JP6295850B2 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
工場プラントにおいて、温度センサ、圧力センサなど様々なセンサの情報、又はセンサから検出されるイベントが、ネットワークを介して収集及び記録される。収集及び記録されるセンサの情報、又はセンサから検出されるイベントは、製品の品質向上、もしくは不具合時の故障解析に利用される。 In a factory plant, information of various sensors such as a temperature sensor and a pressure sensor, or events detected from the sensors are collected and recorded via a network. The sensor information collected and recorded or the event detected from the sensor is used for improving the quality of the product or analyzing the failure at the time of malfunction.
また、自動車における運転者の操作や、車速、バッテリ、燃料噴射に関わる吸気圧力センサ、クランクセンサ、大気圧センサ、などのセンサ情報を記録しておくことで、機器の正常動作を確認したり、機器の不調を調査したりすることが可能となる。 In addition, by recording sensor information such as the driver's operation in the car, vehicle speed, battery, intake pressure sensor related to fuel injection, crank sensor, atmospheric pressure sensor, etc., you can check the normal operation of the equipment, It is possible to investigate the malfunction of equipment.
上述した各種センサが検出したデータを、データの解析などに用いる情報処理装置に送信する技術が既に知られている。 A technique for transmitting data detected by the various sensors described above to an information processing apparatus used for data analysis or the like is already known.
例えば、センサから送信されるデータに、時刻を管理するタイマーから取得した時刻を挿入して送信する技術が既に知られている(例えば、特許文献1等を参照)。 For example, a technique is already known in which data transmitted from a sensor is transmitted by inserting a time acquired from a timer that manages the time (see, for example, Patent Document 1).
また、センサと情報処理装置との間で時刻を同期させる技術が既に知られている(例えば、特許文献2等を参照)。 In addition, a technique for synchronizing time between a sensor and an information processing apparatus is already known (see, for example, Patent Document 2).
上述した従来技術によると、センサがデータを取得した時刻又はセンサがデータを送信した時刻を、ユーザが知ることができる。 According to the above-described conventional technology, the user can know the time when the sensor acquires data or the time when the sensor transmits data.
しかしながら、ネットワーク上を流れるデータ量が増えることによってネットワークの輻輳などが生じる場合がある。データ伝送の遅延時間のばらつきによりデータの到着タイミングにばらつきが発生する。その為、センサがデータを取得した時刻と、情報処理装置がそのデータをネットワークを介して取得したログに記録される時刻の間にずれが生じるという問題があった。この結果、センサからのデータの処理を行う際に、遅延の不安定度などネットワークの状態に関する情報が記録されないため、効果的な処理が出来ないという問題があった。例えば、工場で事故が発生した場合、ログデータを用いて、事故の検証を行うようなときにも効果的な検証が行えない場合があった。 However, network congestion may occur due to an increase in the amount of data flowing on the network. Variations in data arrival timing occur due to variations in data transmission delay time. For this reason, there has been a problem that there is a difference between the time when the sensor acquires data and the time when the information processing apparatus records the data in the log acquired via the network. As a result, when processing data from the sensor, there is a problem that effective processing cannot be performed because information on the network state such as the instability of delay is not recorded. For example, when an accident occurs in a factory, there are cases where effective verification cannot be performed even when the accident is verified using log data.
本発明は、上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ネットワークの状態をログデータに反映できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することにある。 The present invention has been proposed in view of the above-described conventional problems, and an object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of reflecting a network state in log data. There is.
上記目的を達成するため、例えば、ネットワークを介して接続される端末と通信する情報処理装置が、前記端末からメッセージデータを受信する受信手段と、前記端末と当該情報処理装置との間でデータを送信してから到達するまでの時間を示す遅延時間を計測する計測手段と、計測された前記遅延時間に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、前記統計情報に基づいて、前記メッセージデータが送信された時刻を算出する送信時刻算出手段と、前記メッセージデータ、前記送信時刻、及び前記統計情報を含むログデータを生成するログデータ生成手段とを有する。 In order to achieve the above object, for example, an information processing apparatus that communicates with a terminal connected via a network receives data between a receiving means that receives message data from the terminal, and the terminal and the information processing apparatus. Measurement means for measuring a delay time indicating a time from transmission to arrival, statistical information generation means for generating statistical information on the measured delay time, and the message data is transmitted based on the statistical information Transmission time calculation means for calculating the received time, and log data generation means for generating log data including the message data, the transmission time, and the statistical information.
