(57)【要約】【課題】ルーティング情報が未知の状態にて、通信情報と端末稼働情報とから網内に起因する障害を検出できるようにすることを目的とする。【解決手段】応答時間変動定量評価部１１０はＰＩＮＧ応答時間の定量評価値データ１９３を生成する。稼働負荷重み関数算出部１２０は各端末装置の端末稼働値データ１９２に基づいてＰＩＮＧ応答時間の重み付け評価値データ１９５を生成する。重み考慮変動特性分類部１３０は各端末装置の重み付け評価値データ１９５に基づいて各端末装置をグループ毎に分類して端末装置分類データ１９６を生成する。網変動抽出部１４０は端末装置分類データ１９６と重み付け評価値データ１９５とに基づいて網変動評価値データ１９７ｎを算出する。網障害評価部１５０は網変動評価値データ１９７ｎと過去の障害内容データ１９９とに基づいて網障害評価結果データ１８１を生成する。障害通知部１６０は網障害評価結果データ１８１を出力する。【選択図】図２
2012186667.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、
各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、
前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、
前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、
前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、
前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、
前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を１つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、
前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、
過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、
前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部と、
前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、
前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部と
を備えたことを特徴とするネットワーク障害検出装置。
【請求項２】
前記応答時間評価値算出部は、取得した複数の応答時間を主成分分析し、主成分分析により各応答時間の計測時刻毎に得られる値を計測時刻の応答時間評価値として算出する
ことを特徴とする請求項１記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項３】
前記応答時間評価値算出部は、各応答時間の計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する１つ以上の応答時間を応答時間系列として抽出し、各計測時刻の応答時間系列を並べた行列を時系列波形行列として生成し、生成した時系列波形行列を用いて主成分分析を行う
ことを特徴とする請求項２記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項４】
前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて各リソース使用量の測定時刻毎にリソース使用量の大きさに応じた値を測定時刻の重み付け値として算出し、各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻の重み付け値とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項５】
前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて０または１を出力する０−１関数を用いて各リソース使用量の測定時刻毎に測定時刻の重み付け値を算出し、算出した測定時刻の重み付け値に基づいて重み付け値の測定時刻に対応する計測時刻の応答時間評価値を重み付け値で減算した値を計測時刻の重み付け評価値として算出する
ことを特徴とする請求項４記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項６】
前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて窓関数を用いて各リソース使用量の測定時刻毎に測定時刻の重み付け値を算出し、算出した測定時刻の重み付け値に基づいて重み付け値の測定時刻に対応する計測時刻の応答時間評価値を重み付け値で減算した値を計測時刻の重み付け評価値として算出する
ことを特徴とする請求項４記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項７】
前記端末装置分類部は、端末装置の複数の組み合わせを生成し、生成した組み合わせ毎に重み付け評価値の相関度を表す評価値相関値を算出し、算出した評価値相関値に基づいて複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する
ことを特徴とする請求項１から請求項６いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項８】
前記ネットワーク障害検出装置は、さらに、
端末装置グループ毎に端末装置グループに属する端末装置を示す端末装置分類データを記憶する端末装置分類データ記憶部を備え、
前記端末装置分類部は、各端末装置の重み付け評価値を用いてＫ−ｍｅａｎｓ法により前記端末装置分類データを更新することにより、複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する
ことを特徴とする請求項１から請求項６いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項９】
前記ネットワーク評価値選択部は、前記重み付け評価値記憶部から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する１つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出し、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出し、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数を算出し、算出した端末装置グループの確率密度関数が表す分布内の重み付け評価値を前記ネットワーク評価値として選択する
ことを特徴とする請求項１から請求項８いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項１０】
前記ネットワーク評価値選択部は、分布量が最も多い重み付け評価値を前記ネットワーク評価値として選択する
ことを特徴とする請求項９記載のネットワーク障害検出装置。
【請求項１１】
応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部とを備えるネットワーク障害検出装置のネットワーク障害検出方法において、
応答時間評価値算出部は、前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出し、
応答時間評価値記憶部は、前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶し、
重み付け評価値算出部は、前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出し、
重み付け評価値記憶部は、前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶し、
端末装置分類部は、前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を１つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類し、
ネットワーク評価値選択部は、前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択し、
相関時間帯判定部は、前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定し、
検出結果出力部は、前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する
ことを特徴とするネットワーク障害検出装置のネットワーク障害検出方法。
