(57)【要約】【課題】ネットワークの負荷を増大させることなく、より短い時間間隔平均の最大トラヒック量を推定する。また、パケットの廃棄を防止する。【解決手段】測定データに基づいて複数の時間間隔について当該各時間間隔毎に平均トラヒック量を繰り返し求めて各時間間隔別に分散値を求め、求めた各分散値に基づいてトラヒックの自己相似性を利用して前記時間間隔よりも短い時間間隔Ｔにおける分散値σを推定し、測定データの時間間隔に基づいた平均トラヒック量と分散値σに基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定する。また、このようにして時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定し、伝送パケットを一旦蓄積するバッファの容量を推定した最大トラヒック量に合わせて調整し、伝送パケットのバッファ溢れを防止する。【選択図】図１
2005086566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定データに基づいて複数の時間間隔について当該各時間間隔毎に平均トラヒック量を繰り返し求めて各時間間隔別に分散値を求め、求めた各分散値に基づいてトラヒックの自己相似性を利用して前記時間間隔よりも短い時間間隔Ｔにおける分散値σを推定し、前記測定データの時間間隔に基づいた平均トラヒック量と前記分散値σに基づいて前記時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定することを特徴とするトラヒック量の推定方法。
【請求項２】
試験的に実測した時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量と推定した最大トラヒック量とを比較してこれらの差を減少させる補正値ａを予め求めておき、当該補正値ａを考慮しながら時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定することを特徴とする請求項１記載のトラヒック量の推定方法。
【請求項３】
数式１に基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を算出することを特徴とする請求項２記載のトラヒック量の推定方法。
［数１］
最大トラヒック量＝測定データの時間間隔平均のトラヒック量＋ａ×σ１／２
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の方法によって時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定し、伝送パケットを一旦蓄積するバッファの容量を推定した最大トラヒック量に合わせて調整し、前記伝送パケットのバッファ溢れを防止することを特徴とするパケット廃棄防止方法。
【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通信回線のトラヒック量の推定方法及びこれを利用したパケット廃棄防止方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット回線のトラヒック量を監視するシステム（回線監視システム）は、回線の途中に設けたトラヒック量の測定装置から定期的に測定データの供給を受けている。測定装置は、例えば３０分毎にその３０分間の平均のトラヒック量を測定データとしてインターネット回線を通じて回線監視システムに供給している。このように測定装置はインターネット回線を通じてデータを送信するので、測定した平均トラヒック量の送信間隔（測定間隔）をある程度あけて通信量の増加を抑えてネットワークに与える負荷を極力抑えるようにしている。測定装置の測定間隔は、通常例えば３０分以上に設定されており、短い場合であっても５分以上に設定されている。
【０００３】
測定間隔を５分とした場合の平均トラヒック量、即ち５分毎の平均トラヒック量を図４に示す。図４では、縦軸がトラヒック量（単位Ｍｂｐｓ）、横軸が経過時間である。
【０００４】
