(57)【要約】【課題】  ネットワークシミュレーションに基づいたネットワークトラフィックの評価を可能にする。【解決手段】  ネットワークトラフィックは、トラフィックパラメータを識別するため、ネットワークアクティビティに関するサンプルを使用して評価される場合がある。ネットワークのモデルは、トラフィックパラメータを使用して生成される場合があり、モデルは変更されたパラメータからなるセットを使用してネットワークをシミュレートするために使用することができる。ネットワークトラフィックは、シミュレーションの結果を使用して管理される場合がある。ネットワークトラフィックは、ピアツーピアネットワーク上で制御メッセージをインターセプトして変更することで管理することもできる。【選択図】  図１
2005278176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークトラフィックを評価する方法であって、
ネットワークのネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布を含むパラメータからなるセットを識別するため、ネットワークのノードにより記憶されるユーザアクティビティに関する複数のサンプルを含むネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップと、
該パラメータからなるセットを使用して、該ネットワーク領域間の結合性を数学的に予測する該ネットワークの統計的なモデルを生成するステップと、
該セット内の少なくとも１つのパラメータを変更するステップと、
変更されたパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用して、該ネットワークをシミュレートするステップと、
該ネットワークの管理で使用するため、該シミュレーションの結果を提供するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ユーザアクティビティのサンプルを受信して分析するステップを備える、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するためのサンプルを記憶するキャッシュ情報、及びユーザが該ネットワークに接続する時間量を受信して分析するステップを備える、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ネットワークに関連するピアツーピアネットワーク上のピアからの情報の要求、及び該情報の要求に対する応答、並びに該ピアツーピアネットワーク上のピアにより記憶されているデータファイルの分布を受信して分析するステップを備える、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
該パラメータからなるセットを識別するための該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワークに接続するためのブロードバンド技術及びモデム技術に関する相対的な使用を識別するため、該ネットワークの公開された情報を受信して分析するステップを備える、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
ネットワークトラフィックを管理する方法であって、
ピアツーピアネットワーク上のピア間のピアツーピア通信を分析するステップと、
該ピアツーピア通信に基づいて、該ピアのネットワークアドレス、該ピアツーピアネットワーク内のピアの分布、該ピアにより記憶されるデータファイルの分布を含むピアツーピア情報を識別するステップと、
第一のピアから第二のピアに送出された制御メッセージをインターセプトするステップと、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項７】
該ピアツーピア情報を使用して、該ピアツーピア情報に基づいた該制御メッセージへの適切な変更を示唆する該ネットワークの数学的なモデルを生成するステップをさらに備え、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップを含む、
請求項６記載の方法。
【請求項８】
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の距離は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の距離よりも短く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の帯域幅は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の帯域幅よりも長く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
請求項７記載の方法。
【請求項１０】
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第三のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑は、該第二のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑よりも少ない、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
請求項７記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク全般に関し、より詳細には、ネットワークトラフィックの評価及び管理に関する。
【背景技術】
【０００２】
技術の進歩は、コンピュータを接続するために複雑なネットワークをつくりだしている。これらのネットワーク上のトラフィックを評価することは、ネットワーク設計者及び管理者に非常に貴重である。たとえば、ネットワーク設計者は、実際のネットワークトラフィックを扱うため、ネットワークインフラストラクチャを設計するためにネットワーク上のトラフィックの評価を使用している。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明によれば、ネットワークトラフィックを評価及び管理する技術が提供される。特定の実施の形態によれば、これらの技術は、変更されたネットワークパラメータ及び変更されていないネットワークパラメータを組み入れたシミュレーションの結果に基づいて、ネットワークの評価及び管理を可能にする。
【０００４】
特定の実施の形態によれば、ネットワークトラフィックの評価は、パラメータからなるセットを識別するため、ネットワークに関連する結合性の情報を受信すること、及び分析することを含んでいる。この結合性の情報は、ネットワーク上のノードにより記憶されているユーザアクティビティのサンプルを含んでおり、パラメータからなるセットは、ネットワークのネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布を含んでいる。ネットワークの統計的なモデルは、パラメータからなるセットを使用して生成される。統計的モデルは、ネットワーク領域間の結合性を数学的に評価する。該セット内の少なくとも１つのパラメータが変更される。ネットワークは、変更されたパラメータのセット及び統計的モデルを使用してシミュレートされ、シミュレーションの結果は、ネットワークの管理での使用のために与えられる。
【０００５】
別の実施の形態では、ネットワークトラフィックを管理することは、ピアツーピアネットワークのピア間のピアツーピア通信を分析することを含んでいる。ピアツーピア通信に基づいて、ピアツーピア情報が識別される。ピアツーピア情報は、ピアのネットワーク情報、ピアツーピアネットワーク内のピアの分布、ピアにより記憶されているデータファイルの分布を含んでいる。第一のピアから第二のピアに送出される制御メッセージがインターセプトされ、制御メッセージは、ピアツーピア情報に基づいて変更される。
【０００６】
