(57)【要約】【課題】上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定するための稼働を削減する。【解決手段】上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置１００を用いる。下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されている。故障位置特定装置１００は、下位レイヤのコンポーネントごとに、上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算し、換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定する確認順決定部３、を備える、ことを特徴とする。【選択図】図３
2018064160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置であって、
前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、
前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算し、
前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定する制御部、を備える、
ことを特徴とする故障位置特定装置。
【請求項２】
前記制御部は、
前記故障の位置特定に関して、前記パラメータの値に応じて前記下位レイヤのコンポーネントの各々を順位付けする、
ことを特徴とする請求項１に記載の故障位置特定装置。
【請求項３】
前記パラメータは、
（１）前記コンポーネントの各々が収容する前記上位レイヤの機器を経由するパスのうち、前記異常検出があったパスの数となる、コンポーネント単位の検出数、
（２）前記コンポーネントの各々が収容する前記上位レイヤの機器を経由するパスの数である収容数と、前記検出数との比となる、コンポーネント単位の検出率、
（３）前記コンポーネントの各々に属する前記下位レイヤの機器の過去の故障から求められる、コンポーネント単位の故障率、
（４）前記故障率に基づいて、前記異常検出に対し、前記コンポーネントの各々に属する前記下位レイヤの機器の故障していない確率である、コンポーネント単位の故障していない率、
（５）前記上位レイヤのパスの各々に対応するコンポーネント数の逆数を用いて前記検出数の重み付けした、コンポーネント単位の重み付け検出数、のいずれかである、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の故障位置特定装置。
【請求項４】
前記パラメータが複数種類あり、
前記制御部は、
前記パラメータを複数種類組み合わせて故障が発生したコンポーネントを推定する場合、
前記組み合わせた複数種類のパラメータの各々に優先度を付与し、前記優先度の高いパラメータから前記推定を実行する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の故障位置特定装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記推定したコンポーネントに故障が無かった場合、当該推定したコンポーネントの近傍のコンポーネントに故障が発生したと推定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の故障位置特定装置。
【請求項６】
前記制御部は、
前記異常検出があった上位レイヤのパスの各々について、当該パスの各々に対応するコンポーネントに基づいて、前記パス間の類似度を評価し、
前記類似度が小さいパスでの異常検出を誤検出として除去する、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の故障位置特定装置。
【請求項７】
上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置における故障位置特定方法であって、
前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、
前記故障位置特定装置が、
前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算するステップと、
前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定するステップと、を実行する、
ことを特徴とする故障位置特定方法。
【請求項８】
コンピュータを、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置として機能させるための故障位置特定プログラムであって、
前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、
前記コンピュータを、
前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算し、
前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定する制御手段、
として機能させるための故障位置特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障位置特定装置、故障位置特定方法、および、故障位置特定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光伝送装置やルータなどの通信機器の大容量化、汎用部品の活用の増加、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などのプロセス微細化により、ソフトエラーが発生しやすいメモリ（ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）など）を大量に搭載するプログラマブルデバイスなどが多く活用されている。その結果、通信機器、および、通信機器の接続からなるネットワークの監視の技術において、通信機器の故障要因の多様化と故障時の影響の大規模化が進む傾向にある。
【０００３】
この傾向により、光伝送装置からなる光トランスポートレイヤなどの下位レイヤにおいていわゆる間欠故障やサイレント故障といった故障が発現するケースが増加することが見込まれる。つまり、下位レイヤ上の故障は明確な警報として検出されないが、光トランスポートレイヤに収容されるルータからなるＬ３レイヤや、更にそのＬ３レイヤに収容される各ユーザのサービスレイヤなどの上位レイヤにおいて断続的に通信品質やスループットが低下するケースが増加することが見込まれる。
【０００４】
上記のケースに対して、例えば、各レイヤの通信機器から取得する性能情報の種別や、取得の頻度を増やし、きめ細かに状態を監視することで監視機能自体を強化する対策が考えられる。しかし、先述した故障要因の多様化のために、このような対策は、全てのケースに対処することは難しく、明確な警報として検出できずに上位レイヤの通信品質に影響を及ぼすケースは依然として残る。そのため、上位レイヤに発現する通信品質やスループットの低下を契機に故障または故障予兆の位置を特定し早期の対処を可能とする技術の必要性が高まっている。
【０００５】
また、下位レイヤの間欠故障やサイレント故障を検出する方法として、例えば、Ｌ３レイヤに対するＭＩＢ（Management Information Base）トラヒック監視によって、急激なトラヒックの減少（または増加）を判定する閾値を設定する方法が知られている。しかし、非特許文献１によれば、故障の検出漏れや誤検出を極力抑えるように閾値を設定することは困難であるとされている。
【０００６】
一般的には、故障の影響が上位レイヤの通信品質に漏れ出た状態においては、その上位レイヤが収容される通信路上の通信機器の全てが、故障の被疑箇所となることから広範に亘る。また、通信品質やスループットの低下は検出漏れや誤検出を伴う確率的な情報である。非特許文献２によれば、３割程度の高確率で検出漏れが発生し得るとされている。これらの事情から、一意に故障箇所を特定することは難しい。
【０００７】
そこで、収容関係にある複数のレイヤ間での情報流通や連携動作を可能とすることで、上位レイヤの通信品質低下情報から、下位レイヤの被疑範囲内にある通信機器の状態を順次確認して故障箇所を一意に特定する方法が考えられる。しかし、このような方法は、通信機器の性能情報を過去にまで遡り時間経過とともに確認する必要があることから、故障位置を特定するために多大な稼働および時間を要する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】石橋  圭介、林  孝典、塩本  公平、“機械学習・データ分析によるネットワーク設計・運用高度化” NTT技術ジャーナル 2015.12
