JP7473845B2 - TEST SUBJECT EXTRACTION DEVICE, TEST SUBJECT EXTRACTION METHOD, AND TEST SUBJECT EXTRACTION PROGRAM - Google Patents
TEST SUBJECT EXTRACTION DEVICE, TEST SUBJECT EXTRACTION METHOD, AND TEST SUBJECT EXTRACTION PROGRAM Download PDFInfo
- Publication number
- JP7473845B2 JP7473845B2 JP2022563306A JP2022563306A JP7473845B2 JP 7473845 B2 JP7473845 B2 JP 7473845B2 JP 2022563306 A JP2022563306 A JP 2022563306A JP 2022563306 A JP2022563306 A JP 2022563306A JP 7473845 B2 JP7473845 B2 JP 7473845B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- network
- load
- test
- network devices
- network device
- 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
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims description 110
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims description 38
- PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N lufenuron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(C(F)(F)F)F)=CC(Cl)=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 59
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 101100188732 Beauveria bassiana (strain ARSEF 2860) OpS4 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Description
本発明は、試験対象抽出装置、試験対象抽出方法、及び試験対象抽出プログラムに関する。 The present invention relates to a test subject extraction device, a test subject extraction method, and a test subject extraction program.
大規模なネットワークでは、運用者により数十万台以上のネットワーク設備の監視、トラヒックの監視制御などの、各種オペレーションが実施されている。このようなネットワークでは、ネットワーク装置(以下、「NW装置」と略す)に故障が発生した際には故障の原因を絞り込むため、試験対象となるNW装置を抽出してネットワークを切り分ける必要がある。In large-scale networks, operators perform various operations such as monitoring hundreds of thousands of network devices and monitoring and controlling traffic. In such networks, when a failure occurs in a network device (hereafter abbreviated as "NW device"), it is necessary to isolate the network by extracting the NW device to be tested in order to narrow down the cause of the failure.
特許文献1には、過去に発生した故障の原因、及びそのときに実施した作業手順を記録した対応手順のリストを作成し、このリストを参照して、新規に故障が発生した際にネットワークの切り分け作業を実施して、故障を発生させた原因となるNW装置を特定することが開示されている。Patent Document 1 discloses a method for creating a list of response procedures that records the causes of past failures and the procedures performed at the time, and then referring to this list to perform network isolation work when a new failure occurs and identify the network device that caused the failure.
しかしながら、特許文献1では、ネットワークに故障が発生した際に過去のデータに基づいてネットワークを切り分ける手順が開示されているものの、マルチレイヤ構造を有するネットワークについての対応について言及されていない。However, although Patent Document 1 discloses a procedure for isolating a network based on past data when a failure occurs in the network, it does not mention how to deal with networks that have a multi-layer structure.
マルチレイヤ構造を有するネットワーク、例えばIPレイヤと伝送レイヤを有するネットワークでは、ネットワーク診断用のパケットを利用してNW装置の故障の有無を確認する方法を採用した際に、IPレイヤでの接続関係を認識できたとしても、伝送レイヤを経由して接続されるNW装置の接続関係を認識することが難しい。即ち、IPレイヤと伝送レイヤでは、管理体系、管理システムに相違があり、IPレイヤを保守・管理するユーザからでは、該当するIP区間に対応する伝送レイヤの構成情報を把握することが難しい。このため、伝送レイヤに存在するNW装置の全てについて故障の有無を試験しなければならず、故障原因の特定に長時間を要するという問題があった。 In a network with a multi-layer structure, for example a network with an IP layer and a transmission layer, when a method is adopted to check for faults in network devices using packets for network diagnosis, even if the connection relationships in the IP layer can be recognized, it is difficult to recognize the connection relationships of network devices connected via the transmission layer. In other words, there are differences in the management systems and management systems for the IP layer and the transmission layer, and it is difficult for a user who maintains and manages the IP layer to grasp the configuration information of the transmission layer corresponding to the relevant IP section. For this reason, it is necessary to test for faults in all network devices in the transmission layer, which causes the problem that it takes a long time to identify the cause of the fault.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、マルチレイヤ構造を有するネットワークシステムを含むネットワークシステム全般において、容易に故障試験の対象となるNW装置を抽出することが可能な試験対象抽出装置、試験対象抽出方法、及び試験対象抽出プログラムを提供することにある。The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and its purpose is to provide a test target extraction device, a test target extraction method, and a test target extraction program that can easily extract network devices to be subject to fault testing in general network systems, including network systems having a multi-layer structure.
本発明の一態様の試験対象抽出装置は、ネットワークに送信された試験パケットのログ情報、及び、前記ネットワークに設置された複数のネットワーク装置の負荷情報、を取得する入力部と、前記試験パケットのログ情報に基づいて、時系列的に変化する各ネットワーク装置の負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定する時間帯設定部と、各ネットワーク装置の負荷情報に基づき、前記時間帯設定部にて設定された時間帯における前記各ネットワーク装置の負荷変動を解析し、前記複数のネットワーク装置のうち前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の負荷変動と、他のネットワーク装置の負荷変動の相関性を判定し、前記他のネットワーク装置のうち前記送信元となるネットワーク装置と相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出する負荷判定部と、を備える。A test target extraction device according to one embodiment of the present invention comprises an input unit that acquires log information of a test packet transmitted to a network and load information of a plurality of network devices installed on the network; a time zone setting unit that sets a time zone to be analyzed among the load information of each network device that changes over time based on the log information of the test packet; and a load determination unit that analyzes the load fluctuations of each network device during the time zone set by the time zone setting unit based on the load information of each network device, determines the correlation between the load fluctuations of the network device that is the source of the test packet among the plurality of network devices and the load fluctuations of other network devices, and extracts network devices that are determined to have a correlation with the source network device among the other network devices as network devices to be subject to failure testing.