【請求項１２】
応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部とを備えるネットワーク障害検出装置を機能させるネットワーク障害検出プログラムにおいて、
前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、
前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、
前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、
前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、
前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を１つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、
前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、
前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、
前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部として
ネットワーク障害検出装置を機能させることを特徴とするネットワーク障害検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ネットワーク障害を検出するネットワーク障害検出装置、ネットワーク障害検出装置のネットワーク障害検出方法およびネットワーク障害検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
様々な業務形態を含み、様々な通信インフラ形態が混在するネットワークを管理する事業者において、提供するサービス品質を維持するためには、異常のプロアクティブな検知による迅速な対処が必要である。
検知後は、その異常の発生源が網内か端末側かによって、対処の初動が分かれる。
特に網内を原因とする障害では、障害が発生した現地に出動し、現地に問題が無い場合にネットワーク側へ問い合わせるという無駄が発生する。このため、障害回復までの時間の遅延と、余分な現地出動が発生するという損失が発生する。
【０００３】
ネットワークの構成内容を把握している一部の企業では、ネットワークにおけるトラフィックの通過経路情報を元として品質劣化の原因箇所の特定を行う品質劣化箇所推定技術が研究されている。
【０００４】
特許文献１では、各端末へのアクセスの可否のみから判定を行い、ネットワーク障害のうちダウン状態の異常のみを検知する手法が開示されている。
特許文献２では、個々の端末への応答時間から通信品質を評価する方式が開示されている。
特許文献３では、個々の端末の稼働情報から個々の端末間の相関係数を求め、過去の観測値からの劣化傾向を評価する方式が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１７１００９号公報
【特許文献２】特開２００７−３１０７６２号公報
【特許文献３】特開２００６−１４６６６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来手法にて品質劣化箇所の推定を行うためには、ネットワークのルーティング情報が必要である。しかし、通信インフラを契約して利用している通信事業者にとってはキャリアが管理するサブネットワークのルーティング情報や構成等は未知であり、詳細なルーティング情報は得られない。
そのため、通信事業者が観測可能な通信情報や端末稼働情報から、未知のサブネットワークを含めたネットワーク全体の状態を推定し、網内の異常と端末の異常との切り分けを行い、網内に起因する障害を検出する必要がある。
【０００７】
本発明は、例えば、ルーティング情報が未知の状態にて、通信情報と端末稼働情報とから網内に起因する障害を検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のネットワーク障害検出装置は、
応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、
各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、
前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、
前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、
前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、
前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、
前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を１つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、
前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、
過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、
前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部と、
前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、
前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、例えば、ルーティング情報が未知の状態にて、通信情報（応答時間）と端末稼働情報（リソース使用量）とから網内に起因する障害を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１におけるネットワークシステム２００の構成例を示す図。
【図２】実施の形態１における網内障害抽出装置１００の機能構成図。
【図３】実施の形態１における網内障害抽出装置１００の網内障害抽出方法を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間データ１９１の一例を示す表。
【図５】実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間データ１９１の一例を示すグラフ。
【図６】実施の形態１における応答時間変動定量評価部１１０の主成分分析を示す概要図。
【図７】実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間の定量評価値（マハラノビス距離）を表す図。
【図８】実施の形態１における定量評価値データ１９３の一例を示す表。
【図９】実施の形態１における定量評価値データ１９３の一例を示すグラフ。
【図１０】実施の形態１における端末稼働値データ１９２の一例を示す表。
【図１１】実施の形態１における端末稼働値データ１９２の一例を示すグラフ。
【図１２】実施の形態１における稼働負荷重み関数値データ１９４を示すグラフ。
【図１３】実施の形態１における重み付け評価値データ１９５を示すグラフ。
【図１４】実施の形態１における重み付け評価値データ１９５のグラフに端末装置グループを示した図。
【図１５】実施の形態１における端末装置分類データ１９６を示す表。
【図１６】実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの生成方法を示す概要図。
【図１７】実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの一例を示す表。
【図１８】実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの一例を示すグラフ。
【図１９】実施の形態１における過去の網変動評価値データ１９７ｏと新たな網変動評価値データ１９７ｎとの関係図。
【図２０】実施の形態１における障害内容データ１９９の一例を示す表。
【図２１】実施の形態１における網内障害抽出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
ネットワークシステムで発生したネットワーク障害を検出する形態について説明する。
【００１２】
図１は、実施の形態１におけるネットワークシステム２００の構成例を示す図である。
実施の形態１におけるネットワークシステム２００の構成例について、図１に基づいて説明する。
【００１３】
ネットワークシステム２００において、ネットワーク２１０は複数のサブネットワーク２１１Ａ−Ｄを含み、各サブネットワーク２１１Ａ−Ｃには複数の端末装置２２０Ａ−Ｉが接続されている。