本発明の一側面にあっては、ネットワークの状態をログデータに反映することで、センサーなどからネットワークを介して得られたデータを適切に適切に処理することができる。 In one aspect of the present invention, data obtained from a sensor or the like via a network can be appropriately and appropriately processed by reflecting the state of the network in log data.
以下、本発明の好適な実施形態について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described.
ログ生成システム1は、情報処理装置2、ログ記録装置3、及びセンサデバイス4を有する。情報処理装置2とセンサデバイス4a、4bは、ネットワークN1を介して接続される。ネットワークN1は、例えば、LAN(Local Area Network)である。情報処理装置2とログ記録装置3とは、ネットワークN2を介して接続される。ネットワークN2は、例えば、インターネットである。なお、センサデバイス4a及びセンサデバイス4bは、それぞれを区別しない場合、センサデバイス4とする。
The log generation system 1 includes an
情報処理装置2は、センサデバイス4が検知した情報などを含むメッセージデータをセンサデバイス4から受信する。情報処理装置2は、センサデバイス4とのデータの送受信の遅延時間に基づき、センサデバイス4からメッセージデータが送信された時刻を算出する。情報処理装置2は、センサデバイス4から受信したメッセージデータに、算出されたメッセージデータの送信時刻、及びメッセージデータの遅延時間に関する統計情報を含める。統計情報には、遅延時間に関する平均値、標準偏差、分散などの情報が含まれる。情報処理装置2は、ログデータをログデータ記録装置3に送信する。
The
情報処理装置2は、例えば、PC(Personal Computer)、タブレットPCなどである。
The
ログ記録装置3は、情報処理装置2から送信されるログデータを記憶する。ログ記録装置3は、例えば、NAS(Network Attached Storage)等のネットワークに接続されたストレージ(ファイルサーバ)である。なお、ログ記録装置3は、情報処理装置2に含まれる構成であってもよい。
The
センサデバイス4は、検知した情報などを含むメッセージデータを情報処理装置へ送信する。センサデバイス4は、例えば、温度センサ、圧力センサなどである。 The sensor device 4 transmits message data including the detected information to the information processing apparatus. The sensor device 4 is, for example, a temperature sensor or a pressure sensor.
なお、ログ生成システム1における情報処理装置2などの各構成要素の数は、図1に示した例よりも、少なくても多くてもよい。
Note that the number of components such as the
<ハードウエア構成>
図2は、本実施形態における情報処理装置2のハードウエア構成の一例を示す図である。
<Hardware configuration>
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the
情報処理装置2は、入力部201、出力部202、ドライブ203、インタフェース205、補助記憶部206、メモリ207、及びCPU208を備え、それぞれがバスBで接続される。ドライブ203には記憶媒体204が接続されている。
The
入力部201は各種信号を入力するために用いられ、キーボードやマウス等から構成される。
The
出力部202はディスプレイなどで構成され、各種ウィンドウやデータ等を表示するために用いられる。
The
ドライブ203は記憶媒体からデータを読み出し、あるいは書き込むために用いられる。
The
記憶媒体204は、CD−ROM(Compact Disk - Read Only Memory)、光磁気ディスク等や、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
As the
インタフェース205はネットワークに接続するために用いられ、モデム、LANカード等から構成される。
The
補助記憶部206は処理の実行に必要なプログラム、ファイル、データ等を格納するために用いられハードディスクドライブなどから構成される。
The
メモリ207は演算処理を実行するためにプログラムや情報を一時的に格納するために用いられ、半導体メモリ等から構成される。
The
CPU208はメモリ装置に格納されたプログラムにしたがって各種処理を実行するために用いられる。
The
