(57)【要約】【課題】  精度の高いトラヒック量の予測値を算出可能とし、さらに、リンクの異なるスケールのトラヒックデータからでも予測値を算出する。【解決手段】  本発明は、任意の期間毎に時系列の各リンクのトラヒック量の合計を取得し、トラヒックDBに格納し、取得した複数の時系列のトラヒックデータの相関をとり、相関のあるトラヒックデータのリンク情報抽出し、相関系列DBに格納する。パケットロス率及び予測するリンクまたはセッションの要求に基づいて、相関系列DBからリンク情報を取得し、該リンク情報または該セッション情報に対応するリンクのトラヒックデータをトラヒックDBから取得し、同じスケールで比較を行うための正規化処理を行い、正規化された各トラヒックデータから標準系列を作成し、該標準系列を元のスケールに変換し、変換された系列についてトラヒック予測値の計算を行い、トラヒック量の最大値を求める。【選択図】  図１
2015216585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信網上を流れるトラヒックの情報から将来のトラヒック量の上限値を予測するトラヒック量上限値予測装置であって、
任意の期間毎に時系列の各リンクのトラヒック量の合計または、各セッションにおけるトラヒック量を取得し、トラヒックDBに格納するトラヒックデータ収集手段と、
取得した複数の時系列のトラヒックデータの相関をとり、相関のあるトラヒックデータのリンク情報またはセッション情報を抽出し、相関系列DBに格納する相関系列計算手段と、
パケットロス率及び予測するリンクまたはセッションの要求に基づいて、前記相関系列DBから前記リンク情報または前記セッション情報を取得し、該リンク情報または該セッション情報に対応するリンクまたはセッションのトラヒックデータを前記トラヒックDBから取得し、同じスケールで比較を行うための正規化処理を行い、正規化された各トラヒックデータから標準系列を作成し、該標準系列を元のスケールに変換し、変換された系列についてトラヒック予測値の計算を行い、トラヒック量の最大値を求めるトラヒック最大値予測手段と、
を有することを特徴とするトラヒック量上限値予測装置。
【請求項２】
前記相関系列計算手段は、
各時点における各リンクまたは各セッションにおけるトラヒックデータを前記トラヒックDBから取得し、全てのリンクまたは全てのセッションの組合せについて相関係数を求め、過去の任意の時点までの期間における相関係数の標準偏差を求めることにより安定係数を得る相関係数計算手段と、
前記相関係数が所定のしきい値thcorより大きく、かつ、前記安定係数が所定のしきい値thstaより小さいリンクまたはセッションの組のリンク情報またはセッション情報を抽出し、前記相関系列DBに格納する格納手段を含む
請求項１記載のトラヒック量上限値予測装置。
【請求項３】
前記トラヒック最大値予測手段は、
前記標準系列を作成する際に、各時点におけるトラヒック量がある確率分布に従うと仮定し、前記正規化された各トラヒックデータからトラヒック分布を求め、該トラヒック分布から、各時点におけるトラヒック量を推定し、標準系列とする標準系列作成手段を含む
請求項１記載のトラヒック量上限値予測装置。
【請求項４】
前記標準系列作成手段は、
前記トラヒック分布から、取得したリンクのロバスト性と経済性のどちらを重視するか調整するための前記パケットロス率に基づいて各時点のトラヒック量を推定する手段を含む
請求項３記載のトラヒック量上限値予測装置。
【請求項５】
前記トラヒック最大値予測手段は、
前記標準系列作成手段で作成された前記標準系列を、前記正規化処理と逆の処理を行い、トレンドや大きさの影響を取り除いた系列を得る逆正規化手段を含む
請求項１記載のトラヒック量上限値予測装置。
【請求項６】
通信網上を流れるトラヒックの情報から将来のトラヒック量の上限値を予測する装置におけるトラヒック量上限値予測方法であって、
任意の期間毎に時系列の各リンクのトラヒック量の合計または、各セッションにおけるトラヒック量を取得し、トラヒックDBに格納するトラヒックデータ収集ステップと、
取得した複数の時系列のトラヒックデータの相関をとり、相関のあるトラヒックデータのリンク情報またはセッション情報を抽出し、相関系列DBに格納する相関系列計算ステップと、
