WO2021149181A1 - 系判定装置、系判定方法および系判定プログラム - Google Patents

系判定装置、系判定方法および系判定プログラム Download PDF

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determination
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瑞人 中村
登志彦 関
直幸 丹治
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日本電信電話株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a system determination device, a system determination method, and a system determination program for determining a system of a network device.
  • Communication carriers operate and manage networks of hundreds of thousands of units, and when a failure occurs, quick recovery from the failure is required. Therefore, the carrier network is basically redundant, and when a failure occurs, the route is automatically switched or the operator switches the route.
  • Patent Document 1 describes a technique for detecting and recovering a server failure in a cluster system in which a plurality of server systems are linked.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is whether the network device is operating as an operating system or a non-operating system in a redundantly configured system. It is an object of the present invention to provide a system determination device, a system determination method, and a system determination program for discriminating.
  • the coefficient of variation indicating the degree of fluctuation of traffic and the average traffic amount are calculated for the plurality of days by using the traffic data for a plurality of days of the network device.
  • the determination unit includes a calculation unit for determining the system of the network device and a determination unit for determining the system of the network device by using the density of a data group showing the relationship between the coefficient of variation for a plurality of days and the average traffic amount.
  • One aspect of the present invention is a system determination method performed by a system determination device, which uses traffic data for a plurality of days of a network device to obtain a fluctuation coefficient indicating the degree of traffic fluctuation and an average traffic amount.
  • a calculation step for calculating for a plurality of days and a determination step for determining the system of the network device by using the density of a data group showing the relationship between the fluctuation coefficient for the plurality of days and the average traffic amount are provided.
  • the determination step when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value, the network device is determined to be a non-operating system, and when the density of the data group is less than the first threshold value, the network device is operated.
  • One aspect of the present invention is a system determination program that causes a computer to function as the system determination device.
  • a system determination device for determining whether a network device is operating as an active system or a non-operation system in a redundant system are provided. Can be provided.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing the system of this embodiment.
  • the illustrated system includes a network 9, a system determination device 1, a collection device 5, and a management device 7.
  • the network 9 includes a plurality of NW devices 3 (network devices).
  • NW device 3 of the present embodiment includes a plurality of IF31s (interface packages).
  • the IF 31 is a connection unit (port) for transmitting and receiving data between devices.
  • the system determination device 1 determines whether each IF 31 of the NW device 3 or the NW device 3 is an active system or a non-operation system. That is, the system determination device 1 determines whether each IF 31 of the NW device 3 or the NW device 3 is operating as an active system or a non-operating system. In the present embodiment, the case where the NW device 3 includes a plurality of IFs and the system determination device 1 determines the system for each IF of the NW device 3 will be described. However, the system determination device 1 is the NW device 3. The system may be determined.
  • the collection device 5 collects traffic data of a plurality of NW devices 3 arranged in the network 9 and transmits the traffic data to the system determination device 1. In the present embodiment, the collecting device 5 collects traffic data for each IF of the NW device 3.
  • the management device 7 manages and operates the network 9. Specifically, the management device 7 holds the configuration information of the network 9 and manages the NW device 3 and the communication path (path). Further, when a failure occurs, the management device 7 automatically or instructed by the operator (operator) to switch the failed NW device 3 or the communication path from the operating system to the non-operating system.
  • the collecting device 5 and the management device 7 may be composed of one device (housing).
  • FIG. 2 is a network configuration diagram showing a specific example of the network 9 shown in FIG.
  • the network shown in the figure includes an IP device of the IP layer and a transmission device of the transmission layer as the NW device 3.
  • the NW device 3 is a device for transmitting and receiving data (packets).
  • the NW device 3 includes not only the IP device and the transmission device shown in FIG. 2, but also devices such as a server and a switch capable of transmitting and receiving data.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the system determination device 1 of the present embodiment.
  • the system determination device 1 of the present embodiment uses the traffic data of the NW device 3 to determine whether each IF of the NW device 3 is an active system or a non-operation system. Specifically, the system determination device 1 classifies whether the IF of each NW device 3 is an active system or a non-operation system by using a coefficient of variation which is an index of variation in traffic. The coefficient of variation will be described later.
  • the system determination device 1 shown in the figure includes a communication unit 10, a storage unit 20, a calculation unit 30, and an input / output unit 40.
  • the communication unit 10 transmits / receives data to / from the collection device 5 and the management device 7. Specifically, the communication unit 10 receives the traffic data for each IF of each NW device 3 from the collection device 5 and stores it in the traffic storage unit 21. Further, the communication unit 10 transmits the determination result stored in the determination result storage unit 22 to the management device 7 according to the instruction of the determination unit 34.
  • the storage unit 20 includes a traffic storage unit 21 and a determination result storage unit 22.
  • the traffic storage unit 22 stores the traffic of the NW device 3 collected by the collection device 5.
  • the determination result storage unit 22 stores the determination result (operating system / non-operating system) of the system determined by the determination unit 34 for each IF of the NW device 3.
  • the calculation unit 30 includes a coefficient of variation calculation unit 31, a plot unit 32, a density calculation unit 33, and a determination unit 34.
  • the coefficient of variation calculation unit 31 calculates the coefficient of variation indicating the degree of fluctuation of the traffic and the average traffic amount for the plurality of days by using the traffic data for a plurality of days of each IF of the NW device 3.
  • the coefficient of variation calculation unit 31 uses the coefficient of variation data for n days (for a plurality of days) of each IF of the NW device 3, and the coefficient of variation and the average indicating the degree of variation in the traffic in a one-day cycle.
  • the traffic amount is calculated for n days.
  • the plotting unit 32 plots data showing the relationship between the coefficient of variation for n days and the average traffic amount for each IF.
  • the density calculation unit calculates the density of a data group in which data for n days of each IF plotted by the plot unit 33 is clustered.
