JP6679525B2 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
Information processing device, information processing method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6679525B2 JP6679525B2 JP2017053704A JP2017053704A JP6679525B2 JP 6679525 B2 JP6679525 B2 JP 6679525B2 JP 2017053704 A JP2017053704 A JP 2017053704A JP 2017053704 A JP2017053704 A JP 2017053704A JP 6679525 B2 JP6679525 B2 JP 6679525B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- node
- time
- tree
- information processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, information processing method, and a program.
高速通信サービスとしてＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）のサービスが知られている。ＬＴＥのサービスを提供する一般なテレコミュニケーションネットワークでは、一台のＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｅｎｔｉｔｙ）に対して、多数の基地局装置（ｅＮｏｄｅＢ：ｅｖｏｌｖｅｄ Ｎｏｄｅ Ｂ）が収容されている。また、それぞれのｅＮｏｄｅＢには、多数の端末装置（ＵＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）が収容されている。 An LTE (Long Term Evolution) service is known as a high-speed communication service. In a general telecommunication network that provides LTE services, a large number of base station devices (eNodeB: evolved Node B) are accommodated for one MME (Mobility Management Entity). Also, each eNodeB accommodates a large number of terminal devices (UE: User Equipment).
このため、それぞれのｅＮｏｄｅＢとＭＭＥとを相互接続するＳ１−ＭＭＥのインタフェースでは、それぞれのｅＮｏｄｅＢに収容されている多数の端末装置に関する膨大な数のデータ・パケットが通信されている。これらのデータ・パケットは、それぞれの端末装置の状態の変化（遷移）を契機に発生する。状態の変化としては、例えば、アタッチ、ハンドオフ、あるいは、アイドル状態への遷移などがある。
このようなデータ・パケットを監視する装置（モニタリング装置）では、多数の端末装置により通信されるデータ・パケットが混在した状態で観測される。なお、個々のデータ・パケットから、直接、端末装置を特定すること、あるいは、端末装置の状態を特定することはできない。
For this reason, an enormous number of data packets relating to a large number of terminal devices accommodated in each eNodeB are communicated at the S1-MME interface that interconnects each eNodeB and the MME. These data packets are triggered by the change (transition) of the state of each terminal device. The state change includes, for example, attach, handoff, or transition to the idle state.
In a device (monitoring device) that monitors such data packets, data packets communicated by a large number of terminal devices are observed in a mixed state. Note that it is not possible to directly specify the terminal device or the state of the terminal device from individual data packets.
特許文献１には、Ｓ１−ＭＭＥのインタフェースを流れるデータ・パケットを監視して、当該データ・パケットに基づいて得られる制御信号を端末装置ごとの単位でマッピングする技術が記載されている（特許文献１参照。）。マッピングされた制御信号のシーケンスを解析することで、端末装置の状態を管理することが可能である。ＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を用いることで端末装置を特定することも可能であるが、端末装置の識別を目的とする際にはＴＭＳＩ（Ｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）単位で状態を管理することも考えられる。
非特許文献１には、Ｓ１ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎのプロトコルについて記載されている（非特許文献１参照。）。
非特許文献２には、プロトコルの正常性を確認する手法が記載されており、ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｅｓｔｉｎｇと呼ばれている（非特許文献２参照。）。この技術は、端末装置の状態の遷移を標準化仕様と比較することで、実装されているネットワークが仕様通りに動作するか否かを検証する方式として、広く利用されている。しかしながら、この技術では、仕様通りに実装されているネットワークにおいて発生する品質劣化ならびに異常を捉えることはできない。
Non-Patent
Non-Patent Document 2 describes a method for confirming the normality of a protocol and is called conformance testing (see Non-Patent Document 2). This technique is widely used as a method for verifying whether or not the installed network operates according to the specifications by comparing the state transition of the terminal device with the standardized specifications. However, this technique cannot detect quality deterioration and abnormality that occur in a network implemented according to specifications.
また、一般的に、ネットワーク機器が正常に運用されているか否かを監視するために、通信キャリアについて、設備のログを監視し、あわせてコールログを監視している。このような監視において、エラーログの発生に基づいて、ネットワークの異常を検出している。しかしながら、エラーが生成されない品質の劣化については、迅速に捉えることが容易ではない。 In addition, generally, in order to monitor whether or not the network device is normally operated, the equipment log is monitored for the communication carrier, and the call log is also monitored. In such monitoring, a network abnormality is detected based on the occurrence of an error log. However, it is not easy to quickly catch the quality deterioration in which no error is generated.
さらに、一般的に、異常検出システムは、事前に「異常」を定義して、当該定義における特徴に基づいて異常を抽出する。このような異常検出システムは、ルールベースシステムあるいはエキスパートシステムと呼ばれている。しかしながら、異常が顕在化する前に当該異常を定義することが困難である。例えば、ＬＴＥのネットワークにおける通信品質の監視においては、使用者（客などのユーザ）の申告を未然に防ぐことが困難である。このため、正しく実装されたネットワークを運用する通信キャリアにおいても、継続的に高品質の通信サービスを提供することが困難な場合があった。 Further, generally, the abnormality detection system defines “abnormality” in advance and extracts the abnormality based on the feature in the definition. Such an abnormality detection system is called a rule-based system or an expert system. However, it is difficult to define the anomaly before it becomes apparent. For example, in monitoring communication quality in an LTE network, it is difficult to prevent a user (user such as a customer) from reporting. Therefore, it may be difficult for a communication carrier operating a properly implemented network to continuously provide a high quality communication service.
上述のように、通信ネットワークにおいて、制御信号に基づく解析を行う技術には、未だに不十分な点があった。
また、通信の分野に限られず、特に、木構造に関する解析を行う技術には、未だに不十分な点があった。
As described above, there are still insufficient points in the technology for performing analysis based on control signals in communication networks.
Further, there is still a point that the technique for analyzing a tree structure is not limited to the field of communication.
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、木構造に関して、効果的に解析を行うことができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムを提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, with respect to the tree structure, the information processing apparatus capable of effectively analyzing, information processing method, and to provide a program.
一構成例として、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、前記要素をノードとし、前記ノードに当該ノードに対応する１個の前記要素に関する値および当該要素が属する１以上の前記母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報を生成する情報構造生成部を備える、情報処理装置である。
一構成例として、情報処理装置において、前記ノードには、当該ノードよりも左右の一方の側に存在する子となるノードの数の情報を保持する、構成が用いられてもよい。
一構成例として、情報処理装置において、前記母集団のうちで最も範囲が大きい前記母集団における中央値に相当する前記要素を根となるノードに割り当てる、構成が用いられてもよい。
一構成例として、情報処理装置において、前記根となるノードに対応する要素に関する値は、当該根となるノードよりも左右の一方の側に存在するいずれのノードに対応する要素に関する値よりも大きく、当該根となるノードよりも左右の他方の側に存在するいずれのノードに対応する要素に関する値よりも小さい、構成が用いられてもよい。
一構成例として、複数の異なる前記母集団は、複数の異なる長さの範囲を有するタイムスケールである、構成が用いられてもよい。
一構成例として、前記要素に関する値は、通信における所定の時間、または、通信における所定の回数である、構成が用いられてもよい。
As one configuration example, it has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are collected into one, the element is a node, and the node is one element corresponding to the node. An information processing apparatus, comprising: an information structure generation unit that generates information about a tree that retains information that specifies each of the value related to and the one or more populations to which the element belongs.
As one configuration example, in the information processing device, a configuration may be used in which the node holds information on the number of child nodes existing on one side on the left and right sides of the node.
As one configuration example, in the information processing apparatus, a configuration may be used in which the element corresponding to the median value in the population having the largest range in the population is assigned to the root node.