【非特許文献１】N.G.Duffield, P.Goyal, A.Greenberg, P.Mishra, K.K.Ramakrishnan, and J.E.V.der Merwe, "A flexible model for resource management in virtual private networks," in ACM Sigcomm, San Diego, California, USA, Augast 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ユーザがインターネットを利用して使うアプリケーションの中には、５分間以下の短い時間で遅延時間を保証しなくてはならない場合がある。例えば、近年インターネットでよく利用されるストリーミングサービスアプリケーションは、サーバからユーザクライアントへ映像を流すものであるが、映像を配信中に通信途絶があってもある程度大丈夫なように、ユーザ側の端末であらかじめデータを貯えながら再生を行う。ところが、インターネット中で伝送遅延が発生した場合、データがユーザに届かず再生が満足にできない状況が発生する。バッファの大きさは通常１０秒間分であることが多く、１０秒間以上遅延が発生すると再生に不具合が出る虞がある。そこで図４と同じトラヒックを１０秒間平均で算出し直したもの、即ち１０秒毎の平均トラヒック量に算出し直したものを図５に示す。
【０００６】
例えば、図４に示すような５分間平均でトラヒック量を測定した監視情報ではトラヒック量が８Ｍｂｐｓを超えていないので、運用する回線速度を８Ｍｂｐｓとする。しかし、トラヒック量をアプリケーションの条件である１０秒間で平均し算出し直した図５に示すように、トラヒック量は８Ｍｂｐｓを超える場合があり、この時、回線容量を超えた分はインターネットノード中に蓄積され、これによりインターネット回線ではデータ伝送の遅延が発生し、アプリケーションの再生に不具合が出る可能性がある。そして、このようなデータ伝送の遅延を未然に防止するために、測定装置による平均トラヒック量の測定間隔を５分から１０秒に短縮すると、今度は監視情報の増大がネットワークの圧迫を招くことになるので、測定間隔の短縮は事実上物理的に不可能である。
【０００７】
また、インターネットのネットワーク回線中には回線を交換するスイッチがあるが、このスイッチには流入するトラヒックを一旦蓄えるバッファが設けられている。このバッファの容量はトラヒック量に適したものにする必要がある。もし流入トラヒック量に対してバッファ容量が少なすぎると、バッファが溢れパケットを廃棄することになる。一方、流入トラヒック量に対してバッファ容量が多すぎると、バッファ内に滞留するパケット数が増加し、結果としてパケットの伝送遅延が必要以上に発生することになる。つまり、流入トラヒック量に対してバッファ容量が適正でなければ、通信の不具合の原因となる。
【０００８】
従って、ユーザアプリケーションがより一層正常に動作することを保証するために、既存の回線監視システムの監視情報からアプリケーションの動作条件に合わせた、より短い時間平均でのトラヒック量に基づいて最大トラヒック量を推定する必要があり、かつトラヒックが流入するスイッチのバッファ容量をその最大トラヒック量に応じて適切に設定する必要がある。
【０００９】
本発明は、ネットワークの負荷を増大させることなく、データの測定時間間隔よりも短い時間間隔平均での最大トラヒック量を推定することができるトラヒック量の推定方法を提供することを目的とする。また、本発明は、このようにして最大トラヒック量を求めることでパケットの廃棄を防止するパケット廃棄防止方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ネットワークに負荷をかけない程度の時間間隔で測定した平均トラヒック量を基に、その時間間隔よりも短い時間間隔（アプリケーションの動作条件に合った時間間隔）での最大トラヒック量を推定するために、トラヒック特性の自己相似性と呼ばれる性質を利用する。このトラヒックの自己相似性とは、インターネットのトラヒック量は、測定する時間間隔を変えてもトラヒック量の分散値が相似する性質のことである。即ち、トラヒックの自己相似性は、以下のように定義されるものである。いま、ｔ番目の時間間隔にパケットが発生した数をＸｔとする。Ｘ＝（Ｘｔ：ｔ＝０，１，２，３，…）とする。Ｘをｍ個のブロックに区切り、各々のブロックの要素の平均値をＸｋ（ｍ）で表す。つまり、数式２である。
【数２】
2005086566.tif 000003
