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JP4956381B2 - Traffic analysis apparatus, method, and program - Google Patents
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Description

本発明は、通信技術に関し、特に通信回線から発生するトラヒックを分析する技術に関する。   The present invention relates to a communication technique, and more particularly to a technique for analyzing traffic generated from a communication line.

一般に、利用者に対して通信サービスを提供する際、個々の利用者ごとに回線を設け、回線ごとに割り当てた通信パスを用いて、あるいは複数の利用者の回線を1つの通信パスに重畳してネットワーク内を転送している。
このようなネットワーク構成では、将来の目標時点において通信パスで発生するトラヒックを予測して、通信パスで必要となる通信帯域を算出し、この通信帯域に基づき通信パスさらにはネットワークを設計する必要がある。
In general, when providing communication services to users, a line is provided for each user and a communication path assigned to each line is used, or multiple user lines are superimposed on one communication path. Are transferring through the network.
In such a network configuration, it is necessary to predict the traffic generated in the communication path at a future target time, calculate the communication band required for the communication path, and design the communication path and the network based on this communication band. is there.

従来、このような通信パスの通信帯域を予測する方法として、対象となる通信パスについて所定の観測期間において観測した時系列トラヒック情報に基づいて、将来の目標時点における通信帯域を予測する技術(例えば、非特許文献1,2など参照)が提案されている。
また、対象となる通信パスで観測した時系列トラヒック情報に、当該ネットワークを利用する利用者の人口構成、世帯属性、さらには事業所属性などの変化を示す環境情報を加えて、将来の目標時点における通信帯域を予測する技術(例えば、非特許文献3,4など参照)が提案されている。
Conventionally, as a method for predicting the communication band of such a communication path, a technique for predicting a communication band at a future target time point based on time-series traffic information observed for a target communication path in a predetermined observation period (for example, Non-Patent Documents 1 and 2) have been proposed.
In addition, by adding environmental information indicating changes in the population composition, household attributes, and business affiliation of users using the network to the time-series traffic information observed on the target communication path, Techniques for predicting the communication band in (see, for example, non-patent documents 3 and 4) have been proposed.

川野弘道 他、「マクロ分析のためのトラヒック予測方法とその評価」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J82-B,No.6、pp1107-1114、1999年6月Hiromichi Kawano et al., “Traffic Prediction Method for Macro Analysis and its Evaluation”, IEICE Transactions, Vol.J82-B, No.6, pp1107-1114, June 1999 上田徹 他、「電気通信における時系列解析法の応用」、オペレーションズ・リサーチ、Vol.34,No.10、pp530-534、1989年10月号Toru Ueda et al., “Application of Time Series Analysis Methods in Telecommunications”, Operations Research, Vol.34, No.10, pp530-534, October 1989 星合擁湖 他、「通話量に関する重回帰モデルの検討」、1992年電子情報通信学会秋季大会、 B-503、p3-169、1992年Hoshigochiho et al., “Examination of multiple regression model for call volume”, 1992 IEICE Autumn Meeting, B-503, p3-169, 1992 上田徹 他、「統計的手法に基づく通信利用同行の分析」、NTT R&D、 Vol.40,No.12、p1599-1606、1991年Toru Ueda et al., "Analysis of communication usage accompanying statistical methods", NTT R & D, Vol. 40, No. 12, p1599-1606, 1991 David E.McDysan, Darren L. Spohn著、村田正幸訳、「ATMネットワーク」、科学技術出版、pp457-459By David E. McDysan, Darren L. Spohn, translated by Masayuki Murata, "ATM Network", Science and Technology Publishing, pp457-459 深谷、「An Optimal Route Computation Method for GMPLS Survivable Network with a Tabu Search Algorithm for the Weighted Constraint Satisfaction Problem」、Networks2006Fukaya, `` An Optimal Route Computation Method for GMPLS Survivable Network with a Tabu Search Algorithm for the Weighted Constraint Satisfaction Problem '', Networks2006

しかしながら、このような従来技術では、観測期間において予測対象となる通信パスで観測したトラヒック情報、さらには当該ネットワークを利用する利用者に関する環境情報に基づいて通信パスのトラヒック量を予測しているため、当該通信パス上で発生する個々の回線の具体的なトラヒック変動要素については考慮されておらず、将来の目標時点における通信パスのトラヒック量を正確に算出できないという問題点があった。   However, in such a conventional technique, the traffic amount of the communication path is predicted based on the traffic information observed on the communication path to be predicted in the observation period, and further on the environmental information about the user who uses the network. However, specific traffic fluctuation factors of individual lines generated on the communication path are not considered, and there is a problem that the traffic amount of the communication path at a future target time cannot be accurately calculated.

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、個々のトラヒック変動要素を考慮して、より正確に通信パスのトラヒック量を算出できるトラヒック分析装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。   The present invention is for solving such problems, and provides a traffic analysis apparatus, method, and program capable of more accurately calculating the traffic amount of a communication path in consideration of individual traffic variation factors. It is aimed.

このような目的を達成するために、本発明にかかるトラヒック分析装置は、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部とを備え、モデル構成部で、トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成するようにしたものである。 In order to achieve such an object, a traffic analysis apparatus according to the present invention includes a data storage unit that stores network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the amount of observation traffic in an arbitrary communication path; Based on the network status data of the data storage unit, a model configuration unit that configures a traffic model for estimating a variable factor traffic amount corresponding to the variable factor for each of a plurality of variable factors that vary the traffic amount of an arbitrary communication path And a traffic analysis unit that estimates a variable element traffic amount in the target communication path based on an input analysis target condition for the target communication path, and a target communication by aggregating the estimated variable element traffic amount and a traffic counting unit for calculating a target amount of traffic paths, Mo As a traffic model, a short-term traffic fluctuation model that estimates burst-like short-term traffic volume that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints such as network device / server functions and performance It is what I did.

また、本発明にかかる他のトラヒック分析装置は、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部とを備え、モデル構成部で、トラヒックモデルの1つとして、当該対象通信パスを新規に利用する回線から発生する利用開始時トラヒック量を推定する利用開始時トラヒックモデルを構成するようにしたものであるIn addition, another traffic analysis apparatus according to the present invention includes a data storage unit that stores network status data including observation traffic data indicating a time-series change in an observation traffic amount in an arbitrary communication path, and a network of the data storage unit For each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path based on the situation data, a model configuration unit that configures a traffic model that estimates a variable element traffic volume corresponding to the variable element, and an input target Based on the analysis target condition for the communication path, the traffic analysis unit that estimates the variable element traffic amount in the target communication path by the traffic model, and the target traffic amount of the target communication path is obtained by aggregating the estimated variable element traffic amount. and a traffic counting unit that calculates, in the model configuration unit, Torahi' One model is obtained by the target communication path to constitute a utilization start time traffic model for estimating the utilization start time traffic amount generated from the line to be used for new.