本発明の実施の形態は、様々な技術的な利点を提供する。これらの技術は、変更することができるパラメータからなるセットを使用した、ネットワークのシミュレーションに基づくネットワークトラフィックの評価を可能にする。これは、現在のネットワークトラフィックの正確な評価を可能にする。また、これらの技術は、将来のネットワークトラフィックを評価する能力を増加する場合がある。より信頼性のある評価及び予測は、ネットワークインフラストラクチャを良好に設計し、ネットワークトラフィックを良好に制御するために使用される場合がある。たとえば、ネットワークトラフィックは、これらの技術の結果を使用して向け直される場合がある。さらに、これらの技術は、大規模に関連するコスト及び反復的なネットワークトラフィックの測定を低減する。
【０００７】
本発明の技術的な利点は、以下の図、説明及び特許請求の範囲から当業者には容易に明らかであろう。さらに、特定の利点が先に列挙されたが、様々な実施の形態は、該列挙された利点全て又は一部を含んでいるか、全く含んでいない場合がある。
本発明の更に完全な理解及び本発明の利点の更に完全な理解のため、添付図面と共に以下の説明が参照される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、全般的に参照符号１０で示されるネットワークの一部を例示しており、多数のネットワーク領域１２及びモニタ１８を含んでいる。一般に、モニタ１８は、ネットワーク１０上のネットワークトラフィックを評価する。ネットワークトラフィックを評価するため、モニタ１８は、ネットワーク１０上のトラフィックに関連する情報を取得し、該トラフィックに関連するパラメータを識別する。モニタ１８は、これらのパラメータ又は他のパラメータに基づいて全体的又は部分的にネットワーク１０をモデル化及びシミュレートする場合がある。トラフィックの評価は、様々なやり方で使用される場合がある。たとえば、各種態様のネットワーク１０を設計及び／又は管理するために、トラフィックエスティメーションが使用される場合がある。
【０００９】
ネットワーク１０は、データ転送をサポートするエレメントの適切な集合及び配置を表し、データソース、インターネット・サービス・プロバイダ（ＩＳＰ）、プライベートコンピュータシステム、ルータ、ケーブル、データデスティネーション、及びデータを転送するために使用される他の装置を含んでいる。特定の実施の形態では、ネットワーク１０は、インターネット、ワールドワイドウェブ、ピアツーピアネットワーク、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）又は他のネットワークのようなネットワークの一部又は全部を含んでいる場合がある。
【００１０】
ネットワーク領域１２は、選択されたネットワークエレメントの集合を表しており、ネットワーク領域１２は、様々な方式で決定される場合がある。たとえば、ネットワーク領域１２は、ロケーション、ネットワークリンク、又は他の適切な特性に基づいて物理的に決定される場合がある。代替的又は付加的に、ネットワーク領域１２は、ネットワークアドレス又は他の適切な特性に基づいて論理的に決定される場合がある。特定の実施の形態では、ネットワーク領域１２は、市、群、州、国、大陸、若しくはこれらのエリア又は類似のエリアの小分割又はグループである場合がある。例示されるように、ネットワーク領域１２ａはサンフランシスコの市を表し、ネットワーク領域１２ｂはダラスを表し、ネットワーク領域１２ｃはワシントンＤ．Ｃを表している。
【００１１】
特定のネットワーク領域１２では、様々なネットワークエレメントが存在する場合がある。２つのタイプのネットワークエレメントであり、アグレゲータ（aggregators）１４及びピア（peers）１６が例示されている。集合的に、アグレゲータ１４及びピア１６は、ネットワーク１０上のノードを表している。アグレゲータ１４は、ネットワーク１０上のトラフィックの評価に有効な情報を集める。アグレゲータ１４により集められる情報の例は、ネットワーク１０を通して転送されるデータのソース、目的地及びサイズの識別を含んでいる。また、アグレゲータ１４は、ネットワーク１０上のユーザ数に関連する情報、ユーザがネットワーク１０に結合する時間及びネットワーク１０を使用する時間、ネットワーク１０と関連してユーザにより使用されるアプリケーションのタイプ、及びネットワーク１０上でユーザによりやり取りされるデータのタイプを集める場合もある。アグレゲータ１４により集められる情報は、キャッシュ情報として記憶されるか、又はログファイルを含む各種他の形式で記憶される場合がある。アグレゲータ１４は、ソース、ルータ、ＩＳＰ、プライベートコンピュータシステム、デスティネーション、及びネットワーク１０にある間にデータが進行する他のネットワークエレメントを含んでいる。
【００１２】
たとえば、サンフランシスコにおけるソースからダラスにおける目的地にデータは進む場合がある。したがって、データは、サンフランシスコに位置されるアグレゲータ１４ａ、及びダラスに位置されるアグレゲータ１４ｂを通して進行する。この状況では、アグレゲータ１４ａ及び１４ｂは、データ転送に関する情報を得る場合がある。この情報は、アグレゲータ１４ａ及び１４ｂのキャッシュに記憶することができ、データ転送の発生地、目的地のインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、データ転送のサイズ及び時間、並びに転送されるデータのタイプを含んでいる場合がある。
【００１３】
類似の情報は、アグレゲータ１４ｃにより得られる場合があり、このアグレゲータは、ワシントンＤ．Ｃを通して、又はワシントンＤ．Ｃ内でのデータ転送のためにワシントンＤ．Ｃに位置されている。代替的又は付加的に、アグレゲータ１４ａ及び１４ｂは、特定のデータ転送に関する固有な識別子を記録又は報告することなしに、ネットワーク１０上のこれらのポイントを介してデータ転送における一般的な傾向を追跡する情報を集める場合がある。たとえば、アグレゲータ１４は、特定の日時又は週の日でのネットワークトラフィックのボリューム、全てのネットワークトラフィックの割合としてやり取りされるファイルタイプを識別する統計量を記録する場合がある。
【００１４】
ピア１６は、ネットワーク１０上のデータを共有するために動作するピアツーピアネットワークに互いに結合する。ピアツーピアネットワークは、ピア間の直接的なコンテンツ転送を確立する。ピア１６は、データファイルの形式でデータを要求して受信し、ピアツーピアネットワーク上の別のピア１６からの他の情報を要求して受信する場合がある。たとえば、ピア１６に関連するピアツーピアネットワークは、サンフランシスコに位置されるピア１６ａについて、ダラスに位置されるピア１６ｂ又はワシントンＤ．Ｃに位置されるピア１６ｃのいずれかからデータ及び他の情報を要求して受信することを可能にする。このように、ピア１６ａは、ピア１６ｂがどのデータを共有するのを望んでいるかに関する情報をピア１６ａに供給することをピア１６ｂに要求する。また、ピア１６ａは、ピア１６ｂからのデータを要求する場合がある。また、ピア１６ａは、サンフランシスコ内に位置される別のピア１６からのデータを要求して受信することもできる。ピアツーピアネットワークの例は、Gnutella、Kazza及びFreenetを含んでいる。
【００１５】
また、ネットワーク１０は、モニタ１８を含んでおり、このモニタは、ネットワーク１０上のトラフィックを評価するために動作する。モニタ１８は、アグレゲータ１４及びピア１６からの情報を受信する場合がある。たとえば、モニタ１８は、ピア１６ａ，１６ｂ及び１６ｃにより作られるピアツーピアネットワークに結合する場合がある。動作において、モニタ１８は、ピアツーピアネットワークに要求を送出すること、及びピアツーピアネットワーク上で要求に応答することで、ピア１６に類似したやり方で動作する場合がある。モニタ１８によりピアツーピアネットワークから得られたデータ及び他の情報は、ネットワーク１０上のトラフィックを評価するのに有効である場合がある。モニタ１８はネットワーク１０の１つの特定のロケーションで例示されているが、モニタ１８がネットワーク１０の内部又は外部のいずれかのロケーションに位置される場合があることを理解されたい。
【００１６】
図２は、ピアツーピアモニタ５８を含むピアツーピアネットワーク５０を例示している。一般に、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０上のトラフィックに関連したパラメータに関連する情報を取得し、ネットワークのモデルをつくり、該パラメータを使用してネットワークをシミュレートし、該シミュレーションの結果を使用してピアツーピアネットワーク５０上のデータの転送を管理する。ピアツーピアネットワーク５０は、ピアツーピアサブネットワーク５２、ノーマルピア（Ｐ）５４、スーパーピア（ＳＰ）５６、及びピアツーピアモニタ５８を含んでいる。
