(57)【要約】【課題】変化するネットワーク・パラメータに適応することができ、ネットワーク状態を正確に規定するのに使用可能な伝送パラメータを測定することができる、ネットワークの特性を調べる手法を提供する。【解決手段】試験対象のパケット網のネットワーク状態の特性を調べるためのパケット網アナライザ・システムが提供される。該システムは、第１のクライアント・アナライザ（１１０）に通信可能なように結合されたホスト・アナライザ（１０５）を備える。ホスト・アナライザは、第１のクライアント・アナライザによってホスト・アナライザに供給される生のデジタル・データを処理し、第１のクライアント・アナライザに接続された試験対象パケット網の特性を調べるニューラル処理モジュールを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のクライアント・アナライザ（１１０）に通信可能なように結合されたホスト・アナライザ（１０５）を備えるパケット網アナライザ・システム（１００）であって、
前記ホスト・アナライザは、前記第１のクライアント・アナライザによって該ホスト・アナライザに供給される生のデジタル・データを処理し、該第１のクライアント・アナライザに接続された試験対象パケット網（１２０）の特性を調べるニューラル処理モジュール（４１０）を有する、
パケット網アナライザ・システム。
【請求項２】
前記ホスト・アナライザ（１０５）は、
前記第１のクライアント・アナライザから前記生のデジタル・データを受信するデータ収集要素（４２５）と、
前記生のデジタル・データから、選択されたデータ・セットを生成するデータ選択要素（４２０）と、
前記選択データ・セットを処理して、正規化データ・セットを生成するデータ処理要素（４１５）とを備え、
前記ニューラル処理モジュール（４１０）は、前記正規化データ・セットを処理して、１組の規則性および関連性を生成し、
さらに、該パケット網アナライザ・システムは、
前記１組の規則性および関連性を使用して、前記選択データ・セットから、データ・マイニングされたデータ・セットを生成するデータ・マイニング・モジュール（４０５）を備え、該データ・マイニングされたデータ・セットを使用して、前記試験対象パケット網（１２０）の特性が調べられる、
請求項１に記載のパケット網アナライザ・システム。
【請求項３】
前記ニューラル処理モジュール（４１０）は、ＡＲＴを使用して、前記正規化データ・セットを処理し、
前記１組の規則性および関連性は、修正されたＣＨＡＩＤ方式を使用して、前記ニューラル処理モジュールによって生成される、
請求項２に記載のパケット網アナライザ・システム。
【請求項４】
前記第１のクライアント・アナライザ（１１０）は、ＸＭＬを使用して、前記試験対象パケット網（１２０）の前記生のデジタル・データを前記データ収集要素（４２５）に転送する、
請求項３に記載のパケット網アナライザ・システム。
【請求項５】
前記ホスト・アナライザ（１０５）の前記データ収集要素（４２５）は、ＸＭＬを使用して、パケット網（１１５）を介して前記ホスト・アナライザと前記第１のクライアント・アナライザ（１１０）を通信できるように結合するＨＴＴＰサーバを備え、
前記第１のクライアント・アナライザは、ＸＭＬを使用して、前記試験対象パケット網（１２０）の前記生のデジタル・データを前記ホスト・アナライザに転送する、
請求項２に記載のパケット網アナライザ・システム。
【請求項６】
試験対象パケット網を解析する方法であって、
試験対象パケット網から得られる生のデジタル・データを受信するステップと、
前記受信した生のデジタル・データから、選択されたデータ・セットを生成するステップと、
前記選択データ・セットから、正規化データ・セットを生成するステップと、
ニューラル・ネットワークにおいて前記正規化データ・セットを処理し、１組の規則性および関連性を生成するステップと、
前記１組の規則性および関連性を使用して、前記選択データ・セットにデータ・マイニング操作を施し、データ・マイニングされたデータ・セットを生成するステップと、
前記データ・マイニングされたデータ・セットを使用して、前記試験対象パケット網の特性を調べるステップと、
を含む、方法。
【請求項７】
前記生のデジタル・データを受信するステップは、伝送プロトコルとして、ＨＴＴＰを介してＸＭＬを使用することを含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記正規化データ・セットは、ＡＲＴを使用して生成され、
前記１組の規則性および関連性は、修正されたＣＨＡＩＤ方式を使用して生成される、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記試験対象パケット網の特性を調べるステップは、さらに、
前記試験対象パケット網を介したデータ・パケット伝送のパフォーマンス基準を生成するステップを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記試験対象パケット網は、ＩＰネットワークである、
請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、パケット網の特性を調べる手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワークは、一般に、２つの明確なカテゴリ、すなわち、回路交換網およびパケット交換網に分類されることができる。公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）は、回路交換網の一例であり、インターネットは、パケット交換網の一例である。パケット交換網の他の例としては、ＰＣのローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）および企業のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）がある。