As one configuration example, in the information processing device, the value related to the element corresponding to the root node is larger than the value related to the element corresponding to any node existing on one side on the left or right side of the root node. A configuration may be used in which the value is smaller than the value related to the element corresponding to any node existing on the other side on the left and right of the root node.
As one configuration example, a configuration may be used in which the different populations are time scales having different length ranges.
As one configuration example, a configuration may be used in which the value regarding the element is a predetermined time in communication or a predetermined number of times in communication.
一構成例として、情報構造生成部が、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、前記要素をノードとし、前記ノードに当該ノードに対応する１個の前記要素に関する値および当該要素が属する１以上の前記母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報を生成する、情報処理方法である。 As one configuration example, the information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to the node. Is an information processing method for generating information of a tree that holds a value relating to one of the elements and information that identifies each of the one or more populations to which the element belongs.
一構成例として、情報構造生成部が、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、前記要素をノードとし、前記ノードに当該ノードに対応する１個の前記要素に関する値および当該要素が属する１以上の前記母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報を生成するステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムである。 As one configuration example, the information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to the node. And a program for causing a computer to execute a step of generating information of a tree holding a value relating to one of the elements and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs.
本発明によれば、木構造に関して、効果的に解析を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to effectively analyze a tree structure.
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
以下の実施形態に係る技術は、様々な分野に適用することが可能であるが、以下では、主に、通信の分野を例として説明する。
以下の実施形態は、ＬＴＥを例として説明するが、例えば、ＬＴＥ以外のネットワークに適用されてもよい。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
The technology according to the following embodiments can be applied to various fields, but the field of communication will be mainly described below as an example.
Although the following embodiments will be described by taking LTE as an example, they may be applied to networks other than LTE, for example.
［通信システム］
図１は、本発明の一実施形態に係る通信システム１の概略的な構成を示すブロック図である。
本実施形態では、ＬＴＥのネットワークに適用した場合を示す。
ＬＴＥのネットワークは、Ｅ−ＵＴＲＡＮ（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と呼ばれる無線のネットワークと、ＥＰＣ（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ｃｏｒｅ）と呼ばれるコアネットワークから構成されている。
[Communications system]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a
In the present embodiment, a case where it is applied to an LTE network is shown.
The LTE network includes a wireless network called E-UTRAN (Evolved Universal Terrestrial Radio Network) and a core network called EPC (Evolved Packet Core).
Ｅ−ＵＴＲＡＮは、基地局装置（ｅＮｏｄｅＢ）２１−１〜２１−３のみで構成される。
ＥＰＣは、ＭＭＥ装置３１、Ｓ−ＧＷ（Ｓｅｒｖｉｎｇ−Ｇａｔｅｗａｙ）装置４１、Ｐ−ＧＷ（ＰＤＮ（Ｐａｃｋｅｔ ｄａｔａ ｎｅｔｗｏｒｋ）−Ｇａｔｅｗａｙ）装置４２、図示していないＨＳＳ装置など、複数の装置群によって構成される。
The E-UTRAN is composed of only base station devices (eNodeB) 21-1 to 21-3.
The EPC is configured by a plurality of device groups such as an
本実施形態に係る通信システム１は、さらに、端末装置（ＵＥ）１１−１〜１１−３を備える。
本実施形態に係る通信システム１は、さらに、ＰＤＮあるいはインターネットなどのネットワーク４３、記憶装置３２、情報処理装置５１を備える。
なお、端末装置１１−１〜１１−３、基地局装置２１−１〜２１−３、ＭＭＥ装置３１、Ｓ−ＧＷ装置４１あるいはＰ−ＧＷ装置４２は、それぞれ、例えば、多数備えられており、図１では、一部のみが示されている。
The
The
It should be noted that the terminal devices 11-1 to 11-3, the base station devices 21-1 to 21-3, the
各端末装置１１−１〜１１−３は、例えば、スマートホンなどの装置である。各端末装置１１−１〜１１−３は、人（例えば、ユーザ）により携帯されるなどして、移動可能である。
各端末装置１１−１〜１１−３と、基地局装置２１−１〜２１−３との間で、無線により通信を行う。
２個以上の基地局装置２１−１〜２１−３の間で、信号の通信を行う。
Each of the terminal devices 11-1 to 11-3 is a device such as a smart phone, for example. Each of the terminal devices 11-1 to 11-3 can be moved by being carried by a person (for example, a user).
Wireless communication is performed between the terminal devices 11-1 to 11-3 and the base station devices 21-1 to 21-3.
Signal communication is performed between two or more base station devices 21-1 to 21-3.
各基地局装置２１−１〜２１−３と、ＭＭＥ装置３１とは、Ｓ１−ＭＭＥのインタフェースの回線１０１〜１０３を介して、通信を行う。各基地局装置２１−１〜２１−３は、回線１０１〜１０３を介して、例えば、端末装置１１−１〜１１−３の状態に関する情報をＭＭＥ装置３１に送信する。回線１０１〜１０３は、コントロールプレーン（Ｃｏｎｔｒｏｌ−ｐｌａｎｅ）である。
各基地局装置２１−１〜２１−３と、Ｓ−ＧＷ装置４１とは、インタフェースの回線１１１〜１１３を介して、通信を行う。回線１１１〜１１３は、ユーザプレーン（Ｕｓｅｒ−ｐｌａｎｅ）である。
ＭＭＥ装置３１と、Ｓ−ＧＷ装置４１とは、Ｓ１１のインタフェースの回線１０４を介して、通信を行う。Ｓ−ＧＷ装置４１は、回線１０４を介して、例えば、端末装置１１−１〜１１−３の状態に関する情報をＭＭＥ装置３１に送信する。回線１０４は、コントロールプレーン（Ｃｏｎｔｒｏｌ−ｐｌａｎｅ）である。
The base station devices 21-1 to 21-3 and the
The base station devices 21-1 to 21-3 and the S-
The
Ｓ−ＧＷ装置４１と、Ｐ−ＧＷ装置４２とは、Ｓ５／Ｓ８のインタフェースの回線１２１、１２２を介して、通信を行う。回線１２１は、コントロールプレーン（Ｃｏｎｔｒｏｌ−ｐｌａｎｅ）である。回線１２２は、ユーザプレーン（Ｕｓｅｒ−ｐｌａｎｅ）である。
Ｐ−ＧＷ装置４２は、インタフェースの回線１３１を介して、ネットワーク４３との間で通信を行う。回線１３１は、ユーザプレーン（Ｕｓｅｒ−ｐｌａｎｅ）である。
The S-
The P-
記憶装置３２は、端末装置１１−１〜１１−３の状態に関する情報を記憶する。
本実施形態では、ＭＭＥ装置３１が各基地局装置２１−１〜２１−３あるいはＳ−ＧＷ装置４１から受信した情報、または、当該情報を用いて得られる情報が、記憶装置３２に記憶される。
ここで、記憶装置３２に記憶される情報は、例えば、ＭＭＥ装置３１が各基地局装置２１−１〜２１−３から受信した情報と、ＭＭＥ装置３１がＳ−ＧＷ装置４１から受信した情報とのうちの任意の一方に基づいてもよく、または、両方に基づいてもよい。
一般に、Ｓ１−ＭＭＥのインタフェースの回線１０１〜１０３を流れる信号に基づいて、各端末装置１１−１〜１１−３の位置の情報が、各基地局装置２１−１〜２１−３ごとの単位で、記憶装置３２に記憶（記録）される。