【００１７】
ピアツーピアネットワーク５０は、ノーマルピア５４及びスーパーピア５６を含めて、ピア間のデータ転送をサポートするエレメントの適切な集合及び配置を表している。ピアツーピアネットワーク５０は、ピアツーピアサブネットワーク５２のような、各種のサブネットワークに配置される場合がある。ピアツーピアサブネットワーク５２は、たとえば、プライベートネットワークである場合がある。
【００１８】
ノーマルピア５４及びスーパーピア５６は、ピアツーピアネットワーク５０上のデータをやり取りし、ピアツーピアネットワーク５０を通してデータを送信及び受信可能なハードウェア及びソフトウェアを含んでいる。なお、ネットワーク５０内のピア間でデータが転送される方式を制御するためにスーパーピア５６が動作する点で、スーパーピア５６はノーマルピア５４とは異なる。たとえば、ノーマルピア５４ａのようなピアが別のピアからデータを受信することを望むとき、ノーマルピア５４ａは、データの要求を送出する場合がある。しかし、データの要求は、ノーマルピア５４ａからノーマルピア５４ｂ又は複数のノーマルピア５４に直接する進まない場合がある。代わりに、この要求は、スーパーピア５６ａ又はスーパーピア５６ｂのようなスーパーピア５６に進む場合がある。データの要求を受信するスーパーピア５６は、次いで、データの要求に回答するか、又はノーマルピア５４ｂのような特定のピアに該要求を向ける場合がある。
【００１９】
ピアツーピアモニタ５８は、特定のモニタ１８のアダプテーションである。ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０上のトラフィックを評価するだけでなく、該トラフィックの評価を使用してサブネットワーク５２を管理する。ピアツーピアモニタ５８は、様々な場所にある場合がある。例示されるように、ピアツーピアモニタ５８は、サブネットワーク５２のゲートウェイ内にある。
【００２０】
図３は、モニタ１８の機能コンポーネントを例示するブロック図である。一般に、モニタ１８は、ネットワーク上のトラフィックに関連するパラメータに関連する情報を取得し、ネットワークのモデルをつくり、該パラメータを使用してネットワークをシミュレートする。モニタ１８は、ネットワークインタフェース２０、コントローラ２２、メモリ２４、及びユーザインタフェース２６を含んでいる。これらの機能エレメントは、本発明に従ってネットワークトラフィックを評価するために動作する。
【００２１】
ネットワークインタフェース２０は、ネットワーク１０に結合し、モニタ１８に対し、ネットワーク１０に情報を送出すること、及びネットワーク１０から情報を受信することを可能にする。ネットワークインタフェース２０は、適切な通信プロトコルをサポートし、モニタ１８をネットワーク１０に結合するために動作可能なハードウェアを含んでいる。たとえば、ネットワークインタフェース２０は、適切な配線ライン又は無線ネットワークインタフェース装置である場合がある。
【００２２】
コントローラ２２は、モニタ１８内のエレメントの動作及び管理を制御する。たとえば、コントローラ２２は、ネットワークインタフェース２０を通してネットワーク１０から受信された情報、メモリ２４に記憶されている情報、ユーザインタフェース２６を通してモニタ１８に入力された情報を処理するために動作する。コントローラ２２は、情報を制御及び処理するために動作可能なハードウェア及び／又はロジック素子を含んでいる。たとえば、コントローラ２２は、マイクロコントローラ、プロセッサ、プログラマブルロジックデバイス、及び／又は他の適切な処理装置である場合がある。
【００２３】
メモリ２４は、永続的又は一時的のいずれかで、コントローラ２２による処理、及びモニタ１８における他のエレメントによる使用のためのデータ及び他の情報を記憶する。メモリ２４は、リモート装置への伝達のための情報、リモート装置から受信された情報、モニタによる使用のためのコンピュータプログラム、又は他の適切な情報を記憶する場合がある。メモリ２４は、情報を記憶するのに適した揮発性又は不揮発性のローカル又はリモート装置の１つ又は組み合わせを表している。たとえば、メモリ２４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）装置、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）装置、磁気記憶装置、光記憶装置、又は他の適切な情報記憶装置、若しくはこれらの装置の組み合わせを含んでいる場合がある。
【００２４】
ユーザインタフェース２６は、モニタ１８のユーザに情報を伝達し、モニタ１８のユーザから情報を受信する。たとえば、ユーザインタフェース２６を通して、管理者は、情報を入力し、コントローラ２２により実行される処理を制御する。また、ユーザインタフェースは、コントローラ２２により実行される処理の結果を管理者に伝達することができる。したがって、ユーザインタフェース２６は、モニタ１８のユーザに情報を伝達するため及びモニタ１８のユーザから情報を伝達するために使用される、キーボード、マウス、ディスプレイ、又は他の装置のような適切なハードウェア又は制御ロジックを表している。また、ユーザインタフェース２６は、ユーザに対して、ネットワークインタフェース２０との組み合わせで、モニタ１８に遠隔的にアクセスするのを可能にする場合がある。
【００２５】
動作において、コントローラ２２は、ネットワークインタフェース２０、ユーザインタフェース２６、及び／又はメモリ２４を通して得られた情報を使用して、ネットワーク１０上のトラフィックを評価する。たとえば、コントローラ２２は、ネットワークインタフェース２０を通してアグレゲータ１４及び／又はピア１６から、ネットワーク１０上のトラフィックに関連する情報を取得する場合がある。コントローラ２２は、ユーザインタフェース２６及び／又はメモリ２４を通して、ネットワーク１０又は他のネットワークに関連する公開された情報のような情報を得る場合もある。コントローラ２２は、ネットワーク１０上のトラフィックに関連するパラメータを識別するために得た情報を分析する場合がある。代替的に又は付加的に、パラメータは、コントローラ２２により得られた命令に指定される場合がある。
【００２６】
情報及び／又はパラメータは、ネットワーク１０のモデルをつくるため、コントローラ２２により使用される場合がある。モデルは、現在及び／又は将来のネットワーク１０又は様々な他のネットワークの状態をシミュレートするために使用される場合がある。たとえば、ネットワークトポロジーにおける変化のような、ネットワーク１０における実際の変化を評価するため、１又は複数のパラメータが変更される場合がある。コントローラ２２により使用される処理、パラメータ及びモデル、及びシミュレーションの結果は、メモリ２４に記憶され、及び／又はユーザインタフェース２６を使用してモニタ１８のユーザに与えられる場合がある。
【００２７】
また、シミュレーションの結果は、各種態様のネットワーク１０を設計又は管理するために使用される場合がある。たとえば、コントローラ２２は、この結果を使用してネットワークトラフィックに指示する場合がある。１実施の形態では、モニタ１８は、ネットワーク１０内のピアツーピアネットワークでのデータの要求を知的に指示するため、図５に関連して説明されたやり方で動作する場合がある。
【００２８】
この例はモニタ１８について特定の機能コンポーネントを含んでいるが、モニタ１８は、ネットワーク１０上のトラフィックを評価するため、列挙された機能コンポーネントの一部又は全部を含めて、コンポーネントの集合又は配置を含んでいる場合がある。さらに、モニタ１８は、ハードウェア及び／又はロジックの適切な組み合わせ及び配置を使用して機能コンポーネントのそれぞれを実現すること、コンピュータ読取り可能な媒体に記憶されたコンピュータプログラムを使用した機能のいずれかを実現することを意図している。
【００２９】
図４は、ネットワークトラフィックを評価及び管理する方法を例示するフローチャートである。ステップ３０で、モニタ１８は、アグレゲータ１４により記憶されている情報を始めに取得して分析する。モニタ１８は、様々なやり方で情報を取得する場合がある。たとえば、モニタは、ネットワークインタフェース２０を使用して情報を要求及び受信する場合があり、又はユーザは、ユーザインタフェース２６を使用して情報を入力する場合がある。
【００３０】
