(57)【要約】【課題】長期変動と短期変動を持つ上位レイヤトラフィックに対し、トラヒックロスを最低限に抑えることでスループットを維持できる必要十分な帯域を提供する。【解決手段】本発明は、上位レイヤトラフィックの緩やかな長期的な変動を観測すると共に、短期的なランダムな変動を観測、取得したトラヒックデータから、長期変動と短期変動の両者を考慮して、下位レイヤパスの増減判断を行うことにより、下位レイヤパス本数を制御する。【選択図】      図１
2004247957.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パス通信網において、外部から入力するトラフィック量に応じて、該パス通信網内におけるパスの容量を変更するためのパス容量増減判断方法において、
外部のネットワークから入力されるトラヒック量の観測から、観測したトラフィックのデータをトラフィックデータとして取得するトラフィックデータ取得過程と、
得られた前記トラフィックデータを元に、前記トラフィック量の長期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の長期変動予測を行う長期変動予測過程と、
得られた前記トラフィックデータを元に、前記トラフィック量の短期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の短期変動予測を実行する短期変動予測過程と、
前記長期変動予測過程及び前記短期変動予測過程から得られる一定時間後のトラフィックの予測値、及び事前に設定される許容トラフィックロス率から、パス帯域増減判断を行うための判断データを作成する判断データ作成過程と、
パス容量、及び前記許容トラフィックロス率から閾値を決定する閾値決定過程と、
前記判断データと前記閾値を比較することによりパス容量の増減判断を行う増減判断過程と、からなることを特徴とするパス容量増減判断方法。
【請求項２】
前記トラフィックデータ取得過程において、トラフィック量の観測を行う際に、
一定時間毎にトラフィック量のサンプリングを行う請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項３】
前記トラフィック取得過程において、トラフィック量の観測を行う際に、
一定時間毎に積算トラフィック量を取得する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項４】
前記長期変動予測過程において、
得られた前記トラフィックデータから、一定時間過去のトラフィックデータを用いて、時間を関数としたトラフィックの長期変動を表す近似関数を作成することで、将来におけるトラフィック量の長期変動特性を予測する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項５】
前記近似関数を作成する際に、
前記トラフィックデータに対し、線形関数または、三角関数で表される関数を用いて、最小二乗法を用いてフィッティングを行うことで、近似関数を導出する請求項４記載のパス容量増減判断方法。
【請求項６】
前記近似関数を作成する際に、
スプライン関数を用いて、前記トラフィックデータを補完することで、近似関数を導出する請求項４記載のパス容量増減判断方法。
【請求項７】
前記近似関数を作成する際に、
過去のトラフィックデータから、典型的なトラフィック変動を示す時間を変数とした関数を作成し、
前記関数を、前記トラフィックデータに対し、最小二乗法を用いてフィッティングを行うことで、近似関数を導出する請求項４記載のパス容量増減判断方法。
【請求項８】
前記近似関数を作成する際に、
取得した前記トラフィックデータにフーリエ変換を行い、トラフィックの特性を示すスペクトルを算出し、
前記スペクトルから、一定周波数以下の長期変動成分に対して逆フーリエ変換を行うことで、トラフィックの長期変動特性を表す近似関数を導出する請求項４記載のパス容量増減判断方法。
【請求項９】
前記短期変動予測過程において、
一定時間過去のトラフィックデータから分散値・標準偏差値を算出し、トラフィックの短期変動特性とする請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１０】
前記分散値・標準偏差値を算出する際に、
前記トラヒックデータから、トラフィック量の長期変動特性を取り除いた、トラフィックデータを作成し、
前記トラヒックデータから分散値・標準偏差値を算出し、トラヒックの短期変動特性とする請求項９記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１１】
前記分散値・標準偏差値を算出する際に、
一定時間過去のトラヒックデータに対してフーリエ変換を行い、トラフィック特性を示すスペクトルを算出し、
前記スペクトルから、事前に定める一定周波数以上の短期変動成分を抽出したデータを作成し、
前記データから分散値・標準偏差値を算出し、トラフィックの短期変動特性とする請求項９記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１２】
前記トラフィックデータに対するフーリエ変換において、
トラフィック量の長期変動特性を取り除いたトラヒックデータ（プレホワイトニング）を作成し、該トラフィックデータに対し、フーリエ変換を行う請求項１１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１３】
前記短期変動予測過程において、
時間を変数とした分散値・標準偏差の分布を作成し、
前記分布から、時間を変数としたトラフィックの近似関数を作成することにより、将来におけるトラヒック量の短期変動特性を予測する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１４】
前記近似関数を求める際に、
前記分布に対して、線形関数または、三角関数で表される関数に、最小二乗法を用いて、フィッティングを行うことにより、近似関数を導出する請求項１３記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１５】
前記近似関数を求める際に、
前記分布に対して、スプライス関数を分散値・標準偏差値の分布に対してフィッングを行うことにより、近似関数を導出する請求項１３記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１６】
前記近似関数を求める際に、
過去の分散値・標準偏差値の分布から、典型的なトラフィックの短期変動特性を表す時間を変数とした関数を作成し、
前記関数を現在の分散値・標準偏差値分布に対してフィッティングを行うことにより近似関数を導出する請求項１３記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１７】
前記判断データ作成過程において、
長期トラフィック変動予測区間を設定し、
前記長期トラフィック変動予測区間における長期変動予測のトラヒックの最大値を予測トラフィック量とすると共に、
短期トラフィック変動予測区間を設定し、
