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JP7304041B2 - ５ｇ基盤のネットワーク性能診断方法、装置及びシステム - Google Patents
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５ｇ基盤のネットワーク性能診断方法、装置及びシステム Download PDF

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Description

本発明は、ネットワーク性能モニタリング方法に関し、さらに詳細には、５Ｇ基盤のネットワークにおいてネットワーク性能を效率的にモニタリングする方法に関する。
ますます多くの通信機器がさらに大きな通信用量を要求するようになるにつれて、従来の無線接続技術（ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＲＡＴ）に比べて向上したモバイルブロードバンド（ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）通信に対する必要性が台頭されている。また、多数の機器及び事物を連結して、いつどこででも多様なサービスを提供するマッシブＭＴＣ（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）もやはり、次世代通信において考慮される主な争点の一つである。それだけでなく信頼度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）及び遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）に敏感なサービス／端末を考慮した通信システムデザインが論議されている。このように拡張されたモバイルブロードバンドコミュニケーション（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ｍａｓｓｉｖｅ ＭＴＣ、ＵＲＬＬＣ（Ｕｌｔｒａ－Ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ Ｌｏｗ Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを考慮した次世代無線接続技術の導入が論議されており、本発明では、便宜上該当技術（ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）をｎｅｗ ＲＡＴ、ＮＲ（ＮＥＷ ＲＡＤＩＯ）または５Ｇ通信と呼ぶ。
このような５Ｇ通信と関連したネットワークは、通信リンク及び通信リンクに接続された通信能力を有した多様な装置を全般的に含む。ここで、ネットワークと関連した装置は、コンピュータ、周辺装置、ルーター、格納装置、及びプロセッサと通信インターフェースを有する多様な電気製品を含む。ここで、「装置」という用語は、典型的に論理装置あるいは機能性及びデータを処理及び交換できる能力を有する他の装置を含み、家庭用装置だけでなく一般目的のコンピュータを含むことができる。
特に、５Ｇ通信ネットワークでは、装置間の通信が５Ｇが要求する性能範囲内でなされると仮定し、５Ｇネットワーク内の装置が動作するから、装置間の通信がどれくらい速かになされているか、仮に通信がよくなされていないと、性能低下の原因がどこにあるかに対する迅速な把握が極めて重要である。しかしながら、このような性能低下の原因がどこにあるかを明確に把握するのには、適当なサービスがないから適切な対応がなされることができないのが実情である。このような問題点は、結局、性能低下の問題に適切に対応できなくし性能改善のゴールデンタイム（ｇｏｌｄｅｎ ｔｉｍｅ）をのがすようになって、全体的なシステムの運営を難しくするという問題点を引き起こす。
上述した問題点を解決するための本発明の一実施形態による目的は、５Ｇ通信と関連したネットワークシステム上において５Ｇ基盤ネットワークサービスを管理するためのネットワーク性能診断装置でのネットワーク性能診断方法を提供することにある。
上述の目的を達成するための本発明の一実施形態による、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結されたネットワーク性能診断装置での５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法は、前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するステップと、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出するステップと、前記性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するステップとを含むことができる。
前記少なくとも一つの基地局は、５Ｇネットワークの基地局であるｇＮＢ（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｎｏｄｅＢ）、５Ｇコアとの接続だけでなくＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）コアとの接続も支援するｅｎ－ｇＮＢ及びｎｇ－ｅＮＢのうち、少なくとも一つを含むことができる。
前記性能診断方法、前記性能関連指標を５Ｇ通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較するステップと、前記比較結果に基づいてエラー（Ｅｒｒｏｒ）が発生するかどうかを決定するステップとをさらに含むことができる。
前記性能診断方法、前記性能関連指標を前記ユーザ端末が接続した通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較するステップ（前記ユーザ端末が接続した通信サービスは、ＬＴＥまたは５Ｇ通信を含む）と、前記比較結果に基づいてエラーが発生したかどうかを決定するステップとをさらに含むことができる。
前記性能診断方法は、ネットワーク性能上エラーが発生したと決定された場合、エラー発生に対して警告するステップをさらに含むことができる。
前記警告は、ディスプレイ画面上に警告と関連した視覚的表現を表示することまたは該当ユーザ端末に警告と関連した信号を送信することのうち、少なくとも一つを含むことができる。
前記性能関連指標は、前記ユーザ端末の前記少なくとも一つの基地局への接続情報を含み、前記接続情報は、前記ユーザ端末が接続されたネットワークが５Ｇネットワークであるか、またはＬＴＥネットワークであるかを表す情報を含むことができる。
前記性能関連指標のうち、前記ユーザ端末から第１エンティティまたは前記少なくとも一つの基地局までのパケット往復時間（ＲＴＴ：Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）と５Ｇ通信サービスから要求するネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）と関連した基準値とを比較することができる。
前記ネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）と関連した基準値は、１ｍｓないし２ｍｓの値でありうる。
前記性能関連指標のうち、秒当たりのデータ送信ビット大きさを表すＢＰＳ（Ｂｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）値を５Ｇ通信サービスから要求するＢＰＳと関連した基準値と比較することができる。
前記５Ｇ通信サービスから要求するＢＰＳと関連した基準値は、１００Ｍｂｐｓないし１Ｇｂｐｓの値でありうる。
前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいてネットワークサービスの性能を表す性能関連指標を算出するステップは、前記ユーザ端末から第１エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に送信される第１パケットに対するミラーリングされたパケットから、前記第１パケットが前記ユーザ端末から前記ネットワーク性能診断装置に到着した第１時刻（Ｔ１）に対した情報を抽出するステップと（前記第１エンティティは、前記ユーザ端末から、前記少なくとも一つの基地局及びコアネットワークのうち、少なくとも一つを経て到達されるエンティティである）、前記第１パケットに対する前記第１エンティティからの第１応答パケットのミラーリングされたパケットから、前記第１応答パケットが前記第１エンティティから前記ネットワーク性能診断装置に到着した第２視時刻（Ｔ２）に対した情報を抽出するステップと、前記抽出された第１時刻（Ｔ１）に対した情報及び前記第２視時刻（Ｔ２）に対した情報に基づいて、第１往復時間（ｓＲＴＴ）を算出するステップとを含むことができる。
前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいてネットワークサービスの性能を表す性能関連指標を算出するステップは、前記第１応答パケットに対する、前記ユーザ端末からの第２応答パケットのミラーリングされたパケットから、前記第２応答パケットが前記ユーザ端末から前記ネットワーク性能診断装置に到着した第３時刻（Ｔ３）に対した情報を抽出するステップと、前記第２視時刻（Ｔ２）に対した情報及び前記第３時刻（Ｔ３）に対した情報に基づいて第２往復時間（ｃＲＴＴ）を算出するステップとを含むことができる。
前記性能診断方法は、第１スイッチング装置－第１スイッチング装置は、ネットワークコアと少なくとも一つの基地局との間に配置される－に接続された第１ネットワーク性能診断装備から算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）と、第２スイッチング装置－第２スイッチング装置は、ネットワークコアとデータネットワークとの間に配置される－に接続された第２ネットワーク性能診断装備から算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）を利用して、前記ユーザ端末と前記データネットワーク（ＤＮ：Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）との間に位置する第１ネットワーク及び第２ネットワーク各々の個別的なネットワーク性能関連指標を算出するステップをさらに含むことができる。
前記第１ネットワークは、無線ネットワーク（Ａｉｒ Ｎｅｔ）及びアクセスネットワークのうち、少なくとも一つを含み、前記第２ネットワークは、アクセスネットワーク（Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ）及びコアネットワーク（Ｃｏｒｅ Ｎｅｔ）のうち、少なくとも一つを含むことができる。
前記性能診断方法は、ネットワークコアと少なくとも一つの基地局との間に備えられた第１スイッチング装置に接続された第１ネットワークインターフェースを利用して算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）と、ネットワークコアとデータネットワークとの間に第２スイッチング装置に接続された第２ネットワークインターフェースを利用して算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）を利用して、前記ユーザ端末とデータネットワークとの間に配置された、第１ネットワーク及び第２ネットワーク各々の個別的なネットワーク性能関連指標を算出するステップをさらに含むものの、前記第１ネットワークインターフェース及び前記第２ネットワークインターフェースは、前記ネットワーク性能診断装置の互いに異なるポートに接続されることができる。
個別的なネットワーク性能関連指標を算出するために、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケットの５－ｔｕｐｌｅ情報を分析するものの、前記５－ｔｕｐｌｅ情報は、ソースＩＰ、目的地ＩＰ、ソースポート、目的地ポート及びＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）情報を含むことができる。
前記スイッチング装置は、ネットワークコア（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｒｅ）と少なくとも一つの基地局との間に備えられることができる。
上記の目的を達成するための本発明の他の様態による、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結されたネットワーク性能診断装置は、前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するポート（ｐｏｒｔ）と、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記算出された性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するプロセッサと、前記プロセッサの動作と関連した命令語を格納し、前記算出された性能関連指標を格納するメモリとを含むことができる。
上記の目的を達成するための本発明のさらに他の様態による、５Ｇ基盤のネットワーク性能診断システムは、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と、前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得し、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記算出された性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するネットワーク性能診断装置とを含むことができる。
上述の目的を達成するための本発明の一様態による、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結したネットワーク性能視覚化装置での５Ｇ基盤のネットワーク性能を視覚化する方法は、前記スイッチング装置からミラーリングすることを基盤として、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するステップと、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出するステップと、前記ユーザ端末の位置情報を獲得するステップと、第１視覚化空間上の前記ユーザ端末の位置情報に対応する位置に前記ユーザ端末の性能関連指標に対応する視覚的表現で前記ユーザ端末を表示するステップとを含むことができる。
前記少なくとも一つの基地局は、５Ｇネットワークの基地局であるｇＮＢ（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｎｏｄｅ Ｂ）、５Ｇコアとの接続だけでなく、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）コアとの接続も支援するｅｎ－ｇＮＢ及びｎｇ－ｅＮＢのうち、少なくとも一つを含むことができる。
前記第１視覚化空間は、前記少なくとも一つの基地局が管轄するネットワーク領域を視覚化したマップ（ｍａｐ）を含むことができる。
複数のユーザ端末から獲得された位置情報と性能関連指標に基づいて、前記マップ上に前記複数のユーザ端末各々のネットワーク性能情報に対応する視覚的表現を表示することにより、前記ネットワーク領域に対するネットワーク陰影領域が区分されるように表示するネットワーク陰影領域表示マップを生成できる。
前記ネットワーク性能視覚化方法は、前記複数のユーザ端末が配置された位置の性能関連指標に基づいて前記複数のユーザ端末が配置されない位置のネットワーク性能を推論するステップと、前記推論されたネットワーク性能に基づいて前記ネットワーク陰影領域表示マップを生成するステップとを含むことができる。
前記複数のユーザ端末が配置されない位置のネットワーク性能を推論するステップは、前記第１視覚化空間上において前記ユーザ端末が実際配置された領域での位置と前記性能関連指標を入力で、前記第１視覚化空間上の位置と前記性能関連指標との関係性を推論する人工知能モデルをトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）させるステップと、トレーニング完了した人工知能モデルに基づいて前記ユーザ端末が配置されない位置のネットワーク性能を推論するステップとを含むことができる。
前記ネットワーク陰影領域表示マップは、ネットワーク領域内の予め格納された障害物の位置及び前記少なくとも一つの基地局のセル領域の位置を基盤に予想陰影領域を推論することにより生成されることができる。
前記ネットワーク陰影領域表示マップ上において第２ユーザ端末の移動方向及び移動速度のうち、少なくとも一つを利用して前記第２ユーザ端末のネットワーク性能低下を予測できる。
前記性能関連指標に対応する視覚的表現は、前記ユーザ端末と、第１エンティティまたは少なくとも一つの基地局とのパケット往復時間に対応する視覚的表現を含むことができる。
前記性能関連指標に対応する視覚的表現は、秒当たりのデータの送信ビット大きさを表すＢＰＳ（Ｂｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）に対応する視覚的表現を含むことができる。
前記視覚的表現は、５Ｇ通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された少なくとも一つの基準値を基準に異なって表示されることができる。
前記ユーザ端末に対する視覚的表現と関連して、接続したネットワークの種類に応じて前記ユーザ端末の第１視覚的表現を異なるように表現しながら、前記性能関連指標に応じて前記ユーザ端末の第２視覚的表現を異なるように表現できる。
前記第１視覚的表現は、前記ユーザ端末の外郭線で、前記第２視覚的表現は、前記ユーザ端末の色相でありうる。
前記ユーザ端末の位置情報は、予め格納された端末位置情報を介して獲得された情報であるか、または前記ユーザ端末の側位情報を前記ユーザ端末から受信することにより獲得された情報でありうる。
前記スイッチング装置は、ネットワークコア（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｒｅ）と少なくとも一つの基地局との間に備えられることができる。
上述の目的を達成するための本発明の他の様態による、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結したネットワーク性能視覚化装置は、前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するポート（ｐｏｒｔ）、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記ユーザ端末の位置に対応する第１視覚化空間上の位置に前記ユーザ端末の性能関連指標に対応する視覚的表現で前記ユーザ端末を表示するパケット分析モジュール及び前記プロセッサの動作と関連した命令語を格納し、前記算出された性能関連指標を格納するメモリを含むことができる。
上述の目的を達成するための本発明のさらに他の様態による、５Ｇ基盤のネットワーク性能視覚化システムは、５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置及び前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得し、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記ユーザ端末の位置に対応する第１視覚化空間上の位置に前記ユーザ端末の性能関連指標に対応する視覚的表現で前記ユーザ端末を表示するネットワーク性能視覚化装置を含むことができる。
本発明のネットワーク性能診断装置でのネットワーク性能診断方法によれば、５Ｇと関連したネットワークサービスの全体領域に対する可視性及び直観性を確保して、５Ｇ基盤ネットワークサービスの問題に先制的兆候管理（予防）がなされるようにする効果がある。
本発明が適用されることができる無線通信システムを例示した概念図である。 ユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造（ｒａｄｉｏ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を示したブロック図である。 制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造を示したブロック図である。 ＮＲが適用される次世代無線接続ネットワーク（Ｎｅｗ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＧ－ＲＡＮ）のシステム構造を例示した概念図である。 ＮＧ－ＲＡＮと５ＧＣ間の機能的分割を例示したブロック図である。 本発明の技術的特徴が適用されることができる無線通信システムの他の例を示した図である。 本発明の技術的特徴が適用されることができる無線通信システムのさらに他の例を示した図である。 本発明の技術的特徴が適用されることができる５Ｇ使用シナリオの例を示した図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置が含まれたシステムを示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置とネットワークの他の装置との接続構成を示したブロック図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置の各区間別動作を説明するための概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置を具体的に示したブロック図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置のネットワーク性能診断方法を概略的に示したフローチャートである。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるユーザとサーバとの間のネットワークＲＴＴ（Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）指標を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるユーザとサーバとの間のネットワークＲＴＴ（Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）指標を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出される遅延指標を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるサーバ応答待ちセッション数指標を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるＣＰＳ／ＴＰＳ（Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ／Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）指標を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出される性能指標に基づいて生成されるフローマップ（Ｆｌｏｗ ｍａｐ）を示した図である。 本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置でのネットワーク性能と関連した警告が発生したかどうかを判断する設定値の例示を示した表である。 ５Ｇ通信システムにおいて要求する基準値を示した図である。 警告に応じるメインページ対象ユーザの体験応答速度を視覚化したページを示した図である。 遅延ウェブページの細部内容を診断及び分析するページを示した図である。 ５Ｇシステムにおいてネットワーク性能診断装備が接続可能な領域を表示した概念図である。 本発明の一実施形態によるネットワーク性能診断装備が５Ｇ基盤通信サービスの性能と関連して算出する情報を示した概念図である。 本発明の一実施形態によるネットワーク性能診断装備がネットワーク性能を視覚化する方法を示したフローチャートである。 図２５の方法によってネットワーク性能を視覚化したネットワーク陰影領域表示マップを例示的に示した図である。 本発明の一実施形態によってネットワーク性能診断装備が全体ネットワークの区域別性能を算出するための方法を説明するための概念図である。 本発明の他の実施形態によってネットワーク性能診断装備が全体ネットワークの区域別性能を算出するための方法を説明するための概念図である。
本発明は、多様な変更を加えることができ、様々な実施形態を有することができるから、特定実施形態を図面に例示し詳細に説明しようとする。
しかしながら、これは、本発明を特定の実施形態に対して限定しようとするものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるすべての変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されなければならない。
第１、第２などの用語は、多様な構成要素を説明するのに使用されうるが、前記構成要素は、前記用語により限定されてはならない。前記用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的だけで使用される。例えば、本発明の権利範囲から逸脱せず、かつ第１構成要素は、第２構成要素と名付けられることができ、同様に第２構成要素も第１構成要素と名付けられることができる。及び／またはという用語は、複数の関連した記載された項目の組み合わせまたは複数の関連した記載された項目のうち、何れか１項目を含む。
ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いるか、または「接続されて」いると言及された時には、その他の構成要素に直接的に連結されているか、または接続されている場合もあるが、中間に他の構成要素が存在することもできると理解されるべきである。これに対し、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いるか、または「直接接続されて」いると言及された時には、中間に他の構成要素が存在しないと理解されなければならない。
本出願において使用した用語は、ただ特定の実施形態を説明するために使用されたものであって、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は、文脈上明白に異なるように意味しない限り、複数の表現を含む。本明細書において「含む」または「有する」などの用語は、明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであり、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加可能性を予め排除しないことと理解されるべきである。
別に定義しない限り、技術的または科学的な用語を含めてここで使用されるすべての用語は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有した者によって通常理解されるものと同じ意味を有している。通常使用される辞書に定義されている用語は、関連技術の文脈上有する意味と一致する意味を有すると解釈されなければならず、本出願において明白に定義しない限り、理想的または過度に形式的な意味として解釈されない。
以下、添付した図面を参照して、本発明の好ましい実施形態をさらに詳細に説明しようとする。本発明を説明するにあたって全体的な理解を容易にするために図面上の同じ構成要素については、同じ参照符号を使用し、同じ構成要素について重複した説明は省略する。
用語定義