プログラムを記録した記憶媒体がドライブ203にセットされると、記憶媒体204からドライブ203を介して補助記憶部206にプログラムがインストールされる。プログラムのインストールは、記憶媒体により行われることに限定されず、ネットワークを介してプログラムをダウンロードすることによって行ってもよい。
When the storage medium storing the program is set in the
メモリ207はCPU208から起動要求に応じて補助記憶部206からプログラムを読み出してメモリ207に格納する。そして、CPU208はメモリ207に格納されているプログラムにしたがって各種演算処理を実行する。
The
<機能構成例>
図3はログ生成システム1における情報処理装置2の機能構成例を示す図である。
<Functional configuration example>
FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the
情報処理装置2は、通信制御部21、遅延時間計測部22、統計情報生成部23、ログデータ生成部24、及びクロック管理部25を有する。各機能部は、ハードウエアロジックを搭載したLSI(Large Scale Integration)又はCPUで実行されるプログラムによって実現される。
The
通信制御部21は、センサデバイス4からのメッセージデータの受信、及び生成したログデータのログ記録装置3への送信など、外部装置との通信を制御する。
The
遅延時間計測部22は、情報処理装置2とセンサデバイス4との間における、データの遅延時間を計測する。データの遅延時間の計測は、例えば、時刻の同期に使用されるPTP(Precision Time Protocol)を用いて行う。
The delay
また、遅延時間計測部22は、所定のタイミングで定期的に遅延時間の計測を行ってもよい。遅延時間を計測するタイミングは、例えば、PTPを用いた時刻と同期するタイミングである。遅延時間計測部22は、計測された遅延時間をメモリ207などの記憶領域に記憶する。記憶する遅延時間は、現在時刻から10分前までに受信したデータに対するものというように、所定の期間の遅延時間のみを記録してもよい。
Further, the delay
統計情報生成部23は統計情報を生成する。統計情報は、「平均値」、「標準偏差」、「分散」、などの情報項目を有する。
The statistical
「平均値」は、情報処理装置2とセンサデバイス4との間におけるデータの遅延時間の平均を示す情報である。遅延時間の平均は、例えば、加重平均である。平均値μは以下に示す(数1)によって算出される。(数1)は、事項kにおける遅延時間をTkとした場合における、時刻kまでの過去M個の遅延時間の時刻kにおける平均値μを示す。
The “average value” is information indicating the average delay time of data between the
ログデータ生成部24は、ログデータを生成する。ログデータには、センサデバイス4から送信されるメッセージデータ、及び、統計情報生成部23によって生成された統計情報が含まれる。
The log
また、ログデータ生成部24は、センサデバイス4からメッセージデータが送信された時刻を算出する。そして、ログデータ生成部24は、算出したメッセージデータの送信時刻をログデータに含める。送信時刻は、例えば、情報処理装置2がメッセージデータを受信した時刻から、統計情報に含まれる遅延時間の平均値を差し引くことで算出される。送信時刻の算出には、統計情報に基づいた確率密度関数などを用いてもよい。
In addition, the log
また、センサデバイス4がメッセージデータを生成した時刻がメッセージデータ自体に含まれる場合にも、ログデータ生成部24によって算出された送信時刻をログデータに含めてもよい。これにより、複数のセンサデバイスからメッセージデータを受信する場合、センサデバイス毎の時刻のずれを極力排除したログデータを生成することができる。
Further, even when the time when the sensor device 4 generates message data is included in the message data itself, the transmission time calculated by the log
クロック管理部25はセンサデバイス4と情報処理装置2とのクロックの同期を制御する。クロック管理部25は、マスタークロックとして動作する。クロック管理部25は、センサデバイス4からの要求にしたがって時刻の同期に必要な情報を送信する。センサデバイス4と情報処理装置2とのクロックの同期の詳細な動作は後述する。
The
上述した構成を有することにより、情報処理装置2は、所定の期間におけるネットワークの通信状態をログデータに含めることができる。これにより、ユーザは、ネットワークの通信状態を考慮し、ログデータの解析を行うことができる。
With the configuration described above, the
