(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回線容量を推定する回線容量推定装置であって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積手段と、
前記トラヒック履歴蓄積手段から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する短期パケット抽出手段と、
前記パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する平均トラヒック量算出手段と、
前記パケット群i毎に、前記受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が前記許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する最小回線容量算出手段と、
前記パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、前記パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力するストレスフリー負荷率算出手段と、
複数の前記ストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する基準値抽出手段と、
前記ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、前記ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する容量対負荷率関係算出手段と、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する回線容量決定手段と
を有することを特徴とする回線容量推定装置。
【請求項２】
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
前記トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出する長期パケット抽出手段と、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、前記目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測する目的時期特定手段と、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するハーストパラメータ算出手段と、
時間経過に対する、所定時間単位毎の前記ハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、前記目的時期Ｔtargetに対する将来の前記目的ハーストパラメータＨを算出する目的ハーストパラメータ特定手段と
を有することを特徴とする請求項１に記載の回線容量推定装置。
【請求項３】
前記目的時期特定手段、ハーストパラメータ算出手段及び目的ハーストパラメータ特定手段は、直線的に伸長させるべく、最小二乗法、回帰分析、自己回帰和分移動平均モデル又は自己回帰移動平均モデルを用いることを特徴とする請求項２に記載の回線容量推定装置。
【請求項４】
前記最小回線容量算出手段は、前記受信バッファサイズＢに基づくキューに対して、複数のパケットの到着時刻及びサイズをシミュレーション的に入力する、キューイングシミュレーションによって、パケット損失率を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の回線容量推定装置。
【請求項５】
コンピュータを機能させる回線容量推定プログラムであって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積手段と、
前記トラヒック履歴蓄積手段から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する短期パケット抽出手段と、
前記パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する平均トラヒック量算出手段と、
前記パケット群i毎に、前記受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が前記許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する最小回線容量算出手段と、
前記パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、前記パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力するストレスフリー負荷率算出手段と、
複数の前記ストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する基準値抽出手段と、
前記ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、前記ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する容量対負荷率関係算出手段と、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する回線容量決定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする回線容量推定プログラム。
