(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析方法において、
トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得し、
前記取得されたトラヒック量を記憶し、
複数の前記記憶されているトラヒック量から、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出し、
前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続されている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を算出する
ことを具備し、
前記トラヒック量を抽出する過程は、
前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいて、トラヒック量の平均値を算出し、
トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として抽出し、
前記抽出された波高を記憶し、
前記記憶されている複数の波高にもとづいて、波高の平均値を算出する
ことを具備し、
前記統計的な特性を算出する過程は、前記記憶されているトラヒック量から前記トラヒック量の平均値を減じて、減じられた値を前記波高の平均値で除して正規化した値に前記取得されたトラヒック量を換算することを具備することを特徴とする通信トラヒック分析方法。
【請求項２】
前記統計的な特性を算出する過程は、前記正規化した値を変数として確率分布を算出することをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項３】
前記統計的な特性を算出する過程は、確率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率が確率変数のもとに直線上に分布するように近似して、確率分布を算出することをさらに具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項４】
前記統計的な特性を算出する過程は、確率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率が対数変換された確率変数のもとに直線上に分布するように近似して、確率分布を算出することをさらに具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項５】
前記確率分布は、前記正規化した値がある値よりも大きい場合の確率を示すことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項６】
前記統計的な特性を算出する過程は、前記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータとする場合、
ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａｘ＋ｂ
の式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似することをさらに具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項７】
前記統計的な特性を算出する過程は、前記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータとする場合、
ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａ（ｌｏｇ１０ｘ）＋ｂ
の式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似することをさらに具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項８】
通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析装置において、
トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得する取得手段と、
前記取得されたトラヒック量を記憶する記憶手段と、
複数の前記記憶されているトラヒック量から、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出する抽出手段と、
前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続されている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を算出する特性算出手段と、
を具備し、
前記抽出手段は、
前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいてトラヒック量の平均値を算出する平均算出手段と、
トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として抽出する波高抽出手段と、
前記抽出された波高を記憶する波高記憶手段と、
前記記憶されている複数の波高にもとづいて波高の平均値を算出する波高平均算出手段と、
を具備し、
前記特性算出手段は、前記記憶されているトラヒック量から前記トラヒック量の平均値を減じて、減じられた値を前記波高の平均値で除して正規化した値に前記取得されたトラヒック量を換算する換算手段を具備することを特徴とする通信トラヒック分析装置。
【請求項９】
