JP7192119B2 - ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法および装置 - Google Patents

Description

本出願は、ネットワーク情報技術の分野に関し、特に、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法および装置に関する。

ネットワークサービスの発展に伴い、ネットワーク品質、たとえば、高速ダウンロード速度、ビデオ再生の円滑性、およびビデオ品質切替え時間の量に対してより高い要件が課されている。ネットワーク品質の改善は、ネットワーク性能インジケータと密接に関連している。

ネットワーク性能インジケータは、ネットワーク品質を測定するための重要なパラメータである。ネットワーク性能インジケータの適切な設計は、ネットワーク品質を効果的に改善し、ユーザの高いネットワーク品質要件を満たすことができる。しかしながら、ネットワークリソースが限られているので、ネットワーク性能インジケータが変化してもネットワーク品質がもはや大幅に改善されないような、ネットワーク性能インジケータのボトルネック値が発生する可能性がある。

ネットワーク性能ボトルネック値は、通常、経験に従って決定される。異なるアプリケーションシナリオでは、経験に従って決定されたネットワーク性能ボトルネック値は十分に正確ではなく、ネットワーク性能ボトルネック値を使用することによってネットワーク品質に対する誤った判断の原因となる可能性がある。

本出願の実施形態は、ユーザエクスペリエンスに応じてネットワーク性能ボトルネック値の精度を改善するために、ユーザエクスペリエンス品質に影響を及ぼすネットワーク性能ボトルネック値を知的に識別するために、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を提供する。

前述の技術的目標を達成するために、本出願の実施形態は以下の技術的解決策を提供する。

第1の態様によれば、本出願の一実施形態は、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を提供する。対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値は、同じ時間期間内の異なる時点で取得され、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータはユーザエクスペリエンス品質を表すために使用され、ネットワーク性能インジケータはネットワーク品質を表すために使用される。ネットワーク品質はネットワーク性能と呼ばれる場合もある。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、ユーザ品質基準データとして理解されてよく、具体的に、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは時系列であってよい。同様に、ネットワーク性能インジケータもネットワーク性能データとして理解されてよく、具体的に、ネットワーク性能データも時系列であってよい。ネットワーク性能ボトルネック値は、同じ時間期間内のユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいて決定され、ネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するためにネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される。

前述の技術的解決策から、本出願の実施形態は以下の利点を有することが分かる：ネットワーク性能ボトルネック値は、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値、および同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値に基づいて取得される。ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための前述の方法では、ネットワーク性能インジケータが考慮されるとき、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータがさらに参照される。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータはユーザエクスペリエンス品質を表し、ネットワーク性能インジケータはネットワーク品質を表す。言い換えれば、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための前述の方法では、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関係が考慮される。したがって、前述の方法を使用してネットワーク性能ボトルネック値を決定することにより、ネットワーク性能ボトルネック値の精度を改善することができる。

場合によっては、第1の態様を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第1の可能な実装形態では、ネットワーク性能ボトルネック値が、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいて決定されることは、具体的に、性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、同じ時間期間内の異なる時点に対象ネットワークデバイスによって取得されたユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を分析するステップであって、性能評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用される、ステップと、分析を介して取得された性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップとを含む。

第1の態様の第1の可能な実装形態から、大量のインジケータデータが使用される前述の分析方法は、ビッグデータ分析が高精度の特徴を有するビッグデータ分析方法であることが分かる。したがって、ビッグデータ分析方法を使用してネットワーク性能ボトルネック値を取得することにより、ボトルネック値の精度を改善することができる。

場合によっては、第1の態様または第1の態様の第1の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第2の可能な実装形態では、対象ネットワークデバイスは、具体的に、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値によって表されるユーザエクスペリエンス品質が、第1のしきい値によって表されるユーザエクスペリエンス品質よりも低いネットワークデバイスであってよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値は、具体的に、特定の時間期間におけるユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの平均値、中央値などであってよい。第1のしきい値は、ユーザエクスペリエンス品質を測定するために使用される事前設定されたインジケータ値であってよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低い場合、それはユーザエクスペリエンス品質が不十分であることを表す。そうでない場合、ユーザエクスペリエンス品質は良好である。さらに、対象ネットワークデバイスは、手動で指定されてもよく、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値（たとえば、平均値）を使用して自動的に選択されてもよい。

第1の態様の第2の実装形態から、対象ネットワークデバイスによって取得されるユーザエクスペリエンス品質基準インジケータおよびネットワーク性能インジケータに対応するデータ精度がより高いことが分かる。これにより、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータおよびネットワーク性能インジケータのデータ精度を改善することができ、さらに分析を介して最終的に取得されるネットワーク性能ボトルネック値の精度を改善することができる。

場合によっては、第1の態様の第1の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第3の可能な実装形態では、性能評価インジケータは、具体的に第1の評価インジケータであってよく、第1の評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用される。この場合、性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップは、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値として決定するステップであってよく、第2のしきい値は事前設定される。

場合によっては、第1の態様の第3の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第4の可能な実装形態では、第1の評価インジケータを含むことに加えて、性能評価インジケータは第2の評価インジケータをさらに含んでよく、第2の性能評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、同じ時間期間内の時点の量に対する割合を評価するために使用される。この場合、性能評価インジケータに基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップは、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、ネットワーク性能インジケータのインジケータ値を候補ネットワーク性能ボトルネック値として使用するステップ、および第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいというフィルタリング条件を使用することにより、候補ネットワーク性能ボトルネック値から最終的なネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップであってよく、第2のしきい値と第3のしきい値の両方は事前設定されてよい。

第1の態様の第3および第4の可能な実装形態では、第1の評価インジケータと第2の評価インジケータの両方が考慮されるとき、取得されたネットワーク性能ボトルネック値の精度はより高い。第1の評価インジケータのみが考慮されるとき、ネットワーク性能ボトルネック値を取得する方式はより簡単である。したがって、第2および第3の可能な実装形態は、異なるアプリケーションシナリオに従って選択されてよい。

場合によっては、第1の態様の第2の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第5の可能な実装形態では、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得するステップの前に、方法は、ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約するステップと、集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値をさらに計算するステップと、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスを対象ネットワークデバイスとして最終的に決定するステップとをさらに含む。

第1の態様の第5の可能な実装形態の有益な効果は、第1の態様の第2の可能な実装形態の有益な効果と同様である。本明細書では詳細は再び記載されない。

場合によっては、第1の態様または第1の態様の第1から第4の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第6の可能な実装形態では、本出願の実施形態におけるユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、不良エクスペリエンス品質（不良QoE）率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含み、本出願の実施形態におけるネットワーク性能インジケータは、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延のうちの少なくとも1つを含む。不良QoE率インジケータは、具体的に、ネットワークデバイスに接続されたすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質を示すために使用される。

場合によっては、第1の態様の第6の可能な実装形態を参照して、本出願の実施形態の第1の態様の第7の可能な実装形態では、本出願の実施形態におけるユーザエクスペリエンスインジケータは、ビデオ平均意見スコア、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含む。

第2の態様によれば、本出願の一実施形態は、ネットワーク性能分析装置を提供する。ネットワーク最適化分析装置は、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つにおける方法を実施する機能を有する。機能は、ハードウェアにより、または対応するソフトウェアを実行するハードウェアによって実施されてよい。ハードウェアまたはソフトウェアは、機能に対応する1つまたは複数のモジュールを含む。

第3の態様によれば、本出願の一実施形態は、ネットワーク最適化分析装置を提供する。ネットワーク最適化分析装置はプロセッサおよびメモリを含む。メモリは、コンピュータ実行可能命令を記憶するように構成される。ネットワーク最適化分析装置が動作すると、プロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行し、その結果、ネットワーク最適化分析装置は、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つに従ってネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を実行する。

