WO2020189399A1 - 通信帯域算出装置、通信帯域算出方法及びプログラム - Google Patents

通信帯域算出装置、通信帯域算出方法及びプログラム Download PDF

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正次 高野
大介 池上
岡本　淳
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日本電信電話株式会社
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    • H04W28/0967—Quality of Service [QoS] parameters

Definitions

  • the present invention relates to a communication band calculation device, a communication band calculation method, and a program. More specifically, the present invention targets communication equipment of a communication network in which the amount of communication traffic fluctuates and increases (decreases), and in order to provide the communication service quality required by users in the future. It relates to a technology for predicting and calculating the amount of bandwidth equipment required at the design target time of.
  • the quality of the communication service required by the user is QoS (Quality of Service) or QoE. (Quality of Experience) can be defined.
  • Communication service providers design, build, operate, and manage the amount of equipment for various communication resources represented by the communication band of communication networks, with the aim of providing such service quality economically in the future. ..
  • the traffic amount is constantly measured, and at the same time, the traffic characteristics of the communication service provided are analyzed and evaluated, and the knowledge of the traffic characteristics is acquired and accumulated. Utilizing the obtained knowledge, we can predict the amount of traffic at a future point in time and achieve the quality of the communication service provided by the amount of traffic, while the economic efficiency of the communication service makes it possible to obtain just enough communication resources. Technology for calculating the amount of equipment is required.
  • Non-Patent Document 1 Prior art for communication networks that provide fixed-line telephone services is proposed, for example, in Non-Patent Document 1.
  • TCP / IP Transmission Control Protocol / Internet Protocol
  • TCP / IP Transmission Control Protocol / Internet Protocol
  • video distribution video on-demand / IP multi-channel broadcasting
  • Patent Document 2 proposes a prior art targeting a communication network that mainly provides a secure communication service by connecting a remote corporate base LAN (Local Area Network) to corporate users.
  • LAN Local Area Network
  • Patent Document 3 Prior art for a cellular communication network that provides a mobile communication service is proposed in Patent Document 3, for example.
  • Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-87031 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-11167 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-37960
  • the distribution of the total traffic amount of the data communication service by one or more communication terminals associated with the contract user will be referred to as the user distribution of the traffic amount below.
  • the user distribution of the traffic amount shows the number of user groups consuming a similar numerical value of the traffic amount.
  • the amount of traffic sent and received by a user who uses a communication service is related to the user's life cycle, social life, etc., if the amount of traffic is accumulated over a set period such as a month, it will be a relatively stable value. .. Furthermore, in user groups that consume similar numerical values, the life cycle and social life are relatively close (user attributes) as described above, so that the traffic amount of such user groups is time-series. It can be considered that the changes (transitions) are similar, that is, the numerical values at future points are close to each other. Therefore, high accuracy can be expected in the prediction focusing on the transition of the user distribution of the traffic amount.
  • An object of the present invention is to accurately calculate the communication band required to achieve the quality of the communication service by predicting the user distribution of the traffic amount at the future design target time.
  • the communication band calculation device is A communication band calculation device that calculates the required band of communication equipment that provides communication services.
  • Information acquisition unit that acquires traffic information for each user, A non-overlapping divided section sequence in which the number of possible traffic amounts is divided by an arbitrary section width is defined as a state space, and a divided interval when the difficult traffic amount in the state space is divided based on the user unit traffic information.
  • a traffic user distribution setting unit that sets a traffic user distribution that represents the number of users for each user, and a traffic user distribution setting unit.
  • a transition probability matrix generator that generates a transition probability matrix having a transition probability that causes a transition from a certain division section to another division section in the state space based on the user unit traffic information.
  • a prediction calculation unit that obtains a prediction of the user distribution of the traffic amount at a desired future time by the product of the user distribution of the traffic amount that is the starting point of the prediction and the transition probability matrix. Based on the user distribution of the traffic amount at the future time point obtained by the prediction calculation unit, the communication band calculation unit that calculates the bandwidth equipment amount required to achieve the quality of the communication service at the future time point. It is characterized by being equipped with.
  • the communication band calculation method is This is a communication band calculation method executed by a communication band calculation device that calculates the required band of communication equipment that provides communication services.
  • a transition probability matrix generation step of generating a transition probability matrix having a transition probability of a transition from a certain division interval to another division section in the state space as an element and A prediction calculation step for obtaining a prediction of the user distribution of the traffic amount at a desired future time point by the product of the user distribution of the traffic amount which is the starting point of the prediction and the transition probability matrix.
  • the communication band calculation step for calculating the bandwidth equipment amount required to achieve the quality of the communication service at the future time point, and It is characterized by being equipped with.
  • the program according to one embodiment of the present invention is It is characterized in that the computer functions as the above-mentioned communication band calculation device.
  • the present invention by predicting the user distribution of the traffic amount at the future design target time, it is possible to accurately calculate the communication band required to achieve the quality of the communication service.
  • FIG. 2 is a flow chart (No. 2) showing processing of the arithmetic processing unit 16.
  • FIG. 3 is a flow chart (No. 3) showing processing of the arithmetic processing unit 16.
  • the communication band calculation for accurately calculating the communication band required to achieve the quality of the communication service by predicting the user distribution of the traffic amount at the future design target time. The device will be described.
  • FIG. 1 is an overall block diagram showing a configuration of a communication band calculation device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • a communication network that provides a data communication service will be described as an example.
  • the communication network 20 is equipment for providing data communication services to mobile terminals 26, 27 and PC terminals 28, 29, and is a facility for providing data communication services to mobile terminals 26, 27, and PC terminals 28.
  • the data information sent and received by 29 and 29 is converted into an electric signal at the base station 24 and the access node 25, transferred to the node 22 via the band facilities 31 and 32, and then a desired outgoing call in the communication network.
  • the data communication service is achieved by being transferred to the destination.
  • the communication band calculation device 10 is composed of an information processing device such as a server device using a computer.
  • the communication band calculation device 10 appropriately acquires network equipment information 41 including node configuration information and topology information, line band information, equipment amount information, etc. related to the communication network 20 from the communication network 20 or the operation system 23. To do.
  • the equipment unit traffic information 42 related to the band equipments 30, 31, 32, 33, and 34 that are the targets of operation, management, and design are measured at the nodes 21, 22, or the base station 24 and the access node 25 at regular time intervals.
