処理の分類グループのいずれかへの分類を確定する。通信サービスに対して、適合する分類グループは一般的に固定的であって、変わることはほとんど起こらない。そのため、通信サービス分析分類部５０の処理は、１年間に１回程度の間隔で実施すれば十分であるため、当該ステップ１３０の処理を行った場合のみ分類結果記憶部５４のデータを更新するものとし、当該ステップの処理をスキップしてもよい。

ステップ１４０）トラヒック分計部６０、通信サービス別トラヒック予測部７０、必要設備算出部８０、出力部９０は、トラヒック予測を実施する度に一連の動作を行う。通常、通信サービス事業者においては、通信トラヒック予測は、月に１回以上、継続的に実行する。

トラヒック分計部６０は、まず、トラヒッデータベース部３０から、処理に必要な各種トラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス加入者数データ５を読み込む。さらに、通信サービス分析分類部５０から、提供通信サービス情報５１及び分類部５３の分類結果を読み込む。ただし、トラヒック分計部６０は、分類結果記憶部５４に分類結果が格納されている場合には、当該分類結果記憶部５４から分類結果を取得する。次に、提供通信サービス情報５１に記載された情報あるいは計算方法にしたがい、第１分類型分計部６１、第２分類型分計部６２、第３分類型分計部６３は、それぞれの通信サービスのトラヒック量を時系列に算出する（ステップ１４１〜１４３）。

ステップ１５０） 通信サービス別トラヒック予測部７０は、まず、トラヒッデータベース部３０から、処理に必要なトラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス加入者数データ５を読み込む。次に、第１分類型予測部７１、第２分類型予測部７２、第３分類型予測部７３は、トラヒック分計部６０の第１分類型分計部６１、第２分類型分計部６２、第３分類型分計部６３のぞれぞれにおいて、分計された各分類グループのトラヒック量の時系列データを入力として、それぞれの分類グループに最も適合する将来トラヒック予測方法に従い、将来時点T＾での各分類グループのトラヒック量を予測した結果を出力する。予測する結果については、起こり易さによって幅を持たせてもよい（ステップ１５１〜１５３）。

本実施の形態では、第１分類型から第３分類型の３つの分類を設定した場合を記載している。それぞれの通信サービスのトラヒック予測においては、通信サービスの加入者数と加入者あたりトラヒック量に分けて、加入数予測部７４において、加入者数の予測を行い、加入あたりトラヒック予測部７５においては、通信サービスのトラヒック量を、当該通信サービスの加入者数で割った、加入あたりトラヒック量に対して予測を行うが、以下で詳しく説明する。

加入数予測部７４では、第１分類型から第３分類型までに属するそれぞれの通信サービスに最も適した手法や評価式により、加入数の予測を行う。従来の通信サービスの場合には、加入数の毎月純増数のトレンド傾向や回帰分析から、将来時点T^ での通信サービスの加入数の最適な予測を行う。あるいは、新規イノベーションとして普及しようとしている通信サービスの場合には、Ｓ字成長曲線の理論に基づいた予測を行う。Ｓ字成長曲線の理論に基づく予測とは、時間軸を対数変換したとき、加入数Aの増加過程を３つの期間に分け、第１の期間を下に凸の関数で予測し、第２の期間を直線で予測し、第３の期間を上に凸の関数で予測するものである。第１と第２の期間を分ける時点の検出は、単月の純増数が増加から減少に転じる時点とし、第１と第２の期間の予測には、従来の回帰直線による予測よりも高い精度で予測できる。予測する結果については、起こり易さによって幅を持たせてもよい（ステップ１５８）。

加入あたりトラヒック予測部７５では、第１分類型から第３分類型までに属する通信サービスの加入あたりトラヒック量の変動傾向から、最も適した手法や評価式によって、将来時点T^での当該通信サービスの加入あたりトラヒック量の予測を行う。予測する結果については、起こり易さによって幅を持たせてもよい（ステップ１５９）。

ステップ１６０）必要設備算出部８０は、まず、トラヒッデータベース部３０から、処理に必要なトラヒックデータ４、網構成情報３、通信サービス加入者数データ５を読み込む。

次に、積算部８１は、通信サービス別トラヒック予測部７０で算出された、それぞれの通信サービス単位の将来時点T＾での予測されたトラヒック量を、提供しているすべての通信サービスについて積算したトラヒック量を算出する。

