(57)【要約】【課題】通信ネットワークにおけるトラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する。【解決手段】通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析手段と、前記通信トラフィック解析手段が算出した前記変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、前記最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段とを有している。【選択図】図７
2009145011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、
計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析手段と、
前記通信トラフィック解析手段が算出した前記変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、前記最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段とを有することを特徴とする最適化評価システム。
【請求項２】
前記通信トラフィック評価手段は、
前記通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する請求項１記載の最適化評価システム。
【請求項３】
前記通信トラフィック評価手段は、
前記通信トラフィック解析手段が算出した変動分布とベキ関数との差分を求め、
求めた前記変動分布と前記ベキ関数との差分を、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いとして算出する請求項１又は請求項２記載の最適化評価システム。
【請求項４】
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、当該ルータの出線の総通信トラフィックを観測するトラフィックモニタを有し、
前記トラフィックモニタは、
通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する通信トラフィック計測手段と、
前記通信トラフィック計測手段による計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する通信トラフィック解析手段と、
トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間を記憶するメモリ手段と、
前記通信トラフィック解析手段による解析結果及び前記メモリ手段が記憶する情報を用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める通信トラフィック評価手段と、
前記通信トラフィック評価部が判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理を行うフィードバック手段とを含む請求項１記載の最適化評価システム。
【請求項５】
前記トラフィック評価手段は、
原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合するか否かを判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とが１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合することを、計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、最適なトラフィック効率を示す状態と判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とのフィッティング範囲を、スケーリング領域として、他の計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との比較処理を行う際の比較領域として求める請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項６】
前記トラフィック評価手段は、スケーリング領域の横軸上の平均値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項５記載の最適化評価システム。
【請求項７】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項８】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項９】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域内の差を積分した値として、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項１０】
前記トラフィック評価手段は、通信トラフィック計測手段が計測したトラフィックデータに基づいて得られた値、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果、又は縦軸若しくは横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いて、前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法による曲線又は直線近似手法を用いてフィッティングする請求項５から請求項９のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１１】
計測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合に、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンドを用いて探索した通信ネットワークの構成の推定結果を用いて、ノードであるルータの出次数が最大であるルータの中からランダムにルータを選択し、選択したルータに接続されたサーバに予め選択的にトラフィックモニタを有する請求項４から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１２】
計測対象とするネットワークトポロジが既知であり、且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合に、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ関数の値が大きいルータに接続されたサーバ上に予めトラフィックモニタを有する請求項４から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１３】
センターノードを備え、
前記トラフィックモニタは、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布を示す情報を、前記センターノードに送信し、
前記センターノードは、各トラフィックモニタから受信した累積確率密度分布を示す情報の比較を行うことによって、トラフィックモニタ間の誤差検出を行う請求項４から請求項１２のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１４】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価装置であって、
計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析手段と、
前記通信トラフィック解析手段が算出した前記変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、前記最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段とを
備えたことを特徴とする最適化評価装置。
【請求項１５】
前記通信トラフィック評価手段は、
通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する請求項１４記載の最適化評価装置。
【請求項１６】
前記通信トラフィック評価手段は、
前記通信トラフィック解析手段が算出した変動分布とベキ関数との差分を求め、
求めた前記変動分布と前記ベキ関数との差分を、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いとして算出する請求項１４又は請求項１５記載の最適化評価装置。
【請求項１７】
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、
前記ルータの出線の総通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する通信トラフィック計測手段と、
前記通信トラフィック計測手段による計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する通信トラフィック解析手段と、
トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間を記憶するメモリ手段と、
前記通信トラフィック解析手段による解析結果及び前記メモリ手段が記憶する情報を用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める通信トラフィック評価手段と、
前記通信トラフィック評価部が判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理を行うフィードバック手段とを有することを特徴とする請求項１４記載の最適化評価装置。
【請求項１８】
前記トラフィック評価手段は、
原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合するか否かを判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とが１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合することを、計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、最適なトラフィック効率を示す状態と判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とのフィッティング範囲を、スケーリング領域として、他の計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との比較処理を行う際の比較領域として求める請求項１４から請求項１７のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項１９】
前記トラフィック評価手段は、スケーリング領域の横軸上の平均値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１８記載の最適化評価装置。
【請求項２０】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２１】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２２】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域内の差を積分した値として、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２３】
前記トラフィック評価手段は、通信トラフィック計測手段が計測したトラフィックデータに基づいて得られた値、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果、又は縦軸若しくは横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いて、前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法による曲線又は直線近似手法を用いてフィッティングする請求項１８から請求項２２のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２４】
計測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合に、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンドを用いて探索した通信ネットワークの構成の推定結果を用いて、ノードであるルータの出次数が最大であるルータの中からランダムにルータを選択し、選択したルータに接続されたサーバに予め選択的に配置されている請求項１７から請求項２３のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２５】
計測対象とするネットワークトポロジが既知であり、且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合に、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ関数の値が大きいルータに接続されたサーバ上に予め配置されている請求項１７から請求項２３のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２６】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価方法であって、
計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求め、
算出した前記変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、前記最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行することを特徴とする最適化評価方法。
【請求項２７】
前記最適化の効果を評価する際に、
算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する請求項２６記載の最適化評価方法。
【請求項２８】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価するための最適化評価用プログラムであって、
コンピュータに、
計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める処理と、
算出した前記変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、前記最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する処理とを実行させることを特徴とする最適化評価用プログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
前記最適化の効果を評価する際に、
算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定する処理と、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定する処理と、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する処理とを実行させる請求項２８記載の最適化評価用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システム、最適化評価装置、最適化評価方法、及び最適化評価用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最適化とは、一般にある状況において最善の決定を行うこと、あるいはいくつかの選択肢の中から最善のものを選ぶことを意味する。そのような最適化の問題は数学モデルとして、以下のように定式化される。【０００３】
「与えられた制約条件の下で、目的関数と呼ばれる望ましさの尺度を表す関数が最小又は最大となるような変数の値を見つける」【０００４】
ここで、通常、変数は複数個存在するため、ｎ次元ベクトルで表し、最適化の問題を次の式（１）ように表す。【０００５】
目的関数：ｆ（ｘ）→最小
制約条件：ｘ∈Ｓ                      式（１）【０００６】
式（１）において、目的関数ｆは、Ｓを含む適当な集合上で定義された実数値関数である。また、Ｓは、この最適化の問題において変数ｘがとることができる値の集合を表す。【０００７】
また、通信ネットワークであるインターネット上においても、上記のような最適化が行われている。例えば、ＴＣＰプロトコルには、ネットワーク上の輻輳の拡大を無くすように、通信トラッフィックの送信量を最適に制御するためのスロースタートという仕組みがある。また、イーサネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ：登録商標）におけるバックプレッシャ輻輳制御（送信側に対して衝突信号を送出して、セグメント上のステーションの送信を待機させるという方法）や、ＭＡＣ制御プロトコルでフロー制御を行う「ＰＡＵＳＥコマンド」を用いた方法等が実用化されている。【０００８】
上記の他にも、ある特別なアプリケーション用のトラフィックだけを通信ネットワーク上でできるだけ早く転送するための最適化手法等もＰ２Ｐ（Ｐｅｅｒ−ｔｏ−Ｐｅｅｒ）ネットワーク等で行われている。【０００９】
長い間インターネットのトラフィック研究者達は、トラフィックはランダムな変動を示すものだと考えてきた。しかし、１９９４年にＬｅｌａｎｄ等によってトラフィックに自己相似性が存在することが報告された。それ以来、インターネット・トラフィックの振る舞いに関して数多くの研究が行われている。例えば、ＮＴＴの福田氏や高安氏等は、通信トラフィック変動の累積確率密度分布が相転移現象を示し、その臨界点において原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数が−１のベキ則分布で現れることを示した。ここで、累積確率密度分布の相転移現象において、その臨界点での分布が指数−１〜−１．３のベキ則となることが、いくつかの観測データによって示されている。【００１０】
さらに、Ｊ．Ｃ．Ｄｏｙｌｅ、Ｓ．Ｈ．Ｌｏｗ等のグループや福田氏等は、そのようなトラフィックの振る舞いの要因が、ＴＣＰやＥｔｈｅｒｎｅｔにおけるフィードバック制御及びそのフィードバックにおけるバッファ機能（又は遅延）の仕組みそのものにあることをも報告している（非特許文献１〜非特許文献３参照）。また、そのような機構をもつシステムにおける相転移における臨界点において、トラフィック効率が最大化されることが確認されている（非特許文献４参照）。【００１１】
一方で、総トラフィックではなく、アプリケーション別トラフィックではベキ則を示さない可能性があることや、現在の支配的なトラフィックであるＰ２ＰとＷｅｂに関しては、その集合（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）したトラフィックがベキ則を示すことが分かっている。しかし、これらは現象として認識されているだけであり、通信トラフィックの最適化手法の評価にこれらの現象を用いた例はない。【００１２】
通信トラフィックの最適制御手法については、上記で例として挙げたものを含めて、基本的にはその有効性をシミュレーション上の簡易的なネットワークモデルによって確認したものでしかない。従って、実際のインターネットやその他の通信ネットワーク上で、それらの最適化手法が、本当に最適であるか否か（つまり、目的関数を最小又は最大にしているか否か）を把握することはできない。【００１３】
【非特許文献１】John C. Doyle,etc, "Robustness and the Internet: Theoretical Foundations", March5th, 2002.