【０００３】
パケット交換網では、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）およびイーサネットのような伝送プロトコル、ハイパーテキスト・マークアップ・ランゲージ（ＨＴＭＬ）および拡張可能マークアップ・ランゲージ（ＸＭＬ）のような言語プロトコルを含む、多数のプロトコルが用いられる。インターネットのようなパケット交換網は、データ・パケットを転送するのに様々なフォーマットおよびプロトコルを使用して、異種アプリケーションに対して適応性があることに強みがあるが、この異種アプローチは、ネットワーク全体を構成するさまざまなサブネットの転送品質の特性を調べるのに問題点となることがわかっている。この問題点の一部は、パケット交換網の一方の端部から生じ、その宛先に到達する前に複数のネットワーク・リンクを介して転送されるデータ・パケットに関連した、フォーマットの変換プロセスで発生するエラーに起因するものである。
【０００４】
こうしたプロセスの一例として、ＰＣは、ＬＡＮを介してウェブ・サーバに転送されるイーサネット・フォーマットのデータ・パケットを生成することがあり、ここで、ウェブ・サーバは、該データ・パケットを抽出し、ＴＣＰリンクを介して転送されるＩＰパケットに再フォーマットする。このＴＣＰリンクは、非同期転送モード（ＡＴＭ）フォーマットを使用する中間リンクを含むことがあり、その場合には、該ＴＣＰ／ＩＰデータ・パケットをＡＴＭフォーマットに変換しなければならない。続いて光ファイバ・リンクを介して伝送されることがあり、その場合には、該ＡＴＭセルを同期式光ネットワーク（ＳＯＮＥＴ）・フォーマットのようなフォーマットに変換することが必要になる。受信端では、ＳＯＮＥＴ、ＡＴＭ、および、ＴＣＰ／ＩＰフォーマットは、ＰＣのような受信装置が元の伝送データ・パケットを抽出するのに使用可能なフォーマットに、適正に変換されなければならない。一般に、このフォーマット変換プロセスによって、装置における伝送の不具合や、１つ以上の中間ネットワークの伝送リンクの障害に起因するエラーが、受信データ・パケットに生じることになる。
【０００５】
パケット交換網における端末間の経路の障害の原因を探って、このような欠陥のある中間ネットワークを識別することは、フォーマット変換および様々なパラメータの測定を必要とする困難な仕事である。この仕事は、パケット交換網において中間ネットワークを介して伝送されるデータ・パケットの量が厖大であるため、さらに困難になる。こうした大量のデジタル・データを処理して、伝送の障害、とりわけ、不定期にしか生じない障害を識別することは、一般に不正確なものとなる。
【０００６】
また、インターネットのような大パケット交換網は、現在用いられている伝送リンクに障害が生じると、代替伝送経路を提供する能力に強みがある。この障害は、例えば、ルータにおけるハードウェア障害、または、パケット交換ノードを介したデータ・ビットの過剰な流れによるトラフィック輻輳に起因して、生じることがある。固定した端末間の伝送リンクの性能については、ある程度の信頼度でその特性を調べることができるが、代替交換経路を導入すると、こうしたネットワークの特性を調べる作業がいっそう困難になる。例えば、ある特定の交換経路に、ある一定の時間期間にわたって計測可能なビット誤り率（ＢＥＲ）がある場合、その後の或る時間間隔中に、同じ交換経路についてのＢＥＲが変化することがある。ここで、何らかの代替交換経路を導入すると、その代替交換経路のＢＥＲが、前回利用した経路のＢＥＲと異なる可能性があり、また、新しいＢＥＲ値と、前回の経路で前回測定したＢＥＲ値との相関が不明瞭で、時間と共に変化することもある。
【０００７】
従って、固定端末間の伝送リンクの特性を調べることは、それ自体困難な仕事であるが、代替交換経路を導入すると、さらに複雑で、信頼できないものになる。固定のしきい値を使用してこうしたパケット交換網のＢＥＲ性能を測定するネットワーク・アナライザは、このような測定技術を使用する限り、パケット交換網の特性を調べるには不適切である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、変化するネットワーク・パラメータに適応することができ、ネットワーク状態を正確に規定するのに使用可能な伝送パラメータを測定することができる、ネットワークの特性を調べる手法を提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、一般に、パケット網の特性を調べることに関する。より具体的には、本発明は、ニューラル・ネットワーク技術を用いて、異種パケット網を伝搬してきた生の（未処理の）デジタル・データを解析することにより、試験対象のパケット網のネットワーク状態の特性を調べることに関する。こうしたシステムの１つは、典型的なアナライザ・システムにより、広く簡潔に述べられることができ、該アナライザ・システムは、ホスト・アナライザから生のデジタル・データを受信するデータ収集要素、該生のデジタル・データから選択されたデータ・セットを生成するデータ選択要素、該選択されたデータ・セットを処理して、正規化データ・セットを生成するデータ処理要素、該正規化データ・セットを処理して、１組の規則性および関連性を生成するニューラル処理モジュール、該規則性および関連性を使用して、該選択されたデータ・セットから、試験対象のパケット網の特性を調べるのに用いられる、データ・マイニングされたデータ・セットを生成するデータ・マイニング・モジュールを備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に、図面に例示されているいくつかの実施形態について詳細に説明する。以下では、これらの図面を参照した説明が行われるが、本明細書に開示される実施形態に制限することを意図したものではなく、特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲内に含まれるすべての代替、修正、および同等の実施形態を網羅することを意図している。
