(57)【要約】  フィールド地域ネットワークを視覚化し、解析するための方法であって、方法は、フィールド地域上のパケット傍受システムからアトミック通信及びパケットの詳細を含むネットワークトラフィックデータを得ることを含む。このフィールド地域ネットワークは、複数のネットワークノードを含む。方法はまた、プロセッサが、トラフィックデータから接続及びルーティング情報を抽出することであって、接続及びルーティング情報は、パケット情報とノード情報とを含む、抽出することと、抽出された接続及びルーティング情報に基づいてネットワーク特性を決定することと、データ構造においてネットワーク特性を保持することと、プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体にデータ構造をインポートすることとを含む。
2016511966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フィールド地域ネットワークを視覚化し、解析するための方法であって、
前記方法は、
フィールド地域ネットワーク上のパケット傍受システムから、アトミック通信及びパケットの詳細を備えるトラフィックデータを得ることであって、前記フィールド地域ネットワークは、複数のネットワークノードを備え、
プロセッサにより、前記トラフィックデータから接続及びルーティング情報を抽出することであって、前記接続及びルーティング情報は、パケット情報とノード情報とを備え、
抽出された前記接続及びルーティング情報に基づいてネットワーク特性を決定することと、
データ構造に前記ネットワーク特性を保持することと、
前記プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に前記データ構造をインポートすることと
を備える、方法。
【請求項２】
前記パケット傍受システムは、前記フィールド地域ネットワークに沿って散在する複数のプローブで構成され、前記複数のプローブは、１つの時間間隔にわたる前記フィールド地域ネットワークにおけるチャネルのサンプリングによる所定のパーセンテージのネットワークトラフィック、又は、１つの時間間隔にわたる前記フィールド地域ネットワークにおけるチャネルのサンプリングによるすべてのネットワークトラフィック、のうちの１つを傍受する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のプローブは、固定場所を有するプローブ、移動プローブ、のうちの１つ以上を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記パケット傍受システムからの前記トラフィックデータは、物理フレーム、リンクレイヤ、メッシュルーティングレイヤ、パケットカプセル化レイヤ、及びアプリケーションレイヤを備え、前記抽出することは、前記物理フレーム、前記リンクレイヤ、前記メッシュルーティングレイヤ、前記パケットカプセル化レイヤ、及び前記アプリケーションレイヤからなるグループの内の少なくとも１つから、接続及びルーティング情報を抽出することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プロセッサにより、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記データ構造の一部を得ることと、前記プロセッサにより、前記プロセッサに通信可能に結合されたクライアント上で見ることができる前記フィールド地域ネットワークの視覚表現を生成することとをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記視覚表現を生成するために得られた前記データ構造の前記一部は、フィルタによって定義される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記パケット傍受システムは、前記フィールド地域ネットワークに沿って散在する複数のプローブで構成され、前記フィルタは、前記ネットワーク特性に関連づけられたパラメータに基づいて前記複数のプローブのうちの１つ以上のプローブによって傍受された前記アトミック通信及びパケットの詳細に関連づけられたネットワーク特性を選択するように構成される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記パラメータは、時間間隔、開始時間、パケットの数、パケットソースアドレス、パケット宛先アドレス、パケットタイプ、ソースノードデバイスタイプ、宛先ノードデバイスタイプ、最小ホップ数、最大ホップ数、地理的位置、包含の範囲、及びノードモデルタイプの内の少なくとも１つを備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記視覚表現は、予測ルーティングマップ、ノード接続マップ、メッシュ接続マップ、又は時系列チャートの内の少なくとも１つを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記視覚表現は、複数の、通信フロー、トラフィック特性、又は予測の時間ベースの視覚化、バックオフィスネットワークノード、バックオフィスと前記複数のネットワークノードの内の少なくとも１つとの間の通信フロー、前記フィールド地域ネットワークの少なくとも一部に沿ったパケットの分散を備えるチャートの少なくとも１つを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記視覚表現は、予測ルーティングマップを備え、
前記方法はさらに、
前記プロセッサにより、次のホップ情報の変更を備える新たなソースルートの指標を得ることと、
前記プロセッサにより、前記新たなソースルートによって影響を及ぼされる前記複数のノードの内の少なくとも１つのノードを決定することと、
前記少なくとも１つのノードを反映させるために前記視覚表現を更新することと
を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記コンピュータ可読記憶媒体において前記フィルタを保持することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
前記パケット傍受システムは、前記フィールド地域ネットワークに沿って散在する複数のプローブで構成され、
前記方法はさらに、
前記プロセッサにより、前記複数のネットワークノードの場所と前記複数のプローブの前記場所とに関連する地上情報を得ることと、
前記地上情報が前記視覚表現の上に重畳させられるように前記地上情報を前記視覚表現と同時に表示することと
を備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
