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JP5221594B2 - Network monitoring apparatus, network monitoring method, and network monitoring program - Google Patents
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JP5221594B2 - Network monitoring apparatus, network monitoring method, and network monitoring program - Google Patents

Network monitoring apparatus, network monitoring method, and network monitoring program Download PDF

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Description

本発明は、ネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムに関する。   The present invention relates to a network monitoring device, a network monitoring method, and a network monitoring program.

一般に、IP(Internet Protocol)ネットワークは、共通の管理下において運用されるネットワークの集合であるAS(Autonomous System:自律システム)毎に分けられる。このようなAS間でのルーティングは、EGP(Exterior Gateway Protocol)と呼ばれるルーティングプロトコルによって行われる。EGPとしては、例えば、AS間の経路制御を行うBGP(Border Gateway Protocol)が知られている。   Generally, an IP (Internet Protocol) network is divided for each AS (Autonomous System) that is a set of networks operated under a common management. Such routing between ASs is performed by a routing protocol called EGP (Exterior Gateway Protocol). As EGP, for example, BGP (Border Gateway Protocol) that performs path control between ASs is known.

BGPが適用されるIPネットワークでは、AS間によってBGPメッセージが送受されることにより、AS間を流通するパケットの経路が決定される。このAS間のパケット流通経路は、AS間のケーブル故障等によって変動する場合がある。経路変動が発生すると、各AS間を流通するトラフィック量が変動するので、安定したネットワーク通信が困難になるおそれがある。そこで、通信事業者等は、安全なネットワーク運用を目的として、ネットワークの経路変動を監視したり、ネットワークのトラフィック等を監視したりする。   In an IP network to which BGP is applied, a route of a packet that circulates between ASs is determined by sending and receiving BGP messages between ASs. The packet distribution path between ASs may fluctuate due to a cable failure between ASs. When a route change occurs, the amount of traffic flowing between the ASs changes, which may make it difficult to perform stable network communication. Therefore, a communication carrier or the like monitors network path fluctuations or network traffic for the purpose of safe network operation.

例えば、所定のAS間を流通するトラフィック量を定期的に取得し、現在のトラフィック量と、直前のトラフィック量とを比較することでトラフィック変動量を監視する技術が知られている。   For example, a technique is known in which the amount of traffic flowing between predetermined ASs is periodically acquired, and the traffic fluctuation amount is monitored by comparing the current traffic amount with the immediately preceding traffic amount.

特開2008−167484号公報JP 2008-167484 A

Jian Wu, Z. Morley Mao, Jennifer Rexford, and Jia Wang, Finding a needle in a haystack: Pinpointing significant BGP routing changes in an IP network, Proc. Networked Systems Design and Implementation, May 2005.Jian Wu, Z. Morley Mao, Jennifer Rexford, and Jia Wang, Finding a needle in a haystack: Pinpointing significant BGP routing changes in an IP network, Proc.Networked Systems Design and Implementation, May 2005.

しかしながら、上記の従来技術には、トラフィック変動の要因を正確に抽出することが困難であるという問題がある。例えば、例えば、現在のトラフィック量と、直前のトラフィック量とを比較する技術では、トラフィック変動量を検出することが可能であっても、トラフィック変動の要因を正確に特定することは困難である。近年、IPネットワーク環境が普及している状況において、トラフィック変動の要因を正確に抽出する技術が求められている。   However, the above-described conventional technology has a problem that it is difficult to accurately extract a factor of traffic fluctuation. For example, for example, with a technology that compares the current traffic volume with the immediately previous traffic volume, it is difficult to accurately identify a factor of traffic fluctuation even if the traffic fluctuation can be detected. In recent years, in a situation where an IP network environment is widespread, a technique for accurately extracting a factor of traffic fluctuation is required.

そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、トラフィック変動の要因を正確に抽出することができるネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a network monitoring device, a network monitoring method, and a network monitoring program capable of accurately extracting a factor of traffic fluctuation.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るネットワーク監視装置は、ネットワークに含まれる自律システムを監視するネットワーク監視装置であって、前記自律システムを流通するトラフィックの経路を示す経路情報の属性毎に、該属性を含む経路を流通するトラフィック量を集計するトラフィック集計部と、前記経路情報の属性毎に、前記トラフィック集計部によって集計されたトラフィック量から、監視対象日時から所定の周期分だけ過去の日時における所定の時間範囲分のトラフィック量を複数の日時について抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された複数の日時に対応するトラフィック量のうち、トラフィックの変動分布が前記監視対象日時におけるトラフィックの変動分布と類似するトラフィック量に基づいて、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を前記経路情報の属性毎に算出する閾値算出部と、前記経路情報の属性毎に、前記監視対象日時におけるトラフィック量が前記閾値算出部によって算出された閾値の範囲内に含まれるか否かを検出するトラフィック変動検出部とを有することを特徴とする。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, a network monitoring apparatus according to the present invention is a network monitoring apparatus that monitors an autonomous system included in a network, and shows a route of traffic flowing through the autonomous system. For each attribute of the route information, a traffic totaling unit that totals the amount of traffic that circulates the route including the attribute, and for each attribute of the route information, the traffic amount totaled by the traffic totaling unit An extraction unit that extracts a traffic amount corresponding to a predetermined time range in the past date and time for a plurality of dates and a traffic fluctuation distribution among traffic amounts corresponding to the plurality of dates and times extracted by the extraction unit. Traffic volume similar to the traffic fluctuation distribution at the monitoring date and time Therefore, a threshold value calculation unit that calculates a threshold value indicating a traffic fluctuation allowable range for each attribute of the route information, and a traffic amount at the monitoring target date and time is calculated by the threshold value calculation unit for each attribute of the route information. And a traffic fluctuation detection unit that detects whether or not it falls within a threshold range.

また、本発明に係るネットワーク監視方法は、ネットワークに含まれる自律システムを監視するネットワーク監視方法であって、コンピュータが、前記自律システムを流通するトラフィックの経路を示す経路情報の属性毎に、該属性を含む経路を流通するトラフィック量を集計するトラフィック集計工程と、前記経路情報の属性毎に、前記トラフィック集計工程によって集計されたトラフィック量から、監視対象日時から所定の周期分だけ過去の日時における所定の時間範囲分のトラフィック量を複数の日時について抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出された複数の日時に対応するトラフィック量のうち、トラフィックの変動分布が前記監視対象日時におけるトラフィックの変動分布と類似するトラフィック量に基づいて、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を前記経路情報の属性毎に算出する閾値算出工程と、前記経路情報の属性毎に、前記監視対象日時におけるトラフィック量が前記閾値算出工程によって算出された閾値の範囲内に含まれるか否かを検出するトラフィック変動検出工程とを含むことを特徴とする。   Further, the network monitoring method according to the present invention is a network monitoring method for monitoring an autonomous system included in a network, wherein the attribute is assigned to each attribute of route information indicating a route of traffic flowing through the autonomous system. A traffic totaling step for totaling the traffic volume that circulates the route including the route, and for each attribute of the route information, from the traffic amount totaled by the traffic totaling step, a predetermined period in the past date and time from the monitoring target date and time An extraction process for extracting a traffic amount for a time range of a plurality of dates and times, and a traffic fluctuation distribution corresponding to a plurality of dates and times extracted by the extraction process is a traffic fluctuation distribution at the monitoring target date and time Traffic based on traffic volume similar to A threshold calculation step for calculating a threshold value indicating an allowable fluctuation range for each route information attribute, and a threshold range in which the traffic amount at the monitoring target date and time is calculated by the threshold calculation step for each attribute of the route information And a traffic fluctuation detecting step for detecting whether or not the data is included in the network.

また、本発明に係るネットワーク監視プログラムは、コンピュータを上記のネットワーク監視装置として機能させることを特徴とする。   A network monitoring program according to the present invention causes a computer to function as the network monitoring device.

本発明に係るネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムは、トラフィック変動の要因を正確に特定することができるという効果を奏する。   The network monitoring device, the network monitoring method, and the network monitoring program according to the present invention have an effect that the factors of traffic fluctuation can be specified accurately.

図1は、実施例1に係るネットワーク監視装置が適用されるネットワークの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a network to which the network monitoring apparatus according to the first embodiment is applied. 図2は、実施例1に係るネットワーク監視装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the network monitoring apparatus according to the first embodiment. 図3は、経路情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the route information storage unit. 図4は、属性変更情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the attribute change information storage unit. 図5は、フロー情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the flow information storage unit. 図6は、プレフィックス単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the prefix unit storage unit. 図7は、オリジンAS単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the origin AS unit storage unit. 図8は、ピアAS単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the peer AS unit storage unit. 図9は、ASパス単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the AS path unit storage unit. 図10は、ASリンク単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the AS link unit storage unit. 図11は、ルータアドレス単位記憶部の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a router address unit storage unit. 図12は、トラフィック変動の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation. 図13は、単位時間当たりのトラフィック変動の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation per unit time. 図14は、トラフィック変動の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation. 図15は、実施例1に係るネットワーク監視装置によるトラフィック集計処理手順を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart of the traffic counting process procedure performed by the network monitoring apparatus according to the first embodiment. 図16は、実施例1に係るネットワーク監視装置によるトラフィック変動検出処理手順を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart of the traffic variation detection processing procedure performed by the network monitoring apparatus according to the first embodiment. 図17は、ネットワーク監視プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating that the information processing by the network monitoring program is specifically realized using a computer.

以下に、本発明に係るネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of a network monitoring apparatus, a network monitoring method, and a network monitoring program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by this Example.

[ネットワーク構成]
まず、図1を用いて、実施例1に係るネットワーク監視装置が適用されるネットワークの構成例について説明する。図1は、実施例1に係るネットワーク監視装置が適用されるネットワークの構成例を示す図である。
[Network configuration]
First, a configuration example of a network to which the network monitoring apparatus according to the first embodiment is applied will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a network to which the network monitoring apparatus according to the first embodiment is applied.

図1に示すように、実施例1におけるネットワーク1には、AS10〜AS80が含まれる。AS10は、実施例1に係るネットワーク監視装置100と、ルータ11及び12と、端末13とを含む。また、AS20は、ルータ21を含み、AS30は、ルータ31と、Webサーバ32とを含む。   As shown in FIG. 1, the network 1 in the first embodiment includes AS10 to AS80. The AS 10 includes the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment, routers 11 and 12, and a terminal 13. The AS 20 includes a router 21, and the AS 30 includes a router 31 and a Web server 32.

ルータ11とルータ21とは、相互に接続される。すなわち、ルータ11は、AS10を経由するトラフィックをAS20に中継する処理を行うとともに、AS20を経由するトラフィックをルータ21から受け付ける。また、ルータ12とルータ31とは、相互に接続される。すなわち、ルータ12は、AS10を経由するトラフィックをAS30に中継する処理を行うとともに、AS30を経由するトラフィックをルータ31から受け付ける。図1に示した例では、AS40〜AS80内に配置されるルータを図示することを省略したが、AS40〜AS80には、ルータが配置されているものとする。そして、AS40〜AS80は、自AS内のルータと他のAS内のルータとが接続されることにより、他のASと接続される。   The router 11 and the router 21 are connected to each other. That is, the router 11 performs a process of relaying the traffic passing through the AS 10 to the AS 20 and receives the traffic passing through the AS 20 from the router 21. The router 12 and the router 31 are connected to each other. That is, the router 12 performs a process of relaying the traffic passing through the AS 10 to the AS 30 and accepts the traffic passing through the AS 30 from the router 31. In the example shown in FIG. 1, illustration of routers arranged in the AS 40 to AS 80 is omitted, but it is assumed that routers are arranged in the AS 40 to AS 80. The AS 40 to the AS 80 are connected to other ASs by connecting the router in the own AS and the router in the other AS.

このようにして、各AS内に配置されるルータ間が接続されることにより、各ASは相互に接続される。図1に示した例では、AS10は、AS20とAS30とAS80と相互に接続され、AS20は、AS10とAS50とAS60と相互に接続され、AS30は、AS10とAS40と相互に接続され、AS40は、AS30とAS80と相互に接続され、AS70は、AS50とAS60と相互に接続されている。   In this way, the ASs are connected to each other by connecting the routers arranged in each AS. In the example shown in FIG. 1, AS10 is connected to AS20, AS30, and AS80, AS20 is connected to AS10, AS50, and AS60, AS30 is connected to AS10 and AS40, and AS40 is connected to AS40. , AS30 and AS80 are mutually connected, and AS70 is mutually connected with AS50 and AS60.

このようなAS間の接続関係は、「ASリンク」と呼ばれる。図1に示した例では、AS10とAS20とはASリンクL12により接続されており、AS10とAS30とはASリンクL13により接続されている。このように、各AS間は、図1に示した例において、「L」から始まる符号を付したASリンクによって接続される。   Such a connection relationship between ASs is called an “AS link”. In the example shown in FIG. 1, AS10 and AS20 are connected by AS link L12, and AS10 and AS30 are connected by AS link L13. As described above, the ASs are connected by the AS link having the symbol starting with “L” in the example illustrated in FIG. 1.

端末13は、AS10内に形成されるローカルネットワークN1に配置される。かかる端末13は、ルータ11と接続されており、ルータ11を介して、他の端末やサーバとの間でパケットの送受を行う。また、Webサーバ32は、AS30内に配置されており、例えば、端末13からアクセスされた場合に、HTML(HyperText Markup Language)文書等を端末13に送信する。   The terminal 13 is arranged in the local network N1 formed in the AS 10. The terminal 13 is connected to the router 11 and transmits and receives packets to and from other terminals and servers via the router 11. Further, the Web server 32 is arranged in the AS 30 and, for example, transmits an HTML (HyperText Markup Language) document or the like to the terminal 13 when accessed from the terminal 13.

ネットワーク監視装置100は、AS10を監視しており、ルータ11及び12と接続される。かかるネットワーク監視装置100は、ルータ11及び12から、AS10を経由するトラフィックの送信先プレフィックスと、かかるトラフィックが経由するASの経路(ASパス)とを含む経路情報を収集する。図1に示した例では、ネットワーク監視装置100は、AS10内に配置されるので、例えば、I−BGP(Internal−BGP)におけるOPENメッセージやUPDATEメッセージ等をルータ11及び12から受信することにより、経路情報を収集する。   The network monitoring apparatus 100 monitors the AS 10 and is connected to the routers 11 and 12. The network monitoring apparatus 100 collects route information including the transmission destination prefix of traffic passing through the AS 10 and the AS route (AS path) through which the traffic passes from the routers 11 and 12. In the example shown in FIG. 1, the network monitoring device 100 is arranged in the AS 10. For example, by receiving an OPEN message, an UPDATE message, or the like in I-BGP (Internal-BGP) from the routers 11 and 12, Collect route information.

また、ネットワーク監視装置100は、ルータ11及び12から、AS10を経由するトラフィックの送信元IPアドレス、送信先IPアドレス及びトラフィック量を含むフロー情報を収集する。例えば、ネットワーク監視装置100は、sFlow(登録商標)、NetFlow、IPFIX等の技術により、ルータ11〜13等からフロー情報を収集する。   Further, the network monitoring apparatus 100 collects flow information including the transmission source IP address, the transmission destination IP address, and the traffic amount of the traffic passing through the AS 10 from the routers 11 and 12. For example, the network monitoring apparatus 100 collects flow information from the routers 11 to 13 and the like by a technique such as sFlow (registered trademark), NetFlow, and IPFIX.