また、本発明にかかる他のトラヒック分析装置は、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部とを備え、モデル構成部で、トラヒックモデルの1つとして、観測トラヒック量の増減傾向の変化による傾向変化トラヒック量を推定するトラヒック傾向変化モデルを構成するようにしたものであるIn addition, another traffic analysis apparatus according to the present invention includes a data storage unit that stores network status data including observation traffic data indicating a time-series change in an observation traffic amount in an arbitrary communication path, and a network of the data storage unit For each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path based on the situation data, a model configuration unit that configures a traffic model that estimates a variable element traffic volume corresponding to the variable element, and an input target Based on the analysis target condition for the communication path, the traffic analysis unit that estimates the variable element traffic amount in the target communication path by the traffic model, and the target traffic amount of the target communication path is obtained by aggregating the estimated variable element traffic amount. and a traffic counting unit that calculates, in the model configuration unit, Torahi' One model is obtained by so configuring the traffic trend changes model to estimate the trend change traffic due to a change in the tendency of increase or decrease the observed traffic volume.

また、本発明にかかるトラヒック分析方法は、記憶部と演算処理部とを備えたトラヒック分析装置で用いられ、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データに基づいて、将来の目標時点において対象通信パスで発生する目標トラヒック量を算出するトラヒック分析方法であって、演算処理部により、ネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するステップと、演算処理部により、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定するステップと、演算処理部により、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するステップとを備え、トラヒックモデルを構成するステップは、トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成するようにしたものである。 Further, the traffic analysis method according to the present invention is used in a traffic analysis apparatus including a storage unit and an arithmetic processing unit, and includes a network situation including observation traffic data indicating a time-series change in an observation traffic amount in an arbitrary communication path. A traffic analysis method for calculating a target traffic amount that occurs in a target communication path at a future target time based on data, and an arithmetic processing unit varies the traffic amount of an arbitrary communication path based on network status data For each of a plurality of variable elements to be processed, a step of constructing a traffic model for estimating a variable element traffic amount corresponding to the variable element, and an arithmetic processing unit, based on the analysis target condition regarding the target communication path, the target Estimating the amount of variable traffic in a communication path using a traffic model , The arithmetic processing unit, and a step of calculating a target amount of traffic communication paths for by aggregating the estimated variables traffic, the step of configuring the traffic model, as one of the traffic model, network device A short-term traffic fluctuation model for estimating a bursty short-term traffic volume that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints such as server functions and performances is constructed.

また、本発明にかかるプログラムは、記憶部と演算処理部とを備え、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データに基づいて、将来の目標時点において対象通信パスで発生する目標トラヒック量を算出するトラヒック分析装置のコンピュータに、演算処理部により、ネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するステップと、演算処理部により、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定するステップと、演算処理部により、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するステップとを実行させ、トラヒックモデルを構成するステップは、トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成するようにしたものである。 Further, the program according to the present invention includes a storage unit and an arithmetic processing unit, and based on network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the observation traffic amount in an arbitrary communication path, a future target time point In the computer of the traffic analysis device that calculates the target traffic amount generated in the target communication path in the calculation processing unit, for each of a plurality of variable elements that change the traffic amount of an arbitrary communication path based on the network status data, The step of constructing a traffic model for estimating the variable element traffic volume corresponding to the variable element, and the arithmetic processing unit, based on the analysis target condition relating to the input target communication path, the variable element traffic volume in the target communication path Estimated by the model and the processing unit. Variables traffic to and a step of calculating a target amount of traffic communication paths for by aggregating the step of configuring the traffic model, as one of the traffic model, network device server function, performance of A short-term traffic fluctuation model that estimates the amount of bursty short-term traffic that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints is constructed.

本発明によれば、通信パスに収容する契約回線毎のトラヒックごとに、トラヒック発生状況に関する利用開始期、通常期、最大帯域利用期などのライフサイクルを意識したモデル化を行うことが可能となる。このため、従来のような対象通信パスを取り巻く環境情報に基づくトラヒック予測に比較して、より正確に目標トラヒック量を算出することができ、例えば設計時に予め設定した将来の設計期間において、発生しうるトラヒック量を安定して充足させることが可能な対象通信パスを、精度良く設計することができる。   According to the present invention, it is possible to perform modeling in consideration of a life cycle such as a use start period, a normal period, and a maximum bandwidth use period regarding the traffic occurrence state for each traffic for each contracted line accommodated in a communication path. . For this reason, it is possible to calculate the target traffic amount more accurately compared to the traffic prediction based on the environment information surrounding the target communication path as in the past, and for example, it occurs in a future design period preset at the time of design. A target communication path capable of stably satisfying a possible traffic volume can be designed with high accuracy.

次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
[トラヒック分析装置]
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置について説明する。図1は、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置の構成を示すブロック図である。
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Traffic analyzer]
First, a traffic analyzer according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a traffic analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.

このトラヒック分析装置10は、全体としてサーバ装置やPC端末などの情報処理装置からなり、通信回線を介して接続されたネットワーク状況管理端末20から取得したネットワーク状況データ51に基づき構成したトラヒックモデルに基づいて、任意の対象通信パスおける変動要素トラヒック量を推定し、これら変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスのトラヒック量を算出し、トラヒック管理端末30へ出力する機能を有している。   The traffic analysis apparatus 10 includes an information processing apparatus such as a server apparatus or a PC terminal as a whole, and is based on a traffic model configured based on network status data 51 acquired from a network status management terminal 20 connected via a communication line. Thus, it has a function of estimating the variable element traffic amount in an arbitrary target communication path, calculating the traffic amount of the target communication path by summing up these variable element traffic amounts, and outputting the calculated traffic amount to the traffic management terminal 30.

ネットワーク状況管理端末20は、全体としてサーバ装置やPC端末などの情報処理装置からなり、対象となるネットワークから取得した当該ネットワークの各種設定条件に基づいて、当該ネットワークの装置構成状況を監視してネットワーク装置構成データ21を取得する機能と、利用者管理情報システム(図示せず)から入力された各回線の利用開始情報等の将来計画情報を含む利用者管理データ22を取得する機能と、当該ネットワークの通信パスについてトラヒック量を観測することにより観測トラヒックデータ23を取得する機能と、これらネットワーク装置構成データ21、利用者管理データ22、および観測トラヒックデータ23を含むネットワーク状況データ51をトラヒック分析装置10に送信する機能とを有している。   The network status management terminal 20 comprises an information processing device such as a server device or a PC terminal as a whole, and monitors the device configuration status of the network based on various network setting conditions acquired from the target network. A function of acquiring device configuration data 21, a function of acquiring user management data 22 including future plan information such as use start information of each line input from a user management information system (not shown), and the network The traffic analysis device 10 obtains the observation traffic data 23 by observing the traffic amount of the communication path of the communication path, and the network status data 51 including the network device configuration data 21, the user management data 22, and the observation traffic data 23. The function to transmit to.

