JPH08307524A - 通信ネットワークの構成要素の異常状態のリスクを識別する方法と装置 - Google Patents

通信ネットワークの構成要素の異常状態のリスクを識別する方法と装置

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JPH08307524A
JPH08307524A JP8090867A JP9086796A JPH08307524A JP H08307524 A JPH08307524 A JP H08307524A JP 8090867 A JP8090867 A JP 8090867A JP 9086796 A JP9086796 A JP 9086796A JP H08307524 A JPH08307524 A JP H08307524A
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U George Ronnen
ロンネン ユー．ジョージ
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AT&T Corp
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A T and T I P M CORP
AT&T Corp
AT&T IPM Corp
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    • H04Q2213/13521—Indexing scheme relating to selecting arrangements in general and for multiplex systems fault management

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Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 通信ネットワークの構成要素の個々の故障状
態を評価識別するシステムと方法を提供する。 【解決手段】 データ収集／処理モジュール５は、通信
ネットワーク１から警報メッセージ信号を収集し処理し
て異常状態信号を生成する。異常状態信号と外部状態信
号と登録された参照データ７、１１に基づいて直接的リ
スク信号および間接的リスク信号を生成する。異常状態
にある構成要素に関連するリスクを評価する際の補助と
して直接的リスクと間接的リスクを組み合わせ、構成要
素のリスク信号を表示する。また通信ネットワークのサ
ブネットワークに関連する切断の影響データと故障影響
データに基づいてサブネットワークのリスク信号を計算
し表示する。また、通信ネットワークがこのような保守
活動に応じてどのように応答するかを決定するために様
々なタイプの保守活動を考慮に入れたリスク計算を調整
する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、リスクベースのネ
ットワークの脆弱性を管理するシステムに関し、特に、
ネットワークの構成要素の潜在的影響力とネットワーク
全体の故障に関するリアルタイムの量的情報をユーザに
与えるシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】多くの電話会社は、大規模電話ネットワ
ークの全体調査のためにＡＴ＆Ｔ社により開発された全
ネットワーク管理（Total Network Management（ＴＮ
Ｍ））システムを用いている。このＴＮＭシステムは、
ネットワーク脆弱性警報と称するパッケージを有し、ユ
ーザに対し同一の地域において、複数の同一の異常事象
があった場合にネットワークに潜在的な脆弱性があるこ
とと警報を発している。しかしこのような特徴は、脆弱
性（即ち、リスク）レベルの量的な指示を与えるもので
はない。
【０００３】電話会社の技術者は、ネットワークの構成
要素（即ち交換機，リンク，ＳＴＰ等）と動作サポート
システムにより生成された警報メッセージに基づいて保
守の優先度を設定している。所定の異常状態が検出され
るといつでも警報が生成される。この各警報は、警報発
生状態が通知程度，小規模，大規模あるいは臨界的であ
るかを指示する「重大度」と称する属性を有している。
この重大度と称する属性は、ネットワーク要素の製造業
者（ＡＴ＆Ｔ社，ノーザンテレコム社等）により通常割
り当てられ、特定のネットワーク構成要素のみを考慮す
ることに基づいている。
【０００４】このような現状の技術ではいくつかの制限
がある。例えば、ネットワーク全体を通しての同一の重
大度を有する複数の警報の間には、何等の区別が存在し
ない点である。通常技術者は、その重大度の属性に基づ
いて様々な異常状態を解決しようとするがそれは必ずし
もそのような異常状態がサービスに影響するような故障
に結びつくようなリスクを考慮にいれたものではない。
ところがこのようなアプローチは、他のより広範囲に影
響を及ぼす異常状態によりも、より軽度の故障リスクを
表すような異常状態に技術者が取り組んでしまうという
状況を引き起こす。１９９１年の６月から７月にかけて
のワシントンＤ．Ｃ．におけるネットワークのブレーク
ダウンの場合においては、技術者は完全なネットワーク
のブレークダウンにつながるようなリスクについて、広
がりつつある一連の事象を評価することができなかっ
た。技術者は各連続して起こる異常事象（警報）の重大
度を見ることはできるが、どの装置（即ちネットワーク
の構成要素）の喪失（故障）が完全なネットワークのブ
レークダウンを引き起こすような故障の原因であると見
抜くことは容易なことではない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の目
的は、ネットワーク全体を通してそのネットワークを構
成する構成要素の個々の故障状態を評価し、それがネッ
トワーク全体に影響を及ぼす程度を識別するシステムと
方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、データ
を収集し処理するモジュールは、通信ネットワークから
警報メッセージ信号を収集し、この警報メッセージを処
理して異常状態信号を生成する。インタフェースモジュ
ールは、通信ネットワーク内のネットワーク構成要素に
影響を及ぼすような外部状態を指示する外部状態信号を
受信する。このような外部状態は、利用パワー警報，天
候警報，実行中の保守等を含む。本発明のリスク識別シ
ステムは、異常状態信号と外部状態信号と登録された参
照データに基づいて直接的リスク信号および間接的リス
ク信号を生成する電子リスク処理モジュールを有する。
直接的リスク信号は、ネットワーク構成要素の故障の影
響およびネットワーク状態に起因する故障の確率を考慮
に入れたものである。間接的リスク信号は、ネットワー
ク構成要素の異常状態がネットワーク構成要素が属する
サブネットワークの故障リスクへの寄与度を表す。本発
明のリスク識別システムは、異常状態となるネットワー
ク構成要素に関連するリスクを評価する際の補助として
直接的リスクと間接的リスクを組み合わせそしてネット
ワーク構成要素のリスク信号を表示する。また本発明の
リスク識別システムは、通信ネットワークのサブネット
ワークに関連する切断の影響データと故障影響データに
基づいてサブネットワークのリスク信号を計算し表示す
る。また本発明のリスク識別システムは、ネットワーク
がこのような活動に応じてどのように応答するかを決定
するために様々なタイプの計画された活動（保守活動、
新規設備設定、等）を考慮に入れるために様々なリスク
計算を調整する。
【０００７】
【発明の実施の形態】リスクはある事象が発生する確率
とその事象の影響度の積として定義できる。故障リスク
の計算は、２つのレベル、即ちネットワーク構成要素の
レベルとネットワーク自体のレベルに基づいて行われ
る。ネットワーク構成要素のレベルにおいては、このリ
スクは、ネットワーク構成要素（交換機，リンク，デー
タベース等）が故障する確率の計算とこのような故障の
影響度の計算から得られる。ネットワークレベルにおい
ては、リスクは、その意図した機能（例えば全てのポイ
ントの間の通信をする能力の喪失）を提供するネットワ
ークの機能の喪失として定義されるネットワークの故障
に関係する。
【０００８】実施例においては、本発明は２つのサブシ
ステム即ちオンラインサブシステムとオフラインサブシ
ステムで実行される。このオンラインサブシステムは、
トータルネットワークマネージメント（Total Network
Management（ＴＮＭ））の動作サポートシステム（Ｏ
Ｓ）の「アプリケーションモジュール」として実現され