  • the equipment unit traffic information 42 is periodically collected and accumulated for a long period of time.
  • the communication band calculation device 10 appropriately acquires the equipment unit traffic information 42 from the operation system 23.
  • the past history information of the traffic amount at regular intervals such as monthly is set as the user unit traffic information 43.
  • the communication band calculation device 10 appropriately acquires the user unit traffic information 43 from the operation system 23.
  • the communication band calculation device 10 accurately calculates the communication band required to achieve the quality of the communication service by predicting the user distribution of the traffic amount at the future design target time based on the acquired information. Has the function of
  • the communication band calculation device 10 has, as main functional units, a communication interface unit 11 (hereinafter referred to as a communication I / F unit 11), an operation input unit 12, a screen display unit 13, and an information database unit 14 (hereinafter, information DB).
  • a unit 14), a storage unit 15, and an arithmetic processing unit 16 are provided, and are connected via an internal communication bus to have a function of transmitting and receiving information to and from each other.
  • the communication I / F unit 11 is composed of a dedicated data communication circuit, and has a function of communicating with an external device such as an operation system 23.
  • the operation input unit 12 is composed of an operation input device such as a keyboard and a mouse, and has a function of detecting an input operation from an operator and outputting it to an arithmetic processing unit 16.
  • the screen display unit 13 is a screen display device such as a display, and has a function of displaying various information such as an operation menu and a calculation result on the screen in response to an instruction from the arithmetic processing unit 16.
  • the information DB unit 14 is composed of a storage device such as a hard disk, and has a function of storing and accumulating various processing information used for the required bandwidth calculation processing in the arithmetic processing unit 16.
  • the storage unit 15 is composed of a storage device such as a hard disk or a memory, and has a function of storing various processing information and programs used for the required bandwidth calculation processing in the arithmetic processing unit 16.
  • the arithmetic processing unit 16 has a microprocessor such as a CPU (Central Processing Unit) and its peripheral circuits, reads a program of the storage unit 15, and receives network equipment information required for processing from the information DB 14 or the operation input unit 12. 41, equipment unit traffic information 42, user unit traffic information 43, etc. are appropriately acquired, and it is necessary to achieve the quality of communication service by predicting the user distribution of the traffic amount at the future design target time. It has a function of accurately calculating the communication band and a function of externally outputting the calculation result to the information DB unit 14 or the like.
  • a microprocessor such as a CPU (Central Processing Unit) and its peripheral circuits
  • the network equipment information 41 includes any interface j of the communication equipment operated in the communication network 20 including the band equipment 30, 31, 32, 33, 34, nodes 21, 22, base station 24, and access node 25.
  • Speed information B_ ⁇ j ⁇ is included.
  • the network equipment information 41 includes interfaces of communication equipment operated in the communication network 20 including band equipments 30, 31, 32, 33, 34, nodes 21, 22, base stations 24, and access nodes 25.
  • information on the connection configuration relationship between the interfaces of the communication equipment operated in the communication network 20 in the construction plan as long as it is planned from the past to the future as well as the present is also included.
  • the network equipment information 41 is described as ⁇ BD ⁇ .
  • the equipment unit traffic information 42 includes measurement traffic that is continuously measured over a long period of time by a predetermined measurement cycle with respect to the amount of traffic that enters and exits an arbitrary interface j of the communication equipment operated in the communication network 20. Contains time series data of quantities.
  • the measurement traffic amount in the measurement period t of the interface j is defined as Y_ ⁇ j ⁇ (t), and the set of time series data is defined as ⁇ Y_ ⁇ j ⁇ (t), t ⁇ T ⁇ .
  • This will be referred to as time-series data of the measured traffic amount, or simply the measured traffic amount.
  • the measured traffic amount is continuously measured for all communication equipments and their interfaces. Therefore, for the sake of simplicity, the equipment unit traffic information 42 is described as ⁇ DT ⁇ .
  • the user-based traffic information 43 includes past history information of the traffic amount accumulated on a monthly basis for any user u ⁇ U who contracts the data communication service of the telecommunications carrier.
  • the user-based traffic information 43 is described as ⁇ UT ⁇ .
  • FIGS. 2 to 4 are flow charts showing a communication band calculation process in the arithmetic processing unit 16.
  • the main processing units constituting the arithmetic processing unit 16 it has a function of realizing the information acquisition unit 16A, the user distribution setting unit 16B of the traffic amount, the transition probability matrix generation unit 16C, the prediction calculation unit 16D, and the communication band calculation unit 16E. are doing.
  • the information acquisition unit 16A provides the network equipment information 41, the equipment unit traffic information 42, and the user unit traffic information 43, which are information necessary for calculating the communication band, with respect to the service providing area of the communication network to be designed. (FIG. 2, S110 step), and the various information is stored in the information DB unit 14 (FIG. 2, S120 step).
  • the user distribution setting unit 16B of the traffic amount acquires the user unit traffic information 43 from the information DB unit 14 as an input (FIG. 2, step S210).
  • the user distribution setting unit 16B of the traffic amount acquires the month T 0, which is the starting point of the prediction, from the operation input unit 12 (FIG. 2, step S220).
  • Set N ⁇ (Fig. 2, step S230).
  • the user distribution setting unit 16B of the traffic amount defines this as the state space s (FIG. 2, step S240).
  • the partition interval [d i , d i + 1 ) corresponds to each state of the state space s .
  • the user distribution setting unit 16B of the traffic amount sets the user distribution of the traffic amount representing the number of users for each division section when the traffic amount is divided according to the state space based on the user unit traffic information 43. Specifically, for each user to be predicted, the traffic amount of each user's month T 0 is read, and the numerical value of the state of the state space corresponding to the division interval [d i , di + 1 ) including the traffic amount. Is incremented by 1 for each user and set as the user distribution x (T 0 ) of the traffic amount of the month T 0 (FIG. 2, S250 step).
  • the traffic amount of month T 0 is 0 ⁇ 1GB of divided sections [d 0, the number of users entering the d 1), the divided sections [d 1 of the traffic volume of the month T 0 is 1 ⁇ 2GB, d 2 the number of users to enter), the amount of traffic ... month T 0 Is set as the user distribution x (T 0 ) of the traffic amount of T 0 per month for the number of users who fall into the division interval [d N , d N + 1 ) of N to N + 1 GB.
