JP6158752B2

JP6158752B2 - ネットワーク要件導出装置及び方法

Info

Publication number: JP6158752B2
Application number: JP2014112987A
Authority: JP
Inventors: 泰理本多; 高橋　玲; 玲高橋; 亮一新熊; 達郎高橋
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2014-05-30
Filing date: 2014-05-30
Publication date: 2017-07-05
Anticipated expiration: 2034-05-30
Also published as: JP2015228567A

Description

本発明は、ネットワーク要件導出装置及び方法に係り、特に、通信を伴うアプリケーション挙動をモデル化することにより、所与の品質要件からネットワーク要件を定量的に導出するためのネットワーク要件導出装置及び方法に関する。

近年、スマートフォンやタブレット端末の普及に伴いインターネット上で多様なアプリケーションが普及している。通信事業者としては、これらアプリケーションをユーザが快適に利用可能なネットワークを提供していく必要があり、そのための要件を定量的に求める必要がある。

例えば近年大きなトラヒック量を占めているプログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションは、再生開始までに一定量のバッファリングを要することを特徴とし、ネットワーク条件の劣化に起因する再生品質劣化の軽減が可能である一方、ネットワーク条件の劣化等により再生バッファ内の蓄積データ量が低下した場合、再生が停止する場合がある（例えば、非特許文献１参照）。また、再生開始までにダウンロードするデータ量や、デコードレート、再生停止後に再開するまでのバッファリング量などは、アプリケーションにより異なる。

またWebアプリケーションについては、当該Webページを構成するオブジェクトの数やサイズに依存して、ダウンロード時間が大きく異なる。

通信事業者としては、これら様々なアプリケーションに対して、効率的にユーザ利用品質を勘案したネットワーク設計を実現することができると考えられる。

プログレッシブダウンロード型映像配信サービスについては、所与のキャプチャデータに基づき、プログレッシブダウンロード型映像サービスの品質推定を実現する技術がこれまでに提案されている（例えば、非特許文１〜３参照）。これらは、パケットキャプチャデータから端末の受信バイト量時系列を把握し、プレイアウトバッファモデルへ入力することで再生停止状態の推定を実現するものである。これらの技術を利用することにより、所与のパケットキャプチャデータから、個々のセッションの映像再生状態を推定可能である。また、KQI(Key Quality Indicator)に基づきユーザ体感品質、すなわちQoE(Quality of Experience)の表現を求める手段については、例えば、非特許文献４〜６において提案されている。

Webアプリケーションについては、アクセス数が多いWebサイトのオブジェクト数やファイルサイズの累積分布を算出した論文(非特許文献７)が存在する。

池上大介、本多泰理、山本浩司他：「プログレッシブダウンロード系サービスの停止時間推定法」信学技報, vol. 111, no. 278, CQ2011-59, pp. 91-96, 2011年11月. 池上大介，本多泰理，山本浩司：「チャンク型映像配信サービスにおける再生状態推定法の検討」,電子情報通信学会総合大会，B-11-24,2012年3月. 本多泰理，池上大介，山本浩司：「Ack観測による映像再生状態推定法の検討」,電子情報通信学会総合大会,B-11-25，2012年3月. ITU-T勧告P.1201.1. Tobias Hobfeld R. Schatz, E. Biersack, Internet Video Delivery in YouTube（登録商標）: From Traffic Measurements to Quality of Experience,Data Traffic Monitoring and Analysis, Lecture notes in Computer Science 7754 (2013), 264?301. R. K. P. Mok, Edmond W. W. Chan, and Rocky K. C. Chang, Measuring the Quality of Experience of HTTP Video Streaming, Proc. W-MUST 2011(2011). M. Butkiewicz, H. V. Madhyastha and V. Sekar, Understanding Website Complexity: Measurements, Metrics, and Implications, IMC2011.

前述の通り、プログレッシブダウンロード型映像サービスについて、KQIに基づきユーザ体感品質、すなわちQoE(Quality of Experience)の表現を求める手段については非特許文献４〜６において提案されている。具体的には、映像の再生停止回数、単一の停止イベントあたりの平均停止時間、その発生間隔などを引数として、QoEを算出する数式を提供している。Webアプリケーションについては非特許文献7でファイルサイズの分布が与えられている。

しかしながら、いずれも所与のKQIに対して、それを満たすべきネットワーク要件（KPI：Key Performance Indicator）を導出する手法については言及していない。これを実現するためには、当該アプリケーションのKQIを表現可能なKPIを明らかにし、KQIと前記KPIとの関連を与える必要がある。またその関係は、個々のアプリケーションの挙動にも依存する。例えば初期バッファリングの量は個々のアプリケーションにより異なる。したがって、所与の初期バッファリング時間に対する要件に対して、求められる初速（初期バッファリング時間における平均スループット）が異なることは明らかである。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、アプリケーションの挙動のモデル化により、所与のKQIに対してそれを満たすべきKPIを導出することが可能なネットワーク要件導出装置及び方法を提供することを目的とする。

