(57)【要約】【課題】比較的長い間隔で測定された容易に収集可能な情報に基づき、短期間単位での負荷発生分布を推定し、高負荷判定を行えるようにする。【解決手段】制御部１５の分布推定手段１５Ｂで、任意の測定期間ＴｉのＭＩＢ情報から得られた当該測定期間Ｔｉにおけるノード３の平均負荷量ρｉおよび平均リソース使用量ｑｍｉと、ノード３における負荷量と平均リソース使用量との関係を示す関係式とから、当該測定期間Ｔｉにおける短期間Ｔｓを単位とする負荷発生分布Ｑｉを推定し、累積分布算出手段１５Ｃで、各測定期間Ｔ１〜Ｔｎごとに推定した負荷発生分布Ｑ１〜Ｑｎを平均化することにより、判定期間Ｔａに対応する累積負荷発生分布Ｑａを算出する。【選択図】  図２
2005064971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パケット交換網でパケット転送処理を行うノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、複数の前記測定期間からなる判定期間に対応した前記ノードでの負荷発生分布を推定する負荷分布推定方法において、
任意の測定期間の前記動作状態情報から得られた当該測定期間における前記ノードの平均負荷量および平均リソース使用量と、前記ノードにおける負荷量と平均リソース使用量との関係を示す関係式とから、当該測定期間におけるその測定期間より短い期間を単位とする負荷発生分布を推定する第１のステップを実行する分布推定ステップと、
各測定期間ごとに推定した負荷発生分布を累積することにより、前記判定期間に対応する累積負荷発生分布を算出する累積負荷発生分布算出ステップとを備えることを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の負荷分布推定方法において、
前記分布推定ステップは、任意の測定期間の前記動作状態情報から得られた当該測定期間における平均品質と、前記ノードにおける負荷量と品質との関係を示す関係式とをさらに用いて、当該測定期間における前記負荷発生分布を推定する第２のステップを実行することを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の負荷分布推定方法において、
前記分布推定ステップは、前記平均品質が所定のしきい値より大きい場合に、前記第２のステップを実行することを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項４】
請求項２に記載の負荷分布推定方法において、
前記分布推定ステップは、前記平均負荷量が所定の負荷量より大きい場合に、前記第２のステップを実行することを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項５】
請求項１に記載の負荷分布推定方法において、
前記第１のステップは、前記平均負荷量ρｉ、前記平均リソース使用量ｑｍｉ、前記平均負荷量ρｉより小さくかつ品質劣化が生じない負荷量ρmin、前記平均負荷量ρｉより大きくかつ前記負荷量と品質との関係において負荷量の増加に応じて品質が急激に劣化し始める臨界点より小さい負荷量ρｒ、前記負荷量ρminの負荷発生頻度Ｘ１ｉ、前記負荷量ρｒの負荷発生頻度Ｘ２ｉ、および前記平均負荷量ρｉの負荷発生頻度Ｙｉに関する次の関係式
【数１】
2005064971.tif 000008
から、当該測定期間Ｔｉにおける負荷発生分布Ｑｉとして｛Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｙｉ｝を推定することを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項６】
請求項２〜４のいずれか１つに記載の負荷分布推定方法において、
前記第２のステップは、前記平均負荷量ρｉ、前記平均品質Ｌｉ、前記平均リソース使用量ｑｍｉ、前記平均負荷量ρｉより小さくかつ品質劣化が生じない負荷量ρmin、前記平均負荷量ρｉより大きくかつ品質劣化の許容限界値を示す負荷量ρmax、前記負荷量ρminと負荷量ρminの間に位置しかつ前記負荷量と品質との関係において負荷量の増加に応じて品質が急激に劣化し始める臨界点より小さい負荷量ρｒ、前記負荷量ρminの負荷発生頻度Ｘ１ｉ、前記負荷量ρｒの負荷発生頻度Ｘ２ｉ、前記負荷量ρmaxの負荷発生頻度Ｘ３ｉ、および前記平均負荷量ρｉの負荷発生頻度Ｙｉに関する次の関係式
【数２】
2005064971.tif 000009
から、当該測定期間Ｔｉにおける負荷発生分布Ｑｉとして｛Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉ｝を推定することを特徴とする負荷分布推定方法。
【請求項７】
パケット交換網でパケット転送処理を行うノードと接続されて、前記ノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、複数の前記測定期間からなる判定期間に対応した前記ノードの負荷発生分布を推定する負荷分布推定装置において、
請求項１〜６に記載の負荷分布推定方法を用いて、前記判定期間に対応した累積負荷発生分布を推定する制御部を備えることを特徴とする負荷分布推定装置。
【請求項８】
