(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理方法をコンピュータに実行させる帯域管理プログラムであって、
前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集手順と、
前記情報収集手順によって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成手順と、
前記トラヒック情報生成手順によって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出手順と、
前記形状変化指標算出手順によって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定手順と、
前記近似関数決定手順によって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定手順と、
前記目的指標決定手順によって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定手順と、
前記分布推定手順によって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする帯域管理プログラム。
【請求項２】
前記近似関数決定手順は、前記形状変化指標算出手順によって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標の中で、一定の変動傾向にある形状変化指標のみを用いて、前記近似関数を決定することを特徴とする請求項１に記載の帯域管理プログラム。
【請求項３】
前記帯域算出手順は、前記分布推定手順によって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布から算出されるパケット数の分布に基づいて、前記所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の帯域管理プログラム。
【請求項４】
前記帯域算出手順によって算出された前記帯域を、前記中継装置に設定する帯域設定手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の帯域管理プログラム。
【請求項５】
前記近似関数は、指数関数であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の帯域管理プログラム。
【請求項６】
前記近似関数は、冪級数関数であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の帯域管理プログラム。
【請求項７】
ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理装置であって、
前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集手段と、
前記情報収集手段によって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成手段と、
前記トラヒック情報生成手段によって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出手段と、
前記形状変化指標算出手段によって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定手段と、
前記近似関数決定手段によって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定手段と、
前記目的指標決定手段によって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定手段と、
前記分布推定手段によって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出手段と、
を備えたことを特徴とする帯域管理装置。
【請求項８】
ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理方法であって、
前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集ステップと、
前記情報収集ステップによって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成ステップと、
前記トラヒック情報生成ステップによって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出ステップと、
前記形状変化指標算出ステップによって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定ステップと、
前記近似関数決定ステップによって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定ステップと、
前記目的指標決定ステップによって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定ステップと、
前記分布推定ステップによって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出ステップと、
を含んだことを特徴とする帯域管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、帯域管理プログラム、帯域管理装置および帯域管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ＩＰネットワークの円滑な運用を実現するために、入力回線から入力されたパケットを出力回線に出力するスイッチやルータなど、ＩＰネットワーク網を構成する回線の中継拠点に設置される中継装置において、ユーザが利用するアプリケーションなどから要求される許容遅延時間に基づいた帯域管理が行なわれている。
【０００３】
中継装置内で発生する遅延時間は、入力回線から中継装置に入力されるトラヒック量と、中継装置内にあるバッファの容量に基づく帯域とから決定される。例えば、入力されるトラヒック量に対して帯域が不足していると、遅延時間が増大することとなる。
【０００４】
したがって、中継装置内で発生する遅延時間が許容遅延時間内に収まるように、適切な帯域を決定するためには、中継装置に入力される回線上のトラヒック量を監視する必要がある。また、トラヒック量を監視することにより、回線の健全性を判断したり、回線増設の必要性を判断したりすることも可能になる。すなわち、トラヒックが所定の遅延時間内で中継装置内を通過しているか否かの監視や、トラヒック量の定常的な増大を検知して、回線の増設を計画したりすることが可能になる。
