(57)【要約】【課題】各ネットワーク機器での障害（パケットロスや遅延）の程度と、サービスの品質とが直結しない場合であっても、サービスの品質を改善することが可能な、新規かつ改良されたネットワーク監視装置を提供する。【解決手段】ネットワーク監視装置６０は、複数のネットワーク機器３０の負荷と、サービスの品質との対応関係を学習し、学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、各ネットワーク機器３０の制御内容を決定する。【選択図】図１
2012100010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを構成する複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集部と、
前記ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集部と、
前記ネットワーク情報収集部及び前記サービス品質情報収集部が収集した前記ネットワーク情報及びサービス品質情報に基づいて、前記複数のネットワーク機器の負荷と前記サービスの品質との対応関係を学習する学習部と、
前記サービス品質情報収集部が収集した前記サービス品質情報に基づいて、前記サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定部と、
前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、前記学習部が学習した前記対応関係に基づいて、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となるように、前記複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定部と、
前記制御内容決定部が決定した制御内容にて、前記複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御部と、を備えることを特徴とする、ネットワーク監視装置。
【請求項２】
前記学習部は、
前記複数のネットワーク機器の負荷から前記サービスの品質を導出するための演算式と、前記ネットワーク情報収集部が収集した前記ネットワーク情報とに基づいて、前記サービスの品質を推定し、
前記学習部が推定した前記サービスの品質と、前記サービス品質情報収集部が収集した前記サービス品質情報が示す前記サービスの品質との差分に基づいて、前記演算式を更新することで、前記対応関係を学習することを特徴とする、請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項３】
前記複数のネットワーク機器の負荷は、ニューラルネットワークの入力層を構成し、
前記サービスの品質は、前記ニューラルネットワークの出力層を構成し、
前記演算式は、前記ニューラルネットワークを構成する各層の値を導出する式であり、
前記学習部は、前記ネットワーク情報が示す負荷を前記入力層に代入し、前記演算式を用いて前記サービスの品質を算出し、当該算出された前記サービスの品質と、前記サービス品質情報収集部が収集した前記サービス品質情報が示す前記サービスの品質との差分に基づいて、バックプロパゲーションにより、前記演算式を更新することを特徴とする、請求項２記載のネットワーク監視装置。
【請求項４】
前記制御内容決定部は、
前記複数のネットワーク機器の制御内容を示す制御候補情報を複数生成し、生成された前記複数の制御候補情報の各々について、前記制御候補情報が示す制御内容による制御が行われた場合の前記複数のネットワーク機器の負荷を算出し、算出された前記複数のネットワーク機器の負荷と、前記演算式とに基づいて、前記サービスの品質を算出する探索処理を、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となる前記制御候補情報が出現するまで繰り返し、
前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となる前記制御候補情報である特定候補情報に基づいて、前記複数のネットワーク機器の制御内容を決定することを特徴とする、請求項２または３記載のネットワーク監視装置。
【請求項５】
前記制御内容決定部は、前記特定候補情報が出現しない場合には、前記制御候補情報を遺伝コードとし、前記遺伝コード同士を交叉させることで、新たな前記制御候補情報を生成することを特徴とする、請求項４記載のネットワーク監視装置。
【請求項６】
前記学習部は、前記ネットワーク情報収集部が収集した前記ネットワーク情報と前記サービス品質情報収集部が収集した前記サービス品質情報とを対応させて記憶することで、前記対応関係を学習し、
前記制御内容決定部は、前記学習部が記憶した前記ネットワーク情報から、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となる前記ネットワーク情報を検索することを特徴とする、請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項７】
ネットワークを構成する複数のネットワーク機器と、前記ネットワークに接続され、前記ネットワークを介してサービスが提供される端末と、前記複数のネットワーク機器を監視するネットワーク監視装置と、を備え、
前記ネットワーク監視装置は、
前記複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集部と、
前記端末に提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集部と、
前記ネットワーク情報収集部及び前記サービス品質情報収集部が収集した前記ネットワーク情報及びサービス品質情報に基づいて、前記複数のネットワーク機器の負荷と前記サービスの品質との対応関係を学習する学習部と、
前記サービス品質情報収集部が収集した前記サービス品質情報に基づいて、前記サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定部と、
前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、前記学習部が学習した前記対応関係に基づいて、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となるように、前記複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定部と、
前記制御内容決定部が決定した制御内容にて、前記複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御部と、を備えることを特徴とする、ネットワーク監視システム。
【請求項８】
ネットワークを構成する各ネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集ステップと、
前記ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集ステップと、
前記ネットワーク情報収集ステップ及び前記サービス品質情報収集ステップにおいて収集された前記ネットワーク情報及びサービス品質情報に基づいて、前記各ネットワーク機器の負荷と前記サービスの品質との対応関係を学習する学習ステップと、
前記サービス品質情報収集ステップにおいて収集された前記サービス品質情報に基づいて、前記サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定ステップと、
前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、前記学習ステップにおいて学習された前記対応関係に基づいて、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となるように、前記各ネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定ステップと、
前記制御内容決定ステップにおいて決定された制御内容にて、前記各ネットワーク機器を制御するネットワーク制御ステップと、を含むことを特徴とする、ネットワーク監視方法。
【請求項９】
コンピュータに、
ネットワークを構成する複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集機能と、