パケットロス率及び予測するリンクまたはセッションの要求に基づいて、前記相関系列DBから前記リンク情報または前記セッション情報を取得し、該リンク情報または該セッション情報に対応するリンクまたはセッションのトラヒックデータを前記トラヒックDBから取得し、同じスケールで比較を行うための正規化処理を行い、正規化された各トラヒックデータから標準系列を作成し、該標準系列を元のスケールに変換し、変換された系列についてトラヒック予測値の計算を行い、トラヒック量の最大値を求めるトラヒック最大値予測ステップと、
を行うことを特徴とするトラヒック量上限値予測方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のトラヒック量上限値予測装置の各手段として機能させるトラヒック量上限値予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トラヒック量上限値予測装置及び方法及びプログラムに係り、特に、通信網上を流れるトラヒックの情報から将来のトラヒック量の上限値を予測するトラヒック量上限値予測装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信網上を流れるトラヒック量は大きく変動している。そのため、ネットワーク設備運用者にとっては、設計・運用計画を策定するため、将来のトラヒック量変動を予測することが非常に重要となる。
【０００３】
従来の電話網においては、将来のトラヒック量の変動を見積もるため、年間上位30日の最繁時呼量の平均値を基礎呼量とし、基礎呼量を元にして帯域設計に取り組んできた。しかし現在、インターネットやバックボーンネットワークを流れるトラヒック量は年々増加の傾向にある。このようなパケット網では、電話網と比較してバースト的トラヒックが発生する可能性が高く、そのスケールも大きい。そのため、電話網と同様に基礎呼量をトラヒック量変動の目安として扱うのは適切ではない。
【０００４】
そのため、平均的なトラヒック量変動を予測する時系列予測方法（例えば、特許文献１参照）、主成分分析とSARIMAモデルを用いたトラヒック量上限値予測方法（例えば、非特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２３１１４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】大歳 達也, 大下 裕一, 村田 正幸, 高橋 洋介, 石橋 圭介, 塩本 公平, "トラヒックの時間変動を考慮した動的トラヒックエンジニアリングのためのトラヒック予測," 電子情報通信学会 技術研究報告 (NS2012-115), vol. 112, no. 287, pp. 65-70, Nov. 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の従来の技術に対し、本発明が解決しようとする課題は、以下の二点である。
【０００８】
一点目は、各リンクに対するトラヒック設計の非効率性である。ここで非効率とは、実際のトラヒック量に対してリンク帯域を大きく見積もりすぎてしまうことを指している。例えば、あるリンクに対して定期的に大量のトラヒックが到着する状況を考える。この時、そのリンク帯域の利用率が100%にならないよう、ある程度余裕を持ってリンク帯域の設計を行うことが望ましい。しかし、大きく余裕を見積もりすぎてしまうと、リンクの利用効率が低下してしまうという課題がある。一方、余裕を小さく見積もりすぎてしまうと、リンク利用率が100%に達し、パケットロスが頻発する状況に陥る可能性がある。この時、もし過去に発生したトラヒック量が確率的にどのように分布していたかを知ることができれば、将来発生するトラヒック量を確率的に見積もることが可能となる。
【０００９】
