(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブラウザログから品質劣化箇所を推定する品質劣化箇所推定装置であって、
ユーザ端末からブラウザログを取得し、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間に関する指標に基づいて、前記ブラウザログから当該指標の指標別データを生成するブラウザログ取得及び指標別データ生成部と、
Webページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、前記ブラウザログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類する閾値判定部と、
前記閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、前記閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、被疑判定箇所が品質劣化箇所であるか判定する分布比較及び検定部と、
を有し、
前記分布比較及び検定部において品質劣化箇所が判定できない場合、
前記閾値判定部は、閾値を変更し、Webページ表示待ち時間と前記変更された閾値との比較に基づいて、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、
前記分布比較及び検定部は、品質劣化箇所の判定を繰り返し行う品質劣化箇所推定装置。
【請求項２】
前記分布比較及び検定部は、前記閾値超過無しデータを被疑なしと仮定し、前記閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、前記閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、有意差がある場合、被疑判定箇所が品質劣化箇所であると判定する、請求項１に記載の品質劣化箇所推定装置。
【請求項３】
被疑判定箇所がサーバである場合、
前記ブラウザログ取得及び指標算出部は、HTTPGET送出から最初の応答パケット受信までの時間を、前記所要時間に関する指標として使用する、請求項１又は２に記載の品質劣化箇所推定装置。
【請求項４】
被疑判定箇所が通信事業者網である場合、
前記ブラウザログ取得及び指標算出部は、DNS完了までの時間及び基地局ID別の表示待ち時間を、前記所要時間に関する指標として使用する、請求項１又は２に記載の品質劣化箇所推定装置。
【請求項５】
被疑判定箇所が端末である場合、
前記ブラウザログ取得及び指標算出部は、DNS応答受信からTCPSYN送出までの時間及びTCP3WH完了からHTTPGET送出までの時間を、前記所要時間に関する指標として使用する、請求項１又は２に記載の品質劣化箇所推定装置。
【請求項６】
ブラウザログから品質劣化箇所を推定する品質劣化箇所推定装置における品質劣化箇所推定方法であって、
ユーザ端末からブラウザログを取得し、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間に関する指標に基づいて、前記ブラウザログから当該指標の指標別データを算出するステップと、
Webページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、前記ブラウザログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類するステップと、
前記閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、前記閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、被疑判定箇所が品質劣化箇所であるか判定するステップと、
品質劣化箇所が判定できない場合、閾値を変更し、Webページ表示待ち時間と前記変更された閾値との比較に基づいて、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、品質劣化箇所の判定を繰り返し行うステップと、
を有する品質劣化箇所推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、品質劣化箇所推定装置及び品質劣化箇所推定方法に関し、特に、Webブラウジングによる特定のブラウザログを入力として、品質劣化時における主要因となっている品質劣化個所を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Webブラウジングはモバイル通信では主要なサービスとなっている。しかし、モバイル環境では、利用する時間帯や場所によって品質は大きく変化する。要求したページの表示が遅いなどの品質劣化が発生した場合、通信事業者としては、被疑箇所の特定と迅速な対応が求められる。
【０００３】
ブラウザログから品質劣化箇所を推定する技術として、非特許文献１では、ユークリッド空間内に特定される点の領域（閾値）で被疑箇所を特定する技術が実現されている。また、非特許文献２及び非特許文献３では、各領域（端末、通信事業者網、POI（Point of Interface）、サーバ）の被疑判定を行う際に付与した指標を、被疑なし（正常）分布と被疑なし（非正常）分布を比較及び検定を行うことで被疑有無判定する技術が実現されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】本多他，「Navigation Timing APIを用いたWeb品質劣化切り分け」，信学技報，vol. 114，no. 298，CQ2014-83，pp. 71-76，2014年11月