一態様によれば、アプリケーションのレベルの品質指標（KQI）を満たすネットワーク要件を導出するネットワーク要件導出装置であって、
前記アプリケーションの特徴を示す単一または複数のパラメータを取得し、該アプリケーションの挙動をモデル化するアプリケーションモデル構築手段と、
前記アプリケーションモデル構築手段で構築されたアプリケーションモデルと、与えられた単一もしくは複数のKQI要件を入力として、該KQIと関連が高いアプリケーションモデルと関連が高いKPIの許容領域を求めるKPI-KQIマッピング手段と、を有するネットワーク要件導出装置が提供される。

一態様によれば、アプリケーションの挙動をモデル化し、当該アプリケーションの利用品質に高い関連を有するネットワーク状態指標（KPI)を定義することでネットワーク事業者は各アプリケーションの挙動の特性を勘案して、ユーザ利用品質の要件を満たすためのネットワーク要件を把握することができる。さらに、得られた結果を利用して、ネットワークやアプリケーションへの適切な改変を加えることで、更にユーザ利用品質の向上を実現することも可能である。アプリケーションの特性の分類や経年傾向の把握により、ネットワーク構築上の検討に資することも可能である。

本発明の一実施の形態におけるネットワーク要件導出装置の構成例。転送レートばらつきのイメージ。本発明の第１の実施例のKPI許容領域の例。本発明の第２の実施例の軽量Webアプリケーションにおけるシーケンス例。本発明の第２の実施例の従量Webアプリケーションにおけるシーケンス例。本発明の第２の実施例の軽量Webアプリケーションモデルの適用例。本発明の第２の実施例のKPI許容領域の例。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

以下では、映像配信アプリケーションとWebアプリケーションを対象として、所要のアプリケーション品質を満たすためにネットワークが満たすべき要件を導出する方法について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態におけるネットワーク要件導出装置の構成例を示す。

同図に示すネットワーク要件導出装置１０は、アプリケーションモデル構成部１１、アプリケーションモデル記憶部１３、KPI-KQIマッピング部１２を有する。なお、図示しないが、アプリケーションモデル構成部１１やKPI-KQIマッピング部１２への入力、及び、KPI-KQIマッピング部１２の出力を行うためのユーザインタフェースが具備されているものとする。

アプリケーションモデル構成部１１は、アプリケーションの特徴を示す単一もしくは複数のパラメータ（以下、「アプリケーションパラメータ」と記す）を入力としてアプリケーションのモデルを構築し、アプリケーションモデル記憶部１３に格納する。

KPI-KQIマッピング部１２は、アプリケーションモデル記憶部１３からアプリケーションモデル構成部１１の出力であるアプリケーションモデル、及び、ユーザから単一もしくは複数のKQI要件を取得し、KPI許容領域を出力する。

上記のアプリケーションパラメータの例として、例えばプログレッシブダウンロード型映像サービスの場合、端末の再生バッファにおける再生開始閾値、再生再開閾値、再生停止閾値およびデコードレートが挙げられる。また、KPI-KQIマッピング部１２の入力となるKQI要件としては、例えば単一の視聴イベントあたり再生停止３回以内、平均再生停止間隔５秒以上、初期バッファリング時間５秒以内、などの要件が考えられる。また、上記のKPIの例としては、初期バッファリング時間における平均スループットすなわち初速と、転送レートの定常性が考えられる。

このように本発明では、個々のアプリケーションについてそのKQIと高い依存関係を有すると考えられるKPIを抽出しておく。

ここで前記転送レート定常性を定義する。図２は、転送レートのばらつきのイメージを示しており、プログレッシブダウンロード型映像配信サービス視聴時における端末の累積受信データ量を縦軸に、時間を横軸にとり示すものである。ネットワークに擾乱が無い状態における当該グラフの傾きの平均は、通常デコードレート以上になるように配信されており、この場合再生停止は発生しない。逆に、ネットワークに何らかの擾乱が生じる状況になると、累積受信データ量の傾きがデコードレート以下となる時間が長期化し、結果的に端末の再生バッファ内のデータが枯渇し、再生停止が発生する。したがって、プログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションにおいては、端末の受信データ量がデコードレートを上回る時間が一定以上であることが重要となる。

そこでここでは、転送レートのばらつきを以下により定義する。

ただし

は視聴開始時刻から時刻Tまでの平均スループットを表す。視聴中に再生停止が発生しないためには、上記の意味で転送レートのばらつきが小さいこと、即ちs(T)が所定量以下であることに加え、平均スループットF_Tが所定量以上であることが必要である。