  • the determination unit 34 determines the IF system of the NW device 3 by using the density of the data group showing the relationship between the coefficient of variation for n days and the average traffic amount. Specifically, the determination unit 34 determines that the IF of the NW device 3 is a non-operational system when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value, and when the density of the data group is less than the first threshold value. The IF is judged to be an operational system.
  • the determination unit 34 may determine the IF as an operational system when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value and the average traffic amount of the data group is equal to or higher than the second threshold value.
  • the determination unit 34 may determine the IF as a non-operational system when the average traffic amount of the data group is equal to or greater than the second threshold value and the coefficient of variation of the data group is less than the third threshold value.
  • the determination unit 34 is opposite to the system in which the IF system is determined immediately before. It may be determined that it is a system of.
  • the input / output unit 40 includes a setting input unit 41.
  • the setting input unit 41 receives various setting information input by the operator.
  • the setting input unit 41 sends predetermined threshold values (first threshold value, second threshold value, third threshold value) input by the operator to the reception determination unit 34.
  • the threshold value may be set in advance according to the operation, or may be dynamically set by using machine learning or the like.
  • FIG. 4 is a graph showing an example of traffic (amount of data transferred within a certain period of time) flowing through an operational network.
  • the illustrated graph shows the traffic (bits / second) from 6:00 am on a predetermined day to 12:00 pm on the next day in the operational carrier network.
  • the illustrated graph also shows the day one week before the predetermined day and the traffic two weeks before.
  • the traffic flowing through the operational network rises toward the day shift, peaks at night, and decreases toward midnight.
  • the predetermined day, the day one week before the predetermined day, and the day two weeks before the predetermined day have almost the same traffic. Therefore, it can be said that the operational traffic has similar time fluctuations in a daily cycle. In a cycle shorter than one day, the time variation of traffic is small.
  • the traffic is a constant value and does not fluctuate depending on the time zone.
  • each IF of the NW device 3 is an active system or a non-operation system by using the fluctuation of the traffic in the daily cycle.
  • the system determination device 1 determines that an IF having a constant traffic value or an IF having a small traffic fluctuation is a non-operating system, and an IF having a large time fluctuation is an operating system.
  • the fluctuation of the traffic of the one-day cycle is used, but the fluctuation of the traffic of a predetermined cycle other than the one-day cycle may be used.
  • a traffic variation with an m-day cycle (m is an integer of 1 or more) may be used.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating daily traffic (transmission traffic, reception traffic) in each IF of the plurality of NW devices 3.
  • the traffic 51 and 52 of the IF 1 and 2 of the NW device A, the traffic 55 of the IF 1 of the NW device C, and the traffic 57 of the IF 1 of the NW device D fluctuate greatly with time.
  • both the transmission traffic and the reception traffic fluctuate greatly with time.
  • the following coefficient of variation is used as an index of traffic variation.
  • Coefficient of variation (standard deviation / average traffic amount)
  • the standard deviation is a value that indicates the degree of dispersion of the data, and is the positive square root of the variance (the root mean square of the difference between each numerical value and the average value).
  • traffic bits / second
  • the average value is the average of traffic at each time of the day.
  • the system is determined using either the transmission traffic or the reception traffic of each IF, but the system may be determined using both the transmission traffic and the reception traffic. ..
  • the coefficient of variation calculation unit 31 calculates the coefficient of variation and the average traffic amount for n days for each IF using the traffic data (transmission traffic or reception traffic) stored in the traffic storage unit 21.
  • the plotting unit 32 plots data showing the relationship between the coefficient of variation for n days and the average traffic amount for each IF on a graph.
  • the density calculation unit 33 calculates the density of a data group in which data for n days of each IF plotted by the plot unit 32 is clustered.
  • FIG. 6 is an example of a graph plotting the relationship between the coefficient of variation and the average traffic amount of the operational IF and the non-operation IF.
  • each data of the data group 61 is dense when plotting the data showing the relationship between the average traffic amount for n days and the coefficient of variation.
  • the coefficient of variation is small because the variation in traffic in the daily cycle is small.
  • the operational IF when plotting the data showing the relationship between the average traffic amount for n days and the coefficient of variation, basically, the data in the data group 62 are not densely packed.
  • the density calculation unit 33 clusters the plotted data for each IF using a group averaging method, a mixed Gaussian distribution, or the like, and calculates the density.
  • the degree of density is an index showing the degree of density of each data in the data group. Dense data means that the distance between the data is short (the distance is small).
  • the density calculation unit 33 calculates the density of the data group using, for example, the Euclidean distance and the Chebyshev distance. Then, the determination unit 34 identifies whether each IF is an operational system or a non-operational system by using at least the density.
  • the determination unit 34 determines that the IF whose data group density is equal to or higher than the first threshold value is a non-operational system, and determines that the IF whose data group density is less than the first threshold value is an operational system.
  • the operator uses the setting input unit 41 to input a first threshold value, which is a predetermined threshold value, to the system determination device 1.
  • an IF with a large average traffic amount, an IF with a large coefficient of variation, and an IF with a large average traffic amount and a large coefficient of variation are similar in n days. It is determined that the IF is an operational IF in which the traffic of time fluctuation is flowing. That is, the determination unit 34 determines that the IF is an operational system when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value and the average traffic amount of the data group is equal to or higher than the second threshold value.
  • the traffic of IP rebroadcasting of terrestrial digital broadcasting may be flowing in the non-operational IF.
  • the average traffic amount may be the same as that of the operational IF in the area where the traffic flow rate is low. That is, even if it is a non-operational IF, the average traffic amount may be large.
  • the determination unit 34 determines whether it is an operational IF or a non-operation IF using the coefficient of variation. Specifically, the determination unit 34 identifies a data group having a large average traffic amount and a small coefficient of variation as a non-operational IF, and a data group having a large average traffic amount and a large coefficient of variation as an operational IF.