【請求項６】
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
前記トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出する長期パケット抽出手段と、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、前記目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測する目的時期特定手段と、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するハーストパラメータ算出手段と、
時間経過に対する、所定時間単位毎の前記ハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、前記目的時期Ｔtargetに対する将来の前記目的ハーストパラメータＨを算出する目的ハーストパラメータ特定手段と
して更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５に記載の回線容量推定プログラム。
【請求項７】
装置を用いて、ネットワークに構成された回線の容量を推定する回線容量推定方法であって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積部を有し、
前記トラヒック履歴蓄積部から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する第１のステップと、
前記パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する第２のステップと、
前記パケット群i毎に、前記受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が前記許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する第３のステップと、
前記パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、前記パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力する第４のステップと、
複数の前記ストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する第５のステップと、
前記ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、前記ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する第６のステップと、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する第７のステップと
を有することを特徴とする回線容量推定方法。
【請求項８】
以下のステップは、前記第１のステップの前段で実行されるものであり、
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
前記トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出するステップと、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、前記目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測するステップと、
前記長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するステップと
時間経過に対する、所定時間単位毎の前記ハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、前記目的時期Ｔtargetに対する将来の前記目的ハーストパラメータＨを算出するステップと
を更に有することを特徴とする請求項７に記載の回線容量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トラヒック量に基づいて最適な回線容量を設計する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、通信網の回線容量を設計する際に、その通信サービスの品質を、統計的なトラヒック変動に基づいて確率的に評価する技術がある。例えば公衆電話網の場合、独立した多数の加入者から生成される呼の到着過程が、ランダムな特性を有するポアソン過程に従うことは、周知の事実である。ポアソン過程とは、呼の到着がランダムに起こる状況を表す確率過程をいい、重なり合わない時間間隔における呼の到着数は互いに独立となる。ポアソン過程は、将来のトラヒック予測を、時間間隔当たりの呼の平均到着数という単一パラメータで判断できるため、トラヒックの実測データから通信モデルを設計することが極めて容易である。
【０００３】
一方で、ＩＰ(Internet Protocol)網の場合、ＶｏＩＰ(Voice over IP)や動画配信のような、データ量が大きく且つ許容遅延時間が短い、リアルタイム系アプリケーションの利用が増大している。この場合、バースト的に大量のトラヒックが発生する特性がある。従って、高精度に回線容量を設計するためには、高い時間分解能のトラヒック量の情報が必要となる。瞬時のトラヒック変動は、パケット損失率に基づく回線容量の決定に影響を及ぼす。