先に説明されたように、アグレゲータ１４により記憶された情報は、キャッシュ情報及びログファイルを含んでいる。アグレゲータ１４により記憶されているキャッシュ情報、ログファイル及び他の情報は、データトレースを含んでいる場合があり、このデータトレースは、ユーザがワールドワイドウェブ上のウェブサイトにアクセスして使用するとき、ユーザによるクリックをリコールする。これらのデータトレースは、www.ircache.net、大企業の情報技術部門、大学の情報技術部門、及びネットワーク１０の他のルータ又はサーバのような各種アグレゲータ１４から得られる場合がある。また、キャッシュ情報及びログファイルは、電子メール及びインスタントメッセージ・コレスポンデンスに関連する情報のような他の情報を含む場合もある。
【００３１】
このように、ネットワーク１０がワールドワイドウェブであるとき、アグレゲータ１４に記憶されているキャッシュ情報及びログファイルは、モニタ１８により得られる場合がある。これらのデータトレース及び他の情報は、ワールドワイドウェブサーバのＩＰアドレス、これらのサーバにアクセスしているユーザ数、これらのサーバにアクセスしているユーザのＩＰアドレス、様々なウェブページを通したクリックのプログレッション、様々なウェブページに関連するクリックスルー回数、クリックスルーに関連するデータ転送のサイズ、及び／又はネットワーク１０の使用に関連する他の情報を識別する場合がある。
【００３２】
モニタ１８は、様々なやり方で得た情報を分析する。たとえば、ファイル拡張子を使用して、モニタ１８は、ネットワーク１０を通して生じているデータ転送に関連するデータフォーマットを識別する場合がある。また、サーバ及びユーザに関連するＩＰアドレスは、これらのサーバ及びユーザに対応する地理的な位置を取得するために使用される場合がある。モニタ１８は、取得された数値情報に関して、平均のような各種数学的な演算を実行する場合もある。
【００３３】
つぎに、ステップ３２で、モニタ１８は、公開された情報を取得して分析する。公開された情報は、ネットワーク１０の使用に関連する公知の情報を含んでいる。たとえば、公開された情報は、ネットワーク１０に接続するためのブロードバンド及び他の技術の相対的な使用に関連する統計量を含んでいる場合がある。また、公開された情報は、ネットワーク１０との接続で使用される特定のタイプのアプリケーションを識別する場合もある。公開された情報は、様々なやり方で得られる場合がある。たとえば、公開された情報は、ユーザインタフェース２６又は自動化処理を通して得られる場合がある。
【００３４】
ステップ３４で、モニタ１８は、ピアツーピアネットワークが含まれているかを判定する。ピアツーピアネットワークが含まれる場合、ステップ３６で、モニタ１８は、ピアツーピア情報を取得して分析する。ピアツーピア情報は、先に説明された同じタイプの情報の多くを含んでいる。しかし、ピアツーピア情報は、ピアツーピアネットワークに特化した情報を含んでいる場合もある。したがって、たとえば、ピアツーピア情報は、ピアツーピアネットワーク上のピアの数、特定のピア１６により記憶されるデータファイルの数、ピアツーピアネットワーク上のデータファイルの総数、同じデータファイルを記憶しているピアツーピアネットワーク上のピアのパーセンテージ、データファイルの分布、データファイルサイズ、データファイルの拡張子、異なる要求の頻度、及びピアツーピアネットワークの使用に関する他の情報を含んでいる場合がある。
【００３５】
ピアツーピア情報を取得するため、モニタ１８は、ネットワーク１０上のプロービングエージェントを実行する場合がある。プローブは、ピアツーピアネットワークでピア１６に送出された要求、及びピア１６から受信された結果を含んでいる。このように、モニタ１８は、ピアに情報の要求を送出し、ピア１６からの応答を受信する場合がある。要求は、特定の情報の問合せ、又はワイルドカードを含む問合せを含んでいる場合がある。
【００３６】
また、モニタ１８は、様々なやり方で取得したピアツーピア情報を分析する。たとえば、ファイル拡張子を使用して、モニタ１８は、ピアツーピアネットワークを通して生じたデータ転送に関連するデータフォーマットを識別する場合がある。データフォーマットは、関連するデータファイルのサイズ及び時間依存性を示している場合がある。また、ピア１６に関連するＩＰアドレスは、これらのピア１６に対応する地理学上の位置を得るために使用される場合がある。また、モニタ１８は、取得された数値情報に関して、平均のような各種の数学演算を実行する。
【００３７】
ステップ３１８で、モニタ１８は、ネットワーク１０上のトラフィックに関連するパラメータからなるセットを識別する。パラメータからなるセットは、様々なやり方で識別される場合がある。たとえば、モニタ１８のユーザは、ユーザインタフェース２６を使用してパラメータのセットを選択する場合がある。また、モニタ１８は、メモリ２４にパラメータからなるセットを記憶する場合がある。
【００３８】
パラメータからなるセットは、たとえば、ネットワークトポロジー、ネットワークゲオグラフィ、ユーザポピュレーション、ユーザアクティビティ、及びアプリケーションのふるまいに関連する態様を含む場合がある。ネットワークトポロジーは、物理的及び仮想的なネットワークエレメントの特性を含めて、ポイント間でデータを転送するため、ネットワーク１０により使用される技術の特性を含んでいる。ネットワークトポロジーの例は、ネットワークのコンフィギュレーション、ルータの速度、及び光ファイバケーブルの帯域幅を含んでいる。ネットワークゲオグラフィは、データソース及びサーバのようなネットワークエレメントの分布及びロケーションを含んでいる。ユーザポピュレーションは、ネットワーク１０に接続している個人の数、及びいつかネットワーク１０をおそらく使用する場合がある個人の数を含んでいる。ユーザアクティビティは、ネットワーク１０に接続される時間、ネットワーク１０にわたり送出されるデータ要求の数、ユーザにより利用されるサーバの位置、ユーザによりアクセスされるデータタイプを含んでいる。アプリケーションの振る舞いは、データ振る舞い、ユーザへのデータ転送のサイズ、ネットワーク１０の使用の特性を含んでいる。しかし、特定の例が説明されたが、パラメータからなるセットは、列挙されたパラメータのいずれか、ネットワーク１０の他の１以上の態様又はネットワーク１０上のトラフィックに影響を与える使用を含んでいる場合がある。また、それぞれのパラメータは、数学的に定量化される場合がある。
【００３９】
つぎに、ステップ４０で、モニタ１８は、パラメータからなるセットを使用してネットワーク１０のモデルをつくる。モデルは、現在のパラメータからなるセット及び該パラメータからなるセットに関連する取得された情報に基づいて、ネットワーク１０上のトラフィックを評価する。モニタ１８により、様々なモデルが利用される場合がある。
【００４０】
たとえば、１つの技術は、ワールドワイドウェブ上でのアクティビティをマルコフ過程として扱うことで、ネットワーク１０のモデルをつくる。係るように、現在のネットワーク状態（たとえばウェブページｆの使用）から将来のネットワーク状態（たとえばウェブページｇの使用）への遷移の確率は、現在のネットワーク状態（たとえばウェブページｆでのハイパーリンク）にのみ依存し、履歴的なユーザアクティビティに依存しない。この技術を使用して、ユーザアクティビティは、マトリクスを使用してモデル化される場合がある。
【００４１】
特定のウェブページでのユーザアクティビティを表す確率行列（Ｗ）を考える。ウェブページでのユーザアクティビティはマルコフ過程として扱われるので、将来の状態（Ｗ［ｔ＋１］）は、現在の状態（Ｗ［ｔ］）を遷移行列（Ｔ）で乗じることで得ることができる。
【００４２】
【数１】
2005278176.tif 000003
実際には、遷移行列Ｔは、ウェブページにおけるハイパーリンク及びそれぞれのハイパーリンクのポピュラリティに依存する。言い換えれば、遷移行列Ｔは、所定のウェブページ上のハイパーリンクでユーザがクリックする場合がある確率を示している。
【００４３】
また、地理学に対応するユーザアクティビティを表す異なる確率行列（Ｐ）を考える。さらに、ウェブでのユーザアクティビティをマルコフ過程として扱うと、将来的な地理学的な状態（Ｐ［ｔ＋１］）は、現在の地理的な状態（Ｐ［ｔ］）を別の遷移行列（Ａ）で乗じることで得ることができる。
【００４４】
【数２】
2005278176.tif 000004