前記特性算出手段は、前記正規化した値を変数として確率分布を算出する確率算出手段をさらに具備することを特徴とする請求項８に記載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１０】
前記特性算出手段は、確率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率が確率変数のもとに直線上に分布するように近似して、確率分布を算出する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１１】
前記特性算出手段は、確率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率が対数変換された確率変数のもとに直線上に分布するように近似して、確率分布を算出する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１２】
前記確率分布は、前記正規化した値がある値よりも大きい場合の確率を示すことを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかに記載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１３】
前記特性算出手段は、前記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータとする場合、
ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａｘ＋ｂ
の式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１４】
前記特性算出手段は、前記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータとする場合、
ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａ（ｌｏｇ１０ｘ）＋ｂ
の式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の通信トラヒック分析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラヒック量を測定した時系列データを分析する通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置に関し、特に、通信の品質を管理する場合または通信のための設備を設計する場合に利用することのできるデータを提供することが可能な通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周知のように、電話網やインターネットなどの通信網は、端末とノードとリンクからなる。この通信網上の回線にある情報量を有しているデータが伝送されて、端末同士で通信が可能になる。このデータはトラヒックと呼ばれ、そのトラヒック量を分析することによって通信網での通信状況を分析することが可能になる。
【０００３】
端末がデータをノードに向けてリンクを通じて送信し、受信したノードは別のノードに向けてリンクを通じて転送することを繰り返し、最後に宛先の端末が受信する。通信事業者は、提供中のサービスの品質把握してその品質を管理するためとそのサービスを円滑に提供するための設備を適切に設計するため、トラヒックを測定しそのトラヒックを分析する。
【０００４】
たとえば、典型的な電話サービスを提供する事業者が、電話網のリンクの帯域設計をする場合は、ノードにおいて測定された呼量の時系列データを用いる。呼量は、ノード間の同時接続回線数の平均値で定義され、１時間周期に出力される。数年に一度の帯域設計のために、呼量の時系列データを分析して代表値（基礎呼量と呼ぶ）を算出する従来の方法は次の通りである。
【０００５】
（１）ノード間の同時接続回線数の平均値を１時間周期呼量とする。
（２）１時間周期呼量の時系列データから日ごとの最大の１時間周期呼量を日別最繁時呼量とする。
（３）年間３６５日の日別最繁時呼量の上位３０日分の平均を基礎呼量とする。
【０００６】
このような方法が採用される理由は、次の３つの時間周期による特徴のためである。
（ａ）１時間内の変動は一定率でランダムである（ポアソン過程に従う）と推定される。
（ｂ）１日の変動は日中が高く、日が切り替わる夜は低いと推定される。
（ｃ）年間の変動は安定した増加または減少と推定され、突発的変動はある程度無視してよい。ある程度とは、年間の日別最繁時呼量の上位３０日の平均を上回る値になる日と推定される。
【０００７】
さて、以上のようにして定められた基礎呼量に対して、リンクの帯域を設計する。リンクの帯域設計において、ランダムに変動する特性は理由（ａ）のポアソン過程で推定できるとされている。しかし、その変動分を含めて基礎呼量以上の呼量がリンクに加わる場合があるので、接続できないことがある。そこで、そのような事象がある確率以下であるように規定値（呼損率）が定められる。
【０００８】
この守るべき呼損率は「郵政省令第３０号」で規定されており、発信ノードから着信ノードまでの呼損率を０．１５以下とされている。事業会社は、省令の遵守のために省令よりも厳しい規定値を発信ノード間に与え、それを構成するリンクに配分する。配分値と基礎呼量からリンクの帯域をアーランＢ式により設計する。
【０００９】
