JPH06205015A - ネットワーク状態の監視方法 - Google Patents
ネットワーク状態の監視方法Info
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- JPH06205015A JPH06205015A JP5265193A JP26519393A JPH06205015A JP H06205015 A JPH06205015 A JP H06205015A JP 5265193 A JP5265193 A JP 5265193A JP 26519393 A JP26519393 A JP 26519393A JP H06205015 A JPH06205015 A JP H06205015A
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- H04Q2213/13545—Indexing scheme relating to selecting arrangements in general and for multiplex systems monitoring of signaling messages, intelligent network
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- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Small-Scale Networks (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 多数の定義域を有するデータ通信ネットワー
クにおける多数の動作パラメータの状態を監視する為の
方法を提供すること 【構成】 コンヒ゜ュータローカルエリアネットワーク(LAN)10またはSS7遠隔
通信信号ネットワーク等の通信ネットワークの状態を監視する
ために、そのネットワークの各定義域(S1〜S14)またはセク゛メント
についての様々な動作ハ゜ラメータの測定が行われる。各ハ゜ラメ
ータ毎の測定値は、そのハ゜ラメータについての個々の不連続の
線形スケーリンク゛関数(300)に従ってスケーリンク゛され、全てのハ゜ラ
メータについての全てのスケーリンク゛された測定値が、0〜3の範
囲の値を有するようになっている。値1及び2は、対象と
なるしきい値T1,T2に対応する。最大値または最小値等
のスケーリンク゛極値が各ハ゜ラメータ毎に選択されて、個々のハ゜ラメー
タにそれぞれが関連する多数の半径方向に延びる軸(301
〜306)の各軸上にフ゜ロットされる。そのフ゜ロット値が互いに接
続されて多角形状が形成される。
クにおける多数の動作パラメータの状態を監視する為の
方法を提供すること 【構成】 コンヒ゜ュータローカルエリアネットワーク(LAN)10またはSS7遠隔
通信信号ネットワーク等の通信ネットワークの状態を監視する
ために、そのネットワークの各定義域(S1〜S14)またはセク゛メント
についての様々な動作ハ゜ラメータの測定が行われる。各ハ゜ラメ
ータ毎の測定値は、そのハ゜ラメータについての個々の不連続の
線形スケーリンク゛関数(300)に従ってスケーリンク゛され、全てのハ゜ラ
メータについての全てのスケーリンク゛された測定値が、0〜3の範
囲の値を有するようになっている。値1及び2は、対象と
なるしきい値T1,T2に対応する。最大値または最小値等
のスケーリンク゛極値が各ハ゜ラメータ毎に選択されて、個々のハ゜ラメー
タにそれぞれが関連する多数の半径方向に延びる軸(301
〜306)の各軸上にフ゜ロットされる。そのフ゜ロット値が互いに接
続されて多角形状が形成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ネットワークの状態を
監視するための方法及び装置に関し、特に、多数の定義
域を有するデータ通信ネットワークの多数の動作パラメ
ータの状態を監視するための方法及び装置に関する。
監視するための方法及び装置に関し、特に、多数の定義
域を有するデータ通信ネットワークの多数の動作パラメ
ータの状態を監視するための方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータの広範な利用に基づき、コ
ンピュータ間におけるデータの交換、及び、プリンタや
ファイルサーバ等の共有可能な資源の高コスト効率での
利用を容易にするために、各種のネットワークが形成さ
れるようになった。
ンピュータ間におけるデータの交換、及び、プリンタや
ファイルサーバ等の共有可能な資源の高コスト効率での
利用を容易にするために、各種のネットワークが形成さ
れるようになった。
【０００３】一般的な種類のネットワークの１つに、い
わゆるローカルエリヤネットワーク（ＬＡＮ）があり、
このＬＡＮは、通常は、パーソナルコンピュータ及びコ
ンピュータワークステーションの相互接続、及びその共
有可能な資源との接続のために利用される。ＬＡＮは、
複数の「セグメント」を有することが多く、その各セグ
メントは、ネットワーク上を伝搬するメッセージのフィ
ルタリングを行う１つ以上の装置（ブリッジまたはルー
タ等）によって他の全ての部分（セクション？）から分
離されたネットワークの１つのセクションである。ＬＡ
Ｎは、数百または数千の装置が接続された数十または数
百のセグメントからなる極めて複雑なものもあるほどに
成長を遂げた。
わゆるローカルエリヤネットワーク（ＬＡＮ）があり、
このＬＡＮは、通常は、パーソナルコンピュータ及びコ
ンピュータワークステーションの相互接続、及びその共
有可能な資源との接続のために利用される。ＬＡＮは、
複数の「セグメント」を有することが多く、その各セグ
メントは、ネットワーク上を伝搬するメッセージのフィ
ルタリングを行う１つ以上の装置（ブリッジまたはルー
タ等）によって他の全ての部分（セクション？）から分
離されたネットワークの１つのセクションである。ＬＡ
Ｎは、数百または数千の装置が接続された数十または数
百のセグメントからなる極めて複雑なものもあるほどに
成長を遂げた。
【０００４】ＬＡＮに関するセグメントは、ネットワー
クの概念上の細区分の一例であり、他の種類のネットワ
ークに関するその等価なものは、「定義域」と呼ばれる
ことがある。音声及びデータ信号を伝達するための国内
外遠隔通信伝送ネットワークは、コンピュータの利用に
関連して設計されることが多くなっている。特に、第２
のコンピュータ化信号ネットワークが、音声及びデータ
トラフィックを伝搬する送信ネットワークと並列に、及
びその送信ネットワークのスイッチングその他の動作を
制御するために、設けられることが多い。この信号ネッ
トワークは、例えば、一般に「Signalling System No.7
（ＳＳ７）」として知られる、合意に基づく(agreed)規
格に従って動作することが可能である。ＳＳ７ネットワ
ーク全体は、多数の信号リンクによって相互接続された
数千もの信号ポイントを有することができる。こうした
ネットワークは、定義域として知られるいくつかの細区
分された部分からなるものとして一般に取り扱われる。
定義域は、商業上または動作上の理由から別個のエンテ
ィティとして識別するのに好都合な、ネットワーク全体
の任意の部分集合とすることができる。
クの概念上の細区分の一例であり、他の種類のネットワ
ークに関するその等価なものは、「定義域」と呼ばれる
ことがある。音声及びデータ信号を伝達するための国内
外遠隔通信伝送ネットワークは、コンピュータの利用に
関連して設計されることが多くなっている。特に、第２
のコンピュータ化信号ネットワークが、音声及びデータ
トラフィックを伝搬する送信ネットワークと並列に、及
びその送信ネットワークのスイッチングその他の動作を
制御するために、設けられることが多い。この信号ネッ
トワークは、例えば、一般に「Signalling System No.7
（ＳＳ７）」として知られる、合意に基づく(agreed)規
格に従って動作することが可能である。ＳＳ７ネットワ
ーク全体は、多数の信号リンクによって相互接続された
数千もの信号ポイントを有することができる。こうした
ネットワークは、定義域として知られるいくつかの細区
分された部分からなるものとして一般に取り扱われる。
定義域は、商業上または動作上の理由から別個のエンテ
ィティとして識別するのに好都合な、ネットワーク全体
の任意の部分集合とすることができる。
【０００５】本明細書中で用いる定義域といる用語は、
ＬＡＮにおけるセグメント、または、ＳＳ７ネットワー
クにおける定義域といった、ネットワークの便宜上の細
分化部分を表すものである。
ＬＡＮにおけるセグメント、または、ＳＳ７ネットワー
クにおける定義域といった、ネットワークの便宜上の細
分化部分を表すものである。
【０００６】大規模ネットワークは、管理及び保守に関
する手に負えない問題を発生させるものである。ネット
ワーク上の或る１つの装置が故障すると、ネットワーク
の拡張部分にわたって望ましくない影響を与え、その問
題の発生源の識別は直ちに明らかにはならない。
する手に負えない問題を発生させるものである。ネット
ワーク上の或る１つの装置が故障すると、ネットワーク
の拡張部分にわたって望ましくない影響を与え、その問
題の発生源の識別は直ちに明らかにはならない。
【０００７】故障発見及び修理の補助を意図して、（Ｌ
ＡＮの場合の）巡回冗長検査（ＣＲＣ）エラー、データ
フレームまたはパケット通信速度、及び、利用度等のネ
ットワークの各定義域の様々な動作パラメータについて
各種測定が一般になされる。しかし、大規模ネットワー
クの場合、そのような測定値の完全な量は、故障位置の
探索におけるその有効利用をかなり妨げるものとなる。