る。ＴＮＭは、ネットワークサーベイランスと制御機能
を自動化し、一体化するために全世界の主要な電話会社
により用いられている。一方、オフラインシステムは、
ソフトウェアで実現され、大容量のコンピュータ上でバ
ッチモードで参照データを更新するのに用いられてい
る。
【０００９】このＴＮＭのハードウェアの構成は、ロー
カルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と広領域ネットワー
ク（ＷＡＮ）を接続するために用いられる Ethernet と
ＡＴ＆Ｔ DatakitＩＩのバーチャルサーキットスイッチ
（Virtual Circuit Switch（ＶＣＳ））を用いてフォー
ルトトレラントなＡＴ＆Ｔ StarServerＦＴコンピュー
タから構成される。このようなハードウェア構成は、特
定の応用の容量条件に基づいて最大８個の StarServer
ＦＴコンピュータを含む。
【００１０】ＴＮＭは、ワークステーション上およびＸ
ターミナル上にカラーグラフィック表示を与えることが
できる。Ethernetは、SterServerＦＴとワークステーシ
ョン／端末との間の通信を提供し、そしてコンピュータ
内通信も提供する。ワークステーションおよびプリンタ
をベースにしたキャラクタは、ＴＮＭ複合体でもってデ
ータキットＩＩのＶＣＳを介してネットワーク化され離
れた場所からでも容易にアクセスができるようになる。
【００１１】このＴＮＭソフトウェアは、ＵＮＩＸオペ
レーティングシステムを用いて階層状プラットフォーム
ベースのアーキテクチャーを介して実現される。上位層
は、電話会社のユーザの特定の動作ニーズに答えるアプ
リケーションモジュールからなっている。このようなモ
ジュールの例としては３種類ある。その内の１つはＴＮ
Ｍインテグレータモジュールで電話ネットワーク全体か
らデータを収集し、それを場所あるいは技術のようなユ
ーザが規定した条件に基づいて共通のフォーマットで表
示する。第２のものは、事象相関モジュールで、同一の
ルートゲインに関連する多数のアラームメッセージを相
関づける。そして第３のものは、５ＸＰＲＥＳＳTM交換
機保守システムでＡＴ＆Ｔ社製の５ＥＳＳTM交換機用の
エキスパート保守システムである。
【００１２】一方、中位層は、掲示板（bulletin boar
d）のソフトウェア等化物である。共通通信バックプレ
ーン（Common Communications Backplane） からなる。
バックプレーンに接続されるモジュール（例、プラット
フォームモジュールとアプリケーションモジュール）の
間の通信は、要求を発信するソフトウェアエンティティ
がリクエストをバックプレーン上に掲示するときに開始
する。その後このバックプレーンは、アドレスされたエ
ンティティを識別し、リクエストをそこに送る。このア
ドレスされたエンティティは、リクエストされたデータ
を生成し、それを掲示板に掲示する。この掲示板は、そ
の結果を認識しそれを元の発信モジュールに戻す。例え
ば、アプリケーションモジュールがデータベースからデ
ータを要求した場合には、プラットフォームは掲示板の
要求を認識し、それをデータベースマネージメンとシス
テムに転送する。その後このデータベースから得られた
データは、掲示板に掲示され（データベースマネージメ
ンとシステムにより）そしてバックプレーンを介して要
求したアプリケーションモジュールに戻す。このプラッ
トフォームの他の利点は、新たなモジュールをシステム
に追加するのに、新たなモジュールをこのソフトウェア
バックプレーンに接続（plugging）するだけでよく、他
のアプリケーションモジュールには影響を及ぼさない点
である。
【００１３】最下位層は、ＴＮＭプラットフォームで複
数のアプリケーションモジュールに共通なサポート特徴
を含む。このＴＮＭプラットフォームの特徴は、データ
収集，出力メッセージツール，セキュリティ，オペレー
ションシステムインタフェース，スケジューリング，性
能測定，ユーザインタフェース，標準化適用，オープン
プログラミング等を含む。このＴＮＭプラットフォーム
は、以下の主要なサービスを提供する。
【００１４】データ収集と分配 これには、ネットワーク構成要素と他のＯＳのようなデ
ータソースとの通信と、これらのソースからのデータの
収集と、データのロギングとデータのブロージングと、
データのフィルタ処理と、これらのデータをバックプレ
ーンを介して必要なときに他の機能に分配すること等を
含む。
【００１５】データベースケーパビリティ このプラットフォームは、ＴＮＭデータベースを保守
し、データが変更されたときに登録されたソフトウェア
サブシステムに通知するような通知サブシステムを含
む。
【００１６】オペレーションシステムインタフェース
（ＯＳＩＦ） このパッケージは、ＴＮＭにより受信され処理されたメ
ッセージを他のＯＳに転送することをサポートする。
【００１７】般用ソフトウェアツール このパッケージは、コマンドラインユーザインタフェー
スと許可とセキュリティパッケージとシステムアドミニ
ストレーションと保守機能とスケジューラに基づいたマ
ンマシンランゲージ（Man Machine Language（ＭＭ
Ｌ））を含む。
【００１８】図１において、オンラインサブシステムの
モジュールは、リスク情報を連続的に計算し、表示する
ために用いられる。このオンラインサブシステムは、３
つの主要な要素即ちデータ収集５とリスク計算モジュー
ル１３−２１とインタフェースモジュール２５とを有す
る。
【００１９】データ収集／処理モジュール５は通信ネッ
トワーク１からネットワーク構成要素の状態に関するデ
ータに収集する（例えば、自主アラームからメッセー
ジ，レポート等を収集する）。この機能は、既存のＴＮ
Ｍデータ収集能力と類似のものである。この後はレポー
トされた事象が所定の時間を超えたか否か、そして必要
によってはレートと値のしきい値を超えたか否かをチェ
ックする。この機能は、次の三種類の既存のＴＮＭしき
い値判別機能に類似する。即ち異常事象の時間しきい値
処理（即ち異常事象が所定のしきい値時間の間以上続い
たか否か）と、異常事象の頻度しきい値処理（即ち異常
事象が発生しその後通常状態に戻る頻度が所定の回数以
上存在するか否か）と、値のしきい値処理（即ち特定の
値、例えばネットワーク構成要素によりレポートされた
カウントのような特定の値が所定の大きさを超えるか否
か）である。そのモジュール５は、ルックアップテーブ
ルを用いてあるいは類似のアプローチを用いて各収集さ
れたデータアイテムとネットワーク構成要素の関連機能
モジュールとを関連づける。このモジュール５は、ルッ
クアップテーブルを用いたりあるいは同様な方法によ
り、異常状態の重大度の属性に基づいて重大度の値と時
間しきい値レベルとを計算する。例えば、異常状態の重
大度の属性がメジャー（大きい）なものであり、そして
アラームの持続時間が第１の時間しきい値以下の場合に
は、モジュール５は１つの重大度値を計算する。しか
し、同一の異常状態（即ち同一の重大度の属性を持つ）
の持続時間が第１の時間しきい値に対し設定された値を
超えた場合にはモジュール５は、より高い困難度の値を
計算する。このデータは、共通のフォーマットに変換さ
れ計算用サブモジュールへの入力が適応できるフォーマ
ットになるようにする。ある故障データは、所定のフィ
ルタに基づいて故障データヒストリデータベース３の中
に登録される。これは、ＴＮＭデータロギング機能と類
似のものである。モジュール５は、多くのＴＮＭプラッ
トフォーム特徴を用いて実現される。
【００２０】モジュール５は、入力状態の変化が発生し
たとき、あるいは警報状態の持続時間が新たな時間しき
い値を超えた場合に事象指向型ベースでもって実行され
る。例えば警報に対する時間しきい値が１０分であり、
その関連タイマーが１０分のカウントに倒達したときも
警報が活性状態である場合にはモジュール５は新たな重
大性の値を計算するために再度実行される。このモジュ
ール５により生成された出力は、異常状態データバッフ
ァ９内にストアされる。このバッファ９は、最新の計算
期間で生成された新たな警報に関するデータとその状態
が変化した時の警報に関するデータ（重大度の値の変
化，解除等）を含む。
【００２１】リスクは、モジュール１３−２１内で異常
状態データバッファ９からの警報関連データとインタフ
ェースモジュール２５からの外部状態と計画された活動
バッファ２３を介しての入力とオフラインサブシステム
で計算されたネットワークレベル参照データモジュール
７とネットワーク構成要素レベル参照データモジュール
１１からの参照データに基づいて計算される。モジュー
ル１３−２１により計算されたこれらの値は、計算値バ
ッファ２９内にストアされる。リスクの値は、周期的に