第4の態様によれば、本出願の一実施形態は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。コンピュータ可読記憶媒体はコンピュータ動作命令を記憶する。コンピュータ動作命令がコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つに従ってネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を実行することができる。

第5の態様によれば、本出願の一実施形態は、コンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品はコンピュータ動作命令を含む。コンピュータ動作命令がコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つに従ってネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を実行することができる。

第2の態様から第5の態様における任意の実装形態によってもたらされる技術的効果については、第1の態様における様々な実装形態によってもたらされる技術的効果を参照されたい。本明細書では詳細は再び記載されない。

本出願の一実施形態による、システムアーキテクチャの概略図である。 本出願の一実施形態による、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法の一実施形態の概略図である。 本出願の一実施形態による、ネットワークトポロジーの概略図である。 本出願の一実施形態による、光回線終端装置の接続構造の概略図である。 本出願の一実施形態による、ユーザエクスペリエンスインジケータおよびネットワーク性能インジケータの一実施形態の概略図である。 本出願の一実施形態による、F－scoreインジケータの一実施形態の概略図である。 本出願の一実施形態による、F－scoreインジケータ曲線の適合曲線の概略図である。 本出願の一実施形態による、Accuracyインジケータの一実施形態の概略図である。 本出願の一実施形態による、ネットワーク最適化装置のハードウェア構造の概略図である。 本出願の一実施形態による、ネットワーク最適化装置の一実施形態の概略図である。

以下で、添付の図面を参照して本出願の実施形態を記載する。明らかに、記載された実施例は、本出願の実施形態の一部にすぎず、すべてではない。当業者は、技術が進化し、新しいシナリオが出現するにつれて、本出願の実施形態で提供される技術的解決策が同様の技術的問題にも適用可能であることを知ることができる。

本出願の実施形態は、ネットワーク最適化に対して精密な制御を実施し、ネットワークリソースを節約するために、ネットワークサービス品質に対する比較的高い要件を有するネットワークシステムに適用可能なネットワーク最適化の方法および装置を提供する。以下にそれぞれ詳細が記載される。

本出願における「および／または」という用語は、関連付けられたオブジェクトを記述するための関連付け関係を記述することができ、3つの関係が存在してよいことを表す。たとえば、Aおよび／またはBは、Aのみが存在する、AとBの両方が存在する、およびBのみが存在する、の3つの場合を表すことができる。加えて、本出願における文字「／」は、一般に、関連付けられたオブジェクト間の「または」関係を示す。

本出願の明細書、特許請求書の範囲、および添付の図面では、「第1」、「第2」などの用語は、同様のオブジェクトを区別するものであり、必ずしも特定の順序または順番を示すものではない。そのように名付けられたデータは、本明細書に記載された本発明の実施形態が、本明細書に図示または記載された順序以外の順序で実施され得るように、適切な状況において交換可能であることを理解されたい。さらに、用語「含む」、「包含する」、および任意の他の変形形態は、非排他的な包含をカバーすることを意味し、たとえば、ステップまたはモジュールのリストを含むプロセス、方法、システム、製品、またはデバイスは、必ずしもそれらのモジュールに限定されず、明示的に列挙されていないか、またはそのようなプロセス、方法、システム、製品、もしくはデバイスに特有でない他のモジュールを含んでよい。本出願に現れるステップの命名または番号付けは、方法手順内のステップが、命名または番号付けによって示された時間順序／論理的順序で実行される必要があることを意味しない。命名されるかまたは番号付けされた手順におけるステップの実行順序は、同じまたは同様の技術的効果が達成され得る限り、達成される技術的目標に応じて変更することができる。本出願におけるモジュールへの分割は論理的な分割であり、実際の実装形態では他の分割であってよい。たとえば、複数のモジュールは組み合わされるか、もしくは別のシステムに統合されてよく、またはいくつかの特徴は無視されてよいか、もしくは実行されなくてよい。加えて、表示または説明される相互結合もしくは直接結合または通信接続は、いくつかのインターフェースを使用して実装されてよい。モジュール間の間接結合または通信接続は、電気的または他の同様の形式で実装されてよい。これは本出願では限定されない。加えて、別々の構成要素として記載されたモジュールまたはサブモジュールは、物理的に分離されていてもいなくてもよく、または物理的なモジュールであってもなくてもよく、または複数の回路モジュールにグループ化されなくてよい。本出願の解決手段の目標は、実際の要件に応じてモジュールの一部または全部を選択することによって達成されてよい。

本出願の実施形態におけるネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法は、ネットワーク最適化システムに適用可能である。ネットワーク最適化システムは、ネットワーク性能を改善するために、ネットワーク性能分析動作を実行し、ネットワーク性能分析結果に基づいてネットワークに対してネットワーク最適化を実行するように構成される。

図1は、本出願の一実施形態による、システムアーキテクチャの概略図である。

図1に示されたシステムアーキテクチャは、ネットワーク最適化分析システム11、ユーザエクスペリエンスインジケータ収集システム12、トポロジーリソース管理収集システム13、サービスサーバ101、地域バックボーンネットワーク102、コアルータ（CR）103、ブロードバンドリモートアクセスゲートウェイ（BRAS）104、ローカルエリアネットワークスイッチ（lan switch、LSW）105、光回線終端装置（OLT）106、光ネットワーク終端装置（ONT）107、およびサービス端末108を含む。

サービスサーバ101は、具体的に、インターネットプロトコルテレビジョン（IPTV）サーバであってよく、サービス端末108は、具体的に、セットトップボックス（STB）であってよい。

トポロジーリソース管理収集システム13は、CR103、BRAS104、LSW105、およびOLT106に別々に接続され、ネットワークトポロジーデータ、およびユーザとネットワークデバイスとの間の接続関係を含むリソース管理データを収集するように構成される。ユーザエクスペリエンスインジケータ収集システム12は、STB108に接続され、ネットワーク内のユーザエクスペリエンスインジケータを収集するように構成される。加えて、図1の破線矢印によって示されたように、ユーザインジケータ収集システム12は、CR103とBRAS104との間に設定されてもよい。具体的には、ユーザインジケータ収集システム12に対応するプローブが、CR103とBRAS104との間に設定される。さらに、ユーザインジケータ収集システム12は、プローブを使用してユーザエクスペリエンスインジケータを収集する。

ネットワーク最適化分析システム11は、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得し、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータはユーザエクスペリエンス品質を表すために使用され、ネットワーク性能インジケータはネットワーク品質を表すために使用され、同じ時間期間内のユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値をさらに決定し、ネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するために、ネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される、ように構成される。

場合によっては、ネットワーク最適化分析システム11は、具体的に、性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、同じ時間期間内の異なる時点に対象ネットワークデバイスによって取得されたユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を分析し、性能評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用され、分析を介して取得された性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値をさらに決定するように構成される。

場合によっては、可能な実装形態では、性能評価インジケータは、具体的に第1の評価インジケータであってよく、第1の評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用される。この場合、ネットワーク最適化分析システム11は、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値として決定するように構成される。

場合によっては、可能な実装形態では、第1の評価インジケータを含むことに加えて、性能評価インジケータは第2の評価インジケータをさらに含んでよく、第2の性能評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、同じ時間期間内の時点の量に対する割合を評価するために使用される。この場合、ネットワーク最適化分析システム11は、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を候補ネットワーク性能ボトルネック値として使用し、第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいというフィルタリング条件を使用することにより、候補ネットワーク性能ボトルネック値から最終的なネットワーク性能ボトルネック値を決定するように構成される。