そして、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、ルータ11及び12から収集した経路情報及びフロー情報を用いて、経路情報の属性ごとに、かかる属性を含む経路を流通するトラフィック量を時系列に集計する。なお、実施例1における経路情報の属性とは、例えば、BGPメッセージに含まれる「送信先プレフィックス」、「ASパス」、「ネクストホップ」及び「コミュニティ」や、ASパスから抽出可能な「ピアAS(隣接AS)」、「オリジンAS(経路情報生成元のAS)」、「ASリンク」、「ASパス長」等である。すなわち、ネットワーク監視装置100は、例えば、送信先プレフィックス毎に、かかる送信先プレフィックスに流通するトラフィック量を時系列に集計する。また、例えば、ネットワーク監視装置100は、ASパス毎に、かかるASパスを流通するトラフィック量を時系列に集計したり、ASリンク毎に、かかるASリンクを流通するトラフィック量を時系列に集計したりする。   Then, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment uses the route information and flow information collected from the routers 11 and 12, and for each attribute of the route information, the amount of traffic flowing through the route including the attribute in time series. Tally. The attribute of the route information in the first embodiment is, for example, “destination prefix”, “AS path”, “next hop” and “community” included in the BGP message, and “peer AS that can be extracted from the AS path”. (Adjacent AS) ”,“ origin AS (route information generation source AS) ”,“ AS link ”,“ AS path length ”, and the like. That is, for example, the network monitoring apparatus 100 aggregates the traffic amount distributed to the transmission destination prefix in time series for each transmission destination prefix. Further, for example, the network monitoring apparatus 100 aggregates the traffic volume flowing through the AS path in time series for each AS path, or aggregates the traffic volume flowing through the AS link in time series for each AS link. Or

なお、ネットワーク監視装置100は、BGPメッセージから収集した送信先プレフィックスのうち、トラフィックの集計対象とするプレフィックスを、プレフィックス長が最も長いプレフィックス及びかかるプレフィックスが有する属性値のみとする。これは、経路のルーティングにおいては、プレフィックス長の長いプレフィックスが優先的に選択されるためである。すなわち、ネットワーク監視装置100は、プレフィックス長が最も長いプレフィックスのみをトラフィックの集計対象とすることで、トラフィックを多重加算することを防止することができる。   Note that the network monitoring apparatus 100 uses only the prefix with the longest prefix length and the attribute value of the prefix among the destination prefixes collected from the BGP message. This is because a prefix having a long prefix length is preferentially selected in route routing. That is, the network monitoring apparatus 100 can prevent multiple additions of traffic by setting only the prefix with the longest prefix length as a traffic aggregation target.

そして、ネットワーク監視装置100は、経路情報の属性毎に集計したトラフィック量を用いて、経路情報の属性毎にトラフィック量を監視する。以下に、ネットワーク監視装置100によるトラフィック変動検出処理の概要について説明する。ここでは、ネットワーク監視装置100が送信先プレフィックス毎に集計されたトラフィック量を監視する場合を例に挙げて説明する。   Then, the network monitoring apparatus 100 monitors the traffic amount for each attribute of the route information using the traffic amount collected for each attribute of the route information. The outline of the traffic fluctuation detection process by the network monitoring apparatus 100 will be described below. Here, a case where the network monitoring apparatus 100 monitors the traffic amount aggregated for each transmission destination prefix will be described as an example.

ネットワーク監視装置100は、まず、送信先プレフィックス毎に時系列に集計されたトラフィック量から、トラフィック監視対象の日時(以下、「監視対象日時」と表記する場合がある)から所定の周期分だけ過去の日時における所定の時間範囲分のトラフィック量を複数の日時について抽出する。そして、ネットワーク監視装置100は、抽出した複数の日時におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量を特定する。   First, the network monitoring apparatus 100 is past a predetermined period from the traffic monitoring target date and time (hereinafter sometimes referred to as “monitoring target date and time”) from the traffic volume aggregated in time series for each destination prefix. The traffic volume for a predetermined time range at the date and time is extracted for a plurality of dates and times. Then, the network monitoring apparatus 100 identifies a traffic volume whose traffic volume fluctuation distribution is similar to the traffic volume fluctuation distribution at the monitoring target date and time among the extracted traffic volumes at a plurality of dates and times.

例えば、ネットワーク監視装置100は、送信先プレフィックス毎に集計されたトラフィック量から、監視対象日時の前日におけるトラフィック量や、監視対象日時から1週間前の日時におけるトラフィック量等を取得する。そして、ネットワーク監視装置100は、取得した各日時におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量を特定する。   For example, the network monitoring device 100 acquires the traffic volume on the day before the monitoring target date and time, the traffic volume on the date and time one week before the monitoring target date and time, and the like from the traffic volume aggregated for each transmission destination prefix. Then, the network monitoring apparatus 100 identifies a traffic volume whose traffic volume fluctuation distribution is similar to the traffic volume fluctuation distribution at the monitoring target date and time among the acquired traffic volumes at each date and time.

そして、ネットワーク監視装置100は、前述において特定したトラフィック量に基づいて、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を算出する。例えば、ネットワーク監視装置100は、前述において特定したトラフィック量の平均値を算出し、算出した平均値に所定のマージンを加減することにより、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を算出する。そして、ネットワーク監視装置100は、監視対象日時における監視対象のトラフィック量が、前述において算出した閾値の範囲内に含まれない場合に、警告を通知する。   Then, the network monitoring apparatus 100 calculates a threshold value indicating a traffic fluctuation allowable range based on the traffic amount specified above. For example, the network monitoring apparatus 100 calculates an average value of the traffic amount specified above, and calculates a threshold value indicating a traffic fluctuation allowable range by adding or subtracting a predetermined margin to the calculated average value. Then, the network monitoring apparatus 100 notifies a warning when the monitoring target traffic volume at the monitoring target date and time is not included in the threshold range calculated above.

上記では、ネットワーク監視装置100が送信先プレフィックス毎に集計されたトラフィック量を監視する場合を例に挙げて説明したが、ネットワーク監視装置100は、経路情報の各属性について、上記の閾値算出処理と、トラフィック変動検出処理とを行う。   In the above description, the case where the network monitoring device 100 monitors the traffic amount aggregated for each transmission destination prefix has been described as an example. However, the network monitoring device 100 performs the above threshold calculation processing for each attribute of route information. And traffic fluctuation detection processing.

このように、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、経路情報の属性毎にトラフィック量を集計し、経路情報の属性毎にトラフィックの変動を監視する。これにより、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、経路情報の属性毎にトラフィック変動の異常を検出することができる。すなわち、ネットワーク監視装置100は、トラフィック変動の異常を検出した場合に、かかる異常に影響を与えた経路情報の属性を抽出することができるので、トラフィック変動の要因となった経路変動を抽出することができる。   As described above, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment aggregates the traffic amount for each attribute of the route information, and monitors the fluctuation of the traffic for each attribute of the route information. Thereby, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment can detect an abnormality in traffic fluctuation for each attribute of the route information. That is, when the network monitoring apparatus 100 detects an abnormality in traffic fluctuation, the network monitoring apparatus 100 can extract the attribute of the path information that has affected the abnormality, and therefore extracts the path fluctuation that has caused the traffic fluctuation. Can do.

また、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、トラフィック変動検出処理において、監視対象日時より所定の周期分だけ過去の日時におけるトラフィック量を複数の日時について抽出し、抽出した複数の日時におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量に基づいて、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を算出する。監視対象日時とトラフィック変動が類似している日時におけるトラフィック変動は、監視対象日時のその後のトラフィック変動と類似する可能性が高い。すなわち、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、監視対象日時とトラフィック変動が類似している日時におけるトラフィック変動に基づいて閾値を算出するので、トラフィック変動の異常を正確に検出することができる。以上のことから、トラフィック変動の要因を正確に抽出することができる。以下に、実施例1に係るネットワーク監視装置100の構成や処理手順について詳細に説明する。   Further, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment extracts the traffic volume at a plurality of dates and times at a past date and time for a predetermined period from the monitoring date and time in the traffic fluctuation detection process, and the traffic volumes at the extracted dates and times Among them, a threshold indicating a traffic fluctuation allowable range is calculated based on a traffic volume whose traffic volume fluctuation distribution is similar to the traffic volume fluctuation distribution at the monitoring target date and time. There is a high possibility that the traffic fluctuation at the date and time when the monitoring target date and time and the traffic fluctuation are similar are similar to the traffic fluctuation after the monitoring target date and time. That is, since the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment calculates the threshold based on the traffic fluctuation at the date and time when the monitoring target date and time and the traffic fluctuation are similar, the abnormality of the traffic fluctuation can be accurately detected. From the above, it is possible to accurately extract a factor of traffic fluctuation. The configuration and processing procedure of the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment will be described in detail below.

[ネットワーク監視装置の構成]
次に、図2を用いて、実施例1に係るネットワーク監視装置100の構成について説明する。図2は、実施例1に係るネットワーク監視装置100の構成例を示すブロック図である。
[Configuration of network monitoring device]
Next, the configuration of the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment.

図2に示すように、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、ネットワーク情報記憶部110と、経路情報格納部121と、フロー情報格納部122と、トラフィック量記憶部130と、トラフィック集計部141と、閾値算出部142と、トラフィック変動検出部143と、検出履歴記憶部144と、警告部145とを有する。   As illustrated in FIG. 2, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment includes a network information storage unit 110, a path information storage unit 121, a flow information storage unit 122, a traffic amount storage unit 130, and a traffic totaling unit 141. A threshold calculation unit 142, a traffic fluctuation detection unit 143, a detection history storage unit 144, and a warning unit 145.

ネットワーク情報記憶部110は、各種情報を記憶する記憶デバイスであり、経路情報記憶部111と、属性変更情報記憶部112と、フロー情報記憶部113を有する。ネットワーク情報記憶部110に記憶される各種情報は、後述する経路情報格納部121やフロー情報格納部122によって格納及び更新される。経路情報記憶部111、属性変更情報記憶部112、フロー情報記憶部113については、経路情報格納部121やフロー情報格納部122とともに説明する。   The network information storage unit 110 is a storage device that stores various types of information, and includes a route information storage unit 111, an attribute change information storage unit 112, and a flow information storage unit 113. Various types of information stored in the network information storage unit 110 are stored and updated by a path information storage unit 121 and a flow information storage unit 122 described later. The route information storage unit 111, the attribute change information storage unit 112, and the flow information storage unit 113 will be described together with the route information storage unit 121 and the flow information storage unit 122.

経路情報格納部121は、ルータ11等からBGPメッセージを受信し、受信したBGPメッセージに含まれる各種情報を経路情報格納部121に格納する。具体的には、経路情報格納部121は、ルータ11等から、I−BGPにおけるOPENメッセージやUPDATEメッセージ等を受信することにより経路情報を収集する。そして、経路情報格納部121は、ルータ11等から収集した経路情報を経路情報記憶部111に格納する。   The route information storage unit 121 receives a BGP message from the router 11 or the like, and stores various information included in the received BGP message in the route information storage unit 121. Specifically, the route information storage unit 121 collects route information by receiving an OPEN message, an UPDATE message, or the like in I-BGP from the router 11 or the like. The route information storage unit 121 stores the route information collected from the router 11 or the like in the route information storage unit 111.

経路情報格納部121によって収集される経路情報には、トラフィックの送信先のネットワークアドレスを示す送信先プレフィックス、経路情報の追加又は削除を示す情報、ネクストホップアドレス、トラフィックが経由するASの経路であるASパス等が含まれる。経路情報格納部121は、このような経路情報に含まれる各種情報を経路情報記憶部111に格納する。このとき、経路情報格納部121は、ASパスの情報から、自装置が属するAS10に隣接するピアAS、経路情報を生成したオリジンAS、ASパス長、隣り合うASの組合せであるASリンクを抽出して、抽出した各種情報についても経路情報記憶部111に格納する。   The route information collected by the route information storage unit 121 includes a destination prefix indicating a traffic destination network address, information indicating addition or deletion of route information, a next hop address, and an AS route through which the traffic passes. AS path and the like are included. The route information storage unit 121 stores various types of information included in such route information in the route information storage unit 111. At this time, the route information storage unit 121 extracts, from the AS path information, an AS link that is a combination of the peer AS adjacent to the AS 10 to which the device belongs, the origin AS that generated the route information, the AS path length, and the adjacent AS. Then, the extracted various information is also stored in the route information storage unit 111.

ここで、図3に、経路情報記憶部111の一例を示す。図3に示すように、経路情報記憶部111は、「受信時刻」、「ルータアドレス」、「追加/削除」、「プレフィックス」、「ネクストホップ」、「ASパス」、「コミュニティ」、「ピアAS」、「オリジンAS」、「ASパス長」、「ASリンク」といった項目を有する。   Here, FIG. 3 shows an example of the route information storage unit 111. As shown in FIG. 3, the route information storage unit 111 includes “reception time”, “router address”, “add / delete”, “prefix”, “next hop”, “AS path”, “community”, “peer”. It has items such as “AS”, “origin AS”, “AS path length”, and “AS link”.

「受信時刻」は、経路情報格納部121がルータからBGPメッセージを受信した日時、又は、BGPメッセージが生成された日時を示す。なお、図3では、「受信時刻」に月日時分の単位で日時が記憶される例を示している。しかし、「受信時刻」には、例えば、年月日時分秒の単位で日時が記憶されてもよい。以下で説明する他の記憶部における「受信時刻」についても、年月日時分秒の単位で日時が記憶されてもよい。   “Reception time” indicates the date and time when the path information storage unit 121 received the BGP message from the router or the date and time when the BGP message was generated. FIG. 3 shows an example in which the date and time is stored in “reception time” in units of month and date. However, the “reception time” may store the date / time in units of year / month / day / hour / minute / second, for example. Regarding “reception time” in another storage unit described below, the date and time may be stored in units of year / month / day / hour / minute / second.

「ルータアドレス」は、BGPメッセージを送信したルータのIPアドレスを示す。なお、図3に示した例において、「ルータアドレス」に記憶されている「RA11」は、図1に示したルータ11のIPアドレスであり、「RA12」は、ルータ12のIPアドレスであるものとする。「追加/削除」は、経路情報が追加であるか、又は、削除であるかを識別する情報を示す。   “Router address” indicates the IP address of the router that has transmitted the BGP message. In the example shown in FIG. 3, “RA11” stored in “router address” is the IP address of the router 11 shown in FIG. 1, and “RA12” is the IP address of the router 12. And “Add / Delete” indicates information for identifying whether route information is added or deleted.

「プレフィックス」は、BGPメッセージに含まれる送信先プレフィックスを示す。なお、図3に示した例において、「プレフィックス」に記憶されている「M.0.0.0/N」は、図1に示したAS10〜AS80のうち、AS”M”0と接続されるネットワークのネットワークアドレスを示すものとする。例えば、図3の「プレフィックス」に記憶されている「50.0.0.0/24」は、AS50と接続されるネットワークのネットワークアドレスを示し、「70.0.0.0/24」は、AS70と接続されるネットワークのネットワークアドレスを示すものとする。   “Prefix” indicates a destination prefix included in the BGP message. In the example shown in FIG. 3, “M.0.0.0 / N” stored in “Prefix” is connected to AS “M” 0 among AS10 to AS80 shown in FIG. Network address of the network to be used. For example, “50.0.0.0/24” stored in “Prefix” in FIG. 3 indicates the network address of the network connected to the AS 50, and “70.0.0.0/24” is The network address of the network connected to the AS 70 is indicated.

「ネクストホップ」は、BGPメッセージに含まれるネクストホップアドレスを示す。「ASパス」は、BGPメッセージに含まれるASパスを示す。なお、図3では、「ASパス」に、BGPメッセージが経由したASの順が、かかるASのAS番号を右から順に空白によって区切って記憶される例を示している。また、ASのAS番号とは、ASを識別する識別情報であり、図1に示した各ASに付した符号であるものする。例えば、AS10のAS番号は「10」であり、AS20のAS番号は「20」である。「コミュニティ」は、BGPメッセージに含まれるコミュニティを示す。   “Next hop” indicates the next hop address included in the BGP message. “AS path” indicates an AS path included in the BGP message. Note that FIG. 3 shows an example in which the AS order through which the BGP message passes is stored in the “AS path” by separating the AS number of the AS in order from the right by a space. The AS AS number is identification information for identifying the AS, and is a code given to each AS shown in FIG. For example, the AS number of the AS 10 is “10”, and the AS number of the AS 20 is “20”. “Community” indicates a community included in the BGP message.

「ピアAS」は、経路情報格納部121によってASパスから抽出される情報であり、ネットワーク監視装置100が設置されているAS10と隣接するASを示す。「オリジンAS」は、経路情報格納部121によってASパスから抽出される情報であり、経路情報を生成したASを示す。なお、図3では、「ピアAS」及び「オリジンAS」に、ピアASのAS番号が記憶される例を示している。   “Peer AS” is information extracted from the AS path by the route information storage unit 121 and indicates an AS adjacent to the AS 10 in which the network monitoring apparatus 100 is installed. “Origin AS” is information extracted from the AS path by the route information storage unit 121 and indicates the AS that generated the route information. FIG. 3 shows an example in which the AS number of the peer AS is stored in “Peer AS” and “Origin AS”.