トラヒック管理端末30は、全体としてサーバ装置やPC端末などの情報処理装置からなり、分析対象に関する分析対象条件52をトラヒック分析装置10へ送信する機能と、この分析対象条件に応じた分析結果をトラヒック分析装置10から受信して画面表示する機能とを有している。分析対象条件52としては、例えばネットワーク上のどの通信パスを分析対象とするかを示す対象通信パス特定情報や、どの時間位置におけるトラヒックを分析するかを示す目標時点など、分析対象や分析条件に関する各種情報である。   The traffic management terminal 30 is composed of an information processing device such as a server device or a PC terminal as a whole. The traffic management terminal 30 has a function of transmitting an analysis target condition 52 related to an analysis target to the traffic analysis device 10 and a traffic analysis result corresponding to the analysis target condition. A function of receiving from the analyzer 10 and displaying the screen. The analysis target condition 52 relates to the analysis target and analysis conditions such as target communication path specifying information indicating which communication path on the network is to be analyzed, and a target time point indicating which traffic position is to be analyzed. Various information.

本実施の形態は、トラヒック分析装置10において、データ格納部に格納されているネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成し、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定し、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出する。   In the traffic analysis device 10, the traffic analysis apparatus 10 is configured according to the variation factor for each of a plurality of variation factors that fluctuate the traffic amount of an arbitrary communication path based on the network status data stored in the data storage unit. Construct a traffic model that estimates the variable element traffic volume, and based on the input analysis target conditions for the target communication path, estimate the variable element traffic volume in the target communication path using the traffic model, and estimate the variable element traffic volume To calculate the target traffic amount of the target communication path.

次に、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置の構成について詳細に説明する。
このトラヒック分析装置10には、主な機能部として、通信インターフェース部(以下、通信I/F部という)11、データ格納部12、記憶部13、および演算処理部14が設けられている。なお、トラヒック分析装置10には、これら機能部のほか、操作入力部や画面表示部などの一般的な情報処理装置が備える構成を有しているものとする。
Next, the configuration of the traffic analyzer according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG.
The traffic analysis apparatus 10 includes a communication interface unit (hereinafter referred to as a communication I / F unit) 11, a data storage unit 12, a storage unit 13, and an arithmetic processing unit 14 as main functional units. It is assumed that the traffic analysis apparatus 10 has a configuration included in a general information processing apparatus such as an operation input unit or a screen display unit in addition to these function units.

通信I/F部11は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線を介してネットワーク状況管理端末20とデータ通信を行うことにより、ネットワーク状況管理端末20からネットワーク状況データ51を受信する機能と、通信回線を介してトラヒック管理端末30とデータ通信を行うことにより、トラヒック管理端末30から分析対象条件52を受信する機能と、トラヒック管理装置30に対して分析結果53を送信する機能とを有している。   The communication I / F unit 11 includes a dedicated data communication circuit, and performs data communication with the network status management terminal 20 via a communication line, thereby receiving network status data 51 from the network status management terminal 20; By performing data communication with the traffic management terminal 30 via the communication line, it has a function of receiving the analysis target condition 52 from the traffic management terminal 30 and a function of transmitting the analysis result 53 to the traffic management device 30. ing.

データ格納部12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14で利用する各種処理情報を記憶する機能を有している。データ格納部12で記憶する主な処理情報としては、収集データ格納データベース(以下、収集データ格納DBという)12A、モデル構成用データベース(以下、モデル構成用DBという)12B、モデル構成用パラメータ12C、トラヒックモデル12D、および分析結果格納データベース(以下、分析データ格納DBという)12Eがある。   The data storage unit 12 includes a storage device such as a hard disk or a memory, and has a function of storing various processing information used by the arithmetic processing unit 14. Main processing information stored in the data storage unit 12 includes a collected data storage database (hereinafter referred to as a collected data storage DB) 12A, a model configuration database (hereinafter referred to as a model configuration DB) 12B, a model configuration parameter 12C, There is a traffic model 12D and an analysis result storage database (hereinafter referred to as analysis data storage DB) 12E.

収集データ格納DB12Aは、ネットワーク状況データ51のうちモデルの再現性等を担保するために用いるデータを格納するデータベースである。
モデル構成用DB12Bは、ネットワーク状況データ51のうちトラヒックモデル12Dを構成するのに必要なデータを格納するデータベースである。
モデル構成用パラメータ12Cは、トラヒックモデル12Dを構成する際の各種条件を示すパラメータである。
The collected data storage DB 12 </ b> A is a database that stores data used for ensuring model reproducibility and the like in the network status data 51.
The model configuration DB 12 </ b> B is a database that stores data necessary for configuring the traffic model 12 </ b> D in the network status data 51.
The model configuration parameter 12C is a parameter indicating various conditions for configuring the traffic model 12D.

トラヒックモデル12Dは、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに構成された、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するモデルである。
分析結果格納DB12Eは、トラヒックモデル12Dを用いて演算処理部14により推定されたトラヒック量を含む分析結果を格納するデータベースである。
The traffic model 12D is a model that is configured for each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path and estimates the variable element traffic volume corresponding to the variable element.
The analysis result storage DB 12E is a database that stores analysis results including the traffic amount estimated by the arithmetic processing unit 14 using the traffic model 12D.

記憶部13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14で利用する各種処理情報やプログラム13Pを記憶する機能を有している。プログラム13Pは、演算処理部14で実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信I/F部11などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれて記憶部13へ保存される。   The storage unit 13 includes a storage device such as a hard disk or a memory, and has a function of storing various processing information and programs 13P used by the arithmetic processing unit 14. The program 13P is a program that implements various processing units by being executed by the arithmetic processing unit 14, and is read and stored in advance from an external device or a recording medium via a data input / output function such as the communication I / F unit 11. Stored in the unit 13.

演算処理部14は、CPU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13のプログラム13Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。
演算処理部14で実現される主な処理部として、モデル構成前処理部14A、モデル構成部14B、トラヒック分析部14C、およびトラヒック集計部14Dがある。
The arithmetic processing unit 14 includes a microprocessor such as a CPU and its peripheral circuits, and reads and executes the program 13P of the storage unit 13 to realize various processing units by cooperating the hardware and the program. It has a function.
Main processing units realized by the arithmetic processing unit 14 include a model configuration preprocessing unit 14A, a model configuration unit 14B, a traffic analysis unit 14C, and a traffic totaling unit 14D.