パケット交換網でパケット転送を行うノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、前記ノードについて前記測定期間より短い期間を単位とする高負荷発生の有無を判定する高負荷判定方法において、
請求項１〜６に記載の負荷分布推定方法を用いて、前記複数の測定期間からなる前記判定期間に対応した累積負荷発生分布を推定する推定ステップと、
この推定ステップにより推定した負荷発生分布のうち予め設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合と、当該品質目標値に対する品質劣化許容時間割合とを比較することにより、前記高負荷発生の有無を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする高負荷判定方法。
【請求項９】
パケット交換網でパケット転送を行うノードと接続されて、前記ノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、前記ノードについて前記測定期間より短い期間を単位とする高負荷発生の有無を判定する高負荷判定装置において、
請求項８に記載の高負荷判定方法を用いて前記高負荷発生の有無を判定する制御部を備えることを特徴とする高負荷判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等のパケット交換網を使用したコンテンツ配信等のサービスにおけるネットワークおよびサーバ等を管理する技術に関するものであり、特に、パケット交換網の負荷状況を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、インターネットなどのパケット交換網を介してユーザにコンテンツ提供サービスを行うサービス提供者は、提供するサービスがユーザの満足が得られる品質で提供されているか否かを確認するため、パケット交換網のリソースに対する負荷状況を監視している。従来、このような負荷状況の監視は、管理対象のパケット交換網に回線負荷の計測装置を設置して行うことが一般的であった。
しかしながら、この方法は設備費用がかかるため、これに代わるものとしてパケット交換網のノードを構成するルータやスイッチなどからノードの動作状態情報としてＭＩＢ（Management Information Base）情報を取得し、パケット交換網のリソースに対する負荷状況を監視する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【非特許文献１】千葉、徳久、能上、阿部,「ＭＩＢ情報による管理対象ネットワーク内ボトルネック判定の一方法」,2002年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会,B-7-71,p231
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような従来技術では、ＭＩＢ情報によって得られる情報は測定期間中の平均値であるため、測定期間より短い期間での瞬時的な品質劣化を見逃す可能性があった。例えば、音声や映像などのコンテンツを配信する場合、声や映像が途切れないようにするためには数ミリ秒〜数秒の短期間のトラヒック変動を検出できなければならないが、従来のＭＩＢ情報測定による情報収集間隔は数分〜数時間ごとであるため、このような短期間のトラヒック変動による品質劣化を検出することはできない。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、比較的長い間隔で測定された容易に収集可能な情報に基づき、短期間単位での負荷発生分布を推定できる負荷発生分布推定方法および装置、並びに短期間単位での高負荷発生の有無を判定できる高負荷判定方法および装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
このような目的を達成するために、本発明にかかる負荷分布推定方法は、パケット交換網でパケット転送処理を行うノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、複数の測定期間からなる判定期間に対応したノードでの負荷発生分布を推定する負荷分布推定方法において、任意の測定期間の動作状態情報から得られた当該測定期間におけるノードの平均負荷量および平均リソース使用量と、ノードにおける負荷量と平均リソース使用量との関係を示す関係式とから、当該測定期間におけるその測定期間より短い期間を単位とする負荷発生分布を推定する第１のステップを実行する分布推定ステップと、各測定期間ごとに推定した負荷発生分布を累積することにより、判定期間に対応する累積負荷発生分布を算出する累積負荷発生分布算出ステップとを備えるものである。
【０００６】
分布推定ステップでは、任意の測定期間の動作状態情報から得られた当該測定期間における平均品質と、ノードにおける負荷量と品質との関係を示す関係式とをさらに用いて、当該測定期間における負荷発生分布を推定する第２のステップを実行するようにしてもよい。
この際、分布推定ステップは、平均品質が所定のしきい値より大きい場合に、第２のステップを実行するようにしてもよく、平均負荷量が所定の負荷量より大きい場合に、第２のステップを実行するようにしてもよい。
【０００７】