【００１１】
インターネットのようなパケット網に対する各種フォーマットの使用に関連した問題の影響を軽減するため、さまざまな解決法が存在するが、現在用いることの可能な解決法の１つでは、拡張可能マークアップ・ランゲージ（ＸＭＬ）が言語プロトコルとして使用される。ＳＧＭＬから派生したＸＭＬによれば、ユーザ定義文書の柔軟性に富んだ開発が可能になるだけでなく、インターネットによってデータを伝送するためのロバスト（robust）なメカニズムの柔軟性に富んだ開発が可能になる。こうしたデータには、中央の監視装置または解析装置から、遠隔に配置された装置およびネットワークに対して実施される様々な測定に関連した遠隔測定(telemetry)データを含むファイルが含まれてもよい。
【００１２】
パケット網に関連して、遠隔測定には、遠隔地で大量のデジタル・データを取得し、１つ以上のパケット網によって伝送し、１つ以上のデータ解析場所で受信することが必要になる。こうした大量のデジタル・データを解析して、遠隔測定される装置またはネットワークの特性に関連した有用な情報を抽出する作業は、抽出されるべき情報の性質に依存する。例えば、一例では、遠隔ネットワークによって伝送される１つ以上のデータ・パケットのＢＥＲを使用して、その遠隔ネットワークの伝送品質の特性を調べることができる。他の例では、１つ以上のＡＴＭセルに含まれるヘッダ情報を使用して、伝送リンクの特性を調べることができる。
【００１３】
ＢＥＲを、特性を調べること(characterization)に使用する場合、データ・アナライザは、合／否の基準としてＢＥＲしきい値を設定することができ、遠隔測定を受けるＢＥＲがこの予め設定された値を超えると、障害を報告する。遠隔測定を受ける遠隔ネットワークのＢＥＲが、該遠隔ネットワークの様々な時間および条件によって左右される可変性を持つ場合、こうした固定のＢＥＲしきい値の設定では、遠隔ネットワークの伝送特性の検証が不十分となるおそれがある。可変ＢＥＲを生じさせることとなる状態には、インターネットのようなパケット網をデータ・パケットが伝搬するのに通らなければならないおそれのある代替データ経路が潜在的に多く存在する状態が含まれる。
【００１４】
異種パケット網を伝搬したデータ・パケットのエラー解析に、ほぼ不変のしきい値を用いることに起因する、非効率的な先行技術による解決法とは異なり、本発明では、ニューラル・ネットワーク技術を取り入れて、適応性のあるエラーしきい値を識別して使用する。こうしたニューラル・ネットワーク技術は、大量のデータの不明瞭な挙動パターンを学習してそれに適応するアルゴリズムを含む。
【００１５】
好ましい実施形態では、フォーマット問題は、ＸＭＬの使用によって対処されるが、ネットワークの特性を調べるという問題は、以下の記述において図面を参照しながら詳細に説明されるように、データ・アナライザにニューラル・ネットワーク技術を使用することによって対処される。
【００１６】
図１には、試験対象のパケット網（ＰＮＵＴ）１２０に接続されている第１のクライアント・アナライザ１１０に接続されたホスト・アナライザ１０５を備えるパケット網アナライザ・システム１００の実施形態が示されている。ＰＮＵＴ１２０は、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、または、インターネットのサブネットのような様々なタイプのパケット交換網を包括的に表している。ＰＮＵＴ１２０は、ＰＣ、スイッチ、ルータ、デジタル・ループ搬送（ＤＬＣ）だけでなく、より対線、同軸ケーブル、光ファイバ・リンク、無線リンク、および、セルラ・リンクを含むことができる伝送リンクといった、様々なタイプのネットワーク構成要素を含むことができる。
【００１７】
ＰＮＵＴ１２０に接続された第１のクライアント・アナライザ（ＦＣＡ）１１０は、ハードウェアおよびソフトウェアの構成を備える何らかのタイプの装置を用いて、いくつかのやり方で実現されることができる。ＦＣＡ１１０は、ＰＮＵＴ１２０とのインターフェースをとり、ＰＮＵＴ１２０から生の（raw, 未処理の）デジタル・データを収集して処理するよう調整されている収集ハードウェアおよびソフトウェアによって構成される専用の試験装置であることができる。代替的に、ＦＣＡ１１０は、パケット・スイッチ、ルータ、デジタル加入者ループ・アクセス・マルチプレクサ（ＤＳＬＡＭ）、または、アナライザの機能を実現するよう構成されたＤＬＣのような装置であってもよい。
【００１８】
パケット網１１５は、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、または、ＰＳＴＮのような様々なタイプのパケット交換網を包括的に表している。パケット網１１５は、スイッチ、ルータ、ＤＬＣ、および、伝送リンクのようなネットワーク構成要素を備える。伝送リンクは、より対線、同軸ケーブル、光ファイバ・リンク、無線リンク、および、セルラ・リンクを含む。