ステップ１７０）短時間変動推定部８２は、通信サービス別トラヒック予測部７０で算出された、それぞれの通信サービスの必要とするサービス品質を確保するために、必要となるパケットの短時間変動を吸収できる設備量を、推定する。そのために、短時間変動推定部８２では、各装置の性能諸元や負荷検証実験によって得られた実績データに基づく測定結果、キャプチャデータやフローデータの分析結果、あるいは、コンピュータ・シミュレーションや数理モデルを利用した推定式を予め内部のメモリ（図示せず）に具備し、積算部８１での積算結果を入力とする、当該推定式に基づいた推定結果として、パケットの短時間変動を吸収できる設備量を出力する。設備量の推定式としては、例えば、積算部８１の算出結果に１より大きな定数を乗ずることで短時間変動として推定する方法がある。

ステップ１８０）最後に、出力部９０は、必要設備算出部８０の結果を入力として、
将来時点T^において、提供しているすべての通信サービスを提供するために必要な設備量を出力する。

次に、測定周期最適化部４０の動作を詳しく説明する。

図４は、本発明の一実施の形態における測定周期最適化部の動作のフローチャートである。

ステップ２００）トラヒック分布作成部４１では、まず、トラヒックデータベース部３０から、測定周期を最適化しようとする設備のＭＩＢのトラヒックデータ４を受け取る。ここで、当該トラヒックデータ４の測定周期は５分であるものとするが、説明を分かりやすくするためであり、異なる周期であっても同様となる。次に、通信サービスの提供品質の維持・管理する目的から、当該設備のトラヒックデータ４からトラヒック分布を作成している。より具体的には、トラヒック分布の予め設定するパーセント点、例えば、９９％点の算出を行っているものとする。この機能により、５分周期のトラヒックデータでの９９％点が、例えば、１００Mbpsであるということが算出されているものとする。

ステップ２００）トラヒック分布作成部４１は、測定周期を延長した場合のトラヒック分布を作成する。ここでは、２０分周期に延長した場合のトラヒック分布を作成するものとして説明を進めるが、５分周期の測定周期の定数倍のトラヒック分布を作成できることは自明である。２０分周期に延長した場合のトラヒック分布では、例えば、９９％点が９７Mbpsであるということが算出されたものとする。ここでは、トラヒック分布の９９％点として議論したが、より一般には、時間に依存して大きく変動する多数のトラヒック測定値を入力として、予め定めた任意の計算手順によって求められる統計的な対応関係として、変換係数を出力として作成してもよい。

ステップ２１０）比較評価部４２は、測定周期延長によるコスト効果の比較評価を行う。前記の例では、５分周期と２０分周期では、トラヒックデータ量は４分の１になるので、トラヒックデータの測定・収集・蓄積に関わるコストも、単純には、４分の１に変わると考えることができる。一方、測定されるトラヒック分布の９９％値が、３％減少したため、当該設備において同等品質の通信サービスを提供するために、単純に設備量を測定値よりも３％多く（９７Mbpsの測定値に対して、５分周期では１００Mbpsとなることを想定するため）必要とすると考えれば、２０分周期の測定値ベースでは、５分周期の同じ測定値と比べて、設備コストが３％増大すると評価することができる。測定・収集・蓄積のコスト情報と設備コストの情報を内部に所持させることで、トラヒック測定が５分周期であるのに対して、２０分周期に変更することによる全体コストへの効果を評価することができる。

より一般的には、周期Ｔでのトラヒックデータの測定・収集・蓄積に関わるコスト関数S（T）とし、設備量の設計基準となるトラヒック分布の％値を、Bp（T）としたとき、設備量のコスト関数をK（Bp（T））とする。このとき、現在の周期がT0であるとき、周期をT1に延長する場合には、全体コストの削減効果は、S（T0）−S（T1）＋K（Bp（T0））−K（Bp（T1））となる。このようなコスト関数を、周期Tをパラメータとする多項式として、予め内部のメモリ（図示せず）に備えてもよい。

ステップ２２０）最適周期決定部４３は、比較評価部４２からのコスト評価を入力として、現在の５分周期のままでよいのか、周期延長の候補としての２０分周期に変更するのかを、コスト効果の尺度から決定する。あるいは、２０分に加えて、３０分、６０分など他の周期と比較して、コスト効果が最適な測定周期を決定してもよい。

ただし、以下の考慮を加えることを特徴とする。一般に、測定周期が長ければ長いほど、トラヒックデータの測定、収集、蓄積に関する設備コストは削減できるが、逆に、パケットレベルの瞬間的な短時間変動の推定が難しくなり、品質確保が困難になるというトレードオフの側面が存在する。パケットレベルの瞬間的な短時間変動は、利用される通信アプリケーションの進展・進化や通信端末・サーバの転送性能の向上、通信プロトコルの機能開発などによって、これまで次第に変動が大きくなっている。適切な精度での短時間変動推定を行うためには、可能な限り短い周期でトラヒックデータを一貫継続して測定し、蓄積していることの重要性が存在する。