本発明の一態様の試験対象抽出方法は、ネットワークに送信された試験パケットのログ情報、及び、前記ネットワークに設置された複数のネットワーク装置の負荷情報、を取得するステップと、前記試験パケットのログ情報に基づいて、時系列的に変化する各ネットワーク装置の負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定するステップと、各ネットワーク装置の負荷情報に基づき、設定された前記時間帯における前記各ネットワーク装置の負荷変動を解析し、前記複数のネットワーク装置のうち前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の負荷変動と、他のネットワーク装置の負荷変動の相関性を判定し、前記他のネットワーク装置のうち前記送信元となるネットワーク装置と相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出するステップと、を備える。A test target extraction method according to one embodiment of the present invention includes the steps of acquiring log information of a test packet transmitted to a network and load information of a plurality of network devices installed on the network, setting a time period to be analyzed from the load information of each network device that changes over time based on the log information of the test packet, analyzing the load fluctuations of each network device during the set time period based on the load information of each network device, determining a correlation between the load fluctuations of the network device that is the source of the test packet among the plurality of network devices and the load fluctuations of other network devices, and extracting a network device that is determined to have a correlation with the source network device among the other network devices as a network device to be subjected to a failure test.
本発明の一態様は、上記試験対象抽出装置としてコンピュータを機能させるための試験対象抽出プログラムである。 One aspect of the present invention is a test subject extraction program for causing a computer to function as the above-mentioned test subject extraction device.
本発明によれば、マルチレイヤ構造を有するネットワークシステムを含む、ネットワークシステム全般において、容易に故障試験の対象となるNW装置を抽出することが可能となる。 According to the present invention, it becomes possible to easily extract network devices to be subjected to fault testing in general network systems, including network systems having a multi-layer structure.
[本実施形態の構成説明]
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。初めに、本実施形態の概略を説明する。
[Configuration of this embodiment]
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. First, an outline of the embodiment will be described.
本実施形態に係る試験対象抽出装置は、例えばICMP(Internet Control MessageProtocol)パケットなどの試験パケットを送信したときの、ネットワークに設けられる各NW装置(後述するIP装置R1~R3、伝送装置N1~N20を含む)における演算負荷の変化の相関性に着目する。The test target extraction device of this embodiment focuses on the correlation of changes in the computational load in each network device (including IP devices R1 to R3 and transmission devices N1 to N20 described below) installed in the network when a test packet, such as an ICMP (Internet Control Message Protocol) packet, is sent.
即ち、ICMPパケットはNW装置に搭載されたCPUで処理されるため、例えば、送信元となるNW装置がICMPパケットの一例であるネットワーク診断プログラム「ping」を送信した場合には、このNW装置におけるCPU使用率、及びその他の演算負荷(以下、「装置負荷」という)がほぼ同一のタイミングで上昇する。In other words, since ICMP packets are processed by the CPU installed in the network device, for example, when the source network device sends a network diagnostic program "ping," which is an example of an ICMP packet, the CPU usage rate and other computational loads (hereinafter referred to as "device loads") in this network device increase at almost the same time.
更に、「ping」を受信したNW装置では、応答データを送信するためのリプライパケット(Reply Packet)を生成するため、装置負荷が上昇する。また、「ping」の送信元となるNW装置と、「ping」を受信したNW装置との間の送信経路上に存在するNW装置についても同様に、装置負荷が上昇する。 Furthermore, the network device that receives the "ping" generates a reply packet to send response data, which increases the load on the device. Similarly, the load on network devices that exist on the transmission path between the network device that sent the "ping" and the network device that received the "ping" also increases.
従って、試験対象抽出装置は、ネットワーク内に設置された送信元となるNW装置(以下、「送信元NW装置」という)から、稼働状況の確認対象となる他のNW装置にICMPパケットを送信し、更に、各NW装置の装置負荷を検出する。試験対象抽出装置は、複数のNW装置のうち、送信元NW装置の装置負荷に対して相関性を有して装置負荷が変動したNW装置を特定する。例えば、送信元NW装置の装置負荷に対しピーク時刻が一致するNW装置、送信元NW装置の装置負荷に対し装置負荷の上昇タイミングが一致するNW装置などを、相関性を有するNW装置として特定する。特定したNW装置を、故障試験の対象とするネットワーク装置として抽出する。 Therefore, the test target extraction device transmits an ICMP packet from a source network device (hereinafter referred to as the "source network device") installed in the network to other network devices whose operation status is to be checked, and further detects the equipment load of each network device. The test target extraction device identifies, among multiple network devices, network devices whose equipment load has changed in a manner that correlates with the equipment load of the source network device. For example, network devices whose peak time coincides with the equipment load of the source network device and network devices whose equipment load increase timing coincides with the equipment load of the source network device are identified as correlated network devices. The identified network devices are extracted as network devices to be subject to failure testing.