場合によっては、一実装形態では、対象ネットワークデバイスは、具体的に、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスであってよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値は、具体的に、特定の時間期間におけるユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの平均値、中央値などであってよい。第1のしきい値は、ネットワーク品質を測定するために使用される事前設定されたインジケータ値であってよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低い場合、それはネットワーク品質が不十分であることを表す。そうでない場合、ネットワーク品質は良好である。さらに、対象ネットワークデバイスは、手動で指定されてもよく、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値を使用して自動的に選択されてもよい。

場合によっては、可能な実装形態では、ネットワーク最適化分析システム11は、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得する前に、ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約し、集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値をさらに計算し、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値（平均値）が第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスを対象ネットワークデバイスとして最終的に決定するようにさらに構成される。

場合によっては、可能な実装形態では、ネットワーク性能インジケータは、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延のうちの少なくとも1つを含む。

ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、全体的なユーザエクスペリエンス品質レベルを表す。具体的には、対象ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、対象ネットワークデバイスによってサービスされるすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質レベルを表すために使用されてよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、不良QoE率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含む。対象ネットワークデバイスの不良QoE率インジケータは、対象ネットワークデバイスによってサービスされるすべてのユーザの中の不良QoEユーザの数の割合を指し、ユーザエクスペリエンスインジケータは、ビデオ平均意見スコア（vMOS）、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含むが、それらに限定されない。対象ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータがユーザエクスペリエンスインジケータであるとき、具体的に、対象ネットワークデバイスによってサービスされるすべてのユーザのユーザエクスペリエンスインジケータのインジケータ値の統計値（たとえば、平均値）は、対象ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンスインジケータのインジケータ値として使用されてよい。たとえば、対象ネットワークデバイスによってサービスされるすべてのユーザのvMOS値の平均値は、対象ネットワークデバイスのvMOS値として使用される。

具体的な実装形態では、本出願のこの実施形態におけるネットワーク最適化分析システム11、ユーザエクスペリエンスインジケータ収集システム12、およびトポロジーリソース管理収集システム13は、同じサーバ上に配置されてもよく、異なるサーバ上に配置されてもよいことに留意されたい。これは本出願では限定されない。

本出願のこの実施形態で提供されるネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法のより良い理解のために、以下で、具体的な実施形態を参照して詳細な説明を提供する。詳細は以下の通りである。

図2は、本出願の一実施形態による、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法の一実施形態の概略図である。

図2に示されたように、本出願のこの実施形態におけるネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法は、以下のステップを含む。

場合によっては、201：ネットワーク最適化分析装置が、ネットワークトポロジーに基づいて対象ネットワークデバイスを決定する。

対象ネットワークデバイスは、ユーザエクスペリエンス品質が比較的不十分なネットワークデバイスである。対象ネットワークデバイスを決定する方式は、手動で指定されてもよく、ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに基づいて自動的に選択されてもよい。第1のしきい値は、ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質を測定するために使用される事前設定標準である。ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値が第1のしきい値よりも低いとき、ネットワークデバイスは、ユーザエクスペリエンス品質が比較的不十分な対象ネットワークデバイスである。

場合によっては、ネットワーク最適化分析装置がネットワークトポロジーに基づいて対象ネットワークデバイスを決定することは、具体的に、ネットワーク最適化分析装置が、ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約することと、ネットワーク最適化分析装置が、集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、ネットワーク内の各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値をさらに計算することと、ネットワーク最適化分析装置が、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスを対象ネットワークデバイスとして最終的に決定することとを含んでよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、不良QoE率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含むが、それらに限定されない。不良QoE率インジケータは、ネットワークデバイスに接続されたすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質レベルを示すために使用されるインジケータである。ユーザエクスペリエンスインジケータは、vMOS、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含んでよいが、それらに限定されない。vMOSの値が大きいほど、より良いユーザエクスペリエンス品質を表す。フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合の値が大きいほど、不十分なユーザエクスペリエンス品質を表す。

対象ネットワークデバイスを決定する前述の方式を理解しやすくするために、以下で説明のための例を使用する。

たとえば、図3は、本出願の一実施形態による、1つのネットワークトポロジーの概略図である。図3に示されたネットワークトポロジーは、BRAS、LSW、OLT、およびONTを含む。図3で矢印によって示されたように、ONTはOLTの下流デバイスであり、OLTはBRASの下流デバイスであり、LSWはBRASとOLTを接続するように構成される。図3に示されたネットワークトポロジーに基づいて、図3の各ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータが計算される。説明のための例として、OLTに対応する不良QoE率の計算が使用される。OLTに対応する不良QoE率は、OLTに接続されたすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質レベルである。OLTに接続されたすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質レベルは、具体的に、すべてのユーザの数に対するOLTに接続された不良QoEユーザの数の割合であり得る。

図4は、本出願の一実施形態による、光回線終端装置OLTの接続構造の概略図である。図4に示されたように、合計10人のユーザ（U1～U10）はOLTの下流ユーザであり、4つの不良QoEユーザ機器デバイスが存在する。不良QoEステータスが1に設定されたユーザ機器デバイスは、不良QoEユーザ機器デバイスと見なされ、不良QoEステータスが0に設定されたユーザ機器デバイスは、非不良QoEユーザ機器デバイスである。したがって、図4のOLTに対応する不良QoE率が0．4であることを知ることは容易である。第1のしきい値は経験に従って事前設定されてよい。たとえば、第1のしきい値は、以前のネットワーク性能分析経験に従って0．1に設定される。この場合、図4に示されたOLTは対象ネットワークデバイスとして決定される。

ユーザ機器デバイスの不良QoEステータスは、不良QoE率インジケータを使用することによってだけでなく、前述のユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを使用することによっても決定されてよい。たとえば、ユーザ機器デバイスの不良QoEステータスは、vMOSを使用して決定される。具体的には、最大vMOSスコアが5であり、最小vMOSスコアが0である場合、vMOSスコアが2．5よりも低いとき、ユーザ機器デバイスは不良QoEユーザ機器デバイスである。そうでない場合、ユーザ機器デバイスは非不良QoEユーザ機器デバイスである。加えて、ユーザ機器デバイスの不良QoEステータスは、前述のユーザエクスペリエンスインジケータのいずれか1つを使用することによってさらに決定されてよい。一例としてvMOSをさらに使用して、図4では、OLTに接続されたすべてのユーザの平均vMOSスコアが計算されてよい。平均vMOSスコアが2．5よりも低い場合、OLTは不良QoEデバイスであると決定される。そうでない場合、OLTは非不良QoEデバイスであると決定される。

本出願のこの実施形態におけるネットワーク最適化分析装置の機能は、具体的に、前述のネットワーク最適化分析システム11の機能を実装することができ、ネットワーク最適化分析システム11、ユーザエクスペリエンスインジケータ収集システム12、およびトポロジーリソース管理収集システム13の機能も実装することができることに留意されたい。

202：ネットワーク最適化分析装置が、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得する。

同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値は、具体的に、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値、および同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値である。言い換えれば、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値は、各々同じ時間期間内のユーザエクスペリエンス品質基準インジケータおよびネットワーク性能インジケータに別々に対応する時系列であってよい。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質を表すために使用される。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、主要品質インジケータ（KQI）と呼ばれる場合もあり、具体的に、前述のステップ201に記載された不良QoE率およびユーザエクスペリエンスインジケータを含んでよい。ネットワーク性能インジケータは、ネットワーク品質を表すために使用され、ネットワーク性能インジケータは、主要性能インジケータ（KPI）と呼ばれる場合もある。具体的には、KPIは、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延を含んでよいが、それらに限定されない。より高いネットワーク帯域幅使用率、より高いパケット損失率、またはより長い遅延は、より不十分なネットワーク品質を表す。KPIは、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延を変換することによって取得され、同じ意味、たとえば、遅延を変換することによって取得されたネットワーク伝送速度を表すために使用される、さらに別のネットワーク性能インジケータであることに留意されたい。