第１のステップの具体例としては、平均負荷量ρｉ、平均リソース使用量ｑｍｉ、平均負荷量ρｉより小さくかつ品質劣化が生じない負荷量ρmin、平均負荷量ρｉより大きくかつ負荷量と品質との関係において負荷量の増加に応じて品質が急激に劣化し始める臨界点より小さい負荷量ρｒ、負荷量ρminの負荷発生頻度Ｘ１ｉ、負荷量ρｒの負荷発生頻度Ｘ２ｉ、および平均負荷量ρｉの負荷発生頻度Ｙｉに関する後述の数３に基づき、当該測定期間Ｔｉにおける負荷発生分布Ｑｉとして｛Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｙｉ｝を推定するようにしてもよい。
【０００８】
第２のステップの具体例としては、平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、平均リソース使用量ｑｍｉ、平均負荷量ρｉより小さくかつ品質劣化が生じない負荷量ρmin、平均負荷量ρｉより大きくかつ品質劣化の許容限界値を示す負荷量ρmax、負荷量ρminと負荷量ρminの間に位置しかつ負荷量と品質との関係において負荷量の増加に応じて品質が急激に劣化し始める臨界点より小さい負荷量ρｒ、負荷量ρminの負荷発生頻度Ｘ１ｉ、負荷量ρｒの負荷発生頻度Ｘ２ｉ、負荷量ρmaxの負荷発生頻度Ｘ３ｉ、および平均負荷量ρｉの負荷発生頻度Ｙｉに関する後述の数４に基づき、当該測定期間Ｔｉにおける負荷発生分布Ｑｉとして｛Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉ｝を推定するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明にかかる負荷分布推定装置は、パケット交換網でパケット転送処理を行うノードと接続されて、ノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、複数の測定期間からなる判定期間に対応したノードの負荷発生分布を推定する負荷分布推定装置において、上記の負荷分布推定方法を用いて、判定期間に対応した累積負荷発生分布を推定する制御部を備えるものである。
【００１０】
また、本発明にかかる高負荷判定方法は、パケット交換網でパケット転送を行うノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、ノードについて測定期間より短い期間を単位とする高負荷発生の有無を判定する高負荷判定方法において、上記負荷分布推定方法を用いて、複数の測定期間からなる判定期間に対応した累積負荷発生分布を推定する推定ステップと、この推定ステップにより推定した負荷発生分布のうち予め設定された品質目標値より品質が劣化する時間割合と、当該品質目標値に対する品質劣化許容時間割合とを比較することにより、高負荷発生の有無を判定する判定ステップとを備えるものである。
【００１１】
また、本発明にかかる高負荷判定装置は、パケット交換網でパケット転送を行うノードと接続されて、ノードから所定の測定期間ごとに得られた動作状態情報に基づき、ノードについて測定期間より短い期間を単位とする高負荷発生の有無を判定する高負荷判定装置において、上記高負荷判定方法を用いて高負荷発生の有無を判定する制御部を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ＭＩＢ情報の長期間間隔測定のみで瞬時的な品質劣化を見逃さずにパケット交換網のリソースの高負荷判定が可能となる。判定期間として、例えば１日〜数日単位にわたって、数分〜数時間の測定期間ごとという、比較的容易に収集可能な間隔でＭＩＢ情報を収集するだけで、数ｍ秒〜数秒の品質劣化を見逃すことなく、負荷判定を行うことができる。これにより、短期間の品質劣化検出を必要とするサービスにおいてもパケット交換網に計測装置を設置することなく高負荷検出を行うことが可能となるため、大規模なネットワークを介して提供されるサービスの品質管理コストを大幅に低減する効果が得られる。
また、各測定期間ごとに負荷発生分布を推定する際、負荷量ρと平均リソース使用量との関係を示す関係式を用いて負荷発生分布を推定するようにしたので、負荷量が臨界点より小さい領域でも、短期間単位での負荷発生分布を高精度で推定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態にかかる高負荷判定装置について説明する。図１は本発明の一実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定システムの一構成例を示す概念図である。
同図において、高負荷判定装置１は、管理対象のパケット交換網２を構成してパケット転送処理を行うルータなどの複数のノード３から、それぞれ所定の通信網を介して当該ノード３の動作状態情報としてＭＩＢ(Management Information Base)情報を収集するように構成されている。この場合、パケット交換網２として、複数のＩＰ（Internet Protocol）ルータなどのノード３とこれらを接続するリンクとからなるＩＰ網が示されている。
【００１４】
このような構成において、本実施の形態にかかる高負荷判定装置１は、例えば１日〜数週間程度の所定期間、ＳＮＭＰ(Simple Network Management Protocol)によりノード３から５分〜１時間程度の測定期間の平均負荷量と品質のデータを含むＭＩＢ情報４を収集することにより、数ミリ秒〜数秒程度の短期間内で品質の劣化が生じるような高負荷が発生したか否かを判定するものである。ここで、「品質の劣化」とは管理対象のパケット交換網２を介して提供されるサービスにおいて、ユーザにとって許容できない時間の中断や遅延が生じる状態をいい、この状態が生じる負荷量を高負荷と定義する。