具体的に、図2に示すように、ネットワーク7がIPレイヤ71と、IPレイヤ71よりも下層である伝送レイヤ72の2層のマルチレイヤ構造とされている場合に、IP装置R3の稼働状況を確認したいときには、IP装置R1(送信元NW装置)から、IP装置R3にICMPパケットを送信する。この際、ICMPパケットは、伝送レイヤ72において経路L1に示すように、6個の伝送装置N1、N3、N4、N5、N7、N8を経由してIP装置R3に送信される。2, when
従って、伝送装置N1、N8の装置負荷が変動する。装置負荷の変動は、ICMPパケットの送信元となるIP装置R1の装置負荷の変動と連動する。本実施形態では、ICMPパケットの送信元となるIP装置R1の装置負荷の変動と相関性を持って装置負荷が変動するNW装置(IP装置、伝送装置)を特定し、特定したNW装置を、故障試験を実施する対象とするNW装置として抽出する。 Therefore, the device load of transmission devices N1 and N8 fluctuates. The fluctuation in device load is linked to the fluctuation in device load of IP device R1, which is the source of the ICMP packet. In this embodiment, network devices (IP devices, transmission devices) whose device load fluctuates in correlation with the fluctuation in device load of IP device R1, which is the source of the ICMP packet, are identified, and the identified network devices are extracted as network devices on which to perform failure testing.
以下、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る試験対象抽出装置100について説明する。Below, with reference to Figure 1, we will explain the test
試験対象抽出装置100は、入出力部1と、処理部2と、情報保存部3と、を備えている。試験対象抽出装置100は、伝送OpS4(伝送オペレーティングシステム)と、IPOpS5(IPオペレーティングシステム)と、監視OpS6(監視オペレーティングシステム)と、ネットワーク7と、に接続されている。The test
ネットワーク7は、図2に示したように、IPレイヤ71と伝送レイヤ72の2層構造を有している。IPレイヤ71には、複数(図では3個)のIP装置R1、R2、R3が設けられている。伝送レイヤ72には、複数(図では20個)の伝送装置N1~N20が設けられている。IP装置及び伝送装置は、NW装置の一例である。
As shown in Figure 2,
なお、本実施形態ではネットワーク7がIPレイヤ71と伝送レイヤ72の2層構造である場合を例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、3層以上のマルチレイヤ構造においても適用することが可能である。更に、マルチレイヤではない、通常のネットワークにおいても適用することが可能である。In this embodiment, the
図1に示すIPOpS5(IP送信部)は、試験対象抽出装置100から試験パケット出力指令が出力された際に、ネットワーク7に設けられるIP装置R1からICMPパケットを出力させる制御を行う。例えば、IP装置R1から、稼働状況の確認対象となるIP装置R3にICMPパケットを出力する制御を行う。IPOpS5はまた、ネットワーク7に送信したICMPパケットのログ情報を試験対象抽出装置100に出力する。ログ情報には、ICMPパケットの送信時間帯(後述する時間帯t1)を含む、ICMPパケットに関連する各種の情報が含まれている。
The IPoP5 (IP transmission unit) shown in Figure 1 controls the output of an ICMP packet from IP device R1 provided on
伝送OpS4は、試験対象抽出装置100より出力される、故障試験の対象として抽出されたNW装置に対して、故障試験を実施するための故障確認用のパケットを送信し、故障試験の対象となるNW装置に対して故障確認用の試験を実施する。なお、故障確認用の試験の詳細については説明を省略する。The transmission OpS 4 transmits a fault check packet for performing a fault test to the network device that is extracted as a target for the fault test output by the test
監視OpS6は、ネットワーク7に含まれる各IP装置R1~R3、及び伝送装置N1~N20で検出される装置負荷情報(負荷情報)を取得する。装置負荷とは、各装置が有するCPUの使用率や、演算に要する演算負荷などである。監視OpS6は、取得した装置負荷情報を試験対象抽出装置100に出力する。The monitoring OpS 6 acquires device load information (load information) detected by each IP device R1-R3 and transmission device N1-N20 included in the
入出力部1は、入力部11と、出力部12と、を備えている。The input/output unit 1 has an
入力部11は、IPOpS5より出力されるICMPパケットを入力する。入力部11はまた、監視OpS6で検出された各IP装置R1~R3、及び各伝送装置N1~N20で検出された装置負荷情報を含む各種の情報を入力する。入力部11はまた、ユーザによる各種の操作信号を入力する。
The
即ち、入力部11は、IPOpS5からネットワーク7(例えば、マルチレイヤを有するネットワーク)に送信されたICMPパケットのログ情報、及び、ネットワーク7に設置された複数のNW装置の負荷情報を取得する。That is, the
出力部12は、後述する試験パケット出力指令部23より試験パケットの出力指令が出力された際に、IPOpS5に対してICMPパケット出力用の制御信号を出力する。出力部12はまた、後述する負荷判定部22において故障試験の対象となるNW装置が抽出された際に、伝送OpS4に対して故障試験を実施させるための制御信号を出力する。The
情報保存部3は、装置負荷情報保存部31と、試験パケットログ保存部32と、を備えている。
The
装置負荷情報保存部31は、入力部11で入力された各IP装置R1~R3、及び各伝送装置N1~N20の、装置負荷を含む各種の情報を保存する。The device load
試験パケットログ保存部32は、IPOpS5が送信したICMPパケットのログ情報を保存する。前述したように、ログ情報にはICMPパケットの送信時間帯に関する情報が含まれている。The test packet
処理部2は、時間帯設定部21と、負荷判定部22と、試験パケット出力指令部23と、を備えている。
The processing unit 2 includes a time
時間帯設定部21は、IPOpS5が送信したICMPパケットのログ情報、各IP装置R1~R3、及び、各伝送装置N1~N20で検出された装置負荷情報に基づいて、時系列的に変化する各NW装置(IP装置、伝送装置)の装置負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定する。The time