「ASパス長」及び「ASリンク」は、経路情報格納部121によってASパスから抽出される情報である。なお、図3では、「ASリンク」に、ASリンクを識別するための情報として、図1に示した各ASリンクに付した符号が記憶される例を示している。また、図3では、「ASリンク」に、ASリンクを示す情報がカンマ区切りで記憶される例を示している。また、上記の「ASパス長」などは、BGPメッセージに含まれる場合もある。かかる場合には、経路情報格納部121は、BGPメッセージに含まれるASパス長を経路情報記憶部111に格納する。   “AS path length” and “AS link” are information extracted from the AS path by the route information storage unit 121. FIG. 3 shows an example in which “AS link” stores the codes attached to the AS links shown in FIG. 1 as information for identifying the AS link. FIG. 3 shows an example in which information indicating the AS link is stored in “AS link” in a comma-delimited manner. In addition, the “AS path length” described above may be included in the BGP message. In such a case, the route information storage unit 121 stores the AS path length included in the BGP message in the route information storage unit 111.

したがって、図3に例示した経路情報記憶部111の1行目は、例えば、受信時刻「4月10日10時00分」に、経路情報格納部121が、IPアドレスが「RA11」であるルータ11から、送信先プレフィックス「50.0.0.0/24」、ネクストホップ「RA11」、ASパス「10 20 50」、コミュニティ「C11」を含むBGPメッセージを受信したことを示している。そして、図3に例示した経路情報記憶部111の1行目は、ASパスが「10 20 50」であるので、AS10に隣接するピアASが「AS20」であり、経路情報を生成したASが「AS50」であり、ASパス長が「3」であり、ASリンクが「ASリンクL12」と「ASリンクL25」である例を示している。   Therefore, the first line of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3 includes, for example, a router whose route information storage unit 121 has an IP address “RA11” at the reception time “April 10, 10:00”. 11 shows that a BGP message including the destination prefix “50.0.0.0/24”, the next hop “RA11”, the AS path “10 20 50”, and the community “C11” has been received. In the first line of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3, since the AS path is “10 20 50”, the peer AS adjacent to the AS 10 is “AS 20”, and the AS that generated the route information is In the example, “AS50”, the AS path length is “3”, and the AS links are “AS link L12” and “AS link L25”.

なお、経路情報が削除される場合には、BGPメッセージに「ASパス」等の属性情報が含まれない場合がある。したがって、経路情報格納部121は、経路情報が削除される旨の情報を含むBGPメッセージを受信した場合には、「ネクストホップ」、「ASパス」、「コミュニティ」、「ピアAS」、「オリジンAS」、「ASパス長」、「ASリンク」といった項目に、以下の条件(A1)〜(A3)を全て満たすレコードに記憶されている情報をコピーする。
(A1)経路情報記憶部111の「ルータアドレス」に記憶されている情報と、BGPメッセージの送信元のルータのIPアドレスとが一致する
(A2)経路情報記憶部111の「プレフィックス」に記憶されている情報と、BGPメッセージに含まれる送信先プレフィックスとが一致する
(A3)上記の(A1)及び(A2)を満たすレコードのうち、「受信時刻」が最大(直近の日時)である
When the route information is deleted, attribute information such as “AS path” may not be included in the BGP message. Therefore, when receiving a BGP message including information indicating that the route information is to be deleted, the route information storage unit 121 “next hop”, “AS path”, “community”, “peer AS”, “origin” Information stored in a record that satisfies all of the following conditions (A1) to (A3) is copied to items such as “AS”, “AS path length”, and “AS link”.
(A1) The information stored in the “router address” of the route information storage unit 111 matches the IP address of the router that is the source of the BGP message. (A2) stored in the “prefix” of the route information storage unit 111. (A3) Among the records satisfying the above (A1) and (A2), the “reception time” is the maximum (the most recent date and time).

また、経路情報格納部121は、ルータ11等から受信した経路情報に基づいて、経路情報の属性が変更されたか否かを検出し、検出した変更内容を属性変更情報記憶部112に格納する。具体的には、経路情報格納部121は、ルータ11等からBGPメッセージを受信した場合に、経路情報記憶部111から、上記の条件(A1)〜(A3)を全て満たすレコードを取得する。   Further, the route information storage unit 121 detects whether or not the attribute of the route information has been changed based on the route information received from the router 11 or the like, and stores the detected change content in the attribute change information storage unit 112. Specifically, when receiving a BGP message from the router 11 or the like, the route information storage unit 121 acquires a record that satisfies all the above conditions (A1) to (A3) from the route information storage unit 111.

そして、経路情報格納部121は、上記の条件(A1)〜(A3)を全て満たすレコードを取得した場合には、取得したレコードに含まれる各種情報と、ルータ11等から受信したBGPメッセージに含まれる各種情報やかかる各種情報から抽出される各種情報とを比較して、ネクストホップ、ピアAS、オリジンAS、ASパスのいずれかに変更があったか否かを検出する。そして、経路情報格納部121は、いずれかの情報に変更があった場合には、変更内容を属性変更情報記憶部112に格納する。   When the route information storage unit 121 acquires a record that satisfies all of the above conditions (A1) to (A3), the route information storage unit 121 includes the various information included in the acquired record and the BGP message received from the router 11 or the like. And whether the next hop, peer AS, origin AS, or AS path has been changed. Then, when any information is changed, the route information storage unit 121 stores the change content in the attribute change information storage unit 112.

例えば、図3に例示した経路情報記憶部111の2行目と5行目とを参照すると、双方のレコードにおけるルータアドレス及びプレフィックスは一致する。したがって、経路情報格納部121は、図3に例示した経路情報記憶部111の5行目に対応するBGPメッセージを受信したときに、かかるBGPメッセージに含まれる各種情報と、図3に例示した経路情報記憶部111の2行目に記憶されているレコードとを比較する。そして、経路情報格納部121は、ASパスが「10 20 50 70」から「10 20 60 70」に変更されたことを検出し、検出した変更内容を属性変更情報記憶部112に格納する。   For example, referring to the second and fifth lines of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3, the router addresses and prefixes in both records match. Therefore, when the route information storage unit 121 receives the BGP message corresponding to the fifth row of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3, the route information illustrated in FIG. The record stored in the second row of the information storage unit 111 is compared. Then, the route information storage unit 121 detects that the AS path has been changed from “10 20 50 70” to “10 20 60 70”, and stores the detected change content in the attribute change information storage unit 112.

また、経路情報格納部121は、図3に例示した経路情報記憶部111の7行目に対応するBGPメッセージを受信したときに、かかるBGPメッセージに含まれる各種情報と、図3に例示した経路情報記憶部111の3行目に記憶されているレコードとを比較する。そして、経路情報格納部121は、ASパスが「10 30 40」から「10 80 40」に変更され、ピアASが「AS30」から「AS80」に変更されたことを検出し、検出した変更内容を属性変更情報記憶部112に格納する。   Further, when the route information storage unit 121 receives a BGP message corresponding to the seventh line of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3, the route information illustrated in FIG. The record stored in the third row of the information storage unit 111 is compared. Then, the route information storage unit 121 detects that the AS path is changed from “10 30 40” to “10 80 40” and the peer AS is changed from “AS30” to “AS80”, and the detected change contents Is stored in the attribute change information storage unit 112.

また、経路情報格納部121は、図3に例示した経路情報記憶部111の6行目に対応するBGPメッセージを受信したときに、かかるBGPメッセージに含まれる各種情報と、図3に例示した経路情報記憶部111の4行目に記憶されているレコードとを比較する。そして、経路情報格納部121は、経路情報が削除されたことを検出し、検出結果を属性変更情報記憶部112に格納する。   Further, when the route information storage unit 121 receives a BGP message corresponding to the sixth line of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3, the route information illustrated in FIG. 3 includes various information included in the BGP message. The record stored in the fourth line of the information storage unit 111 is compared. Then, the route information storage unit 121 detects that the route information has been deleted, and stores the detection result in the attribute change information storage unit 112.

図4に、属性変更情報記憶部112の一例を示す。図4に示すように、属性変更情報記憶部112は、「受信時刻」、「ルータアドレス」、「ネクストホップ変更」、「ピアAS変更」、「オリジンAS変更」、「ASパス変更」、「プレフィックス」、「ネクストホップ」、「ASパス」、「コミュニティ」といった項目を有する。   FIG. 4 shows an example of the attribute change information storage unit 112. As shown in FIG. 4, the attribute change information storage unit 112 includes “reception time”, “router address”, “next hop change”, “peer AS change”, “origin AS change”, “AS path change”, “ It has items such as “prefix”, “next hop”, “AS path”, and “community”.

「受信時刻」、「ルータアドレス」、「プレフィックス」、「ネクストホップ」、「ASパス」、「コミュニティ」は、図3に示した経路情報記憶部111が有する各項目に対応する。   “Reception time”, “router address”, “prefix”, “next hop”, “AS path”, and “community” correspond to the items included in the route information storage unit 111 illustrated in FIG.

「ネクストホップ変更」は、ネクストホップが変更された場合に格納される情報であり、変更前のネクストホップと変更後のネクストホップとが格納される。「ピアAS変更」は、ピアASが変更された場合に格納される情報であり、変更前後のピアASが格納される。「オリジンAS変更」は、オリジンASが変更された場合に格納される情報であり、変更前後のオリジンASが格納される。「ASパス変更」は、ASパスが変更された場合に格納される情報であり、変更前後のASパスが格納される。   The “next hop change” is information stored when the next hop is changed, and stores the next hop before the change and the next hop after the change. “Peer AS change” is information stored when the peer AS is changed, and the peer AS before and after the change is stored. “Origin AS change” is information stored when the origin AS is changed, and stores the origin AS before and after the change. “AS path change” is information stored when the AS path is changed, and the AS paths before and after the change are stored.

例えば、図4に例示した属性変更情報記憶部112の1行目は、経路情報格納部121が、図3に例示した経路情報記憶部111の5行目に対応するBGPメッセージを受信した際に格納される情報である。具体的には、図4に例示した属性変更情報記憶部112の1行目は、時刻「4月16日21時」に受信したBGPメッセージによって、ASパスが「10 20 50 70」から「10 20 60 70」に変更されたことを示している。   For example, the first line of the attribute change information storage unit 112 illustrated in FIG. 4 is displayed when the route information storage unit 121 receives a BGP message corresponding to the fifth line of the route information storage unit 111 illustrated in FIG. Information to be stored. Specifically, the first line of the attribute change information storage unit 112 illustrated in FIG. 4 indicates that the AS path is changed from “10 20 50 70” to “10” according to the BGP message received at the time “April 16, 21:00”. 20 60 70 ”.

図2の説明に戻って、フロー情報格納部122は、ルータ11等からフロー情報を受信し、受信したフロー情報に含まれる各種情報をフロー情報記憶部113に格納する。具体的には、ルータ11等は、sFlow(登録商標)、NetFlow、IPFIX等の技術が適用されている場合に、フロー情報をネットワーク監視装置100へ送信する。フロー情報格納部122は、ルータ11等から送信されるフロー情報を受信することにより、フロー情報を収集する。   Returning to the description of FIG. 2, the flow information storage unit 122 receives flow information from the router 11 or the like, and stores various information included in the received flow information in the flow information storage unit 113. Specifically, the router 11 or the like transmits flow information to the network monitoring apparatus 100 when a technique such as sFlow (registered trademark), NetFlow, or IPFIX is applied. The flow information storage unit 122 collects flow information by receiving flow information transmitted from the router 11 or the like.

フロー情報格納部122によって収集されるフロー情報には、トラフィックの送信元端末のIPアドレス及びポート番号、トラフィックの送信先端末のIPアドレス及びポート番号、パケットの流通に用いられるプロトコル、トラフィック量等が含まれる。フロー情報格納部122は、このようなフロー情報に含まれる各種情報をフロー情報記憶部113に格納する。   The flow information collected by the flow information storage unit 122 includes the IP address and port number of the traffic transmission source terminal, the IP address and port number of the traffic transmission destination terminal, the protocol used for packet distribution, the traffic volume, and the like. included. The flow information storage unit 122 stores various information included in such flow information in the flow information storage unit 113.

図5に、フロー情報記憶部113の一例を示す。図5に示すように、フロー情報記憶部113は、「受信時刻」、「ルータアドレス」、「インタフェースID」、「送信元IPアドレス」、「送信先IPアドレス」、「プロトコル」、「送信元ポート番号」、「送信先ポート番号」、「トラフィック量」といった項目を有する。   FIG. 5 shows an example of the flow information storage unit 113. As illustrated in FIG. 5, the flow information storage unit 113 includes “reception time”, “router address”, “interface ID”, “source IP address”, “destination IP address”, “protocol”, “source”. Items such as “port number”, “destination port number”, and “traffic amount” are included.

「受信時刻」は、フロー情報格納部122がルータからフロー情報を受信した日時、又は、ルータによってフロー情報が生成された日時を示す。「ルータアドレス」は、フロー情報を送信したルータのIPアドレスを示す。「インタフェースID」は、フロー情報を送信したルータのインタフェースを識別する識別情報を示す。図5に示した例において、「インタフェースID」に記憶されている「IF11a」は、ルータ12と接続されているルータ11のインタフェースを示すものとする。   “Reception time” indicates the date and time when the flow information storage unit 122 received the flow information from the router, or the date and time when the flow information was generated by the router. “Router address” indicates the IP address of the router that transmitted the flow information. “Interface ID” indicates identification information for identifying the interface of the router that has transmitted the flow information. In the example illustrated in FIG. 5, “IF 11 a” stored in “Interface ID” indicates the interface of the router 11 connected to the router 12.

「送信元IPアドレス」、「送信先IPアドレス」、「プロトコル」、「送信元ポート番号」、「送信先ポート番号」、「トラフィック量」は、上述したように、フロー情報に含まれる各種情報を示す。   As described above, “source IP address”, “destination IP address”, “protocol”, “source port number”, “destination port number”, and “traffic volume” are various information included in the flow information. Indicates.

図2の説明に戻って、トラフィック量記憶部130は、経路情報の属性毎に、所定の時間間隔に対応付けてトラフィック量を時系列に記憶する。具体的には、トラフィック量記憶部130は、プレフィックス単位記憶部131と、オリジンAS単位記憶部132と、ピアAS単位記憶部133と、ASパス単位記憶部134と、ASリンク単位記憶部135と、ルータアドレス単位記憶部136とを有する。トラフィック量記憶部130に記憶される各種情報は、後述するトラフィック集計部141によって格納及び更新される。   Returning to the description of FIG. 2, the traffic volume storage unit 130 stores the traffic volume in time series in association with a predetermined time interval for each attribute of the route information. Specifically, the traffic volume storage unit 130 includes a prefix unit storage unit 131, an origin AS unit storage unit 132, a peer AS unit storage unit 133, an AS path unit storage unit 134, and an AS link unit storage unit 135. And a router address unit storage unit 136. Various types of information stored in the traffic amount storage unit 130 are stored and updated by a traffic aggregation unit 141 described later.

なお、トラフィック量記憶部130に記憶されるトラフィック量は、経路情報記憶部111に記憶されるプレフィックスのうち、プレフィックス長が最も長いプレフィックスに対応するトラフィック量や、かかるプレフィックスが有する属性値に対応するトラフィック量のみである。   The traffic volume stored in the traffic volume storage unit 130 corresponds to the traffic volume corresponding to the prefix having the longest prefix length among the prefixes stored in the path information storage unit 111 and the attribute value of the prefix. Only traffic volume.