【００１５】
［高負荷判定装置の構成］
図２は、本実施の形態にかかる高負荷判定装置の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、この高負荷判定装置１は、全体としてコンピュータからなり、通信インターフェース部（以下、Ｉ／Ｆ部という）１１、画面表示部１２、操作入力部１３、記憶部１４、および制御部１５が設けられている。
通信Ｉ／Ｆ部１１は、ＳＮＭＰを用いて任意のノード３からＭＩＢ情報を収集する回路部である。画面表示部１２は、ＣＲＴやＬＣＤなどの画面表示装置からなり、制御部１５からの指示に応じて、推定した負荷発生分布や高負荷判定の結果を画面表示する。操作入力部１３はキーボードやマウスポインタからなり管理者の操作を検出して制御部１５へ出力する。
【００１６】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、制御部１５での処理に用いる各種処理情報やプログラムを記憶する。
制御部１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサおよびその周辺回路を有し、記憶部１４のプログラムを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させることにより各種機能手段を実現する機能部である。
【００１７】
制御部１５で実現される機能手段としては、データ取得手段１５Ａ、分布推定手段１５Ｂ、累積分布算出手段１５Ｃ、および高負荷判定手段１５Ｄがある。
データ取得手段１５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して任意のノード３とデータ通信を行うことにより、そのノード３からＳＮＭＰを用いてＭＩＢ情報を収集する。分布推定手段１５Ｂは、データ取得手段１５Ａにより各測定期間ごとに収集されたＭＩＢ情報に基づき、測定期間より短い短期間単位での負荷発生分布を各測定期間ごとに推定する。累積分布算出手段１５Ｃは、分布推定手段１５Ｂにより推定された各測定期間における高負荷発生分布から累積負荷発生分布を算出する。高負荷判定手段１５Ｄは、累積分布算出手段１５Ｃにより算出された累積負荷発生分布に基づき短期間における高負荷発生の有無を判定する。
【００１８】
［高負荷判定処理］
次に、図３および図４を参照して、本実施の形態にかかる高負荷判定装置の動作として、高負荷判定処理について説明する。図３は高負荷判定処理を示すフローチャートである。図４は高負荷判定処理を示す説明図である。
制御部１５では、定期的にあるいは操作入力部１３から入力された管理者からの指示に応じて、図３の高負荷判定処理を開始する。
まず、データ取得手段１５Ａでは、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して監視対象となるノード３とデータ通信を行うことによりＭＩＢ情報を取得し、分布推定手段１５Ｂで用いる測定データを算出する（ステップ１００）。この際、図４に示すように、所定の判定期間Ｔａ内に複数の測定期間Ｔ１〜Ｔｎ（ｎは２以上の整数）を設け、各測定期間Ｔｉ（ｉは１〜ｎの整数）ごとにＭＩＢ情報を取得する。
【００１９】
データ取得手段１５Ａでは、測定データとして、当該測定期間Ｔｉの平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉを算出する。
平均負荷量ρｉとしては、例えば対象ノード３での平均回線使用率（％）を用いてもよい。この平均回線使用率は、標準ＭＩＢで得られる、当該ノード３における回線インターフェースごとの転送情報量（ifOutOctetc）およびインターフェース速度（ifSpeed）から算出できる。転送情報量は、ＳＮＭＰポーリング時のカウンタ情報であり、２回のポーリング時刻間の平均特性を示している。
【００２０】
平均品質Ｌｉとしては、例えば対象ノード３での平均パケット損失率（％）を用いてもよい。この平均パケット損失率は、標準ＭＩＢで得られる、当該ノード３における回線インターフェースごとの損失パケット数（ifOutDiscards,ifOutErrors）および転送パケット数（ifOutUcastPkts,ifOutNUcastPkts）から算出できる。
平均リソース使用量ｑｍとしては、例えば対象ノード３での平均回線送出待ちバッファ使用率（％）を用いてもよい。この平均回線送出待ちバッファ使用率は、ノードのＱｏｓコマンドで得られる、当該ノード３における回線送出待ちバッファの現行キュー長と、そのバッファサイズとの比から算出できる。
【００２１】
なお、回線送出待ちバッファのキュー長が得られない場合には、対象ノード３でのパケット転送処理時間Ｔおよび転送パケットの平均パケット長Ｈから、平均回線送出待ちバッファ使用率を算出すればよい。パケット転送処理時間Ｔは、実際に対象ノードでパケットを転送させ、その際の入力側と出力側でのパケット送受信時間差を実測すればよい。また、平均パケット長Ｈは、上記回線使用率およびパケット損失率の算出に用いたＭＩＢ情報から、