そのような測定値は、全部で数百に及ぶ可能性があり、
問題の真の原因に対する解決の鍵になるのがそのうちの
１つだけという場合もある。その他の測定値は、必ずし
もその解決の鍵となる測定値であることの同一性(ident
ity)の指示を提供するものとは限らない。従って、解決
の鍵となる測定値の識別がうまくいくかどうかは、成り
ゆき次第であり、偶然か、あるいは、利用可能な全ての
測定値に対して徹底的に時間のかかる検査を行うことに
依存することになる。更に、故障を示したり調査を許可
したりする条件をネットワークマネージャに警告するこ
とができる測定値の概要を示す有効な方法がなかった。
ＡＮの場合の）巡回冗長検査（ＣＲＣ）エラー、データ
フレームまたはパケット通信速度、及び、利用度等のネ
ットワークの各定義域の様々な動作パラメータについて
各種測定が一般になされる。しかし、大規模ネットワー
クの場合、そのような測定値の完全な量は、故障位置の
探索におけるその有効利用をかなり妨げるものとなる。
そのような測定値は、全部で数百に及ぶ可能性があり、
問題の真の原因に対する解決の鍵になるのがそのうちの
１つだけという場合もある。その他の測定値は、必ずし
もその解決の鍵となる測定値であることの同一性(ident
ity)の指示を提供するものとは限らない。従って、解決
の鍵となる測定値の識別がうまくいくかどうかは、成り
ゆき次第であり、偶然か、あるいは、利用可能な全ての
測定値に対して徹底的に時間のかかる検査を行うことに
依存することになる。更に、故障を示したり調査を許可
したりする条件をネットワークマネージャに警告するこ
とができる測定値の概要を示す有効な方法がなかった。
【０００８】米国特許第4,527,240号には、本発明とは
関連性のない血液化学の評価分野に関し、１つの血液サ
ンプルのみに関する各種測定パラメータの値を円形座標
系の個々の放射軸上にプロットする技法が提案されてい
る。しかしこの提案は、本発明とは全く異なる技術分野
に属するものであり、更に、多数のソースから得られる
極めて多数の測定値のうちの鍵となる１つの測定値を識
別することに関する問題を取り扱おうとすらしていない
ものである。
関連性のない血液化学の評価分野に関し、１つの血液サ
ンプルのみに関する各種測定パラメータの値を円形座標
系の個々の放射軸上にプロットする技法が提案されてい
る。しかしこの提案は、本発明とは全く異なる技術分野
に属するものであり、更に、多数のソースから得られる
極めて多数の測定値のうちの鍵となる１つの測定値を識
別することに関する問題を取り扱おうとすらしていない
ものである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、以上
の問題を少なくとも軽減する、ネットワーク状態の監視
方法及び装置を提供することにある。
の問題を少なくとも軽減する、ネットワーク状態の監視
方法及び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の一態様によれ
ば、多数の定義域を有するデータ通信ネットワークにお
ける多数の動作パラメータの状態を監視する為の方法が
提供され、この方法は、前記ネットワークの各定義域毎
の各パラメータの測定値を獲得し、各パラメータ毎に、
各定義域についての前記測定値にスケリーング関数を適
用して、その各パラメータについての所定のしきい値の
関数として、スケーリングされた値（以下、スケーリン
グ値と称す）を導出し、そのスケーリング値が前記パラ
メータの全てに共通の所定範囲内に含まれ、各パラメー
タ毎に、前記スケーリング値のうちの１つの極値を選択
し、個々の前記パラメータに各軸が対応する多数の軸
（好適には半径方向に延びるもの）の個々の１つに前記
の選択されたスケーリング値をプロットする、というス
テップよりなるものである。
ば、多数の定義域を有するデータ通信ネットワークにお
ける多数の動作パラメータの状態を監視する為の方法が
提供され、この方法は、前記ネットワークの各定義域毎
の各パラメータの測定値を獲得し、各パラメータ毎に、
各定義域についての前記測定値にスケリーング関数を適
用して、その各パラメータについての所定のしきい値の
関数として、スケーリングされた値（以下、スケーリン
グ値と称す）を導出し、そのスケーリング値が前記パラ
メータの全てに共通の所定範囲内に含まれ、各パラメー
タ毎に、前記スケーリング値のうちの１つの極値を選択
し、個々の前記パラメータに各軸が対応する多数の軸
（好適には半径方向に延びるもの）の個々の１つに前記
の選択されたスケーリング値をプロットする、というス
テップよりなるものである。
【００１１】本発明のもう１つの態様によれば、多数の
定義域を有するデータ通信ネットワークにおける多数の
動作パラメータの状態を監視するための装置が提供さ
れ、この装置は、前記ネットワークの各定義域毎の各パ
ラメータの測定値を受信する手段と、各パラメータ毎
に、各定義域に関して前記パラメータの測定値にスケリ
ーング関数を適用して、そのパラメータについての所定
のしきい値の関数としてスケーリング値を導出する手段
であって、そのスケーリング値が前記パラメータの全て
に共通の所定範囲内に含まれる、前記導出手段と、各パ
ラメータ毎に前記スケーリング値のうちの１つの極値を
選択する手段と、個々の前記パラメータに各軸が対応す
る多数の軸（好適には半径方向に延びるもの）の個々の
１つに前記の選択されたスケーリング値をプロットする
手段とからなるものである。
定義域を有するデータ通信ネットワークにおける多数の
動作パラメータの状態を監視するための装置が提供さ
れ、この装置は、前記ネットワークの各定義域毎の各パ
ラメータの測定値を受信する手段と、各パラメータ毎
に、各定義域に関して前記パラメータの測定値にスケリ
ーング関数を適用して、そのパラメータについての所定
のしきい値の関数としてスケーリング値を導出する手段
であって、そのスケーリング値が前記パラメータの全て
に共通の所定範囲内に含まれる、前記導出手段と、各パ
ラメータ毎に前記スケーリング値のうちの１つの極値を
選択する手段と、個々の前記パラメータに各軸が対応す
る多数の軸（好適には半径方向に延びるもの）の個々の
１つに前記の選択されたスケーリング値をプロットする
手段とからなるものである。
【００１２】
【実施例】本発明によるネットワーク状態の監視のため
の方法及び装置を図面に関連して説明する。
の方法及び装置を図面に関連して説明する。
【００１３】まず図１を参照する。データ通信ネットワ
ーク10は、セグメントS（この例の場合、S1〜S14までの
14のセグメント）という形態をとる多数の定義域を有す
るＬＡＮからなるものである。各セグメントには複数の
ノード12が接続されており、そのノードとしては、例え
ば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、マ
ルチユーザコンピュータ（ミニコンピュータまたはメイ
ンフレームコンピュータ等）、プリンタ、またはファイ
ルサーバ（ディスク記憶装置）が考えられる。ＬＡＮの
１セグメントは、ネットワーク10の１セクションとみな
すことができ、このネットワーク10では、その１セクシ
ョンに接続された全てのノードは、そのセクションに接
続された他のあらゆるノードによって送信される全ての
メッセージを受信する。このようなセグメントは、意図
する宛先に基づきセグメント間で選択的にメッセージを
転送するブリッジ及びルータ14a〜14eにより互いに接続
されており、そのブリッジは一般にネットワーク動作の
７層ＯＳＩモデルのうちの物理層及びデータリンク層の
みについてのサービスしか含まず、一方、ルータはネッ
トワーク層におけるサービスを行ってメッセージがネッ
トワークを伝搬する正確な経路についての選択を提供す
る。ネットワーク10は、IEEE802.3規格（イーサネット
としても知られるもの）またはトークンリング等の既知
の各種ネットワーク技術のうちの如何なるものを利用し
ても実施することができる。
ーク10は、セグメントS（この例の場合、S1〜S14までの
14のセグメント）という形態をとる多数の定義域を有す
るＬＡＮからなるものである。各セグメントには複数の
ノード12が接続されており、そのノードとしては、例え
ば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、マ
ルチユーザコンピュータ（ミニコンピュータまたはメイ
ンフレームコンピュータ等）、プリンタ、またはファイ
ルサーバ（ディスク記憶装置）が考えられる。ＬＡＮの
１セグメントは、ネットワーク10の１セクションとみな
すことができ、このネットワーク10では、その１セクシ
ョンに接続された全てのノードは、そのセクションに接
続された他のあらゆるノードによって送信される全ての
メッセージを受信する。このようなセグメントは、意図
する宛先に基づきセグメント間で選択的にメッセージを
転送するブリッジ及びルータ14a〜14eにより互いに接続
されており、そのブリッジは一般にネットワーク動作の
７層ＯＳＩモデルのうちの物理層及びデータリンク層の
みについてのサービスしか含まず、一方、ルータはネッ
トワーク層におけるサービスを行ってメッセージがネッ
トワークを伝搬する正確な経路についての選択を提供す
る。ネットワーク10は、IEEE802.3規格（イーサネット
としても知られるもの）またはトークンリング等の既知
の各種ネットワーク技術のうちの如何なるものを利用し
ても実施することができる。
【００１４】データ通信ネットワークは、ケーブルまた
は光ファイバ、及び関連する装置の比較的高価な取り付
けを伴うものであり、一般に、ネットワークを用いた組
織のサービス基盤の基礎部分となるものである。従っ
て、コスト的に有効であり、かつ高度の信頼性及び可用