  • the determination unit 34 determines that the IF is a non-operational system when the average traffic amount of the data group is equal to or greater than the second threshold value and the coefficient of variation of the data group is less than the third threshold value.
  • the operator inputs the second threshold value and the third threshold value, which are predetermined threshold values, to the system determination device 1 by using the setting input unit 41.
  • the average traffic amount in the data group for example, the average traffic amount of any of the data in the data group (for example, the minimum average traffic amount, the maximum average traffic amount, and the average). Use the average value of the traffic amount, etc.).
  • the coefficient of variation in the data group and the third threshold for example, the coefficient of variation of any of the data in the data group (for example, the minimum coefficient of variation, the maximum coefficient of variation, and the average value of the coefficient of variation) can be compared. Etc.) is used.
  • FIG. 7 is a graph showing a data group of three IFs.
  • the determination unit 34 determines that the IF of the data group 71 having a low density is an operational system.
  • the determination unit 34 determines that the data group 72 having a high density but a large average traffic amount is an operational system.
  • the determination unit 34 determines that the data group 73 having a high density and a large average traffic amount but a small coefficient of variation is a non-operational system.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining a determination method when the system is switched in the middle.
  • the traffic that operates as the operational system IF and the traffic that operates as the non-operational system IF are mixed in the traffic data for n days.
  • the time fluctuation for one day has neither the characteristics of the operational system nor the characteristics of the non-operational system.
  • the determination unit 34 determines that the IF system is a clustering data group different from the above-mentioned data group.
  • the determination unit 34 refers to the determination result storage unit 22 and determines that the IF is the opposite system to the most recently determined system (operational system or non-operational system). Specifically, when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value, the average traffic amount is equal to or higher than the second threshold value, and the coefficient of variation is equal to or higher than the third threshold value, the determination unit 34 stores the determination result of the IF system. It is determined that the system is the opposite of the system determined immediately before being stored in the unit 22.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the system determination device 1.
  • the system determination device 1 receives the traffic data for each IF of all the NW devices 3 from the collection device 5 and stores the traffic data in the traffic storage unit 21 (S11).
  • the collecting device 5 constantly collects the traffic for each IF of the NW device 3 at regular intervals, and transmits the collected traffic data to the system determination device 1.
  • the system determination device 1 performs the processing after S12 for each IF of each NW device 3. Further, the system determination device 1 may execute the processing after S12 on the IFs of the related NW devices at the timing when a failure occurs in the network, or periodically and automatically automatically perform each IF of all the NW devices 3. May be carried out against.
  • the system determination device 1 reads the traffic data for n days (for a plurality of days) of the IF from the traffic storage unit 21, and uses the traffic data to indicate the coefficient of variation and the average indicating the degree of the traffic fluctuation in a daily cycle.
  • the traffic amount is calculated for n days (S12).
  • As the traffic data at least one of transmission traffic and reception traffic may be used.
  • the system determination device 1 plots n days' worth of data showing the relationship between the coefficient of variation and the average traffic amount on a graph (S13).
  • the system determination device 1 clusters the plotted n days' worth of data as a data group, and calculates the density of the data group (S14).
  • the system determination device 1 determines whether the IF system is an active system or a non-operation system by using the density of the data group. Specifically, the system determination device 1 determines whether or not the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value (S15). When the density is less than the first threshold value (S15: NO), the system determination device 1 determines the IF as an operational system and stores the determination result in the determination result storage unit 22 (S16).
  • the system determination device 1 determines whether or not the average traffic amount is equal to or higher than the second threshold value (S17). When the average traffic amount is equal to or greater than the second threshold value (S17: YES), the system determination device 1 determines whether or not the coefficient of variation is equal to or greater than the third threshold value (S18). When the coefficient of variation is equal to or greater than the third threshold value (S18: YES), the system determination device 1 determines the IF as an operating system and stores the determination result in the determination result storage unit 22 (S16). When the coefficient of variation is less than the third threshold value (S18: NO), the system determination device 1 determines the IF as a non-operational system and stores the determination result in the determination result storage unit 22 (S20).
  • the system determination device 1 determines whether or not the coefficient of variation is equal to or more than the third threshold value (S19). When the coefficient of variation is less than the third threshold value (S19: NO), the system determination device 1 determines the IF as a non-operational system and stores the determination result in the determination result storage unit 22 (S20).
  • the system determination device 1 determines that the data group is heterogeneous due to system switching. In this case, the system determination device 1 reads the nearest system of the IF with reference to the determination result storage unit 22, determines that the system is the opposite of the latest system, and stores the determination result in the determination result storage unit 22. (S21). For example, the system determination device 1 determines that the IF is a non-operation system opposite to the operation system when the latest system is an operation system.
  • the system determination device 1 updates the configuration information DB of the management device using the determination results (S16, S20, S21) (S22). Specifically, the system determination device 1 transmits the determination result to the management device 7 and updates the configuration information DB 71.
  • the system determination device 1 of the present embodiment described above uses the traffic data for a plurality of days of the IF of the NW device 3 to obtain a coefficient of variation indicating the degree of traffic fluctuation and an average traffic amount in a daily cycle.
  • a calculation unit 31 that calculates the number of days, a determination unit 34 that determines the system of the network device, and a determination unit 34 that uses the density of a data group showing the relationship between the coefficient of variation for the plurality of days and the average traffic amount.
  • the determination unit 34 determines that the network device is a non-operating system, and when the density of the data group is less than the first threshold value, the network device is operated.
  • Judge as a system.