  • the user distribution setting unit 16B of the traffic amount stores the user distribution x (T 0 ) of the traffic amount and the state space s of the month T 0 in the information DB unit 14 (FIG. 2, S260 step).
  • the transition probability matrix generation unit 16C acquires the state space s and the user unit traffic information 43 from the information DB unit 14 as its input (FIG. 3, step S310).
  • the transition probability matrix generation unit 16C acquires the month T 1 which is the starting point of the transition of the traffic amount and the month T 2 which is the ending point of the transition from the operation input unit 12 (FIG. 2, S320 step).
  • the transition probability matrix generation unit 16C calculates the transition number matrix T (FIG. 3, steps S330 to S340).
  • the transition number matrix T will be described in detail below.
  • the transition number matrix T is a quadratic square matrix having the same state space as the state space s . That is, the transition number matrix T is a square matrix having N + 1 rows and N + 1 columns, which is the number of states in the state space s .
  • the rows of the transitions matrix T correspond to each state of the starting month T 1
  • the columns of the transitions matrix T correspond to each state of the ending month T 2 .
  • each numerical value of the transition number matrix T is set to 0 (FIG. 3, step S330).
  • the transition probability matrix generation unit 16C uses the user unit traffic information 43 to set the state s 1 of the state space s corresponding to the traffic amount of the starting month T 1 for one user to be predicted, and similarly, the ending month T corresponding to the second traffic and state s 2 of the state space s. At this time, the elements (s 1 , s 2 ) of the transition number matrix T are counted up by one. By performing the above count-up for all the users to be predicted, the transition count matrix T of the start month T 1 and the end month T 2 can be obtained (FIG. 3, S340 step).
  • the transition count matrix T is obtained, in which the number of transitions from to (division interval including the traffic amount consumed in the end point month T 2 ) occurs as each element of the matrix.
  • the transition probability matrix generation unit 16C calculates the transition probability matrix P from the transition number matrix T (FIG. 3, step S350).
  • the transition probability matrix P will be described in detail below.
  • the transition probability matrix P wherein a state space s 2 order square matrix with the same state space and, with respect to traffic prediction target user, the state space s which corresponds to the amount of traffic origin month T 1
  • the probability that the transition from the state s 1 to the state s 2 of the state space s corresponding to the traffic amount of the end month T 2 is equal to the elements (s 1 , s 2 ) of the transition probability matrix P. It is a matrix.
  • the transition probability matrix P is obtained by performing normalization to set the row sum to 1 for each row of the transition count matrix T (FIG. 3, step S350).
  • the transition probability matrix generation unit 16C stores the transition probability matrix P in the information DB unit 14 (FIG. 3, S360 step).
  • the following transition probability matrix P is the transition probability of the user's traffic amount after one month in the sense that the transition over several months is averaged even if it corresponds to the transition probability of the user's traffic amount after one month. There may be.
  • the transition probability matrix P does not depend on the starting month of the transition. Therefore, in the following, the starting month will be omitted.
  • the prediction calculation unit 16D acquires the user distribution x (T 0 ) of the traffic amount that is the starting point of the prediction and the transition probability matrix P from the information DB unit 14 (FIG. 4, step S410).
  • the prediction calculation unit 16D acquires the future time point T 4 to be the prediction destination from the operation input unit 12 (FIG. 4, S420 step).
  • the communication band calculation unit 16E receives the user distribution x (T 4 ) of the traffic amount predicted at the desired future time point T 4 , the network equipment information 41, the equipment unit traffic information 42, and the user unit traffic information 43. , Obtained from the information DB unit 14 (FIG. 4, S510 step).
  • the communication band calculation unit 16E has a predicted value U (T 4 ) of the total number of users who use the communication service and a predicted value D (T 4 ) of the average user traffic amount from the user distribution x (T 4 ) of the traffic amount. Is calculated (FIG. 4, S520 step).
  • the total number of users included in the user distribution x (t) of the traffic amount is defined as U (t).
  • the number U (T 4 ) is calculated.
  • the past history of the number of users ⁇ U (t): t ⁇ T 0 ⁇ can be obtained from the past history ⁇ x (t): t ⁇ T 0 ⁇ of the user distribution of the traffic amount.
  • the user average traffic amount of the user distribution x (t) of the traffic amount is defined as D (t).
  • the average user traffic amount D (T 4 ) at the future time point T 4 to be predicted is calculated as follows. However, it is an approximate value.
  • the communication band calculation unit 16E has the total number of users U (T 4 ) and the average user as follows. It can be calculated by the product with the traffic amount D (T 4 ) (FIG. 4, S530 step).
  • V (T 4 ) U (T 4 ) * D (T 4 )
  • the communication band calculation unit 16E can calculate the current total traffic V (T 0 ) of the telecommunications carrier at the prediction starting point T 0 from the equipment unit traffic information 42. (FIG. 4, S540 step).
  • the communication band calculation unit 16E determines the predicted value V peak (j, T 4 ) of the busiest traffic amount of the future time point T 4 and the current transfer capacity (interface speed) of the equipment. The comparison can estimate the level of service quality that will be achieved at T 4 in the future. Level of quality of the estimated service, if not satisfied a quality of service that is required is to increase the transfer capability to satisfy the communication bandwidth necessary to increase up to the point T 4 the future [Delta] V ( j, T 4 ) can be estimated, and the amount of bandwidth equipment required for that purpose can be calculated (Fig. 4, step S570).
  • network simulation or the like may be used, or the results of performance verification / load experiment using equivalent equipment, and other theories / methods may be used.
  • the communication band calculation unit 16E has an estimated value ⁇ V (j) of the communication band that needs to be increased by T 4 in the future for the interface j of any communication equipment included in the set BD of all communication equipment. , T 4 ), j ⁇ BD ⁇ is stored in the information DB section 14 (FIG. 4, S580 step).
  • the communication band required to achieve the quality of communication services for the traffic of mobile systems, fixed-line telecommunications carriers and Internet service providers. Can be predicted.
  • the communication band calculation device is described by using a functional block diagram, but the communication band calculation device according to the embodiment of the present invention is described by hardware and software. Alternatively, it may be realized by a combination thereof. Moreover, each functional part may be used in combination as necessary. Further, the method according to the embodiment of the present invention may be carried out in an order different from the order shown in the embodiment.
