(57)【要約】【課題】ネットワークの長期的な特徴量をメモリを消費せずに抽出でき、ＯＳのカーネル空間とユーザ空間との切替を極力少なくしつつネットワークの長期的な特徴量を学習できるネットワーク評価方法、ネットワーク評価装置及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係るネットワーク評価方法及び装置は、資源量の計測データの特徴量に対してＯＳのカーネル空間で長周期に圧縮しクラスタリング学習を行い、その学習結果に対してさらに長周期に圧縮しクラスタリング学習を行い、以降、同様の処理を所定回数、繰り返し実行することとした。【選択図】図１
2019057028.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレーティングシステム（ＯＳ）のカーネル空間において、
ネットワークのサービスを構成するネットワーク機能毎に、所定の計測間隔Ｔ０で各ネットワーク資源ｉを計測した計測値を、前記ネットワーク資源ｉ毎に計測開始時刻から現在時刻までの計測カウンタ量ｔと時間を計測間隔Ｔ０で規格化した周期Ｔ（Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝、ＴｕはＴｕ−１で割り切れる値、νは任意の自然数、ｕは１以上ν以下の自然数）に応じたメモリ位置に格納する計測蓄積手順と、
前記計測蓄積手順でそれぞれのメモリ位置に格納した前記計測値を取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊを算出する関数ｆｉｊを使って抽出資源量Ｒｉｊを計算し、ネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔ１および周期Ｔ２に応じたメモリ位置に格納する第１段階圧縮ステップ、及び
ｕ＞１の場合に、第ｕ−１段階圧縮手順でそれぞれのメモリ位置に格納した前記抽出資源量Ｒｉｊを取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊの抽出資源量Ｒｉｊを束ねる関数Ｆｉｊを使って計算した値をネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔｕおよび周期Ｔｕ＋１に応じたメモリ位置に格納する第ｕ段階圧縮ステップ、
を有し、ｕ＞１の場合にｕ＝νまで前記第ｕ段階圧縮ステップを繰り返すデータ形成手順と、
前記データ形成手順で各メモリ位置に格納した周期Ｔｕにおける値からクラスタリング学習し、クラスタ座標を計算する座標作成手順と、
前記座標作成手順で計算したクラスタ座標とネットワーク機能の性能指標ｐとの比較を行う機能評価手順と、
を行うことを特徴とするネットワーク評価方法。
【請求項２】
全ての前記ネットワーク機能についての前記座標作成手順で計算した前記クラスタ座標を収集して多次元ベクトルを作成し、前記多次元ベクトルからクラスタリング学習し、サービス指標ｑとの比較を行うサービス評価手順をさらに行うことを特徴とする請求項１に記載のネットワーク評価方法。
【請求項３】
オペレーティングシステム（ＯＳ）のカーネル空間に、
ネットワークのサービスを構成するネットワーク機能毎に、所定の計測間隔Ｔ０で各ネットワーク資源ｉを計測した計測値を、前記ネットワーク資源ｉ毎に計測開始時刻から現在時刻までの計測カウンタ量ｔと時間を計測間隔Ｔ０で規格化した周期Ｔ（Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝、ＴｕはＴｕ−１で割り切れる値、νは任意の自然数、ｕは１以上ν以下の自然数）に応じたメモリ位置に格納する計測蓄積手段と、
前記計測蓄積手段がそれぞれのメモリ位置に格納した前記計測値を取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊを算出する関数ｆｉｊを使って抽出資源量Ｒｉｊを計算し、ネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔ１および周期Ｔ２に応じたメモリ位置に格納する第１段階圧縮機能、及び
ｕ＞１の場合に、第ｕ−１段階圧縮機能がそれぞれのメモリ位置に格納した前記抽出資源量Ｒｉｊを取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊの抽出資源量Ｒｉｊを束ねる関数Ｆｉｊを使って計算した値をネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔｕおよび周期Ｔｕ＋１に応じたメモリ位置に格納する圧縮を行う第ｕ段階圧縮機能、