【００１９】
ホスト・アナライザ１０５は、パケット網１１５を介してＦＣＡ１１０との通信を行い、ＦＣＡ１１０によって伝送された生のデジタル・データを受信する。ＦＣＡ１１０と同様、ホスト・アナライザ１０５は、ハードウェアおよびソフトウェア構成を備える何らかのタイプの装置を用いて、いくつかのやり方で実現されることができる。ホスト・アナライザには、他の図を参照して後述される、ニューラル・ネットワーク解析およびデータ・マイニングの技術が取り入れられている。ホスト・アナライザ１０５とＦＣＡ１１０との通信は、ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）・プロセスを使用して実施される。このプロセスについては、ＰＮＵＴ１２０に関連したテスト・データをホスト・アナライザ１０５が得るための典型的な方法を示す下記の説明によって理解されるであろう。
【００２０】
このテスト・データ収集プロセスに関連づけられた独自のＵＲＬが、ホスト・アナライザ１０５およびＦＣＡ１１０に対して与えられる。ホスト・アナライザ１０５は、このＵＲＬを利用して、ＦＣＡ１１０に対するハイパー・テキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）・コネクションを確立する。次に、ホスト・アナライザ１０５は、ＦＣＡ１１０に対して、「測定開始」要求文書を伝送する。この文書を受信すると、ＦＣＡ１１０は、要求の信憑性を確かめてから該文書の処理を行い、テストに関連したガイドラインを得る。該ガイドラインには、測定手順および実施されるべき測定の種類といった、様々なパラメータが含まれている。ＦＣＡ１１０は、次に、第２のＵＲＬ情報をホスト・アナライザ１０５に提供する。ホスト・アナライザ１０５は、「取得」コマンドを発行し、この第２のＵＲＬを使用して、ホスト・アナライザ１０５とＦＣＡ１１０との間のデータ接続を開始する。
【００２１】
ＦＣＡ１１０は、ライン・インターフェース、伝送プロトコル、および測定ツールのような、適切なハードウェアおよびソフトウェアを使用して、ＰＮＵＴ１２０から、テスト・データおよび／またはトラフィック・データを収集する。測定ツールは、例えば、ＰＮＵＴ１２０に接続されるテスト・ソフトウェア、テスト・ユニット、およびテスト・プローブを含む。テスト／トラフィック・データは、次に、ＸＭＬ伝送フォーマットを用いて、ＦＣＡ１１０によってホスト・アナライザ１０５に伝送される。ホスト・アナライザ１０５による関連データの収集および記憶が済むと、ホスト・アナライザ１０５によって、ＸＭＬを用いた測定停止文書が発行され、これが、ＦＣＡ１１０に伝送される。こうして、テスト・トランザクションが終了する。ホスト・アナライザ１０５は、同様のプロセスを使用して、他のクライアント・アナライザに接続された他のＰＮＵＴからのデータにアクセスすることもできる。ＦＣＡ１１０が、ＰＮＵＴ１２０からのトラフィック・データの解析／処理を行い、テスト・データを生成してから、ホスト・アナライザ１０５に該テスト・データを伝送することもできる、ということは理解されるであろう。代替的に、ＦＣＡ１１０は、ＰＮＵＴ１２０からホスト・アナライザ１０５に直接トラフィック・データを伝送するパイプ（conduit）として動作することもできる。
【００２２】
図２には、ＰＮＵＴ２３５の伝送パラメータの特性を調べるパケット網アナライザ・システム２００のもう１つの実施形態が示されている。ＰＮＵＴ２３５は、この図では、その伝送パラメータがホスト・アナライザ１０５において特性が調べられることになる、企業ＬＡＮとして示されている。図１を参照して説明したＦＣＡ１１０と同様、第３のクライアント・アナライザ（ＴＣＡ）２３０は、ＰＮＵＴ２３５とインターフェースをとる。第２のクライアント・アナライザ（ＳＣＡ）２２０は、ＴＣＡ２３０によって取得され、企業ＷＡＮ２２５を介して転送されてきた生のデジタル・データを受信するのに使用される。ＳＣＡ２２０は、次に、インターネット２１５を介して、該生のデジタル・データをホスト・アナライザ１０５に転送する。インターネット２１５は、図１の包括的なパケット網１１５の一例である。ホスト・アナライザ１０５と第３のクライアント・アナライザ２３０との間の通信は、図１のホスト・アナライザ１０５および第１のクライアント・アナライザ１１０を参照して説明したものと同様に、ＵＲＬ型の通信セットアップを使用して実現される。この応用例の場合、第２のクライアント・アナライザ２２０は、ホスト・アナライザ１０５に関連づけられたパケット網関連のテスト機能を必ずしも提供するとは限らないネットワーク構成要素として動作する。
【００２３】
図１のＰＮＵＴ１２０が、図２ではパケット網２４０と改称して示されているという点に留意されたい。これは、この例では、このネットワークが試験対象パケット網として指定されていないからである。
【００２４】
図３には、図１および図２のパケット網アナライザ・システムのような、パケット網アナライザ・システムで用いられるクライアント・アナライザ３０５のいくつかの構成要素が例示されている。クライアント・アナライザ３０５は、図１および図２で、第１のクライアント・アナライザ、第２のクライアント・アナライザ、および、第３のクライアント・アナライザというように具体的な名称で言及されたが、これらの具体的な名称を用いて、それらの特定の構成におけるクライアント・アナライザの動作を説明する。
【００２５】