モデル構成前処理部14Aは、トラヒックモデル12Dの構成に先立って、通信I/F部11で受信したネットワーク状況管理端末20からのネットワーク状況データ51のうち、モデルの再現性等を担保するために用いるデータを収集データ格納DB12Aへ格納する機能と、ネットワーク状況データ51のうちトラヒックモデル12Dを構成するのに必要なデータをモデル構成用DB12Bへ格納する機能とを有している。   Prior to the configuration of the traffic model 12D, the model configuration preprocessing unit 14A is provided to ensure the reproducibility of the model in the network status data 51 received from the network I / F unit 11 from the network status management terminal 20. It has a function of storing data to be used in the collected data storage DB 12A and a function of storing data necessary for configuring the traffic model 12D in the network status data 51 in the model configuration DB 12B.

モデル構成部14Bは、モデル構成用DB12Bに格納されているデータと、モデル構成用パラメータ12Cとに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデル12Dを構成する機能と、構成したトラヒックモデル12Dをデータ格納部12へ格納する機能とを有している。   Based on the data stored in the model configuration DB 12B and the model configuration parameter 12C, the model configuration unit 14B responds to the variation factors for each of the plurality of variation factors that vary the traffic amount of an arbitrary communication path. It has a function of configuring the traffic model 12D for estimating the variable element traffic amount and a function of storing the configured traffic model 12D in the data storage unit 12.

トラヒック分析部14Cは、通信I/F部11でトラヒック管理端末30から受信した、対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデル12Dにより推定する機能と、推定した変動要素トラヒック量を含む分析結果を分析結果格納DB12Eへ格納する機能とを有している。   The traffic analysis unit 14C has a function of estimating, based on the analysis target condition regarding the target communication path received from the traffic management terminal 30 by the communication I / F unit 11, a traffic variable 12 traffic amount in the target communication path using the traffic model 12D. And a function of storing the analysis result including the estimated variable element traffic amount in the analysis result storage DB 12E.

トラヒック集計部14Dは、分析結果格納DB12Eに格納されている各変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出する機能と、この目標トラヒック量を含む分析結果53を通信I/F部11を介してトラヒック管理端末30へ送信する機能とを有している。   The traffic totaling unit 14D calculates the target traffic amount of the target communication path by totaling each variable element traffic amount stored in the analysis result storage DB 12E, and the analysis result 53 including the target traffic amount as the communication I. A function of transmitting to the traffic management terminal 30 via the / F unit 11.

[モデル構成動作]
次に、図2〜図4を参照して、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のモデル構成動作について説明する。図2は、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のモデル構成処理を示すフローチャートである。図3は、モデル構成前処理を示すフロー図である。図4は、モデル構成処理を示すフロー図である。
[Model configuration operation]
Next, with reference to FIGS. 2 to 4, the model configuration operation of the traffic analysis apparatus according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 2 is a flowchart showing a model configuration process of the traffic analysis apparatus according to the embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart showing model configuration pre-processing. FIG. 4 is a flowchart showing the model configuration process.

トラヒック分析装置10の演算処理部14は、ネットワーク状況管理端末20やトラヒック管理端末30などの外部装置からのモデル構成指示や、当該装置の操作入力部で検出されたオペレータからのモデル構成指示に基づいて、図2のモデル構成処理を実行する。
演算処理部14は、まず、モデル構成前処理部14Aにより、図3に示すような、モデル構成前処理を実行する(ステップ100)。
The arithmetic processing unit 14 of the traffic analysis apparatus 10 is based on a model configuration instruction from an external device such as the network status management terminal 20 or the traffic management terminal 30 or a model configuration instruction from an operator detected by an operation input unit of the apparatus. Then, the model configuration process of FIG. 2 is executed.
First, the arithmetic processing unit 14 performs model configuration preprocessing as shown in FIG. 3 by the model configuration preprocessing unit 14A (step 100).

このモデル構成前処理において、モデル構成前処理部14Aは、通信I/F部11により、ネットワーク装置構成データ21、利用者管理データ22、および観測トラヒックデータ23を含むネットワーク状況データ51をネットワーク状況管理端末20から受信し、このネットワーク状況データ51のうち、モデルの再現性等を担保するために用いるデータを収集データ格納DB12Aへ格納し、トラヒックモデル12Dを構成するのに必要なデータをモデル構成用DB12Bへ格納する。   In this model configuration pre-processing, the model configuration pre-processing unit 14A uses the communication I / F unit 11 to manage network status data 51 including network device configuration data 21, user management data 22, and observation traffic data 23. Of the network status data 51 received from the terminal 20, the data used for ensuring the reproducibility of the model is stored in the collected data storage DB 12A, and the data necessary for configuring the traffic model 12D is used for model configuration. Store in DB12B.

続いて、演算処理部14は、モデル構成部14Bにより、図4に示すような、モデル構成処理を実行する(ステップ101)。
このモデル構成処理において、モデル構成部14Bは、データ格納部12からモデル構成用DB12Bに格納されているデータと、モデル構成用パラメータ12Cとを読み出し、これらデータに基づいてトラヒックモデル12Dを構成し、得られたトラヒックモデル12Dをデータ格納部12へ格納する。
Subsequently, the arithmetic processing unit 14 executes model configuration processing as shown in FIG. 4 by the model configuration unit 14B (step 101).
In this model configuration process, the model configuration unit 14B reads the data stored in the model configuration DB 12B and the model configuration parameter 12C from the data storage unit 12, configures the traffic model 12D based on these data, The obtained traffic model 12D is stored in the data storage unit 12.

トラヒックモデル12Dは、分析対象条件52で指定された各種入力条件(入力パラメータ)に基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量(出力パラメータ)を推定する複数のモデルからなる。なお、トラヒックモデル12Dは、回線単位でのトラヒックの変化のみを取り扱うものではなく、様々な属性の与えられた複数の回線が重畳される通信パスのトラヒックの変化についても取り扱いの対象に含めることがあり得るものとする。例えば、通信パスでの疎通トラヒック量は観測できるが、当該通信パスに収容される通信パスでの個々の回線のトラヒック量が計算できず、個々の回線のトラヒック変化要因を加味し、観測された通信パスでのトラヒック量に基づき、当該通信パスのトラヒックをモデル化する場合などもあり得る。   Based on various input conditions (input parameters) specified in the analysis target condition 52, the traffic model 12D has, for each of a plurality of variable elements that change the traffic amount of an arbitrary communication path, variable element traffic corresponding to the variable element. It consists of multiple models that estimate quantities (output parameters). Note that the traffic model 12D does not handle only changes in traffic in units of lines, but also includes changes in traffic on communication paths in which a plurality of lines having various attributes are superimposed. It should be possible. For example, the communication traffic volume in a communication path can be observed, but the traffic volume of each line in the communication path accommodated in the communication path cannot be calculated, and the traffic change factor of each line is taken into account. There may be a case where traffic on the communication path is modeled based on the traffic amount on the communication path.