【非特許文献２】Yongning Tang, Ehab Al-Shaer, Kaustubh Joshi, "Reasoning under Uncertainty for Overlay Fault Diagnosis," IEEE Trans. on Network and Service Management, Volume 9, Issue 1, March 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このような事情に鑑みて、本発明は、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定するための稼働を削減することを課題にする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置であって、前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算し、前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定する制御部、を備える、ことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項７に記載の発明は、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置における故障位置特定方法であって、前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、前記故障位置特定装置が、前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算するステップと、前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定するステップと、を実行する、ことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項８に記載の発明は、コンピュータを、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定する故障位置特定装置として機能させるための故障位置特定プログラムであって、前記下位レイヤの機器がコンポーネント単位に分類されており、前記コンピュータを、前記下位レイヤのコンポーネントごとに、前記上位レイヤの異常検出を、１または複数種類のパラメータに換算し、前記換算したパラメータを用いて故障が発生したコンポーネントを推定する制御手段、として機能させるための故障位置特定プログラムである。
【００１３】
請求項１，７，８に記載の発明によれば、確率的に発現し、下位レイヤの故障位置の特定を元々困難にしている上位レイヤの異常検出から、下位レイヤのコンポーネント単位でのパラメータの分布を求めることができる。このような分布でパラメータが極端な値を示すコンポーネントを見つけることができ、見つけたコンポーネントを故障が発生したコンポーネントと推定することができる。これにより、下位レイヤの故障の被疑範囲を絞り込むことができる。換言すれば、下位レイヤの故障の位置を最終的に特定するために多大な負担を伴う詳細分析を行う対象を効率的に絞り込むことができる。
したがって、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定するための稼働を削減することができる。
【００１４】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の故障位置特定装置であって、前記制御部は、前記故障の位置特定に関して、前記パラメータの値に応じて前記下位レイヤのコンポーネントの各々を順位付けする、ことを特徴とする。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、複数のコンポーネントを対象にして、詳細分析を優先的に行うコンポーネントを決定することができる。このため、優先順位の高いコンポーネントから順に詳細分析を行うことで、下位レイヤの故障の位置の特定するための稼働をさらに削減することができる。
【００１６】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の故障位置特定装置であって、前記パラメータは、（１）前記コンポーネントの各々が収容する前記上位レイヤの機器を経由するパスのうち、前記異常検出があったパスの数となる、コンポーネント単位の検出数、（２）前記コンポーネントの各々が収容する前記上位レイヤの機器を経由するパスの数である収容数と、前記検出数との比となる、コンポーネント単位の検出率、（３）前記コンポーネントの各々に属する前記下位レイヤの機器の過去の故障から求められる、コンポーネント単位の故障率、（４）前記故障率に基づいて、前記異常検出に対し、前記コンポーネントの各々に属する前記下位レイヤの機器の故障していない確率である、コンポーネント単位の故障していない率、（５）前記上位レイヤのパスの各々に対応するコンポーネント数の逆数を用いて前記検出数の重み付けした、コンポーネント単位の重み付け検出数、のいずれかである、ことを特徴とする。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、下位レイヤのコンポーネント単位での各種類のパラメータの分布を数値化することができる。よって、パラメータが極端な値を示すコンポーネントを容易に見つけることができる。
【００１８】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の故障位置特定装置であって、前記パラメータが複数種類あり、前記制御部は、前記パラメータを複数種類組み合わせて故障が発生したコンポーネントを推定する場合、前記組み合わせた複数種類のパラメータの各々に優先度を付与し、前記優先度の高いパラメータから前記推定を実行する、ことを特徴とする。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、複数種類のパラメータを用いて、故障が発生したコンポーネントの推定を実現することができる。
【００２０】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項に記載の故障位置特定装置であって、前記制御部は、前記推定したコンポーネントに故障が無かった場合、当該推定したコンポーネントの近傍のコンポーネントに故障が発生したと推定する、ことを特徴とする。
【００２１】
請求項５に記載の発明によれば、下位レイヤの故障が発生したと推定したコンポーネントの近傍のコンポーネントを優先して詳細分析を行うことができる。
【００２２】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の故障位置特定装置であって、前記制御部は、前記異常検出があった上位レイヤのパスの各々について、当該パスの各々に対応するコンポーネントに基づいて、前記パス間の類似度を評価し、前記類似度が小さいパスでの異常検出を誤検出として除去する、ことを特徴とする。
【００２３】
請求項６に記載の発明によれば、誤検出を除去した上で、下位レイヤのコンポーネント単位でのパラメータの分布を求めることができる。このため、下位レイヤの故障の被疑範囲の絞り込みの精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定するための稼働を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】面的分析の対象となる通信システムの構成図の例である。
【図２】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表である。
【図３】本実施形態における故障位置特定装置の機能構成図の例である。
【図４】確認順の決定に関して、検出数が有効であるケース（ａ）、検出率が有効であるケース（ｂ）、近傍情報が有効であるケース（ｃ）、をそれぞれ説明する図である。
【図５】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、故障率を用いた確認順の決定に関する表である。
【図６】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、故障していない率を用いた確認順の決定に関する表である。
【図７】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、重みづけされた検出数を用いた確認順の決定に関する表である。
【図８】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、複数種類のパラメータの組み合わせを用いた確認順の決定に関する表である。
【図９】（ａ）が、通信システムの簡略構成図であり、（ｂ）が、誤検出の判定に関する表であり、（ｃ）が、誤検出と判定したＯＭＳの除去を反映させたときの確認順の決定に関する表である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
≪概要≫
本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
本実施形態では、監視対象のネットワークの下位レイヤに配置されている機器のうち１または複数をまとめて扱うコンポーネントを複数用意し、下位レイヤの機器をコンポーネント単位で予め分類する。そして、本実施形態では、通信品質低下やスループット低下など、といった上位レイヤでの異常の検出を、下位レイヤのコンポーネントごとの検出に換算し、コンポーネント単位の検出の分布を分析する面的分析を採用する。この面的分析によって、検出数または検出率が極端に多いコンポーネントを特定して被疑範囲を絞り込む。