<処理動作>
図4は情報処理装置2とセンサデバイス4との間で行われるPTPを用いた時刻の同期及び遅延時間の計測の流れを示すシーケンス図である。
<Processing operation>
FIG. 4 is a sequence diagram showing a flow of time synchronization and delay time measurement using PTP performed between the
本実施形態において、情報処理装置2はマスタークロックを有する。また、センサデバイス4はスレーブクロックを有する。なお、本実施形態は上述の形態に限定されず、センサデバイス4がマスタクロックを有し、情報処理装置2がスレーブクロックを有する構成であってもよい。
In the present embodiment, the
ステップS1で、情報処理装置2はマスタクロックの値TM1を取得し、Syncに、TM1を付与してセンサデバイス4へ送信する。また、センサデバイス4は、Syncが受信された時刻を示すスレーブクロックの値TS2を取得する。
In step S1, the
ステップS2で、センサデバイス4は、Syncの受信時刻TS2及びDelayRequestの送信時刻TS3をDelayRequestに付与して、情報処理装置2へ送信する。また、情報処理装置2は、DelayRequestを受信した時刻を示すTM4をマスタークロックから取得する。なお、Syncの送信時刻TS2を異なるデータに付与して情報処理装置2に送付してもよい。
In step S <b> 2, the sensor device 4 assigns the Sync reception time T S <b> 2 and the Delay Request transmission time T S <b> 3 to the Delay Request, and transmits the Delay Request to the
ステップS3で、情報処理装置2は、DelayResponseにTM4を付与して、センサデバイス4へ送信する。
In step S3, the
ステップS4で、センサデバイス4は情報処理装置2とのクロックのずれ(オフセット)を算出し、センサデバイス4のスレーブクロックを補正する。
In step S <b> 4, the sensor device 4 calculates a clock shift (offset) from the
ステップS5で、情報処理装置2は、情報処理装置2とセンサデバイス4間の遅延時間を算出する。その後、情報処理装置2は、算出した遅延時間を、メモリ装置など情報処理装置2の記憶領域に記憶する。
In step S <b> 5, the
ここで、情報処理装置2が実行する遅延時間の算出方法について、説明する。情報処理装置2は、取得したTM1、TS2、Ts3、及びTM4を用いてメッセージデータの遅延時間を算出する。
Here, a method for calculating the delay time executed by the
マスタークロックに対して、スレーブクロックがOFFSET分だけ遅れていると仮定する。TS1=TM1+OFFSET、TS3=TM3+OFFSETと表すことができる。 Assume that the slave clock is delayed by OFFSET relative to the master clock. T S1 = T M1 + OFFSET and T S3 = T M3 + OFFSET.
ここで、情報処理装置2がセンサデバイス4へデータを送信してから、センサデバイス4がデータを受信するまでの時間をDM→Sとする。また、センサデバイス4が情報処理装置2へデータを送信してから、情報処理装置2がデータを受信するまでの時間をDS→Mとする。
Here, the time from when the
センサデバイス4がSyncを受信した時刻を示すTS2はTS2=TM1+OFFSET+DM→Sのように示される。 T S2 indicating the time when the sensor device 4 receives Sync is expressed as T S2 = T M1 + OFFSET + D M → S.
また、情報処理装置2がDelay Requestを受信した時刻を示すTM4はTM4=TS3−OFFSET+DS→Mのように示される。
Also, T M4 indicating the time at which the
以上からデータが往復するのにかかる時間DM→S+DS→Mは、DM→S+DS→M=((TS2−TM1)+(TM4−TS3))として示される。 From the above, the time D M → S + D S → M required for the data to reciprocate is shown as DM → S + DS → M = ((T S2 −T M1 ) + (T M4 −T S3 )). It is.