実際には、遷移行列Ａは、ウェブサーバのロケーションに依存する。言い換えれば、遷移行列Ａは、特定のネットワーク領域におけるウェブサーバをユーザが使用する場合がある確率を示している。
【００４５】
なお、遷移行列Ａは、遷移行列Ｔ及び地理上のマッピング（geo-mapping）行列（Ｇ）の観点で定義される場合がある。
【００４６】
【数３】
2005278176.tif 000005
地理上マッピング行列は、ユーザがウェブページにアクセスする確率、ユーザがネットワーク領域に位置されるページにアクセスする確率を異なる確率に変換して集める。しかし、状態行列Ｐは地理的な情報を提供するので、状態行列Ｐのサイズは１×ｎであり、ここでｎは検討中の地理的な領域の数である。対照により、状態行列Ｗはウェブページに関する情報を提供するので、状態行列Ｗのサイズは１×ｍであり、ここでｍは全体のワールドワイドウェブ上のウェブページの数である。したがって、検討中の地理的な領域の数は、ワールドワイドウェブ上のウェブページの数に比較して、比較的小さくすることができ、遷移行列Ａは、遷移行列Ｔよりも容易に決定される。
【００４７】
遷移行列Ａを決定するため、アグレゲータ１４から得られる情報が使用される場合がある。たとえば、アグレゲータ１４に記憶されるユーザアクティビティのログファイルは、ウェブ上のネットワークアクティビティのサンプルを提供する。ログファイルは、訪問された連続するウェブページ及びユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）並びにこれらのウェブページに関連するＩＰアドレスのような情報を典型的に含んでいる。ＵＲＬ及びＩＰアドレスは、位置及び領域のような地理的な情報に変換される場合がある。したがって、それぞれの連続するウェブページの訪問は、遷移行列Ａのサンプリングである。
【００４８】
たとえば、ある地理的な位置でのウェブページから別の地理的な位置でのウェブページにユーザがジャンプしたとき多数の発生（ｘi,j）をログファイルが含むものと想定する。遷移行列Ａのエスティメータ
（外１）
2005278176.tif 000006
は、以下のように定義される場合がある。
【００４９】
【数４】
2005278176.tif 000007
このエスティメータを使用して、確率行列Ｐは、任意の初期の地理的状態（Ｐ［０］）を選択し、
（外２）
2005278176.tif 000008
で、結果が収束するまで再帰的に乗算することで計算される場合がある。言い換えれば、エラーマージンが予め決定された閾値（Δ）内に収まるまで、
（外３）
2005278176.tif 000009
で乗算する。
【００５０】
【数５】
2005278176.tif 000010
このように、モニタ１８は、ネットワーク１０の地理的なモデルを作ることができる。しかし、ネットワーク１０の各種の他のモデルは、類似又は他のやり方で作られる場合がある。
【００５１】
ここでフローチャートに戻り、ステップ４２で、モニタ１８は、パラメータからなるセット及びモデルを使用してネットワーク１０をシミュレートする。ネットワーク１０の使用がパラメータからなるセットにより定義されるとき、シミュレーションは、ネットワーク１０上のトラフィックを評価及び予測する。コントローラ２２は、JavaSimを使用してシミュレーションを実行する場合がある。しかし、いずれかのタイプのソフトウェア又はハードウェアを使用して、シミュレーションが実現される場合がある。
【００５２】
ステップ４４で、モニタ１８は、パラメータからなるセットにおいて少なくとも１つのパラメータを変更する。たとえば、ユーザの人口が増加される場合、ウェブサーバの地理的な分布は、１つのエリアに更に集中されるか、及び／又はピアツーピアネットワーク上の全体のユーザ数が増加される場合がある。特定の例が列挙されたが、モニタ１８は、ネットワーク１０の１以上の態様、ネットワーク１０のトラフィックに影響を与えるその使用を変更する場合がある。
【００５３】
その後、ステップ４６で、モニタ１８は、変更されたパラメータからなるセット及びモデルを使用してネットワーク１０を再びシミュレートする。再シミュレートは、ネットワーク１０の使用が変更されたパラメータからなるセットにより定義されたとき、ネットワーク１０上のトラフィックを評価及び予測する。しかし、再シミュレーションは、いずれかのタイプのソフトウェア又はハードウェアを使用して実現される場合があることを理解されたい。
【００５４】
ステップ４８で、シミュレーションの結果は、様々なやり方でネットワーク１０を設計及び／又は管理するために使用される場合がある。１実施の形態では、結果は、ネットワークトポロジーへの適切な変更を決定するために使用される場合がある。たとえば、結果は、増加された帯域幅がネットワーク領域１２間に提供されるべきことを示唆する場合がある。代替的又は付加的に、結果は、トラフィックパターンに関して値的にネットワークトラフィックを管理するために使用される場合がる。たとえば、結果は、ネットワークトラフィックにおける急激な高まりを処理するための適切なプロトコル示す場合がある。しミュレージョン結果に関するこれらの使用又は他の使用は、ネットワーク１０に対して、既存のネットワークトラフィック又は評価されるネットワークトラフィックを収容することを良好に可能にする場合がある。
【００５５】
図５は、ピアツーピアネットワーク５０に関連するネットワークトラフィックを評価及び管理する方法を例示するフローチャートである。ステップ６０で、ピアツーピアモニタ５８は、アグレゲータ１４により記憶されている情報、公開された情報、及びピアツーピア情報を取得して分析する。モニタ１８に関して先に説明されたように、ピアツーピアモニタ５８は、様々なやり方でこの情報を取得して分析する場合がある。
【００５６】
ステップ６２で、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０上のトラフィックに関連するパラメータからなるセットを識別し、ステップ６４で、該パラメータからなるセットを使用してピアツーピアネットワーク５０のモデルを作る。モニタ１８に関して先に説明されたように、各種パラメータが様々なやり方で識別され、様々なモデルが利用される場合がある。ピアツーピアモニタ５８が識別する場合がある１つのパラメータは、地理的な位置又は関連される帯域幅により編成されるピア５４及び５６からなるリストである。別の可能性のあるパラメータは、時間の関数として、ピアツーピアネットワーク５０のトラフィックの混雑のようなネットワーク状態である。さらに、第三の潜在的なパラメータは、どのピア５４及び５６がデータの要求に応答するか決定するためにピアツーピアネットワーク５０が使用するポリシーである。
【００５７】
ステップ６６では、ピアツーピアモニタ５８は、パラメータからなるセット及びモデルを使用してピアツーピアネットワーク５０をシミュレートする。モニタ１８に関して先に説明されたように、ピアツーピアモニタ５８は、様々なシミュレーションを実行する場合がある。
【００５８】
次いで、ステップ６８で、ピアツーピアモニタ５８は、パラメータからなるセットにおける少なくとも１つのパラメータを変更し、ステップ７０で、ピアツーピアネットワーク５０を再びシミュレートする。モニタ１８に関して先に説明されたように、各種パラメータは、各種シミュレーションを作るために変更される場合がある。
【００５９】
ステップ７２で、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０の一部内のスーパーピア５６を発見する。スーパーピアは、様々なやり方で識別される場合がある。スーパーピア５６は、特定のピアツーピアネットワークで利用可能なプロトコルを使用して直接識別される場合がある。しかし、ピアツーピアモニタ５８は、スーパーピア５６を識別するための適切な技術を使用する場合がある。スーパーピア５６を発見した後、ステップ７４で、ピアツーピアモニタ５８は、スーパーピア５６に送出された制御メッセージ又はスーパーピアからの制御メッセージを待ち、遮断する。これらのメッセージは、たとえば、サブネットワーク５２に送出されたメッセージ、又はサブネットワーク５２からのメッセージに関連するＩＰアドレスを識別することで遮断される場合がある。
【００６０】