The
In the present embodiment, the information received by the
Here, the information stored in the
In general, based on the signals flowing through the
情報処理装置５１は、記憶装置３２に記憶された情報に基づいて、端末装置１１−１〜１１−３の状態などを管理する処理を行う。
情報処理装置５１は、例えば、人（管理者など）により操作されて動作してもよく、または、あらかじめ定められた規則にしたがって（自動的に）動作してもよい。
The
The
［情報処理装置］
図２は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置５１の概略的な構成を示すブロック図である。
本実施形態では、情報処理装置５１が独立な装置として、通信システム１に備えられている。または、情報処理装置５１の機能が、通信システム１におけるいずれかの装置（例えば、ＭＭＥ装置３１または他の装置）に備えられてもよい。または、情報処理装置５１の機能が、通信システム１における２個以上の装置に分散されて備えられてもよい。
[Information processing equipment]
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the
In this embodiment, the
情報処理装置５１は、入力部２１１と、出力部２１２と、記憶部２１３と、制御部２１４を備える。
制御部２１４は、情報取得部２３１と、情報構造生成部２３２と、表示情報生成部２３３を備える。
The
The
入力部２１１は、情報を入力する。入力部２１１は、例えば、他の装置から情報を入力してもよく、または、操作部を有し、人により行われた当該操作部の操作の情報を受け付けて入力してもよい。
出力部２１２は、情報を出力する。出力部２１２は、例えば、他の装置に情報を出力してもよく、一例として、ディスプレイ装置などの表示装置の画面に情報を表示出力してもよい。
記憶部２１３は、情報を記憶する。
制御部２１４は、各種の処理あるいは制御を行う。
一例として、記憶部２１３は制御プログラムおよびパラメータを記憶し、制御部２１４はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を備えて当該ＣＰＵにより当該パラメータを用いて当該制御プログラムを実行することで、各種の処理あるいは制御を行ってもよい。
The
The
The
The
As an example, the
情報取得部２３１は、所定の情報を取得し、例えば、制御信号に関する情報（制御信号情報）を取得する。本実施形態では、情報取得部２３１は、記憶装置３２に記憶された制御信号情報を取得する。
ここで、図１に示される通信システム１におけるネットワークに流れる制御信号には、例えば、プロトコルのメッセージを有する信号が含まれる。このようなメッセージに基づいて、それぞれの端末装置１１−１〜１１−３の状態、および状態の遷移が把握され得る。
なお、情報取得部２３１により制御信号情報を取得する手法としては、任意であってもよく、例えば、既に記憶された制御信号情報（例えば、ログの情報）を取得する手法が用いられてもよく、あるいは、リアルタイムなどで、通信されるデータ・パケット（信号）をパッシブで観測してキャプチャする手法が用いられてもよい。
The
Here, the control signal flowing through the network in the
Note that the method for acquiring the control signal information by the
情報構造生成部２３２は、情報取得部２３１により取得された情報に基づいて、所定の情報について、所定の木構造を生成する。
また、本実施形態では、情報構造生成部２３２は、端末装置１１−１〜１１−３の状態の遷移に関する情報（状態遷移情報）を取得する。
表示情報生成部２３３は、表示装置の画面に表示するための情報（表示情報）を生成する。当該表示情報は、例えば、出力部２１２によって、表示装置の画面に表示出力される。
The information
In addition, in the present embodiment, the information
The display
ここで、情報構造生成部２３２は、端末装置１１−１〜１１−３の状態の検出（推定的な検出でもよい。）を行う機能を有する。本実施形態では、情報構造生成部２３２は、記憶装置３２に記憶された情報（入力部２１１により入力された当該情報）に基づいて、Ｓ１−ＭＭＥとＳ１１の一方または両方のシグナリング解析を行い、これにより、端末装置１１−１〜１１−３の状態を検出する。
Here, the information
具体例として、情報構造生成部２３２は、Ｓ１−ＭＭＥインタフェースとＳ１１インタフェースの一方または両方を流れるデータ・パケットをモニタリング（監視）してキャプチャした結果（当該データ・パケット）に基づいて、端末装置１１−１〜１１−３ごとの単位で制御信号をマッピングして当該制御信号のシーケンスを解析することで、端末装置１１−１〜１１−３ごとの状態を検出する。端末装置１１−１〜１１−３ごとの状態には、例えば、端末装置１１−１〜１１−３ごとの位置の情報および移動に関する情報などが含まれてもよい。ここで、解析としては、例えば、Ｓ１ＡＰプロトコルとＧＴＰｖ２プロトコルの一方または両方の解析が用いられてもよい。また、端末装置１１−１〜１１−３の特定を目的とせず識別を目的とする場合には、ＩＭＳＩの単位でなく、ＴＭＳＩの単位で、端末装置１１−１〜１１−３の状態が検出および管理されてもよい。
As a specific example, the information
なお、本実施形態では、設備ログを用いてＥ−ＵＴＲＡＮおよびＥＰＣのなかにおけるすべての監視が行われている。また、本実施形態では、コールログを用いてＳ１−Ｕインタフェースを流れるユーザデータについて監視が行われている。 In addition, in this embodiment, all monitoring in E-UTRAN and EPC is performed using the equipment log. Further, in the present embodiment, the call log is used to monitor the user data flowing through the S1-U interface.
［情報処理装置において行われる木構造生成処理］
図３〜図５を参照して、情報処理装置５１において行われる木構造生成処理を説明する。
＜概要＞
まず、情報処理装置５１において行われる木構造生成処理の概要を説明する。
一般に、順序統計木（Ｏｒｄｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｔｒｅｅ）、および、平衡二分探索木（Ｓｅｌｆ−ｂａｌａｎｃｉｎｇ ｂｉｎａｒｙ ｓｅａｒｃｈ ｔｒｅｅ）が知られている。
順序統計木は、二分探索木の一種であり、順序統計の導出に特化した構造を有する。順序統計の統計量としては、例えば、パーセンタイル、あるいは、ｎ（ｎは自然数）番目に小さい要素などがある。
平衡二分探索木は、時間推移に伴って母集団に対する要素の追加あるいは要素の削除を行うための木構造を有する。この方式としては、幾つかの方式があり得るが、例えば、赤黒木がある。
[Tree structure generation processing performed in information processing apparatus]
A tree structure generation process performed in the
<Outline>
First, an outline of the tree structure generation processing performed in the
In general, an order statistical tree and a self-balancing binary search tree are known.
The order statistics tree is a kind of binary search tree and has a structure specialized for deriving order statistics. The statistics of the order statistics include, for example, a percentile or an nth (n is a natural number) smallest element.
The balanced binary search tree has a tree structure for adding elements to or deleting elements from the population with the passage of time. There may be several methods as this method, for example, red and black trees.
本実施形態では、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する要素（複数の要素）を１つにまとめた木構造を有する木（以下、説明の便宜上、「母集団認識木」ともいう。）を提案する。
本実施形態に係る母集団認識木では、例えば、順序統計木あるいは平衡二分探索木において知られている技術を利用してもよい。本実施形態に係る母集団認識木では、一例として、順序統計木の特性および平衡二分探索木の特性を有するような木構造（但し、必ずしも、これらの木の特性に限定されない。）を提案する。
本実施形態に係る母集団認識木では、それぞれのノードに当該ノードが属している１以上の母集団の情報を保持するデータ構造を有する。これにより、本実施形態に係る母集団認識木では、複数の異なる母集団に対して、同時に、異常判定などの処理を実行することが可能である。
In the present embodiment, a tree having a tree structure in which elements (plurality of elements) belonging to one or more of a plurality of different populations are put together (hereinafter, also referred to as “population recognition tree” for convenience of description). ) Is proposed.
For the population recognition tree according to this embodiment, for example, a technique known as an order statistical tree or a balanced binary search tree may be used. The population recognition tree according to the present embodiment proposes, as an example, a tree structure having the characteristics of an order statistical tree and the characteristics of a balanced binary search tree (however, it is not necessarily limited to these tree characteristics). .
