Brevet FR2833125A1 — publié le 20030606

seconds états et une information d'état dudit élément de réseau. - PROCEDE DE DETERMINATION DE TENDANCE DE SERVICE L'invention porte sur les procédés de surveillance de réseaux, et plus particulièrement sur les procédés de détermination de tendance de service sur un réscau de télécommunication. Un logiciel commercialisé par la société bmc soitware sous la rélérence Patrol DashBocrd met en _uvre un procédé de surveillance de résacu. Ce procédé mesure la bande passante d'un réseau à différents instants et détermine une tendance de la bande passante en fonction de la 1 0 mesure. Dans le cadre d'accords sur un niveau de service, aussi appelés SLA, passés entre un prestataire réseau et un utilisateur, le prestataire s'engage à fournir un service réseau avec un niveau de délaillance donné. Le service réscau peut par exemple consister en un transTert de sons ou d'images en temps réel. Il n'existe actuellement pas d'outils qui permette de prévoir précisément la défaillance d'un service réseau. Il existe donc un besoin pour un procédé qui résolve ce problème. L'invention propose ainsi un procédé de détermination de tendance d'un service de réseau de communication, comprenant les étapes de: -sélection d'au moins deux paramètres d'un réseau, représentatifs d'un service réseau et variables dans le temps; -mesure et/ou calcul à au moins deux instants des valeurs des paramètres réseau; -détermination à au moins deux instants de la valeur d'un indicateur de service en fonction desUites valeurs mesurces et/ou calculées des paramètres; -détermination d'une tendance de l'indicateur en fonction desdites valeurs d'indicateur déterminces. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape ultérieure de détermination en fonction de la tendance de l'indicateur d'un instant de franchissement par l'indicateur de service d'un seuil délini. Selon une autre variante, le service réscau est choisi dans le groupe constitué de la voix, du vidéophone, de la télaphonie, du multimédia, de la vidéo sur demande, du réscau privé virtuel, des données en temps rcel, des donnces interactives et des flux de donnces. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d'un plan comme indicateur en effectuant une régression linéaire sur les paramètres réseau mesurés et/ou calculés. Selon encore une autre variante, la détermination de la tendance du service comprend la comparaison de valeurs des paramètres à des seuils prédéterminés. On peut encore prévoir que la détermination de tendance du service comprend en outre la détermination de tendance d'un paramètre réseau, la comparaison de la tendance du paramètre à un seuil prédéterminé. Selon une variante, la détermination de tendance de l'indicateur est réclisée par un réseau neuronal. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape d'apprentissage dans laquelle le réscau neuronal détermine des règles d'association entre une tendance de service et des valeurs de paramètres de service. Selon une autre variante, I'étape d'apprentissage comprend l'insertion dans le réseau neuronal d'une base d'apprentissage présentant des valeurs de tendance de services associces à des valeurs de paramètres de service. Selon encore une autre variante, le réseau neuronal est un réseau multicouches. On peut encore prévoir que le procédé comprend en outre une étape de calcul d'une espérance mathématique de perte financière en fonction de la tendance de service réseau détermince. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d'une capacité à un instant donné à fournir un service réssau. L'invention a aussi pour objet un système de gestion (ou de surveillance) de réseau et/ou de services, mettant en _uvre un tel procédé. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention appara'^tront à la lecture de la description qui suit de modes de réclisation de l'invention donnée à titre d'exemple et en réTérence aux dessins qui montrent: - figure 1, un algorithme d'un exemple simplifié de détermination de tendance de service réseau selon l'invention; - figure 2, un premier mode de réclisation d'une détermination de tendance de service réseau; - figure 3, un algoritEme simplifié d'un deuxième mode de réclisation de l'invention; - figure 4, un schéma d'un réseau neuronal utilisé dans un troisième mode de réclisation de l'invention. L'invention propose un procédé de détermination de tendance d'un service. On sélectionne pour cela plusieurs paramètres réseau représentatifs