【非特許文献２】MisakoTakayasu, etc, "Dynamic phase transition observed in the Internet trafficflow", September 21st, 1999.
【非特許文献３】KensukeFukuda, etc, "Origin of critical behavior in Ethernet traffic", July21st, 2000.
【非特許文献４】KensukeFukuda, etc, "A cause of self-similarity in TCP traffic", March 15th,2005.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
通信トラフィックの最適制御手法においては、シミュレーションにおけるモデル化されたネットワークの構造及び様々な条件と、実際のネットワークのそれら構造及び条件とが異なる。そのため、大規模通信ネットワークのトラフィック特性について最適化手法を講じたことによる効果を、一般的には定量的に把握することはできない。【００１５】
そこで、本発明は、通信ネットワークにおけるトラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価できる最適化評価システム、最適化評価装置、最適化評価方法及び最適化評価用プログラム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】
【００１６】
本発明による最適化評価システムは、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析手段と、前記通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段とを備えたことを特徴とする。【００１７】
本発明による最適化評価装置は、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価装置であって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析手段と、前記通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段とを備えたことを特徴とする。【００１８】
本発明による最適化評価方法は、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価方法であって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求め、算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価することを特徴とする。【００１９】
本発明による最適化評価用プログラムは、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価するための最適化評価用プログラムであって、コンピュータに、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める機能と、前記算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する機能とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、通信ネットワークにおけるトラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図に基づいて説明する。【００２２】
実施形態１．
以下、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。本発明の実施形態は、通信ネットワーク、特にフィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について最適化を行う最適化手法に関し、その最適化手法の評価方法に関する。【００２３】
前述したように、一般に、通信トラフィックの最適制御手法においては、シミュレーションにおけるモデル化されたネットワークの構造及び様々な条件と、実際のネットワークのそれら構造及び条件とが異なる。そのため、第１の問題点として、大規模通信ネットワークのトラフィック特性について最適化手法を講じたことによる効果を、一般的には定量的に把握することはできない。【００２４】
また、通信トラフィックの最適制御手法においては、各最適化手法の効果検証に用いるシミュレーションにおけるモデル化されたネットワークの構造及び様々な条件がそれぞれ異なり、且つ第１の問題点で示したように、最適化の評価における定量性がない。また、通信トラフィックを最適化する一般的なアルゴリズムでは、基本的に通信トラフィックを観測し、それを一定時間の遅延（統計量の使用等）をもって、フィードバックをかけている。しかし、その場合に、通信トラフィックの変動分布が相転移を示し、且つその臨界点において通信トラフィックの変動分布がベキ則を示し、さらに通信トラフィックの効率が最大化されることが確認されていない。そのため、第２の問題点として、大規模通信ネットワークのトラフィック特性について最適化手法を講じたことによる効果を、一般的には、他の最適化手法を用いたことによる効果と比較することができない。【００２５】
そこで、本発明の実施形態では、通信ネットワーク 、特にフィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークのトラフィック効率が相転移の臨界点で最適となり、且つそのときの通信トラフィック変動分布がベキ則を示すことに着目し、何らかの通信トラフィック効率の最適化を行う最適化手法に関し、その最適化手法あるいはその最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価することが可能な評価システムを提供する。【００２６】
また、本発明では、通信ネットワーク 、特にフィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークのトラフィック効率が相転移の臨界点で最適となり、且つそのときにおける通信トラフィックの変動分布がベキ則を示すことに着目し、何らかの通信トラフィック効率の最適化を行う最適化手法に関し、その最適化手法の有効性及び最適化変数の有効性を定量的に評価することができるシステムを提供する。【００２７】
図１は、本発明の実施形態による最適化評価システムの構成の一例を示すブロック図である。図１には、本発明の一実施形態として、通信ネットワーク、特にフィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について最適化を行う最適化手法に関して、その最適化手法あるいはその最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価する評価方法、及び有効性を定量的に把握することができるシステムの構成が示されている。【００２８】
本実施形態において、最適化評価システムは、既存の通信ネットワークであるインターネットや、インターネットサービスプロバイダが管理するネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、その他の小規模又は大規模な殆ど全ての通信ネットワークにおける通信トラフィック特性の最適化の効果を評価する用途に適用できる。特に、フィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について用いられている最適化手法の有効性、及び最適化変数の有効性を定量的に評価する用途に適用できる。また、それらの最適化手法あるいはそれらの最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価する用途に適用できる。【００２９】
図１に示すように、最適化評価システムは、複数のルータ１（１ａ−１，１ａ−２・・・、１ｂ−１，１ｂ−２・・・）と、帯域制御装置２ａ，２ｂと、トラフィックモニタ３ａ，３ｂとを含む。なお、図１では、２つの帯域制御装置２ａ，２ｂが示されているが、帯域制御装置は２つに限らず、例えば、最適化評価システムは、３以上の帯域制御装置を含んでもよい。また、図１では、２つのトラフィックモニタ３ａ，３ｂが示されているが、トラフィックモニタは２つに限らず、例えば、最適化評価システムは、３以上のトラフィックモニタを含んでもよい。【００３０】
なお、以下、帯域制御装置２ａ，２ｂを包括的に表現する場合、又は帯域制御装置２ａ，２ｂのいずれかを指す場合に、単に帯域制御装置２とも表現する。また、以下、トラフィックモニタ３ａ，３ｂを包括的に表現する場合、又はトラフィックモニタ３ａ，３ｂのいずれかを指す場合に、単にトラフィックモニタ３とも表現する。【００３１】
図１において、ルータ１は、自らに記述された経路制御設定に従って、到着した通信パケットを次のルータに転送する機能を備える。具体的には、ルータ１は、経路制御を行うためのルートテーブルを予めメモリ等の記憶部に記憶している。そして、ルータ１は、通信パケットを受信すると、ルートテーブルの設定内容に従って経路制御を行い、受信した通信パケットを次のルータに送信する。【００３２】
また、図１において、帯域制御装置２は、例えば、シェイピング／フィルタリング装置によって実現される。帯域制御装置２は、自らに記述された制御設定に従って、到着した通信パケットの次のルータへの転送の可否を判断する機能を備える。また、帯域制御装置２は、転送可能に設定されている通信パケットのみを次のルータに転送する機能を備える。【００３３】
具体的には、帯域制御装置２は、転送可否の判定及び経路制御を行うためのルートテーブルを予めメモリ等の記憶部に記憶している。そして、帯域制御装置２は、通信パケットを受信すると、ルートテーブルの設定内容に従って、受信した通信パケットの転送可否を判定する。また、帯域制御装置２は、転送可能と判定すると、ルートテーブルの設定内容に従って、通信パケットを次のルータに送信する。一方、帯域制御装置２は、転送不可と判定すると、通信パケットを次のルータに送信しないように制御する。【００３４】
トラフィックモニタ３は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。なお、本実施形態において、トラフィックモニタ３は、ネットワークトポロジが既知であるか不知であるかにかかわらず、原則的にハブに配置されるものとする。【００３５】
図１に示すように、トラフィックモニタ３は、ルータ１の出線側のトラフィックの状態を、自らに記述された監視機能設定に従って観測する機能を備える。具体的には、トラフィックモニタ３は、トラフィックを監視するための監視テーブルを予めメモリ等の記憶部に記憶している。そして、トラフィックモニタ３は、監視テーブルの設定内容に従って、ルータ１の出船側のトラフィックの状態を監視する。【００３６】