H(bit)=ifOutOctets×8
/[(ifOutUcastPkts+ifOutNUcastPkts)-(ifOutDiscards+ifOutError)]
で算出できる。そして、Ｃを回線速度(bps)、Ｋをバッファサイズとして、
qm=100×C×T/[H×(K+1)]
により、平均回線送出待ちバッファ使用率ｑｍを算出すればよい。
【００２２】
このようにして、各測定期間Ｔｉごとに得られた平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉに基づき、分布推定手段１５Ｂで負荷分布推定処理を実行することにより、当該ノード３について、各測定期間Ｔｉごとに、測定期間より短い短期間Ｔｓ単位での負荷発生分布（確率分布）Ｑｉを推定する（ステップ１０１）。
この負荷分布推定処理では、負荷量ρと平均リソース使用量ｑｍとの関係を示す関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）、さらには負荷量ρと品質Ｌとの関係を示す関数Ｌ＝Ｆ（ρ）を用いる。
【００２３】
通常、関数Ｌ＝Ｆ（ρ）は、臨界点Ｒを有しており、負荷量ρが臨界点Ｒを超えると品質Ｌが急激に劣化し、負荷量ρが臨界点Ｒを超えるまで品質Ｌはほぼ無損失（パケット損失率≒０）となる特性を有している。
したがって、負荷量ρが臨界点Ｒより小さい領域では、品質Ｌがほとんど変化せず、短期間単位での負荷発生分布を捉え得ることは難しい。本実施の形態では、このような負荷量ρが臨界点Ｒより小さい領域でも、負荷量ρの変化に対して増減する平均リソース使用量ｑｍに着目し、負荷量ρと平均リソース使用量ｑｍとの関係を示す関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）を用いて負荷発生分布Ｑｉを推定することにより、短期間単位での負荷発生分布の高精度な推定を可能としている。なお、負荷分布推定処理の詳細については後述する。
【００２４】
このようにして、各測定期間Ｔｉごとに負荷発生分布Ｑｉを推定した後、累積分布算出手段１５Ｃで、これら負荷発生分布を平均化（累積）し、判定期間Ｔａに対応する負荷発生分布すなわち累積負荷発生分布Ｑａを算出する（ステップ１０２）。
そして、この累積負荷発生分布Ｑａを品質Ｌに対する負荷発生分布ＱＬに変換し、予め高負荷判定条件として設定されている品質目標値Ｌｔとその高負荷発生確率Ｐとに基づき、負荷発生分布ＱＬを検査し、短期間単位での高負荷発生の有無を判定し（ステップ１０３）、一連の高負荷判定処理を終了する。
【００２５】
このように、本実施の形態では、対象ノードから各測定期間ごとに平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉを収集するとともに、関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）さらには関数Ｌ＝Ｆ（ρ）を用いて個々の測定期間ごとに負荷発生分布Ｑｉを推定し、これらＱｉから判定期間Ｔａに対応する累積負荷発生分布Ｑａを算出して、高負荷判定するようにしたので、ＭＩＢ情報の長期間間隔測定のみで瞬時的な品質劣化を見逃さずにパケット交換網のリソースの高負荷判定が可能となる。
判定期間Ｔａとして、例えば１日〜数日単位にわたって、数分〜数時間の測定期間Ｔ１〜Ｔｎごとという、比較的容易に収集可能な間隔でＭＩＢ情報を収集するだけで、数ｍ秒〜数秒の品質劣化を見逃すことなく、負荷判定を行うことができる。
【００２６】
これにより、短期間の品質劣化検出を必要とするサービスにおいても、パケット交換網に計測装置を設置することなく高負荷検出および判定を行うことが可能となるため、大規模なネットワークを介して提供されるサービスの品質管理コストを大幅に低減する効果が得られる。
また、各測定期間ごとに負荷発生分布を推定する際、負荷量ρと平均リソース使用量ｑｍとの関係を示す関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）を用いて負荷発生分布Ｑｉを推定するようにしたので、負荷量ρが臨界点Ｒより小さい領域でも、短期間単位での負荷発生分布を高精度で推定できる。
【００２７】
［負荷分布推定処理］
次に、図５を参照して、分布推定手段１５Ｂで実行される負荷分布推定処理について説明する。図５は負荷分布推定処理を示すフローチャートである。
分布推定手段１５Ｂは、まず、推定対象となるノード３の測定期間Ｔｉの平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉを記憶部１４から読み込む（ステップ１１０）。なお、記憶部１４には、データ取得手段１５Ａによりノード３から取得したＭＩＢ情報に基づき算出した各測定期間Ｔｉの測定データがすでに格納されているものとする。
【００２８】
次に、分布推定手段１５Ｂは、Ｌｉがε以下であり、かつρｉがρｒ以下であるかどうか判断する（ステップ１１１）。このεは、前述した負荷量ρが臨界点Ｒより小さい領域を品質Ｌの値で規定するためのしきい値であり、予め記憶部１４に設定される。また、ρｒは、同じく負荷量ρが臨界点Ｒより小さい領域を負荷量ρで規定するためのしきい値であり、予め記憶部１４に設定される。