を有し、ｕ＞１の場合に前記第ｕ段階圧縮機能がｕ＝νまで前記圧縮を繰り返すデータ形成手段と、
前記データ形成手段が各メモリ位置に格納した周期Ｔｕにおける値からクラスタリング学習し、クラスタ座標を計算する座標作成手段と、
前記座標作成手段が計算したクラスタ座標とネットワーク機能の性能指標ｐとの比較を行う機能評価手段と、
を形成する制御部を備えるネットワーク評価装置。
【請求項４】
全ての前記ネットワーク機能についての前記座標作成手段が計算した前記クラスタ座標を収集して多次元ベクトルを作成する計測値収集手段と、
前記計測値収集手段が作成した前記多次元ベクトルからクラスタリング学習する学習手段と、
前記学習手段がクラスタリング学習した結果とサービス指標ｑとの比較を行うサービス評価手段と、
をさらに備えることを特徴とするネットワーク評価装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載のネットワーク評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ネットワークサービスの異常を検知するためのクラスタリング学習に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークサービスは、ＰａａＳ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）・ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等の発展を受け、様々なブラックボックス型のネットワーク機能を組み合わせて構成するようになってきている。そして、物理資源や仮想資源の組み合わせが複雑化し、異常発生時の原因究明が困難化し、異常の予兆検出がより重要になってきている。例えば、サービスの通信量や資源利用量の「バースト性」がサービスの異常検知の重要な要素である。
【０００３】
オペレーティングシステム（ＯＳ）は、従来より細かい時間間隔、より少ない資源で、その上で動作する機能の資源利用量や性能をより自由な方法で計測が可能になり始めている。例えば、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）では、従来はｐｅｒｆやｓｔｒａｃｅのような、固定的な性能測定しかできない機能しか無かった。しかし近年ではＢｅｒｋｅｌｅｙ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｆｉｌｔｅｒ（ＢＰＦ）が性能の測定機能として注目されている。Ｂｅｒｋｅｌｅｙ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｆｉｌｔｅｒは、当初、ｌｉｎｕｘ（登録商標）カーネル内において、自律的にパケットの内容を判断して破棄する機構であったが、近年、大幅に拡張され、カーネル内において様々な性能データを高い自由度で取得・計算できる機構として再整備された技術である。
【０００４】
それとともに、サービスや機能の異常を学習、およびそれに基づく予測を迅速に行うための「クラスタリング学習による情報抽出」技術も発展してきている。クラスタリング学習は、機械学習技術の中でも、特に「短期・教師無し（半教師あり）」に好適な学習方法である。例えば、非特許文献１に記載されるクラスタリング学習は、サービスを構成するネットワーク機能の計測情報に対し、ＳＯＭ（自己組織化マップ）によるクラスタリング学習・情報抽出が異常検知に対して有用なことを示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｍ．  Ｍｉｙａｚａｗａ，  Ｍ．  Ｈａｙａｓｈｉ，  Ｒ．  Ｓｔａｄｌｅｒ，  “ｖＮＭＦ：  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｆａｕｌｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ”，  ２０１５  ＩＦＩＰ／ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，  ｐｐ．  ６４０−６４５，  ２０１５．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、サービスの異常は、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、利用者及びそれらの複合などの様々な要因で起こる可能性があり、全てをサービス開始時から想定するのは困難である。さらに、サービスを構成する各ソフトウェアはプロプライエタリなものが主流になり、内部テストが困難なため外部からの計測でしか異常の検出できなくなってきている。