  • the operational traffic data generally rises in the day shift, peaks in the night shift, and decreases in the midnight zone, but the non-operational data hardly fluctuates. Therefore, the traffic of each IF Based on the relationship between the data for n days of the coefficient of variation, which is an index of the variation of the quantity data, and the average traffic amount, the operational system and the non-operational system are determined by clustering the data as a group. As a result, in the present embodiment, automatic network switching and manual switching are executed, and even if there is a discrepancy between the management information and the operating system in the current state, the IF of the NW device 3 is operating as the operating system. It is possible to determine whether it is operating as a non-operational system. Therefore, when a failure occurs, it is possible to avoid a situation in which the operator performs an operation such as PKG reset on the wrong device or interface and the service is not restored.
  • the IF when the density of the data group is equal to or higher than the first threshold value and the average traffic amount of the data group is equal to or higher than the second threshold value, the IF is determined to be an operational system. As described above, in the present embodiment, it can be determined that the IF having a large average traffic amount is an operational IF in which similar time-varying traffic flows in n days even in a data group having a high density. can.
  • the IF when the average traffic amount of the data group is equal to or more than the second threshold value and the coefficient of variation of the data group is less than the third threshold value, the IF is determined to be a non-operational system.
  • the operating system or the non-operating system is not determined only by the traffic amount, but the system is determined using the density and the coefficient of variation.
  • the non-operational system has a large amount of traffic, such as when traffic such as IP rebroadcasting of terrestrial digital broadcasting is flowing to the non-operational system in order to minimize the packet loss due to switching.
  • traffic such as IP rebroadcasting of terrestrial digital broadcasting is flowing to the non-operational system in order to minimize the packet loss due to switching.
  • the system can be judged with high accuracy.
  • a general-purpose computer system as shown in FIG. 10 can be used.
  • the computer system shown is a CPU (Central Processing Unit, processor) 901, a memory 902, a storage 903 (HDD: Hard Disk Drive, SSD: Solid State Drive), a communication device 904, an input device 905, and an output device. 906 and.
  • the memory 902 and the storage 903 are storage devices.
  • each function of the system determination device 1 is realized by executing the program for the system determination device 1 loaded on the memory 902 by the CPU 901.
  • system determination device 1 may be mounted on one computer or may be mounted on a plurality of computers. Further, the system determination device 1 may be a virtual machine mounted on a computer.
  • the program for the system determination device 1 can be stored in a computer-readable recording medium such as an HDD, SSD, USB (Universal Serial Bus) memory, CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), or via a network. It can also be delivered.