性が確保されるよな態様でネットワークが管理及び保守
されることは不可欠である。このため、ネットワークに
は、その動作とその資源の利用との監視及び管理を行う
ための容易さを組み込むのが普通である。
は光ファイバ、及び関連する装置の比較的高価な取り付
けを伴うものであり、一般に、ネットワークを用いた組
織のサービス基盤の基礎部分となるものである。従っ
て、コスト的に有効であり、かつ高度の信頼性及び可用
性が確保されるよな態様でネットワークが管理及び保守
されることは不可欠である。このため、ネットワークに
は、その動作とその資源の利用との監視及び管理を行う
ための容易さを組み込むのが普通である。
【００１５】特に、各種の動作パラメータを繰り返し測
定し、それをネットワークマネージャが精査に利用でき
るようにする。それらのパラメータには、一般に下記の
ものが含まれる。
定し、それをネットワークマネージャが精査に利用でき
るようにする。それらのパラメータには、一般に下記の
ものが含まれる。
【００１６】利用可能なネットワーク容量の利用限度 データフレームの伝送速度 ＣＲＣエラーの発生率 アライメントエラー（即ち、不完全なバイトを有するフ
レーム）の発生率 マルチキャストメッセージの生成率 ブロードキャストメッセージの生成率 これらのパラメータには、直接測定可能なものがある一
方、送信されたフレームのカウント、バイトカウント、
ＣＲＣエラーカウント等のより基本的な値から計算でき
るものもある。このような測定値を利用してネットワー
ク10における故障の存在を検出し、故障箇所がネットワ
ークのどの位置にあるかを識別することができる。この
ため、その測定は、ネットワークの各セグメント毎に別
個に行われるのが普通である。
レーム）の発生率 マルチキャストメッセージの生成率 ブロードキャストメッセージの生成率 これらのパラメータには、直接測定可能なものがある一
方、送信されたフレームのカウント、バイトカウント、
ＣＲＣエラーカウント等のより基本的な値から計算でき
るものもある。このような測定値を利用してネットワー
ク10における故障の存在を検出し、故障箇所がネットワ
ークのどの位置にあるかを識別することができる。この
ため、その測定は、ネットワークの各セグメント毎に別
個に行われるのが普通である。
【００１７】これらの測定は、潜在的には極めて有効で
あるが、その効用は、大規模ネットワークの場合には、
その完全な量により大幅に減じられる可能性がある。ネ
ットワークによっては数百または数千のセグメントを含
むものがある。各セグメント毎に６つ以上のパラメータ
を測定する場合には、全部で数百の測定値が生じること
になるが、特定の故障を突き止める際に直接利用できる
のはそのうちの１つないし２つだけである。しかし、ユ
ーザが、そのような大量のデータを検査して適当な値を
選択するのは極めて困難かまたは不可能である（この作
業は、ことわざにある「干し草の山の中の針(needle in
a haystack)」の位置を突き止めるのに似ている）。図
２ないし図５に示す手続きは、その問題を軽減するため
に、ユーザによる検査に先立ってその多量のデータの分
析を行う、マシンにより実施するアプローチを提供する
ものである。
あるが、その効用は、大規模ネットワークの場合には、
その完全な量により大幅に減じられる可能性がある。ネ
ットワークによっては数百または数千のセグメントを含
むものがある。各セグメント毎に６つ以上のパラメータ
を測定する場合には、全部で数百の測定値が生じること
になるが、特定の故障を突き止める際に直接利用できる
のはそのうちの１つないし２つだけである。しかし、ユ
ーザが、そのような大量のデータを検査して適当な値を
選択するのは極めて困難かまたは不可能である（この作
業は、ことわざにある「干し草の山の中の針(needle in
a haystack)」の位置を突き止めるのに似ている）。図
２ないし図５に示す手続きは、その問題を軽減するため
に、ユーザによる検査に先立ってその多量のデータの分
析を行う、マシンにより実施するアプローチを提供する
ものである。
【００１８】この手続きは、便宜上、専用に設計された
ハードウェアまたは適当にプログラムされた汎用コンピ
ュータからなるシステムを用いて実施できる。この手続
きのいくつかのステップには、システムのユーザとの対
話が含まれ、このため、そのシステムには、一般に、視
覚表示ユニット等の表示装置と、キーボード及び／又は
ポインティング装置（マウスとして知られる場合もあ
る）等の入力装置が含まれる。そのような装置の一般的
な原理、及び、必要時にシステムとユーザとの間での対
話を可能にするためにそれらの装置を利用できる態様
は、当業者に周知のことであり、従って、ここではその
解説を省略する。
ハードウェアまたは適当にプログラムされた汎用コンピ
ュータからなるシステムを用いて実施できる。この手続
きのいくつかのステップには、システムのユーザとの対
話が含まれ、このため、そのシステムには、一般に、視
覚表示ユニット等の表示装置と、キーボード及び／又は
ポインティング装置（マウスとして知られる場合もあ
る）等の入力装置が含まれる。そのような装置の一般的
な原理、及び、必要時にシステムとユーザとの間での対
話を可能にするためにそれらの装置を利用できる態様
は、当業者に周知のことであり、従って、ここではその
解説を省略する。
【００１９】ここで、図２を参照する。本手続きの第１
のステップ100は、動作パラメータの測定値及び問題と
なる値、例えば、 送信されたデータフレームのカウント 送信されたデータバイトのカウント ＣＲＣエラーのカウント アライメントエラーのカウント マルチキャストメッセージの生成率 ブロードキャストメッセージの生成率 等を獲得することからなる。ネットワークにおける動作
の一時的変化に追従できるようにするため、これらの測
定値は、単位時間間隔に生じる事象数に関連しており、
従って、例えば、連続する各分毎に送信されるフレーム
数を60で割ることにより、１分という時間間隔にわたっ
て平均された１秒当たりのフレーム数を得ることができ
る。測定値は、セグメントS1〜Snの各々について獲得さ
れる（ここで、nはネットワーク中のセグメントの総数
であり、図１の例の場合、その値は14である）。この目
的のために、当業者に既知のあらゆる従来方法を利用可
能であり、従って、例えば、欧州特許出願第0477448号
に解説されているようなメッセージフレームまたはパケ
ットのランダムサンプリングに基づく技法を利用するこ
とが可能である。しかし、所望のパラメータ及び値の各
々の測定値を獲得するために用いられる特定の方法は、
本発明の一部をなすものではなく、従ってここではその
詳細な説明は行わない。
のステップ100は、動作パラメータの測定値及び問題と
なる値、例えば、 送信されたデータフレームのカウント 送信されたデータバイトのカウント ＣＲＣエラーのカウント アライメントエラーのカウント マルチキャストメッセージの生成率 ブロードキャストメッセージの生成率 等を獲得することからなる。ネットワークにおける動作
の一時的変化に追従できるようにするため、これらの測
定値は、単位時間間隔に生じる事象数に関連しており、
従って、例えば、連続する各分毎に送信されるフレーム
数を60で割ることにより、１分という時間間隔にわたっ
て平均された１秒当たりのフレーム数を得ることができ
る。測定値は、セグメントS1〜Snの各々について獲得さ
れる（ここで、nはネットワーク中のセグメントの総数
であり、図１の例の場合、その値は14である）。この目
的のために、当業者に既知のあらゆる従来方法を利用可
能であり、従って、例えば、欧州特許出願第0477448号
に解説されているようなメッセージフレームまたはパケ
ットのランダムサンプリングに基づく技法を利用するこ
とが可能である。しかし、所望のパラメータ及び値の各
々の測定値を獲得するために用いられる特定の方法は、
本発明の一部をなすものではなく、従ってここではその
詳細な説明は行わない。
【００２０】ステップ102において、これらの測定デー
タは、ネットワーク10の構成に関連するデータと共に、
１つに組み合わせられる。前記の構成データには、各セ
グメントSのデータ転送帯域幅全体、及び、各セグメン
トがベースとする技術形式（エサーネットまたはトーク
ンリング等）といった情報が含まれている。プログラム
により実施する場合には、データは、好適には、表デー
タ構造に編成することができ、この構造では、その各行
がセグメントS1〜Snの個々の１つに関連し、各列が測定
データ及び構成データの個々の１つに関連する。
タは、ネットワーク10の構成に関連するデータと共に、
１つに組み合わせられる。前記の構成データには、各セ
グメントSのデータ転送帯域幅全体、及び、各セグメン
トがベースとする技術形式（エサーネットまたはトーク
ンリング等）といった情報が含まれている。プログラム
により実施する場合には、データは、好適には、表デー
タ構造に編成することができ、この構造では、その各行
がセグメントS1〜Snの個々の１つに関連し、各列が測定
データ及び構成データの個々の１つに関連する。
【００２１】後続のステップ104では、カウンタxが、値
１に初期設定され、次いでステップ106において、最初
の例S1の場合に、１グループの後続ステップ108〜114で
考察すべきセグメントを識別するために利用され、カウ
ンタxは、ステップ102に解説の組み合わされた表データ
構造における関連行を等価的に指示する。
１に初期設定され、次いでステップ106において、最初
の例S1の場合に、１グループの後続ステップ108〜114で
考察すべきセグメントを識別するために利用され、カウ
ンタxは、ステップ102に解説の組み合わされた表データ
構造における関連行を等価的に指示する。
