(57)【要約】高いアクセス数で、突発的なアクセス数の増加にも対応でき、ロング・テール性を充分に有し、かつ複数の時間的区間について充分なフラクタル性を与えると同時に、適切な短区間分布特性をも与えることができる、信号パターンを生成する。  本発明の信号パターン生成装置は、正値性を有し、ロング・テール分布のルート信号を生成するルート信号生成部１２と、ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部ＳＳＳＳＧと、統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する汎用フィルタ部２０と、２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得する係数取得部２２と、２つの中間パターンと取得された係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部２４とを含んで構成されている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成する信号パターン生成装置であって、該装置は、ルート信号を生成するルート信号生成部と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部と、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する分解部と、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得する係数取得部と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部とを含む信号パターン生成装置。
【請求項２】
前記ルート信号生成部は、α安定分布関数を読み出してルート信号を生成する手段を含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項３】
前記統計的自己相似信号生成部は、ソフトウェアまたはハードウェア的に構成されたフィルタ・バンク部を含んで構成される、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項４】
前記分解部は、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項５】
前記係数取得部は、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数を格納する手段を含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項６】
コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法であって、前記方法は、コンピュータに対して、ルート信号を生成するステップと、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成するステップと、前記自己相関信号を少なくとも２つの中間パターンに分解するステップと、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得させるステップと、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成するステップとを実行させる、信号パターン生成方法。
【請求項７】
前記ルート信号生成ステップは、格納されたα安定分布関数を読み出すステップと、前記α安定分布関数を使用してルート信号を生成するステップとを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項８】
前記分解ステップは、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを使用して前記統計的自己相似信号を分解するステップを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項９】
前記係数取得ステップは、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数をメモリに格納するステップを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項１０】
コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに対して、ルート信号を生成する手段と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する手段と、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する手段と、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得させる手段と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する手段とを機能的に構成させる、プログラム。
【請求項１１】
前記ルート信号生成手段は、格納されたα安定分布関数を読み出す手段と、前記α安定分布関数を使用してルート信号を生成する手段とを含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記分解手段は、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを機能的に含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記係数取得手段は、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数を算出する手段を含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１４】
請求項１０〜請求項１３のいずれか１項に記載のコンピュータ実行可能なプログラムが記録されたコンピュータ可読な記憶媒体。
【請求項１５】
統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行し、実行ログを格納する情報処理部とを含む、ネットワーク耐性試験システム。
【請求項１６】
前記信号パターン生成部は、正値性を有するルート信号を生成するルート信号生成部と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づき統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部と、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する分解部と、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得する係数取得部と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部とを含む、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１７】
前記アクセス要求生成部は、前記受信した信号パターンの信号値をアクセス頻度に変換する、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１８】
前記情報処理部は、サーバであり、所定のＩＰアドレス宛に送られたアクセス要求に応答してウェブ・サービスまたはウェブ・アプリケーションなどを提供する、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１９】
統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行する情報処理部とを含むネットワーク耐性試験システムを使用したウェブ・サーバのトランザクション処理特性を評価する方法であって、該方法は、前記信号パターン生成部から再合成信号パターンを送出させるステップと、前記アクセス要求生成部において、前記再合成信号パターンから時系列的なアクセス供給を生成させ、前記ウェブ・サーバに送出させるステップと、前記ウェブ・サーバにおいて、前記アクセス要求に応答して処理を実行させ、実行ログを取得するステップとを含む、方法。