モデル構成部14Bには、モデル構成用処理部として、長期トラヒック利用傾向変化モデル構成部16A、観測トラヒック変動モデル構成部16B、短期間トラヒック変動モデル構成部16C、利用開始時トラヒックモデル構成部16D、およびトラヒック傾向変化モデル構成部16Eが設けられている。   The model configuration unit 14B includes a long-term traffic usage trend model configuration unit 16A, an observation traffic variation model configuration unit 16B, a short-term traffic variation model configuration unit 16C, a use start traffic model configuration unit 16D, as model configuration processing units. In addition, a traffic tendency change model configuration unit 16E is provided.

長期トラヒック利用傾向変化モデル構成部16Aは、経年によるトラヒックの増加・減少の傾向を取り扱う長期トラヒック利用傾向変化モデル15Aを構成する機能を有している。この長期トラヒック利用傾向変化モデル15Aには、トラヒックが経年での傾向の増減を続ける期間、最大での利用帯域(その利用帯域に達すると傾向での増加は一飽和したと扱う)を関連要素として含む。長期トラヒック利用傾向変化モデル15Aの具体例としては、長期にわたる観測トラヒック量の増減傾向に基づいて目標時点に発生する長期トラヒック量を推定するモデルがあり、例えば、観測トラヒックデータから導出した線形近似式などの近似関数を用いて長期トラヒック量を推定する処理を行うためのモデルを構成すればよい。   The long-term traffic usage trend change model configuration unit 16A has a function of configuring a long-term traffic usage trend change model 15A that handles a trend of increase / decrease in traffic over time. In this long-term traffic usage trend change model 15A, as a related element, the maximum usage bandwidth (the increase in the trend is saturated once the usage bandwidth is reached) during the period in which the traffic continues to increase or decrease over time. Including. As a specific example of the long-term traffic usage trend change model 15A, there is a model for estimating the long-term traffic volume generated at the target time point based on the trend of increase or decrease in the observed traffic volume over a long period. For example, a linear approximation formula derived from the observed traffic data What is necessary is just to comprise the model for performing the process which estimates long-term traffic amount using approximate functions, such as.

観測トラヒック変動モデル構成部16Bは、観測値として監視可能なサンプル期間でのトラヒックの変動を取り扱う観測トラヒック変動モデル15Bを構成する機能を有している。観測トラヒック変動モデル15Bの具体例としては、観測トラヒック量の変動を示す観測トラヒック変動量を推定するモデルがあり、例えば、観測トラヒック量の標準偏差などのばらつきや、モデル構成用パラメータ12Cで指定したこの指標に対する信頼水準などに基づき、観測トラヒック変動量を推定する処理を行うためのモデルを構成すればよい。   The observed traffic fluctuation model configuration unit 16B has a function of configuring an observed traffic fluctuation model 15B that handles traffic fluctuations in a sample period that can be monitored as an observed value. As a specific example of the observed traffic fluctuation model 15B, there is a model for estimating the observed traffic fluctuation amount indicating the fluctuation of the observed traffic amount. For example, it is specified by a variation such as a standard deviation of the observed traffic amount or a model configuration parameter 12C. A model for performing the process of estimating the observed traffic fluctuation amount may be configured based on the confidence level for the index.

短期間トラヒック変動モデル構成部16Cは、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間におけるトラヒック変動を取り扱う短期間トラヒック変動モデル15Cを構成する機能を有している。短期間トラヒック変動モデル15Cの具体例としては、短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定するモデルがあり、公知の算出技術(例えば、非特許文献5など参照)を利用して構成すればよい。   The short-term traffic fluctuation model configuration unit 16C has a function of configuring a short-term traffic fluctuation model 15C that handles traffic fluctuations in a short period that cannot be observed due to constraints such as network device / server functions and performance. As a specific example of the short-term traffic fluctuation model 15C, there is a model that estimates a bursty short-term traffic amount that occurs in a short time, and is configured using a known calculation technique (for example, see Non-Patent Document 5). do it.

利用開始時トラヒックモデル構成部16Dは、利用開始時のトラヒックを取り扱う利用開始時トラヒックモデル15Dを構成する。利用開始時トラヒックモデル15Dは、利用開始後の利用トラヒックの未知性、本格利用開始までの猶予期間等を表現するモデルである。利用開始時トラヒックモデル15Dの具体例としては、観測トラヒックデータから既存回線の通信帯域ごとに発生するトラヒック分布を求めて、利用開始時のトラヒックを発生させる各回線の通信帯域に対応する上記トラヒック分布をたたみ込み演算することにより、利用開始時トラヒック全体の合成トラヒック分布を求め、この合成トラヒック分布の所定信頼水準に対応する信頼区間を示す合成トラヒック量を、当該対象通信パスを新規に利用する回線から発生する利用開始時トラヒック量として推定するモデルを構成すればよい。   The use start traffic model configuration unit 16D configures a use start traffic model 15D that handles traffic at the start of use. The use start traffic model 15D is a model that represents the unknown of use traffic after the start of use, a grace period until the start of full use, and the like. As a specific example of the traffic model 15D at the start of use, the traffic distribution generated for each communication band of the existing line is obtained from the observed traffic data, and the traffic distribution corresponding to the communication band of each line that generates the traffic at the start of use. Is obtained by calculating the combined traffic distribution of the entire traffic at the start of use, and the amount of combined traffic indicating the confidence interval corresponding to the predetermined confidence level of the combined traffic distribution is newly used for the line that uses the target communication path. A model to be estimated as the traffic amount at the start of use generated from the above may be configured.

トラヒック傾向変化モデル構成部16Eは、トラヒックが確率モデルで想定される域を超えて傾向変化するような事象を取り扱うトラヒック傾向変化モデル15Eを構成する。トラヒック傾向変化モデル15Eは、トラヒックを大量生成するシステムを導入される場合の事象や、特定の多数の契約回線を有するユーザが一斉に所有する契約回線でのトラヒック利用を開始する場合の事象を表現するモデルであり、具体例としては、分析対象条件52で指定された条件に対応する事象に応じて、観測トラヒック量の増減傾向の変化による傾向変化トラヒック量を推定するモデルがある。   The traffic trend change model configuration unit 16E configures a traffic trend change model 15E that handles an event in which traffic tends to change beyond the range assumed in the probability model. The traffic trend change model 15E expresses an event when a system that generates a large amount of traffic is introduced, or an event when traffic usage on a contract line owned by users having a large number of specific contract lines starts simultaneously. As a specific example, there is a model that estimates the trend change traffic amount due to the change in the increase or decrease tendency of the observed traffic amount according to the event corresponding to the condition specified by the analysis target condition 52.