例えば５分毎に計算される。
【００２２】インタフェースモジュール２５はユーザ２
７から天気警報，主要電力警報等の外部状態に関する入
力を受け入れる。インタフェースモジュール２５はトラ
フィックマネージメントとワークスケジューリングシス
テム（トラフィック，計画動作，完成状態等）のような
他の３１とインタフェースする。外部ソースから受信し
たデータは処理されリスク計算モジュール１３−２１に
より必要とされるフォーマットに変換される。例えばモ
ジュール２５は、所定の外部条件により影響されるこれ
らのネットワーク構成要素のアイデンティティを提供す
る。最後にモジュール２５は、ユーザ２７と他の３１に
対し計算されたリスク情報を表示する。
【００２３】インタフェースモジュール２５は、例えば
外部状態のような入力の１つの変化あるいは計算された
リスク値の変化が生じたときあるいはリスクデータの表
示をするよう新たな要求があったときはいつでも起動さ
れる。外部状態の変化と計画された活動に関連するデー
タは、インタフェースモジュール２５により外部状態と
計画された活動バッファ２３内に蓄積される。モジュー
ル２５は、ＴＮＭインテグレータアプリケーションモジ
ュールを用いて実現される。
【００２４】図２にオフラインサブシステムを示す。同
図においてこのオフラインサブシステムの目的は、オン
ラインサブシステムより必要とされる参照データを計算
をするためである。これらの計算は、周期的に実行され
ネットワーク構成に関するデータおよび様々なネットワ
ーク構成要素に関するデータ（例、モジュール影響度フ
ァクタ，新たなソフトウェア／ハードウェア等）を更新
する。このオフラインサブシステムは、２つの部分即ち
ネットワークを処理する部分と個別のネットワーク構成
要素を処理する部分とから構成される。
【００２５】ネットワークレベル参照データは、データ
モジュール７内にストアされカットセット定義（cut-se
t definitions） とバックグラウンド故障確率とサブネ
ットワーク故障の（間接）影響値からなる。カットセッ
トは、ネットワーク故障組み合わせ解析モジュール３５
により計算される。この計算はネットワークの広範囲の
構成（接続性）とその故障定義に基づいて行われる。モ
ジュール３５は、ホールトトゥリー（fault tree）解析
を実行しネットワークのブレークダウンにつながるよう
な同時に発生するネットワーク構成要素の故障の最小の
組み合わせの全てを検索する。このカットセットの一例
は、「ＡとＢとＤとＦ」である。ここでＡ，Ｂ，Ｄ，Ｆ
は、ネットワーク構成要素を表す。カットセットの定義
は、ネットワークの故障を引き起こす同時に発生するネ
ットワーク構成要素の故障の最小の組み合わせを表すブ
ーリアン関数である。
【００２６】ユーザ３９は、各ネットワーク構成要素に
対し、バックグラウンド故障確率値を入力する。この値
は、警報メッセージのような事前の警報により分からな
いような原因に起因する故障確率と定義される。
【００２７】ユーザ３９は、サブネットワーク影響度デ
ータを入力する。このデータは、所定の時間に対し全ネ
ットワークの様々なサブネットワークの故障の影響度
（コスト）を提供する。
【００２８】データモジュール１１は、故障確率ネット
ワーク構成要素の影響度数，モジュールの影響度係数，
モジュールの完成度係数，輻輳係数を含むネットワーク
構成要素レベル参照データをストアする。故障解析モジ
ュール３３は、異常状態が所定の時間内にサービスに影
響を及ぼすような事象に発展する状態確率を計算する。
このような確率は、オンラインサブシステムにより収集
された故障データヒストリデータベース３からの故障デ
ータと、ネットワーク構成要素の製造業者により提供さ
れた故障データと、専門業者により提供された最適予測
と、発行データ（ＦＣＣとベルコアレポート）から得ら
れる。
【００２９】ユーザ３７は、ネットワーク構成要素の相
対的価値を反映する規準に基づいてネットワーク構成要
素に対し、ネットワーク構成要素影響度数を割り当て
る。これらの影響度数は、データモジュール１１内にス
トアされる。ユーザによりデータモジュール７とデータ
モジュール１１に入力された全ての確率と影響度数は事
象の所定の持続時間に基づくものである。
【００３０】ネットワーク構成要素は、複数の機能モジ
ュールを含む。ここで機能モジュールとは、５ＥＳＳ交
換機の交換機モジュール，スイッチモジュール（ＳＭ）
と管理モジュール（administration module （ＡＭ））
のようなネットワーク構成要素アーキテクチャーの主要
要素に対し用いられるものである。各機能モジュール
は、２つの同一の機能部分を有し、一方が故障したとき
に他方がそのモジュールの機能を完全に実行できるよう
になっている。この２つの部分の一方の故障は、片方故
障（simplex failure） と称し、両方の部分の故障は両
方故障（duplex failure）と称する。機能モジュールの
完全な（両方）故障は、部分的あるいは全体的のいずれ
かのサービスの喪失に直接結びつく。
【００３１】ユーザ３７は、各ネットワーク構成要素内
の様々な機能モジュールの相対的寄与度を特定するモジ
ュール影響度係数を否定できる。例えば５ＥＳＳ交換機
の交換機モジュールに関して言えば、このようなモジュ
ールの影響度係数は、これらのモジュールの１つの機能
が失われたときに影響を受ける全交換機の影響度の分
数，影響度の一部を表す。
【００３２】ユーザ３７は、ネットワーク構成要素のソ
フトウェアとハードウェアの完成度に依存したネットワ
ーク構成要素故障確率を拡大したモジュール完成度係数
を特定できる。この完成度係数は、新規ソフトウェアと
新規ハードウェアの組み合わせと、新規ソフトウェアと
完成したハードウェアとの組み合わせと、完成したソフ
トウェアと新規ハードウェアとの組み合わせと、完成し
たソフトウェアと完成したハードウェアとの組み合わせ
に対応する４つの値の内の１つの値を取り得る（デフォ
ルトではこの係数は１である）。
【００３３】ユーザ３７は、さらに異常状態とトラフィ
ック輻輳状態の両方であるネットワーク構成要素の故障
確率の増加を説明するために用いられる輻輳係数を特定
できる。対応する輻輳係数を有するトラフィック輻輳レ
ベルの個別の組が存在する。
【００３４】次に図１において、オンラインサブシステ
ムで発生するリスク計算を説明する。リスク計算モジュ
ール１３は、あるネットワーク構成要素の異常状態に起
因するネットワーク構成要素のリスクと故障確率を計算
する。これらの計算は、ネットワーク構成要素の機能モ
ジュール内の各異常状態に対し繰り返して行われる。
【００３５】モジュール２１は、様々なネットワーク構
成要素の故障確率を計算する。これらの確率は、外部状
態と計画された活動とリスク計算モジュール１３で計算
されたような異常状態に起因する。
【００３６】間接リスク１５は、ネットワーク構成要素
の故障の間接リスクを計算する。間接リスクとは、ネッ
トワーク構成要素の異常状態がそのネットワーク構成要
素が帰属するサブネットワークの故障リスクへの寄与度
として定義できる。通常間接リスクは、顧客に直接には
接続されないネットワーク構成要素（例、８００番（無
料電話番号）に変換するデータベース）と余分の構成要
素としてネットワークに接続されているネットワーク構
成要素に関連する。この余分の構成要素とは、構成要素
の１つが故障したときにこの余分の構成要素がその故障
した装置の機能を置換するものを指標する。
【００３７】その後モジュール１９は、以前に計算され
た確率値と影響度係数とリスク値に基づいて全部のネッ
トワーク構成要素の故障リスクを計算する。これらの計
算は、異常状態データバッファ９と外部状態と計画され
た活動バッファ２３内のデータに反映されてその状態が
変化するような各ネットワーク構成要素に対し繰り返し
て行われる。この計算されたネットワーク構成要素のリ
スクは、インタフェースモジュール２５に送信されユー
ザ２７に表示され、そしてさらに他のＯＳ３１に送信さ
れる。
【００３８】ネットワーク形状と共に以前に計算された
個別のネットワーク構成要素の故障確率をモジュール１
７が用いてネットワーク全体の中のサブネットワークが
ネットワーク内の他のポイントと音声またはデータを送
受信するような意図した機能（サービス）をもはや提供
できないようなリスクを計算する。このリスク値は、イ
ンタフェースモジュール２５に送信されそしてユーザ２
７に対し表示されさらに他のＯＳ３１に送信される。
【００３９】リスク計算モジュール１３−２１への入力
は、データ収集／処理モジュール５とインタフェースモ
ジュール２５により事象指向型ベースで処理される。こ
れらのモジュールは、バッファ９と２３にネットワーク
状態の変化と外部状態と計画された活動と故障の確率に