図6に、プレフィックス単位記憶部131の一例を示す。図6に示すように、プレフィックス単位記憶部131は、「集計時刻」、「プレフィックス」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「集計時刻」は、トラフィックが流通した時刻を示す。図6に示した例では、トラフィックの集計時間間隔が「5分」である場合を示している。「プレフィックス」は、経路情報に含まれる送信先プレフィックスを示し、図3に示した経路情報記憶部111の「プレフィックス」に対応する。「入力トラフィック量」は、ASに入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、ASから出力されるトラフィックを示す。実施例1に係るネットワーク監視装置100は、AS10内に配置されるので、「入力トラフィック量」は、AS10に入力されるトラフィック量を示し、「出力トラフィック量」は、AS10から出力されるトラフィック量を示す。   FIG. 6 shows an example of the prefix unit storage unit 131. As illustrated in FIG. 6, the prefix unit storage unit 131 includes items such as “total time”, “prefix”, “input traffic amount”, and “output traffic amount”. “Aggregation time” indicates the time at which traffic is distributed. In the example illustrated in FIG. 6, a case where the traffic aggregation time interval is “5 minutes” is illustrated. “Prefix” indicates a destination prefix included in the route information, and corresponds to “prefix” in the route information storage unit 111 illustrated in FIG. 3. The “input traffic amount” indicates traffic input to the AS. “Output traffic amount” indicates traffic output from the AS. Since the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment is arranged in the AS 10, “input traffic volume” indicates the traffic volume input to the AS 10, and “output traffic volume” indicates the traffic volume output from the AS 10. Indicates.

例えば、図6に例示したプレフィックス単位記憶部131の1行目は、「4月13日10時0分〜10時5分」に、プレフィックスが「50.0.0.0/24」であるトラフィックがAS10に「50Mbps」だけ入力され、プレフィックスが「50.0.0.0/24」であるトラフィックがAS10から「250Mbps」だけ出力されたことを示している。   For example, the first line of the prefix unit storage unit 131 illustrated in FIG. 6 has a prefix of “50.0.0.0/24” on “April 13, 10:00 to 10: 5”. This indicates that traffic of “50 Mbps” is input to the AS 10 and traffic having the prefix “50.0.0.0/24” is output of “250 Mbps” from the AS 10.

図7に、オリジンAS単位記憶部132の一例を示す。図7に示すように、オリジンAS単位記憶部132は、「集計時刻」、「オリジンAS」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「オリジンAS」は、図3に示した経路情報記憶部111の「オリジンAS」に対応する。「入力トラフィック量」は、対応する「オリジンAS」に記憶されているASがオリジンASである経路を流通してAS10に入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、AS10から出力され、対応する「オリジンAS」に記憶されているASがオリジンASである経路を流通するトラフィックを示す。   FIG. 7 shows an example of the origin AS unit storage unit 132. As illustrated in FIG. 7, the origin AS unit storage unit 132 includes items such as “total time”, “origin AS”, “input traffic volume”, and “output traffic volume”. “Origin AS” corresponds to “origin AS” in the path information storage unit 111 illustrated in FIG. 3. The “input traffic amount” indicates traffic that is input to the AS 10 through a route in which the AS stored in the corresponding “origin AS” is the origin AS. The “output traffic amount” indicates traffic that is output from the AS 10 and flows through a route in which the AS stored in the corresponding “origin AS” is the origin AS.

例えば、図7に例示したオリジンAS単位記憶部132の3行目は、「4月13日10時0分〜10時5分」に、オリジンASがAS50である経路を流通するトラフィックがAS10に「50Mbps」だけ入力され、オリジンASがAS50である経路を流通するトラフィックがAS10から「250Mbps」だけ出力されたことを示している。   For example, in the third line of the origin AS unit storage unit 132 illustrated in FIG. 7, the traffic flowing through the route whose origin AS is AS50 is transmitted to the AS10 on “April 13, 10:00:00 to 10:05”. Only “50 Mbps” is input, and traffic flowing through the route whose origin AS is AS 50 is output from the AS 10 by “250 Mbps”.

図8に、ピアAS単位記憶部133の一例を示す。図8に示すように、ピアAS単位記憶部133は、「集計時刻」、「ピアAS」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「ピアAS」は、図3に示した経路情報記憶部111の「ピアAS」に対応する。「入力トラフィック量」は、対応する「ピアAS」に記憶されているASがピアASである経路を流通してAS10に入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、AS10から出力され、対応する「ピアAS」に記憶されているASがピアASである経路を流通するトラフィックを示す。   FIG. 8 shows an example of the peer AS unit storage unit 133. As shown in FIG. 8, the peer AS unit storage unit 133 includes items such as “total time”, “peer AS”, “input traffic amount”, and “output traffic amount”. “Peer AS” corresponds to “Peer AS” in the path information storage unit 111 illustrated in FIG. 3. The “input traffic amount” indicates traffic input to the AS 10 through a route in which the AS stored in the corresponding “peer AS” is the peer AS. The “output traffic amount” indicates traffic that is output from the AS 10 and flows through a route in which the AS stored in the corresponding “peer AS” is the peer AS.

例えば、図8に例示したピアAS単位記憶部133の1行目は、「4月13日10時0分〜10時5分」に、ピアASがAS20である経路を流通するトラフィックがAS10に「250Mbps」だけ入力され、ピアASがAS20である経路を流通するトラフィックがAS10から「350Mbps」だけ出力されたことを示している。   For example, the first line of the peer AS unit storage unit 133 illustrated in FIG. 8 is “April 13, 10:00:00 to 10: 5”, and traffic flowing through the route where the peer AS is AS20 is transferred to the AS10. Only “250 Mbps” is input, and traffic flowing through the route whose peer AS is the AS 20 is output from the AS 10 by “350 Mbps”.

図9に、ASパス単位記憶部134の一例を示す。図9に示すように、ASパス単位記憶部134は、「集計時刻」、「ASパス」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「ASパス」は、図3に示した経路情報記憶部111の「ASパス」に対応する。「入力トラフィック量」は、対応する「ASパス」に記憶されている経路を流通してAS10に入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、AS10から出力され、対応する「ASパス」に記憶されている経路を流通するトラフィックを示す。   FIG. 9 shows an example of the AS path unit storage unit 134. As illustrated in FIG. 9, the AS path unit storage unit 134 includes items such as “total time”, “AS path”, “input traffic volume”, and “output traffic volume”. The “AS path” corresponds to the “AS path” in the path information storage unit 111 illustrated in FIG. The “input traffic amount” indicates the traffic that is input to the AS 10 through the route stored in the corresponding “AS path”. The “output traffic amount” indicates the traffic that is output from the AS 10 and flows through the route stored in the corresponding “AS path”.

例えば、図9に例示したASパス単位記憶部134の1行目は、「4月13日10時0分〜10時5分」に、ASパス「10 20 50」が示す経路を流通するトラフィックがAS10に「50Mbps」だけ入力され、ASパス「10 20 50」が示す経路を流通するトラフィックがAS10から「250Mbps」だけ出力されたことを示している。   For example, the first line of the AS path unit storage unit 134 illustrated in FIG. 9 shows traffic flowing through the route indicated by the AS path “10 20 50” on “April 13, 10:00:00 to 10:05”. Is input to the AS 10 by “50 Mbps”, and traffic flowing through the route indicated by the AS path “10 20 50” is output from the AS 10 by “250 Mbps”.

図10に、ASリンク単位記憶部135の一例を示す。図10に示すように、ASリンク単位記憶部135は、「集計時刻」、「ASリンク」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「ASリンク」は、図3に示した経路情報記憶部111の「ASリンク」に対応する。「入力トラフィック量」は、対応する「ASリンク」に記憶されているASリンクを流通してAS10に入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、AS10から出力され、対応する「ASリンク」に記憶されているASリンクを流通するトラフィックを示す。   FIG. 10 shows an example of the AS link unit storage unit 135. As shown in FIG. 10, the AS link unit storage unit 135 has items such as “total time”, “AS link”, “input traffic volume”, and “output traffic volume”. The “AS link” corresponds to the “AS link” in the route information storage unit 111 illustrated in FIG. The “input traffic amount” indicates traffic that is input to the AS 10 through the AS link stored in the corresponding “AS link”. The “output traffic amount” indicates traffic that is output from the AS 10 and flows through the AS link stored in the corresponding “AS link”.

例えば、図10に例示したASリンク単位記憶部135の1行目は、「4月13日10時0分〜10時5分」に、ASリンクL12を流通するトラフィックがAS10に「250Mbps」だけ入力され、ASリンク12を流通するトラフィックがAS10から「350Mbps」だけ出力されたことを示している。   For example, the first line of the AS link unit storage unit 135 illustrated in FIG. 10 indicates that traffic flowing through the AS link L12 is “250 Mbps” in the AS 10 at “10: 10-10: 05 April 13”. This indicates that the traffic that has been input and distributed through the AS link 12 has been output from the AS 10 by “350 Mbps”.

図11に、ルータアドレス単位記憶部136の一例を示す。図11に示すように、ルータアドレス単位記憶部136は、「集計時刻」、「ルータアドレス」、「入力トラフィック量」、「出力トラフィック量」といった項目を有する。「ルータアドレス」は、図3に示した経路情報記憶部111の「ルータアドレス」に対応する。「入力トラフィック量」は、対応する「ルータアドレス」に記憶されているルータに入力されるトラフィックを示す。「出力トラフィック量」は、対応する「ルータアドレス」に記憶されているルータから出力されるトラフィックを示す。   FIG. 11 shows an example of the router address unit storage unit 136. As shown in FIG. 11, the router address unit storage unit 136 includes items such as “total time”, “router address”, “input traffic amount”, and “output traffic amount”. The “router address” corresponds to the “router address” in the route information storage unit 111 illustrated in FIG. The “input traffic amount” indicates the traffic input to the router stored in the corresponding “router address”. The “output traffic amount” indicates the traffic output from the router stored in the corresponding “router address”.

図2の説明に戻って、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113に記憶されている送信元IPアドレスと送信先IPアドレスとトラフィック量、及び、経路情報記憶部111に記憶されているプレフィックスとに基づいて、経路情報の属性毎にトラフィック量を集計する。   Returning to the description of FIG. 2, the traffic totaling unit 141 includes the source IP address, destination IP address, traffic volume stored in the flow information storage unit 113, and prefix stored in the route information storage unit 111. Based on the above, the traffic volume is aggregated for each attribute of the route information.

具体的には、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔で送信先プレフィックス毎にトラフィックを集計し、集計結果をプレフィックス単位記憶部131に格納する。また、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔でオリジンAS毎にトラフィックを集計し、集計結果をオリジンAS単位記憶部132に格納する。また、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔でピアAS毎にトラフィックを集計し、集計結果をピアAS単位記憶部133に格納する。また、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔でASパス毎にトラフィックを集計し、集計結果をASパス単位記憶部134に格納する。また、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔でASリンク毎にトラフィックを集計し、集計結果をASリンク単位記憶部135に格納する。また、トラフィック集計部141は、所定の時間間隔でルータのIPアドレス毎にトラフィックを集計し、集計結果をルータアドレス単位記憶部136に格納する。   Specifically, the traffic totaling unit 141 totals traffic for each transmission destination prefix at a predetermined time interval, and stores the totaling result in the prefix unit storage unit 131. Further, the traffic totaling unit 141 totals traffic for each origin AS at a predetermined time interval, and stores the totaling result in the origin AS unit storage unit 132. The traffic totaling unit 141 totals traffic for each peer AS at a predetermined time interval, and stores the totaling result in the peer AS unit storage unit 133. The traffic totaling unit 141 totals traffic for each AS path at a predetermined time interval, and stores the totalization result in the AS path unit storage unit 134. The traffic totaling unit 141 totals traffic for each AS link at a predetermined time interval, and stores the totalization result in the AS link unit storage unit 135. The traffic totaling unit 141 totals traffic for each IP address of the router at a predetermined time interval, and stores the totaling result in the router address unit storage unit 136.

なお、トラフィック集計部141は、上記以外の経路情報の属性についても、かかる属性毎にトラフィック量を集計する。具体的には、トラフィック集計部141は、ネクストホップ毎にトラフィックを集計し、コミュニティ毎にトラフィックを集計し、ASパス長毎にトラフィックを集計し、各々の集計結果を図示しない記憶部に格納する。   Note that the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount for each attribute of the route information other than the above. Specifically, the traffic totalization unit 141 totals traffic for each next hop, totals traffic for each community, totals traffic for each AS path length, and stores each totalization result in a storage unit (not shown). .

ここで、トラフィック集計部141によるトラフィック集計処理について説明する。なお、ここでは、経路情報記憶部111が図3に示した状態であり、フロー情報記憶部113が図5に示した状態であるものとする。また、以下では、トラフィック集計部141は、5分間隔でトラフィック量を集計するものとする。   Here, the traffic totaling process by the traffic totaling unit 141 will be described. Here, it is assumed that the route information storage unit 111 is in the state shown in FIG. 3 and the flow information storage unit 113 is in the state shown in FIG. In the following, it is assumed that the traffic totaling unit 141 totals the traffic volume at intervals of 5 minutes.

トラフィック集計部141は、まず、フロー情報記憶部113から、受信時刻が集計対象時間に該当するレコードを取得する。そして、トラフィック集計部141は、取得したレコードに含まれるトラフィック量を、入力トラフィックと出力トラフィックとに分けて、プレフィックス毎に集計する。このとき、フロー情報記憶部113は、経路情報記憶部111に記憶されているプレフィックス毎にトラフィック量を集計する。そして、トラフィック集計部141は、集計したトラフィック量をプレフィックス単位記憶部131に格納する。なお、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111に記憶されているプレフィックスのうち、プレフィックス長が最も長いプレフィックスのみをトラフィックの集計対象とする。   The traffic totaling unit 141 first acquires a record whose reception time corresponds to the totaling time from the flow information storage unit 113. Then, the traffic counting unit 141 divides the traffic amount included in the acquired record into input traffic and output traffic, and totals each prefix. At this time, the flow information storage unit 113 totals the traffic amount for each prefix stored in the route information storage unit 111. Then, the traffic totaling unit 141 stores the total traffic amount in the prefix unit storage unit 131. Note that the traffic totaling unit 141 sets only the prefix with the longest prefix length among the prefixes stored in the route information storage unit 111 as the traffic totaling target.

例えば、集計対象時間が「4月13日10時0分〜10時5分」である場合に、トラフィック集計部141は、図5に例示したフロー情報記憶部113の1行目〜6行目のレコードを取得する。そして、トラフィック集計部141は、取得したレコードに含まれるトラフィック量がAS10に入力される入力トラフィックを示すか、又は、AS10から出力される出力トラフィックを示すかを判定する。   For example, when the aggregation target time is “10:00 on April 13, 10:10 to 10: 5”, the traffic aggregation unit 141 displays the first to sixth lines of the flow information storage unit 113 illustrated in FIG. Get the record. Then, the traffic totaling unit 141 determines whether the traffic amount included in the acquired record indicates input traffic input to the AS 10 or indicates output traffic output from the AS 10.

ここで、トラフィックの入出力を判定する処理について、図5に示したフロー情報記憶部113の1行目のレコードを例に挙げて説明する。図5に示したフロー情報記憶部113の1行目を参照すると、ルータアドレスが「RA11」であり、インタフェースIDが「IF11a」であり、送信元IPアドレスが「10.0.0.1」であり、送信先IPアドレスが「50.0.0.1」である。   Here, the process of determining traffic input / output will be described by taking the record in the first row of the flow information storage unit 113 shown in FIG. 5 as an example. Referring to the first line of the flow information storage unit 113 shown in FIG. 5, the router address is “RA11”, the interface ID is “IF11a”, and the transmission source IP address is “10.0.0.1”. And the destination IP address is “50.0.0.1”.

上述したように、ルータアドレス「RA11」はルータ11を示し、インタフェースID「IF11a」は、ルータ12と接続されるルータ11のインタフェースを示す。また、プレフィックス「M.0.0.0/N」は、AS10〜AS80のうち、AS”M”0と接続されるネットワークのネットワークアドレスを示す。すなわち、IPアドレス「10.0.0.1」に対応するネットワークアドレス「10.0.0.0/N」は、AS10と接続されるネットワークであり、IPアドレス「50.0.0.1」に対応するネットワークアドレス「50.0.0.0/N」は、AS50と接続されるネットワークである。   As described above, the router address “RA11” indicates the router 11, and the interface ID “IF11a” indicates the interface of the router 11 connected to the router 12. The prefix “M.0.0.0 / N” indicates the network address of the network connected to AS “M” 0 among AS10 to AS80. That is, the network address “10.0.0.0/N” corresponding to the IP address “10.0.0.1” is a network connected to the AS 10 and the IP address “50.0.0.1”. The network address “50.0.0.0/N” corresponding to “” is a network connected to the AS 50.