Ｘ（ｍ）＝（Ｘｋ（ｍ）：ｋ＝１，２，３，…）とする。もし、すべてのｍ＝１，２，…において、ｖａｒ（Ｘ（ｍ））∝ｍ−βが成り立つならば、過程Ｘは２次のオーダーで自己相似性を有する。この性質を定量的に評価する評価指標として、測定する時間間隔の大きさを変えた時の分散値がどれだけ変化するかを示すパラメータでハーストパラメータがある。
【００１１】
例えば、監視対象となっている回線のトラヒック量を既存の回線監視システムよりデータ抽出する。このデータを基に分散値を算出する。このとき、複数の時間間隔について分散値を算出する。つまり、既存の回転監視システムが時間Ｔａ毎に平均トラヒック量を測定していたとすると、時間Ｔａ毎のデータの他に、時間（２×Ｔａ）毎のデータ、時間（３×Ｔａ）毎のデータ、…を得ることができるので、これらの各時間間隔Ｔａ，２Ｔａ，３Ｔａ，…について分散値をそれぞれ算出する。
【００１２】
このようにして算出した各時間間隔についての分散値からハーストパラメータを算出し、このハーストパラメータを基に、所望の時間間隔Ｔ（Ｔ＜Ｔａ）での分散値σを推定する。さらに、推定分散値σの大きさにより、数式３により最大トラヒック量を算出する。
【００１３】
［数３］
最大トラヒック量＝既存回線監視システムのトラヒック量＋ａ×σ１／２
ここでパラメータａは、推定した最大トラヒック量が実測の最大トラヒック量に一致するように、本発明の推定方法を実施する前に試験を行って決めておく補正値である。
【００１４】
即ち、請求項１記載のトラヒック量の推定方法は、測定データに基づいて複数の時間間隔について当該各時間間隔毎に平均トラヒック量を繰り返し求めて各時間間隔別に分散値を求め、求めた各分散値に基づいてトラヒックの自己相似性を利用して前記時間間隔よりも短い時間間隔Ｔにおける分散値σを推定し、測定データの時間間隔に基づいた平均トラヒック量と分散値σに基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定するものである。
【００１５】
したがって、ネットワークに負荷をかけない程度の時間間隔で測定した平均トラヒック量に基づいて、その時間間隔よりも短い時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定することができる。
【００１６】
この場合、請求項２記載のトラヒック量の推定方法のように、試験的に実測した時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量と推定した最大トラヒック量とを比較してこれらの差を減少させる補正値ａを予め求めておき、当該補正値ａを考慮しながら時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定することが好ましい。このようにすることで、最大トラヒック量をより正確に推定することができる。
【００１７】
また、請求項３記載のトラヒック量の推定方法のように、数式４に基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を算出することが好ましい。
【００１８】
［数４］
最大トラヒック量＝測定データの時間間隔平均のトラヒック量＋ａ×σ１／２
【００１９】
さらに、請求項４記載のパケット廃棄防止方法は、請求項１から３のいずれかに記載の方法によって時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定し、伝送パケットを一旦蓄積するバッファの容量を推定した最大トラヒック量に合わせて調整し、伝送パケットのバッファ溢れを防止するものである。
【００２０】
したがって、伝送パケットのバッファ溢れを防止することができ、バッファ溢れによるパケットの廃棄を防止することができる。
【発明の効果】
【００２１】
しかして、請求項１記載のトラヒック量の推定方法では、ネットワークに負荷をかけずにデータの測定間隔よりも短い時間間隔平均での最大トラヒック量を推定することができる。また、既存の回線監視システムの測定データを利用して短時間間隔平均の最大トラヒック量を推定することができる。
【００２２】
この場合、請求項２記載のトラヒック量の推定方法のようにすることで、最大トラヒック量をより正確に推定することができる。
【００２３】
また、より具体的には、請求項３記載のトラヒック量の推定方法のようにすることが好ましい。
【００２４】