また、トラフィックモニタ３は、できるだけ多くの種類の通信トラフィックを観測可能とするために、帯域制御装置２が出線側に設置されているルータの少なくとも１ホップ前のルータの出線側に設置される。図１に示す例では、例えば、トラフィックモニタ３ａが、帯域制御装置２ａが出線側に設置されているルータ１ａ−１の１ホップ前のルータ１ａ−２の出線側に設置されている場合が示されている。なお、この場合、具体的には、帯域制御装置２ａの２ホップ前のルータ１ａ−３にトラフィックモニタ３ａを配置するようにすればよい。また、例えば、トラフィックモニタ３ｂが、帯域制御装置２ｂが出線側に設置されているルータ１ｂ−１の１ホップ前のルータ１ｂ−２の出線側に設置されている場合が示されている。なお、この場合、具体的には、帯域制御装置２ｂの２ホップ前のルータ１ｂ−３にトラフィックモニタ３ｂを配置するようにすればよい。【００３７】
図１に示す領域４０ａ，４０ｂは、それぞれ通信ネットワークを示している。領域４０ａ，４０ｂは、特に、フィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について最適化を行う最適化手法に関し、その最適化手法あるいはその最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価する評価方法、及び有効性を定量的に把握することができるシステムを構築する主体が観測可能なネットワークの範囲である。本実施形態では、例えば、トラフィックモニタ３ａは、領域４０ａで示された通信ネットワークの通信トラフィックを監視することができる。また、例えば、トラフィックモニタ３ｂは、領域４０ｂで示された通信ネットワークの通信トラフィックを監視することができる。【００３８】
なお、以下、領域４０ａ，４０ｂを包括的に表現する場合、又は領域４０ａ，４０ｂのいずれかを指す場合に、単に領域４０とも表現する。【００３９】
トラフィックモニタ３は、観測可能領域４０内に少なくとも１台以上配置される。トラフィックモニタ３は、直接あるいは間接的にトラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と、変数Ｘとを考えたときに、Ｘ≧ｘとなるその通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）又はＸ＜ｘとなるその通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）の補分布（ＣＣＤＦ）を計算する。なお、変数Ｘは、例えば、輻輳持続時間やパケット往復時間（ＲＴＴ）のサイズ等である。また、値ｘは、例えば、トラフィックモニタ３が観測した輻輳持続時間やパケット往復時間の数値である。また、トラフィックモニタ３は、さらにその輻輳持続時間やパケット往復時間の観測開始時間と観測終了時間とを、後述するメモリ手段５に保持（記憶）する。【００４０】
図２は、図１に示すトラフィックモニタ３の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、トラフィックモニタ３は、通信トラフィックモニタ部４と、通信トラフィック解析部５と、メモリ手段６と、通信トラフィック評価部７と、フィードバック部８とを含む。【００４１】
通信トラフィックモニタ部４は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。通信トラフィックモニタ部４は、通信トラフィックを観測し、そのパケットサイズ、パケット到着間隔等をモニタする機能を備える。具体的には、通信トラフィックモニタ部４は、ルータ１から通信パケットを受信し、受信した通信パケットのパケットサイズやパケット到着間隔を計測する。【００４２】
通信トラフィック解析部５は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。通信トラフィック解析部５は、通信トラフィックモニタ部４による通信トラフィックの観測結果に基づいて、（１）トラフィック特性（パケット長やパケット到着間隔等）別に観測データを再構築する機能を備える。また、通信トラフィック解析部５は、（２）直接あるいは間接的にトラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と、変数Ｘとを考えたときに、Ｘ≧ｘとなるその通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）、又はＸ＜ｘとなるその通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）の補分布（ＣＣＤＦ）を計算する機能を備える。【００４３】
メモリ手段６は、具体的には、情報処理装置が備えるメモリやハードディスク装置等の記憶装置によって実現される。メモリ手段６は、（１）トラフィック特性毎の閾値（事前設定値）、（２）トラフィック特性（パケット長やパケット到着間隔等）、及び（３）各パケットの観測開始／終了時間を保持（記憶）する。【００４４】
通信トラフィック評価部７は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。通信トラフィック評価部７は、通信トラフィック解析部５の解析結果及びメモリ手段６が記憶する情報を用いて、（１）トラフィック特性（パケット長やパケット到着間隔等）別の観測データを、原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数と比較する機能を備える。また、通信トラフィック評価部７は、（２）観測した通信トラフィックがルータ１のバッファや通信帯域等の制限に対して十分に余裕がある状態であるか否か、あるいはそれらの制限を超えて輻輳が発生している状態であるか否かを評価（判定）する機能を備える。また、通信トラフィック評価部７は、それらの余裕の程度や輻輳の程度を評価（算出）する機能を備える。【００４５】
フィードバック部８は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵ及びネットワークインタフェース部によって実現される。フィードバック部８は、通信トラフィック評価部７が求めた評価結果を、最適化手法に従って通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた装置／システムにフィードバックする機能を備える。【００４６】
例えば、フィードバック部８は、通信トラフィック評価部７が求めた評価結果を示す情報を、シェイピング／フィルタリング装置によって実現される帯域制御装置２に送信する。また、例えば、フィードバック部８は、通信トラフィック評価部７が求めた評価結果を示す情報を、ＴＣＰの再送制御におけるスロースタート（Slow-Start）アルゴリズムを実現する装置／システムに送信してもよい。また、例えば、フィードバック部８は、通信トラフィック評価部７が求めた評価結果を、イーサネットにおけるバックオフ（Backoff ）制御を実現する装置／システムに送信してもよい。さらに、例えば、フィードバック部８は、通信トラフィック評価部７が求めた評価結果を、ネットワークフィルタ（ＮＷフィルタ：例えば、あるアプリケーションによるデータのみ通過させるもの。）を実現する装置／システムに送信してもよい。【００４７】
なお、以上に最適化評価システムの構成を述べたが、図２に示すフィードバック部８における最適化手法に従って通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた装置／システムに対するフィードバックの手段、及びその最適化手法での通信トラフィック評価部７が求めた評価結果の使用方法については、当業者にとってよく知られており、また本発明の直接の特徴点ではないので、その詳細な構成の説明を省略する。【００４８】
また、本実施形態において、トラフィックモニタ３の記憶装置（図示せず）は、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価するための各種プログラムを記憶している。例えば、トラフィックモニタ３の記憶装置は、コンピュータに、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める通信トラフィック解析処理と、算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価処理とを実行させるための最適化評価用プログラムを記憶している。【００４９】
次に、動作について説明する。以下、通信ネットワーク、特にフィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について最適化を行う最適化手法に関して、その最適化手法あるいはその最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価するとともに、最適化の有効性を定量的に把握することができる最適化評価システムの動作を説明する。図３は、最適化評価システムが通信トラフィック特性の最適化の効果を評価する処理の一例を示す流れ図である。【００５０】
（α）まず、２つの事前準備段階を設けて、最適化評価システムを以下のように構築しておく。【００５１】
準備１：直接あるいは間接的にトラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と、変数Ｘとを考えたときに、Ｘ≧ｘとなるその累積確率密度分布（ＣＤＦ）を計算する機能をトラフィックモニタ３に予め搭載する。なお、変数Ｘは、例えば、輻輳持続時間やパケット往復時間（ＲＴＴ）のサイズ等である。また、値ｘは、例えば、トラフィックモニタ３が観測した輻輳持続時間やパケット往復時間の数値である。【００５２】
ここで、Ｘ≧ｘとは、変数の値Ｘがある値ｘ以上となるような場合を示す。つまり、Ｘ≧ｘは、座標空間において横軸に変動変数Ｘをとり、縦軸に累積確率密度分布をとった場合に、変数がＸのときの累積確率密度分布の値がｘ以上の全ての場合の累積確率密度分布の和になることを意味する。【００５３】
なお、本実施形態では、Ｘ≧ｘとなる累積確率密度分布（ＣＤＦ）を求める場合を示しているが、Ｘ＜ｘとなる累積確率密度分布（ＣＤＦ）を求めるようにしてもよい。ここで、Ｘ＜ｘとなる累積確率密度分布（ＣＤＦ）を計算した場合には、その補分布である補累積確率密度分布（ＣＣＤＦ）を再計算すれば、元のＸ≧ｘとなるその累積確率密度分布（ＣＤＦ）となる。そのため、累積確率密度分布（ＣＤＦ）としては、結局、Ｘ≧ｘあるいはＸ＜ｘとなるもののいずれを計算してもよい。【００５４】
準備２：トラフィックモニタ３を予め帯域制御装置２の２ホップ以上前のルータ１に配置し、その出線側の総通信トラフィックを観測させる。なお、冗長性を考慮して、観測領域４０内にトラフィックモニタ３を少なくとも２つ配置することが望ましい。【００５５】