そのため、一部の設備に対しては、トラヒック測定周期は最小時間（例えば、５分）を一貫して維持するものとする。通信設備には多様な種類が存在すること、通信サービスの種類によって短時間変動の特徴が異なるため、ＭＩＢ値が同等であっても必要となる設備量を変える必要があること、トラヒックデータは一定以上の長い期間のデータ蓄積が無ければ有効な統計的処理が出来ないことなどを考慮しなければならない。そのため、設備の種類や、設備を経由するトラヒック量を占める主要な通信サービスの組合せ条件などを考慮したうえで、トラヒックの短時間変動が特徴的と考えられる設備の種類について網羅的に少なくとも１台以上の設備が含まれるような設備グループを設定し、あるいは、設備の利用率に関して上位設備が含まれるような設備グループを設定し、トラヒック測定周期を最短周期のまま維持する設備グループリストを設備グループリスト記憶部４５内に保持する。その設備グループに含まれない設備に対しては、コスト効果が見込まれることを考慮して、最適な測定周期を決定するものとする。上記の最短周期を維持する設備グループリストに変更があれば、追加登録または削除などの更新処理を行う。

ステップ２３０）測定周期設定部４４では、最適周期決定部４３から入力を受けて、トラヒックデータ取得部２０に対して、各設備のトラヒックデータ測定周期を設定または変更を実施する。

図５は、本発明による通信トラヒック予測の出力結果の例である。細い折れ線は、トラヒック測定に基づき短時間変動を考慮したトラヒック量の時系列データに対応し、過去から現在まで期間についてプロットされている。２本の太い線は、必要設備算出部８０で評価された将来時点で必要となる設備量の予測線となるが、上下の線は、将来の設備量の予測値の変動幅の上限値と中央値にそれぞれ対応している。ここで、上限値とは、予め設定する極めて小さい確率（例えば、数年に一度起こることがあるイベント要因など）で起こる大きなトラヒック量に対応するために必要となる設備量である。他方、中央値とは、平常時条件（平均的な２４時間変動、月間変動、年間変動を含むものとする）の下で発生するトラヒック量の変動に対応するために必要な設備量である。めったに起こらないイベント要因のトラヒック量に対しては、品質劣化をやむを得ないとする場合には、中央値が適正な必要設備量となる。このような出力を見ることにより、設備の設計・運用に関わる担当者は、その業務計画を策定することができる。

なお、上記の図１、図２に示す通信トラヒック予測装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、通信トラヒック予測装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更または応用が可能である。

１ 通信ネットワーク
２ ネットワーク管理システム
３ 網構成情報
４ トラヒックデータ
５ 通信サービス加入者数データ
６ インターネット
７ インターネット接続点
１０ 通信トラヒック予測装置
２０ トラヒックデータ取得部
３０ トラヒックデータベース部
４０ 測定周期最適化部
４１ トラヒック分布作成部
４２ 比較評価部
４３ 最適周期決定部
４４ 測定周期設定部
４５ 設備グループリスト記憶部
５０ 通信サービス分析分類部
５１ 提供通信サービス情報
５２ 分析部
５３ 分類部
５４ 分類結果記憶部
６０ トラヒック分計部
６１ 第１分類型分計部
６２ 第２分類型分計部
６３ 第３分類型分計部
７０ 通信サービス別トラヒック予測部
７１ 第１分類型予測部
７２ 第２分類型予測部
７３ 第３分類型予測部
７４ 加入数予測部
７５ 加入あたりトラヒック予測部
８０ 必要設備算出部
８１ 積算部
８２ 短時間変動推定部
９０ 出力部

Claims (7)