【００２７】
その後、特定したコンポーネントに属する機器について詳細分析を行うことで、異常を引き起こす故障の位置を最終的に特定する。本発明は、面的分析による被疑範囲の絞り込みの効率化を図るものである。機器ごとの詳細分析は、周知の分析を採用することができ、その説明は省略する。
【００２８】
コンポーネントの定め方は任意であり、例えば、下位レイヤの機器１つとしてもよいし、すべてとしてもよいが、本実施形態では、コンポーネントをＯＭＳ（Optical Multiplex Section）とし、ＯＭＳ単位の面的分析について説明する。ＯＭＳは、波長多重化された光信号の論理的な通信路（パスまたはコネクション）を表す。ＯＭＳは、ＯＸＣ（Optical Cross Connect）ノードやＡｄｄ／Ｄｒｏｐノードにおいて、波長多重信号が合分波し終端されるという性質を持つ。
【００２９】
１つのＯＭＳの区間内で収容している上位レイヤの機器は同じとなり、収容関係は変化しない。一方、複数のＯＭＳ間では、各ＯＭＳの区間内で収容している上位レイヤの機器が異なり、収容関係が変化する。このようなＯＭＳは、収容関係が変化しない最大の単位として扱うことができるとともに、収容関係を把握すべき最小の単位として扱うことができる。このような扱いが可能なため、コンポーネントをＯＭＳとすることが好ましい。
【００３０】
本実施形態の面的分析の対象となる通信システムの構成は、図１に示す通りである。この構成は１例であって、面的分析が適用される構成は図１のものに限定されない。
図１の通信システムは、Ｌ０／Ｌ１網、Ｌ２／Ｌ１．５網、Ｌ３網、および、サービス網の各々に配置される機器群から構成されている。Ｌ０／Ｌ１網は、下位レイヤである。Ｌ２／Ｌ１．５網、Ｌ３網、および、サービス網は、上位レイヤであり、この順番でより上位となる。
【００３１】
Ｌ０／Ｌ１網に配置されている機器について説明する。符号１１〜１４は、例えば、ＯＸＣ（ＯＸＣノード）である。符号５１〜５４は、例えば、ＲＥＰ（Repeater：リピータ）である。符号６１〜６４は、例えば、トラポン（トランスポンダ）である。符号１ａ〜１ｄは、例えば、ＭＵＸ（Multiplexer）／ＤＭＵＸ（Demultiplexer）であるが、ＣＤＣ（Colorless Directionless Contentionless）機器としてもよい。符号２ａ〜２ｈは、例えば、ＷＳＳ（Wavelength Selective Switch）である。符号３ａ〜３ｐは、例えば、ＡＭＰ（Amplifier）である。ＭＵＸ（Multiplexer）／ＤＭＵＸ（１ａ〜１ｄ）と、ＷＳＳ（２ａ〜２ｈ）と、ＡＭＰ（３ａ〜３ｐ）とは、光ファイバで接続されている。
【００３２】
Ｌ２／Ｌ１．５網に配置されている機器について説明する。符号２１〜２４は、例えば、ＭＰＬＳ−ＴＰ（Multi-Protocol Label Switching-Transport Profile）装置である。
Ｌ３網に配置されている機器について説明する。符号３１〜３４は、例えば、ルータである。ルータ３１〜３４は、トラヒック監視用のトラヒックＭＩＢを記憶している。
サービス網に配置されている機器について説明する。符号４１〜４６は、例えば、サーバである。
【００３３】
図１の構成において、ＯＸＣ１１，１２間の機器は、１つのコンポーネントを形成し、ＯＭＳ  Ａ（または、単に「Ａ」）と呼ぶことにする。ＯＸＣ１２，１３間の機器は、１つのコンポーネントを形成し、ＯＭＳ  Ｂ（または、単に「Ｂ」）と呼ぶことにする。ＯＸＣ１３，１４間の機器は、１つのコンポーネントを形成し、ＯＭＳ  Ｃ（または、単に「Ｃ」）と呼ぶことにする。ＯＸＣ１２，１４間の機器は、１つのコンポーネントを形成し、ＯＭＳ  Ｄ（または、単に「Ｄ」）と呼ぶことにする。
【００３４】
図１に示すように、Ｌ３網上にパス［１］〜［３］が設定されている。パス［１］〜［３］は、通信システムの管理者が適宜設定したものであり、設定態様はこれに限定されない。パス［１］は、ルータ３１〜３４を経由する論理的な通信路である。パス［２］は、ルータ３２〜３４を経由する論理的な通信路である。パス［３］は、ルータ３１〜３３を経由する論理的な通信路である。
【００３５】
Ｌ３網上のパス［１］〜［３］の各々に対して、パス［１］〜［３］が経由する機器を収容するＬ０／Ｌ１網上の機器を経由するパス（下位レイヤパス）が設定される。図１には、Ｌ０／Ｌ１網上に設定されている３つのパスが、Ｌ２／Ｌ１．５網上の該当の機器を介在して図示されている。図１にて、Ｌ３網上のパス［１］〜［３］に対応するＬ０／Ｌ１網上のパスはそれぞれ、Ｌ３網上のパス［１］〜［３］を描く線の線種（太実線、太破線、太い一点鎖線）と同じ線種で描かれている。
【００３６】
同様に、Ｌ３網上のパス［１］〜［３］の各々に対して、パス［１］〜［３］が経由する機器が収容するサービス網上の機器を経由するパスが設定される。図１には、サービス網上に設定されている３つのパスが図示されている。図１にて、Ｌ３網上のパス［１］〜［３］に対応するサービス網上のパスはそれぞれ、Ｌ３網上のパス［１］〜［３］を描く線の線種（太実線、太破線、太い一点鎖線）と同じ線種で描かれている。
【００３７】
図１の構成によれば、パス［１］を収容するコンポーネントは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃである。パス［２］を収容するコンポーネントは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃである。パス［３］を収容するコンポーネントは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂである。このように、Ｌ３網上のパスの各々を収容するＯＭＳ（群）は、一意に定まる。
【００３８】
下位レイヤ、つまり、Ｌ０／Ｌ１網上で、間欠故障やサイレント故障などの故障が発生した場合、上位レイヤのＬ３網上に設定されたパス［１］〜［３］にて、例えば、ＭＩＢ閾値監視によるトラヒック減などの異常が確率的に検出される。また、故障が発生した場合、上位レイヤのサービス網上に設定されたパスにて、例えば、トラヒック減を示唆するユーザ申告によって異常が検出される。ユーザ申告は、トラヒック減があったときに確実になされるものではなく、また、意図的であるか否かに関わらず誤申告となる場合もある。このため、ユーザ申告による異常検出も確率的であるといえる。
【００３９】
このように検出された上位レイヤ上の異常は、ＯＭＳ単位に換算した異常の検出数、検出率などの分布として表現することができる。本実施形態の故障位置特定装置は、この検出数、検出率などが高い値を示すＯＭＳを特定し優先的に詳細分析を行う。
【００４０】
検出数、検出率などが高い値を示すＯＭＳを特定する方法について、図２を参照して、詳細に説明する。図２（ａ）に示すように、ＯＭＳ  Ｂ（に属する特定の機器）に故障が発生したとする。この場合、ＭＩＢ閾値監視によって、ＯＭＳ  Ｂが収容するＬ３網上の機器（つまり、ルータ３２，３３）を経由するパス［１］〜［３］に、トラヒック減などの異常が検出される。
【００４１】
本実施形態の故障位置特定装置は、パス［１］〜［３］での異常検出を、各ＯＭＳ単位に換算する。具体的には、パス［１］の異常検出は、当該パス［１］が経由する機器を収容するＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃの各々で発生したと疑われる故障に起因する異常検出としてカウントする。同様に、パス［２］の異常検出は、当該パス［２］が経由する機器を収容するＯＭＳ  Ｂ，Ｃの各々で発生したと疑われる故障に起因する異常検出としてカウントする。パス［３］の異常検出は、当該パス［３］が経由する機器を収容するＯＭＳ  Ａ，Ｂの各々で発生したと疑われる故障に起因する異常検出としてカウントする。
【００４２】
パス［１］〜［３］でカウントした異常検出から、コンポーネント単位の検出数を求める。つまり、各ＯＭＳ  Ａ〜Ｄで、異常検出のカウントが何回なされたかを集計する。ＯＭＳ  Ａについては、パス［１］、［３］の２つの異常検出をカウントするため、ＯＭＳ  Ａの検出数は２である。ＯＭＳ  Ｂについては、パス［１］〜［３］の３つの異常検出をカウントするため、ＯＭＳ  Ｂの検出数は３である。ＯＭＳ  Ｃについては、パス［１］、［２］の２つの異常検出をカウントするため、ＯＭＳ  Ｂの検出数は２である。なお、Ｌ３網上には、ＯＭＳ  Ｄが収容する機器にパスが元々設定されていないため、異常検出のカウントはされず、ＯＭＳ  Ｄの検出数は０である。
【００４３】
ＯＭＳごとの異常検出の集計結果は、図２（ｂ）の表（後記の確認順情報３ｂ（図３）に相当）に示されている。図２（ｂ）の表には、「コンポーネント」、「収容数」、「検出数」、「検出率」、「近傍コンポーネント」、「故障率」、「確認順」といった項目が設けられている。
【００４４】
「コンポーネント」は、故障発生の被疑範囲を示す単位であり、本実施形態ではＯＭＳごとに用意される。
「収容数」は、対象のコンポーネントが収容するＬ３網上の機器を経由するパス（全体でもよいし一部でもよい）の数である。各コンポーネントが収容するＬ３網上の機器に設定されている接続（コネクション）の数（収容Ｌ３接続数）ともいえる。図２（ａ）に描かれている矢印は、Ｌ３網上のパスと、当該パスが経由する機器を収容するＯＭＳとの関係を示す。各ＯＭＳの収容数は、自身のＯＭＳに到達する矢印の本数に等しい。