ただし、トラフィックモニタ３は、通信トラフィックについて、準備１で示した変数Ｘを全て取得可能であるか、あるいは殆ど（例えば、９０パーセント以上）取得可能であることが必要である。このことは、前述したように、「総トラフィックではなく、アプリケーション別トラフィックではベキ則を示さない可能性があること」、及び「現在の支配的なトラフィックであるＰ２ＰとＷｅｂに関しては、その集合（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）したトラフィックがベキ則を示すことが分かっている」という条件を満たすためである。【００５６】
トラフィックモニタ３は、上記に示した事前準備が行われていることによって、通信ネットワークの観測領域４０内で通信される通信トラフィックを随時観測する（ステップＳ１０１）。具体的には、トラフィックモニタ３は、前段のルータ１から通信パケットを受信し、受信した通信パケットのパケットサイズやパケット到着間隔を計測する。【００５７】
また、トラフィックモニタ３は、観測した通信トラフィックを示すデータを随時メモリ手段６に蓄積する（ステップＳ１０２）。具体的には、トラフィックモニタ３は、計測したパケットサイズやパケット到着間隔のデータを随時メモリ手段６に蓄積する。【００５８】
また、トラフィックモニタ３は、所定のタイミングで（例えば、所定時間毎に）、Ｘ≧ｘとなる通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）を算出する（ステップＳ１０３）。なお、トラフィックモニタ３は、Ｘ＜ｘとなる通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）の補分布（ＣＣＤＦ）を算出するようにしてもよい。【００５９】
（β）次に、トラフィックモニタ３は、予め準備１で搭載された計算機能を用いて、観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布（ＣＤＦ）あるいは補累積確率密度分布（ＣＣＤＦ）が、ベキ則を示すか否かの判定を行う（ステップＳ１０４）。以下、図３を参照して、ベキ則を示すか否かの判定処理を説明する。【００６０】
トラフィックモニタ３は、予め準備１で搭載された計算機能を用いて、通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法等の曲線あるいは直線近似手法を用いてフィッティングする処理を行う。【００６１】
しかし、一般に、通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布において観測する変数の値が大きい領域は、ルータ１のバッファサイズの上限や通信容量の上限等によって指数関数的に減少する。また、観測する変数が小さい領域は、通常の観測がサンプリングで行われるために、その精度の粗さによって飽和する。これらの理由により、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数をフィッティングさせる領域は、それらの領域間であることが必要である。【００６２】
また、トラフィックモニタ３は、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数と、観測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅ（１桁）又はそれ以上の範囲で適合するか否かを判定する。また、トラフィックモニタ３は、トラフィックモニタ３は、１ｄｅｃａｄｅ（１桁）又はそれ以上の範囲で適合することを、観測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、ベキ則を示すか否かを判定する。そして、トラフィックモニタ３は、このベキ則を示すと判定すると（ステップＳ１０４のＹ）、そのベキ則を示す領域をスケーリング領域と定義し、そのスケーリング領域をメモリ手段６に記憶させる（ステップＳ１０５）。【００６３】
一方、ここまでの処理で、トラフィックモニタ３は、予め準備１で搭載された計算機能を用いて、通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１のベキ関数とを比較した結果、ベキ則である状態であると判定しなかった場合には（ステップＳ１０４のＮ）、スケーリング領域を、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１のベキ関数の０．１〜０．００１の範囲に設定する。そして、トラフィックモニタ３は、設定したスケーリング領域を、メモリ手段６に記憶させる（ステップＳ１０６）。【００６４】
以上の処理を実行することによって求めた累積確率密度分布（又は、その補分布）やスケーリング領域に基づいて、以下、トラフィックモニタ３は、通信トラフィック特性に関する最適化手法及びその最適化手法上の設定変数の最適性の評価を行う。【００６５】
具体的には、トラフィックモニタ３は、観測した通信トラフィックがルータ１のバッファや通信帯域等の制限に対して十分に余裕がある状態であるか否か、あるいはそれらの制限を超えて輻輳が発生している状態であるか否かを評価（判定）する。また、トラフィックモニタ３は、輻輳が発生している場合に、それらの余裕の程度や輻輳の程度を評価（算出）する。【００６６】
ここで、適用されている最適化手法及びその最適化手法上の設定変数によって通信トラフィックが最適な状態ではなく十分に余裕のある状態にある場合には、累積確率密度分布が原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数における上記（β）で定義したスケーリング領域において、ベキ関数に対して、観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が下側（負側）となる。逆に、輻輳が発生している場合には、スケーリング領域において、ベキ関数に対して、観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が上側（正側）となる。【００６７】
そこで、トラフィックモニタ３は、（Ａ）上記（β）で定義したスケーリング領域において、累積確率密度分布が原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数に対して垂線を引いたものとして、累積確率密度分布が上側になる場合を正であるとし、累積確率密度分布が下側になる場合を負であるとして、最適状態からのずれの方向を定義する。そのようすることによって、トラフィックモニタ３は、適用されている最適化手法及びその最適化手法上の設定変数によって、通信トラフィックの余裕がある状態であるか否か、又は輻輳が発生している状態であるか否かを評価（判定）することができる。【００６８】
なお、トラフィックモニタ３は、具体的には、ステップＳ１０３で求めた累積確率密度分布（又は、その補分布）と、ステップＳ１０５，Ｓ１０６でメモリ手段６に記憶させたスケーリング領域とに基づいて、スケーリング領域において、ベキ関数に対して、観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が正側であるか負側であるかを判定する（ステップＳ１０７）。【００６９】
トラフィックモニタ３は、ベキ関数に対して観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が正側であれば（ステップＳ１０７の上）、通信トラフィックが最適状態を超えて余裕がない状態であると判定する（ステップＳ１０８）。一方、トラフィックモニタ３は、ベキ関数に対してに対して観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が負側であれば（ステップＳ１０７の下）、通信トラフィックが最適状態まで余裕がある状態であると判定する（ステップＳ１０９）。【００７０】
（Ｂ）次に、トラフィックモニタ３は、余裕度又は輻輳の度合いを、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数と、上記（β）で定義したスケーリング領域における観測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との差分で定義して求める。すなわち、トラフィックモニタ３は、通信トラフィック特性の最適状態からのずれ量を評価する処理を行う（ステップＳ１１０）。この場合、トラフィックモニタ３は、求める差分として、上記（β）で定義したスケーリング領域における横軸上の平均値を用いて差分を求める。【００７１】
上記（Ａ），（Ｂ）の処理を実行することによって、トラフィックモニタ３は、適用されている最適化手法及びその最適化手法上の設定変数の最適性の度合いの定量的評価を行うことが可能となる。従って、その最適化手法の有効性及び最適化変数の有効性を定量的に把握することができる。【００７２】
なお、上記の（β）で示した「予め準備１で搭載された計算機能を用いて、通信トラフィック特性変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法等の曲線あるいは直線近似手法を用いてフィッティングする」方法は、トラフィックモニタ３による観測トラフィックデータから得られた値そのままでもよい。また、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果を用いてもよいし、縦軸／横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いてもよい。【００７３】
また、上記の（β）で示した「ここまでの処理で、トラフィックモニタ３は、予め準備１で搭載された計算機能を用いて、通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数とを比較した結果、ベキ則である状態であると判定しなかった場合には、スケーリング領域を、原点を１０の０乗（すなわち、「１」）にとったときの指数−１のベキ関数の０．１〜０．００１の範囲に設定する。そして、トラフィックモニタ３は、設定したスケーリング領域を、メモリ手段６に記憶させる。」については、スケーリング領域とする原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数−１のベキ関数の範囲が、０．１〜０．００１の任意の１ｄｅｃａｄｅ（１桁）又はそれ以上の範囲であってもよい。【００７４】
また、上記（Ｂ）で示した「余裕度又は輻輳の度合い」である「累積確率密度分布が指数−１のベキ関数と、上記（β）で定義したスケーリング領域におけるトラフィックモニタ３で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との差分」として、トラフィックモニタ３は、上記（β）で定義したスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて求めてもよい。また、トラフィックモニタ３は、上記（β）で定義したスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて求めてもよい。【００７５】