また、サブネットワーク２１１Ｄには端末情報収集装置２３０と網内障害抽出装置１００とが接続されている。
【００１４】
端末情報収集装置２３０の応答時間計測部（図示省略）は、所定の計測時間毎にＰＩＮＧコマンドを実行し、各端末装置２２０へＩＣＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の応答要求パケットを送信する。
そして、端末情報収集装置２３０は各端末装置２２０から送信されるＩＣＭＰの応答パケットを受信し、応答要求パケットを送信してから応答パケットを受信するまでの時間を計測し、計測した時間を端末装置２２０毎に記憶する。
以下、端末情報収集装置２３０により計測された時間を「ＰＩＮＧ応答時間（または応答時間）」という。
【００１５】
また、各端末装置２２０は、所定の測定時間毎にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やメモリなどのリソースの使用量（以下、リソース使用量という）を測定し、測定したリソース使用量を記憶する。
そして、端末情報収集装置２３０のリソース使用量収集部（図示省略）は、各端末装置２２０からリソース使用量を収集し、収集したリソース使用量を端末装置２２０毎に記憶する。
【００１６】
網内障害抽出装置１００は、端末情報収集装置２３０により計測された各端末装置２２０のＰＩＮＧ応答時間（後述するＰＩＮＧ応答時間データ１９１）と、端末情報収集装置２３０により収集された各端末装置２２０のリソース使用量（後述する端末稼働値データ１９２）とに基づいて、ネットワーク障害が発生したサブネットワーク２１１を検出する。
【００１７】
但し、ネットワーク２１０の構成、サブネットワーク２１１の構成、サブネットワーク２１１の接続形態、端末装置２２０の接続形態など、ネットワークシステム２００の構成は図１に示す構成に限らない。
また、網内障害抽出装置１００が端末情報収集装置２３０の機能を兼ね備えても構わない。
【００１８】
図２は、実施の形態１における網内障害抽出装置１００の機能構成図である。
実施の形態１における網内障害抽出装置１００の機能構成について、図２に基づいて説明する。
【００１９】
網内障害抽出装置１００（ネットワーク障害検出装置の一例）は、応答時間変動定量評価部１１０と、稼働負荷重み関数算出部１２０と、重み考慮変動特性分類部１３０と、網変動抽出部１４０と、網障害評価部１５０と、障害通知部１６０とを備える。
さらに、網内障害抽出装置１００は、装置記憶部１９０（応答時間記憶部、リソース使用量記憶部、応答時間評価値記憶部、重み付け評価値記憶部、ネットワーク評価値記憶部、ネットワーク障害データ記憶部の一例）を備える。
【００２０】
装置記憶部１９０は、網内障害抽出装置１００で使用するデータを記憶媒体を用いて記憶する。
例えば、装置記憶部１９０は、端末情報収集装置２３０（図１参照）によって生成されたＰＩＮＧ応答時間データ１９１と端末稼働値データ１９２とを予め記憶する。
また、装置記憶部１９０は、網内障害抽出装置１００で生成される各種データ（符号１９３−１９９、１８１）を記憶する。
【００２１】
ＰＩＮＧ応答時間データ１９１（応答時間データの一例）は、異なる計測時刻に計測された複数の応答時間（ＰＩＮＧ応答時間）と、複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に示すデータである。応答時間とは、応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して応答要求データを送信してから応答データを受信するまでの時間として計測された時間である。
【００２２】
端末稼働値データ１９２（リソース使用量データの一例）は、異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と、複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に示すデータである。
【００２３】
応答時間変動定量評価部１１０（応答時間評価値算出部の一例）は、以下のように応答時間評価値（後述する定量評価値）を算出する（応答時間評価値算出処理）。
応答時間変動定量評価部１１０は、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１から複数の応答時間を端末装置毎に取得する。
応答時間変動定量評価部１１０は、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する。
【００２４】
例えば、応答時間変動定量評価部１１０は、以下のように応答時間評価値を算出する。
応答時間変動定量評価部１１０は、取得した複数の応答時間を主成分分析し、主成分分析により各応答時間の計測時刻毎に得られる値を計測時刻の応答時間評価値として算出する。
【００２５】
例えば、応答時間変動定量評価部１１０は、以下のように主成分分析を行う。
応答時間変動定量評価部１１０は、各応答時間の計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する１つ以上の応答時間を応答時間系列として抽出する。
応答時間変動定量評価部１１０は、各計測時刻の応答時間系列を並べた行列を時系列波形行列として生成し、生成した時系列波形行列を用いて主成分分析を行う。
【００２６】
応答時間変動定量評価部１１０は、定量評価値データ１９３を生成する。
定量評価値データ１９３（応答時間評価値データの一例）は、各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に示すデータである。
【００２７】
稼働負荷重み関数算出部１２０（重み付け評価値算出部の一例）は、以下のように重み付け評価値を算出する（重み付け評価値算出処理）。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、定量評価値データ１９３から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得する。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、端末稼働値データ１９２から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得する。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて、計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する。
【００２８】
例えば、稼働負荷重み関数算出部１２０は、以下のように重み付け評価値を算出する。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて各リソース使用量の測定時刻毎にリソース使用量の大きさに応じた値を測定時刻の重み付け値として算出する（重み付け値算出処理）。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻の重み付け値とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する。
【００２９】
稼働負荷重み関数算出部１２０は、重み付け評価値データ１９５を生成する。
重み付け評価値データ１９５は、各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に示すデータである。
【００３０】
重み考慮変動特性分類部１３０（端末装置分類部の一例）は、以下のように複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する（端末装置分類処理）。
重み考慮変動特性分類部１３０は、重み付け評価値データ１９５に示される各端末装置の重み付け評価値に基づいて、複数の端末装置を１つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する。
【００３１】
例えば、重み考慮変動特性分類部１３０は、以下のように複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置の複数の組み合わせを生成する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、生成した組み合わせ毎に重み付け評価値の相関度を表す評価値相関値を算出する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、算出した評価値相関値に基づいて複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する。
【００３２】
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置分類データ１９６を生成する。
端末装置分類データ１９６は、端末装置グループ毎に端末装置グループに属する端末装置を示すデータである。