負荷判定部22は、装置負荷情報保存部31に保存されている各NW装置の負荷情報に基づき、時間帯設定部21にて設定された時間帯における各NW装置の負荷変動を解析する。負荷判定部22はまた、ICMPパケットの送信元となるNW装置(図2に示す例では、IP装置R1)の負荷変動と、他のNW装置の負荷変動の相関性を判定する。負荷判定部22はまた、他のNW装置のうち、送信元となるNW装置の負荷変動に対し相関性があると判定されたNW装置を、故障試験の対象となるNW装置として抽出する。負荷判定部22はまた、故障試験の対象として抽出したNW装置の情報を、出力部12に出力する。The
以下、図3を参照して具体的に説明する。図3は、IP装置R1からIP装置R3に向けて、ICMPパケットの一例であるネットワーク診断プログラム「ping」を送信したときの、各IP装置、及び、各伝送装置のCPUの使用率の変動を示すグラフである。なお、図3では2つのIP装置R1、R2、及び2つの伝送装置N1、N2についてのみ示している。A more detailed explanation will be given below with reference to Figure 3. Figure 3 is a graph showing the fluctuations in CPU usage of each IP device and each transmission device when a network diagnostic program "ping", which is an example of an ICMP packet, is sent from IP device R1 to IP device R3. Note that Figure 3 only shows two IP devices R1 and R2 and two transmission devices N1 and N2.
「ping」の送信元となるIP装置R1は、「ping」の送信に連動してCPU使用率が上昇する。具体的に、図3に示すように、IP装置R1の時間帯t1においてCPU使用率は上昇し、時間帯t1の経過後に通常に戻るように変化する。また、図2に示した例では、R1→N1→N3→N4→N5→N7→N8→R3の経路で「ping」が伝送される。従って、図3に示すように、IP装置R2、及び伝送装置N2では、時間帯t1においてCPU使用率は大きく変動しない。一方、伝送装置N1では、時間帯t1においてCPU使用率は大きく変動する。IP device R1, which is the sender of the "ping", experiences an increase in CPU utilization in conjunction with the transmission of the "ping". Specifically, as shown in FIG. 3, the CPU utilization of IP device R1 increases during time period t1, and returns to normal after time period t1 has elapsed. In the example shown in FIG. 2, the "ping" is transmitted via the route R1 → N1 → N3 → N4 → N5 → N7 → N8 → R3. Therefore, as shown in FIG. 3, the CPU utilization of IP device R2 and transmission device N2 does not fluctuate greatly during time period t1. On the other hand, the CPU utilization of transmission device N1 fluctuates greatly during time period t1.
負荷判定部22は、時間帯設定部21で設定された時間帯t1において、各IP装置R1~R3及び各伝送装置N1~N20におけるCPU使用率の変動を比較する。負荷判定部22は、上記の時間帯t1において、IP装置R1におけるCPU使用率と相関性を有してCPU使用率が変動するIP装置、伝送装置を特定する。「相関性を有する」とは、例えば、CPU使用率が上昇するタイミング、上昇速度、CPU使用率がピークとなる時刻、ピーク値、など負荷変動の特性が類似していることを示す。The
[本実施形態の動作]
次に、本実施形態に係る試験対象抽出装置100の動作を、図4に示すフローチャートを参照して説明する。
[Operation of this embodiment]
Next, the operation of the test
初めにステップS11において、試験パケット出力指令部23は、試験パケットの出力指令を出力する。この出力指令は、出力部12より出力されIPOpS5に入力される。この処理は、例えば入力部11でユーザが操作入力した際に実施される。なお、本実施形態では、試験パケットとしてICMPパケットを用いる例について説明する。First, in step S11, the test packet output command unit 23 outputs a command to output a test packet. This output command is output from the
ステップS12において、IPOpS5は、IPレイヤ71に設置されている各IP装置R1~R3のうち、ICMPパケットの送信元となるIP装置(一例としてIP装置R1)に、ICMPパケットを送信する。In step S12, IPOPS5 sends an ICMP packet to the IP device (IP device R1 as an example) that is the source of the ICMP packet, among the IP devices R1 to R3 installed in the
IP装置R1は、稼働状態を確認する対象となるIP装置(一例として、IP装置R3)にICMPパケットを送信する。その結果、例えば図2に示すように、IPレイヤ71及び伝送レイヤ72に形成されている経路L1を経由して、ICMPパケットが送信される。IP device R1 sends an ICMP packet to an IP device (for example, IP device R3) whose operating status is to be checked. As a result, the ICMP packet is sent via path L1 formed in
例えば、ICMPパケットとして「ping」が送信された場合には、IP装置R1におけるCPU使用率などの装置負荷が上昇する。一方、「ping」を受信したNW装置では、応答データを送信するためのリプライパケット(Reply Packet)を生成するため、装置負荷が上昇する。更に、経路L1に存在する各伝送装置についても同様に装置負荷が上昇する。For example, when a "ping" is sent as an ICMP packet, the device load, such as the CPU usage rate, of IP device R1 increases. On the other hand, the network device that receives the "ping" generates a reply packet to send response data, which increases the device load. Furthermore, the device load of each transmission device on path L1 also increases.
