(57)【要約】【課題】信頼性の高いピークトラヒックを推定する。【解決手段】本発明は、入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定し、確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とする。また、入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを、複数のグループに分割し、分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得し、取得した最大値データが従う確率分布を推定し、確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とする。【選択図】　　　図１
2004048276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定方法において、
入力手段により入力された前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定し、
前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力することを特徴とするピークトラヒック推定方法。
【請求項２】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定方法において、
入力手段により入力された前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを、複数のグループに分割し、
分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得し、
取得した最大値データが従う確率分布を推定し、
前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力することを特徴とするピークトラヒック推定方法。
【請求項３】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定装置であって、
入力手段により入力された前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定手段と、
前記確率分布推定手段により推定された前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力するピークトラヒック推定手段と、を有することを特徴とするピークトラヒック推定装置。
【請求項４】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定装置であって、
入力手段により入力された前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割手段と、
前記測定データ分割手段おいて分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得手段と、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定手段と、
前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力するピークトラヒック推定手段と、を有することを特徴とするピークトラヒック推定装置。
【請求項５】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムであって、
前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
前記測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
前記確率分布推定ステップにより推定された前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
前記ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行することを特徴とするピークトラヒック推定プログラム。
【請求項６】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムであって、
前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
前記測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割ステップと、
前記測定データ分割手段において分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得ステップと、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
前記ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行することを特徴とするピークトラヒック推定プログラム。
【請求項７】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
前記測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
前記確率分布推定ステップにより推定された前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
前記ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行するプログラムを格納したことを特徴とするピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項８】
着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
前記測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割ステップと、
前記測定データ分割手段において分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得ステップと、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
前記確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