d'un service, puis on détermine une tendance du service réseau en fonction de ces paramètres. La figure 1 présente un algoritEme simplifié d'un exemple de procédé de détermination de tendance d'un service sur un réseau de communication selon l'invention. Lors d'une première étape, on sélectionne plusieurs paramètres de transmission sur un réseau, représentatifs d'un service réseau. Lors d'une deuxième étape, on mesure ou on calcule les valeurs des paramètres sélectionnés à un instant. Lors d'une troisième étape, on mesure ou on calcule les valeurs des paramètres à un autre instant. Lors d'une quatrième étape, on détermine une tendance du service à ce dernier instant à partir des paramètres mesurés. On va décrire ultérieurement plusieurs types - l de paramètres mesurés en fonction de différents services réscaux. On va également décrire des exemples de détermination de tendance. On peut définir un indicateur de niveau de service à partir des données mesurées et/ou calculées. La valeur de cet indicateur à différents instants peut étre utilisse pour déterminer la tendance du service. On peut également utiliser une ou plusieurs tendances extrapolées de mesures d'un paramètre dans la définition de l'indicateur. L'indicateur à un instant donné peut également étre défini par les valeurs de différents paramètres à des instants différents. On peut ainsi identifier un certain nombre de paramètres du réscau aussi appelés SLS (service level specifications) que l'on va observer préTérentiellement pour déterminer le niveau de service. Parmi ces paramètres, on distingue en particulier les pertes de paquets, les retards entre paquets, la gigue ou stabilité, la bande passante, la stabilité de la bande passante ou encore la directionnalité de la communication. On peut ainsi utiliser des paramètres calculés ou extrapolés des mesures. On peut par exemple calculer des évolutions de stabilité de bande passante, que l'on utilise dans la détermination de l'indicateur de service réscau. De tels paramètres permettent par exemple de déterminer la fiabilité du service réssau. On peut également utiliser des paramètres extrapolés, par exemple des tendances des paramètres identifiés précédemment. Le niveau de service peut concerner tout type de service réseau. On peut cependant mettre en avant les services suivants: le transfert de voix, la téléphonie, le vidéophone, le transfert de multimédia, la vidéo sur commande, I'application tableau blanc (nommée white bocrd en anglais), le réseau privé virtuel, le transfert de données en temps rcel ou le transTert de donnces interactives. Ces services peuvent en particulier étre mis en _uvre pour des services de transmission au protocole IP. On peut sélectionner plusieurs paramètres de réseau pour délinir le niveau de service en fonction du service ou groupe de services à considérer. r Les paramètres peuvent étre pondérés en fonction de leur importance pour un niveau de service donné. La pondération donne une importance prépondérante aux paramètres les plus sensibles dans la détermination de la tendance d'un service réscau donné. Le tableau suivant donne un exemple d'association et de pondération entre un service réseau et des paramètres de réseau. Perte de Retard Gigue Bande Direction paquets passante nalité Voix 11 3 3 2 2 Vidéophon 1 3 2 3 2 Téléphonie 1 O O 1 Multimédi 2 3 O 3 1.5 Vidéo sur 1 3 O 3 1 demande Tableau3 2 O O 2 Réseau 2 Données3 3 O 2 2 en temps Données3 2 O O 1 interactive Fluxde 1 3 1 O O 1 1 i | données | Les valeurs du tableau indiquent la pondération de chaque paramètre, en allant de 0 pour la pondération ou sensibilité minimale à 3 pour la pondération ou sensibilité maximale. Il est également possible de regrouper des services dans des catogories de services. Les projets 3GPP et Tequila délinissent des catogories de services et des paramètres de paramètres à privilégier pour ces catogories. On propose dans le cadre de l'invention d'associer des catogories de services à des paramètres de réseau. Le tableau suivant présente un exemple de pondération de paramètres réseau associés à différentes catégories. Catagories de services Bande Perte de Retards Gigue passante paquets Utilisation interactive: 1 1 Teinet, accès à des bases de données, courtes transactions internet, Xwindow Utilisation multimédia 2 2 3 3 interactive: Voix ou vidéo sur IP Utilisation multimédia non 2 1 1 interactive: Apprentissage à distance, diffusion Utilisation orientée 2 1 3 1 requête: C I ient/serveu