【０００７】
サービスの異常を予知する外部計測データとして、上述した「バースト性（マイクロバースト）」が注目されているが、このバースト性を検知しようとすると細かい時間粒度の計測が必要となる。ところが、ネットワークの様々な資源量やその特徴量（バーストなど）を細かい時間粒度で計測しようとすると、膨大なデータを記憶空間に保存する必要があり、メモリが圧迫されるという課題がある。また、細粒度で計測データを加工するには通常、ＯＳのカーネル空間とユーザ空間との切替が頻繁に発生してＣＰＵコストがかかってしまい、サービス自体の資源（ＣＰＵやメモリ）を圧迫するという課題もある。
【０００８】
そこで、本発明は、前記課題を解決するために、ネットワーク機能の短期的から長期的な特徴量をメモリを膨大に消費せずに抽出でき、ＯＳのカーネル空間とユーザ空間との切替を極力少なくしつつネットワークの長期的な特徴量を学習できるネットワーク評価方法、ネットワーク評価装置及び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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係るネットワーク評価方法及び装置は、資源量の計測データの特徴量に対してＯＳのカーネル空間で長周期に圧縮しクラスタリング学習を行い、その学習結果に対してさらに長周期に圧縮しクラスタリング学習を行い、以降、同様の処理を所定回数、繰り返し実行することとした。
【００１０】
具体的には、本発明に係るネットワーク評価方法は、  オペレーティングシステム（ＯＳ）のカーネル空間において、
ネットワークのサービスを構成するネットワーク機能毎に、所定の計測間隔Ｔ０で各ネットワーク資源ｉを計測した計測値を、前記ネットワーク資源ｉ毎に計測開始時刻から現在時刻までの計測カウンタ量ｔと時間を計測間隔Ｔ０で規格化した周期Ｔ（Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝、ＴｕはＴｕ−１で割り切れる値、νは任意の自然数、ｕは１以上ν以下の自然数）に応じたメモリ位置に格納する計測蓄積手順と、
前記計測蓄積手順でそれぞれのメモリ位置に格納した前記計測値を取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊを算出する関数ｆｉｊを使って抽出資源量Ｒｉｊを計算し、ネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔ１および周期Ｔ２に応じたメモリ位置に格納する第１段階圧縮ステップ、及び
ｕ＞１の場合に、第ｕ−１段階圧縮手順でそれぞれのメモリ位置に格納した前記抽出資源量Ｒｉｊを取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊの抽出資源量Ｒｉｊを束ねる関数Ｆｉｊを使って計算した値をネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔｕおよび周期Ｔｕ＋１に応じたメモリ位置に格納する第ｕ段階圧縮ステップ、
を有し、ｕ＞１の場合にｕ＝νまで前記第ｕ段階圧縮ステップを繰り返すデータ形成手順と、
前記データ形成手順で各メモリ位置に格納した周期Ｔｕにおける値からクラスタリング学習し、クラスタ座標を計算する座標作成手順と、
前記座標作成手順で計算したクラスタ座標とネットワーク機能の性能指標ｐとの比較を行う機能評価手順と、
を行うことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るネットワーク評価装置は、  オペレーティングシステム（ＯＳ）のカーネル空間に、
ネットワークのサービスを構成するネットワーク機能毎に、所定の計測間隔Ｔ０で各ネットワーク資源ｉを計測した計測値を、前記ネットワーク資源ｉ毎に計測開始時刻から現在時刻までの計測カウンタ量ｔと時間を計測間隔Ｔ０で規格化した周期Ｔ（Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝、ＴｕはＴｕ−１で割り切れる値、νは任意の自然数、ｕは１以上ν以下の自然数）に応じたメモリ位置に格納する計測蓄積手段と、