【００２２】ステップ108において、考察中のセグメン
トについての全利用度が、下記の関係式に従って、単位
時間中に測定されたバイトカウント及びそのセグメント
の帯域幅（ビット／秒）から計算される。
トについての全利用度が、下記の関係式に従って、単位
時間中に測定されたバイトカウント及びそのセグメント
の帯域幅（ビット／秒）から計算される。
【００２３】 利用度＝バイトカウント×８／帯域幅 ……(1) ステップ110では、ＣＲＣエラー率が、送信された１デ
ータフレーム当たりのＣＲＣエラー数の関数として導出
され、同様に、ステップ112では、アライメントエラー
率が、送信された１データフレーム当たりのアライメン
トエラー数の関数として求められる。ステップ114で
は、フレーム利用度（即ち、実際に用いられる潜在的な
フレーム容量の大きさ）が、下記の関係式に従って、単
位時間における実際のフレームカウント、及び、考察中
のセグメントに用いられるタイプのネットワーク技術に
ついての考えられる最大フレームカウントから計算され
る。
ータフレーム当たりのＣＲＣエラー数の関数として導出
され、同様に、ステップ112では、アライメントエラー
率が、送信された１データフレーム当たりのアライメン
トエラー数の関数として求められる。ステップ114で
は、フレーム利用度（即ち、実際に用いられる潜在的な
フレーム容量の大きさ）が、下記の関係式に従って、単
位時間における実際のフレームカウント、及び、考察中
のセグメントに用いられるタイプのネットワーク技術に
ついての考えられる最大フレームカウントから計算され
る。
【００２４】 フレーム利用度＝フレームカウント／セグメント最大値 ……(2) 本実施例の場合、それらの計算されたパラメータ、並び
に、直接測定されたマルチキャストメッセージ率及びブ
ロードキャストメッセージ率は、手続きの後続段で用い
られる全部で６つのパラメータを提供する。
に、直接測定されたマルチキャストメッセージ率及びブ
ロードキャストメッセージ率は、手続きの後続段で用い
られる全部で６つのパラメータを提供する。
【００２５】カウンタxは、ステップ116で１だけインク
リメントされ、その値が判定ステップ118で値nと比較さ
れる。xがn以下の場合、１つ以上の他のネットワークセ
グメントSについてステップ108〜114の計算を繰り返す
必要がある。従って、手続きは、判定ステップ118から
ステップ106に戻って、次のセグメントを識別し、それ
らの計算を実施する。また、xがnより大きい場合には、
それらの計算は、全ネットワークセグメントについて完
了しており、手続きは次のステップ120へと続く（図
３）。
リメントされ、その値が判定ステップ118で値nと比較さ
れる。xがn以下の場合、１つ以上の他のネットワークセ
グメントSについてステップ108〜114の計算を繰り返す
必要がある。従って、手続きは、判定ステップ118から
ステップ106に戻って、次のセグメントを識別し、それ
らの計算を実施する。また、xがnより大きい場合には、
それらの計算は、全ネットワークセグメントについて完
了しており、手続きは次のステップ120へと続く（図
３）。
【００２６】ステップ120では、４つのしきい値Tmin,
T1,T2,Tmax（後述のように定義される）の設定値が、６
つの各パラメータ（利用度、ＣＲＣエラー率、アライメ
ントエラー率、フレーム利用度、ブロードキャスト率、
マルチキャスト率）について取り出される。次いで、カ
ウンタxが、ステップ122で再び値１に初期設定され、ス
テップ124で後続の１グループのステップ126〜136で考
察すべきセグメントの識別に利用される。
T1,T2,Tmax（後述のように定義される）の設定値が、６
つの各パラメータ（利用度、ＣＲＣエラー率、アライメ
ントエラー率、フレーム利用度、ブロードキャスト率、
マルチキャスト率）について取り出される。次いで、カ
ウンタxが、ステップ122で再び値１に初期設定され、ス
テップ124で後続の１グループのステップ126〜136で考
察すべきセグメントの識別に利用される。
【００２７】ステップ126では、現在考察中のセグメン
トについての利用度の値が、０〜３の値となるようにス
ケーリングされる。このスケーリングは、利用度につい
てのしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxにより規定される不連続
(piecewise)線形スケーリング関数に従って行われる。
このスケーリング関数の一般的形態を図４に符号300で
示す。従って、Tmin未満の利用度値は全てスケーリング
値０に変換され、Tmin,T1間の任意値は、Tmin,T1に対す
るその値に比例して０及び１の間のスケーリング値に変
換され、同様に、T1,T2間の任意値は、T1,T2に対するそ
の値に比例して１及び２の間のスケーリング値に変換さ
れ、T2,Tmax間の任意値は、T2,Tmaxに対するその値に比
例して２及び３の間のスケーリング値に変換され、Tmax
を超える値は全てスケーリング値３に変換される。
トについての利用度の値が、０〜３の値となるようにス
ケーリングされる。このスケーリングは、利用度につい
てのしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxにより規定される不連続
(piecewise)線形スケーリング関数に従って行われる。
このスケーリング関数の一般的形態を図４に符号300で
示す。従って、Tmin未満の利用度値は全てスケーリング
値０に変換され、Tmin,T1間の任意値は、Tmin,T1に対す
るその値に比例して０及び１の間のスケーリング値に変
換され、同様に、T1,T2間の任意値は、T1,T2に対するそ
の値に比例して１及び２の間のスケーリング値に変換さ
れ、T2,Tmax間の任意値は、T2,Tmaxに対するその値に比
例して２及び３の間のスケーリング値に変換され、Tmax
を超える値は全てスケーリング値３に変換される。
【００２８】図３は、上記スケーリングを行うために実
施されるステップを一層詳細に示すものである。即ち、
ステップ200では、利用度パラメータの値VがTminの値と
比較され、VがTmin以下である場合には、ステップ202で
スケーリング値が０にセットされる。VがTmin以下でな
い場合には、ステップ204で値VがT1の値と比較され、V
がT1以下であれば、ステップ206で下記関係式に従って
スケーリング値が求められる： （V−Tmin）／（T1−Tmin） ……(3) また、VがT1より大きい場合には、そのVはステップ208
でT2と比較され、その値がT2以下である場合には、ステ
ップ210で下記関係式に従ってスケーリング値が計算さ
れる。
施されるステップを一層詳細に示すものである。即ち、
ステップ200では、利用度パラメータの値VがTminの値と
比較され、VがTmin以下である場合には、ステップ202で
スケーリング値が０にセットされる。VがTmin以下でな
い場合には、ステップ204で値VがT1の値と比較され、V
がT1以下であれば、ステップ206で下記関係式に従って
スケーリング値が求められる： （V−Tmin）／（T1−Tmin） ……(3) また、VがT1より大きい場合には、そのVはステップ208
でT2と比較され、その値がT2以下である場合には、ステ
ップ210で下記関係式に従ってスケーリング値が計算さ
れる。
【００２９】 １＋（V−T1）／（T2−T1） ……(4) 必要とあらば、ステップ212でTmaxとの最終的な比較が
行われ、VがTmax以下である場合には、ステップ214で下
記関係式に従ってスケーリング値が導出される。
行われ、VがTmax以下である場合には、ステップ214で下
記関係式に従ってスケーリング値が導出される。
【００３０】 ２＋（V−T2）／（Tmax−T2） ……(5) また、VがTmaxより大きい場合には、ステップ216でスケ
ーリング値が３にセットされる。
ーリング値が３にセットされる。
【００３１】ここで図３を再び参照する。ＣＲＣエラー
率に適用可能なしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxの値に従い、
現在考察中のセグメントについてのＣＲＣエラー率に同
様のスケーリングがステップ128で行われる。ステップ1
30〜136では、それぞれ、現在のセグメントについての
アライメントエラー率、フレーム利用度、ブロードキャ
スト率、マルチキャスト率が、それらの各パラメータに
適用可能なしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxに従って、同様に
スケーリングされる。スケーリング動作の一般的な性質
は各パラメータとも同様であるが、図３に示すスケーリ
ング関数の精確な形態は、各パラメータ毎に異なり、各
パラメータ毎の４つのしきい値に基づいて決定されるこ
とが理解されよう。
率に適用可能なしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxの値に従い、
現在考察中のセグメントについてのＣＲＣエラー率に同
様のスケーリングがステップ128で行われる。ステップ1
30〜136では、それぞれ、現在のセグメントについての
アライメントエラー率、フレーム利用度、ブロードキャ
スト率、マルチキャスト率が、それらの各パラメータに
適用可能なしきい値Tmin,T1,T2,Tmaxに従って、同様に
スケーリングされる。スケーリング動作の一般的な性質
は各パラメータとも同様であるが、図３に示すスケーリ
ング関数の精確な形態は、各パラメータ毎に異なり、各
パラメータ毎の４つのしきい値に基づいて決定されるこ
とが理解されよう。
【００３２】カウンタxはステップ138で１だけインクリ