  • Communication band calculation device 11 Communication I / F unit 12 Operation input unit 13 Screen display unit 14 Information DB unit 15 Storage unit 16 Arithmetic processing unit 16A Information acquisition unit 16B Traffic user distribution setting unit 16C Transition probability matrix generation unit 16D Prediction Computation unit 16E Communication band calculation unit 20 Communication network 21, 22 Nodes 23 Operation system 24 Base station 25 Access nodes 26, 27 Mobile terminals 28, 29 PC terminals 30, 31, 32, 33, 34 Band equipment 41 Network equipment information 42 equipment Unit traffic information 43 User unit traffic information

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Abstract

通信帯域算出装置は、任意の区間幅を有する重複の無い分割区間列を状態空間として定義し、ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間にしがたいトラヒック量のユーザ分布を設定するトラヒック量のユーザ分布設定部と、前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる推移確率を要素とする推移確率行列を生成する推移確率行列生成部と、予測の起点となる前記トラヒック量のユーザ分布と、前記推移確率行列との積により、所望の将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布の予測を得る予測演算部と、将来時点における前記トラヒック量のユーザ分布に基づき、将来時点において通信サービスの品質を達成するために必要となる帯域設備量を算出する通信帯域算出部とを備える。

Description

通信帯域算出装置、通信帯域算出方法及びプログラム
　本発明は、通信帯域算出装置、通信帯域算出方法及びプログラムに関する。より具体的には、本発明は、通信トラヒック量が変動しながら増加（減少）していく通信ネットワークの通信設備を対象とし、利用ユーザから必要とされる通信サービス品質を提供するために、将来の設計目標時期において必要となる帯域設備量を予測して算出する技術に関する。
　従来から、固定回線あるいは移動体の形態にかかわらず、通信ネットワークを介して提供される通信サービスに対して、利用するユーザから必要とされる通信サービスの品質として、ＱｏＳ（Quality of Service）あるいはＱｏＥ（Quality of Experience）を定めることができる。通信サービス事業者は、そのようなサービス品質を、将来にわたって経済的に提供する目的で、通信ネットワークの通信帯域に代表される各種通信リソースの設備量について設計・構築・運用・管理を行っている。
　前記の目的を達成するため、定常的にトラヒック量の測定を行うと同時に、提供する通信サービスのトラヒック特性の分析・評価を行い、トラヒック特性の知見を獲得・蓄積している。得られた知見を活用して、将来時点のトラヒック量を予測し、当該トラヒック量によって提供されている通信サービスの品質を達成し、一方で、通信サービスの経済性から過不足のない通信リソースの設備量を算出する技術が求められる。
　将来時点のトラヒック量の予測や設備量の算出に関わる技術には、以下の多くの先行技術がある。
　固定電話サービスを提供する通信ネットワークを対象とする先行技術は、例えば、非特許文献１で提案されている。
　ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）プロトコルをベースとして、電話、インターネット接続、映像配信（ビデオオンデマンド／ＩＰ多チャンネル放送）を含む多様な通信サービスを多重して提供する通信ネットワークを対象とする先行技術は、例えば、特許文献１で提案されている。
　主に企業ユーザに対して、遠隔にある企業拠点ＬＡＮ（Local Area Network）を結んだセキュアな通信サービスを提供する通信ネットワークを対象とする先行技術は、例えば、特許文献２で提案されている。
　移動体通信サービスを提供するセルラー方式の通信ネットワークを対象とする先行技術は、例えば、特許文献３で提案されている。
特開２０１４－８７０３１号公報 特開２０１６－１１１６７５号公報 特開２０１８－３７９６０号公報
川野弘道ほか,「マクロ分析のためのトラヒック予測手法とその評価」,信学会B, Vol. J-82-B, No. 6, pp. 1107-1114, 1999.
　契約ユーザに関係付けられた１台以上の通信端末によるデータ通信サービスのトラヒック量合計の分布を、以下では、トラヒック量のユーザ分布と呼ぶことにする。トラヒック量のユーザ分布によって、近い数値のトラヒック量を消費するユーザグループの人数が分かる。
　通信サービスを利用するユーザが送受信するトラヒック量は、当該ユーザの生活周期や社会生活等と関係があるため、月単位のようなまとまった期間でトラヒック量を積算すると、比較的安定した数値となる。さらに、近い数値のトラヒック量を消費するユーザグループでは、上記のように、生活周期や社会生活が比較的近い関係（ユーザ属性）にあることから、このようなユーザグループのトラヒック量の時系列的な変化（推移）が似通っている、つまり、将来時点の数値が近い関係になると考えらえる。そのため、トラヒック量のユーザ分布の推移に着目した予測には、高い精度が期待できる。
　このように、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出することができると考えられる。しかし、上記の特許文献及び非特許文献のいずれも将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測するものではない。
　本発明は、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出することを目的とする。
　本発明の一形態にかかる通信帯域算出装置は、
　通信サービスを提供する通信設備の必要帯域を算出する通信帯域算出装置であって、
　ユーザ単位トラヒック情報を取得する情報取得部と、
　トラヒック量がとりうる数を任意の区間幅で分割した重複の無い分割区間列を状態空間として定義し、前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間にしがたいトラヒック量を分割したときの分割区間毎のユーザ数を表すトラヒック量のユーザ分布を設定するトラヒック量のユーザ分布設定部と、
　前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる推移確率を要素とする推移確率行列を生成する推移確率行列生成部と、