前記短期トラフィック変動予測区間における短期変動予測の分散・標準偏差値の最大値を予測短期変動値とし、
事前に規定されるトラフィックロス率と、予測トラフィック量と、予測短期変動値を変数として、判断データを算出する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１８】
前記閾値決定過程において、
パス容量及び事前に規定されるトラフィックロス率を変数として、閾値を設定する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項１９】
前記増減判断過程において、
前記閾値にパス容量増加閾値と、パス容量減少閾値を設け、
前記判断データが減少閾値を下回っている場合は、パス容量を減少させる判断行う請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項２０】
前記パス通信網として、
ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０７準拠のフォトニックネットワーク、ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ／Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｏｐｔｉｃａｌ  ＮＥＴｗｏｒｋ），ＩＴＵ−ＴＧ．７０９準拠のフォトニックネトワーク、ＡＴＭネットワーク、ＭＰＬＳ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）、または、ＧＭＰＬＳ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）ネットワークを特定する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【請求項２１】
前記パスとして、
ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０７準拠のＳＴＳ／ＶＣパス、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０９準拠のオプティカルパス、ＡＴＭのＶＰ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐａｔｈ）・ＶＣ（Ｖｅｒｔｕａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌ）  、または、ＭＰＬＳ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）・ＧＭＰＬＳ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）におけるＬＳＰ（Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｐａｔｈ）  を特定する請求項１記載のパス容量増減判断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パス容量増減判断方法に係り、特に、パスネットワークに適用される可変容量リンク設定方法における、パス容量増減判断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットを始めとするデータ通信トラフィックが急増している。このため、ネットワークには、多量のトラフィックを処理し、大容量伝送を行うため、大容量ネットワークノード装置、及び大容量リンク技術が必要となっている。
【０００３】
インターネットを代表するＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）  やイーサネット（登録商標）などのネットワークは、トラフィックを伝送するための下位レイヤネットワークとして、帯域固定の回線交換型ネットワークである。ＳＤＨ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ）  を用いたネットワークを用いることが多い。ＳＤＨネットワークは、始点、終点を定め、パスを固定的に設定する方式を持つネットワークであり、一度パスを設定すると、ネットワーク内では常に一定の容量が確保される。
【０００４】
最近、次世代の下位レイヤネットワーク技術としては、ＷＤＭ（Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）技術と、光スイッチによる光クロスコネクト技術を用いた、フォトニックネットワークが実現間近となっている。上記ネットワークでは、波長単位でトラフィックを取り扱い、大容量で柔軟なネットワークを実現することを目的としているが、現在のところ始点・終点間におけるパス容量は、ＳＤＨネットワークと同様の手法を用いて決定されている。
【０００５】
また、上位レイヤトラフィック量の大容量化に対応するため、上位レイヤのＩＰ，イーサネット（登録商標）においては、リンクアグリゲーションと呼ばれる技術を用いて、複数のリンクを仮想的な１本のリンクとする方式が実用化されてる。一方で、下位レイヤにおいては、バーチャルコンカチネーションと呼ばれる技術を用いて、下位レイヤの複数のパスを束ねて仮想的な１本の大容量パスとして上位レイヤに帯域を提供する方式が用いられている。
【０００６】
上位レイヤとして、ＩＰやイーサネット（登録商標）などのネットワークを下位レイヤネットワークと階層化し、上位レイヤトラフィックを、下位レイヤパスに収容する場合、上位レイヤトラフィック量は、緩やかだが大きく変動するため、下位レイヤネットワーク内では、パスの内部に収容するトラフィックの最大トラフィック量を予め想定し、パスの容量に余裕を持たせ、固定的にパスを設定することが必要である。そのため、ＳＤＨネットワークや、フォトニックネットワークでは、実際に下位レイヤパスに収容する平均トラフィック量に対し、はるかに大容量のパスを用意する必要があり、下位レイヤネットワークの資源利用効率という観点で見た場合、極めて非効率である。
【０００７】
上記の問題点を解決するため、可変容量リンク装置及び、可変容量リンク設定方法（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）が提案されており、これらをまとめて、可変容量リンク機構と呼んでいる。当該機構は、上位レイヤにおいては、ＩＰ、イーサネット（登録商標）などのトラフィックを観測し、トラフィック量を把握すると共に、下位レイヤにおいては、シグナリングプロトコルや、ルーティングプロトコルを用いて、下位レイヤパスの設定削除を行う。上位レイヤでのトラフィック量の観測結果に応じて、下位レイヤパス本数を増減し、上位レイヤに提供するパス容量を変更する。この技術を導入することにより、上位レイヤに対しては、オンデマンドで帯域を提供できる柔軟な下位レイヤネットワークでありつつ、下位レイヤネットワーク内では、リソースの利用効率の向上を図ることが可能となる。
【０００８】