【００３３】
網変動抽出部１４０（ネットワーク評価値選択部の一例）は、以下のようにネットワーク評価値（後述する網変動評価値）を選択する（ネットワーク評価値選択処理）。
網変動抽出部１４０は、重み考慮変動特性分類部１３０による分類結果に基づいて、端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を重み付け評価値データ１９５から取得する。
網変動抽出部１４０は、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて、端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出する。
網変動抽出部１４０は、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択する。
【００３４】
例えば、網変動抽出部１４０は、以下のようにネットワーク評価値を選択する。
網変動抽出部１４０は、重み付け評価値データ１９５から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得する。
網変動抽出部１４０は、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて、計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する１つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出する。
網変動抽出部１４０は、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出する（確率密度関数算出処理）。
網変動抽出部１４０は、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数（後述する重ね合わせ関数）を算出する。
網変動抽出部１４０は、算出した端末装置グループの確率密度関数が表す分布内の重み付け評価値をネットワーク評価値として選択する。
例えば、網変動抽出部１４０は、分布量が最も多い重み付け評価値をネットワーク評価値として選択する。
【００３５】
装置記憶部１９０は、網変動評価値データ１９７ｏと障害内容データ１９９とを記憶する。
網変動評価値データ１９７ｏ（ネットワーク評価値データの一例）は、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に示すデータである。例えば、網変動評価値データ１９７ｏは、網変動抽出部１４０によって過去に生成されたデータである。
障害内容データ１９９（ネットワーク障害データの一例）は、ネットワークに発生した障害を示す障害内容と障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたデータである。
【００３６】
網障害評価部１５０（相関時間帯判定部、検出結果出力部の一例）は、以下のように相関時間帯（後述する過去相関期間）を判定する（相関時間帯判定処理）。
網障害評価部１５０は、網変動抽出部１４０によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と網変動評価値データ１９７ｏに端末装置グループ毎に示される各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて、各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する。
【００３７】
網障害評価部１５０は、以下のように網障害評価結果データ１８１（ネットワーク障害検出データの一例）を生成する（ネットワーク障害検出データ生成処理）。
網障害評価部１５０は、端末装置グループ毎に判定した相関時間帯に基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を障害内容データ１９９から検索する。
網障害評価部１５０は、当該障害時刻に対応する障害内容を障害内容データ１９９から取得する。
網障害評価部１５０は、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報（例えば、後述するグループ番号）とを対応付けて網障害評価結果データ１８１を生成する。
【００３８】
障害通知部１６０（検出結果出力部の一例）は、網障害評価部１５０により生成された網障害評価結果データ１８１を出力する（ネットワーク障害検出データ出力処理）。
【００３９】
図３は、実施の形態１における網内障害抽出装置１００の網内障害抽出方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における網内障害抽出装置１００の網内障害抽出方法について、図３に基づいて説明する。
【００４０】
まず、網内障害抽出方法の概要について説明する。
【００４１】
応答時間変動定量評価部１１０は、各端末装置のＰＩＮＧ応答時間データ１９１に基づいてＰＩＮＧ応答時間の定量評価値データ１９３を生成する（Ｓ１１０）。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、各端末装置の端末稼働値データ１９２と定量評価値データ１９３とに基づいてＰＩＮＧ応答時間の重み付け評価値データ１９５を生成する（Ｓ１２０）。
重み考慮変動特性分類部１３０は、各端末装置の重み付け評価値データ１９５に基づいて各端末装置をグループ毎に分類して端末装置分類データ１９６を生成する（Ｓ１３０）。
網変動抽出部１４０は、端末装置分類データ１９６と重み付け評価値データ１９５とに基づいて、ネットワーク障害に関する新たな網変動評価値データ１９７ｎを端末装置グループ毎に算出する（Ｓ１４０）。
網障害評価部１５０は、新たな網変動評価値データ１９７ｎと過去の網変動評価値データ１９７ｏと過去の障害内容データ１９９とに基づいて網障害評価結果データ１８１を生成する（Ｓ１５０）。
障害通知部１６０は、網障害評価結果データ１８１を出力する（Ｓ１６０）。
【００４２】
次に、網内障害抽出方法の詳細について説明する。
【００４３】
Ｓ１１０において、応答時間変動定量評価部１１０は、装置記憶部１９０からＰＩＮＧ応答時間データ１９１を取得する。
【００４４】
図４は、実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間データ１９１の一例を示す表である。
図５は、実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間データ１９１の一例を示すグラフである。
実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間データ１９１について、図４と図５とに基づいて説明する。
【００４５】
図４に示すように、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１は、例えば、「日時」と「端末名」と「ＰＩＮＧ応答時間」とを対応付けたデータである。
「日時」は、ＰＩＮＧ応答時間が計測された時刻（計測時刻）を示す。
「端末名」は、端末装置を識別する名称（端末装置識別子の一例）を示す。
「ＰＩＮＧ応答時間」は、ＰＩＮＧ応答時間を示す。
【００４６】
ＰＩＮＧ応答時間データ１９１の「日時」を横軸の値として表し、「ＰＩＮＧ応答時間」を縦軸の値として表したグラフを図５に示す。
【００４７】
図３に戻り、Ｓ１１０の説明を続ける。
【００４８】
応答時間変動定量評価部１１０は、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１に基づいて端末装置毎に時系列波形行列を生成し、生成した時系列波形行列を主成分分析し、各ＰＩＮＧ応答時間に対応するマハラノビス距離をＰＩＮＧ応答時間の定量評価値として算出する。
【００４９】
応答時間変動定量評価部１１０は、以下のように、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１に基づいて端末装置毎に時系列波形行列を生成する。
応答時間変動定量評価部１１０は、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１から各ＰＩＮＧ応答時間の計測時刻（日時）毎に当該計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する１つ以上のＰＩＮＧ応答時間を応答時間系列として抽出する。
応答時間変動定量評価部１１０は、抽出した各計測時刻の応答時間系列を行列の行として並べて時系列波形行列を生成する。
【００５０】
例えば、応答時間変動定量評価部１１０は、図４に示したＰＩＮＧ応答時間データ１９１に基づいて、２０１０年１月１日０時０分から１週間分のＰＩＮＧ応答時間「１２４，１３０，１１５，１２７，・・・」を２０１０年１月１日０時０分の応答時間系列としてＰＩＮＧ応答時間データ１９１から抽出する。