ここで、Ｌｉがε以下であり、かつρｉがρｒ以下である場合は（ステップ１１１：ＹＥＳ）、関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）のみを用いて負荷発生分布の推定を行い（ステップ１１２）、当該測定期間Ｔｉの負荷分布推定処理を終了する。
【００２９】
ここで、図６を参照して、ステップ１１２での負荷発生分布の推定処理（第１のステップ）について説明する。図６は関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）のみを用いる場合の負荷発生分布の推定処理を示す説明図である。図６において、図６（ａ）は負荷量ρに対する平均品質Ｌおよび平均リソース使用量ｑｍの特性を示す特性図であり、図６（ｂ）は負荷量ρに対する短期間での負荷発生の頻度を示す確率分布図である。
なお、領域Ｅは、Ｌｉがε以下であり、かつρｉがρｒ以下の領域を示している。またＲは臨界点である。
【００３０】
関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）のみを用いて負荷発生分布を推定する際は、予め設定した負荷量ρmin，ρｒ、および各測定期間Ｔｉごとの平均負荷量ρｉについて、負荷発生の頻度を推定する。なお、ρminは、品質劣化が生じないρとして、高負荷判定に必要な品質Ｌの最小値（最良値）を与える負荷量ρであり、例えば各測定期間Ｔ１〜Ｔｎで実際に測定される最も小さい平均負荷量以下の値を用いればよい。またρｒは、ρｉより大きく臨界点Ｒより小さい値をとる。
測定期間Ｔｉについて、平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉが与えられた場合、負荷量ρmin，ρｒ、および平均負荷量ρｉに対応する負荷発生頻度Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｙｉは、以下の数３の関係を持つ。
【００３１】
【数３】
2005064971.tif 000003
【００３２】
数３において、ｑｍ＝Ｇ（ρ）を用いることにより、Ｇ（ρmin），Ｇ（ρｒ），Ｇ（ρｉ）が既知となり、これらを連立方程式として解くことにより未知の負荷発生頻度Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｙｉの値が得られる。これら負荷発生頻度を時間軸で捉えた場合、測定期間Ｔｉ内の短期間Ｔｓごとに発生する負荷の分布と見なすことができる。
【００３３】
一方、図５のステップ１１１において、Ｌｉがε以下でなく、またはρｉがρｒ以下でない場合は（ステップ１１１：ＮＯ）、Ｌｉがεより大きく、かつ解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが存在するかどうか判断する（ステップ１１３）。
そして、Ｌｉがεより大きく、かつ解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが存在する場合は（ステップ１１３：ＹＥＳ）、関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いて負荷発生分布の推定を行い（ステップ１１７）、当該測定期間Ｔｉの負荷分布推定処理を終了する。
【００３４】
ここで、図７を参照して、ステップ１１７での負荷発生分布の推定処理（第２のステップ）について説明する。図７は関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いる場合の負荷発生分布の推定処理を示す説明図である。
図７において、図７（ａ）は負荷量ρに対する平均品質Ｌおよび平均リソース使用量ｑｍの特性を示す特性図であり、図７（ｂ）は負荷量ρに対する短期間での負荷発生頻度を示す確率分布図である。
【００３５】
関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いて負荷発生分布を推定する際は、予め設定した負荷量ρmin，ρｒ，ρmax、および各測定期間Ｔｉごとの平均負荷量ρｉについて、負荷発生の頻度を推定する。なお、ρmaxは、品質劣化の許容限界値のρとして、高負荷判定に必要な品質Ｌの最小値（最悪値）を与える負荷量ρであり、例えば各測定期間Ｔ１〜Ｔｎで実際に測定される最も大きい平均負荷量以上の値を用いればよい。
測定期間Ｔｉについて、平均負荷量ρｉ、平均品質Ｌｉ、および平均リソース使用量ｑｍｉが与えられた場合、負荷量ρmin，ρｒ，ρmax、および平均負荷量ρｉに対応する負荷発生頻度Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉは、以下の数４の関係を持つ。
【００３６】
【数４】
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【００３７】
数４において、Ｌ＝Ｆ（ρ）とｑｍ＝Ｇ（ρ）を用いることにより、Ｆ（ρmin），Ｆ（ρｒ），Ｆ（ρmax），Ｆ（ρｉ），Ｇ（ρmin），Ｇ（ρｒ），Ｇ（ρmax），Ｇ（ρｉ）が既知となり、これらを連立方程式として解くことにより未知の負荷発生頻度Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉの値が得られる。これら負荷発生頻度を時間軸で捉えた場合、測定期間Ｔｉ内の短期間Ｔｓごとに発生する負荷の分布と見なすことができる。