クライアント・アナライザ３０５は、典型的には、図１のＰＮＵＴ１２０のようなＰＮＵＴから生のデジタル・データを取得するのに用いられるハードウェアおよび／またはソフトウェアにより実現される取得ユニット３３０を含む。取得ユニット３３０に生のデジタル・データを提供するのに用いることができる、ＰＮＵＴ内に含まれる構成要素の一例として、ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）が割り当てられたルータがある。クライアント・アナライザ３０５は、ＨＴＴＰおよびＸＭＬのようなメカニズムと共に、このＵＲＬを使用して、ルータとの通信を行い、生のデジタル・データを取得する。クライアント・アナライザ３０５は、さらに、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの形態をなす試験器アプリケーション３２５を含み、該試験器アプリケーション３２５は、該生のデジタル・データに対して何らかの処理およびフォーマット機能を実施する。その後、ＸＭＬ  ＡＰＩ３２０のようなアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を使用して、ネットワーク・トランスポートＡＰＩ３１５による伝送のために、該生のデジタル・データをフォーマットする。ネットワーク・トランスポートＡＰＩ３１５は、ＨＴＴＰを使用して、ＸＭＬ  ＡＰＩ３２０から受信したＸＭＬフォーマットされたデータを、パケット網１１５（図１）、企業ＷＡＮ２２５（図２）、または、インターネット２１５（図２）のようなパケット網に伝送することができる。
【００２６】
図４には、図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムに用いられるホスト・アナライザ１０５のいくつかの構成要素が例示されている。データ収集要素４２５は、パケット網１１５（図１）またはインターネット２１５（図２）のようなパケット網に対して、ホスト・アナライザ１０５のインターフェースをとる。該パケット網からＨＴＴＰを介して、ＸＭＬのようなフォーマットの生のデジタル・データを受信すると、データ収集要素４２５は、該生のデジタル・データを抽出して、該データを、データ選択要素４２０に供給する。データ選択要素４２０は、データ処理要素４１５における処理に備えて、該生のデジタル・データのサブセット（一部）を選択する。該サブセットの選択は、ＰＮＵＴの伝送パラメータの特性を調べるのに使用されるＰＮＵＴの１つ以上のパラメータに基づいて行われる。こうしたパラメータには、ＢＥＲ、ＣＲＣエラー、帯域幅、データ・スループット・レート、輻輳パラメータ、データ・バッファ・パラメータ、ホップ数、待ち時間、ハードウェア障害、および、サービス品質が含まれる。
【００２７】
データ処理要素４１５は、該生デジタル・データについて選択されたサブセットを受信し、このサブセットに作用して、フィルタリングおよび正規化といった機能を実施する。いくつかある機能の１つであるフィルタリング機能は、選択されたサブセットにおける望ましくないデータ・ビットを除去することによって、解析効率を改善するのに実施されることができる。正規化機能は、典型的には、データの選択されたサブセットが複数のソースから得られる場合に生じるおそれのある、広範囲にわたって変動する値（ばらつき）を吸収するために実施される。例えば、図２を参照すると、ホスト・アナライザ１０５は、パケット網２４０の特性を調べるため、ＦＣＡ１１０から生のデジタル・データを受信することができ、また、企業ＷＡＮ２３５の特性を調べるため、ＳＣＡ２２０から生のデジタル・データを受信することができる。生のデジタル・データにおいて問題となるパラメータが、欠落パケットのレートである場合、具体例として述べれば、ＦＣＡ１１０からの１００万ビットに２０ビットの欠落が生じており、ＳＣＡ２２０からの分についてはキロビット当たり６００ビットの欠落が生じている場合、この２つのパラメータは、キロビット当たりの欠落ビット数という「正規化」された共通のレートに変換されることができる（ただし、該正規化されたレートが、ニューラル処理モジュール４１０における処理にとって望ましければ）。
【００２８】
より一般的に言えば、正規化プロセスは、特性を調べることを必要とする１つ以上のＰＮＵＴから受信したデータ・サブセットにおいて問題となるパラメータ値の下限と上限を指定する。
【００２９】
ニューラル処理モジュール４１０は、不明瞭なパターン・シーケンスを識別することになる訓練入力(training input)として、データ処理要素４１５から生のデジタル・データの正規化されたサブセットを受け取り、その後、１つ以上の規則性および関連性(rules and relationships)の情報を抽出する。該抽出プロセスでは、高速な適応技術および学習技術によって情報を学習するニューラル・ネットワーク・アルゴリズムが使用される。ニューラル処理モジュール４１０については、図６を用いて詳述する。
【００３０】
データ・マイニング・モジュール４０５は、ニューラル処理モジュール４１０から規則性および関連性の情報を受け取って、それを、生のデジタル・データの選択サブセットに適用することによって、データ・マイニング(data mining)操作を実施する。クライアント・アナライザによってホスト・アナライザに送られるトラフィック・データから導き出された情報を使用して生成された、該データ・マイニング操作の結果が、試験対象パケット網のネットワークの特性を示す（特徴づける）情報を提供する。データ・マイニング・モジュール４０５は、図４において、ホスト・アナライザ１０５の内部に含まれるように示されているが、代替の実施態様では、ホスト・アナライザ１０５の外部に配置されたシステム内において、該データ・マイニング・プロセスを実施することができる。
【００３１】