203：ネットワーク最適化分析装置が、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいて、ネットワーク性能ボトルネック値を決定する。

ネットワーク性能ボトルネック値は、同じ時間期間内に取得されたユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する時系列（たとえば、KQI時系列）およびネットワーク性能インジケータに対応する時系列（たとえば、KPI時系列）に従って決定されてよい。ネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するために、ネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される。ネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータがボトルネックに達したかどうかを決定するために使用されることも理解されてよい。

場合によっては、可能な実装形態では、ネットワーク最適化分析装置が、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定することは、性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、対象ネットワークデバイスに対応し、同じ時間期間内に取得されたユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの時系列およびネットワーク性能インジケータの時系列に対してデータ分析を実行するステップであって、性能評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用される、ステップ、ならびに性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップであってよい。

場合によっては、前述の実装形態では、性能評価インジケータは、具体的に第1の評価インジケータであってよく、第1の評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用される。この場合、性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップは、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値として決定するステップであってよく、第2のしきい値は事前設定される。

場合によっては、第1の評価インジケータを含むことに加えて、前述の実装形態における性能評価インジケータは、第2の評価インジケータをさらに含んでよく、第2の評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、同じ時間期間内の時点の量に対する割合を示すために使用される。言い換えれば、第2の評価インジケータは、同じ時間期間内でユーザエクスペリエンス品質が高く、ネットワーク品質も高い時点の量と、ユーザエクスペリエンス品質が低く、ネットワーク品質も低い時点の量の合計の、同じ時間期間内の時点の総量に対する割合を評価するために使用される。この場合、性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップは、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を候補ネットワーク性能ボトルネック値として使用するステップ、および第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいというフィルタリング条件を使用することにより、候補ネットワーク性能ボトルネック値から最終的なネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップであってよく、第2のしきい値と第3のしきい値の両方は事前設定されてよい。

具体的には、第1の評価インジケータは、具体的にF－scoreインジケータであってよく、F－scoreインジケータは、精度（Precision）インジケータおよびリコール率（Recall）インジケータに対して包括的な評価を実行するために使用される。Precisionインジケータは、ネットワーク品質が低く、ユーザエクスペリエンス品質も低い時点の量の、ネットワーク品質が低い時点の量に対する割合を示すために使用され、Recallインジケータは、ネットワーク品質が低く、ユーザエクスペリエンス品質も低い時点の量の、ユーザエクスペリエンス品質が低い時点の量に対する割合を示すために使用される。第2の評価インジケータは、具体的に、確度（Accuracy）インジケータを含んでよいが、それに限定されず、Accuracyインジケータは、ユーザエクスペリエンス品質が高く、ネットワーク品質も高い時点の量と、ユーザエクスペリエンス品質が低く、ネットワーク品質も低い時点の量の合計の、同じ時間期間内の時点の総量に対する割合を示すために使用される。

前述のステップ203における性能評価インジケータを取得する方式を理解しやすくするために、以下で、OLTが対象ネットワークデバイスである例を使用して決定方式を詳細に記載する。具体的には、以下のステップ1～ステップ3が実行される。

ステップ1：同じ時間期間内の各時点におけるOLTのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値および同じ時間期間内の各時点におけるネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得する。

たとえば、図4のOLTは対象ネットワークデバイスとして使用され、OLTのネットワーク帯域幅使用率がネットワーク性能インジケータであり、不良QoE率がユーザエクスペリエンス品質基準インジケータである。ネットワーク最適化分析装置は、同じ時間期間内のネットワーク帯域幅使用率および不良QoE率をリアルタイムで収集して、同じ時間期間内のOLTのネットワーク帯域幅使用率のインジケータ値およびOLTの不良QoE率のインジケータ値を取得する。図5に示された時間トレンド図は、リアルタイムで収集されたインジケータ値を表すために使用されてよい。図5に示されたように、ある日（たとえば、2月6日）の00：00から24：00までの時間期間内に収集されたOLTのポート帯域幅使用率のインジケータ値は、図5の曲線1によって示されている。曲線1の値の範囲［0，60］は、対応する帯域幅使用率が0％～60％であることを表す。その日（たとえば、2月6日）の00：00から24：00までの時間期間内のOLTの不良QoE率のインジケータ値は、図5の曲線2によって示されている。曲線2の値の範囲は［0，1］である。値が大きいほど、高い不良QoE率および低いユーザエクスペリエンス品質を示す。

ステップ2：取得されたネットワーク性能インジケータの最大インジケータ値および最小インジケータ値に基づいて、特定の間隔でネットワーク性能インジケータに対応する値のシーケンスを取得する。

たとえば、図5に示されたネットワーク帯域幅使用率の最大値および最小値は、それぞれ、60％および0％である。値60は、ネットワーク帯域幅使用率の最大値60％を表すために使用され、値0は、ネットワーク帯域幅使用率の最小値0％を表すために使用される。0．1の間隔で取得されたネットワーク帯域幅使用率に対応する値シーケンスは［0，0．1，0．2，0．3，…，60］として表され、iは前述の値シーケンス内の任意の値を表すために使用され、th＿iは値iに対応するネットワーク帯域幅使用率を表す。たとえば、i＝0．5であるとき、対応するth＿iは0．5％である。th＿iは、具体的に、曲線1によって示されたOLTのネットワーク帯域幅使用率のインジケータ値であってよい。

ステップ3：前述の値シーケンス内の各ネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値と想定し、想定されたネットワーク性能ボトルネック値、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値、およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいて、前述の値シーケンス内の各ネットワーク性能インジケータのインジケータ値に対応する性能評価インジケータのインジケータ値を計算する。

たとえば、不良QoE率に対して不良QoEしきい値が設定され、それはKQI＿thとして記録される。たとえば、KQI＿th＝0．1、すなわち、不良QoE率が0．1を超えるとき、ユーザエクスペリエンス品質が不十分であると見なされる。前述の値シーケンス内の各値iに対して、各値iの可能なネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値はth＿iであると想定される。各ボトルネック値th＿iに対して、曲線1および曲線2によって示されたすべての時点の中の同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量（TP）、曲線1および曲線2によって示されたすべての時点の中の同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きくなく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量（FP）、曲線1および曲線2によって示されたすべての時点の中の同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きくない時点の量（FN）、および曲線1および曲線2によって示されたすべての時点の中の同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿th以下であり、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿i以下である時点の量（TN）が決定される。さらに、各ボトルネック値th＿iに対して、各ボトルネック値th＿iに対応するF－scoreインジケータのインジケータ値は、式1、式2、および式3による計算を介して取得される。式1、式2、および式3は、それぞれ、以下の通りである。
式1：Precision＝TP／（TP＋FP）
式2：Recall＝TP／（TP＋FN）
式3：F－score＝（1＋β）²×（（Precision×Recall）／（β²×Precision＋Recall））

前述の3つの式において、TPは、同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量であり、FPは、同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きくなく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量であり、FNは、同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きくない時点の量であり、TNは、同じ時点において、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きくなく、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きくない時点の量であり、βは重みパラメータであり、βの値の範囲は［0，1］である。前述の式1から、Precisionは、ネットワーク帯域幅使用率がネットワーク帯域幅使用率に対応するボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量の、不良QoE率が不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きい時点の量に対する割合を表すことが分かる。言い換えれば、Precisionは、ユーザエクスペリエンスが不十分であり、ネットワーク品質も不十分である部分の割合を示すために使用される。前述の式2から、Recallは、不良QoE率が不良QoE率に対応する不良QoEしきい値KQI＿thよりも大きい時点の量の、ネットワーク帯域幅使用率がボトルネック値th＿iよりも大きい時点の量に対する割合を表すことが分かる。言い換えれば、Recallは、ユーザエクスペリエンスが不十分であり、ネットワーク品質も不十分である部分の割合を示すために使用される。