The population recognition tree according to the present embodiment has a data structure that holds information about one or more populations to which each node belongs, in each node. As a result, the population recognition tree according to the present embodiment can simultaneously perform processing such as abnormality determination on a plurality of different populations.
一例として、複数の異なる母集団は、複数の異なるタイムスケールであってもよい。
この場合、本実施形態に係る母集団認識木は、複数の異なるタイムスケールのうちの１以上に属する要素を１つにまとめた木構造を有する木（以下、説明の便宜上、「タイムスケール認識木」ともいう。）に相当する。
なお、母集団としては、タイムスケール以外に、様々なものが用いられてもよい。
As an example, the different populations may be on different time scales.
In this case, the population recognition tree according to the present embodiment is a tree having a tree structure in which elements belonging to one or more of a plurality of different time scales are combined into one (hereinafter, for convenience of description, “time scale recognition tree”). Also referred to as ".".
As the population, various things other than the time scale may be used.
＜木構造の具体例＞
図３は、本発明の一実施形態に係る時系列データおよびタイムスケールの一例を示す図である。
図３には、時刻ｔを表す横軸を示してある。また、時刻ｔ＝０と、それよりも後（未来）である時刻ｔ＝１を示してある。なお、これらの時刻（時刻の値）は、一例であり、他の任意の値であってもよい。
また、図３には、時系列データ（時間推移するデータ）として、４個のイベントＶ１~Ｖ４を、それぞれのイベントＶ１~Ｖ４が発生した時刻の位置に、示してある。図３の例では、４個のイベントＶ１~Ｖ４は、イベントＶ１、イベントＶ２、イベントＶ３、イベントＶ４の順に発生しており、いずれのイベントＶ１~Ｖ４も時刻ｔ＝０よりも前（過去）に発生している。なお、図３の例では、要素として、説明の便宜上から、４個のイベントＶ１~Ｖ４（要素の一例）を示したが、要素の数は任意（例えば、多数）であってもよい。
<Specific example of tree structure>
FIG. 3 is a diagram showing an example of time series data and a time scale according to the embodiment of the present invention.
In FIG. 3, the horizontal axis representing the time t is shown. Further, the time t = 0 and the time t = 1, which is after (future), are shown. Note that these times (time values) are examples, and may be other arbitrary values.
Further, in FIG. 3, four events V1 to V4 are shown as time-series data (data that changes with time) at the positions of the times when the events V1 to V4 occur. In the example of FIG. 3, four events V1 to V4 occur in the order of event V1, event V2, event V3, and event V4, and any event V1 to V4 is before time t = 0 (past). Has occurred. In the example of FIG. 3, four events V1 to V4 (an example of elements) are shown as elements for convenience of description, but the number of elements may be arbitrary (for example, a large number).
また、図３には、異なる長さ（時間の幅）を有する２種類のタイムスケールＴ１、Ｔ２を示してある。図３の例では、タイムスケールＴ１の方が、タイムスケールＴ２よりも、長い（時間の幅が大きい）。図３の例では、時刻ｔ＝０において、タイムスケールＴ１としてタイムスケール３１１が設定されており、タイムスケールＴ２としてタイムスケール３１２が設定されている。また、時刻ｔ＝１において、タイムスケールＴ１としてタイムスケール３２１が設定されており、タイムスケールＴ２としてタイムスケール３２２が設定されている。
Further, FIG. 3 shows two types of time scales T1 and T2 having different lengths (widths of time). In the example of FIG. 3, the time scale T1 is longer (the time width is larger) than the time scale T2. In the example of FIG. 3, at time t = 0, the
ここで、図３の例では、時刻ｔ＝０において、タイムスケール３１１（タイムスケールＴ１）にイベントＶ１~Ｖ４が属しており、タイムスケール３１２（タイムスケールＴ２）にイベントＶ３およびイベントＶ４が属している。また、時刻ｔ＝１において、タイムスケール３２１（タイムスケールＴ１）にイベントＶ２~Ｖ４が属しており、タイムスケール３２２（タイムスケールＴ２）にイベントＶ４が属している。 Here, in the example of FIG. 3, at time t = 0, the events V1 to V4 belong to the time scale 311 (time scale T1), and the events V3 and V4 belong to the time scale 312 (time scale T2). There is. Further, at time t = 1, the events V2 to V4 belong to the time scale 321 (time scale T1) and the event V4 belongs to the time scale 322 (time scale T2).
情報処理装置５１では、情報構造生成部２３２は、情報取得部２３１により取得された情報に基づいて、図３に示される時系列データを取得する。また、情報構造生成部２３２は、時刻ｔ＝０、１を設定し、それぞれの時刻ｔ＝０、１について複数の異なるタイムスケール３１１~３１２、３２１~３２２（タイムスケールＴ１、Ｔ２）を設定する。ここで、時刻を設定する手法およびタイムスケールを設定する手法は、例えば、あらかじめ情報処理装置５１の記憶部２１３などに記憶（設定）されてもよく、あるいは、ユーザなどにより情報処理装置５１に指定されてもよい。
In the
図４は、本発明の一実施形態に係る時刻ｔ＝０における木構造の一例を示す図である。
本実施形態では、情報構造生成部２３２は、それぞれのイベントＶ１〜Ｖ４に関する所定の値について、タイムスケール認識木を生成する。図４の例では、所定の１個の端末装置（例えば、端末装置１１−１〜１１−３のうちのいずれか）について、それぞれのイベントＶ１〜Ｖ４として当該端末装置が通信の開始を試みたというイベントが用いられており、それぞれのイベントＶ１〜Ｖ４のタイミングとして当該端末装置が通信の開始を試みたタイミングが用いられており、それぞれのイベントＶ１〜Ｖ４における当該所定の値として当該端末装置が通信の開始のための処理に要した時間（所要時間）が用いられている。当該所要時間は、例えば、０．１秒あるいは０．２秒などである（数値は単なる例示である。）。
なお、当該所定の値の種類（「所要時間」などといった種類）としては、様々なものが用いられてもよく、例えば、当該種類ごとに、それぞれの木構造が生成され得る。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a tree structure at time t = 0 according to the embodiment of the present invention.
In the present embodiment, the information
Various types may be used as the type of the predetermined value (type such as “required time”). For example, each tree structure may be generated for each type.
図４には、図３に示される時系列データおよびタイムスケールに基づいて情報構造生成部２３２により生成された、時刻ｔ＝０におけるタイムスケール認識木の一例を示してある。
本実施形態では、一つ以上のタイムスケールに含まれるデータを木構造による保持の対象とする。
図３の例では、時刻ｔ＝０においては、イベントＶ１およびイベントＶ２は、タイムスケール３１１（タイムスケールＴ１）に属しており、タイムスケール３１２（タイムスケールＴ２）に属していない。また、イベントＶ３およびイベントＶ４は、タイムスケール３１１（タイムスケールＴ１）に属しているとともに、同時に、タイムスケール３１２（タイムスケールＴ２）に属している。
FIG. 4 shows an example of the time scale recognition tree at time t = 0 generated by the information
In the present embodiment, data included in one or more time scales is a target to be held by a tree structure.
In the example of FIG. 3, at time t = 0, the event V1 and the event V2 belong to the time scale 311 (time scale T1) and do not belong to the time scale 312 (time scale T2). The event V3 and the event V4 belong to the time scale 311 (time scale T1) and at the same time, belong to the time scale 312 (time scale T2).