また、上記（Ｂ）で示した「余裕度又は輻輳の度合い」である「累積確率密度分布が指数−１のベキ関数と、上記（β）で定義したスケーリング領域における観測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との差分」として、トラフィックモニタ３は、図４に示す方法に従って差分を求めてもよい。すなわち、トラフィックモニタ３は、原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数と、トラフィックモニタ３での観測によって得られたデータの累積確率密度分布とのそのスケーリング領域内における差を積分した値を求めてもよい。なお、図４は、一例として、非特許文献４に示された通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布において、ベキ関数と累積確率密度分布との差分を積分で表したものである。【００７６】
さらに、上記（Ｂ）で示した「余裕度又は輻輳の度合い」である「累積確率密度分布が指数−１のベキ関数と、上記（β）で定義したスケーリング領域における観測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との差分」として、トラフィックモニタ３は、図５に示す方法に従って差分を求めてもよい。すなわち、トラフィックモニタ３は、原点を１０の０乗（すなわち「１」）にとったときの指数−１〜−１．３のベキ関数を、トラフィックモニタ３での観測によって得られたデータの累積確率密度分布のスケーリング領域の値の小さい端まで平行移動し、その平行移動した指数−１〜−１．３のベキ関数と、トラフィックモニタ３による観測によって得られたデータの累積確率密度分布とのそのスケーリング領域内における差を積分した値を求めてもよい。なお、図５は、一例として、非特許文献４に示された通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布において、ベキ関数と累積確率密度分布との差分を積分で表したものである。【００７７】
その後、トラフィックモニタ３は、ステップＳ１０７〜Ｓ１１０で求めた評価結果を、最適化手法に従って通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた装置／システム（例えば、帯域制御装置２）にフィードバックする。具体的には、トラフィックモニタ３は、通信トラフィックに余裕があるか否かを示す情報や輻輳が発生しているか否かを示す表か情報を、最適化機能を備えた装置／システムに送信する。また、例えば、トラフィックモニタ３は、通信トラフィックの余裕度や輻輳の度合いを示す情報を、最適化機能を備えた装置／システムに送信する。【００７８】
最適化機能を備えた装置／システム（例えば、帯域制御装置２）を管理するシステム管理者は、例えば、システム管理用の端末を操作して、トラフィックモニタ３から送信された評価情報に基づいて、最適化機能による最適化の効果の評価結果を確認する。この場合、システム管理用の端末は、トラフィックモニタ３から送信された評価情報に基づいて、例えば、通信トラフィックに余裕があるか否かを示す情報や輻輳が発生しているか否かを示す表か情報を出力（例えば、表示）する。また、例えば、システム管理用の端末は、通信トラフィックの余裕度や輻輳の度合いを示す情報を出力（例えば、表示）する。【００７９】
また、例えば、システム管理用の端末は、トラフィックモニタ３から送信された評価情報に基づいて、図４や図５に示すように、座標軸上に通信トラフィック特性の変動の累積確率分布とベキ関数との関係を図示したり、余裕度や輻輳の度合いとして求めた積分値を図示してもよい。【００８０】
また、例えば、通信トラフィックに余裕があるか否かや輻輳が発生しているか否かを複数段階にレベル分けして出力するようにしてもよい。この場合、例えば、トラフィックモニタ３は、求めた余裕度や輻輳の度合いの値が第１の閾値以上であるか否かを判定し、第１の閾値以上であれば、通信トラフィックの余裕レベルや輻輳レベルが「大」であると判定する。また、トラフィックモニタ３は、求めた余裕度や輻輳の度合いの値が第１の閾値より小さいが、第２の閾値以上であれば、通信トラフィックの余裕レベルや輻輳レベルが「中」であると判定する。さらに、トラフィックモニタ３は、求めた余裕度や輻輳の度合いの値が第２閾値よりも小さければ、通信トラフィックの余裕レベルや輻輳レベルが「小」であると判定する。そして、システム管理用の端末は、例えば、トラフィックモニタ３からの評価結果に基づいて、通信トラフィックの余裕レベルや輻輳レベルを「大」、「中」、「小」の３段階で出力（表示）する。【００８１】
そして、システム管理者は、出力された評価結果に基づいて通信トラフィック特性を最適化するための各種設定変数等の変更が必要か否かを判断するとともに、それら設定変数の値をどの程度の値にすればよいかを判断する。そして、システム管理者は、例えば、システム管理用の端末を操作して、最適化機能を備えた装置／システム（例えば、帯域制御装置２）の設定を変更する操作を行う。【００８２】
最適化機能を備えた装置／システム（例えば、帯域制御装置２）は、システム管理者の操作に従って、トラフィックモニタ３からの評価結果に基づいて、通信トラフィック特性の最適化のための設定変数等を変更する処理を実行する。例えば、最適化機能を備えた装置／システムは、ネットワークフィルタを実現する装置／システムである場合には、システム管理者の操作に従って、ネットワークフィルタにおけるパケットサイズやポート（port）番号を変更する処理を行う。【００８３】
以上に説明したように、本実施形態によれば、観測（計測）した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの累積確率密度分布（ＣＤＦ）を求め、算出した累積確率密度分布（ＣＤＦ）がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する。すなわち、ある既存の通信ネットワークの観測データに基づいて、最適化の効果を定量的に評価する。そのため、通信ネットワークのトラフィック特性に適用される最適化手法、及びその最適化手法のベンチマークを、少なくとも相対的定量性をもって行うことができる。従って、通信ネットワークにおけるトラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価することができる。また、大規模通信ネットワークのトラフィック特性について最適化手法を講じたことによる効果を、他の最適化手法を用いたことによる効果と比較することができる。【００８４】
なお、上記の効果は、局所測定による観測データを用いても、総通信トラフィックを観測すれば、トラフィック特性の変動が最適効率時にはベキ則を示す性質を利用したものである。すなわち、相転移とその臨界点におけるベキ則の発生は、総通信トラフィック計測によって得られ、さらにベキ則は自己相似性を示す（つまり、測定するスケールによらない）ためである。【００８５】
また、本実施形態によれば、ベキ則は自己相似性を示す（つまり、測定するスケールによらない。システムサイズに依存しない）ので、最適化の効果を評価する際の計算量とそのための計算リソースを大幅に削減可能である。【００８６】
また、本実施形態によれば、トラフィックモニタ３は、ネットワークトポロジが既知であるか不知であるかにかかわらず、原則的にハブに配置される。そのため、取得されるトラフィックの累積確率密度分布（ＣＤＦ）又は補累積確率密度分布（ＣＣＤＦ）において、両端（確率分布の高い又は低い部分）における揺らぎ誤差を小さくすることができる。【００８７】
なお、本実施形態では、トラフィックモニタ３の配置について、準備２で示したように、「予め帯域制御装置２の２ホップ以上前のルータ１に配置する（ただし、冗長性を考慮して、観測領域４０内にトラフィックモニタ３を少なくとも２つ配置することが望ましい。」としたが、トラフィックモニタ３の配置方法は、本実施形態で示したものに限られない。例えば、対象とするネットワークのトポロジの構成によって、トラフィックモニタ３を、次のように配置してもよい。【００８８】
例えば、（１）観測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンド等で探索した結果を用いて、ノードであるルータ１の出次数（出力リンクの数）が最大のルータからランダムに選択する。そして、その選択したルータに接続されたサーバに選択的にトラフィックモニタ３を配置する。【００８９】
また、例えば、（２）ネットワークトポロジが既知で且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ（＊）の大きなルータ（ハブ）に接続されたサーバ上にトラフィックモニタ３を配置する。【００９０】
ここで、ネットワーク内の任意のｉ番目のルータをルータｉと表すと、ルータｉのＢｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓは、任意の2つのルータ間の最短経路が，ノードｉ（すなわち、ルータｉ）を通る数で計算される。一般に、ルータの次数がベキ則を示すネットワークでは、スモールワールド性により、ハブを経由することで任意の２つのノード間距離が短くなるので、平均的にハブのＢｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓが高くなる傾向がある。しかし、ルータ群とルータ群をつなぐ役割を有するルータ（ブリッジルータ）とは、低い次数しかもたないが、そのＢｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓは大きくなる。【００９１】
ルータｖを通るＢｅｔｗｅｎｎｎｅｓｓ（Ｂ（ｖ））は、次の式（２）で表される。【００９２】
Ｂ（ｖ）＝Σ［σｗ，ｗ’（ｖ）／σｗ，ｗ’］
ｗ≠ｗ’≠ｖ          式（２）【００９３】
ここで、式（２）において、σｗ，ｗ’は、ノードｗからノードｗ’への最短経路数である。また、σｗ，ｗ’（ｖ）は、ノードｖを通るノードｗからノードｗ’への最短経路数である。【００９４】
上記のように、（１）又は（２）に示すルールに従って、トラフィックモニタ３をネットワーク内に配置するようにしてもよい。【００９５】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を図面を参照して説明する。図６は、第２の実施形態における最適化評価システムの構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態では、最適化評価システムが、図１で示した構成要素に加えて、センターノード９を含む点で、第１の実施形態と異なる。【００９６】