　予測の起点となる前記トラヒック量のユーザ分布と、前記推移確率行列との積により、所望の将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布の予測を得る予測演算部と、
　前記予測演算部で得られた将来時点における前記トラヒック量のユーザ分布に基づき、将来時点において通信サービスの品質を達成するために必要となる帯域設備量を算出する通信帯域算出部と、
　を備えたことを特徴とする。
　また、本発明の一形態にかかる通信帯域算出方法は、
　通信サービスを提供する通信設備の必要帯域を算出する通信帯域算出装置が実行する通信帯域算出方法であって、
　ユーザ単位トラヒック情報を取得する情報取得ステップと、
　トラヒック量がとりうる数を任意の区間幅で分割した重複の無い分割区間列を状態空間として定義し、前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間にしがたいトラヒック量を分割したときの分割区間毎のユーザ数を表すトラヒック量のユーザ分布を設定するトラヒック量のユーザ分布設定ステップと、
　前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる推移確率を要素とする推移確率行列を生成する推移確率行列生成ステップと、
　予測の起点となる前記トラヒック量のユーザ分布と、前記推移確率行列との積により、所望の将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布の予測を得る予測演算ステップと、
　前記予測演算ステップで得られた将来時点における前記トラヒック量のユーザ分布に基づき、将来時点において通信サービスの品質を達成するために必要となる帯域設備量を算出する通信帯域算出ステップと、
　を備えたことを特徴とする。
　また、本発明の一形態にかかるプログラムは、
　コンピュータを、上記の通信帯域算出装置として機能させることを特徴とする。
　本発明によれば、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出することが可能となる。
本実施の形態にかかる通信帯域算出装置の構成を示す全体ブロック図である。 演算処理部１６の処理を示すフロー図（その１）である。 演算処理部１６の処理を示すフロー図（その２）である。 演算処理部１６の処理を示すフロー図（その３）である。
　本発明の一実施の形態では、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出するための通信帯域算出装置について説明する。
　本実施の形態では、通信事業者による通信ネットワーク設備の管理・運用に伴い、将来に必要となる帯域設備量の算出評価が、継続して実施される状況を想定する。一定期間をサイクルとして、所望の将来時点で通信サービスの品質を担保するために必要となる帯域を算出して、現有の帯域設備の将来の行詰り・逼迫程度を推定し、その差分として必要となる設備増設などの工事を計画し、実行する。
　以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
　＜通信帯域算出装置の構成＞
　図１は、本発明の一実施の形態にかかる通信帯域算出装置１０の構成を示す全体ブロック図である。本実施の形態では、データ通信サービスを提供する通信ネットワークを例に挙げて説明する。
　図１に示すように、通信ネットワーク２０は、携帯端末２６、２７、ＰＣ端末２８、２９に対してデータ通信サービスを提供することを目的とする設備であり、携帯端末２６、２７、ＰＣ端末２８、２９が発着信するデータ情報は、基地局２４、アクセスノード２５において電気信号に変換されて、帯域設備３１、３２を経由して、ノード２２に転送されたのち、通信ネットワーク内の所望の発着信先に転送されることにより、データ通信サービスが達成される。
　通信帯域算出装置１０は、コンピュータを用いたサーバ装置などの情報処理装置で構成されている。
　当該通信帯域算出装置１０は、通信ネットワーク２０、または、オペレーションシステム２３から当該通信ネットワーク２０に関連するノード構成情報及びトポロジ情報及び回線帯域情報・設備量情報などを含むネットワーク設備情報４１を適宜に取得する。
　運用・管理・設計の対象となる帯域設備３０、３１、３２、３３、３４にかかる設備単位トラヒック情報４２は、ノード２１、２２、あるいは、基地局２４、アクセスノード２５において一定時間間隔で測定しており、前記オペレーションシステム２３では、当該設備単位トラヒック情報４２を定期的に収集し、長期的に蓄積している。前記通信帯域算出装置１０は、当該設備単位トラヒック情報４２を、前記オペレーションシステム２３から適宜に取得する。
　さらに、通信事業者が提供するデータ通信サービスを契約するユーザに対して、月単位のような一定期間ごとのトラヒック量の過去履歴情報をユーザ単位トラヒック情報４３とする。
　前記通信帯域算出装置１０は、当該ユーザ単位トラヒック情報４３を、前記オペレーションシステム２３から適宜に取得する。
　通信帯域算出装置１０は、前記取得した情報に基づいて、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出する機能を有している。
　次に、本実施の形態にかかる通信帯域算出装置１０の内部構成について詳細に説明する。
　通信帯域算出装置１０には、主な機能部として、通信インタフェース部１１（以下、通信Ｉ／Ｆ部１１とする）、操作入力部１２、画面表示部１３、情報データベース部１４（以下、情報ＤＢ部１４とする）、記憶部１５、及び、演算処理部１６が設けられており、内部通信バスを介して接続され、相互に情報の送受信が可能な機能を有している。
　通信Ｉ／Ｆ部１１は、専用のデータ通信回路からなり、オペレーションシステム２３などの外部装置との間で相互に通信を行う機能を有している。
　操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータからの入力操作を検出して、演算処理部１６へ出力する機能を有している。
　画面表示部１３は、ディスプレイのような画面表示装置であって、演算処理部１６からの指示に応じて操作メニューや算出結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。
　情報ＤＢ部１４は、ハードディスクなどの記憶装置からなり、演算処理部１６での必要帯域算出処理に用いる各種処理情報を保存蓄積する機能を有している。
　記憶部１５は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１６での必要帯域算出処理に用いる各種処理情報やプログラムを記憶する機能を有している。
　演算処理部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１５のプログラムを読み込み、情報ＤＢ１４または操作入力部１２から、処理に必要となる、ネットワーク設備情報４１、設備単位トラヒック情報４２、ユーザ単位トラヒック情報４３、などを適宜に取得し、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出する機能と、当該算出結果を情報ＤＢ部１４などに外部出力する機能とを有する。