本実施形態に係るタイムスケール認識木は、ノードと、２個のノードを接続するエッジを用いて構成される。また、２個のノードの配置関係として、左側と右側が用いられる。なお、左側と右側については左右が逆にされてもよい。
図４の例では、イベントＶ１のノード４１１が根となっており、当該ノード４１１に対して左側（左下）に向かってエッジ４３１を介してイベントＶ２のノード４１２が接続されており、当該ノード４１２に対して右側（右下）に向かってエッジ４３２を介してイベントＶ４のノード４１３が接続されている。また、根となるノード４１１に対して右側（右下）に向かってエッジ４３３を介してイベントＶ３のノード４１４が接続されている。
The time scale recognition tree according to this embodiment is configured by using a node and an edge connecting two nodes. Also, the left side and the right side are used as the arrangement relationship of the two nodes. The left side and the right side may be reversed.
In the example of FIG. 4, the
本実施形態に係るタイムスケール認識木では、順序統計木の性質を有する。本実施形態に係るタイムスケール認識木では、根となるノードの値は、当該根となるノードよりも左側にある子となるノードのいずれの値よりも大きく、当該根となるノードよりも右側にある子となるノードのいずれの値よりも小さい。また、すべての子となるノードは、再帰的に同じ性質を持つ。
さらに、本実施形態に係るタイムスケール認識木では、平衡二分探索木の性質を有する。本実施形態に係るタイムスケール認識木では、最も大きいタイムスケールにおける中央値に相当する要素を根のノードに割り当てる。図４の例では、最も大きいタイムスケールはタイムスケール３１１（タイムスケールＴ１）であり、当該タイムスケール３１１（タイムスケールＴ１）における中央値がイベントＶ１の値（図４の例では、所要時間）であるとしている。
The time scale recognition tree according to this embodiment has the property of an order statistical tree. In the timescale recognition tree according to the present embodiment, the value of the root node is larger than any value of the child nodes on the left side of the root node, and is on the right side of the root node. It is less than the value of any of its child nodes. Also, all child nodes have the same property recursively.
Furthermore, the time scale recognition tree according to this embodiment has the property of a balanced binary search tree. In the time scale recognition tree according to the present embodiment, the element corresponding to the median value in the largest time scale is assigned to the root node. In the example of FIG. 4, the largest time scale is the time scale 311 (time scale T1), and the median on the time scale 311 (time scale T1) is the value of the event V1 (the required time in the example of FIG. 4). There is.
また、本実施形態に係るタイムスケール認識木では、それぞれのノードごとに、当該ノードが属するタイムスケールを特定する情報を有する。図４の例では、イベントＶ１のノード４１１にはタイムスケールＴ１を特定する情報が格納（保持）されており、イベントＶ２のノード４１２にはタイムスケールＴ１を特定する情報が格納されており、イベントＶ３のノード４１４にはタイムスケールＴ１を特定する情報およびタイムスケールＴ２を特定する情報が格納されており、イベントＶ４のノード４１３にはタイムスケールＴ１を特定する情報およびタイムスケールＴ２を特定する情報が格納されている。
Further, the time scale recognition tree according to the present embodiment has, for each node, information specifying the time scale to which the node belongs. In the example of FIG. 4, information specifying the time scale T1 is stored (held) in the
また、本実施形態に係るタイムスケール認識木では、それぞれのノード４１１〜４１４には、すべてのタイムスケールのそれぞれごと（図４の例では、タイムスケールＴ１とタイムスケールＴ２のそれぞれごと）に、自己よりも左側に存在する子（子となるノード）の数を属性値として格納する。これにより、情報処理装置５１（例えば、制御部２１４など）では、タイムスケール認識木において、異なるタイムスケールを認識することが可能となり、例えば、属性値を検索することによって、いずれのタイムスケールについても、即座に順序統計を抽出することが可能となる。
In addition, in the time scale recognition tree according to the present embodiment, the
図５は、本発明の一実施形態に係る時刻ｔ＝１における木構造の一例を示す図である。
図５には、図３に示される時系列データおよびタイムスケールに基づいて情報構造生成部２３２により生成された、時刻ｔ＝１におけるタイムスケール認識木の一例を示してある。
図５の例では、時刻ｔ＝１においては、イベントＶ１は、いずれのタイムスケール３２１、３２２（タイムスケールＴ１、Ｔ２）にも属していない。また、イベントＶ２およびイベントＶ３は、タイムスケール３２１（タイムスケールＴ１）に属しており、タイムスケール３２２（タイムスケールＴ２）に属していない。また、イベントＶ４は、タイムスケール３２１（タイムスケールＴ１）に属しているとともに、同時に、タイムスケール３２２（タイムスケールＴ２）に属している。
FIG. 5 is a diagram showing an example of a tree structure at time t = 1 according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 shows an example of the time scale recognition tree at time t = 1 generated by the information
In the example of FIG. 5, at time t = 1, the event V1 does not belong to any of the time scales 321 and 322 (time scales T1 and T2). Further, the event V2 and the event V3 belong to the time scale 321 (time scale T1) and do not belong to the time scale 322 (time scale T2). Further, the event V4 belongs to the time scale 321 (time scale T1) and, at the same time, belongs to the time scale 322 (time scale T2).
図５の例では、イベントＶ４のノード５１１が根となっており、当該ノード５１１に対して左側（左下）に向かってエッジ５３１を介してイベントＶ２のノード５１２が接続されている。また、根となるノード５１１に対して右側（右下）に向かってエッジ５３２を介してイベントＶ３のノード５１３が接続されている。
また、図５の例では、イベントＶ４のノード５１１にはタイムスケールＴ１を特定する情報およびタイムスケールＴ２を特定する情報が格納（保持）されており、イベントＶ２のノード５１２にはタイムスケールＴ１を特定する情報が格納されており、イベントＶ３のノード５１３にはタイムスケールＴ１を特定する情報が格納されている。
In the example of FIG. 5, the
Further, in the example of FIG. 5, the
ここで、図５の例では、図４に示される時刻ｔ＝０におけるタイムスケール認識木におけるイベントＶ１のノード４１１については、時刻ｔ＝１においてすべてのタイムスケールについて対象外となっているため、木構造のデータから削除されている。
情報構造生成部２３２は、例えば、図４に示される時刻ｔ＝０におけるタイムスケール認識木に基づいて、図５に示される時刻ｔ＝１におけるタイムスケール認識木を生成することも可能である。この場合、本実施形態に係るタイムスケール認識木が平衡二分探索木の性質を有することから、情報構造生成部２３２は、ノードを削除するときには、ローテーションアルゴリズムにしたがって即座に新たな木構造を再構築することが可能であり、また、同時に、それぞれのノードが保持する属性値を更新する。
Here, in the example of FIG. 5, the
The information
情報処理装置５１では、制御部２１４において、情報構造生成部２３２により生成された木（木構造）に基づいて、情報構造生成部２３２などにより、異常の検出などを行ってもよい。異常を検出する手法としては、様々な手法が用いられてもよく、例えば、教師データ無しの手法が用いられてもよい。
情報処理装置５１では、表示情報生成部２３３は、例えば、図３に示されるような情報、図４に示されるような情報、あるいは、図５に示されるような情報のうちの１以上を表示情報として生成してもよく、また、他の情報を表示情報として生成してもよい。
In the
In the
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置５１では、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する要素（例えば、要素の集合）について、１個の共通の木（本実施形態に係る母集団認識木）を生成することにより、順序統計の計算（例えば、検索）をし易いデータ構造を提供することができる。当該データ構造により、例えば、対象となるデータ（本実施形態では、時系列データ）のなかから、複数の異なる母集団のそれぞれについて、中央値、あるいは、パーセンタイルを即座に導出することが可能である。当該データ構造により、例えば、順序統計に基づく処理の高速化および軽量化を図ることができる。また、当該データ構造では、例えば、それぞれのノードの値（本実施形態では、所要時間）が様々であり、複数の母集団（本実施形態では、タイムスケールの種類）の数が多い場合であっても、メモリ（記憶部２１３の領域）の使用量を抑制することが可能である。
このようなデータ構造により、本実施形態に係る情報処理装置５１では、木構造に関して、効果的に解析を行うことができる。
ここで、本実施形態では、ノードの値として、所要時間の値が用いられたが、他の値が用いられてもよく、例えば、回数などの値が用いられてもよい。
As described above, in the
With such a data structure, the
Here, in the present embodiment, the value of the required time is used as the value of the node, but another value may be used, for example, a value such as the number of times may be used.