影響を及ぼすような他の状態に関するデータをストアす
る。リスク計算モジュール１３−２１のリスク計算は、
周期的に例えば５分毎に実行される。
【００４０】次に、ネットワーク状態と計画された活動
に起因するリアルタイムのリスクを決定するために必要
な計算論理を説明する。図３−９とその関連説明は、リ
スク計算モジュール１３−２１により実行されるタスク
に関連する。サブシステムのモジュールは、プログラム
で実行できるが集積回路を介した直線的電気的接続を用
いてもあるいは公知の方法を用いても実行できる。
【００４１】このリスク計算モジュール１３−２１は、
本発明のリスク計算に用いられる参照データモジュール
７と１１から適切な確率データ，影響度データ，乗算係
数等を取り出す様々なサブモジュールを含む。通常これ
らのサブモジュールは、ルックアップテーブルを参照す
るプロセスを含む。このサブモジュールは、バッファ９
と２３からメッセージである４１，５３，８５を介して
データ入力を受信する。これらの入力に基づいてサブモ
ジュールは、参照データモジュール７と１１内にストア
された対応するデータテーブルからデータを取り出す。
【００４２】図１においてネットワーク構成要素の状態
と通信ネットワーク１の状態に関するデータは、警報メ
ッセージを介して影響されたネットワーク構成要素から
リアルタイムで収集される。この警報メッセージは、ネ
ットワーク構成要素そのものにより、あるいはＴＮＭし
きい値処理装置（ロウレベルのネットワーク構成要素の
メッセージの頻度あるいは持続時間が所定のしきい値レ
ベルを超えたときに稼働する）、あるいは周期的レポー
ト内に含まれるデータとネットワーク構成要素により生
成されたメッセージに基づいてＴＮＭにより生成され
る。この警報データは、モジュール５により処理されバ
ッファ９内にストアされ異常状態メッセージ４１を介し
てサブモジュールに提供される。
【００４３】この異常状態メッセージ４１は、図３に示
すようにネットワーク構成要素の異常状態に関するリア
ルタイムのデータを提供する。このメッセージ４１は、
ネットワーク構成要素識別子４３（例、ウォールストリ
ートの交換機）とモジュール識別子４５（例、＃２）と
モジュールの形式４７（例、交換機モジュール）と故障
の種類４９（例、オーバロード）と故障重大値５１のデ
ータフィールドを有する。
【００４４】再び図１において過酷な天候，使用電力警
報，稼働中の保守，ネットワーク輻輳等によりどのネッ
トワーク構成要素が影響を受けるかについて指示する他
のリアルタイムのデータは、他のＯＳ３１からとインタ
フェースモジュール２５を介したマニアル入力により提
供される。このデータは、外部状態と計画された活動バ
ッファ２３内に蓄積されメッセージ５３と８５に提供さ
れる。図３に示すメッセージ５３は、ネットワーク構成
要素識別子５５と完成状態５７とモジュール識別子１４
２とモジュールの形式１４３と輻輳レベル５９のデータ
フィールドを有する。メッセージ５３はどのネットワー
ク構成要素が新たな（未完成の）ハードウェアあるいは
ソフトウェアをその機能モジュール内に有するかそして
そのネットワーク構成要素が高度の輻輳レベルを経験す
るかを指示する。
【００４５】図４に示したメッセージ８５は、計画保守
活動の種類８３と稼働中の保守活動８７と外部状態の種
類９１とネットワーク構成要素識別子８９のデータフィ
ールドを有する。メッセージ８５は、どのネットワーク
構成要素が様々な外部条件、例えば稼働中の保守あるい
は計画された保守活動を経験するかを指示する。
【００４６】モジュール１３−２１により実行される計
算は、バッファ９と２３からの入力により行われる。ネ
ットワーク構成要件の状態の変化がメッセージ４１に現
れると同一のネットワーク構成要素に対応する外部状態
と計画された活動バッファ２３内のデータは、サブモジ
ュールにメッセージ５３と８５を介して現れる。同様に
外部状態の変化あるいは計画された活動がメッセージ５
３あるいは８５に現れると同一のネットワーク構成要素
に対応するバッファ９からのデータは、サブモジュール
にメッセージ４１を介して送信される。したがってどの
所定の計算においてもネットワーク構成要素識別子４
３，５５，８９で識別されるネットワーク構成要素は、
同一となる。
【００４７】図３はリスク計算モジュール１３で実行さ
れた異常状態に起因するネットワーク構成要素のリスク
と故障確率を計算する方法を示したものである。サブモ
ジュール６１は、参照データモジュール１１から機能モ
ジュールの片方故障の確率を取り出す。片方故障は、２
つの同一の機能の内の一方が異常状態に起因して故障し
たときに発生するものである。
【００４８】サブモジュール６１は、メッセージ４１か
らの異常状態のモジュールの形式４７と故障の種類４９
と故障重大値５１を指示する入力を受信する。この情報
は、フォーマット化されて、参照データモジュール１１
に送信され確率データを取り出す。この取り出された確
率データは、警報の持続時間に依存する（モジュール５
により計算された故障重大度を介して）。
【００４９】データモジュール１１は、ある異常状態を
指示する警報メッセージを受信する機能モジュールが
「異常状態復旧時間」と称する所定の時間間隔内にその
異常状態に起因する片方故障を経験する条件付き確率を
蓄積する。このような確率データは、「技術的に固有」
のもので同一タイプで同一製造業者からのネットワーク
構成要素の全てに対し同一の値を有するという点におい
て「技術的に特有」のものである。例えばこれらの確率
は、故障披瀝あるいはこの専門業者の最適予測による統
計データから得られる。故障の種類が両方故障（機能モ
ジュールの両方の機能が非動作状態になったことを意味
する）の場合には、サブモジュール６１によりデータモ
ジュール１１から取り出された値は、サブモジュール６
３によりデータモジュール１１から取り出された値によ
り得られた値と同一となる。このことは特殊な状態にお
いては、乗算機７３内で計算された確率Ｐ(MOD) は、１
（実際の両方故障状態の確率を表す値）に等しいことを
意味する。
【００５０】サブモジュール６３は、データモジュール
１１から警報あるいは他の警告により予め知らされてい
ないランダムな電気的，ハードウェア的，ソフトウェア
的問題に起因して機能モジュールの一方の機能が動作状
態にないときに、他方の機能が故障する（これにより機
能モジュールの両方故障となる）という確率を取り出
す。この確率もまた技術的に特定のもので完全な冗長性
という設計思想に基づいて、モジュールの種類と一重
（片方）状態復旧時間と称する所定の時間にのみ依存し
ており、警報状態を経験するかあるいはしないかの機能
ブロック内の二重（両方）の機能の状態には依存しない
と見なされている。モジュールの形式４７がメッセージ
４１から得られ、それを用いてデータモジュール１１か
らの対応する確率値を取り出す。
【００５１】サブモジュール６９は、データモジュール
１１から完成度係数を取り出す。この完成度形成は、新
たに設定されたソフトウェアおよび／またはハードウェ
アのより高い故障率を補償する確率乗算係数である。サ
ブモジュール６９は、ネットワーク構成要素識別子５
５，モジュール識別子１４２，モジュールの形式１４３
により識別された特定の機能モジュールの完成状態５７
を指示する入力メッセージ５３を受信する。完成状態５
７は、ネットワーク構成要素のどの機能モジュールが旧
ハードウェア／旧ソフトウェアか、旧ハードウェア／新
ソフトウェアか、新ハードウェア／旧ソフトウェアか、
新ハードウェア／新ソフトウェアかを指示する。このよ
うなデータをサブモジュール６９が用いてデータモジュ
ール１１からの対応する完成度係数を取り出す。
【００５２】輻輳係数７１は、データモジュール１１か
ら輻輳係数を取り出す。この輻輳係数は、故障により影
響されるネットワーク構成要素の予備処理が混み合った
ときに（トラフィックコンジェスション）より高い機能
モジュールの故障率を補償する確率乗算係数である。ト
ラフィックマネジメントＯＳからの輻輳レベル５９とネ
ットワーク構成要素識別子５５は、輻輳係数７１にメッ
セージ５３を介して提供される。輻輳レベル５９は、ネ
ットワーク輻輳度を例えば１−１０のスケールで表す。
この場合データモジュール１１は、トラフィック輻輳の
１０のレベルに対応する１０の輻輳係数を蓄積する。そ
の結果、輻輳レベル５９に依存してこれらの輻輳係数の
１つが輻輳係数７１から取り出される。
【００５３】機能モジュール故障確率Ｐ(MOD) は、乗算
機７３で計算されそれは片方故障の確率と両方故障の確
率と完成度係数と輻輳係数の積で表される。この確率Ｐ
(MOD ) は、その範囲は０から１までで最大値は１に制限
されている。