前記計測蓄積手段がそれぞれのメモリ位置に格納した前記計測値を取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊを算出する関数ｆｉｊを使って抽出資源量Ｒｉｊを計算し、ネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔ１および周期Ｔ２に応じたメモリ位置に格納する第１段階圧縮機能、及び
ｕ＞１の場合に、第ｕ−１段階圧縮機能がそれぞれのメモリ位置に格納した前記抽出資源量Ｒｉｊを取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊの抽出資源量Ｒｉｊを束ねる関数Ｆｉｊを使って計算した値をネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔｕおよび周期Ｔｕ＋１に応じたメモリ位置に格納する圧縮を行う第ｕ段階圧縮機能、
を有し、ｕ＞１の場合に前記第ｕ段階圧縮機能がｕ＝νまで前記圧縮を繰り返すデータ形成手段と、
前記データ形成手段が各メモリ位置に格納した周期Ｔｕにおける値からクラスタリング学習し、クラスタ座標を計算する座標作成手段と、
前記座標作成手段が計算したクラスタ座標とネットワーク機能の性能指標ｐとの比較を行う機能評価手段と、
を形成する制御部を備える。
【００１２】
本発明に係るネットワーク評価方法及び装置は、ネットワークのサービスを構成する各「ネットワーク機能」に対し、その資源（ネットワーク、ＣＰＵ及びメモリ）を外部からオーバーヘッドを少ないままで計測し、計測値を全て蓄積せず、バースト性などの役立つ特徴量のみを様々な周期で蓄積してそれらのみで機械学習している。このため、メモリやＣＰＵに大きな負担を与えることなく、資源利用量のクラスタリング学習と異常検知を行うことができる。
【００１３】
従って、本発明は、ネットワーク機能の短期的から長期的な特徴量をメモリを膨大に消費せずに抽出でき、ＯＳのカーネル空間とユーザ空間との切替を極力少なくしつつネットワークの長期的な特徴量を学習できるネットワーク評価方法及び装置を提供することができる。
【００１４】
さらに、本発明に係るネットワーク評価方法は、全ての前記ネットワーク機能についての前記座標作成手順で計算した前記クラスタ座標を収集して多次元ベクトルを作成し、前記多次元ベクトルからクラスタリング学習し、サービス指標ｑとの比較を行うサービス評価手順をさらに行うことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るネットワーク評価装置は、
全ての前記ネットワーク機能についての前記座標作成手段が計算した前記クラスタ座標を収集して多次元ベクトルを作成する計測値収集手段と、
前記計測値収集手段が作成した前記多次元ベクトルからクラスタリング学習する学習手段と、
前記学習手段がクラスタリング学習した結果とサービス指標ｑとの比較を行うサービス評価手段と、
をさらに備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るネットワーク評価方法及び装置は、サービス全体の異常を予測・検知するためのクラスタリング学習も同様に行うことができる。
【００１７】
本発明は、前記ネットワーク評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、ネットワークの長期的な特徴量をメモリを消費せずに抽出でき、ＯＳのカーネル空間とユーザ空間との切替を極力少なくしつつネットワークの長期的な特徴量を学習できるネットワーク評価方法及び装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係るネットワーク評価方法及び装置を説明する図である。
【図２】本発明に係るネットワーク評価方法及び装置を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００２１】
（実施形態１）
図１は、本実施形態のネットワーク評価装置であって、資源から特徴量を算出、様々な周期で蓄積し、資源の特徴量の様々な周期のデータをメモリを無駄に使わずに蓄積し、得られた特徴量を個々の機能を搭載するＯＳでクラスタリング学習及び評価（異常検知）させる手法を説明する図である。