1. 複数の通信サービスが多重されて提供される通信ネットワークと該通信ネットワークの各設備を対象として将来のトラヒックを予測する通信トラヒック予測装置であって、
   該通信ネットワークの各設備から周期的にトラヒックデータを取得し、ネットワーク管理システムから、網構成情報と提供している通信サービス毎の加入者数データを取得するトラヒックデータ取得手段と、
   前記トラヒックデータ取得手段で取得されたデータをある一定期間蓄積する記憶手段と、
   前記記憶手段から前記トラヒックデータを利用して、各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価を行い、前記トラヒックデータ取得手段に最適化したトラヒック測定周期へ設定または変更を指示する測定周期最適化手段と、
   前記記憶手段から、前記トラヒックデータと前記網構成情報と前記通信サービス毎の加入者数データを取得し、取得したデータの各種分析に基づいて、それぞれの通信サービスを予め準備した複数の定型処理グループに分類する通信サービス分析分類手段と、
   前記通信サービス分析分類手段による分類結果に基づき、全体のトラヒック量から、通信サービスごとのトラヒック量を、分類されたグループに対応する、あらかじめ準備した定型処理に従い分計するトラヒック分計手段と、
   前記通信サービス分析分類手段による分類結果と、前記トラヒック分計手段による通信サービス別のトラヒックの分計結果を入力として、それぞれの通信サービスのトラヒック予測について、分類されたグループに対応する、予め準備した定型処理に従ってトラヒック予測結果を算出する通信サービス別トラヒック予測手段と、
   前記通信サービス別トラヒック予測手段によって算出されたそれぞれの前記トラヒック予測結果を積算し、トラヒックデータの測定周期に対するパケットの短時間変動を吸収するために必要となる設備量を算出する必要設備量算出手段と、
   算出された設備量を出力する出力手段と、
   を具備することを特徴とする通信トラヒック予測装置。
2. 前記測定周期最適化手段は、
   各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価において、周期Ｔでのトラヒックデータの測定または収集または蓄積に関わるコスト関数と、設備量のコスト関数のそれぞれを、周期Tをパラメータとする多項式として、予め内部に具備する
   請求項１記載の通信トラヒック予測装置。
3. 前記測定周期最適化手段は、
   各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価において、具備するコスト関数の評価結果とは無関係に、設備の種類や、設備を経由するトラヒック量を占める主要な通信サービスの組合せ条件などを考慮した上で、トラヒックの短時間変動が特徴的と考えられる設備の種類について網羅的に、少なくとも１台以上の設備が含まれるような設備グループを設定し、あるいは、設備の利用率に関して上位設備が含まれるような設備グループを設定し、トラヒック測定周期を最短周期のまま維持する設備グループリスト記憶手段を含む請求項１記載の通信トラヒック予測装置。
4. 複数の通信サービスが多重されて提供される通信ネットワークと該通信ネットワークの各設備を対象として将来のトラヒックを予測する装置における通信トラヒック予測方法であって、
   該通信ネットワークの各設備から周期的にトラヒックデータを取得し、ネットワーク管理システムから、網構成情報と提供している通信サービス毎の加入者数データを取得し、記憶手段に格納するトラヒックデータ取得ステップと、
   前記トラヒックデータ取得ステップで取得されたデータがある一定期間蓄積された記憶手段の前記データを利用して、各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価を行い、前記トラヒックデータ取得ステップにおける前記トラヒックデータの測定周期を設定または変更する測定周期最適化ステップと、
   前記記憶手段から、前記トラヒックデータと前記網構成情報と前記通信サービス毎の加入者数データを取得し、取得したデータの各種分析に基づいて、それぞれの通信サービスを予め準備した複数の定型処理グループに分類する通信サービス分析分類ステップと、
   前記通信サービス分析分類ステップによる分類結果に基づき、全体のトラヒック量から、通信サービス毎のトラヒック量を、分類されたグループに対応する、あらかじめ準備した定型処理に従い分計するトラヒック分計ステップと、
   前記通信サービス分析分類ステップによる分類結果と、前記トラヒック分計ステップによる通信サービス別のトラヒックの分計結果を入力として、それぞれの通信サービスのトラヒック予測について、分類されたグループに対応する、予め準備した定型処理に従ってトラヒック予測結果を算出する通信サービス別トラヒック予測ステップと、
   前記通信サービス別トラヒック予測ステップによって算出されたそれぞれの前記トラヒック予測結果を積算し、トラヒックデータの測定周期に対するパケットの短時間変動を吸収するために必要となる設備量を算出する必要設備量算出ステップと、
   算出された設備量を出力する出力ステップと、
   を行うことを特徴とする通信トラヒック予測方法。
5. 前記測定周期最適化ステップにおいて、
   各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価において、予め前記装置の内部に格納された、周期Ｔでのトラヒックデータの測定または収集または蓄積に関わるコスト関数と、設備量のコスト関数のそれぞれを、周期Tをパラメータとする多項式を用いる
   請求項４記載の通信トラヒック予測方法。
6. 前記測定周期最適化ステップにおいて、
   具備するコスト関数の評価結果とは無関係に、設備の種類や、設備を経由するトラヒック量を占める主要な通信サービスの組合せ条件などを考慮した上で、トラヒックの短時間変動が特徴的と考えられる設備の種類について網羅的に、少なくとも１台以上の設備が含まれるような設備グループを設定し、あるいは、設備の利用率に関して上位設備が含まれるような設備グループを設定し、トラヒック測定周期を最短周期のまま維持する設備グループリスト記憶手段を参照して、各設備単位にトラヒック測定周期の最適化評価を行う
   請求項４記載の通信トラヒック予測方法。
7. コンピュータを、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の通信トラヒック予測装置の各手段として機能させるためのトラヒック予測プログラム。

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