【０００４】
一般的に監視されるトラヒック量は、例えば５分間程度の平均トラヒック量である。そのために、実際に流れているパケットの瞬時のバースト性を把握することはできない。このような、低い時間分解能のトラヒック量の情報に基づいて回線容量を設計した場合、パケットの瞬時のバースト性が考慮されることなく、狭帯域の回線容量でも十分であるかのように決定されてしまう。この場合、転送されるパケットは、回線上の中継装置における受信バッファ内での滞留時間が長くなり、遅延が増大することとなる。また、その受信バッファから溢れたパケットは、破棄されることとなる。このように、低い時間分解能のトラヒック量の情報に基づいて回線容量を設計した場合、バースト的なトラヒック特性を持つリアルタイム系アプリケーションに対してサービス品質を低下させる原因となる。
【０００５】
ＩＰ網における時間間隔当たりの到着パケット数は、自己相似性又は長期依存性を有し、長期に渡る正の相関を有するという事実がある。自己相似性とは、トラフィックの時間ゆらぎが時間間隔に依存しないことをいう。例えば、バースト性を有するトラフィックは、時間の粒度を粗くしても、バースト性が失われない。そのために、ポアソン分布に基づいて単純化されたトラフィックに比べて、受信バッファの待ち行列長の発散が起きやすくなる。従って、ＩＰ網の通信サービスの品質評価にポアソンモデルを用いることはできないと考えられている。
【０００６】
また、ＩＰ網については、トラヒックを収容する受信バッファの容量を、ある程度以上大きくしても、パケット損失率の改善が見込めないという問題が生じていた。これは、回線容量の設計に問題があった。また、ＩＰ網のバックボーン回線においては、独立した多数のユーザがアクセスするために、ＩＰパケットの到着過程にある種のランダム性が内在しており、ポアソン過程に非常に近い特性を有している。
【０００７】
ＩＰ網における時間的な相関は、異なる時間間隔に基づく様々な要因（例えば、転送ファイルの容量、ＴＣＰにおけるウィンドウサイズ等）によって生じている。相関の強さは、時間間隔の大きさによって異なる。例えば１μｓのオーダ以下の時間間隔に小さくすると、得られるパケット数の時系列はほとんど相関を示さず、あたかもランダムなトラヒックのように見える。一方、それ以上の時間間隔のオーダにすると、長期に渡る強い相関を示す。即ち、ＩＰトラヒックには、比較的ランダムな特性を示す時間間隔と、長期依存性のような強い相関を示す時間間隔とが混在しているといえる。
【０００８】
これに対し、バースト的なトラヒック特性の自己相似性を利用することによって、粗い時間間隔（例えば、５分間隔（３００秒間））のトラヒック量から、任意の細かい時間間隔（例えば１０ミリ秒間隔）でのトラヒック量の変動を推定する技術がある（例えば特許文献１参照）。ＩＰ網の場合、１０ミリ秒間隔のように、パケットレベルでトラヒックの変動を観測した場合、分単位の場合と比べて分散が大きくなる。そのため、短い時間間隔（例えばミリ秒単位）におけるトラヒックの変動を考慮して、適切な回線帯域を推定しようとする。
【０００９】
また、低時間分解能（秒単位）のトラヒック情報を、ＭＷＭ(Multi-fractal Wavelet Model)を適用してモデル化し、高時間分解能（ミリ秒単位）の疑似トラヒック情報を生成する技術もある（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００５−１５１１１１号公報
【特許文献２】特開２００９−２５３８８２号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】H.F. Zhang、「Estimation of Hurst Parameter byVariance-Time Plots」、IEEE PACRIM、1997、[online]、［平成２２年１２月１２日検索］、インターネット＜URL:http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=620401＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
前述した従来技術によれば、現在直近のトラヒック量を分析することによって、回線容量を設計することができる。しかしながら、将来の目的時期に起こり得る自己相似度を考慮して、回線容量を設計することまではできない。ネットワーク資源の回線容量は、例えば５年以上先の長期に渡って許容パケット誤り率を確保するべく、設計されるべきである。一方で、将来的に不必要に帯域が広い回線容量を確保することは、ネットワーク資源の無駄につながる。
【００１３】
そこで、本発明は、トラヒック量の短期変動の分散を考慮して、直近短期のトラヒック量と、将来的に起こり得る任意の自己相似度とに基づいて、許容パケット損失率以下で収容することができる回線容量を推定する回線容量推定装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明によれば、回線容量を推定する回線容量推定装置であって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積手段と、
トラヒック履歴蓄積手段から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する短期パケット抽出手段と、
パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する平均トラヒック量算出手段と、