またほかの例として、インターネットのサービス提供事業者（ＩＳＰ，Internet Service Provider）が、インターネットのリンクの帯域設計をする場合について説明する。ＩＳＰは多数ありその帯域設計の方法も多様である。また、帯域設計の方法は各ＩＳＰのノウハウや販売戦略が凝縮されたものになるため、ＩＳＰにとって重要な事項である。帯域設計の最も単純な方法の１つは、ＭＩＢ（Management Information Base）から回線における転送バイト数の時系列データを取り、回線の使用率を予め定めた値以下にする設計方法である。この方法の中で使用される測定周期については、ＩＳＰの運用方針により定まる。また、確率的に変動するトラヒックに対するパケット廃棄率をどこまで容認するかも同様にＩＳＰの運用方針により定まる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、インターネットは成長を続けていて、インターネットのリンクの帯域設計では、上述した（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に対応する理由を構成することができない。その理由は、つぎの３つの特徴による。
（Ａ）１時間内の変動にバースト性が見られる。
（Ｂ）１日の変動は、いくつかのピークがあり、日が切り替わる前後にもピークがある。
（Ｃ）年間の変動は不安定で特性は不明であり、突発的変動の特性も不明である。
したがって、インターネットのリンクにおいて論理的な理由が構成できる時系列データの分析方法が必要になっている。
【００１１】
また、電話網においても、電話網をアクセス回線として使ったインターネット接続サービスが普及し始め、理由（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）が妥当とは言えない状況になってきている。すなわち、電話網においても、インターネット同様の上記の（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）の特徴がある場合が多い。
したがって、電話網においても、論理的な理由が構成できる時系列データの分析方法が必要になっている。
【００１２】
そこで本発明は、従来における問題点に鑑み、通信トラヒックの時系列データの統計値分析に関して、通信の品質を適切に管理したり、適切な設備を設計することを可能にする通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の通信トラヒック分析方法は、
通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析方法において、
トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得し、
前記取得されたトラヒック量を記憶し、
複数の前記記憶されているトラヒック量から、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出し、
前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続されている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を算出する
ことを具備し、
前記トラヒック量を抽出する過程は、
前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいて、トラヒック量の平均値を算出し、
トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として抽出し、
前記抽出された波高を記憶し、
前記記憶されている複数の波高にもとづいて、波高の平均値を算出する
ことを具備し、
前記統計的な特性を算出する過程は、前記記憶されているトラヒック量から前記トラヒック量の平均値を減じて、減じられた値を前記波高の平均値で除して正規化した値に前記取得されたトラヒック量を換算する
ことを備えていることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の通信トラヒック分析装置は、
通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析装置において、
トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得する取得手段と、
前記取得されたトラヒック量を記憶する記憶手段と、
複数の前記記憶されているトラヒック量から、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出する抽出手段と、
前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続されている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を算出する特性算出手段と、
を具備し、
前記抽出手段は、
前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいてトラヒック量の平均値を算出する平均算出手段と、
トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として抽出する波高抽出手段と、
前記抽出された波高を記憶する波高記憶手段と、
前記記憶されている複数の波高にもとづいて波高の平均値を算出する波高平均算出手段と、
を具備し、
前記特性算出手段は、前記記憶されているトラヒック量から前記トラヒック量の平均値を減じて、減じられた値を前記波高の平均値で除して正規化した値に前記取得されたトラヒック量を換算する換算手段を備えていることを特徴とする。
【００１５】
以上によれば、従来の技術は予め定めた１時間や１日や１年という周期における統計値を抽出することに対し、本発明は通信トラヒックの時系列データから、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量である波高を抽出することに特徴がある。波高を抽出することによって、相関が弱いデータを獲得することが可能になる。すなわち、本発明によれば時系列データよりも統計学上意味のあるデータを獲得することが可能になる。