【請求項２０】
前記アクセス要求生成部に対して、前記受信した信号パターンの信号値をアクセス頻度に変換させるステップを実行させる、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、信号パターンの生成に関し、より詳細には、高いアクセス数で、突発的なアクセス数の増加にも対応でき、ロング・テール性を充分に有し、かつ複数の時間的区間について充分なフラクタル性を与えると同時に、適切な短区間分布特性をも与えることができる、信号パターン生成装置、信号パターン生成方法、該信号パターン生成方法をコンピュータ・システムに対して実行させるためのプログラム、該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、ネットワーク耐性試験システム並びにネットワーク耐性試験方法に関する。
【背景技術】  近年では、コンピュータ・システムのネットワークが汎用的に利用されており、特にインターネットといったインフラ基盤を介したネットワークでは、ウェブ・サイトなどを構成するサーバへのアクセスに対して、システムの信頼性や耐久性を事前に評価することが必要とされている。このようなシステムの信頼性・耐久性の評価としては、設計されるシステムがどの程度の耐性を持っているか、あるいは一定の処理速度を維持する最適な構成になっているか、または、どの程度システム・リソースを補う必要があるかなどを挙げることができる。これらの評価を、システムを実際に構成し、現実の用途に提供しながらランタイムで評価することは、ネットワークを介して通信される情報の価値や、重要性に関連して適切ではない。このため、上述したサーバなどのネットワーク耐性は、シミュレーションを通して事前に評価することが望まれる。また、すでにウェブ・サービスまたはウェブ・アプリケーションなどを提供しているサーバのレスポンスを向上させるために、実際のアクセス頻度などから、シミュレーションを行い、チューニングの程度を判断することができれば、トライ・アンド・エラーによらず、高い効率でチューニングを行うことが可能となる。したがって、いずれの場合にでも、所定のサーバに対してネットワーク耐性を、シミュレーションできることが好ましい。
シミュレーションは、上述したように複雑化するウェブ・サイトなどネットワーク化されたコンピュータ・システムのエンド・ツー・エンド・パフォーマンスを分析・予測するために有効な手段の一つである。従来、上述したシミュレーションにおいては、待ち行列理論などに基づきレスポンス・タイムを分析するアプローチが取られてきた。しかしながら、ネットワークを介してエンド・ユーザとサーバ・サイトを含めたシステム全体が複雑に構成されるとき、待ち行列理論でのモデル化は必ずしも妥当ではなく、ネットワーク、エンド・ユーザ、およびサーバの詳細なモデル化に基づくシミュレーションによって、その挙動を分析・予測することが必要になる。シミュレーションにおいては、分析・予測対象となるシステム構成が決まれば、そこに、なんらかの確率統計的性質によって規定される時系列パターンを入力し、全体を動作させることによってシステムの出力情報を得ることで分析・予測を行い、そこから例えば、システムの自動再構成や自動最適化を行うためのフィードバック情報を得ることができる。
シミュレーションを通してシステムの信頼性・耐久性（以下、本発明では、まとめて「耐性」として示す。）を分析・評価する際には、アクセス・パターンの実測例から、その性質を反映した確率モデルを考え、多数の人工アクセス・パターンを生成して様々なケースへの試行を行う必要がある。特に、ハイボリューム・ウェブ・サイト（Ｈｉｇｈ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｗｅｂ  Ｓｉｔｅ：ＨＶＷＳ）などのシミュレーションで用いるアクセス・パターンは、時々刻々変化する統計的自己相似性とロング・テール分布特性、さらに、比較的短区間で見た時の分布特性が、対象としている実測例に対して、確率統計的に等価と言える信号パターンになっていることが重要な特性として要求される。
これまで上述したネットワークを介したアクセス・パターンの検討が種々行われている。例えば、Ｗｉｌｌｉｎｇｅｒらの文献（Ｗ．Ｗｉｌｌｉｎｇｅｒ，Ｍ．Ｓ．Ｔａｑｑｕ，Ｒ．Ｓｈｅｒｍａｎ，ａｎｄ  Ｄ．Ｖ．Ｗｉｌｓｏｎ，“Ｓｅｌｆ−Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｈｉｇｈ−Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ＬＡＮ  Ｔｒａｆｆｉｃ  ａｔ  ｔｈｅ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｌｅｖｅｌ，”ＩＥＥＥ／ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓ．Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．１，ｐｐ．７１−８６，Ｆｅｂ．１９９７．）などでは、ネットワーク・トラフィックに統計的な自己相似性、バースト性、長期間依存性といった性質が存在しており、ポアソン分布やマルコフモデルでトラフィックを確率的に表現するだけでは不充分であることが指摘されている。その後、ネットワーク・トラフィックの分析やシミュレーションにおいて、統計的フラクタル性をトラフィック分析に取り入れる研究がなされてきた。さらに、上述したフラクタル性の存在は、ＬＡＮのようなトラフィックに限らず、ＷＷＷのようなインターネットに関連するサーバへのアクセス・パターンなどに広く存在する性質であることも、Ｃｒｏｖｅｌｌａらの文献（Ｍ．Ｅ．Ｃｒｏｖｅｌｌａ  ａｎｄ  Ａ．Ｂｅｓｔａｖｒｏｓ，“Ｓｅｌｆ−Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｉｎ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｔｒａｆｆｉｃ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｐｏｓｓｉｂｌｅ  Ｃａｕｓｅｓ，”ＩＥＥＥ／ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓ．Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．６，ｐｐ．８３５−８４６，Ｄｅｃ．１９９７．）で示されている。
一方、上述した統計的フラクタル性を有する時系列パターンの検討対象とされてきた代表的な時系列信号はｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ｂｒｏｗｎｉａｎ  ｍｏｔｉｏｎ（ｆＢｍ）であり、これを生成する方法として様々な方法が検討されてきている。しかし、これらの方法を用いても、本発明が対象としているようなコンピュータ・ネットワーク・システムに関するトラフィックあるいはアクセス・パターンを統計的に特徴付けることは、必ずしも満足されるものではなかった。
この理由の一つは、ｆＢｍは、トラフィックやアクセスの特性の一つである、正値性を保てないことが挙げられる。ここで、正値性とは本発明においては、独立変数が正の場合には正の値を確実に返し、独立変数が負の場合を含まない分布のことを意味する。二つ目の理由としては、ｆＢｍ信号は観測区間に一つの自己相似パラメータ（ハースト・パラメータ）を仮定するものであり、一方、本発明が対象とする時系列パターンは、自己相似パラメータが観測区間内においても時間変化したり複数存在するものと考えられることが挙げられる。実際、Ｇｉｌｂｅｒｔらの文献（Ａ．Ｃ．Ｇｉｌｂｅｒｔ，Ｗ．Ｗｉｌｌｉｎｇｅｒ，ａｎｄ  Ａ．Ｆｅｌｄｍａｎ，“Ｓｃａｌｉｎｇ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅ  Ｃａｓｃａｄｅｓ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｒａｆｆｉｃ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．３，ｐｐ．９７１−９９１，Ａｐｒｉｌ  １９９９．）などによれば、インターネット・トラフィックには、上記のようなマルチフラクタル性が存在するとして分析がなされている。三つ目の理由として、ｆＢｍでは、オリジナル・パターンとの間で短区間分布の適合に関して考慮されていないことが挙げられる。