上記の従来の技術では、可変容量リンク装置、可変容量を実現するためのネットワークノード内部機能ブロック構成が述べられており、その中で、上位レイヤから入力するトラフィックを複数の光パスから構成される光パス群に振り分けるための機構が述べられている。
【０００９】
一方、可変容量リンク設定方法では、トラフィック量に合わせて、パス本数を増減し、可変容量リンクの始点ノード、中継点ノード、終点ノードに位置するネットワークノードが連携して通信を行い、ネットワーク的に、容量可変を実現する方法が述べられている。
【００１０】
トラフィック量に合わせてパス本数を増減するためには、トラフィック量の観測が不可欠であるが、上記可変容量リンク設定方法でのトラフィック観測では、一定時間毎に上位レイヤトラフィックの平均値を観測し、長期的な緩やかな変動を観測しているだけである。
【００１１】
一方、上位レイヤトラフィックは、多数のユーザから発生するトラフィックが集束したトラフィックであり、トラフィックの特性として２つの特徴がある。一つの特徴として、ネットワークを使用しているユーザ数の変化に依存した、緩やかなトラフィック量の変動がある。もう一つの特徴として、ユーザが実際にネットワークを利用する際に生じる、バースト的なトラフィックに起因する短期的・ランダムな変動もある。例えば、インターネット上のＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サイトを閲覧する際には、閲覧を開始した瞬間に多量のデータがＷＷＷサイトからユーザに対して送信されるが、そのトラフィックの発生の形態はバースト的であり、そのような形態のトラフィックが多数重ね合わされ、その結果、上位レイヤトラフィックの特性として、短期的・ランダムな変動が現れる。
【００１２】
【非特許文献１】
「築島、高橋、岡崎、渡辺『フォトニックネットワークにおける可変容量光パスバーチャルコンカチネーション方式』２００２年  ３月２８日、電子情報通信学会総合大会，予稿集ｐ．５０２  」
【００１３】
【非特許文献２】
「岡崎、築島、渡辺、高橋『可変容量光パス網における波長リソース削減効果の評価』２００２年  ８月  ２日、電子情報通信学会通信方式研究会，  予稿集  ｐｐ．４９−５４  」
【００１４】
【非特許文献３】
「岡崎、渡辺、築島、高橋、滝川『ＶＣＯＰ（Ｖｅｒｔｕａｌ  Ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐａｔｈ）  方式の評価』２００２年  ３月２８日、電子情報通信学会総合大会，  予稿集  ｐ．５０３」
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の可変容量リンク設定方法では、トラフィック量の緩やかな変動のみを観測してパス容量を増減するため、ユーザ自身のデータの送受信によって生じるバースト性を捉えることができず、トラフィックの短期的・ランダムな変動に対して、パス帯域が不足して、パケットロスが発生する可能性がある。パケットロスが発生すると、エンドユーザに対して、データ転送の遅延の増大、スループットの低下等の影響がでる。
【００１６】
そのため、下位レイヤにおいてパス容量を増減しながらも、パケットロスを防ぎ、常に高品質なパスを上位レイヤネットワークに提供する必要がある。
【００１７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、上位レイヤトラフィックの緩やかな長期的な変動を観測すると共に、短期的なランダムな変動を観測し、取得したトラヒックデータから、長期変動と短期変動の両者を考慮して、下位レイヤパスの増減判断を行うことにより、下位レイヤパス本数を制御することで、長期変動と短期変動を持つ上位レイヤトラフィックに対し、トラヒックロスを最低限に抑えることでスループットを維持できる必要十分な帯域を提供しながらも、なおかつ下位レイヤのリソースの使用量を必要最低限に抑えることが可能なパス容量増減判断方法を提供することを目的とする。
【００１８】
【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。
【００１９】
本発明は、パス通信網において、外部から入力するトラフィック量に応じて、パス通信網内におけるパスの容量を変更するためのパス容量増減判断方法において、
外部のネットワークから入力されるトラヒック量の観測から、観測したトラフィックのデータをトラフィックデータとして取得するトラフィックデータ取得過程（ステップ１）と、
得られたトラフィックデータを元に、トラフィック量の長期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の長期変動予測を行う長期変動予測過程（ステップ２）と、
得られたトラフィックデータを元に、トラフィック量の短期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の短期変動予測を実行する短期変動予測過程（ステップ３）と、
長期変動予測過程及び短期変動予測過程から得られる一定時間後のトラフィックの予測値、及び事前に設定される許容トラフィックロス率から、パス帯域増減判断を行うための判断データを作成する判断データ作成過程（ステップ４）と、
パス容量、及び許容トラフィックロス率から閾値を決定する閾値決定過程（ステップ５）と、
判断データと閾値を比較することによりパス容量の増減判断を行う増減判断過程（ステップ６）と、からなる。
【００２０】
また、本発明は、トラフィックデータ取得過程において、トラフィック量の観測を行う際に、一定時間毎にトラフィック量のサンプリングを行う。
【００２１】
また、本発明は、トラフィック取得過程において、トラフィック量の観測を行う際に、一定時間毎に積算トラフィック量を取得する。
【００２２】
また、本発明は、長期変動予測過程において、得られたトラフィックデータから、一定時間過去のトラフィックデータを用いて、時間を関数としたトラフィックの長期変動を表す近似関数を作成することで、将来におけるトラフィック量の長期変動特性を予測する。
【００２３】
また、本発明は、近似関数を作成する際に、トラフィックデータに対し、線形関数または、三角関数で表される関数を用いて、最小二乗法を用いてフィッティングを行うことで、近似関数を導出する。
【００２４】
また、本発明は、近似関数を作成する際に、スプライン関数を用いて、トラフィックデータを補完することで、近似関数を導出する。
【００２５】
また、本発明は、近似関数を作成する際に、過去のトラフィックデータから、典型的なトラフィック変動を示す時間を変数とした関数を作成し、関数を、トラフィックデータに対し、最小二乗法を用いてフィッティングを行うことで、近似関数を導出する。
【００２６】
また、本発明は、近似関数を作成する際に、取得したトラフィックデータにフーリエ変換を行い、トラフィックの特性を示すスペクトルを算出し、スペクトルから、一定周波数以下の長期変動成分に対して逆フーリエ変換を行うことで、トラフィックの長期変動特性を表す近似関数を導出する。
【００２７】
また、本発明は、短期変動予測過程において、一定時間過去のトラフィックデータから分散値・標準偏差値を算出し、トラフィックの短期変動特性とする。