　前記ネットワーク設備情報４１には、帯域設備３０、３１、３２、３３、３４、ノード２１、２２、基地局２４、アクセスノード２５を含む当該通信ネットワーク２０で運用されている通信設備の任意のインタフェースjの速度情報B_{j}が含まれる。また、前記ネットワーク設備情報４１には、帯域設備３０、３１、３２、３３、３４、ノード２１、２２、基地局２４、アクセスノード２５を含む当該通信ネットワーク２０で運用されている通信設備のインタフェース間の接続構成関係の情報が含まれる。さらに、現在だけでなく、過去から将来に予定されている限りの工事計画上の当該通信ネットワーク２０で運用される通信設備のインタフェース間の接続構成関係の情報も含まれるものとする。簡単のため、ネットワーク設備情報４１は｛BD｝と記載する。
　前記設備単位トラヒック情報４２には、当該通信ネットワーク２０で運用されている通信設備の任意のインタフェースjを出入りするトラヒック量に関して、あらかじめ規定された測定周期によって長期間にわたり継続的に測定された測定トラヒック量の時系列データが含まれている。当該インタフェースjの測定期間tにおける測定トラヒック量をY_{j}(t)とし、その時系列データの集合を{Y_{j}(t),t∈T}と定義する。これを測定トラヒック量の時系列データ、あるいは、単に、測定トラヒック量と呼ぶことにする。測定トラヒック量は、原則的にすべての通信設備とそのインタフェースを対象に測定が継続されているので、簡単のため、設備単位トラヒック情報４２は、{DT}と記載する。
　前記ユーザ単位トラヒック情報４３は、前述のように、通信事業者のデータ通信サービスを契約する任意のユーザu∈Uに対して、月単位で積算したトラヒック量の過去履歴情報が含まれる。簡単のため、ユーザ単位トラヒック情報４３は、{UT}と記載する。
　次に、図２から図４を参照して、演算処理部１６の構成について詳細に説明する。
　図２から図４は、演算処理部１６における通信帯域算出処理を示すフロー図である。演算処理部１６を構成する主な処理部として、情報取得部１６Ａ、トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂ、推移確率行列生成部１６Ｃ、予測演算部１６Ｄ、通信帯域算出部１６Ｅを実現する機能を有している。
　＜トラヒック量のユーザ分布の設定＞
　情報取得部１６Ａは、設計対象である通信ネットワークのサービス提供エリアに関して、通信帯域算出に必要となる情報である、ネットワーク設備情報４１、設備単位トラヒック情報４２、ユーザ単位トラヒック情報４３を、オペレーションシステム２３から取得し（図２、Ｓ１１０ステップ）、当該各種情報を情報ＤＢ部１４に保存する（図２、Ｓ１２０ステップ）。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、入力として、前記ユーザ単位トラヒック情報４３を、情報ＤＢ部１４から取得する（図２、Ｓ２１０ステップ）。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、予測の起点となる月T0を、操作入力部１２から取得する（図２、Ｓ２２０ステップ）。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、非負の実数空間[0,+∞)に対応する重複の無い分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}を設定する（図２、Ｓ２３０ステップ）。
　以下に、前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}の設定について説明する。
　ここでは、ユーザのトラヒック量がとりうる数の値域である非負の実数空間[0,+∞)を、重複の無い分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}に分割し、当該区間[di,di+1)を、前記トラヒック量のユーザ分布の状態のひとつに対応させる。ただし、d0=0, dN+1=+∞とする。前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}を決める方法は、トラヒック量を任意の区間幅で分割するというものであってもよい。例えば、前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}は、区間幅1(GB)で分割してもよい。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、これを状態空間sとして定義する（図２、Ｓ２４０ステップ）。分割区間[di,di+1)が状態空間sのそれぞれの状態に対応する。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、前記ユーザ単位トラヒック情報４３に基づき、前記状態空間にしたがいトラヒック量を分割したときの分割区間毎のユーザ数を表すトラヒック量のユーザ分布を設定する。具体的には、予測対象とするユーザひとりひとりについて、各ユーザの月T0のトラヒック量を読み込み、当該トラヒック量を含む分割区間[di,di+1)に対応する状態空間の状態の数値を、ユーザひとりに対して１ずつ増やしたものを月T0のトラヒック量のユーザ分布x(T0)として設定する（図２、Ｓ２５０ステップ）。
　例えば、前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}が区間幅1(GB)で分割されている場合、月T0のトラヒック量が0～1GBの分割区間[d0,d1)に入るユーザ数、月T0のトラヒック量が1～2GBの分割区間[d1,d2)に入るユーザ数、…月T0のトラヒック量がN～N+1GBの分割区間[dN,dN+1)に入るユーザ数が、月T0のトラヒック量のユーザ分布x(T0)として設定される。
　トラヒック量のユーザ分布設定部１６Ｂは、前記月T0のトラヒック量のユーザ分布x(T0)、状態空間sを情報ＤＢ部１４に保存する（図２、Ｓ２６０ステップ）。
　＜推移確率行列の生成＞
　推移確率行列生成部１６Ｃは、その入力として、前記状態空間sと、ユーザ単位トラヒック情報４３を情報ＤＢ部１４から取得する（図３、Ｓ３１０ステップ）。
　推移確率行列生成部１６Ｃは、トラヒック量の推移の起点となる月T1、及び、推移の終点となる月T2を、操作入力部１２から取得する（図２、Ｓ３２０ステップ）。
　推移確率行列生成部１６Ｃは、推移回数行列Tを算出する（図３、Ｓ３３０ステップ～Ｓ３４０ステップ）。
　以下に、推移回数行列Tを詳細に説明する。
　推移回数行列Tとは、前記状態空間sと同一の状態空間をもつ、２次の正方行列である。つまり、推移回数行列Tは、前記状態空間sの状態数であるN+1個の行と、N+1個の列をもつ正方行列である。推移回数行列Tの行は起点月T1のそれぞれの状態に対応し、推移回数行列Tの列は終点月T2のそれぞれの状態に対応する。初期化として、推移回数行列Tの各数値を0とする（図３、Ｓ３３０ステップ）。
　推移確率行列生成部１６Ｃは、前記ユーザ単位トラヒック情報４３を使い、予測対象のユーザひとりについて、起点月T1のトラヒック量に対応する前記状態空間sの状態s1とし、同様に、終点月T2のトラヒック量に対応する前記状態空間sの状態s2とする。このとき、前記推移回数行列Tの要素(s1,s2)を１カウントアップする。予測対象のユーザのすべてについて、それぞれ、上記のカウントアップを行うことで、起点月T1、終点月T2の推移回数行列Tが得られる（図３、Ｓ３４０ステップ）。