前記データ構造の前記一部は、予め定義された時間間隔中に傍受されたパケットに関連する接続及びルーティング情報を備え、前記視覚表現は、前記予め定義された時間間隔中のネットワークトラフィックをシミュレーションすることを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記トラフィックデータは、物理フレーム、リンクレイヤ、メッシュルーティングレイヤ、パケットカプセル化レイヤ、及びアプリケーションレイヤを備え、前記抽出することは、前記物理フレーム、前記リンクレイヤ、前記メッシュルーティングレイヤ、前記パケットカプセル化レイヤ、及び前記アプリケーションレイヤから、接続及びルーティング情報を抽出することを備え、
前記物理フレームに基づいて決定される前記ネットワーク特性は、周波数チャネル及び仮想ネットワークＩＤを備え、
前記リンクレイヤに基づいて決定される前記ネットワーク特性は、ノード間直接通信のソース及び宛先、パケットのタイプ、並びに将来のノードアクティビティについてのタイミング情報を備え、
前記メッシュルーティングレイヤに基づいて決定される前記ネットワーク特性は、ソースルーティングされたパケットについての情報、メッシュ内の宛先に到達するための１つ以上のノードによるパケットの中継、及びノードのための次のホップのためのルーティング情報を備え、
前記パケットカプセル化レイヤに基づいて決定される前記ネットワーク特性は、前記メッシュとバックエンドネットワークとの間の通信を備え、
前記アプリケーションレイヤに基づいて決定される前記ネットワーク特性は、ノード構成、キーネットワークサーバアドレス、及びイベントについての情報を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数のネットワークノードの内の少なくとも１つのネットワークノードについての情報を得ることと、前記プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体において前記情報を記憶することとをさらに備え、前記情報は、地理座標、ＭＡＣアドレス、又はノードタイプの内の少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
フィールド地域ネットワークを視覚化し、解析するためのコンピュータシステムであって、
前記コンピュータシステムは、
メモリと
前記メモリと通信するプロセッサと
を備え、前記コンピュータシステムは、方法を行うように構成され、
前記方法は、
フィールド地域ネットワーク上のパケット傍受システムから、アトミック通信及びパケットの詳細を備えるトラフィックデータを得ることであって、前記フィールド地域ネットワークは、複数のネットワークノードを備え、
プロセッサにより、前記トラフィックデータから接続及びルーティング情報を抽出することであって、前記接続及びルーティング情報は、パケット情報とノード情報とを備え、
抽出された前記接続及びルーティング情報に基づいてネットワーク特性を決定することと、
データ構造に前記ネットワーク特性を保持することと、
前記プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に前記データ構造をインポートすることと
を備える、コンピュータシステム。
【請求項１８】
前記パケット傍受システムは、前記フィールド地域ネットワークに沿って散在する複数のプローブで構成され、前記複数のプローブは、時間間隔にわたる前記フィールド地域ネットワークにおけるチャネルのサンプリングによる所定のパーセンテージのネットワークトラフィック、又は、時間間隔にわたる前記フィールド地域ネットワークにおけるチャネルのサンプリングによるすべてのネットワークトラフィック、のうちの１つを傍受する、請求項１７に記載のコンピュータシステム。
【請求項１９】
前記プロセッサにより、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記データ構造の一部を得ることと、前記プロセッサにより、前記プロセッサに通信可能に結合されたクライアント上で見ることができる前記フィールド地域ネットワークの視覚表現を生成することとをさらに備える、請求項１７に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
フィールド地域ネットワークを視覚化し、解析するためのコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータプログラム製品は、
処理回路によって読み取り可能であり、方法を行うために前記処理回路によって実行される命令を記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備え、
前記方法は、
フィールド地域ネットワーク上のパケット傍受システムから、アトミック通信及びパケットの詳細を備えるトラフィックデータを得ることであって、前記フィールド地域ネットワークは、複数のネットワークノードを備え、
プロセッサにより、前記トラフィックデータから接続及びルーティング情報を抽出することであって、前記接続及びルーティング情報は、パケット情報とノード情報とを備え、
前記抽出された接続及びルーティング情報に基づいてネットワーク特性を決定することと、
データ構造において前記ネットワーク特性を保持することと、
前記プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に前記データ構造をインポートすることと、
前記プロセッサにより、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記データ構造の一部を得ること、及び、前記プロセッサにより、前記プロセッサに通信可能に結合されたクライアント上で見ることができる前記フィールド地域ネットワークの視覚表現を生成することと
を備える、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電力配電のためのスマートグリッドに関連づけられたデータ及び制御ネットワークを視覚化し、解析することに関する。
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１３年１月２４日に出願された米国仮出願番号第６１／７５６，３３６号の権利を主張する。本願は、本願の出願日に出願された、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＶＩＳＵＡＬＩＺＩＮＧ  ＡＮＤ  ＡＮＡＬＹＺＩＮＧ  Ａ  ＦＩＥＬＤ  ＡＲＥＡ  ＮＥＴＷＯＲＫ」と題する、米国特許出願番号第（＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿）号（整理番号３８９９．０１１Ｃ）に関し、同米国特許出願は、その全内容が引用により本明細書に組み込まれる。本願はまた、２０１３年２月１５日に出願された米国出願番号第１３／７６９，１３３号に関する。これらの出願のすべては、その全内容が引用により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