【００４５】
「検出数」は、対象のコンポーネントが収容するＬ３網上の機器を経由するパス（全体でもよいし一部でもよい）のうち異常が検出されたパスの数である。
「検出率」は、対象のコンポーネントについて、検出数を収容数で除算した値（パーセント表示）である。
【００４６】
「近傍コンポーネント」は、対象のコンポーネントに隣接するコンポーネントをいう。隣接コンポーネントについては後記する。
「故障率」は、対象のコンポーネントに属する（下位レイヤの）機器にて故障が発生する確率である。コンポーネントの各々に属する下位レイヤの機器の過去の故障から求められる、コンポーネント単位の確率であるともいえる。コンポーネント単位の「故障率」については後記するが、所定の計算式で適宜求めることができる。機器に故障が発生するたびに故障率が更新される。故障が多いほど、故障率の値は大きくなるとする。
【００４７】
「検出数」、「検出率」、「近傍コンポーネント」、「故障率」は、面的分析のパラメータとなる。
「確認順」は、面的分析のパラメータの全部または一部に基づいて、どのコンポーネントから優先的に詳細分析を行うかを示す優先順位である。被疑箇所の確度が高いほど優先順位が高くなる。例えば、検出数が多いＯＭＳを優先し、検出数が同じＯＭＳについては、検出率が大きいＯＭＳを優先し、検出率も同じとなるＯＭＳについては、故障率が高いＯＭＳを優先する、という確認順決定ルールを採用したとする。この場合、図２（ｂ）によれば、ＯＭＳ  Ｂが、各ＯＭＳ間で検出数が最も多くなり（検出数が３）、確認順が１位となる。また、ＯＭＳ  Ｄが、各ＯＭＳ間で検出数が最少となり（検出数が０）、確認順が４位となる。
【００４８】
次に、ＯＭＳ  Ａ，Ｃについては、検出数がともに２であり優劣がなく、さらに、検出率がともに１００％（２／２）であり優劣が無い。しかし、故障率は、ＯＭＳ  Ａの方が高いため、ＯＭＳ  Ａが優先される。その結果、ＯＭＳ  Ａの確認順が２位となり、ＯＭＳ  Ｃの確認順が３位となる。
【００４９】
本実施形態の故障位置特定装置は、図２（ｂ）の表で決定した確認順にしたがって、Ｂ→Ａ→Ｃ→Ｄの順に詳細分析を行う。このように、実際に故障が発生したＯＭＳ  Ｂを最有力の被疑箇所候補とすることができ、下位レイヤの機器のすべてを被疑箇所とすることは無い。したがって、下位レイヤにて発現される故障の位置を特定するための稼働を削減することができる。
【００５０】
≪構成≫
本実施形態の故障位置特定装置の機能構成について説明する。図３に示すように、故障位置特定装置１００は、網構成管理部１−１〜１−４と、性能情報管理部２−１〜２−３と、ユーザ申告管理部２−４と、確認順決定部３と、故障位置特定部４といった機能部を制御部に備える。また、故障位置特定装置１００は、網構成情報１ａ〜１ｄと、性能情報２ａ〜２ｃと、申告情報２ｄと、レイヤ間収容情報３ａと、確認順情報３ｂとを記憶部に記憶する。
【００５１】
なお、故障位置特定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、記憶手段（記憶部）と、ネットワークインタフェースとを有するコンピュータとして構成される。このコンピュータは、ＣＰＵが、記憶部上に読み込んだプログラム（故障位置特定プログラムを含む。）を実行することで、各機能部により構成される制御部（制御手段）を動作させる。
【００５２】
網構成管理部１−１は、Ｌ０／Ｌ１網の網構成を管理する。Ｌ０／Ｌ１網の網構成には、例えば、Ｌ０／Ｌ１網上に配置されている機器間のトポロジ情報や、Ｌ０／Ｌ１網上に配置されている機器に設定されているパスの設定情報が含まれる。網構成管理部１−１は、Ｌ０／Ｌ１網の網構成の管理結果を網構成情報１ａとして出力する。
【００５３】
網構成管理部１−２は、Ｌ２／Ｌ１．５網の網構成を管理する。Ｌ２／Ｌ１．５網の網構成には、例えば、Ｌ２／Ｌ１．５網上に配置されている機器間のトポロジ情報や、Ｌ２／Ｌ１．５網上に配置されている機器に設定されているパスの設定情報が含まれる。網構成管理部１−２は、Ｌ２／Ｌ１．５網の網構成の管理結果を網構成情報１ｂとして出力する。
【００５４】
網構成管理部１−３は、Ｌ３網の網構成を管理する。Ｌ３網の網構成には、例えば、Ｌ３網上に配置されている機器間のトポロジ情報や、Ｌ３網上に配置されている機器に設定されているパスの設定情報が含まれる。網構成管理部１−３は、Ｌ３網の網構成の管理結果を網構成情報１ｃとして出力する。
【００５５】
網構成管理部１−４は、サービス網の網構成を管理する。サービス網の網構成には、例えば、サービス網上に配置されている機器間のトポロジ情報や、サービス網上に配置されている機器に設定されているパスの設定情報が含まれる。網構成管理部１−４は、サービス網の網構成の管理結果を網構成情報１ｄとして出力する。
【００５６】
性能情報管理部２−１は、Ｌ０／Ｌ１網の性能を管理する。Ｌ０／Ｌ１網の性能には、例えば、Ｌ０／Ｌ１網に配置されている機器の各々の性能値（例：ＣＰＵ周波数、メモリ量、処理トラヒック量）の履歴が含まれる。性能情報管理部２−１は、Ｌ０／Ｌ１網の性能の管理結果を性能情報２ａとして出力する。性能情報２ａには、間欠故障やサイレント故障とは異なり明確に確認可能な故障が発生したことを示す警報情報が含まれる。
【００５７】
性能情報管理部２−２は、Ｌ２／Ｌ１．５網の性能を管理する。Ｌ２／Ｌ１．５網の性能には、例えば、Ｌ２／Ｌ１．５網に配置されている機器の各々の性能値（例：ＣＰＵ周波数、メモリ量、処理トラヒック量）の履歴が含まれる。性能情報管理部２−２は、Ｌ２／Ｌ１．５網の性能の管理結果を性能情報２ｂとして出力する。性能情報２ｂには、現在の性能値が過去の性能値よりも所定の閾値以上に低下したことを示す、上位レイヤの警報情報が含まれる。
【００５８】
性能情報管理部２−３は、Ｌ３網の性能を管理する。Ｌ３網の性能には、例えば、Ｌ３網に配置されている機器の各々の性能値（例：ＣＰＵ周波数、メモリ量、処理トラヒック量）の履歴が含まれる。性能情報管理部２−３は、Ｌ３網の性能の管理結果を性能情報２ｃとして出力する。性能情報２ｃには、ＭＩＢトラヒック監視によって、現在の性能値が過去の性能値よりも所定の閾値以上に低下したことを示す、上位レイヤの警報情報が含まれる。
【００５９】
ユーザ申告管理部２−４は、サービス網上に発生したユーザ申告を管理する。ユーザ申告は、所定のサービスを利用するユーザのユーザ端末（図示せず）から出力される申告であって、例えば、所定の閾値を超えるトラヒック減を示唆する申告を含む。ユーザ申告管理部２−４は、ユーザ申告の管理結果を、申告情報２ｄとして出力する。申告情報２ｄは、例えば、ユーザ申告の内容と、申告がなされたタイミング、申告をしたユーザ端末の識別子が関連付けられた情報とすることができる。ユーザ申告の内容には、上位レイヤの警報情報が含まれる。
【００６０】
レイヤ間収容情報３ａは、Ｌ０／Ｌ１網、Ｌ２／Ｌ１．５網、Ｌ３網、および、サービス網といったレイヤに配置される機器について、異なるレイヤ間に配置されている機器間の収容関係を示す情報である。
【００６１】
確認順決定部３は、網構成情報１ａ〜１ｄと、性能情報２ｂ、２ｃ、申告情報２ｄに含まれる上位レイヤの警告情報と、レイヤ間収容情報３ａとに基づいて、下位レイヤのコンポーネント群を対象にして、どのコンポーネントから詳細分析を行って確認するか、という確認順を決定する（コンポーネントの順位付け）。確認順決定部３は、確認順の決定に関する処理結果を確認順情報３ｂ（図２（ｂ）参照）として出力する。確認順決定部３は、確認順の決定に関して、面的分析のパラメータを用いた確認順決定ルールに従う。確認順決定ルールは、例えば、通信システムの管理者が適宜決定することができ、故障位置特定装置１００の記憶部に記憶されている。
【００６２】
故障位置特定部４は、確認順情報３ｂに示されている、コンポーネントの確認順に沿って詳細分析を行う。具体的には、故障位置特定部４は、異なる時点の性能情報２ａ〜２ｃを取得して、被疑箇所のコンポーネントに属する機器について、過去の性能と現在の性能とを分析することで最終的な故障位置を特定する。この分析の詳細は周知であり、説明は省略する。
【００６３】
≪各パラメータの詳細≫
面的分析のパラメータの各々について詳細に説明する。
【００６４】
＜検出数＞
すでに説明した通り、異常の検出数の多いコンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。図４（ａ）の上段に示す簡略構成図は、図２（ａ）のものと同じである。図４（ａ）の上段に描かれているパス［１］〜［３］は、図２（ａ）に描かれているパス［１］〜［３］と同じである。また、ＯＭＳ  Ｂにて故障（×で図示）が発生したとする。
【００６５】
図４（ａ）の上段に示すように、検出漏れが無い場合には、ＯＭＳ  Ａ〜ＣのなかでＯＭＳ  Ｂの検出数が最大となり、ＯＭＳ  Ｂを被疑箇所として優先する（ＯＭＳ  ＤについてはＬ３網上にパスが設定されていないので無視する）。