本明細書にわたって、エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）は、ネットワークと関連した各種装置を含み、これは、ユーザ端末（「クライアント端末」と呼ぶことができる）及び／またはサーバ装置を含む用語である。
ユーザは、基本的にユーザ端末のユーザを意味する。ただし、場合によって本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置のユーザを意味する場合もある。ネットワーク運営者及び／またはネットワーク管理雌は、パケットミラーリング装置と関連したネットワークを管理する者であって、パケットミラーリング装置のユーザを意味できる。
ネットワーク性能と関連した性能関連指標を算出するネットワーク性能診断装置は、パケットミラーリング装置と呼ばれることができる。また、ネットワークサービスの前記性能関連指標を視覚化する装置として具現化されることができるから、ネットワーク性能指標視覚化装置と呼ばれることができる。以下、前記多様な具現例にもかかわらず、パケットミラーリング装置と呼ぶ。
また、ネットワーク性能という用語は、サーバ、通信網及びクライアントでの通信性能と関連して、包括的に使用されることができる。
ＬＴＥ及び５Ｇ基盤通信システム
図１は、本発明が適用されることができる無線通信システムを例示する。これは、Ｅ－ＵＴＲＡＮ（Ｅｖｏｌｖｅｄ－ＵＭＴＳ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、またはＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）／ＬＴＥ－Ａシステムと呼ばれることができる。
Ｅ－ＵＴＲＡＮは、端末１０（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ、ＵＥ）に制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）とユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）を提供する基地局２０（Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＢＳ）を含む。端末１０は、固定されるか、または移動性を有することができ、ＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＵＴ（Ｕｓｅｒ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ＳＳ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、ＭＴ（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ）、無線機器（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｄｅｖｉｃｅ）等、他の用語で呼ばれることができる。基地局２０は、端末１０と通信する固定された地点（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）を意味し、ｅＮＢ（ｅｖｏｌｖｅｄ－ＮｏｄｅＢ）、ＢＴＳ（Ｂａｓｅ Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ）、アクセスポイント（Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ）等、他の用語で呼ばれることができる。
基地局２０は、Ｘ２インターフェースを介して互いに接続されることができる。基地局２０は、Ｓ１インターフェースを介してＥＰＣ（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ｃｏｒｅ）３０、さらに詳細には、Ｓ１－ＭＭＥを介してＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｅｎｔｉｔｙ）とＳ１－Ｕを介してＳ－ＧＷ（Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｇａｔｅｗａｙ）に接続される。
ＥＰＣ３０は、ＭＭＥ、Ｓ－ＧＷ及びＰ－ＧＷ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ－Ｇａｔｅｗａｙ）で構成される。ＭＭＥは、端末の接続情報または端末の能力に関する情報を有しており、このような情報は、端末の移動性管理に主に使用される。Ｓ－ＧＷは、Ｅ－ＵＴＲＡＮを終端点として有するゲートウェイであり、Ｐ－ＧＷは、ＰＤＮを終端点として有するゲートウェイである。
端末とネットワークとの間の無線インターフェースプロトコル（Ｒａｄｉｏ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の階層は、通信システムにおいて広く知られた開放型システム間相互接続（Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ：ＯＳＩ）基準モデルの下位３ケ階層に基づいてＬ１（第１階層）、Ｌ２（第２階層）、Ｌ３（第３階層）に区分されることができるが、この中で第１階層に属する物理階層は、物理チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）を利用した情報送信サービス（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供し、第３階層に位置するＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層は、端末とネットワークとの間に無線資源を制御する役割を行う。このために、ＲＲＣ階層は、端末と基地局との間のＲＲＣメッセージを交換する。
図２は、ユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造（ｒａｄｉｏ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を示したブロック図で、図３は、制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造を示したブロック図である。ユーザ平面は、ユーザデータ送信のためのプロトコルスタック（ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｓｔａｃｋ）で、制御平面は、制御信号送信のためのプロトコルスタックである。
図２及び３を参照すると、物理階層（ＰＨＹ（ｐｈｙｓｉｃａｌ）ｌａｙｅｒ）は、物理チャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌ）を利用して上位階層に情報送信サービス（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供する。物理階層は、上位階層であるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層とは、送信チャネル（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｃｈａｎｎｅｌ）を介して接続されている。送信チャネルを介してＭＡＣ階層と物理階層との間にデータが移動する。送信チャネルは、無線インターフェースを介してデータがどのようにどんな特徴で送信されるかによって分類される。
互いに異なる物理階層の間、すなわち送信機と受信機の物理階層の間は、物理チャネルを介してデータが移動する。前記物理チャネルは、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）方式で変調されることができ、時間と周波数を無線資源として活用する。
ＭＡＣ階層の機能は、論理チャネルと送信チャネルとの間のマッピング及び論理チャネルに属するＭＡＣ ＳＤＵ（ｓｅｒｖｉｃｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ）の送信チャネル上に物理チャネルに提供される送信ブロック（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｂｌｏｃｋ）への多重化／逆多重化を含む。ＭＡＣ階層は、論理チャネルを介してＲＬＣ（Ｒａｄｉｏ Ｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層にサービスを提供する。
ＲＬＣ階層の機能は、ＲＬＣ ＳＤＵの接続（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｏｎ）、分割（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）及び再結合（ｒｅａｓｓｅｍｂｌｙ）を含む。無線ベアラ（Ｒａｄｉｏ Ｂｅａｒｅｒ：ＲＢ）が要求する多様なＱｏＳ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を保障するために、ＲＬＣ階層は、透明モード（Ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔ Ｍｏｄｅ、ＴＭ）、非確認モード（Ｕｎａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄ Ｍｏｄｅ、ＵＭ）及び確認モード（Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄ Ｍｏｄｅ、ＡＭ）の３通りの動作モードを提供する。ＡＭ ＲＬＣは、ＡＲＱ（ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｒｅｐｅａｔ ｒｅｑｕｅｓｔ）を介してエラー訂正を提供する。
ＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層は、制御平面においてのみ定義される。ＲＲＣ階層は、無線ベアラの設定（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）、再設定（ｒｅ－ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）及び解除（ｒｅｌｅａｓｅ）と関連して、論理チャネル、送信チャネル及び物理チャネルの制御を担当する。ＲＢは、端末とネットワークとの間のデータ伝達のために、第１階層（ＰＨＹ階層）及び第２階層（ＭＡＣ階層、ＲＬＣ階層、ＰＤＣＰ階層）により提供される論理的経路を意味する。
ユーザ平面でのＰＤＣＰ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）階層の機能は、ユーザデータの伝達、ヘッダ圧縮（ｈｅａｄｅｒ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）及び暗号化（ｃｉｐｈｅｒｉｎｇ）を含む。制御平面でのＰＤＣＰ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）階層の機能は、制御平面データの伝達及び暗号化／無欠性報号（ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）を含む。
ＲＢが設定されるということは、特定サービスを提供するために無線プロトコル階層及びチャネルの特性を規定し、各々の具体的なパラメータ及び動作方法を設定する過程を意味する。ＲＢは、再度ＳＲＢ（Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ＲＢ）とＤＲＢ（Ｄａｔａ ＲＢ）の２通りに分けられることができる。ＳＲＢは、制御平面においてＲＲＣメッセージを送信する通路として使用され、ＤＲＢは、ユーザ平面においてユーザデータを送信する通路として使用される。
端末のＲＲＣ階層とＥ－ＵＴＲＡＮのＲＲＣ階層との間にＲＲＣ接続（ＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）が確立されると、端末は、ＲＲＣ接続（ＲＲＣ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）状態にあるようになり、そうでない場合、ＲＲＣアイドル（ＲＲＣ ｉｄｌｅ）状態にあるようになる。
ネットワークから端末にデータを送信するダウンリンク送信チャネルには、システム情報を送信するＢＣＨ（Ｂｒｏａｄｃａｓｔ Ｃｈａｎｎｅｌ）とその他のユーザトラフィックまたは制御メッセージを送信するダウンリンクＳＣＨ（Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）がある。ダウンリンクマルチキャストまたはブロードキャストサービスのトラフィックまたは制御メッセージの場合、ダウンリンクＳＣＨを介して送信されることもでき、または別のダウンリンクＭＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｃｈａｎｎｅｌ）を介して送信されることもできる。一方、端末からネットワークにデータを送信するアップリンク送信チャネルには、初期制御メッセージを送信するＲＡＣＨ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｈａｎｎｅｌ）とその他にユーザトラフィックまたは制御メッセージを送信するアップリンクＳＣＨ（Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）がある。
送信チャネル上位にあり、送信チャネルにマッピングされる論理チャネル（Ｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌ）には、ＢＣＣＨ（Ｂｒｏａｄｃａｓｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＰＣＣＨ（Ｐａｇｉｎｇ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＣＣＣＨ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＭＣＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＭＴＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｃｈａｎｎｅｌ）などがある。
物理チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌ）は、時間領域において複数のＯＦＤＭシンボルと周波数領域において複数の副搬送波（Ｓｕｂ－ｃａｒｒｉｅｒ）で構成される。一つのサブフレーム（Ｓｕｂ－ｆｒａｍｅ）は、時間領域において複数のＯＦＤＭシンボル（Ｓｙｍｂｏｌ）で構成される。資源ブロックは、資源割り当て単位であって、複数のＯＦＤＭシンボルと複数の副搬送波（ｓｕｂ－ｃａｒｒｉｅｒ）で構成される。また、各サブフレームは、ＰＤＣＣＨ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）すなわち、Ｌ１／Ｌ２制御チャネルのために該当サブフレームの特定ＯＦＤＭシンボル（例、最初ＯＦＤＭシンボル）の特定副搬送波を利用できる。ＴＴＩ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｉｍｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）は、サブフレーム送信の単位時間である。
以下、新しい無線接続技術（Ｎｅｗ ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：ｎｅｗ ＲＡＴ、ＮＲ）（「５Ｇ」と呼ぶことができる）について説明する。
ますます多くの通信機器がさらに大きな通信用量を要求するにつれて、従来の無線接続技術（ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＲＡＴ）に比べて向上したモバイルブロードバンド（ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）通信に対する必要性が台頭されている。また多数の機器及び事物を連結して、いつ、どこででも多様なサービスを提供するマッシブＭＴＣ（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）もやはり、次世代通信において考慮される主な争点の一つである。それだけでなく信頼度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）及び遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）に敏感なサービス／端末を考慮した通信システムデザインが論議されている。このように拡張されたモバイルブロードバンドコミュニケーション（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ｍａｓｓｉｖｅ ＭＴＣ、ＵＲＬＬＣ（Ｕｌｔｒａ－Ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ Ｌｏｗ Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを考慮した次世代無線接続技術の導入が論議されており、本発明では、便宜上該当技術（ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）をｎｅｗ ＲＡＴ、ＮＲまたは５Ｇと呼ぶ。
図４は、ＮＲが適用される次世代無線接続ネットワーク（Ｎｅｗ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＧ－ＲＡＮ）のシステム構造を例示する。
図４を参照すると、ＮＧ－ＲＡＮは、端末にユーザ平面及び制御平面プロトコル終端（ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を提供するｇＮＢ及び／またはｅＮＢを含むことができる。図４では、ｇＮＢだけを含む場合を例示する。ｇＮＢ及びｅＮＢは、相互間にＸｎインターフェースで接続されている。ｇＮＢ及びｅＮＢは、５世帯コアネットワーク（５Ｇ Ｃｏｒｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：５ＧＣ）とＮＧインターフェースを介して接続されている。さらに具体的に、ＡＭＦ（ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とは、ＮＧ－Ｃインターフェースを介して接続され、ＵＰＦ（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とは、ＮＧ－Ｕインターフェースを介して接続される。
図５は、ＮＧ－ＲＡＮと５ＧＣとの間の機能的分割を例示する。
図５を参照すると、ｇＮＢは、インターセル間の無線資源管理（Ｉｎｔｅｒ Ｃｅｌｌ ＲＲＭ）、無線ベアラ管理（ＲＢ ｃｏｎｔｒｏｌ）、連結移動性制御（Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、無線許容制御（Ｒａｄｉｏ Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、測定設定及び提供（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ＆ Ｐｒｏｖｉｓｉｏｎ）、動的資源割り当て（ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）などの機能を提供できる。ＡＭＦは、ＮＡＳセキュリティー、アイドル状態移動性処理などの機能を提供できる。ＵＰＦは、移動性アンカーリング（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ａｎｃｈｏｒｉｎｇ）、ＰＤＵ処理などの機能を提供できる。ＳＭＦ（Ｓｅｓｓｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、端末ＩＰアドレス割り当て、ＰＤＵセッション制御などの機能を提供できる。
図６は、本発明の技術的特徴が適用されることができる無線通信システムの他の例を示した図である。具体的に、図６は、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムに基づいたシステムアーキテクチャーを示す。５Ｇ ＮＲシステム（以下、簡単に「ＮＲ」とする）において使用されるエンティティは、図１において紹介されたエンティティ（例えば、ｅＮＢ、ＭＭＥ、Ｓ－ＧＷ）の一部またはすべての機能を吸収できる。ＮＲシステムにおいて使用されるエンティティは、ＬＴＥと区別するために「ＮＧ」という名称で識別されることができる。
以下、ＮＲについて、後述する説明の理解のために、３ＧＰＰ ＴＳ ３８シリーズ（３ＧＰＰ ＴＳ ３８．２１１、３８．２１２、３８．２１３、３８．２１４、３８．３３１等）が参照されることができる。
図６を参照すると、無線通信システムは、一つ以上のＵＥ１１、ＮＧ－ＲＡＮ（ｎｅｘｔ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ＲＡＮ）及び５世帯コアネットワーク（５ＧＣ）を含む。ＮＧ－ＲＡＮは、少なくとも一つのＮＧ－ＲＡＮノードで構成される。ＮＧ－ＲＡＮノードは、図１に示すＢＳ２０に対応するエンティティである。ＮＧ－ＲＡＮノードは、少なくとも一つのｇＮＢ２１及び／または少なくとも一つのｎｇ－ｅＮＢ２２で構成される。ｇＮＢ２１は、ＵＥ１１に向かったＮＲユーザ平面及び制御平面プロトコルの終端を提供する。Ｎｇ－ｅＮＢ２２は、ＵＥ１１に向かったＥ－ＵＴＲＡユーザ平面及び制御平面プロトコルの終端を提供する。
５ＧＣは、ＡＭＦ（ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ＵＰＦ（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）及びＳＭＦ（ｓｅｓｓｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を含む。ＡＭＦは、ＮＡＳセキュリティー、アイドル状態移動性処理などのような機能をホストする。ＡＭＦは、従来のＭＭＥの機能を含むエンティティである。ＵＰＦは、移動性アンカーリング、ＰＤＵ（ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｄａｔａ ｕｎｉｔ）処理のような機能をホストする。ＵＰＦは、従来のＳ－ＧＷの機能を含むエンティティである。ＳＭＦは、ＵＥ ＩＰアドレス割り当て、ＰＤＵセッション制御のような機能をホストする。
ｇＮＢとｎｇ－ｅＮＢは、Ｘｎインターフェースを介して相互接続される。ｇＮＢ及びｎｇ－ｅＮＢは、またＮＧインターフェースを介して５ＧＣに接続される。さらに具体的には、ＮＧ－Ｃインターフェースを介してＡＭＦに、そしてＮＧ－Ｕインターフェースを介してＵＰＦに接続される。
図７は、本発明の技術的特徴が適用されることができる無線通信システムのさらに他の例を示した図である。具体的に、図７は、ＬＴＥシステムに基づいたシステムアーキテクチャーを示す。ＮＲにおいて使用されるエンティティは、図４において紹介されたエンティティ（例えば、ｇＮＢ、ＡＭＦ、ＵＰＦ）の一部またはすべての機能を吸収できる。ＬＴＥシステムにおいて使用されるエンティティは、ＮＲと区別するために「ＥＮ」という名称で識別されることができる。
図７を参照すると、無線通信システムは、一つ以上のＵＥ１１、Ｅ－ＵＴＲＡＮ及びＥＰＣを含む。Ｅ－ＵＴＲＡＮは、少なくとも一つのＥ－ＵＴＲＡＮノードで構成される。Ｅ－ＵＴＲＡＮノードは、図１に示すＢＳ２０に対応するエンティティである。Ｅ－ＵＴＲＡＮノードは、少なくとも一つのｅｎ－ｇＮＢ２３及び／または少なくとも一つのｅＮＢ２０で構成される。ｅｎ－ｇＮＢ２３は、ＵＥ１１に向かったＮＲユーザ平面及び制御平面プロトコルの終端を提供する。ｅＮＢ２０は、ＵＥ１１に向かったＥ－ＵＴＲＡＮユーザ平面及び制御平面プロトコルの終端を提供する。
ＥＰＣは、ＭＭＥ及びＳ－ＧＷを含む。ｅｎ－ｇＮＢとｅＮＢは、Ｘ２インターフェースを介して相互接続される。ｅｎ－ｇＮＢ及びｅＮＢは、Ｓ１インターフェースを介してＥＰＣに接続される。さらに具体的には、Ｓ１－Ｕ及び／またはＳ１インターフェースを介してＭＭＥ及び／またはＳ－ＧＷに接続される。
図８は、本発明の技術的特徴が適用されることができる５Ｇ使用シナリオの例を示した図である。図８に示す５Ｇ使用シナリオは、ただ例示に過ぎず、本発明の技術的特徴は、図８に図示していない他の５Ｇ使用シナリオにも適用されることができる。
図８を参照すると、５Ｇの３通りのメイン要求事項領域は、（１）改善されたモバイル広帯域（ｅＭＢＢ；ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）領域、（２）多量のマシンタイプ通信（ｍＭＴＣ；ｍａｓｓｉｖｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｙｐｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）領域、及び３）超－信頼及び低遅延通信（ＵＲＬＬＣ；ｕｌｔｒａ－ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ ｌｏｗ ｌａｔｅｎｃｙ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）領域を含む。一部使用例は、最適化のために多数の領域を要求でき、他の使用例は、ただ一つの核心性能指標（ＫＰＩ；ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）のみにフォーカシングできる。５Ｇは、このような多様な使用例を柔軟でかつ信頼できる方法で支援することである。
ｅＭＢＢは、データ速度、遅延、ユーザ密度、モバイル広帯域接続の用量及びカバレッジの全般的な向上に重点をおく。ｅＭＢＢは、１０Ｇｂｐｓ程度の処理量を目標とする。ｅＭＢＢは、基本的なモバイルインターネット接続をはるかに凌駕するようにし、豊富な双方向作業、クラウドまたは拡張現実においてメディア及びエンターテイメントアプリケーションをカバーする。データは、５Ｇの核心動力の一つであり、５Ｇ時代において初めて専用音声サービスを見ることができない場合もありうる。５Ｇにおいて、音声は、単純に通信システムにより提供されるデータ接続を使用して応用プログラムとして処理されることと期待される。増加されたトラフィック量の主な原因は、コンテンツ大きさの増加及び高いデータ送信率を要求するアプリケーション数の増加である。ストリーミングサービス（オーディオ及びビデオ）、対話型ビデオ及びモバイルインターネット接続は、より多くの装置がインターネットに接続されるほど、より広く使用されるはずである。このような多くのアプリケーションは、ユーザにリアルタイム情報及びお知らせをプッシュするために常にオンになっている接続性を必要とする。クラウドストレージ及びアプリケーションは、モバイル通信プラットフォームにおいて急速に増加しており、これは、業務及びエンターテイメントともに適用されることができる。クラウドストレージは、アップリンクデータ送信率の成長率を牽引する特別な使用例である。５Ｇは、またクラウド上の遠隔業務にも使用され、触覚インターフェースが使用される時、優れたユーザ経験を維持するようにはるかに低いエンドツーエンド（ｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄ）遅延を要求する。エンターテイメントにおいて例えば、クラウドゲーム及びビデオストリーミングは、モバイル広帯域能力に対する要求を増加させるさらに他の核心要素である。エンターテイメントは、汽車、車両及び飛行機のような高い移動性環境を含んでどんな所でもスマートフォン及びタブレットにおいて必須である。さらに他の使用例は、エンターテイメントのための拡張現実及び情報検索である。ここで、拡張現実は、非常に低い遅延と瞬間的なデータ量を必要とする。