さらに、請求項４記載のパケット廃棄防止方法では、例えばインターネット回線のスイッチのバッファ溢れを防止してパケットが廃棄されるのを防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の構成を図面に示す最良の形態に基づいて詳細に説明する。
【００２６】
図１に本発明を適用したトラヒック量の推定方法の実施形態の一例を示す。このトラヒック量の推定方法は、測定データに基づいて複数の時間間隔について当該各時間間隔毎に平均トラヒック量を繰り返し求めて各時間間隔別に分散値を求め、求めた各分散値に基づいてトラヒックの自己相似性を利用して前記時間間隔よりも短い時間間隔Ｔにおける分散値σを推定し、測定データの時間間隔に基づいた平均トラヒック量と分散値σに基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定するものである。そして、試験的に実測した時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量と推定した最大トラヒック量とを比較してこれらの差を減少させる補正値ａを予め求めておき、当該補正値ａを考慮しながら時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定することが好ましく、具体的には、数式５に基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を算出することが好ましい。
【００２７】
［数５］
最大トラヒック量＝測定データの時間間隔平均のトラヒック量＋ａ×σ１／２
【００２８】
例えば時間間隔Ｔａ（例えば５分）の平均トラヒック量の測定データ（トラヒックデータ）を基に、要求される時間間隔Ｔ（例えば１０秒間隔）での最大トラヒック量を推定する手順を例に説明する。なお、５分（Ｔａ）間隔の平均トラヒック量の測定データは、既存のネットワーク回線監視システム１によって得ることができる。
【００２９】
ステップ（１）：ネットワーク２の監視対象回線３のトラヒックデータ（Ｘ（ｔ））として、５分毎に、当該５分間平均のトラヒック量を取得する。このトラヒックデータ（測定データ）は、監視対象回線３のトラヒック量を監視している既存の回線監視システム１から取得する。
【００３０】
ステップ（２）：直前のある一定時間分のトラヒックデータを基に分散値をリアルタイムに算出する。
【００３１】
ステップ（３）：算出された分散値を直線で近似し、その傾きを求める。求めた傾きから１０秒平均の分散値σを推定する。そして、数式６に基づいて、次の５分間平均の最大トラヒック量を算出する。なお、パラメータａはトラヒック特性、運用上許容される誤差などに応じて予め決めておく。
【００３２】
［数６］
最大トラヒック量＝Ｘ（ｔ）＋ａ×σ１／２
【００３３】
いま、３００秒（５分）平均の時間間隔で、回線監視システム１からトラヒックデータ（測定データ）が得られる場合を例に説明する。このトラヒックデータを時間間隔３００秒平均の時系列データとする。また、この３００秒平均の時系列データを基にして、６００秒平均，９００秒平均，…のように、３００秒の整数倍の時間間隔の時系列データを求める。そして、それぞれの時間間隔の時系列データからそれぞれの分散値を求める。即ち、請求項１の「測定データに基づいて複数の時間間隔について当該各時間間隔毎に平均トラヒック量を繰り返し求めて各時間間隔別に分散値が求め」が実施される。そして、各時間間隔に対してそれらの分散値をプロットしたのが図１のグラフである。
【００３４】
次に、３００秒以上の時間間隔での分散値の減少傾向を直線で近似する。各時間間隔の分散値を図１のグラフにプロットすると、そのプロット位置をある傾きの直線で近似できることが、インターネットトラヒックの自己相似性からわかっている。この直線の傾きをβとする。即ち、βがハーストパラメータである。求めたこの直線を所望の時間間隔Ｔ（時間間隔の短い方向）へ延していき、時間間隔Ｔにおける分散の大きさを推定する。つまり、図１のグラフの直線に対応する横軸の値と縦軸の値が、その時間間隔における分散値の大きさになる。即ち、請求項１の「求めた各分散値に基づいてトラヒックの自己相似性を利用して前記時間間隔よりも短い時間間隔Ｔにおける分散値σを推定し」が実施される。
【００３５】