例えば、パス［１］での検出漏れが生じる場合がある。この場合、パス［１］が経由する機器を収容するＯＭＳ  Ａ〜Ｃの検出数はそれぞれ、検出漏れが無い場合と比較して１減る（図４（ａ）下段参照）。なお、検出漏れのケースには、例えば、間欠故障やサイレント故障の発生時にサービス網においてユーザ申告が漏れるケース、または、Ｌ３網においてトラヒックＭＩＢ監視時に異常検出用のトラヒック変動閾値に達しないケースがある。
【００６６】
パス［１］での検出漏れがあった場合でも、ＯＭＳ  Ａ〜ＣのなかでＯＭＳ  Ｂの検出数が最大となるため、ＯＭＳ  Ｂを被疑箇所として優先することができる。このように、面的分析のパラメータとして検出数を用いることは有用である。
なお、図４（ａ）下段に示すように、パス［１］での検出漏れがあった場合、検出率についてもＯＭＳ  Ｂが最大（６６％）となり、検出率を用いて、ＯＭＳ  Ｂを被疑箇所として優先することができる。
【００６７】
＜検出率＞
すでに説明した通り、異常の検出率の多いコンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。図４（ｂ）の上段に示す簡略構成図は、図４（ａ）の上段に示す簡略構成図と比較して、パス［１］〜［３］は同じであるが、実際の故障発生箇所（×で図示）がＯＭＳ  ＢからＯＭＳ  Ｃに変更されている点で異なる。
【００６８】
図４（ｂ）の上段に示すように、ＯＭＳ  Ｃの実際の故障に対して、原則的には、パス［３］での検出は無い。このため、検出漏れが無い場合には、ＯＭＳ  Ａ〜Ｃのなかで、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃの検出数は同数（２）となる。そこで、検出率に着目すると、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃの各々の収容数（矢印の数）の違いに起因して、ＯＭＳ  Ｂの検出率よりもＯＭＳ  Ｃの検出率の方が大きい。よって、ＯＭＳ  Ｃを被疑箇所として優先することができる。このように、面的分析のパラメータとして検出数を用いることは有用である。
【００６９】
なお、図４（ｂ）下段に示すように、パス［１］での検出漏れがあった場合、パス［１］での検出のカウントが無くなるが、検出率については、ＯＭＳ  Ｃが最大（５０％）となり、検出率を用いて、ＯＭＳ  Ｃを被疑箇所として優先することができる。
【００７０】
＜近傍情報＞
コンポーネントの隣接関係を表す近傍情報を用いて、他のパラメータで判断した優先コンポーネントに隣接する（近傍の）コンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。近傍情報は、具体的には、図２（ｂ）の近傍コンポーネントとして表すことができる。図４（ｃ）の上段に示す簡略構成図は、図４（ａ）の上段に示す簡略構成図と比較して、パス［１］〜［３］に加えて、パス［４］が追加されている点が異なる。パス［４］は、ルータ３１〜３３を経由する論理的な通信路であるがパス［３］とは別である。図４（ｃ）の上段に示す簡略構成図にて、実際の故障発生箇所は、ＯＭＳ  Ｂである（×印で図示）。
【００７１】
図４（ｃ）の上段に示すように、検出漏れが無い場合には、ＯＭＳ  Ａ〜ＣのなかでＯＭＳ  Ｂの検出数が最大（４）となり、ＯＭＳ  Ｂを被疑箇所として優先する。
【００７２】
パス［２］での検出漏れが生じた場合、パス［２］が経由する機器を収容するＯＭＳ  Ｂ，Ｃの検出数はそれぞれ、検出漏れが無い場合と比較して１減る（図４（ｃ）下段参照）。その結果、ＯＭＳ  Ａの検出数と、ＯＭＳ  Ｃの検出数とが同数となり、検出数に関しては、ＯＭＳ  Ａ，Ｃ間で優劣が無い。そこで、次点パラメータとして、検出率に注目すると、ＯＭＳ  Ａがパス［２］での検出漏れの影響を受けないため、ＯＭＳ  Ｂの検出率（７５％）よりもＯＭＳ  Ａの検出率（１００％）の方が大きくなる。よって、ＯＭＳ  Ａを最優先の被疑箇所として選定してしまうが、このような選定は、実際の故障発生箇所（ＯＭＳ  Ｂ）と異なる。
【００７３】
このように、いずれかのパラメータにより選定したコンポーネントに故障が無かった場合、選定したコンポーネントの近傍を優先的に確認するという確認順を採用することができる。パス［２］での検出漏れが生じた場合に選定したコンポーネントであるＯＭＳ  Ａの近傍コンポーネント（図２（ｂ）、および、図２（ｂ）を参照した説明部分を参照）は、ＯＭＳ  Ｂ，Ｄである。ＯＭＳ  Ｄは、当該ＯＭＳ  Ｄが収容する機器にパスが設定されていないため除外する。結果として、残ったＯＭＳ  Ｂ（実際の故障発生箇所）を、ＯＭＳ  Ａに代えて、最優先の被疑箇所として選定する。検出数や検出率といったパラメータを用いて選定したコンポーネント（図４（ｃ）ではＯＭＳ  Ａ）に故障が無かった場合、選定したコンポーネントの近傍に故障が発生している可能性が高い。よって、面的分析のパラメータとして近傍情報を用いることは有用である。
【００７４】
なお、一般的には、検出数や検出率を用いた場合には、故障個所と同じ収容接続を誤って被疑箇所として選定する可能性が高い。図４（ｃ）の例によれば、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ間では、パス［１］，［３］，［４］の３つで同じ収容接続を持つため、ＯＭＳ  Ｂ（実際の故障発生箇所）の代わりにＯＭＳ  Ａ（検出率が最大のコンポーネント）を選定しまう可能性が高い。ＯＭＳ  Ａ，Ｂのように、同じ接続を多く収容するコンポーネント同士は、トポロジが類似するため、検出数や検出率よりも近傍情報の方が有効である。
【００７５】
＜故障率＞
故障率の大きいコンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。図５（ａ）に示す簡略構成図は、図２（ａ）のものと同じである。図５（ａ）に描かれているパス［１］〜［３］は、図２（ａ）に描かれているパス［１］〜［３］と同じである。図２（ａ）と比較して、図５（ａ）では、ＯＭＳ  Ａにて故障（×で図示）が発生したとする。
【００７６】
パス［１］〜［３］すべてで異常が検出されたとする。よって、ＯＭＳ  Ａが収容しない機器を経由しないパス［２］での異常検出は、誤検出となる。また、図５（ａ）に対し、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表は、図５（ｂ）に示す通りである。
【００７７】
例えば、検出数が多いＯＭＳを優先し、検出数が同じＯＭＳについては、検出率が大きいＯＭＳを優先し、検出率も同じとなるＯＭＳについては、故障率が高いＯＭＳを優先する、という確認順決定ルールを採用したとする。この場合、図５（ｂ）に示すように、検出数が最大（３）となるＯＭＳ  Ｂの確認順が１位となり、検出数が最少（０）となるＯＭＳ  Ｄの確認順が４位となる。
【００７８】
ＯＭＳ  Ａ，Ｃは、検出数、検出率が同じである（検出数：２、検出率１００％）。そこで、故障率に注目すると、ＯＭＳ  Ａの方が、故障率が大きい（０．２）ため、ＯＭＳ  ＡをＯＭＳ  Ｃよりも優先する。結果として、Ｂ→Ａ→Ｃ→Ｄの順に詳細分析を行う。
【００７９】
故障率を重視する確認順決定ルールを採用することもできる。例えば、故障率が高いＯＭＳを優先し、故障率が同じＯＭＳについては、検出数、検出率の順にパラメータが大きいＯＭＳを優先する、という確認順決定ルールを採用することができる。このルールに従えば、故障率が最大となるＯＭＳ  Ａを最優先の被疑箇所と判定することができる。
【００８０】
＜故障していない率＞
故障していない率の小さいコンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。「着目するコンポーネントの故障していない率」とは、各コンポーネントの故障率（予め取得済み）から、着目するコンポーネント以外のコンポーネントが故障している確率をいう。または、故障率に基づいて、異常検出に対し、コンポーネントの各々に属する下位レイヤの機器の故障していない確率ともいえる。すべての異常検出に対してコンポーネントごとに故障していない率を求め、故障していない率の小さいコンポーネントを決定する。
【００８１】
故障していない率の説明を、図６（ａ）に示す簡略構成図を用いて行う。図６（ａ）において、Ｌ３網上には、パス［１］、［２］が設定されているとする。
パス［１］は、ルータ３１〜３４を経由する論理的な通信路である。よって、パス［１］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃとなる。
パス［２］は、ルータ３３、３２、３４をこの順（またはこの逆の順）で経由する論理的な通信路である。よって、パス［２］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｄとなる。
【００８２】
ＯＭＳ  Ａにて故障（×で図示）が発生したとする。また、パス［１］、［２］すべてで異常が検出されたとする。よって、ＯＭＳ  Ａが収容する機器を経由しないパス［２］での異常検出は、誤検出となる。また、図６（ａ）に対し、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表は、図６（ｂ）に示す通りである。
【００８３】