上述したように、ハースト・パラメータが観測区間で複数存在するような時系列信号を、広義のマルチフラクタル性を持つ信号と言う。上述したマルチフラクタル性を持ち、ロング・テール分布し、かつ正値性がある程度保たれるネットワーク・トラフィック生成方法は、Ｒｉｅｄｉらの文献（Ｒ．Ｈ．Ｒｉｅｄｉ，Ｍ．Ｓ．Ｃｒｏｕｓｅ，Ｖ．Ｊ．Ｒｉｂｅｉｒｏ，ａｎｄ  Ｒ．Ｇ．Ｂａｒａｎｉｕｋ，“Ａ  Ｍｕｌｔｉｆｒａｃｔａｌ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｍｏｄｅｌ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｒａｆｆｉｃ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．３，ｐｐ．９９２−１０１８，Ａｐｒｉｌ  １９９９．）において開示されている。Ｒｉｅｄｉらは、ウェーブレットを用いた手法でシミュレーションする方法を提案している。しかし後で述べるように、この手法によって生成される信号パターンは、短区間で見たときのパターン分布に誤差が含まれる可能性が大きい。
以下に詳細に説明する。ロング・テールで正値なマルチフラクタル信号を生成する方法については、上記のＲｉｅｄｉらの文献で提案されている。Ｒｉｅｄｉらによる方法を概略的に説明すると、図１２のフローチャートに従って、与えられたｎまで手順を繰り返して、最終的に得られる数列、
2004091142.tif 000003
を、目的とする信号パターンＸ［ｋ］とするものである。
しかし、この手法には問題が二つあることが、本発明者らによる詳細な解析により明らかとなった。一つめの問題は、図１２においてルート信号は、ガウス分布に従うランダムな時系列として生成されることである。本来、ルート信号は、生成される目的の信号パターンの最も低周波数成分に相当するものを担うことになる。この場合、その正値性は生成信号のみならずルート信号においても保たれていることが妥当である。しかしガウス分布からの時系列生成では、その正値性は保障されず、このため、最終的に得られる分布全体において低周波数側の誤差を増大させる要因を信号パターン生成の種として与えることになり、観測信号との誤差を必然的に与えることになる。
二つめの問題は、Ｕｊ，ｋとＷｊ，ｋとの繰り返し計算による誤差の蓄積可能性が存在することであり、この誤差の蓄積は、以下のように説明できる。図１２の手順は下記式のウェーブレット分解に基づいて導出されている。
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上記式中、
2004091142.tif 000005
である。また、ψｊ，ｋとφｊ，ｋとは、バンドパス・ウェーブレット関数ψ（ｔ）と、ローパス・スケーリング関数φ（ｔ）とを使用して、下記式、
2004091142.tif 000006
として定義される。
このため、Ｒｉｅｄｉらの方法では、マルチフラクタル性を持つ正値のロング・テール時系列パターンは生成されるが、実際の信号との誤差が一旦生じると、それは主に低周波数成分に相当する信号に蓄積されてしまう問題が生じる。この問題のため、具体的には、低周波数成分に相当する、あまり変化の大きくない時系列パターンが大勢を占めてしまい、細かな変化を示す高周波数成分に相当するものが、最終パターンにあまり反映されない現象として現れる。したがって、Ｒｉｅｄｉらの文献の方法では、短区間で分布を観測した場合に、急激な変化パターンを表現するようなパターン分布を作り出すことが難しいという不都合がある。なお、本発明において、低周波数成分および高周波数成分とは、具体的にはアクセス頻度のことに対応して使用するものであって、非線形フィルタとして構成することができる汎用フィルタにおいて抽出される成分を区別するために使用する用語である。したがって、高周波数成分および低周波数成分の用語は、本発明における信号パターンが、画像、オーディオなどのデータのように、直ちに、時間変数を含むことを意味するものではない。
これをトラフィック・パターンとして考えると、突然の大規模アクセスが生じるような唐突な変化を表現するパターンが相対的に弱いことを意味する。したがって、Ｒｉｅｄｉらの方法で生成した時系列パターンをアクセス件数変化が激しいサイトなどのシミュレーションなどで用いることは、実態と異なる予測結果をもたらすことになり望ましくない。
このようなアクセス件数変化が激しい具体例としては、上述したＨＶＷＳと呼ばれるコンピュータ・システムを挙げることができる。例えば、インターネットを通してオリンピックなどのイベントの情報を提供するイベント・サイトが典型例である。したがって、ＨＶＷＳでのサーバなどの挙動をシミュレーションするためには、マルチフラクタル性やロング・テール分布性に加えて、突然かなりの数のアクセスが発生するような短区間での確率統計的性質を反映した分布も併せ持つパターンを生成して使用することが特に重要となる。しかし、こうした特性を反映させるように、実測データから確率統計的性質を推定して、パターンを生成する方法および装置は、これまで存在していない。
その他にも、正値のロング・テール分布を持ったアクセス・パターン生成例として、α安定分布を畳み込む方法や、短区間依存性と長区間依存性とを考慮することができる、ｆＡＲＩＭＡ（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ−Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）モデルを使う例もあるが、これらの例でマルチフラクタル性に言及したものは見られない。
また、ＨＶＷＳの特徴として、Ｓｑｕｉｌｌａｎｔｅらの文献（Ｍ．Ｓ．Ｓｑｕｉｌｌａｎｔｅ，Ｄ．Ｙａｏ，ａｎｄ  Ｌ．Ｚｈａｎｇ，“Ｗｅｂ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，”ＩＥＥＥ  Ｐｒｏｃ．Ｔｈｅ  ３８ｔｈ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌ，ｐｐ．４４３２−４４３９，Ｄｅｃ．１９９９．）に示されているように、パターンが含む複数の特性分布の度合いが場所的・時間的条件によって異なることも指摘されている。しかし、そうした分布の変化にも、簡単に対応できるような生成方法および装置もこれまで存在していない。
【発明の開示】
すなわち、本発明は、高いアクセス数で、突発的なアクセス数の増加にも対応でき、ロング・テール性を充分に有し、かつ複数の時間的区間について充分なフラクタル性を与えると同時に、適切な短区間分布特性をも与えることができる、信号パターン生成装置、信号パターン生成方法、該信号パターン生成方法をコンピュータ・システムに対して実行させるためのプログラム、該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、ネットワーク耐性試験システム並びにネットワーク耐性試験方法を提供することを目的とする。