図６に示すように、複数のトラフィックモニタ３で観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布の情報を、定期的又は不定期に、自律分散的あるいは集中制御的に、センターノード９に送信するようにしてもよい。そして、センターノード９は、各トラフィックモニタ３から受信した通信トラフィック特性の累積確率密度分布の情報の比較を行って、誤差検出を行うようにしてもよい。【００９７】
本実施形態において、各トラフィックモニタ３は、第１の実施形態で示した機能に加えて、観測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布の情報を、所定のタイミングで（例えば、所定期間毎に）センターノード９に送信する機能を備える。なお、各トラフィックモニタ３のその他の機能は、第１の実施形態で示した機能と同様である。【００９８】
センターノード９は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。センターノード９は、各トラフィックモニタ３から受信した通信トラフィック特性の累積確率密度分布の情報を比較して、トラフィックモニタ３間の誤差検出を行う機能を備える。【００９９】
また、センターノード９は、トラフィックモニタ３のメモリ手段６に保持（記憶）された観測したトラフィック変動のＸ≧ｘとなる累積確率密度分布（ＣＤＦ）分布（又は、Ｘ＜ｘとなるその累積確率密度分布（ＣＤＦ）の補分布（ＣＣＤＦ）でもよい。）と、観測開始時間及び観測終了時間とを、各トラフィックモニタ３から受信する。また、センターノード９は、累積確率密度分布（又は、その補分布）と、観測開始時間及び観測終了時間とを用いて、時系列なトラフィック変動をトラフィックモニタ毎に解析する。そして、センターノード９は、そのリアプノフ指数（あるいはハースト指数でもよい。）を計算する。【０１００】
上記の処理を実行することによって、ネットワークの時間的な変化に対する通信トラフィックにおいて、適用されている最適化手法及びその最適化手法上の設定変数が、今後も有効であるか否かを評価することが可能となる。【０１０１】
なお、本実施形態において、ルータ１や帯域制御装置２の機能は、第１の実施形態で示したそれらの機能と同様である。【０１０２】
以上に説明したように、本実施形態によれば、第１の実施形態で示した効果に加えて、センターノード９が各トラフィックモニタ３から受信した累積確率密度分布の情報の比較処理を行うように構成されているので、トラフィックモニタ３間の誤差検出を行うことができる。【０１０３】
また、本実施形態によれば、累積確率密度分布（又は、その補分布）と、観測開始時間及び観測終了時間とに基づいて、非常に長い（又は、無限の）時間差での軌道の離れ方の極微な指数関数的速度を表すリアプノフ指数やハースト指数を求めるので、適用されている最適化手法及びその最適化手法上の設定変数が、今後も有効であるか否かを評価することができる。【０１０４】
次に、本発明による最適化評価システムの最小構成について説明する。図７は、最適化評価システムの最小の構成例を示すブロック図である。最適化評価システムは、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価するシステムである。図１に示すように、最適化評価システムは、最小の構成要素として、少なくとも通信トラフィック解析部５及び通信トラフィック評価部７を含む。【０１０５】
通信トラフィック解析部５は、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布を求める機能を備える。また、通信トラフィック評価部７は、通信トラフィック解析部５が算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する機能を備える。【０１０６】
図７に示す最小構成の最適化評価システムによれば、通信ネットワークにおけるトラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価することができる。【０１０７】
なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）〜（１７）に示すような最適化評価システム及び最適化評価装置の特徴的構成が示されている。【０１０８】
（１）最適化評価システムは、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布（例えば、累積確率密度分布（ＣＤＦ）。補累積確率密度分布（ＣＣＤＦ）。）を求める通信トラフィック解析手段（例えば、通信トラフィック解析部５によって実現される）と、通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段（例えば、通信トラフィック評価部７によって実現される）とを備えたことを特徴とする。【０１０９】
（２）最適化評価システムにおいて、通信トラフィック評価手段は、通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定し、変動分布がベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定し、変動分布がベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定するように構成されていてもよい。【０１１０】
（３）最適化評価システムにおいて、通信トラフィック評価手段は、通信トラフィック解析手段が算出した変動分布とベキ関数との差分を求め、求めた変動分布とベキ関数との差分を、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いとして算出するように構成されていてもよい。【０１１１】
（４）最適化評価システムは、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータ（例えば、ルータ１）に配置され、当該ルータの出線の総通信トラフィックを観測するトラフィックモニタ（例えば、トラフィックモニタ３）を備え、トラフィックモニタは、通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する通信トラフィック計測手段（例えば、通信トラフィックモニタ部４によって実現される）と、通信トラフィック計測手段による計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する通信トラフィック解析手段（例えば、通信トラフィック解析部５によって実現される）と、トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間を記憶するメモリ手段（例えば、メモリ手段６によって実現される）と、通信トラフィック解析手段による解析結果及びメモリ手段が記憶する情報を用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める通信トラフィック評価手段（例えば、通信トラフィック評価部７によって実現される）と、通信トラフィック評価部が判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理を行うフィードバック手段（例えば、フィードバック部８によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。【０１１２】
（５）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合するか否かを判定し、ベキ関数と累積確率密度分布とが１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合することを、計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、最適なトラフィック効率を示す状態と判定し、ベキ関数と累積確率密度分布とのフィッティング範囲を、スケーリング領域として、他の計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との比較処理を行う際の比較領域として求めるように構成されていてもよい。【０１１３】
（６）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、スケーリング領域の横軸上の平均値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出するように構成されていてもよい。【０１１４】
（７）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出するように構成されていてもよい。【０１１５】
（８）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出するように構成されていてもよい。【０１１６】
（９）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域内の差を積分した値として、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出するように構成されていてもよい。【０１１７】
（１０）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、通信トラフィック計測手段が計測したトラフィックデータに基づいて得られた値、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果、又は縦軸若しくは横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いて、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法による曲線又は直線近似手法を用いてフィッティングするように構成されていてもよい。【０１１８】
（１１）最適化評価システムは、計測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合に、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンドを用いて探索した通信ネットワークの構成の推定結果を用いて、ノードであるルータの出次数が最大であるルータの中からランダムにルータを選択し、選択したルータに接続されたサーバに予め選択的にトラフィックモニタを配置するように構成されていてもよい。【０１１９】