r... Utilisation en transfert: 3 1 1 1 FTP, sauvegarde, vente à distance, transactions internet longue durce... Selon un premier mode de réclisation représenté à la figure 2, un indicateur de niveau de service est défini par une forme géométrique, dans l'exemple par un plan 1. On représente les mesures de paramètres dans I'espace suivant trois axes. On peut par exemple utiliser un axe x représentant le temps, un axe y pour les valeurs des paramètres et un axe z représentant les différents paramètres P0, P1 et P2. A partir des valeurs des paramètres dans cet espace, on peut définir un plan indicateur 1. Ce plan indicateur peut par exemple étre obtenu en 0 effectuant une régression linéaire des valeurs des paramètres P0, P1 et P2, dans un intervalle de temps donné, avant l'instant pour lequel on veut déterminer la tendance. On peut par exemple utiliser les principes des méthodes de filtrage spatio-temporel qui transforment la détection du mouvement dans deux dimensions spatiales en un problème d'estimation de I'orientation d'un plan [Adelson E.H., Bergen J.R., " spatiotemporal energy models for the perception of motion "J. Optical Society of America, vol A2, n2, pp284-299, 1985] et [Laplante P.A., StoyenVo A.D., " recl time imaging theory, technique and application, IEEE Press 1996]. Le plan est en lui-même un indicateur de tendance de service. On peut récliser diverses transformations sur les paramètres représentés dans l'espace. On peut ainsi appliquer un coefficient multiplicateur à des valeurs d'un paramètre pour que les valeurs des paramètres aient des amplitudes comparables. On peut également réaliser une iriversion pour un paramètre dont la tendance est généralement l'inverse de la tendance des autres paramètres. On peut également utiliser des pondérations comme défini précédemment pour établir l'équation du plan indicateur. On peut par exemple utiliser des procédés de régression pondérce avec des poids a priori ou avec des poids fonction des résidus. On peut également extrapoler un autre indicateur de tendonce à partir du plan ainsi déTini. On peut par exemple délinir un vecteur de tendance 4 ayant comme coordonnéss (x, y, 0) inclus dans le plan indicateur. Le vecteur fournit un indicateur simplifié représentatif de la tendance du service. On peut extrapoler un autre indicateur de tendance du plan 1. Cet indicateur de tendance peut par exemple étre la pente d'une droite délinie par l'intersection d'un plan de réTérence d'équation Z=0 et du plan indicateur. Ces indicateurs de tendance sont par exemple utilisés pour délinir différentes prévisions d'évolution du service. Il est ainsi possible de prévoir une durée restante jusqu'à un franchissement de seuil, un niveau de service après une durce prédétermince, une capacité de fourniture de service avant déTaillance ou encore une espérance mathématique de perte en fonction de l'accord de service passé. On peut prévoir la génération d'un signal, visuel ou sonore par exemple, pour avertir du dépassement d'une tendance prédéterminée. Une tendance présentant une pente importante pouvant étre synonyme d'une imminente défaillance de la fourniture de service réseau, un tel signal peut permettre de prendre des mesures préventives approprices. Cette détermination de tendance permet également de déterminer les besoins d'évolution du réseau à court, moyen ou long terme. On peut ainsi modifier la durée des mesures utilisées pour déterminer la tendance en fonction du terme à prévoir. On va d'abord définir un exemple de prévision de franchissement de seuil de niveau de service. Dans l'exemple de la figure 2, on peut par exemple définir une surface géométrique de seuil de service, telle qu'un plan 2. On peut ensuite déterminer une courbe 3 à l'intersection entre le plan indicateur 1 et la surface géométrique ou plan de seuil 2. Pour des paramètres représentés avec des valeurs comprises entre 0 et N suivant l'axe z, on peut ensuite déterminer un temps restant à partir de la portion de la courbe intersection dont les valeurs de z sont comprises entre 0 et N. On peut utiliser la valeur moyenne du temps de la portion de courbe ou une de ses valeurs extrémes pour z compris entre 0 et N. Il est ainsi possible d'utiliser la valeur de temps inférieure T1 de la portion de courbe pour fournir une l'hypothèse la plus défavorable de franchissement de seuil. Bien qu'on ait décrit un élément géométrique de référence 2 et un élémentgéométrique indicateur 1 sous forme de plans, on peut également