【００１６】
また、通信トラヒックの時系列データから波高を抽出することは、時系列データの周期に依存せず、トラヒック増加の事象を特徴づける代表値を抽出することになる。そのため、トラヒック増加が予め定めた周期の区切り前後にあっても、集約する周期の枠組みに依存せずに、事象の影響の大きさを表すことができる。したがって、時系列データの周期とその区切り方に依存せずに、トラヒックの変動特性が分析可能になる。
【００１７】
さらに、本発明は波高のデータを正規化することを特徴とする。この正規化したデータを参照することによって、データのサンプル数やデータが取得された測定点が異なるようなデータ間の比較が正確にできることが期待される。すなわち、波高を正規化することで空間的に広がる時系列データを対比することができる。
【００１８】
またさらに、従来の技術では代表値を一定率とするポアソン過程にしたがうという仮定を設けているが、本発明はそのような特定の確率過程を仮定していない。したがって、特定の確率過程にしたがわないデータを分析することが可能になる。
【００１９】
さらにまた、波高を、時系列データがその平均値を越えている間の最大値であると定義してデータを抽出する場合と、時系列データが増加から減少に転じた時の減少直前の値であると定義してデータを抽出する場合があることを特徴とする。前者は影響が平均以上である事象に限定して分析することが可能になり、後者はトラヒック量が増加したデータの全事象を対象として分析することが可能になる。
【００２０】
また、時系列データよりも統計学上意味のあるデータを獲得することが可能な波高データを近似することによって、データの少ない区間やデータの無い区間における統計的数値を有意な根拠を持って推定することができる。
【００２１】
その結果、時系列データの周期とその区切り方に依存せずに、時間的空間的に広がる通信トラヒックに対して、トラヒック量が増加したデータの増加の事象を漏れなく総合して分析することが可能となる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置を説明する。
図１、図２、および図３は、本実施形態に係る通信トラヒック分析装置が回線に接続される形態をそれぞれ示している。図１は本実施形態に係る通信トラヒック分析装置がノードに接続されている場合であり、図２は本実施形態に係る通信トラヒック分析装置がリンクに接続されている場合であり、図３は本実施形態に係る通信トラヒック分析装置が端末に接続されている場合である。
【００２３】
通信網（単に「網」と呼ぶこともある）は端末、ノード、リンクの集合体である。たとえば、図１、図２、および図３に示されるように、端末（１０１、１０２）、ノード（２０１、２０２）、リンク（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）、網とからなる。ここで、網はさらにノードとリンクからなる集合である。
ノード（２０１、２０２）は、伝送されてきたデータを転送する転送機能のみを持つ装置である。リンク（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）は、ノード間またはノードと端末間を接続するための接続路である。端末（１０１、１０２）は、情報を送受信することが可能な装置である。
【００２４】
図１、図２、および図３では、端末１０１とノード２０１がリンクＬ１で接続している。ノード２０１とノード２０２が網を経由してリンクＬ２で接続している。ノード２０２と端末１０２がリンクＬ３で接続している。
【００２５】
Ｍ１、Ｍ２、およびＭ３は、本実施形態に係る通信トラヒック分析装置である。Ｍ１はノード２０１に接続し、Ｍ２はリンクＬ２、Ｍ３は端末１０１に接続している。
【００２６】
Ｍ１のように通信トラヒック分析装置が接続される場合は、ノードで転送されるトラヒックを測定して分析することが可能になる。また、Ｍ２のように通信トラヒック分析装置が接続される場合は、リンクＬ２上のＭ２の測定点で受信されるトラヒックを測定して分析することが可能になる。Ｍ１およびＭ２のような測定は受動的であるため、トラヒック自体に影響を与えないという特徴がある。
測定されたデータの出力方法は、予め定めた周期ごとに出力する方法と、カウンタで常に計数していてトリガを受けた場合に現在値を出力する方法が通常、使用されている。
データは周期あるいはトリガの時刻を属性とする。周期的出力方法は、電話網においてたとえば呼量が定義されている。トリガによる出力方式は、インターネットにおいてＭＩＢの項目が定義される。たとえば、転送パケット数や転送バイト数が挙げられる。
Ｍ１およびＭ２のような測定は受動的であるため、転送または受信したトラヒックについては測定可能であるが、任意のトラヒックについて測定可能ではない。
【００２７】
一方、Ｍ３のように通信トラヒック分析装置が接続される場合は、受動的だけでなく、能動的な測定をすることができる。すなわち、受信したトラヒックを測定すること以外に、測定用のトラヒックを送信することができる。そのため、トラヒック自体に影響を与えることになるが、端末が送信できる任意のトラヒックについての測定が可能である。
電話網においては、試験呼による測定がある。また、インターネットにおいては、ＩＣＭＰ（Internet Control Management Protocol）のピングパケット（ping packet）による測定がある。
【００２８】
図４は、本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置の機能ブロック図である。図１、図２、および図３に示されているＭ１、Ｍ２、およびＭ３に対応する。