前記ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集機能と、
前記ネットワーク情報収集機能及び前記サービス品質情報収集機能が収集した前記ネットワーク情報及びサービス品質情報に基づいて、前記複数のネットワーク機器の負荷と前記サービスの品質との対応関係を学習する学習機能と、
前記サービス品質情報収集機能が収集した前記サービス品質情報に基づいて、前記サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定機能と、
前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、前記学習部が学習した前記対応関係に基づいて、前記サービスの品質が前記所定の制御変更基準値以上となるように、前記複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定機能と、
前記制御内容決定機能が決定した制御内容にて、前記複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御機能と、を実現させることを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク監視装置、ネットワーク監視システム、ネットワーク監視方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のネットワーク運営においては、オペレータがネットワークを構成する各ネットワーク機器を監視し、いずれかのネットワーク機器に障害が生じた場合には、オペレータが自己の経験やスキルに基づいて直接対処していた。
【０００３】
しかし、この方法は、オペレータの経験やスキルに大きく依存しているため、安定したネットワーク運営を行うことが容易でないという問題があった。
【０００４】
このような問題に対し、特許文献１記載の技術では、ネットワーク機器の種類を示す監視対象情報と、そのネットワーク機器に生じた障害に対処するための対処方法を示す対処情報とを対応させてサーバに記憶させておく。そして、いずれかのネットワーク機器から対処情報の要求があった場合には、サーバは、そのネットワーク機器から対処情報の要求がなくなるまで、そのネットワーク機器に対処情報を順次出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２６７３５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、近年、マルチメディア通信等のように、リアルタイム性が要求されるネットワーク通信、即ちリアルタイム通信を行うことが多くなってきている。このようなリアルタイム通信は、他のネットワーク通信とは異なる特徴を持っている。
【０００７】
例えば、サーバがネットワークを介して端末とリアルタイム通信を行うことで、端末の利用者にサービスを提供する（例えば、動画や音楽の配信を行う）場合、ネットワークを構成するいずれかのネットワーク機器で軽微な障害（例えば、若干のパケットロスや遅延）が生じても、その障害は端末の利用者にとって一瞬のノイズとして認識される程度なので、サービスの品質は殆ど変わらない。その一方で、いずれかのネットワーク機器でパケットロスや遅延が生じるごとに、そのネットワーク機器が端末へのパケット送信を停止し、サーバとの間でパケットの再通信を行った場合、通信のリアルタイム性が損なわれるので、サービスの品質が大きく低下する。
【０００８】
そこで、従来のリアルタイム通信では、各ネットワーク機器に軽微な障害が生じても、そのネットワーク機器は、端末へのパケット送信を停止しないことが多い。
【０００９】
しかし、サーバと端末とを結ぶネットワーク経路上の複数のネットワーク機器においてパケットロスや遅延が発生した場合、一つ一つのネットワーク機器でのロスや遅延が軽微であっても、パケットがネットワーク機器を通過するごとにロスや遅延が蓄積されるので、パケットが端末に届くときには、ロスや遅延が大きなものになっている。この場合、サービスの品質が大きく低下する。
【００１０】
このように、リアルタイム通信では、各ネットワーク機器での障害（パケットロスや遅延）の程度と、サービスの品質とが直結しないことが起こりうるという問題があった。
【００１１】
この問題を解決する技術として、リアルタイム通信に上記特許文献１記載の技術を適用することも想定される。しかし、リアルタイム通信では、復旧の対象となるネットワーク機器の数が多すぎるので、特許文献１記載の技術のように各ネットワーク機器の障害に個別に対処しても、サービスの品質が改善しない場合が多く、改善したとしても、改善までに時間がかかりすぎてしまう。
【００１２】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ネットワーク通信、特にリアルタイム通信において、各ネットワーク機器での障害（パケットロスや遅延）の程度と、サービスの品質とが直結しない場合であっても、サービスの品質を改善することが可能な、新規かつ改良されたネットワーク監視装置、ネットワーク監視システム、ネットワーク監視方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、ネットワークを構成する複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集部と、ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集部と、ネットワーク情報収集部及びサービス品質情報収集部が収集した情報に基づいて、複数のネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する学習部と、サービス品質情報収集部が収集したサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定部と、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、学習部が学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定部と、制御内容決定部が決定した制御内容にて、複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御部と、を備えることを特徴とする、ネットワーク監視装置が提供される。
【００１４】
ここで、学習部は、複数のネットワーク機器の負荷からサービスの品質を導出するための演算式と、ネットワーク情報収集部が収集したネットワーク情報とに基づいて、サービスの品質を推定し、学習部が推定したサービスの品質と、サービス品質情報収集部が収集したサービス品質情報が示すサービスの品質との差分に基づいて、演算式を更新することで、対応関係を学習するようにしてもよい。
【００１５】
さらに、複数のネットワーク機器の負荷は、ニューラルネットワークの入力層を構成し、サービスの品質は、ニューラルネットワークの出力層を構成し、演算式は、ニューラルネットワークを構成する各層の値を導出する式であり、学習部は、ネットワーク情報が示す負荷を入力層に代入し、演算式を用いてサービスの品質を算出し、当該算出されたサービスの品質と、サービス品質情報収集部が収集したサービス品質情報が示すサービスの品質との差分に基づいて、バックプロパゲーションにより、前記演算式を更新するようにしてもよい。
【００１６】
さらに、制御内容決定部は、複数のネットワーク機器の制御内容を示す制御候補情報を複数生成し、生成された複数の制御候補情報の各々について、制御候補情報が示す制御内容による制御が行われた場合の複数のネットワーク機器の負荷を算出し、算出された複数のネットワーク機器の負荷と、演算式とに基づいて、サービスの品質を算出するという探索処理を、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となる制御候補情報が出現するまで繰り返し、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となる制御候補情報である特定候補情報に基づいて、複数のネットワーク機器の制御内容を決定するようにしてもよい。
【００１７】
さらに、制御内容決定部は、特定候補情報が出現しない場合には、制御候補情報を遺伝コードとし、遺伝コード同士を交叉させることで、新たな制御候補情報を生成するようにしてもよい。
【００１８】
