(57)【要約】【課題】逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスにおいて、ネットワーク内でのトラヒック流量とフロー数の周期観測を前提に、映像サービスの品質を推定することを目的とする。【解決手段】映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出する観測情報分析部と、推定されたフローあたりの平均スループットに基づいて映像サービスの品質を推定する品質推定部とを有する。【選択図】図１
2015091012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置であって、
周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出する観測情報分析部と、
推定されたフローあたりの平均スループットに基づいて映像サービスの品質を推定する品質推定部と、
を有するプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項２】
前記観測情報分析部は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均ダウンロードデータ量を算出し、
前記品質推定部は、推定されたフローあたりの平均ダウンロードデータ量の分布の中で、デコードレート以下のスループット比率が所定の閾値を超過する場合、アラートを生成する、請求項１に記載のプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項３】
前記観測情報分析部は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均累積ダウンロードデータ量を算出し、
前記品質推定部は、推定された平均累積ダウンロードデータ量の時系列とデコードレートとを比較することにより、平均的な再生状態を推定する、請求項１又は２に記載のプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項４】
前記観測情報分析部は、周期観測されたフロー数から、確率過程モデルを用いてフロー数の時間的推移を算出し、算出されたフロー数を用いて、フローあたりの平均スループットを算出する、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載のプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項５】
平均ダウンロードデータ量とエンドユーザの品質評価値との関係を格納する品質情報記憶部を更に有し、
前記観測情報分析部は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均ダウンロードデータ量を算出し、
前記品質推定部は、前記品質情報記憶部を参照してエンドユーザの品質評価値の分布を推定する、請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載のプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項６】
映像コンテンツの再生状態とエンドユーザの品質評価値との関係を格納する品質情報記憶部を更に有し、
前記観測情報分析部は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均累積ダウンロードデータ量を算出し、算出された平均累積ダウンロードデータ量の時系列とデコードレートとを比較することにより、再生状態を推定し、
前記品質推定部は、前記品質情報記憶部を参照してエンドユーザの品質評価値の分布を推定する、請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載のプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置。
【請求項７】
映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロード型映像サービスにおいてプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置による品質推定方法であって、
前記プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の観測情報分析部が、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出するステップと、
前記プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の品質推定部が、推定されたフローあたりの平均スループットに基づいて映像サービスの品質を推定するステップと、
を有する品質推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロードプログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置及び品質推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大容量コンテンツのダウンロードと並行して映像再生を行うプログレッシブダウンロード型の映像アプリケーションが普及している。プログレッシブダウンロード型の映像アプリケーションは、再生開始までに一定量のバッファリング（初期バッファ量）を要する。このバッファリングのため、ネットワーク条件の劣化に起因する再生品質劣化の軽減が可能である一方、ネットワーク条件の劣化等により再生バッファ内の蓄積データ量が低下した場合、再生が停止する場合がある。こうしたサービスについては、サービス提供事業者のみならず、ユーザへのアクセス回線を提供する回線事業者としても、品質劣化申告時の切り分け等、その品質の遠隔監視は運用上の重要な課題である。
【０００３】
上記課題を解決するため、所与のキャプチャデータに基づき、プログレッシブダウンロード型映像サービスの品質推定を実現する技術がこれまでに提案されている（非特許文献１〜３）。これらは、パケットキャプチャデータから端末の受信バイト量時系列を把握し、プレイアウトバッファモデルへ入力することで再生停止状態の推定を実現するものである。これらの技術を利用することにより、所与のパケットキャプチャデータから、個々のセッションの映像再生状態を推定可能である。
【０００４】
当該文献においては、プログレッシブダウンロード型映像サービスを配信方式により２種類に大別している。すなわち、i)逐次型と、ii)チャンク型との２種である。前者は、は通常のファイルダウンロードと同様に、単一のHTTP（HyperText Transfer Protocol）セッションで映像コンテンツをダウンロードする方式である。一方、後者はチャンクと呼ばれる映像データのブロック単位にHTTPセッションを確立して映像データをダウンロードする方式である。以下の説明において、これらの呼称を用いることとする。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】池上大介，本多泰理，山本浩司他：「プログレッシブダウンロード系サービスの停止時間推定法」, 信学技報, vol. 111, no. 278, CQ2011-59, pp. 91-96, 2011年11月.
【非特許文献２】池上大介，本多泰理，山本浩司：「チャンク型映像配信サービスにおける再生状態推定法の検討」, 電子情報通信学会総合大会, B-11-24, 2012年3月.