そして、応答時間変動定量評価部１１０は、抽出した応答時間系列「１２４，１３０，１１５，１２７，・・・」を時系列波形行列の第１行に設定する。
また、応答時間変動定量評価部１１０は、２０１０年１月１日１時３０分から１週間分のＰＩＮＧ応答時間「１３０，１１５，１２７，・・・」を２０１０年１月１日１時０分の応答時間系列としてＰＩＮＧ応答時間データ１９１から抽出し、抽出した応答時間系列「１３０，１１５，１２７，・・・」を時系列波形行列の第２行に設定する。
同様に、応答時間変動定量評価部１１０は、残りの計測時刻の応答時間系列をＰＩＮＧ応答時間データ１９１から抽出し、抽出した各計測時刻の応答時間系列を時系列波形行列の各行に設定する。
【００５１】
但し、応答時間変動定量評価部１１０は、全ての計測時刻毎に応答時間系列を抽出しないで応答時間系列を間引いても構わない。例えば、時系列波形行列の第１行に２０１０年１月１日０時０分の応答時間系列を設定した後、２０１０年１月２日０時０分の応答時間系列を時系列波形行列の第２行に設定してもよい。
また、応答時間系列に対応する計測期間は１週間より長い期間（または短い期間）であっても構わない。例えば、２日分のＰＩＮＧ応答時間を応答時間系列にしても構わないし、１カ月分のＰＩＮＧ応答時間を応答時間系列にしても構わない。
【００５２】
主成分分析とは、複数のデータ（実施の形態ではＰＩＮＧ応答時間）の特徴を表す指標値を求める統計処理である。
【００５３】
図６は、実施の形態１における応答時間変動定量評価部１１０の主成分分析を示す概要図である。
応答時間変動定量評価部１１０が実行する主成分分析の概要について、図６に基づいて説明する。
【００５４】
「データ空間」は、データ（ＰＩＮＧ応答時間）の分布を特定のデータ軸を用いて表した空間（グラフ）である。例えば、時系列波形行列がＸ行Ｙ列の行列である場合、時系列波形行列はＸ次元のデータ空間に投影（プロット）したＹ個の点として扱われる。
このデータ空間（時系列波形行列）に対して主成分分析を行うと、データの特徴を強く反映する主成分軸がデータ空間のデータ軸と同じ数だけ算出される。これら主成分軸で表される空間を「主成分空間」という。
さらに、主成分空間から選択した上位の主成分軸（第１の主成分軸、第２の主成分軸）で表される空間を「特徴空間（または特徴平面）」という。
【００５５】
図７は、実施の形態１におけるＰＩＮＧ応答時間の定量評価値（マハラノビス距離）を表す図である。
図７に示すように、マハラノビス距離（図中の矢印線）は、データ分布の中心（重心）（図中の三角印）からデータ分布に含まれる各点までの距離を表す。
但し、マハラノビス距離は、データ分布に含まれる各点を特徴平面（または特徴空間）に投影して得られる座標値、つまり、各点から特徴平面の主成分軸に対して垂線を引いて得られる座標値を用いて算出される。
また、マハラノビス距離は、データ分布の分散が大きい方向では実際の距離より短い距離で表され、データ分布の分散が小さい方向では実際の距離より長い距離で表される。例えば、図中ではデータ分布の中心からの距離が等しい点Ａと点Ｂとでは、データ分布の分散が小さい方向に位置する点Ａの方がマハラノビス距離の値は大きい。
マハラノビス距離が大きい点（例えば、所定の境界線より外側に位置する点Ａ・Ｂ）は、通常のデータ分布から外れている点、つまり、他の点と特性が異なる点である。
【００５６】
応答時間変動定量評価部１１０は、各ＰＩＮＧ応答時間に対応するマハラノビス距離をＰＩＮＧ応答時間の定量評価値として定量評価値データ１９３を生成する。
【００５７】
図８は、実施の形態１における定量評価値データ１９３の一例を示す表である。
図９は、実施の形態１における定量評価値データ１９３の一例を示すグラフである。
実施の形態１における定量評価値データ１９３について、図８と図９とに基づいて説明する。
【００５８】
図８に示すように、定量評価値データ１９３は、例えば、「日時」と「端末名」と「定量評価値」とを対応付けたデータである。
「日時」は、ＰＩＮＧ応答時間の計測時刻を示す。
「端末名」は、端末装置を識別する名称を示す。
「定量評価値」は、ＰＩＮＧ応答時間の定量評価値を示す。
【００５９】
定量評価値データ１９３の「日時」を横軸の値として表し、「定量評価値」を縦軸の値として表したグラフを図９に示す。
【００６０】
図３に戻り、Ｓ１１０の説明を続ける。
【００６１】
但し、応答時間変動定量評価部１１０は、主成分分析以外の処理でＰＩＮＧ応答時間の定量評価値を算出しても構わない。
また、応答時間変動定量評価部１１０は、マハラノビス距離以外の値をＰＩＮＧ応答時間の定量評価値として算出しても構わない。
例えば、応答時間変動定量評価部１１０は、ＰＩＮＧ応答時間を所定の単位時間で表した値をＰＩＮＧ応答時間の定量評価値として算出しても構わない。
Ｓ１１０の後、Ｓ１２０に進む。
【００６２】
Ｓ１２０において、稼働負荷重み関数算出部１２０は、装置記憶部１９０から端末稼働値データ１９２を取得する。
【００６３】
図１０は、実施の形態１における端末稼働値データ１９２の一例を示す表である。
図１１は、実施の形態１における端末稼働値データ１９２の一例を示すグラフである。
実施の形態１における端末稼働値データ１９２について、図１０と図１１とに基づいて説明する。
【００６４】
図１０に示すように、端末稼働値データ１９２は、例えば、「日時」と「端末名」と「ＣＰＵ占有率」とを対応付けたデータである。
「日時」は、ＣＰＵ占有率が測定された時刻（測定時刻）を示す。
「端末名」は、端末装置を識別する名称を示す。
「ＣＰＵ占有率」は、ＣＰＵ使用率のうちネットワークに関する処理（例えば、通信処理）で使用したＣＰＵ使用率を示す。ＣＰＵ使用率とはＣＰＵを使用した時間の割合である。
【００６５】
端末稼働値データ１９２の「日時」を横軸の値として表し、「ＣＰＵ占有率」を縦軸の値として表したグラフを図１１に示す。
【００６６】
但し、ＣＰＵ占有率はリソース使用量の一例であり、端末装置のＣＰＵ使用率、ネットワークに関する処理のメモリ占有率、端末装置のメモリ使用率など、ＣＰＵ占有率以外のリソース使用量を端末稼働値データ１９２に設定しても構わない。
【００６７】
図３に戻り、Ｓ１２０の説明を続ける。
【００６８】
稼働負荷重み関数算出部１２０は、端末稼働値データ１９２に基づいて以下のような稼働負荷重み関数を計算して稼働負荷重み関数値を算出し、算出した稼働負荷重み関数値を設定して稼働負荷重み関数値データ１９４を生成する。
稼働負荷重み関数値データ１９４は、端末装置毎に各ＣＰＵ占有率の測定時刻の稼働負荷重み関数値を示すデータである。例えば、稼働負荷重み関数値データ１９４は「日時（測定時刻）」と「端末名」と「稼働負荷重み関数値」とを対応付けて生成される。
稼働負荷重み関数値は、ＰＩＮＧ応答時間の定量評価値を重み付けする重み付け値であり、ＣＰＵ占有率が大きいほど小さくＣＰＵ占有率が小さいほど大きい値である。
以下のような稼働負荷重み関数（重み付け関数）は予め定義しておく。
【００６９】
例えば、稼働負荷重み関数は、ＣＰＵ占有率が５％以上である時間帯の稼働負荷重み関数値として「０」を出力し、ＣＰＵ占有率が５％未満である時間帯の稼働負荷重み関数値として「１」を出力する。また、ＣＰＵ占有率を１分毎に測定しておき、２０分以上継続してＣＰＵ占有率が５％以上である場合に稼働負荷重み関数値を「０」として、その他の場合に稼働負荷重み関数値を「１」にしてもよい。
このように、「０」または「１」を出力する関数を「０−１関数」と呼ぶ。
【００７０】
図１２は、実施の形態１における稼働負荷重み関数値データ１９４を示すグラフである。
稼働負荷重み関数として「０−１関数」を用いて場合、稼働負荷重み関数値データ１９４のグラフは図１２のように表される。グラフの横軸は「日時（ＣＰＵ占有率の測定時刻）」を示し、グラフの縦軸は「稼働負荷重み関数値」を示す。
【００７１】
また、稼働負荷重み関数ｆ（ｔ；ｘ）を以下の式（１）に示すように定義してもよい。
式（１）で使用されているＷ（ｔ）は「ｔ＝０」で値が「１」であり、「ｔ＝０」を中心に特定の割合で「１」から「０」に値が減少する「窓関数」である。但し、「−０．９Δ≦ｔ≦０．９Δ」の区間の値を「１」とする。「Δ」はＣＰＵ占有率の条件として考慮すべき所定の考慮時間である。
窓関数とは、所定の条件を満たさない場合に「０」を出力する関数である。
【００７２】
【数１】
2012186667.tif 000003
【００７３】
図３に戻り、Ｓ１２０の説明を続ける。
【００７４】
稼働負荷重み関数算出部１２０は、定量評価値データ１９３に設定された定量評価値毎に、定量評価値の計測時刻（日時）に対応する稼働負荷重み関数値を稼働負荷重み関数値データ１９４から取得する。例えば、定量評価値の計測時刻が「２０１０年１月１日０時０分」である場合、稼働負荷重み関数算出部１２０は「２０１０年１月１日０時０分」または「２０１０年１月１日０時０分」に最も近い測定時刻（日時）の稼働負荷重み関数値を取得する。