[トラヒック分析動作]
次に、図5〜図7を参照して、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のトラヒック分析動作について説明する。図5は、本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のトラヒック分析処理を示すフローチャートである。図6は、トラヒック分析処理を示すフロー図である。図7は、トラヒック集計処理を示すフロー図である。
[Traffic analysis operation]
Next, the traffic analysis operation of the traffic analyzer according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 5 is a flowchart showing a traffic analysis process of the traffic analyzer according to the embodiment of the present invention. FIG. 6 is a flowchart showing traffic analysis processing. FIG. 7 is a flowchart showing the traffic counting process.

トラヒック分析装置10の演算処理部14は、ネットワーク状況管理端末20やトラヒック管理端末30などの外部装置からのトラヒック分析指示や、当該装置の操作入力部で検出されたオペレータからのトラヒック分析指示に基づいて、図5のトラヒック分析処理を実行する。
演算処理部14は、まず、トラヒック分析部14Cにより、図6に示すような、変動要素トラヒック量推定処理を実行する(ステップ110)。
The arithmetic processing unit 14 of the traffic analysis device 10 is based on a traffic analysis instruction from an external device such as the network status management terminal 20 or the traffic management terminal 30 or a traffic analysis instruction from an operator detected by an operation input unit of the device. Thus, the traffic analysis process of FIG. 5 is executed.
First, the arithmetic processing unit 14 performs a variable element traffic amount estimation process as shown in FIG. 6 by the traffic analysis unit 14C (step 110).

この変動要素トラヒック量推定処理において、トラヒック分析部14Cは、通信I/F部11により、分析対象条件52をトラヒック管理端末30から受信するとともに、データ格納部12からトラヒックモデル12Dを読み出して、これら分析対象条件52とトラヒックモデル12Dとに基づいて、対象通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定し、データ格納部12の分析結果格納DB12Eへ格納する。   In this variable element traffic amount estimation processing, the traffic analysis unit 14C receives the analysis target condition 52 from the traffic management terminal 30 by the communication I / F unit 11, and reads the traffic model 12D from the data storage unit 12, and these Based on the analysis target condition 52 and the traffic model 12D, for each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of the target communication path, the variable element traffic volume corresponding to the variable element is estimated, and the analysis result of the data storage unit 12 Store in the storage DB 12E.

トラヒック分析部14Cには、個々の変動要素トラヒック量を推定するため分析処理部として、長期トラヒック利用傾向変化分析部17A、観測トラヒック変動分析部17B、短期間トラヒック変動分析部17C、利用開始時トラヒック分析部17D、およびトラヒック傾向変化分析部17Eが設けられている。   The traffic analysis unit 14C includes, as an analysis processing unit, a long-term traffic usage trend change analysis unit 17A, an observed traffic fluctuation analysis unit 17B, a short-term traffic fluctuation analysis unit 17C, and a traffic at the start of use as an analysis processing unit in order to estimate individual variable element traffic amounts. An analysis unit 17D and a traffic tendency change analysis unit 17E are provided.

長期トラヒック利用傾向変化分析部17Aは、長期トラヒック利用傾向変化モデル15Aに基づいて、変動要素トラヒック量の1つとして、目標時点に発生する長期トラヒック量を推定する。
観測トラヒック変動分析部17Bは、観測トラヒック変動モデル15Bに基づいて、変動要素トラヒック量の1つとして、観測トラヒック量の変動を示す観測トラヒック変動量を推定する。
短期間トラヒック変動分析部17Cは、短期間トラヒック変動モデル15Cに基づいて、変動要素トラヒック量の1つとして、短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する。
Based on the long-term traffic usage trend change model 15A, the long-term traffic usage trend change analysis unit 17A estimates the long-term traffic amount generated at the target time as one of the variable element traffic amounts.
Based on the observed traffic fluctuation model 15B, the observed traffic fluctuation analysis unit 17B estimates an observed traffic fluctuation amount indicating a fluctuation in the observed traffic amount as one of the variable element traffic amounts.
Based on the short-term traffic fluctuation model 15C, the short-term traffic fluctuation analysis unit 17C estimates a bursty short-term traffic quantity that occurs in a short time as one of the variable element traffic quantities.

利用開始時トラヒック分析部17Dは、利用開始時トラヒックモデル15Dに基づいて、変動要素トラヒック量の1つとして、当該対象通信パスを新規に利用する回線から発生する利用開始時トラヒック量を推定する。
トラヒック傾向変化分析部17Eは、トラヒック傾向変化モデル15Eに基づいて、変動要素トラヒック量の1つとして、観測トラヒック量の増減傾向の変化による傾向変化トラヒック量を推定する。
Based on the use start time traffic model 15D, the use start time traffic analyzing unit 17D estimates the use start time traffic amount generated from the line that newly uses the target communication path as one of the variable element traffic amounts.
Based on the traffic trend change model 15E, the traffic trend change analysis unit 17E estimates a trend change traffic amount due to a change in the increase / decrease trend of the observed traffic amount as one of the variable element traffic amounts.

続いて、演算処理部14は、トラヒック集計部14Dにより、図7に示すような、トラヒック集計処理を実行する(ステップ111)。
このトラヒック集計処理において、トラヒック集計部14Dは、データ格納部12の分析結果DB12Eに格納されている各変動要素トラヒック量を読み出して、これら変動要素トラヒック量を集計することにより、対象通信パスの目標トラヒック量を算出し、当該目標トラヒック量を含む分析結果53を通信I/F部11を介してトラヒック管理端末3と0へ送信する。
Subsequently, the arithmetic processing unit 14 performs a traffic totaling process as shown in FIG. 7 by the traffic totaling unit 14D (step 111).
In this traffic totaling process, the traffic totaling unit 14D reads out each variable element traffic amount stored in the analysis result DB 12E of the data storage unit 12 and totals these variable element traffic amounts to thereby obtain the target of the target communication path. The traffic amount is calculated, and the analysis result 53 including the target traffic amount is transmitted to the traffic management terminals 3 and 0 via the communication I / F unit 11.

[本実施の形態の効果]
このように、本実施の形態では、トラヒック分析装置において、ネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成し、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量をトラヒックモデルにより推定し、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出している。
[Effects of the present embodiment]
As described above, in the present embodiment, in the traffic analyzer, for each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path based on the network status data, the variable element traffic volume corresponding to the variable element is calculated. By configuring the traffic model to be estimated, estimating the variable element traffic volume in the target communication path based on the input analysis target conditions with the traffic model, and then adding up the estimated variable element traffic volume The target traffic amount of the target communication path is calculated.