前記ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行するプログラムを格納したことを特徴とするピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ピークトラヒック推定方法及び装置及びピークトラヒック推定プログラム及びピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、ネットワーク事業者が通信サービス事業を運営する際の指針となるピークトラヒックを推定するためのピークトラヒック推定方法及び装置及びピークトラヒック推定プログラム及びピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のピークトラヒックを推定する方法としては、通信品質指標に関する測定値の最大値をピークトラヒックの推定値とするものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
通信品質の指標の測定値は、常に確率的に揺らいでいると考えることができる。しかしながら、上記従来の技術では、この確率的揺らぎを考慮していないために、ピークトラヒックの推定値が真のピークトラヒックよりも下回ってしまう可能性が強くなるという問題がある。
【０００４】
ところで、ピークトラヒックを推定するという場合、指標が平均的な値を取る場合よりも、そこから大きく離れた値、あるいは、最大値をとる場合における確率的挙動を正確に把握することが重要である。従って、ピークトラヒックを推定するためには、指標がある基準値を上回る値、あるいは、最大値を取る場合における確率的挙動のみを精度良く推定できれば十分であり、必ずしも測定データ全体の確率的挙動を精度良く推定する必要がない場合が多い。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、着目する通信サービスのネットワークにおいて、通信品質指標に関する測定データが得られた際に、測定データ全体が従う確率分布を固定せずに、指標がある基準値を上回る値、あるいは、最大値を取る場合における確率的挙動のみを精度よく推定することで、従来よりも信頼性の高いピークトラヒックを推定するためのピークトラヒック推定方法及び装置及びピークトラヒック推定プログラム及びピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００７】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定方法において、
入力手段により入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定し（ステップ１）、
確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力する（ステップ２）。本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定方法において、
入力手段により入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを、複数のグループに分割し、
分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得し、
取得した最大値データが従う確率分布を推定し、
確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力する。
【０００８】
図２は、本発明の原理構成図である。
【０００９】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定装置であって、
入力手段により入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定手段１２０と、
確率分布推定手段１２０により推定された確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力するピークトラヒック推定手段１３０と、を有する。
【００１０】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定装置であって、
入力手段により入力された着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割手段と、
測定データ分割手段おいて分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得手段と、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定手段と、
確率分布の右端をピークトラヒックの推定値として出力するピークトラヒック推定手段と、を有する。
【００１１】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムであって、
着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
確率分布推定ステップにより推定された確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行する。
【００１２】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムであって、
着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割ステップと、
測定データ分割手段において分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得ステップと、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行する。
【００１３】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体であって、
着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
測定データのうち、データ値が所定の基準値を超えるデータが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
確率分布推定ステップにより推定された確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行するプログラムを格納する。