電気の発電、送電、及び配電のための従来のシステムがよく知られている。発電所又は他のソースが電気を発電する。電圧が、高電圧の送電線による配電のために逓増させられる。送電線は、変電所に接続され、変電所が、いくらかの中間電圧レベルまで電圧を逓減させる。この中間電圧レベルの電力が配電され、家庭及び会社に送り届けられる電圧までさらに逓減させられる。
【０００３】
スマートグリッドは、効率を改善し、再生可能な発電源を統合し、保全を促進し、電気の発電、送電、配電、消費、及び潜在的には蓄電を、より良好に計測し且つ管理するための、全国的な電力システムの現代化である。スマートグリッドにおける新たな技術の大半は、電力配電ネットワークに結集させられている。
【０００４】
スマートグリッド技術の成功への鍵は、インテリジェントな埋め込みシステム、及びＦＡＮにおける通信である。インテリジェントな埋め込みシステムは、センサ、コントロール、及び監視性能を追加する電力コンポーネントに組み込まれた、小型コンピュータシステムである。ＦＡＮは、電力システムのオペレーションにおけるスマートグリッドコンポーネントの計測及び制御のための、埋め込みシステムコントローラとバックエンドアプリケーションとの間の通信を可能にする。
【０００５】
アドバンスト・メータリング・インフラストラクチャ（ＡＭＩ）は、スマートグリッドの先端技術であると考えられている。ＡＭＩは、スマートグリッド技術の最初の大規模展開であり、スマートメーターを全家庭に、及び、スマートメーターとバックエンドアプリケーションとの間のワイヤレス通信をサポートするための通信アクセスノード又はアクセスポイントに、展開することを含む。スマートメーターは本質的に、ソリッドステートコンピュータ及びネットワークインターフェースカードを有する検針装置である。スマートメーターのエネルギーの応用例は、遠隔メーター検針、遠隔切断／接続、停電管理、使用時間価格設定及び直接負荷制御といった需要応答、並びにホーム地域ネットワーク（ＨＡＮ）を通じた顧客契約を含む。
【０００６】
加えて、スマートグリッドは、配電変圧器、配電フィーダ、及び配電変電所に、電気設備資産の状態及び状況、エネルギーフローを監視し、且つ、スイッチ、回路リクローザ、及びコンデンサバンクといったアクティブなコンポーネントを遠隔制御するための、インテリジェントなコントロール及びセンサを追加する。スマートグリッドのこの部分は、配電オートメーション（ＤＡ）として知られている。
【０００７】
ワイヤレスネットワーク技術が、スマートメーター及びＤＡの電気設備資産の分散させられた性質ゆえに、スマートグリッドＦＡＮ通信をサポートするための一般的な手段である。スマートメーター及びＤＡの電気設備資産は、同一の物理領域内に共存するので、それらは、ＦＡＮ通信のために同一の又は同様のワイヤレスネットワーク技術を使用し得る。
【０００８】
ＡＭＩ及びＤＡネットワークにおいて使用されるもののようなワイヤレスＦＡＮを管理し、且つ安全にすることには、多数の困難が存在する。第一に、ＦＡＮは、さまざまなワイヤレス技術及び有線技術を組み合わせた、広域マルチベンダー異種ネットワークである。第二に、ＦＡＮは、公益事業者が展開し且つ所有するであろう最大のネットワークを構成する。ＡＭＩのＦＡＮは、低帯域幅のチャネルにわたって管理される必要がある数百万ものスマートメーターを含み得る。第三に、ＦＡＮは、保護されていない環境で動作する。インテリジェントなエンドポイントは、そう簡単に物理的に保護することはできず、それらはしばしば、物理的な攻撃及びサイバー攻撃に対し脆弱である。第四に、かなりの量のＡＭＩ及びＤＡのワイヤレス技術が、独自規格の無線システムであり、それらは、独自規格のネットワーキングプロトコルと標準ベースのネットワーキングプロトコルとの混合物を転送し、そのうちのいくつかは、セキュリティの観点から、さらに十分に調べられなくてはならない。第五に、フィールド機器のハードウェアの更新及び取り替えは法外に高価であり、且つ、ソフトウェアの更新がすべてのセキュリティ上の脆弱性を救済できるわけではないので、ＦＡＮを動作させる公益事業者は最終的に、各々が異なる脆弱性プロファイルを有する複数の型のハードウェアを管理しなければならないであろう。いくらかのセキュリティ上の脆弱性は、ハードウェア及びワイヤレス通信につきものである。それらは除くことができず、それらの潜在的な不法利用を検出するための手段が、包括的なセキュリティプログラムの一部として必要とされる。第六に、特にＡＭＩのための、新たなＦＡＮの多くは、従来のＩＰネットワークよりも動的であり、且つ、大規模に、たとえばスマートメーター展開におけるように理解されない、特別仕立ての自己形成ネットワークである。加えて、ＦＡＮのワイヤレス技術は未だ極めて未成熟であり、改善が、たとえば、通信セキュリティ、ネットワークパフォーマンス、及びルーティングに対し絶えずなされている。
【０００９】
すべてのこれらの困難を考慮すると、可視性、状況認識、及びセキュリティ監視を提供するための、ＩＰ企業ネットワークにおいて一般に用いられるものと同種のネットワーク管理及びセキュリティツールに対する大きなニーズが存在する。しかしながら、現時点では、ワイヤレスＦＡＮトラフィックを監視し、且つ、セキュリティの異常／侵入、ネットワークパフォーマンスの問題、又はソフトウェアのバグさえも検出するために利用可能な商用的解決策はない。さらに、ＦＡＮコンポーネントにおけるサプライチェーンサイバーリスクを軽減するのに役立つ、独立した監視性能も存在しない。ＦＡＮについてのすべての情報は現在、スマートグリッドコンポーネントベンダーによって提供されるアプリケーション管理ツールを通じて供給されるが、スマートグリッドコンポーネントベンダーは、ベンダーのサプライチェーンが損なわれたら信頼できなくなるであろう。
【００１０】
スマートグリッド技術のほとんどは、未だその揺籃期にある。ＡＭＩ、ＤＡ、及びＦＡＮのシステム提供者は現在、それらの要求された機能を働かせることに費やされている。ネットワーク監視及び侵入検出システムの実現に対し払われている注意は皆無かそれに近い。加えて、多くのＦＡＮは独自規格の無線システム及びプロトコルを使用するので、ＩＰネットワークのために一般に使用されるどの解決策も通用しないであろう。さらに、産業界は長年の経験からＩＰネットワークにおける脆弱性は理解しているが、それは広域ＦＡＮにおける脆弱性に関しては未だ発見段階にある。
【００１１】
スマートグリッドＦＡＮ技術は新しいので、従前の解決策について公に利用可能な情報は何もない。類推が、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ネットワークにおけるネットワーク監視及び侵入検出により、限られた程度まではなされ得る。しかしながら、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ネットワークにおける公知の商用的解決策の侵入検出は、無線通信経由のキャプチャによって動作しない。Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ネットワークの地理的な到達範囲は、スマートメーターネットワークと比較すると狭く、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）は、オープンな公の標準規格で構築される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