【非特許文献３】本多泰理，池上大介，山本浩司：「Ack観測による映像再生状態推定法の検討」, 電子情報通信学会総合大会, B-11-25, 2012年3月.
【非特許文献４】G. G. Newell, Applications of Queueing Theory, Chapman and Hall.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年、モバイル環境や無線LAN（Local Area Network）環境上でのモバイル端末又はタブレット端末等に対するサービスの普及が特に顕著である。サービス提供事業者や回線提供事業者としては、サービスやネットワーク保守の観点から、ユーザに提供される映像サービスの体感品質を客観的に把握することが望まれる。
【０００７】
非特許文献１〜３はキャプチャデータに基づき映像再生状態を推定する技術である。しかしながら当該文献においては、多数のセッションが流れる回線をモニタし、同時に推定する手段は対象に含まれていない。また、個々のセッションについてフルキャプチャによる監視が可能であることを前提としており、商用網などで多用される周期的なサンプル観測などには適用することができない。
【０００８】
そこで本発明は、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスにおいて、ネットワーク内でのトラヒック流量とフロー数の周期観測を前提に、映像サービスの品質（例えば、各時点における平均的な再生状態推定、エンドユーザの主観品質（ＭＯS値）の分布傾向）を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態に係るプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置は、
映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置であって、
周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出する観測情報分析部と、
算出されたフローあたりの平均スループットに基づいて映像サービスの品質を推定する品質推定部と、
を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一形態に係る品質推定方法は、
映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードするプログレッシブダウンロード型映像サービスにおいてプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置による品質推定方法であって、
前記プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の観測情報分析部が、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出するステップと、
前記プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の品質推定部が、推定されたフローあたりの平均スループットに基づいて映像サービスの品質を推定するステップと、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスにおいて、ネットワーク内でのトラヒック流量とフロー数の周期観測を前提に、映像サービスの品質を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の構成図
【図２】図１の観測情報分析部において算出された平均スループットの確率密度の一例を示す図
【図３】図１の観測情報分析部において算出されたフローあたりの平均累積ダウンロードデータ量の一例を示す図
【図４】平均累積ダウンロードデータ量に基づいて平均的な再生状態を推定する一例を示す図
【図５】図１の平均品質推定部において出力された平均的な再生状態を示すレーダーチャートの一例を示す図
【図６】フロー数の時間推移の一例を示す図
【図７】スループットとＭＯＳ値との関係の一例を示す図
【図８】図１のＭＯＳ値分析推定部において推定されたＭＯＳ値の度数分布の一例を示す図
【図９】映像画質毎の再生状態とＭＯＳ値との関係の一例を示す図
【図１０】図１のＭＯＳ値分析推定部において推定されたＭＯＳ値の分布時系列の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態では、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスを対象として、ネットワーク内におけるトラヒック流量とフロー数の周期観測により、映像サービスの品質（例えば、平均的な映像の再生状態及びユーザ体感品質）を推定するプログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置及び品質推定方法について説明する。上記のように、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスとは、映像コンテンツ毎にセッションを確立してダウンロードする映像サービスである。
【００１４】