パケット群i毎に、受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する最小回線容量算出手段と、
パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力するストレスフリー負荷率算出手段と、
複数のストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する基準値抽出手段と、
ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する容量対負荷率関係算出手段と、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する回線容量決定手段と
を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明の回線容量推定装置における他の実施形態によれば、
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出する長期パケット抽出手段と、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測する目的時期特定手段と、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するハーストパラメータ算出手段と、
時間経過に対する、所定時間単位毎のハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、目的時期Ｔtargetに対する将来の目的ハーストパラメータＨを算出する目的ハーストパラメータ特定手段と
を有することも好ましい。
【００１７】
本発明の回線容量推定装置における他の実施形態によれば、目的時期特定手段、ハーストパラメータ算出手段及び目的ハーストパラメータ特定手段は、直線的に伸長させるべく、最小二乗法、回帰分析、自己回帰和分移動平均モデル又は自己回帰移動平均モデルを用いることを特徴とすることも好ましい。
【００１８】
本発明の回線容量推定装置における他の実施形態によれば、最小回線容量算出手段は、受信バッファサイズＢに基づくキューに対して、複数のパケットの到着時刻及びサイズをシミュレーション的に入力する、キューイングシミュレーションによって、パケット損失率を算出することも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、コンピュータを機能させる回線容量推定プログラムであって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積手段と、
トラヒック履歴蓄積手段から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する短期パケット抽出手段と、
パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する平均トラヒック量算出手段と、
パケット群i毎に、受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する最小回線容量算出手段と、
パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力するストレスフリー負荷率算出手段と、
複数のストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する基準値抽出手段と、
ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する容量対負荷率関係算出手段と、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する回線容量決定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２０】
本発明の回線容量推定プログラムにおける他の実施形態によれば、
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出する長期パケット抽出手段と、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測する目的時期特定手段と、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するハーストパラメータ算出手段と、
時間経過に対する、所定時間単位毎のハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、目的時期Ｔtargetに対する将来の目的ハーストパラメータＨを算出する目的ハーストパラメータ特定手段と
して更にコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２１】
本発明によれば、装置を用いて、ネットワークに構成された回線の容量を推定する回線容量推定方法であって、
許容パケット損失率ｐと、受信バッファサイズＢと、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetとが予め規定されており、
測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶したトラヒック履歴蓄積部を有し、
トラヒック履歴蓄積部から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する第１のステップと、