フィールド地域ネットワークを視覚化し、解析するための方法の提供により、従来技術の欠点が克服され、追加の利点が提供される。方法は、フィールド地域ネットワーク上のパケット傍受システムから、アトミック通信及びパケットの詳細を備えるトラフィックデータを得ることであって、当該フィールド地域ネットワークは、複数のネットワークノードを備え、プロセッサにより、トラフィックデータから接続及びルーティング情報を抽出することであって、当該接続及びルーティング情報は、パケット情報とノード情報とを含み、抽出された接続及びルーティング情報に基づいてネットワーク特性を決定することと、データ構造にネットワーク特性を保持することと、プロセッサにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体にデータ構造をインポートすることとを含む。
【００１３】
１つ以上の形態に関連するコンピュータシステム、コンピュータプログラム製品、及び方法もまた、本明細書において説明され、特許請求され得る。さらに、技法の１つ以上の形態に関連するサービスもまた、本明細書において説明され、特許請求され得る。
【００１４】
追加の特徴が、本発明の技術により実現される。本発明の他の実施形態及び態様が、本明細書においてより詳細に説明され、特許請求される発明の一部とみなされる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】ＦＡＮ侵入検出及び監視システムアーキテクチャの高水準なブロック図である。
【００１６】
【図１Ｂ】ＦＡＮ  ＩＤＳシステムが公益事業者ネットワークインフラストラクチャ上にどのようにオーバーレイし得るかを示す図である。
【００１７】
【図２】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションデータ処理フローのハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネントとのセットの図である。
【００１８】
【図３】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションデータ処理フローのためのネットワーク構成データを作成するための処理の図である。
【００１９】
【図４】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションにおける構文解析（ｐａｒｓｅｒ）フィルタのセットの図形表現である。
【００２０】
【図５】プローブトラフィックに基づいたＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションにおけるノード及びノードルートの相互接続の予測プロットである。
【００２１】
【図６】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションから生成されたノード及びノードルートのうちの一部の、地勢画像上への重ね合わせを示す図である。
【００２２】
【図７】プローブトラフィックを解析することからＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションによって生成された接続マップのスクリーンショットの例を示す図である。
【００２３】
【図８】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションにおける、パケットフィルタとフィルタリング結果に基づいた通信の統計とを示すスクリーンショットの例を示す図である。
【００２４】
【図９】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションにおける、パケット及び通信が時間において見えるようにそれらを示す、時系列ビューを示す図である。
【００２５】
【図１０】ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションのためのコンポーネントの論理ブロック図である。
【００２６】
２つ以上の図面に共通のコンポーネント又は特徴は、図面の各々において同一の参照番号により示される。参照番号は一般的に、コンポーネント又は特徴が最初に言及された図の図番号から始まる。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
本開示は、その全内容が本明細書に組み込まれる、２０１３年２月１５日に米国出願された同時係属米国出願番号第１３／７６９，１３３号で言及されているＦＡＮシステム及び装置において説明され、且つ、同システムとともに使用され得る、ツールに関する。その出願の図１Ａから図１８に関連づけられた本文は、ＦＡＮシステムとそのコンポーネントとを詳細に説明する。その出願の図１Ａ及び図１Ｃの議論がそれぞれ、本明細書における図１Ａ及び図１Ｂに関連するものとして以下に含まれる。以下の議論は、本開示に関し、本開示は、同時係属米国出願番号第１３／７６９，１３３号のシステム及び方法とともに使用され得、また、同時係属米国出願番号第１３／７６９，１３３号の図１９から図２７に関連づけられた本文に開示された、ツールを説明する。
【００２８】
図１Ａは、ＦＡＮ侵入検出及び監視システムアーキテクチャの高水準なブロック図を示す。ＦＡＮ侵入検出及び監視システムは、２つの主要なサブシステムである、フィールド及びヘッドエンドプローブと、４２として一般的に示されているＦＡＮバックエンド監視サブシステムと、からなる。ＦＡＮ侵入検出及び監視システムは、公益事業者のようなＦＡＮ所有者によってインストールされ、動作させられ得るか、又は、管理されたセキュリティサービスのようなホスティングされたサービスとして他の当事者により提供され得る。好ましい実現では、ＦＡＮ侵入検出及び監視システムは、複数のＦＡＮをサポートするホスティングされた一体型セキュリティサービスとして動作させられる。
【００２９】
複数のプローブ１１２が、中継回線とＦＡＮバックエンド監視サブシステム４２による解析とのためにＦＡＮトラフィックを傍受するように、ＦＡＮ１１０内に挿入される。固定の外部プローブ１１２が、電柱、タワー、変電所のような任意の公益事業者資産、並びに、財産所有者の許可を付与されたビル又は商用及び私有の住宅構造上に設置され得る。固定プローブからのトラフィックは、商用ワイヤレスネットワーク（たとえば、３Ｇ若しくはＬＴＥ（登録商標））、又は、既存の公益事業者のティア２及び１のネットワーク設備によって、中継される。
【００３０】