ステップ７６で、ピアツーピアモニタ５８は、ステップ６６からステップ７０までのシミュレーション結果を使用して、制御メッセージの適切な管理を決定する。適切な管理は、制御メッセージを制御メッセージで指定されていない目的地に再送出すること、制御メッセージに指定された目的地に制御メッセージを送出するのを待つこと、制御メッセージを廃棄すること、幾つかの制御メッセージの順序を再度順序付けすること、及びピアツーピアネットワーク５０の効果的な使用を増加する他のタスクを含んでいる。
【００６１】
たとえば、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０を通して共有データと関連する地理的な距離を低減するため、特定のＩＳＰ、地理的なロケーション又は領域におけるノーマルピア５４への制御メッセージを制限すること選択する場合がある。又は、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０上のフォルトを回避するため、制御メッセージを再送出することを選択する場合がある。また、ピアツーピアモニタ５８は、ピアツーピアネットワーク５０の混雑を低減するため、制御メッセージを送出するのを遅延させること、又は特定のノーマルピア５４又はスーパーピア５６による過剰な帯域幅の使用を妨げるため、制御メッセージを廃棄することを決定する場合もある。ピアツーピアモニタ５８は、適切な品質のサービスを維持するため、オーディオビジュアルストリーミングのような他のタイプのデータ転送のため、あるタイプのデータ転送を制限することを選択する場合がある。ピアツーピアモニタ５８が選択する場合がある別のオプションは、ピア５４及び５６のディレクトリを作成すること、再び順序付けすること、及び要求しているピア５４及び５６に該ディレクトリを送出することである。このディレクトリは、要求しているピア５４又は５６に地理的に近いこと、及び／又はピア５４及び５６に関連する帯域幅により、ピア５４及び５６を編成する場合がある。ピアツーピアモニタ５８は、サブネットワーク５２におけるピアのみを示すため、たとえばより近いピアを先に列挙するか又は他の適切なやり方といった、サーチ結果を再順序付けするため、サーチ結果を変更する場合がある。特定の管理技術が列挙されたが、ネットワーク効率を増加するのを求める管理技術が選択される場合があることを理解されたい。
【００６２】
他の技術は、たとえば、ソフトウェア又は音楽の違法な著作権侵害行為を防止するため、データタイプをフィルタリングする場合がある。さらに他の技術は、データをフィルタリングするセキュアノードを通してデータ転送が流れることを指示する場合がある。どのような管理技術が決定されたとしても、ステップ７８で、ピアツーピアモニタ５８は、決定された管理技術に従って制御メッセージを管理する。さらに、ピアツーピアモニタ５８は、トラフィック評価とは完全に分離してピアツーピアトラフィックを管理する場合がある。
【００６３】
この説明における進行したフローチャートは、ネットワークトラフィックを推定及び管理する特定の方法を例示している。しかし、これらのフローチャートは、例示的な動作方法のみを説明しており、モニタ１８及びピアツーピアモニタ５８は、これらの機能を実行するための適切な技術、エレメント、及びアプリケーションを使用することを意図している。したがって、これらのフローチャートにおけるステップの多くは、図示されるものと同時及び／又は異なった順序で行われる場合がある。さらに、本方法が適切である限り、更なるステップ、より少ないステップ、及び／又は異なるステップを持つ方法は使用される場合がある。さらに、ネットワーク１０及びピアツーピアネットワーク１０の他のエレメントは、ネットワークトラフィックを評価するために類似の技術を実行する場合がある。
【００６４】
さらに、本発明は幾つかの実施の形態で説明されたが、当業者にとって無数の変化及び変更が示唆される場合があり、本発明は特許請求の範囲に含まれる変形及び変更を包含することが意図されている。なお、「ロジック」とは、ソフトウェアで構成される論理プログラム又はハードウェアで構成される論理回路を含んでいる。
（付記１）
ネットワークトラフィックを評価する方法であって、
ネットワークのネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布を含むパラメータからなるセットを識別するため、ネットワークのノードにより記憶されるユーザアクティビティに関する複数のサンプルを含むネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップと、
該パラメータからなるセットを使用して、該ネットワーク領域間の結合性を数学的に予測する該ネットワークの統計的なモデルを生成するステップと、
該セット内の少なくとも１つのパラメータを変更するステップと、
変更されたパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用して、該ネットワークをシミュレートするステップと、
該ネットワークの管理で使用するため、該シミュレーションの結果を提供するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
（付記２）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ユーザアクティビティのサンプルを受信して分析するステップを備える、
付記１記載の方法。
（付記３）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するためのサンプルを記憶するキャッシュ情報、及びユーザが該ネットワークに接続する時間量を受信して分析するステップを備える、
付記１記載の方法。
（付記４）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ネットワークに関連するピアツーピアネットワーク上のピアからの情報の要求、及び該情報の要求に対する応答、並びに該ピアツーピアネットワーク上のピアにより記憶されているデータファイルの分布を受信して分析するステップを備える、
付記１記載の方法。
（付記５）
該パラメータからなるセットを識別するための該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析するステップは、該ネットワークに接続するためのブロードバンド技術及びモデム技術に関する相対的な使用を識別するため、該ネットワークの公開された情報を受信して分析するステップを備える、
付記１記載の方法。
（付記６）
該統計的なモデルは、該ネットワークのユーザが該ネットワーク領域にアクセスする統計的な確率を含む遷移行列を備える、
付記１記載の方法。
（付記７）
該ネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布は、地理的な領域にわたるネットワークサーバの地理的な分布を備える、
付記１記載の方法。
（付記８）
該サンプルは、該ユーザアクティビティに関連するデータ転送の発信地と目的地のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）及びインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレスを含むネットワークアドレスを識別し、該ユーザアクティビティは、ウェブサーフィン、インスタントメッセージ、及び電子メールトランザクションを含む、
付記１記載の方法。
（付記９）
該パラメータからなるセットは、ネットワークトポロジー及びユーザポピュレーションをさらに含み、該ネットワークトポロジーは、該ネットワークでデータを転送するために該ネットワークにより使用されるネットワークエレメントの物理的及び仮想的な特性を含む、
付記１記載の方法。
（付記１０）
該セット内の少なくとも１つのパラメータを変更するステップは、該ネットワークに関連するユーザポピュレーションを増加するステップを備え、該変更されたパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートするステップは、増加されたユーザポピュレーション及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートするステップを備える、
付記１記載の方法。
（付記１１）
変更されていないパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートするステップと、