ＯＭＳ  Ａ〜Ｄの故障率をぞれぞれ、ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤとする。本実施形態の故障位置特定装置１００は、故障率ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ，ＰＤに対して、コンポーネントごとに故障していない率を求めることができる。例えば、ＯＭＳ  Ｂについて説明すると、「パス［１］での異常検出に対してＢが故障していない率」、「パス［２］での異常検出に対してＢが故障していない率」、および、「パス［１］［２］での異常検出に対してＢが故障していない率」の３種類を求めることができる。３種類のＢの故障していない率の計算式は以下の通りである。
・パス［１］での異常検出に対してＢが故障していない率
＝（１−ＰＢ）［１−（１−ＰＡ）（１−ＰＣ）］
・パス［２］での異常検出に対してＢが故障していない率
＝（１−ＰＢ）［１−（１−ＰＤ）］＝（１−ＰＢ）ＰＤ
・パス［１］［２］での異常検出に対してＢが故障していない率
＝（１−ＰＢ）［１−（１−ＰＡ）（１−ＰＣ）］ＰＤ
【００８４】
例えば、図６（ｂ）の表の「故障していない率」には、パス［１］［２］での異常検出に対して各ＯＭＳが故障していない率の値を登録することができ、ＯＭＳ  Ａ〜Ｄの故障していない率が登録される。登録された故障していない率のうち最小となるＯＭＳを最優先の被疑箇所と判定することができる。
【００８５】
＜拡張された検出数（重み付け検出数）＞
すでに説明した検出数の概念を拡張させ、拡張された検出数の多いコンポーネントを優先的に確認するという確認順を採用することができる。異常が検出されるパスが経由する機器を収容するコンポーネントの数が少ないほど、当該コンポーネントから見たときの故障の重要度は高い。そこで、対応するコンポーネントの数が少ないパスには大きな重みを付与してコンポーネント単位の検出数を計算する。重みには、１つのパスが経由する機器を収容するコンポーネントの数の逆数を利用することができるが、これに限定されない。
【００８６】
拡張された検出数の説明を、図７（ａ）に示す簡略構成図を用いて行う。図７（ａ）において、Ｌ３網上には、パス［１］〜［３］が設定されているとする。
パス［１］は、ルータ３１〜３４を経由する論理的な通信路である。よって、パス［１］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃとなる。
パス［２］は、ルータ３２〜３４を経由する論理的な通信路である。よって、パス［２］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃとなる。
パス［３］は、ルータ３５，３１〜３３を経由する論理的な通信路である。なお、図７（ａ）中、ルータ３５は、Ｌ３網上の機器である。符号２５は、例えば、Ｌ２／Ｌ１．５網上のＭＰＬＳ−ＴＰ装置である。符号１５は、例えば、ＯＸＣである。ＯＸＣ１１，１５間にＯＭＳ  Ｅが形成される。パス［３］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｅ，Ａ，Ｂとなる。
【００８７】
ＯＭＳ  Ｃにて故障（×で図示）が発生したとする。また、パス［１］〜［３］すべてで異常が検出されたとする。よって、ＯＭＳ  Ｃが収容する機器を経由しないパス［３］での異常検出は、誤検出となる。また、図７（ａ）に対し、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表は、図７（ｂ）に示す通りである。
【００８８】
図７（ａ）において、パス［１］に対応するコンポーネント数は３である。よって、３の逆数１／３（＝２／６）を、パス［１］に対する重みとする。また、パス［２］に対応するコンポーネント数は２である。よって、２の逆数１／２（＝３／６）を、パス［２］に対する重みとする。また、パス［３］に対応するコンポーネント数は３である。よって、３の逆数１／３（＝２／６）を、パス［３］に対する重みとする。
【００８９】
拡張した検出数、検出率、故障率という優先度で確認順を決定する（近傍情報は使用しない）確認順決定ルールを採用したとする。図７（ｂ）の表を参照すると、ＯＭＳ  Ａの（拡張しない）検出数は２であるが、拡張した検出数は、ＯＭＳ  Ａに収容されるパス［１］に対する重み（２／６）＋ＯＭＳ  Ａに収容されるパス［３］に対する重み（２／６）＝４／６となる。
【００９０】
また、ＯＭＳ  Ｂの（拡張しない）検出数は３であるが、拡張した検出数は、ＯＭＳ  Ｂに収容されるパス［１］に対する重み（２／６）＋ＯＭＳ  Ｂに収容されるパス［２］に対する重み（３／６）＋ＯＭＳ  Ｂに収容されるパス［３］に対する重み（２／６）＝７／６となる。
同様にして、ＯＭＳ  Ｃの（拡張しない）検出数は２であるが、拡張した検出数は、ＯＭＳ  Ｃに収容されるパス［１］に対する重み（２／６）＋ＯＭＳ  Ｂに収容されるパス［２］に対する重み（３／６）＝５／６となる。
同様にして、ＯＭＳ  Ｅの（拡張しない）検出数は１（誤検出）であるが、拡張した検出数は、ＯＭＳ  Ｅに収容されるパス［３］に対する重み＝２／６となる。
【００９１】
図７（ｂ）の表によれば、（拡張しない）検出数を用いた場合、ＯＭＳ  Ａ，Ｃに関して、（拡張しない）検出数、および、検出率が同じであるが、故障率の違いから、ＯＭＳ  Ａの確認順（２位）がＯＭＳ  Ｃの確認順（３位）を上回っている。しかし、拡張した検出数を用いた場合、ＯＭＳ  Ａの拡張した検出数（４／６）よりも、ＯＭＳ  Ｃの拡張した検出数（５／６）が上回る。このため、ＯＭＳ  Ａの確認順（３位）よりも、ＯＭＳ  Ｃの確認順（２位）が上回る、という結果が得られる。このことは、拡張された検出数を用いることで、実際の故障個所（ＯＭＳ  Ｃ）を被疑箇所とする推定の精度を向上させることができることを意味する。
【００９２】
＜面的分析のパラメータの組み合わせ＞
これまでに説明したパラメータ（検出数、検出率、近傍情報（近傍コンポーネント）、故障率（または故障していない率））を組み合わせて、コンポーネントの確認順を決定することができる。なお、全種類のパラメータを用いる必要はない。
パラメータの組み合わせの説明を、図８（ａ）に示す簡略構成図を用いて行う。図８（ａ）において、Ｌ３網上には、パス［１］〜［４］が設定されているとする。
パス［１］は、ルータ３１〜３４を経由する論理的な通信路である。よって、パス［１］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃとなる。
パス［２］は、ルータ３２〜３４をこの順（またはこの逆の順）で経由する論理的な通信路である。よって、パス［２］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃとなる。
パス［３］は、ルータ３５，３１〜３３を経由する論理的な通信路である。よって、パス［３］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｅ，Ａ，Ｂとなる。
パス［４］は、ルータ３５，３１を経由する論理的な通信路である。よって、パス［４］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｅとなる。
【００９３】
ＯＭＳ  Ｂにて故障（×で図示）が発生したとする。また、パス［１］，［２］，［４］で異常が検出されたとする。よって、ＯＭＳ  Ｂが収容する機器を経由しないパス［４］での異常検出は、誤検出となる。また、ＯＭＳ  Ｂが収容する機器を経由するパス［３］での異常検出はなく、パス［３］では検出漏れがある。図８（ａ）中の破線矢印は、Ｌ３網上のパスと、当該パスが経由する機器を収容するＯＭＳとの関係を示すとともに、当該パスで検出漏れがあったことを示す。また、図８（ａ）に対し、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表は、図８（ｂ）に示す通りである。
【００９４】
（組み合わせ方法１）
パラメータの組み合わせを使用する場合、例えば、パラメータごとに優先度を付与し、優先度の高いパラメータからコンポーネントの確認順を決定する方法がある。この方法において、優先度の高いパラメータにて同値をとるコンポーネントについては、次に優先度の高いパラメータで判断する。この方法は、先述した確認順決定ルールと同様である。故障位置特定装置１００は、パラメータに付与する優先度を優先度情報として記憶部に記憶している。優先度情報は、例えば、故障位置特定装置１００のオペレータが決定することができる。
【００９５】
図８（ｂ）に示すように、例えば、検出数、検出率、近傍コンポーネント、故障率といったパラメータに対してそれぞれ、優先度１，２，４，３といった優先度情報を付与することができる。優先度１，２，３，４の順に優先度が高い。この場合、検出数、検出率、故障率、近傍コンポーネントという優先度で確認順を決定する。
【００９６】
近傍情報（近傍コンポーネント）については、利用するか否かを適宜決定することができる。近傍情報を利用する場合、近傍情報より優先するパラメータ（近傍情報に付与した優先度よりも高い優先度が付与されたパラメータ）で判定した最優先コンポーネントの近傍と、近傍情報より優先する同一パラメータの次点優先コンポーネントとの間でどちらの詳細分析を優先するかという問題がある。この場合は、例えば、最優先コンポーネントの近傍の詳細分析を優先し、その後、次点優先コンポーネントの詳細分析を行う、という確認順を採用するとよい。