【００２２】
本ネットワーク評価装置は、制御部１１を備える。
制御部１１は、オペレーティングシステム（ＯＳ）のカーネル空間１２に、
ネットワークのサービスを構成するネットワーク機能１３毎に、所定の計測間隔Ｔ０で各ネットワーク資源ｉを計測した計測値を、前記ネットワーク資源ｉ毎に計測開始時刻から現在時刻までの計測カウンタ量ｔと時間を計測間隔Ｔ０で規格化した周期Ｔ（Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝、ＴｕはＴｕ−１で割り切れる値、νは任意の自然数、ｕは１以上ν以下の自然数）に応じたメモリ位置に格納する計測蓄積手段２１と、
計測蓄積手段２１がそれぞれのメモリ位置に格納した前記計測値を取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊを算出する関数ｆｉｊを使って抽出資源量Ｒｉｊを計算し、ネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔ１および周期Ｔ２に応じたメモリ位置に格納する第１段階圧縮機能、及び
ｕ＞１の場合に、第ｕ−１段階圧縮機能がそれぞれのメモリ位置に格納した前記抽出資源量Ｒｉｊを取り出し、予め設定されたネットワーク資源ｉの性質ｊの抽出資源量Ｒｉｊを束ねる関数Ｆｉｊを使って計算した値をネットワーク資源ｉ、性質ｊ、計測カウンタ量ｔ、周期Ｔｕおよび周期Ｔｕ＋１に応じたメモリ位置に格納する圧縮を行う第ｕ段階圧縮機能、
を有し、ｕ＞１の場合に前記第ｕ段階圧縮機能がｕ＝νまで前記圧縮を繰り返すデータ形成手段２２と、
データ形成手段２２が各メモリ位置に格納した周期Ｔｕにおける値からクラスタリング学習し、クラスタ座標を計算する座標作成手段２３と、
座標作成手段２３が計算したクラスタ座標とネットワーク機能の性能指標ｐとの比較を行う機能評価手段２４と、
を形成する。
【００２３】
本ネットワーク評価装置は、非特許文献１の技術を一般化し、特に「バースト量」に着目してこれを機械学習可能としたものである。一般に、短期間のバースト量を計測しようとすると、計測時間間隔を極端に短くしなければならない。また、バースト量以外に、最大量、最小量及び平均量（相加、相乗及び調和）なども考慮すると、膨大なメモリが必要になる。これを避けるために、本ネットワーク評価装置は、計測値を一定期間毎に束ねて、次のレベルに送り込むことでメモリの利用量を削減している。例えば、第ｕ段階圧縮機能がより長い周期で繰り返し行うことで、マイクロ秒単位の計測を、秒単位の学習データに変換させることができる。また、本ネットワーク評価装置は、分析をカーネル空間で行うことでＣＰＵ使用量を削減している。
【００２４】
本ネットワーク評価装置で使用する変数について説明する。
［計測時刻・時間に関する変数］
計測開始時刻Ｔｓ：中立的な（システムのハイバネーションやスリープ等に影響されない）クロック供給システムにより提供される時刻
現在時刻Ｔｃ：現在の計測時刻
計測時間間隔Ｔ０：計測は、ＴｓからＴ０毎に計測する。次元は時間。
計測時間周期Ｔ：Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｕ，・・・，Ｔν｝：任意の計測周期Ｔｕ（ｕ∈｛１，・・・，ν｝）  は、Ｔｕ−１で割り切れる、絶対時間をＴ０で規格化した無次元量。
計測カウンタ量ｔ：現在時刻Ｔｃと計測開始時刻Ｔｓの差をＴ０で割ったもの。
【００２５】
例えば、Ｔｓ＝１０：００、Ｔｃ＝１１：００、Ｔ０＝１００ナノ秒の場合、計測カウンタ量ｔは３６０億と大きな数になる。これだけの粒度でパフォーマンス量を計測及び保存するのは非現実的である。そこで、Ｔ＝｛１６，２５６，４０９６，・・・，１６７７７２１６｝のように長周期に圧縮する。本ネットワーク評価装置は、計測データを長周期に圧縮してもパフォーマンスに影響する値を喪失させず、また異常状態と同時に学習させることでメモリの圧迫を防ぐことができる。
【００２６】
［資源量に関する変数］
「ｒｉ」：
資源（メモリ、ネットワーク及びＣＰＵ稼動量など）の種類ｉ（ｉ∈｛１，・・・、ｌ｝）の正規化された資源量
【００２７】
「ｒｉｊ」：
資源量ｒｉの性質であり、資源量ｒｉを関数ｆｉ（平均値、最大値、バースト値などを求める関数）に適用した、機械学習の対象となる量である。ここで、ｊ∈｛１，・・・、ｍ｝である。
【００２８】
「ｒｉｊｋ」：