以下、図面と共に、本発明の実施形態について更に詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施形態に係る逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置１００の構成図である。
【００１６】
逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置１００は、観測情報を分析する観測情報分析部１０１と、映像サービスの品質を推定する品質推定部１０２とを有する。品質推定部１０２は、サービス品質の低下を示すアラートを発するアラート生成部１０３と、平均品質推定を実現する平均品質推定部１０４と、ＭＯＳ値の推定を行うＭＯＳ値分布推定部１０５とから構成される。更に、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置１００は、品質情報記憶部１０６を有してもよい。
【００１７】
観測情報分析部１０１は、周期観測されたトラヒック流量及びフロー数に基づいて、フローあたりの平均スループットを算出する。より具体的には、観測情報分析部１０１は、所与の観測周期におけるフロー数及び当該周期時間におけるダウンロードデータ量を観測して蓄積し、フローあたりの平均スループット情報又は平均スループット分布情報を出力し、アラート生成部１０３、平均品質推定部１０４及びＭＯＳ値分布推定部１０５への入力とする。例えば、フローあたりの平均スループット情報は、フローあたりの平均累積ダウンロードデータ量の時系列であり、フローあたりの平均スループット分布情報は、フローあたりの平均ダウンロードデータ量の分布である。
【００１８】
アラート生成部１０３は、観測情報分析部１０１から入力されたフローあたりの平均スループット情報又は平均スループット分布情報から、サービス品質が低下したと判断される場合、アラートを生成する。例えば、アラート生成部１０３は、観測情報分析部１０１により算出されたフローあたりの平均ダウンロードデータ量の分布の中で、デコードレート以下のスループット比率が所定の閾値を超過する場合、アラートを生成する。また、アラート生成部１０３は、以下に説明する平均品質推定部１０４により推定された平均的な再生状態が所定の閾値を下回る場合、アラートを生成する。また、アラート生成部１０３は、以下に説明するＭＯＳ値分布推定部１０５により推定されたＭＯＳ値の中で、一定値以下のＭＯＳ値の比率が所定の閾値を超過する場合、アラートを生成する。
【００１９】
平均品質推定部１０４は、観測情報分析部１０１から入力されたフローあたりの平均スループット情報又は平均スループット分布情報から、平均的な再生状態を推定する。より具体的には、平均品質推定部１０４は、観測情報分析部１０１により算出されたフローあたりの平均累積ダウンロードデータ量の時系列とデコードレートとを比較することにより、平均バッファ内データ量、平均初期バッファリング時間、停止回数、平均停止頻度等の各観測時刻における平均的な再生状態を算出し、平均再生状態推定情報として出力する。
【００２０】
ＭＯＳ値分布推定部１０５は、観測情報分析部１０１から入力されたフローあたりの平均スループット情報又は平均スループット分布情報から、各時刻におけるエンドユーザのＭＯＳ値の分布傾向を推定し、ＭＯＳ値分布推定情報として出力する。あるいは、ＭＯＳ値分布推定部１０５は、平均品質推定部１０４により推定された平均的な再生状態から、各時刻におけるエンドユーザのＭＯＳ値の分布傾向を推定してもよい。なお、エンドユーザのＭＯＳ値とスループット又は平均的な再生状態との関係は、品質情報記憶部１０６に格納されているものとし、ＭＯＳ値分布推定部１０５は、品質情報記憶部１０６を参照してＭＯＳ値の分布を推定する。
【００２１】
なお、観測情報分析部１０１は、単独の装置として実現してもよいし、ネットワーク運用監視装置又はネットワーク設計支援装置の機能の一部、あるいは、ルータ等の通信装置の機能の一部として構成することもできる。アラート生成部１０３、平均品質推定部１０４、ＭＯＳ値分布推定部１０５及び品質情報記憶部１０６についても、それぞれ単独の装置として実現してもよいし、同一の筺体に実装することも可能である。
【００２２】
＜第１実施形態＞
次に、本発明の第１実施形態について説明する。本発明の第１実施形態では、観測情報分析部１０１により算出されたフローあたりの平均スループット分布情報からサービス品質が低下したと判断される場合、アラートを生成する例について説明する。
【００２３】
（１）観測情報分析部１０１は、網内を流れるトラヒックのうち、対象とする逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスのフローの流量（ダウンロードデータ量）及びフロー数を定期的に（例えば、10秒おき、1分間隔など）監視する。測定周期は一定である必要は無い。フロー数を把握するためのフローの識別は、例えばDNS（Domain Name System）における当該サービスのFQDN（Fully Qualified Domain Name）に対するDNS request/responseのDPI（Deep packet inspection）により実現されてもよく、事前にWhois等で調査済みのグローバルアドレス帯を適用して実現されてもよい。また、フローの識別は、他の方法で実現されてもよい。更に、DPIによるペイロードから、映像サービスの画質を判別することができる。
【００２４】