二点目は、各セッションに対する帯域割当の非効率性である。ここで非効率とは、実際にセッションが要求する帯域に対して帯域を大きく割り当て過ぎていることを指している。一本の物理的なリンク内には、多くのセッションが張られている。この時、ネットワークはセッションごとに利用可能な帯域の割り当てをおこなっているが、なるべく小さな帯域を割り当てることで、一本のリンクを多くのセッションで共有することが可能となる。しかし、各セッションに対して割り当てる帯域を小さくしすぎてしまうと、セッションの利用する帯域が割り当て帯域を超過してしまい、パケットロスが発生してしまう。しかし、逆に大きな帯域を割り当て過ぎてしまうと、過剰割り当て分の帯域が利用されないため、非効率な帯域割当となってしまう。この時、もし過去にセッションが利用したトラヒック量が確率的にどのように分布していたかを知ることができれば、将来そのセッションが利用するトラヒック量を確率的に見積もることが可能となる。 
これら２つの課題は、あるトラヒック時系列データが与えられた時に、各時点における確率分布を計算し、その分布を用いて将来の各時点におけるトラヒック量の上限値を予測するという課題に集約される。
【００１０】
しかし、従来手法である、一系列のみから将来のトラヒック量を予測する手法を用いた場合、こうした確率的分布を各時点において推定することは困難である。
【００１１】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、精度の高いトラヒック量の予測値を算出可能とし、さらに、リンクの異なるスケールのトラヒックデータからでも予測値を算出することが可能なトラヒック量上限値予測装置及び方法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】
【００１２】
一態様によれば、通信網上を流れるトラヒックの情報から将来のトラヒック量の上限値を予測するトラヒック量上限値予測装置であって、
任意の期間毎に時系列の各リンクのトラヒック量の合計または、各セッションにおけるトラヒック量を取得し、トラヒックDBに格納するトラヒックデータ収集手段と、
取得した複数の時系列のトラヒックデータの相関をとり、相関のあるトラヒックデータのリンク情報またはセッション情報を抽出し、相関系列DBに格納する相関系列計算手段と、
パケットロス率及び予測するリンクまたはセッションの要求に基づいて、前記相関系列DBから前記リンク情報または前記セッション情報を取得し、該リンク情報または該セッション情報に対応するリンクまたはセッションのトラヒックデータを前記トラヒックDBから取得し、同じスケールで比較を行うための正規化処理を行い、正規化された各トラヒックデータから標準系列を作成し、該標準系列を元のスケールに変換し、変換された系列についてトラヒック予測値の計算を行い、トラヒック量の最大値を求めるトラヒック最大値予測手段と、を有するトラヒック量上限値予測装置が提供される。
【発明の効果】
【００１３】
一態様によれば、複数の系列の過去のトラヒックデータを用いて補正することにより、精度の高い予測値を得ることができ、さらに、他のリンクの異なるスケールのトラヒックデータからでも、対象となるリンクの同スケールに補正することにより予測値を算出することが可能となり、将来トラヒックの予測精度が向上し、最適なネットワーク計画及び設備構築に貢献できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態におけるトラヒック量上限値予測装置の構成例。
【図２】本発明の第１の実施の形態における相関系列計算部のフローチャート。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるトラヒック最大値予測部のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１６】
本発明を実施する形態として、リンク帯域設計と、帯域割当という２つのパターンが考えられる。リンク帯域設計を第１の実施の形態、帯域割当を第２の実施の形態として説明する。
【００１７】
図１に、本発明の一実施の形態におけるトラヒック量上限値予測装置の構成例を示す。同図に示すトラヒック量上限値予測装置は、第１、第２の実施の形態共に同様の構成とする。
【００１８】
トラヒック量上限値予測装置１０は、ネットワーク２０に接続されている。
【００１９】
トラヒック量上限値予測装置１０は、トラヒックデータ収集部１００、相関系列計算部２００、トラヒック最大値予測部３００、ユーザインタフェース４００を有する。
【００２０】