本発明は、上記した従来の不都合は、ロング・テール分布で正値からなるマルチフラクタル性を持つ信号に、適切な区間分布性を付加することにより解決することができることに着目してなされたものである。本発明では、まず、確率分布としてその正値性が保障されるα安定分布によってルート信号をモデリングする。さらにマルチフラクタル性を持つ信号から、低周波数成分に相当するものと高周波数成分に相当するものとを非線形フィルタにより抽出し、その強弱を変更して再合成する。上述した構成を採用することにより、本発明では、この低周波数成分および高周波数成分の成分割合をパラメータとして設定することを可能とする。すなわち、本発明によれば、ユーザが容易に長期間依存性と短期間依存性の信号値比を変更することを可能とすることにより、ネットワーク耐性のシミュレーションを容易、かつ高い精度で行うことを可能とする信号パターンを提供することが可能となる。すなわち、本発明は、上記の時系列的特性を有し、実際の計測データにより近い確率統計的性質を持つ信号パターンを生成することにより上述した不都合を解決するものである。
すなわち、本発明によれば、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成する信号パターン生成装置であって、該装置は、ルート信号を生成するルート信号生成部と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部と、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する分解部と、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得する係数取得部と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部とを含む信号パターン生成装置が提供される。
本発明によれば、前記ルート信号生成部は、格納されたα安定分布関数を読み出してルート信号を生成する手段を含む。本発明によれば、前記統計的自己相似信号生成部は、ソフトウェアまたはハードウェア的に構成されたフィルタ・バンク部を含んで構成される。また、前記分解部は、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを含む。さらに、前記係数取得部は、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数を格納する手段を含む。
本発明によれば、コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法であって、前記方法は、コンピュータに対して、ルート信号を生成するステップと、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成するステップと、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解するステップと、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得させるステップと、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成するステップとを実行させる、信号パターン生成方法が提供される。
本発明によれば、コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに対して、ルート信号を生成する手段と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する手段と、前記統計的自己相似信号を少なくとも２つの中間パターンに分解する手段と、前記２つの中間パターンに対する係数をそれぞれ取得させる手段と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する手段とを機能的に構成させる、プログラムが提供される。
本発明によれば、統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行し、実行ログを格納する情報処理部とを含む、ネットワーク耐性試験システムが提供される。
本発明によれば、統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行する情報処理部とを含むネットワーク耐性試験システムを使用したウェブ・サーバのトランザクション処理特性を評価する方法であって、該方法は、前記信号パターン生成部から再合成信号パターンを送出させるステップと、前記アクセス要求生成部おいて、前記再合成信号パターンから時系列的なアクセス供給を生成させ、前記ウェブ・サーバに送出させるステップと、前記ウェブ・サーバにおいて、前記アクセス要求に応答して処理を実行させ、実行ログを取得するステップとを含む、方法が提供される。
【図面の簡単な説明】  図１は、本発明の信号パターン生成方法の概略的なフローチャート。
図２は、本発明のフラクタル信号を生成するために使用することのできるフローチャート。
図３は、ウェーブレットを合成する処理をディジタル・フィルタ・バンクとして捉えた場合の例示的な実施の形態を示した図。
図４は、本発明の信号パターン生成方法の他の実施の形態の概略的なフローチャート。
図５は、実測されたアクセス頻度を時間に対して出力させて示した図。
図６は、本発明により生成された再合成信号パターンと、従来のシミュレーションにより与えられた信号パターンとを対比して示した図。
図７は、本発明におけるマルチフラクタル性を示した図。
図８は、本発明における再合成信号パターンの区間毎の信号値を、強度順に昇順、降順にソーティングして信号パターンの信号値の分布を示した図。
図９は、従来の信号パターンのシミュレーションの区間毎の信号値を、強度順に昇順、降順にソーティングして信号パターンの信号値の分布を示した図。
図１０は、本発明の信号パターン生成装置の概略的な機能ブロック図。
図１１は、本発明のネットワーク耐性試験システムの概略的な構成を示した図。
図１２は、従来の統計的自己相似性信号を生成する処理を示したフローチャート。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、本発明の特定の実施の形態として、ネットワーク・トラフィックに着目して本発明の実施例を以下に述べるが、提案手法はネットワークへの適用に限定するものではなく、本発明の対象は、エンド・ユーザおよびサーバ・サイトにおけるローカルなアクセス・パターンやトランザクション通信パターンに適用することも可能である。
ネットワークにおけるアクセス・パターンや、トランザクション通信のパターンをシミュレーションで用いる場合、入力パターンの確率統計的性質は、対象としているシステムの実測例などと一致していることが望ましく、以後のシステム自動最適化などの重要な基礎的部分を担う。
本発明が対象とするようなＨＶＷＳにおいて必要となるトラフィック・パターンの主な性質として、上述したようにその正値性、マルチフラクタル性、ロング・テール分布性および長期間依存性と短期間依存性の共存などが必要とされる。
図１には、本発明の信号パターン生成方法の概略的な処理のフローチャートを示す。本発明の信号パターン生成方法は、ステップＳ１０において正値性を有し、ロング・テール分布のマルチフラクタル信号を生成する。ついで、ステップＳ１２において、汎用フィルタ、具体的には非線形フィルタや線形フィルタを使用して低周波数成分と高周波数成分とを成分分離し、中間パターンとして参照される信号パターンを生成する。この中間信号パターンは、使用している汎用フィルタの特性などに応じて適宜変化しうるものである。本発明においては、上述したように生成された信号パターンから中間パターンを生成することにより、それぞれの成分に対して重み付けを行うことを可能とする。
本発明においては、用語「汎用フィルタ」とは、線形フィルタまたは非線形フィルタを適宜使用することができるソフトウェア的に構成できるフィルタを意味する。しかしながら、本発明においては、適切に使用することができるハードウェア的に構成されたフィルタの使用を除外することを意図するものではない。ステップＳ１４では、低周波数成分と高周波数成分との重み付けを計算する。ステップＳ１６において成分の比率（重み付け）を変更して信号パターンとして再生成することにより、低周波数成分と、高周波数成分とを、任意の比率で合成して、再合成信号パターンを生成する。上述した処理を行って信号パターンを生成した後、ステップＳ１８において、本発明の信号パターン生成方法の実施の形態を終了する。