【非特許文献２】吉村他，「Navigation timing APIを用いたWeb品質劣化切り分け手法の一検討」，2015年ソサイエティ大会，ISSN 1349-144x，B-11-15，2015年9月8-11日
【非特許文献３】吉村他，「Navigation Timing APIを用いたWeb品質劣化切り分け手法のフィールド検証」，信学技報，Vol.115，No.327，CQ2015-88，2015年11月20日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献1では、端末・網内・サーバの３点で被疑箇所切り分けを５点の閾値で判定しているが、各指標の閾値決めは困難であり、また、設定値によっては判定を誤る可能性がある。また、切り分けに使用するログも、単一ユーザの同一Webサイトに閲覧した際のログや同一基地局配下のログを使用するなど制約がある。
【０００６】
非特許文献２及び非特許文献３は、正常と非正常の分布を比較することで被疑有無を判定しているが、正常分布があることが前提であるため、正常分布が得られない場合は適用できない。例えば、非特許文献２及び非特許文献３の技術を使用する場合、事前に通信が安定している状態で正常分布を事前に測定しておく必要があるが、実際の環境では正常分布を求めることが困難な場合がある。
【０００７】
本発明は、Webページ表示待ち時間に閾値を設け、閾値超過有無の２つのデータを比較することで、品質劣化箇所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】
【０００８】
本発明の一形態に係る品質劣化箇所推定装置は、
ブラウザログから品質劣化箇所を推定する品質劣化箇所推定装置であって、
ユーザ端末からブラウザログを取得し、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間に関する指標に基づいて、前記ブラウザログから当該指標の指標別データを生成するブラウザログ取得及び指標別データ生成部と、
Webページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、前記ブラウザログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類する閾値判定部と、
前記閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、前記閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、被疑判定箇所が品質劣化箇所であるか判定する分布比較及び検定部と、
を有し、
前記分布比較及び検定部において品質劣化箇所が判定できない場合、
前記閾値判定部は、閾値を変更し、Webページ表示待ち時間と前記変更された閾値との比較に基づいて、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、
前記分布比較及び検定部は、品質劣化箇所の判定を繰り返し行うことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一形態に係る品質劣化箇所推定方法は、
ブラウザログから品質劣化箇所を推定する品質劣化箇所推定装置における品質劣化箇所推定方法であって、
ユーザ端末からブラウザログを取得し、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間に関する指標に基づいて、前記ブラウザログから当該指標の指標別データを算出するステップと、
Webページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、前記ブラウザログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類するステップと、
前記閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、前記閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、被疑判定箇所が品質劣化箇所であるか判定するステップと、
品質劣化箇所が判定できない場合、閾値を変更し、Webページ表示待ち時間と前記変更された閾値との比較に基づいて、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、品質劣化箇所の判定を繰り返し行うステップと、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、Webページ表示待ち時間に閾値を設け、閾値超過有無の２つのデータを比較することで、品質劣化箇所を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】Navigation Timing APIで取得可能な項目を示す図
【図２】Webページ待ち時間を算出するための指標１の概要を示す図