  • a computer-readable recording medium such as an HDD, SSD, USB (Universal Serial Bus) memory, CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), or via a network. It can also be delivered.
  • the system determination device 1 determines whether each IF of the NW device 3 is an active system or a non-operation system, but the system determination device 1 determines whether the IF of the NW device 3 is an active system or a non-operation system. May be determined.
  • System judgment device 10 Communication unit 21: Traffic storage unit 21: Judgment result storage unit 31: Coefficient of variation calculation unit 32: Plot unit 33: Denseness calculation unit 34: Judgment unit 41: Setting input unit 3: NW device 5 : Collection device 7: Management device

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

系判定装置１は、ネットワーク装置３の複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出部３１と、前記複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、ネットワーク装置３の系を判定する判定部３４と、を備え、判定部３４は、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合はネットワーク装置３を非運用系と判定し、前記データ群の密集度が第１閾値未満の場合はネットワーク装置３を運用系と判定する。

Description

系判定装置、系判定方法および系判定プログラム
　本発明は、ネットワーク装置の系を判定する系判定装置、系判定方法および系判定プログラムに関する。
　通信キャリアでは、数十万台規模のネットワークを運用および管理し、故障発生時には、迅速な故障復旧が求められる。そのため、キャリアネットワークは、基本的に冗長構成されており、故障発生時には自動での経路切り替え、または、運用者による経路切り替えが実施される。
　特許文献１には、複数のサーバシステムを連携したクラスタシステムにおいて、サーバの故障を検出し、復旧させる技術が記載されている。
特開2012-014673号公報
　ネットワークにおける運用系と非運用系との関係は、自動切り替え、または、手動切り替えが随時実行されるため、管理している構成情報と現在の状況とで乖離が生じる場合がある。例えば、伝送レイヤの管理システムで瞬断の警報を受信した場合には、運用者はその警報に対するアクションとしてPKG（パッケージ）リセット等を実施する。この際、伝送装置によっては運用系／非運用系の系に関する情報を持っていないため、運用者が間違った装置またはインタフェースに対してPKGリセットなどの操作を実施してしまい、サービスが復旧しないという課題がある。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、冗長構成されたシステムにおいて、ネットワーク装置が運用系として稼働しているのか、または非運用系として稼働しているのかを判別する系判定装置、系判定方法および系判定プログラムを提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一態様は、ネットワーク装置の複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出部と、前記複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、前記ネットワーク装置の系を判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合は前記ネットワーク装置を非運用系と判定し、前記データ群の密集度が第１閾値未満の場合は前記ネットワーク装置を運用系と判定する。
　本発明の一態様は、系判定装置が行う系判定方法であって、ネットワーク装置の複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出ステップと、前記複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、前記ネットワーク装置の系を判定する判定ステップと、を備え、前記判定ステップは、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合は前記ネットワーク装置を非運用系と判定し、前記データ群の密集度が第１閾値未満の場合は前記ネットワーク装置を運用系と判定する。
　本発明の一態様は、上記系判定装置として、コンピュータを機能させる系判定プログラムである。
　本発明によれば、冗長構成されたシステムにおいて、ネットワーク装置が運用系として稼働しているのか、または非運用系として稼働しているのかを判別する系判定装置、系判定方法および系判定プログラムを提供することができる。
本発明の実施形態のシステムを示す構成図である。 ネットワークの一例を示すネットワーク構成図である。 系判定装置の構成を示すブロック図である。 運用系のネットワークに流れるトラヒックの一例を示すグラフである。 ＮＷ装置の１日のトラヒックを、模式化した模式図である。 変動係数および平均トラヒック量の関係をプロットしたデータ群の例である。 ３つのＩＦのデータ群を示すグラフである。 系を途中で切り替えた場合の判定方法を説明するために説明図である。 系判定装置の動作を示すフローチャートである。 ハードウェア構成例である。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
　図１は、本実施形態のシステムを示すシステム構成図である。図示するシステムは、ネットワーク９と、系判定装置１と、収集装置５と、管理装置７とを備える。ネットワーク９は、複数のＮＷ装置３（ネットワーク装置）を備える。本実施形態のＮＷ装置３は、複数のＩＦ３１（インタフェースパッケージ）を備える。ＩＦ３１は、装置間でデータを送受信するための接続部（ポート）である。
　系判定装置１は、ＮＷ装置３またはＮＷ装置３の各ＩＦ３１が運用系であるか、または、非運用系であるかを判定する。すなわち、系判定装置１は、ＮＷ装置３またはＮＷ装置３の各ＩＦ３１が運用系として稼働しているのか、または、非運用系として稼働しているのかを判別する。なお、本実施形態では、ＮＷ装置３が複数のＩＦを備え、系判定装置１はＮＷ装置３のＩＦ毎に系を判定するが場合について説明するが、系判定装置１は、ＮＷ装置３の系を判定してもよい。
　収集装置５は、ネットワーク９に配置された複数のＮＷ装置３のトラヒックデータを収集し、系判定装置１に送信する。本実施形態では、収集装置５は、ＮＷ装置３のＩＦ毎のトラヒックデータを収集する。管理装置７は、ネットワーク９を管理および運用する。具体的には、管理装置７は、ネットワーク９の構成情報を保持し、ＮＷ装置３および通信経路（パス）を管理する。また、管理装置７は、障害発生時に、自動または運用者（オペレータ）の指示で、障害が発生したＮＷ装置３または通信経路を運用系から非運用系へ切り替える。なお、収集装置５と、管理装置７は、１つの装置（筐体）で構成されていてもよい。