ニューラル処理モジュール４１０は、データ・マイニング・モジュール４０５と共に、さまざまな時間期間にわたって、ＰＮＵＴに関連したパフォーマンス・パターンを学習し記憶することによって、先行技術による解決手法ではほとんど検出することができなかった可変のトラフィック・エラー状態下であっても、動的なネットワークの特性を調べることを可能にするシステムを提供する。こうしたエラー状態の一例としては、パケット網におけるブロードキャスト・ストーム(broadcast storm)によって生じるアプリケーション層の問題が考えられる。この問題は、ウェブ・サーバからの遅い応答時間という形で現れることがある。こうした状況において、ホスト・アナライザ１０５は、１つ以上のクライアント・アナライザを使用して、ＰＮＵＴに関連づけられた１つ以上のネットワーク・セグメントから、テスト・データおよび／またはトラフィック・データを取得する。このデータは、さらに、データ・マイニング・モジュール４０５において以前に生成された規則性および関連性の情報を用いて解析され、「正常」な挙動からの偏差がチェックされる。例えば、ＰＮＵＴのある特定のネットワーク・セグメントに沿った現在のビット誤り率または平均ジッタが、前に規則性および関連性の情報を生成する際に観測された値より高いことが観測されると、ホスト・アナライザ１０５は、ＰＮＵＴのどのネットワーク構成要素が、該エラー状態に影響を及ぼした可能性が最も高いかを、識別することができる。
【００３２】
図５には、図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムで用いられるデータ収集要素４２５のいくつかの構成要素が例示されている。いくつかの実施形態を使用して、データ収集要素４２５の機能を実現することができるが、図５には、物理層インターフェースとして、ＨＴＴＰを介してＸＭＬを使用する典型的な実施形態の１つが示されている。ＨＴＴＰフォーマットの代わりに用いることができるいくつかの代替フォーマット、並びに、ＸＭＬの代わりに用いることができるいくつかの代替言語が存在することは理解されよう。図１を参照すると、ホスト・アナライザ１０５の一部をなすデータ収集要素４２５（図示せず）の内部には、ネットワーク・トランスポート層５２０（図示せず）が含まれている。ネットワーク・トランスポート層５２０は、パケット網１１５に配置されたクライアントから、生のデジタル・データを収集するためのインターフェースを提供する。
【００３３】
データ収集プロセスの一例において、ルータのようなクライアントは、典型的には、データ収集要素４２５がＨＴＴＰコネクションを確立するＵＲＬを含む。このコネクションが確立されると、クライアントは、ユーザ名およびパスワードと共に、ＸＭＬ文書を送る。認証ルーチンの実施後、データ収集要素４２５は、受信したＸＭＬ文書を構文解析して、生のデジタル・データを抽出する。その後、該生のデジタル・データは、データ記憶装置５１０に記憶される。データ記憶装置５１０に記憶された生のデジタル・データは、その後、データ選択要素４０（図４に示す）によってアクセスされることができる。
【００３４】
図６には、図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムに用いられるニューラル処理モジュール４１０のいくつかの構成要素が例示されている。ニューラル学習モジュール６２５は、高速ニューラル分類器６２０と共に、ニューラル学習アルゴリズムを使用して、ニューロン・ネットワークを生成する。ここで、一般に多層構造をなすよう構成されるニューロン間の接続経路によって、ニューラル処理モジュール４１０の他のブロックで用いられる情報が提供される。ニューラル学習アルゴリズムの一例では、適応共鳴理論（ＡＲＴ; adaptive resonance theory）および該ＡＲＴから派生したものが用いられる。ＡＲＴアーキテクチャは、任意のシーケンスをなす２値入力パターンから認識コードを学習するための安定したプロセスを提供する。こうしたアーキテクチャでは、例えば、第１層と第２層を構成するニューロン間におけるコネクションの重みを変えることによって、入力パターンが符号化される。第２層から高い層に含まれるニューロンは、ニューラル学習モジュール６２５および高速ニューラル分類器６２９における訓練プロセスの一部として、動的に付加される。
【００３５】
ＲｎＲ（規則性および関連性）抽出モジュール６１５は、ニューラル学習モジュール６２５に供給される入力データと、高速ニューラル分類器６２０からの出力データとを調べ、生成されたニューロン・ネットワークの入力ニューロンと出力ニューロンの間の関連性を抽出する。この抽出プロセスは、さまざまな方法を利用して実施されることができる。こうした方法の１つが、修正されたカイ・スクエアド・オートマチック・インタラクション・ディテクター（a modified ＣＨＡＩＤ：a modified Chi-squared automatic interaction detector）法である。この方法の場合、ニューラル・ネットワークの特性および挙動は、様々な入力基準に従って異なるセグメントに区分される。このプロセスは、一般に、カイ二乗計算(Chi-squared calculation)を使用して、いくつかの予測変数を用いて従属変数をセグメント化し、クロス集計することにより、最も強くて、統計的に最も有意な関係(relationships)を識別するものとして、広く説明されることができる。このステップには、所定の最小サイズのセグメントが得られるまで、より小さく、かつより精密なセグメントを生成するよう、さらなるクロス集計が続く。
【００３６】