メントされ、その値が判定ステップ140でnの値と比較さ
れる。xがn以下である場合、１つ以上の他のネットワー
クセグメントSについてステップ126〜136のスケーリン
グ動作を繰り返す必要がある。従って、手続きは、判定
ステップ140からステップ124に戻って、次のセグメント
を識別し、それらの動作が実行される。また、xがnより
大きい場合には、それらの動作は全てのネットワークセ
グメントについて完了しており、手続きは次のステップ
142へと続く。
メントされ、その値が判定ステップ140でnの値と比較さ
れる。xがn以下である場合、１つ以上の他のネットワー
クセグメントSについてステップ126〜136のスケーリン
グ動作を繰り返す必要がある。従って、手続きは、判定
ステップ140からステップ124に戻って、次のセグメント
を識別し、それらの動作が実行される。また、xがnより
大きい場合には、それらの動作は全てのネットワークセ
グメントについて完了しており、手続きは次のステップ
142へと続く。
【００３３】ステップ142では、パラメータのうちの１
つ（例えば、利用度）が選択され、次いで、ステップ14
4（図４）で、種々のセグメントS1〜Snについてのパラ
メータの全スケーリング値が、その値に基づき、それが
関連するネットワークセグメントについての各値の同一
性が保存されるような態様で、ソートされる。判定ステ
ップ146で検査を行って、そのソート手続きが６つのパ
ラメータの全てについて実行されたか否かが決定され、
それが実行されていない場合には、手続きは、ステップ
148で次のパラメータを選択し、次いでステップ146に戻
って、新たに選択されたパラメータのスケーリング値を
ソートする。
つ（例えば、利用度）が選択され、次いで、ステップ14
4（図４）で、種々のセグメントS1〜Snについてのパラ
メータの全スケーリング値が、その値に基づき、それが
関連するネットワークセグメントについての各値の同一
性が保存されるような態様で、ソートされる。判定ステ
ップ146で検査を行って、そのソート手続きが６つのパ
ラメータの全てについて実行されたか否かが決定され、
それが実行されていない場合には、手続きは、ステップ
148で次のパラメータを選択し、次いでステップ146に戻
って、新たに選択されたパラメータのスケーリング値を
ソートする。
【００３４】全てのパラメータについてソートが完了す
ると、手続きはステップ150に進み、再びパラメータの
１つが選択される。ステップ152で、選択されたパラメ
ータについての最大スケーリング値が選択され、その同
一性を判定ステップ154で検査して、選択された値が関
連するネットワークセグメントについての選択されたパ
ラメータが、「マスク」されるように、即ち、ネットワ
ーク状態の通常表示から除外されるように、ユーザによ
って（後述のように）以前に指示されているか否かが確
認される。このようなマスキングは、ネットワーク中に
既知の条件が存在し、及びユーザが一時的にその条件の
表示を抑制して、少ないとは思われるものの重要である
他の条件を明らかにすることを可能にすることを所望す
る場合には好適である。これに関するユーザの選択は、
例えば、パラメータ及びセグメントにより索引付けされ
たルックアップテーブルに記憶させることができる。
ると、手続きはステップ150に進み、再びパラメータの
１つが選択される。ステップ152で、選択されたパラメ
ータについての最大スケーリング値が選択され、その同
一性を判定ステップ154で検査して、選択された値が関
連するネットワークセグメントについての選択されたパ
ラメータが、「マスク」されるように、即ち、ネットワ
ーク状態の通常表示から除外されるように、ユーザによ
って（後述のように）以前に指示されているか否かが確
認される。このようなマスキングは、ネットワーク中に
既知の条件が存在し、及びユーザが一時的にその条件の
表示を抑制して、少ないとは思われるものの重要である
他の条件を明らかにすることを可能にすることを所望す
る場合には好適である。これに関するユーザの選択は、
例えば、パラメータ及びセグメントにより索引付けされ
たルックアップテーブルに記憶させることができる。
【００３５】選択された最大スケーリング値が、選択さ
れたパラメータが現在マスクされているセグメントに関
するものである場合、ステップ156でその選択パラメー
タの次に大きい値のスケーリング値が選択されて、ステ
ップ154の検査が繰り返される。このサイクルは、マス
クされていない最大値が選択されるまで続行される。
れたパラメータが現在マスクされているセグメントに関
するものである場合、ステップ156でその選択パラメー
タの次に大きい値のスケーリング値が選択されて、ステ
ップ154の検査が繰り返される。このサイクルは、マス
クされていない最大値が選択されるまで続行される。
【００３６】次いで、手続きはステップ158へと続き、
選択されたスケーリング値（０〜３）が、例えば視覚表
示ユニットに表示される、多軸スパイダ型グラフの軸上
にプロットされる。図５に示すように、このスパイダ型
グラフは、本実施例の場合、６つのパラメータ（利用
度、ＣＲＣエラー率、アライメントエラー率、フレーム
利用度、ブロードキャスト率、マルチキャスト率）のそ
れぞれに１つずつ、６つの等しい角度で隔置された軸30
1〜306を備えている。選択されたスケーリング値は、現
在の選択されたパラメータについてのそれぞれの軸上
で、０（中心）〜３（周辺部）のスケールでその値を示
すポイントに表示される。明瞭性を向上させるため、各
軸のゼロポイントは、グラフの幾何学的中心から僅かに
外側に隔置されている。
選択されたスケーリング値（０〜３）が、例えば視覚表
示ユニットに表示される、多軸スパイダ型グラフの軸上
にプロットされる。図５に示すように、このスパイダ型
グラフは、本実施例の場合、６つのパラメータ（利用
度、ＣＲＣエラー率、アライメントエラー率、フレーム
利用度、ブロードキャスト率、マルチキャスト率）のそ
れぞれに１つずつ、６つの等しい角度で隔置された軸30
1〜306を備えている。選択されたスケーリング値は、現
在の選択されたパラメータについてのそれぞれの軸上
で、０（中心）〜３（周辺部）のスケールでその値を示
すポイントに表示される。明瞭性を向上させるため、各
軸のゼロポイントは、グラフの幾何学的中心から僅かに
外側に隔置されている。
【００３７】判定ステップ160で検査を行って、マスク
されていない最大値を選択してプロットするための手続
きが６つのパラメータ全てについて実行されたか否かを
確定し、その全てについて実行されていない場合には、
手続きは、ステップ162で次のパラメータを選択し、次
いでステップ152に戻って、新たに選択されたパラメー
タのスケーリング値を選択してプロットする。
されていない最大値を選択してプロットするための手続
きが６つのパラメータ全てについて実行されたか否かを
確定し、その全てについて実行されていない場合には、
手続きは、ステップ162で次のパラメータを選択し、次
いでステップ152に戻って、新たに選択されたパラメー
タのスケーリング値を選択してプロットする。
【００３８】６つのパラメータ全てについてスケーリン
グ値のプロットが完了すると、手続きはステップ164へ
と続き、スパイダ型グラフのプロットが終了する。これ
には、例えば図５に示すように、グラフの軸301〜306の
各々のラベル付けを行って、関連するパラメータを示す
ことと、パラメータのスケーリング値のプロットと同じ
スケールで１単位及び２単位の半径をそれぞれ備えた円
307,308を追加することと、各軸上にプロットされたポ
イントを隣接するライン上のポイントに直線で接続して
多角形309を形成することとが含まれる。所望とあら
ば、この多角形309の内部に対しプロット値に基づいて
着色を行うことも可能であり、例えば、全ての値が１以
下である（例えばそれらの値が許容可能であることを示
す）場合には緑色とし、何れかの値が１と２の間である
（限界に近い）場合には黄色とし、何れかの値が２より
大きい（注意を要する過酷な条件）場合には赤色とする
ことが可能である。
グ値のプロットが完了すると、手続きはステップ164へ
と続き、スパイダ型グラフのプロットが終了する。これ
には、例えば図５に示すように、グラフの軸301〜306の
各々のラベル付けを行って、関連するパラメータを示す
ことと、パラメータのスケーリング値のプロットと同じ
スケールで１単位及び２単位の半径をそれぞれ備えた円
307,308を追加することと、各軸上にプロットされたポ
イントを隣接するライン上のポイントに直線で接続して
多角形309を形成することとが含まれる。所望とあら
ば、この多角形309の内部に対しプロット値に基づいて
着色を行うことも可能であり、例えば、全ての値が１以
下である（例えばそれらの値が許容可能であることを示
す）場合には緑色とし、何れかの値が１と２の間である
（限界に近い）場合には黄色とし、何れかの値が２より
大きい（注意を要する過酷な条件）場合には赤色とする
ことが可能である。
【００３９】図５に示す特定例の場合、ほとんどのパラ
メータが比較的小さい値を有している（従って、選択さ
れたしきい値設定に依存して、おそらくは許容可能とな
る）ことは自明である。しかし、他のパラメータに比べ
ると、しきい値に対して大幅に大きな少なくとも１つの
ＣＲＣエラー率が存在し、特に、そのＣＲＣエラー率
は、可能性のある問題を示すレベルにおそらく設定され
たしきい値T1を超えることになり、従って、更なる調査
を許可するのが確実と思われる。
メータが比較的小さい値を有している（従って、選択さ
れたしきい値設定に依存して、おそらくは許容可能とな
る）ことは自明である。しかし、他のパラメータに比べ
ると、しきい値に対して大幅に大きな少なくとも１つの