本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置Ｍは、測定プローブＰ、測定ブロックＢ１、データベースブロック（ＤＢブロック）Ｂ２、波高算出ブロックＢ３、および特性分析ブロックＢ４を備えている。
【００２９】
測定プローブＰは、通信網上の測定しようとする回線に接続される。すなわち、上述したようにノード、リンク、または端末に接続される。接続された測定点からトラヒック量を取得する。トラヒック量は、その測定点で伝送されている情報量である。
【００３０】
測定ブロックＢ１は、取得された各トラヒック量に取得された時刻を付してゆく。たとえば、測定ブロックＢ１はカウンタである。データベースブロックＢ２は、取得された時刻とともにトラヒック量を記憶する記憶装置である。
【００３１】
波高算出ブロックＢ３は、時系列データから波高データを抽出する。波高は、データベースブロックＢ２に記憶されているトラヒック量から、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量であるとして定義される。また、波高は、平均値にもとづいて定義される場合もある。
【００３２】
平均値にもとづいて定義される場合は、取得したトラヒック量が平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量からその平均値を減じた値であるとして波高は定義される。
【００３３】
さらに、波高算出ブロックＢ３は、取得した各トラヒック量のうちいくつかを選択して、平均値を算出する。またさらに、波高算出ブロックＢ３は、波高の平均値を計算する。
【００３４】
特性分析ブロックＢ４は、時系列データを正規化する。また、このブロックＢ４は、正規化された時系列データを度数分布に変換して、さらにその度数分布を確率分布に変換する。さらに、このブロックＢ４は、最小二乗法によりプロットされたデータを最適な直線で近似する。
【００３５】
つぎに、本実施形態に係る通信トラヒック分析装置の動作を説明する。
測定プローブＰが接続されている通信網上の回線の測定点からトラヒックが取得される。
取得されたトラヒック量は、測定ブロックＢ１によって、測定プローブＰがトラヒック量を取得した時刻を付される。そして、時刻が付されたトラヒック量は、データベースブロックＢ２に記憶されてゆく。
【００３６】
波高算出ブロックＢ３は、データベースブロックＢ２に記憶されている時刻が付されているトラヒック量を入力して、上述した波高を算出しそのデータをつぎの特性分析ブロックＢ４に出力する。
【００３７】
時系列データは、前後のデータ間に相関が強くあると考えられるが、波高のデータは、前後で時系列データの平均を一旦下回っているので、相関が弱いと考えられる。これはデータの独立性が強まることを意味し、統計学の適用をより厳密にすることが可能になる。
【００３８】
この場合、波高算出ブロックＢ３は、取得した各トラヒック量のうちいくつかを選択して、平均値を算出する。たとえば、ある時刻からこれとは異なるある時刻までに取得されたトラヒック量が選択されて、これらトラヒック量から平均値が計算される。
また、予め定めた個数のトラヒック量のデータを選択して、それらをもとに平均値を計算してもよい。また、移動平均法によってトラヒック量の平均値を計算してもよい。また、これらの計算方法が組み合わされて計算されてもよい。
さらに、波高算出ブロックＢ３は、波高の平均値を計算する。
【００３９】
特性分析ブロックＢ４が、抽出された波高にもとづいて測定プローブＰが接続されている回線上のトラヒックに関する統計的な特性を算出する。たとえば、トラヒック量の大きさを変数とする確率分布等を算出する。また、トラヒック量の平均値にもとづいてトラヒック量を正規化して、その正規化した値を変数として確率分布等を算出する。
さらに、特性分析ブロックＢ４は、求められた確率分布を近似した近似式を計算する。
【００４０】
以下、具体例を参照して、通信トラヒック分析装置で実行される通信トラヒック分析方法を説明する。分析の対象は提供中のサービスであるため、トラヒックのデータは時間的・空間的な広がりを持つ。したがって、空間を固定すると、分析は時系列データを扱うことになる。
図５は、図４に示されている通信トラヒック分析装置が測定した時系列データの例を示す図である。図５の横軸は時刻を表し、縦軸は非同期転送モード（ＡＴＭ：Asynchronous Transfer Mode）におけるセルに関する２０秒周期の到着セル数を表す時系列データのグラフである。１セルは５３Ｂｙｔｅの固定長のパケットである。図５に示される時系列データは、データベースブロックＢ２に記憶されるデータである。
【００４１】
この測定は、図１に示されるようなＭ１の接続形態、すなわち、通信トラヒック分析装置がノードに接続されて行われた。このネットワーク（ノードおよびリンク）は、インターネットのバックボーン回線として主に利用されていたものである。
【００４２】
このようなトラヒックの時系列データの特徴として、まず、バースト的にトラヒックが増加している箇所がいくつかある。また、この図では示されていないが、インターネットのバックボーン回線では日中にトラヒックが増加するばかりではなく、夜間に増加する場合もある。さらに、年間の変動が急激な増加であり、幅を持ったトレンド変化が見られる場合もある。
すなわち、図５に示されている時系列データ例は、従来の分析方法では分析不可能な典型的なデータ例である。
【００４３】
図６は、図５に示されている時系列データのうち波高であるトラヒック量に印を付けた図である。この印が付けられているトラヒック量は、波高算出ブロックＢ３によって抽出される。
【００４４】