　図２は、図１に示すネットワーク９の具体例を示すネットワーク構成図である。図示するネットワークは、ＮＷ装置３として、ＩＰレイヤのＩＰ装置と、伝送レイヤの伝送装置とを備える。ＮＷ装置３は、データ（パケット）を送受信する装置である。ＮＷ装置３には、図２に示すＩＰ装置および伝送装置だけでなく、データを送受信可能なサーバ、スイッチなどの装置を含まれる。
　図３は、本実施形態の系判定装置１の構成を示すブロック図である。本実施形態の系判定装置１は、ＮＷ装置３のトラヒックデータを用いて、ＮＷ装置３の各ＩＦが運用系であるか非運用系であるかを判定する。具体的には、系判定装置１は、トラヒックのばらつきの指標である変動係数を用いて各ＮＷ装置３のＩＦが運用系か非運用系かを振り分ける。変動係数については後述する。
　図示する系判定装置１は、通信部１０と、記憶部２０と、演算部３０と、入出力部４０とを備える。通信部１０は、収集装置５および管理装置７とデータを送受信する。具体的には、通信部１０は、収集装置５から各ＮＷ装置３のＩＦ毎のトラヒックデータを受信し、トラヒック記憶部２１に記憶する。また、通信部１０は、判定部３４の指示に従って、判定結果記憶部２２に記憶された判定結果を管理装置７に送信する。
　記憶部２０は、トラヒック記憶部２１と、判定結果記憶部２２とを備える。トラヒック記憶部２２には、収集装置５が収集したＮＷ装置３のトラヒックが記憶される。判定結果記憶部２２には、ＮＷ装置３の各ＩＦについて判定部３４が判定した系の判定結果（運用系／非運用系）が記憶される。
　演算部３０は、変動係数算出部３１と、プロット部３２と、密集度算出部３３と、判定部３４とを備える。変動係数算出部３１は、ＮＷ装置３の各ＩＦの複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する。本実施形態では、変動係数算出部３１は、ＮＷ装置３の各ＩＦのｎ日分（複数の日数分）のトラヒックデータを用いて、１日周期でトラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、ｎ日分算出する。
　プロット部３２は、ＩＦ毎にｎ日分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータをプロットする。密集度算出部は、プロット部３３がプロットした各ＩＦのｎ日分のデータをクラスタリングしたデータ群の密集度を算出する。
　判定部３４は、ｎ日分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、ＮＷ装置３のＩＦの系を判定する。具体的には、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上の場合は当該ＮＷ装置３のＩＦを非運用系と判定し、データ群の密集度が第１閾値未満の場合は当該ＩＦを運用系と判定する。
　また、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上の場合であって、データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合は、当該ＩＦを運用系と判定してもよい。判定部３４は、データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合であって、データ群の変動係数が第３閾値未満の場合、当該ＩＦを非運用系と判定してもよい。判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上で、平均トラヒック量が第２閾値以上で、変動係数が第３閾値以上の場合、当該ＩＦの系を直前に判定した系とは逆の系であると判定してもよい。
　入出力部４０は、設定入力部４１を備える。設定入力部４１は、運用者が入力した各種の設定情報を受け付ける。本実施形態では、設定入力部４１は、運用者が入力した所定の閾値（第１閾値、第２閾値、第３閾値）を受け付け判定部３４に送出する。閾値は、運用に合わせて予め設定してもよく、あるいは機械学習等を利用して動的に設定してもよい。
　次に、本実施形態の変動係数について説明する。
　図４は、運用系のネットワークに流れるトラヒック（一定時間内に転送されるデータ量）の一例を示すグラフである。図示するグラフは、運用系のキャリアネットワークにおける、所定の日の朝６時から翌日の１２時までのトラヒック（bits/second）を示す。また、図示するグラフは、所定の日の１週間前の日と、２週間前のトラヒックも示す。
　一般的に運用系のネットワークに流れるトラヒックは、日勤帯にかけて上昇し、夜間帯にピークを迎え、深夜帯にかけて減少する。図示するように、所定の日、所定の日の１週間前の日および２週間前の日は、ほぼ同様なトラヒックとなっている。したがって運用系のトラヒックは、１日周期で類似する時間変動が起きているといえる。なお、１日より短い周期では、トラヒックの時間変動が小さい。これに対し、非運用系のネットワーク（不図示）では、トラヒックは一定値となり、時間帯による変動はない。
　本実施形態では、１日周期のトラヒックの変動を利用して、ＮＷ装置３の各ＩＦが運用系であるか、または非運用系であるかを識別する。具体的には、系判定装置１は、トラヒックが一定値となっているＩＦまたはトラヒックの変動が少ないＩＦを非運用系とし、時間変動が大きいＩＦを運用系とする判定する。
　なお、本実施形態では、１日周期のトラヒックの変動を用いるが、１日周期以外の所定の周期のトラヒックの変動を用いてもよい。例えば、ｍ日周期（ｍは１以上の整数）のトラヒックの変動を用いてもよい。
　図５は、複数のＮＷ装置３の各ＩＦにおける１日のトラヒック（送信トラヒック、受信トラヒック）を、模式化した模式図である。図示する例では、ＮＷ装置ＡのＩＦ１、２のトラヒック５１、５２と、ＮＷ装置ＣのＩＦ１のトラヒック５５と、ＮＷ装置ＤのＩＦ１のトラヒック５７とが、大きく時間変動している。なお、これらのトラヒック５１、５２、５５、５７において、送信トラヒックおよび受信トラヒックの両方が大きく時間変動している。
　一方、ＮＷ装置ＢのＩＦ１、２のトラヒック５３、５４と、ＮＷ装置ＣのＩＦ２のトラヒック５６と、ＮＷ装置ＤのＩＦ２のトラヒック５８とでは、時間変動がない。なお、これらのトラヒック５３、５４、５６、５８において、送信トラヒックおよび受信トラヒックの両方で時間変動がない。
　運用系ＩＦか非運用系ＩＦかを識別するためには、複数の日で類似する時間変動を持つトラヒックが流れるＩＦであるか、あるいは、時間変動のないトラヒックが流れるＩＦであるかを見極められれば良い。前者は、１日周期でトラヒックのばらつきは大小様々であるが、複数の日でそれぞれ類似するばらつき方をすると考えられる。後者は、１日の中で　トラヒック（データ量）のばらつきが小さいと考えらえる。
　本実施形態では、トラヒックのばらつきの指標として下記の変動係数を用いる。
　　　変動係数＝（標準偏差/平均トラヒック量）
　標準偏差は、データの散らばりの度合いを示す値であって、分散（各数値と平均値との差の二乗平均）の正の平方根である。分散を算出するための各数値には、例えば図４に示すグラフのように、所定の間隔毎の各時刻におけるトラヒック（bits/second）を用いる。平均値は、１日の各時刻におけるトラヒックの平均である。
　なお、本実施形態では、各ＩＦの送信トラヒックおよび受信トラヒックのいずれか一方を用いて系の判定を行うものとするが、送信トラヒックおよび受信トラヒックの両方を用いて系の判定を行ってもよい。
　変動係数算出部３１は、トラヒック記憶部２１に記憶されたトラヒックデータ（送信トラヒックまたは受信トラヒック）を用いて、ＩＦ毎にｎ日分の変動係数および平均トラヒック量を算出する。プロット部３２は、ＩＦ毎にｎ日分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータをグラフにプロットする。密集度算出部３３は、プロット部３２がプロットした各ＩＦのｎ日分のデータをクラスタリングしたデータ群の密集度を算出する。