【００２８】
また、本発明は、分散値・標準偏差値を算出する際に、トラヒックデータから、トラフィック量の長期変動特性を取り除いた、トラフィックデータを作成し、トラヒックデータから分散値・標準偏差値を算出し、トラヒックの短期変動特性とする。
【００２９】
また、本発明は、分散値・標準偏差値を算出する際に、一定時間過去のトラヒックデータに対してフーリエ変換を行い、トラフィック特性を示すスペクトルを算出し、スペクトルから、事前に定める一定周波数以上の短期変動成分を抽出したデータを作成し、データから分散値・標準偏差値を算出し、トラフィックの短期変動特性とする。
【００３０】
また、本発明は、トラフィックデータに対するフーリエ変換において、トラフィック量の長期変動特性を取り除いたトラヒックデータ（プレホワイトニング）を作成し、トラフィックデータに対し、フーリエ変換を行う。
【００３１】
また、本発明は、短期変動予測過程において、時間を変数とした分散値・標準偏差の分布を作成し、分布から、時間を変数としたトラフィックの近似関数を作成することにより、将来におけるトラヒック量の短期変動特性を予測する。
【００３２】
また、本発明は、近似関数を求める際に、分布に対して、線形関数または、三角関数で表される関数に、最小二乗法を用いて、フィッティングを行うことにより、近似関数を導出する。
【００３３】
また、本発明は、近似関数を求める際に、分布に対して、スプライス関数を分散値・標準偏差値の分布に対してフィッングを行うことにより、近似関数を導出する。
【００３４】
また、本発明は、近似関数を求める際に、過去の分散値・標準偏差値の分布から、典型的なトラフィックの短期変動特性を表す時間を変数とした関数を作成し、関数を現在の分散値・標準偏差値分布に対してフィッティングを行うことにより近似関数を導出する。
【００３５】
また、本発明は、判断データ作成過程において、長期トラフィック変動予測区間を設定し、長期トラフィック変動予測区間における長期変動予測のトラヒックの最大値を予測トラフィック量とすると共に、短期トラフィック変動予測区間を設定し、短期トラフィック変動予測区間における短期変動予測の分散・標準偏差値の最大値を予測短期変動値とし、事前に規定されるトラフィックロス率と、予測トラフィック量と、予測短期変動値を変数として、判断データを算出する。
【００３６】
また、本発明は、閾値決定過程において、パス容量及び事前に規定されるトラフィックロス率を変数として、閾値を設定する。
【００３７】
また、本発明は、増減判断過程において、閾値にパス容量増加閾値と、パス容量減少閾値を設け、判断データが減少閾値を下回っている場合は、パス容量を減少させる判断行う。
【００３８】
また、本発明は、パス通信網として、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０７準拠のフォトニックネットワーク、ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ／Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｏｐｔｉｃａｌ  ＮＥＴｗｏｒｋ），ＩＴＵ−ＴＧ．７０９準拠のフォトニックネトワーク、ＡＴＭネットワーク、ＭＰＬＳ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）、または、ＧＭＰＬＳ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）ネットワークを特定する。
【００３９】
また、本発明は、パスとして、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．６０７準拠のＳＴＳ／ＶＣス、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０９準拠のオプティカルパス、ＡＴＭのＶＰ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐａｔｈ）・ＶＣ（Ｖｅｒｔｕａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌ）  、または、ＭＰＬＳ（Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）・ＧＭＰＬＳ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｕｌｔｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）におけるＬＳＰ（Ｌａｂｅｌ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｐａｔｈ）  を特定する。
【００４０】
上記ように、本発明では、トラフィック量の長期変動及び短期変動の予測値からパス容量の増減判断を行うことにより、パケットロスを防ぎ、常に高品質なパスを上位レイヤネットワークに提供することが可能となる。
【００４１】
【発明の実施の形態】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００４２】
［第１の実施の形態］
本実施の形態では、パス容量増減判断方法をインストールした多数のネットワークノード装置からなるパス通信網において、下位レイヤパスの容量制御を実現する形態について説明する。
【００４３】
本実施の形態では、パス通信網として、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０９の勧告に準拠するフォトニックネットワークを想定する。なお、フォトニックネットワーク以外にも、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０７の勧告に準拠する、ＳＤＨネットワーク、ＡＴＭネットワーク等が想定される。
【００４４】
また、本実施の形態では、パスとして、ＩＴＵ−Ｔ，Ｇ．７０９勧告に準拠する光パスを想定する。当該パス以外にも、ＳＤＨ／ＳＯＮＥＴパスや、ＡＴＭパス、ＬＳＰ（ラベル・スイッチド・パス）等が想定される。
【００４５】
パス通信網に接続するネットワークとして、ＩＰネットワークを想定する。ＩＰネットワーク以外にもＩＥＥＥ８０２．３準拠の、イーサネット（登録商標）（登録商標）・ネットワーク，ＦＣ（Ｆｉｂｒｅ  Ｃｈａｎｎｅｌ）  ネットワーク等が想定される。
【００４６】
図２は、本発明の第１の実施の形態において制御対象となるネットワーク装置構成を示す。
【００４７】
ネットワーク装置１内には、ＩＰ信号を処理するＩＰネットワーク機能部６と、光パスの設定・解除、及びクロスコネクトを行うフォトニックネットワーク機能部３を有し、２つの異なるネットワークを制御するための制御管理部２を具備する。
【００４８】
制御管理部２は、ＩＰネットワーク制御管理機能部７と、フォトニックネットワーク制御管理機能部８の２つの機能部を具備し、両ネットワークの管理・制御を行う。
【００４９】