稼働負荷重み関数算出部１２０は、定量評価値を稼働負荷重み関数値で除算する。以下、定量評価値を稼働負荷重み関数値で除算して得られる値を「重み付け評価値」という。但し、稼働負荷重み関数値が「０」である場合、重み付け評価値は「値無し」または「０」とする。
これにより、ＣＰＵ占有率を考慮したＰＩＮＧ応答時間の定量評価値を重み付け評価値として算出することができる。つまり、ＣＰＵ占有率が高かったためにＰＩＮＧ応答時間が長くなってしまった場合、ＰＩＮＧ応答時間の定量評価値を小さくした値が重み付け評価値として算出される。
「重み付け評価値」は、定量評価値が大きいほど大きく稼働負荷重み関数値が大きいほど小さい値である。
【００７５】
稼働負荷重み関数算出部１２０は、算出した重み付け評価値を設定して重み付け評価値データ１９５を生成する。
重み付け評価値データ１９５は、端末装置毎に各ＰＩＮＧ応答時間の計測時刻の重み付け評価値を示すデータである。例えば、重み付け評価値データ１９５は「日時（計測時刻）」と「端末名」と「重み付け評価値」とを対応付けて生成される。
【００７６】
図１３は、実施の形態１における重み付け評価値データ１９５を示すグラフである。
図１３に示すグラフの横軸は「日時（ＰＩＮＧ応答時間の計測時刻）」を表し、グラフの縦軸は「重み付け評価値」を表している。
また、稼働負荷重み関数値が「０」である時間帯の重み付け評価値を「欠損値（値無し）」として表している。
【００７７】
図３に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。
【００７８】
Ｓ１２０の後、Ｓ１３０に進む。
【００７９】
Ｓ１３０において、重み考慮変動特性分類部１３０は、ＰＩＮＧ応答時間データ１９１や端末稼働値データ１９２に示される複数の端末装置を組み合わせて、２つの端末装置から成る端末装置の組み合わせを複数生成する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置の組み合わせ毎に重み付け評価値データ１９５を用いて評価値相関関数を計算し、端末装置の組み合わせ毎に評価値相関値を算出する。
【００８０】
評価値相関関数は、評価値相関値を出力する相互相関関数である。
評価値相関値は、重み付け評価値の相関度を表す値である。評価値相関値は重み付け評価値の相関度が高いほど大きく、重み付け評価値の相関度が低いほど小さい。
【００８１】
例えば、重み考慮変動特性分類部１３０は以下の式（２）に示す評価値相関関数ｆ（ｘ，ｙ；ｋ）を計算し、端末装置ｘと端末装置ｙとの重み付け評価値の評価値相関値Ｃｏｒ（ｘ，ｙ；ｋ）を算出する。
評価値相関値Ｃｏｒ（ｘ，ｙ；ｋ）は「０以上１以下」の値である。重み付け評価値の相関度が高い場合、評価値相関値Ｃｏｒ（ｘ，ｙ；ｋ）は「１」に近い値であり、重み付け評価値の相関度が低い場合、評価値相関値Ｃｏｒ（ｘ，ｙ；ｋ）は「０」に近い値である。
【００８２】
【数２】
2012186667.tif 000004
【００８３】
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置の組み合わせ毎に評価値相関値（０以上１以下の値）を所定の評価値相関閾値（例えば、０．８）と比較し、評価値相関値が評価値相関閾値より大きい端末装置の組み合わせを判定する。
以下、評価値相関値が評価値相関閾値より大きい端末装置の組み合わせを「相関組み合わせ」という。
【００８４】
重み考慮変動特性分類部１３０は、各相関組み合わせに基づいて端末装置グループを生成し、生成した端末装置グループを表す端末装置分類データ１９６を生成する。
端末装置グループは、重み付け評価値の相関度が高い複数の端末装置（または１つの端末装置）から成る端末装置の組み合わせである。
【００８５】
但し、上記式（２）以外の評価値相関関数を定義して用いても構わない。
例えば、２台の端末装置ではなく３台以上の端末装置を対象にして評価値相関値を出力する評価値相関関数を定義しても構わない。
【００８６】
図１４は、実施の形態１における重み付け評価値データ１９５のグラフに端末装置グループを示した図である。
図１５は、実施の形態１における端末装置分類データ１９６を示す表である。
【００８７】
図１４に実線の丸印で示すように、端末Ａと端末Ｃとは重み付け評価値の相関度が高い。また、端末Ｃと端末Ｆとは重み付け評価値の相関度が高い。さらに、端末Ｆと端末Ｈとは重み付け評価値の相関度が高い。
したがって、端末Ａと端末Ｃと端末Ｆと端末Ｈとは一つの端末装置グループ（１）を構成する。
同様に、端末Ｂと端末Ｅと端末Ｇとは端末装置グループ（２）を構成し、端末Ｄと端末Ｉとは端末装置グループ（３）を構成する。
【００８８】
図１４に示した各端末装置グループ（１）−（３）を表す端末装置分類データ１９６を図１５に示す。
【００８９】
図１５に示すように、端末装置分類データ１９６は、「日時」と「グループ番号」と「端末名」とを対応付けたデータである。
「日時」は、端末装置グループを分類した日時を示す。
「グループ番号」は、端末装置グループを識別する番号（グループ識別子の一例）を示す。例えば、グループ番号は、端末装置グループを構成する各端末装置の端末名（またはその他の端末装置識別子）を入力として所定のハッシュ関数を用いて算出した値である。
「端末名」は、端末装置グループに属する端末装置の名称を示す。
【００９０】
図３に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。
【００９１】
Ｓ１３０の後、Ｓ１４０に進む。
【００９２】
Ｓ１４０において、網変動抽出部１４０は、重み付け評価値データ１９５から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得する。
網変動抽出部１４０は、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて、計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する１つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出する。
網変動抽出部１４０は、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出する。
網変動抽出部１４０は、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数を算出する。
網変動抽出部１４０は、算出した端末装置グループの確率密度関数に基づいて分布量が最も多い重み付け評価値を網変動評価値として選択する。但し、網変動抽出部１４０は、分布量の平均値が最も多い重み付け評価値以外の評価値を網変動評価値として選択しても構わない。例えば、網変動抽出部１４０は確率密度関数が表す分布内での重み付け評価値の平均値を網変動評価値として選択しても構わない。
【００９３】
網変動抽出部１４０は、端末装置グループ毎に各計測時刻の網変動評価値を示す網変動評価値データ１９７ｎを生成する。
【００９４】
図１６は、実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの生成方法を示す概要図である。
網変動評価値データ１９７ｎの生成方法の概要について、図１６に基づいて説明する。
【００９５】
例えば、網変動抽出部１４０は、時刻「ｔ」における端末装置グループ（２）の網変動評価値を以下のように算出する。
網変動抽出部１４０は、時刻「ｔ」を中心の時刻とする所定長の対象期間（図中に示す点線枠）を算出する。
網変動抽出部１４０は、端末装置グループ（２）に属する各端末装置（Ｂ、Ｅ、Ｇ）の重み付け評価値データ１９５から対象期間に対応する複数の重み付け評価値（点線枠内の重み付け評価値）を時刻「ｔ」の評価値系列として抽出する。
網変動抽出部１４０は、端末装置（Ｂ、Ｅ、Ｇ）毎に時刻「ｔ」の評価値系列を用いてカーネル密度推定法により時刻「ｔ」の確率密度関数（カーネル関数ともいう）を算出する。
【００９６】
カーネル密度推定法とは、確率密度関数を推定する統計処理である。
確率密度関数とは、確率変数（実施の形態では重み付け評価値）のカーネル密度を表す関数である。
カーネル密度とは、確率変数の分布量を表す値である。
図中において、確率密度関数は横軸に重み付け評価値を表し、縦軸にカーネル密度を表す。
【００９７】
網変動抽出部１４０は、各端末装置（Ｂ、Ｅ、Ｇ）の確率密度関数に基づいて重み付け評価値の分布の平均を表す確率密度関数を算出する。以下、各重み付け評価値の分布の平均を表す確率密度関数を「重ね合わせ関数」という。
網変動抽出部１４０は、重ね合わせ関数が表す重み付け評価値の分布内でカーネル密度が最も大きい重み付け評価値ｘを網変動評価値として選択する。但し、網変動抽出部１４０は、カーネル密度が最も大きい重み付け評価値ｘ以外の重み付け評価値を網変動評価値として選択しても構わない。例えば、網変動抽出部１４０は、分布内のカーネル密度の平均値を網変動評価値として選択しても構わない。