（２）観測情報分析部１０１は、観測したトラヒック流量とフロー数から、平均スループットを算出する。例えば、平均スループットは、単位時間あたりのダウンロードデータ量をフロー数で除算することにより求められた、フローあたりの平均ダウンロードデータ量である。
【００２５】
（３）観測情報分析部１０１は、算出した平均スループットを画質毎に度数分布又は確率密度関数で表現し、各画質のデコードレート以下のスループット比率を観測する。図２に、観測情報分析部１０１において算出された平均スループットの確率密度の一例を示す。平均スループットの確率密度は、画質の他に、デコードレートのようなコンテンツの属性に分類して表現されてもよい。
【００２６】
アラート生成部１０３は、各画質のデコードレート以下のスループット比率が所定の閾値αを超過する場合に、アラートを発する。例えば、ある映像サービスのデコードレートを247kbyte/secとした場合、当該値を下回るスループットのフローが30%を超過した場合にアラートを発する。
【００２７】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本発明の第２実施形態では、観測情報分析部１０１により算出されたフローあたりの平均スループット情報から平均的な再生状態を推定する例について説明する。
【００２８】
（１）観測情報分析部１０１は、網内を流れるトラヒックのうち、対象とする逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスのフローの流量（ダウンロードデータ量）及びフロー数を定期的に（例えば、10秒おき、1分間隔など）監視する。測定周期は一定である必要は無い。フロー数を把握するためのフローの識別は、例えばDNSにおける当該サービスのFQDNに対するDNS request/responseのDPIにより実現されてもよく、事前にWhois等で調査済みのグローバルアドレス帯を適用して実現されてもよい。また、フローの識別は、他の方法で実現されてもよい。
【００２９】
（２）観測情報分析部１０１は、観測したトラヒック流量とフロー数から、平均累積ダウンロードデータ量を算出する。例えば、時間区間(0,10)（単位：秒）で4500Mbyteダウンロードされており、当該区間で150フロー存在する場合には、1フローあたり10秒間で30Mbyteダウンロードしているものとする。
【００３０】
（３）観測情報分析部１０１は、（２）の処理を各時刻毎に行い、平均累積ダウンロードデータ量の時系列を折れ線プロットする。図３に、観測情報分析部１０１において算出されたフローあたりの平均累積ダウンロードデータ量の一例を示す。以下、フローあたりの平均累積ダウンロードデータ量を時間の関数としてF(t)と表記する。本情報が観測情報分析部１０１の出力の一つであり、平均品質推定部１０４への入力となる。
【００３１】
（４）次に、平均品質推定部１０４は、平均累積ダウンロードデータ量の時系列に基づき、平均的な再生状態を推定する。以下、図４を引用して当該推定手法につき述べる。
【００３２】
（５）まず、任意の時刻t0を視聴開始時刻とする、平均累積ダウンロードデータ量F(t;t0)のグラフを、横軸を時間にとり描く。再生開始時刻はt1とし、視聴開始時点からの累積ダウンロードデータ量が再生開始閾値ηs[byte]を超えた時点として求めることができる。
【００３３】
（６）次に、点(t１,ηi)を通る傾きdの直線を描く。ここでηi[byte]は再生停止閾値であり、d[byte/sec]はデコードレートである。この傾きdの直線が仮にF(t;t0)のグラフと交点を持つ場合、当該時点（t2とする）において再生が停止する。
【００３４】
（７）t2において再生停止が発生した場合、当該時点からF(t;t0)のグラフが(ηr-ηi)だけ増大する時点t3において再生が再開される。従って、時間区間(t2,t3)が最初の再生停止時間である。ここでηr[byte]は再生再開閾値である。そこで、点(t3,F(t2;t0))より傾きdの直線を描く。当該直線が、再度F(t)のグラフと交点を有する場合、当該交点が２度目の再生停止を表す。
【００３５】
上記の手順（７）の反復により、再生状態の推定を行う。視聴開始時刻t0を任意にとることにより、任意時刻で視聴を開始した際の平均的な再生状態を算出可能となる。当該結果から、例えば図５に示すような、各視聴開始時刻における平均的な再生状態を示すレーダーチャートを描くことも可能である。例えば、平均バッファ内データ量は、図４において平均累積ダウンロードデータ量がデコードレートを上回る場合、データがバッファ内に蓄積されることから、このバッファ内に蓄積されるデータ量を各フローにわたり平均をとることで算出可能である。また、平均初期バッファリング時間は、フロー毎の再生開始時刻t1の平均値として算出可能である。更に、停止回数及び平均停止頻度も、図４を参照して説明したとおり、フロー毎に算出可能である。
【００３６】
これにより、例えば平均的な再生状態が所定の閾値を下回る場合にアラートを発するという利用形態も考えられる。
【００３７】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態について説明する。本発明の第３実施形態では、平均ダウンロードデータ量の推定精度を精緻化するための手段について説明する。例えば、各フローの開始・終了時刻が正確に観測できていない場合にも、確率過程モデルを用いてフロー数を同定し、フローあたりの平均スループットの推定精度を精緻化する。