本実施の形態における容量制御方法は、制御管理部２、または、装置１自身のファームウェアが保持しており、ＩＰネットワークのトラフィック量情報をもとに、フォトニックネットワークの光パスの構成変更を行うことを可能とする。
【００５０】
装置１は、同等の他装置との接続には、ＷＤＭ（Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）された信号を提供するＷＤＭリンク４を用いて接続される。
【００５１】
装置１においては、ＷＤＭされた波長を単位として、フォトニックネットワークにおいて、波長単位で光パスを提供することができる。さらに、複数の光パスを束ねて論理的に大容量な光パスを構成することができる。この場合、複数の光パスが束ねられたことにより、論理的に１本の光パスと見做すことができる。
【００５２】
これ以降、複数の光パスを束ねた論理的な大容量光パスを、光パスと呼び、光パスを構成する、波長を単位とした個々の光パスをメンバ光パスと呼ぶこととする。
【００５３】
光パスを構成するメンバ光パスの本数を増減させることにより、光パスの容量を変更することができる。
【００５４】
複数のメンバ光パスを束ねて１本の光パスとして取り扱う技術として、本実施の形態では、光パスバーチャルコンカチネーション技術、または、ＩＥＥＥ８０２．３ａｄリンクアグリゲーション技術を規定する。
【００５５】
装置１は、ＩＰ／イーサネット（登録商標）ネットワークに対しては、イーサネット（登録商標）インタフェース・ＰＯＳインタフェース５等を持ち、他のＩＰルータや、イーサネット（登録商標）スイッチに接続される。
【００５６】
図３は、本発明の第１の実施の形態におけるネットワーク構成を示す。
【００５７】
ノード装置が複数接続されて、ネットワークを構成する。同図においては、ノノード装置１１、１３、１４、１５が該当する。ノード装置は、図２で説明した機能ブロックを持つノード装置１１、１５と、ＩＰネットワーク機能部を持たないノード装置１３、１４が混在する。
【００５８】
ＩＰネットワークとフォトニックネットワークの境界となるノード装置１１、１５において、ＩＰネットワークとフォトニックネットワーク間でのトラフィックの受け渡しを行うと共に、フォトニックネットワーク内において、光信号のクロスコネクションを行う。
【００５９】
ノード装置１３、１４は、フォトニックネットワーク内において、光信号のクロスコネクションを行う。
【００６０】
ＩＰトラフィックがノード１１でフォトニックネットワークに収容され、ノード１５で再びフォトニックネットワークから出てＩＰトラフィックとして引き渡される場合、ノード１１とノード１５の間に光パスが設定される。
【００６１】
トラフィックが一方向に流れる単方向光パスの場合、ＩＰネットワークからフォトニックネットワークにトラフィックが流入するノードを始点ノードとし、フォトニックネットワークからＩＰネットワークにトラフィックが出されるノードを終点ノードとして、始点ノードと終点ノードの間に光パスが設定される。
【００６２】
双方向にトラフィックが流れる双方向光パスの場合は、始点となり得る２つのノード間のどちらかを始点ノードとし、他方を終点ノードとする。この取り決めは、ノード装置間で取り決めを行ってもよいし、予め決めてもよい。
【００６３】
設定される光パスは、始点ノードと終点ノードの間に、中継ノードを含んでもよい。
【００６４】
図３において、始点ノードをノード装置１１、終点ノードをノード装置１５とすると、中継ノードは１ノードであり、ノード装置１３とノード装置１４を光パスの経路の可能性としてノード装置１３とノード装置１４を経由する選択肢が存在するが、光パスを構成するメンバパスの経路は、メンバ光パス毎に異なる経路を用いても良いし、同一の経路を選択してもよい。また、中継ノードは、０台でも２台以上でもよい。
【００６５】
図３のように、フォトニックネットワーク内では、光パス機能部と管理制御部のみを持つ装置１１，１５が中継ノードとして存在してもよいし、図３には示されていないが、ＩＰネットワーク機能部とフォトニックネットワーク機能と管理制御部とを持ち、ＩＰネットワークとフォトニックネットワークの境界となり得る装置が、中継ノードとして存在してもよい。
【００６６】
以下に、ＩＰトラフィックの光パスへの収容と、始点ノードと終点ノードの間の伝送の詳細を述べる。始点ノードは前述したように、図３中の装置１１、終点ノードを図３中の装置１５とする。
【００６７】
上記ネットワーク構成においては、始点ノード装置１１に流入するＩＰトラフィックは、ＩＰネットワークとのインタフェースであるイーサネット（登録商標）インタフェースや、ＰＯＳインタフェース１２を介して、ＩＰネットワークから流入する。流入したＩＰトラフィックは、ノード装置１１内のＩＰ機能部において宛先毎に振り分けられ、下位レイヤ機能部である光パス機能部に引き渡される。光パス機能部では、設定されている光パスにＩＰトラフィックを収容する。
【００６８】
光パスに収容されたトラフィックは、フォトニックネットワークにおけるノード間リンクであるＷＤＭリンク１７、または、１８に、波長多重信号として送出される。ＷＤＭリンクは、通常１対の光ファイバで構成されているが、複数対の光ファイバを１本のＷＤＭリンクと見做すこともあり得る。また、トラフィックが送出されるＷＤＭリンクは、メンバー光パス経路選択プロトコルによって選択され、メンバー光パスが設定されているＷＤＭリンクである。
【００６９】
ＷＤＭされた信号は、フォトニックネットワーク内の中継ノード装置１３または、１４においてクロスコネクションされた後、終点ノード装置１５まで到達する。
【００７０】
終点ノード装置１５に到達したトラフィックは、光パスから取り出され、ＩＰネットワーク信号を再構築した上で、ＩＰネットワークとのインタフェース１６を介してＩＰネットワークに引き渡される。
【００７１】
本実施の形態では、光パスに収容されるＩＰ／イーサネット（登録商標）トラフィック量を当該ノードにおいて観測し、ＩＰ／イーサネット（登録商標）トラフィックの品質を劣化させることなく、フィトニックネットワークにおいて光パス容量を制御するための判断方式の詳細について説明する。
【００７２】
図４は、本発明の第１の実施の形態における光パス容量増減判断の基本フローチャートであり、可変容量リンク装置を持つネットワークにおいて、トラフィック量に応じた、パス本数の増減判断を行うためのパス容量増減判断の基本フローを示す。
【００７３】
ステップ２１）  光パス容量の増減判断では、まず、外部のネットワークから入力されるトラフィック量の観測から、観測したトラフィックのデータをトラフィックデータとして取得する。
【００７４】
ステップ２２）  得られたトラフィックデータを元に、トラフィック量の長期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の長期変動予測を実行する。
【００７５】
ステップ２３）  得られたトラフィックデータを元に、トラフィック量の短期変動特性を算出し、将来のトラフィック量の短期変動予測を実行する。
【００７６】