このように、点（ρｉ，Ｌｉ）が領域Ｅ以外にあって、解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが得られる場合には、Ｌ＝Ｆ（ρ）とｑｍ＝Ｇ（ρ）を用いて負荷発生分布を推定するようにしたので、負荷量ρが臨界点Ｒを超えた領域を含む広い範囲で、２つの関数から高精度に負荷発生分布を推定できる。
【００３８】
なお、ステップ１１３において、解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが得られるかどうかについては、例えば、点（ρｉ，Ｌｉ）が、点（ρmin，Ｌ（ρmin）），点（ρｉ，Ｌ（ρｉ）），点（ρｒ，Ｌ（ρｒ）），点（ρmax，Ｌ（ρmax））に囲まれた凸領域Ｖ内に存在するとともに、点（ρｉ，ｑｍｉ）が、点（ρmin，Ｇ（ρmin）），点（ρｉ，Ｇ（ρｉ）），点（ρｒ，Ｇ（ρｒ）），点（ρmax，Ｇ（ρmax））に囲まれた凸領域Ｗ内に存在するかどうかを判定すればよい。
【００３９】
一方、図５のステップ１１３において、解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが存在しない場合には（ステップ１１３：ＮＯ）、平均品質ＬｉがＦ（ρｉ）より大きいかどうか判断する（ステップ１１４）。
ここで、Ｌｉ＞Ｆ（ρｉ）の場合は（ステップ１１４：ＹＥＳ）、ρmaxを上方すなわち品質判定における安全側のρmax’へ修正し（ステップ１１５）、関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いて負荷発生分布の推定を行い（ステップ１１７）、当該測定期間Ｔｉの負荷分布推定処理を終了する。
【００４０】
ここで、図８を参照して、ステップ１１５でのρmaxの修正について説明する。図８はρmaxの修正処理を示す説明図である。
図８において、図８（ａ）は負荷量ρに対する平均品質Ｌおよび平均リソース使用量ｑｍの特性を示す特性図であり、図８（ｂ）は負荷量ρに対する短期間での負荷発生頻度を示す確率分布図である。
【００４１】
図７で説明したように、点（ρｉ，Ｌｉ）が凸領域Ｖの外側に存在する場合、解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが得られない。この際、Ｌｉ＞Ｆ（ρｉ）の場合は、ρmaxを大きくなる方向へ修正することにより、点（ρｉ，Ｌｉ）を凸領域Ｖの内側に入れることができ、解Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉが得られることになる。なお、ρmaxを大きくなる方向へ修正することは、品質判定においてより安全側のρmax’を選択することになり、高負荷判定に悪影響を及ぼすものではない。
このように、ρmaxを調整することにより、推定可能な測定期間を増やすことができ、より安定した高負荷判定を実現できる。
【００４２】
一方、図５のステップ１１４において、Ｌｉ＞Ｆ（ρｉ）でない場合は（ステップ１１４：ＮＯ）、平均品質ＬｉをＦ（ρｉ）で置換した後（ステップ１１６）、関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いて負荷発生分布の推定を行い（ステップ１１７）、当該測定期間Ｔｉの負荷分布推定処理を終了する。
これにより、推定可能な測定期間を増やすことができ、より安定した高負荷判定を実現できる。
【００４３】
［累積負荷発生分布算出処理］
次に、図９を参照して、累積分布算出手段１５Ｃでの累積負荷発生分布算出処理について説明する。図９は累積負荷発生分布算出処理を示す説明図である。
累積分布算出手段１５Ｃでは、分布推定手段１５Ｂにより各測定期間Ｔｉごとに推定された負荷発生分布Ｑｉ（Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉ）を平均化して、累積負荷発生分布Ｑａを算出している。
【００４４】
この場合、累積分布算出手段１５Ｃは、図９に示すように、負荷量ρの分布を予め記憶部１４に設定されているデータ区間Ｄ１〜Ｄｍ（ｍは自然数）に基づき、各負荷発生分布Ｑｉを正規化し、各データ区間Ｄ１〜Ｄｍでの相対度数分布からなる累積負荷発生分布Ｑａを算出する。
ここで、データ区間Ｄ１はρminを含むように指定され、データ区間Ｄｍはρmaxを含むように指定される。なお、このデータ区間Ｄ１〜Ｄｍの区間幅は等幅であってもよいし、異なる幅であってもよい。
【００４５】
各データ区間Ｄ１〜Ｄｍの負荷量の相対度数については、数５〜数７を用いて算出する。特に、ρminを含むデータ区間Ｄ１については数５により求め、ρmaxを含むデータ区間Ｄｍについては数６により求める。また、その他のデータ区間Ｄ２〜Ｄ（ｍ−１）については数７により求める。なお、数５〜数７において、ｊは判定期間Ｔａにおけるｊ番目の測定期間Ｔｊを示し、ｊ＝１〜ｎの整数をとる。ここで、ｎは判定期間Ｔａ内における有効測定回数である。
【００４６】
【数５】
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【００４７】
【数６】
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【００４８】
【数７】
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【００４９】