ｍＭＴＣは、バッテリーにより駆動される多量の低費用装置間の通信を可能にするために設計され、スマート計量、物流、現場及び身体センサのようなアプリケーションを支援するためのものである。ｍＭＴＣは、１０年程度のバッテリー及び／または１ｋｍ２当たりの百万個程度の装置を目標とする。ｍＭＴＣは、すべての分野において組み込みセンサ（ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｓｅｎｓｏｒ）を円滑に接続できるようにし、最も多く予想される５Ｇ使用例の一つである。潜在的に２０２０年までＩｏＴ装置は、２０４億個に達すると予測される。産業ＩｏＴは、５Ｇがスマート都市、資産追跡（ａｓｓｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、スマートユーティリティ、農業及びセキュリティーインフラを可能にする主な役割を行う領域の一つである。
ＵＲＬＬＣは、装置及び機械が非常に信頼性があり、非常に低い遅延及び高可用性で通信できるようにすることによって、車両通信、産業制御、工場自動化、遠隔手術、スマートグリッド及び公共安全アプリケーションに理想的である。ＵＲＬＬＣは、１ｍｓの程度の遅延を目標とする。ＵＲＬＬＣは、メインインフラの遠隔制御及び自律走行車両のような超信頼／遅延が少ないリンクを介して産業を変化させる新しいサービスを含む。信頼性と遅延の水準は、スマートグリッド制御、産業自動化、ロボット工学、ドローン制御及び調整に必須である。
次に、図８の三角形中に含まれた多数の使用例について、さらに具体的に説明する。
５Ｇは、秒当たりの数百メガビットにおいて秒当たりのギガビットと評価されるストリームを提供する手段であって、ＦＴＴＨ（ｆｉｂｅｒ－ｔｏ－ｔｈｅ－ｈｏｍｅ）及びケーブル基盤広帯域（またはＤＯＣＳＩＳ）を補完できる。このような速い速度は、仮像現実（ＶＲ；ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ）と拡張現実（ＡＲ；ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）だけでなく、４Ｋ以上（６Ｋ、８Ｋ及びそれ以上）の解像度でＴＶを伝達するのにおいて要求されることができる。ＶＲ及びＡＲアプリケーションは、ほとんど没入型（ｉｍｍｅｒｓｉｖｅ）スポーツ競技を含む。特定アプリケーションは、特別なネットワーク設定が要求されることができる。例えば、ＶＲゲームの場合、ゲーム会社が遅延を最小化するために、コアサーバをネットワークオペレーターのエッジネットワークサーバと統合しなければならない。
自動車（Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ）は、車両に対する移動通信のための多くの使用例と共に、５Ｇにおいて重要な新しい動力になると予想される。例えば、乗客のためのエンターテイメントは、高い用量と高いモバイル広帯域を同時に要求する。それは、未来のユーザは、それらの位置及び速度と関係なく高品質の接続を期待し続けるためである。自動車分野の他の使用例は、拡張現実ダッシュボードである。運転者は、拡張現実ダッシュボードを介して前面ウィンドウを介して見ているものの上に闇の中で物体を識別できる。拡張現実ダッシュボードは、物体の距離と動きに対して運転者に知らせる情報を重なってディスプレイする。未来に、無線モジュールは、車両間の通信、車両と支援するインフラ構造との間において情報交換、及び自動車と他の接続した装置（例えば、歩行者により随伴される装置）との間において情報交換を可能にする。安全システムは、運転者がより安全に運転できるように行動の代替コースを案内して、事故の危険を減らすことができるようにする。次のステップは、遠隔操縦車両または自律走行車両になるだろう。これは、互いに異なる自律走行車両間及び／または自動車とインフラとの間において非常に信頼性があり、非常に速い通信を要求する。未来に、自律走行車両がすべての運転活動を行い、運転者は、車両自体が識別できない交通異常にだけ集中するようにするはずである。自律走行車両の技術的要求事項は、トラフィック安全を人が達成できない程度の水準まで増加するよう超低遅延と超高速信頼性を要求する。
スマート社会として言及されるスマート都市とスマートホームは、高密度無線センサネットワークで組み込まれるであろう。知能型センサの分散ネットワークは、都市または家の費用及びエネルギー効率的な維持に対する条件を識別するであろう。類似の設定が各家庭のために行われることができる。温度センサ、ウィンドウ及び暖房コントローラ、盗難警報器及び家電製品は、全部無線で接続される。このようなセンサのうち、多くのものが典型的に低いデータ送信速度、低電力及び低費用を要求する。しかしながら、例えば、リアルタイムＨＤビデオは、監視のために特定タイプの装置において要求されることができる。
＜人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）＞
人工知能は、人工的な知能またはこれを作ることができる方法論を研究する分野を意味し、マシンラーニング（機械学習、Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、人工知能分野において扱う多様な問題を定義し、それを解決する方法論を研究する分野を意味する。マシンラーニングは、ある作業に対してたゆまぬ経験を介してその作業に対する性能を高めるアルゴリズムと定義することもある。
人工神経網（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）は、マシンラーニングにおいて使用されるモデルであって、シナプスの結合でネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）で構成される、問題解決能力を有するモデル全盤を意味できる。人工神経網は、他の階層のニューロン間の接続パターン、モデルパラメータを更新する学習過程、出力値を生成する活性化関数（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）により定義されることができる。
人工神経網は、入力層（Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、出力層（Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、そして選択的に一つ以上の隠匿層（Ｈｉｄｄｅｎ Ｌａｙｅｒ）を含むことができる。各層は、一つ以上のニューロンを含み、人工神経網は、ニューロンとニューロンとを接続するシナプスを含むことができる。人工神経網において各ニューロンは、シナプスを介して入力される入力信号、加重値、偏向に対する活性関数の関数値を出力できる。
モデルパラメータは、学習を介して決定されるパラメータを意味し、シナプス接続の加重値とニューロンの偏向などが含まれる。そして、ハイパーパラメータは、マシンラーニングアルゴリズムにおいて学習前に設定されなければならないパラメータを意味し、学習率（Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒａｔｅ）、繰り返し回数、ミニ配置大きさ、初期化関数などが含まれる。
人工神経網の学習の目的は、損失関数を最小化するモデルパラメータを決定することと見なすことができる。損失関数は、人工神経網の学習過程で最適のモデルパラメータを決定するための指標として利用されることができる。
マシンラーニングは、学習方式によって指導学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、非指導学習（ＵｎＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）に分類できる。
指導学習は、学習データに対するラベル（ｌａｂｅｌ）が与えられた状態で人工神経網を学習させる方法を意味し、ラベルとは、学習データが人工神経網に入力される場合、人工神経網が推論しなければならない正答（または、結果値）を意味できる。非指導学習は、学習データに対するラベルが与えられない状態で人工神経網を学習させる方法を意味できる。強化学習は、ある環境内で定義されたエージェントが各状態で累積補償を最大化する行動あるいは行動順序を選択するように学習させる学習方法を意味できる。
人工神経網のうち、複数の隠匿層を含む深層神経網（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により具現化されるマシンラーニングをディープラーニング（深層学習、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）と呼ぶこともあり、ディープラーニングは、マシンラーニングの一部である。以下、マシンラーニングは、ディープラーニングを含む意味として使用される。
＜ロボット（Ｒｏｂｏｔ）＞
ロボットは、自ら保有した能力によって与えられた仕事を自動的に処理または作動する機械を意味できる。特に、環境を認識し自ら判断して動作を行う機能を有するロボットを知能型ロボットと称することができる。
ロボットは、使用目的や分野によって産業用、医療用、家庭用、軍事用等に分類できる。
ロボットは、アクチュエータまたはモータを含む駆動部を具備して、ロボット関節を動かせる等の多様な物理的動作を行うことができる。また、移動可能なロボットは、駆動部にホイール、ブレーキ、プロペラなどが含まれて、駆動部を介して地上で走行するか、または空中で飛行できる。
＜自律走行（Ｓｅｌｆ－Ｄｒｉｖｉｎｇ、Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ－Ｄｒｉｖｉｎｇ）＞
自律走行は、自ら走行する技術を意味し、自律走行車両は、ユーザの操作無しでまたはユーザの最小限の操作で走行する車両（Ｖｅｈｉｃｌｅ）を意味する。
例えば、自律走行には、走行中の車線を維持する技術、アダプティブクルーズコントロールのように速度を自動的に調節する技術、決まった経路に沿って自動的に走行する技術、目的地が設定されると、自動的に経路を設定して走行する技術などが全部含まれることができる。
車両は、内燃機関だけを備える車両、内燃機関と電気モータを共に備えるハイブリッド車両、そして電気モータだけを備える電気車両を全部包括し、自動車だけでなく汽車、モーターサイクルなどを含むことができる。
このとき、自律走行車両は、自律走行機能付きロボットと見なすことができる。
＜エクステンデッドリアリティ（ＸＲ：ｅＸｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）＞
エクステンデッドリアリティは、仮像現実（ＶＲ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）、拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、混合現実（ＭＲ：Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）を総称する。ＶＲ技術は、現実世界の客体または背景などをＣＧ映像のみで提供し、ＡＲ技術は、実際事物映像の上に仮像で作られたＣＧ映像を共に提供し、ＭＲ技術は、現実世界に仮像客体を混ぜて結合させて提供するコンピュータグラフィック技術である。
ＭＲ技術は、現実客体と仮像客体を共に見せるという点でＡＲ技術と似ている。しかしながら、ＡＲ技術では、仮像客体が現実客体を補完する形態で使用されることに対し、ＭＲ技術では、仮像客体と現実客体が同等な性格で使用されるという点で差異点がある。
ＸＲ技術は、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＨＵＤ（Ｈｅａｄ－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、携帯電話、タブレットＰＣ、ラップトップ、デスクトップ、ＴＶ、デジタルサイネージなどに適用されることができ、ＸＲ技術が適用された装置をＸＲ装置（ＸＲ Ｄｅｖｉｃｅ）と称することができる。
パケットミラーリング及びパケット分析に応じるネットワーク性能指標算出
図９は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置が含まれたシステムを示した概念図である。図９に示すように、本発明の一実施形態によるパケットミラーリングシステムは、ユーザ端末（先の図面のＵＥと同一）９１０－１～９１０－３、ネットワーク９２０、サーバ端９３０～９５０及びパケットミラーリング装置９００を含むことができる。
図９を参照すると、ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、ネットワーク９２０を介して特定ウェブサイト及び／またはウェブアプリケーションに接続する。ここで、ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、５Ｇネットワーク上の携帯用端末、ロボット、ＩｏＴ機器（例えば、センサ）などがなることができる。接続は、前記ウェブサイト及び／またはウェブアプリケーションと関連したサーバ端９３０～９５０で行われる。
図９の実施形態によれば、ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、ウェブブラウザを介して特定ウェブページに接続して所望のページまたはアプリケーションの実行を要請する。前記要請は、ｈｔｍｌドキュメントのような静的なコンテンツだけでなく、動画、オーディオのようなマルチメディアコンテンツ、及び／またはその他のアプリケーションの実行を含むことができる。
本発明の一実施形態によれば、ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、ユーザにより動作し、通信機能（インターネット接続及びウェブブラウザ実行機能を含む）及びデータ処理機能を含む任意の装置を含むことができる。ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、移動局（ＭＳ）、ユーザ装備（またはユーザ端末）（ＵＥ；Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、ユーザターミナル（ＵＴ；Ｕｓｅｒ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、無線ターミナル、アクセスターミナル（ＡＴ）、ターミナル、固定または移動加入者ユニット（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｕｎｉｔ）、加入者ステーション（ＳＳ；Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、セルラ電話、無線機器（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｄｅｖｉｃｅ）、無線通信デバイス、無線送受信ユニット（ＷＴＲＵ；Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｔｒａｎｓｍｉｔ／Ｒｅｃｅｉｖｅ Ｕｎｉｔ）、移動ノード、モバイル、モバイルステーション、個人携帯情報端末（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ；ＰＤＡ）、スマートフォン、ラップトップ、ネットブック、個人用コンピュータ、無線センサ、消費者電子機器（ＣＥ）、ロボット、ＩｏＴ機器または他の用語で呼ばれることができる。ユーザ端末９１０－１～９１０－３の多様な実施形態は、セルラ電話機、無線通信機能を有するスマートフォン、無線通信機能を有する個人携帯用端末機（ＰＤＡ）、無線モデム、無線通信機能を有する携帯用コンピュータ、無線通信機能を有するデジタルカメラのような撮影装置、無線通信機能を有するゲーミング装置、無線通信機能を有する音楽格納及び再生家電製品、無線インターネット接続及びブラウジングが可能なインターネット家電製品だけでなく、そういう機能の組み合わせを統合している携帯型ユニットまたは端末機を含むことができるが、これに限定されるものではない。
各ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、ユーザ入力を受信するためのマウス及びキーボードのような入力装置及びユーザがネットワーキングされた装置と相互作用するための制御ユーザインターフェースを提供するためのディスプレイを含むユーザ通信インターフェースを含むことができる。ユーザインターフェースは、ユーザに情報を提供するためにグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ：Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を含むことができる。
ネットワーク９２０は、有線及び／または無線ネットワークを含む。ネットワーク９２０は、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）を含むことができ、５Ｇ ＳＡ（Ｓｔａｎｄ Ａｌｏｎｅ）システムであるか、または５Ｇ ＮＳＡ（Ｎｏｎ－Ｓｔａｎｄ Ａｌｏｎｅ）及び／または４Ｇシステムを含む。ネットワーク９２０は、多様に接続されたユーザ端末９１０－１～９１０－３とサーバ端９３０～９５０との間にデータを送信し受信するために、物理層（媒体）を提供する直列バスを含むことができる。ここで、直列バスは、１３９４直列バスを含むことができる。これは、時間－多重送信（Ｔｉｍｅ－ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ）オーディオ／ビデオ（Ａ／Ｖ）ストリーム及び標準ＩＰ（ＩＰ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）通信（例えば、ＩＥＴＦ ＲＥＣ ２７３４）を両方とも支援でき、ただし必ずこれに限定されるものではない。ネットワーク９２０は、非－１３９４ネットワーク（例えば、イーサネット等）も含むことができる。また、ネットワーク９２０は、ホームネットワークを含むこともできる。各ユーザ端末９１０－１～９１０－３は、ネットワーク９２０において一つ以上のサーバ装置９３０～９５０と通信できる。
サーバ端９３０～９５０は、ユーザにサービスを提供するためにネットワーク９２０資源を利用してユーザの要請に応答する。サーバ端９３０～９５０と表現するが、必ず特定ウェブサイトと関連したサーバである必要はない。一つのサーバ装置であっても良い。本明細書上において、「サーバ」という用語は、特定ユーザ端末９１０－１～９１０－３と通信する他のエンティティ、前記ユーザ端末９１０－１～９１０－３が通信要請した対象エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）、ユーザ端末９１０－１～９１０－３を制御するコントローラ装置（ロボットまたはＩｏＴ機器などをコントロールする中央制御装置）、及び／または基地局（ｅＮＢ、ｇＮＢ等）などを意味できる。
サーバ端９３０～９５０は、ユーザ端末９１０－１～９１０－３の要請に対応して情報（データ）のリターン（ｒｅｔｕｒｎ）を行う。また、機能の性能（例えば、機械的な機能）及び状態のリターン、データストリーム及び状態のリターン、データストリームの受け入れ及び状態のリターン、または各種行為に対する状態の格納を含む。サーバ端９３０～９５０は、それ自身のハードウェアの制御を具現するために、注文型、内蔵型、制御プログラムを含むことができる。
サーバ端９３０～９５０は、特定ウェブサイト及び／またはウェブアプリケーションと関連することができ、各ウェブサイト及び／またはウェブアプリケーションにおいて行われる作業と関連した演算及び管理を行う。サーバ端９３０～９５０は、ユーザ端末９１０－１～９１０－３及び他のサーバ９３０～９５０と相互作用できる。例示的なサービスは、ＭＰＥＧソーシング／シンキング（ｓｏｕｒｃｉｎｇ／ｓｉｎｋｉｎｇ）、及びディスプレイサービスを含むことができる。
サーバ端９３０～９５０は、ネットワーク９２０を介して装置の命令及び制御のためのインターフェースを提供するインターフェースデータ（例えば、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ジャバ、ジャバスクリプト、ＧＩＦ、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ、グラフィック破裂または意図した目的に使用される任意の他のフォーマット）のような情報を処理できる。特定実施形態において、各サーバ９３０～９５０は、その装置の命令及び制御を提供する一つ以上のハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ：Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）のような情報を処理できる。サーバ端９３０～９５０は、ブラウザー技法を利用してＨＴＭＬページを表すインターネット標準を使用することができる。
本発明の実施形態によれば、サーバ端９３０～９５０は、ウェブサーバ９３０、ＡＰサーバ９４０（ＡＰＰ ｓｅｒｖｅｒ）、及びデータベースサーバ９５０（ＤＢサーバ）を含むことができる。ただし、必ずサーバ端が３個のサーバの組み合わせでだけで構成されなければならないことではない。ウェブサーバ９３０のみが存在し、ＡＰサーバ９４０及びデータベースサーバ９５０は存在しないことも有効で、またはＡＰサーバ９４０一つだけ構成されることも可能で、その他多様な形態及び階層のサーバ組み合わせも可能である。
ウェブサーバ９３０は、ウェブクライアント（Ｗｅｂ Ｃｌｉｅｎｔ）に要請されたコンテンツを提供するサーバである。ウェブサーバ９３０は、静的なＨＴＭＬやＪＰＥＧ、ＧＩＦのようなイメージをＨＴＴＰプロトコルを介してウェブブラウザに提供できる。場合によって、ウェブサーバ９３０も内部アプリケーションを動作させることができるコンテナを内蔵できる。
ＡＰサーバ９４０は、ＷＡＳ（Ｗｅｂ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｅｒ）サーバとも呼ばれることができ、これは、クライアント／サーバ環境においてトランザクション処理及び管理とアプリケーション実行環境を提供するミドルウェアソフトウェアサーバを示す。典型的に、サーバ端９３０～９５０は、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースの３階層ウェブコンピューティング環境で駆逐されることができ、このとき、ＡＰサーバ９４０は、クライアント／サーバ環境のアプリケーションサーバのような役割をする。ＡＰサーバ９４０は、アプリケーション実行環境とデータベース接続機能を提供し、トランザクションを管理し、業務を処理するビジネスロジックを行い、異種システム間のアプリケーション連携などを行う。
本発明の実施形態によれば、ウェブサーバ９３０とＷＡＳ９４０の機能的分類を介して効果的な分散を誘導できる。静的なデータは、構造的に前に存在するウェブサーバ９３０で処理し、動的なデータは、後段のＷＡＳ９４０が処理できる。例えば、ユーザの要請に対して静的データであるＨＴＭＬとジャバスクリプトファイル、ＣＳＳ、イメージなどを前段のウェブサーバ９３０に位置させて処理することによって、ＷＡＳ９４０にサービス要請が渡されないようにする。また、ウェブアプリケーションサービスを位置的に後方に存在するＷＡＳ９４０に渡すことによって、ＷＡＳ９４０は、ウェブアプリケーションの遂行に集中できる。ウェブサーバ９３０で処理することとＷＡＳ９４０に渡されることを処理する方式は、ウェブサーバ９３０のコンフィギュレーション（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）を介して処理できる。特定拡張子またはディレクトリ業務をＷＡＳ９４０に渡すかどうかは、ウェブサーバ９３０で処理する。
データベースサーバ９５０は、ウェブサーバ９３０及び／またはＡＰサーバ９４０が取扱う各種データが格納されている格納所である。データベースサーバ９５０は、ウェブサーバ９３０及び／またはＡＰサーバ９４０が処理する作業、ウェブサイト、ウェブアプリケーションの性格によって、それと関連した膨大な量のデータが格納されることができる。これは、個人情報、機関情報、各種コンテンツ（例えば、マルチメディアコンテンツ）と関連したデータなどを含むことができる。
パケットミラーリング装置９００は、ネットワーク９２０とウェブサーバ９３０との間、ウェブサーバ９３０とＡＰサーバ９４０との間及びＡＰサーバ９４０とデータベースサーバ９５０との間のうち、少なくとも一つに配置されることができる。パケットミラーリング装置９００は、ネットワーク９２０とウェブサーバ９３０との間、ウェブサーバ９３０とＡＰサーバ９４０との間、及びＡＰサーバ９４０とデータベースサーバ９５０との間のうち、少なくとも一つに配置されたスイッチング装置（図示せず）に接続されて、二つのエンティティ間に送受信されるパケットをミラーリングしたパケットに基づいて、ネットワークサービスの性能を診断する。本発明の前記実施形態によれば、ミラーリングされたパケットは、実際に送受信されるパケット（実際に使用されるユーザトラフィック）に基づいて複写により生成されることができるので、ネットワークサービスの性能診断のために、別の人為的なテストパケットを生成する必要がない。特に、パケットミラーリング装置９００は、リアルタイムですべてのパケットに対するモニタリングが可能である。
パケットミラーリング装置９００は、ミラーリングされたパケットに含まれた各種情報（例えば、ソースＩＤ（ｓｏｕｒｃｅ ｉｄ）、目的地ＩＤ（ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ ｉｄ）及び時間情報（ｔｉｍｅ）、入力ポート情報、出力ポート情報等）に基づいて、ネットワークサービスの性能を表す各種指標をリアルタイムで算出する。指標の算出は、トランザクション（ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ）単位でなされることができる。算出された指標は、１２０種類を超過でき、これは、以下図１２を参照してさらに詳細に説明する。パケットミラーリング装置９００は、算出された指標に基づいて、どんな区間に速度遅延、待ち遅延、トラフィック超過、エラー発生のような問題があるかどうかを区間別に判断し、判断結果を運営者または管理者が確認できるように視覚化する。すなわち、エラー区間を速かに把握し、これに基づいてエラー区間に対する対応が速かになされることができるようにする。
さらに、パケットミラーリング装置９００は、ミラーリングされたパケットを分析して悪心的なユーザからの接近（セキュリティー問題関連）を追跡でき、これに対する対応もリアルタイムでなされることができるようにする。
本発明の前記実施形態によれば、パケットミラーリング装置９００は、前記スイッチング装置に接続されるので、サーバ端９３０～９５０に実質的に負荷をあたえるエージェント（ａｇｅｎｔ）設置を要求しないことができる。すなわち、サーバ端９３０～９５０の作業速度を遅らせる等の負担を与えない。ただし、本発明のパケットミラーリング装置９００が必ずハードウェア的に構成されなければならないことではなく、ソフトウェア的に、スイッチング装置またはその他他の装置にインストールされて動作できる。
図１０は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置とネットワークの他の装置との接続構成を示したブロック図である。
図１０を参照すると、インターネット１０２０のようなネットワークにルーター１０２２が接続されており、ルーター１０２２は、スイッチ１０２４に接続されてユーザ端末（図示せず）の要請と関連したサーバ１０３０－１～１０３０－３に前記要請を送信し、第１エンティティないし第３エンティティ１０３０－１～１０３０－３から要請に対する応答と関連した情報をユーザ端末に送信する。第１エンティティないし第３エンティティ１０３０－１～１０３０－３は、互いに異なるサーバでありうる。または、第１エンティティないし第３エンティティ１０３０－１～１０３０－３は、クライアント側から見た時、互いに異なるユーザ端末でありえ、ユーザ端末間の通信のためのパケットもスイッチ１０２４を通過するから、パケットミラーリング装置１０００は、これをミラーリングしてパケット関連情報を分析することができる。