　図６は、運用系ＩＦと非運用系ＩＦの変動係数および平均トラヒック量の関係をプロットしたグラフの例である。非運用系ＩＦでは、ｎ日分の平均トラヒック量と変動係数の関係を示すデータをプロットした際にデータ群６１の各データは密集する。また、非運用系ＩＦでは、１日周期でのトラヒックのばらつきが少ないため、変動係数が小さい。一方、運用系ＩＦでは、ｎ日分の平均トラヒック量と変動係数の関係を示すデータをプロットした際に、基本的にはデータ群６２の各データは密集しない。
　密集度算出部３３は、ＩＦ毎に、プロットしたデータを群平均法、混合ガウス分布などを用いてクラスタリングし、密集度を算出する。密集度は、データ群において各データが密集している度合を示す指標である。データの密集は、データ間の距離が近い（距離が小さい）ことを意味する。密集度算出部３３は、例えば、ユークリッド距離、チェビシェフ距離などを用いて、データ群の密集度を算出する。そして、判定部３４は、少なくとも密集度を用いて、各ＩＦが運用系か非運用系かを識別する。具体的には、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上のＩＦを、非運用系と判定し、データ群の密集度が第１閾値未満のＩＦを運用系と判定する。運用者は、設定入力部４１を用いて所定の閾値である第１閾値を、系判定装置１に入力する。
　ただし、例外処理として、密集度が高いデータ群であっても、平均トラヒック量が大きいＩＦ、変動係数が大きいＩＦ、および、平均トラヒック量と変動係数の両方が大きいＩＦは、ｎ日間で類似する時間変動のトラヒックが流れている運用系ＩＦであると判定する。すなわち、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上の場合であって、データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合は、当該ＩＦを運用系と判定する。
　また、非運用系ＩＦには、地上デジタル放送のＩＰ再放送のトラヒック（数百Mbps）が流れていることがある。この場合、トラヒック流量が少ない地域の運用系ＩＦと同等の平均トラヒック量となる可能性がある。すなわち、非運用系ＩＦであっても、平均トラヒック量が大きい場合がある。これについては、判定部３４は、変動係数を用いて運用系ＩＦか非運用系ＩＦかを判定する。具体的には、判定部３４は、平均トラヒック量が大きく、変動係数が小さいデータ群は非運用系ＩＦと識別し、平均トラヒック量が大きく変動係数が大きいデータ群は運用系ＩＦと識別する。具体的には、判定部３４は、データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合であって、データ群の変動係数が第３閾値未満の場合、当該ＩＦを非運用系と判定する。運用者は、設定入力部４１を用いて所定の閾値である第２閾値および第３閾値を、系判定装置１に入力する。
　なお、データ群おける平均トラヒック量と第２閾値との比較には、例えば、データ群の中の各データのいずれかの平均トラヒック量（例えば、最小の平均トラヒック量、最大の平均トラヒック量、平均トラヒック量の平均値など）を用いる。また、データ群おける変動係数と第３閾値との比較には、例えば、データ群の中の各データのいずれかの変動係数（例えば、最小の変動係数、最大の変動係数、変動係数の平均値など）を用いる。
　図７は、３つのＩＦのデータ群を示すグラフである。判定部３４は、密集度が低いデータ群７１のＩＦを運用系と判定する。判定部３４は、密集度は高いが平均トラヒック量が大きいデータ群７２を運用系と判定する。判定部３４は、密集度が高く平均トラヒック量も大きいが変動係数が小さいデータ群７３を非運用系と判定する。
　図８は、系を途中で切り替えた場合の判定方法を説明するための説明図である。運用系／非運用系の切り替えが実施されることによって、あるＩＦでは運用系ＩＦとして稼働したトラヒックと、非運用系ＩＦとして稼働したトラヒックとがｎ日分のトラヒックデータの中に混在する。また、切り替えの実行日では１日分の時間変動が運用系の特徴も非運用系の特徴も持たない。この場合、前述のデータ群の密集度、平均トラヒック量および変動係数を用いた判定方法による系の判定は難しい。すなわち、系の切り替えが実施されると、データ群の密集度、平均トラヒック量および変動係数が中途半端なものになってしまう。
　この場合は、判定部３４は、当該ＩＦの系は、上述のデータ群とは異質なクラスタリングのデータ群であると判定する。この場合、判定部３４は、判定結果記憶部２２を参照し、当該ＩＦは直近に判定された系（運用系または非運用系）とは逆の系であると判定する。具体的には、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上で、平均トラヒック量が第２閾値以上で、変動係数が第３閾値以上の場合、当該ＩＦの系を判定結果記憶部２２に記憶された直前に判定した系とは逆の系であると判定する。
　以下に、本実施形態の系判定装置１の動作を説明する。
　図９は、系判定装置１の動作を示すフローチャートである。系判定装置１は、収集装置５から全てのＮＷ装置３のＩＦ毎のトラヒックデータを受信し、トラヒック記憶部２１に記憶する（Ｓ１１）。収集装置５は、一定間隔で常時、ＮＷ装置３のＩＦ毎のトラヒックを収集し、収集したトラヒックのデータを系判定装置１に送信する。
　系判定装置１は、Ｓ１２以降の処理を各ＮＷ装置３のＩＦ毎に行う。また、系判定装置１は、Ｓ１２以降の処理をネットワークで障害が発生したタイミングで関連するＮＷ装置のＩＦに対して実施してもよいし、定期的に自動で全てのＮＷ装置３の各ＩＦに対して実施してもよい。
　系判定装置１は、ＩＦのｎ日分（複数の日数分）のトラヒックデータをトラヒック記憶部２１から読み出し、当該トラヒックデータを用いて、１日周期でトラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、ｎ日分算出する（Ｓ１２）。なお、トラヒックデータは、少なくとも送信トラヒックおよび受信トラヒックのいずれか1つを用いればよい。
　系判定装置１は、変動係数と平均トラヒック量との関係を示すｎ日分のデータをグラフにプロットする（Ｓ１３）。系判定装置１は、プロットしたｎ日分のデータをデータ群としてクラスタリングし、データ群の密集度を算出する（Ｓ１４）。
　系判定装置１は、データ群の密集度を用いて、ＩＦの系が運用系か非運用系かを判定する。具体的には、系判定装置１は、データ群の密集度が第１閾値以上か否かを判定する（Ｓ１５）。密集度が第１閾値未満の場合（Ｓ１５：ＮＯ）、系判定装置１は、当該ＩＦを運用系と判定し、判定結果を判定結果記憶部２２に記憶する（Ｓ１６）。
　密集度が第１閾値以上の場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、系判定装置１は、平均トラヒック量が第２閾値以上か否かを判定する（Ｓ１７）。平均トラヒック量が第２閾値以上の場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、系判定装置１は、変動係数が第３閾値以上か否かを判定する（Ｓ１８）。変動係数が第３閾値以上の場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、系判定装置１は、当該ＩＦを運用系と判定し、判定結果を判定結果記憶部２２に記憶する（Ｓ１６）。変動係数が第３閾値未満の場合（Ｓ１８：ＮＯ）、系判定装置１は、当該ＩＦを非運用系と判定し、判定結果を判定結果記憶部２２に記憶する（Ｓ２０）。
　平均トラヒック量が第２閾値未満の場合（Ｓ１７：ＮＯ）、系判定装置１は、変動係数が第３閾値以上か否かを判定する（Ｓ１９）。変動係数が第３閾値未満の場合（Ｓ１９：ＮＯ）、系判定装置１は、当該ＩＦを非運用系と判定し、判定結果を判定結果記憶部２２に記憶する（Ｓ２０）。