ＣＲＣエラー率が存在し、特に、そのＣＲＣエラー率
は、可能性のある問題を示すレベルにおそらく設定され
たしきい値T1を超えることになり、従って、更なる調査
を許可するのが確実と思われる。
【００４０】後続のステップ166(図５)で、３つの選
択、即ち、a)何もしない、b)表示されるパラメータの１
つ以上についてスケーリングしきい値設定Tmin,T1,T2,T
maxを変更する、c)より詳細な分析のためのパラメータ
を選択する、という選択がユーザに提供される。例えば
所定のタイムアウト期間内にユーザが何もしない場合に
は、手続きは自動的に入口ポイントＲを介してステップ
100（図２）に戻り、新しい単位時間中に１組の測定値
を獲得し、これに従ってスパイダ型グラフを更新し、こ
れにより、現在のネットワーク全体の状態の指示が維持
される。以前の組の測定値は、後述のように、後に問題
が生じた場合の考えられる詳細な検査に備えて保持され
る。
択、即ち、a)何もしない、b)表示されるパラメータの１
つ以上についてスケーリングしきい値設定Tmin,T1,T2,T
maxを変更する、c)より詳細な分析のためのパラメータ
を選択する、という選択がユーザに提供される。例えば
所定のタイムアウト期間内にユーザが何もしない場合に
は、手続きは自動的に入口ポイントＲを介してステップ
100（図２）に戻り、新しい単位時間中に１組の測定値
を獲得し、これに従ってスパイダ型グラフを更新し、こ
れにより、現在のネットワーク全体の状態の指示が維持
される。以前の組の測定値は、後述のように、後に問題
が生じた場合の考えられる詳細な検査に備えて保持され
る。
【００４１】また、ユーザがしきい値の設定の変更を選
択した場合には、手続きはステップ168に移行し、パラ
メータの各々についてこれらのしきい値の設定のための
値をユーザが（例えば、キーボードを介して値を入力す
るか、あるいは、ポインティング装置を用いて図形表示
器と対話することにより）指定することが可能になる。
設定が指定されると、手続きは、入口ポイントＡ（図
３）を介してステップ122に戻り、新しいしきい値の設
定に従って新しいスケーリング値を導出し、それに対応
して更新されたスパイダ型グラフを提供する。
択した場合には、手続きはステップ168に移行し、パラ
メータの各々についてこれらのしきい値の設定のための
値をユーザが（例えば、キーボードを介して値を入力す
るか、あるいは、ポインティング装置を用いて図形表示
器と対話することにより）指定することが可能になる。
設定が指定されると、手続きは、入口ポイントＡ（図
３）を介してステップ122に戻り、新しいしきい値の設
定に従って新しいスケーリング値を導出し、それに対応
して更新されたスパイダ型グラフを提供する。
【００４２】また、ユーザが表示されるパラメータのう
ちの１つを（例えば、ポインティング装置を用いてスパ
イダ型グラフ上のそのパラメータの名称を選択すること
により）選択する場合には、手続きはステップ170に進
む。ここで、図６に一般形態を示す水平棒グラフが提供
される。このグラフは、ネットワークセグメントＳの一
部または全てについての選択されたパラメータのスケー
リング値からなるものである。それらの値は、好適に
は、最大値がそのグラフの最上部にくるように降順に表
示される。これにより、ユーザは、そのパラメータにつ
いての著しく大きい値を有するセグメントの識別、及
び、セグメント間の比較を容易に行えるようになる。従
って、図６に示す例の場合、セグメントS9がネットワー
ク10の他のセグメントに比べてかなり高いＣＲＣエラー
率を有し、更に、そのエラー率が、ユーザにより設定さ
れたしきい値T1を超えていることは明確である。
ちの１つを（例えば、ポインティング装置を用いてスパ
イダ型グラフ上のそのパラメータの名称を選択すること
により）選択する場合には、手続きはステップ170に進
む。ここで、図６に一般形態を示す水平棒グラフが提供
される。このグラフは、ネットワークセグメントＳの一
部または全てについての選択されたパラメータのスケー
リング値からなるものである。それらの値は、好適に
は、最大値がそのグラフの最上部にくるように降順に表
示される。これにより、ユーザは、そのパラメータにつ
いての著しく大きい値を有するセグメントの識別、及
び、セグメント間の比較を容易に行えるようになる。従
って、図６に示す例の場合、セグメントS9がネットワー
ク10の他のセグメントに比べてかなり高いＣＲＣエラー
率を有し、更に、そのエラー率が、ユーザにより設定さ
れたしきい値T1を超えていることは明確である。
【００４３】次いで手続きは、更に２つの選択、即ち、
a)スパイダ型グラフの生成中に、選択されたセグメント
についての現在の選択されたパラメータの値を「マス
ク」する、b)更なる分析に備えて特定のセグメントを選
択する、という選択をユーザに提供する（ステップ17
2）。ユーザが「マスク」オプションを選択した場合に
は、ステップ174で、現在のパラメータについてのパラ
メータ値がマスクされるべき各セグメントの同一性がユ
ーザから要求され、次いで、例えば上述のようにパラメ
ータ及びセグメントにより索引付けされたルックアップ
テーブルに、記憶される。次いで手続きは、入口ポイン
トＢ（図４）を介してステップ150に戻り、マスクされ
ていない各パラメータ毎に最大スケーリング値を選択
し、それに対応して更新されたスパイダ型グラフを提供
する。
a)スパイダ型グラフの生成中に、選択されたセグメント
についての現在の選択されたパラメータの値を「マス
ク」する、b)更なる分析に備えて特定のセグメントを選
択する、という選択をユーザに提供する（ステップ17
2）。ユーザが「マスク」オプションを選択した場合に
は、ステップ174で、現在のパラメータについてのパラ
メータ値がマスクされるべき各セグメントの同一性がユ
ーザから要求され、次いで、例えば上述のようにパラメ
ータ及びセグメントにより索引付けされたルックアップ
テーブルに、記憶される。次いで手続きは、入口ポイン
トＢ（図４）を介してステップ150に戻り、マスクされ
ていない各パラメータ毎に最大スケーリング値を選択
し、それに対応して更新されたスパイダ型グラフを提供
する。
【００４４】また、ユーザが、更なる分析に備えて特定
のセグメントを（例えばポインティング装置を用いて棒
グラフ中のそのセグメントの名称を選択することによ
り）選択した場合には、手続きはステップ176に進む。
このステップにおいて、そのセグメントの最近の動作履
歴についての詳細なデータが、例えばそのセグメントに
ついての各種の測定された動作パラメータの時系列値と
いった形態で、ユーザに提示される。これらのパラメー
タには、図５のスパイダ型グラフを作成するために当初
に測定されまたは導出されたものを含めることが可能で
あり、また、例えば欧州特許出願第0477448号に解説の
ような、一般にネットワークの管理を目的として継続し
て記録される上述以外の測定されまたは導出されたパラ
メータを含めることも可能である。従って、ユーザは、
ステップ178に示すように、以下のパラメータ表示を得
ることができる。
のセグメントを（例えばポインティング装置を用いて棒
グラフ中のそのセグメントの名称を選択することによ
り）選択した場合には、手続きはステップ176に進む。
このステップにおいて、そのセグメントの最近の動作履
歴についての詳細なデータが、例えばそのセグメントに
ついての各種の測定された動作パラメータの時系列値と
いった形態で、ユーザに提示される。これらのパラメー
タには、図５のスパイダ型グラフを作成するために当初
に測定されまたは導出されたものを含めることが可能で
あり、また、例えば欧州特許出願第0477448号に解説の
ような、一般にネットワークの管理を目的として継続し
て記録される上述以外の測定されまたは導出されたパラ
メータを含めることも可能である。従って、ユーザは、
ステップ178に示すように、以下のパラメータ表示を得
ることができる。
【００４５】a)セグメントにおける「トップトーカ(top
talker)」（データのほとんどのバイトを交換する対を
なすステーション）に関する利用度の１分毎の表示 b)セグメントにおけるほとんどのデータフレームを交換
する「トップトーカ」に関する利用度の１分毎の表示 c)セグメントにおけるＣＲＣエラー率、アライメントエ
ラー率、ブロードキャスト率、マルチキャスト率の１分
毎の表示（一般的形態を図７に示す） ステップ178でどの表示が選択されようと、ステップ180
でその表示が提供され、次いで、手続きはステップ178
に戻って、必要とされる他の表示が選択される。図５に
示すように、ユーザはまた、所望の場合にはこれらの表
示オプションを出ることも可能であり、その場合には手
続きは入口ポイントＲを介してステップ100に戻り、新
たな組の測定値を獲得してスパイダ型グラフを更新す
る。
talker)」（データのほとんどのバイトを交換する対を
なすステーション）に関する利用度の１分毎の表示 b)セグメントにおけるほとんどのデータフレームを交換
する「トップトーカ」に関する利用度の１分毎の表示 c)セグメントにおけるＣＲＣエラー率、アライメントエ
ラー率、ブロードキャスト率、マルチキャスト率の１分
毎の表示（一般的形態を図７に示す） ステップ178でどの表示が選択されようと、ステップ180
でその表示が提供され、次いで、手続きはステップ178
に戻って、必要とされる他の表示が選択される。図５に
示すように、ユーザはまた、所望の場合にはこれらの表
示オプションを出ることも可能であり、その場合には手
続きは入口ポイントＲを介してステップ100に戻り、新
たな組の測定値を獲得してスパイダ型グラフを更新す
る。
【００４６】従って、上記で図示及び解説した手続きに