分散値は平均値からどれだけ外れているか表わす指標である。回線監視システム１からのトラヒックデータは３００秒毎の平均値であるから、１０秒平均の最大トラヒック量を推定するために、この平均値に分散値σの平方根をとった偏差（σ１／２）を加えることを考える。平均値から偏差の間までに、時系列データがどの程度入っているかはデータの分布の状況に依存する。このため、推定した分散の大きさ（分散値σ）にパラメータ（補正値）ａを乗じ、得られた値を前記平均値に加えて１０秒平均の最大トラヒック量を求める。即ち、請求項１の「測定データの時間間隔に基づいた平均トラヒック量と分散値σに基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定する」が実施され、このとき、予め求めた補正値ａを考慮しながら時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定しており、具体的には、数式７に基づいて時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を算出している。
【００３６】
［数７］
最大トラヒック量＝測定データの３００秒間隔平均のトラヒック量＋ａ×σ１／２
【００３７】
以上が、本発明のトラヒック量の推定方法の定性的な説明である。次に、本発明のトラヒック量の推定方法の手順を定量的に説明する。
【００３８】
ネットワーク２の回線監視システム１から得られる３００秒平均のトラヒック量をＸｔとする。ｔは時系列データの時間順番を表わす指標である。Ｘ＝（Ｘｔ：ｔ＝０，１，２，３，…）とする。
【００３９】
この３００秒平均の時系列データＸｔを基に、６００秒平均、９００秒平均などの３００秒の整数倍のトラヒック量の時系列データを算出する。そして、Ｘをｍ個のブロックに区切り、各々のブロックの要素の平均値をＸｋ（ｍ）で表す。つまり、数式８となる。
【００４０】
【数８】
2005086566.tif 000004
また、こうして作り上げられた時系列データＸｋ（ｍ）の集合を数式９とする。
【００４１】
［数９］
Ｘ（ｍ）＝（Ｘｋ（ｍ）：ｋ＝１，２，３，…）
ここで、Ｘ（１）は３００秒平均の時系列データの集合、Ｘ（２）は６００秒平均の時系列データの集合、…などに対応する。
【００４２】
各時間間隔でのＸ（ｍ）から分散値を求める。まず、基本の３００秒平均の時系列データの集合Ｘｋ（１）の平均値を数式１０より算出する。ここで、Ｎはデータの個数である。
【００４３】
【数１０】
2005086566.tif 000005
【００４４】
次にこの平均値を用いて分散値を算出する。その式を数式１１に示す。
【００４５】
【数１１】
2005086566.tif 000006
【００４６】
同様にして、他の時間間隔の時系列データの集合Ｘ（２），Ｘ（３），…についても平均値、分散値を算出する。その集合をｖａｒ（Ｘ（ｍ））、ｍ＝１，２，…とする。
【００４７】
ｍ＝１，２，…において、ｖａｒ（Ｘ（ｍ））∝ｍ−βが成り立つとして、測定データから算出されたｖａｒ（Ｘ（ｍ））より、最小２乗法を用いてβを求める。
【００４８】
ｖａｒ（Ｘ（ｍ））∝ｍ−βが成り立つとすると、推定する時間間隔Ｔ（１０秒）をｍ１、測定した時間間隔（３００秒）をｍ２とした場合、数式１２の比例関係が成り立つので、求めるｖａｒ（Ｘ（ｍ１））は数式１３となる。
【００４９】
【数１２】
2005086566.tif 000007
【００５０】
【数１３】
2005086566.tif 000008
【００５１】
最大値（最大トラヒック量）を推定するために数式１４を考える。
【００５２】
【数１４】
2005086566.tif 000009
【００５３】
これはＸ（ｍ２）を平均値とし、分布の偏差にパラメータ（補正値）ａを掛けたものを足すことにより時系列データがこの値以下に入るかどうか評価するものである。一般には偏差の大きさにパラメータａを掛け、分布がこの値以下に入る発生頻度をコントロールするが、その発生頻度は分布の形状によって決まる。また推定値以上のデータは推定エラーとなり、どの程度エラーが許されるのかはネットワーク２の運用ポリシーに依存する。ここでは実測されたデータＸ（ｍ２）に対し数式１４を適用し、運用ポリシーに従って決められた発生頻度によりパラメータａを決定する手順とする。
【００５４】
例として、求めたβを用い３００秒平均より１０秒平均を推定する場合を考える。
【００５５】