　例えば、前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}が区間幅1(GB)で分割されており、起点月T1では0～1GBの分割区間[d0,d1)に入っていたユーザが終点月T2では1～2GBの分割区間[d1,d2)に入っていた場合、前記推移回数行列Tの第１行目、第２列目の要素を１カウントアップする。一方、起点月T1では1～2GBの分割区間[d1,d2)に入っていたユーザが終点月T2では0～1GBの分割区間[d0,d1)に入っていた場合、前記推移回数行列Tの第２行目、第１列目の要素を１カウントアップする。予測対象のユーザのすべてについて、上記のカウントアップを行うことにより、予測対象のユーザすべてに対する、起点月T1から終点月T2までに（起点月T1で消費したトラヒック量を含む分割区間）から（終点月T2で消費したトラヒック量を含む分割区間）への推移が起こった回数を、行列の各要素とする推移回数行列Tが得られる。
　推移確率行列生成部１６Ｃは、前記推移回数行列Tから、推移確率行列Pを算出する（図３、Ｓ３５０ステップ）。
　以下に、推移確率行列Pを詳細に説明する。
　推移確率行列Pとは、前記状態空間sと同一の状態空間をもつ２次の正方行列であって、予測対象ユーザのトラヒック量に関して、起点月T1のトラヒック量に対応する前記状態空間sの状態s1から、終点月T2のトラヒック量に対応する前記状態空間sの状態s2への推移が起こる確率が、前記推移確率行列Pの要素(s1,s2)と等しいような確率行列である。
　前記推移確率行列Pは、前記推移回数行列Tの各行について、行和を1にする正規化を実施することにより得られる（図３、Ｓ３５０ステップ）。
　推移確率行列生成部１６Ｃは、前記推移確率行列Pを、情報ＤＢ部１４に保存する（図３、Ｓ３６０ステップ）。
　＜将来時点におけるトラヒック量のユーザ分布の予測＞
　ここまでは、一般的に、推移の起点月T1、終点月T2としてきたが、以下では、分かり易さのため、推移の起点月と終点月の差は、1カ月とする。
　以下の推移確率行列Pは、ユーザのトラヒック量の1カ月後の推移確率に対応しても、数か月に渡る推移を平均化した意味において、ユーザのトラヒック量の1カ月後の推移確率であってもよい。
　前記推移確率行列Pは、推移の起点月に依存しないことが本発明の予測精度を高めるための条件になる。したがって、以下では、起点月を省略する。
　予測演算部１６Ｄは、入力として、予測の起点となるトラヒック量のユーザ分布x(T0)と、推移確率行列Pを、情報ＤＢ部１４から取得する（図４、Ｓ４１０ステップ）。
　予測演算部１６Ｄは、予測先となる将来時点T4を、操作入力部１２から取得する（図４、Ｓ４２０ステップ）。
　予測の起点T0の1カ月先予測となるトラヒック量のユーザ分布x(T0+1)は、以下のように、予測の起点となるトラヒック量のユーザ分布x(T0)と、推移確率行列Pとの積演算によって求められる。
　x(T0+1)=x(T0)P
　所望の将来時点T4=T0+nとすると、上記積演算をn回繰り返すことで、所望の将来時点T4まで先のトラヒック量のユーザ分布の列{x(T0+k):k=1,…,n}が得られる（図４、Ｓ４３０ステップ）。
　予測演算部１６Ｄは、nヵ月先までのトラヒック量のユーザ分布の列{x(T0+k):k=1,…,n}を、情報ＤＢ部１４に保存する（図４、Ｓ４４０ステップ）。
　＜必要となる通信帯域の算出＞
　通信帯域算出部１６Ｅは、入力として、所望の将来時点T4において予測されるトラヒック量のユーザ分布x(T4)、及び、ネットワーク設備情報４１、設備単位トラヒック情報４２、ユーザ単位トラヒック情報４３を、情報ＤＢ部１４から取得する（図４、Ｓ５１０ステップ）。
　通信帯域算出部１６Ｅは、トラヒック量のユーザ分布x(T4)から、通信サービスを利用する合計ユーザ数の予測値U(T4)、及び、ユーザ平均トラヒック量の予測値D(T4)を算出する（図４、Ｓ５２０ステップ）。
　ここで、トラヒック量のユーザ分布x(t)に含まれる合計ユーザ数をU(t)と定義する。予測対象の将来時点T4における前記トラヒック量のユーザ分布x(T4)について、前記分割区間列{[di,di+1),i=0,1,...,N}のうち、[di,di+1)に含まれるユーザ数をx([di,di+1),T4)とすると、前記トラヒック量のユーザ分布x(T4)に含まれる合計ユーザ数U(T4)が求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　なお、予測対象のサービスを利用するユーザ数は変化することを想定して、ユーザ数を補正する処理を行うことも可能である。具体的には、トラヒック量のユーザ分布の過去履歴{x(t):t≦T0}から、ユーザ数の過去履歴{U(t):t≦T0}が得られる。これを利用して直線回帰を適用し、トラヒック量のユーザ分布の列{x(T0+k):k=1,…,n}に対して、ユーザ数を補正する処理を加えても良い。
　また、トラヒック量のユーザ分布x(t)のユーザ平均トラヒック量をD(t)と定義する。
　予測対象の将来時点T4におけるユーザ平均トラヒック量D(T4)は、以下のように求められる。ただし、近似値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　通信帯域算出部１６Ｅは、将来時点T4における当該通信事業者が転送するべきトラヒック量の総量をV(T4)とすると、以下のように、合計ユーザ数U(T4)と、ユーザ平均トラヒック量D(T4)との積で算出することができる（図４、Ｓ５３０ステップ）。
　V(T4)=U(T4)*D(T4)
　さらに、通信帯域算出部１６Ｅは、設備単位トラヒック情報４２から、予測の起点T0における現在の当該通信事業者のトラヒック総量V(T0)を算出することができる。（図４、Ｓ５４０ステップ）。
　通信帯域算出部１６Ｅは、前記将来時点T4のトラヒック総量V(T4)と、前記現在のトラヒック総量V(T0)との比により、将来時点T4でのトラヒック総量レベルでの伸び率α=V(T4)/V(T0)を決めることができる。（図４、Ｓ５５０ステップ）。
　さらに、通信帯域算出部１６Ｅは、ネットワーク設備情報４１から、設備単位に設備情報を抽出する。また、設備単位トラヒック情報４２から、着目する通信設備のインタフェースjに対して、現在転送されている最繁時トラヒック量Vpeak(j,T0)を抽出し、前記将来時点T4までのトラヒックの平均伸び率αを乗じることで、将来時点T4の最繁時トラヒック量予測値Vpeak(j,T4)=α*Vpeak(j,T4)として推定することができる（図４、Ｓ５６０ステップ）。
　通信帯域算出部１６Ｅは、前記通信設備のインタフェースjについて、前記将来時点T4の最繁時トラヒック量の予測値Vpeak(j,T4)と、当該設備の現在転送能力（インターフェース速度）の比較によって、将来時点T4に実現されるサービス品質の水準を推定することができる。推定されたサービスの品質の水準が、必要とされるサービス品質を満足しない場合には、満足するまで転送能力を増加させることで、将来時点T4までに増加させることが必要な通信帯域ΔV(j,T4)を推定することができ、そのために必要となる帯域設備量を算出することができる（図４、Ｓ５７０ステップ）。
　当該推定には、ネットワークシミュレーション等を用いてもよいし、同等設備を用いた性能検証・負荷実験の結果、その他の理論・方法を用いてもよい。