【００５４】サブモジュール６５は、参照データモジュ
ール１１からメッセージ４１からの入力に基づいて、即
ちネットワーク構成要素識別子４３とモジュール識別子
４５とモジュールの形式４７に基づいてモジュール影響
係数を取り出す。このモジュール影響係数は、特定の機
能モジュールが両方故障を起こした場合に影響される全
ネットワーク構成要素の故障影響度の一部を表す。この
モジュール影響係数は、０から１の範囲内にある。モジ
ュール影響係数が１であることは機能モジュールの両方
故障が全ネットワーク構成要素をダウンさせることを意
味する。モジュール影響係数が１／２であることは、モ
ジュールの半分が影響を受けることを意味する。例えば
５ＥＳＳの交換機のある交換モジュールの故障の場合に
はサービスは、その交換モジュールに接続されたユーザ
に対してのみ失われる。しかし、完全な通信モジュール
の故障は、そのネットワーク構成要素によりサービスさ
れた全ての顧客が影響を受ける。この影響係数は、ユー
ザにより周期的にレビューされそして調整されてネット
ワークの成長と特定の機能モジュール（例、交換機モジ
ュール，デジタルインタフェースユニット等）間の負荷
の分散の変化を補償する。
【００５５】ゲート７７の出力は、モジュール故障に起
因するネットワーク構成要素の故障確率Ｐ(MOD-NE)であ
る。モジュール影響度係数が１に等しい場合には、ネッ
トワーク構成要素の故障確率は、あるモジュールの故障
確率Ｐ(MOD) に等しい。モジュール影響係数が１未満の
場合にはあるモジュールに起因するネットワーク構成要
素の故障確率は、ゼロに設定される。サブモジュール６
５からゲート７７へのゲート入力７９は、影響度係数が
１の場合には論理的ハイ状態にあり一方影響度係数が１
未満のいずれかの場合には論理的ロウ状態にある。かく
してゲート７７は、ゲート入力７９がハイの時にはＰ
(MOD) を送信し、それ以外の場合にはゲート７７はゼロ
の値を送信する。ゲート７７の出力は、計算値バッファ
２９に送信される。
【００５６】サブモジュール６７はネットワーク構成要
素影響度データＩ(NE)をモジュール１１から取り出す。
このＩ(NE)は、計算値バッファ２９と乗算機７５に出力
される。このネットワーク構成要素影響データは、ネッ
トワーク構成要素識別子４３により識別されたネットワ
ーク構成要素の所定の期間のサービスの完全な喪失に起
因するペナルティ（コスト影響度）をサブモジュール６
７に対し定量化（quantifies）する。このネットワーク
構成要素影響度値は、ネットワーク構成要素からサービ
スが完全に喪失したことに起因するネットワークオペレ
ータに対するコストを定量化する。この値は、ネットワ
ーク構成要素により提供されるサービスのサイズと種類
に依存する。例えば、ネットワーク構成要素の値はサー
ビスされているライン数と年次収入と例えば交換機が仮
想設備（例、エアポート）にサービスしているか否かの
ような特別な特徴に依存する。これらのコスト影響度
は、システムオペレータにより規定され各ネットワーク
構成要素の相対的値を表す。この影響度の単純な測定法
は、ネットワーク構成要素からのベースラインとしての
年次収入を用いた２時間のサービスの喪失のコストであ
る。
【００５７】乗算機７５の出力は、機能モジュール故障
影響度Ｉ(MOD) である。機能モジュール故障の影響度
は、サブモジュール６７からの完全なネットワーク構成
要素の故障の直接影響度とサブモジュール６５からのモ
ジュール影響度係数との積として計算できる。
【００５８】乗算機８１の出力は、機能モジュール故障
Ｒ(MOD) に起因するリスクである。機能故障モジュール
のリスクは乗算機７３からのＰ(MOD) と乗算機７５から
のＩ(MOD) の積である。乗算機８１の出力は、計算値バ
ッファ２９に送られる。
【００５９】図４は、モジュール２１で実行される様々
なネットワーク構成要素の故障確率の計算方法を示す。
サブモジュール９３は、利用電力警報，悪天候警報のよ
うな外部状態に起因する全ネットワーク構成要素の故障
確率を取り出す。この故障確率は、入手可能な情報
（例、ＦＣＣレポート）から得られる。ユーザは、故障
確率に影響を及ぼすような外部状態の他の種類の為にデ
ータを定義し提供することもできる。メッセージ８５は
サブモジュール９３にネットワーク構成要素識別子８９
と８９が経験する外部状態の種類９１を提供する。この
情報を用いて、データモジュール１１から適切な故障確
率を取り出す。
【００６０】サブモジュール９５は、通常の保守の間発
生する手順エラーに起因する全ネットワーク構成要素の
故障確率を取り出す。このような故障確率は、公衆の利
用できる統計データ（ＦＣＣレポート）に基づいてい
る。サブモジュール９５は、稼働中の保守活動８７とネ
ットワーク構成要素識別子８９に関連したデータをメッ
セージ８５を介して取り出す。その後このデータを用い
てデータモジュール１１から適切な故障確率を取り出
す。
【００６１】加算機９９は、外部状態と稼働中の保守に
起因する故障確率を加算する。このようにして得られた
確率は、外部状態に起因するネットワーク構成要素の故
障確率Ｐ(EC)と称する。ここで外部状態とは、ネットワ
ーク構成要素に影響を及ぼす稼働中の保守状態を含み、
Ｐ(MOD-NE)で表された状態とは区別するために用いられ
る。ネットワーク状態とは、外部状態とＰ(MOD-NE)で表
された状態の両方を含む。
【００６２】加算機１００は、ネットワーク状態に起因
するネットワーク構成要素の故障確率Ｐ(NC)を計算す
る。加算機９９からのＰ(EC)は、異常状態にあるネット
ワーク構成要素内の全ての機能モジュールに対し（即ち
アラームを経験する機能モジュール）に対する、バッフ
ァ２９からのＰ(MOD-NE)に起因する故障確率の和に加算
される。これは同一のネットワーク構成要素内の複数の
機能モジュールが異常状態にあり完全なネットワーク構
成要素の故障を考慮に入れる。Ｐ(EC)とＰ(NC)は、バッ
ファ２９に入力される。異常状態（したがってネットワ
ーク構成要素識別子４３，５５，８９には識別されてい
ない）にあるネットワーク構成要素に対し、加算機１０
０はネットワーク状態に起因するネットワーク構成要素
の対応する故障確率Ｐ(NC)をバックグラウンド確率値に
等しくなるよう設定する。これはネットワークレベル参
照データ７からバックグラウンド確率値を取り出すこと
により行われる。
【００６３】サブモジュール９７によりシステムオペレ
ータは、ある計画された活動が実際に行われた場合に発
生するネットワークリスクをシミュレートする。サブモ
ジュール９７は、計画された活動の間に発生するかも知
れない全ネットワーク構成要素の故障確率を取り出す。
アップグレード，通常の保守，ネットワークの増大のよ
うな計画された活動は、計画された活動を経験するネッ
トワーク構成要素の故障確率を増大させる。計画された
活動に起因する故障確率Ｐ(PA)は、一般に入手できる統
計データ（ＦＣＣのレポート）と専門家による最適予測
に基づいている。メッセージ８５は、計画保守活動の種
類８３とネットワーク構成要素識別子８９をサブモジュ
ール９７に与える。この企画された活動の種類のデータ
は、計画された活動は、その故障がネットワーク構成要
素の完全な故障を引き起こすような機能モジュールの中
の２つの機能の１つのサービスを取り除くようなもので
あるか否かを指示する（即ちモジュール影響係数が１に
等しい）。第１の場合には、サブモジュール９７により
データモジュール１１から取り出された確率値は、影響
係数が１に等しいモジュールの１つの片方故障状態に起
因するネットワーク構成要素の故障の可能性と、手続き
的エラーに起因するネットワーク構成要素の故障の可能
性の両方を表す。第２の場合にはこの確率値は、手続き
エラーに起因するネットワーク構成要素の故障の可能性
のみを表す。
【００６４】加算機１０１は、外部状態に起因する全ネ
ットワーク構成要素の故障確率と計画活動に起因する全
ネットワーク構成要素の故障確率を組み合わせたものＰ
(EC+ PA) を計算する。Ｐ(PA)がＰ(EC)に加えられる。こ
の確率を用いて故障が発生したときに何が起きるかとい
うことを表示する。値Ｐ(EC+PA) は、バッファ２９に入
力される。
【００６５】加算機１０３は、ネットワーク状態に起因
する全ネットワーク構成要素の故障確率と計画活動に起
因する全ネットワーク構成要素の故障確率を組み合わせ
たものＰ(NC+PA) を計算する。Ｐ(PA)がＰ(NC)に加えら
れる。この確率を用いて故障が発生したときに何が起き
るかということを表示する。値Ｐ(NC+PA) は、バッファ
２９に入力される。
【００６６】上記に説明した確率は、０から１の間の範
囲の値を採る。通常その確率は加算されるような事象は