固定プローブ１１２はまた、スマートグリッドホーム地域ネットワーク内の、住宅用メーター若しくは商用メーター又はＨＡＮ対応デバイス若しくは負荷制御デバイスのサブセットに、共設され得るか、又は埋め込まれ得る。ＨＡＮ対応デバイスは典型的に、エネルギー使用量、使用時間の請求金額、又は需要応答アクションを、料金支払人に知らせる。メーター及びＨＡＮデバイスのプローブは、電力への便利なアクセスだけでなく、さほど過酷でない物理的環境という利点を提供する。加えて、商用メーターは典型的に、プローブによって使用され得るデータ接続を有する。住宅用スマートメーターはＡＭＩデータ接続を有するが、サプライチェーンの完全性のためにＡＭＩ通信からのプローブ通信の独立を維持し、且つ、帯域幅が限られているＡＭＩネットワークへの過負荷を回避するために、プローブ通信のための別個のネットワークを使用することが好ましい。メーター及びＨＡＮベースのプローブは一般的に、顧客が彼らの固定ブロードバンド接続の使用を許可する限り、トラフィック中継のために商用ワイヤレスサービスを使用するであろう。
【００３１】
移動プローブは、公益事業者の巡回車両４４、又は移動プローブのためのホストになることに同意した任意の車両に、インストールされる。自治体がそれら独自の電力インフラストラクチャを所有し、動作させる都市では、プローブ１１２は、ごみ収集車、パトカー、街路清掃車、及び路面補修車を含む、自治体車両に載置され得る。移動プローブはまた、タクシー及び配達用トラックのような商用車両にも載置され得る。主な要件は、車両が、ＦＡＮ１００が設置された公益事業者サービス地域内を移動することである。公益事業者の及びサービス用のトラックを使用することの利点は、それらが普通、すでに、移動プローブによって使用され得るワイヤレスデータ接続と全地球測位システム追跡デバイスとを装備されていることである。
【００３２】
移動プローブは、商用ワイヤレスネットワークを介してトラフィックを中継回線するか、又は、車両がその収納ポイントに戻り次第の後のアップロードのためにトラフィックを記憶するが、その時、そのトラフィックは、ローカルＷｉ−Ｆｉ（登録商標）サービスを介するか又はＵＳＢメモリスティック転送を使用して手動でアップロードされ得、それにより広域ネットワーク接続の必要性をなくす。
【００３３】
ヘッドエンドプローブ１１２が、アクセスポイント（以下に説明される）とヘッドエンド管理システムとの間の全トラフィックを傍受するために、ＦＡＮヘッドエンド室内に載置される。ヘッドエンドプローブのトラフィックは、十分な帯域幅を有する任意の便利なネットワーク、典型的には有線ＩＰネットワークによって伝送される。
【００３４】
フィールドプローブ１１２は、複数のメーターからのトラフィックを受信し、ＤＡ／ＳＡトラフィックを受信する。プローブ１１２からのリアルタイムＡＭＩトラフィックが、ＦＡＮバックエンド監視サブシステム４２へ、中継回線ネットワーク１２０を介してコレクタ／ディセミネータ２１４に送られる。コレクタ／ディセミネータ２１４からのデータは、侵入検出システムＩＤＳ２１６、ＦＡＮアナライザ２１８、及びトラフィックトレース記憶装置２１７（図１４）に配布され、それは、一般的に３か月の期間にわたりトラフィックを記憶する。プローブ管理システム２２０が、コレクタ／ディセミネータ２１４と通信する。ＩＤＳ２１６は、５０のアラート及びイベントを記録する。そのようなアラート及びイベントはまた、クライアントサービスポータル又はユーザポータル６１から受信され、５２に示された専用サイバー脅威解析チームに転送され、そこで脅威が解析され、ＦＡＮアナライザ２１８に入力を提供する。サイバー脅威解析チーム５２及びクライアントサービスポータル又はユーザポータル６１からの入力はまた、以下に説明されるＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーション５３だけでなく、セキュリティ、エンジニアリング、及びオペレーション機能を含む公益事業者５８内のセキュリティ情報及びイベント管理（ＳＩＥＭ）アプリケーション５６のメーターイベント部５４にも転送される。これらのコンポーネント及びそれらの機能は以下に説明される。
【００３５】
図１Ｂは、プローブ及びＦＡＮバックエンド監視システムが、典型的な階層式の公益事業者ネットワークインフラストラクチャ上にどのようにオーバーレイするかを示す。最も低いレベルでは、家庭又はビルのためのホーム地域ネットワーク（ＨＡＮ）１０２がそれを、１つ以上のアドバンストメーター又はスマートメーター１０４、並びにＨＡＮ対応デバイス、たとえば、少なくとも１つの遠隔プログラム制御用温度調節器（ＰＣＴ）１０５、少なくとも１つの住宅用負荷制御デバイス１０６、及びインハウスに関連づけている。スマートメーター及びＤＡデバイスは、メーター１０４、アクセスポイント１１６、中継１１７、並びにセンサ及び配電オートメーションコントロール１１４の間で、低帯域幅ＲＦ通信により、メーター、ＨＡＮ、及び配電オートメーションのトラフィックを転送する、ＦＡＮ１１０を介して通信する。アクセスポイント１１６は、ＦＡＮトラフィックを公益事業者アプリケーションのためのヘッドエンドシステムへの中継のために広域ネットワーク（ＷＡＮ）トラフィックに転移させる、ゲートウェイとしての役割を果たす。ＷＡＮは、公益事業者バックエンドインフラストラクチャ、又は、変電所のティア２のローカルネットワーク１２０の組み合わせに、アクセスポイントを接続する、商用ワイヤレスネットワークからなり得、変電所のティア２のローカルネットワーク１２０の組み合わせが今度は、ファイバーシステム又はマイクロ波システムで構成されたティア１のコアネットワーク１３０を介して公益事業者バックエンドに接続する。
【００３６】
ＦＡＮ１１０からのデータは、中継回線ネットワーク１２０に、一般的には中間帯域幅ＲＦ通信により通信される。中継回線ネットワーク１２０は、光ファイバー通信又はマイクロ波通信を使用し得るコアネットワーク１３０へのデータの移動を容易にするために、一連のルータ１２２を含み得る。ルータ１３２が、監視制御・データ収集（ＳＣＡＤＡ）機器１３４にデータをルーティングする。トラフィックは続いて、エンジニアリング１４３、セキュリティ１４５、及びネットワークオペレーション１４７を含むＦＡＮスマートメーター／ＤＡオペレーションセンター１４２に送られ、プローブデータは、ヘッドエンド管理システム１４８及びヘッドエンドプローブインターフェース１４９を含むＦＡＮバックエンド監視サブシステム４２に送信される。データは、モデル駆動型監視システム（ＭＤＭＳ）データバス１５２上で利用可能である。
【００３７】
前述したように、プローブは、ＦＡＮ、ＨＡＮ、及びヘッドエンドシステム室内のさまざまな場所に挿入される。プローブトラフィックは、商用ワイヤレスネットワーク、ティア２及びティア１の公益事業者ネットワーク、並びに潜在的には顧客のブロードバンドアクセスによって、ＦＡＮバックエンド監視サブシステムに中継される。ＦＡＮバックエンド監視サブシステムは、ヘッドエンド管理室内若しくはその付近、又は、ホスト型解決策におけるような他の当事者の敷地に存在する、公益事業者データネットワークオペレーション又はセキュリティオペレーションセンター内に設置され得る。