さらに、学習部は、ネットワーク情報収集部が収集したネットワーク情報とサービス品質情報収集部が収集したサービス品質情報とを対応させて記憶することで、対応関係を学習し、制御内容決定部は、学習部が記憶したネットワーク情報から、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるネットワーク情報を検索するようにしてもよい。
【００１９】
本発明の別の観点によれば、ネットワークを構成する複数のネットワーク機器と、ネットワークに接続され、ネットワークを介してサービスが提供される端末と、複数のネットワーク機器を監視するネットワーク監視装置と、を備え、ネットワーク監視装置は、複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集部と、端末に提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集部と、ネットワーク情報収集部及びサービス品質情報収集部が収集した情報に基づいて、複数のネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する学習部と、サービス品質情報収集部が収集したサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定部と、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、学習部が学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定部と、制御内容決定部が決定した制御内容にて、複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御部と、を備えることを特徴とする、ネットワーク監視システムが提供される。
【００２０】
本発明のさらに別の観点によれば、ネットワークを構成する各ネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集ステップと、ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集ステップと、ネットワーク情報収集ステップ及びサービス品質情報収集ステップにおいて収集された情報に基づいて、各ネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する学習ステップと、サービス品質情報収集ステップにおいて収集されたサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定ステップと、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、学習ステップにおいて学習された対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、各ネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定ステップと、制御内容決定ステップにおいて決定された制御内容にて、各ネットワーク機器を制御するネットワーク制御ステップと、を含むことを特徴とする、ネットワーク監視方法が提供される。
【００２１】
本発明のさらに別の観点によれば、コンピュータに、ネットワークを構成する複数のネットワーク機器の負荷に関するネットワーク情報を収集するネットワーク情報収集機能と、ネットワークを介して提供されるサービスの品質に関するサービス品質情報を収集するサービス品質情報収集機能と、ネットワーク情報収集機能及びサービス品質情報収集機能が収集した情報に基づいて、複数のネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する学習機能と、サービス品質情報収集機能が収集したサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定する判定機能と、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であると判定された場合に、学習部が学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器の制御内容を決定する制御内容決定機能と、制御内容決定機能が決定した制御内容にて、複数のネットワーク機器を制御するネットワーク制御機能と、を実現させることを特徴とする、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように本発明によれば、学習部が複数のネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を学習し、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満となる場合に、当該学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器の制御内容を決定する。
【００２３】
したがって、本発明は、各ネットワーク機器の負荷にかかわらず、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器の制御内容を決定することができるので、各ネットワーク機器での障害の程度と、サービスの品質とが直結しない場合であっても、サービスの品質を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るネットワーク監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】ネットワーク構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】各ネットワーク機器の負荷とサービスの品質との対応関係を示す図表である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係るネットワーク監視システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】同実施形態にかかるネットワーク監視装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
＜１．第１の実施形態＞
［ネットワーク監視システムの構成］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係るネットワーク監視システム１の構成について説明する。
【００２７】
ネットワーク監視システム１は、ネットワーク２０と、複数のネットワーク機器３０と、ゲートウェイ４０と、端末５０と、ネットワーク監視装置６０とを備える。
【００２８】
ネットワーク２０は、複数のネットワーク機器３０が互いにリンクを介して接続されることで形成され、各種の情報（例えば、画像情報、動画情報、音声情報等）がネットワーク２０を流通する。
【００２９】
ネットワーク機器３０は、いわゆるルータであり、互いにリンクを介して接続されている。ネットワーク機器３０は、当該リンクを介して、各種の情報を互いに送受信する。なお、図１ではネットワーク機器３０を３つだけ示すが、実際はさらに多数のネットワーク機器３０が互いに接続されている。また、各ネットワーク機器３０は、自己の負荷に関するネットワーク情報を生成し、ネットワーク監視装置６０に出力する。
【００３０】
ここで、ネットワーク機器３０の負荷は、数値化できるものであればどのようなものでもよく、例えば、パケット廃棄率、リンク使用率、キュー使用率、ＣＰＵ使用率が考えられる。
【００３１】
ネットワーク機器３０は、パケット廃棄率を、例えば、単位時間内に廃棄したパケットの数を当該単位時間内に受信したパケットの総数で除算した値として算出する。
【００３２】
ネットワーク機器３０は、リンク使用率を、例えば、現時点で使用されているリンクの数をネットワーク機器３０に接続されているリンクの総数で除算した値として算出する。
【００３３】
ネットワーク機器３０は、キュー使用率を、例えば、現時点でのキュー長（ネットワーク機器３０に蓄積されたパケットの数）をネットワーク機器３０が保持可能なキューの最大長（ネットワーク機器３０に蓄積可能なパケットの最大数）で除算した値として算出する。
【００３４】
ネットワーク機器３０は、ＣＰＵ使用率を、例えば、単位時間内でＣＰＵが使用されている時間を当該単位時間で除算した値として算出する。
【００３５】