【図３】本発明の実施例に係るシステムの全体構成図
【図４】本発明の実施例で用いられる様々な指標を示す図
【図５】本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置の機能ブロック図
【図６】本発明の実施例に係るアクセス先別の品質劣化箇所推定方法を示す概略図（その１）
【図７】本発明の実施例に係るアクセス先別の品質劣化箇所推定方法を示す概略図（その２）
【図８】本発明の実施例に係る計測場所別の品質劣化箇所推定方法を示す概略図（その１）
【図９】本発明の実施例に係る計測場所別の品質劣化箇所推定方法を示す概略図（その２）
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１３】
本発明の実施例では、ブラウザログから品質劣化箇所を推定する品質劣化箇所推定装置及び品質劣化箇所推定方法について説明する。本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置は、ユーザ端末のブラウザで得られたブラウザログ（Navigation Timing APIの出力情報）のうち、ある条件のデータを使用し、また、Webページ待ち時間に閾値を設け、閾値超過有無の２つのデータを比較することで、品質劣化箇所を推定する。
【００１４】
図１に、Navigation Timing APIで取得可能な項目を示す。Navigation Timing APIは、２０１２年にW3C（World Wide Web Consortium）で勧告化されたブラウザAPI（Application Programming Interface）である。ブラウザは、Navigation Timing APIを呼び出すことで、Webサイトの閲覧開始からWebページの表示までに要した時間を得ることができる。ユーザ端末における各ブラウザプロセスの開始タイミングと終了タイミングに属性名が付いており、自動的に時刻が計測されて取得される。
【００１５】
図２に、Webページ待ち時間を算出するための指標１の概要を示す。指標１は、アプリケーション利用時のユーザ体感品質（QoE：Quality of Experience）に関する指標であり、本発明の実施例では、Webページ待ち時間を用いる。Webページ待ち時間は、Navigation Timing APIのうち、ブラウジング時の最後の処理を示す"loadEventEnd"と処理の起点を示す"navigationStart"の値の差分で表される。品質劣化が発生した場合、Webページ待ち時間が増加し、QoEが低下する。このときに用いられる指標１の閾値は、QoE評価技術等を利用することができる。
【００１６】
品質劣化が発生した場合、被疑箇所として、ユーザ端末、通信事業者網、POI（Point of Interface）、サーバ等が考えられる。
【００１７】
図３は、本発明の実施例に係るシステムの全体構成図である。ユーザ端末がWebサーバに接続してWebページを表示する際に、ユーザ端末は、基地局、通信事業者網、POI、インターネット等を経由してWebサーバに接続する。品質劣化の切り分け箇所は、ユーザ端末が品質劣化の主要因である場合の「端末」と、基地局又は通信事業者網が品質劣化の主要因である場合の「通信事業者網」と、POI又はインターネットのどこかが品質劣化の主要因である場合の「POI」と、Webサーバが品質劣化の主要因である場合の「サーバ」に分類できる。
【００１８】
品質劣化の主要因を判定するために、本発明の実施例では、Navigation Timing APIログ（NTAログ）から、図４に示す指標に基づいて、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間を算出する。
【００１９】
図４は、本発明の実施例で用いられる様々な指標を示す図である。端末に被疑があるか否かを判定するために、指標２（DNS応答受信からTCPSYN送出までの時間）又は指標３（TCP3WH完了からHTTPGET送出までの時間）を用いる。指標２は、NTAログの（connectStart）−（domainLookupEnd）として算出でき、指標３は、NTAログの（requestStart）−（connectEnd）として算出できる。また、通信事業者網に被疑があるか否かを判定するために、指標４（DNS完了までの時間、基地局ID別の表示待ち時間）を用いる。指標４のDNS完了までの時間は、（domainLookupEnd）−（domainLookupStart）として算出でき、指標４の基地局ID別の表示待ち時間は、NTAログの（loadEventEnd）−（navigationStart）として算出できる。また、POIに被疑があるか否かを判定するために、指標５（TCP3WH完了までの時間）を用いる。指標５は、NTAログの（connectEnd）−（connectStart）として算出できる。また、サーバに被疑があるか否かを判定するために、指標６（HTTPGET送出から最初の応答パケット受信までの所要時間）を用いる。指標６は、NTAログの（responseStart）−（requestStart）として算出できる。
【００２０】
本発明の実施例では、ユーザ端末のNavigation Timing APIログ（NTAログ）をログ集約サーバ１００に集約し、ログ集約サーバ１００において品質劣化箇所を判定する。以下、ログ集約サーバ１００を品質劣化箇所推定装置と呼ぶ。