【００３８】
固定プローブが、さまざまな展開戦略を使用してＦＡＮに挿入される。１つの戦略は、高メーター密度の地域にプローブを展開することである。２つ目の戦略は、犯罪率が高い地域、又は、エネルギーの窃盗及び機器の不正変更が歴史的に発生している地域に、プローブを展開することである。３つ目の戦略は、感度の良い機器付近の無線通信経由のＤＡ及びＡＭＩ通信を監視できるように、配電オートメーション機器が存在する地域にプローブを展開することである。４つ目の戦略は、工業中心地、重要なインフラストラクチャ、官庁、及び軍事基地といった、機密度の高い商用設備及び政府設備付近にプローブを展開することである。５つ目の戦略は、十分な照準範囲を与えられた単一のプローブによって３つ又は４つのアクセスポイントのためのトラフィックをカバーするように、複数のアクセスポイント受信範囲の交点にプローブを展開することである。プローブは、アクセスポイントに優るＲＦフロントエンドによって設計され、より遠い距離に到達し得る。最後に、６つ目の戦略は、プローブが全アクセスポイントと共設されるようにプローブを展開することである。
【００３９】
固定プローブは、ＦＡＮの完全な地理的範囲を提供するように展開される必要はない。移動プローブが、自治体車両、プローブをインストールすることに同意したタクシー又は配達用トラックといった、公益事業者又は他の当事者によって所有される巡回車両を利用して、サービス地域全体からトラフィックをサンプリングする手段として使用される。
【００４０】
図２を参照すると、同時係属米国出願番号第１３／７６９，１３３号の図１７において示されているツールのうちの１つは、ＭｅｓｈＶｉｅｗ（商標）アプリケーションであり、ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションは、パケット傍受システムによって取り込まれたアトミック通信及び低レベルパケットの詳細から、ＦＡＮにおけるネットワークトポロジー及びエンド間通信フローについての情報を抽象化する、ネットワーク解析及び視覚化ツールである。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションの重要な特徴は、それが、フルバンドのキャプチャを必要としないトラフィックの観察結果に基づいてＦＡＮサブネットの論理的な及びＧＩＳベースの接続及びルーティングマップを構築すること、すなわち、周波数ホッピングシステムにおける経時的なチャネルのサンプリングが、ネットワークトポロジー、ルーティング及び接続ダイアグラムを描写するために使用され得ることである。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションの別の重要な特徴は、解析及び視覚化において関心のある特定のトラフィックを引き出すために、トラフィックの観察結果にパワフルなフィルタを適用できることである。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションのさらなる別の重要な特徴は、パケットのタイムスタンプに基づいてパケット伝送の時系列を示せること、及び、通信の時間系列を観察するためにパケットを中継できることである。中継機能は、ＡＰサブネットのルートがどのように経時的に形成され、変更され、劣化するかを論理マップビューとＧＩＳベースのマップビューとの両方において観察するために、ルーティングマップに適用される。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションのさらなる別の特徴は、ノーマルなオペレーションを確立するために各々のプローブについてのベースライントラフィック統計を作成することである。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションはまた、移動プローブによって取得されたルートをＧＩＳベースのマップ上で見ることをユーザに可能にさせることができる。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションはまた、ある地理的地域において受信され、送信され、又は傍受されたパケットのみに基づいて結果を生み出すために、その地域をフィルタとして選択することをユーザに可能にさせる、フィルタを提供する。
【００４１】
ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションは、物理フレーム、リンクレイヤ、メッシュルーティングレイヤ（カスタムレイヤであることが多い、レイヤ２．５プロトコル）、ＩＰｖ４又はＩＰｖ６パケットがメッシュパケットの中にカプセル化されるパケットカプセル化レイヤ、及びアプリケーションレイヤからネットワーク特性を決定するための情報を抽出する。物理フレームは、周波数チャネル及び仮想ネットワークＩＤのような属性を提供する。リンクレイヤは、他の情報のなかでも特に、直接ノード間通信のソース及び宛先、パケットのタイプ、並びに将来のある時点でノードがどこにホッピングするかについてのタイミング情報を提供する。時間及び周波数においてリンクするハンドシェイクパケットが、パケットの中に存在しない場合にソース及び宛先アドレスを、推論するために使用する。レイヤ２．５は、ソースルーティングされたパケットと、１つ以上のノードを経由してメッシュ内の宛先に到達するパケットの中継と、についての情報を提供する。レイヤ２．５はまた、ノードの選ばれた次のホップについての情報を提供する。カプセル化レイヤにおけるＩＰアドレスは、典型的にはアクセスポイントゲートウェイを超えてバックエンドネットワークへとメッシュ間を横断するか又は異なるアクセスポイントを有するノードを横断する通信フローについての情報を提供する。アプリケーションレイヤは、ノード構成、重要なネットワークサーバアドレス、及びイベントについての情報を提供する。
【００４２】
図２は、パケットトレースがＭｅｓｈＶｉｅｗによって解析され且つアプリケーションユーザに提示される情報に変換される処理の高水準な図である。１９００で、トラフィックトレースが集められ、ＰＣＡＰファイルにフォーマットされる。１９０２で、各々のパケット内のすべての情報要素を公開するテキストファイルが、ネットワークアナライザから作成される。１９０６で、テキストファイルが構文解析（ｐａｒｓｅｒ）によって処理され、構文解析（ｐａｒｓｅｒ）は好ましい実装ではＰｙｔｈｏｎで書かれる。構文解析（ｐａｒｓｅｒ）の結果は、ＭｅｓｈＶｉｅｗデータベースにインポートされる接続・ルーティング情報ファイルであり、インポートされると、ネットワーク情報のさまざまなビューが作成され、Ｊａｖａ（登録商標）  ＧＵＩ１９０８及びＷｅｂベースのＧＵＩ１９１０によってユーザに表示される。
【００４３】