ステップS13において、入力部11は、IPOpS5にて送信されたICMPパケットのログ情報を入力し、入力したログ情報を試験パケットログ保存部32に保存する。
In step S13, the
ステップS14において、監視OpS6は、各IP装置R1~R3、及び各伝送装置N1~N20で検出された装置負荷情報を取得する。装置負荷とは、前述したように、CPUの使用率、演算負荷などを含む情報である。In step S14, the
ステップS15において、入力部11は、監視OpS6で取得された装置負荷情報を装置負荷情報保存部31に保存する。
In step S15, the
ステップS16において、時間帯設定部21は、IPOpS5が送信したICMPパケットのログ情報に基づき、ICMPパケットが送信された時間帯を設定する。例えば、図3に示した時間帯t1を設定する。In step S16, the time
ステップS17において、負荷判定部22は、時間帯設定部21にて設定された時間帯において、IP装置R1の負荷変動と、他のIP装置、伝送装置の負荷変動とを比較し、相関性を判定する。例えば、図3に示したIP装置R1の時間帯t1におけるCPU使用率の変動と、IP装置R2の時間帯t1におけるCPU使用率の変動を比較する。図3に示す例では、IP装置R1のCPU使用率は大きく変動し、IP装置R2のCPU使用率はほぼ一定であるので、相関性は無いものと判定する。In step S17, the
一方、伝送装置N1のCPU使用率は、IP装置R1のCPU使用率と比較すると、時間帯t1においてCPU使用率の上昇傾向(例えば、上昇時の傾き)の一致度が高い。従って、IP装置R1と伝送装置N1は相関性があるものと判定する。On the other hand, the CPU utilization rate of transmission device N1 is more similar to the CPU utilization rate of IP device R1 in time period t1 in terms of the upward trend (e.g., the slope of the upward trend). Therefore, it is determined that there is a correlation between IP device R1 and transmission device N1.
ステップS18において、負荷判定部22は、上記の判定結果に基づいて、故障試験の対象となるNW装置を示す装置リストを作成する。例えば、図2に示したように、IP装置R1からIP装置R3までの伝送経路がL1である場合には、この経路L1に沿って設けられているR1、N1、N3、N4、N5、N7、N8、R3が、故障試験の対象となるNW装置として抽出され、装置リストに登録される。In step S18, the
ステップS19において、出力部12は、作成した装置リストを伝送OpS4に送信する。
In step S19, the
ステップS20において、伝送OpS4は、装置リストを受信し、該装置リストに登録されているNW装置において故障試験を実施する。In step S20, transmission OpS4 receives the device list and performs fault testing on the network devices registered in the device list.
こうして、複数のレイヤに跨って多数のNW装置が配置されているネットワーク7にて故障が発生した場合に、故障の原因を究明するために実施する故障試験の対象となるNW装置を容易且つ確実に抽出することができるのである。In this way, when a failure occurs in
[本実施形態の効果]
このように、本実施形態は、ネットワークに送信された試験パケットのログ情報、及び、前記ネットワークに設置された複数のネットワーク装置の負荷情報、を取得する入力部11と、前記試験パケットのログ情報に基づいて、時系列的に変化する各ネットワーク装置の負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定する時間帯設定部21と、各ネットワーク装置の負荷情報に基づき、前記時間帯設定部にて設定された時間帯における前記各ネットワーク装置の負荷変動を解析し、前記複数のネットワーク装置のうち前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の負荷変動と、他のネットワーク装置の負荷変動の相関性を判定し、前記他のネットワーク装置のうち前記送信元となるネットワーク装置と相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出する負荷判定部22と、を備える。
[Effects of this embodiment]
Thus, this embodiment comprises an
具体的には、複数のレイヤ(IPレイヤ71、伝送レイヤ72)からなるネットワーク7に設けられた任意のNW装置(例えば、IP装置R3)の稼働状況を確認する際に、送信元となるNW装置(例えば、IP装置R1)からICMPパケットなどの試験パケットを上記任意のNW装置に送信する。また、ICMPパケットのログ情報に基づいて、時間帯t1を設定し、この時間帯t1における各NW装置の装置負荷情報を取得する。そして、送信元となるNW装置の時間帯t1における装置負荷の変動と、各NW装置の時間帯t1における装置負荷の変動を比較し、相関性の有無を判定する。相関性があると判定されたNW装置を、故障試験の対象となるNW装置として抽出する。
Specifically, when checking the operating status of an arbitrary network device (e.g., IP device R3) installed in
従って、ネットワーク7において故障が発生した場合には、伝送レイヤ72に含まれる各伝送装置N1~N20のうち、故障試験の対象として抽出された伝送装置についてのみ故障試験を実施して、これらの性能情報を確認すればよい。このため、全ての伝送装置N1~N20に対して故障試験を実施する必要がなく、ネットワーク7の故障試験を短時間、且つ、容易に実施することが可能となる。
Therefore, when a failure occurs in the
また、時間帯t1における装置負荷の上昇傾向を比較することにより相関性を判定することが可能となり、故障試験を実施する対象となるNW装置をより簡便に抽出することが可能となる。 In addition, by comparing the increasing trend of device load during time period t1, it is possible to determine correlation, making it easier to extract network devices for which fault testing is to be performed.