utiliser toute forme géométrique adéquate pour extrapoler une tendance. La prévision de tendance de service peut également 8tre utilisoe pour calculer une espérance mathématique de perte financière. Un SLA peut prévoir que le prestataire de service résacu doive payer une indemnité à l'utilisateur. On peut alors déterminer une perte à un instant donné en fonction des clauses du contrat de SLA. Il est ainsi possible de prévoir des priorités d'intervention sur le réscau en fonctions d'espérances de pertes calculées pour différents accords de service. La détermination de tendance peut également permettre de déterminer la capacité de fourniture de service à une date donnée. En effet, si le niveau de service est prévu à un niveau donné à un instant donné, on peut déterminer une capacité de fourniture de service à cet instant. Il est ainsi possible de définir une capacité à passer des accords de niveau de service avant d'atteindre un niveau de service de saturation. Ces variantes d'utilisation de la détermination de tendance de service peuvent également être utilisses avec d'autres modes de réclisation de la détermination de tendance dont on va maintenant donner quelques exemples. Un second mode de réclisation de la détermination de la tendance du niveau de service, représenté à la figure 3, analyse des cas spécifiques de plusieurs paramètres réseau pour déterminer une tendance. Dans ce mode de réclisation, on compare plusieurs paramètres réseaux à des niveaux logiques de seuil prédéterminés. On peut pour cela appliquer des critères booiéens aux valeurs des paramètres. On associe alors une tendance de service prédéterminée à une combinaison de niveaux de paramètres. Ce procédé peut comprendre une étape préliminaire de mesures de paramètres réscau et d'association de ces paramètres à des tendances de service réseau. Ce mode de réclisation est particulièrement approprié pour détecter une tendance en fonction de cas pratiques constatés par un opérateur du réseau. Dans I'exemple de la figure 3, on détermine préclablement les tendances TP0 et TP1 des paramètresP0 et P1. Ces tendances sont utiliséss pour déterminer les tendances TS1 ou TS2 du service réseau. On utilise également des valeurs de paramètres réseau pour déterminer la tendance du service réssau. Les tendances déterminées peuvent être utilisées pour les différentes prévisions 0 décrites précédemment. Ainsi, on peut prévoir une étape de prévision de l'instant de violation du service réseau. Pour une tendance de service déterminse, on tient par exemple compte de l'instant o a été calculé la tendance de service pour déterminer l'instant de violation de service. Un autre mode de réulisation est particulièrement adapté pour la détermination de tendance dans des services réseau dont l'évolution des paramètres mesurés ou calculés est non linéaire. Dans cette variante, on utilise un réseau neuronal pour déterminer la tendance du service réseau. La figure 4 représente un exemple de réseau neuronal mis en _uvre dans le cadre de l'invention. On utilise un réseau neuronal multicouche 10, c'està dire présentant au moins une couche d'entrée 5, une couche cachée intermédiaire 9 et une couche de sortie 11. Pour une couche d'entrée 5 présentant un nombre N de neurones d'entrces, on utilise par exemple une couche cachée 9 présentant 21\1+1 neurones et une couche de sortie 11 présentant un nombre de sortie choisi par l'utilisateur. On applique sur les neurones d'entrce 5 des valeurs de paramètres réseau 6 et/ou des tendances 7 de ces paramètres. On peut également appliquer aux neurones d'entrée 5 des valeurs seuils 8 des paramètres SLS. Les valeurs fournies 6, 7 et 8 en entrée sont ensuite traitées dans la couche cachée 9. La couche de sortie fournit ensuite un certain nombre de signaux définis 12. Les signaux 12 peuvent par exemple indiquer différents franchissements: on peut ainsi prévoir un signal de franchissement d'un seuil de tendance, un signal de franchissement d'un seuil de temps restant avant une violation du service ou tout autre signal approprié pour avertir l'opérateur réseau de l'évolution du service. La mise en _uvre du réseau de neurones peut comprendre plusieurs étapes. Dans un premier temps, on forme une base d'apprentissage, fondée par exemple sur des résultats expérimentaux. La base d'apprentissage comprend une multitude d'états des neurones de sortie en fonction des états des neurones d'entrée. Lors d'une étape d'apprentissage, on intègre la base