該変更されていないパラメータからなるセットを使用して該シミュレーションの結果をネットワークトラフィックの他の評価に比較するステップと、
該統計的なモデルを該他の評価と相関付けするため、該変更されていないパラメータからなるセットを使用した該シミュレーションの結果に基づいて該統計的なモデルを調整するステップと、
を更に備える付記１記載の方法。
（付記１２）
ネットワークトラフィックを評価するロジックであって、該ロジックはメディアにエンコードされており、実行されたときに、
ネットワークのネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布を含むパラメータからなるセットを識別するため、ネットワークのノードにより記憶されるユーザアクティビティに関する複数のサンプルを含むネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析し、
該パラメータからなるセットを使用して、該ネットワーク領域間の結合性を数学的に予測する該ネットワークの統計的なモデルを生成し、
該セット内の少なくとも１つのパラメータを変更し、
変更されたパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用して、該ネットワークをシミュレートし、
該ネットワークの管理で使用するため、該シミュレーションの結果を提供する、
ために動作可能であることを特徴とするロジック。
（付記１３）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析することは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ユーザアクティビティのサンプルを受信して分析することを備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１４）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析することは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するためのサンプルを記憶するキャッシュ情報、及びユーザが該ネットワークに接続する時間量を受信して分析することを備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１５）
該パラメータからなるセットを識別するため該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析することは、該ネットワーク領域内のネットワークロケーションに変換されるネットワークアドレスを識別するため、該ネットワークに関連するピアツーピアネットワーク上のピアからの情報の要求、及び該情報の要求に対する応答、並びに該ピアツーピアネットワーク上のピアにより記憶されているデータファイルの分布を受信して分析することを備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１６）
該パラメータからなるセットを識別するための該ネットワークに関連する結合性に関する情報を受信して分析することは、該ネットワークに接続するためのブロードバンド技術及びモデム技術に関する相対的な使用を識別するため、該ネットワークに関する公開された情報を受信して分析することを備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１７）
該統計的なモデルは、該ネットワークのユーザが該ネットワーク領域にアクセスする統計的な確率を含む遷移行列を備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１８）
該ネットワーク領域にわたるネットワークリソースの分布は、地理的な領域にわたるネットワークサーバの地理的な分布を備える、
付記１２記載のロジック。
（付記１９）
該サンプルは、該ユーザアクティビティに関連するデータ転送の発信地と目的地のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）及びインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレスを含むネットワークアドレスを識別し、該ユーザアクティビティは、ウェブサーフィン、インスタントメッセージ、及び電子メールトランザクションを含む、
付記１２記載のロジック。
（付記２０）
該パラメータからなるセットは、ネットワークトポロジー及びユーザポピュレーションをさらに含み、該ネットワークトポロジーは、該ネットワークでデータを転送するために該ネットワークにより使用されるネットワークエレメントの物理的及び仮想的な特性を含む、
付記１２記載のロジック。
（付記２１）
該セット内の少なくとも１つのパラメータを変更することは、該ネットワークに関連するユーザポピュレーションを増加することを備え、該変更されたパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートすることは、増加されたユーザポピュレーション及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートすることを備える、
付記１２記載のロジック。
（付記２２）
変更されていないパラメータからなるセット及び該統計的なモデルを使用してネットワークをシミュレートすることと、
該変更されていないパラメータからなるセットを使用して該シミュレーションの結果をネットワークトラフィックの他の評価に比較することと、
該統計的なモデルを該他の評価と相関付けするため、該変更されていないパラメータからなるセットを使用した該シミュレーションの結果に基づいて該統計的なモデルを調整することと、
を更に動作可能である付記１２記載のロジック。
（付記２３）
ネットワークトラフィックを管理する方法であって、
ピアツーピアネットワーク上のピア間のピアツーピア通信を分析するステップと、
該ピアツーピア通信に基づいて、該ピアのネットワークアドレス、該ピアツーピアネットワーク内のピアの分布、該ピアにより記憶されるデータファイルの分布を含むピアツーピア情報を識別するステップと、
第一のピアから第二のピアに送出された制御メッセージをインターセプトするステップと、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
（付記２４）
該ピアツーピア情報を使用して、該ピアツーピア情報に基づいた該制御メッセージへの適切な変更を示唆する該ネットワークの数学的なモデルを生成するステップをさらに備え、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップを含む、
付記２３記載の方法。
（付記２５）
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の距離は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の距離よりも短く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
付記２４記載の方法。
（付記２６）
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の帯域幅は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の帯域幅よりも長く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
付記２４記載の方法。
（付記２７）
該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するステップを更に備え、該第三のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑は、該第二のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑よりも少ない、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信するステップを含む、
付記２４記載の方法。
（付記２８）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、該第一のピアと同じネットワーク領域に位置される第三のピアに該制御メッセージを再送信するために該制御メッセージを変更するステップを含む、
