Brevet FR2840485A1 — publié le 20031205

FTR&D/04218 (Ferrieux et al.) DiSPOSITiF ET PROCEDE DE CONTROLE DE PROFiLS, NOTAMMENT DE FEUX DE DONNEES' DANS UN RESEAU DE COMMUNICATIONS L'invention concerne le domaine des communications entre terminaux au sein d'un reseau, et plus particulierement celui du controle des donnees echangees par ces terminaux. En raison de l'accroissement permanent des donnees echangees dans les reseaux de communications et du nombre et de la variete des services offerts aux clients qui utilisent les reseaux et leurs equipements, le nombre de donnees mesurables et le nombre de mesures necessaires a la gestion du trafic et a ia gestion des niveaux de service ne cesse d'augmenter. Le gestionnaire du reseau, qui est charge de resoudre les problemes de trafic et de fournir des rapports destines a l'operateur et a ses clients, doit done s analyser de plus en plus d'informations (primaires) concernant les donnees echangees. Ce probleme est encore accru lorsque l'operateur du reseau passe avec ses clients des accords de niveau de service (ou SLA pour >) qui incluent des parties techniques definies par des o specifications de niveau de service (ou SLS pour Specification >>). Quelques outils ont ete proposes pour faciliter cette analyse, comme par exemple Proviso de la societe Quallaby, ou Infovista. Mais, ces outils n'effectuent generalement que des analyses assez simplex, comme par :s exemple la surveillance de la bande passante utilisee (une alarme etant delivree en cas de franchissement d'un seuil limite), ou la comparaison sur ordre d'une courbe moyenne portent sur d'anciennes informations (primaires) a une courbe moyenne portent sur de nouvelles informations (primaires). Les analyses plus sophistiquees necessitent presque toujours ['intervention du :so gestionnaire. C'est notamment le cas du suivi de ['evolution des courbes de trafic journalieres, hebdomadaires ou mensuelles, indispensables a la gestion du reseau, et notamment a ['anticipation des surcharges de trafic. i 2 2840485 11 n'existe done pas, aujourd'hui, d'outil de contr61e permettant d'analyser de fa,con automatisee les informations (primaires) concernant les donnees (primaires) echangees entre terminaux, qu'il s'agisse d'informations de trafic ou d'informations de service, telles que les niveaux de service ou les indicateurs de niveau de service. L'invention a done pour but de remedier a ['inconvenient precise. Wile propose a cet effet un dispositif de controle de donnees primaires au sein d'un reseau de communications equipe de moyens de mesures delivrant des informations primaires representatives de donnees primaires, comme par exemple la bande passante utilisee. Ce dispositif se caracterise par le fait qu'il comporte, d'une part, une memoire (ou base de donnees) dans laquelle vent stockees des donnees secondaires qui definissent des modeles representatifs d'informations primaires, et d'autre part, des moyens de contr61e agences pour comparer les informations primaires delivrees par les moyens de mesure a 1'un au moins des modeles de maniere a delivrer un message representatif d'un niveau de correlation (ou d/identification) entre ces informations primaires et le modele choisi. On entend ici par a niveau de correlation (ou d'identification) >>, aussi o bien une relation (ou similitude) etroite qu'une absence de relation (ou similitude). Par ailleurs, on entend ici par > une courbe ou un profil n-dimensionnel, n etant au moins egal a 1. En outre, le mot > doit ici etre pris dans le sens >, c'est-a-dire d'une equation ou d'une methode permettant de predire ou decrire le comportement d'un systeme s (identification). Une courbe constitue le modele le plus simple car elle comporte un ensemble de points (sans determination d'un modele mathematique). Par consequent, on peut utiliser une description mathematique pour decrire un modele. Preferentiellement, la memoire stocke des modeles representatifs de o ['evolution de flux (ou de comportements) de donnees primaires, comme par exemple des courbes ou profile de trafic (ou de bande passante utilisee), sur des fenetres temporelles choisies (comme par exemple une heure donnee d'une journee, une journee donnee d'une semaine, une semaine donnee d'un 3 2840485 mods, ou encore un mods donne d'une annee). De nombreuses autres mesures reseaux peuvent etre prises en compte, comme par exemple les pertes de paquets, les retards entre paquets, la gigue ou la stabilite, la bande passante, la stabilite de la bande passante. Mais, on peut egalement prendre en compte d'autres types de parametres, comme par exemple ceux provenant de formules definissant par exemple la stabilite de la bande passante ou ['evolution de ceKe stabilite, ou la fiabilite ou encore la directionnalite d'une communication, ou analogue. On peut egalement utiliser d es parametres extrapoles, com me par exemp le des tendances de parametres. Dans un mode de realisation avantageux, le dispositif peut comporter, d'une part, des moyens de traitement destines a recevoir les informations primaires et a les stocker dans la memoire, au fur et a mesure de leur arrivee, en correspondence de fenetres temporelles choisies, et a comparer les s informations primaires delivrees, associees a une fenetre temporelle choisie, a certaines au moins des informations primaires stockees, associees a cette fenetre temporelle choisie, de maniere a determiner une eventuelle invariance entre les informations primaires delivrees et stockees, et d'autre part, des moyens de modelisation capables, en cas de detection d'une invariance, de o generer un modele representatif des informations delivrees et de le stocker dans la memoire. On genere ainsi automatiquement de nouveaux modeles a ['aide de l'historique des informations primaires re,cues. On entend ici par a invariance >>, un comportement qui se repete de facon sensiblement constante ou invariante en presence de conditions s sensiblement identiques. Dans ce cas, les moyens de traitement vent preferentiellement agences pour extraire de la memoire certaines informations primaires stockees, associees a une meme fenetre temporelle choisie, puis pour generer des informations secondaires representatives de ces informations o primaires moyennees, et pour determiner l'eventuelle invariance en fonction d'au moins ces informations secondaires. Par exemple, on genere des informations secondaires definissant une courbe de mesures moyennes a partir des courbes de mesures precedemment recues. 4 2840485 En variante ou en complement, les moyens de traitement peuvent etre agences, d'une part, pour determiner des informations tertiaires representatives des distributions des valeurs de certaines informations secondaires (par exemple une variance), et pour comparer ces informations tertiaires a des premiers seuils, de maniere a determiner 1'eventuelle invariance des informations primaires delivrees et stockees. Mais, I' invariance peut etre estimees par d'autres moyens, comme par exemple par le calcul d'une distance statistique. Par ailleurs, les modeles peuvent etre generes de differentes manieres. Une solution peut consister a les definir a partir de l'integralite des informations secondaires (toutes les informations secondaires definissant le modele vent alors stockees dans la memoire sous forme de donnees secondaires). Une autre solution consiste a les definir a partir d'un traitement mathematique (comme par exemple une regression polynomiale) applique aux informations secondaires (seuls les parametres representatifs du resultat du traitement mathematique, et definissant le modele, etant alors stockes dans la memoire sous forme de donnees secondaires). Afin de ne pas surcharger la memoire, les moyens de modelisation peuvent comparer chaque nouveau modele genere aux modeles stockes pour ne stocker que les modeles reellement differents des anciens. Les modeles ne vent pas forcement generes par le dispositif selon ['invention. Certains, voire tous, peuvent en effet etre fournis par un operateur, via une interface. Ils peuvent egalement etre associes a une information auxiliaire, par exemple destinee a constituer une partie au moins du message delivre. Les moyens de contr61e peuvent etre agences pour extraire de la memoire soit automatiquement, par exemple par reconnaissance du type des informations primaires re,cues, soit sur ordre, par exemple du gestionnaire, I'un au moins des modeles, puis pour determiner l'ecart entre l'une au moins so des valeurs definissant les infonmations primaires et la valeur correspondante associee au modele extrait, et enfin pour delivrer un message representatif de l'ecart ainsi determine. Dans ce cas, les moyens de controle peuvent etre agences pour > des premiere et seconde courbes (ou profile) a 2840485 partir des informations primaires et des modeles, et pour determiner la surface (ou l'aire) comprise entre ces premiere et seconde courbes, de maniere a delivrer un message representatif de ia valeur de la surface, apres une eventuelle comparaison avec un seuil. En variante ou en complement, les moyens de controle peuvent etre agences pour determiner si certaines au moins des informations primaires delivrees presentent une valeur contenue dans un intervalle associe a la valeur du point correspondent du modele, et pour delivrer un message representatif de l'appartenance, ou non, desdites valeurs d'informations primaires auxdits intervalles. Enfin, les moyens de controle peuvent etre egalement agences pour effectuer des predictions d'evolution d'informations primaires par une analyse des variations d'ecart(s) (ou de surface) entre les informations primaires, precedemment re,cues et traitees, et un modele choisi. Le dispositif selon ['invention peut egalement comporter la memoire (ou base de donnees) contenant les modeles eVou les anciennes informations primaires. L'invention porte egalement sur un procede de controle de donnees primaires au sein d'un reseau de communications, consistent a stocker dans o une memoire des donnees secondaires qui definissent des modeles representatifs d'informations primaires, et a comparer des informations primaires, representatives de donnees primaires, a l'un au moins des modeles, de maniere a delivrer un message representatif d'un niveau de correlation entre ces informations primaires et le modele choisi. Le procede selon ['invention pourra comporter de nombreuses caracteristiques complementaires qui pourront etre prises separement eVou en combinaison, et en particulier: - les modeles peuvent etre representatifs d'evolutions de flux de donnees primaires sur des fenetres temporelles choisies; o - on peut stocker dans la memoire les informations primaires delivrees en correspondence de fenetres temporelles choisies, puis comparer les informations primaires delivrees, associees a une fenetre temporelle choisie, a certaines au moins des informations primaires stockees, 6 2840485 associees a cette fenetre temporelle choisie, de maniere a determiner une eventuelle invariance entre les informations primaires delivrees et stockees, et, en cas de detection d'une invariance, generer un modele representatif des informations primaires et stocker ce modele dans la memoire. Dans ce cas, on peut extraire de la memoire certaines informations primaires stockees, associees a une meme fenetre temporelle choisie, puis generer des informations secondaires representatives de ces informations primaires moyennees, et determiner l'eventuelle invariance en fonction d'au moins ces informations secondaires. On peut alors determiner des inforrnations tertiaires representatives des distributions des valeurs de certaines informations secondaires (par exemple une variance), et comparer ces informations tertiaires a des premiers seuils, de maniere a determiner l'eventuelle invariance des informations primaires delivrees et stockees; s - certains au moins des modeles generes peuvent etre definis a partir de l'integralite des informations secondaires correspondantes, les informations primaires definissant le modele etant alors stockees dans la memoire. En variante, on peut generer certains au moins des modeles a partir d'un traitement mathematique applique aux informations secondaires o correspondantes, les parametres representatifs du resultat du traitement mathematique, qui definissent le modele, etant alors stockes dans la . memoire; - on peut comparer chaque nouveau modele genere aux modeles stockes, de maniere a ne stocker un nouveau modele que lorsqu'il est different des s modeles deja stockes; - certains modeles peuvent etre fournis par un operateur; - certains modeles peuvent etre associes a une information auxiliaire destinee a constituer une partie au moins du message delivre; - a reception d'informations primaires, on peut extraire de la memoire au o moins un modele choisi, automatiquement ou sur ordre, puis determiner l'ecart entre l'une au moins des valeurs definissant les informations primaires et la valeur correspondante associee au modele extrait, et delivrer un message representatif de l'ecart. Dans ce cas, on peut 7 2840485 a constituer >> des premiere et seconde courbes a partir des informations primaires et des modeles, et determiner la surface comprise entre ces premiere et seconde courbes, de maniere a delivrer un message representatif de la valeur de la surface; - on peut determiner si certaines au moins des informations primaires delivrees presentent une valeur contenue dans un intervalle associe a la valeur d'un point correspondent du modele, puis delivrer un message representatif de l'appartenance, ou non, desdites valeurs d'informations primaires auxdits intervalles; - on peut determiner une variation d'ecart(s) ou de surface entre des informations primaires espacees dans le temps et un modele choisi, et deduire de cette variation de futures informations primaires. L' invention peut etre mise en ceuvre dans tout type de reseau de communications, prive ou public, et en particulier dans les reseaux Internet (IP), ATM et Frame Relay. Par ailleurs, I'invention peut permettre le controle de nombreux services, et en particulier IP VPN, le haut debit, les services >, le multimedia et 3G. D'autres caracteristiques et avantages de ['invention appara^'tront a l'examen de la description detaillee ci-apres, et des dessins annexes, sur o lesquels: - la figure 1 illustre de fa,con schematique un exemple de realisation d'un dispositif selon ['invention, - la figure 2 est un diagramme comparatif illustrant la phase d'identification d'un profil de bande passante utilisee (IP) a un modele (MP), - la figure 3 est un diagramme illustrant des profies de bandes passantes utilisees (BP) correspondent a des semaines successives (Wi), - la figure 4 est un diagramme illustrant le profil hebdomadaire moyen resultant des profies hebdomadaires de bande passante de la figure 3, en fonction des jours de la semaine, ainsi que les variances (\/) associees a :o des points caracteristiques de ce profil moyen, - la figure 5 est un diagramme illustrant un premier profil de bande passante utilisee, en fonction des jours de la semaine; ce profil constituent un 8 2840485 invariant apte a definir un modele, - la figure 6 est un diagramme illustrant un second profil de bande passante mesuree, en fonction des jours de la semaine; ce profil ne constituent pas un invariant apte a definir un modele. Ces dessins sont, pour l'essentiel, de caractere certain. En consequence, ils pourront non seulement servir a completer ['invention, mais aussi contribuer a sa definition, le cas echeant. Le dispositif selon ['invention est destine a etre installe au cceur d'un reseau de communications de maniere a controler les donnees, cites primaires, que s'echangent des terminaux, notamment de clients, raccordes audit reseau. A titre d'exemple non limitatif, on considere dans ce qui suit que le reseau est le reseau public Internet dans lequel les donnees vent echangees selon le protocole IP. Mais, ii pourrait s'agir d'un reseau prive, de type Intranet, ou de plusieurs reseaux public(s) eVou prive(s) raccordes les s uns aux autres. Par ailleurs, on considere dans ce qui suit que certains au moins des clients du reseau vent lies a l'operateur par des accords de niveau de service (ou SLA) qui incluent des parties techniques definies par des specifications de niveau de service (ou SLS). Preferentiellement, le dispositif 1 est implante dans un serveur (non o represente) controle par l'operateur du reseau, et plus precisement par le gestionnaire de ce reseau. Le dispositif 1 illustre sur la figure 1 est alimente en inforrnations primaires, representatives des donnees primaires echangees par les differents terminaux et equipements du reseau. On entend ici par : >, des donnees d'information, telles que des donnees de service, delivrees par des modules effectuant des mesures de tout type sur les donnees primaires, par exemple des mesures de bande passante utilisee ou des mesures de flux, des mesures de pertes de paquets, des mesures de retards entre paquets, des mesures de gigue ou de stabilite, o des mesures de stabilite de la bande passante. Certaines de ces mesures vent done representatives des peRormances du reseau, ou d'une partie au moins de celui-ci. Mais, on peut egalement prendre en compte d'autres types de parametres, com me par exemple ceux provenant de form ules definissant 9 2840485 par exemple la stabilite de la bande passante ou ['evolution de cette stabilite, ou la fiabilite ou encore la directionnalite d'une communication, ou analogue. On peut egalement utiliser des parametres extrapoles, comme par exemple des tendances de parametres. Encore d'autres informations primaires peuvent etre prises en compte, comme par exemple des alarmes emises par des equipements du reseau tels que les routeurs et les interfaces. D'une maniere generale, on peut prendre en compte toutes les donnees remontant du reseau, ainsi que celles determinees ou extrapolees par le calcul. Par ailleurs, ces informations primaires peuvent etre representatives soit de mesures effectuees > (ou de fa,con quasi-instantanee), soit de mesures predictives, comme par exemple ['estimation de ['evolution future de la charge du reseau compte tenu des mesures de charge anterieures. Da ns l'exemp le ill ustre, u n u n iq ue mod u le de mesu re 2 material ise tous les modules et equipements susceptibles de delivrer des informations s primaires utiles au dispositif 1. Ce dispositif 1 comporte tout d'abord un module de controle 3 alimente en informations primaires par le module de mesure 2 et couple a une memoire 4 dans laquelle vent stockees des donnees secondaires qui definissent des modeles representatifs d'informations primaires. o Un modele est par exemple represente par une courbe ou un profil MP du type de celui illustre sur la figure 6. 11 definit par exemple 1'evolution t,vpique (habituelle) d'un parametre du reseau, tel que la bande passante utilisee BP, ou de donnees de service, sur un intervalle de temps choisi eVou sur une periode choisie, comme par exemple une journee, une semaine, un s mods ou un trimestre. L'exemple de la figure 6 illustre 1'evolution typique de la bande passante utilisee, jour (D) apres jour, sur une periode d'une semaine (W). Comme on le verra plus loin, un modele MP du type de celui illustre est generalement associe a quelques valeurs statistiques representatives de la dispersion t,vpique de la valeur mesuree associee. Cette valeur statistique est par exemple la variance V. Le module de contr61e 3 est destine a comparer, en temps reel, les informations primaires qu'il re,coit a l'un au moins des modeles stockes (en fait celui qui correspond a leur type) pour informer le gestionnaire du reseau d'un 2840485 fonctionnement normal ou anormal. Plus precisement, lorsque le module de controle 3 re,coit des informations primaires, il en determine le type, ainsi qu'eventuellement la fenetre temporelle associee, puis il extrait de la memoire 4 le modele qui correspond a ce type. Bien entendu, on peut egalement envisager que ['extraction d'un modele resulte d'un ordre adresse, par exemple, par le gestionnaire du reseau et designant ledit modele. Lorsque les informations primaires vent sensiblement identiques au modele qui leur correspond, alors le module de contr61e considere qu'il y a identification entre led it modele et lesd ites informations pri mai res, o u en d'autres termes que le fonctionnement des equipements ou services concernes par lesdites informations primaires est normal (ou habituel). 11 delivre alors un message indiquant qu'il y a eu identification. En revanche, lorsque les informations primaires different notablement du modele qui leur correspond et auquel elles vent confrontees, alors le module de controle 3 considere qu'il n'y a pas identification entre ledit modele et lesdites informations primaires, ou en d'autres termes que le fonctionnement des equipements ou services concernes par lesdites informations primaires est anormal (ou inhabituel). 11 delivre alors un message (d'alarme) indiquant qu'il n'y a pas eu identification. zo Les messages delivres vent done representatifs du niveau de correlation (ou d'identification) entre les informations primaires re, cues et les donnees secondaires qui definissent le modele stocke qui leur correspond. De nombreuses techniques peuvent etre envisagees pour decider de ['identification ou de la non identification. Comme illustre sur la figure 2, il s s'agit en fait de comparer deux courbes ou profies, par exemple, I'une (MP) representative d'un modele, I'autre (I P) representative d'informations primaires re,cues. Bien entendu, la representation graphique sous forme de courbes n'est donnee que pour faciliter la comprehension du traitement effectue. Dans la pratique7 ce vent des fichiers de valeurs qui vent compares. o Une premiere methode peut consister a calculer pour un certain nombre de points representatifs des informations primaires, voire tous, si leur valeur est contenue dans un intervalle associe a la valeur du point correspondent du modele. Cet intervalle, qui est delimite par des seuils (superieur et inferieur), peut etre avantageusement defini par la variance V, lorsque celle-ci est attachee au modele stocke. Si un point, representant des informations primaires, est contenu dans l'intervalle correspondent, alors il y a identification locale. Dans le cas contraire (a franchissement de seuil >>), il n'y a pas identification locale. L'identification globale au modele de ['ensemble des points representatifs des informations primaires re,cues peut etre acceptee par le module de controle 3 soit lorsque tous les points ont fait ['objet d'une identification locale, soit lorsqu'un nombre limite de points (choisi par exemple egal a 2 ou 3) nta pas fait 1'objet d'une identification locale. Une seconde methode peut consister a calculer la surface (ou l'aire) comprise entre les courbes representatives respectivement des informations primaires delivrees et du modele correspondent, puis a determiner si cette surface est comprise dans un intervalle delimite par des seuils (superieur et inferieur) et attache au modele stocke. Si la valeur de la surface est contenue s dans 1'intervalle correspondent, alors il y a identification globale. Dans le cas contraire ( >), il nty a pas identification globale. Bien entendu, d'autres techniques de comparaison (ou d'identification) peuvent etre envisagees, comme par exemple le calcul de la distance statistique. On peut egalement envisager de combiner plusieurs o techniques, notamment pour renforcer la precision ou la fiabilite de ['identification. Preferentiellement, les messages vent communiques par le module de controle 3 a une interface graphique 5 du serveur, par exemple de type GUI (pour a Graphic Interface User >>). Ces messages peuvent etre accompagnes d'un diagramme d'identification du type de celui illustre sur la figure 2, notamment lorsqu'il n'y a pas eu identification globale, eVou de donnees d'informations auxiliaires prealablement associees au modele, par exemple par le gestionnaire du reseau. Les donnees auxiliaires correspondent, par exemple, a un texte identifiant un profil reconnu. Dans ce o cas, le gestionnaire du reseau associe le message qui lui semble le plus approprie. Ces messages peuvent etre par exemple: >, >, > (par exemple dans le cas de cinq jours de 12 2840485 travail consecutifs avec une repartition de charge caracteristique normale), >, >, >, reconnue >>, etc... Le module de controle 3 peut etre egalement agence de maniere a effectuer des predictions d'evolution d'informations primaires par une analyse des evolutions (ou variations) des differences d'ecarts) ou de surface entre les informations primaires, successivement regues et analysees, et le modele correspondent. Dans ce cas, le module de controle 3 delivre a 1'interface o graphique 5 un message representatif de 1'evolution (ou tendance) predite, de sorte que le gestionnaire puisse disposer d'analyses par identification, correspondent a des informations primaires qui pourraient etre ulterieurement indisponibles ou non mesurables. Cela peut egalement permettre d'anticiper un eventuel probleme. ; En outre, le module de controle 3 peut etre agence de maniere a comparer des informations primaires reques a plusieurs modeles differents associes a des situations differentes, comme par exemple des periodes de travail ou des periodes de vacances. On peut en effet envisager qu'en ['absence d'identification a un premier modele, le module de controle 3 extrait un second modele et tense une seconde identification. Si aucun modele ne correspond aux informations primaires regues, le message genere le signale au gestionnaire, lequel devra alors rechercher la cause de l'anomalie de fonctionnement detectee. En revanche, si l'un des modeles correspond aux informations primaires re,cues, le message genere peut directement indiquer au gestionnaire la cause de 1'anomalie de fonctionnement detectee. Le dispositif selon ['invention comporte egalement, de preference, un module de traitement 6 couple a un module de modelisation 7. Le module de traitement 6 est tout d'abord destine a recevoir les informations primaires delivrees par le module de mesure 2 et a les stocker o dans la memoire 4, au fur et a mesure de leur arrivee, de preference en correspondence de fenetres temporelles choisies. Ce fenetrage peut porter sur des durees de l'ordre de la minute, de l'heure, de la journee, de la semaine, du mods, du trimestre, ou encore de l'annee, selon les besoins du gestionnaire du reseau. Une fois les informations primaires associees a une fenetre temporelle, le module de traitement 6 peut les comparer, de preference en temps reel, a certaines au moins des informations primaires precedemment stockees dans la memoire 4, en reference a cette meme fenetre temporelle, de maniere a dietecter une eventuelle invariance (ou similitude) de comportement des informations primaires deilvrees et stockees, d'un meme type. II s'agit en fait de determiner si toutes ces informations primaires d'un meme type, et associees a une meme fenetre temporelle, peuvent definir un modele type de fonctionnement normal (ou habituel), ou en d'autres de determiner si elles vent sensiblement invariantes. Par exemple, le module de traitement 6 doit verifier si le profil de la bande passante BP utilisee par un LSP (pour >) est invariant chaque semaine, ou en d'autres termes si ce profil est sensiblement le meme d'une semaine a l'autr De nombreuses methodes peuvent etre envisagees pour determiner un eventuel invariant. Une methode peut consister a extraire de la memoire 4 les informations primaires stockees, associees a des fenetres temporelles identiques, mais successives. Par exemple, comme illustre sur la figure 3, a o reception d'un profil hebdomadaire de bande passante utilisee BP, le module de traitement 6 extrait les profies hebdomadaires de la bande passante utilisee BP des 49 semaines precedentes (W1 a W(n-1), n etant ici egal a 50). Puis, il effectue la moyenne de ces cinquante profies, ce qui fournit des informations secondaires definissant un profil moyen associe a la fenetre temporelle choisie (ici une semaine), comme illustre sur la figure 4. De preference, le module de traitement 6 determine en-quite, a partir des informations secondaires qui definissent le profil moyen MP, des informations tertiaires representatives des distributions des valeurs de certains points particuliers du profil moyen IP. Ces informations tertiaires o peuvent etre par exemple des variances V associees chacune a une mesure journaliere choisie (par exemple a mid)), comme illustre sur les figures 4 a 6. On compare ensuite la variance V (ou distribution) des points choisis du profil IP a un ou plusieurs seuils choisis. En variante, on peut comparer la somme 14 2840485 des variances a un seuil choisi. Si un nombre choisi de variances (ou la somme des variances) est inferieur(e) au seuil, alors le module de traitement 6 considere que le profil moyen IP est invariant. Ce nombre choisi peut etre egal au nombre total de variances calculees, ou au nombre total moins une ou deux variances, par exemple. Cette premiere situation (d'invariance) est illustree sur la figure 5. En revanche, si un nombre choisi de variances (ou la somme des variances) est superieur(e) au seuil, alors le module de traitement 6 considere que le profil moyen IP n'est pas invariant. Ce nombre choisi peut etre egal a un ou deux, o par exemple. Cette seconde situation (de non invariance) est illustree sur la figure 6. Le module de modelisation 7 est destine, en cas de detection d'une invariance par le module de traitement 6, a generer un modele MP representatif des informations primaires ou secondaires et a le stocker dans la memoire 4. De nombreuses techniques peuvent etre envisagees pour la generation des modeles. Une premiere technique peut consister a definir un modele MP a partir de ['ensemble des informations secondaires definissant, par exemple, un profil moyen IP. Dans ce cas, toutes les informations o secondaires determinees par le module de traitement 6 vent stockees sous fo rme de do n nees second ai res dans la mem oi re 4. Une seconde technique peut consister a definir un modele MP a partir d'un traitement mathematique, tel qu'une regression polynomiale, applique aux informations secondaires determinees par le module de traitement 6. Dans ce cas, on stocke dans la memoire 4, sous forme de donnees secondaires, les parametres representatifs du resultat du traitement mathematique, lesquels definissent alors le modele MP. D'autres techniques de modelisation peuvent etre envisagees, et notamment la technique parametrique. Wile consiste a modeliser des courbes o par des equations parametriques et a stocker uniquement les parametres des equations. D'une maniere generale, toutes les techniques permettant la modelisation d'un profil (courbe), au sens defini precedemment, peuvent etre utilisees. 2840485 Afin de ne pas surcharger la memoire 4, il est preferable que le module de modelisation 7 compare chaque nouveau modele MP genere aux modeles stockes avant de decider de son stockage. De la sorte, seuls vent stockes les modeles reellement differents des anciens modeles. 11 est important de noter que les modules de traitement 6 et de modelisation 7 ne vent que des elements complementaires du module de controle 3 du dispositif. On peut en effet envisager que tous les modeles MP solent fournis par le gestionnaire du reseau, par exemple via ['interface graphique 5. On peut egalement envisager une variante mixte dans laquelle une partie des modeles est generee par le dispositif et une autre partie est fournie par le gestionnaire du reseau, via ['interface graphique 5. Par ailleurs, certains modeles peuvent etre stockes dans la memoire 4 accompagnes d'une information auxiliaire, du type de celles presentees ci- avant, et par exemple destinee a constituer une partie au moins du message s delivre. Dans ce cas, lorsque le dispositif est agence de maniere a generer une partie au moins des modeles, le module de modelisation 7 ne procede au stockage d'un nouveau modele qu'apres avoir obtenu l'autorisation du gestionnaire du reseau, accompagnee d'une eventuelle information auxiliaire. Les modules de controle 3, de traitement 6 et de modelisation 7 du o dispositif peuvent etre respectivement realises sous la forme de circuits electroniques, de modules logiciels (ou informatiques), ou d'une combinaison de circuits et de logiciels. Par ailleurs, dans ce qui precede on a decrit un module de controle 3 qui etait directement alimente en informations primaires par le module de mesure 2. Mais, le module de controle 3 pourrait etre alimente en informations primaires par le module de traitement 6. L' invention offre egalement un procede de controle de donnees primaires au sein d'un reseau de communications, dans lequel on delivre des informations p rima i res representatives de do n nees prima ires. Cel u i-ci peut o etre mis en cauvre a ['aide du dispositif presente ci-avant. Les fonctions et sous-fonctions p rincipa les et option nelles assu rees par les eta pes de ce procede etant sensiblement identiques a celles assurees par les differents moyens constituent le dispositif, seules seront resumees ci-apres les etapes 16 2840485 mettant en oeuvre les fonctions principales du procede selon ['invention. Ce procede consiste a stocker dans une memoire 4 des donnees secondaires qui definissent des modeles MP representatifs d'informations primaires, et a comparer des informations primaires a l'un au moins des modeles, de maniere a delivrer un message representatif d'un niveau de correlation (o u d ' identification) entre ces i nformations prim ai res et le modele choisi. Le procede peut egalement comporter une phase de generation de modeles a partir des informations primaires regues. Cette phase consiste, par exemple, a stocker dans la memoire 4 les informations primaires delivrees en correspondence de fenetres temporelles choisies, puis a comparer les informations primaires delivrees, associees a une fenetre temporelle choisie, a certaines au moins des informations primaires stockees, associees a cette fenetre temporelle choisie, de maniere a determiner une eventuelle invariance entre les informations primaires delivrees et stockees, et, en cas de detection d'une invariance, a generer un modele representatif des informations primaires et a stocker ce modele dans la memoire. Le procede peut egalement comporter une phase dans laquelle on determine les variations d'ecart(s) eVou de surface entre des informations o primaires espacees dans le temps et un modele choisi, de maniere a deduire de cette variation de futures informations primaires. Grace a ['invention, il est desormais possible d'automatiser partiellement ou totalement, en direct et si besoin en permanence, la phase d'identification ou de correlation des informations primaires a des modeles choisis, ainsi qu'eventuellement la phase de generation de modeles. Cela permet a l'operateur du reseau de se concentrer sur la surveillance du reseau et notamment sur la resolution des problemes qui surviennent dans ce reseau ou qui vent susceptibles de survenir. De plus, cela permet de detecter des tendances par confrontation des o informations primaires a plusieurs modeles differents associes a des situations differentes, comme par exemple des periodes de travail ou des periodes de vacances. En outre, I'invention s'applique a une grande variete de reseaux 17 2840485 d'echange de donnees, et notamment les reseaux IP, ATM et Frame Relay, ainsi qu'a de nombreux types de services, et notamment IP VPN, le haut debit (par exemple l'acces ADSL), les services >, le multimedia et 3G. L'invention peut etre utilisee dans de nombreuses applications, comme par exemple la planification et la configuration d'un reseau, le contrOle des SLA ( >) / SLS ( >), ou le diagnostic. L'invention peut notamment permettre d'informer un operateur qu'un LSP ( ) est sature ou sous utilise, de sorte qu'il alloue plus ou moins de bande passante au LSP concerne. Wile peut egalement permettre d'informer un operateur que son reseau a un fonctionnement anormal, par exemple du fait que le profil de la semaine courante ne correspond pas au profil type d'une semaine classique. L'invention ne se limite pas aux modes de realisation de procedes et dispositifs decrits ci-avant, seulement a titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager 1'homme de 1'art dans le cadre des revendications ci-apres. 18 2840485 REVENDICATIONS 1. Dispositif de controle de donnees primaires au sein d'un reseau de communications comprenant des moyens de mesures (2) propres a delivrer des informations primaires representatives de donnees primaires, caracterise en ce qutil comporte une memoire (4) dans laquelle vent stockees des donnees secondaires definissant des modeles representatifs d'informations primaires, et des moyens de controle (3) agences pour comparer lesdites informations primaires delivrees a l'un au moins desdits modeles de maniere a delivrer un message representatif d'un niveau de correlation entre ces informations primaires et ledit modele. 2. Dispositif selon la revendication 1, caracterise en ce que ladite memoire (4) stocke des modeles representatifs d'evolutions de flux de donnees primaires sur des fenetres temporelles choisies. 3. Dispositif selon l'une des revendications 1 et 2, caracterise en ce qu'il comprend i) des moyens de traitement (6) agences pour recevoir lesdites informations primaires et les stocker dans la memoire (4) en correspondence de fenetres temporelles choisies, et pour comparer lesdites informations primaires delivrees, associees a une fenetre temporelle choisie, a certaines o au moins desdites informations primaires stockees, associees a cette fenetre temporelle choisie, de maniere a determiner une eventuelle invariance entre lesdites informations primaires delivrees et stockees, et ii) des moyens de modelisation (7) agences, en cas de determination d'une invariance, pour generer un modele representatif desdites informations primaires et stocker ledit modele dans ladite memoire (4). 4. Dispositif selon la revendication 3, caracterise en ce que lesdits moyens de traitement (6) vent agences pour extraire de ladite memoire (4) certaines informations primaires stockees, associees a une meme fenetre temporelle choisie, puis pour generer des informations secondaires so representatives de ces informations primaires moyennees, et pour determiner l'eventuelle invariance en fonction d'au moins lesdites informations secondaires. 5. Dispositif selon la revendication 4, caracterise en ce que lesdits 19 2840485 moyens de traitement (6) vent agences pour determiner des informations tertiaires representatives des distributions des valeurs de certaines informations secondaires, et pour comparer lesdites informations tertiaires a des premiers seuiis, de maniere a determiner l'eventuelle invariance desdites informations primaires delivrees et stockees. 6. Dispositif selon l'une des revendications 4 et 5, caracterise en ce que certains au moins des modeles generes vent definis a partir de l'integralite des informations secondaires correspondantes, lesdites informations secondaires definissant ledit modele etant alors stockees dans ladite memoire (4) 7. Dispositif selon l'une des revendications 4 et 5, caracterise en ce que lesdits moyens de modelisation (7) vent agences pour generer certains au moins des modeles a partir d'un traitement mathematique applique auxdites informations secondaires correspondantes, les parametres representatifs du s resultat audit traitement mathematique, et definissant ledit modele, etant alors stockes dans ladite memoire (4). 8. Dispositif selon l'une des revendications 3 a 7, caracterise en ce que lesdits moyens de modelisation (7) vent agences pour comparer chaque nouveau modele genere auxdits modeles stockes, de maniere a ne stocker un nouveau modele que lorsqu'il est different des modeles deja stockes. 9. Dispositif selon l'une des revendications 1 a 8, caracterise en ce que ladite memoire (4) est couplee a une interface utilisateur (5) de maniere a etre alimentee en modeles. 10. Dispositif selon l'une des revendications 1 a 9, caracterise en ce que certains modeles vent associes a une information auxiliaire, destinee a constituer une partie au moins audit message delivre. 11. Dispositif selon l'une des revendications 1 a 10, caracterise en ce que lesdits moyens de controle (3) vent agences pour i) extraire de ladite memoire (4) un modele choisi, ii) determiner l'ecart entre l'une au moins des so valeurs definissant lesdites informations primaires et la valeur correspondante associee audit modele extrait, et iii) delivrer un message representatif audit ecart. 12. Dispositif selon l'une des revendications 1 a 10, caracterise en ce 2840485 que lesdits moyens de controle (3) vent agences pour constituer des courbes a partir des informations primaires et des modeles, et pour determiner la surface comprise entre une premiere courbe representative d'informations primaires delivrees et une seconde courbe representative d'un modele extrait, de maniere a delivrer un message representatif de la valeur de ladite surface. 13. Dispositif selon l'une des revendications 11 et 12, caracterise en ce que lesdits moyens de controle (3) vent agences pour determiner si certaines au moins des informations primaires delivrees presentent une valeur contenue dans un intervalle associe a la valeur d'un point correspondent du modele, et pour delivrer un message representatif de l'appartenance, ou non, desdites valeurs des informations primaires auxdits intervalles. 14. Dispositif selon l'une des revendications 11 a 13, caracterise en ce que lesdits moyens de controle (3) vent agences pour determiner une variation d'ecart(s) ou de surface entre des informations primaires espacees s dans le temps et un modele choisi, et deduire de cette variation de futures informations primaires. 15. Procede de controle de donnees primaires au sein d'un reseau de communications, dans lequel on delivre des informations primaires representatives de donnees primaires, caracterise en ce qu'il consiste a stocker dans une memoire (4) des donnees secondaires definissant des modeles representatifs d'informations primaires, et a comparer lesdites informations primaires deiivrees a l'un au moins desdits modeles de maniere a delivrer un message representatif d'un niveau de correlation entre ces informations primaires et ledit modele. 16. Procede selon la revendication 15, caracterise en ce que lesdits modeles vent representatifs d'evolutions de flux de donnees primaires sur des fenetres temporelles choisies. 17. Procede selon l'une des revendications 15 et 16, caracterise en ce que l'on stocke dans ladite memoire (4) les informations primaires delivrees o en correspondence de fenetres temporelles choisies, puis on compare lesdites informations primaires delivrees, associees a une fenetre temporelle choisie, a certaines au moins desdites informations primaires stockees, associees a cette fenetre temporelle choisie, de maniere a determiner une; eventuelle invariance entre lesdites informations primaires delivrees et stockees, et, en cas de determination d'une invariance, on genere un modele representatif desdites informations primaires et on stocke ledit modele dans ladite memoire (4). 18. Procede selon la revendication 17, caracterise en ce que l'on extrait de la memoire (4) certaines informations primaires stockees, associees a une meme fenetre temporelle choisie, puis on genere des informations secondaires representatives de ces informations primaires moyennees, et on determine l'eventuelle invariance en fonction d'au moins lesdites informations secondaires. 19. Procede selon la revendication 18, caracterise en ce que l'on determine des informations tertiaires representatives des distributions des valeurs de certaines informations secondaires, et on compare lesdites informations tertiaires a des premiers seuils, de maniere a determiner l'eventuelle invariance desdites informations primaires delivrees et stockees. 20. Procede selon l'une des revendications 18 et 19, caracterise en ce que certains au moins des modeles generes vent definis a partir de l'integralite des informations secondaires correspondantes, lesdites informations secondaires definissant ledit modele etant alors stockees dans ladite memoire (4). 21. Procede selon l'une des revendications 18 et 19, caracterise en ce que I'on genere certains au moins des modeles a partir d'un traitement mathematique applique auxdites informations secondaires correspondantes, les parametres representatifs du resultat audit traitement mathematique, et definissant ledit modele, etant alors stockes dans ladite memoire (4). 22. Procede selon l'une des revendications 17 a 21, caracterise en ce que I'on compare chaque nouveau modele genere auxdits modeles stockes, de maniere a ne stocker un nouveau modele que lorsqu'il est different des modeles deja stockes. 23. Procede selon l'une des revendications 17 a 22, caracterise en ce que certains modeles vent fournis par un operateur. 24. Procede selon l'une des revendications 15 a 23, caracterise en ce que certains modeles vent associes a une information auxiliaire destinee a 22 2840485 constituer une partie au moins audit message delivre. 25. Procede selon l'une des revendications 15 a 24, caracterise en ce q u'a reception d ' i nformations primaires on extra it de la memoire (4) u n mod ele choisi, puis on determine l'ecart entre l'une au moins des valeurs definissant r; lesdites informations primaires et ia valeur correspondante associee audit modele extrait, et on delivre un message representatif audit ecart. 26. Procede selon l'une des revendications 15 a 25, caracterise en ce que l'on constitue des courbes a partir des informations primaires et des modeles, et on determine la surface comprise entre une premiere courbe representative d'informations primaires delivrees et une seconde courbe representative d'un modele extrait, de maniere a delivrer un message representatif de la valeur de ladite surface. 27. Procede selon l'une des revendications 15 a 26, caracterise en ce que l'on determine si certaines au moins des informations primaires delivrees presentent une valeur contenue dans un intervalle associe a la valeur d'un point correspondent du modele, et on delivre un message representatif de l'appartenance, ou non, desdites valeurs des informations primaires auxdits intervalles. 28. Procede selon l'une des revendications 15 a 27, caracterise en ce o que lton determine une variation d'ecart(s) ou de surface entre des informations primaires espacees dans le temps et un modele choisi, et on deduit de cette variation de futures informations primaires. 29. Utilisation des procedes et dispositifs selon l'une des revendications precedentes dans les reseaux choisis parmi les reseaux publics et prives. 30. Utilisation selon la revendication 29, caracterisee en ce que le reseau est choisi dans un groupe comprenant les reseaux Internet (IP), ATM et Frame Relay. 31. Utilisation selon l'une des revendications 29 et 30, pour le contrOle de services choisis dans un groupe comprenant au moins IP VPN, le haut