ここで、情報処理装置2からセンサデバイス4までの遅延時間DM→Sと、センサデバイス4から情報処理装置2までの遅延時間DS→Mとが等しいと仮定する。その結果、センサデバイス4が情報処理装置2へデータを送信してから、情報処理装置2がデータを受信するまでの時間DS→Mは、DS→M=((TS2−TM1)+(TM4−TS3))/2となる。
Here, it is assumed that the delay time D M → S from the
上述した算出方法によって算出された遅延時間を、情報処理装置2は記憶し、統計情報の生成に用いる。
The
<変形例1>
上述した実施形態の変形例1について説明する。変形例1では、PTPを用いずにエコープロトコルを用いて遅延時間を算出する構成を説明する。なお、実施形態と異なる事項について説明を行い、同じ事項は、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
<Modification 1>
Modification 1 of the above-described embodiment will be described. In the first modification, a configuration for calculating the delay time using an echo protocol without using PTP will be described. Note that items different from the embodiment will be described, and the same items are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.
遅延時間計測部22は、ping(Packet Internet Groper)などを用いて遅延時間を計測する。遅延時間の計測において、ICMP(Internet Control Message Protocol)の「echo request」の送信時刻及び「echo request」の応答である「echo reply」の受信時刻が記録される。その後、遅延時間計測部22は、「echo reply」を受信した時刻から「echo request」の送信時刻を差し引いた値を2で割った値を遅延時間とする。
The delay
上述した構成を有することにより、センサデバイス4がクロックを持たない場合でも、情報処理装置2は、ネットワーク状態が反映されたログデータを生成できる。
By having the above-described configuration, even when the sensor device 4 does not have a clock, the
<変形例2>
上述した実施形態の変形例2について説明する。変形例2では、遅延時間の集合が正規分布に従うか否かを判断する判断部26を有する構成について説明する。なお、実施形態と異なる事項について説明を行い、同じ事項は、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
<
図5は、変形例2における情報処理装置2の機能構成例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating a functional configuration example of the
判断部26は遅延時間計測部22によって計測された遅延時間の集合が正規分布に従うか否かの判断を行う。正規分布に従うか否かの判断を行うことによって、ネットワークN1の品質を評価することができる。正規分布に従うか否かの判断は、例えば、歪度、尖度のそれぞれが所定の閾値と比較することによって判断される。
The
統計情報生成部23は、実施例で示した情報項目に加え、「歪度」及び「尖度」を算出する。
The statistical
「歪度」は遅延時間の集合の分布に関する非対称性を示す情報である。「歪度」は3次モーメント(期待値の3乗)m3=E((x−μ)3)を使用して、m3/σ3の式で算出される。 The “distortion” is information indicating asymmetry regarding the distribution of the set of delay times. The “distortion” is calculated by the equation of m 3 / σ 3 using the third moment (the cube of the expected value) m 3 = E ((x−μ) 3 ).
「尖度」は遅延時間の集合の分布の尖り具合を示す情報である。「尖度」は4次モーメント(期待値の4乗)m4=E((x−μ)4)を使用して、m4/σ4の式で算出される。 The “kurtosis” is information indicating the sharpness of the distribution of the set of delay times. The “kurtosis” is calculated by the equation of m 4 / σ 4 using the fourth moment (the fourth power of the expected value) m 4 = E ((x−μ) 4 ).
遅延時間の集合が正規分布に従うと判断された場合、ネットワークN2の品質は安定していると判断される。この場合、平均値、標準偏差、分散などの遅延時間に関する統計情報は、ネットワークにおける遅延時間の実態を示す情報として利用し得る。ログデータ生成部24は、統計情報の各項目として算出された値をログデータに含める。
When it is determined that the set of delay times follows a normal distribution, it is determined that the quality of the network N2 is stable. In this case, statistical information regarding the delay time such as the average value, standard deviation, and variance can be used as information indicating the actual state of the delay time in the network. The log
遅延時間の集合が正規分布に従わないと判断された場合、ネットワークN2の品質は安定しないとして判断される。遅延時間に規則性がなく、遅延時間のばらつきが大きい状態となる。その場合、平均値、標準偏差、分散などの遅延時間に関する統計情報は、ネットワークにおける遅延時間の実態を示す情報として利用する価値がないと判断される。このときには、ログデータ生成部24は、ネットワークN2の品質が安定しないことを示すため、統計情報の各項目に非数などの値を設定してログデータとすることが望ましい。この場合、ログデータとして非数が含まれているため、統計情報は利用されてないことになる。なお、非数以外の情報をログデータに記録して、ログデータの品質が安定していないことを示してもよい。
If it is determined that the set of delay times does not follow the normal distribution, it is determined that the quality of the network N2 is not stable. There is no regularity in the delay time, and the delay time varies greatly. In this case, it is determined that the statistical information regarding the delay time such as the average value, the standard deviation, and the variance is not worth using as information indicating the actual delay time in the network. At this time, in order to indicate that the quality of the network N2 is not stable, the log
図6は、変形例2における情報処理装置2がログデータを生成する処理の手順例を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure example of processing in which the
ステップS10で、情報処理装置2がセンサデバイス4からログデータを受信したタイミングで処理が開始される。
In step S <b> 10, processing is started at the timing when the
ステップS11で、計測されたデータ伝送の遅延時間が抽出される。 In step S11, the measured delay time of data transmission is extracted.