ネットワーク機能ｋにおけるｒｉｊの値。ここで、ｋ（ｋ∈｛１，・・・、ｎ｝）は、ネットワークサービスにおける個々のネットワーク機能の管理番号である。なお、ネットワーク機能ｋはプロセス上で動く場合もあれば、コンテナやハイパーバイザのような仮想化機構の上で動作する場合もある。
【００２９】
「ｒｉｊｋ（ｔ）」：
計測カウンタ量ｔにおけるｒｉｊｋの値。もしｒｉｊｋ（ｔ）の値が（エラーまたは計測装置そもそもの性能限界のために）取得できない場合は、ｒｉｊｋ（ｔ−１）、ｒｉｊｋ（ｔ−２）、ｒｉｊｋ（ｔ−３）、・・・等の過去の測値から推定又は外挿する。
【００３０】
「Ｍｉｊｕ（ｐｏｓ）」：
ｒｉｊｋ（ｔ）を計測カウンタ量ｔおよび計測周期Ｔｕに基づいて算出される適切なメモリ位置ｐｏｓに格納するメモリ。メモリ位置は数１で計算される。
【数１】
2019057028.tif 000003
なお、計測蓄積手段２１では、計測値をＭｉｊ0（ｔ−１  ｍｏｄ  ｂｉ）に格納する。
【００３１】
［特徴量（種類）抽出手段関数］
「関数（数２）」：
【数２】
2019057028.tif 000004
ネットワーク機能ｋにおける種類ｉの資源の時間ｔ１〜ｔｂｉの間に計測された資源量（数３）から性質ｊの量（抽出資源量）Ｒｉｊを抽出計算する関数である。
【数３】
2019057028.tif 000005
【００３２】
「関数（数４）」：
【数４】
2019057028.tif 000006
ネットワーク機能ｋにいて各計測期間Ｔｕ（ｕ∈｛１，・・・，ν｝）で得られた種類ｉの性質ｊの流出資源量（数５）をさらに束ねて抽出（相加平均や最大値検出等）する関数である。
【数５】
2019057028.tif 000007
【００３３】
「計測ウィンドウｂｉ」：
資源種類ｉにおける任意の性質の計測に必要な最小計測カウンタ量
【００３４】
［性能指標変数］
「ネットワーク機能の性能指標ｐｋ（ｔ）」：
ネットワーク機能ｋ（ｋ∈｛１，・・・，ｎ｝）の計測カウンタ量ｔにおける性能指標（ネットワーク機能の性能指標とは、各ネットワーク機能が自己診断して与える、機能の正常性を判断する指標となるスカラ値）
【００３５】
［学習・評価に関する関数］
「クラスタ学習関数（数６）」：
【数６】
2019057028.tif 000008
計測周期計測期間Ｔｕ（ｕ∈｛１，・・・，ν−１｝）における、ネットワーク機能ｋ（ｋ∈｛１，・・・，ｎ｝）のクラスタ学習関数。クラスタ学習関数（数６）はネットワーク機能ｋにおけるｒｉｊ（ｉ∈（１，・・・，ｌ），ｊ∈（１，・・・，ｍ））を要素とする資源ベクトルを学習し、学習時点におけるクラスタ座標（数７）を返す。
【数７】
2019057028.tif 000009
ただし、ｗは次元数である。
【００３６】
「クラスタ学習関数（数８）」：
【数８】
2019057028.tif 000010
クラスタ学習関数（数６）が返すクラスタ座標（数７）およびネットワーク機能ｋの性能指標ｐｋから、異常状態を示す座標との近傍状況を評価する関数。
【００３７】
［制御内容］
制御部１１が行う制御内容を説明する。
〔ステップＳ００；計測開始時の初期動作〕
計測開始時刻をＴｓとする。計測開始時はすべてのメモリおよび計測カウンタ量ｔを０にリセットする。
【００３８】
〔ステップＳ０１；各周期における計測〕
各計測カウンタ量ｔにおいて（計測時間間隔Ｔ０毎に）、ネットワーク機能ｋ（計測・蓄積手段２１）は各種類の資源量性能ｒｉをＯＳのカーネル空間で計測する。例えば、計測を行うタイミングとして、計測時間間隔Ｔ０でタイマー割込でカーネル空間に入り、計測してもよい。また、計測を行うタイミングとして、ネットワーク機能がシステムコール等によりカーネル空間に入った時に、現在時刻Ｔｃを測定し、（Ｔｃ−Ｔｓ）／Ｔ０の丸め値が前回計測時の計測カウンタ量ｔよりも更新されていた場合に計測し、該丸め値を新たな計測カウンタ量ｔとしてもよい。
【００３９】
〔ステップＳ０２；計測値格納〕
取得された各計測値は、ネットワーク機能内のメモリＭｉ００（ｔ−１  ｍｏｄ  ｂｉ）に格納される。このステップでは、対象となる各資源種類は未加工のままメモリに格納するため、性質による区分はなく、メモリの資源性質に関する添字ｊは０のみとなる。
【００４０】
〔ステップＳ０３；圧縮〕
データ形成手段２２は、計測カウンタ量ｔがＴｕ∈Ｔで割り切れる場合、各ネットワーク機能ｋ毎にステップＳ０２で格納した計測値を圧縮する。具体的には、ｔが任意のｔｗ∈｛Ｔ１，・・・，Ｔν｝で割り切れる場合、ｔはＴｕ∈｛Ｔ１，・・・，Ｔν｝（ｕ≦ｗ）で割り切れる。その場合は、以下の処理を、Ｔｕの添字ｕが小さい順に次のステップを実行する。