図２には、図１のステップＳ１０におけるマルチフラクタル信号を生成するために使用することのできるフローチャートの実施の形態を示す。図２に示されるように、本発明において生成されるマルチフラクタル信号は、ステップＳ２０においてｊ＝Ｊ０に設定し、変数ｋ＝０，１，．．．，２ｊ−１に対してルート信号を１次元のα安定分布を使用して生成させる。ここで、α安定分布は、下記式
2004091142.tif 000007
で示される関数で与えられる。
また、上記式中、α∈（０，２）は、特性指数でテールの厚さを示す特性指数であり、α＝２とした場合が、ガウス分布に対応する。上記標記中、“（”は、直右側の値を含まないことを意味し、“）”は、直左側の値を含むことを意味する。また、β∈［−１，１］は、対称パラメータで歪み度を表し、β＝０の場合に分布は、μに関して対称になる。γは、正の値を有するスケール・パラメータであり、ガウス分布の場合で言う分散に相当するものである。この分布において、βを１にすれば、確率的にその分布関数に基づいて生成される実現例の正値性が保証されることになる。本発明者らは、β＝１の１次元α安定分布が適切な正値性を与えるルート信号を与えることができ、ルート信号のモデリングに起因する誤差の発生を回避することができることを見出した。β以外のαなどのパラメータについては、本発明においては適宜、特定の用途に適合するように選択することができる。β以外のパラメータの選定にあたっては、例えば、その推定手法として、Ｋｕｒｕｏｇｌｕの文献（Ｅ．Ｅ．Ｋｕｒｕｏｇｌｕ，“Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｋｅｗｅｄ  α−Ｓｔａｂｌｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓ．，Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２１９２−２２０１，Ｏｃｔ．２００１．）に開示された方法を使用することができる。また、β以外のパラメータは、特定のユーザが保有する経験的な値、トライ・アンド・エラーから得られる機能的な予測値などを使用して見積もることもできる。しかしながら、本発明は、β＝１の１次元α安定分布関数である限り、いかなるパラメータを使用してルート信号を生成させることができる。
次いで、ステップＳ２２において、ｊをインクリメントさせ、ステップＳ２４においてスケールｊにおける各ｋのランダム乗数Ａｊ，ｋを算出し、ステップＳ２６においてウェーブレット解析に使用するための関数Ｗｊ，ｋを生成させる。ここで、Ａｊ，ｋは、同一分布で［−１，１］に収まるランダム変数で、ゼロに関して対象、かつＵｊ０，ｋとＬ＞ｊに対するＡＬ，ｋとは、それぞれ独立であるとする。例えば、Ａｊ，ｋを与える具体的な実施の形態としては、ベータ分布を挙げることができる。
ステップＳ２８において、各ｋの値に対して下記式、
2004091142.tif 000008
を使用して、ウェーブレット解析を実行させる。ステップＳ３０において、ｊの値がｎに等しくなったか否かを判断し、ｊの値がｎよりも小さい場合には、ステップＳ３２において、ｊをインクリメントさせて、ステップＳ２４へと処理を分岐させ、ｊ＝ｎとなるまでステップＳ２４からステップＳ３０の処理を繰り返させる。
ステップＳ３０の判断においてｊ＝ｎとなった場合（ｙｅｓ）には、図１のステップＳ１２へと進んで高周波数成分および低周波数成分のフィルタリング処理を実行させ、マルチフラクタル性を持つ信号パターン生成の結果から、低周波数成分に相当するものと高周波数成分に相当する成分を抽出する処理を実行する。なお、本発明においては、図２に示したウェーブレット変換以外にも適切なロング・テール分布を与えるマルチフラクタル性の信号パターンを与えることができる限り、特に限定されるものではなく、図２に示したと同等の処理を実行させることができる限りにおいては、いかなる方法を使用することができる。また、特に本発明においては、図２で与えられるような方法でなくとも、例えばＲｉｅｄｉらにより提案された方法に対して汎用フィルタによる中間パターンへの分解法を適用することができる。
図３は、本発明のステップＳ２８において、ウェーブレットを合成する処理をディジタル・フィルタ・バンクとして捉えた場合の例示的な実施の形態を示した図である。図３に示すように、本発明において使用することができるフィルタ・バンクは、ローパス・フィルタｇ０とハイパス・フィルタｇ１とを用いてディジタル・フィルタの列（バンク）による繰り返し構造として解釈できる。この観点からすると、Ｕｊ，ｋは、各スケールにおける低周波数成分を、Ｗｊ，ｋは、各スケールにおける高周波数成分を表すものと見なすことができる。また、図３中、↑２は、サンプリング・レートを２倍にする零値補間を意味する。
図３においては、ｊ−１段の入力値が、Ｗｊ−１，ｋとＵｊ−１，ｋとされ、それぞれ零値補間手段↑２を介してローパス・フィルタｇ０（ｎ）およびハイパス・フィルタｇ１（ｎ）へと入力され、加算手段（ｊ−１）＋へと入力されて合成が行われている。加算手段（ｊ−１）＋の出力値は、次段のｊ段の入力Ｕｊ，ｋとされる。ｊ段の別の零値補間手段には、Ｗｊ，ｋの値が入力され、ぞれぞれローパス・フィルタｇ０（ｎ）およびハイパス・フィルタｇ１（ｎ）へと入力され、再度加算手段（ｊ）＋に入力されて、新たな出力信号Ｕｊ＋１，ｋとして、ｊ＋１段へと送られる。このディジタル・フィルタ・バンクが、所定の段数設けられることにより、ウェーブレットを合成することができる。図３に示したディジタル・フィルタ・バンクは、ハードウェアとして構成することもできるし、本発明の好適な実施の形態では、同様の機能を有するソフトウェアとして構成することができる。
このとき、合成された信号はマルチフラクタル性をもつ非定常時系列であり、時間軸上で可積分ではない。したがって、パワー・スペクトルについて周波数成分を定義することはできず、定常時系列信号に対するローパス・フィルタやハイパス・フィルタは近似的な意味を持つにすぎない。そこで、本発明では、非線形または線形の、いずれにでも対応可能な汎用フィルタによる成分の分解を実装例として用いることにする。ここで用いる例は、変化の速い成分を抽出する効果があり、その度合いをパラメータによって変更可能であることが示されている、Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎらの文献（Ｒ．Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ，Ｍ．Ｍｏｏｒｅ，ａｎｄ  Ｓ．Ｍｉｔｒａ，“Ａｄｊｕｓｔａｂｌｅ  Ｑｕａｄｒａｔｉｃ  Ｆｉｌｔｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  ＩＣＩＰ’９７，Ｖｏｌ．１，ｐｐ．２８７−２９０，Ｏｃｔ．１９９７．）で提案されているマッピングを伴う２次ボルテラ・フィルタを用いることとし、本発明の特定の実施の形態では、その出力を合成された信号パターンから減算したものを変化の遅い成分とみなすこととする。また、この時、生成パターンの正規化処理も同時に行う。
高周波数成分の抽出は、例えば次のような式によるが、これに限定するものではない。
2004091142.tif 000009
上記式中、ｆが原信号ｘに対するマッピング関数を表し、本発明において使用することができる例示的な実施の形態としては、Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎらの文献で開示された下記式の関数を用いることができるが、本発明は、下記関数に限定されるものではない。
2004091142.tif 000010
本発明においては、上述したフィルタ処理を実行することにより、時系列パターンのうち高周波数成分と低周波数成分とを分離して中間パターンを生成することにより、任意の割合で高周波数成分と低周波数成分とを独立して処理することを可能とする。