ステップ２４）  上記のステップ２２及びステップ２３から得られる一定時間後のトラフィックの予測値、及び事前に設定される許容トラフィックロス率から、パス帯域増減判断を行うための判断データを作成する。
【００７７】
ステップ２５）  パス容量、及び事前に設定される許容トラフィックロス率から閾値を決定する。
【００７８】
ステップ２６）  判断データと閾値を比較することからパス容量の増減判断を行う。
【００７９】
これにより、パス容量の増減を判断することを可能としている。
【００８０】
上記のそれぞれのステップについて詳細な動作を説明する。
【００８１】
まず、ステップ２１のトラヒックの観測について以下に説明する。
【００８２】
図５は、本発明の第１の実施の形態におけるトラフィックデータ取得方法のフローチャートである。
【００８３】
トラフィックを観測し、トラフィック量の情報を蓄積する（ステップ３１）。
事前に定めるトラフィック観測周期であるＴｃ毎のトラフィック観測時間が到来すると（ステップ３２）、蓄積したトラフィック量の情報を元に、以下に示す２つのトラフィックデータを取得する。その１つとして、Ｔｃ間の総トラフィック量を取得し（ステップ３３）、Ｔｃ間の平均トラフィックＱａ［ｔ］を算出し（ステップ３４）、データベースへの登録を行う（ステップ３５）。
【００８４】
また、Δｔ間のトラフィック量ΔＱを取得し（ステップ３６）、Ｔｃ毎の瞬間トラフィックＱｓ［ｔ］を算出し（ステップ３７）、データベースへ登録する（ステップ３８）。
【００８５】
なお、データベースは、Ｑａ［ｔ］とＱｓ［ｔ］で共有してもよいし、別々に準備してもよい。
【００８６】
図６に双方のトラフィック量取得方法について示す。
【００８７】
▲１▼トラフィック観測周期をＴｃ４７、現在時刻を時刻ｔ＝Ｔ０  ４８とし、ｔ＝Ｔ０  においてトラフィック量の観測を行う。流入するトラフィック４１を観測する。
【００８８】
▲２▼Ｔｃ間の積算トラヒック量４５Ｑｃ［Ｔ０  ］を観測する。
【００８９】
▲３▼Ｔｃ間の平均トラフィック量を、Ｑａ［ｔ］（ｔは時間）とすると、時間平均トラフィック量５０は、以下の式で与えられる。
【００９０】
Ｑａ［Ｔ０  ］＝Ｑｃ［Ｔ０  ］／Ｔｃ
▲４▼これにより求めた平均トラフィック量データＱａ［Ｔ０  ］を、時系列データＱａ［ｔ］（ｔは時間）として、データベースに保存する。
【００９１】
▲５▼一方で、時刻Ｔ０  から、十分に短い時間４６ΔＴ間の積算トラフィック量４４ΔＱを観測する。サンプリングトラフィック量４２をＱｓ［ｔ］とおくと、Ｑｓ［ｔ］は、次の式で与えられる。
【００９２】
Ｑｓ［ｔ］＝ΔＱ／ΔＴ
▲６▼Ｑｓ［ｔ］を時系列データとして、データベースに保存する。
【００９３】
以上が、上記のステップ２１における詳細な動作である。
【００９４】
次に、上記のステップ２２の詳細な動作を説明する。
【００９５】
ステップ２２では、トラフィックの長期変動特性の算出から、長期変動予測を実行する。
【００９６】
図７は、本発明の第１の実施の形態における長期変動特性の算出フローチャートを示し、図８は、本発明の第１の実施の形態における長期変動特性の算出方法を説明するため図である。
【００９７】
トラフィックの長期変動特性の算出は、光パス容量増減判断間隔Ｔｉ毎に行う。現在時刻が、光パス増減判断時刻を行う時刻ｔ＝Ｔ０  とする。
【００９８】
このＴ０  は、トラフィック量取得の説明に用いた時刻Ｔ０  と同時である場合と、そうでない場合とがある。
【００９９】
事前に定める時間Ｔｌｏｎｇ６３から、データベースより、時間Ｔ０  −Ｔｌｏｎｇ≦ｔ≦Ｔ１  の平均トラフィック量データＱａ［ｔ］を取得する（ステップ６１）。
【０１００】
取得した平均トラフィックデータに対し、線形関数を準備し、最小二乗法を用いてフィッティングを行い、近似関数を導出する（ステップ６２）。
【０１０１】
フィッティングを行った結果、時刻ｔを関数としたトラフィック量の長期変動特性を表す近似関数Ｌ（ｔ）６４を得る。例えば、Ｌ（ｔ）は、以下のように表される。
【０１０２】
Ｌ（ｔ）＝ａ・ｔ＋ｂ
上記のａとｂは最小二乗近似により定まる係数である。この、近似関数の変数ｔに将来の予測区間６５における、時間を代入することで長期変動予測を行う。
以上が、本実施の形態におけるステップ２２の詳細な動作である。
【０１０３】
次に、上記のステップ２３の詳細な動作を説明する。
【０１０４】
図９は、本発明の第１の実施の形態における短期変動特性算出のフローチャートであり、図１０は、本発明の第１の実施の形態における短期変動特性算出処理を説明するための図である。
【０１０５】
トラフィックの短期変動特性の算出は、事前に予め定められる時間Ｔｉ  毎に行う。
【０１０６】
算出を行う時刻をＴ０  とすると、事前に定める時間Ｔｓｈｏｒｔ  を用いて、時刻ｔがＴ０  −Ｔｓｈｏｒｔ  からＴ０  までのサンプリングトラフィック量データを取得する（ステップ７１）。
【０１０７】
取得したサプリングトラフィック量データから、トラフィックの長期変動特性を除去し（ステップ７２）、短期変動特性を抽出して、標準偏差Ｓを算出する（ステップ７３）と共に、将来の短期変動特性として、将来の標準偏差を示す関数Ｓ（ｔ）を予測する（ステップ７４）。
【０１０８】
以下図１０を用いて説明する。
【０１０９】
取得したサンプリングトラフィック量４７は、同図中の四角８５で表すように、ばらついている。そのサンプリングトラフィックデータから、長期変動特性の近似関数であるＬ（ｔ）８２を除去して、サンプリングトラフィック量（差分）８６を得る。
【０１１０】
その時刻ｔがＴ０  −Ｔｓｈｏｒｔ  からＴ０  まで差分データ８７から標準偏差値（Ｓ）８９を算出する。さらに予測区間８８までの区間において、将来の標準偏差を示す関数Ｓ（ｔ）を予測する。
【０１１１】
データベースから読み出すサンプリングトラフィック量データが１０点だった場合、現在時刻はＴ０  なので過去の１０点分のサンプリングデータは表１のようになる。
【０１１２】
【表１】
2004247957.tif 000003
値Ｑｓ  ［Ｔ０  −９Ｔｃ  ］〜Ｑｓ  ［Ｔ０  ］までが、それぞれの時刻Ｔ０  −９Ｔｃ  〜Ｔ０  におけるサンプリングトラヒックデータである。
【０１１３】
表１で示されるトラヒックデータからフィッティングにより求めた関数Ｌ（ｔ）との差分を求める。表１のサンプリングトラフィック量データから、トラフィック長期変動成分を除去した際の例を表２に示す。
【０１１４】
【表２】
2004247957.tif 000004
以上の操作により、短期変動特性の抽出が完了する。
【０１１５】
上記の短期変動特性から、標準偏差値を得る。標準偏差値をＳとする。
【０１１６】
本実施の形態では、将来の標準偏差値の予測値として、以下に示す関数を用いる。
【０１１７】
Ｓ（ｔ）＝Ｌ（ｔ）／Ｌ（Ｔ０  −Ｔｓｈｏｒｔ  ／２）・Ｓ
上記の関数に予測区間の時刻を代入することにより、将来の標準偏差を予測する。
【０１１８】
次に、ステップ２４の詳細な動作を説明する。
【０１１９】
図１１は、本発明の第１の実施の形態における判断データ作成のフローチャートである。
【０１２０】
