JP6873025B2 - パラメータ設定方法、データ分析装置、データ分析システム及びプログラム - Google Patents
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Description
本実施例では、図1に示すように、ミラーリングスイッチ101と、分析装置102と、出力装置103とを含むネットワークトラフィック分析システムにおいて、分析装置102が、ミラーリングスイッチ101から取得したネットワークパケットからトラフィックフロー別の統計データを計算する例を説明する。さらに、分析装置102が、ミラーリングスイッチ101から取得したネットワークパケットから予め設定した少なくとも一つの項目(データが周期的に変化する第1の項目)を抽出し、第1の項目のデータの経時変化の特徴を計算する。そして、分析装置102が、ミラーリングスイッチ101から取得したネットワークパケットから別の予め設定した少なくとも一つの項目(第2の項目)を抽出し、第1の項目のデータと第2の項目のデータとの間の関連性の特徴を計算する。そして、計算された経時変化の特徴及び関連性の特徴に基づいて、分析対象のネットワークシステムが複数のモデルの中の、どのモデルに属するかを判定し、前記分析対象システムが属するモデルに対応するパラメータ設定情報を用いて、分析対象システムに適用する分析パラメータを設定することを特徴とする。そして、分析装置102は、設定されたパラメータを用いて、分析対象のネットワークシステムのトラフィックを分析する。
実施例2では、データ蓄積装置1203と、通信路1204と、IoTゲートウェイ1205と、センサ1206とを含むIoTセンサ情報分析システムに接続された設定装置1202が、データ蓄積装置1203から取得したセンシングデータから各データ項目のタイプを識別する。設定装置1202が、データから周期性がある測定値を抽出し、周期性がある測定値の経時変化特徴を計算し、データから周期性がない測定値を抽出し、周期性がある測定値と周期性がない測定値との間の関連性特徴を計算する。そして、設定装置1202が、経時変化特徴及び関連性特徴に基づいて、分析対象が属するモデルを判定し、分析対象が属する前記モデルに対応するパラメータ設定コンフィグを用いて、分析対象に適用される分析パラメータを設定し、前記分析装置に送信することを特徴とする。
102 分析装置
103 出力装置
104 ネットワーク装置(スイッチ)
105 ネットワーク端末(ホスト計算機)
1201 分析装置
1202 設定装置
1203 データ蓄積装置
1204 通信路
1205 IoTゲートウェイ
1206 センサ
Claims (13)
- データ分析装置がパラメータを設定する方法であって、
前記データ分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有する計算機によって構成され、
前記記憶デバイスは、分析対象システムに対応するモデル毎にパラメータ設定コンフィグを格納しており、
前記方法は、
前記演算装置が、分析対象システムから複数の項目のデータを含む時系列データを取得する手順と、
前記演算装置が、少なくとも一つの第1の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータの経時変化の特徴を計算する手順と、
前記演算装置が、少なくとも一つの第2の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの間の関連性と、複数の前記第2の項目のデータ間の関連性との少なくとも一つの関連性の特徴を計算する手順と、
前記演算装置が、前記経時変化の特徴と前記関連性の特徴とに基づいて、前記分析対象システムに対応するモデルを判定する手順と、
前記演算装置が、前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグを用いて、前記分析対象システムにパラメータを設定する手順と、
前記パラメータの修正が要求されると、前記演算装置が、前記要求されたパラメータの修正の比率に応じて他のパラメータを修正する手順と、を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記経時変化の特徴を計算する手順では、前記演算装置が、前記第1の項目のデータを時間軸で分割した所定の時間毎の統計値を計算し、前記統計値を正規化した値を前記第1の項目の経時変化の特徴とすることを特徴とする方法。 - 請求項2に記載の方法であって、
前記経時変化の特徴を計算する手順では、前記演算装置が、前記統計値を正規化したときに使用した正規化係数を記録する手順を含み、
前記パラメータを設定する手順では、前記演算装置が、前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグに定義された、前記正規化係数を引数とした演算を行って、前記分析対象システムの規模に応じたパラメータを計算し、前記計算されたパラメータを前記分析対象システムに設定することを特徴とする方法。 - 請求項2に記載の方法であって、前記関連性の特徴を計算する手順では、
前記演算装置が、前記第1の項目のデータの統計値を計算し、前記第2の項目のデータの統計値を計算し、前記第1の項目の統計値と前記第2の項目の統計値との比率を前記関連性の特徴とする、又は、
前記演算装置が、前記第2の項目のデータの統計値を計算し、二つの前記第2の項目の統計値の比率を前記関連性の特徴とすることを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記関連性の特徴を計算する手順では、
前記演算装置が、前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの相関を示す値を前記関連性の特徴とする、又は、