パケット群i毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する第２のステップと、
パケット群i毎に、受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出し、当該パケット損失率が許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する第３のステップと、
パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出し、パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を出力する第４のステップと、
複数のストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する第５のステップと、
ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻みで変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットし、
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
当該プロットによって算出されたストレスフリー負荷率ρの関係式を、任意の回線容量Ｃに対して許容可能な平均トラヒック量の割合として算出する第６のステップと、
平均トラヒック量ｍが、当該回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する第７のステップと
を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明の回線容量推定方法における他の実施形態によれば、
以下のステップは、第１のステップの前段で実行されるものであり、
目的平均トラヒック量Ｖtargetが予め規定されており、
トラヒック履歴蓄積手段から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出するステップと、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する、所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットすると共に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、目的平均トラヒック量Ｖtargetに対応する将来の目的時期Ｔtargetを予測するステップと、
長期パケット抽出手段によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットし、複数のプロットを伸長させた傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出するステップと
時間経過に対する、所定時間単位毎のハーストパラメータＨをプロットすると共に、将来長期の時間経過に向けて伸長させ、目的時期Ｔtargetに対する将来の目的ハーストパラメータＨを算出するステップと
を更に有することも好ましい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の回線容量推定装置、プログラム及び方法によれば、直近短期のトラヒック量と、将来的に起こり得る任意の自己相似度とに基づいて、許容パケット損失率以下で収容することができる回線容量を推定する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】回線容量を表すモデル図である。
【図２】時間経過に対するストレスフリー負荷率を表すグラフである。
【図３】本発明における回線容量推定装置の機能構成図である。
【図４】最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を表すグラフである。
【図５】本発明における容量対負荷率の関係式を表すグラフである。
【図６】将来的な回線容量を推定することができる回線容量推定装置の機能構成図である。
【図７】将来に渡る時間経過に対する平均トラヒック量を表すグラフである。
【図８】異なる時間分解能に対する分散を表すグラフである。
【図９】将来に渡る時間経過に対するハーストパラメータＨを表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図１は、回線容量を表すモデル図である。
【００２７】
図１によれば、ＩＰ網上に配置された中継装置２が、ＩＰパケットを中継転送している。中継装置２には、一方の回線からＩＰパケットが入力され、受信バッファを介して、他方の回線へ出力される。受信バッファは、一般に、ＦＩＦＯ(First-In First-Out)のキューであって、バッファサイズＢ（例えば１０ミリ秒当たり１０Ｍbit程度）が予め規定されている。また、通信事業者として、受信バッファにおける許容パケット損失率ｐ（例えば１０-5程度）も予め規定している。
【００２８】
受信バッファに入力されたＩＰパケットは、出力側の回線容量が小さい場合（出力側の帯域が狭い場合）、受信バッファにおける滞留時間が長くなり、遅延が増大する。また、受信バッファが満杯となって溢れたパケットは、破棄されることとなる。通信事業者は、パケットが破棄された場合であっても、パケット損失率が許容パケット損失率ｐ以下となるように、出力側の回線容量を設計する必要がある。
【００２９】