付記２３記載の方法。
（付記２９）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、該第一のピアにより要求されるデータファイルが該第一のピアに送信される時間を制御するステップを含む、
付記２３記載の方法。
（付記３０）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、該第一のピアと同じネットワーク領域に位置されるピアを識別する、該制御メッセージに対する応答を発生するステップと、要求されたデータファイルを記憶するステップとを含む、
付記２３記載の方法。
（付記３１）
該ピアの分布は、少なくとも１つのピアからなるセットに関連するピアツーピアの少なくとも１つのネットワーク領域を識別する、
付記２３記載の方法。
（付記３２）
該制御メッセージは、特定のデータファイルの該第一のピアへの送信を要求する、
付記２３記載の方法。
（付記３３）
該制御メッセージは、特定のデータファイルを記憶するピアからなるリストを要求する、
付記２３記載の方法。
（付記３４）
該ピアツーピア通信に基づいて該ピアに関連する帯域幅の情報を識別するステップを更に備え、該ピアツーピア通信に基づいて該制御メッセージを変更するステップは、少なくとも部分的に該帯域幅情報に基づいて該制御メッセージを第三のピアに再送信するステップを含む、
付記２３記載の方法。
（付記３５）
該ピアツーピアネットワークのサブネットワーク内のスーパーピアとして第二のピアを識別するステップを更に備え、該スーパーピアは、ピア間でのデータファイルの要求を送信する、
付記２３記載の方法。
（付記３６）
ネットワークトラフィックを管理するロジックであって、該ロジックはメディアにエンコードされており、実行されたときに、
ピアツーピアネットワーク上のピア間のピアツーピア通信を分析し、
該ピアツーピア通信に基づいて、該ピアのネットワークアドレス、該ピアツーピアネットワーク内のピアの分布、該ピアにより記憶されるデータファイルの分布を含むピアツーピア情報を識別し、
第一のピアから第二のピアに送出された制御メッセージをインターセプトし、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更する、
ために動作可能であることを特徴とするロジック。
（付記３７）
実行されたときに、該ピアツーピア情報を使用して、該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージへの適切な変更を示唆する該ネットワークの数学的なモデルを生成するために更に動作可能であり、
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更することは、該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記３８）
実行されたときに、該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するために更に動作可能であり、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の距離は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の距離よりも短く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更することは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記３９）
実行されたときに、該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するために更に動作可能であり、該第一のピアと該第三のピアとの間の第一の帯域幅は、該第一のピアと該第二のピアとの間の第二の帯域幅よりも長く、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更するステップは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記４０）
実行されたときに、該数学的なモデルを使用して該ピアツーピアネットワークの第三のピアを識別するために更に動作可能であり、該第三のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑は、該第二のピアに関連するネットワーク領域におけるネットワークの混雑よりも少なく、
該数学的なモデルにより示唆されたように該制御メッセージを変更することは、該第三のピアに該制御メッセージを再送信することを含む、
付記３７記載のロジック。
（付記４１）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更することは、該制御メッセージを第三のピアに再送信するために該制御メッセージを変更することを含み、該第三のピアは、該第一のピアと同じネットワーク領域に位置される、
付記３６記載のロジック。
（付記４２）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更することは、該第一のピアにより要求されるデータファイルが該第一のピアに送信される時間を制御することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記４３）
該ピアツーピア情報に基づいて該制御メッセージを変更することは、該第一のピアと同じネットワーク領域に位置されるピアを識別する、該制御メッセージに対する応答を発生すること、及び要求されたデータファイルを記憶することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記４４）
該ピアの分布は、少なくとも１つのピアからなるセットに関連するピアツーピアネットワークの少なくとも１つのネットワーク領域を識別する、
付記３６記載のロジック。
（付記４５）
該制御メッセージは、特定のデータファイルの該第一のピアへの送信を要求する、
付記３６記載のロジック。
（付記４６）
該制御メッセージは、特定のデータファイルを記憶するピアからなるリストを要求する、
付記３６記載のロジック。
（付記４７）
実行されたときに、該ピアツーピア通信に基づいて該ピアに関連する帯域幅の情報を識別するために更に動作可能であり、該ピアツーピア通信に基づいて該制御メッセージを変更することは、少なくとも部分的に該帯域幅情報に基づいて該制御メッセージを第三のピアに再送信することを含む、
付記３６記載のロジック。
（付記４８）
実行されたときに、該ピアツーピアネットワークのサブネットワーク内のスーパーピアとして第二のピアを識別するために更に動作可能であり、該スーパーピアは、ピア間でのデータファイルの要求を送信するために動作可能である、
付記３６記載のロジック。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の各種実施の形態に従って動作するモニタを含むネットワークを例示する図である。
【図２】本発明の１実施の形態に従って動作するピアツーピアモニタを含むピアツーピアネットワークを例示する図である。
【図３】モニタの機能コンポーネントを例示するブロック図である。
【図４】ネットワークトラフィックを評価及び管理する方法を例示するフローチャートである。
【図５】ピアツーピアネットワークに関連するネットワークトラフィックを評価及び管理する方法を例示するフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１０：ネットワーク
１２ａ〜ｃ：ネットワーク領域
１４ａ〜ｃ：アグレゲータ
１６ａ〜ｃ：ピア
１８：モニタ
２０：ネットワークインタフェース
２２：コントローラ
２４：メモリ
２６：ユーザインタフェース
５０：ピアツーピアネットワーク
５２：サブネットワーク
５４ａ〜ｂ：ノーマルピア
５６ａ〜ｂ：スーパーピア
５８：ピアツーピアモニタ
【図１】
2005278176.tif 000011
【図２】
2005278176.tif 000012
【図３】
2005278176.tif 000013
【図４】
2005278176.tif 000014
【図５】
2005278176.tif 000015