同図に示すトラヒックデータ収集部１００は、ネットワーク２０、相関系列計算部２００及びトラヒック最大値予測部３００と接続されており、トラヒックデータ収集ユニット１０１、トラヒックDB１０２を有する。相関系列計算部２００は、トラヒックデータ収集部１００のトラヒックDB１０２、トラヒック最大値予測部３００と接続され、相関系列計算ユニット２０１、相関系列DB２０２を有する。トラヒック最大値予測部３００は、トラヒックDB１０２、相関系列DB２０２、ユーザインタフェース４００と接続され、正規化ユニット３０１、標準系列作成ユニット３０２、逆正規化ユニット３０３、予測値計算ユニット３０４を有する。
【００２１】
トラヒックDB１０２は、トラヒックデータ収集ユニット１０１においてネットワーク２０から取得したある時刻にリンクを流れた情報量が時系列に格納される。当該データは相関系列計算部２００及びトラヒック最大値予測部３００で用いられる。
【００２２】
相関系列DB２０２は、相関系列計算ユニット２０１で算出されたピアソン積率相関係数が所定のしきい値を越えたリンク情報の組が格納される。当該データは、トラヒック最大値予測部３００で用いられる。
【００２３】
［第１の実施の形態］
本実施の形態では、リンク帯域設計について説明する。
【００２４】
（１）トラヒックデータの収集：
トラヒックデータ収集ユニット１０１は、ネットワーク２０に接続されており、例えば、10分おきなどの所定の時間間隔毎に各リンクを流れたトラヒック量(情報量)を取得し、トラヒック量の合計量をトラヒックDB１０２に格納する。例えば、リンクyから、時刻tにおいてデータを取得する場合、時刻[t-10,t]の間にリンクyを流れた情報量が、ytとして収集され、トラヒックDB１０２に格納される。
【００２５】
（２）相関系列DBの更新：
相関系列計算ユニット２０１は、トラヒックDB１０２から取得した時系列データについて、図２に示す流れにしたがって相関系列DBの更新を行う。
【００２６】
相関系列計算ユニット２０１は、計算していない系列の組をxとし（ステップ１０１）、x=φでなければ（ステップ１０２、No）、各時点において、各リンクにおけるトラヒックデータを取得し、全てのリンクの組み合わせについてピアソン積率相関係数ρを計算する。例えば、リンクが10本あり、時刻tまでにおける、各リンクのトラヒック時系列データがyt,1，yt,2，…，yt,10と得られた時、自分自身を除く系列、つまりyt,1とyt,2，yt,1とyt,3，…，yt,9とyt,10についてそれぞれピアソン積率相関係数ρ1,2，ρ1,3，…，ρ9,10を計算する。さらに、相関系列計算ユニット２０１は、相関の安定性を判定するため、安定係数stを計算する（ステップ１０３）。stはk期前(kは時系列データが収集される周期)までの相関係数ρt-k，ρt-k+1，…,ρt-1を用いて、以下の(1)式で求められる。ただし、
【００２７】
【数１】
2015216585.tif 000003
はk期前までの時点における相関係数ρt-k，ρt-k+1，…,ρt-1の算術平均である。
【００２８】
【数２】
2015216585.tif 000004
ステップ１０３で求められたρがしきい値thcorを超えたリンクの組であり（ステップ１０４、Yes）、かつ、安定係数stがしきい値thstaを下回る系列の組（ρt＞thcor AND st＜thsta）については（ステップ１０５、Yes）、安定して相関が見られると判断され、相関系列DB２０２に格納される(ステップ１０６)。
【００２９】
また、この時、相関系列計算ユニット２０１は、過去にthcorを上回っていたが、thcorを下回ったリンクの組については、相関系列DB２０２から削除される。thcorは定数とは限らず、条件に応じて変更が可能であるとする。例えば、トラヒックデータを収集するリンク数を条件として与えた場合を考える。トラヒックを収集するリンク数が少ない場合には、thcorを小さく設定することで、ある程度相関のあるリンク数を増やすことが可能となる。逆に、収集リンク数が多い場合には、thcorを大きく設定することで、相関が高いリンクの組のみを取得することが可能となる。
【００３０】
また、パラメータkは、オペレータによりユーザインタフェース４００を介して与えられる値であり、過去のどの時点までにおける安定性を考慮するかということを示している。kを小さく設定すれば、短期的に安定して相関が見られるリンクの組のみを相関系列DB２０２に格納することができ、kを大きく設定すれば、長期的に安定して相関が見られるリンクの組のみを相関系列DB２０２に格納することができる。