より、ネットワーク10の動作に悪影響を与える可能性の
ある問題をユーザに警告し、ユーザが、入手可能な膨大
な数のパラメータの測定値の中から、問題の識別及び修
正を容易にするわずかな測定値を迅速かつ有効に分離す
ることが可能になる。図７に示す例では、ＣＲＣエラー
率がブロードキャスト率と同時に大幅に上昇しており、
これら２つの事象間に相関関係があることを示唆してい
るのは明らかである。
より、ネットワーク10の動作に悪影響を与える可能性の
ある問題をユーザに警告し、ユーザが、入手可能な膨大
な数のパラメータの測定値の中から、問題の識別及び修
正を容易にするわずかな測定値を迅速かつ有効に分離す
ることが可能になる。図７に示す例では、ＣＲＣエラー
率がブロードキャスト率と同時に大幅に上昇しており、
これら２つの事象間に相関関係があることを示唆してい
るのは明らかである。
【００４７】図２及び３に示した実施例は、単純化及び
明瞭化のために、単一プロセス手続きモデルに関して説
明したが、本発明は、マルチプロセス事象駆動技法を用
いて実施することも可能であることが理解されよう。従
って、例えば、ユーザが新しいしきい値またはマスクす
べき値を選択できるようにするステップ（ステップ168,
174）と同時に続行するように測定値を獲得するプロセ
ス（ステップ100）を構成することも可能であり、次い
で何れかの組の測定値に適用されるそのような選択の結
果が、次のスパイダ型グラフの更新に用いられる。
明瞭化のために、単一プロセス手続きモデルに関して説
明したが、本発明は、マルチプロセス事象駆動技法を用
いて実施することも可能であることが理解されよう。従
って、例えば、ユーザが新しいしきい値またはマスクす
べき値を選択できるようにするステップ（ステップ168,
174）と同時に続行するように測定値を獲得するプロセ
ス（ステップ100）を構成することも可能であり、次い
で何れかの組の測定値に適用されるそのような選択の結
果が、次のスパイダ型グラフの更新に用いられる。
【００４８】上記説明は、特に、ＬＡＮ形態のネットワ
ークに関するものであり、従って、セグメントという形
態で定義域を有するネットワークに関するものである。
しかし、本発明は、ＳＳ７信号ネットワーク等の他の種
類のネットワークにも適用可能である。ＳＳ７ネットワ
ークの場合、定義域は、例えば１対の信号伝送ポイント
(STP)、及び／又は、１対のSTPに接続された信号ポイン
ト(SP)、または、特定のオペレータのネットワーク中の
信号制御ポイント(SCP)から構成することが可能であ
る。図２のステップ100では、例えば各定義域毎に下記
のパラメータについて測定を行うことができる。
ークに関するものであり、従って、セグメントという形
態で定義域を有するネットワークに関するものである。
しかし、本発明は、ＳＳ７信号ネットワーク等の他の種
類のネットワークにも適用可能である。ＳＳ７ネットワ
ークの場合、定義域は、例えば１対の信号伝送ポイント
(STP)、及び／又は、１対のSTPに接続された信号ポイン
ト(SP)、または、特定のオペレータのネットワーク中の
信号制御ポイント(SCP)から構成することが可能であ
る。図２のステップ100では、例えば各定義域毎に下記
のパラメータについて測定を行うことができる。
【００４９】a)各送信機／受信機対毎の、初期アドレス
メッセージ(IAM)数、 b)各送信機／受信機対毎の、各種の故障原因標示子毎の
呼び出し解除数 c)リンク上の異なる各種のオクテット（バイト）数 続いて、各定義域毎に、必要とあらば、これらの測定値
の修正及び組み合わせが行われ、その結果、図２及び図
３のステップ104〜140に関連して説明したのと同様の態
様でスケーリングが行われる。ある１つのパラメータの
スケーリング値がソートされ、ステップ142〜164と同様
にして極値を選択してプロットし、これらのステップが
残りの各パラメータについて繰り返される。
メッセージ(IAM)数、 b)各送信機／受信機対毎の、各種の故障原因標示子毎の
呼び出し解除数 c)リンク上の異なる各種のオクテット（バイト）数 続いて、各定義域毎に、必要とあらば、これらの測定値
の修正及び組み合わせが行われ、その結果、図２及び図
３のステップ104〜140に関連して説明したのと同様の態
様でスケーリングが行われる。ある１つのパラメータの
スケーリング値がソートされ、ステップ142〜164と同様
にして極値を選択してプロットし、これらのステップが
残りの各パラメータについて繰り返される。
【００５０】ＳＳ７ネットワークの場合、それぞれが上
述のように構成され、選択されたパラメータ値の異なる
それぞれの組み合わせを表示する、多数のスパイダ型グ
ラフを同時に提供するのが望ましいことがある。従っ
て、例えば、一方のスパイダ型グラフが呼び出しに関連
する測定値（例えば、特定のポイントコードにおける呼
び出しセットアップの試行）を表示し、他方のスパイダ
型グラフが信号リンク、及び、定義域中の様々な種類の
信号ポイントにおける負荷を表示することも可能であ
る。
述のように構成され、選択されたパラメータ値の異なる
それぞれの組み合わせを表示する、多数のスパイダ型グ
ラフを同時に提供するのが望ましいことがある。従っ
て、例えば、一方のスパイダ型グラフが呼び出しに関連
する測定値（例えば、特定のポイントコードにおける呼
び出しセットアップの試行）を表示し、他方のスパイダ
型グラフが信号リンク、及び、定義域中の様々な種類の
信号ポイントにおける負荷を表示することも可能であ
る。
【００５１】図４に示すような、パラメータが超えて上
昇する可能性のある１組のしきい値だけでなく、パラメ
ータが超えて低下する可能性のある別のしきい値にも基
づいて、各パラメータの極値を表示するように選択する
ことが有用である場合もある。従って、例えば、STP負
荷等のパラメータは、それが存在すると予測される値の
通常範囲を有するので、この範囲の両側の値でユーザの
注意を喚起するのは正当なことである。従って、Tmin,T
1,T2,Tmaxに加えて別のしきい値が定義され、図３の手
続きは、それらの追加したしきい値より小さい値Vにつ
いての検査を含むように拡張される。こうした検査が、
特定の定義域についてのパラメータの値により満たされ
る場合に、そのパラメータ値が、スパイダ型グラフに含
めるように選択される。
昇する可能性のある１組のしきい値だけでなく、パラメ
ータが超えて低下する可能性のある別のしきい値にも基
づいて、各パラメータの極値を表示するように選択する
ことが有用である場合もある。従って、例えば、STP負
荷等のパラメータは、それが存在すると予測される値の
通常範囲を有するので、この範囲の両側の値でユーザの
注意を喚起するのは正当なことである。従って、Tmin,T
1,T2,Tmaxに加えて別のしきい値が定義され、図３の手
続きは、それらの追加したしきい値より小さい値Vにつ
いての検査を含むように拡張される。こうした検査が、
特定の定義域についてのパラメータの値により満たされ
る場合に、そのパラメータ値が、スパイダ型グラフに含
めるように選択される。
【００５２】
【発明の効果】本発明は上述のように構成したので、多
数の定義域を有するデータ通信ネットワークにおける多
数の動作パラメータの状態を監視する為の方法を提供す
ることができる。
数の定義域を有するデータ通信ネットワークにおける多
数の動作パラメータの状態を監視する為の方法を提供す
ることができる。
【図１】多数の定義域またはセグメントを有するＬＡＮ
の概要を示す説明図である。
の概要を示す説明図である。
【図２】本方法に含まれるステップを示すフローチャー
トである（１／４）。
トである（１／４）。
【図３】本方法に含まれるステップを示すフローチャー
トである（２／４）。
トである（２／４）。
【図４】本方法に含まれるステップを示すフローチャー
トである（３／４）。
トである（３／４）。
【図５】本方法に含まれるステップを示すフローチャー
トである（４／４）。
トである（４／４）。
【図６】図３のフローチャート中の１つのステップを更
に詳細に示すフローチャートである。
に詳細に示すフローチャートである。
【図７】本方法で用いられ図３に示す手続きにより実施
されるスケーリング関数を示すグラフである。
されるスケーリング関数を示すグラフである。
【図８】スパイダ型グラフである。
【図９】水平棒グラフである。
【図１０】多数のパラメータ値を示す時系列グラフであ
る。
る。
10 ネットワーク S1〜S14 セグメント
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｌ 12/26
Claims (1)
- 【請求項１】多数の定義域を有するデータ通信ネットワ
ークにおける多数の動作パラメータの状態を監視する方
法であって、 前記ネットワークの各定義域毎に前記各パラメータの測
定値を獲得し、 各パラメータ毎に、各定義域に関して前記測定値にスケ
リーング関数を適用して、そのパラメータについての所
定のしきい値の関数として、前記全てのパラメータに共
通する所定範囲内に含まれる、スケーリングされた値を
導出し、 各パラメータ毎に、前記スケーリング値のうちの極値を
選択し、 それぞれの軸が前記パラメータのそれぞれに対応する多
数の軸のそれぞれに前記の選択されたスケーリング値を
プロットする、 というステップを備えることを特徴とする、多数の定義
域を有するデータ通信ネットワークにおける多数の動作
パラメータの状態を監視する方法。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB929222282A GB9222282D0 (en) | 1992-10-22 | 1992-10-22 | Monitoring network status |