図３では、ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションが、Ｊａｖａ（登録商標）の構文解析（ｐａｒｓｅｒ）２００２又はＰｙｔｈｏｎの構文解析（ｐａｒｓｅｒ）２００４のいずれかを使用することにより、ネットワーク構成ファイル２０００を構文解析（ｐａｒｓｅｓ）する。データがそれぞれ、ＭｙＳＱＬデータベース２００６又はＰＳＱＬデータベース２００８に記憶される。データがそれぞれ、Ｊａｖａ（登録商標）  ＧＵＩ２０１０、又は、Ｊａｖａ（登録商標）ｓｃｒｉｐｔ２０１２を使用するＤｊａｎｇｏサーバのようなＷｅｂ  ＧＵＩに送られる。
【００４４】
図４では、パケットの有効化と、エラーを含むパケットのノーマルな発生の除去とのために、トラフィックのキャプチャを構文解析（ｐａｒｓｉｎｇ）するためのルールのいくつかが示されている。巡回冗長検査値を有するパケットのみが、パケットにおけるＣＲＣが計算されたＣＲＣと一致する場合に受理される。ＣＲＣの不一致を有するパケットは、誤りを有し、信頼できる情報のソースとみなされることはできない。加えて、複数のチャネルＩＤの範囲がゼロからシステムのための何らかの所定の数まででなくてはならない、有効な物理チャネルＩＤ２２０２を有するパケットのみが、２２０２において受理される。期待される範囲外のチャネルＩＤは、たとえＣＲＣが正しくても、誤りを有するパケットの指標である。最後に、ＭＡＣアドレスにおける最上位の１６進数字が期待される値と一致する、有効なＭＡＣアドレスを有するパケットのみが、２２０４において受理される。期待されない値を有するＭＡＣアドレスは、パケットの誤り又は攻撃可能性のある指標である。
【００４５】
図５を参照すると、ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションが、論理的かつＧＩＳベースでもある接続及びルーティングマップを構築する。ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションは、ソースルーティング情報（ＳＲＴ）とノードのための次のホップ（ＮＨ）情報とを含むパケットを検査することにより、予測ＡＰルーティングマップを構築する。それは、明示的なルートと時間系列における次のホップの変更とを集め、追跡し、次のホップの変更を有する新たなソースルートは、それが任意の以前に見られたルートに影響を与えるかどうかを決定するために解析を必要とする。次のホップの変更が発生した場合、ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションの予測要素が、（次のホップの変更を有するノードの背後で）どのノードが影響を及ぼされるかを決定し、関係するノードのためのルートを更新する。予測ＡＰルーティングマップは、図５に示されているように、論理形式で１つのＡＰまでのノードルートの最良の推定を描く。
【００４６】
図６は、ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションによってプロットされ、予測ＡＰルーティングマップの地上ビューを提供するためにＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈ（登録商標）マップ上に重畳させられた、各ノード及びノードの相互接続のための地理座標の追加を有する、図４に示された予測ＡＰルーティングマップの一部を示す。
【００４７】
図７は、複数の視覚化オプションを有する接続マップのスクリーンショットである。接続マップは、関心のあるノードを選択し、フィルタ条件を満足するノードのためのすべての通信フローを表示することを、ユーザに可能にさせ得る。
【００４８】
適正なＡＰルーティングメッセージが選択された場合、接続マップは、適正なＡＰルートに基づいた論理メッシュを示す。すべてのメッセージが含まれる場合、そのメッシュは、特定のノードへの及び特定のノードからのすべての通信と、関心のあるノードが通信によって連結されていた各々のノードのための結果として生じる論理出力数とを示す。
【００４９】
特に、大きなメッシュマップによる使いやすさを改善するための追加の特徴は、表示するホップの数（すなわち、行数）の制御をユーザに可能にさせる深度制御、メッシュへの影響（すなわち、関心のあるノードへの経路を有しないノードの数）を観察するために特定のノードを削除できることを含む。
【００５０】
高度なフィルタリング及び時間再生の特徴が、セキュリティ解析、不正に対する鑑識、ネットワークオペレーション、ネットワークエンジニアリング、及びフィールド診断のために、関心のあるデータに素早くフォーカスし、ノードアクティビティを再生することを、公益事業者に可能にさせる。フィルタが、タイムスタンプを有する取り込まれたパケットから抽出された情報に適用される。重要なフィルタは、図８に示されているように、タイムスパン、ソースノード、宛先、ノードタイプ、ホップ数、プローブソース、顧客、及びパケットタイプを含む。
【００５１】
図８では、フィルタからの結果として生じた通信及びパケットについての統計が、右手側に見える。統計は、選択されているパケットの数、ソースの数、宛先の数、最小、最大、及び平均ホップ数を含む。加えて、チャネル統計（図示せず）が、カイ二乗統計量を使用して、どの周波数チャネルが使用されるか、それらの利用、及びチャネル使用における均一性の度合を示すために抽出される。
【００５２】
ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションは、ユーザにそれらのフィルタからの結果として生じた通信を再生することを可能にさせる、時間経過又はフリップブック特徴を提供する。１つのモードでは、ユーザが、関心のあるノードを選択し、関心のあるノードをソース、宛先、又は中継として使用する各々のパケットを素早く切り換える動画を観察する。ユーザは、一度に１フレームずつ動画を単一ステップずつ進め得る。重要な特徴は、再生に含まれるノードが、予め決定され、且つ、予め位置決めされているので、ノードが、画面上で静止したままであり、フレームの更新毎に位置を変更しないことである。これは、通信経路における変更を強調するのに役立つ。残光が、画面上の先の通信を離れ、経時的にゆっくりとそれらの接続を弱めていくために使用され得る。
【００５３】
ＭｅｓｈＶｉｅｗアプリケーションはまた、フィルタ選択が、データの特定の断片への頻繁なアクセスを容易にするために記憶されて後に再び呼び出されることを可能にする。
【００５４】
図９は、通信の属性を容易に識別するために、パケット及び通信が時間通りに現れるようにそれらを示す、時系列ビューを示す。
【００５５】
ＭｅｓｈＶｉｅｗ  Ｗｅｂシステムは、ハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネントとで構成される。ハードウェアコンポーネントは、ソリッドステートハードドライブ及び大容量メモリを有する汎用サーバクラスコンピューティングデバイスである。ソフトウェアは、オープンソースフレームワークとシステムの特定の機能を行うカスタムソフトウェアとの組み合わせである。
【００５６】