【００３１】
（３）トラヒック量予測：
トラヒック最大値予測部３００は、ユーザがリンクxにおける将来のトラヒック量を予測したいと考えた場合、図３に示すフローにしたがって処理を行う。
【００３２】
トラヒック最大値予測部３００のユーザインタフェース４００を介して、ユーザから予測を行いたいリンク情報（例えば、リンク名x）とパケットロス率pを取得し、メモリ（図示せず）に保持する（ステップ２０１）。
【００３３】
トラヒック最大値予測部３００における正規化ユニット３０１では、ユーザインタフェース４００から入力された、予測を行いたいリンク名をもとに、相関系列DB２０２から、そのリンクと相関のあるリンクの集合を得る（ステップ２０２）。
【００３４】
次に、トラヒックデータ収集部１００のトラヒックDB１０２から、それらリンクの時系列データを取得し、その後、正規化ユニット３０１が、各時系列データについて、トレンド傾向及びスケールの影響を排除した正規化系列を得る（ステップ２０３）。正規化は、時刻tにおける、予測を行いたい時系列データがxt、xtと相関のあるリンクの系列がat1，at2，…，atnと表されるとすると、正規化系列
【００３５】
【数３】
2015216585.tif 000005
は、(2)式もしくは(3)式を用いて計算することができる。
【００３６】
【数４】
2015216585.tif 000006
ただし
【００３７】
【数５】
2015216585.tif 000007
で表され、b0,b1は、最小二乗法を用いて計算される。
【００３８】
標準系列作成ユニット３０２では、正規化ユニット３０１で得られたn+1個の正規化系列を元に、各時点におけるトラヒック分布を推定する。トラヒック分布は正規分布(4)式を仮定し、(5)式、(6)式によって、パラメータμ及びσを最尤推定する。
【００３９】
【数６】
2015216585.tif 000008
このようにして得られたトラヒック分布より、各時点におけるトラヒック量を見積もり、ある一つの標準系列
【００４０】
【数７】
2015216585.tif 000009
を得る。例えば、(7)式を用いて標準系列
【００４１】
【数８】
2015216585.tif 000010
を計算することができる。
【００４２】
【数９】
2015216585.tif 000011
(6)式において、ユーザが入力したパケットロス率pが利用されている。この時、pを小さく設定すればするほど、将来のトラヒック量がリンク帯域を超過する可能性が低くなるため、よりロバストなリンク帯域設計が可能となり、pを大きく設定すればするほど、ロバスト性をある程度犠牲にすることで、より経済的なリンク帯域設計が可能となる（ステップ２０４）。
【００４３】
逆正規化ユニット３０３では、標準系列作成ユニット３０２で作成された標準系列に対し、正規化ユニット３０１で行った処理の逆処理を施すことで、トレンドやスケールの影響が戻された系列
【００４４】
【数１０】
2015216585.tif 000012
を得ることができる（ステップ２０５）。
【００４５】
予測値計算ユニット３０４では、逆正規化ユニット３０３で得られた系列
【００４６】
【数１１】
2015216585.tif 000013
をもとに、トラヒック予測値の計算を行う。例えば、(8)式に示すARIMAモデルを適用し、信頼区間99%の値を用いることで、トラヒック上限値の予測が可能となる（ステップ２０６）。
【００４７】
【数１２】
2015216585.tif 000014
ユーザインタフェース４００は、トラヒック最大値予測部３００に対し、予測を行いたいリンクの情報及び、パケットロス率pを入力し、上記の予測値計算ユニット３０４により求められた将来の各時点におけるトラヒック上限値をユーザに対して出力する（ステップ２０７）。このシステムを利用するユーザは、この情報を利用して、将来のリンク帯域設計をより効率的に行うことが可能となる。
【００４８】