さらに、前述のβは0．5に事前設定され、前述の値シーケンス［0，0．1，0．2，0．3，…，60］内の各値iは前述の式1～式3に従ってトラバースされ、iは［0，0．1，0．2，0．3，…，60］に属する。各ボトルネック値th＿iに対応するF－scoreインジケータのインジケータ値が計算される。最後に、F－scoreインジケータとth＿iとの間の対応関係が、図6を使用して表される。図6では、曲線3はF－scoreインジケータ曲線を表す。加えて、図6の右側のAによって示された下から上への色変化は、Accuracyインジケータが小から大に増加することを示す。Accuracyインジケータは次の式4を使用して計算され、詳細は以下に記載されることに留意されたい。本明細書では詳細は再び記載されない。

図6に示されたF－scoreインジケータ曲線に基づいて、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値として決定するステップは、具体的に、図6で取得されたF－scoreインジケータ曲線に基づいて、F－score曲線の転換点における対応するネットワーク帯域幅使用率を識別するために、追跡および適合する回帰アルゴリズムを使用するステップであってよい。F－scoreインジケータがネットワーク帯域幅使用率の転換点に近いときにF－scoreインジケータが大きく変化することを理解することは容易である。言い換えれば、ユーザエクスペリエンス品質は、ネットワーク帯域幅使用率の転換点におけるネットワーク帯域幅使用率によって大きく影響される。具体的には、図7に示されたように、3つの識別された転換点に対応するネットワーク帯域幅使用率は、それぞれ、21．017％、46．193％、および55．866％である。第2のしきい値は、F－scoreインジケータ曲線における最大F－scoreインジケータ値の割合を参照して決定されてよい。第2のしきい値は、F－scoreインジケータ曲線内の最大F－scoreインジケータ値の80％に設定されていることが想定され、図6の3つの識別された転換点では、46．193％および55．866％のネットワーク帯域幅使用率に対応するF－scoreインジケータ値のみが、F－scoreインジケータ曲線内の最大F－scoreインジケータ値の80％よりも大きい。したがって、ネットワーク最適化分析装置は、55．866％または46．193％のネットワーク帯域幅使用率をネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値として決定することができる。前述のネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値を決定する具体的な方式は、手動フィルタリング方式または自動フィルタリング方式で取得されてよい。これは本出願では限定されない。

さらに、ネットワーク性能ボトルネック値を決定するためにF－scoreインジケータのみを使用することに加えて、ネットワーク性能ボトルネック値は、F－scoreインジケータを使用することによってさらに決定されてよく、Accuracyインジケータは同時に使用されてよい。具体的には、図6のF－scoreインジケータ曲線を計算し、転換点が21．017％、46．193％、および55．866％であることを識別することに基づいて、ネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値は、第2の評価インジケータとしてAccuracyインジケータを参照して選択されてよい。具体的な実装形態は以下の通りであってよい：式4：Accuracy＝（TP＋TN）／（TP＋TN＋FP＋FN）に基づいて、前述の値シーケンス［0，0．1，0．2，0．3，…，60］内の各値iは、各ボトルネック値th＿iに対応するAccuracyインジケータのインジケータ値を計算するために、式4を使用してトラバースされる。最後に、計算されたAccuracyインジケータの各インジケータ値に基づいて、図8の曲線4によって示されたAccuracyインジケータ曲線が描かれる。

図7のF－scoreインジケータ曲線および図8のAccuracyインジケータ曲線に基づいて、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときの対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値が候補ネットワーク性能ボトルネック値として使用され、第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいときの対応するネットワーク性能インジケータのインジケータに基づいて、候補ネットワーク性能ボトルネック値から最終的なネットワーク性能ボトルネック値が決定される。具体的には、第2のしきい値はF－scoreインジケータ曲線内の最大F－scoreインジケータ値の75％にさらに設定され、同様に、第3のしきい値はAccuracyインジケータ曲線内の最大値の80％に設定されることが想定される。したがって、図7に示されたF－scoreインジケータ曲線によれば、46．193％および55．866％のネットワーク帯域幅使用率が、候補ネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値として決定される。さらに、図8に示されたAccuracyインジケータ曲線によれば、決定された46．193％および55．866％から選択された最終的なネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値は、46．193％および55．866％の候補ネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値のいずれかであってよい。前述のフィルタリング結果に基づいて、46．193％および55．866％のネットワーク帯域幅使用率のいずれかが、最終的なネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値として使用されてよい。場合によっては、フィルタリング条件がさらに追加されてよい。たとえば、コストを節約するために、最終的なネットワーク帯域幅使用率ボトルネック値として55．866％が最終的に決定される。

本出願のこの実施形態に記載されたネットワーク帯域幅使用率は、ネットワーク帯域幅利用率であり、ネットワーク帯域幅使用率およびネットワーク帯域幅利用率は、表現の違いにすぎないことに留意されたい。

前述の追加の条件がコストを節約する目的でネットワーク帯域幅使用率をフィルタリングするために使用される場合、ネットワーク性能ボトルネック値の選択条件に関して、本出願に記載された性能評価インジケータに加えて、ネットワーク性能インジケータに対応する別の合理的な条件も、より正確なネットワーク性能ボトルネック値を取得するためにフィルタリング条件として使用されてよいことにさらに留意されたい。これは本出願では限定されない。

本出願のこの実施形態では、ボトルネック値、すなわち、ネットワーク性能インジケータに対応するネットワーク性能ボトルネック値は、同じ時間期間内のユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する時系列およびネットワーク性能インジケータに対応する時系列に従って分析されてよい。不十分なネットワーク性能が不十分なユーザエクスペリエンス品質の原因となりやすいことを理解することは容易であり、したがって、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク性能との間の関係は、ユーザエクスペリエンスに従って決定されるネットワーク性能ボトルネック値において考慮される。これにより、ネットワーク性能ボトルネック値の精度を改善することができる。

場合によっては、204：ネットワーク性能インジケータのインジケータ値によって表されるネットワーク品質が、ネットワーク性能ボトルネック値によって表されるネットワーク品質よりも低いことが検出されると、ネットワーク最適化分析装置がネットワーク最適化を実行してネットワーク品質を改善する。

同じ時間期間内の対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定した後、ネットワーク最適化分析装置は、ネットワーク性能ボトルネック値を使用してネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータを監視する。ネットワーク性能インジケータのインジケータ値によって表されるネットワーク品質が、ネットワーク性能ボトルネック値によって表されるネットワーク品質よりも低いことが検出されると、ネットワーク最適化分析装置はネットワーク最適化を実行してネットワーク品質を改善する。

場合によっては、可能なネットワーク最適化方式では、ネットワークデバイスのネットワーク品質がネットワーク性能ボトルネック値に対応するネットワーク品質よりも低いことを、ネットワーク最適化分析装置が検出すると、ネットワーク最適化分析装置は、ネットワークデバイスに対して独立したネットワーク最適化を実行して、単一のネットワークデバイスのネットワーク性能を改善する。

場合によっては、別の可能なネットワーク最適化方式では、ネットワーク品質がネットワーク性能ボトルネック値によって表されるネットワーク品質よりも低いネットワークデバイスの数の、ネットワーク内のネットワークデバイスの総数に対する割合が事前設定された割合に達したことを、ネットワーク最適化分析装置が検出すると、ネットワーク最適化分析装置は、ネットワーク全体の最適化を実行して、ネットワーク全体のネットワーク品質を改善する。