現在時刻をＴ０  とした際に、Ｌ（ｔ）に対し、Ｔ０  ≦ｔ≦Ｔ０  ＋Ｔｉ  の予測区間を代入し、当該区間におけるＬ（ｔ）の最大値を算出する（ステップ９１）。
算出された最大値をトラフィック量予測値Ｌｆ  とする。
【０１２１】
Ｓｒ  （ｔ）に、Ｔ０  ≦ｔ≦Ｔ０  ＋Ｔｉ  の予測区間を代入し、当該区間におけるＳ（ｔ）の最大値を算出する（ステップ９２）。
【０１２２】
算出された最大値を予測標準偏差値Ｓｆ  とする。
【０１２３】
上記のトラフィック量予測値Ｌｆ  と、予測標準偏差値Ｓｆ  から判断データを作成する（ステップ９３）。判断データをＤｆ  とおき、Ｄｆ  を次のように与える。
Ｄｆ  ＝Ｑｆ  ＋β・Ｓｆ
ここで、βは、事前に設定したトラフィックロス率から定まる係数である。以上が本実施の形態におけるステップ２４の詳細な動作である。
【０１２４】
次に、ステップ２５の動作について詳細に説明する。
【０１２５】
時刻Ｔ０  における光パス本数Ｎから閾値を設定する。閾値には、パス本数増加を判断する増加閾値と、パス本数の減少を判断する減少閾値の２種類を設定する。増加閾値と減少閾値は、それぞれ次の式で表される。
【０１２６】
増加閾値  Ｑｎｉ＝Ａ・Ｎ−βｉ  ・Ｃ
減少閾値  Ｑｎｄ＝Ａ・（Ｎ−１）−βｄ  ・Ｃ
ここで、Ａは光パス本数１本あたりの容量である。Ｎは、現在の光パスが持つ波長本数である。Ｃは閾値にヒステリシスを設ける定数である。βｉ  及びβｄ  は、事前に定められたトラフィックロス率から定まる定数である。以上が本実施の形態におけるステップ２５の詳細な動作である。
【０１２７】
次に、ステップ２６の動作を詳細に説明する。
【０１２８】
図１２は、本発明の第１の実施の形態における光パス容量増減決定処理のフローチャートである。
【０１２９】
設定した閾値と、判断データを比較し、Ｄｆ  ≧Ｑｎｉであれば（ステップ１０１，Ｙｅｓ）、パス本数増加の判断を行い（ステップ１０２）、Ｄｆ  ＜Ｑｎｄであれば（ステップ１０３，Ｙｅｓ）、パス本数減少の判断を行う（ステップ１０４）。どちらでもない場合（ステップ１０１，Ｎｏ，ステップ１０３，Ｎｏ）には、次の増減判断を実行する時間まで待機する（ステップ１０５）。
【０１３０】
以上が本実施の形態におけるステップ２６の詳細な動作である。
【０１３１】
上記の判断の結果、光パス容量の増加が決定した場合には、光パス容量の増加を行い（ステップ１０２）、当該判断の結果、光パス容量の減少が決定した場合には、光パス容量の減少を行う（ステップ１０４）。
【０１３２】
以上が本実施の形態における詳細な説明である。
【０１３３】
［第２の実施の形態］
本実施の形態におけるネットワーク装置構成、ネットワーク構成、パス通信網、パス通信網に接続されるネットワークは、前述の第１の実施の形態と同様である。トラフィック量に応じたパス本数の増減判断を行うためのパス容量増減判断の基本フローは、第１の実施の形態と同様である。
【０１３４】
まず、トラフィックの観測処理（図４，ステップ２１）について説明する。
【０１３５】
図１３は、本発明の第２の実施の形態におけるトラフィックデータ取得処理のフローチャートである。
【０１３６】
トラフィックを観測し、トラフィック量の情報を蓄積する（ステップ１１１）。事前に定めるトラフィック観測周期であるＴｃ  毎のトラフィック観測時間が到来すると（ステップ１１２）、蓄積したトラフィック量の情報を元に、以下に示すトラフィックデータを取得する。
【０１３７】
Δｔ間のトラフィック量ΔＱを取得し（ステップ１１３）、Ｔｃ  毎の瞬間トラフィックＱ［ｔ］を算出し（ステップ１１４）、データベースへ登録する（ステップ１１５）。
【０１３８】
図１４は、本発明の第２の実施の形態におけるトラフィック量取得処理を説明するための図である。
【０１３９】
トラフィック観測周期１２４をＴｃ  、現在時刻を時刻１２５をｔ＝Ｔ０  とし、ｔ＝Ｔ０  においてトラフィック量の観測を行う。流入するトラフィック１２１を観測する。
【０１４０】
時刻Ｔ０  から十分に短い時間１２３ΔＴ間の積算トラフィック量１２２ΔＱを観測する。トラフィック量１２６をＱ［ｔ］とおくと、Ｑ［ｔ］は次の式で与えられる。
【０１４１】
Ｑ［ｔ］＝ΔＱ／ΔＴ
Ｑ［ｔ］を時系列データとしてデータベースに保存する。
【０１４２】
以上が本実施の形態におけるステップ２１の動作である。
【０１４３】
次に、本実施の形態での図４のステップ２２の動作を説明する。
【０１４４】
当該ステップでは、トラフィックの長期変動特性の算出から、長期変動予測を実行する。
【０１４５】
図１５は、本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた長期変動特性算出処理のフローチャートであり、図１６は、本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた長期変動特性算出処理を説明するための図である。トラフィックの長期変動特性の算出は、光パス容量増減判断間隔Ｔｉ  毎に行う。現在の時刻が、光パス増減判断を行う時刻ｔ＝Ｔ０  とする。
【０１４６】
このＴ０  は、トラフィック量取得の説明に用いた時刻Ｔ０  と同時である場合と、そうでない場合とがある。
【０１４７】
事前に定める時間Ｔからデータベースより時間Ｔ０  −Ｔ≦ｔ≦Ｔ０  のトラフィック量データＱ［ｔ］を取得する（ステップ１３１）。
【０１４８】
取得した平均トラフィックデータに対し、ＦＦＴ（高速フーリエ級数展開）を行い（ステップ１３２）、トラフィックのスペクトル１３４を取得する（ステップ１３２）。
【０１４９】
得られたスペクトルのうち事前に定める角周波数ω０  に対し、ω≦ω０  となるような角周波数１３５の領域のデータに対し、逆フーリエ変換を行うことで、トラフィックの長期変動成分のみを有する関数を導出する（ステップ１３３）。得られた関数を、トラフィック量の長期変動特性を表す関数Ｌ（ｔ）とする。
【０１５０】
この、近似関数の変数ｔに将来の予測区間における時間を代入することで、長期変動予測を行う。
【０１５１】
以上が、本実施の形態におけるステップ２２の動作である。
【０１５２】
次に、本実施の形態におけるステップ２３の動作について説明する。
【０１５３】
図１７は、本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた短期変動特性算出処理のフローチャートであり、図１８は、本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた短期変動特性算出処理を説明するための図である。トラフィックの短期変動特性の算出は、事前に定められている時間Ｔｉ  毎に行う。算出を行う時刻をＴ０  とすると、事前に定める時間Ｔを用いて、時刻ｔがＴ０  −Ｔ≦ｔ≦Ｔ０  までのトラフィックデータを取得する（ステップ１４１）。
取得したトラフィックデータに対し、ＦＦＴ（高速フーリエ級数展開）を行い（ステップ１４２）、トラフィックのスペクトル１４５を取得する。
【０１５４】