ネットワーク機器３０は、その負荷を、上記いずれかの方法により算出する。
【００３６】
ゲートウェイ４０は、ネットワーク２０に接続されており、ネットワーク２０を介して受信した情報を端末５０に出力する。また、ゲートウェイ４０は、ネットワーク２０を介して受信した情報、すなわちサービスの品質を数値化し、数値化された品質に関するサービス品質情報をネットワーク監視装置６０に出力する。本願では、ゲートウェイ４０がネットワーク２０を介して受信する情報を「サービス」と称する。
【００３７】
サービスの品質は、数値化できるものであればどのようなものでもよく、例えば、パケットロス率に基づく品質、ジッタに基づく品質、パケット遅延に基づく品質、ＭＯＳ（Ｍｅａｎ  Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｓｃｏｒｅ）値に基づく品質、Ｒ値に基づく品質が考えられる。
【００３８】
ゲートウェイ４０は、例えば、あるサービスを構成するパケットのうちゲートウェイ４０が実際に受信したパケットの数をそのサービスを構成するパケットの総数で除算する。そして、ゲートウェイ４０は、１からこの演算で得られた値を減算し、これによって得られた値をパケットロスに基づく品質とする。ゲートウェイ４０がパケットロス率を算出するためには、各パケットに、そのパケットにより構成されるサービスのパケット総数が記述されていればよい。
【００３９】
ゲートウェイ４０は、例えば、単位時間内での最大の到達間隔と最小の到達間隔との差を当該単位時間内の到達間隔の平均値で除算する。ここで、到達間隔とは、ゲートウェイ４０にあるパケットが到達してから、次のパケットが到達するまでの時間である。ゲートウェイ４０は、１からこの演算により得られた値を減算し、これにより得られた値を、ジッタに基づく品質とする。
【００４０】
ゲートウェイ４０は、例えば、ゲートウェイ４０にあるパケットが到達してから次のパケットが到達するまでの時間を所定の基準時間（この基準時間は、ゲートウェイ４０に予め設定されていればよい。この基準時間は、想定される遅延時間の最大値となる）で除算する。そして、ゲートウェイ４０は、１からこの演算により得られた値を減算し、これにより得られた値を、パケット遅延に基づく品質とする。
【００４１】
ＭＯＳ値は、サービスが音声であるときに、端末５０のユーザが実際にその音声を聞いたときに感じる品質の値であり、主観的な値であるが、公知の演算手法、例えばＰＱＭＳ（ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｓｐｅｅｃｈ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｍｅａｓｕｒｅ）により算出可能である。
【００４２】
したがって、ゲートウェイ４０は、例えば、ＰＱＭＳを用いてサービスのＭＯＳ値を算出し、算出されたＭＯＳ値をＭＯＳ値の最大値で除算する。そして、ゲートウェイ４０は、この演算により得られた値をＭＯＳ値に基づく品質とする。
【００４３】
Ｒ値も、音声を評価する指標の一つであり、公知の演算手法により算出される。したがって、ゲートウェイ４０は、例えば、公知の演算手法を用いてサービスのＲ値を算出し、算出されたＲ値をＲ値の最大値で除算する。そして、ゲートウェイ４０は、この演算により得られた値をＲ値に基づく品質とする。
【００４４】
ゲートウェイ４０は、サービスが音声情報である場合には、上記いずれかの方法によりサービスの品質を算出し、サービスがそれ以外の情報である場合には、サービスの品質として、パケットロス率に基づく品質、ジッタに基づく品質、またはパケット遅延に基づく品質を算出する。また、ゲートウェイ４０は、サービスを受信するごとに、そのサービスの品質を算出し、サービス品質情報をネットワーク監視装置６０に出力する。
【００４５】
端末５０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、通信装置、ディスプレイ、キーボード等のハードウェア構造を有しており、ＣＰＵがＲＯＭに記述されたプログラムに従って動作することで、各種の処理（例えば、ゲートウェイ４０からの情報をユーザに提供する処理）を行う。なお、上記サービスの品質は、端末５０が算出するようにしても良い。この場合、端末５０がサービス品質情報をネットワーク監視装置６０に出力する。
【００４６】
ネットワーク監視装置６０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、及び通信装置等のハードウェア構造を有し、サービス品質情報収集部７０と、ネットワーク情報収集部８０と、学習・推定部（学習部）９０と、判定部１３０と、ネットワーク構成情報記憶部１４０と、制御内容決定部１５０と、ネットワーク制御部１８０とを有する。
【００４７】
サービス品質情報収集部７０は、ゲートウェイ４０と情報の送受信が可能であり、ゲートウェイ４０からサービス品質情報を受信する。サービス品質情報収集部７０は、受信したサービス品質情報を所定のタイミングでネットワーク情報収集部８０、学習・推定部９０、及び判定部１３０に出力する。
【００４８】
ネットワーク情報収集部８０は、各ネットワーク機器３０と情報の送受信が可能であり、サービス品質情報収集部７０からサービス品質情報が与えられた際に、各ネットワーク機器３０に、ネットワーク情報の送信を要求する旨の要求情報を送信する。各ネットワーク機器３０は、要求情報を受信した際に、上述した方法によりネットワーク機器３０の負荷を算出し、ネットワーク機器３０の負荷に関するネットワーク情報をネットワーク情報収集部８０に送信する。ネットワーク情報収集部８０は、各ネットワーク機器３０から収集（受信）したネットワーク情報を学習・推定部９０及び制御内容決定部１５０に出力する。
【００４９】
学習・推定部９０は、品質学習結果記憶部１００と、学習用品質推定部１１０と、品質学習部１２０とを備える。
【００５０】
品質学習結果記憶部１００は、ニューラルネットワーク（ニューロネットワーク）の各層の値を導出する演算式を記憶する。なお、品質学習結果記憶部１００は、初期状態では、演算式の初期値が記憶されており、後述する学習によって、この演算式が更新されていく。
【００５１】
ここで、ニューラルネットワークは、入力層、複数の中間層、及び出力層を有する。入力層、中間層、及び出力層は、それぞれ１または複数のパラメータで構成され、異なる層のパラメータ同士が連結される。
【００５２】
本実施形態では、入力層の各パラメータは、各ネットワーク機器３０の負荷となり、出力層のパラメータは、サービスの品質となる。したがって、入力層のパラメータの数は、ネットワーク機器３０の数に一致し、出力層のパラメータは１つとなる。もちろん、サービスの品質を監視する対象の端末５０が増えれば、その分だけ出力層のパラメータの数も増える。各中間層のパラメータの数は入力層のパラメータの数に一致するものとする。
【００５３】
演算式は、中間層及び出力層の値を導出するための式である。例えば、ｋ番目の中間層の各パラメータのうち、ｊ番目のパラメータは、以下の式（１）で表される。
【００５４】
【数１】
2012100010.tif 000003
【００５５】
ここで、ｆは以下の式（２）で示されるシグモイド関数である。
【００５６】
【数２】
2012100010.tif 000004
【００５７】
また、出力層のパラメータｕは、以下の式（３）で表される。
【００５８】
【数３】
2012100010.tif 000005
【００５９】
ここで、ｈｉは伝播係数である。
【００６０】
学習用品質推定部１１０は、ネットワーク情報収集部８０から与えられた複数のネットワーク情報と、品質学習結果記憶部１００に記憶されている演算式とに基づいて、サービスの品質を推定する。具体的には、学習用品質推定部１１０は、ニューラルネットワークの入力層の各パラメータに、それぞれネットワーク機器３０の負荷を代入し、各中間層の値を入力層に近い側から順次算出していく。そして、学習用品質推定部１１０は、サービスの品質を算出する。学習用品質推定部１１０は、算出された品質に関する情報をサービス品質推定情報として品質学習部１２０に出力する。さらに、学習用品質推定部１１０は、複数のネットワーク情報を品質学習部１２０に出力する。
【００６１】
品質学習部１２０は、サービス品質情報収集部７０から与えられたサービス品質情報と、学習用品質推定部１１０から与えられたサービス品質推定情報との差分に基づいて、品質学習結果記憶部１００に記憶された演算式をバックプロパゲーションにより更新する。これにより、品質学習部１２０は、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する。