したがって、フロー情報記憶部113の1行目は、AS10からAS50へ流通するトラフィックが「150Mbps」であることを示している。言い換えれば、図5に示したフロー情報記憶部113の1行目は、AS10内のルータ11のインタフェースからルータ12に出力されるトラフィック量が「150Mbps」であることを示している。   Therefore, the first line of the flow information storage unit 113 indicates that the traffic distributed from the AS 10 to the AS 50 is “150 Mbps”. In other words, the first line of the flow information storage unit 113 shown in FIG. 5 indicates that the amount of traffic output from the interface of the router 11 in the AS 10 to the router 12 is “150 Mbps”.

同様の理由により、例えば、図5に例示したフロー情報記憶部113の2行目は、ルータ11からルータ12に出力されるトラフィック量が「100Mbps」であることを示し、図5に例示したフロー情報記憶部113の3行目は、ルータ12からルータ11に入力されるトラフィック量が「50Mbps」であることを示している。   For the same reason, for example, the second row of the flow information storage unit 113 illustrated in FIG. 5 indicates that the traffic amount output from the router 11 to the router 12 is “100 Mbps”, and the flow illustrated in FIG. The third line of the information storage unit 113 indicates that the amount of traffic input from the router 12 to the router 11 is “50 Mbps”.

このように、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113に記憶されているルータアドレス、インタフェースID、送信元IPアドレス及び送信先IPアドレスに基づいて、トラフィックが流通するルータのインタフェースを特定することができ、さらに、かかるトラフィックがルータのインタフェースに入力されるのか出力されるのかを特定することができる。   As described above, the traffic totaling unit 141 specifies the interface of the router through which the traffic flows based on the router address, the interface ID, the transmission source IP address, and the transmission destination IP address stored in the flow information storage unit 113. In addition, it is possible to specify whether such traffic is input to or output from the interface of the router.

このようにしてトラフィックの入出力を判定した後に、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111からプレフィックスを取得する。ここでは、集計対象時間が「4月13日10時0分〜10時5分」であるので、図3に示した経路情報記憶部111には、1行目〜4行目までしか情報が記憶されていない。したがって、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111からプレフィックス「50.0.0.0/24」、「70.0.0.0/16」、「40.0.0.0/24」及び「30.0.0.0/16」を取得する。   After determining the traffic input / output in this way, the traffic totaling unit 141 acquires a prefix from the path information storage unit 111. Here, since the aggregation target time is “April 13, 10:00 to 10: 5”, the route information storage unit 111 shown in FIG. 3 has information only in the first to fourth lines. Not remembered. Therefore, the traffic totaling unit 141 receives the prefix “50.0.0.0/24”, “70.0.0.0/16”, “40.0.0.0/24” from the route information storage unit 111. And “30.0.0.0/16” are acquired.

続いて、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113から取得したレコードのうち、送信元IPアドレスがプレフィックス「50.0.0.0/24」に属するレコードを特定する。ここでは、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113の3行目のレコードを特定する。そして、トラフィック集計部141は、プレフィックス「50.0.0.0/24」の入力トラフィックとして、フロー情報記憶部113の3行目のレコードに含まれるトラフィック量「50Mbps」を集計する。   Subsequently, the traffic totaling unit 141 specifies a record whose transmission source IP address belongs to the prefix “50.0.0.0/24” among the records acquired from the flow information storage unit 113. Here, the traffic totaling unit 141 identifies the record in the third row of the flow information storage unit 113. Then, the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount “50 Mbps” included in the record in the third row of the flow information storage unit 113 as the input traffic of the prefix “50.0.0.0/24”.

続いて、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113から取得したレコードのうち、送信先IPアドレスがプレフィックス「50.0.0.0/24」に属するレコードを特定する。ここでは、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113の1行目及び2行目のレコードを特定する。そして、トラフィック集計部141は、プレフィックス「50.0.0.0/24」の出力トラフィックとして、フロー情報記憶部113の1行目及び2行目のレコードに含まれるトラフィック量「150Mbps」と「100Mbps」とを加算した「250Mbps」を集計する。   Subsequently, the traffic totaling unit 141 specifies a record whose transmission destination IP address belongs to the prefix “50.0.0.0/24” among the records acquired from the flow information storage unit 113. Here, the traffic totaling unit 141 identifies the records on the first and second lines of the flow information storage unit 113. The traffic totaling unit 141 then outputs traffic volumes “150 Mbps” and “150 Mbps” included in the records in the first and second rows of the flow information storage unit 113 as output traffic of the prefix “50.0.0.0/24”. “250 Mbps” obtained by adding “100 Mbps” is added up.

同様にして、トラフィック集計部141は、プレフィックス「70.0.0.0/16」の出力トラフィックとしてトラフィック量「200Mbps」を集計し、プレフィックス「70.0.0.0/16」の入力トラフィックとしてトラフィック量「100Mbps」を集計する。   Similarly, the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount “200 Mbps” as the output traffic of the prefix “70.0.0.0/16”, and the input traffic of the prefix “70.0.0.0/16”. As a result, the traffic volume “100 Mbps” is totaled.

そして、トラフィック集計部141は、集計したトラフィック量をプレフィックス単位記憶部131に格納する。具体的には、図6に例示したプレフィックス単位記憶部131のように、トラフィック集計部141は、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、プレフィックス「50.0.0.0/24」と、入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを対応付けて、プレフィックス単位記憶部131に格納する。また、トラフィック集計部141は、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、プレフィックス「70.0.0.0/16」と、入力トラフィック量「200Mbps」と、出力トラフィック量「100Mbps」とを対応付けて、プレフィックス単位記憶部131に格納する。   Then, the traffic totaling unit 141 stores the total traffic amount in the prefix unit storage unit 131. Specifically, like the prefix unit storage unit 131 illustrated in FIG. 6, the traffic totaling unit 141 includes the totaling time “April 13, 10:00:00 to 10: 5” and the prefix “50.0. 0.0 / 24 ”, the input traffic volume“ 50 Mbps ”, and the output traffic volume“ 250 Mbps ”are associated with each other and stored in the prefix unit storage unit 131. Further, the traffic totaling unit 141 outputs the totaling time “April 13, 10: 00: 00-10: 05”, the prefix “70.0.0.0/16”, the input traffic amount “200 Mbps”, and the output The traffic volume “100 Mbps” is stored in the prefix unit storage unit 131 in association with it.

続いて、トラフィック集計部141は、オリジンAS毎にトラフィック量を集計する。具体的には、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、オリジンASを取得する。上述したように、ここでは、監視対象時間が「4月13日10時0分〜10時5分」であるので、図3に示した経路情報記憶部111には、1行目〜4行目までしか情報が記憶されていない。したがって、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、オリジンASとして、AS30、AS40、AS50、AS70を取得する。   Subsequently, the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount for each origin AS. Specifically, the traffic totaling unit 141 acquires the origin AS from the route information storage unit 111. As described above, since the monitoring target time is “April 13, 10: 00: 00-10: 05”, the path information storage unit 111 shown in FIG. Information is stored only up to the eyes. Therefore, the traffic totaling unit 141 acquires AS30, AS40, AS50, and AS70 as the origin AS from the route information storage unit 111.

そして、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、AS30がオリジンASであるプレフィックス「30.0.0.0/16」を取得する。そして、トラフィック集計部141は、プレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「30.0.0.0/16」に対応する入力トラフィック量と出力トラフィック量とを取得する。図6に示すように、プレフィックス単位記憶部131は、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」に対応する入力トラフィック量及び出力トラフィック量を保持しない。したがって、トラフィック集計部141は、プレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「30.0.0.0/16」に対応する入力トラフィック量及び出力トラフィック量を取得しない。   Then, the traffic totaling unit 141 acquires the prefix “30.0.0.0/16” in which the AS 30 is the origin AS from the route information storage unit 111. Then, the traffic totaling unit 141 acquires the input traffic amount and the output traffic amount corresponding to the prefix “30.0.0.0/16” from the prefix unit storage unit 131. As illustrated in FIG. 6, the prefix unit storage unit 131 does not hold the input traffic volume and the output traffic volume corresponding to the aggregation time “April 13, 10: 00: 00-10: 05”. Therefore, the traffic totaling unit 141 does not acquire the input traffic amount and the output traffic amount corresponding to the prefix “30.0.0.0/16” from the prefix unit storage unit 131.

そして、トラフィック集計部141は、図7に示すように、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、オリジンAS「30」と、入力トラフィック量「0Mbps」と、出力トラフィック量「0Mbps」とを対応付けて、オリジンAS単位記憶部132に格納する。同様に、トラフィック集計部141は、オリジンAS「40」と、入力トラフィック量「0Mbps」と、出力トラフィック量「0Mbps」とを対応付けて、オリジンAS単位記憶部132に格納する。   Then, as shown in FIG. 7, the traffic totaling unit 141 outputs the totaling time “April 13, 10:00:00 to 10: 5”, the origin AS “30”, the input traffic amount “0 Mbps”, and the output The traffic volume “0 Mbps” is stored in the origin AS unit storage unit 132 in association with each other. Similarly, the traffic totaling unit 141 stores the origin AS “40”, the input traffic amount “0 Mbps”, and the output traffic amount “0 Mbps” in association with each other in the origin AS unit storage unit 132.

また、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、AS50がオリジンASであるプレフィックス「50.0.0.0/24」を取得する。そして、トラフィック集計部141は、図6に例示したプレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「50.0.0.0/24」に対応する入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを取得する。そして、トラフィック集計部141は、図7に示すように、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、オリジンAS「50」と、入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを対応付けて、オリジンAS単位記憶部132に格納する。同様に、トラフィック集計部141は、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、オリジンAS「70」と、入力トラフィック量「200Mbps」と、出力トラフィック量「100Mbps」とを対応付けて、オリジンAS単位記憶部132に格納する。   In addition, the traffic totaling unit 141 acquires the prefix “50.0.0.0/24” in which the AS 50 is the origin AS from the route information storage unit 111. Then, the traffic totaling unit 141 receives the input traffic amount “50 Mbps” and the output traffic amount “250 Mbps” corresponding to the prefix “50.0.0.0/24” from the prefix unit storage unit 131 illustrated in FIG. To get. Then, as shown in FIG. 7, the traffic totaling unit 141 outputs the totaling time “April 13, 10:00:00 to 10: 5”, the origin AS “50”, the input traffic amount “50 Mbps”, and the output The traffic amount “250 Mbps” is associated with each other and stored in the origin AS unit storage unit 132. Similarly, the traffic totalization unit 141 calculates the total time “April 13, 10:00 to 10: 5”, the origin AS “70”, the input traffic volume “200 Mbps”, and the output traffic volume “100 Mbps”. Are stored in the origin AS unit storage unit 132 in association with each other.

続いて、トラフィック集計部141は、ピアAS毎にトラフィック量を集計する。具体的には、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、ピアASを取得する。ここでは、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、ピアASとして、AS20、AS30を取得する。   Subsequently, the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount for each peer AS. Specifically, the traffic totaling unit 141 acquires the peer AS from the route information storage unit 111. Here, the traffic totalization unit 141 acquires AS20 and AS30 as the peer AS from the route information storage unit 111.

そして、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、AS20がピアASであるプレフィックス「50.0.0.0/24」及び「70.0.0.0/16」を取得する。そして、トラフィック集計部141は、プレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「50.0.0.0/24」に対応する入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを取得する。また、トラフィック集計部141は、プレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「70.0.0.0/16」に対応する入力トラフィック量「200Mbps」と、出力トラフィック量「100Mbps」とを取得する。   Then, the traffic totaling unit 141 acquires the prefixes “50.0.0.0/24” and “70.0.0.0/16” in which the AS 20 is the peer AS from the route information storage unit 111. Then, the traffic totaling unit 141 acquires the input traffic amount “50 Mbps” and the output traffic amount “250 Mbps” corresponding to the prefix “50.0.0.0/24” from the prefix unit storage unit 131. Further, the traffic totaling unit 141 acquires the input traffic amount “200 Mbps” and the output traffic amount “100 Mbps” corresponding to the prefix “70.0.0.0/16” from the prefix unit storage unit 131.

そして、トラフィック集計部141は、プレフィックス「50.0.0.0/24」に対応する入力トラフィック量「50Mbps」と、プレフィックス「70.0.0.0/16」に対応する入力トラフィック量「200Mbps」とを加算して「250Mbps」を算出する。また、トラフィック集計部141は、プレフィックス「50.0.0.0/24」に対応する出力トラフィック量「250Mbps」と、プレフィックス「70.0.0.0/16」に対応する出力トラフィック量「100Mbps」とを加算して「350Mbps」を算出する。   Then, the traffic totaling unit 141 receives the input traffic volume “50 Mbps” corresponding to the prefix “50.0.0.0/24” and the input traffic volume “70.0.0.0/16” “ "200 Mbps" is added to calculate "250 Mbps". Further, the traffic totaling unit 141 outputs the output traffic amount “250 Mbps” corresponding to the prefix “50.0.0.0/24” and the output traffic amount “50.0.0.0/16” corresponding to the prefix “70.0.0.0/16”. “350 Mbps” is calculated by adding “100 Mbps”.

そして、トラフィック集計部141は、図8に示すように、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、ピアAS「20」と、入力トラフィック量「250Mbps」と、出力トラフィック量「350Mbps」とを対応付けて、ピアAS単位記憶部133に格納する。同様に、トラフィック集計部141は、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、ピアAS「30」と、入力トラフィック量「0Mbps」と、出力トラフィック量「0Mbps」とを対応付けて、ピアAS単位記憶部133に格納する。   Then, as shown in FIG. 8, the traffic totaling unit 141 outputs the totaling time “April 13, 10:00:00 to 10: 5”, the peer AS “20”, the input traffic amount “250 Mbps”, and the output The traffic amount “350 Mbps” is associated and stored in the peer AS unit storage unit 133. Similarly, the traffic totalization unit 141 calculates the total time “April 13, 10: 00: 00-10: 05”, peer AS “30”, input traffic volume “0 Mbps”, and output traffic volume “0 Mbps”. Are stored in the peer AS unit storage unit 133 in association with each other.

また、トラフィック集計部141は、経路情報記憶部111から、AS50がピアASであるプレフィックス「50.0.0.0/24」を取得する。そして、トラフィック集計部141は、図6に例示したプレフィックス単位記憶部131から、プレフィックス「50.0.0.0/24」に対応する入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを取得する。そして、トラフィック集計部141は、図7に示すように、集計時刻「4月13日10時0分〜10時5分」と、ピアAS「50」と、入力トラフィック量「50Mbps」と、出力トラフィック量「250Mbps」とを対応付けて、ピアAS単位記憶部133に格納する。同様に、トラフィック集計部141は、ピアAS「70」と、入力トラフィック量「200Mbps」と、出力トラフィック量「100Mbps」とを対応付けて、ピアAS単位記憶部133に格納する。   Further, the traffic totaling unit 141 acquires the prefix “50.0.0.0/24” in which the AS 50 is the peer AS from the route information storage unit 111. Then, the traffic totaling unit 141 receives the input traffic amount “50 Mbps” and the output traffic amount “250 Mbps” corresponding to the prefix “50.0.0.0/24” from the prefix unit storage unit 131 illustrated in FIG. To get. Then, as shown in FIG. 7, the traffic totaling unit 141 outputs the totaling time “April 13, 10:00 to 10: 5”, the peer AS “50”, the input traffic amount “50 Mbps”, and the output The traffic amount “250 Mbps” is associated with each other and stored in the peer AS unit storage unit 133. Similarly, the traffic totaling unit 141 stores the peer AS “70”, the input traffic amount “200 Mbps”, and the output traffic amount “100 Mbps” in the peer AS unit storage unit 133 in association with each other.