【００３８】
特に観測周期が長い場合、平均ダウンロードデータ量の推定精度が劣化する懸念が存在する。図６にフロー数の時間推移の一例を示す。例えば図６では、時間区間(30,60)における平均ダウンロードデータ量を、第１実施形態又は第２実施形態ではフロー数4での平均と看做しているが、時間区間(60,90)におけるフロー数は2であり、観測周期が長い場合には実際のフロー数は2.7フロー分ほどに留まる。
【００３９】
一般に、フロー数が多い場合には、その時間的推移は漸近的にある確率過程でモデル化可能であることが知られている。具体的には、到着過程はポアソン過程、視聴時間は指数分布に従い、フロー数の時間的推移としてはＭ／Ｍ／∞モデルで近似的に表現可能であることが知られている。そこで本発明の第３実施形態では、観測情報分析部１０１が周期観測により得られる情報から、Ｍ／Ｍ／∞モデルとしてフロー数の時間的推移を同定し、各観測区間における平均ダウンロードデータ量の精緻化を実現する。
【００４０】
具体的な手順は、以下の通りである。
【００４１】
（１）各時刻{ti}i=1Nにおける観測フロー数に基づき、Ｍ／Ｍ／∞モデルのパラメータである平均到着率λ、平均サービス時間μをそれぞれ同定する。方法としては、例えばシミュレーションにより定常状態のＭ／Ｍ／∞モデルの各時刻における系内数の推移を算出し、最適な（λ、μ）の組み合わせを求める。もしくは、非特許文献４に見られるような近似解を用いて同定してもよく、他の方法で同定してもよい。
【００４２】
（２）算出した最適パラメータに基づき、各時間区間(ti,ti+1)におけるフロー数期待値を算出する。例えば、時刻tiにおける観測フロー数がNiであった場合、初期値δ(x-Ni)の分布の、時間区間(0,ti+1-ti)上の期待値Eiを
【００４３】
【数１】
2015091012.tif 000003
として、平均フロー数を算出する。ここでδ(x)はDiracのデルタ関数である。そこで、時間区間(ti,ti+1)におけるフローあたり総ダウンロードデータ量Miとすると、当該時間区間におけるフローあたりの平均ダウンロードデータ量Kiを
【００４４】
【数２】
2015091012.tif 000004
により算出することができる。
【００４５】
（３）平均スループットの分布は、第１実施例の手順（３）と同様の方法により求めることができる。
【００４６】
（４）更に、平均的な再生状態を推定する場合には、各時間区間{(ti,ti+1)}について処理（２）を実行し、図３と同様のフローあたりの平均累積ダウンロードデータ量の時間推移をプロットする。
【００４７】
（５）第２実施形態の手順（４）〜（７）と同様の方法により、平均的な再生状態の推定を行う。
【００４８】
以上により、フローあたりの平均ダウンロードデータ量をより精緻に算出し、平均的な再生状態をより精緻に推定することも可能である。
【００４９】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態について説明する。本発明の第４実施形態では、観測情報分析部１０１により観測されたネットワーク内におけるトラヒック流量とフロー数から、逐次型プログレッシブダウンロード型映像配信のＭＯＳ値の分布を推定する例について説明する。本実施形態では、事前にスループットとＭＯＳ値の傾向特性を把握しておくものとし、スループットとＭＯＳ値との関係は、品質情報記憶部１０６に格納されているものとする。図７に、品質情報記憶部１０６に格納されたスループットとＭＯＳ値との関係の一例を示す。
【００５０】
（１）観測情報分析部１０１は、網内を流れるトラヒックのうち、対象とする逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスのフローの流量（ダウンロードデータ量）及びフロー数を定期的に（例えば、10秒おき、1分間隔など）監視する。測定周期は一定である必要は無い。フロー数を把握するためのフローの識別は、例えばDNSにおける当該サービスのFQDNに対するDNS request/responseのDPIにより実現されてもよく、事前にWhois等で調査済みのグローバルアドレス帯を適用して実現されてもよい。また、フローの識別は、他の方法で実現されてもよい。更に、DPIによるペイロードから、映像サービスの画質を判別することができる。
【００５１】
（２）観測情報分析部１０１は、観測したトラヒック流量とフロー数から、平均スループットを算出する。例えば、平均スループットは、単位時間あたりのダウンロードデータ量をフロー数で除算することにより求められた、フローあたりの平均ダウンロードデータ量である。
【００５２】
（３）観測情報分析部１０１は、各フローのスループットの度数分布又は確率密度関数を描き、ＭＯＳ値分布推定部１０５は、品質情報記憶部１０６に格納されたスループットとＭＯＳ値との関係を参照して、スループットの度数分布又は確率密度関数からＭＯＳ値の分布を得る。図８に、ＭＯＳ値分析推定部１０５において推定されたＭＯＳ値の度数分布の一例を示す。ＭＯＳ値の度数分布は、画質の他に、デコードレートのようなコンテンツの属性に分類して表現されてもよい。
【００５３】
これにより、例えばＭＯＳ値1-2の比率が30%を超過した場合にアラートを発するという利用形態も考えられる。