相互に排他的なものではない。しかし事象の同時発生の
確率を減算せずに単に加算できる程度充分小さいもので
ある。即ち確率を加算することは、本来同時に発生する
確率を減算しなければならないがしかし同時に発生する
可能性は極めて小さいためにこれが許される。
【００６７】図５は間接リスク１５で実行されるネット
ワーク構成要素の故障の間接的リスクを計算する方法を
示す。サブモジュール１０７は、ネットワーク構成要素
の故障の間接的リスクＲＩ(NC)を決定する。この間接的
リスクとは、ネットワーク構成要素の故障のネットワー
クに関連するリスクである。これはあるネットワーク構
成要素が完全に故障した場合に、ネットワークの完全性
に対する影響を説明するものである。例えば、ネットワ
ーク構成要素がネットワークの完全性を維持する最後の
糸（last thread）を表す場合には、それに関連するい
かなる異常状態も関連する冗長性のあるネットワーク構
成要素が適切に機能するよりもより高いリスクを表すこ
とになる。
【００６８】間接的リスクの計算は、あるネットワーク
構成要素に関連するカットセット（cut-sets）の中に含
まれるネットワーク構成要素のリアルタイムの故障確率
値に基づいている。このカットセット（cut-sets）は、
特定のサブネットワーク例えばＬＡＴＡが故障したとき
（例全体のネットワークから切り離されたとき）の状態
を定義する。特定のサブネットワークに対応するカット
セットのグループは、全体のネットワークからのこのサ
ブネットワークの故障の影響度を表す値と関連してい
る。例えばカットセットのあるグループが８００番（無
料電話）のデータベースを含むサブネットワークが所定
の間切り離されたような状態を定義している場合にはそ
の関連コストは、そのサービスを利用できないことに起
因する売上の損失に基づいている。
【００６９】ネットワークレベル参照データは、参照デ
ータ７から取り出されそれをサブモジュール１０７が用
いてネットワーク状態に起因する間接的リスクＲＩ(NC)
を計算する。このような参照データは、その故障が間接
的影響度を有するような関連ネットワーク構成要素と、
それが帰属するサブネットワークとを関連づけるテーブ
ル（表）と、各サブネットワークとその影響値を関連づ
けるテーブルとを有する。このネットワーク構成要素の
テーブルは、その故障が直接的影響のみを有するような
ネットワーク構成要素（例えば端末局の交換機）に対し
てはサブネットワーク識別子を有さない。参照データ
は、ファイルのセット（サブネットワーク当たり１ファ
イル）を有し、そしてカットセットの定義は、サブネッ
トワークに関連している。最後に参照データ７は、警報
状態により予め知らせられなかった故障の可能性を表す
バックグラウンド故障確率を蓄積する。
【００７０】次にＲＩ(NC)の計算を説明する。サブモジ
ュール１０７は、あるネットワーク構成要素のネットワ
ーク構成要素識別子４３を用いて参照データ７内のテー
ブルからあるネットワーク構成要素を含むサブネットワ
ークを選択する。あるネットワーク構成要素がいくつか
のサブネットワークに関連している場合にはこのテーブ
ルは、これらサブネットワークの各々の識別子を含む。
あるネットワーク構成要素が間接的影響度を有さない場
合にはこのテーブル内にはそれに関連したサブネットワ
ークは存在しない。
【００７１】ネットワーク構成要素に関連する各サブネ
ットワークに対し以下の計算を実行する。関連するカッ
トセットの値を２つに分けて計算する。まず第１にバッ
ファ２９から全ての構成要素であるネットワーク構成要
素に対する伝播（prevailing）故障率Ｐ(NC)を取り出し
これらを用いてカットセット値を計算する。このように
して得られたカットセット値を加算する。次に２番目
に、参照データ７からあるネットワーク構成要素に対す
るバックグラウンド故障確率を取り出す。その後このバ
ックグラウンド故障確率を全ての他の構成要素であるネ
ットワーク構成要素に対する広範囲の故障確率値Ｐ(NC)
と共にカットセット値を計算する。再びこのようにして
得られたカットセット値を加算する。次にこの２つの加
算された値を減算する。この差は、ネットワーク構成要
素の異常状態がこのサブネットワークが故障する（例、
全体のネットワークから切断される）増加した確率への
寄与度を表す。その後、この差の値をサブネットワーク
が故障した場合のシステムオペレータに係るコストを乗
算する。このようにして得られた結果は、あるネットワ
ーク構成要素の異常状態に起因するサブネットワークリ
スク内の変化の量的インディケータである。
【００７２】上記の計算はあるネットワーク構成要素に
関連した各サブネットワークに対して実行され、このよ
うにして得られたサブネットワークのリスクは加算され
て間接的リスクＲＩ(NC)が得られる。この値ＲＩ(NC)は
バッファ２９に入力される。
【００７３】上記のアプローチの一例として一重のＳＴ
Ｐ状態のリスクは、全ての他の関連するＳＴＰが適正に
動作しているときの方が四重（in the quad） の他のＳ
ＴＰ（これによりネットワークの完全性を補償する）が
警報状態にあり、そしてより故障し易い場合に比較して
はるかに小さい。同様にＳＳ７のリンクの故障のリスク
は、そのリンクセットの他の全てのリンクの状態と２つ
の関連ＳＴＰの状態に依存する。
【００７４】図６は、間接リスクを計算するために用い
られる確率値は計画活動に起因する故障確率Ｐ(NC+PA)
を含む点が図５とは異なる。このようにして得られたリ
スク値ＲＩ(NC+PA) は、バッファ２９に入力されシステ
ムオペレータにより故障が発生した時に何が起きるかと
いうことを表示する。
【００７５】図７は、モジュール１９で実行されるネッ
トワーク状態に起因するネットワーク構成要素の故障の
リスクを計算する方法を示す。モジュール１９は、２つ
のリスク値（即ちネットワーク構成要素の直接的影響と
ネットワーク状態の間接的影響に起因する組み合わせリ
スク）を計算する。
【００７６】間接的影響に起因するリスクＲＤ(NC)は、
サブモジュール１１１により計算されネットワーク構成
要素内の機能モジュールの故障に起因する全リスクと外
部状態に起因するネットワーク構成要素の故障のリスク
の和（ΣＲ(MOD)）として計算される。全モジュールリ
スクは、加算機１１５で加算される。外部状態に起因す
るネットワーク構成要素の故障のリスクは、外部状態に
起因する故障確率Ｐ(E C)とネットワーク構成要素の故障
の影響度Ｉ(NE)との積でありこれは乗算機１１７により
計算される。その後加算機１１９がネットワーク構成要
素の故障の直接的影響に起因するリスクＲＤ(NC)を計算
する。入力Ｒ(MOD) とＰ(EC)とＩ(NE)とは、バッファ２
９から得られる。
【００７７】ネットワーク状態の組み合わせた影響度に
起因するリスクＲ(NC)は、ネットワーク構成要素の故障
の直接的影響と間接的影響に起因するリスクを考慮に入
れる。それはサブモジュール１１３により上記の直接的
リスク値ＲＤ(NC)とネットワーク構成要素の故障の間接
的影響に起因する間接的リスクＲＩ(NC)の和として計算
され、これは完全なサブネットワーク故障の確率の増加
に際し考慮される。加算機１２３は、ＲＤ(NC)を間接リ
スクＲＩ(NC)に加え、その後Ｒ(NC)をインタフェースモ
ジュール２５に直接出力し、ユーザ２７に表示する。こ
の入力ＲＩ(NC)は、バッファ２９から得られる。
【００７８】図８は、上記のリスク計算と同様なリスク
計算であるがただし計画された活動に起因する故障の確
率を実際のネットワーク状態に起因する確率と共に考慮
している。サブモジュール１３１の乗算機１３３は、Ｉ
(NE)とＰ(EC+PA) とを乗算している。加算機１３５はΣ
Ｒ(MOD) を計算する。加算機１３７は、この値を乗算機
１３３の出力に加えＲＤ(NC+PA) を計算する。加算機１
２９はＲＩ(NC+PA) をＲＤ(NC+PA) に加算する。それに
より直接的影響と間接的影響に起因するリスクを得て計
画された活動Ｒ(NC+PA) に対して補償する。
【００７９】図９は、モジュール１７により実行される
全ネットワークレベルのリスクの計算方法を示す。サブ
モジュール１３９は、ネットワーク状態に起因するネッ
トワークブレークダウンのリスクＲＮＥＴ(NC)を次のよ
うに計算する。各サブネットワークに対しバッファ２９
から受信した値Ｐ(NC)を７から受信した対応するカット
セット定義の中にいれ込むことにより全サブネットワー
ク故障確率を計算する。このようにして得られた値と７
から得たサブネットワークの影響値とを乗算する。この
ようにして得られた積は、サブネットワーク故障のリス
クである。これらのリスクＲＮＥＴ(NC)をインタフェー
スモジュール２５に送信しユーザ２７に表示する。