図６の場合は、取得したトラヒック量が平均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量からその平均値を減じた値であるトラヒック量が波高として抽出されている。波高算出ブロックＢ３によって、データベースブロックＢ２に記憶されているトラヒック量からトラヒック量の平均値が算出される。
また、図６の場合とは異なり、波高が時系列データが増加から現象に転じたときの減少直前の値であると定義されて、波高データが抽出されることも考えられる。この場合は、トラヒック量が増加する全事象を対象として分析することが可能になる。
【００４５】
図６に示されている時系列データの場合は、その平均値は３９９，０４３セル／２０秒と計算される。この平均値を単位変換すると、平均使用帯域は１．０５７Ｍｂｐｓとなる。
【００４６】
また、波高算出ブロックＢ３によって、波高データの平均値も計算される。図６に示されている時系列データの場合、波高データの平均値は４３，４５８セル／２０秒（０．１１５Ｍｂｐｓ）と計算される。
【００４７】
これらの平均値によれば、波高データの基準の値は時系列データの平均値であるので、トラヒックが平均的には１．０５７Ｍｂｐｓ流れているところに平均波高０．１１５Ｍｂｐｓで加わっていることを意味している。
【００４８】
なお、図６は、図５に示したデータ全体の平均値をもとにして計算されているが、予め定めた個数を前後に渡った部分の平均値を移動して移動平均を算出する方法を適用しても、同様に正規化が可能である。
【００４９】
この移動平均法では、ある値に前後の値を加えて３つの値をもとにして平均値を算出し、これを時系列データの１つ１つに適用してそれぞれの平均値から全体の平均値を計算する。
【００５０】
特に、時系列データの前半の時刻で測定された到着セル数だけに移動平均を適用すると、トラヒックが測定されて間もなく、正規化した波高を定めることができ、即時性に優れるという利点がある。
【００５１】
図７は、図６に示されている時系列データの縦軸の到着セル数を正規化した図である。この正規化は特性分析ブロックＢ４によって実行される。
この例では、特性分析ブロックＢ４は、到着セル数から時系列データの平均値を減じて基準値を０にして、その減じられた値を波高データの平均値で除して、平均波高を揃える計算をする。
【００５２】
このような正規化方法により、到着セル数が異なることの多い異なるノードまたはリンクで測定された各時系列データの比較が容易かつ論理的に可能になる。
【００５３】
また、時系列データ全体の平均値による正規化は、多くのデータを比較することができるので、綿密な分析が可能になる特徴がある。
【００５４】
図８は、図７に示されている時系列データの度数分布を示す図である。ここでは参考のために示した。
【００５５】
この例では階級幅を平均波高とし、階級は［（ｎ−１）×階級幅、ｎ×階級幅）として度数が計算される。ただし、ｎは整数であり、区間の左端を含み、右端を含まないとしている。
【００５６】
時系列データは、負の階級に最頻値が現れて負の階級は３番目の階級までしか広がっていないのに対して、正の階級では５番目の階級まで広がっている。図８に示されている時系列データの度数分布は、左裾（すなわち、度数の最大値に対応する階級値から階級値の負の値が大きくなる方向）が急速に消滅するのに対して、右裾（すなわち、度数の最大値に対応する階級値から階級値の正の値が大きくなる方向）が比較的厚く尾を引く分布の形をしている。
【００５７】
この時系列データの度数分布では、隣接するデータ間に強い相関がある（すなわち、隣接するデータ間に独立性が仮定できない）と考えられるので、この分布をそのまま統計的な分析に使うのは適切ではない。
【００５８】
そこで、本実施形態では波高のデータを使用して度数分布を計算する。ここで参照している波高データは、前後で時系列データの平均を一旦下回っているので、相関が弱いと考えられる。したがって、波高データでの隣接するデータ間では独立性が高いと考えられる。また、波高は時系列データが増加から現象に転じたときの減少直前の値であると定義されている場合でさえも、時系列データの各データでの相関に比較して、相関が弱いと考えられる。
【００５９】
図９は、図７に示されている波高データの度数分布を示す図である。この波高データの度数分布は、特性分析ブロックＢ４によって計算される。
【００６０】
図８の場合と同様にこの例でも階級幅は平均波高とする。また、階級は［（ｎ−１）×階級幅、ｎ×階級幅）としている。ただし、区間の左端を含み、右端を含まないとしている。定義により正の階級のみ現れるので、ｎは整数ではなく自然数となる。
【００６１】
同じ階級における度数が図８より減っているのは、波高の抽出により、隣接する平均値到着セル数以下のデータを省略しているからである。
【００６２】
これによりデータの独立性を強め、右裾の尾の引き方について統計手法の適用をより厳密にすることができる。
【００６３】
図１０は、図９に示されている度数分布にもとづいて算出された確率分布を示す図である。この確率分布は、特性分析ブロックＢ４によって算出される。図９のデータに加え、２１０ポイントのデータが使用されている。このため、階級値５．５で確率０．０１の点が付けられている。図１０に付けられているほかの点はおおむね図９の度数分布にしたがっている。
図９で使用したトラヒックデータは９９８サンプルから抽出した８３ポイントである。図１０では、異なる日のデータも合わせて３０３５サンプルから抽出した２９３ポイントが使用されている。
【００６４】
図１０に示されている確率分布は、図９に示されている波高の度数分布を変換したものである。図９の各度数に対応する点がプロットされていて、各点が太線で連結されている。縦軸は、波高Ｘがｘ以上である確率Ｐ（Ｘ＞ｘ）を対数軸で示している。ここで、Ｘおよびｘは横軸の階級値に対応する。横軸は、図９と同様に、平均波高で正規化した階級値である。ところで、階級値が０．５の場合に確率が１である理由は、度数分布の階級値の定義により、階級値が０．５の場合の確率は０．５の階級値が属する［０、平均波高）の範囲以上の波高が現れる確率なので、あらゆる波高データが該当するためである。