【００６２】
具体的には、まず、品質学習部１２０は、以下の式（４）、（５）に基づいて、伝播係数ｈｉを更新する。
【００６３】
【数４】
2012100010.tif 000006
【００６４】
そして、品質学習部１２０は、以下の式（６）〜（８）に基づいて、中間層のパラメータを規定するための伝播係数を、出力層に近い側から順次更新していく。
【００６５】
【数５】
2012100010.tif 000007
【００６６】
品質学習部１２０は、すべての伝播係数の更新が終了したら、更新後の伝播係数を用いて、サービスの品質を推定する。すなわち、品質学習部１２０は、ニューラルネットワークの入力層の各パラメータに、それぞれネットワーク機器３０の負荷を代入し、各中間層の値を順次算出していく。そして、品質学習部１２０は、サービスの品質を算出する。品質学習部１２０は、算出されたサービス品質、即ち推定された品質が、サービス品質情報が示す品質に一致するかを判定し、一致するまで、伝播係数の更新を繰り返す。
【００６７】
したがって、学習・推定部９０は、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係を学習する手法として、ニューラルネットワークを採用している。もちろん、他の学習手法、例えばベイズを採用しても良いが、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係は非線形になることが多いので、非線形な対応関係の学習に適した手法が望ましい。ニューラルネットワークは、非線形な対応関係を学習する手法の一例である。
【００６８】
判定部１３０は、サービス品質情報収集部７０から与えられたサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定し、所定の制御変更基準値未満である場合には、サービスの品質に異常が発生した旨の異常情報を制御内容決定部１５０に出力する。なお、ここでの所定の制御変更基準値は任意に設定され、たとえば０．７（７０％）となる。
【００６９】
ネットワーク構成情報記憶部１４０は、ネットワーク２０がどのように構成されているかを示すネットワーク構成情報、例えば、ネットワーク機器３０の数、種類、互いの接続状況、ネットワーク２０外部への接続状況等を記憶する。なお、ネットワーク２０の構成が変わった場合（例えば、新しいネットワーク機器３０が追加された場合）には、ネットワーク監視装置６０のオペレータが、ネットワーク構成情報を更新する。
【００７０】
制御内容決定部１５０は、候補情報生成部１６０と、探索用品質推定部１７０とを備える。
【００７１】
候補情報生成部１６０及び探索用品質推定部１７０は、以下の探索処理を行う。即ち、候補情報生成部１６０は、ネットワーク情報収集部８０から与えられた複数のネットワーク情報と、ネットワーク構成情報記憶部１４０に記憶されたネットワーク構成情報とに基づいて、複数のネットワーク機器３０の制御内容を示す制御候補情報を複数生成する。
【００７２】
ここで、制御候補情報は、各ネットワーク機器３０のルーティング制御をどのように行うか、すなわち、ネットワーク２０に入ったサービスがどのような経路を経てネットワーク２０から出て行くかを示す。
【００７３】
例えば、候補情報生成部１６０は、ネットワーク情報が示す負荷に基づいて、現時点でのルーティング制御（各サービスの経路）を推定し、推定されたルーティング制御との相同性が所定値（例えば、７０％）以上となるように、制御候補情報を生成する。具体的には、候補情報生成部１６０は、推定されたサービスの経路が１０本あったら、そのうちの３本だけを変更した制御候補情報を複数生成する。また、各制御候補情報は、少なくともサービスの経路の１つが互いに異なっている。
【００７４】
候補情報生成部１６０は、複数の制御候補情報の各々について、制御候補情報が示す制御内容による制御が行われたときの複数のネットワーク機器３０の負荷を算出する。そして、候補情報生成部１６０は、算出された負荷に関するネットワーク候補情報を探索用品質推定部１７０に出力する。探索用品質推定部１７０は、候補情報生成部１６０から与えられたネットワーク候補情報と、品質学習結果記憶部１００に記憶された演算式とに基づいて、サービスの品質を算出する。すなわち、探索用品質推定部１７０は、ニューラルネットワークの入力層の各パラメータに、それぞれネットワーク機器３０の負荷を代入し、各中間層の値を順次算出していく。そして、探索用品質推定部１７０は、サービスの品質を算出する。探索用品質推定部１７０は、算出された品質に関する情報をサービス品質推定情報として候補情報生成部１６０に出力する。以上が探索処理の内容である。
【００７５】
候補情報生成部１６０は、複数の制御候補情報のうち、探索処理により算出されたサービスの品質が上述した所定の制御変更基準値以上となる特定候補情報が存在するかを判定する。候補情報生成部１６０は、特定候補情報が存在すると判定した場合には、その特定候補情報をネットワーク制御部１８０に出力する。候補情報生成部１６０は、特定候補情報が存在すると判定しない場合には、特定候補情報が生成されるまで、探索処理を繰り返す。ここで、候補情報生成部１６０は、探索処理を繰り返す場合には、前回の探索処理で生成された各制御候補情報を遺伝コードとして、これらを交叉させることで、新たな制御候補情報を生成する。そして、候補情報生成部１６０は、生成された制御候補情報に基づいて、探索処理を繰り返す。
【００７６】
すなわち、候補情報生成部１６０は、遺伝アルゴリズムを用いて、探索処理を繰り返す。ここで、制御候補情報を交叉させる処理は、例えば、ある制御候補情報が示すサービスの経路の一部を、他の制御候補情報が示す経路に置き換えることで行われる。また、候補情報生成部１６０は、交叉を行う前に淘汰を行っても良い。すなわち、候補情報生成部１６０は、制御候補情報のうち、サービス品質が所定の淘汰基準値（この値は、上述した所定の制御変更基準値よりも低い値となり、例えば０．５となる）未満のものを淘汰し、残りの制御候補情報同士を交叉させても良い。
【００７７】
また、候補情報生成部１６０は、特定候補情報が複数ある場合には、サービスの品質が最も高い特定候補情報をネットワーク制御部１８０に出力する。
【００７８】
ネットワーク制御部１８０は、候補情報生成部１６０から与えられた特定候補情報に基づいて、複数のネットワーク機器３０を制御する。
【００７９】
［ネットワーク監視システム１の動作］
次に、ネットワーク監視システム１の動作を、図２〜図８に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００８０】
図２は、サービス品質情報収集部７０による処理の手順を示すフローチャートである。図２に示すように、ステップＳ１０において、サービス品質情報収集部７０は、サービス品質を監視する。具体的には、サービス品質情報収集部７０は、ゲートウェイ４０からサービス品質情報を受信する。
【００８１】
ステップＳ２０において、サービス品質情報収集部７０は、受信したサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が落ち着いたか、即ち所定時間（例えば５分）内のサービス品質の最大値と最小値との差が所定値（例えば０．１）以内であるかを判定する。サービス品質情報収集部７０は、サービスの品質が落ち着いたと判定した場合には、ステップＳ３０に進み、落ち着いたと判定しない場合には、ステップＳ１０に戻る。
【００８２】
ステップＳ３０において、サービス品質情報収集部７０は、サービス品質情報を判定部１３０及び品質学習部１２０に出力する。したがって、ネットワーク監視装置６０は、サービスの品質が落ち着いたことをトリガとして、上述した学習等を行うこととなる。なお、他のタイミング（例えば、オペレータが任意に設定するタイミング）で学習等を行っても良い。なお、この実施の形態のように、サービス品質の安定した値（落ち着いた値）を用いて学習等を行う場合、サービス品質の不安定な値（例えば、変動中の値）を用いて学習を行う場合よりも、学習の精度が上がることが期待される。
【００８３】