ルーター１０２２またはルーチング機能を有する共有器（図示せず）は、インターネット１０２０を介してユーザ端末から送信されたパケットの位置及び宛先を抽出して、その位置に対する最適の経路を指定し、この経路に沿ってデータパケットをスイッチ１０２４に転向させる。ルーター１０２２は、ＩＰアドレスを識別してデータをスイッチ１０２４にフォワードする。
第１エンティティないし第３エンティティがサーバである場合、スイッチ１０２４は、各サーバ１０３０－１～１０３０－３の固有のＭＡＣアドレスを記憶しておいてから、このアドレスを介してどんなパケットがどこに送信されなければならないのかを判断して、ルーター１０２２から提供されたパケットを該当サーバ１０３０－１～１０３０－３に送信する。スイッチ１０２４は、ＯＳＩ ２階層、ＯＳＩ ３階層、ＯＳＩ ４階層及び／または他の階層（例えば、ＯＳＩ ７階層）の役割をするスイッチを含む。例えば、経路を設定する機能を行うことができる。また、ロードバランシングまたはポートフォワード、ＱｏＳ等の機能を行うこともできる。スイッチ１０２４は、ネットワークスイッチ、スイッチングハーブ、ポートスイッチングハーブなどと呼ばれることができる。
パケットミラーリング装置１０００は、スイッチ１０２４に接続されてスイッチ１０２４を介してサーバ１０３０－１～１０３０－３に提供されるほぼすべてのパケットをミラーリングして獲得する。パケットミラーリングは、すなわち、パケットの複製またはキャプチャー（ｃａｐｔｕｒｅ）は、スイッチ１０２４で行われることができる。場合によってパケットミラーリング装置１０００自体でなされることもできる。スイッチ１０２４は、サーバ１０３０－１～１０３０－３に提供されているパケットを複製した後、パケットミラーリング装置１０００に接続したポートを目的地ポート（ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ ｐｏｒｔ）と設定して、パケットミラーリング装置１０００に提供できる。このとき、該当ポートを分析用途に指定して提供できる。
図１１は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置の各区間別動作を説明するための概念図である。
図１１を参照すると、図９及び図１０において説明したように、ユーザ端末１１１０は、インターネット１１２０を介してパケットをサーバ端１１３０、１１４０、１１５０に送信し、このとき、インターネット１１２０とサーバ１１３０との間には、ルーター１１２２及びスイッチ１１２４が存在し、スイッチ１１２４にパケットミラーリング装置１１００が接続される。
パケットミラーリング装置１１００は、ミラーリングされたパケットを分析してユーザ端末１１１０ のユーザ体感遅延時間を確認することができる。また、インターネット１１２０を介して最初サーバ１１３０までのトラフィックと関連した情報を把握でき、サーバ端１１３０、１１４０、１１５０での応答待ち時間（ｌａｔｅｎｃｙ）も確認することができる。特にサーバ端１１３０、１１４０、１１５０の応答待ち時間は、各区間別に判断される。ウェブサーバ１１３０とＷＡＳ１１４０区間とＷＡＳ１１４０とＤＢサーバ１１５０区間の応答待ち時間は、別に算出され扱われる。ウェブ応答待ち時間（Ｗｅｂ ｌａｔｅｎｃｙ）とアプリ応答待ち時間（Ａｐｐ ｌａｔｅｎｃｙ）は、別に算出されることができる。ここで、ウェブ応答待ち時間は、静的ＵＲＬ（イメージ（ｇｉｆ、ｐｎｇ、ｊｐｇ等）、ｃｓｓ、ｊｓ、テキストなど）がウェブサーバ１１３０からデータを受けるまでの応答遅延時間を表し、アプリ応答待ち時間は、動的ＵＲＬ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＵＲＬ）またはポストＵＲＬ（ＰＯＳＴ ＵＲＬ）から生成されたページの第１番目のパケットを受けるまでの応答遅延時間を意味する。アプリ応答待ち時間は、クエリパラメータ（ｑｕｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）が含まれた動的なコンテンツ、ＨＴＭＬ、ＡＳＰ、ＪＳＰ、ＰＨＰなど、動的コンテンツ（ｐａｇｅ）及び／またはＨＴＴＰ ＰＯＳＴメソッド（ｍｅｔｈｏｄ）を使用した呼び出しと関連することができる。すなわち、これは、ＷＡＳサーバ１１４０及び／またはＤＢサーバ１１５０を経由してリターンされる作業と関連した応答待ち時間を表す。
まず、ユーザ端末１１１０においてユーザの体験速度は、ページローディング時間で把握される。これは、各メインウェブページに対するユーザ別体感速度として分析され視覚化される。すなわち、特定ウェブページに接続するユーザが多数である場合、多数のユーザのユーザ環境別、及び／または地域別体験時間を把握できる。ユーザ環境は、地域、ユーザ端末にインストールされたＯＳ、ウェブブラウザの種類及び端末の種類別に異なって把握されることができる。また、地域別接続現況及び分布モニタリング環境を提供できる。このとき、地域別接続現況は、世界地域全体を対象にするグローバル地域現況と国内地域を対象にするローカル地域現況に区分して提供されることができる。
サーバ１１３０までのユーザ区間（ネットワーク区間）に対した実際トラフィック発生現況は、ネットワーク往復到達時間（ＲＴＴ：Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）で表現されることができる。これは、ネットワーク所要時間とも呼ばれることができる。ここに、使用量と関連して、秒当たりのデータ送信速度を表すＢＰＳ（Ｂｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報、秒当たりの接続するユーザの数を表すＵＰＳ（Ｕｓｅｒ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報、秒当たりの接続する新しいセッションの数を表すＣＰＳ（Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報及び秒当たりの発生するトランザクションの数を表すＴＰＳ（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報の現況も把握可能である。また、ユーザアプリケーションをモニタリングでき、ユーザによる非正常行為も分析及び追跡可能である。このような性能関連指標を通じてネットワークトラフィックを占有しているアプリケーションを認知でき、ユーザ、アプリケーション及びネットワークの相関関係をモニタリングできる。
追加的に、パケットミラーリング装置１１００は、各サーバ１１３０、１１４０、１１５０間の応答遅延時間も把握可能である。すなわち、サーバ区間別応答品質指標を把握できるが、ここには、サーバ別応答遅延時間、サーバ別応答待ちセッション数（ｗａｉｔ）及びアプリケーションＵＲＩ別指標及び／またはＤＢサーバのクエリ（ＤＢ Ｑｕｅｒｙ）別指標を把握できる。
図１２は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置を具体的に示したブロック図である。図１２に示すように、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置１２００は、ポート１２１０、パケット分析モジュール１２２０、サービスモジュール１２３０及びユーザインターフェース１２４０を含むことができる。また、パケット分析データベース１２２２及びサービスデータベース１２３２をさらに含むことができる。
図１２を参照すると、ポート１２１０は、少なくとも一つ以上備えられることができ、これは、スイッチ装置１２２４－１，１２２４－２，．．．に接続される。一つのポートは、一つのスイッチ装置に接続されることができる。接続されたポートは、スイッチ装置１２２４－１，１２２４－２，．．．からミラーリングされたパケット情報を受信して、パケット分析モジュール１２２０に前記ミラーリングされたパケットを送信する。
パケット分析モジュール１２２０は、ミラーリングされたパケットを収集し、実質的にパケットを分析する。これは、分析エンジン（ｅｎｇｉｎｅ）と呼ばれることができる。パケット分析モジュール１２２０は、ミラーリングされたパケットで一次的にパケットのヘッダを分析する。これを通じて、ＨＴＴＰパケットであるか、ＤＢと関連したパケットであるか、ＴＣＰと関連したパケットであるかを区分する。すなわち、どんなプロトコルと関連したパケットであるかを区分する。これを通じて「ＧＥＴ／ウェブアドレス／ＨＴＴＰ／１．１」のような要請情報をどんなサーバに送信したかを確認することができる。パケット分析モジュール１２２０は、このようなパケットヘッダ情報をパーシングして構文解釈する。「ＧＥＴ」は、要請メッセージとなり、「ウェブアドレス」は、要請と関連したウェブアドレスを示す。そして、「ＨＴＴＰ／１．１」は、ＨＴＴＰ１．１バージョンであることを意味し、以外にパケットと関連した言語情報（例えば、ｋｏ－ｋｒ）も確認して格納することができる。要請メッソドは、ＧＥＴの他にも、ＰＯＳＴ、ＨＥＡＤ、ＰＵＴ、ＤＥＬＥＴＥなどが状況により送信されることができ、パケット分析モジュール１２２０をこのような情報を時間情報、関連ＩＰと共に格納する。
パケット分析モジュール１２２０は、各々のパケットのインデックスを付与し、付与されたインデックスに基づいて、どんなパケットであるか、該当パケットであるＨＴＴＰ基盤の要請パケットであるか、それに対する応答パケットであるかを確認する。このとき、過去受信したパケットから獲得した情報との比較分析も行われる。すなわち、第１エンティティから獲得された要請パケットが存在する場合、以後第２エンティティからそれに対する応答パケットが存在でき、このとき、時系列的な少なくとも二つ以上のパケット、第１エンティティと第２エンティティから送受信されるパケットに基づいて、一つのセッション確立、トランザクションの流れを分析することができる。
また、パケット分析モジュール１２２０は、ユーザ端末がどんなブラウザーを使用したのか、ＨＯＳＴと関連した情報、以前ＵＲＬアドレス情報、ブラウザー支援言語情報をパーシングできる。このとき、ヘッダがどんな種類のヘッダ（ｇｅｎｅｒａｌ ｈｅａｄｅｒであるか、ｒｅｑｕｅｓｔ ｈｅａｄｅｒであるか、ｅｎｔｉｔｙ ｈｅａｄｅｒであるか）であるかを分析することができ、ヘッダとペイロードの境界線を表す情報をパーシングできる。
そして、パケット分析モジュール１２２０は、２次的に、ミラーリングされたパケットのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）（またはＵＲＩ（ｕｎｉｆｏｒｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ））、ソースＩＰ（Ｓｏｕｒｃｅ＿ｉｐ）、目的地ＩＰ（Ｄｅｓｔ＿ｉｐ）及び時間情報を分析する。ここで、ＵＲＬ値を確認してみれば、「ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｋｒ／？ｇｗｓ＿ｒｄ＝ｓｓｌ」のように、どんなアドレスリダイレクト（ｒｅｄｉｒｅｃｔ）させるパケットであるかを確認することができる。また、ソースＩＰは、ユーザ端末のＩＰアドレスを、目的地ＩＰは、要請の最終目的地サイトと関連したサーバのＩＰを表すことができる。応答パケットの場合、反対の情報を表すことができる。時間情報は、タイムスタンプ形式で提供されることができる。以外に全体パケットの長さ情報（ｌｅｎｇｔｈ）も確認することができる。
パケット分析モジュール１２２０は、各々のプロトコル、例えば、ＨＴＴＰ、ＩＰ、ＵＤＰ、ＴＣＰ、ＤＮＳ等、多様なプロトコルに対応したパケット分析アルゴリズムを含んでおり、各プロトコルに合うように適応的にパケットからＵＲＬ、ソースＩＰ、目的地ＩＰ及び時間情報を抽出して分析に利用できる。
このように２次分析で抽出されたパケット関連情報に基づいて、１トランザクション当たりの約１２０個要素の性能指標情報を生成できる。好ましくは、１秒に６０００個のトランザクションを分析する。その後、前記抽出されたパケット関連情報及びトランザクション当たりの生成された１２０余個の性能指標情報をデータベース１２２２に格納する。以下、ミラーリングされたパケットのパケット関連情報に基づいて生成される性能関連指標をさらに詳細に説明する。
パケット分析モジュール１２２０は、トランザクション単位で、往復到達時間情報（ＲＴＴ情報）を算出する。すなわち、データ信号の往復時間情報を算出する。ＲＴＴ情報の算出と関連したアルゴリズムは、以下の図１４ａ乃至図１４ｂを介してさらに詳細に説明する。
そして、パケット分析モジュール１２２０は、セッション情報を生成する。これは、秒当たりの確立されているソケットの数、すなわち、切らないで接続されているソケットの数を表すことができる。また、パケット分析モジュール１２２０は、ユーザ端末が要請を送り、特定サーバから応答を受けるまでかかった応答待ち時間（Ｌａｔｅｎｃｙ）情報を算出する。これは、データベースをクエリするか、アプリケーションが行われるか、またはその他作業を行いながらかかった待ち時間と見なすことができる。反対に、サーバ側からユーザ端末側を眺める観点では、サーバから要請を送り、特定ユーザ端末から応答を受けるまでの時間を応答待ち時間として算出できる。
パケット分析モジュール１２２０は、秒当たりの送信または受信されるビット（ｂｉｔ）の大きさを表すＢＰＳ情報、秒当たりの送信または受信されるパケットの数情報を表すＰＰＳ（Ｐａｃｋｅｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報、秒当たりの接続するユーザの数（ＩＰ基準）を表すＵＰＳ情報を算出する。これは、１秒に何名のユーザが接続されているかを特定目的地ＩＰに接続されるソースＩＰの数に基づいて算出できる。以外に、秒当たりの接続される新しいセッションの数を表すＣＰＳ情報（１秒にいくつかのセッションが新しく接続されるかを表す）、秒当たりの発生するトランザクションの数を表すＴＰＳ情報（１秒にいくつかのトランザクションが発生するかを表す）を算出する。そして、パケット分析モジュール１２２０は、秒当たりの要請するＵＲＬの数を表すＨＰＳ（Ｈｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報を算出する。このとき、パケット分析モジュール１２２０は、サーバＨＰＳの場合、該当サーバにおいて秒当たりのいくつかのＵＲＬが要請されるかに基づいてＨＰＳを算出し、クライアントＨＰＳの場合、該当クライアントにおいて秒当たりのいくつかのＵＲＬが要請しているかに基づいてＨＰＳを算出する。そして、パケット分析モジュール１２２０は、秒当たりの接続されるサーバの数情報であるＳＰＳ（Ｓｅｒｖｅｒ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報を算出する。これは、クライアントが１秒にいくつかのサーバに接続されているかを表す。
以外に、パケット分析モジュール１２２０は、応答待ちセッション数を表すｗａｉｔ情報を算出する。これは、クライアントが要請を送り、応答を受けていない状態のセッション数であって、サーバのリアルタイムセッションが１００個であるが、この中でＷａｉｔが１０であると、１００個中１０個のＳｅｓｓｉｏｎは、まだ応答を受けていない状態を意味する。
さらに、パケット分析モジュール１２２０は、ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｐ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｉｐ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｐｏｒｔ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｐｏｒｔ情報を生成する。これは、各々クライアントのＩＰ情報、サーバのＩＰ情報、クライアントのポート情報及びサーバのポート情報を表す。このとき、ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｐ及びｓｅｒｖｅｒ＿ｉｐ情報は、ストリング（ｓｔｒｉｎｇ）を単位で使用し（例えば、２２２．１０３．１４１．１８７）、ｃｌｉｅｎｔ＿ｐｏｒｔ及びｓｅｒｖｅｒ＿ｐｏｒｔ情報は、ナンバー（ｎｕｍｂｅｒ）を単位で使用する（例えば、１２５４または８０）。
パケット分析モジュール１２２０は、ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍｂｅｒ情報を算出できる。ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍｂｅｒ情報は、セッションが結ばれた後に生成されたトランザクション番号である。セッションが結ばれた後第１番目のトランザクションの場合、１を表す。通常、セッションを一度結んだ後にいくつかのトランザクションが発生するが、このときごとに１ずつ数字を増やしながらインデクシングする。ブラウザで１つのページを見る場合、ページ内の各コンポーネント（ｊｓ、ｃｓｓ、ｉｍａｇｅ等）を要請する時、一つのセッションで複数のトランザクションを処理する場合に、トランザクション当たりの１ずつ増加しながらインデクシングしてこれを区分できる。例えば、８のｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍｂｅｒ情報を有する場合、セッションが結ばれた後第８番目のＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎであることを表す。
パケット分析モジュール１２２０は、トランザクションの開始と終了と関連して、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ情報、ｓｔａｒｔ＿ｕｓｅｃ情報、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ情報、ｅｎｄ＿ｕｓｅｃ情報、ｆｉｎ＿ｔｉｍｅ情報及びｆｉｎ＿ｕｓｅｃ情報を生成する。これは、ミラーリングされたパケットのソースｉｐ、目的地ｉｐ及びタイム情報に基づいて同じソース（クライアント）と目的地（例えば、サーバ）において一定の時間区間内で要請パケットを与え、それと関連したデータを全部受信したかどうかに対する細部内訳を分析することによって獲得されることができる。
ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ情報は、トランザクション開始時間（年月日時分秒：例えば、２０１２－０７－１８ ２２：３３：０６）を、ｓｔａｒｔ＿ｕｓｅｃ情報は、Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ開始時間（百万分の１秒）を表す。ｓｔａｒｔ＿ｕｓｅｃ情報は、前記ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅと合わせて完成された時間になることができる（例えば、２０１２－０７－１８ ２２：３３：０６．２８８３７０）。
ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ情報は、トランザクション終了時間を表す。すなわち、データの終了（トランザクションの最後のＲｅｓｐｏｎｓｅ Ｄａｔａを受けた時間）を表す。例えば、２０１２－０７－１８ ２２：３３：１２で表現されることができる。
ｅｎｄ＿ｕｓｅｃ情報は、トランザクション終了時間を百万分の１秒単位で表したものである。
ｆｉｎ＿ｔｉｍｅ情報は、トランザクションが終了した後、次のトランザクションがくるか、またはトランザクションが完了（Ｆｉｎを受ける）するか、またはタイムアウト（Ｔｉｍｅｏｕｔ）で終わったりして完全に終了した時間を表す。例えば、２０１２－０７－１８ ２２：３５：２３で表現されることができる。
ｆｉｎ＿ｕｓｅｃ情報：トランザクション完全終了時間を百万分の１秒単位で表したものである。
パケット分析モジュール１２２０は、トランザクション状態を「ｓｔａｔｅ」という情報名称で格納する。これは、７個のナンバーで表現されることができ、次の通りである。
トランザクション状態コード（Ｃｏｄｅ）
１－ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｆｉｎｉｓｈ：初期状態
２－３ｗｈｓ＿ｓｙｎ＿ｓｅｎｔ：３ ｈａｎｄｓｈａｋｅのうち、クライアントがｓｙｎを送った状態
３－３ｗｈｓ＿ｓｙｎ＿ｒｅｃｅｉｖｅｄ：３ ｈａｎｄｓｈａｋｅのうち、クライアントがｓｙｎ／ａｃｋを受けた状態
４－３ｗｈｓ＿ａｃｋ＿ｒｅｃｅｉｖｅｄ：３ ｈａｎｄｓｈａｋｅのうち、サーバがａｃｋを受けた状態
５－ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ：セッションが結ばれた状態
６－ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｑｕｅｓｔ：クライアントがＲｅｑｕｅｓｔ（要請）をした状態
７－ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ：サーバがＲｅｓｐｏｎｓｅ（応答）をした状態
次に、トランザクション結果を「ｒｅｓｕｌｔ」という情報名称で格納する。これは、１１個のナンバーで表現されることができ、次の通りである。
トランザクション結果コード
１－ｔｒａｎｓ＿ｆｉｎｉｓｈ：一つのトランザクションが終わった状態
２－ｃｌｉｅｎｔ＿ｆｉｎｉｓｈ：セッションをクライアントが終了した状態（Ｆｉｎｉｓｈ－ＦＩＮを送る）
３－ｓｅｒｖｅｒ＿ｆｉｎｉｓｈ：セッションをサーバが終了した状態（Ｆｉｎｉｓｈ－ＦＩＮを送る）
４－ｃｌｉｅｎｔ＿ｒｅｓｅｔ：セッションをクライアントが終了した状態（Ｒｅｓｅｔ－ＲＳＴを送る）
５－ｓｅｒｖｅｒ＿ｒｅｓｅｔ：セッションをサーバが終了した状態（Ｒｅｓｅｔ－ＲＳＴを送る）
６－ｃｌｉｅｎｔ＿ｔｉｍｅｏｕｔ：クライアントが要請を送る途中にＴｉｍｅｏｕｔになって終了した状態
７－ｓｅｒｖｅｒ＿ｔｉｍｅｏｕｔ：サーバが応答を送る途中にＴｉｍｅｏｕｔになって終了した状態
９－ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒ：ＨＴＴＰセッションエラー
１０－ｒｅｑ＿ｐａｒｓｅｒ＿ｅｒｒｏｒ：ＨＴＴＰ Ｒｅｑｕｅｓｔ ｈｅａｄｅｒエラー
１１－ｒｓｐ＿ｐａｒｓｅｒ＿ｅｒｒｏｒ：ＨＴＴＰ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｈｅａｄｅｒエラー
次に、パケット分析モジュール１２２０は、トランザクションの応答遅延と関連した時間情報を算出する。これは、ｔｒａｎ＿ｌａｔｅｎｃｙ、ｔｒａｎ＿ｒｓｐ＿ｔｉｍｅ、ｕｓｅｄ＿ｔｉｍｅ、及びｆｉｎ＿ｕｓｅｄ＿ｔｉｍｅ情報を含む。
ｔｒａｎ＿ｌａｔｅｎｃｙ情報は、トランザクション応答待ち時間を表す。これは、クライアントが要請を送った後にサーバから初めてのデータを受けるまでの待ち時間を表す。これは、百万分の１秒を単位にする。例えば、７６３２８値を有することができる。ｔｒａｎ＿ｒｓｐ＿ｔｉｍｅは、トランザクション応答時間であって、応答データの送信時間を表す。すなわち、サーバが応答データを送信した時間を表す。これもまた、百万分の１秒を単位にする。ｕｓｅｄ＿ｔｉｍｅ情報は、トランザクション全体使用時間であって、「Ｅｎｄ Ｔｉｍｅ－Ｓｔａｒｔ Ｔｉｍｅ」で算出されることができる。これは、クライアントとサーバとの間セッションが結ばれクライアントの要請とサーバの応答まで全部終わるまでかかった時間を表す。ｆｉｎ＿ｕｓｅｄ＿ｔｉｍｅ情報は、トランザクション完全終了までの使用時間であって、「Ｆｉｎ Ｔｉｍｅ－Ｓｔａｒｔ Ｔｉｍｅ」で算出される。
パケット分析モジュール１２２０は、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｑ＿ｐｋｔｓ、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｑ＿ｂｙｔｅｓ、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｓｐ＿ｐｋｔｓ、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｓｐ＿ｂｙｔｅｓ、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｂｐｓ、ｓｅｓｓ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ、ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｐｐｓ、ｓｅｓｓ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ情報を算出する。
ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｑ＿ｐｋｔｓ情報は、トランザクション要請データパケットの数を表し、これは、特定クライアントが要請データとして送ったパケットの数に基づいて算出される。これは、ナンバーを単位にする。ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｅｑ＿ｂｙｔｅｓ情報は、トランザクションの要請データのバイトを表し、特定クライアントが要請データとして送ったバイトの量に基づいて算出される。単位は、ｂｙｔｅである。ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｓｐ＿ｐｋｔｓ情報は、トランザクション応答パケットの数を表し、特定サーバがクライアントに送った応答データのパケット数に基づいて算出される。ナンバーを単位にする。ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｒｓｐ＿ｂｙｔｅｓ情報は、トランザクションの応答データのバイトを表し、特定サーバが応答データとして送ったバイトの量に基づいて算出される。単位は、ｂｙｔｅである。ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｂｐｓ情報は、セッションのリアルタイムＢＰＳを表し、現在結ばれたセッションのＢＰＳに基づいて算出される。単位は、ナンバーである。ｓｅｓｓｉｏｎ＿ｐｐｓ情報は、セッションのリアルタイムＰＰＳを表し、現在結ばれたセッションのＰＰＳに基づいて算出される。単位は、ナンバーである。ｓｅｓｓ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ情報は、セッションの最大ＰＰＳを表し、該当セッションが使用される期間の間の最大ＰＰＳに基づいて算出される。単位は、ナンバーである。
次に、パケット分析モジュール１２２０は、ｄｏｍａｉｎ、ｕｒｌ、ｍｅｔｈｏｄ、及びｒｅｓｐｏｎｓｅ＿ｃｏｄｅ＿ｎｕｍｂｅｒ情報を生成する。
ｄｏｍａｉｎ情報は、クライアントが要請したＵｒｌのうち、ドメインと関連した情報を表す。これは、ストリングを単位にする。例えば、「ｗｗｗ．ｌｇｍｏｂｉｌｅ．ｃｏ．ｋｒ」のような情報を表す。
ｕｒｌ情報は、クライアントが要請したＵｒｌで、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐ」のような情報を表す。単位は、ストリングである。
ｍｅｔｈｏｄ情報は、要請メソッド（ＰＯＳＴ、ＧＥＴ、ＨＥＡＤ、ＰＵＴ．．．）の種類で、クライアントが要請した要請メソッドのタイプを表す。単位は、ストリングである。
ｒｅｓｐｏｎｓｅ＿ｃｏｄｅ＿ｎｕｍｂｅｒ情報は、応答結果で、ＨＴＴＰ状態コードで表す。例えば、サーバが応答したＲｅｓｐｏｎｓｅ Ｓｔａｔｕｓ Ｃｏｄｅで「２００、３０４、４０４、５００．．．」のうち、いずれか一つの値で表現されることができる。単位は、ストリングである。
パケット分析モジュール１２２０は、特定ｕｒｌと関連して、ｕｓｅｒｓ、ｍａｘ＿ｕｓｅｒｓ、ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｗａｉｔ、ｍａｘ＿ｗａｉｔ、ｕｐｓ、ｍａｘ＿ｕｐｓ、ｃｐｓ、ｍａｘ＿ｃｐｓ、ｔｐｓ、ｍａｘ＿ｔｐｓ、ｌａｔｅｎｃｙ、ｍａｘ＿ｌａｔｅｎｃｙ、ｉｄｌｅ情報を算出する。