〔ステップＳ０３−１；ｕ＝１（第１段階）〕
本ステップでは、収集した資源量から性質情報を数２の関数で計算し格納する。具体的には、各資源種類ｉにおいて、各性質ｊに対して、メモリＭｉ００（０）からＭｉ００（ｂｉ−１）までの値で数９を計算して第１段階のメモリ（数１０）に格納する。
【数９】
2019057028.tif 000011
【数１０】
2019057028.tif 000012
〔ステップＳ０３−ｕ；ν＞ｕ＞１（第２段階以降）〕
本ステップでは、以前の段階で格納した性質情報を次の段階に伝える数４の関数で計算し格納する。具体的には、各資源種類ｉにおいて、各性質ｊに対して、前段階のメモリＭｉｊｕ−１（０）からＭｉｊｕ−１（Ｔｕ／Ｔｕ−１−１）までの値で数１１を計算して、現段階のメモリ（数１２）に格納する。
【数１１】
2019057028.tif 000013
【数１２】
2019057028.tif 000014
【００４１】
ステップＳ０３の具体例を説明する。ｂｉ＝１０，Ｔ＝｛４，１６，６４，・・・｝で、ｔ＝１１２の場合のメモリ格納位置は次の通りである。
計測カウンタ量ｔの１１２は４と１６で割り切れ、６４で割り切れず、１０で割ると２余る。従って、ステップＳ０２において、メモリＭｉ００（1）に計測値が格納される（第０段階）。ステップＳ０３−１において、数９の関数についての値（数１３）が数１０のＭｉｊ１（３）に格納される。
【数１３】
2019057028.tif 000015
さらに、ステップＳ０３−２において、数１１の関数についての値（数１４）が数１２のＭｉｊ２（２）に格納される。
【数１４】
2019057028.tif 000016
【００４２】
〔ステップＳ０４；特徴量算出〕
座標作成手段（学習装置２３）は、メモリＭｉｊｕ（ｐｏｓ）の値を全ての資源種類ｉ∈｛１，・・・，ｌ｝、性質ｊ∈｛１，・・・，ｍ｝で並べ（ｌ×ｍマトリクス）、数６（数６は数１５のようになる）で学習を行い、数７のクラスタ座標を得る。
【数１５】
2019057028.tif 000017
【００４３】
〔ステップＳ０５；評価〕
機能評価手段（評価装置２４）は、得られたクラスタ座標を、数８で性能指標ｐと比較して異常値との近傍状況を評価し、異常値に近づいた場合は警告を発する。
【００４４】
（実施形態１の効果）
本実施形態のネットワーク評価装置は、個々のネットワーク機能のメモリやＣＰＵに大きな負担を与えずに、資源利用量の計測、評価、クラスタリング学習、並びに異常の検知を長周期で行うことができる。
【００４５】
（実施形態２）
図２は、本実施形態のネットワーク評価装置であって、実施形態１で説明したネットワーク評価装置でクラスタリング学習させて得られた各ネットワーク機能の座標値を、サービス全体の計測装置で受信し、受信した座標値を連結して多次元ベクトルを作成し、それらに対してさらにクラスタリング学習及び評価（異常検知）させる手法を説明する図である。
【００４６】
本実施形態のネットワーク評価装置は、実施形態１のネットワーク評価装置に、
全ての前記ネットワーク機能についての座標作成手段２３が計算した前記クラスタ座標を収集して多次元ベクトルを作成する計測値収集手段３１と、
計測値収集手段３１が作成した前記多次元ベクトルからクラスタリング学習する学習手段３２と、
学習手段３２がクラスタリング学習した結果とサービス指標ｑとの比較を行うサービス評価手段３３と、
をさらに備えることを特徴とする。
【００４７】
本ネットワーク評価装置でさらに使用する変数について説明する。
［性能指標変数］
「サービスの性能指標ｑ（ｔ）」：
サービスの計測カウンタｔにおける性能指標
（サービスの性能指標とは、サービスを統合管理するＯＳ機能が算出する、サービス機能の正常性を判断する指標となるスカラ値）
【００４８】
［学習・評価に関する関数］
「サービスクラスタ学習関数（数１６）」：
【数１６】
2019057028.tif 000018
計測周期計測期間Ｔｕ（ｕ∈｛１，・・・，ν−１｝）における、各ネットワーク機能ｋ（ｋ∈｛１，・・・，ｎ｝）の学習で得た各クラスタ座標ｃｘｋをさらに学習し、所属クラスタ座標｛ｓｃ１，ｓｃ２，・・・，ｓｃｘ｝（ｘは次元数）を返すサービスのクラスタ学習関数。
【００４９】
「クラスタ学習関数（数１７）」：
【数１７】
2019057028.tif 000019