次に、本発明の信号パターン生成方法では、それぞれの成分を観測区間における信号値の２乗和などの指標に基き、計測量の比を変更させることで再合成する方法を採用することができる。例えば、より具体的な本発明の特定の実施の形態では、ルート信号から得られた信号パターンを上述した汎用フィルタを使用して変化の速い成分、すなわち、本発明において使用する高周波数成分と、遅い成分すなわち本発明において意味するところの低周波数成分に分離して、それぞれの信号値の２乗和の比を実現する値を、高周波数成分と低周波数成分とにそれぞれ乗算することにより、再合成信号パターンを生成することができる。このための他の具体的な方法として、当該業者であれば同様の効果を与えるような合成式を適用することは可能であり、本発明において説明している具体的な実施の形態に限定されるものではない。
図４は、本発明の信号パターン生成方法の他の実施の形態を示した図である。図４に示した実施の形態では、ステップＳ３４から開始し、ルート信号からロング・テール分布のマルチフラクタル性の信号を生成する。ステップＳ３６において、汎用フィルタ（非線形フィルタまたは線形フィルタとして構成される。）を使用して、高周波数成分と低周波数成分とを分離する。さらに、ステップＳ３８において、高周波数成分と低周波数成分との比率を適切な方法、具体的には、ユーザ入力などにより設定して、メモリに格納する。ステップＳ４０においてメモリに格納された比率をそれぞれ読み出し、ユーザ入力された比率を使用して遅い成分および速い成分の強度を算出して合成することにより信号パターンの再合成を行うことも可能である。
図５は、現実に得られたオリジナル・パターンを示した図である。図５において縦軸は、アクセス頻度に対応し、横軸は、時間を示す。図５に示されるように現実のアクセス頻度は、アクセス頻度が、アクセス頻度の低い状態から急激に増加し、これらがある程度の周期性をもって発生することが示されている。
また、図６は、本発明の信号パターン生成装置を使用して生成された再合成信号パターン（ａ）と、Ｒｉｅｄｉらにより報告されたガウス分布をルート信号として使用する従来例（ｂ）を比較して示した図である。なお、図６では、それぞれ生成された信号パターンの値であり、横軸は、サンプリング・ポイントとなるように示している。図６（ａ）に示した本発明の再合成信号パターンは、低周波数成分の係数を０．５とし、高周波数成分の係数を１．５として外部入力することにより生成させた。図６に示されるように、本発明の方法により生成された信号パターンの方図６（ａ）が、図６（ｂ）に示した従来の信号パターンよりも低周波数成分の蓄積が少なく、図５に示すオリジナル・パターンに近いことが示されている。この理由は、上述したように図６（ｂ）に示したＲｉｅｄｉらの方法では、ルート信号としてガウス分布を使用するので、正値性を保証できず、現実的なルート信号への誤差が入るためと、ウェーブレットを使用するので、パターン生成過程において低周波数成分に相当する値に誤差が重畳されてしまうためである。
図７には、Ｌａｒｇｅ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎマルチフラクタル・スペクトルを使用して、本発明において生成された信号パターンのマルチフラクタル性を示す。図７は、縦軸に信号値、横軸にエルダー指数（Ｈｏｅｌｄｅｒ  Ｅｘｐｏｎｅｎｔ）をとって、マルチフラクタル性を示す。図７中、破線で示された曲線がＲｉｅｄｉらの方法により得られた信号パターンについて得られた曲線であり、実線で示した曲線が本発明の方法のものである。図７および図６に示されるように、本発明の方法により得られる信号パターンは、従来の方法により得られる信号パターンのマルチフラクタル性と同程度のフラクタル性を与え、さらには、オリジナル・パターンの再現性を向上することを可能とすることが示される。
また、実際のシミュレーションで、システム内のキューの状態などを知りたい場合に、生成された信号パターンが有意義なのは、トータルの分布の性質と共に、区間ごとに見たときにオリジナル・パターンと近い分布になっているかどうかである。このため、本発明により得られた信号パターンを、区間ごとに、パターンがどのように分布しているかを比較した。図８は、図６に示された生成された信号パターンを、横軸を８区間に区切って、区間毎の強度を昇順、降順に交互にソートして得られた図である。
図中に示されたＩ〜ＶＩＩＩの符号が、各区間を示している。また、図８（ａ）がオリジナル・パターンであり、図８（ｂ）が、本発明により得られた信号パターンである。図８は、区間を８等分して、各区間を順に、昇べき順と降べき順の交互にソートして並べ替えた分布によって短区間の分布性を比較している。図８（ａ）、図８（ｂ）に示されるように、本発明により生成された再合成信号パターンは、概ね良好に図８（ａ）に示されるオリジナルのパターンを再現するものといえる。
また、図９は、図８と同様の短区間での分布特性を、Ｒｉｅｄｉらの方法により得られた信号パターンと比較したものである。図９（ａ）が、実測されたオリジナル・パターンであり、図９（ｂ）がＲｉｅｄｉらによる方法により生成された信号パターンである。図９に示すように、Ｒｉｅｄｉらによる方法では、低周波数成分において誤差の蓄積が観測され、本発明において使用する意味での低周波数成分の強度が、かさ上げされた分布が与えられているのが示される。
図８および図９に示されたパターンを使って、Ｒｉｅｄｉらの方法とオリジナル・パターンとの差分を取ったものの絶対値の総和は５４４．３０であった。また、同様の値を図８に示した本発明の再合成信号パターンとオリジナル・パターンとの間で計算すると２６３．０９の値を得た。したがって、本発明によるパターンのほうが、短区間の分布においてもオリジナル・パターンに似ていることがわかる。同時に、長期間依存性などのマルチフラクタル性を持った信号パターンになっており、本発明による方法を用いれば、確率統計的により実測例に近いパターンを生成できることが示された。
図１０は、本発明の信号パターン合成装置の概略的な機能ブロックを示した図である。本発明の信号パターン合成装置１０は、ルート信号生成部１２と、ランダム乗数生成部１４と、本発明において高周波数成分に相当するＷｊ，ｋを生成する、高周波数成分生成部１６と、フィルタ・バンク部１８と、汎用フィルタ部２０とを含んで構成されている。ルート信号生成部１２は、β＝１の１次元α安定分布を使用してルート信号を生成し、図示しない適切なメモリに格納させる。また、ランダム乗数生成部１４は、スケールｊにおける各ｋの値についてランダムな値をベータ分布を使用して生成し、例えば配列Ａｊ，ｋといった形式でメモリに格納させる。高周波数成分生成部１６は、メモリからＡｊ，ｋの値とＵｊ，ｋの値とを読み出して、Ｗｊ，ｋを算出し、メモリに格納させる。
フィルタ・バンク部１８は、その時点でメモリに記憶されている低周波数成分Ｕｊ，ｋおよび高周波数成分Ｗｊ，ｋをメモリの適切な領域から読み出して、各ｋに対してＵｊ＋１，ｋを計算させ、適切なメモリ領域に格納させる。フィルタ・バンク部１８は、所定の値までの低周波数成分と高周波数成分とを用いた計算からウェーブレット信号を生成して、メモリに格納させる。生成されたウェーブレット信号の値は、汎用フィルタを含んで構成される分解部２０により読み出され、高周波数成分と、低周波数成分と、それらの比率とがそれぞれ信号パターンとしてメモリに記憶される。本発明においては、ランダム乗数生成部１４と、高周波数成分生成部１６と、フィルタ・バンク部１８とが、本発明の統計的自己相似信号生成部ＳＳＳＳＧ（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙ  Ｓｅｌｆ  Ｓｉｍｉｌａｒ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）を構成している。