図３は、ネットワーク情報収集部８０による処理の手順を示すフローチャートである。図３に示すように、ステップＳ４０において、ネットワーク情報収集部８０は、サービス品質情報収集部７０からサービス品質情報が与えられるまで待機し、サービス品質情報が与えられたらステップＳ５０に進む。ステップＳ５０において、ネットワーク情報収集部８０は、各ネットワーク機器３０に、ネットワーク情報の送信を要求する旨の要求情報を送信する。各ネットワーク機器３０は、要求情報を受信した際に、上述した方法によりネットワーク機器３０の負荷を算出し、ネットワーク機器３０の負荷に関するネットワーク情報をネットワーク情報収集部８０に送信する。
【００８４】
ステップＳ６０において、ネットワーク情報収集部８０は、各ネットワーク機器３０から収集（受信）したネットワーク情報を学習用品質推定部１１０及び制御内容決定部１５０に出力する。
【００８５】
図４は、学習用品質推定部１１０による処理の手順を示すフローチャートである。図４に示すように、ステップＳ９０において、学習用品質推定部１１０は、ネットワーク情報収集部８０からネットワーク情報が与えられるまで待機し、ネットワーク情報が与えられた際にステップＳ１００に進む。
【００８６】
ステップＳ１００において、学習用品質推定部１１０は、上述した方法により、サービスの品質を算出（推定）する。ステップＳ１１０において、学習用品質推定部１１０は、算出された品質に関する情報をサービス品質推定情報として品質学習部１２０に出力する。さらに、学習用品質推定部１１０は、複数のネットワーク情報を品質学習部１２０に出力する。
【００８７】
図５は、探索用品質推定部１７０による処理の手順を示すフローチャートである。図５に示すように、ステップＳ１２０において、探索用品質推定部１７０は、候補情報生成部１６０からネットワーク候補情報が与えられるまで待機し、ネットワーク候補情報が与えられた際にステップＳ１３０に進む。
【００８８】
ステップＳ１３０において、探索用品質推定部１７０は、上述した方法により、サービスの品質を算出（推定）する。ステップＳ１５０において、探索用品質推定部１７０は、算出された品質に関する情報をサービス品質推定情報として候補情報生成部１６０に出力する。
【００８９】
図６は、品質学習部１２０による処理の手順を示すフローチャートである。図６に示すように、ステップＳ１６０において、品質学習部１２０は、サービス品質情報（サービス品質の実データ）及びサービス品質推定情報（サービス品質の推定データ）が与えられるまで待機し、これらの情報が与えられた際にステップＳ１７０に進む。
【００９０】
ステップＳ１７０において、品質学習部１２０は、サービス品質情報収集部７０から与えられたサービス品質情報と、学習用品質推定部１１０から与えられたサービス品質推定情報との差分（誤差）に基づいて、品質学習結果記憶部１００に記憶された演算式をバックプロパゲーションにより更新する。具体的な方法は上述したとおりである。
【００９１】
図７は、判定部１３０による処理の手順を示すフローチャートである。図７に示すように、ステップＳ１８０において、判定部１３０は、サービス品質情報収集部７０からサービス品質情報が与えられるまで待機し、サービス品質情報が与えられた際にステップＳ１９０に進む。
【００９２】
ステップＳ１９０において、判定部１３０は、サービス品質情報収集部７０から与えられたサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定し、所定の制御変更基準値未満であると判定した場合には、ステップＳ２００に進み、判定しない場合には、処理を終了する。
【００９３】
ステップＳ２００において、判定部１３０は、サービスの品質に異常が発生した旨の異常情報を制御内容決定部１５０に出力する。
【００９４】
図８は、候補情報生成部１６０による処理の手順を示すフローチャートである。図８に示すように、ステップＳ２１０において、候補情報生成部１６０は、異常情報及びネットワーク情報が与えられるまで待機し、これらの情報が与えられた際にステップＳ２２０に進む。
【００９５】
ステップＳ２２０において、候補情報生成部１６０は、制御候補情報を複数生成する。ステップＳ２３０において、候補情報生成部１６０は、複数の制御候補情報の各々について、制御候補情報が示す制御内容による制御が行われたときの複数のネットワーク機器３０の負荷を算出する。そして、候補情報生成部１６０は、算出された負荷に関するネットワーク候補情報を探索用品質推定部１７０に出力する。
【００９６】
ステップＳ２４０において、候補情報生成部１６０は、サービス品質推定情報が与えられるまで待機し、サービス品質推定情報が与えられた際にステップＳ２５０に進む。一方、探索用品質推定部１７０は、図５に示すように、候補情報生成部１６０から与えられたネットワーク候補情報と、品質学習結果記憶部１００に記憶された演算式とに基づいて、上述した方法により、サービスの品質を算出する。そして、探索用品質推定部１７０は、算出された品質に関する情報をサービス品質推定情報として候補情報生成部１６０に出力する。
【００９７】
ステップＳ２５０において、候補情報生成部１６０は、制御候補情報のうち、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となる特定候補情報が存在するかを判定する。候補情報生成部１６０は、特定候補情報が存在すると判定した場合には、ステップＳ２６０に進み、判定しない場合には、ステップＳ２７０に進む。
【００９８】
ステップＳ２６０において、候補情報生成部１６０は、特定候補情報をネットワーク制御部１８０に出力する。なお、候補情報生成部１６０は、特定候補情報が複数ある場合には、サービスの品質が最も高い特定候補情報をネットワーク制御部１８０に出力する。ネットワーク制御部１８０は、候補情報生成部１６０から与えられた特定候補情報に基づいて、複数のネットワーク機器３０を制御する。
【００９９】
ステップＳ２７０において、候補情報生成部１６０は、各制御候補情報を遺伝コードとして、これらを交叉させることで、新たな制御候補情報を複数生成する。そして、候補情報生成部１６０は、生成された制御候補情報に基づいて、ステップＳ２３０以降の処理を行う。これにより、上述した探索処理が繰り返し行われる。
【０１００】
［動作例］
次に、ネットワーク監視システム１による動作例を図９及び図１０に基づいて説明する。図９に示すように、この動作例では、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄが互いにリンクＬ４〜Ｌ７で接続されることでネットワーク２０が構成されている。ネットワーク機器３０ＡはリンクＬ１により外部と接続されており、ネットワーク機器３０ＢはリンクＬ２により外部と接続されており、ネットワーク機器３０ＣはリンクＬ３により外部と接続されている。ネットワーク機器３０Ｄは端末５０と接続されている。ゲートウェイ４０はこの例では省略されている。したがって、端末５０がサービス品質を算出する。
【０１０１】
ある時点で、図１０の上段に示すように、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷がそれぞれ４０％（＝０．４）、７０％（＝０．７）、２０％（＝０．２）、５０％（＝０．５）となり、端末５０のサービス品質が１００％（＝１）となったとする。ネットワーク監視装置６０は、この結果を収集して学習する。したがって、この学習が終了した後にニューラルネットワークの入力層の各パラメータに上記の負荷を代入してサービス品質が推定された場合、推定された品質は１００％に近い値となる。
【０１０２】
その後、ある時点で、図１０の中段に示すように、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷がそれぞれ５０％（＝０．５）、４０％（＝０．４）、４０％（＝０．４）、７０％（＝０．７）となり、端末５０のサービス品質が９０％（＝０．９）となったとする。ネットワーク監視装置６０は、この結果を収集して学習する。
【０１０３】
その後も、ネットワーク監視装置は、上述したタイミングにて学習を繰り返し行ない、演算式の精度を向上させていく。
【０１０４】