前記演算装置が、二つの前記第2の項目のデータの相関を示す値を前記関連性の特徴とすることを特徴とする方法。 - パラメータを設定可能なデータ分析装置であって、
所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有する計算機によって構成され、
分析対象システムに対応するモデル毎にパラメータ設定コンフィグを蓄積するコンフィグ蓄積部と、
分析対象システムから複数の項目のデータを含む時系列データを取得するデータ入力部と、
少なくとも一つの第1の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータの経時変化の特徴を計算する経時変化特徴計算部と、
少なくとも一つの第2の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの間の関連性と、複数の前記第2の項目のデータ間の関連性との少なくとも一つの関連性の特徴を計算する関連性特徴計算部と、
前記経時変化の特徴と前記関連性の特徴とに基づいて、前記分析対象システムに対応するモデルを判定するモデル判定部と、
前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグを用いて、前記分析対象システムにパラメータを設定するパラメータ設定部と、
前記パラメータの修正が要求されると、前記要求されたパラメータの修正の比率に応じて他のパラメータを修正するコンフィグ修正部と、を備えることを特徴とするデータ分析装置。 - 請求項6に記載のデータ分析装置であって、
前記経時変化特徴計算部は、前記第1の項目のデータを時間軸で分割した所定の時間毎の統計値を計算し、前記統計値を正規化した値を前記第1の項目の経時変化の特徴とすることを特徴とするデータ分析装置。 - 請求項7に記載のデータ分析装置であって、
前記経時変化特徴計算部は、前記統計値を正規化したときに使用した正規化係数を記録し、
前記パラメータ設定部は、前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグに定義された、前記正規化係数を引数とした演算を行って、前記分析対象システムの規模に応じたパラメータを計算し、前記計算されたパラメータを前記分析対象システムに設定することを特徴とするデータ分析装置。 - 請求項7に記載のデータ分析装置であって、
前記関連性特徴計算部は、
前記第1の項目のデータの統計値を計算し、前記第2の項目のデータの統計値を計算し、前記第1の項目の統計値と前記第2の項目の統計値との比率を前記関連性の特徴とする、又は、
前記第2の項目のデータの統計値を計算し、二つの前記第2の項目の統計値の比率を前記関連性の特徴とすることを特徴とするデータ分析装置。 - 請求項6に記載のデータ分析装置であって、
前記関連性特徴計算部は、
前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの相関を示す値を前記関連性の特徴とする、又は、
二つの前記第2の項目のデータの相関を示す値を前記関連性の特徴とすることを特徴とするデータ分析装置。 - 請求項6に記載のデータ分析装置であって、
前記演算装置は、所定のタイミングで、前記分析対象システムに適用されるパラメータを設定する処理を実行することを特徴とするデータ分析装置。 - パラメータを設定可能なデータ分析システムであって、
分析対象システムを複数のモデルに対応させて、前記複数のモデル毎のパラメータ設定コンフィグを蓄積する手段と、
分析対象システムから複数の項目のデータを含む時系列データを取得する手段と、
少なくとも一つの第1の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータの経時変化の特徴を計算する手段と、
少なくとも一つの第2の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの間の関連性と、複数の前記第2の項目のデータ間の関連性との少なくとも一つの関連性の特徴を計算する手段と、
前記経時変化の特徴と前記関連性の特徴とに基づいて、前記分析対象システムに対応するモデルを判定する手段と、
前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグを用いて、前記分析対象システムにパラメータを設定する手段と、
前記パラメータの修正が要求されると、前記要求されたパラメータの修正の比率に応じて他のパラメータを修正する手段と、を備えることを特徴とするデータ分析システム。 - 計算機にパラメータを設定させるためのプログラムであって、
前記計算機は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有し、
前記プログラムは、
分析対象システムから複数の項目のデータを含む時系列データを取得する手順と、
少なくとも一つの第1の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータの経時変化の特徴を計算する手順と、
少なくとも一つの第2の項目のデータを前記時系列データから抽出し、前記第1の項目のデータと前記第2の項目のデータとの間の関連性と、複数の前記第2の項目のデータ間の関連性との少なくとも一つの関連性の特徴を計算する手順と、
前記経時変化の特徴と前記関連性の特徴とに基づいて、前記分析対象システムに対応するモデルを判定する手順と、
前記分析対象システムに対応するモデルのパラメータ設定コンフィグを用いて、前記分析対象システムにパラメータを設定する手順と、
前記パラメータの修正が要求されると、前記要求されたパラメータの修正の比率に応じて他のパラメータを修正する手順と、を前記演算装置に実行させるためのプログラム。
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