【００８０】サブモジュール１４１はネットワーク状態
に起因するネットワークブレークダウンのリスクと計画
活動に起因するネットワークブレークダウンのリスクＲ
ＮＥＴ(NC+PA) を計算する。このサブモジュール１４１
により行われた計算は、サブモジュール１３９で成され
た計算と同一であるが入力確率Ｐ(NC+PA) は、計画され
た活動の影響を考慮に入れている。この計算されたリス
クＲＮＥＴ(NC+PA) は、インタフェースモジュール２５
に入力され表示される。
【００８１】
【発明の効果】本発明は様々な応用例えば保守管理，ネ
ットワーク管理，トラフィック管理等の応用例を有す
る。例えば本発明によれば、保守活動を管理する責任の
あるものは警報の重大度（ネットワーク構成要素のそれ
ぞれの観点から規定される）とそれがネットワークに及
ぼす影響度を組み合わせることに基づいて異常状態のリ
スクを識別することができる。同時に発生した異常状態
に対する修理用優先度を設定するような客観的な規準も
提供できる。
【００８２】また本発明によれば全ネットワークの完全
性を管理する責任のあるものは、各主要なサブネットワ
ークの脆弱性を量的に評価し、他の冗長な構成要素がす
でに使用できない場合あるいはリスク時に完全なネット
ワークの故障に結びつくような場合には、そのネットワ
ーク構成要素を識別することができるようになる。また
この管理者は、計画活動のリスクを量的に評価し、それ
がネットワークの全体のリスクレベルに及ぼす影響度も
同時に量的に評価できる。このような客観的な評価によ
り計画された活動の開始をさらに進めることができる。
【００８３】さらにまた本発明によれば、ネットワーク
内のトラフィックパターンの調査責任者は、別のトラフ
ィックルートに含まれるネットワーク構成要素の故障の
リスクを考慮に入れることができる。同時にまたネット
ワーク構成要素内の予備の不規則性の高い比率に関連し
たリスクもまた評価できる。これらの呼の不規則性は、
潜在的な異常状態を意味しこれは本発明によって初めて
観察可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】オンラインサブシステムモジュールのブロック
図
【図２】オフラインサブシステムモジュールのブロック
図
【図３】異常状態に基づくネットワーク構成要素のリス
クを決定するためのサブモジュールを表すブロック図
【図４】ネットワーク構成要素の故障確率を決定するた
めのサブモジュールを表すブロック図
【図５】ネットワーク状態に起因するネットワーク構成
要素の故障の間接リスクを決定するためのサブモジュー
ルを表すブロック図
【図６】計画活動に基づくネットワーク構成要素の故障
の間接リスクを決定するためのサブモジュールを表すブ
ロック図
【図７】ネットワーク状態に起因するネットワーク構成
要素の故障のリスクを決定するためのサブモジュールを
表すブロック図
【図８】計画活動に基づくネットワーク構成要素の故障
のリスクを決定するためのサブモジュールを表すブロッ
ク図
【図９】ネットワーク状態と計画活動に基づくネットワ
ークリスクを決定するためのサブモジュールを表すブロ
ック図
【符号の説明】
１ 通信ネットワーク ３ 故障データヒストリ ５ データ収集／処理モジュール ７ ネットワークレベル参照データ ９ 異常状態データバッファ １１ ネットワーク構成要素レベル参照データ １３ 異常状態に起因するモジュールリスクとネットワ
ーク構成要素故障確率 １５ 間接リスク １７ ネットワークレベルリスク １９ 外部状態と計画された活動に起因するネットワー
ク要素故障リスク ２１ 外部状態と計画された活動に起因するネットワー
ク要素故障確率 ２３ 外部状態／計画された活動バッファ ２５ インタフェースモジュール ２７，３７，３９ ユーザ ２９ 計算値バッファ ３３ 故障解析 ３５ ネットワーク故障組み合わせ解析 ４１ 異常状態メッセージ ４３，５５，８９ ネットワーク構成要素識別子 ４５，１４２ モジュール識別子 ４７，１４３ モジュールの形式 ４９ 故障の種類 ５１ 故障重大値 ５３，８５ メッセージ ５７ 完成状態 ５９ 輻輳レベル ６１ 片方故障の確率 ６３ 一重から二重への故障の確率 ６５ モジュール影響係数 ６７ ネットワーク構成要素の影響度 ６９ モジュール完成係数 ７１ 輻輳係数 ７３，７５，８１ 乗算機 ７７ ゲート ７９ ゲート入力 ８３ 計画保守活動の種類 ８７ 稼働中の保守活動 ９１ 外部状態の種類 ９３ 外部状態に起因する故障確率 ９５ 稼働中の保守活動に起因する故障確率 ９７ 計画された保守活動に起因する故障確率 ９９，１００，１０１，１０３ 加算機 １０７ ネットワーク状態に起因するネットワーク構成
要素故障の間接リスク １０９ ネットワーク状態と計画された活動に起因する
ネットワーク構成要素故障の間接リスク １１１，１１３，１２５，１３１ サブモジュール １１５，１１９，１２３，１２９，１３５，１３７ 加
算機 １１７，１３３ 乗算機 １３９ ネットワーク状態に起因するネットワークブレ
ークダウンのリスク １４１ ネットワーク状態と計画された活動に起因する
ネットワークブレークダウンのリスク

Claims (26)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 通信ネットワーク内のネットワーク構成
    要素の異常状態に関連するリスクを識別する方法におい
    て、 （Ａ）通信ネットワークから警報メッセージ信号を収集
    するステップと、 （Ｂ）異常状態信号を生成するために前記警報メッセー
    ジ信号を電気的に処理するステップと、 （Ｃ）前記通信ネットワーク内のネットワーク構成要素
    に影響を及ぼす外部状態を指示する外部状態信号を受信
    するステップと、 （Ｄ）前記異常状態信号と、前記外部状態信号と、前記
    登録された参照データに基づいて直接的リスク信号と間
    接的リスク信号を生成するステップと、 （Ｅ）ネットワーク構成要素のリスク信号を生成するた
    めに直接的リスク信号と間接的リスク信号とを加算する
    ステップと、 （Ｆ）異常状態を経験するネットワーク構成要素に関連
    したリスクを評価するために、前記ネットワーク構成要
    素のリスク信号を表示するステップとからなることを特
    徴とする通信ネットワークの構成要素の異常状態のリス
    クを識別する方法。
  2. 【請求項２】 前記（Ｄ）の直接的リスク信号を生成す
    るステップは、 （Ｄ１）あるネットワーク構成要素に対するモジュール
    故障リスクを加算して全モジュール故障リスクを計算す
    るステップと、 （Ｄ２）前記全モジュール故障リスクを外部状態に起因
    する前記のネットワーク構成要素のリスクに加算するス
    テップとからなることを特徴とする請求項１の方法。
  3. 【請求項３】 前記（Ｄ１）のモジュール故障リスクの
    計算は、 （Ｄ１１）メモリから前記異常状態信号に基づいてある
    ネットワーク構成要素の機能モジュールの故障確率を表
    す第１確率データと前記機能モジュールの２つの機能の
    内の一方の故障とネットワーク構成要素の影響度データ
    とモジュール影響度係数とを表す第２の確率データとを
    取り出すステップと、 （Ｄ１２）メモリから前記外部状態信号に基づいて故障
    乗算子データを取り出すステップと、 （Ｄ１３）前記第１確率データと前記第２確率データと
    前記確率乗算子データとの積としてモジュール故障確率
    信号を計算するステップと、 （Ｄ１４）前記モジュール故障確率信号と前記ネットワ
    ーク構成要素影響度データと前記モジュール影響度係数
    の積として前記モジュール故障リスクを計算するステッ
    プとを含むことを特徴とする請求項２の方法。
  4. 【請求項４】 前記確率演算子データは、トラフィック
    輻輳係数とモジュール完成度係数とを含むことを特徴と
    する請求項３の方法。
  5. 【請求項５】 前記（Ｄ２）の外部状態に起因するネッ
    トワーク構成要素のリスクの計算は、 （Ｄ２１）メモリから前記異常状態に基づいて、ネット
    ワーク構成要素影響データを取り出すステップと、 （Ｄ２２）メモリから前記外部状態信号に基づいて、外
    部状態に起因する前記ネットワーク構成要素の故障確率
    を表す第３確率データを取り出すステップと、 （Ｄ２３）前記ネットワーク構成要素の影響度データ
    と、外部状態に起因する前記故障確率の積として外部状
    態に起因する前記リスクを計算するステップとを含むこ
    とを特徴とする請求項２の方法。
  6. 【請求項６】 前記外部状態は、利用電力警報と天候警