同様にして、トラフィック集計部141は、ASパス毎にトラフィックを集計してASパス単位記憶部134を更新し、ASリンク毎にトラフィックを集計してASリンク単位記憶部135を更新し、ルータアドレス毎にトラフィックを集計してルータアドレス単位記憶部136を更新する。   Similarly, the traffic totaling unit 141 aggregates traffic for each AS path and updates the AS path unit storage unit 134, aggregates traffic for each AS link, updates the AS link unit storage unit 135, and updates the router address. The traffic is counted every time and the router address unit storage unit 136 is updated.

閾値算出部142は、トラフィック監視を行う場合に、トラフィック量記憶部130に記憶されている情報に基づいて、後述するトラフィック変動検出部143によってトラフィック量の異常が検出される際に用いられる閾値を算出する。後述するトラフィック変動検出部143は、経路情報の属性毎に、トラフィック量が異常であるか否かを判定する。したがって、閾値算出部142は、経路情報の属性毎に、入力トラフィック用の閾値と、出力トラフィック用の閾値とを算出する。なお、入力トラフィック用の閾値を算出する処理と、出力トラフィック用の閾値を算出する処理とは同様であるので、以下では、入力トラフィック用の閾値と、出力トラフィック用の閾値とのいずれでもよい場合には、双方を区別せずに説明する。   When performing traffic monitoring, the threshold value calculation unit 142 sets a threshold value used when a traffic fluctuation detection unit 143 (to be described later) detects a traffic amount abnormality based on information stored in the traffic amount storage unit 130. calculate. The traffic fluctuation detection unit 143 described later determines whether or not the traffic amount is abnormal for each attribute of the route information. Therefore, the threshold calculation unit 142 calculates a threshold for input traffic and a threshold for output traffic for each attribute of the route information. Since the process for calculating the threshold for input traffic and the process for calculating the threshold for output traffic are the same, in the following, either the threshold for input traffic or the threshold for output traffic may be used. Will be described without distinguishing both.

具体的には、閾値算出部142は、プレフィックス単位記憶部131に記憶されている情報を用いて、トラフィック変動検出部143によってプレフィックス毎のトラフィック量が異常であるか否かが判定される際に用いられる閾値を算出する。同様に、閾値算出部142は、オリジンAS毎、ピアAS毎、ASパス毎、ASリンク毎、ルータアドレス毎のトラフィック量が異常であるか否かが判定される際に用いられる閾値をそれぞれ算出する。   Specifically, the threshold value calculation unit 142 uses the information stored in the prefix unit storage unit 131 when the traffic fluctuation detection unit 143 determines whether the traffic amount for each prefix is abnormal. Calculate the threshold used. Similarly, the threshold value calculation unit 142 calculates threshold values used when it is determined whether or not the traffic amount for each origin AS, each peer AS, each AS path, each AS link, and each router address is abnormal. To do.

ここで、図12及び図13を用いて、閾値算出部142による閾値算出処理について詳細に説明する。図12は、トラフィック変動の一例を示す図である。図13は、単位時間当たりのトラフィック変動の一例を示す図である。なお、閾値算出部142による閾値算出処理は、経路情報の属性によって異なるものではないので、ここでは、プレフィックス毎のトラフィック量に対応する閾値を算出する場合を例に挙げて説明する。すなわち、図12は、プレフィックス単位記憶部131に記憶されているトラフィック量をグラフで表した図であるものとする。   Here, the threshold value calculation processing by the threshold value calculation unit 142 will be described in detail with reference to FIGS. 12 and 13. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation per unit time. Note that the threshold calculation processing by the threshold calculation unit 142 does not differ depending on the attribute of the route information, and here, a case where a threshold corresponding to the traffic amount for each prefix is calculated will be described as an example. That is, FIG. 12 is a diagram showing the traffic amount stored in the prefix unit storage unit 131 in a graph.

図12に示した例では、後述するトラフィック変動検出部143が、トラフィック監視対象日時における監視時間帯「t0」におけるトラフィックが異常であるか否かを検出するものとする。なお、実施例1において、監視時間帯は、図6〜図11に例示した集計時刻に対応するものとする。すなわち、図6〜図11に示した例では、監視時間帯は、「5分」となる。   In the example illustrated in FIG. 12, it is assumed that the traffic fluctuation detection unit 143 described later detects whether or not the traffic in the monitoring time zone “t0” at the traffic monitoring target date and time is abnormal. In the first embodiment, the monitoring time zone corresponds to the total time illustrated in FIGS. That is, in the example shown in FIGS. 6 to 11, the monitoring time zone is “5 minutes”.

かかる場合に、閾値算出部142は、プレフィックス単位記憶部131から、閾値を算出するために用いる単位時間(以下、「閾値算出単位時間」と表記する場合がある)分のトラフィック量を取得する。このとき、閾値算出部142は、プレフィックス単位記憶部131から、例えば、監視時間帯「t0」の直前における閾値算出単位時間「t1」分のトラフィック量を取得する。   In such a case, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic amount for the unit time used for calculating the threshold value (hereinafter sometimes referred to as “threshold value calculation unit time”) from the prefix unit storage unit 131. At this time, the threshold calculation unit 142 acquires, for example, the traffic amount for the threshold calculation unit time “t1” immediately before the monitoring time period “t0” from the prefix unit storage unit 131.

また、閾値算出部142は、プレフィックス単位記憶部131から、閾値算出単位時間「t1」における日時よりも所定の周期分だけ過去であり、かつ、かかる日時と同時間帯であるトラフィック量を取得する。ここで、実施例1における閾値算出部142は、上記の「所定の周期」として、「1日」、「1週間(7日)」、「直近の休日」を用いる。   Further, the threshold value calculation unit 142 acquires, from the prefix unit storage unit 131, a traffic amount that is a predetermined period before the date and time in the threshold value calculation unit time “t1” and that is in the same time zone as the date and time. . Here, the threshold value calculation unit 142 according to the first embodiment uses “1 day”, “1 week (7 days)”, and “most recent holiday” as the “predetermined period”.

すなわち、閾値算出部142は、図12に示した例において、閾値算出単位時間「t1」における日時よりも1日前であり、かつ、かかる日時と同時間帯である閾値算出単位時間「t2」におけるトラフィック量を取得する。また、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t1」における日時に対して直近の休日であり、かつ、かかる日時と同時間帯である閾値算出単位時間「t3」におけるトラフィック量を取得する。また、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t1」における日時よりも1週間前であり、かつ、かかる日時と同時間帯である閾値算出単位時間「t4」におけるトラフィック量を取得する。   That is, in the example illustrated in FIG. 12, the threshold calculation unit 142 is one day before the date and time in the threshold calculation unit time “t1” and is in the threshold calculation unit time “t2” that is the same time zone as the date and time. Get traffic volume. Further, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic volume in the threshold value calculation unit time “t3” that is the latest holiday with respect to the date and time in the threshold value calculation unit time “t1” and is in the same time zone as the date and time. Further, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic volume in the threshold value calculation unit time “t4” that is one week before the date and time in the threshold value calculation unit time “t1” and that is in the same time zone as the date and time.

例えば、閾値算出単位時間が「1時間」であり、監視時間帯「t0」が「4月13日10時0分〜10時5分」であるものとする。かかる場合に、閾値算出部142は、監視時間帯t0=「4月13日10時0分〜10時5分」の直前における閾値算出単位時間「t1」=「4月13日9時〜10時」のトラフィック量を取得する。また、閾値算出部142は、「1日」前のトラフィック量として、閾値算出単位時間「t2」=「4月12日9時〜10時」のトラフィック量を取得する。また、閾値算出部142は、「直近の休日」のトラフィック量として、閾値算出単位時間「t3」=「4月11日9時〜10時」のトラフィック量を取得する。なお、ここでは、「4月11日」が休日であるものとする。また、閾値算出部142は、「1週間」前のトラフィック量として、閾値算出単位時間「t4」=「4月6日9時〜10時」のトラフィック量を取得する。   For example, it is assumed that the threshold calculation unit time is “1 hour” and the monitoring time zone “t0” is “April 13, 10:00 to 10: 5”. In such a case, the threshold value calculation unit 142 sets the threshold value calculation unit time “t1” immediately before the monitoring time period t0 = “April 13, 10:00:00 to 10: 5” = “April 13, 9:00 to 10”. Get traffic volume for "hours". Further, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic amount for the threshold calculation unit time “t2” = “9:00 to 10:00 on April 12,” as the traffic amount before “1 day”. Further, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic amount of the threshold calculation unit time “t3” = “9:00 to 10:00 on April 11” as the traffic amount of “the latest holiday”. Here, it is assumed that “April 11” is a holiday. Further, the threshold value calculation unit 142 acquires the traffic amount of the threshold calculation unit time “t4” = “April 6 from 9:00 to 10:00” as the traffic amount before “one week”.

そして、閾値算出部142は、このようにして取得した閾値算出単位時間「t2」〜「t4」のトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が、監視時間帯「t0」の直前における閾値算出単位時間「t1」のトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量を抽出する。そして、閾値算出部142は、抽出したトラフィック量を用いてトラフィック量の変動許容範囲である閾値を算出する。   Then, the threshold value calculation unit 142 calculates the threshold value calculation unit immediately before the monitoring time period “t0” in the traffic amount fluctuation distribution among the traffic amounts of the threshold value calculation unit times “t2” to “t4” acquired in this way. A traffic volume similar to the traffic volume fluctuation distribution at time “t1” is extracted. Then, the threshold value calculation unit 142 calculates a threshold value that is an allowable fluctuation range of the traffic amount using the extracted traffic amount.

なお、「所定の周期」として「1日」を用いる理由は、トラフィック変動は前日と大きく変わらないことが多いからであり、前日のトラフィック量と大きく異なる場合には、異常であると判定できるからである。また、「所定の周期」として「1週間」を用いる理由は、トラフィック変動は同じ曜日で大きく変わらないことが多いからである。また、「所定の周期」として「直近の休日」を用いる理由は、トラフィック変動は平日と休日で異なる場合があり、監視対象日が祝日である場合には、前日や1週間前のトラフィック量と比較しても正しいトラフィック変動検出処理を行えない可能性があるからである。しかし、「所定の周期」に「直近の休日」を用いることで、監視対象日が祝日であっても正確にトラフィック変動検出処理を行うことができ、その結果、トラフィック変動の要因を正確に抽出することができる。   The reason for using “1 day” as the “predetermined period” is that traffic fluctuations are often not significantly different from the previous day, and when the traffic volume on the previous day is significantly different, it can be determined that there is an abnormality. It is. The reason for using “one week” as the “predetermined period” is that traffic fluctuations often do not change significantly on the same day of the week. Also, the reason for using “most recent holiday” as the “predetermined period” is that traffic fluctuations may differ between weekdays and holidays, and if the monitoring target day is a holiday, the traffic volume of the previous day or one week ago This is because there is a possibility that correct traffic fluctuation detection processing cannot be performed even if the comparison is made. However, by using “the most recent holiday” as the “predetermined period”, traffic fluctuation detection processing can be performed accurately even if the monitoring target day is a holiday, and as a result, the factors of traffic fluctuation can be accurately extracted. can do.

ここで、閾値算出部142によるトラフィック量の類似性を判定する処理の一例について説明する。閾値算出単位時間「t1」〜「t4」におけるトラフィック量は、例えば、図13に例示するように、所定の集計時間間隔毎に集計されたトラフィック量で表される。閾値算出部142は、図13のように表されるトラフィック量の変動分布が類似するか否かを判定する場合に、例えば、閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック量の平均値を算出する。また、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t2」におけるトラフィック量の平均値、閾値算出単位時間「t3」におけるトラフィック量の平均値、閾値算出単位時間「t4」におけるトラフィック量の平均値についても算出する。そして、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t2」〜「t4」におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の平均値が閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック量の平均値に最も近いトラフィック量が、閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック量に最も類似すると判定する。   Here, an example of a process for determining the similarity of the traffic amount by the threshold calculation unit 142 will be described. The traffic volume in the threshold calculation unit times “t1” to “t4” is represented by, for example, the traffic volume aggregated at predetermined aggregation time intervals as illustrated in FIG. The threshold value calculation unit 142 calculates, for example, an average value of the traffic volume in the threshold calculation unit time “t1” when determining whether or not the traffic volume fluctuation distributions shown in FIG. 13 are similar. Further, the threshold calculation unit 142 calculates the average value of the traffic volume in the threshold calculation unit time “t2”, the average value of the traffic volume in the threshold calculation unit time “t3”, and the average value of the traffic volume in the threshold calculation unit time “t4”. Is also calculated. Then, the threshold value calculation unit 142 has a traffic amount that is closest to the average value of the traffic amounts in the threshold calculation unit time “t1” among the traffic amounts in the threshold calculation unit times “t2” to “t4”. , It is determined that it is most similar to the traffic amount in the threshold calculation unit time “t1”.

また、例えば、閾値算出部142は、トラフィック量の最大値と最小値との差異であるトラフィック変動幅を算出して類似性を判断してもよい。具体的には、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t1」〜「t4」におけるトラフィック量のトラフィック変動幅をそれぞれ算出する。そして、閾値算出部142は、閾値算出単位時間「t2」〜「t4」におけるトラフィック量のうち、トラフィック変動幅が閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック変動幅に最も近いトラフィック量が、閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック量に最も類似すると判定してもよい。   For example, the threshold value calculation unit 142 may determine the similarity by calculating a traffic fluctuation range that is a difference between the maximum value and the minimum value of the traffic volume. Specifically, the threshold value calculation unit 142 calculates the traffic fluctuation width of the traffic amount in the threshold value calculation unit times “t1” to “t4”. Then, the threshold value calculation unit 142 determines that the traffic amount whose traffic fluctuation width is closest to the traffic fluctuation width in the threshold calculation unit time “t1” among the traffic amounts in the threshold calculation unit times “t2” to “t4” is the threshold calculation unit. It may be determined that the traffic amount at the time “t1” is most similar.

続いて、閾値算出部142による閾値算出処理の一例について説明する。閾値算出部142は、上記のようにして閾値算出単位時間「t1」におけるトラフィック量と類似する閾値算出単位時間のトラフィック量として、図13に例示するトラフィック量を抽出したものとする。かかる場合に、閾値算出部142は、例えば、図13に例示したトラフィック量の平均値T10を算出する。そして、閾値算出部142は、図13に例示するように、平均値T10にマージンM10を加算することで上限閾値T11を算出し、閾値T10からマージンM10を減算することで下限閾値T12を算出する。このように算出された上限閾値T11〜下限閾値T12が、変動許容範囲の閾値となる。   Next, an example of threshold calculation processing by the threshold calculation unit 142 will be described. It is assumed that the threshold calculation unit 142 extracts the traffic amount illustrated in FIG. 13 as the traffic amount of the threshold calculation unit time similar to the traffic amount in the threshold calculation unit time “t1” as described above. In such a case, the threshold calculation unit 142 calculates, for example, the average value T10 of the traffic amount illustrated in FIG. Then, as illustrated in FIG. 13, the threshold calculation unit 142 calculates the upper limit threshold T11 by adding the margin M10 to the average value T10, and calculates the lower limit threshold T12 by subtracting the margin M10 from the threshold T10. . The upper limit threshold value T11 to the lower limit threshold value T12 calculated in this way are the threshold values of the fluctuation allowable range.

なお、閾値算出部142は、トラフィック量の平均値と標準偏差を用いて、トラフィック量が所定の乖離度を超えた場合にかかるトラフィック量が異常であると判定されるように閾値を算出してもよい。   The threshold calculation unit 142 uses the average value and the standard deviation of the traffic volume to calculate the threshold so that the traffic volume is determined to be abnormal when the traffic volume exceeds a predetermined degree of deviation. Also good.

図2の説明に戻って、トラフィック変動検出部143は、経路情報の属性毎に、監視時間帯におけるトラフィック量が、閾値算出部142によって算出されたトラフィック用の閾値の範囲に含まれるか否かを判定する。なお、トラフィック変動検出部143は、入力トラフィックと、出力トラフィックとの双方について、閾値との比較処理を行う。入力トラフィックに対する処理と出力トラフィックに対する処理とは同様であるので、以下では、入力トラフィックに対する処理と出力トラフィックに対する処理とのいずれでもよい場合には、双方を区別せずに説明する。   Returning to the description of FIG. 2, the traffic fluctuation detection unit 143 determines whether the traffic amount in the monitoring time period is included in the traffic threshold range calculated by the threshold calculation unit 142 for each attribute of the route information. Determine. The traffic fluctuation detection unit 143 performs a comparison process with a threshold value for both input traffic and output traffic. Since the process for input traffic and the process for output traffic are the same, in the following, when either the process for input traffic or the process for output traffic may be performed, both will be described without distinction.