【００１４】
本発明は、着目する通信サービスのネットワークを設計・管理・制御する際の指針となるピークトラヒックを推定するピークトラヒック推定プログラムを格納した記憶媒体であって、
着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを入力するステップと、
測定データを、複数のグループに分割する測定データ分割ステップと、
測定データ分割手段において分割されたそれぞれのグループから、該グループの中で最大値をとるデータを取得する最大値データ取得ステップと、
取得した最大値データが従う確率分布を推定する確率分布推定ステップと、
確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とするピークトラヒック推定ステップと、
ピークトラヒックの推定値を出力するステップと、を実行するプログラムを格納する。
【００１５】
従来の技術では、指標の確率的揺らぎを考慮しないために、ピークトラヒックの推定値が真のピークトラヒックよりも下回ってしまう可能性が高いのに対し、本発明では、着目する通信サービスのネットワークに関する測定データが得られた際に、測定データ全体が従う確率分布を固定せずに、通信品質指標がある基準値を上回る値、あるいは、最大値をとる場合における確率的挙動のみを精度良く推定することで、従来よりも信頼性の高いピークトラヒックの推定値を効率的に求めることが可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図３は、本発明の第１の実施の形態におけるピークトラヒック推定装置の構成を示す。
【００１７】
同図に示すピークトラヒック推定装置は、基準値決定部１１０、確率分布推定部１２０、ピークトラヒック推定部１３０から構成される。
【００１８】
基準値決定部１１０は、入力された測定データから基準値を決定する。
【００１９】
確率分布推定部１２０は、着目する通信サービスのネットワークにおいて測定された通信品質指標に関するデータのうち、ある基準値を上側に越えるデータに従う確率分布を推定する。
【００２０】
ピークトラヒック推定部１３０は、確率分布推定部１２０で得られた確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とする。
【００２１】
次に、上記の構成の動作を説明する。
【００２２】
図４は、本発明の第１の実施の形態における動作のフローチャートである。
【００２３】
以下では、例として、回線使用率を用いて説明する。
【００２４】
任意のトポロジを持つネットワークを考え、そのネットワークのあるリンクに着目する。そして、このリンクの回線使用率に関する等時間間隔の時系列データがｔ個得られているし、時刻ｉのデータをｚｉ　（ｉ＝１，…，ｔ）とおくことにする。
【００２５】
ここでは、ｔ＝ｎとおく。簡単のため、｛ｚ１　，ｚ２　，…，ｚｎ　｝を昇順に並び替え、それを｛ｘ１　，ｘ２　，…，ｘｎ　｝と書き直す（ｘｉ　＜ｘｉ＋１　）（ステップ１０１）。
【００２６】
まず、基準値決定部１１０により、ある基準値ｘｋ　を決定する（１≦ｋ≦ｎ−２）（ステップ１０２）。
【００２７】
また、
【００２８】
【数１】
2004048276.tif 000003
とおく。ここで、ξ、μ、σは、パラメータであり、
【００２９】
【数２】
2004048276.tif 000004
は、一般パレート分布と呼ばれる。
【００３０】
ところで、極値理論に基づけば、適当な仮定の下で基準値ｘｋ　を上側に超過するデータの超過幅の分布
Ｐｒ　｛Ｘ−ｘｋ　＜ｘ｜Ｘ＞ｘｋ　｝
は、
【００３１】
【数３】
2004048276.tif 000005
へ収束する。
【００３２】
本実施の形態においては、極値理論の仮定が成り立ち、基準値ｘｋ　を超過するデータの超過幅が一般パレート分布に従うとする。超過幅の分布がわかれば、超過幅に基準値ｘｋ　を加えることで、基準値ｘｋ　を超えるデータが従う確率分布を推定できる。
【００３３】
ここで、基準値を上側に超過するデータの超過幅の分布を推定する確率分布推定部１２０（即ち、一般パレート分布のパラメータを推定する手段）について説明する。まず、基準値ｘｋ　を超過するデータの超過幅の平均ｅｋ　、分散ｖｋ　、変動係数の２乗ｃｋ　をそれぞれ、以下のように求める。
【００３４】
【数４】
2004048276.tif 000006
そして、一般パレート分布のパラメータξｋ　，σｋ　の推定値を以下ように求める（ステップ１０３）。
【００３５】
【数５】
2004048276.tif 000007
この
【００３６】
【数６】
2004048276.tif 000008
を用いることで、基準値を上側に超過する幅の確率分布の分布関数は、
【００３７】
【数７】
2004048276.tif 000009
と推定される（ステップ１０４）。
【００３８】
また、
【００３９】
【数８】
2004048276.tif 000010
を次のようにおく。
【００４０】
【数９】
2004048276.tif 000011
以上により、ｘ＞ｘｋ　について、基準値ｘｋ　を超えるデータが従う確率分布の分布関数は、
【００４１】
【数１０】
2004048276.tif 000012
と推定できる（ステップ１０５）。
【００４２】
最後に、ピークトラヒック推定部１３０について説明する。
【００４３】
もし、
【００４４】
【数１１】
2004048276.tif 000013
が「負」であれば、上記確率分布の右端は有界であり、それは、
【００４５】
【数１２】
2004048276.tif 000014
と求められる。従って、これをピークトラヒックの推定値とする（ステップ１０６）。一方、
【００４６】
【数１３】
2004048276.tif 000015
が「正」であれば、上記確率分布の右端は有界とならないので、従来の技術などの他の手法を用いてピークトラヒックを推定する（ステップ１０７）。
【００４７】
［第２の実施の形態］
図５は、本発明の第２の実施の形態におけるピークトラヒック推定装置の構成を示す。
【００４８】
同図に示すピークトラヒック推定装置は、測定データ分割部２１０、最大値データ取得部２２０、最悪値データ分布推定部２３０、ピークトラヒック推定部２４０から構成される。
【００４９】
測定データ分割部２１０は、着目する通信サービスのネットワークに関する測定データを複数のグループに分割する。
【００５０】
最大値データ取得部２２０は、測定データ分割部２１０で分割されたグループから、そのグループの中で最大値をとるデータを取得する。