[第1変形例の説明]
次に、本発明の実施形態に係る試験対象抽出装置100の第1変形例について説明する。上述した実施形態では、ICMPパケットの送信元となるNW装置における時間帯t1のCPU使用率の上昇傾向を比較して相関性の有無を判定した。
[Description of the First Modified Example]
Next, a first modified example of the test
これに対して、第1の変形例では、上記時間帯t1におけるCPU使用率のピーク時刻を比較して相関性の有無を判定する。例えば、図5に示すように、IP装置R1のCPU使用率は、時間帯t1における時刻T1にてピーク値p1を有している。In contrast, in the first variant, the peak times of CPU usage during the time period t1 are compared to determine whether there is a correlation. For example, as shown in Figure 5, the CPU usage of IP device R1 has a peak value p1 at time T1 during time period t1.
また、伝送装置N1のCPU使用率は、時間帯t1における時刻T3にてピーク値p3を有しており、時刻T1とほぼ一致している。従って、IP装置R1と伝送装置N1はCPU使用率に相関性があるものと判定される。 In addition, the CPU utilization rate of transmission device N1 has a peak value p3 at time T3 in time period t1, which is almost the same as time T1. Therefore, it is determined that there is a correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and transmission device N1.
一方、IP装置R2のCPU使用率は、時間帯t1においてほぼ一定であり、時刻T2にて最大値となっており、上記の時刻T1と大きく相違している。従って、IP装置R1とIP装置R2はCPU使用率に相関性が無いものと判定される。同様に、伝送装置N2のCPU使用率は、時間帯t1における時刻T4にて最大値となっており、時刻T1と大きく相違している。従って、IP装置R1と伝送装置N2はCPU使用率に相関性が無いものと判定される。On the other hand, the CPU utilization rate of IP device R2 is almost constant during time period t1 and reaches a maximum value at time T2, which is significantly different from the time T1 mentioned above. Therefore, it is determined that there is no correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and IP device R2. Similarly, the CPU utilization rate of transmission device N2 reaches a maximum value at time T4 during time period t1, which is significantly different from the time T1. Therefore, it is determined that there is no correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and transmission device N2.
このように、CPU使用率などの装置負荷のピーク時刻を比較して相関性の有無を判断することにより、上述した実施形態と同様に、簡便に故障試験の対象となるNW装置を抽出することが可能となる。In this way, by comparing peak times of device load, such as CPU utilization, and determining whether there is a correlation, it is possible to easily extract network devices to be subject to fault testing, as in the above-described embodiment.
[第2変形例の説明]
次に、本発明の実施形態に係る試験対象抽出装置100の第2変形例について説明する。第1変形例では、上記時間帯t1におけるCPU使用率のピーク時刻を比較した。これに対して、第2の変形例では、上記時間帯t1におけるCPU使用率のピーク値を比較して相関性の有無を判定する。例えば、図5に示すように、IP装置R1のCPU使用率は、時間帯t1においてピーク値p1を有している。
[Description of the second modified example]
Next, a second modified example of the test
また、伝送装置N1のCPU使用率は、時間帯t1においてピーク値p3を有しており、ピーク値p1との差が小さい。従って、IP装置R1と伝送装置N1はCPU使用率に相関性があるものと判定される。In addition, the CPU utilization rate of transmission device N1 has a peak value p3 in time period t1, and the difference with peak value p1 is small. Therefore, it is determined that there is a correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and transmission device N1.
一方、IP装置R2のCPU使用率は、時間帯t1において最大値p2となっており、上記のピーク値p1と大きく相違している。従って、IP装置R1とIP装置R2はCPU使用率に相関性が無いものと判定される。同様に、伝送装置N2のCPU使用率は、時間帯t1において最大値p4となっており、ピーク値p1と大きく相違している。従って、IP装置R1と伝送装置N2はCPU使用率に相関性が無いものと判定される。 On the other hand, the CPU utilization rate of IP device R2 reaches a maximum value p2 during time period t1, which is significantly different from the peak value p1 mentioned above. Therefore, it is determined that there is no correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and IP device R2. Similarly, the CPU utilization rate of transmission device N2 reaches a maximum value p4 during time period t1, which is significantly different from the peak value p1. Therefore, it is determined that there is no correlation between the CPU utilization rates of IP device R1 and transmission device N2.