【００５４】
＜第５実施形態＞
次に、本発明の第５実施形態について説明する。本発明の第５実施形態では、観測情報分析部１０１により観測されたネットワーク内におけるトラヒック流量とフロー数から、逐次型プログレッシブダウンロード型映像配信のＭＯＳ値の分布を推定する例について説明する。本実施形態によれば、以下の手順により、本発明の装置はＭＯＳ値の分布を推定可能である。なお、対象とするアプリケーションのコンテンツ属性（画質種別）毎の再生状態と、それによるＭＯＳ値の傾向特性は事前に把握しておくものとし、再生状態とＭＯＳ値との関係は、品質情報記憶部１０６に格納されているものとする。図９に、映像画質毎の再生状態とＭＯＳ値との関係の一例を示す。図９に示すように、例えば、コンテンツ属性毎の再生状態とは、「HD画質では3-5秒に一度停止するとＭＯＳ値1-2」などの情報である。
【００５５】
（１）観測情報分析部１０１は、網内を流れるトラヒックのうち、対象とする逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスのフローの流量（ダウンロードデータ量）及びフロー数を定期的に（例えば、10秒おき、1分間隔など）監視する。測定周期は一定である必要は無い。フロー数を把握するためのフローの識別は、例えばDNSにおける当該サービスのFQDNに対するDNS request/responseのDPIにより実現されてもよく、事前にWhois等で調査済みのグローバルアドレス帯を適用して実現されてもよい。また、フローの識別は、他の方法で実現されてもよい。更に、DPIによるペイロードから、映像サービスの画質を判別することができる。
【００５６】
（２）観測情報分析部１０１は、観測したトラヒック流量とフロー数から、第２実施形態と同様に平均累積ダウンロードデータ量を算出する。更に、第２実施形態と同様に、平均品質推定部１０４は、平均的な再生状態の推定を行う。ＭＯＳ値分布推定部１０５は、品質情報記憶部１０６に格納された再生状態とＭＯＳ値との関係を参照して、平均的な再生状態からＭＯＳ値の分布を得る。
【００５７】
（３）ＭＯＳ値分布推定部１０５は、手順（２）を各観測時刻毎に行い、ＭＯＳ値の分布の時系列をプロットする。図１０に、ＭＯＳ値分析推定部１０５において推定されたＭＯＳ値の分布時系列の一例を示す。図１０は、図８のＭＯＳ値の度数分布を時間軸上に表現したものであり、網掛けの色の濃淡によってＭＯＳ値の度数分布値の度数を表現している。
【００５８】
なお、手順（２）において、フローあたりの平均スループットの算出においては、第３実施形態により精緻化を行うことも可能である。
【００５９】
また、例えばＭＯＳ値1-2の比率が30%を超過した場合にアラートを発するという利用形態も考えられる。
【００６０】
＜本発明の実施形態の効果＞
本発明の実施形態によれば、ネットワーク内におけるトラヒック流量とフロー数の周期監視に基づき逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスの再生状態やＭＯＳ値の傾向を把握することができる。例えば、網内のキャプチャ装置により、特定の逐次型プログレッシブダウンロード型サービスのセッションのみをフィルタし、当該サービスの各時刻における平均的な再生状態や、ＭＯＳ値の分布を推定することが可能である。
【００６１】
これにより、何らかの障害により通常と異なる品質分布が発生した場合や、特定の属性のユーザのみの利用品質に異変が生じている場合など、全体の傾向を把握することで、事象の早期検知や被疑設備の一次切り分け等、サービス運用の効率化に資することができる。
【００６２】
説明の便宜上、本発明の実施形態に係る逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明の実施形態に係る逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。また、各機能部が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。また、本発明の実施形態に係る逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置の処理手順は順序毎に説明しているが、本発明の実施形態に係る方法は、実施形態に示す順序と異なる順序で実施されてもよい。
【００６３】
以上、逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービスにおいて、ネットワーク内でのトラヒック流量とフロー数の周期観測を前提に、映像サービスの品質を推定するための手法について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々の変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１００  逐次型プログレッシブダウンロード型映像サービス品質推定装置
１０１  観測情報分析部
１０２  品質推定部
１０３  アラート生成部
１０４  平均品質推定部
１０５  ＭＯＳ値分布推定部
１０６  品質情報記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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