ステップS12で、抽出されたデータに基づき、「平均値」、「分散」、「標準偏差」、「歪度」、「尖度」などの統計情報が算出される。 In step S12, statistical information such as “average value”, “variance”, “standard deviation”, “distortion”, and “kurtosis” is calculated based on the extracted data.
ステップS13で、抽出されたデータの分布が正規分布であるか否かの判断が、行われる。正規分布を示すか否かの判断は、「歪度」、「尖度」の各値が所定の範囲内にあるか否かによって判断される。判断結果がYESの場合、すなわち抽出されたデータの分布が正規分布を示す場合、ステップS14に進む。判断結果がNOの場合、すなわち抽出されたデータの分布が正規分布を示さない場合、ステップS15に進む。 In step S13, it is determined whether or not the distribution of the extracted data is a normal distribution. Judgment as to whether or not a normal distribution is indicated is made according to whether or not the values of “distortion” and “kurtosis” are within a predetermined range. If the determination result is YES, that is, if the distribution of the extracted data indicates a normal distribution, the process proceeds to step S14. When the determination result is NO, that is, when the distribution of the extracted data does not indicate a normal distribution, the process proceeds to step S15.
ステップS14で、算出された遅延時間の「平均値」にしたがって、ログデータの送信時刻が算出される。 In step S14, the log data transmission time is calculated according to the "average value" of the calculated delay times.
ステップS15で、「平均値」、「分散」、「標準偏差」、「歪度」、「尖度」などの統計情報に、非数が挿入される。 In step S15, a non-number is inserted into statistical information such as “average value”, “variance”, “standard deviation”, “distortion”, “kurtosis”, and the like.
ステップS16で、ログデータ生成部24によって、ログデータが生成される。
In step S16, the log
なお、上述の実施例の全部又は一部はプログラムによって実装され得る。このプログラムは、可搬記録媒体に格納することができる。可搬記録媒体とは、非一時的(non−transitory)な記憶媒体を言う。可搬記録媒体の例としては、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、不揮発性メモリなどがある。可搬型記録媒体に格納されたプログラムが読み出され、プロセッサーによって実行されることにより、本発明の実施例の全部又は一部が実施され得る。 All or part of the above-described embodiments can be implemented by a program. This program can be stored in a portable recording medium. A portable recording medium refers to a non-transitory storage medium. Examples of the portable recording medium include a magnetic recording medium, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a nonvolatile memory. All or a part of the embodiments of the present invention can be implemented by reading a program stored in a portable recording medium and executing it by a processor.
<総括>
以上、本発明の好適な実施の形態は、本発明の範囲を限定するものではなく、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
<Summary>
The preferred embodiments of the present invention do not limit the scope of the present invention, and various modifications and changes may be made without departing from the broad spirit and scope of the present invention as defined in the claims. It is clear that can be added. In other words, the present invention should not be construed as being limited by the details of the specific examples and the accompanying drawings.