ｕｓｅｒｓ情報は、該当Ｕｒｌのリアルタイムユーザ（Ｃｌｉｅｎｔ ＩＰ基準）の数を表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムユーザ数」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｕｓｅｒｓ情報は、Ｕｒｌが使用されている時間の間の該当Ｕｒｌの最大ユーザ数であって、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大ユーザ数」を表す。単位は、ナンバーである。
ｓｅｓｓｉｏｎｓ情報は、該当Ｕｒｌのリアルタイムセッション数を表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムＳｅｓｓｉｏｎ数」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ情報は、Ｕｒｌが使用されている時間の間の該当Ｕｒｌの最大セッション数を表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大Ｓｅｓｓｉｏｎ数」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｗａｉｔ情報は、該当ＵｒｌのリアルタイムＷａｉｔ数であって、例えば、「ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイム応答待ちセッション数」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｗａｉｔ情報は、Ｕｒｌが使用されている時間の間の該当Ｕｒｌの最大応答待ちセッション数でり、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大応答待ちセッション数」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｕｐｓ情報は、該当ＵｒｌのリアルタイムＵＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムＵＰＳ」を表すことができる。これは、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐに秒当たりの接続されるユーザ数」を意味する。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｕｐｓ情報は、該当ＵｒｌのＭａｘ ＵＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大ＵＰＳ」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｃｐｓ情報は、該当ＵｒｌのリアルタイムＣＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムＣＰＳ」を表すことができる。これは、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐに秒当たりの接続するセッション数」を意味する。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｃｐｓ該当ＵｒｌのＭａｘ ＣＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大ＣＰＳ」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｔｐｓ情報は、該当ＵｒｌのリアルタイムＴＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムＴＰＳ」を表すことができる。これは、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの秒当たりの発生するトランザクション数」を意味する。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｔｐｓ情報は、該当ＵｒｌのＭａｘ ＴＰＳを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大ＴＰＳ」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｌａｔｅｎｃｙ情報は、該当ＵｒｌのＬａｔｅｎｃｙで、例えば、「ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリアルタイムＬａｔｅｎｃｙ（応答待ち時間）」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｍａｘ＿ｌａｔｅｎｃｙ情報は、該当ＵｒｌのＭａｘ Ｌａｔｅｎｃｙを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの最大Ｌａｔｅｎｃｙ（応答待ち時間）」を表すことができる。単位は、ナンバーである。
ｉｄｌｅ情報は、該当ＵｒｌのＩｄｌｅを表し、例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐの要請がなかった時間」を表すことができる。該当Ｕｒｌが多く使用されるＵｒｌの場合、Ｉｄｌｅは短くなり、反対に多く使用されないＵｒｌの場合、Ｉｄｌｅが長くなる。単位は、ナンバーである。
パケット分析モジュール１２２０は、クライアントの要請パケット及びサーバからの応答パケットのヘッダを分析して、ｃｏｎｔｅｎｔ＿ｌｅｎ、ｍｉｍｅ、ｒｅｆｅｒｒｅｒｓ、ａｇｅｎｔ、ｃｏｏｋｉｅ情報を生成できる。
ｃｏｎｔｅｎｔ＿ｌｅｎ、情報は、応答ヘッダのコンテンツ長を表し、サーバが送った応答ＨＴＴＰヘッダ中に含まれたコンテンツの長さを表す。例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのｂｙｔｅ」を意味できる。単位は、ストリングである。
ｍｉｍｅ情報は、応答ヘッダコンテンツタイプを表す。例えば、ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌなどのうち、一つでありうる。これは、サーバが送った応答ＨＴＴＰヘッダ中に含まれたコンテンツタイプ情報である。単位は、ストリングである。
ｒｅｆｅｒｒｅｒｓ情報は、要請ヘッダのリファラー（Ｒｅｆｅｒｒｅｒ）を表し、クライアントが送った要請ＨＴＴＰヘッダ中に含まれたリファラー（Ｒｅｆｅｒｒｅｒ）を表す。例えば、「／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ａｋｃ．ｊｓｐのリファラーは、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｌｇｍｏｂｉｌｅ．ｃｏ．ｋｒ／ｊｓｐ／ｆｒｏｎｔ／ｓｅａｒｃｈ／ｉｎｃｌｕｄｅ／ｍｉｎｉＡｋｃ．ｈｔｍｌである」のような意味として考慮されることができる。単位は、ストリングである。
ａｇｅｎｔ情報は、要請ヘッダのエージェント（Ａｇｅｎｔ）を表し、これは、クライアントが送った要請ＨＴＴＰヘッダ中に含まれたエージェントを表す。この情報は、ブラウザーが含めて送る場合が多く、ＯＳバージョン、ブラウザー種類、バージョンなどの情報を含むことができる。
ｃｏｏｋｉｅ情報は、要請ヘッダのクッキー（ｃｏｏｋｉｅ）を表し、クライアントが送った要請ＨＴＴＰヘッダ中に含まれたクッキーと関連した情報を含んでいる。
パケット分析モジュール１２２０は、特定サーバのネットワークサービスと関連した情報で、ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｅｒｒｏｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｓｅｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｓｅｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｂｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｐｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｒｔｔ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｔｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｈｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｗａｉｔ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｉｄｌｅ情報を生成できる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ情報は、該当サーバのリアルタイム国家数を表す。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバに接続したユーザのリアルタイム国家数」を意味できる。これに基づいて２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、現在二つの国家が接続されているという事実を分析することができる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ情報は、該当サーバのＭａｘ Ｃｏｕｎｔｒｙ数を表す。すなわち、登録されたサーバの場合、Ｍａｘ基準は、一日を表すことができる。これは、ユーザ設定事項で変更可能である。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバに接続した最大国家数」を意味できる。これを通じて、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、最大１０個の国家で同時に接続されたことがあるという事実を分析することができる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｅｒｒｏｒ情報は、該当サーバのリアルタイムエラー（４００、５００番台のＲｅｓｐｏｎｓｅ Ｃｏｄｅ）の数を表す。例えば、２０３．２４７．１５７．１９９サーバが応答したＲｅｓｐｏｎｓｅ Ｓｔａｔｕｓ Ｃｏｄｅのうち、４００～５９９までのユーザエラー及び／またはサーバエラーの数を表すことができる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｓｅｒ情報は、該当サーバのリアルタイムユーザ数（Ｃｌｉｅｎｔ ＩＰ基準）を表す。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムユーザ数」を意味できる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｓｅｒ情報は、該当サーバの最大ユーザ数を表す。ここで、登録されたサーバの場合、Ｍａｘの基準は一日でありうる。これは、ユーザ設定事項で変更可能である。例えば、これは、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバの最大ユーザ数」を表すことができる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ該当サーバのリアルタイムセッション数を表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ情報は、該当サーバのＭａｘセッション数を表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｂｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＢＰＳを表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＢＰＳを表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｐｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＰＰＳを表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＰＰＳを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｒｔｔ情報は、該当サーバのリアルタイムＲＴＴを表す。ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ情報は、該当サーバのＭａｘ ＲＴＴを表し、例えば、これは、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバの最大平均ＲＴＴ」で解決できる。ｓｅｒｖｅｒ＿ｒｔｔ情報及びｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ情報の単位は、ｍｉｃｒｏ ｓｅｃである。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＵＰＳを表す。これは、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムＵＰＳ」を表すことができ、これは、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、秒当たりの１人程度のユーザが接続されていることを意味する。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＵＰＳを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＣＰＳを表し、例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムＣＰＳ」を表すことができる。これは、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、秒当たりの１５個程度のセッションが接続されていることを意味する。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＣＰＳを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｔｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＴＰＳを表し、例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムＴＰＳ」を表すことができる。これは、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、秒当たりの７９個程度のトランザクションが発生されていることを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＴＰＳを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｈｐｓ情報は、該当サーバのリアルタイムＨＰＳを表す。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムＨＰＳ」を表すことができる。これは、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、秒当たりの７９個程度のＵｒｌが要請されていることを意味する。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ情報は、該当サーバのＭａｘ ＨＰＳを表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｗａｉｔ情報は、該当サーバのＷａｉｔ数を表す。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバのリアルタイムＷａｉｔ数」を表すことができる。これは、２０３．２４７．１５７．１９９サーバには、現在２０６個のセッションのうち、４６個のセッションが応答待ち中であることを表すことができる。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ情報は、該当サーバのＭａｘ Ｗａｉｔ数を表す。
ｓｅｒｖｅｒ＿ｉｄｌｅ情報は、該当サーバのＩｄｌｅ Ｔｉｍｅを表す。例えば、「２０３．２４７．１５７．１９９サーバに要請がなかった時間」を表すことができる。該当サーバが接続者が多い場合、Ｉｄｌｅは短くなり、接続者が少ない場合、Ｉｄｌｅが長くなる。単位は、ｍｉｃｒｏ ｓｅｃである。
本発明の実施形態によれば、ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｏｕｎｔｒｙｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｅｒｒｏｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｓｅｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｓｅｒ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｂｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｐｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｕｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｕｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｃｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｔｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｈｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ、ｓｅｒｖｅｒ＿ｗａｉｔ、及びｓｅｒｖｅｒ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ情報の単位は、ナンバーである。
パケット分析モジュール１２２０は、特定クライアントのネットワークサービスと関連した情報であって、ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｏｕｎｔｒｙ＿ｃｏｄｅ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｅｒｒｏｒ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｒｖｅｒｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｒｖｅｒｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｂｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｐｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｒｔｔ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｔｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｈｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｗａｉｔ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ及びｃｌｉｅｎｔ＿ｉｄｌｅ情報を生成できる。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｏｕｎｔｒｙ＿ｃｏｄｅ情報は、クライアントの国家コード（ＫＲ．．）を表す。例えば、「２２２．１０３．１４１．１８７クライアントの国家は、ＫＲ」を表すことができる。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｅｒｒｏｒ情報は、クライアントのリアルタイムエラー数を表す。例えば「２２２．１０３．１４１．１８７クライアントが要請したトランザクションのうち、Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｓｔａｔｕｓ Ｃｏｄｅの４００～５９９までのエラー数」を表すことができる。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｒｖｅｒｓ情報は、クライアントのリアルタイムサーバ接続数を表し、これは、現在パケット分析モジュール１２２０がモニタリング中であるサーバに基づいて算出される。例えば、「２２２．１０３．１４１．１８７ Ｃｌｉｅｎｔが現在接続中であるサーバの数」を表すことができる。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｒｖｅｒｓ情報は、クライアントの最大同時サーバの数を表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ情報は、クライアントのリアルタイムセッション数を表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ情報は、クライアントの最大セッション数を表す。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｂｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＢＰＳを表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｂｐｓは、クライアントの最大ＢＰＳを表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｐｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＰＰＳを表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ情報は、クライアントの最大ＰＰＳを表す。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｒｔｔ情報は、クライアントのリアルタイムＲＴＴを表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ情報は、クライアントの最大ＲＴＴを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｒｔｔ情報及びｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｒｔｔ情報の単位は、ｍｉｃｒｏ ｓｅｃである。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＳＰＳを表し、現在秒当たりのいくつかのサーバに接続されているかを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｐｓ情報は、クライアントの最大ＳＰＳを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＣＰＳを表し、これは、秒当たりのいくつかのセッションが接続されているかを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ情報は、クライアントの最大ＣＰＳを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｔｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＴＰＳを表し、これは、現在秒当たりのいくつかのトランザクションが発生しているかを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ情報は、クライアントの最大ＴＰＳを表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｈｐｓ情報は、クライアントのリアルタイムＨＰＳを表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ情報は、クライアントの最大ＨＰＳを表す。
ｃｌｉｅｎｔ＿ｗａｉｔ情報は、クライアントのリアルタイムＷａｉｔ数を表し、現在特定クライアントにおいて応答待ち中であるセッションの数を表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ情報は、クライアントの最大Ｗａｉｔ数を表し、ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｄｌｅ情報は、クライアントのリアルタイムＩｄｌｅ Ｔｉｍｅを表し、これは、特定クライアントにおいて要請がなかった時間を表す。ｃｌｉｅｎｔ＿ｉｄｌｅ情報の単位は、ｍｉｃｒｏ ｓｅｃである。
本発明の実施形態によれば、ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｏｕｎｔｒｙ＿ｃｏｄｅ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｅｒｒｏｒ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｒｖｅｒｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｒｖｅｒｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｅｓｓｉｏｎｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｂｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｂｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｐｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｐｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｓｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｓｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｃｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｃｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｔｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｔｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｈｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｈｐｓ、ｃｌｉｅｎｔ＿ｗａｉｔ、及びｃｌｉｅｎｔ＿ｍａｘ＿ｗａｉｔ情報の単位は、ナンバーである。
追加的にパケット分析モジュール１２２０は、ｏｒｇ、ｃｉｔｙ＿ｉｄ、ｉｓｐ＿ｉｄ、ｏｓ＿ｉｄ、ｂｒｏｗｓｅｒ＿ｉｄ、ｍｏｂｉｌｅ＿ｉｄ、ｔｅｌｃｏｍ＿ｉｄ情報を生成できる。
ｏｒｇ情報は、ＩＰ基盤クライアントの組織を表す。例えば、「２２２．１０３．１４１．１８７ Ｃｌｉｅｎｔの組織」は、Ｋｏｒｅａ Ｔｅｌｅｃｏｍであることを表すことができる。