　通信帯域算出部１６Ｅは、出力として、すべての通信設備の集合BDに含まれる任意の通信設備のインタフェースjについて、将来時点T4までに増加させることが必要な通信帯域の推定値{ΔV(j,T4),j∈BD}を、情報ＤＢ部１４に保存する（図４、Ｓ５８０ステップ）。
　上記のようにトラヒック量のユーザ分布を利用することにより、移動体系、固定系の通信事業者やインターネットサービスプロバイダ事業者のトラヒックを対象として、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を予測できる。
＜補足＞
　説明の便宜上、本発明の実施の形態に係る通信帯域算出装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明の実施の形態に係る通信帯域算出装置は、ハードウエア、ソフトウエアまたはそれらの組み合わせで実現されてもよい。また、各機能部が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。また、本発明の実施の形態に係る方法は、実施の形態に示す順序と異なる順序で実施されてもよい。
　以上、将来の設計目標時期におけるトラヒック量のユーザ分布を予測することによって、通信サービスの品質を達成するために必要となる通信帯域を精度よく算出するための手法について説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々の変更・応用が可能である。
　１０　通信帯域算出装置
　１１　通信Ｉ／Ｆ部
　１２　操作入力部
　１３　画面表示部
　１４　情報ＤＢ部
　１５　記憶部
　１６　演算処理部
　１６Ａ　情報取得部
　１６Ｂ　トラヒック量のユーザ分布設定部
　１６Ｃ　推移確率行列生成部
　１６Ｄ　予測演算部
　１６Ｅ　通信帯域算出部
　２０　通信ネットワーク
　２１、２２　ノード
　２３　オペレーションシステム
　２４　基地局
　２５　アクセスノード
　２６、２７　携帯端末
　２８、２９　ＰＣ端末
　３０、３１、３２、３３、３４　帯域設備
　４１　ネットワーク設備情報
　４２　設備単位トラヒック情報
　４３　ユーザ単位トラヒック情報

Claims (7)

  1. 　通信サービスを提供する通信設備の必要帯域を算出する通信帯域算出装置であって、
    　ユーザ単位トラヒック情報を取得する情報取得部と、
    　トラヒック量がとりうる数を任意の区間幅で分割した重複の無い分割区間列を状態空間として定義し、前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間にしがたいトラヒック量を分割したときの分割区間毎のユーザ数を表すトラヒック量のユーザ分布を設定するトラヒック量のユーザ分布設定部と、
    　前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる推移確率を要素とする推移確率行列を生成する推移確率行列生成部と、
    　予測の起点となる前記トラヒック量のユーザ分布と、前記推移確率行列との積により、所望の将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布の予測を得る予測演算部と、
    　前記予測演算部で得られた将来時点における前記トラヒック量のユーザ分布に基づき、将来時点において通信サービスの品質を達成するために必要となる帯域設備量を算出する通信帯域算出部と、
    　を備えたことを特徴とする通信帯域算出装置。
  2. 　前記推移確率行列生成部は、起点となる時点で消費したトラヒック量を含む分割区間から、終点となる時点で消費したトラヒック量を含む分割区間への推移が起こった回数を、行列の各要素とする２次の推移回数行列を生成し、前記推移回数行列を正規化することにより、前記推移確率行列を生成する、請求項１に記載の通信帯域算出装置。
  3. 　前記情報取得部は、設備単位トラヒック情報を更に取得し、
    　前記通信帯域算出部は、将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布から、合計ユーザ数と、ユーザ平均トラヒック量を求め、前記合計ユーザ数と、前記ユーザ平均トラヒック量との積により、将来時点におけるトラヒック総量を算出し、前記設備単位トラヒック情報に基づき、予測の起点でのトラヒック総量を求め、将来時点でのトラヒック総量の伸び率を算出し、前記設備単位トラヒック情報に基づき、任意の通信設備のインタフェースについて将来時点までに増加させることが必要な通信帯域の推定値を算出する、請求項１又は２に記載の通信帯域算出装置。
  4. 　通信サービスを提供する通信設備の必要帯域を算出する通信帯域算出装置が実行する通信帯域算出方法であって、
    　ユーザ単位トラヒック情報を取得する情報取得ステップと、
    　トラヒック量がとりうる数を任意の区間幅で分割した重複の無い分割区間列を状態空間として定義し、前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間にしがたいトラヒック量を分割したときの分割区間毎のユーザ数を表すトラヒック量のユーザ分布を設定するトラヒック量のユーザ分布設定ステップと、
    　前記ユーザ単位トラヒック情報に基づき、前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる推移確率を要素とする推移確率行列を生成する推移確率行列生成ステップと、
    　予測の起点となる前記トラヒック量のユーザ分布と、前記推移確率行列との積により、所望の将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布の予測を得る予測演算ステップと、
    　前記予測演算ステップで得られた将来時点における前記トラヒック量のユーザ分布に基づき、将来時点において通信サービスの品質を達成するために必要となる帯域設備量を算出する通信帯域算出ステップと、
    　を備えたことを特徴とする通信帯域算出方法。
  5. 　前記推移確率行列生成ステップにおいて、起点となる時点から終点となる時点までに前記状態空間における或る分割区間から他の分割区間への推移が起こる回数を要素とする２次の推移回数行列を生成し、前記推移回数行列を正規化することにより、前記推移確率行列を生成する、請求項４に記載の通信帯域算出方法。
  6. 　前記情報取得ステップにおいて、設備単位トラヒック情報を更に取得し、
    　前記通信帯域算出ステップにおいて、将来時点の前記トラヒック量のユーザ分布から、合計ユーザ数と、ユーザ平均トラヒック量を求め、前記合計ユーザ数と、前記ユーザ平均トラヒック量との積により、将来時点におけるトラヒック総量を算出し、前記設備単位トラヒック情報に基づき、予測の起点でのトラヒック総量を求め、将来時点でのトラヒック総量の伸び率を算出し、前記設備単位トラヒック情報に基づき、任意の通信設備のインタフェースについて将来時点までに増加させることが必要な通信帯域の推定値を算出する、請求項４又は５に記載の通信帯域算出方法。
  7. 　コンピュータを、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の通信帯域算出装置として機能させるためのプログラム。
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