d'apprentissage dans le réseau neuronal. L'étape d'apprentissage consiste à déterminer les poids des connexions neuronales du réssau de neurones grace à des règles d'apprentissages.. On peut utiliser des règles de rétropropagation du gradient de l'erreur. Ce procédé connu en soi, consiste à pondérer les liens entre les neurones et à corriger ces pondérations de manière récurrente. On compare ainsi le résultat obtenu avec une pondération en cours de test à un résultat fixé préclablement dans la base d'apprentissage. On interrompt le processus récurrent lorsque l'erreur sur les neurones de sortie est inférieure à un seuil prédéterminé. Des logiciels de réssau neuronal sont disponibles par exemple sous la dénomination Stutigart Neural Network Simulator. On peut également prévoir de récliser le réseau neuronal sous forme de circuit intogré. L'homme de métier choisira un nombre de couches cachées approprié en fonction de la complexité du service réseau à observer. L'utilisation d'un réseau de neurones est plus résistante ou robuste à I'erreur ou à l'incertitude sur un ou plusieurs paramètres et permet également d'observer des comportements non linéaires ou cycliques. Les présents modes de réclisation et exemples doivent étre considérés comme ayant été présentés à titre illustratif et non restrictif et l'invention n'est pas censoe étre limitée aux détails fournis ici mais peut étre modifice en restant da ns le cadre de la portée des revendications an nexces. REVENDICATIONS 1. Procédé de détermination de tendance d'un service de réseau de communication, comprenant les étapes de: -sélection d'au moins deux paramètres d'un réseau (P0, P1, P2), représentatifs d'un service réscau et variables dans le temps; -mesure et/ou calcul à au moins deux instants des valeurs des paramètres réseau; -détermination à au moins deux instants de la valeur d'un indicateur de service (1, 4) en fonction desUites valeurs mesurses et/ou calculées des paramètres; -détermination d'une tendance de l'indicateur en fonction desdites valeurs d'indicateur déterminées. 2. Le procédé de la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape ultérieure de détermination en fonction de la tendance de l'indicateur d'un instant de franchissement (T1, T2) par l'indicateur de service d'un seuil défini (2). 3. Le procédé de la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le service réseau est choisi dans le groupe constitué de la voix, du vidéophone, de la téléphonie, du multimédia, de la vidéo sur demande, du réseau privé virtuel, des données en temps récl, des donnces interactives et des flux de données. 4. Le procédé de l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de détermination d'un plan (1) comme indicateur en effectuant une régression linéaire sur les paramètres réscau mesurés et/ou calculés. 5. Le procédé de l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que la détermination de la tendance du service comprend la comparaison de valeurs des paramètres à des seuils prédéterminés. 6. Le procédé de la revendication 5, caractérisé en ce que la détermination de tendance du service comprend en outre -la détermination de tendance d'un paramètre réseau; -la comparaison de la tendance du paramètre à un seuil l O prédéterminé. 7. Le procédé de l'une des revendications l à 3, caractérisé en ce que la détermination de tendance de l'indicateur est réulisée par un réseau neuronal (10). 8. Le procédé de la revendication 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape d'apprentissage dans laquelle le réseau neuronal détermine des règles d'association entre une tendance de service et des valeurs de paramètres de service. 9.. Le procédé de la revendication 8, caractérisé en ce que l'étape d'apprentissage comprend l'insertion dans le réseau neuronal d'une base d'apprentissage présentant des valeurs de tendance de services associées à des valeurs de paramètres de service. 10. Le procédé de la revendication 9, caractérisé en ce que le réssau neuronal est un réseau multi-couches. 11. Le procédé de l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de calcul d'une espérance mathématique de perte financière en fonction de la tendance de service réseau détermince. 12. Le procédé de l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de determination d'une capacité à un instant donné à fournir un service réseau. 13. Un système de gestion de réseau et/ou de services, caractérisé en ce qu'il met en _uvre un procédé selon l'une des revendications