ｃｉｔｙ＿ｉｄ情報は、ＩＰ基盤クライアントのＣｉｔｙ Ｃｏｄｅを表すことができる。例えば、「２２２．１０３．１４１．１８７ ＣｌｉｅｎｔのＣｉｔｙ」は、Ｓｅｏｕｌであることを表すことができる。
ｉｓｐ＿ｉｄ情報は、ＩＰ基盤クライアントのＩＳＰ Ｃｏｄｅを表す。例えば、「２２２．１０３．１４１．１８７ ＣｌｉｅｎｔのＩＳＰ」は、Ｋｏｒｅａ Ｔｅｌｅｃｏｍであることを表すことができる。
ｏｓ＿ｉｄ情報は、クライアントのＣｌｉｅｎｔのＯＳ Ｃｏｄｅを表す。これを通じて、該当クライアントがＯＳでＷｉｎ ＸＰを使用しているか、ｉＯＳ（登録商標）を使用しているか、アンドロイド（登録商標）を使用するかに対する情報を確認することができる。
ｂｒｏｗｓｅｒ＿ｉｄは、クライアントのＢｒｏｗｓｅｒ Ｃｏｄｅを表す。これを通じて、該当クライアントがウェブブラウザとして、ｅｘｐｌｏｒｅｒを使用しているか、ｃｈｒｏｍｅを使用しているか、ＭＳＩＥ９を使用するかに対する情報を確認することができる。
ｍｏｂｉｌｅ＿ｉｄ情報は、クライアントのＭｏｂｉｌｅ Ｃｏｄｅを表す。これは、クライアントの機器識別情報で、ＳＡＭＳＵＮＧ、ＰＡＮＴＥＣＨ、ＡＰＰＬＥ機器であるかに対する情報を表す。
ｔｅｌｃｏｍ＿ｉｄ情報は、クライアントのＴｅｌＣｏｍ Ｃｏｄｅを表す。これは、クライアントの通信社がＳＫＴであるか、ＫＴであるか、ＬＧＴであるかに対する情報を表す。
上述の１２０余種類のパケットと関連したネットワークサービス性能関連指標は、リアルタイムで生成されてデータベース１２２２に格納される。
サービスモジュール１２３０は、データベース１２２２に格納された性能関連指標に基づいて統計を出す。統計は、特定サーバ単位で、特定ユーザ単位で、ＵＲＬ単位で、セッション単位で、特定地域に位置したサーバグループ、特定地域に位置したクライアントグループ単位で及び／またはウェブページ単位で、なされることができる。サービスモジュール１２３０は、予め設定された多様な形態の視覚化ツールを利用して、ユーザが直観的に現在ネットワークによるサービスの性能を把握できるよう、前記性能関連指標を適切に視覚化する。視覚化は、統計に基づいて行われる。すなわち、特定媒介と関連した指標を取り合わせて意味のある形態のグラフまたはテーブルを生成できる。例えば、特定クライアントまたはサーバと関連して特定時間帯に生成されたセッションのリストを生成するとか、そのとき発生したデータベースクエリに対するテーブルを生成する等の作業を行う。すなわち、ネットワークサービスと関連した前記性能関連指標は、該当パケットの時間情報（タイムスタンプ情報）と共に格納されるので、特定時間帯のパケット流れをクライアント端末及びサーバ端との関係で理解できるようにフローマップ（Ｆｌｏｗ ｍａｐ）を生成することもできる。多様な統計及びそれに伴う視覚化方法は、以下の図面を通じてさらに詳細に説明する。
サービスモジュール１２３０は、ユーザからの入力に対応して特定グラフまたは特定テーブル／リストを生成するためには、所望の時間または所望の環境（例えば、特定ウェブブラウザタイプまたは特定ユーザ端末種類（モバイルであるか、ＰＣであるか））のような基準（ｃｒｉｔｅｒｉａ）変数に基づいて検索及び照会をすることができる。サービスモジュール１２３０は、選択された基準変数に基づいて所望のデータを分類して適切な形態の視覚化情報を生成できる。
本発明の実施形態によれば、サービスモジュール１２３０は、ネットワークサービスにおいて、問題となる部分を探して表示するアラーム機能を行うことができる。例えば、ｗａｉｔの数が臨界値以上である場合、該当区間の応答速度に問題があると判断して、該当区間に問題があることを視覚的に表示できる。問題発生にともなう警告手段は、必ず視覚的に異なって表現すること以外にも、関連したユーザ端末に文字メッセージを送信するか、警告信号を送信する形態で具現されることができる。これは、図１９を通じてさらに詳細に説明する。
サービスモジュール１２３０において生成された各種統計データ、視覚化情報データ、視覚化ツールと関連した情報及びユーザにより設定される各種臨界値情報は、サービスデータベース１２３２に格納され、ユーザインターフェース１２４０を介してユーザが任意の加工された情報を要請する時、それに対応する情報を返還できる。
ユーザインターフェース１２４０は、運営者から各種入力を受け、サービスモジュール１２３０で生成したグラフまたはテーブルのような視覚化された情報を出力する装置を含む。これは、マウス、キーボード、タッチパッドのような入力手段とモニター、タッチスクリーンのような出力手段を含むことができる。ユーザは、サーバに対する情報（例えば、サーバ名称、サーバＩＰ、関連したＵＲＬ、ポート、ソートナンバー（ｓｏｒｔ ｎｕｍｂｅｒ）、サーバの位置情報、処理可能なＩＰ領域等）と関連したデータベース、各種サーバ端の接続関係（リンク）と関連したフロー（ｆｌｏｗ）データベース及びユーザに出力するための視覚化ツール及び／または視覚化と関連したメタデータを含むＵＸ／ＵＩデータベース情報を入力できる。また、問題発生判断のためのルールセット及びルールセットと関連した各種設定値を入力できる。
図１３は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置のネットワーク性能診断方法を概略的に示したフローチャートである。
図１３を参照すると、パケットミラーリング装置は、スイッチング装置からミラーリングされたパケットを獲得する（Ｓ１３１０）。
そして、ミラーリングされたパケットから、ソースＩＰ、目的地ＩＰ及び時間情報を抽出した後、各種性能関連指標を算出する（Ｓ１３２０）。性能関連指標のうち一部は、トランザクション単位で算出されることができ、特定性能関連指標は、秒単位で算出されることもできる。
そして、パケットミラーリング装置で算出された性能関連指標をローカルストレージ及び／または外部データベースに格納することができる（Ｓ１３３０）。そして、算出された性能関連指標に基づいてクライアント端末のユーザ及び／またはネットワーク管理者が願う統計情報を視覚化するために、各指標に対する統計を出し、所望の情報に対する検索及び照会結果を返還できる。また、サービスと連関して特定値以上である場合、ネットワーク上の問題と判断し、これを区間別にまたはウェブサイト別に表示できる。
図１４ａ及び図１４ｂは、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるユーザとサーバとの間のネットワークＲＴＴ（Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）指標を示した概念図である。
図１４ａを参照すると、パケットミラーリング装置は、ユーザ端末と第１エンティティ（例えば、サーバ）との間のネットワーク上のパケットの往復到達時間（ＲＴＴ）情報を算出する。このとき、パケットミラーリング装置は、クライアントとサーバとの間にあると仮定する。基本的な同期化シナリオを仮定して、最初クライアントが同期信号（ＳＹＮ）を送信し、サーバは、これを受信し、サーバは、受信された同期信号に応答して同期信号と応答信号（ＡＣＫ）を共に送信し、クライアントは、サーバからの信号に応答して応答信号（ＡＣＫ）を送信できる。このような３個信号の送受信を３－ｗａｙ Ｈａｎｄｓｈａｋｅと呼ぶことができる。
このような信号送信シナリオにおいて、パケットミラーリング装置は、クライアントとサーバとの間にあるから、クライアントから出発して実際サーバに同期信号（ＳＹＮ）が到着する時間より早いＴ１時点にパケットミラーリング装置にミラーリングされたパケットが到着する。そして、サーバからの同期信号及び応答信号は、クライアント到着時点より早いＴ２時点にパケットミラーリング装置に到着する。最後に、クライアントでの応答信号（ＡＣＫ）は、サーバでの到着時点より早いＴ３時点にパケットミラーリング装置に到着する。
このような関係において、パケットミラーリング装置は、３個パケット送受信時点と関連して、Ｔ１ないしＴ３時間情報を確保することができ、サーバでの到達時間から一定時間早い時点にシフトされたＲＴＴ値を「Ｔ３－Ｔ１」を利用して算出できる。これは、ネットワークＲＴＴと呼ぶことができる。
図１４ｂを参照すると、ネットワークＲＴＴをさらに細分化して、サーバでのＲＴＴとクライアントでのＲＴＴを区分して算出できる。サーバでのＲＴＴ（ｓＲＴＴ）は、一つのパケットに対してサーバ端で遅延される時間を表し、これは、「Ｔ２－Ｔ１」を利用して算出できる。
また、クライアントでのＲＴＴ（ｃＲＴＴ）は、クライアントでのＲＴＴで、「Ｔ３－Ｔ２」を利用して算出できる。
本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置は、上述の３個のＲＴＴ、ネットワークＲＴＴ、サーバＲＴＴ及び／またはクライアントＲＴＴをリアルタイムでトランザクションごとに算出して格納する。
図１４ａ及び図１４ｂの実施形態では、ｃＲＴＴ及びｓＲＴＴをクライアントとサーバとの間に位置したパケットミラーリング装置のクライアント側ＲＴＴとサーバ側ＲＴＴと定義して算出したが、このようなｃＲＴＴとｓＲＴＴは、５Ｇ通信においては、５Ｇ基地局（例えば、ｇＮＢ）とコアネットワークとの間に配置されて、ユーザ端末と基地局との間のエアーネットワーク（ａｉｒ ｎｅｔｗｏｒｋ）のＲＴＴをｃＲＴＴと算出し、基地局と、コアネットワーク及びデータネットワークを経てサーバに接続されるネットワークのＲＴＴをｓＲＴＴと算出することも可能である。すなわち、パケットミラーリング装置が接続された位置を考慮して、ｃＲＴＴとｓＲＴＴは、クライアントＲＴＴとサーバＲＴＴ以外に他の意味で解釈できる。
図１５は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出される遅延指標を示した概念図である。
図１５を参照すると、パケットミラーリング装置は、多様な遅延指標を算出できる。このとき、パケットミラーリング装置は、クライアントとサーバとの間に存在し、クライアントは、複数の要請パケットをサーバに送信し、サーバは、複数の要請に対応して複数の応答パケットをクライアントに送信する実施形態を仮定する。
パケットミラーリング装置は、パケットミラーリング装置に最初クライアント要請パケットが到達したＴ１時間、最後のクライアント要請パケットが到達したＴ２時間、サーバから最初応答パケットが到達したＴ３時間、及びサーバから最後の応答パケットが到達したＴ４時間をミラーリングされたパケットの到着時間を介して獲得できる。
このとき、遅延指標のうち、要請送信時間（ｒｅｑｕｅｓｔ ｔｉｍｅ）情報は、クライアントからサーバへの複数の要請を送信し始めた時間から、該当要請がサーバに到達した時間を表す。これと関連して、パケットミラーリング装置は、ｃＲＴＴを半に分けた値を介して、Ｔ１時点を基準に最初要請パケットがクライアントから出発した時間がわかる。また、ｓＲＴＴを半に分けた値を介して、最後の要請パケットが実際サーバに到達した時間がわかる。このような算術的な分析を介して、「ｒｅｑｕｅｓｔ ｔｉｍｅ＝ｃＲＴＴ／２＋（Ｔ２－Ｔ１）＋ｓＲＴＴ／２」を利用して算出でき、一般にｓＲＴＴ値は、非常に小さな値であるから、ｃＲＴＴ／２＋（Ｔ２－Ｔ１）値と近似した値で算出される。
次に、応答待ち時間（ｌａｔｅｎｃｙ）は、クライアントの要請と関連したＵＲＬから要請と関連したコンテンツまたはデータをサーバが受信するまでの応答遅延時間を表す。すなわち、サーバは、データを受信するやいなやクライアントに送信を行うと見なし、サーバが該当ＵＲＬから要請と関連した初めてのデータを受信するまでの時間を表す。これは、結局（Ｔ２－Ｔ３）からｓＲＴＴ値を引き算した値で算出される。ここで、ｓＲＴＴ値を無視しても構わない程度で小さな値でありうるので、「Ｔ２－Ｔ３」が応答待ち時間になることができる。
次に、応答データ送信時間（ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｉｍｅ）は、サーバがクライアントに要請と関連したコンテンツを送信するのにかかる時間を表す。これは、「ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｉｍｅ＝ｓＲＴＴ／２＋（Ｔ４－Ｔ３）＋ｃＲＴＴ／２」の数式を利用して算出される。ｓＲＴＴが非常に小さな値であることを考慮すれば、これは、（Ｔ４－Ｔ３）＋ｃＲＴＴ／２値とほとんど一致する。
クライアント側から要請を送信した後から要請と関連した全体応答データを受信するまでの利用時間（ｕｓｅｄ ｔｉｍｅ）を算出すると、これは、結局要請送信時間と応答待ち時間及び応答データ送信時間の合計であるから、「ｕｓｅｄ ｔｉｍｅ＝（Ｔ４－Ｔ１）＋ｃＲＴＴ」を利用して算出される。
図１６は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるサーバ応答待ちセッション数指標を示した概念図である。
図１６を参照すると、サーバは、複数のクライアントから少なくとも一つの要請を処理するから、一つのサーバでも前記要請と関連して複数のセッションを処理する。このとき、サーバでの処理時間が長くなると、クライアントでの待ち時間が長くなり、これは、クライアント装置のユーザにとって忍耐力を要求するようになる。したがって、サーバでのこのような応答待ちセッション数情報は、かなり重要な意味を有する。
応答待ちセッション数は、要請と関連した複数のセッションのうち、サーバでの処理を経て実際応答データがクライアントに送信されたセッションを引いた残りのセッションの数で算出される。例えば、３個のセッションに対して１個のセッションに対する応答のみがなされた場合、応答待ちセッション数、ｗａｉｔ＝３－１＝２で算出される。すなわち、パケットミラーリング装置は、クライアントとサーバとの間に存在して両者間に送受信される実際パケットに対するミラーリングパケットを全部確保可能なので、現在サーバ内で処理中である応答待ちセッションの数を明確に把握できる。
本発明の実施形態によれば、サーバで特定要請に対する処理が完了したかどうかは、ソースｉｐと目的地ｉｐに基づいて特定ＵＲＬに対した要請に対する応答パケットがクライアントに送信されたかどうかに基づいて確認することができる。応答パケットの場合、要請パケットに現れた前記特定ＵＲＬと関連しており、かつ目的地ｉｐとソースｉｐが要請パケットと反対に含まれたかどうかを確認することによって把握可能である。
図１７は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出されるＣＰＳ／ＴＰＳ（Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ／Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）指標を示した概念図である。
図１７を参照すると、一つのトランザクションは、クライアントとサーバとの間に少なくとも一つの要請と前記少なくとも一つの要請に応じる少なくとも一つの応答データパケットを含む。図１７の実施形態では、一つのＧＥＴ要請に対して３個の応答データパケットが一つのトランザクションをなしているが、これは、必ず１：３の関係を有する必要はなく、要請パケットがより多く、該当要請パケットに対応応答データパケットがより少ない関係を有しても構わない。
このようなトランザクションもネットワークサービスの速度及び遅延と連関して重要な意味を有する。そのため、パケットミラーリング装置は、秒当たりの新しく試みられるトランザクションの数を算出する。これは、ＴＰＳという。また、特定クライアントと特定サーバとの間の接続の数、これをコネクション（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）と呼ぶことができ、秒当たりの新しく試みられるコネクションの数を算出する。これは、ＣＰＳという。
この他にも、秒当たりの接続するユーザの数を表すＵＰＳ（Ｕｓｅｒ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）情報及び特定クライアント、特定サーバまたは特定セッションを介して秒当たりの送受信されるデータの量を表すＢＰＳ情報も周期的に算出する。秒当たりの送受信されるパケットの数を表すＰＰＳ情報、秒当たりの要請するＵＲＬの数を表すＨＰＳ情報及び秒当たりの接続されるサーバの数を表すＳＰＳ情報もやはり周期的に算出する。
図１４ａ乃至図１７の実施形態において、パケットミラーリング装置がクライアントとサーバとの間に存在してクライアントとサーバとの間でのネットワーク遅延と関連した各種指標を算出する実施形態を例としたが、パケットミラーリング装置は、サーバ端の複数のサーバの間に存在してサーバ間の遅延を算出することもできる。例えば、ウェブサーバとＷＡＳサーバとの間に存在してウェブサーバとＷＡＳサーバとの間の遅延指標を算出でき、ＷＡＳサーバとＤＢサーバとの間に存在して、ＷＡＳサーバとＤＢサーバとの間の遅延指標を算出することもできる。また、複数のパケットミラーリング装置が複数のサーバを含むサーバ端内に配置されて各区間別遅延指標を算出し、算出された遅延指標を互いに共有することによって、全体サーバネットワーク内の区間別、サーバ別遅延指標を総合して表示することもできる。
本発明の他の実施形態によれば、一つのパケットミラーリング装置をクライアントとウェブサーバとの間のスイッチ、ウェブサーバとＷＡＳサーバとの間のスイッチ、及びＷＡＳサーバとＤＢサーバとの間のスイッチにそれぞれ接続して、一つのパケットミラーリング装置から複数のサーバ区間での区間別及び／またはサーバ別遅延指標を算出するようにすることができる。
図１８は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置から算出される性能指標に基づいて生成されるフローマップ（Ｆｌｏｗ ｍａｐ）を示した図である。
図１８を参照すると、フローマップは、ユーザと少なくとも一つのサーバ及びユーザとサーバとの間のリンク（セッションと関連する）で構成される。本実施形態では、ユーザが３個のウェブサーバに接続され、３個のウェブサーバが３個のＷＡＳに接続され、３個のＷＡＳが一つのＤＢと接続されるシステム構成を示す。
本発明の実施形態によれば、パケットミラーリング装置の性能指標を視覚化する部分と関連して、パケットミラーリング装置は、ネットワーク性能指標視覚化装置として具現され、このとき、性能関連指標は、必ずミラーリングされたパケットに基づいて生成された指標を利用しなければならないことではない。他の方式でパケットを獲得した後、獲得されたパケット内の情報に基づいて上述した方式で性能関連指標を算出した後、該当性能関連指標をオブジェクト化して後述するフローマップ、サーバリスト、ユーザリスト、ＵＲＬリスト、セッションリスト及びウェブページ分析ページなどを生成できる。
まず、図１８の実施形態において、パケットミラーリング装置は、算出された性能関連指標に基づいて各エンティティを含むネットワークのトラフィック流れを表すフローマップを生成できる。前記フローマップの上段には、見たい時間区間を設定する部分が存在する。リアルタイム設定をすれば、現在時点のフローマップが再生される。過去特定時点のネットワークサービスの性能を確認するために、過去時点のフローマップを再生することができる。例えば、過去２０１７年１月２日１１：１１から２０１７年１月３日０１：３３までの区間を見たいと、ユーザは、開始時間及び終了時間を各々設定し、それに従って該当時点を基準に生成されたフローマップと関連したコンテンツを再生する。このとき、設定された開始時間と終了時間によってタイムバー（ｔｉｍｅ ｂａｒ）が生成され、生成されたタイムバーに対して、速い前進移動、速い後進移動、再生／停止などの制御を介して所望の時点のフローマップを再生させることができる。このとき、各リンク、各ユーザ及び各サーバを介して表そうとする指標を選択できる。例えば、応答待ち時間（ｌａｔｅｎｃｙ）、応答待ちセッション数情報（ｗａｉｔ）、ＢＰＳ、ＣＰＳ、ＴＰＳ、ＵＰＳのうち、少なくとも一つを含むことができる。また、各ユーザ及び各サーバには、ＩＰアドレスが共に表示されるように選択できる。
本発明の実施形態によれば、フローマップにおいて、ユーザ及び各サーバは、先に算出された性能関連指標を表示する。このとき、性能関連指標のうち、ネットワークの遅延及び／または速度と関連した指標が使用されることができる。各性能関連指標は、オブジェクト化されて特定視覚化空間上に表示される。ここで、オブジェクトは、データオブジェクトで、フローマップ上に現れることができるように前記性能関連指標をオブジェクト化したものである。例えば、応答待ち速度またはＢＰＳのようなデータを含むことができる。各性能関連指標は、時間情報を含んでいるから、オブジェクトも時間情報を含むように具現して視覚化空間にマッピングされることができる。視覚化空間は、オブジェクトを表示するディスプレイ空間を表し、視覚化空間内に複数のオブジェクトが表現されることができる。
パケットミラーリング装置は、フローマップを生成するにおいて、性能関連指標がどのエンティティ（例えば、クライアントであるか、サーバであるか、クライアントとサーバとの間のリンクであるか）と関連したものであるかを判断し、どんな性能関連指標であるかを識別した後、識別された性能関連指標の内容（ＢＰＳであるか、応答待ちセッション数（ｗａｉｔ）であるか、応答待ち速度（ｌａｔｅｎｃｙ）であるか）と前記性能関連指標のエンティティに基づいて視覚化空間上に予め決まったメタデータに合せてフローマップを生成する。特に一つの性能関連指標は、一つのオブジェクトに対応して指標ごとに所定の視覚的形態で表現されることが原則であるが、関連性の高い性能関連指標（例えば、同一ユーザの応答待ち速度と応答待ちセッション数のような指標）は、一つの視覚的形態でオブジェクト化されることができる。すなわち、一つのクライアントアイコン上に二つのデータが一定の形式で表示されることができる。サーバ端とリンクと関連した性能関連指標も同様である。
例えば、０．６３ｍｓのユーザの応答待ち速度（ｌａｔｅｎｃｙ）のような遅延指標は、オブジェクト化されてフローマップと関連した視覚化空間上に表現される。リンクは、複数のエンティティ間の性能関連指標のうち、少なくとも一つに基づいてオブジェクト化される。サーバは、サーバと関連した性能関連指標のうち、少なくとも一つに基づいてオブジェクト化されて前記視覚化空間上に表現される。フローマップ上に表示される遅延指標は、必ず応答待ち速度だけを含むものではなく、本発明の一実施形態によって生成される約１２０余個の性能関連指標のうち、他の少なくとも一つの指標を表示できる。このとき、表示される応答待ち速度は、現在応答待ち速度を表すことができ、複数のリンクにおいて複数の応答待ち速度が存在する場合、ユーザ設定によって最も速い応答待ち速度、平均応答待ち速度、及び／または最も遅い応答待ち速度を表示できる。
また、フローマップにおいて、ユーザ及び各サーバと関連して、現在ユーザが関連している全体セッションの数情報及び処理待ち中であるセッションの数情報を「１／２０３」のような形態で表示できる。
本発明の実施形態によれば、ユーザは、特定地域のユーザグループで表示されることができる。例えば、一つの会社内のユーザは、一つの会社と関連したグループユーザで表示されることができ、このとき、関連したユーザの数を別に表記できる。また、一つのグループ内でユーザを分類してグループ１、グループ２等で分類できる。このとき、分類基準は、管理者が直接設定することもでき、地域、組織及び／またはＩＰと関連した情報に基づいて自動分類されることもできる。そして、分類されたユーザに対する性能関連指標は、別に処理されることができる。別途処理の意味は、フローマップでのオブジェクト化時に別のオブジェクトとして生成されることを意味できる。すなわち、会社員５０のグループにおいてグループ１は１５名で、グループ２は３５名に分類されることができ、このとき、ユーザ１は、グループ１の１５名の性能関連指標を表し、グループ２は、残りの３５名の性能関連指標に基づいてオブジェクト化されてフローマップに表示されることができる。
サーバの場合も、該当サーバに接続した全体セッションの数対比処理完了せずに現在処理中であるセッションの数情報を「１／１２２」のように表示できる。ここで、セッションと関連した情報は、ユーザ設定によってトランザクションと関連した情報及び／またはコネクション（またはリンク）と関連した情報などに変更して表すことができる。すなわち、先にパケットミラーリング装置から算出される１２０余個の性能関連指標を前記フローマップに適切に図示できる。
図１８の実施形態において、各々のリンクは、パケット送信と受信両端のセッションと関連されている。リンク中間に四角ボックス形態でオブジェクト化されて表示される情報には、応答待ち速度、応答待ちセッション数情報、ＢＰＳなどのような遅延速度指標が含まれることができる。例えば、ユーザと図１１の上段のホームページ＿ＷＥＢ １の場合、現在二つの体間には、特定パケットに対して０．０３ｓの応答待ち速度を見せており、１２２個のセッションが存在するが、大部分処理され、現在１個のセッションだけが応答待ち状態であることを一目で分かる。また、４０１．４ｋのＢＰＳで速い速度でサービスがなされることを確認することができる。
これと反対に、図１８の下段のポータル行政＿ＷＥＢ １とユーザとの間には、１．３５ｓの応答待ち速度で非常に遅い速度を見せており、現在０／６５の全体セッション対比応答待ちセッション数の割合を示しており、２８．６１ｋで比較的低いＢＰＳを示している。したがって、低い応答待ち速度及びＢＰＳによって、該当リンクは、「区間遅延」と関連した警告が表示されている。警告表示は、該当リンクを表す線の色で区分する方法と線の太さ、または、線の形態を別にする方法を介して表現できる。例えば、複数の応答待ち速度と関連した臨界値を設定し、設定された臨界値と現在応答待ち速度値とを比較して、状態を区分する。状態は、後述するルールセット（Ｒｕｌｅ ｓｅｔ）により決定されることができ、複数の臨界値を介して複数の区間に区分されることができる。例えば、「正常」、「警告」、「問題発生」などの状態で区分でき、臨界値との比較結果に基づいて状態を決定できる。決定された状態に対応する視覚的表現が存在し、該当状態は、前記対応する視覚的表現で表示されることができる。例えば、最も良くない状態は、「問題発生」を表す赤い色で、その次に良くない状態に対しては、「警告」を表す黄色い色で表現する方式を使用することができる。すなわち、複数の臨界値に対応する複数の区間別に互いに異なる視覚的表現がなされるようにすることができる。視覚的表現は、オブジェクトの色相、太さ、形態のうち、少なくとも一つの変更を含む。特に、リンクと関連した状態において、「正常」状態は、黒い線で、「遅延」状態は、赤い線で、「ネットワーク問題」状態は、黒い点線で、「ネットワーク遅延」状態は、赤い点線で一目で直観的に運営者が理解できるように表示できる。
追加的に、フローマップにおいて、ウェブサーバは、少なくとも一つのＷＡＳサーバと関連する。特に、上段の二つのウェブサーバ（ホームページ＿ＷＥＢ １及びホームページ＿ＷＥＢ ２は、二つのＷＡＳサーバ（ホームページ＿ＷＡＳ １及びホームページ＿ＷＡＳ ２）と複数のリンクを形成しながら接続される。すなわち、ウェブサーバ（ホームページ＿ＷＥＢ １）も二つのＷＡＳ（ホームページ＿ＷＡＳ １及びホームページ＿ＷＡＳ ２）に接続され、ウェブサーバ（ホームページ＿ＷＥＢ ２）も前記二つのＷＡＳ（ホームページ＿ＷＡＳ １及びホームページ＿ＷＡＳ ２）に接続される。これにより、４個のリンクが生成され、４個のリンクに対して各々性能関連指標を表示する。
このような方式で、ユーザ－ウェブサーバ区間だけでなく、ウェブサーバ－ＷＡＳ区間とＷＡＳ－ＤＢ区間を表現でき、このような視覚的な表現により、ユーザは、直観的に現在または過去にネットワークサービス上のどの区間にどのサーバに問題があるかを把握できる。
本発明の他の実施形態によれば、必ずユーザ－ウェブサーバ区間、ウェブサーバ－ＷＡＳ区間とＷＡＳ－ＤＢ区間の３つの区間で表現されなければならないことではなく、これより少ない一つの区間（例えば、ユーザ－サーバ区間）で表現されても良く、ＤＢサーバ区間を複数で階層化して、ＤＢスレーブ（ＤＢ ｓｌａｖｅ）、ＤＢマスター（ＤＢ ｍａｓｔｅｒ）及びＤＢエンド（ＤＢ ｅｎｄ）のように複数で表現することもできる。ウェブサーバまたはＷＡＳも同様である。このような全体的なフローマップの構成は、ユーザ設定（これは、メタデータとして格納されていることができる）を介して生成されることができる。