図１０に示した信号パターン生成装置１０は、さらに、係数取得部２２と、再合成部２４とを含んで構成されている。係数取得部２２は、分解部２０の結果を読み出して、再合成信号パターンを算出する。また、本発明の別の実施の形態では、ユーザに対して係数入力を行わせ、入力された係数を適切なメモリに格納させておき、係数取得部２２が格納された係数を読み出すことにより、係数を取得する構成を採用することができる。この際、正規化した再合成信号パターンを与えることができるように計算した後、各係数を格納させ、これらの係数を読み出して再合成部２４において使用することができる。再合成部２４は、取得されたそれぞれの係数を高周波数成分および低周波数成分のそれぞれの信号パターンに乗じ、これらの信号パターンを加え合わせて信号パターンを再合成して、結果を格納するためのメモリ２６へと格納させる。なお、このメモリ２６は、上述した各結果を格納するメモリと共用する構成とすることもできる。
図１１は、本発明の信号パターン合成装置を使用したネットワーク耐性試験システムの実施の形態を示す。図１１に示したネットワーク耐性試験システム３０は、本発明の信号パターン生成方法を使用する信号パターン生成部３２を含んで構成されている。また、本発明のネットワーク耐性試験システムは、例えばインターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮといったネットワークを介してウェブ・サービスやウェブ・アプリケーションなどを提供することが可能なサーバといった情報処理部３４を含んで構成されている。
信号パターン生成部３２は、さらに、所定の通信プロトコルで情報処理部３４に対してアクセス要求を発生させることが可能なアクセス要求生成部３６に接続されている。アクセス要求生成部３６は、信号パターン発生装置３２により生成された信号パターンを受け取り、格納する信号パターン格納部３６ａと、格納された信号パターンから、信号パターンの値に対応した頻度（アクセス数／時間）のアクセス要求を発生させることができるアクセス要求生成部３６ｂとを含む構成とされている。
一方、情報処理部３４は、ネットワーク・インターフェース・カードまたはボード３８を含んで構成されており、図１１に示した実施の形態では、アクセス要求発生部３６に接続されている。この際の接続は、例えば適切なＴＣＰ／ＩＰや、ユーザが適宜設定することができるＵＤＰ／ＩＰといった通信プロトコルを使用する擬似的なネットワーク構成とすることができる。また、これ以外にもＲＡＷモードでの接続を行うなど、情報処理部を管理するサイトにおいてｉｎ  ｓｉｔｕの試験を行うことができる構成とすることもできる。また、情報処理部３４は、本発明の信号パターンに対応した擬似的なアクセス要求を受け取って、ウェブ・サービスやウェブ・アプリケーションなどを提供するアプリケーション・ソフトウェアを起動することができる状態とされている。
ネットワーク耐性試験システム３０のユーザは、必要により係数を外部入力、または係数ジェネレータといった手段を使用して信号パターン生成部３２へと入力する。信号パターン生成部３２は、所望する再合成信号パターンを生成させ、アクセス要求生成部３６へと送出する。アクセス要求生成部３６は、受け取った再合成信号パターンの信号値から適切なレートのアクセス頻度を生成し、情報処理部３４へと送出する。アクセス要求を受け取った情報処理部３４は、例えばＷＷＷブラウザ・ソフトウェアを起動させて、アクセス要求の処理を開始させる。サーバといった情報処理部３４は、アクセス要求に対するログを記憶する図示しない記憶部を含んで構成することができる。
本発明においては、ユーザは、そのネットワーク耐性試験を実行させた後、アクセス・ログを出力させ、その処理状況をモニタすることにより、サーバのネットワーク耐性を、ネットワークに接続される前に判断することができる。また、本発明のネットワーク耐性試験方法の他の実施の形態では、アクセス・ログをリアルタイムに表示させることにより、より迅速なフィードバックを可能とすることもできる。
一方、情報処理部３４は、実際にウェブ・サービスやウェブ・アプリケーションなどを実行し、実行結果を例えば送信バッファなどに転送させる構成とすることもできるし、実際に実行結果をリアルタイムで、例えば、アクセス要求生成部３６へと返し、擬似的なネットワーク・トランザクションを構成させる実施の形態を採用することもできる。図１１には、例えば、情報処理部３４であるサーバには、固定されたＩＰアドレス、ｘｘｘ．ｏｏｏ．ａｂｃ．ｄｅｆが付与されており、アクセス要求は、情報処理部３４に付されたＩＰアドレスをあて先として送信される。また、実行結果をアクセス要求生成部３６に返す実施の形態を採用する場合には、情報処理部３４は、アクセス要求生成部３６のＩＰアドレスに対して、または同報通信といった方法により実行結果を返す構成を採用することができる。
本発明の信号パターン生成部３２は、上述したように、ユーザが係数を設定することが可能なので、ユーザの経験によりそれまでに発生したトラブルなどのアクセス・パターンを生成させることで、サーバといった情報処理部３４のネットワーク耐性を、インターネットなどの現実のネットワークにサーバを接続することなしにシミュレーションすることを可能とする。さらに、本発明の信号パターン生成部３２は、同様の構成により、ウェブ・サーバのキャパシティー設計および長時間可動環境における耐性を、事前にシミュレーションすることを可能とする。さらに、本発明はグリッド・コンピューティングの際のトラフィック・トラブルや、パフォーマンス試験、ファイアウォール・ソフトウェアまたは装置の信頼性試験などを含む、ネットワーク・システムのパフォーマンス予測、診断、チューニング、設計など広い範囲に適用することができる。
また、図１１に示したネットワーク耐性試験システムの実施の形態では、信号パターン生成部３２と、アクセス要求生成部３６と、情報処理部３４とが別体として構成された構成を採用するものとして説明したが、本発明においては、上述した各構成要素を、例えば、予めウェブ・サーバなどに含まれたソフトウェア・モジュールとして構成させ、試験対象の情報処理部（サーバ）に含ませることもできる。
【産業上の利用可能性】  これまで、本発明の図面に示した特定の実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、説明した特定の実施の形態に限定されるものではない。また、本発明の信号パターン生成方法および装置は、コンピュータに対してプログラムを実行させることにより実現される、機能的なモジュールとして構成することができ、このようなプログラミング言語としては、アセンブラ語、ＦＯＲＴＲＡＮ、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語、Ｊａｖａ（登録商標）などを挙げることができる。また、本発明の方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムは、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フレキシブル・ディスク、ハードディスクなどに格納して頒布することができる。
本発明によれば、高いアクセス数で、突発的なアクセス数の増加にも対応でき、ロング・テール性を充分に有し、かつ複数の時間的区間について充分なフラクタル性を与えると同時に、適切な短区間分布特性をも与えることができる、信号パターン生成装置、信号パターン生成方法、該信号パターン生成方法をコンピュータ・システムに対して実行させるためのプログラム、および該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、ネットワーク耐性試験システム並びにネットワーク耐性試験方法を提供することを可能とする。これまで本発明を図面に示した具体的な実施の形態をもって説明してきたが、本発明は、図面に示した実施の形態に限定されるものではなく、種々の変更例、他の実施の形態および付加、除外をともなう実施の形態が可能であることは、当該業者によれば理解されるべきである。
【図１】
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【図３】
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【図２】