したがって、通信パスに収容する契約回線毎のトラヒックごとに、トラヒック発生状況に関する利用開始期、通常期、最大帯域利用期などのライフサイクルを意識したモデル化を行うことが可能となる。このため、従来のような対象通信パスを取り巻く環境情報に基づくトラヒック予測に比較して、より正確に目標トラヒック量を算出することができ、例えば設計時に予め設定した将来の設計期間において、発生しうるトラヒック量を安定して充足させることが可能な対象通信パスを、精度良く設計することができる。   Therefore, it is possible to perform modeling in consideration of a life cycle such as a use start period, a normal period, and a maximum bandwidth use period regarding the traffic occurrence state for each traffic for each contracted line accommodated in the communication path. For this reason, it is possible to calculate the target traffic amount more accurately compared to the traffic prediction based on the environment information surrounding the target communication path as in the past, and for example, it occurs in a future design period preset at the time of design. A target communication path capable of stably satisfying a possible traffic volume can be designed with high accuracy.

また、本実施の形態では、トラヒック分析として目標トラヒックを推定する場合を例として説明したが、トラヒック分析部14Cやトラヒック集計部14Dでの分析内容としては、目標トラヒックの推定に限定されるものではなく、ネットワークを構成する任意の通信パスのトラヒックについて多面的な分析を行うことができる。   Further, in this embodiment, the case where target traffic is estimated as traffic analysis has been described as an example. However, the analysis contents in the traffic analysis unit 14C and the traffic totaling unit 14D are not limited to target traffic estimation. In addition, multifaceted analysis can be performed on the traffic of an arbitrary communication path constituting the network.

例えば、算出した個々の変動要素トラヒック量を、データ格納部12に予め設定しておいたそれぞれの基準値とトラヒック分析部14Cで比較し、対象通信パスにおける個々の変動要素が任意の時点においてどのような状況となるかという分析をしてもよい。また、トラヒック分析部14Cやトラヒック集計部14Dにおいて、これら変動要素トラヒック量や目標トラヒック量の推移を算出し、対象通信パスの現在の通信帯域を維持した場合、個々の変動要素トラヒック量がどの時点まで基準値内に納まるか、あるいは目標トラヒック量がどの時点まで対象通信パスの通信帯域に納まるか、というトラヒック充足期間を分析してもよい。   For example, the calculated individual variable element traffic amounts are compared with the respective reference values preset in the data storage unit 12 by the traffic analysis unit 14C, and the individual variable elements in the target communication path are determined at any point in time. You may analyze whether it becomes the situation. Further, when the traffic analysis unit 14C or the traffic totaling unit 14D calculates the transition of the variable element traffic amount or the target traffic amount and maintains the current communication band of the target communication path, the individual variable element traffic amount is It is also possible to analyze the traffic satisfaction period, that is, whether the target traffic amount falls within the reference value or to what point the target traffic amount falls within the communication band of the target communication path.

また、本実施の形態では、すべての変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出する場合を例として説明したが、特定の変動要素トラヒック量を集計して目標トラヒック量を算出してもよい。
例えば、対象通信パスが新規に設計する通信パスの場合、前述した既存回線は存在しない。このため、このような場合には、長期トラヒック量および観測トラヒック変動量以外の変動要素トラヒック量を集計することにより目標トラヒック量を算出すればよい。
Further, in the present embodiment, the case where the target traffic amount of the target communication path is calculated by totaling all the variable element traffic amounts has been described as an example. However, the target traffic amount is calculated by adding the specific variable element traffic amounts. May be calculated.
For example, when the target communication path is a newly designed communication path, the above-described existing line does not exist. For this reason, in such a case, the target traffic amount may be calculated by adding up the variable element traffic amounts other than the long-term traffic amount and the observed traffic fluctuation amount.

一方、対象通信パスが新規回線を増設させない通信パスの場合、前述した新規回線は存在しない。このため、このような場合には、利用開始時トラヒック量以外の変動要素トラヒック量を集計することにより目標通信トラヒック量を算出すればよい。
また、短期間のトラヒック変動が小さい場合には、短期間トラヒック量以外の変動要素トラヒック量を集計することにより目標トラヒック量を算出すればよく、トラヒックの傾向変によるトラヒック変動が小さい場合には、傾向変化トラヒック量以外の変動要素トラヒック量を集計することにより目標トラヒック量を算出すればよい。
On the other hand, when the target communication path is a communication path that does not add a new line, the above-described new line does not exist. For this reason, in such a case, the target communication traffic volume may be calculated by adding up the variable element traffic volume other than the usage start traffic volume.
Also, if the short-term traffic fluctuation is small, the target traffic volume may be calculated by summing the variable factor traffic volume other than the short-term traffic volume. If the traffic fluctuation due to traffic trend change is small, The target traffic amount may be calculated by totaling the variable element traffic amounts other than the trend change traffic amount.

本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the traffic analyzer concerning one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のモデル構成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the model structure process of the traffic analyzer concerning one embodiment of this invention. モデル構成前処理を示すフロー図である。It is a flowchart which shows a model structure pre-process. モデル構成処理を示すフロー図である。It is a flowchart which shows a model structure process. 本発明の一実施の形態にかかるトラヒック分析装置のトラヒック分析処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the traffic analysis process of the traffic analyzer concerning one embodiment of this invention. トラヒック分析処理を示すフロー図である。It is a flowchart which shows a traffic analysis process. トラヒック集計処理を示すフロー図である。It is a flowchart which shows a traffic total process.

符号の説明Explanation of symbols

10…トラヒック分析装置、11…通信I/F部、12…データ格納部、12A…収集データ格納DB、12B…モデル構成用DB、12C…モデル構成用パラメータ、12D…トラヒックモデル、12E…分析結果格納DB、13…記憶部、13P…プログラム、14…演算処理部、14A…モデル構成前処理部、14B…モデル構成部、14C…トラヒック分析部、14D…トラヒック集計部、20…ネットワーク状況管理端末、21…ネットワーク装置構成データ、22…利用者管理データ、23…観測トラヒックデータ、30…トラヒック管理端末、51…ネットワーク状況データ、52…分析対象条件、53…分析結果。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Traffic analyzer, 11 ... Communication I / F part, 12 ... Data storage part, 12A ... Collected data storage DB, 12B ... Model structure DB, 12C ... Model structure parameter, 12D ... Traffic model, 12E ... Analysis result Storage DB, 13 ... storage unit, 13P ... program, 14 ... calculation processing unit, 14A ... model configuration preprocessing unit, 14B ... model configuration unit, 14C ... traffic analysis unit, 14D ... traffic counting unit, 20 ... network status management terminal , 21 ... network device configuration data, 22 ... user management data, 23 ... observation traffic data, 30 ... traffic management terminal, 51 ... network status data, 52 ... analysis target conditions, 53 ... analysis results.