一方、近傍情報を利用しない場合、近傍探索は行わないことを意味し、近傍情報に優先度を付与しないこととして処理することができる。
【００９７】
図８（ｂ）の表によれば、検出数（優先度１）→検出率（優先度２）→故障率（優先度３）の順に確認順を決定する（図８（ｂ）の最右欄のカッコ無の数値参照）。そのため、検出数（２）および検出率（１００％）が最大となるＯＭＳ  Ｃが、確認順が１位となる。近傍情報を利用する場合（近傍コンポーネントに優先度４を付与する場合）、次点（つまり、ＯＭＳ  Ｂ）に移る前に、ＯＭＳ  Ｃの近傍を優先的に探索する。つまり、ＯＭＳ  Ｃの近傍となるＯＭＳ  Ｂ，Ｄを優先的に探索する。ＯＭＳ  Ｄは検出数０なので、ＯＭＳ  ＢがＯＭＳ  Ｄよりも優先する。その結果、ＯＭＳ  Ｂの確認順が２位となり、ＯＭＳ  Ｄの確認順が３位となる。なお、ＯＭＳ  Ａ，Ｅについては、最優先のＯＭＳ  Ｃに対して、ＯＭＳ  Ｂ，Ｄの次に近傍となるＯＭＳ  Ａが、ＯＭＳ  Ｃから最も遠いＯＭＳ  Ｅよりも優先される。その結果、ＯＭＳ  Ａの確認順が４位となり、ＯＭＳ  Ｅの確認順が５位となる。
【００９８】
近傍情報を利用しない場合（近傍コンポーネントに優先度を付与しない場合）、近傍探索を行わないため、ＯＭＳ  Ｃの次点となるＯＭＳ  Ｂの確認順が２位となる（図８（ｂ）の最右欄のカッコ内の数値参照）。なお、残りのＯＭＳ  Ａ，Ｄ，Ｅについては、まず、検出数が０となるＯＭＳ  Ｄの確認順が５位となる。ＯＭＳ  Ａ，Ｅについては、検出数（１）および検出率（５０％）がともに同じであり、故障率において、ＯＭＳ  Ｅ（故障率０．３）のほうがＯＭＳ  Ａ（故障率０．２）よりも大きいため優先される。結果として、ＯＭＳ  Ｅの確認順が３位となり、ＯＭＳ  Ａの確認順が４位となる。
【００９９】
（組み合わせ方法２）
パラメータの組み合わせを使用する場合、例えば、各パラメータを数値化して合算し、合算値の大きいコンポーネントを優先するようにコンポーネントの確認順を決定する方法がある。パラメータの数値化は、例えば、各パラメータ値に所定の係数を乗じて合算するという方法をとることができる。図８（ｂ）の表には、ＯＭＳごとの合算値（ａ〜ｅ）が登録される。
【０１００】
近傍情報を利用する場合、例えば、近傍コンポーネントを用いない暫定的な合算値を計算した後、暫定的な合算値の高いコンポーネントの近傍コンポーネントに対して、所定値を加算し、最終的な合算値を計算するとよい。図８（ｂ）の表には、ＯＭＳごとの最終的な合算値（ａ〜ｅ）が登録される。最終的な合算値の大きいコンポーネントを優先するようにコンポーネントの確認順を決定する。
上記のようにパラメータを組み合わせることで、被疑箇所の特定の精度をより向上させることができる。
【０１０１】
＜誤検出の除去＞
Ｌ３網上のパス（群）での異常検出に、誤検出が含まれていると判定した場合には、その誤検出を除去した残りの異常検出からコンポーネントの確認順を決定することができる。例えば、各異常検出に対応するコンポーネントを特定して、特定したコンポーネントから異常検出があったパス間の類似度を評価し、類似度の小さなパスでの異常検出を誤検出とすることができる。
【０１０２】
誤検出の除去の説明を、図９（ａ）に示す簡略構成図を用いて行う。図９（ａ）において、Ｌ３網上には、パス［１］〜［４］が設定されているとする。
パス［１］は、ルータ３１〜３４を経由する論理的な通信路である。よって、パス［１］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃとなる。
パス［２］は、ルータ３２〜３４をこの順（またはこの逆の順）で経由する論理的な通信路である。よって、パス［２］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃとなる。
パス［３］は、ルータ３１，３２を経由する論理的な通信路である。よって、パス［３］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ａとなる。
パス［４］は、ルータ３３，３２，３４をこの順（またはこの逆の順）で経由する論理的な通信路である。よって、パス［４］が経由するＬ３網上の機器を収容するＯＭＳは、ＯＭＳ  Ｂ，Ｄとなる。
【０１０３】
ＯＭＳ  Ｃにて故障（×で図示）が発生したとする。また、パス［１］〜［４］で異常が検出されたとする。よって、ＯＭＳ  Ｃが収容する機器を経由しないパス［３］，［４］での異常検出は、誤検出となる。
【０１０４】
図９（ｂ）は、誤検出の判定に関する表である。故障位置特定装置１００は、図９（ｂ）の表に相当する情報を記憶部に記憶している。また、図９（ａ）に対し、ＯＭＳごとの確認順の決定に関する表は、図９（ｃ）に示す通りである。検出数、検出率、故障率の順に優先する確認順決定ルールを採用する。
【０１０５】
図９（ｂ）の表には、「異常検出パス」、「通過コンポーネント（ＯＭＳ）」、「類似度メトリック」といった項目が設けられている。
「異常検出パス」は、Ｌ３網上に設定されたパスのうち、異常が検出されたパスである。
「通過コンポーネント」は、対象の異常検出パスが設定されているＬ３網上の機器を収容するコンポーネントをＯＭＳ単位で示す。
「類似度メトリック」は、対象の異常検出パスで発生した異常検出と、対応の通過コンポーネントに発生した他の異常検出との間の類似度を評価する評価値である。評価値の決定には以下の例１，２がある。
【０１０６】
（例１）
評価値として、異常検出パスに対応する通過コンポーネントの各々について、当該通過コンポーネントに対応する他の異常検出パスの数の最大数とする方式である。換言すれば、例１の評価値は、同一のコンポーネントで共有する異常検出の数の最大数ともいえる。
【０１０７】
例えば、図９（ｂ）の表のうち異常検出パス［１］に注目すると、対応する通過コンポーネントはＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃである。
ＯＭＳ  Ａは、注目する異常検出パス［１］の異常検出の他に、異常検出パス［３］の異常検出を共有している。よって、ＯＭＳ  Ａで共有する異常検出の数は１である。
また、ＯＭＳ  Ｂは、注目する異常検出パス［１］の異常検出の他に、異常検出パス［２］，［４］の異常検出を共有している。よって、ＯＭＳ  Ｂで共有する異常検出の数は２である。
また、ＯＭＳ  Ｃは、注目する異常検出パス［１］の異常検出の他に、異常検出パス［２］の異常検出を共有している。よって、ＯＭＳ  Ｃで共有する異常検出の数は１である。
上記によれば、ＯＭＳ  Ｂで共有する異常検出の数である２が最大数となるので、評価値として２が「類似度メトリック」に登録される。
【０１０８】
図９（ｂ）の表の他の異常検出パス［２］〜［４］についても上記と同様にして評価値を求めることができる。
異常検出パス［２］については、ＯＭＳ  Ｂで共有する異常検出の数（２）が最大数となるので、評価値として２が「類似度メトリック」に登録される。
異常検出パス［３］については、ＯＭＳ  Ａで共有する異常検出の数（１）が最大数となるので、評価値として１が「類似度メトリック」に登録される。
異常検出パス［４］については、ＯＭＳ  Ｂで共有する異常検出の数（２）が最大数となるので、評価値として２が「類似度メトリック」に登録される。
【０１０９】
他のコンポーネントのいずれとも異常検出を共有していない異常検出、または、他のコンポーネントと共有している異常検出の数が相対的に少ない異常検出は、（２重故障がない場合）誤検出である可能性が高いと考えることができる。よって、例１において、評価値が最小である異常検出パス［３］は誤検出として除去する候補とすることができる。
【０１１０】
（例２）
評価値として、異常検出パスに対応する通過コンポーネントの少なくとも１つに対応する他の異常検出パスの数とする方式である。換言すれば、例２の評価値は、任意のコンポーネントで共有する異常検出の数ともいえる。
【０１１１】
例えば、図９（ｂ）の表のうち異常検出パス［１］に注目すると、対応する通過コンポーネントはＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃである。ＯＭＳ  Ａ，Ｂ，Ｃの少なくとも１つが、異常検出パス［２］［３］［４］の３つの異常検出を共有している。よって、評価値として３が「類似度メトリック」に登録される。
図９（ｂ）の表の他の異常検出パス［２］〜［４］についても上記と同様にして評価値を求めることができる。
異常検出パス［２］については、ＯＭＳ  Ｂ，Ｃの少なくとも１つが異常検出パス［１］［４］の２つの異常検出を共有している。よって、評価値として２が「類似度メトリック」に登録される。
異常検出パス［３］については、ＯＭＳ  Ａが異常検出パス［１］の１つの異常検出を共有している。よって、評価値として１が「類似度メトリック」に登録される。
異常検出パス［４］については、ＯＭＳ  Ｂ，Ｄの少なくとも１つ（図９（ａ）によればＢのみ）が異常検出パス［１］［２］の２つの異常検出を共有している。よって、評価値として２が「類似度メトリック」に登録される。
【０１１２】
例１と同様、他のコンポーネントのいずれとも異常検出を共有していない異常検出、または、他のコンポーネントと共有している異常検出の数が相対的に少ない異常検出は、（２重故障がない場合）誤検出である可能性が高いと考えたとき、評価値が最小である異常検出パス［３］は誤検出として除去する候補とすることができる。