網変動抽出部１４０は、選択した網変動評価値ｘを時刻「ｔ」における端末装置グループ（２）の網変動評価値として網変動評価値データ１９７ｎに設定する。
図中において、網変動評価値データ１９７ｎは横軸に日時（計測時刻）を表し、縦軸に網変動評価値を表す。
【００９８】
図１７は、実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの一例を示す表である。
図１８は、実施の形態１における網変動評価値データ１９７ｎの一例を示すグラフである。
【００９９】
図１７に示すように、網変動評価値データ１９７ｎは、例えば、「日時」と「グループ番号」と「網変動評価値」とを対応付けたデータである。
「日時」は、ＰＩＮＧ応答時間の計測時刻を示す。
「グループ番号」は、端末装置グループを識別する番号を示す。
「網変動評価値」は、網変動評価値を示す。
【０１００】
網変動評価値データ１９７ｎの「日時」を横軸の値として表し、「網変動評価値」を縦軸の値として表したグラフを図１８に示す。
【０１０１】
装置記憶部１９０に予め記憶される過去の網変動評価値データ１９７ｏは、新たな網変動評価値データ１９７ｎと同じデータ構造を持つ。
【０１０２】
図３に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。
【０１０３】
Ｓ１４０の後、Ｓ１５０に進む。
【０１０４】
Ｓ１５０において、網障害評価部１５０は、Ｓ１４０で生成された網変動評価値データ１９７ｎと過去の網変動評価値を示す網変動評価値データ１９７ｏとを装置記憶部１９０から取得する。
以下、新たな網変動評価値データ１９７ｎに示される複数の網変動評価値を「新たな網変動系列」といい、過去の網変動評価値データ１９７ｏに示される複数の網変動評価値を「過去の網変動系列」という。
【０１０５】
網障害評価部１５０は、過去の網変動系列から過去時刻（過去の計測時刻）毎に当該過去時刻を含んだ時間帯であって新たな網変動系列の時間帯と同じ時間長を持つ時間帯に対応する複数の網変動評価値を抽出する。
以下、抽出した複数の網変動評価値を当該過去時刻の「網変動部分系列」という。
【０１０６】
網障害評価部１５０は、過去時刻毎に新たな網変動系列と当該過去時刻の網変動部分系列とを用いて網変動相関関数を計算し、過去時刻毎に網変動相関値を算出する。
【０１０７】
網変動相関関数は、網変動相関値を出力する相互相関関数である。
網変動相関値は、新たな網変動系列と過去時刻の網変動部分系列との相関度を表す値である。
【０１０８】
例えば、網障害評価部１５０は以下の式（３）に示す網変動相関関数ｆ（ｊ）を計算し、ｊ番目の過去時刻の網変動相関値Ｒ（ｊ）を算出する。
網変動相関値Ｒ（ｊ）は「０以上１以下」の値である。新たな網変動系列との相関度が高い場合、網変動相関値Ｒ（ｊ）は「１」に近い値であり、新たな網変動系列との相関度が低い場合、網変動相関値Ｒ（ｊ）は「０」に近い値である。
【０１０９】
【数３】
2012186667.tif 000005
【０１１０】
網障害評価部１５０は、過去時刻毎に網変動相関値（０以上１以下の値）を所定の網変動閾値（例えば、０．８）と比較し、網変動相関値が網変動閾値より大きい過去時刻を判定する。
以下、網変動相関値が網変動閾値より大きい過去時刻に対応する網変動部分系列の期間（時間帯）を「過去相関期間」という。
【０１１１】
網障害評価部１５０は、過去相関期間を設定して過去相関期間データ１９８を生成する。
過去相関期間データ１９８は、端末装置グループ毎に過去相関期間を示すデータである。例えば、過去相関期間データ１９８は「過去相関期間」と「グループ番号」とを対応付けたデータである。
【０１１２】
図１９は、実施の形態１における過去の網変動評価値データ１９７ｏと新たな網変動評価値データ１９７ｎとの関係図である。
図１９において、新たな網変動評価値データ１９７ｎが表す新たな網変動系列と２００（＝ｊ）番目の過去時刻の網変動部分系列との相関度が高い。
ここで、１００（＝ｊ）番目の過去時刻の網変動相関値Ｒ（ｊ）が「０．０７」であり、２００（＝ｊ）番目の過去時刻の網変動相関値Ｒ（ｊ）が「０．８６」であり、３００（＝ｊ）番目の過去時刻の網変動相関値Ｒ（ｊ）が「０．０６」であったものとする。また、網変動閾値を「０．８」とする。
この場合、網障害評価部１５０は、２００（＝ｊ）番目の過去時刻の網変動相関値「０．８６」が網変動閾値「０．８」より大きいため、２００（＝ｊ）番目の過去時刻に対応する網変動部分系列の時間帯「Ｔ」を過去相関期間として選択する。
【０１１３】
図３に戻り、Ｓ１５０の説明を続ける。
【０１１４】
網障害評価部１５０は、装置記憶部１９０から障害内容データ１９９を取得する。
障害内容データ１９９は、ネットワーク障害が発生した時刻と発生したネットワーク障害の内容とを示すデータである。
【０１１５】
図２０は、実施の形態１における障害内容データ１９９の一例を示す表である。
実施の形態１における障害内容データ１９９について、図２０に基づいて説明する。
【０１１６】
例えば、障害内容データ１９９は、「日時」と「グループ番号」と「障害内容」とを対応付けたデータである。
「日時」は、ネットワーク障害が発生した時刻（障害時刻）を示す。
「グループ番号」は、端末装置グループを識別する番号である。例えば、グループ番号は、端末装置グループを構成する各端末装置の端末名（またはその他の識別子）を入力として所定のハッシュ関数を用いて算出した値である。
「障害内容」は、発生したネットワーク障害の内容（障害内容）を示す。
【０１１７】
図３に戻り、Ｓ１５０の説明を続ける。
【０１１８】
網障害評価部１５０は、過去相関期間データ１９８に基づいて端末装置グループ毎に過去相関期間に対応する障害内容を障害内容データ１９９から検索する。
過去相関期間に対応する障害内容とは、過去相関期間に含まれる時刻（または相関時間帯から所定の許容時間内に含まれる時刻、以下同様）を示す障害時刻と、当該端末装置グループのグループ番号とに対応付けられた障害内容である。
但し、網障害評価部１５０は、グループ番号に関係無く、過去相関期間に含まれる時刻を示す障害時刻に対応付けられた障害内容を過去相関期間に対応する障害内容として検索しても構わない。
【０１１９】
網障害評価部１５０は、過去相関期間に対応する障害内容を設定して網障害評価結果データ１８１を生成する。
網障害評価結果データ１８１は、過去相関期間に対応する障害内容が存在する端末装置グループ毎に障害内容と端末装置グループを表すグループ情報とを示すデータである。
例えば、網障害評価結果データ１８１は、「計測期間（ＰＩＮＧ応答時間データ１９１の日時の範囲）」と「障害内容」と「グループ番号（グループ情報の一例）」とを対応付けたデータである。また、網障害評価結果データ１８１は、グループ番号の代わり又はグループ番号と共に端末装置グループを構成する各端末装置の端末名（またはその他の端末識別子）を含んでも構わない。
Ｓ１５０の後、Ｓ１６０に進む。
【０１２０】
Ｓ１６０において、障害通知部１６０は、装置記憶部１９０から網障害評価結果データ１８１を取得し、取得した網障害評価結果データ１８１を出力する。
【０１２１】
例えば、障害通知部１６０は、網障害評価結果データ１８１を表示装置に表示する。
利用者は、表示装置に表示された網障害評価結果データ１８１を参照することによって、ネットワーク障害が発生したサブネットワークを推定することができる。
一例として、利用者は、網障害評価結果データ１８１に示されるグループ番号に対応する端末装置グループを特定し、特定した端末装置グループが属するサブネットワークでネットワーク障害が発生したということを判断する。
【０１２２】
また、障害通知部１６０は、予防保全システム（図示省略）に網障害評価結果データ１８１を送信してもよい。
予防保全システムとは、所定の予防保全処理を実行することによってネットワーク障害の発生を抑止し、またはネットワーク障害の影響を小さくする装置である。
例えば、予防保全処理は、ネットワーク内のルータと通信してルータのルーティングテーブルを更新し、またはネットワーク内の端末装置（またはゲートウェイサーバなどのサーバ装置）と通信して端末装置（またはサーバ装置）の制御情報（通信量の上限値など）を更新する。これにより、通信路の多重化やトラフィック制御を実現することができる。
但し、予防保全システムの機能を予防保全部として網内障害抽出装置１００に備えても構わない。
【０１２３】
Ｓ１６０により、網内障害抽出方法の処理は終了する。
【０１２４】
網内障害抽出方法（図３参照）のＳ１５０において、網障害評価部１５０は、新たな網変動評価値データ１９７ｎがネットワーク障害の発生を示しているか否かを判定し、新たな網変動評価値データ１９７ｎがネットワーク障害の発生を示している場合に前記Ｓ１５０の処理を実行してもよい。
また、網障害評価部１５０は、新たな網変動評価値データ１９７ｎに基づいてネットワーク障害が発生している障害発生期間を判定し、判定した障害発生期間に対応する複数の網変動評価値を抽出し、抽出した複数の網変動評価値に対して前記Ｓ１５０の処理を実行してもよい。