　変動係数が第３閾値以上の場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、系判定装置１は、系切り替えによる異質なデータ群であると判定する。この場合、系判定装置１は、判定結果記憶部２２を参照して当該ＩＦの直近の系を読み出し、直近の系と逆の系であると判定し、判定結果を判定結果記憶部２２に記憶する（Ｓ２１）。例えば、系判定装置１は、直近の系が運用系の場合、当該ＩＦを運用系とは逆の非運用系と判定する。
　そして、系判定装置１は、判定結果（Ｓ１６、Ｓ２０、Ｓ２１）を用いて管理装置の構成情報ＤＢを更新する（Ｓ２２）。具体的には、系判定装置１は、判定結果を管理装置７に送信し、構成情報ＤＢ７１を更新する。
　以上説明した本実施形態の系判定装置１は、ＮＷ装置３のＩＦの複数の日数分のトラヒックデータを用いて、１日周期でトラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出部３１と、複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、前記ネットワーク装置の系を判定する判定部３４と、を備え、判定部３４は、データ群の密集度が第１閾値以上の場合は前記ネットワーク装置を非運用系と判定し、データ群の密集度が第１閾値未満の場合は前記ネットワーク装置を運用系と判定する。
　本実施形態では、運用系のトラヒックデータは一般的に日勤帯に上昇し、夜間帯にピークを迎え、深夜帯にかけて減少するが、非運用系のデータはほとんど変動しないことから、各ＩＦのトラヒック量のデータのばらつきの指標である変動係数のn日分のデータと、平均トラヒック量の関係を元に、データを群としてクラスタリングすることで運用系、非運用系を判定する。これにより、本実施形態では、ネットワークの自動切り替え、手動切り替えが実行され、管理情報と現況で運用系に乖離が生じた場合であっても、ＮＷ装置３のＩＦが運用系として稼働しているのか、または非運用系として稼働しているのかを判別することができる。したがって、障害発生時に、運用者が間違った装置またはインタフェースに対してPKGリセットなどの操作を実施してしまい、サービスが復旧しないという状況を回避することができる。
　また、本実施形態では、データ群の密集度が第１閾値以上の場合であって、前記データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合は、当該ＩＦを運用系と判定する。このように、本実施形態では、密集度が高いデータ群であっても、平均トラヒック量が大きいＩＦはｎ日間で類似する時間変動のトラヒックが流れている運用系ＩＦであると判定することができる。
　また、本実施形態では、データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合であって、前記データ群の変動係数が第３閾値未満の場合、当該ＩＦを非運用系と判定する。これにより、本実施形態では、非運用系にも大量のトラヒックが流れている場合でも、非運用系として識別可能である。本実施形態では、トラヒック量のみで運用系または非運用系を判定するのではなく、密集度および変動係数を用いて系の判定を行う。これにより、本実施形態では、切り替えに伴うパケットロスを最小とするために地デジのＩＰ再放送などのトラヒックが非運用系にも流れている場合など、トラヒック量が大きい非運用系であっても、高い精度で系を判定することができる。
　上記説明した系判定装置１には、例えば、図１０に示すような汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。図示するコンピュータシステムは、CPU（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、CPU９０１がメモリ９０２上にロードされた系判定装置１用のプログラムを実行することにより、系判定装置１の各機能が実現される。
　また、系判定装置１は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、系判定装置１は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。
　系判定装置１用のプログラムは、HDD、SSD、USB（Universal Serial Bus）メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。
　なお、本発明は上記実施形態および変形例に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、系判定装置１は、ＮＷ装置３の各ＩＦが運用系であるか、または、非運用系であるかを判定したが、系判定装置１は、ＮＷ装置３の系を判定してもよい。
　１　：系判定装置
　１０：通信部
　２１：トラヒック記憶部
　２１：判定結果記憶部
　３１：変動係数算出部
　３２：プロット部
　３３：密集度算出部
　３４：判定部
　４１：設定入力部
　３　：ＮＷ装置
　５　：収集装置
　７　：管理装置

Claims (7)

  1. 　ネットワーク装置の複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出部と、
    　前記複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、前記ネットワーク装置の系を判定する判定部と、を備え、
    　前記判定部は、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合は前記ネットワーク装置を非運用系と判定し、前記データ群の密集度が第１閾値未満の場合は前記ネットワーク装置を運用系と判定する
    　系判定装置。
  2. 　前記判定部は、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合であって、前記データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合は、前記ネットワーク装置を運用系と判定する
    　請求項１記載の系判定装置。
  3. 　前記判定部は、前記データ群の平均トラヒック量が第２閾値以上の場合であって、前記データ群の変動係数が第３閾値未満の場合、前記ネットワーク装置を非運用系と判定する
    　請求項２記載の系判定装置。
  4. 　前記判定部は、前記データ群の密集度が第１閾値以上で、平均トラヒック量が第２閾値以上で、変動係数が第３閾値以上の場合、前記ネットワーク装置の系を直前に判定した系とは逆の系と判定する
    　請求項３に記載の系判定装置。
  5. 　前記算出部は、前記ネットワーク装置のインタフェース毎のトラヒックデータを用いて、各インタフェースの変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出し、
    　前記判定部は、前記ネットワーク装置のインタフェース毎に系を判定する
    　請求項１から４のいずれか１項に記載の系判定装置。
  6. 　系判定装置が行う系判定方法であって、
    　ネットワーク装置の複数の日数分のトラヒックデータを用いて、トラヒックの変動の度合いを示す変動係数と平均トラヒック量とを、前記複数の日数分算出する算出ステップと、
    　前記複数の日数分の変動係数と平均トラヒック量との関係を示すデータ群の密集度を用いて、前記ネットワーク装置の系を判定する判定ステップと、を備え、
    　前記判定ステップは、前記データ群の密集度が第１閾値以上の場合は前記ネットワーク装置を非運用系と判定し、前記データ群の密集度が第１閾値未満の場合は前記ネットワーク装置を運用系と判定する
    　系判定方法。
  7. 　請求項１から５のいずれか１項に記載の系判定装置として、コンピュータを機能させる系判定プログラム。
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