【０００５】
ここで、トラヒック量は、中継装置にて保存されているＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅ）情報を、ＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いて収集することにより取得することができる。
【０００６】
ＭＩＢ情報には中継装置の各インタフェースが受信したパケットの総バイト数が含まれており、トラヒック量を監視する場合、一般的には、ＭＩＢ情報をＳＮＭＰにより５分間隔で収集し、最新のＭＩＢ情報に含まれる総バイト数と前回収集したＭＩＢ情報に含まれる総バイト数との差分値から、中継装置が５分間で受信したパケットのバイト数を算出し、５分間の平均トラヒック量（ｂｐｓ：Ｂｉｔｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）が求められる。
【０００７】
しかし、近年、ＩＰネットワークにおける高速化・大容量化により、ＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ  ｏｖｅｒ  ＩＰ）や動画配信など、許容遅延時間の短い、リアルタイムでのデータ送受信が要求されるリアルタイム系アプリケーションの利用が増大している。リアルタイム系アプリケーションにおいては、バースト的に大量のトラヒックが発生する特性があり、高精度の帯域管理を行なうためには、時間分解能の高いトラヒック量の情報が必要となる。
【０００８】
上述したように、一般的に監視されるトラヒック量は、５分間の平均トラヒック量であるため、実際に流れているパケットの瞬時のバーストを把握することはできない。５分間の平均トラヒック量のように、時間分解能の低いトラヒック量の情報に基づいて帯域を決定すると、パケットの瞬時のバーストが考慮されることなく、帯域が小さい値に設定されてしまう。これにより、リアルタイム系アプリケーションにおいて多発するトラヒックのバースト時において、中継装置に入力されたパケットは、スイッチ内のバッファにてバッファリングされ、遅延が増大する状況となる。また、パケットの容量がバッファの容量を超える場合は、一部のパケットが破棄される。このように、時間分解能の低いトラヒック量の情報に基づいて帯域を決定すると、バースト的なトラヒック特性を持つリアルタイム系アプリケーションに対して支障を与える可能性がある。
【０００９】
時間分解能の高いトラヒック量の情報を取得するためには、ＳＮＭＰにより短い時間間隔で、中継装置からＭＩＢ情報を収集する必要があるが、その場合、パケットの中継処理以外に、ＭＩＢ情報を送信するための処理が増加することとなり、中継装置のＣＰＵに対する負荷が高くなる。また、直接、回線中に計測機器を設置して時間分解能の高いトラヒック量を収集する方式もあるが、多数の回線で構成されているＩＰネットワーク網において、すべての回線に計測機器を設置することは、現実的ではない。
【００１０】
そこで、ＩＰネットワークの定量的で円滑な運用を実現するために、特許文献１では、バースト的なトラヒック特性の自己相似性を利用することにより、ＳＮＭＰにより取得した粗い時間間隔（例えば、５分間隔）のトラヒック量から、細かい時間間隔（例えば、１０秒間隔）でのトラヒック量の変動を推定することにより、精度の高い帯域管理を行なう方法が開示されている。
【００１１】
具体的には、中継装置から５分間隔でＭＩＢ情報を収集して、５分間（３００秒間）の平均トラヒック量を、一定時間において複数回、時系列に沿って算出する。そして、３００秒間の平均トラヒック量の時系列データから、６００秒間の平均トラヒック量の時系列データ、９００秒の平均トラヒック量の時系列データといったように、さらに粗い時間間隔の時系列データを算出し、各時系列データの分散値を算出する。
【００１２】
そして、算出した各時系列データの分散値から、自己相似性に基づいて近似関数を設定し、設定された近似関数を用いて、細かい時間間隔におけるトラヒック量の変動を示す値として、例えば、１０秒間の平均トラヒック量の分散値を推定する。さらに、推定された分散値から、５分間を１０秒間隔で区切った場合の最大トラヒック量を推定し、推定された最大トラヒック量に基づいて、帯域を決定する。
【００１３】
【特許文献１】特開２００５−８６５６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
現在のＩＰネットワークにおいて、リアルタイム系アプリケーションの利用頻度は、さらなる増大傾向にあり、トラヒック量の情報において要求される時間分解能も、例えば、１０ミリ秒間隔といったように、さらなる細分化が要求されている。
【００１５】
しかし、上記した従来の技術においては、１０秒間より短い時間間隔において実際に測定したトラヒック量から分散値を計測した場合、計測した分散値は、近似された直線から大きく外れてしまう。具体的には、上記した従来の技術を用いた場合、分散値を、測定値よりも低く推定する傾向にある。
【００１６】
このように、上記した従来の技術は、１０ミリ秒間隔など、１０秒間より短い時間間隔において分散値を精度よく推定することができず、このため、時間分解能の高いトラヒック量の情報（具体的には、最大トラヒック量）の推定精度が低くなり、適切な帯域が決定できないため、ＩＰネットワークの定量的で円滑な運用を実現するために必要とされる精度の高い帯域管理が行なえないという課題があった。
【００１７】
なお、近年のＣＰＵの高性能化にともない、高性能なＣＰＵを搭載した中継装置であれば、ＳＮＭＰにより、例えば、１秒時間隔でのＭＩＢ情報を収集することが可能ではあるが、１０ミリ秒間隔でのＭＩＢ情報を収集することは、ＣＰＵの負荷が急増してしまうので困難である。