（１２）最適化評価システムは、計測対象とするネットワークトポロジが既知であり、且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合に、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ関数の値が大きいルータに接続されたサーバ上に予めトラフィックモニタを配置するように構成されていてもよい。【０１２０】
（１３）最適化評価システムは、センターノード（例えば、センターノード９）を備え、トラフィックモニタは、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布を示す情報を、センターノードに送信し、センターノードは、各トラフィックモニタから受信した累積確率密度分布を示す情報の比較を行うことによって、トラフィックモニタ間の誤差検出を行うように構成されていてもよい。【０１２１】
（１４）最適化評価システムは、通信ネットワーク 、特にフィードバック機構とバッファ機能とを有する通信ネットワークのトラフィック効率が相転移の臨界点で最適となり、且つトラフィック効率が最適となるときの通信トラフィック変動分布が原点を１０の０乗にとったとっきの指数が−１〜−１．３であるベキ則分布を示すことに着目し、所定の通信トラフィック効率の最適化を行う最適化手法に関して、該最適化手法又は該最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価するように構成されていてもよい。【０１２２】
（１５）最適化評価システムにおいて、トラフィック評価手段は、累積確率密度分布が原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域において、ベキ関数に対して、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布が負側にある場合には、適用されている最適化手法及び該最適化手法における設定変数によって通信トラフィックに余裕がある状態であると判定し、スケーリング領域において、ベキ関数に対して類せ行き確率密度分布が正側にある場合には、通信トラフィックの輻輳が発生している状態であると判定するように構成されていてもよい。【０１２３】
（１６）最適化評価システムにおいて、センターノードは、メモリ手段が記憶するトラフィック変動のＸ≧ｘとなる累積確率密度分布又はＸ＜ｘとなるその累積確率密度分布の補分布と、観測開始時間及び観測終了時間とを用いて、時系列なトラフィック変動をトラフィックモニタ毎に解析し、リアプノフ指数又はハースト指数を計算することによって、ネットワークの時間的な変化に対する通信トラフィックにおいて適用されている最適化手法及び該最適化手法上の設定変数が、今後も有効であるか否かを判定するように構成されていてもよい。【０１２４】
（１７）最適化評価装置は、通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価装置（例えば、トラフィックモニタ３）であって、計測した通信トラフィックデータに基づいて、通信トラフィックの変動分布（例えば、累積確率密度分布（ＣＤＦ）。補累積確率密度分布（ＣＣＤＦ）。）を求める通信トラフィック解析手段（例えば、通信トラフィック解析部５によって実現される）と、通信トラフィック解析手段が算出した変動分布がベキ関数となっているか否かに基づいて、最適化機能により実行された通信トラフィック特性の最適化の効果を定量的に評価する処理を実行する通信トラフィック評価手段（例えば、通信トラフィック評価部７によって実現される）とを備えたことを特徴とする。【０１２５】
以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０１２６】
この出願は２００８年５月２９日に出願された日本出願特願２００８−１４１２８３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１２７】
本発明は、既存の通信ネットワークであるインターネットや、インターネットサービスプロバイダが管理するネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、その他の小規模又は大規模な殆ど全ての通信ネットワークにおける通信トラフィック特性の最適化の効果を評価する用途に適用できる。特に、フィードバック機構とバッファ（あるいは遅延）機能とを有する通信ネットワークにおけるトラフィック特性について用いられている最適化手法の有効性、及び最適化変数の有効性を定量的に評価する用途に適用できる。また、それらの最適化手法あるいはそれらの最適化手法において設定した変数がどの程度最適に動作しているかを評価する用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明による最適化評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】トラフィックモニタの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】最適化評価システムが通信トラフィック特性の最適化の効果を評価する処理    の一例を示す流れ図である。
【図４】最適化手法の定量的評価手法の一例を示す説明図である。
【図５】最適化手法の定量的評価手法の他の例を示す説明図である。
【図６】第２の実施形態における最適化評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図７】最適化評価システムの最小の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１２９】
１  ルータ
２  帯域制御装置
３  トラフィックモニタ
４  通信トラフィックモニタ部
５  通信トラフィック解析部
６  メモリ手段
７  通信トラフィック評価部
８  フィードバック部
９  センターノード
【図１】
2009145011.tif 000003
【図２】
2009145011.tif 000004
【図３】
2009145011.tif 000005
【図４】
2009145011.tif 000006
【図５】
2009145011.tif 000007
【図６】
2009145011.tif 000008
【図７】
2009145011.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成21年9月24日(2009.9.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価システムであって、
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、当該ルータの出線の総通信トラフィックを観測するトラフィックモニタを有し、
前記トラフィックモニタは、
通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する通信トラフィック計測手段と、
前記通信トラフィック計測手段による計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する通信トラフィック解析手段と、
トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間を記憶するメモリ手段と、
前記通信トラフィック解析手段による解析結果及び前記メモリ手段が記憶する情報を用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める通信トラフィック評価手段と、
前記通信トラフィック評価部が判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理を行うフィードバック手段とを含む最適化評価システム。
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
（削除）
【請求項４】
（削除）
【請求項５】
前記トラフィック評価手段は、
原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合するか否かを判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とが１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合することを、計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、最適なトラフィック効率を示す状態と判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とのフィッティング範囲を、スケーリング領域として、他の計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との比較処理を行う際の比較領域として求める請求項１記載の最適化評価システム。
【請求項６】
前記トラフィック評価手段は、スケーリング領域の横軸上の平均値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項５記載の最適化評価システム。
【請求項７】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項８】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項９】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域内の差を積分した値として、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項６記載の最適化評価システム。
【請求項１０】
前記トラフィック評価手段は、通信トラフィック計測手段が計測したトラフィックデータに基づいて得られた値、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果、又は縦軸若しくは横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いて、前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法による曲線又は直線近似手法を用いてフィッティングする請求項５から請求項９のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１１】
計測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合に、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンドを用いて探索した通信ネットワークの構成の推定結果を用いて、ノードであるルータの出次数が最大であるルータの中からランダムにルータを選択し、選択したルータに接続されたサーバに予め選択的にトラフィックモニタを有する請求項１又は請求項５から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１２】