【００６５】
図１０にプロットしてある各点にもとづいて、ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）＝−ａｘ＋ｂの直線で近似する。最小二乗法により図９の各度数に対応する点に最も近い直線が選択されて、パラメータａとｂが定められる。この近似により、図１０に示されている各点間が補間されるばかりでなく、データが無い階級値までも外挿することが可能になる。
【００６６】
したがって、階級値の大きい部分でデータが無い階級値における確率も算出することが可能である。原理的に、この近似直線により、波高が平均波高のｎ倍以上になる場合の確率を計算することが可能になる。
【００６７】
また、採集した時系列データの１セルが何秒周期で送信されているかにもとづいて、波高データの採択率および確率を時間に変換すると、そのような波高の発生間隔を推定することができる。このように求められた時間間隔における突発的なトラヒック量の増加がリンクの帯域に対して許容できるかどうかを、ネットワークの提供事業者は判断し、設備設計または通信の品質管理に反映することが可能になる。
【００６８】
本実施形態で図示されたデータ例の場合、図７で参照されたトラヒックデータは９９８サンプルから抽出した８３ポイントである。図１０で参照された、異なる日のデータも合わせて図１０は３０３５サンプルから抽出した２９３ポイントである。
【００６９】
したがって、波高の採択率は２９３／３０３５＝９．６５％である。また、パラメータは、最小二乗法によりａ＝０．３９６、ｂ＝０．１８１と推定される。この場合、たとえば、波高が平均波高のｘ＝８倍以上になる確率は約０．１％である。この結果、このような波高が平均波高の８倍以上になる波高のトラヒックが発生する間隔は、２０秒／（０．１％×９．６５％）＝約５８時間と推定される。
【００７０】
したがって、時系列データの平均値は１．０５７Ｍｂｐｓであり波高の平均値０．１１５Ｍｂｐｓであることにより、約５８時間に１度、２０秒間にトラヒックが１．０５７Ｍｂｐｓ＋８×０．１１５Ｍｂｐｓ＝１．９７７Ｍｂｐｓを越えることがあることになる。
【００７１】
このように計算された時間間隔で突発的にトラヒック量の増加が発生することが、リンクの帯域に対して許容できることかどうかが判断されて、設備設計または通信管理に生かされる。
【００７２】
上記の例では、ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）＝−ａｘ＋ｂの直線で度数分布を近似したが、ほかの直線で近似してもよい。たとえば、ｌｏｇ１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）＝−ａ（ｌｏｇ１０ｘ）＋ｂで近似してもよい。この式は、トラヒック特性がバースト性を持つ場合に適用するとよい近似になる式である。
【００７３】
この式を適用する場合、図１０のグラフの横軸について対数を取る。最終的に、式１と式２の選択方法は、分布の裾について直線近似がより適切な式を選択する。たとえば、図１０のようにグラフを見てどちらの式が適切か自明な場合もあるが、統計的な正確性を期すならば、近似誤差の２乗和を比較することでより適切な式を選択することが可能になる。
【００７４】
この発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置通信によれば、トラヒックの時系列データに対して、トラヒックのピーク特性を独立性を確保しつつ抽出することができ、時系列データの統計値分析に関して、通信の品質を適切に管理したり、適切な設備を設計することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置がノードに接続されている場合のシステム全体の構成図。
【図２】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置がリンクに接続されている場合のシステム全体の構成図。
【図３】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置が端末に接続されている場合のシステム全体の構成図。
【図４】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装置の機能ブロック図。
【図５】図４に示されている通信トラヒック分析装置が測定した時系列データの例を示す図。
【図６】図５に示されている時系列データのうち波高であるトラヒック量に印を付けた図。
【図７】図６に示されている時系列データの縦軸の到着セル数を正規化した図。
【図８】図７に示されている時系列データの度数分布を示す図。
【図９】図７に示されている波高データの度数分布を示す図。
【図１０】図９に示されている度数分布にもとづいて算出された確率分布を示す図。
【符号の説明】
１０１       端末
１０２       端末
２０１       ノード
２０２       ノード
Ｌ１  リンク
Ｌ２  リンク
Ｌ３  リンク
Ｍ    通信トラヒック分析装置
Ｐ    測定プローブ
Ｂ１  測定ブロック
Ｂ２  データベースブロック
Ｂ３  波高算出ブロック
Ｂ４  特性分析ブロック
【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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