ある時点で、図１０の下段に示すように、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷がそれぞれ５０％（＝０．５）、３０％（＝０．３）、６０％（＝０．６）、７０％（＝０．７）となり、端末５０のサービス品質が５０％（＝０．５）となったとする。ネットワーク監視装置６０は、この結果を収集して学習する。一方、サービス品質の値が所定の制御変更基準値未満となったので、ネットワーク監視装置６０は、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの制御内容を変更する処理を行う。具体的には、ネットワーク監視装置６０は、最も負荷の大きいネットワーク機器３０Ｄの負荷を減らすため、リンクＬ２からネットワーク２０に入ってリンクＬ３からネットワーク２０から出て行くパケットを、ネットワーク機器３０Ｂでネットワーク機器３０Ａに流し、リンクＬ３からネットワーク２０に入ってリンクＬ２からネットワーク２０から出て行くパケットを、ネットワーク機器３０Ｃでネットワーク機器３０Ａに流すようにする第１の制御候補情報を生成する。さらに、ネットワーク監視装置６０は、リンクＬ１からネットワーク２０に入って端末５０に向かうパケットを、ネットワーク機器３０Ａでネットワーク機器３０Ｂに流すようにする第２の制御候補情報を生成する。
【０１０５】
ネットワーク監視装置６０は、これらの制御候補情報の各々について、ネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷、及びサービス品質を算出する。この結果、第１のネットワーク候補情報に対応するネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷が、７０％、３０％、６０％、５０％となり、サービス品質が６０％となったとする。なお、図１０の上段及び中段に示す対応関係によれば、ネットワーク機器３０Ｄの負荷が変動しても端末５０のサービス品質はほとんど変動していない。さらに、図１０の中段及び下段に示す対応関係によれば、ネットワーク機器３０Ｃの負荷が高くなることによりサービス品質が劣化している。したがって、このような結果になりやすい。
【０１０６】
また、第２のネットワーク候補情報に対応するネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄの負荷が、５０％、６０％、３０％、５０％となり、サービス品質が９５％となったとする。なお、これらの負荷のうち、ネットワーク機器３０Ａ、Ｂ、Ｄの負荷が図１０の上段に示す負荷に近似し、ネットワーク機器３０Ｃの負荷が下段に示す負荷よりも大きく低下しているので、このような結果になりやすい。
【０１０７】
したがって、ネットワーク監視装置６０は、サービス品質が所定の制御変更基準値以上となる第２の制御候補情報を特定候補情報とし、この特定候補情報に基づいてネットワーク機器３０Ａ〜３０Ｄを制御する。
【０１０８】
以上により、第１の実施の形態に係るネットワーク監視システム１は、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係を学習し、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満となる場合に、当該学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器３０の制御内容を決定する。
【０１０９】
したがって、ネットワーク監視システム１は、各ネットワーク機器３０の負荷にかかわらず、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器３０の制御内容を決定することができるので、各ネットワーク機器３０での障害の程度と、サービスの品質とが直結しない場合であっても、サービスの品質を改善することができる。
【０１１０】
さらに、ネットワーク監視システム１は、演算式を順次更新していくことで、学習を行うので、ネットワーク機器３０の様々な負荷に対して、サービスの品質を精度よく推定することができる。例えば、候補情報生成部１５０が生成した生成した制御候補情報が、今まで実行されたことがないルーティング制御を示すものであったとしても、ネットワーク監視システム１は、演算式を用いることによって、その制御候補情報に対応するサービスの品質を精度よく推定することができる。特に、端末５０がモバイル型の端末である場合、ルーティング制御が頻繁に変わりうるが、ネットワーク監視システム１は、このような環境であっても、精度よく学習を行うことができる。
【０１１１】
具体的には、ネットワーク監視システム１は、ニューラルネットワークの各パラメータをバックプロパゲーションにより学習するので、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係のように、非線形な対応関係となるものであっても、当該対応関係を精度よく学習することができる。
【０１１２】
また、ネットワーク監視システム１は、制御候補情報を複数生成し、各々の制御候補情報に対応するサービスの品質を、ニューラルネットワークを用いて推定し、推定したサービスの品質が所定の制御変更基準値以上となる制御候補情報を特定候補情報として決定する。したがって、ネットワーク監視システム１は、制御候補情報が示す制御内容を実際に試行錯誤することでサービスの品質を推定するのではなく、ニューラルネットワークを用いてサービスの品質を推定するので、ネットワーク２０に影響を与えることなく、サービスの品質を推定することができる。
【０１１３】
さらに、ネットワーク監視システム１は、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となる制御候補情報が存在しない場合には、制御候補情報を遺伝コードとし、これらの遺伝コードを交叉させることで、新たな制御候補情報を生成する。したがって、ネットワーク監視システム１は、効率よく制御候補情報を生成することができる。例えば、ネットワーク監視システム１は、これらの制御候補情報の中から、サービスの品質が淘汰基準値以上となるものを選択し、これらを交叉させるので、新たに生成された制御候補情報は、サービスの品質が所定の制御変更基準値により近くなっていることが期待される。
【０１１４】
さらに、ネットワークの構成が変化しても、変化後の構成がネットワーク構成情報記憶部１４０に記憶され、ネットワーク監視システム１は、その情報に基づいて制御候補情報を生成するので、ネットワークの構成の変化に追従することができる。
【０１１５】
＜２．第２の実施形態＞
［ネットワーク監視システムの構成］
まず、図１１を参照して、本発明の第２の実施形態に係るネットワーク監視システム２の構成について説明する。
【０１１６】
ネットワーク監視システム２は、ネットワーク２０と、複数のネットワーク機器３０と、ゲートウェイ４０と、端末５０と、ネットワーク監視装置２００とを備える。
【０１１７】
ネットワーク２０、ネットワーク機器３０、ゲートウェイ４０、端末５０は上述したとおりなので、説明を省略する。
【０１１８】
ネットワーク監視装置２００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、及び通信装置等のハードウェア構造を有し、サービス品質情報収集部２１０と、ネットワーク情報収集部２２０と、学習部２３０と、判定部２６０と、制御内容決定部２７０と、ネットワーク制御部２８０とを有する。
【０１１９】
サービス品質情報収集部２１０は、ゲートウェイ４０と情報の送受信が可能であり、ゲートウェイ４０からサービス品質情報を受信する。サービス品質情報収集部２１０は、受信したサービス品質情報を所定のタイミングでネットワーク情報収集部２２０、学習部２３０、及び判定部２６０に出力する。
【０１２０】
ネットワーク情報収集部２２０は、各ネットワーク機器３０と情報の送受信が可能であり、サービス品質情報収集部２１０からサービス品質情報が与えられた際に、各ネットワーク機器３０に、ネットワーク情報の送信を要求する旨の要求情報を送信する。各ネットワーク機器３０は、要求情報を受信した際に、上述した方法によりネットワーク機器３０の負荷を算出し、ネットワーク機器３０の負荷に関するネットワーク情報をネットワーク情報収集部２２０に送信する。ネットワーク情報収集部２２０は、各ネットワーク機器３０から収集（受信）したネットワーク情報を学習部２３０及び制御内容決定部２７０に出力する。
【０１２１】
学習部２３０は、情報記憶部２４０と、情報生成部２５０とを備える。情報記憶部２４０は、複数のネットワーク情報と、サービス品質情報とを対応させて記憶する。情報生成部２５０は、サービス品質情報収集部２１０及びネットワーク情報収集部２２０から与えられた情報を対応させて情報記憶部２４０に記憶させることで、複数のネットワーク機器３０の負荷と、サービス品質との対応関係を学習する。
【０１２２】
判定部２６０は、サービス品質情報収集部２１０から与えられたサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定し、所定の制御変更基準値未満である場合には、サービスの品質に異常が発生した旨の異常情報を制御内容決定部２７０に出力する。なお、ここでの所定の制御変更基準値は任意に設定され、たとえば０．７（７０％）となる。