このように、時間帯t1における装置負荷のピーク値を比較して相関性を判定することが可能となり、故障試験を実施する対象となるNW装置をより簡便に抽出することが可能となる。In this way, it is possible to compare the peak values of device load during time period t1 and determine correlation, making it easier to extract network devices for which fault testing is to be performed.
上記説明した本実施形態の試験対象抽出装置100には、図6に示すように例えば、CPU(Central Processing Unit、プロセッサ)901と、メモリ902と、ストレージ903(HDD:HardDisk Drive、SSD:SolidState Drive)と、通信装置904と、入力装置905と、出力装置906とを備える汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。メモリ902およびストレージ903は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、CPU901がメモリ902上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、試験対象抽出装置100の各機能が実現される。
As shown in FIG. 6, the test
なお、試験対象抽出装置100は、1つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、試験対象抽出装置100は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。The test
なお、試験対象抽出装置100用のプログラムは、HDD、SSD、USB(Universal Serial Bus)メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。
The program for the test
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the invention.
1 入出力部
2 処理部
3 情報保存部
4 伝送OpS
5 IPOpS
6 監視OpS
7 ネットワーク
11 入力部
12 出力部
21 時間帯設定部
22 負荷判定部
23 試験パケット出力指令部
31 装置負荷情報保存部
32 試験パケットログ保存部
71 IPレイヤ
72 伝送レイヤ
100 試験対象抽出装置
N1~20 伝送装置(NW装置)
R1~R3 IP装置(NW装置)
1 Input/Output section 2
5. IPOPS
6 Surveillance Operations
7
R1 to R3 IP device (network device)
Claims (6)
前記試験パケットのログ情報に基づいて、時系列的に変化する各ネットワーク装置の負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定する時間帯設定部と、
各ネットワーク装置の負荷情報に基づき、前記時間帯設定部にて設定された時間帯における前記各ネットワーク装置の負荷変動を解析し、前記複数のネットワーク装置のうち前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の負荷変動と、他のネットワーク装置の負荷変動の相関性を判定し、前記他のネットワーク装置のうち前記送信元となるネットワーク装置と相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出する負荷判定部と、
を備えたことを特徴とする試験対象抽出装置。 an input unit for acquiring log information of test packets transmitted to a network and load information of a plurality of network devices installed in the network;
a time period setting unit that sets a time period to be analyzed among load information of each network device that changes over time based on log information of the test packets;
a load determination unit that analyzes load fluctuations of each of the network devices during the time period set by the time period setting unit based on load information of each of the network devices, determines correlations between the load fluctuations of the network device that is the source of the test packets among the plurality of network devices and the load fluctuations of other network devices, and extracts, from among the other network devices, network devices that are determined to have a correlation with the source network device as network devices to be subject to failure testing;
A test subject extraction device comprising:
前記複数のネットワーク装置のうち、前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の前記時間帯における負荷の上昇傾向と、前記他のネットワーク装置の前記時間帯における負荷の上昇傾向と、を比較し、
前記他のネットワーク装置のうち、前記送信元となるネットワーク装置との間で上昇傾向に相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出すること、
を特徴とする請求項1に記載の試験対象抽出装置。 The load determination unit
comparing a load increase trend of a network device that is a source of the test packet among the plurality of network devices during the time period with a load increase trend of the other network devices during the time period;
extracting, from among the other network devices, a network device determined to have an upward correlation with the source network device, as a network device to be subjected to a failure test;
2. The test subject extraction device according to claim 1 .
前記複数のネットワーク装置のうち、前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の前記時間帯における負荷のピーク時刻と、前記他のネットワーク装置の前記時間帯における負荷のピーク時刻と、を比較し、
前記他のネットワーク装置のうち、前記送信元となるネットワーク装置との間でピーク時刻に相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出すること、
を特徴とする請求項1または2に記載の試験対象抽出装置。 The load determination unit
comparing a peak time of a load in the time period of a network device that is a source of the test packet among the plurality of network devices with a peak time of a load in the time period of the other network devices;
extracting, from among the other network devices, a network device determined to have a correlation at a peak time with the source network device, as a network device to be subjected to a failure test;