例えば、本実施形態に係る情報処理装置５１では、生成された母集団認識木に基づいて、解析を行うことで、異常の検出を行うことが可能である。検出対象とする異常として、例えば、対象となるデータ（本実施形態では、時系列データ）の外れ値、あるいは、対象となるデータ（本実施形態では、時系列データ）の急峻なトレンド変化が用いられてもよい。
例えば、本実施形態に係る情報処理装置５１では、事前に条件（例えば、教師データ）を指定することなく異常値を判定することが可能であり、高速かつ軽量な処理が可能な形式で対象となるデータ（本実施形態では、時系列データ）を記憶（保持）することが可能であり、リアルタイム処理にも適している。一例として、本実施形態に係る情報処理装置５１では、対象となるデータのなかから、中央値あるいはパーセンタイルに基づいて、異常値を判定することが可能である。
For example, in the
For example, in the
本実施形態に係る情報処理装置５１では、例えば、通信に関する時系列データを観測することが可能な通信システム１において、当該時系列データのなかから、複数の異なるタイムスケール（母集団の一例）のそれぞれについて、中央値あるいはパーセンタイルを即座に導出することが可能である。
In the
本実施形態に係る通信システム１では、情報処理装置５１により、例えば、通信開始時における所要時間などについて取得された統計量に基づいて、エラーを伴わない通信品質劣化（エラーを発生しない通信品質劣化）を検出することが可能である。ここで、エラーを伴わない通信品質劣化は、例えば、端末装置１１−１〜１１−３の使用者（顧客）に影響を与えるようなエラーを伴わない通信品質劣化（例えば、当該顧客の申告によって初めて顕在化するような通信品質劣化）を含む。
また、本実施形態に係る通信システム１では、情報処理装置５１により、例えば、正しく実装されたネットワークにおいて、異常を検出することが可能である。
なお、本実施形態では、通信品質の監視を例として説明したが、本実施形態と同様な構成および動作を、一般的な時系列データなどに適用することも可能である。
In the
Further, in the
It should be noted that although the present embodiment has been described by taking communication quality monitoring as an example, the same configuration and operation as in the present embodiment can be applied to general time-series data and the like.
［実施形態において実施されてもよい技術］
図６〜図７を参照して、本実施形態において実施されてもよい技術を説明する。なお、当該技術の一部または全部は、本実施形態に係る通信システム１において、実施されてもよく、または、実施されなくてもよい。
[Technology that may be Implemented in Embodiment]
A technique that may be implemented in the present embodiment will be described with reference to FIGS. 6 to 7. Part or all of the technology may or may not be implemented in the
本例では、教師データ無しで異常の検出に基づいて通信の品質を監視する方式の例を示す。本例では、ＬＴＥのネットワークを対象として、時系列データの外れ値、あるいは、時系列データの急峻なトレンド変化を異常として検出することが可能である。
本例では、情報処理装置５１において、ＬＴＥのネットワークの通信品質を監視するために、Ｃ−Ｐｌａｎｅの信号（例えば、Ｓ１−ＭＭＥあるいはＳ１１の信号）において観測されるイベントを抽出（検出）する。当該イベントとしては、様々なものが用いられてもよく、例えば、コネクションの初期化、コネクションの確立、コネクションの切断、ハンドオーバ、ページングなどが用いられてもよい。
In this example, an example of a method of monitoring communication quality based on the detection of abnormality without teacher data is shown. In this example, it is possible to detect an outlier in time series data or a sharp trend change in time series data as an abnormality in an LTE network.
In this example, the
図６は、本発明の一実施形態に係る通信に関する時系列データの一例を示す図である。
図６には、時刻ｔを表す横軸を示してある。
本例では、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、それぞれの端末装置１１−１〜１１−３の状態を管理し、その管理の内容に基づいて、端末装置１１−１〜１１−３ごとに、イベントの時系列データを生成する。
図６の例では、所定の１個の端末装置（例えば、端末装置１１−１〜１１−３のうちのいずれか）について、複数のイベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃが時系列に並べられている。図６の例では、それぞれのイベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃは、発生した時刻の位置に示されている。
本例では、イベントＥａはコネクションの初期化を表わしており、イベントＥｂはコネクションの確立を表わしており、イベントＥｃはコネクションの切断を表わしている。図６の例では、それぞれのイベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃは、異なるタイミングで重複して発生し得る。
FIG. 6 is a diagram showing an example of time-series data regarding communication according to the embodiment of the present invention.
In FIG. 6, the horizontal axis representing the time t is shown.
In this example, in the
In the example of FIG. 6, a plurality of events Ea, Eb, and Ec are arranged in time series for one predetermined terminal device (for example, any one of the terminal devices 11-1 to 11-3). In the example of FIG. 6, each event Ea, Eb, Ec is shown at the position of the time of occurrence.
In this example, the event Ea represents the initialization of the connection, the event Eb represents the establishment of the connection, and the event Ec represents the disconnection of the connection. In the example of FIG. 6, the respective events Ea, Eb, Ec may occur at different timings in an overlapping manner.
本例では、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、すべての種類のイベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃに関する発生回数、および、すべての種類のイベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃの組み合わせに関する時間間隔を、時系列データ（組み合わせの時系列データ）として、算出する。当該時間間隔は、例えば、１個の組み合わせに含まれる２個のイベントの間の時間間隔である。
ここで、イベントＥａ、Ｅｂ、Ｅｃの組み合わせとしては、例えば、ｉをａ、ｂ、ｃのいずれかとし、ｊをａ、ｂ、ｃのいずれかとして、組み合わせである（イベントＥｉ、イベントＥｊ）がある。ここで、組み合わせにおけるイベントＥｉとイベントＥｊとは、例えば、イベントＥｉに対して同じイベントＥｊのなかで最も当該イベントＥｉに時間的に近いイベントＥｊの関係がある。但し、ｉとｊが同じである場合には、イベントＥｉに対して最も時間的に近い当該イベントＥｉ以外のイベントＥｊの関係がある。
In the present example, in the
Here, as a combination of the events Ea, Eb, and Ec, for example, i is any one of a, b, and c, and j is any one of a, b, and c (event Ei, event Ej). There is. Here, the event Ei and the event Ej in the combination have a relationship of, for example, the event Ej that is closest to the event Ei in time with respect to the event Ei. However, when i and j are the same, there is a relationship of an event Ej other than the event Ei that is closest in time to the event Ei.
このように、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、端末装置１１−１〜１１−３ごとに、イベントの数、およびイベントの間隔（時間間隔）を算出（検出）する。そして、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、算出された情報をすべての端末装置１１−１〜１１−３について集約し（本例では、時系列に並べて）、一つの時系列データを生成する。当該時系列データは、複数の端末装置１１−１〜１１−３に関する情報を含む。
As described above, in the
ここで、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２により、例えば、端末装置１１−１〜１１−３ごとに関する時系列データ、あるいは、複数の端末装置１１−１〜１１−３に関する時系列データに基づいて、図４および図５に示したような母集団認識木（例えば、タイムスケジュール認識木）を生成して、当該母集団認識木を解析に使用してもよい。
本例では、複数の端末装置１１−１〜１１−３に関する時系列データに基づいて解析が行われる場合を示す。
Here, in the
In this example, a case is shown where analysis is performed based on time-series data regarding a plurality of terminal devices 11-1 to 11-3.