ネットワーク品質がネットワーク性能ボトルネック値によって表されるネットワーク品質よりも低いことが検出されることは、以下の2つのケースを含んでよい。1：ネットワーク性能インジケータのインジケータ値が対応するネットワーク性能ボトルネック値よりも低い。この場合、ネットワーク性能インジケータのインジケータ値が高いほどネットワーク品質が良好であることを示すとき、ネットワーク性能インジケータのインジケータ値がネットワーク性能ボトルネック値よりも低いことが検出された場合、ネットワーク品質がネットワーク性能インジケータボトルネック値に対応するネットワーク品質よりも低いことが検出される。たとえば、ネットワーク帯域幅使用率が高いほどネットワーク品質が不十分であることを示し、パケット損失率が高いほどネットワーク品質が不十分であることを示し、遅延が長いほどネットワーク品質が不十分であることを示す。2：ネットワーク性能インジケータの値が対応するネットワーク性能ボトルネック値よりも高い。この場合、ネットワーク性能インジケータが高いほどネットワーク品質が不十分であることを示すとき、ネットワーク性能インジケータのインジケータ値がネットワーク性能ボトルネック値よりも高いことが検出された場合、ネットワーク品質がネットワーク性能インジケータボトルネック値に対応するネットワーク品質よりも低いことが検出される。たとえば、ネットワーク伝送速度が高いほどネットワーク品質が良好であることを示す。

本出願のこの実施形態では、ユーザエクスペリエンスを参照して決定されたネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワーク品質を決定するために使用される。このようにして取得されたネットワーク性能ボトルネック値の精度は比較的高いので、ネットワーク品質を改善し、ユーザエクスペリエンスを改善するために、ネットワーク品質が劣化したネットワークは、適時最適化することができる。さらに、本出願のこの実施形態では、ネットワーク最適化はネットワーク内の任意のデバイスに対してさらに実行されてよく、ネットワーク最適化はネットワーク全体に対して実行される必要はない。これにより、ネットワーク最適化コストを低減することができる。

本出願の以下の実施形態におけるメッセージ名またはメッセージ内の各パラメータの名前は一例にすぎず、特定の実装形態では別の名前であってよいことに留意されたい。たとえば、ネットワーク品質はネットワーク性能と呼ばれる場合もあり、ネットワーク帯域幅使用率はネットワーク帯域幅利用率と呼ばれる場合もある。これは本明細書では一元的に記載され、本出願の実施形態では特に限定されない。

上記は、主に、ネットワーク最適化分析装置間の観点から、本出願の実施形態で提供される解決策を記載した。前述の機能を実装するために、前述のネットワーク最適化分析装置は、機能を実行するための対応するハードウェア構造および／またはソフトウェアモジュールを含むことが理解されよう。当業者は、本明細書に開示された実施形態に記載された例と組み合わせて、モジュール、アルゴリズムステップが、ハードウェアまたはハードウェアとコンピュータソフトウェアの組合せによって実装され得ることに容易に気付くはずである。機能がハードウェアによって実行されるか、コンピュータソフトウェアによって駆動されるハードウェアによって実行されるかは、技術的解決策の特定の用途および設計制約に依存する。当業者は、特定の用途ごとに異なる方法を使用して記載された機能を実装することができるが、その実装形態が本出願の範囲を超えると考えられるべきでない。

ハードウェア構造の観点から、ネットワーク最適化分析装置は、1つのエンティティデバイスによって実装されてもよく、複数のエンティティデバイスによって連帯して実装されてもよく、1つのエンティティデバイス内の論理機能モジュールであってもよい。これは本出願のこの実施形態では特に限定されない。

たとえば、ネットワーク最適化分析装置は、図9に示されたネットワークデバイスを使用して実装されてよい。図9は、本出願の一実施形態による、ネットワークデバイスのハードウェア構造の概略図である。

図9に示されたように、ネットワークデバイス400は、少なくとも1つのプロセッサ401と、通信回線402と、メモリ403と、少なくとも1つの通信インターフェース404とを含む。

プロセッサ401は、汎用中央処理装置（CPU）、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ASIC）、または本出願の解決策のプログラム実行を制御するように構成された1つもしくは複数の集積回路であってよい。

通信回線402は、前述の構成要素間で情報を送信するための経路を含んでよい。

通信インターフェース404は、任意のトランシーバタイプの装置を使用して、イーサネット、無線アクセスネットワーク（RAN）、またはワイヤレスローカルエリアネットワーク（WLAN）などの別のデバイスまたは通信ネットワークと通信する。

メモリ403は、読取り専用メモリ（ROM）もしくは静的な情報および命令を記憶することができる別のタイプの静的ストレージデバイス、またはランダムアクセスメモリ（RAM）もしくは情報および命令を記憶することができる別のタイプの動的ストレージデバイスであってもよく、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読取り専用メモリ（CD－ROM）もしくは別のコンパクトディスクストレージ、（コンパクトディスク、レーザー(登録商標)ディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク、ブルーレイ光ディスクなどを含む）光ディスクストレージ、磁気ディスク記憶媒体もしくは別の磁気ストレージデバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で予想されるプログラムコードを搬送もしくは記憶するために使用することができ、コンピュータによってアクセスすることができる任意の他の媒体であってもよい。しかしながら、メモリ403はそれらに限定されない。メモリは単独で存在してよく、通信回線402を使用してプロセッサに接続される。あるいは、メモリはプロセッサと統合されてよい。

メモリ403は、本出願の解決策を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶するように構成され、プロセッサ401は実行を制御する。プロセッサ401は、メモリ403に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行して、本出願の以下の実施形態で提供されるネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法を実施するように構成される。

場合によっては、本出願のこの実施形態では、コンピュータ実行可能命令はアプリケーションプログラムコードと呼ばれる場合もある。これは本出願のこの実施形態では特に限定されない。具体的な実装形態において、一実施形態では、プロセッサ401は、1つまたは複数のCPU、たとえば図9のCPU0およびCPU1を含んでよい。

具体的な実装形態において、一実施形態では、ネットワークデバイス400は、複数のプロセッサ、たとえば図9のプロセッサ401およびプロセッサ408を含んでよい。プロセッサの各々は、シングルコア（single－CPU）プロセッサまたはマルチコア（multi－CPU）プロセッサであってよい。本明細書のプロセッサは、データ（たとえば、コンピュータプログラム命令）を処理するための1つまたは複数のデバイス、回路、および／または処理コアであってよい。

具体的な実装形態において、一実施形態では、ネットワークデバイス400は、出力デバイス405および入力デバイス406をさらに含んでよい。出力デバイス405は、プロセッサ401と通信し、複数の方式で情報を表示することができる。たとえば、出力デバイス405は、液晶ディスプレイ（LCD）、発光ダイオード（LED）ディスプレイデバイス、陰極線管（CRT）ディスプレイデバイス、プロジェクタなどであってよい。入力デバイス406は、プロセッサ401と通信し、複数の方式でユーザの入力を受け取ることができる。たとえば、入力デバイス406は、マウス、キーボード、タッチスクリーンデバイス、または検知デバイスであってよい。

ネットワークデバイス400は、汎用デバイスまたは専用デバイスであってよい。具体的な実装の間、ネットワークデバイス400は、デスクトップコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ネットワークサーバ、携帯情報端末（PDA）、携帯電話、タブレットコンピュータ、ワイヤレス端末デバイス、組込み型デバイス、または図9の構造と同様の構造を有するデバイスであってよい。ネットワークデバイス400のタイプは、本出願のこの実施形態では限定されない。

本出願のこの実施形態では、ネットワーク最適化分析装置の機能モジュールは、前述の方法実施形態に従って取得されてよい。たとえば、機能モジュールは機能に対応する分割に基づいて取得されてよく、または2つ以上の機能が1つの処理モジュールに統合されてよい。統合モジュールは、ハードウェアの形態で実装されてもよく、ソフトウェア機能モジュールの形態で実装されてもよい。本出願のこの実施形態では、モジュール分割は例示的であり、論理的な機能分割にすぎないことに留意されたい。実際の実装形態では、別の分割方式が使用されてよい。