得られたスペクトルのうち事前に定める角周波数ω１に対し、ω≧ω１となるような角周波数１４６の領域データに対し、逆フーリエ変換を行う（ステップ１４３）ことで、トラフィックの短期変動成分のみを有する関数を算出する。当該関数から標準偏差Ｓを算出する（ステップ１４４）と共に、将来の短期変動特性として、将来の標準偏差を示す関数Ｓ（ｔ）を算出する。
【０１５５】
以上が、本実施の形態におけるステップ２３の動作である。
【０１５６】
ステップ２４以降の処理は、前述の第１の実施の形態の処理と同様であるので、その説明は省略する。
【０１５７】
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。
【０１５８】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、トラフィックのランダムな変動、つまり、上位レイヤトラフィック量の分散／標準偏差を考慮して、パス容量を決定・変更することで、トラフィックロスの少ない、高スループットなパスを上位レイヤに提供することが可能となる。
【０１５９】
さらに、上位レイヤトラフィックを下位レイヤパスに収容するエッジノードにおいて、上位レイヤトラフィックのバッファリング時間を増加させることなく、下位レイヤパスへ収容することが可能であるので、上位レイヤトラフィックのエッジノードにおける、上位レイヤトラフィックのジッダ・ワンダの発生を抑制することができる。そのため、ジッダ・ワンダに敏感な上位レイヤアプリケーションに対しても、必要十分な伝送品質を担保することができる。
【０１６０】
また、本発明によれば、下位レイヤネットワーク内において、トラフィック量に合わせてパス容量を決定・変更し、下位レイヤリソースを下位レイヤパス間で共有することにより、下位レイヤネットワーク内における設備量を削減することができるため、下位レイヤパスの提供コストを削減することが可能である。
【０１６１】
その結果、上位レイヤに対して、固定的に下位レイヤのパス容量を提供する場合と同様の高スループット、低ジッダ・ワンダ環境を維持しながらも、低コストで下位レイヤパス容量を提供することが可能となる。
【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】本発明の第１の実施の形態において制御対象となるネットワーク装置の構成図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるネットワーク構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における光パス容量増減判断の基本フローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態におけるトラフィックデータ取得処理のフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態におけるトラフィック量取得処理を説明するための図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における長期変動特性算出処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態における長期変動特性算出処理を説明するための図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態における短期変動特性算出処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における短期変動特性算出処理を説明するための図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態における判断データ作成のフローチャートである。
【図１２】本発明の第１の実施の形態における光パス容量増減決定処理のフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態におけるトラフィックデータ取得処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の第２の実施の形態におけるトラフィック量取得処理を説明するための図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた長期変動特性算出処理のフローチャートである。
【図１６】本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた長期変動特性算出処理を説明するための図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた短期変更特性算出処理のフローチャートである。
【図１８】本発明の第２の実施の形態におけるフーリエ変換を用いた短期変動特性算出処理を説明するための図である。
【符号の説明】
１  ネットワーク装置
２  制御管理部
３  フォトニックネットワーク機能部
４  ＷＤＭリンク
５  イーサネット（登録商標）インタフェース・ＰＯＳインタフェース
６  ＩＰネットワーク機能部
１１，１３，１４，１５  ノード装置
１２  ＰＯＳインタフェース
１７，１８，１９，２０  ＷＤＭリンク
４１  トラフィック量
４２  サンプリングトラフィック量
４３  平均トラフィック量
４４  Δｔ間のトラフィック量
４５  Ｔｃ  間のトラフィック量
４６  ΔＴ
４７  観測周期
４８  トラフィック観測時刻
６３  Ｔｌｏｎｇ
６４  近似関数Ｌ（ｔ）
６５  予測区間
８１  Ｔｓｈｏｒｔ
８２  近似関数
８３  予測区間
８４  近似関数Ｌ（ｔ）との差分の計算
８５  サンプリングトラフィック量
８６  サンプリングトラフィック量
８７  Ｔｓｈｏｒｔ
８８  予測区間
１２１  トラフィック
１２２  Δｔ間のトラフィック量
１２３  Δｔ
１２４  観測周期
１２５  トラフィック観測時刻
１２６  サンプリリングトラフィック量
１３４  トラフィックのスペクトル
１３５  角周波数
１４５  トラフィックのスペクトル
１４６  角周波数
【図１】
2004247957.tif 000005
【図２】
2004247957.tif 000006
【図３】
2004247957.tif 000007
【図４】
2004247957.tif 000008
【図５】
2004247957.tif 000009
【図６】
2004247957.tif 000010
【図７】
2004247957.tif 000011
【図８】
2004247957.tif 000012
【図９】
2004247957.tif 000013
【図１０】
2004247957.tif 000014
【図１１】
2004247957.tif 000015
【図１２】
2004247957.tif 000016
【図１３】
2004247957.tif 000017
【図１４】
2004247957.tif 000018
【図１５】
2004247957.tif 000019
【図１６】
2004247957.tif 000020
【図１７】
2004247957.tif 000021
【図１８】
2004247957.tif 000022