| GB9222282.7 | 1993-04-08 | ||
| GB9307494.6 | 1993-04-08 | ||
| GB939307494A GB9307494D0 (en) | 1992-10-22 | 1993-04-08 | Monitoring network status |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06205015A true JPH06205015A (ja) | 1994-07-22 |
| JP3489858B2 JP3489858B2 (ja) | 2004-01-26 |
Family
ID=26301851
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26519393A Expired - Fee Related JP3489858B2 (ja) | 1992-10-22 | 1993-10-22 | ネットワーク状態の監視方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0598484B1 (ja) |
| JP (1) | JP3489858B2 (ja) |
| DE (1) | DE69331372T2 (ja) |
| GB (1) | GB2271918B (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006246454A (ja) * | 2005-02-08 | 2006-09-14 | Tektronix Internatl Sales Gmbh | テレコミュニケーション・システム用プロトコル・テスタ |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0753283A1 (en) * | 1995-07-14 | 1997-01-15 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for comparing a sample with a reference using a spider diagram |
| AUPN479695A0 (en) | 1995-08-16 | 1995-09-07 | Telstra Corporation Limited | A network analysis system |
| AU715400B2 (en) * | 1995-08-16 | 2000-02-03 | Telstra Corporation Limited | A network analysis system |
| AUPN786896A0 (en) | 1996-02-02 | 1996-02-29 | Telstra Corporation Limited | A network fault system |
| DE69633492T2 (de) * | 1996-02-12 | 2005-09-22 | Fluke Corp., Everett | Verfahren und Gerät zum Verarbeiten von Zeitbereich-Übersprechdaten |
| US7783299B2 (en) | 1999-01-08 | 2010-08-24 | Trueposition, Inc. | Advanced triggers for location-based service applications in a wireless location system |
| US6782264B2 (en) | 1999-01-08 | 2004-08-24 | Trueposition, Inc. | Monitoring of call information in a wireless location system |
| GB9910838D0 (en) * | 1999-05-10 | 1999-07-07 | 3Com Corp | Management system and method for monitoring stress in a network |
| US6704284B1 (en) | 1999-05-10 | 2004-03-09 | 3Com Corporation | Management system and method for monitoring stress in a network |
| GB2372667B (en) | 2001-02-21 | 2003-05-07 | 3Com Corp | Apparatus and method for providing improved stress thresholds in network management systems |
| GB2372671B (en) | 2001-02-27 | 2003-04-30 | 3Com Corp | Processing network events to reduce the number of events to be displayed |
| GB2372673B (en) | 2001-02-27 | 2003-05-28 | 3Com Corp | Apparatus and method for processing data relating to events on a network |
| GB2372672B (en) | 2001-02-27 | 2003-04-30 | 3Com Corp | Network management apparatus and method for processing events associated with device reboot |
| DE10226864A1 (de) | 2002-06-15 | 2004-01-15 | Deutsche Telekom Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Monitoring/Controlling von Qualitätsvereinbarungen |
| FI20050017A0 (fi) * | 2005-01-07 | 2005-01-07 | Nokia Corp | Binääriluokkaan perustuva analysointi ja monitorointi |
| US8213957B2 (en) | 2009-04-22 | 2012-07-03 | Trueposition, Inc. | Network autonomous wireless location system |
| EP2560062A1 (en) * | 2011-08-16 | 2013-02-20 | ABB Research Ltd. | Methods and control systems for controlling an industrial system |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4527240A (en) * | 1982-12-29 | 1985-07-02 | Kvitash Vadim I | Balascopy method for detecting and rapidly evaluating multiple imbalances within multi-parametric systems |
| EP0477448B1 (en) * | 1990-09-28 | 1995-07-12 | Hewlett-Packard Company | Network monitoring device and system |
-
1993
- 1993-10-12 DE DE1993631372 patent/DE69331372T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-12 EP EP19930308124 patent/EP0598484B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-21 GB GB9321761A patent/GB2271918B/en not_active Revoked
- 1993-10-22 JP JP26519393A patent/JP3489858B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006246454A (ja) * | 2005-02-08 | 2006-09-14 | Tektronix Internatl Sales Gmbh | テレコミュニケーション・システム用プロトコル・テスタ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3489858B2 (ja) | 2004-01-26 |
| GB2271918A (en) | 1994-04-27 |
| EP0598484A3 (en) | 1995-02-08 |
| DE69331372T2 (de) | 2002-06-20 |
| GB9321761D0 (en) | 1993-12-15 |
| GB2271918B (en) | 1996-09-04 |
| DE69331372D1 (de) | 2002-01-31 |
| EP0598484A2 (en) | 1994-05-25 |
| EP0598484B1 (en) | 2001-12-19 |
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