推定する１０秒の時間間隔を基礎の時系列データと考えるのでｍ１＝１となる。また、３００秒間平均の時系列データは基礎の時系列データ（ｍ１＝１）に対して３０倍の時間間隔なのでｍ２＝３０として数式１５となる。
【００５６】
【数１５】
2005086566.tif 000010
【００５７】
この数式１５によりまず分散値を推定し、次に、数式１６により最大トラヒック量を推定する。
【００５８】
【数１６】
2005086566.tif 000011
【００５９】
このように、本発明の推定方法では、比較的長い時間間隔平均の測定データに基づいて、より短い時間間隔平均の最大トラヒック量を推定することができるので、ネットワーク２に負荷をかけずに短時間間隔平均の最大トラヒック量を正確に推定することができると共に、既存の回線監視システム１の測定データを利用してより短時間間隔平均の最大トラヒック量を正確に推定することができる。
【００６０】
また、実際の運用では最大トラヒック量の算出に補正値ａを考慮するので、より正確に最大トラヒック量を推定することができる。
【００６１】
次に、本発明のパケット廃棄防止方法について説明する。図２に、パケット廃棄防止方法の概念を示す。このパケット廃棄防止方法は、上述の推定方法によって時間間隔Ｔ平均の最大トラヒック量を推定し、伝送パケットを一旦蓄積するバッファ５の容量を推定した最大トラヒック量に合わせて調整し、伝送パケットのバッファ溢れを防止するものである。
【００６２】
容量調整を行うバッファ５は、例えば、監視対象回線３中に設置されたスイッチ４内のバッファである。監視対象回線３を流れるトラヒックはスイッチ４へ流入する。スイッチ４では、パケットを一旦バッファ５に蓄えてから、トラヒックの制御を行う。そのため、流入するトラヒックを十分に蓄積できる容量のバッファ５をスイッチ４は備える必要がある。ただし、トラヒック量に対し、スイッチ４のバッファ容量が大きすぎると、パケットの蓄積量が増加する為、バッファ内の滞留時間が増加し、結果として伝送遅延が増加することから、バッファ容量は大きければ大きいほど良いというわけではなく、適切なバッファ容量にする必要がある。
【００６３】
本発明のパケット廃棄防止方法では、スイッチ４のバッファ５の容量を、上述の推定方法により推定した最大トラヒック量に合わせて調整するので、バッファ５の容量不足に起因した伝送パケットのバッファ溢れを防止することができ、これによってパケットが廃棄されてしまうのを防止することができる。即ち、スイッチ４からの出力回線速度がこのトラヒック量の平均値以上であれば、バッファ溢れによるパケット廃棄を確実に防止することができる。また、バッファ５の容量が必要以上に大きくなることもないので、バッファ５の容量が大きすぎることに起因して伝送遅延が発生することもなく、また、ハードウエア資源の無駄を防止することができる。即ち、バッファ５の容量を適切に設定することができる。
【００６４】
なお、スイッチ４のバッファ容量は、自動調整されるようにしても良いし、手動操作で調整するようにしても良い。バッファ容量の自動調整は、例えば次のようにして行われる。つまり、上述の推定方法により推定した最大トラヒック量からスイッチ４の出力速度を引いたものを、スイッチ４に通知してバッファ量として設定する。これは、ＳＮＭＰプロトコルを用いスイッチ４に接続して設定値を変えることで可能である。これらの一連の動作をスクリプトと呼ばれる命令コマンドを書き並べたものを用意し、それを実行することで自動的にバッファ容量を調整することができる。
【００６５】
なお、上述の形態は本発明の好適な形態の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述の説明では、測定時間間隔よりも短い時間間隔Ｔとして１０秒を例にしていたが、１０秒に限るものではないことは勿論である。
【００６６】
また、上述の説明では、予め補正値ａを求めておき、補正値ａを考慮しながら最大トラヒック量を推定していたが、例えば要求される精度等によっては補正値ａを考慮しなくても良い。また、補正値ａを考慮しなくても最大トラヒック量を正確に推定できる場合等にも補正値ａを考慮しなくても良い。
【実施例１】
【００６７】
（実測データによる本推定方法の評価）
本発明のトラヒック量の推定方法を評価するために、広域イーサネットワーク（イーサネットは登録商標）でトラヒック量の実測を行い、本推定方法の評価を行った。