    報と稼働中保守とを含むことを特徴とする請求項５の方
    法。
  7. 【請求項７】 前記（Ｄ）の間接的リスク信号を生成す
    るステップは、 （Ｄ１５）メモリから前記異常状態信号に基づいて、ネ
    ットワーク構成要素に関連するバックグラウンド故障確
    率データと、ネットワークの影響度データと、カットセ
    ットデータとを取り出すステップと、 （Ｄ１６）前記カットセットデータに識別された全ての
    構成要素であるネットワーク構成要素の広い領域の故障
    確率から第１カットセット値を計算するステップと、 （Ｄ１７）前記カットセットデータに識別された全ての
    構成要素であるネットワーク構成要素の広い領域の故障
    確率から第２カットセット値を計算するステップと、 ただし、前記ネットワーク構成要素の確率に対する前記
    バックグラウンド確率データを用いずに、 （Ｄ１８）前記ネットワーク影響度データと前記第１カ
    ットセット値と第２カットセット値との差の積として前
    記間接的リスク信号を計算するステップとを含むことを
    特徴とする請求項１の方法。
  8. 【請求項８】 前記広範囲の故障確率の計算は、 （Ｄ１６１）前記ネットワーク構成要素に関連するモジ
    ュール故障確率を加算するステップと、 前記モジュール故障は、前記ネットワーク構成要素の完
    全な故障につながり、 （Ｄ１６２）前記加算されたモジュール故障確率を外部
    状態に起因するネットワーク構成要素の故障確率を表す
    第３の確率データに加算することにより前記ネットワー
    ク構成要件の広範囲の故障確率を計算するステップとに
    より行われることを特徴とする請求項７の方法。
  9. 【請求項９】 前記直接的リスク信号と間接的リスク信
    号の生成は、計画された保守活動を表すことを特徴とす
    る請求項１の方法。
  10. 【請求項１０】 （Ｇ）メモリから前記異常状態信号に
    基づいてサブネットワークに関連するカットセットデー
    タと、影響度データを取り出すステップと、 （Ｈ）前記カットセットデータにより識別された全ての
    構成要素のネットワーク構成要素の広範囲の故障確率か
    らカットセット値を計算するステップと、 （Ｉ）前記カットセット値と前記サブネットワークの影
    響度データの積としてサブネットワークリスク信号を計
    算するステップと、 （Ｊ）前記通信ネットワークの全体のリスクを評価する
    為に前記サブネットワークリスク信号を表示するステッ
    プとをさらに有することを特徴とする請求項１の方法。
  11. 【請求項１１】 通信ネットワーク内のネットワーク構
    成要素の異常状態に関連するリスクを識別する装置にお
    いて、 （Ａ）通信ネットワークから警報メッセージ信号を収集
    し、異常状態信号を生成するために前記警報メッセージ
    信号を処理するデータ収集／処理モジュールと、 （Ｂ）前記通信ネットワーク内のネットワーク構成要素
    に影響を及ぼす外部状態を指示する外部状態信号を受信
    するインタフェースモジュールと、 （Ｃ）前記異常状態信号と、前記外部状態信号と、前記
    登録された参照データに基づいて直接的リスク信号と間
    接的リスク信号を生成するリスク処理モジュールと、 （Ｄ）異常状態を経験するネットワーク構成要素に関連
    したリスクを評価するために、前記ネットワーク構成要
    素のリスク信号の表示手段と、 ここで前記ネットワーク構成要素のリスク信号は、前記
    直接的リスク信号と間接的リスク信号との和であること
    を特徴とする通信ネットワークの構成要素の異常状態の
    リスクを識別する装置。
  12. 【請求項１２】 前記（Ｃ）のリスク処理モジュール
    は、前記異常状態を経験する機能モジュールに起因する
    ネットワーク構成要素リスクに基づき、且つ外部状態に
    起因するネットワーク構成要素のリスクに基づいた前記
    直接的リスク信号を決定することを特徴とする請求項１
    １の装置。
  13. 【請求項１３】 前記外部状態は、利用電力警報と天候
    警報とを含むことを特徴とする請求項１２の装置。
  14. 【請求項１４】 前記外部状態は、稼働中保守をさらに
    含むことを特徴とする請求項１２の装置。
  15. 【請求項１５】 前記異常状態を経験する機能モジュー
    ルに起因するネットワーク構成要素のリスクは、確率乗
    算子によりハードウェアとソフトウェアの完成度に起因
    する影響を表すことを特徴とする請求項１１の方法。
  16. 【請求項１６】 前記異常状態を経験する機能モジュー
    ルに起因するネットワーク構成要素のリスクは、確率乗
    算子によりトラフィック輻輳度に起因する影響を表すこ
    とを特徴とする請求項１１の装置。
  17. 【請求項１７】 前記（Ｃ）のリスク処理モジュール
    は、前記カットセットに基づく間接的リスク信号と、前
    記通信ネットワークのサブネットワークに関連する影響
    度データを決定することを特徴とする請求項１１の装
    置。
  18. 【請求項１８】 前記間接的リスク信号は、前記カット
    セット内のネットワーク構成要素の異常状態に起因する
    サブネットワークリスクへの寄与度を表すことを特徴と
    する請求項１７の装置。
  19. 【請求項１９】 前記（Ｃ）のリスク処理モジュール
    は、間接的リスクと直接的リスクを決定する際の計画さ
    れた保守活動を表すことを特徴とする請求項１１の装
    置。
  20. 【請求項２０】 前記（Ｃ）のリスク処理モジュール
    は、カットセットに基づくサブネットワークリスク信号
    と、前記通信ネットワークのサブネットワークに関連す
    る影響度データを生成し、前記（Ｄ）の表示手段は、前
    記通信ネットワークの全体のリスクを評価する際に助け
    るサブネットワークリスク信号を表示することを特徴と
    する請求項１１の装置。
  21. 【請求項２１】 通信ネットワーク内のネットワーク構
    成要素の異常状態に関連するリスクを識別する装置にお
    いて、 （Ａ）通信ネットワークから警報メッセージ信号を収集
    し、異常状態信号を生成するために前記警報メッセージ
    信号を処理するデータ収集／処理モジュールと、 （Ｂ）前記通信ネットワーク内のネットワーク構成要素
    に影響を及ぼす外部状態を指示する外部状態信号を受信
    するインタフェースモジュールと、 （Ｃ）前記異常状態信号と、前記外部状態信号と、前記
    登録された参照データに基づいて直接的リスク信号と間
    接的リスク信号を生成するリスク処理モジュールと、 （Ｄ）異常状態を経験するネットワーク構成要素に関連
    したリスクを評価するために、前記ネットワーク構成要
    素のリスク信号の表示手段と、 ここで前記機能モジュールリスクは、機能モジュールの
    片方故障の確率と両方故障の確率と確率乗算子とから得
    られ、 前記ネットワーク構成要素のリスク信号は、前記直接的
    リスク信号により表されるリスクを含むことを特徴とす
    る通信ネットワークの構成要素の異常状態のリスクを識
    別する方法。
  22. 【請求項２２】 前記確率乗算子は、トラフィック輻輳
    の影響を表すことを特徴とする請求項２１の装置。
  23. 【請求項２３】 前記確率乗算子は、ハードウェアおよ
    び／またはソフトウェアの完成度の影響を表すことを特
    徴とする請求項２１の装置。
  24. 【請求項２４】 前記ネットワーク構成要素のリスク信
    号は、前記直接リスク信号と間接リスク信号の和である
    ことを特徴とする請求項２１の装置。
  25. 【請求項２５】 前記間接的リスク信号は、前記サブネ
    ットワークのカットセット内のネットワーク構成要素の
    異常状態に起因するサブネットワークリスクへの寄与度
    を表すことを特徴とする請求項２４の装置。
  26. 【請求項２６】 前記（Ｃ）のリスク処理モジュール
    は、カットセットに基づくサブネットワークリスク信号
    と、前記通信ネットワークのサブネットワークに関連す
    る影響度データを生成し、 前記（Ｄ）の表示手段は、前記通信ネットワークの全体
    のリスクを評価する際に助けるサブネットワークリスク
    信号を表示することを特徴とする請求項２１の装置。
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