そして、トラフィック変動検出部143は、出力トラフィック量についても同様に判定する。そして、トラフィック変動検出部143は、監視対象時間におけるトラフィック量が閾値の範囲内に含まれない場合には、トラフィック量が異常であることを検出する。そして、トラフィック変動検出部143は、検出結果を検出履歴記憶部144に格納する。例えば、トラフィック変動検出部143は、トラフィック量の異常を検出した日時から、トラフィック量の異常を検出しなくなった日時までの異常検出区間を検出履歴記憶部144に格納する。トラフィック変動検出部143は、経路情報の属性毎に、このようなトラフィック変動検出処理を行う。   And the traffic fluctuation | variation detection part 143 determines similarly about output traffic amount. The traffic fluctuation detection unit 143 detects that the traffic amount is abnormal when the traffic amount in the monitoring target time is not included in the threshold range. Then, the traffic fluctuation detection unit 143 stores the detection result in the detection history storage unit 144. For example, the traffic fluctuation detection unit 143 stores the abnormality detection section from the date and time when the traffic amount abnormality is detected to the date and time when the traffic amount abnormality is no longer detected in the detection history storage unit 144. The traffic fluctuation detection unit 143 performs such traffic fluctuation detection processing for each attribute of the route information.

検出履歴記憶部144は、トラフィック変動検出部143による検出結果を記憶する。例えば、検出履歴記憶部144は、上述したように、トラフィック変動検出部143によってトラフィック量が異常であると検出された異常検出区間を記憶する。   The detection history storage unit 144 stores the detection result by the traffic fluctuation detection unit 143. For example, as described above, the detection history storage unit 144 stores the abnormality detection section in which the traffic fluctuation detection unit 143 detects that the traffic amount is abnormal.

なお、上記の閾値算出部142は、検出履歴記憶部144に記憶されている異常検出区間を除外して閾値を算出する。図14を用いて具体的に説明する。図14は、トラフィック変動の一例を示す図である。閾値算出部142は、図14に示したトラフィック量から閾値を算出する場合に、検出履歴記憶部144を参照して、異常検出区間G11を特定する。そして、閾値算出部142は、特定した異常検出区間G11を除外してトラフィック量の平均値等を算出することにより、閾値を算出する。   The threshold value calculation unit 142 calculates the threshold value by excluding the abnormality detection section stored in the detection history storage unit 144. This will be specifically described with reference to FIG. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of traffic fluctuation. When calculating the threshold value from the traffic amount shown in FIG. 14, the threshold value calculation unit 142 refers to the detection history storage unit 144 and identifies the abnormality detection section G11. Then, the threshold value calculation unit 142 calculates the threshold value by calculating the average value of the traffic volume and the like by excluding the specified abnormality detection section G11.

警告部145は、トラフィック変動検出部143によってトラフィック量の異常が検出された場合に、警告を通知する。具体的には、警告部145は、トラフィック変動検出部143によってトラフィック量の異常が検出された場合に、経路情報記憶部111、属性変更情報記憶部112、フロー情報記憶部113等に記憶されている各種情報を含む警告を、図示しない表示部に表示したり、ネットワーク管理者等に通知したりする。   The warning unit 145 notifies a warning when the traffic fluctuation detection unit 143 detects an abnormality in the traffic amount. Specifically, the warning unit 145 is stored in the route information storage unit 111, the attribute change information storage unit 112, the flow information storage unit 113, etc., when the traffic fluctuation detection unit 143 detects an abnormality in traffic volume. A warning including various information is displayed on a display unit (not shown) or notified to a network administrator or the like.

例えば、警告部145は、トラフィック変動検出部143によって、プレフィックス毎のトラフィック量に対して異常が検出された場合には、経路情報記憶部111から、異常が検出されたプレフィックスに対応する各種情報を取得するとともに、属性変更情報記憶部112から異常が検出されたプレフィックスに対応する各種情報を取得する。このとき、警告部145は、経路情報記憶部111や属性変更情報記憶部112から、「受信時刻」に記憶されている情報が、異常が検出された日時の近傍である各種情報を取得する。そして、警告部145は、経路情報記憶部111や属性変更情報記憶部112から取得した各種情報をネットワーク管理者等に通知する。   For example, when the traffic fluctuation detection unit 143 detects an abnormality with respect to the traffic amount for each prefix, the warning unit 145 sends various information corresponding to the prefix in which the abnormality is detected from the route information storage unit 111. In addition to the acquisition, various information corresponding to the prefix in which the abnormality is detected is acquired from the attribute change information storage unit 112. At this time, the warning unit 145 acquires, from the route information storage unit 111 and the attribute change information storage unit 112, various pieces of information in which the information stored in the “reception time” is near the date and time when the abnormality is detected. The warning unit 145 notifies the network administrator or the like of various information acquired from the route information storage unit 111 or the attribute change information storage unit 112.

また、例えば、警告部145は、トラフィック変動検出部143によって、オリジンAS単位記憶部132に記憶されているオリジンAS毎のトラフィック量に対してトラフィック量の異常が検出された場合には、経路情報記憶部111から、異常が検出されたオリジンASに対応する各種情報を取得するとともに、属性変更情報記憶部112から異常が検出されたオリジンASに対応する各種情報を取得し、取得した各種情報をネットワーク管理者等に通知する。   Further, for example, when the traffic fluctuation detection unit 143 detects an abnormality in the traffic amount with respect to the traffic amount for each origin AS stored in the origin AS unit storage unit 132, the warning unit 145 determines the route information. Acquire various information corresponding to the origin AS in which an abnormality is detected from the storage unit 111, acquire various information corresponding to the origin AS in which an abnormality is detected from the attribute change information storage unit 112, and acquire the acquired various information Notify the network administrator.

このようにして、警告部145は、トラフィック変動検出部143によってトラフィック量の異常が検出された場合に、検出対象の経路情報の属性に関する各種情報を経路情報記憶部111、属性変更情報記憶部112やフロー情報記憶部113等から取得して、取得した各種情報をネットワーク管理者等に通知する。   In this way, when the traffic fluctuation detection unit 143 detects an abnormality in the traffic amount, the warning unit 145 sends various information related to the attribute of the route information to be detected to the route information storage unit 111 and the attribute change information storage unit 112. Or the flow information storage unit 113 or the like, and notifies the network administrator or the like of the acquired various information.

[トラフィック集計処理手順]
次に、図15を用いて、実施例1に係るネットワーク監視装置100によるトラフィック集計処理の手順について説明する。図15は、実施例1に係るネットワーク監視装置100によるトラフィック集計処理手順を示すフローチャートである。
[Traffic aggregation processing procedure]
Next, the procedure of the traffic totaling process performed by the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart of the traffic counting process procedure performed by the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment.

図15に示すように、ネットワーク監視装置100の経路情報格納部121は、ルータ11等からBGPメッセージを受信することで経路情報を収集し(ステップS101)、収集した経路情報を経路情報記憶部111に格納する(ステップS102)。また、経路情報格納部121は、経路情報の属性が変更されている場合に(ステップS103肯定)、変更内容を属性変更情報記憶部112に格納する(ステップS104)。   As illustrated in FIG. 15, the route information storage unit 121 of the network monitoring device 100 collects route information by receiving a BGP message from the router 11 or the like (step S101), and the collected route information is stored in the route information storage unit 111. (Step S102). Further, when the attribute of the route information has been changed (Yes at Step S103), the route information storage unit 121 stores the changed content in the attribute change information storage unit 112 (Step S104).

また、ネットワーク監視装置100のフロー情報格納部122は、ルータ11等からフロー情報を受信することでフロー情報を収集し(ステップS105)、収集したフロー情報をフロー情報記憶部113に格納する(ステップS106)。そして、トラフィック集計部141は、フロー情報記憶部113にトラフィック量を、経路情報の属性毎に集計する(ステップS107)。   The flow information storage unit 122 of the network monitoring apparatus 100 collects flow information by receiving flow information from the router 11 or the like (step S105), and stores the collected flow information in the flow information storage unit 113 (step S105). S106). Then, the traffic totaling unit 141 totals the traffic amount for each attribute of the route information in the flow information storage unit 113 (step S107).

なお、上記のS101〜S104における処理手順と、S105及びS106における処理手順とは、同時に行われてもよいし、いずれか一方のみが行われてもよい。また、S107における処理手順は、S101〜S107における処理手順の後に行われる必要はなく、独立して定期的に行われてもよい。   Note that the processing procedures in S101 to S104 and the processing procedures in S105 and S106 may be performed simultaneously, or only one of them may be performed. Moreover, the process procedure in S107 does not need to be performed after the process procedure in S101 to S107, and may be performed periodically independently.

[トラフィック変動検出処理手順]
次に、図16を用いて、実施例1に係るネットワーク監視装置100によるトラフィック変動検出処理の手順について説明する。図16は、実施例1に係るネットワーク監視装置100によるトラフィック変動検出処理手順を示すフローチャートである。
[Traffic fluctuation detection processing procedure]
Next, the procedure of traffic fluctuation detection processing by the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a flowchart of the traffic variation detection processing procedure performed by the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment.

図16に示すように、ネットワーク監視装置100の閾値算出部142は、監視タイミングになった場合に(ステップS201肯定)、監視対象日時から所定の周期分だけ過去の日時における閾値算出単位時間分のトラフィック量を複数の日時について抽出する(ステップS202)。   As illustrated in FIG. 16, the threshold calculation unit 142 of the network monitoring device 100, when the monitoring timing comes (Yes in step S201), is the threshold calculation unit time for the past date and time for a predetermined period from the monitoring target date and time. The traffic volume is extracted for a plurality of dates and times (step S202).

そして、閾値算出部142は、ステップS202において抽出した複数の日時におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量を特定し(ステップS203)、特定したトラフィック量に基づいて閾値を算出する(ステップS204)。このとき、閾値算出部142は、検出履歴記憶部144に記憶されている異常検出区間を除外して閾値を算出する。   Then, the threshold value calculation unit 142 identifies a traffic volume whose traffic volume fluctuation distribution is similar to the traffic volume fluctuation distribution at the monitoring target date and time among the traffic volumes extracted at step S202 (step S203). A threshold value is calculated based on the identified traffic volume (step S204). At this time, the threshold value calculation unit 142 calculates the threshold value by excluding the abnormality detection section stored in the detection history storage unit 144.

そして、トラフィック変動検出部143は、監視対象日時におけるトラフィック量が、閾値の範囲内に含まれるか否かを判定する(ステップS205)。トラフィック変動検出部143によって、トラフィック量が閾値の範囲内に含まれないと判定された場合には(ステップS205否定)、警告部145は、属性変更情報記憶部112に記憶されている属性情報の変更内容を含む警告を通知する(ステップS206)。   Then, the traffic fluctuation detection unit 143 determines whether or not the traffic volume at the monitoring target date and time is included within the threshold range (step S205). When the traffic fluctuation detection unit 143 determines that the traffic volume is not included in the threshold range (No at Step S205), the warning unit 145 displays the attribute information stored in the attribute change information storage unit 112. A warning including the change contents is notified (step S206).

ネットワーク監視装置100は、経路情報の全属性についてトラフィック変動検出処理を行っていない場合には(ステップS207否定)、ステップS202に戻る。一方、ネットワーク監視装置100は、経路情報の全属性についてトラフィック変動検出処理を行った場合には(ステップS207肯定)、処理を終了する。   When the network monitoring apparatus 100 has not performed the traffic fluctuation detection process for all the attributes of the route information (No at Step S207), the network monitoring apparatus 100 returns to Step S202. On the other hand, when the network monitoring apparatus 100 has performed the traffic fluctuation detection process for all the attributes of the route information (Yes at step S207), the network monitoring apparatus 100 ends the process.

[実施例1の効果]
上述してきたように、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、経路情報の属性毎にトラフィック量を集計し、経路情報の属性毎にトラフィックの変動を監視する。また、ネットワーク監視装置100は、トラフィック変動検出処理において、監視対象日時より所定の周期分だけ過去の日時におけるトラフィック量を複数の日時について抽出し、抽出した複数の日時におけるトラフィック量のうち、トラフィック量の変動分布が監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量に基づいて、トラフィックの変動許容範囲を示す閾値を算出する。これにより、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、以上のことから、トラフィック変動の要因を正確に抽出することができる。また、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、経路情報の属性として送受信ホスト数が少ないトラフィックに対しても、トラフィック異常として検出することが可能になり、トラフィック変動要因として経路変動要因を抽出することができる。
[Effect of Example 1]
As described above, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment aggregates the traffic amount for each attribute of the route information, and monitors the traffic fluctuation for each attribute of the route information. Further, in the traffic fluctuation detection process, the network monitoring apparatus 100 extracts the traffic volume at the past date and time for a plurality of dates and times for a predetermined period from the monitoring date and time, and out of the extracted traffic volumes at the plurality of date and time, the traffic volume Is calculated based on a traffic volume similar to the traffic volume fluctuation distribution at the monitoring target date and time. Thereby, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment can accurately extract the factor of the traffic fluctuation from the above. Further, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment can detect a traffic abnormality even for traffic having a small number of transmission / reception hosts as an attribute of route information, and extracts a route variation factor as a traffic variation factor. be able to.

また、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、トラフィック変動の異常を検出した場合に、異常が検出されたトラフィックに対応する経路情報の属性の変更内容等をを含む警告を通知する。これにより、ネットワーク監視装置100は、ネットワーク管理者等にトラフィック変動の要因を通知することができる。   In addition, when the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment detects an abnormality in traffic fluctuation, the network monitoring apparatus 100 notifies a warning including the change contents of the attribute of the route information corresponding to the traffic in which the abnormality is detected. As a result, the network monitoring apparatus 100 can notify the network administrator or the like of the cause of traffic fluctuation.

また、実施例1に係るネットワーク監視装置100は、トラフィック変動の異常が検出された異常検出区間におけるトラフィック量を除外して閾値を算出するので、トラフィック変動の要因をより正確に抽出することができる。   In addition, the network monitoring apparatus 100 according to the first embodiment calculates the threshold value by excluding the traffic amount in the abnormality detection section where the abnormality of the traffic fluctuation is detected, so that the cause of the traffic fluctuation can be extracted more accurately. .

ところで、本願の開示するネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムは、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例2では、本願の開示するネットワーク監視装置、ネットワーク監視方法及びネットワーク監視プログラムの他の実施例について説明する。   Incidentally, the network monitoring device, the network monitoring method, and the network monitoring program disclosed in the present application may be implemented in various different forms other than the above-described embodiments. Accordingly, in the second embodiment, another embodiment of the network monitoring device, the network monitoring method, and the network monitoring program disclosed in the present application will be described.

[周期]
上記実施例1では、閾値算出部142が、所定の周期として、「1日」、「1週間(7日)」、「直近の休日」を用いる例を示した。しかし、これは一例であって、閾値算出部142は、所定の周期として、「1日」、「2日」、「3日」等の1日おきの周期を用いてもよいし、「1週間」、「2週間」、「3週間」等の1週間おきの周期を用いてもよい。
[period]
In the first embodiment, the threshold value calculation unit 142 uses “1 day”, “1 week (7 days)”, and “most recent holiday” as the predetermined cycle. However, this is only an example, and the threshold value calculation unit 142 may use a cycle every other day such as “1 day”, “2 days”, “3 days”, or the like as “1”. Periods every other week such as “week”, “2 weeks”, and “3 weeks” may be used.