【００２１】
図５は、本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置１００の機能ブロック図である。品質劣化箇所推定装置１００は、CPU（Central Processing Unit）等のプロセッサ、RAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）等のメモリ装置、ハードディスク等の記憶装置等から構成されたコンピュータでもよい。例えば、品質劣化箇所推定装置１００の機能及び処理は、記憶装置又はメモリ装置に格納されているデータやプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。
【００２２】
品質劣化箇所推定装置１００は、ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１と、閾値判定部１０３と、分布比較及び検定部１０５とを有する。品質劣化箇所推定装置１００がアクセス先であるサーバ又はPOIの被疑判定を行う動作について図６及び図７を参照して説明する。
【００２３】
まず、ユーザ端末から閲覧したいページのURLを指定してタップし、トップページが表示されるまでの時間（Web性能情報：ブラウザログ）を標準APIのNavigation Timing APIで取得する。取得したブラウザログは端末内にインストールしたプログラムによってアクセス先単位で蓄積・保存される。蓄積・保存されたブラウザログは、定期的に自動又は手動で品質劣化箇所推定装置１００であるログ集約サーバに送信される（Ｓ１０１）。
【００２４】
ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、ブラウザログをユーザ端末から取得する。そして、ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、被疑判定箇所に対して設定されたブラウザプロセスの所要時間に関する指標に基づいて、ブラウザログから当該指標の指標別データを生成する。例えば、アクセス先であるサーバ又はPOIに被疑があるか否かを判定する場合、ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、取得した全てのログデータから、アクセス先毎のログデータを抽出する（Ｓ１０２）。ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、抽出したログデータから、指標５に従って（connectEnd）−（connectStart）を算出し、指標６に従って（responseStart）−（requestStart）を算出する。
【００２５】
閾値判定部１０３は、指標１に適当な閾値を設け、指標１のWebページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、NTAログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類する（Ｓ１０３）。閾値は、QoE評価技術等を利用することができる。その際、閾値判定部１０３は、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータの分類に従い、指標５及び指標６の指標別データも２分する（Ｓ１０４）。
【００２６】
分布比較及び検定部１０５は、閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、被疑判定箇所が品質劣化箇所であるか判定する。具体的には、分布比較及び検定部１０５は、閾値超過無しデータを被疑なしと仮定し、閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、有意差がある場合、被疑判定箇所が品質劣化箇所であると判定する（Ｓ１０５）。例えば、分布比較及び検定部１０５は、ヒストグラム分布を比較して２つのデータに有意差があるか否かを判定してもよく、ｔ検定やＦ検定によって２つのデータに有意差があるか否かを判定してもよい。ここで、指標５及び指標６の指標別データを用いたときに有意差があると判定された場合、アクセス先であるサーバ又はPOIに劣化要因があり、有意差がないと判定された場合、アクセス先に劣化要因はなく、それ以外、例えば、指標２又は３に対応する端末や、指標４に対応する通信事業者網等の影響であると判定できる。
【００２７】
分布比較及び検定部１０５において品質劣化箇所が判定できない場合は閾値に幅を持たせ、閾値を変更して、閾値判定部１０３において閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、分布比較及び検定部１０５において品質劣化箇所の判定を繰り返し実施することで被疑箇所特定が可能となる。
【００２８】
また、品質劣化箇所推定装置１００が計測場所毎の基地局の被疑判定を行う場合も同様に判定することができる。このときの動作について図８及び図９を参照して説明する。
【００２９】
まず、品質劣化箇所推定装置１００を基地局に接続し、ユーザ端末から閲覧したいページのＵＲＬを指定してタップし、トップページが表示されるまでの時間（Web性能情報：ブラウザログ）を標準APIのNavigation Timing APIで取得する。取得したブラウザログは端末内にインストールしたプログラムによって蓄積・保存される。蓄積・保存されたブラウザログは、定期的に自動又は手動で品質劣化箇所推定装置１００であるログ集約サーバに送信される（Ｓ１０１'）。