図１０には、ｍｅｓｈＶｉｅｗシステム２８００のためのコンポーネントの論理ブロック図が示されている。データインポート論理２８０２は、ネットワーク構成ファイル２１００からデータベース２８０４にネットワークデータをインポートするために使用される。フィルタリング論理２８０６は、ユーザアクセス論理２８０８により構成されたフィルタにしたがってデータをフィルタリングする。解析論理２８１０は、データをソートし、解析するために使用される。表示論理２８１２は、ユーザ２８１４がユーザ論理２８０８における設定を含むシステムとの対話のために使用し得る、ＧＵＩを提供する。
【００５７】
オープンソースコンポーネントは以下を含む。
・Ｐｙｔｈｏｎプログラミング言語
・Ｄｊａｎｇｏ  Ｗｅｂフレームワーク
・ＰｏｓｔＧＩＳ拡張子を有するＰｏｓｔｇｒｅｓデータベース
・Ｄｊａｎｇｏ−ｔａｂｌｅｓ２表示コンポーネント
・Ｌｏｓ  Ａｌａｍｏｓ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  ＬａｂｏｒａｔｏｒｙからのｎｅｔｗｏｒｋＸグラフ解析パッケージ
・ｔｈｅｊｉｔ．ｏｒｇからのグラフィカルなｊａｖａｓｃｒｉｐｔライブラリ
・ｇｕｎｉｃｏｒｎ  ｗｏｒｋｅｒ処理を有するｎｇｉｎｘ  Ｗｅｂサーバ
・ａｓｙｎｃ．ｊｓ及びｒｅａｄｙ．ｊｓのような種々雑多なｊａｖａｓｃｒｉｐｔライブラリ
・Ｓｃｉｐｙ統計解析パッケージ
・Ｇｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈ（登録商標）  Ｗｅｂプラグイン及びフレームワーク
【００５８】
カスタムソフトウェアは、
・プローブデータをデータベースにインポートし、正規化するための方法、
・データ解析を、選択されたデバイス、パケットタイプ、プローブ、時間フレーム、及び他の特性に基づいてパケットのサブセットに限定するフィルタを作成し、カスタマイズし、保存し、管理するための方法、
・フィルタリングされたデータに関連する統計のほぼリアルタイムの更新、
・抽象領域及び地理空間領域の両方における時間ベースの再生を使用した静的及び動的な視覚化を追加するための、デバイス間のトラフィック及び通信の作成及び視覚化、
・伝送周波数の不均一な使用、ノーマルでないグラフ特性、及び異常なデバイス又はネットワークの挙動の他の指標、の検出を組み込むための、通信ネットワークの統計的解析、
・個々のシステムユーザをそれらが許可されているデータのセットに関連づけるための方法、及び
・システムの性能を最適化するための論理、
を含む。
【００５９】
プローブデータをデータベースにインポートし、正規化するために、カスタムコードが、特定のフォーマットにおけるネットワーク通信に関するデータを受信し、その完全さを保証する。それは続いて、データを正規化し、選択フィールドについて解析を行い、それらをデータベースに書き込む。
【００６０】
データ解析を、選択されたデバイス、パケットタイプ、プローブ、時間フレーム、及び他の特性に基づいてパケットのサブセットに限定するフィルタを作成し、カスタマイズし、保存し、管理するために、ユーザ入力が、一連のＷｅｂベースのフォームを介して受信され、パケット特性のユーザ選択を表すフィルタを構築する。フィルタが続いて、システムによるさらなる解析用にデータセットを限定するために使用される。ユーザは、フィルタを保存するか、修正変更するか、追加するか、呼び出すか、又は解除するオプションを有する。フィルタは、ユーザア数に一意であり得る。
【００６１】
システムは、フィルタリングされたデータに関連する統計の動的でほぼリアルタイムの更新を提供し得る。これらの統計は、選択されているデバイスの数、パケットの数、データのタイプ、並びに、無線周波数チャネルの統計及び不均一性の評価といった選択されたデータから導出される他のデータを含む。
【００６２】
フィルタリングされたネットワークデータは、ネットワークメッシュ情報における発生の時間ベースの再生を使用する予測の時間ベースの視覚化を含む、通信フロー、トラフィック、及び特性の静的及び動的なグラフィカルな視覚化を作成するために使用される。これらの視覚化は、抽象的（従来のグラフ及びメッシュレイアウトを使用）のみならず地理空間的でもあり、必要に応じて、図６に関し上述されているように、たとえば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈ（登録商標）のような地理空間ソフトウェア上への精確なオーバーレイを伴う。
【００６３】
通信ネットワークにおけるフィルタリングされたデータの統計的解析が、ネットワーク通信の関心度又は異常な特性を検出するために使用される。そのような解析の例は、特定の通信チャネルのランダムでない使用を検出するであろう、無線周波数通信チャネルの分散解析である。これは、動作上又はセキュリティ上の問題の指標である。さらなる例は、伝送周波数の不均一な使用、ノーマルでないグラフ特性、及び異常なデバイス又はネットワークの挙動の他の指標、の検出を含む。
【００６４】
本明細書に開示されたシステム設計及びアプローチの利点は、以下を含む。
・視覚化が、本来なら何ページものテキストの記述を必要としたであろう分析結果をクリアで容易に理解できる分析結果として提供する。
・時間ベースの再生が、データの履歴ビューだけでなく、未来のシステムの挙動の予測ビューをも提供する。
【００６５】
本開示が、コンピュータシステムによる実行時に本明細書に説明された方法のステップの実行という結果を生じるコンピュータプログラムの命令を記憶した、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体に組み入れられ得ることが理解されるであろう。そのような記憶媒体は、上記説明において言及されたもののいずれかを含み得る。
【００６６】
本明細書に説明された技法は例示であり、本開示に対する任意の特定の限定を意味するものとして解釈されるべきではない。さまざまな代替、組み合わせ、及び変更が当業者によって考案され得ることが理解されるべきである。たとえば、本明細書に説明された処理に関連づけられたステップは、ステップ自体による別段の特定又は指図がない限り、任意の順序で実行され得る。本開示は、添付の請求項の範囲内に入るすべてのそのような代替、変更、及び変形を含むように意図されている。
【００６７】
「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」又は「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」といった用語は、述べられた特徴、整数、ステップ、又はコンポーネントの存在を特定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、又はコンポーネント、或いはそれらのグループの存在を排除しないものと解釈されるべきである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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