回線容量推定装置１は、中継装置２によって測定された測定トラヒック情報の集合を受信する。ここで、測定トラヒック情報は、少なくとも、到着時刻及びサイズ（パケット長）を含むものである。更に、送信元ＩＰアドレス、送信元ポート番号、宛先ＩＰアドレス、宛先ポート番号及びプロトコルを含むことも好ましい。
【００３０】
図２は、時間経過に対するトラヒック量を表すグラフである。
【００３１】
図２（ａ）は、５分単位毎の平均トラヒック量を、６０分間に渡って計測したグラフである。ＭＲＴＧ(Multi Router Traffic Grapher)によれば、トラヒック量の変動が安定しているように見える。
【００３２】
図２（ｂ）は、１０ミリ秒単位毎のトラヒック量を、６０分間に渡って計測したグラフである。図２（ｂ）によれば、トラヒック量が瞬時に激しく変動していることが理解できる。従って、ＩＰパケットが転送される回線の場合、高い時間分解能（例えば１０ミリ秒）でトラヒック量を分析する必要がある。
【００３３】
図２（ｃ）は、平均トラヒック量を、５分間に渡って表したグラフである。図２（ｃ）によれば、５分単位の平均トラヒック量ｍと、回線容量Ｃとによって、ストレスフリー負荷率ρが表されている。「ストレスフリー負荷率ρ」とは、許容パケット損失率を満たす最小の回線容量Ｃに対する平均トラヒック量ｍの割合をいう。
ρ＝ｍ／Ｃ
ここで、図２（ｃ）によれば、許容パケット損失率０で且つバッファなし場合におけるトラヒック変動を表している。しかしながら、実際にはバッファがあるために、多少の変動は吸収可能となる。変動を吸収するためにバッファを有する場合、回線容量Ｃは、図２（ｃ）の１０ミリ秒単位のトラヒック量の変動の最大値よりも、若干低い値となる。
【００３４】
ストレスフリー負荷率は、短い時間間隔におけるトラヒック変動を考慮した上で、即ち、トラヒックの自己相似性の強さを考慮した上で、許容パケット損失率ｐ以下で収容可能な回線容量を算出するために用いられる。即ち、当該回線が、トラヒックにおける実質的なボトルネックとならない負荷率を表す。例えば、回線容量１Ｇｂｐｓについてストレスフリー負荷率０．７である場合、５分間の平均トラヒック量ｍが７００Ｍｂｐｓ（＝１Ｇ×０．７）以下であれば、当該回線が、トラヒックにおける実質的なボトルネックとならないことを意味する。
【００３５】
図３は、本発明における回線容量推定装置の機能構成図である。
【００３６】
図３によれば、回線容量推定装置１は、トラヒック履歴蓄積部１００と、測定トラヒック情報受信部１０１と、回線容量推定機能部１１とを有する。回線容量推定機能部１１は、装置に搭載されたコンピュータを機能させる回線容量推定用のプログラムを実行することによって実現される。尚、図３に記載された機能構成部の処理の流れは、回線容量推定方法としても理解することができる。
【００３７】
トラヒック履歴蓄積部１００は、測定した多数のパケットの到着時刻及びサイズを記憶する。測定トラヒック情報受信部１０１は、ネットワーク上の中継装置から、測定トラヒック情報（到着時刻及びサイズ）を受信し、それら測定トラヒック情報を、トラヒック蓄積部１００へ出力する。
【００３８】
尚、回線容量推定装置１には、将来の目的時期における自己相似度を表す目的ハーストパラメータＨtargetが予め規定されている。目的ハーストパラメータＨtargetは、ユーザによって設定されたものであってもよいし、後述する図６によって決定されるものであってもよい。
【００３９】
回線容量推定機能部１１は、短期パケット抽出部１１１と、平均トラヒック算出部１１２と、最小回線容量算出部１１３と、ストレスフリー負荷率算出部１１４と、基準値抽出部１１５と、容量対負荷率関係算出部１１６と、回線容量決定部１１７とを有する。
【００４０】
短期パケット抽出部１１１は、トラヒック履歴蓄積部１００から、直近短期に発生した複数の所定時間単位のパケット群(i=1〜n)を抽出する。所定単位時間は、例えば５分間（３００秒）であってもよい。また、パケット群は、例えば直近の１週間で毎日１時間の測定パケットであるとする。この場合、６０分÷５分×７日＝８４点（i=1〜84)のパケット群が抽出される。
【００４１】
平均トラヒック算出部１１２は、所定時間単位のパケット群ｉ毎に、平均トラヒック量ｍiを算出する。平均トラヒック量ｍiは、「全パケットのデータ量の総和／時間」によって算出される。平均トラヒック量ｍiは、最小回線容量算出部１１３及びストレスフリー負荷率算出部１１４へ出力される。
【００４２】
最小回線容量算出部１１３は、パケット群i毎に、受信バッファサイズＢに基づいて複数のパケットの到着時刻及びサイズからパケット損失率を算出する。そして、当該パケット損失率が前記許容パケット損失率ｐ以下となるように、バッファ出力側の最小回線容量Ｃiを算出する。
【００４３】
パケット損失率は、パケット群ｉ毎に、パケットの到着時刻とそのパケットサイズとを入力パラメータとして、受信バッファサイズＢに基づくキューに対するキューイングシミュレーションによって算出する。キューイングシミュレーションとは、図１のモデル図で表したように、受信バッファを想定し、そのバッファに、パケット群ｉに含まれるパケットを、履歴の到着時間及びサイズに応じて入力することによって、パケット損失率を算出する。ここで、バッファ出力側の回線容量Ｃiを調整しながら、許容パケット損失率ｐ以下となる最小回線容量Ｃiを算出する。
【００４４】
ストレスフリー負荷率算出部１１４は、パケット群i毎に、各最小回線容量Ｃiに対する平均トラヒック量ｍiの割合を表すストレスフリー負荷率ρi（＝ｍi／Ｃi）を算出する。そして、パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）を、基準値抽出部１１５へ出力する。