【００６８】
５分（３００秒）平均のスループットデータをネットワーク２の回線監視システム１から得、これをＸ（３０）とする。推定する最大トラヒック量はこの３００秒の間の１０秒平均で算出されたトラヒック量の最大値である。
【００６９】
ところで、回線監視システム１から得られる５分平均のデータは最大５分間データ収集を行なってから算出された結果である。したがって、このデータは実測から５分遅れで現れていると考えられる。本評価ではこの点を考慮し、推定最大トラヒック量は回線監視システム１から得られたスループットデータと５分の時間差で算出した。
【００７０】
Ｘ（３０）は３００秒の間の平均値とし、この平均値に分散値σの平方根を取った偏差（σ１／２）を加えることを考えた。ここでは偏差の値にかけるパラメータａを変化させることにより推定する最大値（最大トラヒック量）を変化させ、どの程度実測データが最大値内に入るのかを解析した。
【００７１】
最大トラヒック量の推定には数式１４を用いた。パラメータａはトラヒック特性、許容される誤差の大きさ等で決まるが、ここでは最初の１時間分は、トラヒック量の測定装置によりトラヒックを測定し、推定した最大トラヒック量が実測した最大トラヒック量に一致するように、パラメータａを決めた。その後、本発明の推定方法を実際に行い、回線監視システム１から得られる測定データに対して最大トラヒック量を推定した。
【００７２】
実測データと比較し、どの程度の発生頻度で推定最大トラヒック量を越えてしまうのかを評価した。図３は測定データに対して適用した結果である。横軸は推定最大値（推定最大トラヒック量）を超える大きさ、縦軸はその頻度数を示している。また、性能を比較するために、トラヒックの自己相似性を考慮しないで、即ちβを一定値として最大トラヒック量を推定した。これらの結果を図３に示す。
【００７３】
本発明の推定方法では、実測値が推定最大値を超えたとしても、その殆どが約３０％程度大きくなるに過ぎなかった。これに対し、トラヒックの自己相似性を利用しない方法では、実測値が最大９００％程度、推定最大値よりも大きくなった。これはトラヒックの自己相似性は一定ではなく、ダイナミックに変動しており、この変動を考慮しなければ、時間分解能の高いところでのトラヒック特性を的確に捉えることはできないことを意味していると考えられる。
【００７４】
従って、トラヒックの自己相似性を利用してトラヒック特性（最大トラヒック量）を推定する手法は、時間分解能が異なるところでのトラヒック特性を捉えるのに有効であると言える。特に、監視システムから得られる情報のような、時間分解能の低いデータから、アプリケーションのＱｏＳ（クオリティー・オブ・サービス）条件を監視するために、所望の時間間隔でのトラヒック特性を推定するのに有効であると言える。
【００７５】
以上のように本発明の推定方法を適応して、その性能評価を行なった。また、比較のためにトラヒックの自己相似性を利用しない場合についても評価を行なった。これらの結果、トラヒックの自己相似性を利用する本発明の推定方法では、最大トラヒック量を効果的に推定できることが確認できた。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明を適用したトラヒック量の推定方法の実施形態の一例を示し、その手順を示す概念図である。
【図２】本発明を適用したパケット廃棄防止方法の実施形態の一例を示し、その手順を示す概念図である。
【図３】本発明を適用したトラヒック量の推定方法の評価結果を示す図である。
【図４】５分毎の平均トラヒック量を示す図である。
【図５】１０秒毎の平均トラヒック量を示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
１  回線監視システム
２  ネットワーク
４  スイッチ
５  バッファ
ａ  パラメータ（補正値）
σ  分散値
【図３】
2005086566.tif 000012
【図４】
2005086566.tif 000013
【図１】
2005086566.tif 000014
【図２】
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【図５】
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