例えば、網障害評価部１５０は、新たな網変動評価値データ１９７ｎと過去の網変動評価値データ１９７ｏとを統計処理により比較し、新たな網変動評価値データ１９７ｎがネットワーク障害の発生を示しているか否かを判定し、又はネットワーク障害が発生している障害発生期間を判定する。
例えば、網障害評価部１５０は、過去の網変動評価値データ１９７ｏに基づいて過去の網変動評価値の「３σ範囲（または９５％信頼区間）」を算出し、算出した「３σ範囲（または９５％信頼区間）」から外れた網変動評価値を新たな網変動評価値データ１９７ｎが含んでいる場合、新たな網変動評価値データ１９７ｎがネットワーク障害の発生を示していると判定する。「３σ範囲」は平均値との差が標準偏差の３倍以下である範囲のことである。
また、網障害評価部１５０は、過去の網変動評価値データ１９７ｏの「３σ範囲（または９５％信頼区間）」から外れた網変動評価値を新たな網変動評価値データ１９７ｎから検索し、検索した網変動評価値に対応する期間を障害発生期間として判定する。
【０１２５】
図２１は、実施の形態１における網内障害抽出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図２１において、網内障害抽出装置１００は、ＣＰＵ９０１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９０１は、バス９０２を介してＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０４、通信ボード９０５、ディスプレイ装置９１１、キーボード９１２、マウス９１３、ドライブ装置９１４、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ装置９１４は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの記憶媒体を読み書きする装置である。
【０１２６】
通信ボード９０５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。
【０１２７】
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、プログラム群９２２、ファイル群９２３が記憶されている。
【０１２８】
プログラム群９２２には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラムは、ＣＰＵ９０１により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものであり、また「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【０１２９】
ファイル群９２３には、実施の形態において説明する「〜部」で使用される各種データ（入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果など）が含まれる。
【０１３０】
実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。
【０１３１】
実施の形態において「〜部」として説明するものは「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。
【０１３２】
実施の形態２．
複数の端末装置を実施の形態１と異なる方法で分類する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明する。説明を省略した事項については実施の形態１と同様である。
【０１３３】
ネットワークシステム２００の構成（図１参照）や網内障害抽出装置１００の機能構成（図２参照）は実施の形態１と同様である。
【０１３４】
また、網内障害抽出方法の処理の流れ（図３参照）は実施の形態１と同様である。
但し、端末装置分類データ生成処理（Ｓ１３０）が実施の形態１と異なる。
【０１３５】
以下、端末装置分類データ生成処理（Ｓ１３０）について説明する。
Ｓ１３０において、重み考慮変動特性分類部１３０は、今回生成された定量評価値データ１９３と前回生成された端末装置分類データ１９６とを用いてＫ−ｍｅａｎｓ法によって新たな端末装置分類データ１９６を生成する。
つまり、重み考慮変動特性分類部１３０は、現在の端末装置分類データ１９６を定量評価値データ１９３に基づいてＫ−ｍｅａｎｓ法によって更新する。
【０１３６】
例えば、重み考慮変動特性分類部１３０は、以下のように端末装置分類データ１９６を生成（更新）する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、装置記憶部１９０から定量評価値データ１９３と端末装置分類データ１９６とを取得する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置分類データ１９６が示す端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の定量評価値を定量評価値データ１９３から抽出する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置グループ毎に定量評価値の平均値をグループ評価値として算出する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置毎に定量評価値の平均値を端末評価値として算出する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置毎に端末評価値と各グループ評価値とを比較し、端末評価値に最も近いグループ評価値を選択し、選択したグループ評価値に対応する端末装置グループを該当グループとして選択する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置毎に端末装置が属する端末装置グループと該当グループとが一致するか否かを判定する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置グループと該当グループとが一致しない端末装置が存在する場合、当該端末装置が該当グループに属するように端末装置分類データ１９６を更新する。
重み考慮変動特性分類部１３０は、端末装置分類データ１９６を更新した場合、上記の処理を繰り返す。
【０１３７】
網内障害抽出方法のその他の処理（図３参照）については実施の形態１と同様である。
【符号の説明】
【０１３８】
１００  網内障害抽出装置、１１０  応答時間変動定量評価部、１２０  稼働負荷重み関数算出部、１３０  重み考慮変動特性分類部、１４０  網変動抽出部、１５０  網障害評価部、１６０  障害通知部、１８１  網障害評価結果データ、１９０  装置記憶部、１９１  ＰＩＮＧ応答時間データ、１９２  端末稼働値データ、１９３  定量評価値データ、１９４  稼働負荷重み関数値データ、１９５  重み付け評価値データ、１９６  端末装置分類データ、１９７  網変動評価値データ、１９８  過去相関期間データ、１９９  障害内容データ、２００  ネットワークシステム、２１０  ネットワーク、２１１  サブネットワーク、２２０  端末装置、２３０  端末情報収集装置、９０１  ＣＰＵ、９０２  バス、９０３  ＲＯＭ、９０４  ＲＡＭ、９０５  通信ボード、９１１  ディスプレイ装置、９１２  キーボード、９１３  マウス、９１４  ドライブ装置、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  プログラム群、９２３  ファイル群。
【図１】
2012186667.tif 000006
【図２】
2012186667.tif 000007
【図３】
2012186667.tif 000008
【図４】
2012186667.tif 000009
【図５】
2012186667.tif 000010
【図６】
2012186667.tif 000011
【図７】
2012186667.tif 000012
【図８】
2012186667.tif 000013
【図９】
2012186667.tif 000014
【図１０】
2012186667.tif 000015
【図１１】
2012186667.tif 000016
【図１２】
2012186667.tif 000017
【図１３】
2012186667.tif 000018
【図１４】
2012186667.tif 000019
【図１５】
2012186667.tif 000020
【図１６】
2012186667.tif 000021
【図１７】
2012186667.tif 000022
【図１８】
2012186667.tif 000023
【図１９】
2012186667.tif 000024
【図２０】
2012186667.tif 000025
【図２１】
2012186667.tif 000026