たとえば、機能モジュールが統合された方式で分割を介して取得されるとき、図10はネットワーク最適化分析装置100の概略構成図である。

図10に示されたように、本出願の一実施形態で提供されるネットワーク最適化分析装置100は、取得モジュール1001および第1の決定モジュール1002を含む。

取得モジュール1001は、同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得するように構成され、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータはユーザエクスペリエンス品質を表すために使用され、ネットワーク性能インジケータはネットワーク品質を表すために使用される。ネットワーク品質はネットワーク性能と呼ばれる場合もある。ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、ユーザ品質基準データとして理解されてよく、具体的に、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは時系列であってよい。同様に、ネットワーク性能インジケータもネットワーク性能データとして理解されてよく、具体的に、ネットワーク性能データも時系列であってよい。

第1の決定モジュール1002は、同じ時間期間内のユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの取得されたインジケータ値およびネットワーク性能インジケータの取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するように構成され、ネットワーク性能ボトルネック値は、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するためにネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される。

場合によっては、一実装形態では、第1の決定モジュール1002は、具体的に、性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、同じ時間期間内の異なる時点に対象ネットワークデバイスによって取得されたユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を分析し、性能評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用され、分析を介して取得された性能評価インジケータのインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するように構成される。

場合によっては、一実装形態では、性能評価インジケータは、具体的に第1の評価インジケータであってよく、第1の評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用される。この場合、第1の決定モジュール1002は、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値をネットワーク性能ボトルネック値として決定するように構成され、第2のしきい値は事前設定される。

場合によっては、一実装形態では、第1の評価インジケータを含むことに加えて、性能評価インジケータは第2の評価インジケータをさらに含んでよく、第2の性能評価インジケータは、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、同じ時間期間内の時点の量に対する割合を評価するために使用される。この場合、第1の決定モジュール1002は、具体的に、第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を候補ネットワーク性能ボトルネック値として使用し、第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいというフィルタリング条件を使用することにより、候補ネットワーク性能ボトルネック値から最終的なネットワーク性能ボトルネック値を決定するように構成され、第2のしきい値と第3のしきい値の両方は事前設定されてよい。

場合によっては、一実装形態では、対象ネットワークデバイスは、具体的に、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータが第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスであってよい。

場合によっては、一実装形態では、ネットワーク最適化分析装置100は、計算モジュール1003および第2の決定モジュール1004をさらに含む。計算モジュール1003は、ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約し、集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値をさらに計算するように構成される。第2の決定モジュール1004は、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値が第1のしきい値よりも低いネットワークデバイスを対象ネットワークデバイスとして決定するように構成される。

場合によっては、一実装形態では、本出願の実施形態におけるユーザエクスペリエンス品質基準インジケータは、不良QoE率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含み、本出願の実施形態におけるネットワーク性能インジケータは、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延のうちの少なくとも1つを含む。不良QoE率インジケータは、具体的に、ネットワークデバイスに接続されたすべてのユーザの全体的なユーザエクスペリエンス品質を示すために使用されてよい。

場合によっては、一実装形態では、本出願のこの実施形態におけるユーザエクスペリエンスインジケータは、ビデオ平均意見スコア、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含む。

前述の方法実施形態におけるステップのすべての関連する内容は、対応する機能モジュールの機能説明において引用されてよい。本明細書では詳細は再び記載されない。

この実施形態では、ネットワーク最適化分析装置100は、統合された方式で分割を介して取得された機能モジュールの形態で提示されている。本明細書における「モジュール」は、特定用途向け集積回路（ASIC）、回路、1つもしくは複数のソフトウェアプログラムもしくはファームウェアプログラムを実行するプロセッサおよびメモリ、集積論理回路、ならびに／または前述の機能を実現することができる別のデバイスであってよい。簡単な実施形態では、当業者は、ネットワーク最適化分析装置100が図9に示された形態であってよいことを理解することができる。

たとえば、図9のプロセッサ401は、メモリ403に記憶されたコンピュータ実行可能命令を呼び出すことができ、その結果、ネットワーク最適化分析装置100は、前述の方法実施形態におけるハンドオーバプロセスにおいてネットワーク性能ボトルネックインジケータを決定するための方法を実行する。

具体的には、図10の処理モジュール1001、第1の決定モジュール1002、および計算モジュール1003の機能／実装プロセスは、メモリ403に記憶されたコンピュータ実行可能命令を呼び出すことにより、図9のプロセッサ401によって実施されてよい。

本出願のこの実施形態で提供されるネットワーク最適化分析装置は、前述のポリシー制御方法を実行するように構成されてよい。したがって、ネットワーク最適化分析装置によって達成され得る技術的効果については、上述の方法実施形態を参照されたい。本明細書では詳細は再び記載されない。

前述の実施形態では、ネットワーク最適化分析装置100は、統合された方式で分割を介して取得された機能モジュールの形態で提示されている。確かに、ネットワーク最適化分析装置の各機能モジュールは、本出願のこの実施形態における各機能に基づく分割を介して取得されてよい。これは本出願のこの実施形態では特に限定されない。

前述の実施形態の全部または一部は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せを使用して実装されてよい。実施形態を実装するためにソフトウェアが使用されるとき、実施形態は、コンピュータプログラム製品の形態で完全にまたは部分的に実装されてよい。

コンピュータプログラム製品は、1つまたは複数のコンピュータ命令を含む。コンピュータプログラム命令がコンピュータ上にロードされ実行されると、本出願の実施形態による手順または機能がすべてまたは部分的に生成される。コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、または他のプログラマブル装置であってよい。コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、コンピュータ可読記憶媒体から別のコンピュータ可読記憶媒体に送信されてもよい。たとえば、コンピュータ命令は、有線（たとえば、同軸ケーブル、光ファイバ、もしくはデジタル加入者回線（DSL））またはワイヤレス（たとえば、赤外線、無線、もしくはマイクロ波）の方式で、あるウェブサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンタから、別のウェブサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンタに送信されてよい。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセス可能な任意の使用可能媒体、または1つもしくは複数の使用可能媒体を統合する、サーバもしくはデータセンタなどのデータストレージデバイスであってよい。使用可能媒体は、磁気媒体（たとえば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、または磁気テープ）、光学媒体（たとえばDVD）、半導体媒体（たとえばソリッドステートドライブSolid State Disk（SSD））などであってよい。

当業者は、実施形態における方法のステップの全部または一部が関連ハードウェアに命令するプログラムによって実装されてよいことを理解されよう。プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてよい。記憶媒体には、ROM、RAM、磁気ディスク、または光ディスクなどが含まれてよい。

本出願の実施形態で提供されるネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法およびネットワーク最適化分析装置は、上記で詳細に記載されている。本出願の原理および実装形態は、具体例を介して本明細書に記載されている。本出願の実施形態についての説明は、本出願の方法および核となるアイデアを理解するのを助けるために提供されているにすぎない。加えて、当業者は、本出願のアイデアによる特定の実装形態および適用範囲に関して、本出願に変更および修正を行うことができる。したがって、本明細書の内容は本出願に対する限定として解釈されるべきでない。

11 ネットワーク最適化分析システム
12 ユーザエクスペリエンスインジケータ収集システム
13 トポロジーリソース管理収集システム
100 ネットワーク最適化分析装置
101 サービスサーバ
102 地域バックボーンネットワーク
103 コアルータ
104 ブロードバンドリモートアクセスゲートウェイ
105 ローカルエリアネットワークスイッチ
106 光回線終端装置
107 光ネットワーク終端装置
108 サービス端末
400 ネットワークデバイス
401 プロセッサ
402 通信回線
403 メモリ
404 通信インターフェース
405 出力デバイス
406 入力デバイス
408 プロセッサ
1001 取得モジュール
1002 第1の決定モジュール
1003 計算モジュール
1004 第2の決定モジュール