【００３０】
例えば、計測場所である基地局に被疑があるか否かを判定する場合、ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、取得した全てのログデータから、計測場所（基地局）毎のログデータを抽出する（Ｓ１０２'）。ブラウザログ取得及び指標別データ生成部１０１は、抽出したログデータから、指標４に従って（domainLookupEnd）−（domainLookupStart）及び（loadEventEnd）−（navigationStart）を算出する。
【００３１】
閾値判定部１０３は、指標１に適当な閾値を設け、指標１のWebページ表示待ち時間と閾値との比較に基づいて、NTAログを閾値超過無しデータと閾値超過有りデータに分類する（Ｓ１０３'）。その際、閾値判定部１０３は、閾値超過無しデータと閾値超過有りデータの分類に従い、指標４の指標別データも２分する（Ｓ１０４'）。
【００３２】
分布比較及び検定部１０５は、閾値超過無しデータを被疑なしと仮定し、閾値超過無しデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データを、閾値超過有りデータに対応する被疑判定箇所の指標の指標別データと分布比較及び検定し、有意差がある場合、被疑判定箇所が品質劣化箇所であると判定する（Ｓ１０５'）。ここで、指標４の指標別データを用いたときに有意差があると判定された場合、計測場所である基地局に劣化要因があり、有意差がないと判定された場合、計測場所に劣化要因はなく、それ以外、例えば、指標２又は３に対応する端末や、指標５又は６に対応するアクセス先の影響であると判定できる。
【００３３】
分布比較及び検定部１０５において品質劣化箇所が判定できない場合は閾値に幅を持たせ、閾値を変更して、閾値判定部１０３において閾値超過無しデータと閾値超過有りデータへの分類を繰り返し行い、分布比較及び検定部１０５において品質劣化箇所の判定を繰り返し実施することで被疑箇所特定が可能となる。
【００３４】
図示しないが、品質劣化箇所推定装置１００が端末の被疑判定を行う場合も、指標２（DNS応答受信からTCPSYN送出までの時間）及び指標３（TCP3WH完了からHTTPGET送出までの時間）を用いて、同様に判定することができる。
【００３５】
なお、図６〜図９では、アクセス先又は計測場所の被疑判定を個別に行っているが、複数の被疑判定を同時に行うことも可能である。例えば、図８及び９を参照して説明した通り、計測場所毎にログを分類し、指標４を算出して被疑判定を行い、その後、計測場所別のログを元に戻し、アクセス先毎にログを分類し直して、指標５及び指標６を算出して被疑判定を行うことも可能である。
【００３６】
本発明の実施例によれば、品質劣化が発生した際、ユーザの利用状況（アクセス先や利用場所等）が確認できれば、その際のログを用いることで、品質劣化の主要因の特定が可能となる。また、本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置を複数用いてシステム化することで、複数個所での被疑判定が可能となり、QoEに最も起因している劣化箇所を特定することも可能となる。
【００３７】
説明の便宜上、本発明の実施例に係る品質劣化箇所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、本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置は、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。例えば、本発明の実施例は、コンピュータに対して本発明の実施例に係る品質劣化箇所推定装置の各機能を実現させるプログラム、コンピュータに対して本発明の実施例に係る方法の各手順を実行させるプログラム等により、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、本発明の実施例に係る方法は、実施例に示す順序と異なる順序で実施されてもよい。
【００３８】
以上、Webページ表示待ち時間に閾値を設け、閾値超過有無の２つのデータを比較することで、品質劣化箇所を推定するための手法について説明したが、本発明は、上記の実施例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】
【００３９】
１００  品質劣化箇所推定装置
１０１  ブラウザログ取得及び指標別データ生成部
１０３  閾値判定部
１０５  分布比較及び検定部
【図１】
0006366620.tif 000002
【図２】
0006366620.tif 000003
【図３】
0006366620.tif 000004
【図４】
0006366620.tif 000005
【図５】
0006366620.tif 000006
【図６】
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【図７】
0006366620.tif 000008
【図８】
0006366620.tif 000009
【図９】
0006366620.tif 000010