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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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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成16年7月21日(2004.7.21)
【手続補正００１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（補正後）統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成する信号パターン生成装置であって、該装置は、正値性を有するルート信号を生成するルート信号生成部と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部と、前記統計的自己相似信号を、異なる周波数領域の少なくとも２つの中間パターンに分解する分解部と、前記異なる周波数領域の２つの中間パターンの成分割合の係数をそれぞれ取得する係数取得部と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部とを含む信号パターン生成装置。
【請求項２】
前記ルート信号生成部は、α安定分布関数を読み出してルート信号を生成する手段を含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項３】
前記統計的自己相似信号生成部は、ソフトウェアまたはハードウェア的に構成されたフィルタ・バンク部を含んで構成される、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項４】
前記分解部は、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項５】
前記係数取得部は、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数を格納する手段を含む、請求項１に記載の信号パターン生成装置。
【請求項６】
（補正後）コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法であって、前記方法は、コンピュータに対して、正値性を有するルート信号を生成するステップと、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成するステップと、前記自己相関信号を、異なる周波数領域の少なくとも２つの中間パターンに分解するステップと、前記２つの中間パターンの成分割合の係数をそれぞれ取得させるステップと、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成するステップとを実行させる、信号パターン生成方法。
【請求項７】
前記ルート信号生成ステップは、格納されたα安定分布関数を読み出すステップと、前記α安定分布関数を使用してルート信号を生成するステップとを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項８】
前記分解ステップは、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを使用して前記統計的自己相似信号を分解するステップを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項９】
前記係数取得ステップは、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数をメモリに格納するステップを含む、請求項６に記載の信号パターン生成方法。
【請求項１０】
（補正後）コンピュータを制御して、統計的に自己相似性を有する信号パターンを生成させる信号パターン生成方法を実行するためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに対して、正値性を有するルート信号を生成する手段と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する手段と、前記統計的自己相似信号を、異なる周波数領域の少なくとも２つの中間パターンに分解する手段と、前記２つの中間パターンの成分割合の係数をそれぞれ取得させる手段と、前記２つの中間パターンと前記係数とから再合成信号パターンを生成する手段とを機能的に構成させる、プログラム。
【請求項１１】
前記ルート信号生成手段は、格納されたα安定分布関数を読み出す手段と、前記α安定分布関数を使用してルート信号を生成する手段とを含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記分解手段は、少なくとも非線形フィルタを含む汎用フィルタを機能的に含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記係数取得手段は、前記少なくとも２つの中間パターンの比率から算出される係数、または外部入力された係数を算出する手段を含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１４】
請求項１０〜請求項１３のいずれか１項に記載のコンピュータ実行可能なプログラムが記録されたコンピュータ可読な記憶媒体。
【請求項１５】
（補正後）統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行し、実行ログを格納する情報処理部とを含み、前記信号パターン生成部が、正値性を有するルート信号を生成するルート信号生成部と、前記ルート信号からウェーブレット解析に基づく統計的自己相似信号を生成する統計的自己相似信号生成部と、前記統計的自己相似信号を、異なる周波数領域の少なくとも２つの中間パターンに分解する分解部と、前記異なる周波数領域の２つの中間パターンの成分割合の係数をそれぞれ取得する係数取得部とを含む、ネットワーク耐性試験システム。
【請求項１６】
（補正後）前記信号パターン生成部は、さらに前記２つの中間パターンと前記係数取得部により取得された前記２つの中間パターンに対する係数とから再合成信号パターンを生成する再合成部を含む、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１７】
前記アクセス要求生成部は、前記受信した信号パターンの信号値をアクセス頻度に変換する、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１８】
前記情報処理部は、サーバであり、所定のＩＰアドレス宛に送られたアクセス要求に応答してウェブ・サービスまたはウェブ・アプリケーションなどを提供する、請求項１５に記載のネットワーク耐性試験システム。
【請求項１９】
（補正後）正値性を有するルート信号から生成された統計的自己相関性信号を異なる周波数領域の少なくとも２つの中間パターンに分解し、前記少なくとも２つの中間パターンと前記異なる周波数領域の２つの中間パターンの成分割合として取得された係数とから、統計的に自己相似性を有する再合成信号パターンを生成する信号パターン生成部と、前記信号パターン生成部により生成された再合成信号パターンを受信して、時系列的なアクセス要求を生成するアクセス要求生成部と、前記アクセス要求生成部からのアクセス要求を受信して、要求された処理を実行する情報処理部とを含むネットワーク耐性試験システムを使用したウェブ・サーバのトランザクション処理特性を評価する方法であって、該方法は、前記信号パターン生成部から再合成信号パターンを送出させるステップと、前記アクセス要求生成部において、前記再合成信号パターンから時系列的なアクセス要求を生成させ、前記ウェブ・サーバに送出させるステップと、前記ウェブ・サーバにおいて、前記アクセス要求に応答して処理を実行させ、実行ログを取得するステップと
を含む、方法。
【請求項２０】
前記アクセス要求生成部に対して、前記受信した信号パターンの信号値をアクセス頻度に変換させるステップを実行させる、請求項１９に記載の方法。
【国際調査報告】
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