サービスのクラスタ学習関数（数１６）が返す所属クラスタ座標｛ｓｃ１，ｓｃ２，・・・，ｓｃｘ｝およびサービスの性能指標ｑから、異常状態を示す座標との近傍状況を評価する関数。
【００５０】
本ネットワーク評価装置の動作を説明する。
〔ステップＳ０６；データ転送〕
データ送出手段２５は、学習装置２３で得られたクラスタ座標をサービス全体のクラスタ学習を行う装置１００に送信する。装置１００の計測値収集手段３１は、各ネットワーク機能ｋ（∈｛１，・・・，ｎ｝）から、計測周期Ｔｕのタイミングτ（τ  ｍｏｄ  Ｔｕ＝０）で送信されるクラスタ座標｛ｓｃ１，ｓｃ２，・・・，ｓｃｘ｝（τ）および各ネットワーク機能ｋの性能指標ｐｋ（τ）を受信する。ただし、Ｔｕが通信時間に比べて短すぎる場合は、クラスタ座標と性能指数の受信を省略して良い。計測値収集手段３１は、受信したクラスタ座標と性能指数から多次元ベクトルを作成する。
【００５１】
〔ステップＳ０７；クラスタリング学習〕
装置１００の学習手段３２は、全多次元ベクトル群から、計測周期Ｔｕで受信されるクラスタ座標を数１６で評価し、さらなるクラスタ座標｛ｓｃ１，ｓｃ２，・・・，ｓｃｘ｝を得る。
【００５２】
〔ステップＳ０８；評価〕
装置１００のサービス評価手段３３は、数１７を用いて学習手段３２で得られたクラスタ座標とサービスの性能指標ｑとから、異常値との近傍状況を評価し、異常値に近づいた場合は警告を発する。また、サービス評価手段３３は、各ネットワーク機能ｋの性能指標ｐｋに悪化が見られる場合は、サービスの依存関係を示すグラフ（一般にＤＡＧ（有向非巡回グラフ））における、頂点ノードとなるネットワーク機能ｋ（∈｛１，・・・，ｎ｝）を求め、そのｋにおいて異常が発生している旨を警告する。
【００５３】
（実施形態２の効果）
本実施形態のネットワーク評価装置は、サービス全体の異常を予測及び検知するためのクラスタリング学習も実施形態１と同様に行うことができる。
【実施例】
【００５４】
実施形態で説明した変数や関数についての具体例を以下に述べる。
ネットワークサービスは、すべて互いに同じ種類の資源量を計測及び蓄積する計測蓄積手段２１を備えるｎ個のネットワーク機能ｋ（∈｛１，・・・，ｎ｝）から構成される。
ｒ１：メモリ使用量
ｒ１１：メモリの平均値
ｒ１２：メモリのバースト利用量
ｒ１３：メモリの最大利用量
ｆ１１（・・・）：計測ウィンドウにあるメモリ使用量データの相加平均値を算出する関数
ｆ１２（・・・）：計測ウィンドウにあるメモリ使用量データのバースト量を算出する関数
Ｆ１１（・・・）：ｆ１１で得られた値の任意個数の引数の相加平均値を算出する関数
Ｆ１２（・・・）：ｆ１２で得られた値の任意個数の引数の最大値を選ぶ関数
ｒ２：ネットワーク利用量
ｒ３：ＣＰＵ利用量
Ｔ０：１マイクロ秒
Ｔｕ＝｛４，１６，６４，２５６，１０２４，４０９６，１６３８４，６５５３６，２６２１４４，１０４８５７６｝：４マイクロ秒から約１秒（１．０４８５７６秒）の１０段階の計測周期
ｂｉ：ｉ＝１，２，３において、全て１０（Ｔ０）分のメモリ量
Ｌｕ（ｒ１１，ｒ１２，ｒ１３，ｒ２，ｒ３）（ｕ＝１，・・・，１０）：引数に対して、クラスタリング学習による情報抽出器（ＳＯＭ（自己組織化地図）やＰＣＡ（主成分分析）など、以下情報抽出器）に基づく１０段階分のクラスタリング学習を行い、クラスタ座標｛ｃ１，ｃ２｝を返す１０個の関数
Ｄｕ（ｃ１，ｃ２，ｐ）（ｕ＝１，・・・，１０）：引数に対して、情報抽出器に基づくクラスタリングで、異常値を記憶し、近傍異常中心値との距離計測を行い、異常状態からの距離および移動ベクトルを計測する１０段階分の１０個の関数
ＳＬｕ（ｃ１，ｃ２）（ｕ＝１，・・・，１０）：Ｌｕと同様に情報抽出器によるクラスタリング学習を、ネットワーク機能で構成するサービス全体に対して行う１０段階分の１０個の関数。クラスタ座標｛ＳＣ１，ＳＣ２｝を返す。
ＳＤｕ（ｓｃ１，ｓｃ２，ｑ）（ｕ＝１，・・・，１０）：Ｄｕと同様に情報抽出器によるクラスタリングで、異常値の近傍評価を、ネットワーク機能で構成するサービス全体に対して行う１０段階分の１０個の関数。
【符号の説明】
【００５５】
１１：制御部
１２：カーネル空間
１３：ネットワーク機能
２１：計測蓄積手段
２２：データ形成手段
２３：学習手段
２４：評価手段
２５：データ送出手段
３１：計測値収集手段
３２：学習手段
３３：評価手段
１００：装置
【図１】
2019057028.tif 000020
【図２】
2019057028.tif 000021