【０１２３】
制御内容決定部２７０は、判定部２６０から異常情報が与えられた際に、情報記憶部２４０からサービス品質が所定の制御変更基準値以上となるネットワーク情報を検索し、検索されたネットワーク情報をネットワーク制御部２８０に出力する。ネットワーク制御部２８０は、各ネットワーク機器３０の負荷が、制御内容決定部２７０から与えられたネットワーク情報に一致するように、各ネットワーク機器３０を制御する。
【０１２４】
ここで、制御内容決定部２７０は、サービス品質が所定の制御変更基準値以上になるもののうち、現在の負荷（即ち、ネットワーク情報収集部２２０から与えられたネットワーク情報が示す負荷）に最も近いものを検索する。即ち、制御内容決定部２７０は、ネットワーク機器３０毎に、負荷の差分を計算し、当該差分の絶対値の総和が最小になるものを検索する。
【０１２５】
［ネットワーク監視システム２の動作］
次に、ネットワーク監視システム２の動作を、図１２〜図１６に示すフローチャートに基づいて説明する。
【０１２６】
図１２は、サービス品質情報収集部２１０による処理の手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、ステップＳ３００において、サービス品質情報収集部２１０は、サービス品質を監視する。具体的には、サービス品質情報収集部２１０は、ゲートウェイ４０からサービス品質情報を受信する。
【０１２７】
ステップＳ３１０において、サービス品質情報収集部２１０は、受信したサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が落ち着いたか、即ち所定時間（例えば５分）内のサービス品質の最大値と最小値との差が所定値（例えば０．１）以内であるかを判定する。サービス品質情報収集部２１０は、サービスの品質が落ち着いたと判定した場合には、ステップＳ３２０に進み、落ち着いたと判定しない場合には、ステップＳ３００に戻る。
【０１２８】
ステップＳ３２０において、サービス品質情報収集部２１０は、サービス品質情報を判定部２６０及び情報生成部２５０に出力する。したがって、ネットワーク監視装置２００は、サービスの品質が落ち着いたことをトリガとして、上述した学習等を行うこととなる。
【０１２９】
図１３は、ネットワーク情報収集部２２０による処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、ステップＳ３３０において、ネットワーク情報収集部２２０は、サービス品質情報収集部２１０からサービス品質情報が与えられるまで待機し、サービス品質情報が与えられたらステップＳ３４０に進む。ステップＳ３４０において、ネットワーク情報収集部２２０は、各ネットワーク機器３０に、ネットワーク情報の送信を要求する旨の要求情報を送信する。各ネットワーク機器３０は、要求情報を受信した際に、上述した方法によりネットワーク機器３０の負荷を算出し、ネットワーク機器３０の負荷に関するネットワーク情報をネットワーク情報収集部２２０に送信する。
【０１３０】
ステップＳ３５０において、ネットワーク情報収集部２２０は、各ネットワーク機器３０から収集（受信）したネットワーク情報を情報生成部２５０及び制御内容決定部２７０に出力する。
【０１３１】
図１４は、情報生成部２５０による処理の手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、ステップＳ３８０において、情報生成部２５０は、サービス品質情報及びネットワーク情報が与えられるまで待機し、これらの情報が与えられた際にステップＳ３９０に進む。
【０１３２】
ステップＳ３９０において、情報生成部２５０は、これらの情報を対応させて情報記憶部２４０に記憶させる。
【０１３３】
図１５は、判定部２６０による処理の手順を示すフローチャートである。図１５に示すように、ステップＳ４００において、判定部２６０は、サービス品質情報収集部２１０からサービス品質情報が与えられるまで待機し、サービス品質情報が与えられた際にステップＳ４１０に進む。
【０１３４】
ステップＳ４１０において、判定部２６０は、サービス品質情報収集部２１０から与えられたサービス品質情報に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満であるかを判定し、所定の制御変更基準値未満であると判定した場合には、ステップＳ４２０に進み、判定しない場合には、処理を終了する。
【０１３５】
ステップＳ４２０において、判定部２６０は、サービスの品質に異常が発生した旨の異常情報を制御内容決定部２７０に出力する。
【０１３６】
図１６は、制御内容決定部２７０による処理の手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、ステップＳ４３０において、制御内容決定部２７０は、異常情報及びネットワーク情報が与えられるまで待機し、これらの情報が与えられた際にステップＳ４４０に進む。
【０１３７】
ステップＳ４４０において、制御内容決定部２７０は、上述した方法により、情報記憶部２４０からサービス品質が所定の制御変更基準値以上となるネットワーク情報を検索する。
【０１３８】
ステップＳ４５０において、制御内容決定部２７０は、検索したネットワーク情報をネットワーク制御部２８０に出力する。ネットワーク制御部２８０は、与えられたネットワーク情報に基づいて、ネットワーク機器３０を制御する。
【０１３９】
第２の実施の形態に係るネットワーク監視システム１は、複数のネットワーク機器３０の負荷とサービスの品質との対応関係を学習し、サービスの品質が所定の制御変更基準値未満となる場合に、当該学習した対応関係に基づいて、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器３０の制御内容を決定する。
【０１４０】
したがって、ネットワーク監視システム１は、各ネットワーク機器３０の負荷にかかわらず、サービスの品質が所定の制御変更基準値以上となるように、複数のネットワーク機器３０の制御内容を決定することができるので、各ネットワーク機器３０での障害の程度と、サービスの品質とが直結しない場合であっても、サービスの品質を改善することができる。
【０１４１】
また、ネットワーク監視システム２は、第１の実施の形態よりも簡易な構成でサービスの品質を改善することができる。
【０１４２】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１４３】
例えば、上記実施形態では、ニューラルネットワークを用いた学習手法を採用したが、他の学習手法を採用してもよく、複数の学習手法を組み合わせても良い。たとえば、ネットワーク監視装置６０は、ニューラルネットワーク及びベイズの両方の手法でそれぞれ学習を行ない、候補情報生成部１６０が生成した制御候補情報に対して、それぞれの学習結果に基づいてサービス品質を推定し、推定したサービス品質がいずれも所定の制御変更基準値以上となる場合に、その制御候補情報を特定候補情報としてもよい。
【符号の説明】
【０１４４】
１  ネットワーク監視システム
２０  ネットワーク
３０  ネットワーク機器
５０  端末
６０  ネットワーク監視装置
７０  サービス品質情報収集部
８０  ネットワーク情報収集部
９０  学習・推定部
１３０  判定部
１５０  制御内容決定部
【図１】
2012100010.tif 000008
【図２】
2012100010.tif 000009
【図３】
2012100010.tif 000010
【図４】
2012100010.tif 000011
【図５】
2012100010.tif 000012
【図６】
2012100010.tif 000013
【図７】
2012100010.tif 000014
【図８】
2012100010.tif 000015
【図９】
2012100010.tif 000016
【図１０】
2012100010.tif 000017
【図１１】
2012100010.tif 000018
【図１２】
2012100010.tif 000019
【図１３】
2012100010.tif 000020
【図１４】
2012100010.tif 000021
【図１５】
2012100010.tif 000022
【図１６】
2012100010.tif 000023