計測対象とするネットワークトポロジが既知であり、且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合に、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ関数の値が大きいルータに接続されたサーバ上に予めトラフィックモニタを有する請求項１又は請求項５から請求項１０のうちののいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１３】
センターノードを備え、
前記トラフィックモニタは、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布を示す情報を、前記センターノードに送信し、
前記センターノードは、各トラフィックモニタから受信した累積確率密度分布を示す情報の比較を行うことによって、トラフィックモニタ間の誤差検出を行う請求項１又は請求項５から請求項１２のうちののいずれか１項に記載の最適化評価システム。
【請求項１４】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価装置であって、
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、
前記ルータの出線の総通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する通信トラフィック計測手段と、
前記通信トラフィック計測手段による計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する通信トラフィック解析手段と、
トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間を記憶するメモリ手段と、
前記通信トラフィック解析手段による解析結果及び前記メモリ手段が記憶する情報を用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める通信トラフィック評価手段と、
前記通信トラフィック評価部が判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理を行うフィードバック手段とを有することを特徴とする最適化評価装置。
【請求項１５】
（削除）
【請求項１６】
（削除）
【請求項１７】
（削除）
【請求項１８】
前記トラフィック評価手段は、
原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とが、１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合するか否かを判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とが１ｄｅｃａｄｅの範囲で適合することを、計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布がベキ則を示す条件として、最適なトラフィック効率を示す状態と判定し、
前記ベキ関数と前記累積確率密度分布とのフィッティング範囲を、スケーリング領域として、他の計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布との比較処理を行う際の比較領域として求める請求項１４記載の最適化評価装置。
【請求項１９】
前記トラフィック評価手段は、スケーリング領域の横軸上の平均値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における計測で得られた通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１８記載の最適化評価装置。
【請求項２０】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の横軸上のいずれかの値を用いて、原点を１０の０乗にとったときの累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２１】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域の最も大きい値における差分値を用いて、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２２】
前記トラフィック評価手段は、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と、通信トラフィック計測手段が計測したデータの累積確率密度分布とにおけるスケーリング領域内の差を積分した値として、累積確率密度分布が指数−１〜−１．３であるベキ関数のスケーリング領域における前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布とベキ関数との差分を求めることによって、通信トラフィックの余裕度又は輻輳の度合いを算出する請求項１９記載の最適化評価装置。
【請求項２３】
前記トラフィック評価手段は、通信トラフィック計測手段が計測したトラフィックデータに基づいて得られた値、通常のベキ則を示すために用いられる両対数に計算したデータ結果、又は縦軸若しくは横軸のいずれかを片対数に計算したデータ結果を用いて、前記通信トラフィック計測手段が計測した通信トラフィック特性の変動の累積確率密度分布と、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数とを、最小２乗法による曲線又は直線近似手法を用いてフィッティングする請求項１８から請求項２２のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２４】
計測対象とするネットワークのトポロジが不明な場合に、ｔｒａｃｅｒｏｏｔコマンドを用いて探索した通信ネットワークの構成の推定結果を用いて、ノードであるルータの出次数が最大であるルータの中からランダムにルータを選択し、選択したルータに接続されたサーバに予め選択的に配置されている請求項１４又は請求項１８から請求項２３のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２５】
計測対象とするネットワークトポロジが既知であり、且つノードの出次数分布がベキ則を示す場合に、Ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓ関数の値が大きいルータに接続されたサーバ上に予め配置されている請求項１４又は請求項１８から請求項２３のうちのいずれか１項に記載の最適化評価装置。
【請求項２６】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価する最適化評価方法であって、
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、当該ルータの出線の総通信トラフィックを観測するトラフィックモニタを有し、
前記トラフィックモニタにおいて、
通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する処理と、
前記計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する処理と、
記憶された、トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間の情報と、前記補分布の計算結果とを用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める処理と、
前記判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする処理とを実行することを特徴とする最適化評価方法。
【請求項２７】
前記最適化の効果を評価する際に、
算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定し、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する請求項２６記載の最適化評価方法。
【請求項２８】
通信トラフィック特性を最適化する最適化機能を備えた通信ネットワークにおける前記最適化機能による最適化の効果を評価するための最適化評価用プログラムであって、
帯域制御装置の２ホップ以上前段に位置するルータに配置され、当該ルータの出線の総通信トラフィックを観測するトラフィックモニタを有し、
コンピュータに、
前記トラフィックモニタにおいて、
通信トラフィックを観測し、通信パケットのパケットサイズ又はパケット到着間隔を計測する機能と、
前記計測結果に基づいて、トラフィック特性別に観測データを再構築し、トラフィック変動分布で表現可能な最適化すべきトラフィック特性と変数Ｘとを与え、Ｘ≦ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布又はＸ≧ｘとなるトラフィック特性の変動の累積確率密度分布の補分布を計算する機能と、
記憶された、トラフィック特性毎の閾値、トラフィック特性、各パケットの観測開始時間及び観測終了時間の情報と、前記補分布の計算結果とを用いて、トラフィック特性別の観測データを、原点を１０の０乗にとったときの指数が−１〜−１．３であるベキ関数と比較し、観測した通信トラフィックがルータのバッファ又は通信帯域の制限に対して余裕がある状態であるか否か、又はバッファ又は通信帯域の制限を超えて輻輳が発生しているか否かを評価結果として判定するとともに、余裕の程度及び輻輳の程度を評価結果として求める機能と、
前記判定又は求めた評価結果を、最適化機能を備えた装置又はシステムにフィードバックする機能とを実行させることを特徴とする最適化評価プログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
前記最適化の効果を評価する際に、
算出した変動分布がベキ関数に対して正側であるか負側であるかを判定する処理と、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して正側であれば、通信トラフィックの輻輳が発生していると判定する処理と、
前記変動分布が前記ベキ関数に対して負側であれば、通信トラフィックに余裕がある状態であると判定する処理とを実行させる請求項２８記載の最適化評価用プログラム。
【国際調査報告】
2009145011.tif 000010
2009145011.tif 000011
2009145011.tif 000012
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