ＲｎＲ評価モジュール６１０は、正確性、有用性、および分りやすさに関して、ＲｎＲ抽出モジュール６１５から抽出された規則性（ルール）を評価する。この抽出された規則性は、ＲｎＲ抽出モジュール６１５にフィードバックされることができ、また、図４のデータ・マイニング・モジュール４０５にも供給される。
【００３７】
図７には、コンピュータ・システムにおいて実現されるパケット網アナライザ・システムのホスト・アナライザ１０５の典型的な実施形態が示されている。図７のホスト・アナライザ１０５は、ハードウェアおよびソフトウェア要素を備える。
【００３８】
一般に、ハードウェア・アーキテクチャに関して、図７のホスト・アナライザ１０５は、プロセッサ７１０、メモリ７０５、１つ以上の入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）装置７１５（または周辺装置）、ローカル・インターフェース７２５を介して通信可能なように接続されたネットワーク・インターフェース７２０を備える。ローカル・インターフェース７２５は、例えば、当該技術において既知である１つ以上のバスまたは有線または無線接続とすることができるが、これらに制限されるわけではない。ローカル・インターフェース７２５は、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、中継器、および受信機のような、通信を可能にするための更なる構成要素を備えることができるが、簡略化のために省略されている。さらに、ローカル・インターフェースは、前述の構成要素間における適切な通信を可能にするためのアドレス、制御、および／または、データ接続を含むことができる。
【００３９】
プロセッサ７１０は、とりわけ、メモリ７０５に記憶されているソフトウェアを実行するためのハードウェア装置である。プロセッサ７１０は、特注または市販の任意のプロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、コンピュータに関連づけられたいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサ、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップまたはチップ・セットの形をとる）、マクロプロセッサ、または、ソフトウェア命令を実行するための任意の装置であることができる。
【００４０】
メモリ７０５は、揮発性メモリ要素（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のようなＲＡＭ））および不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ、ハード・ドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭ等）の任意の１つまたはそれらの組合せを含むことができる。さらに、メモリ７０５は、電子、磁気、光、および／または、他の任意のタイプの記憶媒体を含むことができる。メモリ７０５は、それぞれの構成要素が互いに遠隔地に配置されるがプロセッサ７１０によってアクセス可能である、分散アーキテクチャを備えることもできる。
【００４１】
ホスト・アナライザ１０５の動作時、プロセッサ７１０は、メモリ７０５に記憶されているソフトウェアを実行して、メモリ７０５との間でデータ通信を行い、該ソフトウェアに従ってホスト・アナライザ１０５の動作を全般的に制御するよう構成されている、
メモリ７０５のソフトウェアには、論理機能を実現するための実行可能命令の順序付きリストをそれぞれが有する、１つ以上の独立したプログラムを含むことができる。図７の例において、メモリ７０５におけるソフトウェアには、ホスト・アナライザ・システムを実現するアプリケーション・ソフトウェア７３０、データ記憶装置７０７、および、オペレーティング・システム７０６が含まれる。アプリケーション・ソフトウェア７３０内に示される要素、および、ネットワーク・インターフェース７２０内に示されるデータ収集要素は、機能的に、図４のホスト・アナライザ・システム１０５を参照して説明したそれぞれのブロックと同等である。
【００４２】
留意すべきは、アプリケーション・ソフトウェア７３０は、任意のコンピュータ関連システムまたは方法による使用のため、または任意のコンピュータ関連システムまたは方法に関連した使用のために、任意のコンピュータ読み取り可能媒体に記憶されることができるという点である。本明細書に関連して、コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ関連システムまたは方法による使用のため、またはコンピュータ関連システムまたは方法に関連した使用のため、コンピュータ・プログラムを含む、または記憶することができる、電子、磁気、光、または他の物理的な装置または手段である。アプリケーション・ソフトウェア７３０は、命令実行システム、装置、または、デバイスから命令を取り出して、その命令を実行することができるコンピュータ・ベースのシステム、プロセッサを含むシステム、または他のシステムのような、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のためまたは命令実行システム、装置またはデバイスに関連した使用のために、コンピュータ読み取り可能媒体に具現化されることができる。本明細書に関連して、「コンピュータ読み取り可能媒体」は、命令実行システム、装置、または、デバイスによる使用のため、または命令実行システム、装置またはデバイスに関連した使用のために、プログラムの記憶、通信、伝搬、または、伝送を実施することができる任意の手段であることができる。