フローマップの生成と関連して、パケットミラーリング装置は、中心となる ユーザ（すなわち、クライアント端末のＩＰ）に基づいて、前記ユーザの要請と関連したウェブサーバ、ＷＡＳサーバ及びＤＢサーバをミラーリングされたパケット分析内容に基づいて構成できる。すなわち、ミラーリングされたパケット内に目的地ｉｐ及び／またはＵＲＬと関連したサーバ端をフローマップの構成要素として抽出し、抽出された各サーバのｉｐに基づいてフローマップの接続関係を生成してこれを視覚化できる。または、中心となる特定サーバをまず設定し、設定されたサーバに基づいてサーバに要請を送ったユーザと設定されたサーバと関連した他のサーバを連係して、フローマップを生成することもできる。
フローマップの構成と関連したメタデータは、サービスデータベース（図５の５３２）に予め格納されていることができる。メタデータには、オブジェクト化される対象客体（例えば、ユーザ、サーバ、及びリンク）の形態及び位置座標と関連した情報だけでなく、色相、フォント、物理的なファイルの位置、タイル背景などが格納されることができる。これは、以下、さらに詳細に説明する。
図１９は、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置でのネットワーク性能と関連した警告が発生したかどうかを判断する設定値の例示を示した表である。
図１９を参照すると、フローマップまたはその他異なる視覚化された表現において、パケットミラーリング装置は、現在ネットワークサービスと関連した性能関連指標を多様な臨界値と比較して警告表示することによって、ユーザにとって予め大きなトラフィック問題を予防できるように支援する。これに警告判断と関連して、多様な臨界値の設定が要求されることができる。
全般的に警告状況に対する判断は、サーバ警告と区間警告に区分されることができる。各々別の使用可能なルールセット（Ｒｕｌｅ ｓｅｔ）を有する。サーバ区間に対しては、サーバ状態（サービスダウン（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｄｏｗｎ）、サーバダウン（Ｓｅｒｖｅｒ Ｄｏｗｎ））に対する部分、セッションの数、応答待ちセッションの数、応答待ち時間、ＣＰＳ、ＴＰＳ、ＢＰＳ、ＨＴＴＰ ４０ｘまたは５０ｘエラーなどに基づいて判断されることができる。区間警告は、応答待ちセッションの数及び応答待ち時間に基づいて判断されることができる。
図１９に示されたように、パケットミラーリング装置は、前記性能関連指標のうち、少なくとも一部に基づいてネットワークサービスに問題が発生したかどうかを判断する。クライアントのコンテンツに対する要請と関連したＵＲＬから前記コンテンツと関連した初めてのデータを前記サーバが受信するまでの応答遅延時間を表す応答待ち時間（ｌａｔｅｎｃｙ）情報及びクライアントが送った要請に対して応答を受けない状態のセッションの数を表す応答待ちセッション数（ｗａｉｔ）情報に基づいて、ウェブトラフィック遅延、ＷＡＳトラフィックサーバ遅延、ＷＡＳトラフィックＷａｉｔ過剰、ＤＢトラフィック遅延、ウェブＷＡＳ区間遅延発生などを判断できる。パケットミラーリング装置は、性能関連指標と臨界値の比較、比較結果、臨界値より高い性能関連指標の値が存在する持続時間（ｄｕｒａｔｉｏｎ）に対する測定を介して問題が発生したかどうかを判断できる。
まず、ウェブトラフィック遅延は、すべてのウェブサーバを対象に、全体セッションのうち、応答待ちセッションの数が７０％以上であり、かつ応答待ち時間が５秒を超える場合に発生できる。ユーザ設定によってこのような時間が１０秒以上になると、ウェブトラフィック遅延に対する問題があると判断できる。
また、ＷＡＳトラフィックサーバ遅延は、ＷＡＳサーバを対象に、応答待ち時間が５秒以上になる状態が５秒以上持続する時に問題が発生したと判断できる。ＷＡＳトラフィックｗａｉｔ過多発生は、ＷＡＳサーバに対して応答待ちセッション数が７０％以上である状態が５秒以上持続する時、問題が発生したと判断する。
ＤＢトラフィック遅延発生は、すべてのＤＢサーバを対象に、全体セッションのうち、応答待ちセッションの数が３０％以上であり、かつ応答待ち時間が５秒を超える場合に発生できる。ユーザ設定によってこのような時間が１０秒以上になると、ＤＢトラフィック遅延に対する問題があると判断できる。
さらに、ウェブＷＡＳ区間遅延発生と関連して、すべてのウェブサーバ及びＷＡＳサーバを対象に、応答待ち時間が５秒以上である状態が約５秒以上続く場合、問題があると判断できる。
また、パケットミラーリング装置は、ＢＰＳのような速度関連指標を臨界値と比較して問題が発生したかどうかを判断できる。ＢＰＳ過多発生は、すべてのサーバを対象にし、ＢＰＳが５０Ｍを超える状態が５秒以上続く場合、問題が発生したと判断する。
ＣＰＳ過多発生は、すべてのサーバを対象に、ＣＰＳが１５０を超える状態が約１０秒以上続く場合、問題が発生したと判断する。
５０Ｘ及び／または４０Ｘエラーの場合、すべてのウェブサーバに対して、ＨＴＴＰ ５０ｘエラー（または、ＨＴＴＰ ４０ｘエラー）が５を超える状態が約５秒以上続く場合、問題が発生したと判断する。
ｗａｉｔ過多発生の場合、すべてのサーバに対して全体セッションの数が１０００を超え、応答待ちセッション数の割合が８０％を超える状態が約１０秒以上続く場合、問題が発生したと判断する。
このような問題発生と関連した多様な臨界値、関連持続時間臨界値、対象サーバＩＰ、それに応じる警告レベルは、ユーザ設定により変更可能なように選択される。
本発明の実施形態によれば、前記のような問題状況にマッチングされるよう警告レベルが決まることができ、警告レベルに従ってフローマップ及びその他多様な視覚化ツール（ネットワーク陰影領域表示マップ）で警告状態を前記警告レベルに合うように表現する。また、問題状況にマッチングされる措置として、予め設定された担当者アカウントと関連したＳＭＳ文字、ｅ－ｍａｉｌ及び／またはＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）に警告状況を通報する動作を行うことができる。または、問題状況に対応するユーザ端末に直接警告信号を送信することもできる。
本発明の他の実施形態によれば、パケットミラーリング装置は、時間の経過によるネットワーク性能関連指標に対するデータを持続的に格納するので、格納されたデータは、ビックデータをなすようになる。このように格納されたビッグデータに対して機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムを適用して、適応的に警告状況に合う適切なルールセットを生成するようにすることができる。例えば、パケットミラーリング装置がＷＡＳトラフィック遅延問題が常時的に発生するＷＡＳサーバに対して、過去ＷＡＳサーバの平均的な応答遅延時間及び／または応答待ちセッション数に対するデータに基づいて、臨界値をさらに低くまたはさらに高く設定するようにすることができる。これは、ユーザ端末にも同様に適用されることができる。
また、過去ビックデータを介して正常範疇での応答遅延時間及び／または応答待ちセッション数、ＢＰＳ、またはＴＰＳ値を格納しておいた状態で、正常範疇の平均応答遅延時間及び／または応答待ちセッション数、ＢＰＳ、またはＴＰＳ値対比臨界値以上の差が出る場合、問題発生を判断するようにすることができる。
それとも、ウェブサーバとＷＡＳサーバ、またはＷＡＳサーバとＤＢサーバとの接続関係において、どれ一つのサーバだけに集中的にサービス速度遅延が発生する場合、他サーバとの平均速度遅延値対比臨界値以上の速度遅延発生を判断して、警告を表現するようすることもできる。
５Ｇ基盤システムへの適用
図２０は、５Ｇ通信システムにおいて要求する基準値を示した図である。
図２０を参照すると、本発明の実施形態において、図１９の正常範疇と警告のための範囲を区分するための臨界値として、５Ｇから要求する基本仕様と関連した値が使用されることができる。これを参考するために、図２０を具体的に見ると、Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ部分では、１ｍｓ以下の性能が担保されることが好ましい。ただし、５Ｇ基盤通信において要求するＬａｔｅｎｃｙは、ネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）で、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置のＲＴＴに対応する概念である。すなわち、前記パケットミラーリング装置の応答待ち時間がサーバの遅延時間またはプロセシング（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）と関連した遅延時間であるのに対し、図２０でのネットワークレイテンシは、ネットワーク上での遅延時間を意味するから、これら二つは、区分される概念である。これは、結局パケットミラーリング装置のＲＴＴ（ｃＲＴＴ＋ｓＲＴＴ）、ｃＲＴＴ、またはｓＲＴＴに対応する概念である。このとき、前記ＲＴＴは、第１エンティティ（例えば、サーバまたは他のパケットのターゲット（ｔａｒｇｅｔ）エンティティ）までのＲＴＴまたはユーザ端末から基地局までのパケットのＲＴＴ（すなわち、Ａｉｒ Ｎｅｔ（図２７ａ及び図２７ｂを参照）でのＲＴＴ）を意味できる。本発明の一実施形態によれば、５Ｇ通信システムでの臨界値との比較は、パケットミラーリング装置から算出された性能関連指標との対応関係を考慮してなされることができる。すなわち、５Ｇレイテンシ臨界値は、パケットミラーリング装置のＲＴＴ、ｃＲＴＴ、またはｓＲＴＴに対応し、特に、Ａｉｒ ＮｅｔでのＲＴＴに対応するので、装置は、このような対応関係を考慮して算出された性能関連指標と比較することが好ましい。
図２０の実施形態によれば、５Ｇ基盤通信システムでは、ネットワークレイテンシと関連したエラー検出のための臨界値が１ｍｓになることができる。また、Ｄａｔａ Ｔｒａｆｆｉｃの値は、５０ Ｅｘａｂｙｔｅｓ／Ｍｏｎｔｈで、最大データ送信速度（Ｐｅａｋ Ｄａｔａ Ｒａｔｅｓ）と関連して５Ｇから要求する２０Ｇｂ／ｓは、秒当たりのデータ送信速度（ＢＰＳ：Ｂｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）値に対する臨界値を使用することができる。
ただし、５Ｇ通信と関連した前記臨界値が必ず上述の１ｍｓ及び２０Ｇｂ／ｓに限定されなければならないことではない。ネットワークレイテンシに対する臨界値は、１ｍｓの他に２ｍｓ、３ｍｓ、５ｍｓ、８ｍｓ、１０ｍｓ、１５ｍｓ、２０ｍｓ、３０ｍｓ、４０ｍｓ、５０ｍｓ、６０ｍｓ、７０ｍｓ、８０ｍｓ、９０ｍｓ及び１００ｍｓなど、他の臨界値に設定されても良い。また、最大ＢＰＳと関連した臨界値は、１Ｇｂｐｓ、２Ｇｂｐｓ、５Ｇｂｐｓ、１０Ｇｂｐｓ、１５Ｇｂｐｓ、２５Ｇｂｐｓ、３０Ｇｂｐｓ、４０Ｇｂｐｓ、５０Ｇｂｐｓ、１００Ｇｂｐｓなどになっても良い。特に、ユーザデータレート（Ｕｓｅｒ ｄａｔａ ｒａｔｅ）（最小限の要求ＢＰＳ）と関連した臨界値は、１０Ｍｂｐｓ、２０Ｍｂｐｓ、３０Ｍｂｐｓ、４０Ｍｂｐｓ、５０Ｍｂｐｓ、７５Ｍｂｐｓ、１００Ｍｂｐｓ、１５０Ｍｂｐｓ、２００Ｍｂｐｓ、５００Ｍｂｐｓ、１Ｇｂｐｓなどになることができる。１００Ｍｂｐｓないし１Ｇｂｐｓになることができる。
５Ｇ通信システムにおいて使用可能な帯域幅は、３０ＧＨｚになることが適切であり、接続密度は、ｋｍ当たりの約１００百万個の接続を処理できることが適切である。このような数値が５Ｇ通信のための臨界値として使用されることができる。
また、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置の応答待ち時間（ｌａｔｅｎｃｙ）に対応する５Ｇ通信サービスの臨界値は、５ｍｓ、１０ｍｓ、２０ｍｓ、３０ｍｓ、４０ｍｓ、５０ｍｓ、１００ｍｓ、２００ｍｓ、３００ｍｓ、４００ｍｓ、５００ｍｓ、７５０ｍｓ、１０００ｍｓのうち、何れか一つの臨界値に設定されることができる。
本発明の実施形態によれば、このような臨界値は、５Ｇ通信サービスにだけ特化しなければならないことではなく、４Ｇ通信サービスに特化した臨界値を使用しても良い。５Ｇ通信サービスの臨界値と４Ｇ通信サービスの臨界値は、互いに異なりうる。これは、本発明の一実施形態によるパケットミラーリング装置が使用される環境に合うように、パケットミラーリング装置のユーザが任意に設定及び変更できる。このとき、ユーザ端末ごとに互いに異なる臨界値でネットワーク性能が正常に動作するかどうかを判断するよう設定することもできる。
図２０の４Ｇと関連した基準値が４Ｇ通信サービスと関連した臨界値として活用されることができる。４Ｇと関連した基準値は、ネットワークレイテンシにおいて１０ｍｓ、データトラフィック量では７．２Ｅｘａｂｙｔｅｓ／Ｍｏｎｔｈ、最大データ速度値では１Ｇｂｐｓ、可用帯域幅は３ＧＨｚ、接続密度は１０万／ｋｍ２の値を有することができる。
図２１は、警告に応じるメインページ対象ユーザの体験応答速度を視覚化したページを示した図である。
図２１を参照すると、警告状態のウェブサイトをクリックすると、パケットミラーリング装置は、警告に応じる性能分析ページが表示されるようにする。例えば、前記性能分析ページは、ウェブ－ＷＡＳ遅延に関する警告内容でありえ、これに対して、分析ページでは、該当時点の速度遅延と関連したミラーリングされたパケット内の情報に基づいて、関連行為を整理してリストで表示する。
このとき、特定ウェブサイトと関連したセッションを分析して該当時点に起きた行為を整理して表すことができる。例えば、該当ウェブページと関連したサーバ（またはエンティティ）のＩＰへの接続行為を抽出できる。そして、該当接続行為の主体であるクライアントのＩＰ（国家、ＯＳ及びモバイルであるかどうかも共に表示されることができる）及び該当接続行為にかかった時間を算出して共に表示できる。特に、所要時間は、上述のように、ｃＲＴＴ、ｓＲＴＴ、要請時間、応答待ち時間及び応答データ送信時間に区分して、タイムバー形態で表現できる。
これをさらに具体化すると、特定ウェブページに対して、特定時間に発生したセッションまたはトランザクション（またはコネクション）に対した詳細情報を表示できる。該当ページには、前記セッション（またはトランザクション）と関連したクライアントＩＰ、ページ開始時間、ページ終了時間、ＯＳ、ブラウザー、モバイル機器であるかどうかに対する情報、通信社情報、ＩＳＰ情報、及び都市情報が表示される。
また、ページロード時間情報がｃＲＴＴ、ｓＲＴＴ、要請時間、サーバ応答待ち時間及び応答データ送信時間を区分したタイムバー形態で提供されることができる。または、クライアント時間、ネットワーク時間及びサーバ時間に区分したタイムバー形態でも表示されることができる。そして、クライアント時間、ネットワーク時間及びサーバ時間を各々表示できる。クライアント時間は、クライアント端でかかった時間を意味し、ページデザイン時間とクライアント自体所要時間を含む。ネットワーク時間は、ｃＲＴＴ情報、ｓＲＴＴ情報、要請時間及びダウンロード時間を含む。サーバ時間は、応答待ち時間を含む。このとき、ページデザイン時間は、受信されたウェブデザインと関連したデータをクライアント端末で再生するのにかかる時間を表し、クライアント自体所要時間は、ネットワーク状態と関係なく、クライアントでウェブページと関連した要請情報を生成する時間など、クライアント装置内部的にページローディングのためにかかる時間を意味できる。これは、パケットミラーリング装置で生成された性能関連指標のうち、トランザクション状態コードに基づいてセッションが結ばれた状態を意味する状態コード５の状態から、セッション要請が行われる状態コード６と関連した状態までの所要時間を考慮して算出されることができる。または、セッション結果、コードに基づいて算出されることもできる。
また、ウェブページの使用と関連して、使用コンポーネント情報、要請パケットの量、応答データの量、ユーザ情報、セッション情報、応答待ちセッション数情報、ＴＰＳ情報及びエラー関連情報も表示される。
追加的に、該当時間に含まれた複数のセッションに対して時間順に整列して細部内訳（コンポーネント別分析）を表示するものの、ｃＲＴＴ、ｓＲＴＴ、要請時間、サーバ応答待ち時間及び応答データ送信時間を区分したタイムバー形態で提供され、ここには、ＵＲＬ情報、利用時間（ｕｓｅｄ ｔｉｍｅ）情報、応答待ち時間情報などが表現されることができる。これに基づいて遅延コンポーネントを抽出できる。
図２２は、遅延ウェブページの細部内容を診断及び分析するページを示した図である。
図２２を参照すると、パケットミラーリング装置は、特定値以上の体感速度を有する遅延ウェブページ（ｓｌｏｗ ｐａｇｅ）に対する細部診断分析ページを生成できる。一つのウェブページは、複数のコンポーネントを含む。このとき、遅延ウェブページは、特定値以上の体感速度を有するウェブページを図示し、それと関連したクライアント情報、時間情報などを表示すると、このとき、時間情報には、全体ページローディング時間が表示される。パケットミラーリング装置は、全体ページローディング時間のうち、クライアント時間が占める比重、ネットワーク時間が占める比重及びサーバ時間が占める比重に基づいて、最上位遅延原因を抽出できる。これは、タイムバーで視覚的に表現される。
このとき、特定ウェブページに対して詳細分析を行うことができる。ユーザからの詳細分析要請に対応して、パケットミラーリング装置は、コンポーネント別分析を行う。すなわち、該当ウェブページが保有した各コンポーネント別にＵＲＬ情報、タイムバー情報、利用時間、応答待ち時間、受信されるデータの量、結果コード値、タイプ、状態情報を表示する。このとき、タイムバー情報は、ｃＲＴＴ、ｓＲＴＴ、要請時間、サーバ時間及び応答時間に区分して表示されることができる。
図２３は、５Ｇシステムにおいてネットワーク性能診断装置が接続可能な領域を表示した概念図である。
図２３を参照すると、ネットワーク性能診断装置（パケットミラーリング装置）は、５Ｇシステムの制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）のＮＳＳＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｌｉｃｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ＮＥＦ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ＮＲＦ（ＮＦ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ＵＤＭ（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、ＡＵＳＦ（Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、ＰＣＦ（Ｐｏｌｉｃｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）及びＡＦ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）をつなぐバス（ｂｕｓ）とＡＭＦ（Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）との間、または前記バスとＳＭＦ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）との間のスイッチング装置に接続されて配置されることができる。または、ＵＰＦ（Ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とＤＮ（Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）との間のスイッチング装置に接続されて配置されることもできる。
本発明の他の実施形態によれば、ＡＭＦとｎｇ－ｅＮＢ及び／またはｇＮＢ間のスイッチング装置に接続されて配置されることもでき、ＳＭＦとＵＰＦとの間及び／またはｎｇ－ｅＮＢ及び／またはｇＮＢとＵＰＦとの間のスイッチング装置に接続されて配置されることもできる。
図２４は、本発明の一実施形態によるネットワーク性能診断装置が５Ｇ基盤通信サービスの性能と関連して算出する情報を示した概念図である。
図２４を参照すると、前記ネットワーク性能診断装置２４０４は、ｅＮＢ２４２０－３及びｇＮＢ２４２０－１、２４２０－２とＥＰＣまたは５ＧＣ２４１０との間のスイッチング装置２４０２に接続された状態で配置されることができる。ネットワーク性能診断装置２４０４は、スイッチング装置２４０２に接続されてスイッチング装置２４０２を経てＥＰＣまたは５ＧＣ２４１０に送受信される少なくとも一部のパケットをミラーリングしパケット分析を行うことができる。
図２４の実施形態において、ユーザ端末ＵＥ１及びユーザ端末ＵＥ４は、ｅＮＢ２４２０－３に接続してＥＰＣ２４１０にパケットを送信し、ユーザ端末ＵＥ２及びユーザ端末ＵＥ４は、ｇＮＢ２４２０－１に接続して５ＧＣ２４０４にパケットを送信し、ユーザ端末ＵＥ５及びユーザ端末ＵＥ６は、ｅＮＢ２４２０－３に接続して５ＧＣ２４０４にパケットを送信できる。
このとき、ネットワーク性能診断装置２４０４は、基地局２４２０－１、２４２０－２、２４２０－４との接続情報に基づいて４Ｇネットワークに接続されているか、５Ｇネットワークに接続されているかを判断して視覚的に表示できる。このとき、視覚的表現は、該当ユーザ端末ＵＥ１～ＵＥ６の位置情報に基づいてなされることができる。ＵＥの位置は、固定式でありうる。装置は、固定式ＵＥの位置情報を予め格納していることができる。これにより、ネットワーク接続と関連した視覚化マップにおいて、固定式ＵＥは、ＵＥが表示される視覚的空間上に予め格納された位置に表示される。仮に、移動式ＵＥであると、ＵＥの位置情報をリアルタイムで受信して前記視覚的空間上にこれを反映することにより、ＵＥの接続情報を表示できる。ＵＥのリアルタイム位置情報は、各ＵＥがＧＰＳを介して獲得でき、ネットワーク性能診断装置２４０４は、ＵＥからリアルタイム位置情報を周期的に収集して獲得する。または、ＵＥ、基地局または他のアクセスポイントの室内測位技術を介してＵＥのリアルタイム位置を獲得できる。
前記視覚的空間は、イメージで特定空間を表示したマップ（ｍａｐ）でありうる。このようなマップ上に前記ＵＥは、接続情報に基づいて互いに異なる視覚的表現で表示される。例えば、４Ｇネットワークに接続されたＵＥ（例えば、ＵＥ１またはＵＥ４）は、黒色で表示され、５Ｇネットワークに接続されたＵＥ（例えば、ＵＥ２、ＵＥ３、ＵＥ５、ＵＥ６）は、白い色で表示されるようにすることができる。このような視覚的表現の詳細は、ユーザ設定を介して変更でき、ノードの形態、色相、ハッチング、大きさなどを利用して多様に表現できる。
装置２４０４は、ＵＥのネットワーク接続情報に基づいて該当ＵＥが適切に動作しているかどうかを判断する。このとき、適切に動作するかどうかは、基準値に応じて決定されるが、前記基準値は、４Ｇネットワークと関連した基準値、５Ｇネットワークと関連した基準値またはＵＥ個別的に接続されたネットワークと関連した基準値、ユーザが直接設定した基準値のうち、少なくとも一つで設定されることができる。例えば、５Ｇネットワーク基盤の基準値であれば、上述の臨界値のようにネットワークレイテンシ（ＲＴＴに対応）の側面で１ｍｓが基準になるようにすることができ、ＵＥ１ないしＵＥ６から送受信されるパケット分析結果に応じる各ＵＥのネットワークレイテンシが１ｍｓ内にあるかどうかを判断して、５Ｇ通信がよくなされているかどうかを判断する。よくなされていない場合には、エラーを表す表示処理（例えば、赤色ノードで処理）を行う。５Ｇ関連基準値は、図２０及びそれに対する説明部分を参考にする。
４Ｇネットワーク基盤の基準値であると、ネットワークレイテンシの臨界値として、例えば、１０ｍｓを設定できる。これにより、ＵＥ１ないしＵＥ６のネットワークレイテンシを１０ｍｓと比較して４Ｇ基盤通信がよくなされているかどうかを判断できる。ＵＥ接続ネットワーク従属的な臨界値を利用する場合、ＵＥ１とＵＥ４は、４Ｇ基盤の臨界値を基準に該当臨界範囲内で動作するかどうかを判断し、ＵＥ２、ＵＥ３、ＵＥ５及びＵＥ６は、５Ｇ基盤臨界値を基準に該当臨界範囲内で動作するかどうかを判断する。各々のＵＥの接続ネットワークの種類に応じて互いに異なる臨界値が付与されて比較がなされることができる。
視覚的表現は、ＵＥの接続ネットワークとＵＥのネットワーク性能２通りのファクターの影響を全部受けて決定されることができる。例えば、接続ネットワークに応じてＵＥノードの外郭線の色相が決定され、ネットワークの性能の適切性に基づいてＵＥノードの内部色相が決定されることができる。すなわち、４Ｇネットワークに接続されてネットワーク性能が適切な場合、４Ｇネットワークを表す青い色のノード外郭線に、白い色の内部色相が塗られたままで表示される。５Ｇネットワークに接続されてネットワーク性能が適切でない場合、５Ｇを表す赤い色のノード外郭線に、エラーを表す赤い色の内部色相が塗られた形態でＵＥが表示されることができる。このようなＵＥの位置とそれに応じるネットワーク性能指標に基づいて通信陰影領域を表示し、陰影領域へ移動中であるＵＥの性能低下を予測できる。
図２５は、本発明の一実施形態によるネットワーク性能診断装置がネットワーク性能を視覚化する方法を示したフローチャートである。
図２５を参照すると、装置は、ＵＥから該当ＵＥの位置情報を獲得する（Ｓ２５１０）。このとき、ＵＥの位置が固定された位置であると、前記ステップを省略できる。装置は、該当ＵＥが送信または受信するパケットをスイッチング装置からミラーリングして、ミラーリングされたパケットを獲得し、獲得されたパケットを分析して約１２０余個に達するネットワーク性能指標のうち、少なくとも一部を算出する。そして、算出された結果を基準値と比較する（Ｓ２５２０）。本実施形態では、５Ｇサービスと関連した臨界値（例えば、１ｍｓのネットワークレイテンシ、２０Ｇｂｐｓの最大送信速度等）と比較する。比較結果、臨界値より高い性能を表せば、予め格納された視覚化空間上のＵＥの位置に第１視覚的表現で表示し（Ｓ２５３０）、そうでない場合、前記ＵＥ位置に第２視覚的表現でＵＥを表示する（Ｓ２５４０）。
本発明の実施形態によれば、臨界値を複数設定して特定ネットワーク性能関連指標に区間を分け、区間ごとに互いに異なる視覚的表現が表示されるようにすることができる。例えば、ネットワークレイテンシの場合、０．１ｍｓないし１ｍｓは第１視覚的表現で、１ｍｓないし１０ｍｓは第２視覚的表現で、１０ｍｓないし５０ｍｓは第３視覚的表現で、５０ｍｓないし１００ｍｓは第４視覚的表現で表して、視覚的表現を見ることだけで、どれくらいのネットワーク性能を有するかを予測できるように視覚化できる。
図２６は、図２５の方法によってネットワーク性能を視覚化したネットワーク陰影領域表示マップを例示的に示した図である。
図２６を参照すると、装置は、視覚化空間上にネットワーク性能上の陰影領域を表示できる。装置は、ＵＥの位置及び該当位置のＵＥの性能指標を分析して陰影領域を表示できる。例えば、領域２６３０内に位置した少なくとも一つのＵＥが 全部図２５の第２区間の性能を見せた場合、該当領域２６３０を特定して第２区間と関連した視覚的表現で表示できる。
さらに他の実施形態によれば、障害物２６１０－１と関連してｅＮＢ２６２０－３からの伝播が弱くなった現象により、領域２６３２内の少なくとも一つのＵＥが第３区間の性能を有していると、第３区間に対応する視覚的表現で該当区域を表示する。また、領域２６３２の周辺領域２６３４は、第２区間の性能を有する少なくとも一つのＵＥの性能を分析して、該当性能に対応する視覚的表現で領域２６３４を表示できる。
障害物２６１０－２と基地局２６３０－２との関係において領域２６３６及び領域２６３８の表示も、上述の方法と同じ方法で行われる。
また、ネットワーク陰影領域を表示するにおいて、第１位置に実存するＵＥ１と第２位置に実存するＵＥ２のネットワーク性能に基づいて、第１位置と第２位置との間の第３位置のネットワーク性能を推論できる。例えば、ＵＥ１のネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）が１ｍｓで、第２位置のＵＥ２のネットワークレイテンシが９ｍｓである場合、両ＵＥの中間の第３位置でのネットワークレイテンシは、約５ｍｓと類推できる。これは、二つのＵＥ間の性能指標だけを有して推論したものであるが、第３位置と関連して多数のエンティティが存在する場合、多数のＵＥの性能指標を全部または少なくとも一部考慮して、第３位置の性能指標を算出することが好ましい。このとき、特定位置と関連したＵＥは、前記特定位置から臨界範囲内に存在するＵＥを表し、前記臨界範囲内に存在する障害物及び／または基地局の位置を考慮する。