【０１１３】
図９（ｃ）の表において、異常検出パス［３］を誤検出として除去しないときは、ＯＭＳ  Ａと、ＯＭＳ  Ｃとの間で検出数が同じである。しかし、故障率の違いのため、ＯＭＳ  Ａの確認順の順位（２位）が、ＯＭＳ  Ｃの順位（３位）を上回る。ここで、異常検出パス［３］を誤検出として除去した場合、ＯＭＳ  Ａの検出数が「２」から「１」に減じられる。これに伴い、ＯＭＳ  Ａの検出率は「５０％」になる。よって、ＯＭＳ  Ａの検出数の減少により、ＯＭＳ  Ｃが優先され、確認順は２位となる。これに伴い、検出率の関係で、ＯＭＳ  Ｄの順位（３位）、ＯＭＳ  Ａの順位（４位）が決定される。結果として、実際の故障個所であるＯＭＳ  Ｃの確認順（３位→２位）を向上させることができる。
【０１１４】
図９の例のように、誤検出と判定することができれば、除去することで、対応するコンポーネントの確認順の順位を下げることができ、被疑箇所の推定精度をさらに向上させることができる。
【０１１５】
＜レイヤ間判定＞
上位レイヤの異常検出（例：ユーザ申告、トラヒック減）から下位レイヤの被疑箇所をコンポーネント単位で推定する場合、上位レイヤの正常性確認の確認結果を用いて、下位レイヤの被疑箇所を絞り込むことができる場合がある。この絞り込みの効果が、上位レイヤの正常性確認に伴う時間ロスを補って余りあれば、下位レイヤの面的分析を、上位レイヤの正常性確認の確認結果で補強することが有用である。
【０１１６】
例えば、図１の通信システムの構成図において、Ｌ３網上には、パス［２］，［３］のみが設定されており、パス［１］が設定されていないものを対象にした具体例を説明する。サービス網上でなされたユーザ申告（サーバ４１，４３間のパス（一点鎖線））によって、ＯＭＳ  Ａ，Ｂの２区間が被疑候補となったとする。この場合、以下の２通りの対処が考えられる。
対処１：ＯＭＳ  Ａ，Ｂの２区間を対象にして面的分析を行う。
対処２：Ｌ３網の正常性確認によって情報を補強してから面的分析を行う。
【０１１７】
サービス網に対するユーザ申告に対し、被疑ＯＭＳ  Ａ，Ｂが収容するＬ３網上の機器を経由する２つのパス［２］，［３］の正常性を確認する。Ｌ３網上のパスの正常性確認の方法は周知であり、説明は省略する。結果として、Ｌ３網上のパスの正常性確認によって、被疑候補をＯＭＳ  Ｂの１区間に絞り込むことができるとする。なお、この１区間への絞り込みは、被疑候補の範囲に属する下位レイヤの機器の各々で故障していると見積もられる確率が一様に分布していると予想される最悪ケースであっても実現することができるとする。
【０１１８】
例えば、Ｌ３網上のパスの正常性確認に要する時間が時間オーダであり、１区間ごとのＯＭＳの面的分析に要する時間が日オーダである場合には、最悪ケースでもＯＭＳ１区間に絞り込むことができるため、対処２を選択するほうが故障位置特定を短時間で済ませることができ有用であるといえる。
【０１１９】
１コンポーネントの面的分析に要する稼働時間である分析オーバヘッド情報を活用する。故障位置特定装置１００は、分析オーバヘッド情報を記憶部に記憶している。分析オーバヘッド情報の内容、つまり分析対象の稼働時間は、オペレータには既知であるとする。
【０１２０】
一般的には、「故障箇所の推定確度向上による下位レイヤの分析オーバヘッドの削減効果」＞「故障箇所の推定確度向上のための上位レイヤの分析オーバヘッド」という関係式を満たす場合、故障箇所の推定確度の向上、つまり、上位レイヤのパスの正常性確認を優先する。
ここで、推定確度は、最悪ケースの手順数、つまり、被疑候補のコンポーネントの数（被疑候補の範囲に属する下位レイヤの機器の各々で故障していると見積もられる確率が一様に分布している場合の期待値として表現することができたときの分析の手順数）をいう。
また、「下位レイヤの分析オーバヘッド」とは、下位レイヤの被疑候補に該当する下位レイヤの機器それぞれの分析オーバヘッドの合計をいう。
また、「下位レイヤの分析オーバヘッドの削減効果」は、被疑候補の絞り込みによって排除される下位レイヤの機器それぞれの分析オーバヘッドの合計に相当する。
また、「上位レイヤの分析オーバヘッド」とは、下位レイヤの被疑候補が収容する上位レイヤの機器それぞれの分析オーバヘッドの合計をいう。
【０１２１】
上記の具体例（最悪ケースでの計算の場合）でいえば、「故障箇所の推定確度向上による下位レイヤの分析オーバヘッドの削減効果」は、（Ｌ３網の正常性未確認時での２区間のＯＭＳ  −  Ｌ３網の正常性確認後の１区間のＯＭＳ）  ×  日オーダ  ＝  １×日オーダの削減と表すことができる。
また、「故障箇所の推定確度向上のための上位レイヤの分析オーバヘッド」は、Ｌ３網状に設定されたパス２つ  ×  時間オーダ  ＝  ２×時間オーダと表すことができる。上記関係式によれば、いくつか分の時間オーダの時間短縮が見込まれるため、Ｌ３網の正常性を行うことが有用であるといえる。
【０１２２】
≪まとめ≫
本実施形態によれば、確率的に発現し、下位レイヤの故障位置の特定を元々困難にしている上位レイヤの異常検出から、下位レイヤのコンポーネント単位でのパラメータの分布を求めることができる。このような分布でパラメータが極端な値を示すコンポーネントを見つけることができ、見つけたコンポーネントを故障が発生したコンポーネントと推定することができる。これにより、下位レイヤの故障の被疑範囲を絞り込むことができる。換言すれば、下位レイヤの故障の位置を最終的に特定するために多大な負担を伴う詳細分析を行う対象を効率的に絞り込むことができる。
したがって、上位レイヤの異常検出に対し下位レイヤで発生した故障の位置を特定するための稼働を削減することができる。
【０１２３】
また、複数のコンポーネントを対象にして、パラメータの値に応じた順位付けを行うことで、詳細分析を優先的に行うコンポーネントを決定することができる。このため、優先順位の高いコンポーネントから順に詳細分析を行うことで、下位レイヤの故障の位置の特定するための稼働をさらに削減することができる。
【０１２４】
また、パラメータを、コンポーネント単位の検出数、検出率、故障率、故障していない率、重み付け検出数のいずれかとすることで、下位レイヤのコンポーネント単位での各種類のパラメータの分布を数値化することができる。よって、パラメータが極端な値を示すコンポーネントを容易に見つけることができる。
【０１２５】
また、パラメータが複数種類ある場合、それらの複数種類のパラメータを用いて、故障が発生したコンポーネントの推定を実現することができる。
【０１２６】
また、パラメータの値にしたがった故障の推定ではなく、下位レイヤの故障が発生したと推定したコンポーネントの近傍のコンポーネントを優先して詳細分析を行うことができる。
【０１２７】
また、パス間の類似度を評価し、誤検出を除去した上で、下位レイヤのコンポーネント単位でのパラメータの分布を求めることができる。このため、下位レイヤの故障の被疑範囲の絞り込みの精度を向上させることができる。
【０１２８】
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能である。例えば、下位レイヤ（Ｌ０／Ｌ１網）のコンポーネント単位をＯＭＳとしたが、コンポーネントとして、ＯＭＳよりも大きな単位となるＯＣｈ（Optical Channel）、ＯＴＵ（Optical Transport Unit）などとしてもよいし、ＯＭＳよりも小さな単位となるＯＴＳ（Optical Transmission Section）などとしてもよい。
【０１２９】
また、本実施形態では、確認順決定部３によって、被疑範囲となるコンポーネントごとの順位付けを行ったが、最も疑わしい（確認順が１位の）コンポーネントだけを特定してもよい。このような特定により、面的分析の処理を高速化することができる。
【０１３０】
また、本実施形態で説明した種々の技術を適宜組み合わせた技術を実現することもできる。
また、本実施形態で説明したソフトウェアをハードウェアとして実現することもでき、ハードウェアをソフトウェアとして実現することもできる。
その他、ハードウェア、ソフトウェア、処理手順などについて、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３１】
１００          故障位置特定装置
１−１〜１−４  網構成管理部
１ａ〜１ｄ      網構成情報
２−１〜２−３  性能情報管理部
２−４          ユーザ申告管理部
２ａ〜２ｃ      性能情報
２ｄ            申告情報
３              確認順決定部（制御部：制御手段）
３ａ            レイヤ間収容情報
３ｂ            確認順情報
４              故障位置特定部
【図１】
2018064160.tif 000003
【図２】
2018064160.tif 000004
【図３】
2018064160.tif 000005
【図４】
2018064160.tif 000006
【図５】
2018064160.tif 000007
【図６】
2018064160.tif 000008
【図７】
2018064160.tif 000009
【図８】
2018064160.tif 000010
【図９】
2018064160.tif 000011