情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、集約された時系列データに対して異常値を判定する処理を実行する。
ここで、情報処理装置５１は、制御部２１４において、情報構造生成部２３２などにより、例えば、領域（エリア）ごと、時間ごと、ユーザ（端末装置）の属性ごと、あるいは、デバイスの種類ごと、などについて、判定された異常値を集計してもよい。このような集計の結果は、例えば、異常値の傾向を調査するためなどに役立つ。
例えば、特に、コネクションの確立、ハンドオーバ、ページングといったイベントは、端末装置１１−１〜１１−３（例えば、スマートフォンなど）に対するユーザの操作に直接関係するイベントであり、このようなイベントに関する指標が関係する異常値はＬＴＥ ＱｏＳ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）のＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）となり得る。
In the
Here, in the
For example, in particular, events such as connection establishment, handover, and paging are events that are directly related to user operations on the terminal devices 11-1 to 11-3 (for example, smartphones), and indicators related to such events are related. The abnormal value may be a KPI (Key Performance Indicator) of LTE QoS (Quality of Service).
図７は、本発明の一実施形態に係る異常検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
本例では、情報処理装置５１は、制御部２１４において、当該異常検出処理を行う。
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a procedure of abnormality detection processing according to the embodiment of the present invention.
In this example, the
（ステップＳ１）
情報処理装置５１は、情報取得部２３１により、制御信号（制御信号情報）を収集（取得）する。
（ステップＳ２）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、収集された信号（情報）に基づいて、端末装置１１−１〜１１−３ごとに、イベントの時系列の情報（時系列データ）を生成する。
（ステップＳ３）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、生成された時系列データに基づいて、端末装置１１−１〜１１−３ごとに、イベントの組み合わせに関する時間間隔の情報を生成する。
(Step S1)
The
(Step S2)
The
(Step S3)
The
（ステップＳ４）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、生成された情報に基づいて、すべての端末装置１１−１〜１１−３について、イベントの組み合わせ（例えば、時間間隔）に関する時系列の情報（時系列データ）を生成する。
（ステップＳ５）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、生成された情報（イベントの組み合わせに関する時系列データ）に基づいて、異常値を検出する。
（ステップＳ６）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、検出された異常値を集計する。
（ステップＳ７）
情報処理装置５１は、情報構造生成部２３２などにより、異常値の集計結果に基づいて、所定の値（例えば、任意の指標）を算出（取得）する。
(Step S4)
The
(Step S5)
The
(Step S6)
The
(Step S7)
The
本例では、情報処理装置５１により、例えば、エラーを伴わない通信品質劣化（エラーを発生しない通信品質劣化）を検出することが可能である。
また、本例では、情報処理装置５１により、例えば、正しく実装されたネットワークにおいて、異常を検出することが可能である。
In this example, the
Further, in this example, the
［実施形態のまとめ］
一構成例として、複数の異なる母集団（図３〜図５の例では、タイムスケール）のうちの１以上に属する複数の要素（図３〜図５の例では、イベント）を１つにまとめた構造を有し、要素をノードとし、ノードに当該ノードに対応する１個の要素に関する値（図３〜図５の例では、所定の所要時間）および当該要素が属する１以上の母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報（例えば、図４〜図５の例）を生成する情報構造生成部（図２の例では、情報構造生成部２３２）を備える、情報処理装置（本実施形態では、情報処理装置５１）である。
一構成例として、情報処理装置において、ノードには、当該ノードよりも左右の一方の側（図４〜図５の例では、左側）に存在する子となるノードの数の情報を保持する。
一構成例として、情報処理装置において、母集団のうちで最も範囲（図４〜図５の例では、タイムスケールの長さの範囲）が大きい母集団における中央値に相当する要素を根となるノードに割り当てる。
一構成例として、情報処理装置において、根となるノードに対応する要素に関する値は、当該根となるノードよりも左右の一方の側（例えば、左側）に存在するいずれのノードに対応する要素に関する値よりも大きく、当該根となるノードよりも左右の他方の側（例えば、右側）に存在するいずれのノードに対応する要素に関する値よりも小さい。
一構成例として、情報処理装置において、複数の異なる母集団は、複数の異なる長さの範囲を有するタイムスケールである。
一構成例として、情報処理装置において、要素に関する値は、通信における所定の時間、または、通信における所定の回数である。
[Summary of Embodiments]
As one configuration example, a plurality of elements (events in the examples of FIGS. 3 to 5) belonging to one or more of a plurality of different populations (time scales in the examples of FIGS. 3 to 5) are combined into one. Has a different structure, the element is a node, and the node has a value (a predetermined required time in the example of FIGS. 3 to 5) related to one element corresponding to the node and one or more populations to which the element belongs. An information processing apparatus (book) that includes an information structure generation unit (in the example of FIG. 2, an information structure generation unit 232) that generates information (for example, the examples of FIGS. 4 to 5) of trees that hold information that identifies each In the embodiment, the information processing device 51).
As one configuration example, in the information processing device, the node holds information on the number of child nodes existing on one of the left and right sides (the left side in the examples of FIGS. 4 to 5) of the node.
As one configuration example, in the information processing apparatus, the element corresponding to the median value in the population having the largest range (the range of the length of the time scale in the examples of FIGS. 4 to 5) among the population is the root. Assign to a node.
As one configuration example, in the information processing device, the value related to the element corresponding to the root node relates to the element corresponding to any node existing on one side (for example, the left side) on the left or right side of the root node. The value is larger than the value and smaller than the value relating to the element corresponding to any node existing on the other side (for example, right side) on the left and right of the root node.
As one configuration example, in the information processing apparatus, the different populations are time scales having different length ranges.
As one configuration example, in the information processing device, the value related to the element is a predetermined time in communication or a predetermined number of times in communication.
一構成例として、情報構造生成部が、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、要素をノードとし、ノードに当該ノードに対応する１個の要素に関する値および当該要素が属する１以上の母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報を生成する、情報処理方法（本実施形態では、情報処理装置５１において行われる情報処理の方法）である。
一構成例として、情報構造生成部が、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、要素をノードとし、ノードに当該ノードに対応する１個の要素に関する値および当該要素が属する１以上の母集団のそれぞれを特定する情報を保持する木の情報を生成するステップを、コンピュータ（本実施形態では、情報処理装置５１を構成するコンピュータ）に実行させるためのプログラム（本実施形態では、情報処理装置５１において実行されるプログラム）である。
一構成例として、木のデータ構造であって、複数の異なる母集団のうちの１以上に属する複数の要素を１つにまとめた構造を有し、前記要素をノードとし、前記ノードに当該ノードに対応する１個の前記要素に関する値および当該要素が属する１以上の前記母集団のそれぞれを特定する情報を保持する、データ構造（例えば、図４の例あるいは図５の例）である。
As one configuration example, the information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to the node. An information processing method (in the present embodiment, an information processing method performed in the
As one configuration example, the information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to the node. The computer (in the present embodiment, the computer that constitutes the information processing device 51) is provided with a step of generating information about a tree that holds information that specifies each of the values related to each element and one or more populations to which the element belongs. It is a program to be executed (a program executed in the
As one configuration example, a tree data structure has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to the node. Is a data structure (for example, the example of FIG. 4 or the example of FIG. 5) that holds a value relating to one of the elements corresponding to the above and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs.