次に、初速については、視聴開始後s秒間の平均スループットとする。ここでsは任意の正の実数である。明らかに、初速と再生開始待ち時間はほぼ反比例の関係となる。

以上のように、プログレッシブダウンロード型映像については、i)初速、ii)平均スループット、iii)転送レートばらつきの3指標をKPIとして採用する。

本発明の装置のユーザからKQI要件を取得することにより、KPI-KQIマッピング部１２は、前記KPI、すなわち初速、平均スループットおよび転送レートばらつきに対する要件を求める。KPIからKQIは、アプリケーションモデルが規定されていればシミュレーションにより定量的に求めることができるため、KQI要件が与えられれば、逆にモンテカルロ手法を用いてKPIの要件を求めることが可能である。ただし、初速と初期バッファリング時間、転送レートのばらつきと再生停止回数もしくは再生停止時間の間に一対一の対応関係は成り立たない。例えば、同一の転送レートのばらつきs(T) に対して異なる再生停止回数の映像フローが存在することは上記の式（１）の定義から明らかである。そこで単一のKPI の値に対応するKQI の各値の分布を考え、それぞれの分布のα％値がKQI 要件の値に收まる値の集合としてKPI 許容領域を定義する。ここで前記αの値は任意であるが、例えばα=90などとする。
以上のようにして、本発明の装置はKPI要件を算出することができる。
これが本発明の装置の最終出力である。

以下に、上記の実施の形態における処理を具体的に説明する。

［第１の実施例］
本実施例では特定のプログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションを対象として、KPI-KQIマッピング部１２において、所与のKQI要件に基づきKPI許容領域を算出する。すなわち、KQIである再生停止時間、再生停止回数、初期バッファリング時間について、所与のKQI要件が与えられているとする。

KPI-KQIマッピング部１２は、これに対して、KPIである初速、平均スループットおよび転送レートばらつきの許容領域を算出する（図３）。

ここで初速とは視聴開始後10秒間の平均TCPスループットと定義する。図３に、KPIとKQIの許容領域をそれぞれ示す。KPIはネットワーク上のアクティブ計測により計測可能であるから、何らかの計測値をもって、当該ネットワークの性能で当該アプリケーションを利用した場合に、KQI要件が満たされるか否かを事前に把握することができる。

また、主要なプログレッシブダウンロード型のアプリケーション全般の特徴を捉え、初期バッファリング量やデコードレートの分布を把握することができれば、９割のアプリケーションのKPI許容領域に適合するようにネットワークを設計することで、プログレッシブダウンロード型映像配信サービスの大半の利用ユーザの満足を満たすこともできる。

このように、アプリケーション挙動のモデル化によりKPIとKQIの関連付けを行うことで、プログレッシブダウンロード型映像配信サービスの利用ユーザ満足度の維持向上を実現するようなネットワーク設計が可能となる。

［第２の実施例］
Webアプリケーションに対しても、アプリケーションモデル構成部１１において、KQIである表示待ち時間をモデル化することで、所与のKQI要件からKPIを算出可能である。Webアプリの表示待ち時間はオブジェクトのダウンロード時間と端末におけるパースや描画処理等の端末処理時間に大別できる。更にダウンロード時間は、ファイルサイズにより軽量/重量の場合に大別することができる。そこでここでは、ファイルサイズに応じて異なるモデル式を適用することとする。

アプリケーションモデル構成部１１では以下のようなモデル化を行うものとする。

(i)ファイルサイズが軽量な場合におけるWebアプリケーションのモデル化：
この場合、ダウンロード時間は往復遅延時間とトランザクション数の積により表現可能である(図４)。

また、端末処理時間は端末種別やコンテンツに依存する定数で与える。これらの和として、Webページの表示待ち時間を与える。

(ii)ファイルサイズが重量な場合におけるWebアプリケーションのモデル化：
ファイルサイズが大きい場合には、ダウンロード時間においてファイル転送時間、即ち
(ファイルサイズ)／(初速)
が支配的と考えられる(図５)。端末処理時間は(i)の場合と同様に定数で表現するものとする。以上の考察から、Webアプリケーションのモデルを以下の様に規定する：

ここでi=1,2はファイルサイズの大小を示すパラメータであり、i=1の場合は軽量、i=2の場合比較的重いファイルサイズ（以下「重量」とよぶ）を示す。ファイルサイズの分類手法は本発明において限定するものではないが、例えばパソコン用Webページには重量モデル、スマホ用Webページには軽量モデルを適用するなどの方法が考えられる。

式（２）においてrは平均往復遅延を表す定数、Trはトランザクション数、Iは前記初速、cj⁽ⁱ⁾ (j=1,2,3)は定数とする。上式の右辺第一項はトランザクション数の積和、第二項はファイル転送時間をそれぞれ表す。c³⁽ⁱ⁾はHTTPパース時間、描画処理時間等の端末処理に係る値である。上式を用いると、Webページのファイルサイズ、トランザクションの分布が与えられた時、網の往復遅延時間と初速の計測値を式（２）に入力することでWebアプリケーション利用時の表示待ち時間の分布を得ることができる。そこで、例えば表示待ち時間の90%値に上限を設定することで、KPIである往復遅延と初速に対する許容領域を導出できる。係数の決定は検証結果に基づき重回帰分析を用いて行われる。

以下、図６に本実施例における軽量Webアプリケーションモデルの適用例を示す。同図ではスマートフォンにおけるある検索サイトのトップページ表示時間の通信事業者a,b,cにおける計測結果を、プロットしている。横軸に測定時の平均往復遅延、縦軸に表示待ち時間の計測結果をプロットしている。パラメータは表１に示す通りである。

また、図７は、KQI要件として「体感待ち時間３秒以内」を設定した場合において、KPI-KQIマッピング部１２において、表１のパラメータに基づき許容領域を算出した結果である。これより、実網における計測値を用いて、当該網がWebアプリケーションの品質要件を満たすに十分であるか否かを判断することができる。

なお、上記の図１に示すネットワーク要件導出装置１０のアプリケーションモデル構成部１１とKPI-KQIマッピング部１２の処理をプログラムとして構築し、ネットワーク要件導出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・応用が可能である。

１０ネットワーク要件導出装置
１１アプリケーションモデル構成部
１２ KPI-KQIマッピング部
１３アプリケーションモデル記憶部

Claims

アプリケーションのレベルの品質指標（KQI：Key Quality Indicator）を満たすネットワーク要件を導出するネットワーク要件導出装置であって、
前記アプリケーションの特徴を示す単一または複数のパラメータを取得し、該アプリケーションの挙動をモデル化するアプリケーションモデル構築手段と、
前記アプリケーションモデル構築手段で構築されたアプリケーションモデルと、与えられた単一もしくは複数のKQI要件を入力として、該KQIと関連が高いアプリケーションモデルと関連が高いKPI(Key Performance Indicator)の許容領域を求めるKPI-KQIマッピング手段と、
を有することを特徴とするネットワーク要件導出装置。
前記KPI-KQIマッピング手段は、
単一のKPIの値に対応するKQIの各値の分布のα(αは任意の値)％値が前記KQI要件の値に収まる値の集合を前記KPIの許容領域とする手段を含む
請求項１記載のネットワーク要件導出装置。
前記アプリケーションモデル構築手段は、
前記アプリケーションが、プログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションの場合は、前記パラメータとして、端末の再生バッファにおける再生開始閾値、再生再開閾値、再生停止閾値およびデコードレートを取得しモデル化する手段と、
前記アプリケーションが、Webアプリケーションの場合は、前記パラメータとして、ファイルサイズと予め上限が設定された表示待ち時間を取得しモデル化する手段と、を含む
請求項１記載のネットワーク要件導出装置。
前記KPI-KQIマッピング手段は、
前記アプリケーションが、プログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションの場合は、再生停止時間、再生停止回数、初期バッファリング時間に関する前記KQI要件を取得する手段を含む
請求項１記載のネットワーク要件導出装置。
アプリケーションのレベルの品質指標（KQI）を満たすネットワーク要件を導出する装置におけるネットワーク要件導出方法であって、
前記アプリケーションの特徴を示す単一または複数のパラメータを取得し、該アプリケーションの挙動をモデル化するアプリケーションモデル構築ステップと、
前記アプリケーションモデル構築ステップで構築されたアプリケーションモデルと、与えられた単一もしくは複数のKQI要件を入力として、該KQIと関連が高いアプリケーションモデルと関連が高いKPI(Key Performance Indicator)の許容領域を求めるKPI-KQIマッピングステップと、
を行うことを特徴とするネットワーク要件導出方法。
前記KPI-KQIマッピングステップにおいて、
単一のKPIの値に対応するKQIの各値の分布の所定の比率が前記KQI要件の値に収まる値の集合を前記KPIの許容領域とする
請求項５記載のネットワーク要件導出方法。
前記アプリケーションモデル構築ステップにおいて、
前記アプリケーションが、プログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションの場合は、前記パラメータとして、端末の再生バッファにおける再生開始閾値、再生再開閾値、再生停止閾値およびデコードレートを取得しモデル化し、
前記アプリケーションが、Webアプリケーションの場合は、前記パラメータとして、ファイルサイズと予め上限が設定された表示待ち時間を取得しモデル化する
請求項５記載のネットワーク要件導出方法。
前記KPI-KQIマッピングステップにおいて、
前記アプリケーションがプログレッシブダウンロード型映像配信アプリケーションの場合は、再生停止時間、再生停止回数、初期バッファリング時間について、前記KQI要件を取得する手段を含む
請求項５記載のネットワーク要件導出方法。