Claims (17)

1. ネットワーク性能ボトルネック値を決定するための方法であって、
   同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得するステップであって、前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータがユーザエクスペリエンス品質を表すために使用され、前記ネットワーク性能インジケータがネットワーク品質を表すために使用される、ステップと、
   前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの前記取得されたインジケータ値および前記ネットワーク性能インジケータの前記取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップであって、前記ネットワーク性能ボトルネック値が、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するために、前記ネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される、ステップと
   を含み、
   前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの前記取得されたインジケータ値および前記ネットワーク性能インジケータの前記取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定する前記ステップが、
   性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの前記取得されたインジケータ値および前記ネットワーク性能インジケータの前記取得されたインジケータ値を分析するステップであって、前記性能評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用される、ステップと、
   前記性能評価インジケータの前記インジケータ値に基づいて前記ネットワーク性能ボトルネック値を決定するステップと
   を含む、方法。
2. 前記性能評価インジケータが第1の評価インジケータを含み、前記第1の評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用され、
   前記性能評価インジケータの前記インジケータ値に基づいて前記ネットワーク性能ボトルネック値を決定する前記ステップが、
   前記第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を前記ネットワーク性能ボトルネック値として決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記性能評価インジケータが第2の評価インジケータをさらに含み、前記第2の評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、前記同じ時間期間内の時点の量に対する割合を示すために使用され、
   前記性能評価インジケータの前記インジケータ値に基づいて前記ネットワーク性能ボトルネック値を決定する前記ステップが、
   前記第1の評価インジケータの前記インジケータ値が前記第2のしきい値よりも大きく、前記第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を前記ネットワーク性能ボトルネック値として決定するステップを含む、請求項2に記載の方法。
4. 前記対象ネットワークデバイスが、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値によって表されるユーザエクスペリエンス品質が第1のしきい値によって表されるユーザエクスペリエンス品質よりも低いネットワークデバイスである、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
5. 同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得する前記ステップの前に、前記方法が、
   ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約するステップと、
   前記集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値を計算するステップと、
   各ネットワークデバイスの前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する前記統計値によって表されるユーザエクスペリエンス品質が、前記第1のしきい値によって表されるユーザエクスペリエンス品質よりも低いネットワークデバイスを前記対象ネットワークデバイスとして決定するステップと
   をさらに含む、請求項4に記載の方法。
6. 前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータが、不良エクスペリエンス品質、不良QoE率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含み、前記ネットワーク性能インジケータが、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記ユーザエクスペリエンスインジケータが、ビデオ平均意見スコア、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含む、請求項6に記載の方法。
8. 同じ時間期間内の異なる時点における対象ネットワークデバイスに対応するユーザエクスペリエンス品質基準インジケータのインジケータ値およびネットワーク性能インジケータのインジケータ値を取得するように構成された取得ユニットであって、前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータがユーザエクスペリエンス品質を表すために使用され、前記ネットワーク性能インジケータがネットワーク品質を表すために使用される、取得ユニットと、
   前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの前記取得されたインジケータ値および前記ネットワーク性能インジケータの前記取得されたインジケータ値に基づいてネットワーク性能ボトルネック値を決定するように構成された第1の決定モジュールであって、前記ネットワーク性能ボトルネック値が、ネットワークデバイスのネットワーク品質を決定するために、前記ネットワークデバイスのネットワーク性能インジケータのインジケータ値と比較されるために使用される、第1の決定モジュールと
   を備え、
   前記第1の決定モジュールが、
   性能評価インジケータのインジケータ値を取得するために、前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータの前記取得されたインジケータ値および前記ネットワーク性能インジケータの前記取得されたインジケータ値を分析し、前記性能評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質とネットワーク品質との間の関連付け関係を評価するために使用され、
   前記性能評価インジケータの前記インジケータ値に基づいて前記ネットワーク性能ボトルネック値を決定するようにさらに構成される、ネットワーク最適化分析装置。
9. 前記性能評価インジケータが第1の評価インジケータを含み、前記第1の評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質に対するネットワーク品質の影響を評価するために使用され、
   前記第1の決定モジュールが、前記第1の評価インジケータのインジケータ値が第2のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を前記ネットワーク性能ボトルネック値として決定するようにさらに構成される、請求項8に記載のネットワーク最適化分析装置。
10. 前記性能評価インジケータが第2の評価インジケータをさらに含み、前記第2の評価インジケータが、ユーザエクスペリエンス品質がネットワーク品質と合致する時点の量の、前記同じ時間期間内の時点の量に対する割合を示すために使用され、
    前記第1の決定モジュールが、前記第1の評価インジケータの前記インジケータ値が前記第2のしきい値よりも大きく、前記第2の評価インジケータのインジケータ値が第3のしきい値よりも大きいときに、対応するネットワーク性能インジケータのインジケータ値を前記ネットワーク性能ボトルネック値として決定するようにさらに構成される、請求項9に記載のネットワーク最適化分析装置。
11. 前記対象ネットワークデバイスが、ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値によって表されるユーザエクスペリエンス品質が第1のしきい値によって表されるユーザエクスペリエンス品質よりも低いネットワークデバイスである、請求項8から10のいずれか一項に記載のネットワーク最適化分析装置。
12. 前記ネットワーク最適化分析装置が、
    ネットワークトポロジーに基づいて、ネットワークデバイスに従ってユーザエクスペリエンスインジケータを集約し、前記集約されたユーザエクスペリエンスインジケータに基づいて、各ネットワークデバイスのユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する統計値を計算するように構成された計算モジュールと、
    各ネットワークデバイスの前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータに対応する前記統計値によって表されるユーザエクスペリエンス品質が、前記第1のしきい値によって表されるユーザエクスペリエンス品質よりも低いネットワークデバイスを前記対象ネットワークデバイスとして決定するように構成された第2の決定モジュールと
    をさらに備える、請求項11に記載のネットワーク最適化分析装置。
13. 前記ユーザエクスペリエンス品質基準インジケータが、不良エクスペリエンス品質、不良QoE率インジケータまたはユーザエクスペリエンスインジケータのうちの少なくとも1つを含み、前記ネットワーク性能インジケータが、ネットワーク帯域幅使用率、パケット損失率、または遅延のうちの少なくとも1つを含む、請求項8から11のいずれか一項に記載のネットワーク最適化分析装置。
14. 前記ユーザエクスペリエンスインジケータが、ビデオ平均意見スコア、フレーム凍結期間、フレーム凍結率、フレーム凍結頻度、アーチファクト期間割合、アーチファクト時間の量、アーチファクト領域割合、ビデオ品質切替え時間の量、または不良ビデオ品質割合を含む、請求項13に記載のネットワーク最適化分析装置。
15. 処理ユニットおよび記憶ユニットを備えるネットワーク最適化分析装置であって、
    前記記憶ユニットが、コンピュータ動作命令を記憶するように構成され、
    前記処理ユニットが、前記コンピュータ動作命令を呼び出して、請求項1から7のいずれか一項に記載のネットワークボトルネック値を決定するための方法を実行するように構成される、ネットワーク最適化分析装置。
16. コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体がコンピュータ動作命令を含み、前記コンピュータ動作命令が実行されると、前記コンピュータが、請求項1から7のいずれか一項に記載のネットワークボトルネック値を決定するための方法を実行することが可能になる、コンピュータ可読記憶媒体。
17. プログラムであって、前記プログラムが通信デバイスによって実行されると、前記通信デバイスが請求項1から7のいずれか一項に記載の方法を実行することが可能になる、プログラム。

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