[閾値算出処理]
上記実施例1では、閾値算出部142が、トラフィック量記憶部130に記憶されているトラフィック量に基づいて閾値を算出する例を示した。しかし、トラフィック量記憶部130にトラフィック量が記憶されている場合や、トラフィック量記憶部130に監視対象日時におけるトラフィック量の変動分布と類似するトラフィック量が記憶されていない場合には、閾値算出部142は、予め定められている閾値を用いてもよい。
[Threshold calculation processing]
In the first embodiment, the example in which the threshold calculation unit 142 calculates the threshold based on the traffic volume stored in the traffic volume storage unit 130 has been described. However, when the traffic volume is stored in the traffic volume storage unit 130 or when the traffic volume storage unit 130 does not store a traffic volume similar to the traffic volume variation distribution at the monitoring target date and time, the threshold calculation unit 142 may use a predetermined threshold value.

[グループ化]
また、上記のトラフィック変動検出部143は、複数の属性について同時期にトラフィック異常を検出している場合に、経路情報記憶部111に記憶されている情報や、属性変更情報記憶部112に記憶されている情報に基づいて、属性の変更内容やBGPメッセージが重複しているか否かを判定してもよい。そして、トラフィック変動検出部143は、属性の変更内容やBGPメッセージが重複している場合には、かかる複数の属性におけるトラフィック変動については、同一の要因であるものとして、かかる複数の属性をグループ化する。そして、トラフィック変動検出部143は、トラフィック異常が検出されている複数の属性と、重複している属性の変更内容やBGPメッセージとに対して同一のグループIDを付与し、グループID毎に、属性の変更内容やBGPメッセージに含まれる各種情報を表示部に表示したり、ネットワーク管理者等に通知したりしてもよい。
[Group]
In addition, the traffic fluctuation detection unit 143 stores information stored in the route information storage unit 111 or the attribute change information storage unit 112 when a traffic abnormality is detected for a plurality of attributes at the same time. Based on the stored information, it may be determined whether or not the attribute change content and the BGP message are duplicated. The traffic fluctuation detection unit 143 groups the plurality of attributes, assuming that the contents of the attribute change and the BGP message overlap, the traffic fluctuation in the plurality of attributes is the same factor. To do. Then, the traffic fluctuation detection unit 143 assigns the same group ID to the plurality of attributes in which the traffic abnormality is detected and the changed content of the duplicate attribute or the BGP message, and for each group ID, The change contents and various information included in the BGP message may be displayed on the display unit or notified to a network administrator or the like.

[経路情報]
また、上記のトラフィック集計部141等は、上記の経路情報記憶部111に重複するBGPメッセージが格納されている場合には、マージした後に処理を行ってもよい。してもよい。
[Route information]
In addition, the traffic counting unit 141 and the like may perform processing after merging when the BGP information stored in the route information storage unit 111 is stored. May be.

[システム構成等]
また、上記実施例において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図2に示したフロー情報格納部122とトラフィック集計部141とは統合されてもよいし、閾値算出部142とトラフィック変動検出部143とは統合されてもよい。
[System configuration, etc.]
Further, in the above-described embodiment, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the flow information storage unit 122 and the traffic aggregation unit 141 illustrated in FIG. 2 may be integrated, or the threshold value calculation unit 142 and the traffic fluctuation detection unit 143 may be integrated.

[プログラム]
また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図17を用いて、図2に示したネットワーク監視装置100と同様の機能を有するネットワーク監視プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
[program]
The various processes described in the above embodiments can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. Therefore, in the following, an example of a computer that executes a network monitoring program having the same function as that of the network monitoring apparatus 100 illustrated in FIG. 2 will be described with reference to FIG.

図17は、開示の技術に係るネットワーク監視プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図17に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU(Central Processing Unit)1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。   FIG. 17 is a diagram illustrating that information processing by the network monitoring program according to the disclosed technique is specifically realized using a computer. As illustrated in FIG. 17, the computer 1000 includes, for example, a memory 1010, a CPU (Central Processing Unit) 1020, a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, A network interface 1070, and these units are connected by a bus 1080.

メモリ1010は、図17に例示するように、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM(Random Access Memory)1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図17に例示するように、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図17に例示するように、ディスクドライブ1041に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図17に例示するように、例えばマウス1051、キーボード1052に接続される。ビデオアダプタ1060は、図17に例示するように、例えばディスプレイ1061に接続される。   The memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM (Random Access Memory) 1012 as illustrated in FIG. The ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System). The hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1031 as illustrated in FIG. The disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1041 as illustrated in FIG. For example, a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive. The serial port interface 1050 is connected to, for example, a mouse 1051 and a keyboard 1052 as illustrated in FIG. The video adapter 1060 is connected to a display 1061, for example, as illustrated in FIG.

ここで、図17に例示するように、ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータを記憶する。すなわち、開示の技術に係るネットワーク監視プログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。具体的には、上記実施例で説明した経路情報格納部121と同様の情報処理を実行する経路情報格納手順と、フロー情報格納部122と同様の情報処理を実行するフロー情報格納手順と、トラフィック集計部141と同様の情報処理を実行するトラフィック集計手順と、閾値算出部142と同様の情報処理を実行する閾値算出手順と、トラフィック変動検出部143と同様の情報処理を実行するトラフィック変動検出手順と、警告部145と同様の情報処理を実行する警告手順とが記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ1031に記憶される。   Here, as illustrated in FIG. 17, the hard disk drive 1031 stores, for example, an OS, application programs, program modules, and program data. In other words, the network monitoring program according to the disclosed technique is stored in, for example, the hard disk drive 1031 as a program module in which a command executed by the computer 1000 is described. Specifically, a route information storage procedure for executing information processing similar to that of the route information storage unit 121 described in the above embodiment, a flow information storage procedure for executing information processing similar to that of the flow information storage unit 122, and traffic Traffic aggregation procedure for executing information processing similar to that of the aggregation unit 141, threshold calculation procedure for executing information processing similar to that of the threshold value calculation unit 142, and traffic fluctuation detection procedure for performing information processing similar to that of the traffic fluctuation detection unit 143 And a program module in which a warning procedure for executing the same information processing as the warning unit 145 is described is stored in the hard disk drive 1031.

また、上記実施例で説明したネットワーク情報記憶部110、トラフィック量記憶部130及び検出履歴記憶部144に記憶されるデータのように、ネットワーク監視プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、ハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてRAM1012に読み出し、経路情報格納手順、フロー情報格納手順、トラフィック集計手順、閾値算出手順、トラフィック変動検出手順、警告手順を実行する。   In addition, data used for information processing by the network monitoring program, such as data stored in the network information storage unit 110, the traffic volume storage unit 130, and the detection history storage unit 144 described in the above embodiment, is program data. For example, it is stored in the hard disk drive 1031. Then, the CPU 1020 reads the program module and program data stored in the hard disk drive 1031 to the RAM 1012 as necessary, and stores a route information storage procedure, a flow information storage procedure, a traffic counting procedure, a threshold calculation procedure, a traffic fluctuation detection procedure, a warning. Perform the procedure.

なお、ネットワーク監視プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、転送プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワーク(LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。   Note that the program module and program data related to the network monitoring program are not limited to being stored in the hard disk drive 1031, but may be stored in, for example, a removable storage medium and read out by the CPU 1020 via the disk drive or the like. . Alternatively, a program module and program data relating to the transfer program are stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.), and the CPU 1020 via the network interface 1070. May be read.

1 ネットワーク
10〜80 AS
11、12、21、31 ルータ
13 端末
32 Webサーバ
100 ネットワーク監視装置
110 ネットワーク情報記憶部
111 経路情報記憶部
112 属性変更情報記憶部
113 フロー情報記憶部
121 経路情報格納部
122 フロー情報格納部
130 トラフィック量記憶部
131 プレフィックス単位記憶部
132 オリジンAS単位記憶部
133 ピアAS単位記憶部
134 ASパス単位記憶部
135 ASリンク単位記憶部
136 ルータアドレス単位記憶部
141 トラフィック集計部
142 閾値算出部
143 トラフィック変動検出部
144 検出履歴記憶部
145 警告部
1 network 10-80 AS
11, 12, 21, 31 Router 13 Terminal 32 Web server 100 Network monitoring device 110 Network information storage unit 111 Path information storage unit 112 Attribute change information storage unit 113 Flow information storage unit 121 Path information storage unit 122 Flow information storage unit 130 Traffic Quantity storage unit 131 Prefix unit storage unit 132 Origin AS unit storage unit 133 Peer AS unit storage unit 134 AS path unit storage unit 135 AS link unit storage unit 136 Router address unit storage unit 141 Traffic totaling unit 142 Threshold calculation unit 143 Traffic fluctuation detection Part 144 Detection history storage part 145 Warning part

Claims (7)

ネットワークに含まれる自律システムを監視するネットワーク監視装置であって、
前記自律システムを流通するトラフィックの経路を示す経路情報の属性毎に、該属性を含む経路を流通するトラフィック量を集計するトラフィック集計部と、
前記経路情報の属性毎に、前記トラフィック集計部によって集計されたトラフィック量から、監視対象日時から所定の周期分だけ過去の日時における所定の時間範囲分のトラフィック量を複数の日時について抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された複数の日時に対応するトラフィック量のうち、トラフィック平均値又は最大変動幅が前記監視対象日時におけるトラフィック平均値又は最大変動幅と最も近いトラフィック量を特定し、特定したトラフィック量の平均値に所定値を加減した変動許容範囲である閾値を前記経路情報の属性毎に算出する閾値算出部と、
前記経路情報の属性毎に、前記監視対象日時におけるトラフィック量が前記閾値算出部によって算出された閾値の範囲内に含まれるか否かを検出するトラフィック変動検出部と
を有することを特徴とするネットワーク監視装置。
A network monitoring device for monitoring an autonomous system included in a network,
For each attribute of route information indicating the route of traffic flowing through the autonomous system, a traffic totaling unit that totals the amount of traffic flowing through the route including the attribute;
An extraction unit that extracts, for a plurality of dates and times, a traffic amount for a predetermined time range in the past date and time for a predetermined period from the monitoring target date and time, from the traffic amount totaled by the traffic counting unit for each attribute of the route information When,
Of the amount of traffic corresponding to a plurality of time extracted by the extraction unit, to identify the nearest traffic volume and the average value or the maximum fluctuation width of the traffic volume in the average value or the maximum fluctuation width of the traffic volume the monitoring target date A threshold value calculation unit that calculates a threshold value that is a fluctuation allowable range obtained by adding or subtracting a predetermined value to the average value of the identified traffic amount for each attribute of the route information;
A traffic fluctuation detecting unit that detects whether the traffic volume at the monitoring target date and time is included within a threshold range calculated by the threshold value calculating unit for each attribute of the route information. Monitoring device.
前記自律システムから経路情報を収集し、経路情報に含まれる属性の変更内容を検出した場合に、該変更内容を属性変更情報記憶部に格納する経路情報格納部と、
前記トラフィック変動検出部によって、前記閾値の範囲に前記監視対象日時におけるトラフィック量が含まれないと判定された場合に、該トラフィック量に対応する経路情報の属性の変更内容を前記属性変更情報記憶部から取得し、取得した変更内容を含む警告を通知する警告部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載のネットワーク監視装置。
A route information storage unit that collects route information from the autonomous system and detects the change content of the attribute included in the route information, and stores the change content in the attribute change information storage unit;
When the traffic fluctuation detection unit determines that the traffic amount at the monitoring target date and time is not included in the threshold range, the attribute change information storage unit displays the change contents of the attribute of the route information corresponding to the traffic amount. The network monitoring apparatus according to claim 1, further comprising: a warning unit that obtains a warning including the acquired change content.
前記トラフィック変動検出部は、
前記閾値の範囲に前記監視対象日時におけるトラフィック量が含まれないと判定した日時から、該記閾値の範囲に該監視対象日時におけるトラフィック量が含まれると判定した日時までの異常検出区間を所定の検出履歴記憶部に格納し、
前記閾値算出部は、
前記抽出部によって抽出されたトラフィック量のうち、トラフィック量の平均値又は最大変動幅が前記監視対象日時におけるトラフィック量の平均値又は最大変動幅と最も近いトラフィック量を特定し、特定したトラフィック量から前記異常検出区間におけるトラフィック量を除外して前記閾値を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のネットワーク監視装置。
The traffic fluctuation detection unit
An abnormality detection interval from a date / time at which it is determined that the traffic amount at the monitoring target date / time is not included in the threshold range to a date / time at which the traffic amount at the monitoring date / time is determined to be included in the threshold range is a predetermined value. Store it in the detection history storage,
The threshold value calculation unit
Of the traffic volumes extracted by the extraction unit, the traffic volume average value or maximum fluctuation range specifies the traffic volume closest to the traffic volume average value or maximum fluctuation width at the monitoring target date and time, and from the identified traffic volume The network monitoring apparatus according to claim 1, wherein the threshold value is calculated by excluding a traffic amount in the abnormality detection section .
前記抽出部は、
前記トラフィック集計部によって集計されたトラフィック量のうち、監視対象日時から所定の週数だけ過去のトラフィック量と、該監視対象日時から所定の日数だけ過去のトラフィック量と、監視対象日時に対して直近の休日のトラフィック量とを抽出する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載のネットワーク監視装置。
The extraction unit includes:
Of the traffic volume aggregated by the traffic aggregation unit, the traffic volume in the past for a predetermined number of weeks from the monitoring date and time, the traffic volume in the past for the predetermined number of days from the monitoring date and time, and the monitoring date and time The network monitoring device according to any one of claims 1 to 3, wherein a traffic volume of a holiday is extracted.
前記警告部は、
前記トラフィック変動検出部によって前記閾値の範囲にトラフィック量が含まれないと複数の属性について判定された場合に、該複数の属性に対応する変更内容を前記属性変更情報記憶部から取得し、取得した変更内容が重複する場合には、該複数の属性を一括して警告を行う
ことを特徴とする請求項2に記載のネットワーク監視装置。
The warning part is
When a plurality of attributes are determined that the traffic amount is not included in the threshold range by the traffic fluctuation detection unit, change contents corresponding to the plurality of attributes are acquired from the attribute change information storage unit and acquired. The network monitoring apparatus according to claim 2, wherein, when the contents of change are duplicated, the plurality of attributes are collectively alerted.
ネットワークに含まれる自律システムを監視するネットワーク監視方法であって、
コンピュータが、
前記自律システムを流通するトラフィックの経路を示す経路情報の属性毎に、該属性を含む経路を流通するトラフィック量を集計するトラフィック集計工程と、
前記経路情報の属性毎に、前記トラフィック集計工程によって集計されたトラフィック量から、監視対象日時から所定の周期分だけ過去の日時における所定の時間範囲分のトラフィック量を複数の日時について抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された複数の日時に対応するトラフィック量のうち、トラフィック平均値又は最大変動幅が前記監視対象日時におけるトラフィック平均値又は最大変動幅と最も近いトラフィック量を特定し、特定したトラフィック量の平均値に所定値を加減した変動許容範囲である閾値を前記経路情報の属性毎に算出する閾値算出工程と、
前記経路情報の属性毎に、前記監視対象日時におけるトラフィック量が前記閾値算出工程によって算出された閾値の範囲内に含まれるか否かを検出するトラフィック変動検出工程と
を含むことを特徴とするネットワーク監視方法。
A network monitoring method for monitoring an autonomous system included in a network,
Computer
For each attribute of route information indicating the route of traffic flowing through the autonomous system, a traffic counting step of counting the amount of traffic flowing through the route including the attribute;
An extraction step for extracting a traffic amount for a predetermined time range in the past date and time for a predetermined period from the monitoring target date and time, for a plurality of dates and times, from the traffic amount totaled by the traffic counting step for each attribute of the route information When,
Among traffic volumes corresponding to a plurality of dates and times extracted by the extraction step, a traffic volume whose average value or maximum fluctuation range is closest to the average or maximum fluctuation range of traffic volume at the monitoring date and time is specified. A threshold value calculation step for calculating a threshold value that is a fluctuation allowable range obtained by adding or subtracting a predetermined value to the average value of the identified traffic volume for each attribute of the route information;
A traffic fluctuation detecting step for detecting whether or not the traffic volume at the monitoring target date and time is included in the threshold value range calculated by the threshold value calculating step for each attribute of the route information. Monitoring method.
コンピュータを請求項1〜5のいずれか一つに記載のネットワーク監視装置として機能させることを特徴とするネットワーク監視プログラム。   A network monitoring program for causing a computer to function as the network monitoring device according to claim 1.
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