このようにして、累積分布算出手段１５Ｃでは、分布推定手段１５Ｂにより各測定期間Ｔｉごとに推定された負荷発生分布Ｑｉ（Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉ）を平均化して、図１０に示すような、複数の測定期間Ｔ１〜Ｔｎすなわち判定期間Ｔａにおける累積負荷発生分布Ｑａを算出する。
【００５０】
［高負荷判定処理］
次に、図１１を参照して、高負荷判定手段１５Ｄでの高負荷判定処理について説明する。図１１は、高負荷判定手段１５Ｄで変換して得られた品質Ｌに対する負荷発生分布ＱＬの例である。
高負荷判定手段１５Ｄは、累積分布算出手段１５Ｃで算出された累積負荷発生分布Ｑａを、関数Ｌ＝Ｆ（ρ）に基づき、図１１に示すような、品質Ｌに対する負荷発生分布ＱＬに変換する。
【００５１】
そして、予め記憶部１４に高負荷判定条件として設定されている品質目標値Ｌｔより品質が劣化した時間割合Ｐを、品質目標値Ｌｔより品質劣化側のデータ区間、図１１の例では、Ｄ（ｍ−２）〜Ｄｍについてその相対度数の合計面積比により求める。そして、予め記憶部１４に設定されている品質劣化許容時間割合Ｐｔと実際の時間割合Ｐとを比較し、Ｐｔ＜Ｐの場合には、測定期間Ｔｉより短い短期間Ｔｓにおいて高負荷の発生ありと判断する。
【００５２】
なお、以上では、高負荷判定装置（方法）を例として説明したが、複数の測定期間Ｔ１〜Ｔｎについて負荷発生分布Ｑ１〜Ｑｎを推定し、これらＱ１〜Ｑｎから判定期間Ｔａに対応する累積負荷発生分布Ｑａを算出する負荷分布推定処理を、高負荷判定以外の装置や処理に独立して用いてもよく、前述した負荷分布推定に関する作用効果と同様の作用効果が得られる。
また、ｑｍ＝Ｇ（ρｉ）を用いて測定期間Ｔｉの負荷発生分布Ｑｉを推定する際、数３に代えて、Ｘ３ｉ＝０を前提として数４を用いることにより、Ｑｉを推定してもよい。
【００５３】
なお、本実施の形態において、負荷分布推定処理に用いる関数Ｌ＝Ｆ（ρ）については、ルータおよびパケット送出回線における品質特性を机上あるいは検証によって評価する。例えば、待ち行列モデルを利用して、ルータへのパケットの入力過程をポアソン過程とし、パケット長を指数分布とし、バッファサイズをＫとすれば（Ｍ／Ｍ／１／Ｋモデル）、F(ρ)＝ρ^K・(1-P)／(1-ρ^K）で与えられる。但し、ρ^KはρのＫ乗を示す。
また、実機検証を利用する場合は、定常状態での実機における測定結果｛ρi,Li,qmi｝ｉ＝１〜Ｋのデータに基づく多変量回帰解析により、Ｌ＝Ｆ（ρ）が得られる。
また、負荷分布推定処理に用いる関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）については、例えばリソース使用量をｑｍとすると、上記と同様にして、パケット送出回線の使用率と送出待ちバッファでのキュー長の関係ｑｍ＝Ｇ（ρ）が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施の形態にかかる高負荷判定装置を用いたパケット交換網の高負荷判定システムを示す概念図である。
【図２】本発明の一実施の形態にかかる高負荷判定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態にかかる高負荷判定装置での高負荷判定処理を示すフローチャートである。
【図４】高負荷判定処理を示す説明図である。
【図５】負荷分布推定処理を示すフローチャートである。
【図６】関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）のみを用いる場合の負荷発生分布の推定処理を示す説明図である。
【図７】関数Ｌ＝Ｆ（ρ）と関数ｑｍ＝Ｇ（ρ）とを用いる場合の負荷発生分布の推定処理を示す説明図である。
【図８】ρmaxの修正処理を示す説明図である。
【図９】累積負荷発生分布算出処理を示す説明図である。
【図１０】判定期間に対応する負荷累積負荷発生分布である。
【図１１】品質に対する負荷発生分布の例である。
【符号の説明】
【００５５】
１…高負荷判定装置、２…パケット交換網、３…ノード、４…ＭＩＢ情報、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…画面表示部、１３…操作入力部、１４…記憶部、１５…制御部、１５Ａ…データ取得手段、１５Ｂ…分布推定手段、１５Ｃ…累積分布算出手段、１５Ｄ…高負荷判定手段、Ｔａ…判定期間、Ｔｉ，Ｔ１〜Ｔｎ…測定期間、Ｔｓ…短期間、ρｉ，ρ１〜ρｎ…平均負荷量、Ｌｉ，Ｌ１〜Ｌｎ…平均品質、ｑｍｉ，ｑｍ１〜ｑｍｎ…平均リソース使用量、Ｑｉ，Ｑ１〜Ｑｎ…負荷発生分布、Ｑａ…累積負荷発生分布、ＱＬ…負荷発生分布（品質）、Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ，Ｘ３ｉ，Ｙｉ…頻度、Ｄ１〜Ｄｍ…データ区間、Ｌｔ…品質目標値、Ｐｔ…品質劣化許容時間割合。
【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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【図１１】
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