Claims (5)

任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、
このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、
入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量を前記トラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、
推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部と
を備え
前記モデル構成部は、前記トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成する
ことを特徴とするトラヒック分析装置。
A data storage unit for storing network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the observation traffic volume in an arbitrary communication path;
Based on the network status data of the data storage unit, a model configuration unit that configures a traffic model for estimating a variable factor traffic amount corresponding to the variable factor for each of a plurality of variable factors that vary the traffic amount of an arbitrary communication path When,
Based on the input analysis target condition for the target communication path, a traffic analysis unit that estimates the variable element traffic amount in the target communication path by the traffic model;
A traffic totaling unit that calculates the target traffic volume of the target communication path by counting the estimated variable element traffic volume ;
As one of the traffic models, the model configuration unit includes a short-term traffic fluctuation model for estimating a bursty short-term traffic amount that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints such as network device / server function / performance. traffic analysis apparatus characterized by configuring.
任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、
このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、
入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量を前記トラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、
推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部と
を備え、
前記モデル構成部は、前記トラヒックモデルの1つとして、当該対象通信パスを新規に利用する回線から発生する利用開始時トラヒック量を推定する利用開始時トラヒックモデルを構成する
ことを特徴とするトラヒック分析装置。
A data storage unit for storing network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the observation traffic volume in an arbitrary communication path;
Based on the network status data of the data storage unit, a model configuration unit that configures a traffic model for estimating a variable factor traffic amount corresponding to the variable factor for each of a plurality of variable factors that vary the traffic amount of an arbitrary communication path When,
Based on the input analysis target condition for the target communication path, a traffic analysis unit that estimates the variable element traffic amount in the target communication path by the traffic model;
A traffic totaling unit that calculates a target traffic amount of the target communication path by aggregating the estimated variable element traffic amount;
With
The model configuration unit configures a traffic model at the start of use for estimating a traffic amount at the start of use generated from a line that newly uses the target communication path as one of the traffic models. apparatus.
任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データを記憶するデータ格納部と、
このデータ格納部のネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するモデル構成部と、
入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量を前記トラヒックモデルにより推定するトラヒック分析部と、
推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するトラヒック集計部と
を備え、
前記モデル構成部は、前記トラヒックモデルの1つとして、前記観測トラヒック量の増減傾向の変化による傾向変化トラヒック量を推定するトラヒック傾向変化モデルを構成する
ことを特徴とするトラヒック分析装置。
A data storage unit for storing network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the observation traffic volume in an arbitrary communication path;
Based on the network status data of the data storage unit, a model configuration unit that configures a traffic model for estimating a variable factor traffic amount corresponding to the variable factor for each of a plurality of variable factors that vary the traffic amount of an arbitrary communication path When,
Based on the input analysis target condition for the target communication path, a traffic analysis unit that estimates the variable element traffic amount in the target communication path by the traffic model;
A traffic totaling unit that calculates a target traffic amount of the target communication path by aggregating the estimated variable element traffic amount;
With
The traffic analysis apparatus, wherein the model configuration unit configures a traffic trend change model that estimates a trend change traffic amount due to a change in an increase / decrease tendency of the observed traffic amount as one of the traffic models.
記憶部と演算処理部とを備えたトラヒック分析装置で用いられ、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データに基づいて、将来の目標時点において対象通信パスで発生する目標トラヒック量を算出するトラヒック分析方法であって、
前記演算処理部により、前記ネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するステップと、
前記演算処理部により、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量を前記トラヒックモデルにより推定するステップと、
前記演算処理部により、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するステップと
を備え
前記トラヒックモデルを構成するステップは、前記トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成する
ことを特徴とするトラヒック分析方法。
Targeted at a future target time point based on network status data including observation traffic data that shows time-series changes in the amount of observation traffic on any communication path, used in a traffic analyzer equipped with a storage unit and an arithmetic processing unit A traffic analysis method for calculating a target traffic volume generated in a communication path,
A step of configuring a traffic model for estimating a variable element traffic amount corresponding to the variable element for each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path based on the network status data by the arithmetic processing unit. When,
Estimating, by the traffic model, a variable element traffic amount in the target communication path based on an analysis target condition regarding the input target communication path by the arithmetic processing unit;
Calculating a target traffic amount of the target communication path by aggregating the estimated variable element traffic amount by the arithmetic processing unit , and
The step of configuring the traffic model includes, as one of the traffic models, a short-term traffic that estimates a bursty short-term traffic amount that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints such as network device / server function / performance. A traffic analysis method characterized by comprising a fluctuation model .
記憶部と演算処理部とを備え、任意の通信パスでの観測トラヒック量の時系列変化を示す観測トラヒックデータを含むネットワーク状況データに基づいて、将来の目標時点において対象通信パスで発生する目標トラヒック量を算出するトラヒック分析装置のコンピュータに、
前記演算処理部により、前記ネットワーク状況データに基づいて、任意の通信パスのトラヒック量を変動させる複数の変動要素ごとに、当該変動要素に応じた変動要素トラヒック量を推定するトラヒックモデルを構成するステップと、
前記演算処理部により、入力された対象通信パスに関する分析対象条件に基づいて、当該対象通信パスおける変動要素トラヒック量を前記トラヒックモデルにより推定するステップと、
前記演算処理部により、推定された変動要素トラヒック量を集計することにより対象通信パスの目標トラヒック量を算出するステップと
を実行させ
前記トラヒックモデルを構成するステップは、前記トラヒックモデルの1つとして、ネットワーク装置・サーバの機能・性能等の制約条件により観測できない短期間に発生するバースト的な短期間トラヒック量を推定する短期間トラヒック変動モデルを構成する
ことを特徴とするプログラム。
Target traffic generated in the target communication path at a future target time point based on network status data including observation traffic data indicating a time-series change in the observed traffic volume in an arbitrary communication path. To the computer of the traffic analyzer that calculates the volume,
A step of configuring a traffic model for estimating a variable element traffic amount corresponding to the variable element for each of a plurality of variable elements that change the traffic volume of an arbitrary communication path based on the network status data by the arithmetic processing unit. When,
Estimating, by the traffic model, a variable element traffic amount in the target communication path based on an analysis target condition regarding the input target communication path by the arithmetic processing unit;
Calculating the target traffic amount of the target communication path by aggregating the estimated variable element traffic amount by the arithmetic processing unit ; and
The step of configuring the traffic model includes, as one of the traffic models, a short-term traffic that estimates a bursty short-term traffic amount that occurs in a short period of time that cannot be observed due to constraints such as network device / server function / performance. Construct a variation model
A program characterized by that .
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