本実施の形態によれば、各リンクのトラヒック情報を活用して、あるリンクの将来のトラヒック量を推定した場合、その上限値を採用することで、ネットワークのリンク設計を行うことが可能である。例えば、過去のある時点で発生したトラヒックが、その時点のトラヒック分布の平均値よりも小さな値であったということが分かったとする。この時、今後のリンク設計帯域を従来手法で算出された設計帯域よりも大きな値として設計することで、よりパケットロス率の低いネットワークの実現が可能となる。逆に、過去のある時点で発生したトラヒックが、その時点のトラヒック分布の平均値よりも大きな値であったということが分かったとする。この時、今後のリンク設計帯域を従来手法で算出された設計帯域よりも小さな値として設計することで、パケットロス率を抑えつつ、より経済的なネットワークの実現が可能となる。
【００４９】
［第２の実施の形態］
本実施の形態では、帯域割当について説明する。
【００５０】
本実施の形態におけるトラヒック量上限値予測装置の構成は、図１と同様である。
【００５１】
帯域割当の流れは、基本的に第１の実施の形態と同様であるが、リンク帯域設計と同様だが、トラヒックデータの取得方法のみが異なる。
【００５２】
（１）トラヒックデータの取得：
第１の実施の形態のリンク帯域設計においては、トラヒックデータ収集ユニットが各リンクのトラヒック量の合計を入力データとして利用していたが、帯域割当においては、各セッションにおけるトラヒック量を入力データとして、将来の要求帯域を予測する。そのため、トラヒックデータ収集ユニット１０１では、各セッションについてトラヒックデータを収集し、トラヒックDB１０２に格納する。
【００５３】
（２）相関系列DBの更新：
第１の実施の形態におけるリンク帯域設計と同様に、相関系列DB２０２の更新を行う。この際、相関系列計算ユニット２０１で用いられるデータは、上記（１）の各セッションについてのトラヒックデータである。
【００５４】
（３）トラヒック量予測：
第１の実施の形態におけるリンク帯域設計と同様に、トラヒック最大値予測部３００では、将来の各時点におけるトラヒック量の予測を行い、ユーザインタフェース４００を介してユーザに出力する。これにより、ユーザは、この結果を元に、各セッションについて、適切な帯域割当量の見積が可能となる。
【００５５】
本実施の形態によれば、各セッションのトラヒック情報を活用して、あるセッションの将来のトラヒック量を推定した場合、将来の各時点における上限値に帯域を割り当てることで、効率的な帯域割当が可能となる。例えば、あるセッションが過去のある時点で利用したトラヒックが、その時点のトラヒック分布の平均値よりも小さな値であったということが分かったとする。この時、従来手法で算出された割当帯域よりも大きな値をこのセッションに割り当てることで、よりパケットロス率を抑えたトラヒック制御が可能となる。逆に、過去のある時点で発生したトラヒックが、その時点のトラヒック分布の平均値よりも大きな値であったということが分かったとする。この時、従来手法で算出された割当帯域よりも小さな値をこのセッションに割り当てることで、パケットロス率を抑えつつ、より多くのセッションが一本のリンクを利用することが可能となる。
【００５６】
なお、図１のトラヒック量上限値予測装置１０の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、トラヒック量上限値予測装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５７】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更または応用が可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１０  トラヒック量上限値予測装置
２０  ネットワーク
１００  トラヒックデータ収集部
１０１  トラヒックデータ収集ユニット
１０２  トラヒックDB
２００  相関系列計算部
２０１  相関系列計算ユニット
２０２  相関系列DB
３００  トラヒック最大値予測部
３０１  正規化ユニット
３０２  標準系列作成ユニット
３０３  逆正規化ユニット
３０４  予測値計算ユニット
４００  ユーザインタフェース
【図１】
2015216585.tif 000015
【図２】
2015216585.tif 000016
【図３】
2015216585.tif 000017