コンピュータ読み取り可能媒体は、例えば、電子、磁気、光、電磁、赤外線、または、半導体システム、装置、デバイス、または、伝搬媒体とすることができるが、これらに制限されるわけではない。コンピュータ読み取り可能媒体のより具体的な例（非包括的な一覧）には、１つ以上のワイヤを有する電気接続（電子）、携帯用コンピュータ・ディスケット（磁気）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）（電子）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）（電子）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、または、フラッシュ・メモリ）（電子）、光ファイバ（光）、および携帯用コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）（光）が含まれる。プログラムは、例えば、用紙または他の媒体の光学走査によって電子的に捕捉され、コンパイルされ、解釈され、あるいは、必要とあれば、適切なやり方で別様の処理を施され、さらに、コンピュータ・メモリに記憶されることができるので、コンピュータ読み取り可能媒体は、プログラムが印刷される用紙または別の適切な媒体とすることさえできる点に留意されたい。
【００４３】
ホスト・アナライザ１０５がハードウェアで実現される代替の実施形態では、ホスト・アナライザ１０５は、それぞれ当該技術において周知のところである、データ信号に対して論理機能を実現するための論理ゲートを有する離散（ディスクリート）論理回路、適切な組み合わせ論理ゲートを備える特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、プログラマブル・ゲート・アレイ（ＰＧＡ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等の技術の任意の１つまたは組み合わせによって実現されることができる。
【００４４】
図８は、試験対象パケット網を解析するための方法の実施形態に関するフローチャートである。ブロック８０５では、ＰＮＵＴから得られた生のデジタル・データが、ホスト・アナライザで受信される。次に、ブロック８１０では、受信された生のデジタル・データから、選択データ・セットを生成する。ブロック８１５では、この選択データ・セットから、正規化データを生成する。ニューラル・ネットワークにおいて、正規化データ・セットを処理し、１組の規則性および関連性を生成する（ブロック８２０）。この１組の規則性および関連性を、該選択データ・セットに適用することによって、データ・マイニングされたデータ・セットを生成し（ブロック８２５）、該データ・マイニングされたデータ・セットを使用して、ＰＮＵＴの特性を調べる。
【００４５】
上述の実施形態は、単に本発明の原理の明確な理解が得られるように示されたものであり、多くの変更および修正を施すことができる。こうしたすべての修正および変更は、本開示の範囲内に含まれるものであり、特許請求の範囲によって保護されるものである。
【００４６】
図面中のコンポーネントは必ずしも一定の比率で描かれているわけではない。さらに、図面において、同様の参照番号は、いくつかの図面を通じて対応する部分を表わしている。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】試験対象パケット網（ＰＮＵＴ）に接続されている第１のクライアント・アナライザに接続されたホスト・アナライザを備える、パケット網アナライザ・システムの実施形態を示す図。
【図２】第１のクライアント・アナライザおよび第２のクライアント・アナライザに接続されたホスト・アナライザを備え、さらに、第２のクライアント・アナライザには、ＰＮＵＴに接続された第３のクライアント・アナライザが接続されている、パケット網アナライザ・システムのもう１つの実施形態を示す図。
【図３】図１および図２のようなパケット網アナライザ・システムに用いられるクライアント・アナライザのいくつかの構成要素を例示した図。
【図４】図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムに用いられるホスト・アナライザのいくつかの構成要素を例示した図。
【図５】図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムに用いられるデータ収集要素のいくつかの構成要素を例示した図。
【図６】図１および図２に示すようなパケット網アナライザ・システムに用いられるニューラル処理モジュールのいくつかの構成要素を例示した図。
【図７】コンピュータ・システムで実現されるパケット網アナライザ・システムのホスト・アナライザの典型的な実施態様を示す図である。
【図８】試験対象パケット網を解析する方法の実施形態に関するフローチャート。
【符号の説明】
【００４８】
１００  パケット網アナライザ・システム
１０５  ホスト・アナライザ
１１０  第１のクライアント・アナライザ
１１５  パケット網
１２０  試験対象パケット網
４０５  データ引き出しモジュール
４１０  ニューラル処理モジュール
４１５  データ処理要素
４２０  データ選択要素
４２５  データ収集要素
【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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