【００５１】
最悪値データ分布推定部２３０は、最大値データ取得部２２０で取得された最大値データが従う確率分布を推定する。
【００５２】
ピークトラヒック推定部２４０は、最悪値データ分布推定部２３０で推定された確率分布の右端をピークトラヒックの推定値とする。
【００５３】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００５４】
図６は、本発明の第２の実施の形態における動作のフローチャートである。
【００５５】
以下では、ｔ＝ｍｎとする。このとき、時系列データは、
【００５６】
【数１４】
2004048276.tif 000016
のように表すことができる。
【００５７】
まず、測定データ分割部２１０により、｛ｚ１　，…，ｚｍｎ｝をｍ個のグループに分割し、ｉ番目のグループを｛ｚ（ｉ−１）ｎ＋１，ｚ（ｉ−１）ｎ＋２，…，ｚｉｎ｝とおく（１≦ｉ≦ｍ）（ステップ２０１）。
【００５８】
次に、最大値データ取得部２２０により、以下のように最大値データｘｉ　を取得する（１≦ｉ≦ｍ）（ステップ２０２）。
【００５９】
ｘｉ　＝ｍａｘ　｛ｚ（ｉ−１）ｎ＋１，ｚ（ｉ−１）ｎ＋２，…，ｚｉｎ｝
ところで、極値理論に基づけば、適当な仮定の下で最大値の分布は、一般極値分布へ収束する。一般極値分布とは、分布関数
【００６０】
【数１５】
2004048276.tif 000017
が次のように、与えられる確率分布である。ここで、ξ，μ，σはパラメータである。
【００６１】
【数１６】
2004048276.tif 000018
本実施の形態においては、極値理論の仮定が成り立ち、最大値データ｛ｘ１　，…，ｘｍ　｝が一般極値分布に従うとする。
【００６２】
ここで、最大値の確率分布を推定する最悪値データ分布推定部２３０について説明する。まず、最大値データの平均ｅ，分散ｖ、歪度ｓをそれぞれ以下のように求める（ステップ２０３）。
【００６３】
【数１７】
2004048276.tif 000019
そして、一般極値分布のパラメータをξ，σ，μの推定値を以下のように求める（ステップ２０４）。
【００６４】
ステップ２０４−１）次の方程式を解き、ξの推定値
【００６５】
【数１８】
2004048276.tif 000020
を決定する。但し、
【００６６】
【数１９】
2004048276.tif 000021
である。また、Γ（・）はガンマ関数である。
【００６７】
【数２０】
2004048276.tif 000022
ステップ２０４−２）ステップ２０４−１の結果を用い、以下のように、σｊ　の推定値
【００６８】
【数２１】
2004048276.tif 000023
を決定する。
【００６９】
【数２２】
2004048276.tif 000024
ステップ２０４−３）ステップ２０４−１及びステップ２０４−２の結果を用い、以下のように、μの推定値
【００７０】
【数２３】
2004048276.tif 000025
を決定する。
【００７１】
【数２４】
2004048276.tif 000026
求められた
【００７２】
【数２５】
2004048276.tif 000027
を用いることで、最大値データの従う確率分布の分布関数は、
【００７３】
【数２６】
2004048276.tif 000028
と推定される（ステップ２０５）。
【００７４】
最後に、ピークトラヒック推定部２４０について説明する。もし、
【００７５】
【数２７】
2004048276.tif 000029
が「負」であれば、上記確率分布の右端は有界であり、それは、
【００７６】
【数２８】
2004048276.tif 000030
と求められる。従って、これがピークトラヒックの推定値となる（ステップ２０６）。一方、
【００７７】
【数２９】
2004048276.tif 000031
が「正」であれば、上記確率分布の右端は有界とならないので、従来の技術などの他の手法を用いてピークトラヒックを推定する（ステップ２０７）。
【００７８】
なお、上記の実施の形態における図４及び図６の動作をプログラムとして構築し、ピークトラヒック推定装置として利用されるコンピュータにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることも可能である。
【００７９】
また、構築されたプログラムをピークトラヒック推定装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールするとも可能である。
【００８０】
なお、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・応用が可能である。
【００８１】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、着目する通信サービスのネットワークに関する測定データが得られた際に、測定データ全体が従う確率分布を同定せずに、通信品質指標が正常値から大きく離れた値、あるいは、最大値を取る場合における確率的挙動のみを推定することで、従来よりも信頼性の高いピークトラヒック推定値を効率的に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるピークトラヒック推定装置の構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における動作のフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態におけるピークトラヒック推定装置の構成図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態における動作のフローチャートである。
【符号の説明】
１００　ピークトラヒック推定装置
１１０　基準値決定部
１２０　確率分布推定手段、確率分布推定部
１３０　ピークトラヒック推定手段、ピークトラヒック推定部
１４０　入力部
１５０　出力部
２００　ピークトラヒック推定装置
２１０　測定データ分割部
２２０　最大値データ取得部
２３０　最悪値データ分布推定部
２４０　ピークトラヒック推定部
２５０　入力部
２６０　出力部
【図１】
2004048276.tif 000032
【図２】
2004048276.tif 000033
【図３】
2004048276.tif 000034
【図４】
2004048276.tif 000035
【図５】
2004048276.tif 000036
【図６】
2004048276.tif 000037