以上に示した実施形態に係る各装置（例えば、情報処理装置５１など）の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。 A program for realizing the function of each device (for example, the information processing device 51) according to the embodiment described above is recorded in a computer-readable recording medium (storage medium), and is recorded in this recording medium. The processing may be performed by reading the program into a computer system and executing the program.
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティング・システム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
The "computer system" may include an operating system (OS) or hardware such as peripheral devices.
The "computer-readable recording medium" means a writable nonvolatile memory such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, a portable medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), and the like. A storage device such as a hard disk built in a computer system.
さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
Further, the "computer-readable recording medium" is a volatile memory (for example, DRAM (DRAM Dynamic Random Access Memory)) which holds the program for a certain period of time.
Further, the above program may be transmitted from a computer system that stores the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the "transmission medium" for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
Further, the above program may be a program for realizing a part of the functions described above. Further, the above program may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design changes and the like within a range not departing from the gist of the present invention.
１…通信システム、１１−１〜１１−３…端末装置、２１−１〜２１−３…基地局装置（ｅＮｏｄｅＢ）、３１…ＭＭＥ装置、３２…記憶装置、４１…Ｓ−ＧＷ装置、４２…Ｐ−ＧＷ装置、４３…ネットワーク、５１…情報処理装置、１０１〜１０４、１１１〜１１３、１２１〜１２２、１３１…回線、２１１…入力部、２１２…出力部、２１３…記憶部、２１４…制御部、２３１…情報取得部、２３２…情報構造生成部、２３３…表示情報生成部、４１１〜４１４、５１１〜５１３…ノード、４３１〜４３３、５３１〜５３２…エッジ
DESCRIPTION OF
Claims (11)
前記ノードには、当該ノードよりも左右の一方の側に存在する子となるノードの数の情報を保持する、
情報処理装置。 A value having a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are grouped into one, the element is a node, and a value related to one of the elements corresponding to the node and the element an information structure generation unit for generating information of a tree that holds information that identifies the respective one or more of the population belongs,
The node holds information on the number of child nodes existing on one of the left and right sides of the node,
Information processing equipment.
前記母集団のうちで最も範囲が大きい前記母集団における中央値に相当する前記要素を根となるノードに割り当てる、
情報処理装置。 A value having a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are grouped into one, the element is a node, and a value related to one of the elements corresponding to the node and the element an information structure generation unit for generating information of a tree that holds information that identifies the respective one or more of the population belongs,
Assigning the element corresponding to the median value in the population with the largest range among the population to the root node,
Information processing equipment.
請求項２に記載の情報処理装置。 The value related to the element corresponding to the root node is larger than the value related to the element corresponding to any node existing on one side of the left and right sides of the root node, Less than the value for the element corresponding to any node on the other side,
The information processing apparatus according to claim 2.
複数の異なる前記母集団は、複数の異なる長さの範囲を有するタイムスケールである、
情報処理装置。 A value having a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are grouped into one, the element is a node, and a value related to one of the elements corresponding to the node and the element an information structure generation unit for generating information of a tree that holds information that identifies the respective one or more of the population belongs,
The plurality of different populations are time scales having a plurality of different length ranges,
Information processing equipment.
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The value regarding the element is a predetermined time in communication, or a predetermined number of times in communication,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
前記ノードには、当該ノードよりも左右の一方の側に存在する子となるノードの数の情報を保持する、
情報処理方法。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. Generating information about a tree that holds a value relating to an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
The node holds information on the number of child nodes existing on one of the left and right sides of the node,
Information processing method.
前記母集団のうちで最も範囲が大きい前記母集団における中央値に相当する前記要素を根となるノードに割り当てる、
情報処理方法。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. Generating information about a tree that holds a value relating to an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
Assigning the element corresponding to the median value in the population with the largest range among the population to the root node,
Information processing method.
複数の異なる前記母集団は、複数の異なる長さの範囲を有するタイムスケールである、
情報処理方法。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. Generating information about a tree that holds a value relating to an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
The plurality of different populations are time scales having a plurality of different length ranges,
Information processing method.
前記ノードには、当該ノードよりも左右の一方の側に存在する子となるノードの数の情報を保持する、
プログラム。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. A program for causing a computer to execute a step of generating information about a tree that holds a value regarding an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
The node holds information on the number of child nodes existing on one of the left and right sides of the node,
program.
前記母集団のうちで最も範囲が大きい前記母集団における中央値に相当する前記要素を根となるノードに割り当てる、
プログラム。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. A program for causing a computer to execute a step of generating information about a tree that holds a value regarding an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
Assigning the element corresponding to the median value in the population with the largest range among the population to the root node,
program.
複数の異なる前記母集団は、複数の異なる長さの範囲を有するタイムスケールである、
プログラム。 The information structure generation unit has a structure in which a plurality of elements belonging to one or more of a plurality of different populations are combined into one, and the element is a node, and the node corresponds to one of the nodes corresponding to the node. A program for causing a computer to execute a step of generating information about a tree that holds a value regarding an element and information specifying each of the one or more populations to which the element belongs ,
The plurality of different populations are time scales having a plurality of different length ranges,
program.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017053704A JP6679525B2 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Information processing device, information processing method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017053704A JP6679525B2 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Information processing device, information processing method, and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018157438A JP2018157438A (en) | 2018-10-04 |
| JP6679525B2 true JP6679525B2 (en) | 2020-04-15 |
Family
ID=63718250
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017053704A Active JP6679525B2 (en) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | Information processing device, information processing method, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6679525B2 (en) |
-
2017
- 2017-03-17 JP JP2017053704A patent/JP6679525B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2018157438A (en) | 2018-10-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6690011B2 (en) | System and method for measuring effective customer impact of network problems in real time using streaming analysis | |
| US10326640B2 (en) | Knowledge base radio and core network prescriptive root cause analysis | |
| US11552874B1 (en) | Methods, systems and computer readable media for proactive network testing | |
| US11522766B2 (en) | Method and system for determining root-cause diagnosis of events occurring during the operation of a communication network | |
| US11283696B2 (en) | Diagnostic testing in networks | |
| US9325568B2 (en) | Technique for determining correlated events in a communication system | |
| CN112543465B (en) | Abnormity detection method, abnormity detection device, terminal and storage medium | |
| US11856426B2 (en) | Network analytics | |
| EP3589008B1 (en) | Method and device for subscribing to radio link failure report | |
| Midoglu et al. | Opportunities and challenges of using crowdsourced measurements for mobile network benchmarking a case study on RTR open data | |
| KR20200138565A (en) | Method and apparatus for managing a plurality of remote radio heads in a communication network | |
| US10805186B2 (en) | Mobile communication network failure monitoring system and method | |
| Chernogorov et al. | N-gram analysis for sleeping cell detection in LTE networks | |
| CN117242754A (en) | Methods, systems, and computer readable media for autonomic network test case generation | |
| KR102333866B1 (en) | Method and Apparatus for Checking Problem in Mobile Communication Network | |
| JP6666872B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method and program | |
| JP6679525B2 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| JP6712560B2 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| US10721707B2 (en) | Characterization of a geographical location in a wireless network | |
| Khatib et al. | Knowledge acquisition for fault management in LTE networks | |
| WO2016127622A1 (en) | Service degradation monitoring method and apparatus | |
| Khatib et al. | Modelling LTE solved troubleshooting cases | |
| WO2022149149A1 (en) | Artificial intelligence with dynamic causal model for failure analysis in mobile communication network | |
| KR20060055189A (en) | System and method for managing and diagnosing performance on wireless communication networks | |
| Raffeck et al. | Data usage in iot: A characterization of gtp tunnels in m2m mobile networks |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20170321 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190220 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20191122 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200107 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200217 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200310 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200318 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6679525 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |