(57)【要約】【課題】予測対象のデータの予測値を算出するために用いる相関が強いパラメータが予測時点において値が確定していない場合であっても未来予測することでき、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測できるネットワーク性能監視装置を実現すること。【解決手段】ネットワークに接続される各機器からネットワーク性能の予測対象データおよびこの予測対象データと相関が強いデータを収集し、この相関が強いデータに基づき複数の予測モデルを用いて同時に計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して前記ネットワークの性能を予測するネットワーク性能監視装置において、前記相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集した前記相関が強いデータの蓄積データに基づき予測モデルにより算出された予測時点の予測値を利用して前記ネットワークの性能を予測することを特徴とする。【選択図】                      図１
2010068367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続される各機器からネットワーク性能の予測対象データおよびこの予測対象データと相関が強いデータを収集し、この相関が強いデータに基づき複数の予測モデルを用いて同時に計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して前記ネットワークの性能を予測するネットワーク性能監視装置において、
前記相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集した前記相関が強いデータの蓄積データに基づき予測モデルにより算出された予測時点の予測値を利用して前記ネットワークの性能を予測することを特徴とするネットワーク性能監視装置。
【請求項２】
前記ネットワークを介してデータ通信を行う通信部と、
前記予測対象データと前記相関が強いデータとを関連付けて格納している蓄積情報データベースおよび前記複数の予測モデルを格納する予測モデルデータベースとを有する記憶部と、
前記通信部を制御して前記ネットワークを介して前記ネットワークの性能を評価するための予測対象データとこの予測対象データと相関が高いデータとを収集して前記記憶部に記憶し、前記相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集して前記記憶部に記憶されている前記相関が強いデータの蓄積データに基づいて算出された予測時点の数値を利用して前記ネットワークの性能を予測する演算制御部と、
を備えることを特徴とする
請求項１記載のネットワーク性能監視装置。
【請求項３】
前記演算制御部は、
前記通信部を制御して前記予測対象データおよび前記相関が強いデータを収集する情報収集手段と、
前記情報収集手段により得られた前記予測対象データと前記相関が強いデータとを関連づけて前記蓄積情報データベースに記憶する情報蓄積手段と、
前記記憶部に記憶されている前記相関が強いデータの蓄積データに基づいて、前記相関が強いデータの予測時点における予測値を算出するパラメータ未来予測手段と、
前記蓄積情報データベースに記憶される前記予測対象データおよび前記相関が強いデータとその予測値に基づいて、前記予測モデルデータベースに記憶される前記予測モデルを全て用いて同時に計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して前記ネットワークの性能を予測する未来予測手段と、
を備えることを特徴とする
請求項２記載のネットワーク性能監視装置。
【請求項４】
前記パラメータ未来予測手段は、
前記記憶部に記憶される前記相関が強いデータのうち予測対象時刻と同時刻の過去数年分の蓄積データに基づき、前記複数の予測モデルの少なくともいずれか一つまたは予測制度が最も高い予測モデルを用いて前記予測対象時刻における前記相関が強いデータの予測値を算出することを特徴とする
請求項３記載のネットワーク性能監視装置。
【請求項５】
前記情報収集手段は、
前記ネットワークに接続されているネットワーク機器の応答時間を前記予測対象データとして収集し、前記ネットワーク機器が出力したパケット量をその通信速度で除算して得られるトラフィック量を前記相関の強いデータとして収集することを特徴とする
請求項３または請求項４記載のネットワーク性能監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各機器が接続されるネットワークシステムの性能を把握するネットワーク性能監視装置に関し、特に、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測することに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークを介して複数のサーバ、ルータやスイッチなどの中継機器（以下、ネットワーク機器という）や各種端末が接続されるネットワークシステムでは、サーバへの過大な要求や攻撃、故障の発生などによりその性能が劣化してしまうことがある。そこで、従来から、このようなネットワークシステムを理想的に稼動させるために、ネットワークシステムの性能を測定し、最適に通信資源を制御する技術が提案されている。
【０００３】
また、サーバやネットワーク機器などの「（平均）応答時間」をネットワークの性能を示す指標とし、この応答時間の未来予測を行うネットワーク性能監視装置も提案されている。
【０００４】
このようなネットワーク性能監視装置に関連する先行技術文献としては、下記の特許文献１がある。この特許文献１には、最適な予測モデルを動的に選択することにより、ネットワークの性能を監視するネットワーク性能監視装置に関する技術が記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−０９９４４８号公報
【０００６】
図６は従来のネットワーク性能監視装置の一例を示す構成図であり、ネットワーク性能監視装置１、ネットワーク２、ネットワーク機器３とから構成されている。
【０００７】
ネットワーク性能監視装置１は、イーサネット（登録商標）などの有線ネットワークであるネットワーク２を介してネットワーク機器３と接続されている。
【０００８】
このネットワーク性能監視装置１は、ネットワーク２を介してネットワーク機器３とデータ通信を行う通信部１１、各部の動作を制御する演算制御部１２、記憶部１３などから構成されている。
【０００９】
演算制御部１２は、所定の時間間隔またはあらかじめ定められたタイミングで、ネットワークの性能を示す性能評価値の基となる性能基礎データ（たとえばネットワーク機器３の処理要求の応答にかかる時間（以下、応答時間という）を収集し算出する情報収集手段１２Ａと、情報収集手段１２Ａにより得られた応答時間とその測定を行った年月日などを関連づけて記憶部１３の蓄積情報データベース１３に蓄積・記憶する情報蓄積手段１２Ｂと、蓄積情報データベース１３Ａに蓄積・記憶された複数の応答時間および予測モデルデータベース１３Ｂに格納されている複数の予測モデルに基づいて将来の応答時間を予測する未来予測手段１２Ｃなどを有する。
【００１０】
記憶部１３は、情報収集手段１２Ａにより算出された応答時間と測定時の年月日などが関連づけて格納されている蓄積情報データベース１３Ａ（以下、蓄積情報ＤＢという）と、線形近似、対数近似、多項式近似、累乗近似、指数近似などの各手法に基づく複数の予測モデルが格納されている予測モデルデータベース１３Ｂ（以下、予測モデルＤＢという）とを有する。
【００１１】
図７はネットワーク性能監視装置の動作を説明するフロー図である。ステップＳＰ１０１において、ネットワーク性能監視装置１の演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、ネットワーク機器３の応答時間を収集する。
【００１２】
具体的には、ネットワーク機器３に応答時間を計測するためのデータ（以下、計測用要求データという）を送信する。たとえば、ネットワーク性能監視装置１の演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、ICMP（Internet Control Message Protocol）を用いたパケット、つまりPing（Packet INternet Groper）プログラムを用いたパケット（Type 8: Echo Request）をネットワーク機器３に送信するとともにその送信時刻を記憶部１３に記憶する。
【００１３】
ネットワーク機器３は、ネットワーク性能監視装置１からの計測用要求データを受信した後、その要求に応じるために計測用応答データをネットワーク性能監視装置１に送信する。具体的には、ネットワーク性能監視装置１からのICMPパケット（Type 8: Echo Request）を受信した後、ICMPパケット（Type 0: Echo Reply）をネットワーク性能監視装置１に送信する。
【００１４】
情報収集手段１２Ａは、ネットワーク機器３からのICMPパケット（Type 0: Echo Reply）を受信した場合にはその受信時刻と送信時刻とに基づき、ネットワーク機器３の応答時間を算出する。
【００１５】
ステップＳＰ１０２において、ネットワーク性能監視装置１の情報蓄積手段１２Ｂは、情報収集手段１２Ａによる応答時間とその測定を行った年月日などを関連づけて記憶部１３の蓄積情報データベース１３に蓄積・記憶する
【００１６】
ステップＳＰ１０３において、ネットワーク性能監視装置の未来予測手段１２Ｃは、蓄積情報ＤＢ１３Ａに蓄積・記憶された複数の応答時間に基づいて、予測モデルＤＢ１３Ｂに格納されている複数の予測モデルを用いて将来の応答時間を予測する。
【００１７】
たとえば、未来予測手段１２Ｃは、蓄積情報ＤＢ１３Ａに記憶されている応答時間に基づいて１ヶ月の平均応答時間を算出し、次月度の平均応答時間を算出（予測）する。図８は、過去の月間平均応答時間を示す説明図である。図９は各予測モデルによる予測応答時間を示す説明図であり、（Ａ）は線形近似を用いたモデルによる予測結果、（Ｂ）は対数近似を用いたモデルによる予測結果、（Ｃ）は多項式近似を用いたモデルによる予測結果、（Ｄ）は累乗近似を用いたモデルによる予測結果、（Ｅ）は指数近似を用いたモデルによる予測結果である。
【００１８】
未来予測手段１２Ｃは、図８のように過去７ヶ月分の月間平均応答時間（１月：１４ミリ秒、２月：１８ミリ秒、３月：２４ミリ秒・・・）を算出して記憶部１３に記憶し、図９のように各予測モデルを用いて次月度（８月度）の応答時間を予測して（たとえば（Ａ）線形近似：３４ミリ秒、（Ｂ）対数近似：３０．６ミリ秒、（Ｃ）多項式近似：３１．７ミリ秒、（Ｄ）累乗近似：３１．９ミリ秒、（Ｅ）指数近似：３６．８ミリ秒）記憶部１３に記憶する。
【００１９】
ステップＳＰ１０４において、未来予測手段１２Ｃは、各モデルを用いて算出された予測結果の各予測精度を比較する。
【００２０】
具体的には、未来予測手段１２Ｃは、各予測モデルにおけるＲ−２乗値を算出し、このＲ−２乗値を用いて予測精度を比較する。このＲ−２乗値は、値が１に近づくほど信頼性が高くなることを示す。
【００２１】
ステップＳＰ１０５において、未来予測手段１２Ｃは、予測精度を比較した結果、最も予測精度の高かった予測モデルを選択し、これより以降、応答時間の予測データを算出するための予測モデルとして設定・記憶する。たとえば図８の例では、Ｒ−２乗値が最も高い累乗近似を用いた予測モデルを選択する。
【００２２】
ステップＳＰ１０６において、未来予測手段１２Ｃは、ステップＳＰ１０５で選択された予測モデルを用いて応答時間の予測データを算出し、記憶部１３に記憶する。また図示しない表示部などに表示する。
【００２３】
具体的には、未来予測手段１２Ｃは、累乗近似を用いた予測モデルを用いて月間平均応答時間の予測値（３１．９ミリ秒）を算出し、記憶部１３に記憶する。
【００２４】
このように従来のネットワーク性能監視装置は、ネットワークシステムの性能を予測することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
しかしながら、従来のネットワーク性能監視装置は、ネットワークの性能を把握するための予測対象であるデータ（以下、予測対象データという（たとえば応答時間））の未来予測に用いる、予測対象データと相関が強いデータ（たとえばトラフィック量など）の値が予測時点において確定していない場合は、未来予測が行えないという問題点があった。
【００２６】
図１０および図１１は従来のネットワーク性能監視装置の問題点の説明図であり、図１０は問題なく予測できるケース、図１１は予測に用いるデータに問題があり未来予測ができないケースを説明している。
【００２７】
図１０では、過去７ヶ月（１月〜７月）の月間平均応答時間が示されていて、月度（または日付）が大きくなれば（１月＜２月＜３月・・・＜７月）、平均応答時間も大きくなるため、月度（または日付）と応答時間は相関が強い。したがって、ネットワーク性能監視装置１は問題なく月度と平均応答時間との関係に基づいて予測モデルを用いた未来予測を行うことができる。
【００２８】
図１１では、過去７ヶ月（１月〜７月）の月間平均応答時間と月間トラフィック量（％）とが示されている。なお、このトラフィック量（％）は、ネットワーク性能監視装置１が所定の時間間隔または所定のタイミングでネットワーク機器３からネットワーク機器３の図示しないインターフェースを介して出力された「パケット量」と「通信速度」とを含むトラフィック情報データを取得し、このパケット量を通信速度で除算することにより得られる。
【００２９】
図１１のような場合では、平均応答時間と月度（または日付）とは相関が弱いので月度（または日付）と平均応答時間の関係からは未来予測は不可能である。一方、月間平均応答時間と月間トラフィック量（％）とは相関が強いので、ネットワーク性能監視装置１は月間トラフィック量と平均応答時間との関係から未来予測が可能となる。
【００３０】
しかしトラフィック量（％）のデータは応答時間と同様、予測時点において値が確定していないため、ネットワーク性能監視装置１は予測することが不可能であるという問題点があった。
【００３１】
本発明は上述の問題点を解決するものであり、その目的は、予測計算に用いられる予測対象データと相関が強いデータの数値が予測時点において値が確定していない場合であってもネットワーク性能の変動を未来予測することができ、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測できるネットワーク性能監視装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３２】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、
ネットワークに接続される各機器からネットワーク性能の予測対象データおよびこの予測対象データと相関が強いデータを収集し、この相関が強いデータに基づき複数の予測モデルを用いて同時に計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して前記ネットワークの性能を予測するネットワーク性能監視装置において、
前記相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集した前記相関が強いデータの蓄積データに基づき予測モデルにより算出された予測時点の予測値を利用して前記ネットワークの性能を予測することを特徴とするネットワーク性能監視装置である。
【００３３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載のネットワーク性能監視装置において、
前記ネットワークを介してデータ通信を行う通信部と、
前記予測対象データと前記相関が強いデータとを関連付けて格納している蓄積情報データベースおよび前記複数の予測モデルを格納する予測モデルデータベースとを有する記憶部と、
前記通信部を制御して前記ネットワークを介して前記ネットワークの性能を評価するための予測対象データと予測対象データと相関が高いデータとを収集して前記記憶部に記憶し、前記相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集して前記記憶部に記憶されている前記相関が強いデータの蓄積データに基づいて算出された予測時点の数値を利用して前記ネットワークの性能を予測する演算制御部と、
を備えることを特徴とする。
【００３４】
請求項３記載の発明は、請求項２記載のネットワーク性能監視装置において、
前記演算制御部は、
前記通信部を制御して前記予測対象データと前記相関が強いデータとを収集する情報収集手段と、
前記情報収集手段により得られた前記予測対象データと前記相関が強いデータとを関連づけて前記蓄積情報データベースに記憶する情報蓄積手段と、
前記記憶部に記憶されている前記相関が強いデータの蓄積データに基づいて、前記相関が強いデータの予測時点における予測値を算出するパラメータ未来予測手段と、
前記蓄積情報データベースに記憶される前記予測対象データおよび前記相関が強いデータとその予測値に基づいて、前記予測モデルデータベースに記憶される前記予測モデルを全て用いて同時に計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して前記ネットワークの性能を予測する未来予測手段と、
を備えることを特徴とする。
【００３５】
請求項４記載の発明は、請求項３記載のネットワーク性能監視装置において、
前記パラメータ未来予測手段は、
前記記憶部に記憶される前記相関が強いデータのうち予測対象時刻と同時刻の過去数年分の蓄積データに基づき、前記複数の予測モデルの少なくともいずれか一つまたは予測制度が最も高い予測モデルを用いて前記予測対象時刻における前記相関が強いデータの予測値を算出することを特徴とする。
【００３６】
請求項５記載の発明は、請求項３または請求項４いずれかに記載のネットワーク性能監視装置において、
前記情報収集手段は、
前記ネットワークに接続されているネットワーク機器の応答時間を前記予測対象データとして収集し、前記ネットワーク機器が出力したパケット量をその通信速度で除算して得られるトラフィック量を前記相関の強いデータとして収集することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明に係るネットワーク性能監視装置によれば、予測対象データと相関が強い過去から蓄積されたデータに基づいて未来予測することにより、予測時点で相関が強いデータの数値が確定していない場合であってもネットワーク性能の変動を予測でき、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
図１は本発明に係るネットワーク性能監視装置の一実施例を示す構成図であり、図６と共通する部分には同一の符号を付けて適宜説明を省略する。図１と図６との相違点は、図１ではネットワーク性能監視装置１がネットワーク機器３のトラフィック量を収集・算出すること、予測対象データの予測値を算出するために必要なデータの値を予測・算出するパラメータ未来予測手段を保持することなどである。
【００３９】
図１において、ネットワーク性能監視装置は、ネットワーク性能監視装置１、ネットワーク２、ルータやスイッチなどの中継機器であるネットワーク機器３などから構成されている。
【００４０】
ネットワーク性能監視装置１は、イーサネット（登録商標）などの有線ネットワークであるネットワーク２を介してネットワーク機器３と接続されている。
【００４１】
このネットワーク性能監視装置１は、ネットワーク２を介してネットワーク機器３とデータ通信を行う通信部１１、各部の動作を制御する演算制御部（たとえばＣＰＵ）１２、ＯＳやネットワーク性能監視装置１として動作するためのプログラムやアプリケーション、これらプログラムなどの実行時に使用されるデータ、蓄積情報データベース１３Ａや予測モデルデータベース１３Ｂなどが格納されているＲＡＭやＲＯＭなどの記憶部１３などから構成されている。
【００４２】
演算制御部１２は、ネットワークの性能を評価する基となる応答時間、トラフィック量などの性能基礎データを収集・算出する情報収集手段１２Ａを有する。この情報収集手段１２Ａは、たとえば所定の時間間隔またはあらかじめ定められたタイミングでネットワーク機器３の応答時間を計測するためにデータを送信してネットワーク機器３の応答時間を算出するとともに、ネットワーク機器３から出力されたパケット量とその通信速度の情報を含むトラフィック情報データを収集してトラフィック量（％）を算出する。
【００４３】
また演算制御部１２は、情報収集手段１２Ａにより得られた性能基礎データ（たとえば応答時間）とその測定を行った年月日などを関連づけて記憶部１３の蓄積情報データベース１３に蓄積・記憶する情報蓄積手段１２Ｂと、蓄積情報データベース１３Ａに蓄積・記憶されたデータの中から性能評価をするための指標となる予測対象データを選択して予測モデルデータベース１３Ｂに格納されている複数の予測モデルに基づき将来の数値を予測する未来予測手段１２Ｃ、ネットワーク性能監視装置１が予測対象データの予測値を算出するために必要な予測対象データと相関が強いデータの値を予測・算出するパラメータ未来予測手段１２Ｄなども有する。
【００４４】
つまり、演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、予測対象データおよび予測対象データと相関が強いデータを収集していることになる。
【００４５】
記憶部１３は、情報収集手段１２Ａにより収集・算出されたたとえば応答時間などの予測対象データと測定時の年月日およびその他のたとえばトラフィック量、エラーパケット数などの性能基礎データなどが関連づけて格納されている蓄積情報データベース（以下、蓄積情報ＤＢという）１３Ａと、線形近似、対数近似、多項式近似、累乗近似、指数近似などの各手法に基づく複数の予測モデルが格納されている予測モデルデータベース（以下、予測モデルＤＢという）１３Ｂとを有する。
【００４６】
図２は図１のネットワーク性能監視装置の動作を説明するフロー図である。ステップＳＰ１１１において、ネットワーク性能監視装置１の演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、予測対象データおよび予測対象データと相関の強いデータを含むたとえばネットワーク機器３の応答時間およびネットワーク機器３により出力されたパケット量およびその通信速度データなどの性能基礎データを収集する。
【００４７】
具体的には、ネットワーク性能監視装置１はネットワーク機器３に応答時間を計測するためのデータ（以下、ＲＴ計測用要求データという）を送信する。たとえば、ネットワーク性能監視装置１の演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、ICMPを用いたパケット、つまりPingプログラムを用いたパケット（Type 8: Echo Request）をネットワーク機器３に送信するとともにその送信時刻を記憶部１３に記憶する。
【００４８】
ネットワーク機器３は、ネットワーク性能監視装置１からのＲＴ計測用要求データを受信した後、その要求に応じるためにＲＴ計測用応答データをネットワーク性能監視装置１に送信する。具体的には、ネットワーク性能監視装置１からのICMPパケット（Type 8: Echo Request）を受信した後、ICMPパケット（Type 0: Echo Reply）をネットワーク性能監視装置１に送信する。
【００４９】
情報収集手段１２Ａは、ネットワーク機器３からのＲＴ計測用応答データ（たとえばICMPパケット（Type 0: Echo Reply））を受信した場合にはその受信時刻と送信時刻に基づき、ネットワーク機器３の応答時間を算出する。
【００５０】
またネットワーク性能監視装置１はネットワーク機器３にトラフィック量を収集・算出するためのデータ（以下、ＴＦ量算出用要求データという）を送信する。たとえば、端子装置１の演算制御部１２の情報収集手段１２Ａは、SNMP（Simple Network Management Protocol）プロトコルを利用してSNMPリクエストをネットワーク機器３に送信する。
【００５１】
ネットワーク機器３は、ネットワーク性能監視装置１からのＴＦ量算出用データを受信した後、その要求に応じるためにＴＦ量算出用応答データをネットワーク性能監視装置１に送信する。具体的には、ネットワーク性能監視装置１からのSNMPリクエストを受信した後、ネットワーク機器３の各インターフェースが出力したパケット量およびその通信速度を含むトラフィック情報データをネットワーク性能監視装置１に送信する。
【００５２】
情報収集手段１２Ａは、ネットワーク機器３からのＴＦ量算出用応答データを受信した場合には、そのパケット量を通信速度で除算してネットワーク機器３のトラフィック量（％）を算出する。
【００５３】
ステップＳＰ１１２において、ネットワーク性能監視装置１の情報蓄積手段１２Ｂは、情報収集手段１２Ａによる予測対象データおよび相関の強いデータを含む性能基礎データをその測定を行った年月日などを関連づけて記憶部１３の蓄積情報ＤＢ１３Ａに蓄積・記憶する。
【００５４】
なお、ネットワーク性能監視装置１の情報収集手段１２Ａおよび情報蓄積手段１２Ｂは、ステップＳＰ１１１〜ＳＰ１１２の処理をあらかじめ定められた時間間隔またはあらかじめ定められたタイミングで繰り返し行う。たとえば記憶部１３の蓄積情報ＤＢ１３Ａには、過去数年分（たとえば、１〜５年など）の蓄積情報が格納されている。
【００５５】
ステップＳＰ１１３において、パラメータ予測手段１２Ｄは、ネットワーク性能の未来予測を行うために、蓄積情報ＤＢ１３Ａから蓄積情報を取得する。
【００５６】
未来予測手段１２Ｃは、パラメータ予測手段１２Ｄから蓄積情報ＤＢ１３Ａにアクセスがあったタイミングで、蓄積情報ＤＢ１３Ａに記憶されている応答時間およびトラフィック量に基づいて１ヶ月の平均応答時間および１ヶ月のトラフィック量を算出するとともに、月度ごとに平均応答時間とトラフィック量とを関連付けて蓄積情報ＤＢ１３Ａに記憶する。
【００５７】
図３は、未来予測を行う際に利用する蓄積情報の一例を示す説明図である。パラメータ予測手段１２Ｄは、たとえば月度（１月〜８月）、トラフィック量（１月：２１％、２月：４０、３月：３％、・・・、８月：４１％）、月間平均応答時間（１月：４０ミリ秒、２月：６３ミリ秒、３月：１１ミリ秒、・・・、８月：３１ミリ秒）を含む蓄積情報を取得する。
【００５８】
ステップＳＰ１１４において、パラメータ予測手段１２Ｄは、取得した蓄積情報に基づいて、予測対象データ（たとえば平均応答時間）と相関が強いデータを選択する。またパラメータ予測手段１２Ｄは、その相関が高いデータの値が予測時点において値が確定していない場合は、記憶部１３の予測モデルＤＢ１３Ｂに記憶されている予測モデルを用いて予測時点での値を算出・予測する。
【００５９】
たとえば図３のような場合、平均応答時間と月度（または日付）とは相関は弱いので月度（または日付）からは未来予測は不可能と判断するが、月間平均応答時間と月間トラフィック量（％）とは相関が強いので月間トラフィック量と平均応答時間との関係から未来予測が可能であることを把握し、月間トラフィック量を平均応答時間と相関が強いデータとして選択する。
【００６０】
そして、パラメータ予測手段１２Ｄは、月間トラフィック量の値が予測時点（８月度）では確定していないので、記憶部１３の予測モデルＤＢ１３Ｂに記憶されている予測モデルを用いて予測時点での値を予測・算出する。
【００６１】
図４は、予測時点（８月度）の平均応答時間と相関が高いデータ（トラフィック量）の未来予測の説明図である。ネットワーク性能監視装置１は、たとえば図４のように蓄積情報ＤＢ１３Ａに格納されている過去５年間の８月度のトラフィック量（５年前：４２％、４年前：３８％、３年前：４５％、２年前：４１％、１年前：３９％）に基づき、予測モデルＤＢ１３Ｂに格納される、たとえば線形近似、対数近似、多項式近似、累乗近似、指数近似などの回帰式、あるいは移動平均分析などを用いた予測モデルを利用して、８月度のトラフィック量の予測値（４１％）を算出・予測する。
【００６２】
いいかえれば、パラメータ予測手段１２Ｄは、蓄積情報ＤＢ１３Ａに記憶されている相関が強いデータ（トラフィック量）のうち予測対象時刻（８月度）と同時刻の過去５年分の蓄積データに基づき、たとえば移動平均分析などを用いた予測モデルに基づいて予測対象時刻（８月度）における相関が強いデータの予測値を算出・予測する。
【００６３】
なお、ネットワーク性能監視装置１は、過去数年間分（５年分など）のトラフィック量、応答時間などを含む性能基礎データを記憶部１３の蓄積情報ＤＢ１３Ａに格納する。
【００６４】
また、パラメータ予測手段１２Ｄは、相関が強いデータの過去５年分の蓄積データに基づき、回帰式などを用いた複数の予測モデルを全て利用して同時にデータの予測値を計算し、予測精度が最も高い予測モデルを選択して、予測対象時刻（８月度）における相関が強いデータの予測値を算出・予測するものでもよい。
【００６５】
ステップＳＰ１１５において、ネットワーク性能監視装置の未来予測手段１２Ｃは、算出されたパラメータおよび蓄積情報ＤＢ１３Ａに蓄積・記憶された予測対象データ（たとえば月間平均応答時間に）基づいて、予測モデルＤＢ１３Ｂに格納されている全予測モデルを用いて将来の予測対象データの予測値を予測する。
【００６６】
具体的には、未来予測手段１２Ｃは、パラメータ未来予測手段１２Ｄが算出した予測トラフィック量（％）および蓄積情報ＤＢ１３Ａに記憶されている平均応答時間に基づいて、予測モデルを用いて次月度の平均応答時間を算出（予測）する。
【００６７】
また未来予測手段１２Ｃは、たとえば線形近似を用いた予測モデル、対数近似を用いた予測モデル、多項式近似を用いた予測モデル、累乗近似を用いた予測モデル、指数近似を用いた予測モデルなどの予測モデルを用いる。
【００６８】
たとえば未来予測手段１２Ｃは、各予測モデルを用いて次月度（８月度）の応答時間を予測し（たとえば線形近似：６４ミリ秒、対数近似：６０．６ミリ秒、多項式近似：６１．７ミリ秒、累乗近似：６２．１ミリ秒、指数近似：６６．８ミリ秒）、記憶部１３に記憶する。
【００６９】
ステップＳＰ１１６において、未来予測手段１２Ｃは、予測モデルＤＢ１３Ｂの全モデルを用いて算出された予測結果の各予測精度を比較する。
【００７０】
具体的には、未来予測手段１２Ｃは、各予測モデルにおけるＲ−２乗値を算出し、このＲ−２乗値を用いて予測精度を比較する。このＲ−２乗値は、値が１に近づくほど信頼性が高くなることを示す。
【００７１】
ステップＳＰ１１７において、未来予測手段１２Ｃは、予測精度を比較した結果、最も予測精度の高かった予測モデルを選択する。そして未来予測手段１２Ｃは、これより以降、応答時間の予測データを算出するための予測モデルとして設定・記憶する。
【００７２】
未来予測手段１２Ｃは、たとえば、Ｒ−２乗値が最も高いと判定される「累乗近似」を用いた予測モデルを選択する。
【００７３】
ステップＳＰ１１８において、未来予測手段１２Ｃは、ステップＳＰ１０５で選択された予測モデルを用いて予測対象データ（たとえば平均応答時間）の予測値を算出して、記憶部１３に記憶する。
【００７４】
図５は選択された予測モデルによる予測応答時間の説明図である。未来予測手段１２Ｃは、たとえば「累乗近似」を用いた予測モデル（5.1732*Ｘ~0.6691）を用いて月間平均応答時間の予測値（６２．１ミリ秒）を算出し、記憶部１３に記憶する。
【００７５】
なお、演算制御部１２は図示しない表示部を制御して、蓄積情報ＤＢ１３Ａに蓄積されている月度、トラフィック量（％）、月間平均応答時間などの各種性能基礎データを表形式で表示するとともに、予測対象データ（たとえば月間平均応答時間）と予測対象データと相関の高いデータ（たとえばトラフィック量）、各予測モデルによる予測結果、そのＲ−２乗値、最も高いと判定された予測モデルとその平均応答時間を表形式で表示するものでもよい。
【００７６】
この結果、本発明に係るネットワーク性能監視装置は、予測計算に用いられる予測対象データと相関が強いデータを過去から蓄積されたデータに基づいて未来予測することにより、予測時点において相関が強いデータの数値が確定していない場合であってもネットワーク性能の変動を予測でき、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測することができる。
【００７７】
なお、上述の実施例のネットワーク性能監視装置では、予測対象データの予測値を算出するために用いる相関が強いデータとしてトラフィック量を例としてあげたが、特にこれに限定するものではなく、エラーパケット数、セッション数などを予測対象のデータの予測値を算出するために用いる相関が強いデータとして取り扱うものでもよい。このときネットワーク性能監視装置１の情報収集手段１２Ａは、図２のステップＳＰ１１１において、ネットワーク機器３で検出したエラーパケット数、セッション数を含むトラフィック情報データを収集するものであってもよい。
【００７８】
また、上述の実施例のネットワーク性能監視装置では、ネットワーク性能監視装置１とネットワーク機器３がネットワーク２に接続されていると説明しているが、特にこれに限定するものではなく、複数のネットワーク機器およびコンピュータなどの各種端末が複数接続されているものであってもよい。
【００７９】
また、上述の実施例のネットワーク性能監視装置では、ICMPパケットを用いて応答時間を測定しネットワークの性能を把握していると説明しているが、特にこれに限定するものではなく、図示しないWebサーバがネットワーク２に接続されている場合には、Webサーバが提供するWebサイトのリソースの取得にかかる時間を応答時間として計測するものであってもよい。
【００８０】
また、本発明のネットワーク性能監視装置の演算制御部１２は、記憶部１３に格納されているＯＳなどを起動して、このＯＳ上で格納されたプログラムを読み出して実行することによりネットワーク性能監視装置１全体（たとえば、演算制御部１１はプログラムを読み出し実行することにより情報収集手段１２Ａ、情報蓄積手段１２Ｂ、未来予測手段１２Ｃ、パラメータ予測手段１２Ｄなどの各手段）を制御し、予測対象データと相関が強いデータが予測時点で数値未確定の場合、過去に収集した相関が強いデータの蓄積データに基づき予測モデルにより算出された予測時点の数値を用いてネットワーク性能を予測する、などの固有の動作を行うものでもよい。
【００８１】
このとき記憶部４４は、演算制御部４１によって実行されるプログラムやアプリケーションをプログラム格納エリアに展開し、入力されたデータや、プログラムやアプリケーションの実行時に生じる処理結果などのデータをワークエリアに一時的に記憶する。
【００８２】
以上説明したように、本発明に係るネットワーク性能監視装置は、予測対象データと相関が強いデータを過去からの蓄積データに基づき未来予測することにより、ネットワークの性能の変動をより精度高く予測でき、予測結果に基づいて最適に通信資源を制御してネットワークシステム全体の適切な運転に貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明に係るネットワーク性能監視装置の一実施例を示す構成図である。
【図２】ネットワーク性能監視装置の動作を説明するフロー図である。
【図３】未来予測を行う際に利用する蓄積情報の一例を示す説明図である。
【図４】予測時点（８月度）のパラメータ（トラフィック量）の未来予測の説明図である。
【図５】選択された予測モデルによる予測応答時間の説明図である。
【図６】従来のネットワーク性能監視装置の一例を示す構成図である。
【図７】ネットワーク性能監視装置の動作を説明するフロー図である。
【図８】過去の月間平均応答時間を示す説明図である。
【図９】各予測モデルによる予測応答時間を示す説明図である。
【図１０】従来のネットワーク性能監視装置の問題点の説明図である。
【図１１】従来のネットワーク性能監視装置の問題点の説明図である。
【符号の説明】
【００８４】
１  ネットワーク性能監視装置
１１  通信部
１２  演算制御部
１２Ａ  情報収集手段
１２Ｂ  情報蓄積手段
１２Ｃ  未来予測手段
１２Ｄ  パラメータ未来予測手段
１３  記憶部
１３Ａ  蓄積情報データベース
１３Ｂ  予測モデルデータベース
２  ネットワーク
３  ネットワーク機器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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