本発明の実施形態によれば、実際エンティティが配置されない位置での性能指標は、特定視覚化空間上において実際エンティティが配置された領域での位置と性能指標の関係性を人工知能モデルまたはマシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｇ ｌｅａｒｎｉｎｇ）を利用してトレーニング（ｔｒａｎｉｎｇ）した後、トレーニングされたモデルに基づいて、前記実存エンティティがない位置の性能指標が算出されることができる。
本発明の実施形態によれば、領域のネットワーク性能表示と関連して、基本的に一定の領域大きさ当たりの予め決まった数のＵＥが密集しており、同一または類似の性能を見せる時、該当領域のネットワーク性能をそれに対応する視覚的表現で表示できる。ただし、特定障害物があるとき、障害物と基地局との関係に基づいて陰影が予想される領域を予め決まった領域に１個のＵＥのみあっても、該当ＵＥのネットワーク性能に対応する視覚的表現で前記予め決まった領域のネットワーク性能を表示することが可能でありうる。障害物無しで、基地局のセル（ｃｅｌｌ）領域を考慮して陰影領域を予想でき、予想陰影領域内にＵＥが一つだけ存在するとしても、該当領域に配置されたただ一つのＵＥのネットワーク性能に基づいて陰影領域のネットワーク性能を視覚化できる。このとき、ＵＥの性能が正常であると、予想陰影領域に指定された領域であるとしても、該当領域を陰影領域で表示しないことができる。
本発明の他の実施形態によれば、装置は、リアルタイムで上述の方法を介して特定空間のネットワーク陰影領域表示マップを生成及びアップデートできる。装置は、移動式ＵＥから周期的に位置情報を受信することができるから、移動式ＵＥの移動速度を考慮してネットワーク陰影領域表示マップ上の陰影領域に進入が予想されるＵＥに警告信号を提供できる。または、マップ上において該当ＵＥに陰影領域進入警告に該当する視覚的表現を表示して、ＵＥユーザまたは該当ネットワーク管理者が該当ＵＥの動作が５Ｇ性能に適合しない場合もありうることを予想できるように支援する。
本発明の実施形態によれば、装置は、基地局の位置が可変的な環境を考慮できる。このとき、基地局のビームフォーミング（Ｂｅａｍ ｆｏｒｍｉｎｇ）能力も共に考慮することが好ましい。基地局の位置が変更されると、装置は、変更された位置に基づいて予想陰影領域などを再度算出する。そして、装置は、位置変更に対応してＵＥの基地局に対する接続情報及び基地局への接続によるネットワーク性能指標を再度算出することが好ましい。装置は、再度算出されたネットワーク性能指標に基づいて、ネットワーク性能と関連した多様な情報を更新する。
図２７ａは、本発明の一実施形態によってネットワーク性能診断装置が全体ネットワークの区域別性能を算出するための方法を説明するための概念図である。
図２７ａを参照すると、ネットワーク性能診断装置２７０２、２７０４がモニタリングする対象は、５ＧまたはＬＴＥと関連したＡｉｒ Ｎｅｔ１、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ２、Ｃｏｒｅ Ｎｅｔ３及びＤａｔａ Ｎｅｔを含む全体ネットワークのうち、少なくとも一部である。Ｄａｔａ Ｎｅｔには、特定ウェブサイトを運営するサーバまたはサーバ端が存在できる。ただし必ずサーバがウェブサイトと関連していなければならないことではない。
装置２７０２は、ユーザ端末を主軸としてＡｉｒ Ｎｅｔ１のネットワーク性能を算出するために基地局と５ＧＣとの間に配置されることができる。ここで、ｃＲＴＴとｓＲＴＴを算出でき、ｃＲＴＴを利用して端末と基地局との間のＡｉｒ Ｎｅｔ１でのネットワークレイテンシ及びデータ送信速度などのネットワーク性能指標を算出できる。また、装置２７０２のｓＲＴＴと５ＧＣとデータネットとの間に接続された装置２７０４のｃＲＴＴを利用して、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ２とＣｏｒｅ Ｎｅｔ３でのネットワーク性能指標を確認することができる。また、装置２７０４のｓＲＴＴを利用してＤａｔａ Ｎｅｔ上に存在するサーバ端のネットワーク性能指標を算出できる。
本発明の他の実施形態によれば、５Ｇコア部分、すなわち、装置２７０２と装置２７０４との間に別の中間装置（図示せず）をおいて、前記中間装置から算出されるｃＲＴＴ及びｓＲＴＴを利用して、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ２のネットワーク性能指標とＣｏｒｅ Ｎｅｔ３のネットワーク性能指標を独立的に算出することもできる。また、Ｄａｔａ Ｎｅｔでのネットワーク性能指標もまた算出可能である。
装置は、このように算出されたネットワーク性能指標のうち、Ａｉｒ Ｎｅｔ１での性能指標を有して図２６のようなネットワーク陰影領域表示マップ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍａｐ）を生成できる。また、Ｄａｔａ Ｎｅｔでの性能指標を有して図１８のようなフローマップ（Ｆｌｏｗ ｍａｐ）を生成できる。
このとき、互いに異なる接続ポイントに接続された各々のネットワーク性能診断装置は、ネットワーク性能指標算出のためにミラーリングされたパケットから４－ｔｕｐｌｅ情報を獲得して格納することができる。前記４－ｔｕｐｌｅ情報は、ソースＩＰ、目的地ＩＰ、ソースポート及び目的地ポートを含むことができる。
図２７ｂは、本発明の他の実施形態によってネットワーク性能診断装置が全体ネットワークの区域別性能を算出するための方法を説明するための概念図である。
図２７ｂを参照すると、一つのネットワーク性能診断装置２７５０が複数のネットワークインターフェースを使用して複数のアクセスポイントに装置が配置されたような効果を達成できる。すなわち、第１ネットワークインターフェース２７５２は、基地局と５ＧＣとの間に、第２ネットワークインターフェース２７５４は、５ＧＣに、第３ネットワークインターフェース２７５６は、データネットに接続させて、先の図２７ａの中間装置まで３個のネットワーク性能診断装置がＡｉｒ Ｎｅｔ１、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ２及びＣｏｒｅ Ｎｅｔ３のネットワーク性能指標を算出することと同じ動作をするようにすることができる。ネットワーク性能診断装置は、ネットワークインターフェースごとに周期的にｃＲＴＴとｓＲＴＴを個別的に算出するようにして、三個のネットワークインターフェースを使用する場合、３個のｃＲＴＴ及びｓＲＴＴ値セットを算出できる。図２７ｂの下段の各々のインターフェースのｃＲＴＴとｓＲＴＴ値を見ると、第１インターフェースＩＦ１がＵＥ（１．１）から特定サーバ（５．５）まで通信するのに使用されたパケット（パケットのソースＩＰが１．１で目的地ＩＰが５．５であるパケット）において、ｃＲＴＴは、２ｍｓで、ｓＲＴＴは、５０００ｍｓが出るのを確認することができる。第２インターフェース（ＩＦ２）の場合もやはり、前記パケットを分析した結果、ｃＲＴＴは５０２ｍｓで、ｓＲＴＴは４５００ｍｓが出るのを確認することができる。このように二つのインターフェースを介して算出されたｃＲＴＴ及びｓＲＴＴ値を利用して、Ａｉｒ Ｎｅｔ１のネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ：ＲＴＴに対応）は２ｍｓで、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ２のネットワークレイテンシは、第２インターフェースＩＦ２のｃＲＴＴ値５０２ｍｓから第１インターフェースＩＦ１のｃＲＴＴ値２ｍｓを引いた、約５００ｍｓを算出できる。このように、三個のネットワークインターフェースカードのアクセスポイントでのｃＲＴＴ及びｓＲＴＴ値を利用して、各々のネットワーク（Ａｉｒ Ｎｅｔ、Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ、ＣｏｒｅＮｅｔ、Ｄａｔａ Ｎｅｔ）の個別ネットワーク性能を独立的に算出できる。
装置は、インターフェースカードを多数使用する場合、ミラーリングされたパケットから、上述の４－ｔｕｐｌｅ情報にＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）情報を追加獲得して、総５－ｔｕｐｌｅ情報をネットワーク性能指標算出に活用できる。
以上説明されたシステムまたは装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／またはハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合わせで具現されることができる。例えば、実施形態において説明されたシステム、装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイコン、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行し応答できる他のいかなる装置のように、一つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して具現されることができる。処理装置は、運営体制（ＯＳ）及び前記運営体制上において行われる一つ以上のソフトウェアアプリケーションを行うことができる。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データを接近、格納、操作、処理及び生成することもできる。理解の便宜のために、処理装置は、一つが使用されると説明された場合もあるが、該当技術分野において通常の知識を有した者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／または複数類型の処理要素を含むことができることが分かる。 例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは一つのプロセッサ及び一つのコントローラを含むことができる。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。
ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうち、何れか一つ以上の組み合わせを含むことができ、願うとおりに動作するよう処理装置を構成するか、独立的にまたは結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令できる。ソフトウェア及び／またはデータは、処理装置によって解釈されるか、処理装置に命令またはデータを提供するために、ある類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮像装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ格納媒体または装置、または送信される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的に、または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されることができる。ソフトウェアは、ネットワークで接続されたコンピュータシステム上に分散されて、分散された方法で格納または実行されることもできる。ソフトウェア及びデータは、一つ以上のコンピュータ読み取り可能記録媒体に格納されることができる。
実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して行われることができるプログラム命令形態で具現されてコンピュータ読み取り可能媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み取り可能媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特に設計され構成されたものであるか、またはコンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能なものでありうる。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカル（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気－光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、及びロム（ＲＯＭ）、ラム（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納し行うように、特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラーにより作られることのような機械語コードだけでなく、インタープリターなどを使用してコンピュータによって実行されることができる高級言語コードを含む。上述のハードウェア装置は、実施形態の動作を行うために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されることができ、その逆も同様である。
以上、実施形態がたとえ限定された実施形態と図面により説明されたとしても、該当技術分野における通常の知識を有した者であれば、上記の記載から多様な修正及び変形が可能である。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順に行われるか、及び／または説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合または組合わせられるか、他の構成要素または均等物によって代置または置換されても適切な結果が達成されることができる。
よって、他の具現、他の実施形態及び特許請求の範囲と均等なものも後述する特許請求の範囲の範囲に属する。

Claims (18)

  1. ５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結されたネットワーク性能診断装置での５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法であって、
    前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するステップと、
    前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出するステップと、
    前記性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するステップと、を含み、
    前記性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するステップは、
    前記性能関連指標を５Ｇ通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較するステップと、
    前記比較結果に基づいてエラー（Ｅｒｒｏｒ）が発生するかどうかを決定するステップと、を含み、
    前記性能関連指標は、前記ユーザ端末の前記少なくとも一つの基地局への接続情報を含み、
    前記接続情報は、前記ユーザ端末が接続されたネットワークが５Ｇネットワークであるか、またはＬＴＥネットワークであるかを表す情報を含み、
    前記接続情報に従って、前記エラーが発生するかどうかを決定する基準値は、（ｉ）５Ｇ通信サービスに特化した第１基準値、及び（ｉｉ）ＬＴＥ通信サービスのための第２基準値のうちの少なくとも１つが決定される、５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  2. 前記少なくとも一つの基地局は、５Ｇネットワークの基地局であるｇＮＢ（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｎｏｄｅＢ）、５Ｇコアとの接続だけでなくＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）コアとの接続も支援するｅｎ－ｇＮＢ及びｎｇ－ｅＮＢのうち、少なくとも一つを含む、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  3. 前記性能関連指標を前記ユーザ端末が接続した通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較するステップ（前記ユーザ端末が接続した通信サービスは、ＬＴＥまたは５Ｇ通信を含む）と、
    前記比較結果に基づいてエラーが発生したかどうかを決定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  4. ネットワーク性能上エラーが発生したと決定された場合、エラー発生に対して警告するステップをさらに含む、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  5. 前記警告は、ディスプレイ画面上に警告と関連した視覚的表現を表示することまたは該当ユーザ端末に警告と関連した信号を送信することのうち、少なくとも一つを含む、請求項４に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  6. 前記性能関連指標のうち、前記ユーザ端末から第１エンティティまたは前記少なくとも一つの基地局までのパケット往復時間（ＲＴＴ：Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）と５Ｇ通信サービスから要求するネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）と関連した基準値とを比較する、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  7. 前記ネットワークレイテンシ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｌａｔｅｎｃｙ）と関連した基準値は、１ｍｓないし２ｍｓの値である、請求項６に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  8. 前記性能関連指標のうち、秒当たりのデータ送信ビット大きさを表すＢＰＳ（Ｂｉｔ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）値を５Ｇ通信サービスから要求するＢＰＳと関連した基準値と比較する、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  9. 前記５Ｇ通信サービスから要求するＢＰＳと関連した基準値は、１００Ｍｂｐｓないし１Ｇｂｐｓの値である、請求項８に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  10. 前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいてネットワークサービスの性能を表す性能関連指標を算出するステップは、
    前記ユーザ端末から第１エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に送信される第１パケットに対するミラーリングされたパケットから、前記第１パケットが前記ユーザ端末から前記ネットワーク性能診断装置に到着した第１時刻（Ｔ１）に対した情報を抽出するステップと（前記第１エンティティは、前記ユーザ端末から、前記少なくとも一つの基地局及びコアネットワークのうち、少なくとも一つを経て到達されるエンティティである）、
    前記第１パケットに対する前記第１エンティティからの第１応答パケットのミラーリングされたパケットから、前記第１応答パケットが前記第１エンティティから前記ネットワーク性能診断装置に到着した第２視時刻（Ｔ２）に対した情報を抽出するステップと、
    前記抽出された第１時刻（Ｔ１）に対した情報及び前記第２視時刻（Ｔ２）に対した情報に基づいて、第１往復時間（ｓＲＴＴ）を算出するステップと、を含む、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  11. 前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいてネットワークサービスの性能を表す性能関連指標を算出するステップは、
    前記第１応答パケットに対する、前記ユーザ端末からの第２応答パケットのミラーリングされたパケットから、前記第２応答パケットが前記ユーザ端末から前記ネットワーク性能診断装置に到着した第３時刻（Ｔ３）に対した情報を抽出するステップと、
    前記第２視時刻（Ｔ２）に対した情報及び前記第３時刻（Ｔ３）に対した情報に基づいて第２往復時間（ｃＲＴＴ）を算出するステップと、を含む、請求項１０に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  12. 第１スイッチング装置－第１スイッチング装置は、ネットワークコアと少なくとも一つの基地局との間に配置される－に接続された第１ネットワーク性能診断装備から算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）と、
    第２スイッチング装置－第２スイッチング装置は、ネットワークコアとデータネットワークとの間に配置される－に接続された第２ネットワーク性能診断装備から算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）を利用して、
    前記ユーザ端末と前記データネットワーク（ＤＮ：Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）との間に位置する第１ネットワーク及び第２ネットワーク各々の個別的なネットワーク性能関連指標を算出するステップをさらに含む、請求項１１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  13. 前記第１ネットワークは、無線ネットワーク（Ａｉｒ Ｎｅｔ）及びアクセスネットワークのうち、少なくとも一つを含み、前記第２ネットワークは、アクセスネットワーク（Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔ）及びコアネットワーク（Ｃｏｒｅ Ｎｅｔ）のうち、少なくとも一つを含む、請求項１２に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  14. ネットワークコアと少なくとも一つの基地局との間に備えられた第１スイッチング装置に接続された第１ネットワークインターフェースを利用して算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）と、
    ネットワークコアとデータネットワークとの間に第２スイッチング装置に接続された第２ネットワークインターフェースを利用して算出される前記第１往復時間（ｓＲＴＴ）及び前記第２往復時間（ｃＲＴＴ）を利用して、
    前記ユーザ端末とデータネットワークとの間に配置された、第１ネットワーク及び第２ネットワーク各々の個別的なネットワーク性能関連指標を算出するステップをさらに含むものの、
    前記第１ネットワークインターフェース及び前記第２ネットワークインターフェースは、前記ネットワーク性能診断装置の互いに異なるポートに接続される、請求項１１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  15. 個別的なネットワーク性能関連指標を算出するために、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケットの５－ｔｕｐｌｅ情報を分析するものの、
    前記５－ｔｕｐｌｅ情報は、ソースＩＰ、目的地ＩＰ、ソースポート、目的地ポート及びＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）情報を含む、請求項１４に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  16. 前記スイッチング装置は、ネットワークコア（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｒｅ）と少なくとも一つの基地局との間に備えられる、請求項１に記載の５Ｇ基盤のネットワーク性能診断方法。
  17. ５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と連結されたネットワーク性能診断装置であって、
    前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得するポート（ｐｏｒｔ）と、
    前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記算出された性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するプロセッサと、
    前記プロセッサの動作と関連した命令語を格納し、前記算出された性能関連指標を格納するメモリとを含み、
    前記プロセッサは、前記性能関連指標を５Ｇ通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較し、前記比較結果に基づいてエラー（Ｅｒｒｏｒ）が発生するかどうかを決定し、
    前記性能関連指標は、前記ユーザ端末の前記少なくとも一つの基地局への接続情報を含み、
    前記接続情報は、前記ユーザ端末が接続されたネットワークが５Ｇネットワークであるか、またはＬＴＥネットワークであるかを表す情報を含み、
    前記接続情報に従って、前記エラーが発生するかどうかを決定する基準値は、（ｉ）５Ｇ通信サービスに特化した第１基準値、及び（ｉｉ）ＬＴＥ通信サービスのための第２基準値のうちの少なくとも１つが決定される、５Ｇ基盤のネットワーク性能診断装置。
  18. ５Ｇ基盤のネットワーク性能診断システムであって、
    ５Ｇ基盤のネットワークに接続されたスイッチング装置と、
    前記スイッチング装置からミラーリングすることに基づいて、少なくとも一つの基地局に接続されるユーザ端末から送受信される少なくとも一つのパケットに対する、ミラーリングされた少なくとも一つのパケットを獲得し、前記ミラーリングされた少なくとも一つのパケット内に含まれた情報のうち、少なくとも一部に基づいて前記ユーザ端末と前記少なくとも一つの基地局と関連したネットワークの性能を表す性能関連指標を算出して、前記算出された性能関連指標に基づいて５Ｇ基盤のネットワークが正常に動作するかどうかを判断するネットワーク性能診断装置と、を含み、
    前記ネットワーク性能診断装置は、前記性能関連指標を５Ｇ通信サービスから要求するネットワーク性能と関連した予め格納された基準値と比較し、前記比較結果に基づいてエラー（Ｅｒｒｏｒ）が発生するかどうかを決定し、
    前記性能関連指標は、前記ユーザ端末の前記少なくとも一つの基地局への接続情報を含み、
    前記接続情報は、前記ユーザ端末が接続されたネットワークが５Ｇネットワークであるか、またはＬＴＥネットワークであるかを表す情報を含み、
    前記接続情報に従って、前記エラーが発生するかどうかを決定する基準値は、（ｉ）５Ｇ通信サービスに特化した第１基準値、及び（ｉｉ）ＬＴＥ通信サービスのための第２基準値のうちの少なくとも１つが決定される、５Ｇ基盤のネットワーク性能診断システム。
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