【００４５】
基準値抽出部１１５は、複数のストレスフリー負荷率ρiの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を決定し、１つの基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を出力する。その基準値は、容量対負荷率関係算出部１１６へ出力される。
【００４６】
図４は、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0を表すグラフである。
【００４７】
図４によれば、パケット群i毎の組み合わせ（Ｃi，ρi）がプロットされている。それらの中で、最小値となるストレスフリー負荷率ρ0の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）が決定される。
【００４８】
容量対負荷率関係算出部１１６は、ストレスフリー負荷率ρ0及び最小回線容量Ｃ0と、目的ハーストパラメータＨtargetとに基づいて、任意の回線容量に対して平均トラヒック量で許容できる割合を算出する。ここで、容量対負荷率関係算出部１１６は、下記の式によって、変数Ｋを所定単位値刻み（例えばＫ＝0.00〜100.00まで0.01刻み）で変更する毎に、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρをプロットする。
ρ＝１／｛１＋Ｓ・Ｋ(-1/2・Htarget)｝
Ｓ＝１／ρ0−１
Ｃ＝ρ0・Ｃ0・Ｋ／ρ
そして、当該プロットによって算出された曲線を、回線容量Ｃに対するストレスフリー負荷率ρの関係式ρ＝ｆ(Ｃ)として導出する。
【００４９】
図５は、本発明における容量対負荷率の関係式を表すグラフである。
【００５０】
図５によれば、図４における最小値の基準値の組み合わせ（Ｃ0，ρ0）を通るように、曲線ρ＝ｆ(Ｃ)が描かれている。この曲線は、変数Ｋを所定単位値刻みで変更することによって描かれる。
【００５１】
回線容量決定部１１７は、平均トラヒック量ｍが、当該回線容量に対するストレスフリー負荷率ρの割合以下になるように回線容量を決定する。即ち、ストレスフリー負荷率ρを考慮して、平均トラヒック量ｍが、以下の式を満たすように設計する。
ｍ ＜ ρ・Ｃ
【００５２】
図５の関係式は、将来の目的ハーストパラメータＨtargetに基づいて作成されたものであって、通信事業者は、回線容量Ｃに応じてストレスフリー負荷率ρを認識でき、そのρに対応する平均トラヒック量ｍを認識できる。即ち、通信事業者が、将来、回線容量を大容量化した場合であっても、ストレスフリーな回線容量を予測することができる。
【００５３】
図６は、将来的な回線容量を推定することができる回線容量推定装置の機能構成図である。
【００５４】
図６の回線容量推定装置によれば、図３と比較して、回線容量推定機能部１１に加えて、トラヒック構成予測部１２を更に有する。図６に基づく本発明によれば、トラヒックの測定結果から自己相似性に注目して、将来の需要に基づくハーストパラメータを予測するトラヒック構成予測部１２と、その予測結果からトラヒック変動の短期間の分散を考慮して最適な回線の通信容量を算出する回線容量推定機能部１１とを有する。
【００５５】
トラヒック構成予測部１２は、長期パケット抽出部１２１と、目的時期特定部１２２と、ハーストパラメータ算出部１２３と、目的ハーストパラメータ特定部１２４とを有する。
【００５６】
尚、トラヒック構成予測部１２は、目的平均トラヒック量Ｖtargetを予め規定している。
【００５７】
長期パケット抽出部１２１は、トラヒック履歴蓄積部１００から、過去長期に発生した複数の所定時間単位のパケット群を抽出する。所定単位時間は、例えば５分間（３００秒）であってもよい。ここで、長期パケット抽出部１２１におけるパケット群の所定単位時間は、短期パケット抽出部１１１での所定単位時間と同じである必要がある。そして、パケット群は、例えば過去長期の１年間で毎日１時間の測定パケットであるとする。この１時間は、例えば１日の中で最も平均トラヒック量が多い時間帯（例えば毎日20:00〜21:00）であるのが好ましい。
Ｘt (t=0,1,2…) : パケットサイズの時系列データ（t：タイムスタンプと同等）
Ｘk(n)＝１／ｎ・(Ｘk(n-n+1)＋Ｘk(n-n+2)＋・・・＋Ｘk(n)) (k=1,2…n)
:Ｘtを、n毎にまとめて平均化した時系列データ
【００５８】
目的時期特定部１２２は、長期パケット抽出部１２１によって抽出されたパケット群に基づいて、時間経過に対する所定時間単位毎の平均トラヒック量をプロットする。
【００５９】
図７は、将来に渡る時間経過に対する平均トラヒック量を表すグラフである。
【００６０】
図７によれば、更に、将来長期の時間経過へ向けて伸長させ、目的平均トラヒック量Ｖtarget（需要トラヒック量の予測値）に対応する将来の目的時期Ｔtargetを、一般的な予測方法を用いて予測する。
【００６１】
一般的な予測方法として、直線的に伸長させるべく、最小二乗法、回帰分析、自己回帰和分移動平均モデル又は自己回帰移動平均モデルを用いるものであってもよい。「最小二乗法」とは、複数のプロットから、適当なモデルから想定される特定の関数（１次関数、対数曲線など）に近似するときに、想定する関数が測定プロットに対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法（直線フィッテイング）である。「回帰分析」とは、従属変数（目的変数）が、連続尺度の独立変数（説明変数）によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析する方法である。自己回帰和分移動平均モデルとしては、例えばＡＲＩＭＡ(Auto Regressive Integrated Moving Average)がある。また、自己回帰移動平均モデルとしては、例えばＡＲＭＡ(Auto Regressive Moving Average)がある。