3. The test subject extraction device according to claim 1 or 2.
前記複数のネットワーク装置のうち、前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の前記時間帯における負荷のピーク値と、前記他のネットワーク装置の前記時間帯における負荷のピーク値と、を比較し、
前記他のネットワーク装置のうち、前記送信元となるネットワーク装置との間でピーク値に相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出すること、
を特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の試験対象抽出装置。 The load determination unit
comparing a peak load value in the time period of a network device that is a source of the test packet among the plurality of network devices with a peak load value in the time period of the other network devices;
extracting, from among the other network devices, a network device determined to have a correlation in peak value with the source network device, as a network device to be subjected to a failure test;
The test subject extraction device according to any one of claims 1 to 3,
前記試験パケットのログ情報に基づいて、時系列的に変化する各ネットワーク装置の負荷情報のうち、解析対象とする時間帯を設定するステップと、
各ネットワーク装置の負荷情報に基づき、設定された前記時間帯における前記各ネットワーク装置の負荷変動を解析し、
前記複数のネットワーク装置のうち、前記試験パケットの送信元となるネットワーク装置の負荷変動と、他のネットワーク装置の負荷変動の相関性を判定し、前記他のネットワーク装置のうち前記送信元となるネットワーク装置と相関性があると判定されたネットワーク装置を、故障試験の対象となるネットワーク装置として抽出するステップと、
を備えたことを特徴とする試験対象抽出方法。 acquiring log information of test packets transmitted to a network and load information of a plurality of network devices installed in the network;
setting a time period to be analyzed from load information of each network device that changes over time based on log information of the test packets;
Based on the load information of each network device, a load fluctuation of each of the network devices during the set time period is analyzed;
determining a correlation between a load change of a network device that is a source of the test packet among the plurality of network devices and a load change of other network devices, and extracting a network device that is determined to have a correlation with the source network device among the other network devices as a network device to be subjected to a failure test;
A test subject extraction method comprising:
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/042988 WO2022107243A1 (en) | 2020-11-18 | 2020-11-18 | Test target extraction apparatus, test target extraction method, and test target extraction program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2022107243A1 JPWO2022107243A1 (en) | 2022-05-27 |
JP7473845B2 true JP7473845B2 (en) | 2024-04-24 |
Family
ID=81708559
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022563306A Active JP7473845B2 (en) | 2020-11-18 | 2020-11-18 | TEST SUBJECT EXTRACTION DEVICE, TEST SUBJECT EXTRACTION METHOD, AND TEST SUBJECT EXTRACTION PROGRAM |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7473845B2 (en) |
WO (1) | WO2022107243A1 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007235897A (en) | 2006-01-31 | 2007-09-13 | Intec Netcore Inc | Apparatus and method for network monitoring |
JP2015033319A (en) | 2013-08-07 | 2015-02-16 | 富士通株式会社 | Information processor, method and program for associating apparatus with electric outlet |
JP2015194797A (en) | 2014-03-31 | 2015-11-05 | 富士通株式会社 | Omitted monitoring identification processing program, omitted monitoring identification processing method and omitted monitoring identification processor |
JP2017068748A (en) | 2015-10-01 | 2017-04-06 | 富士通株式会社 | Clustering program, clustering method, and information processing apparatus |
-
2020
- 2020-11-18 WO PCT/JP2020/042988 patent/WO2022107243A1/en active Application Filing
- 2020-11-18 JP JP2022563306A patent/JP7473845B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007235897A (en) | 2006-01-31 | 2007-09-13 | Intec Netcore Inc | Apparatus and method for network monitoring |
JP2015033319A (en) | 2013-08-07 | 2015-02-16 | 富士通株式会社 | Information processor, method and program for associating apparatus with electric outlet |
JP2015194797A (en) | 2014-03-31 | 2015-11-05 | 富士通株式会社 | Omitted monitoring identification processing program, omitted monitoring identification processing method and omitted monitoring identification processor |
JP2017068748A (en) | 2015-10-01 | 2017-04-06 | 富士通株式会社 | Clustering program, clustering method, and information processing apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2022107243A1 (en) | 2022-05-27 |
WO2022107243A1 (en) | 2022-05-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6651183B1 (en) | Technique for referencing failure information representative of multiple related failures in a distributed computing environment | |
US10462027B2 (en) | Cloud network stability | |
US7757120B2 (en) | Ignoring redundant symptoms in modular self-healing systems | |
US7007191B2 (en) | Method and apparatus for identifying one or more devices having faults in a communication loop | |
JP4598065B2 (en) | Monitoring simulation apparatus, method and program thereof | |
CN108418710B (en) | Distributed monitoring system, method and device | |
KR20070047427A (en) | System and method for monitoring a group of devices on a network | |
JP6495598B2 (en) | Failure location prediction | |
WO2021157299A1 (en) | Communication device, surveillance server, and log collection method | |
US20160140345A1 (en) | Information processing device, filtering system, and filtering method | |
Chen et al. | Using runtime paths for macroanalysis | |
US20080288828A1 (en) | structures for interrupt management in a processing environment | |
JP7473845B2 (en) | TEST SUBJECT EXTRACTION DEVICE, TEST SUBJECT EXTRACTION METHOD, AND TEST SUBJECT EXTRACTION PROGRAM | |
JP2011090429A (en) | Integrated monitoring system | |
US8171347B2 (en) | Method and apparatus for troubleshooting a computer system | |
CN108512698B (en) | Network disaster tolerance method and device and electronic equipment | |
JP4575020B2 (en) | Failure analysis device | |
WO2011051999A1 (en) | Information processing device and method for controlling information processing device | |
JP6070040B2 (en) | Database system, database device, database failure recovery method and program | |
Chan et al. | Debugging incidents in Google's distributed systems | |
CN104346233A (en) | Fault recovery method and device for computer system | |
CN115004651A (en) | Correlation-based network security | |
JP2008181432A (en) | Health check device, health check method, and program | |
JP7395961B2 (en) | Network management device, network management method, and network management program | |
KR101680736B1 (en) | Process for checking status of network device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230414 |
|
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: 20240312 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240325 |