1 ログ生成システム
2 情報処理装置
201 入力部
202 出力部
203 ドライブ
204 記憶媒体
205 インタフェース
206 補助記憶部
207 メモリ
208 CPU
21 通信制御部
22 遅延時間計測部
23 統計情報生成部
24 ログデータ生成部
25 クロック管理部
3 ログ記録装置
4 センサデバイス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
21
Claims (6)
前記端末からメッセージデータを受信する受信手段と、
前記端末と当該情報処理装置との間でデータを送信してから到達するまでの時間を示す遅延時間を計測する計測手段と、
計測された前記遅延時間に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、
前記統計情報に基づいて、前記メッセージデータの送信時刻を算出する送信時刻算出手段と、
前記メッセージデータ、前記送信時刻、及び前記統計情報を含むログデータを生成するログデータ生成手段であって、前記ログデータに基づいて、前記ネットワークの品質を出力する、ログデータ生成手段と
を有する情報処理装置。 An information processing apparatus that communicates with a terminal connected via a network,
Receiving means for receiving message data from the terminal;
Measuring means for measuring a delay time indicating a time from transmission of data between the terminal and the information processing apparatus to arrival;
Statistical information generating means for generating statistical information on the measured delay time;
A transmission time calculating means for calculating a transmission time of the message data based on the statistical information;
Log data generating means for generating log data including the message data, the transmission time, and the statistical information, the log data generating means for outputting the quality of the network based on the log data Processing equipment.
前記統計情報生成手段は、複数回計測された前記遅延時間に基づいて、前記統計情報を生成する、請求項1記載の情報処理装置。 The measuring means measures the delay time a plurality of times at a predetermined cycle,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the statistical information generation unit generates the statistical information based on the delay time measured a plurality of times.
前記統計情報生成手段は、前記品質に基づいて前記平均値、前記標準偏差、前記分散のうちの少なくとも一つを算出して、前記統計情報に含めるか否かを決定する、請求項3記載の情報処理装置。 The log data generation means compares the kurtosis and / or skewness for determining whether or not the distribution of the measured delay times indicates a normal distribution with each threshold value. And means for outputting the quality of the network,
The statistical information generation means calculates at least one of the average value, the standard deviation, and the variance based on the quality, and determines whether to include in the statistical information. Information processing device.
前記端末からメッセージデータを受信する手順と、
前記端末と情報処理装置との間でデータを送信してから到達するまでの時間を示す遅延時間を計測する手順と、
計測された前記遅延時間に関する統計情報を生成する手順と、
前記統計情報に基づいて、前記メッセージデータの送信時刻を算出する手順と、
前記メッセージデータ、前記送信時刻、及び前記統計情報を含むログデータを生成する手順であって、前記ログデータに基づいて、前記ネットワークの品質を出力する、手順と
を有する情報処理方法。 An information processing method for communicating with a terminal connected via a network,
Receiving message data from the terminal;
A procedure for measuring a delay time indicating a time from when the data is transmitted between the terminal and the information processing apparatus until it arrives;
Generating statistical information on the measured delay time;
A procedure for calculating a transmission time of the message data based on the statistical information;
An information processing method comprising: a procedure for generating log data including the message data, the transmission time, and the statistical information, and outputting the quality of the network based on the log data.
コンピュータに、
前記端末からメッセージデータを受信するステップと、
前記端末と情報処理装置との間でデータを送信してから到達するまでの時間を示す遅延時間を計測するステップと、
計測された前記遅延時間に関する統計情報を生成するステップと、
前記統計情報に基づいて、前記メッセージデータの送信時刻を算出するステップと、
前記メッセージデータ、前記送信時刻、及び前記統計情報を含むログデータを生成するステップであって、前記ログデータに基づいて、前記ネットワークの品質を出力する、ステップと
を実行させるための情報処理プログラム。 An information processing program for communicating with a terminal connected via a network,
On the computer,
Receiving message data from the terminal;
Measuring a delay time indicating a time from when the data is transmitted between the terminal and the information processing apparatus until reaching the data; and
Generating statistical information on the measured delay time;
Calculating a transmission time of the message data based on the statistical information;
An information processing program for executing log data including the message data, the transmission time, and the statistical information, and outputting the quality of the network based on the log data.
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