【００６２】
ハーストパラメータ算出部１２３は、長期パケット抽出部１２１によって抽出されたパケット群に基づいて、異なる時間分解能（時間スケール、時間間隔）に応じた分散値を算出し、異なる時間分解能に対する各分散値をプロットする(Variance-Time Plots)。
【００６３】
「分散値」とは、それぞれのデータが平均値を中心としてどれだけ離れているか、その誤差を２乗した値の平均値であり、散らばり具合であるバースト特性を意味する。この分散値即ちバースト特性を考慮することにより、最適なバッファ出力側の回線容量を導出することができる。
Var Ｘ(n)  ：  時系列Ｘk(n)の分散値
【００６４】
図８は、異なる時間分解能に対する分散を表すグラフである。
【００６５】
プロットの伸長方向の傾きβに基づいて、ハーストパラメータＨ（＝１−β／２）を算出する（例えば非特許文献１参照）。高い時間分解能（短い時間間隔）から低い時間分解能（長い時間間隔）へ変化させた横軸に対して、分散値の減少を見ることにより、自己相似度を示すハーストパラメータＨ（Ｈ＝１−傾き／２）が得られる。分散値に対して、前述した一般的な予測方法（例えば最小二乗法による直線フィッティング）によって、傾きβを算出する。
【００６６】
低い時間分解能（パケットレベルの時間スケール）のトラヒックの性質は、自己相似性を表すハーストパラメータＨで表される。例えば、長時間（例えば５分間）の平均トラヒック量が同等であっても、自己相似性が弱い（Ｈ＝０．５に近い）場合は、時間分解能（時間スケール）を大きくすることによって（例えば１０ミリ秒から１秒）、トラヒック変動の分散値は小さくなる。一方で、自己相似性が強い（Ｈ＝１に近い）場合は、時間分解能（時間スケール）を大きくしても、分散値が小さくならない。即ち、自己相似性が強い（Ｈ＝１に近い）トラヒックでは、長時間のトラヒック変動に対して、非常に大きな短期変動があると認識できる。
【００６７】
目的ハーストパラメータ特定部１２４は、時間経過に対する所定時間単位毎のハーストパラメータＨをプロットする。
【００６８】
図９は、将来に渡る時間経過に対するハーストパラメータＨを表すグラフである。
【００６９】
図９によれば、将来長期の時間経過に向けて直線的に伸長させ、目的時期Ｔtargetに対する将来の目的ハーストパラメータＨtargetを算出する。ここでも、ハーストパラメータＨのプロットに対して、前述した一般的な予測方法（例えば最小二乗法による直線フィッティング）によって、直線方向に伸長させる。
【００７０】
そして、目的ハーストパラメータ特定部１２４は、算出した目的ハーストパラメータＨtargetを、回線容量推定機能部１１へ出力する。これによって、回線容量推定機能部１１は、トラヒック構成予測部１２によって算出された将来の目的ハーストパラメータＨtargetによって、回線容量を推定することができる。
【００７１】
以上、詳細に説明したように、本発明の回線容量推定装置、プログラム及び方法によれば、直近短期のトラヒック量と、将来的に起こり得る任意の自己相似度とに基づいて、許容パケット損失率以下で収容することができる回線容量を推定する。これによって、通信事業者が、将来、回線容量を大容量化した場合であって、ストレスフリーな回線容量を予測することができる。
【００７２】
尚、本発明によれば、フローの多重度も考慮して需要を予測し、測定された数分オーダのトラヒック量から数ミリ秒オーダのトラヒック量の分散を推定し、許容パケット損失率を満たす回線容量の推定精度を向上させることができる。フローとは、送信元ＩＰアドレス、送信元ポート番号、宛先ＩＰアドレス、宛先ポート番号及びプロトコルの５項目が同一であるパケットの連続をいう。ＩＰ網のバックボーン回線で観測されるトラヒックは、非常に多くのユーザが生成するパケットフローの重ね合わせと見ることができるためである。
【００７３】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７４】
１  回線容量推定装置
１００  トラヒック履歴蓄積部
１０１  測定トラヒック情報受信部
１１  回線容量推定機能部
１１１  直近短期データ抽出部
１１２  平均トラヒック算出部
１１３  最小回線容量算出部
１１４  ストレスフリー負荷率算出部
１１５  基準値抽出部
１１６  容量対負荷率関係算出部
１１７  回線容量決定部
１２  トラヒック構成予測部
１２１  長期パケット抽出部
１２２  目的時期特定部
１２３  ハーストパラメータ算出部
１２４  目的ハーストパラメータ特定部
２  中継装置
【図１】
0005587166.tif 000002
【図２】
0005587166.tif 000003
【図３】
0005587166.tif 000004
【図４】
0005587166.tif 000005
【図５】
0005587166.tif 000006
【図６】
0005587166.tif 000007
【図７】
0005587166.tif 000008
【図８】
0005587166.tif 000009
【図９】
0005587166.tif 000010