【００１８】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、時間分解能の高いトラヒック量の情報を精度よく推定することにより、適切な帯域を決定して、精度の高い帯域管理を行なうことが可能になる帯域管理プログラム、帯域管理装置および帯域管理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、このプログラムは、ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理方法をコンピュータに実行させる帯域管理プログラムであって、前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集手順と、前記情報収集手順によって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成手順と、前記トラヒック情報生成手順によって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出手順と、前記形状変化指標算出手順によって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定手順と、前記近似関数決定手順によって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定手順と、前記目的指標決定手順によって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定手順と、前記分布推定手順によって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出手順と、をコンピュータに実行させることを要件とする。
【００２０】
また、この装置は、ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理装置であって、前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集手段と、前記情報収集手段によって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成手段と、前記トラヒック情報生成手段によって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出手段と、前記形状変化指標算出手段によって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定手段と、前記近似関数決定手段によって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定手段と、前記目的指標決定手段によって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定手段と、前記分布推定手段によって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出手段と、を備えたことを要件とする。
【００２１】
また、この方法は、ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する帯域管理方法であって、前記中継装置に前記回線から入力された前記パケットの情報を、一定時間間隔で収集する情報収集ステップと、前記情報収集ステップによって収集された前記パケットの情報から、前記一定時間間隔ごとのトラヒック量の情報であるトラヒック情報系列を生成し、生成した前記トラヒック情報系列から、時間分解能を粗視化した場合のトラヒック情報系列である粗視化トラヒック情報を生成するトラヒック情報生成ステップと、前記トラヒック情報生成ステップによって生成された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化の大きさを示す指標である形状変化指標を算出する形状変化指標算出ステップと、前記形状変化指標算出ステップによって算出された前記トラヒック情報系列および前記粗視化トラヒック情報それぞれの形状変化指標を用いて、近似関数を決定する近似関数決定ステップと、前記近似関数決定ステップによって決定された前記近似関数を用いて、目的とする時間分解能までの形状変化指標である目的指標を決定する目的指標決定ステップと、前記目的指標決定ステップによって決定された前記目的指標を用いて、前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する分布推定ステップと、前記分布推定ステップによって推定された前記目的とする時間分解能におけるトラヒック量の分布に基づいて、所定の目標遅延時間内に応じた帯域を算出する帯域算出ステップと、を含んだことを要件とする。
【発明の効果】
【００２２】
開示のプログラム、装置および方法によれば、時間分解能の高いトラヒック量の情報を精度よく推定することにより、適切な帯域を決定して、精度の高い帯域管理を行なうことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る帯域管理プログラム、帯域管理装置および帯域管理方法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、この発明に係る帯域管理プログラムを含んで構成される帯域管理装置を実施例として説明する。
【実施例】
【００２４】
［本実施例における帯域管理装置の構成］
まず、本実施例における帯域管理装置の構成について、図１や図２などを用いて説明する。図１は、本実施例における帯域管理装置の概要を説明するための図であり、図２は、本実施例における帯域管理装置の構成を説明するための図である。
【００２５】
図１に示すように、本実施例における帯域管理装置１０は、ＩＰネットワーク網を構成する回線３０の間でパケットの中継を行なうスイッチ２０に接続される。
【００２６】
ここで、スイッチ２０は、入力回線としての回線３０から入力されたパケットを、スイッチ２０内に備えられるスイッチ内バッファ２１に蓄積し、スイッチ２０に設定された帯域に基づいて、出力回線としての回線３０に出力するが、本実施例における帯域管理装置１０は、図１に示すように、スイッチ２０に入力されたパケットが回線３０に出力されるまでの時間が、ＩＰネットワークのユーザが利用するアプリケーションなどから要求される許容遅延時間に基づいて設定される目標遅延時間に収まるように、スイッチ２０の帯域を管理することを概要とする。
【００２７】
そして、本実施例における帯域管理装置１０は、精度の高い帯域管理を行なうことが可能になることに主たる特徴がある。以下、この主たる特徴について図２などを用いて説明する。
【００２８】
図２に示すように、本実施例における帯域管理装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、通信部１３と、入出力制御Ｉ／Ｆ部１４と、記憶部１５と、処理部１６とから構成され、さらに、スイッチ２０とネットワークなどを介して接続される。
【００２９】
入力部１１は、各種の情報を入力し、キーボードやマウスなどを備えて構成され、特に本発明に密接に関連するものとしては、通信部１３が受信するＭＩＢ情報の時間間隔や、後述する時系列トラヒック量情報生成部１６ａが生成する時系列トラヒック量情報の時間分解能を設定するための情報や、後述する近似関数決定部１６ｃにおいて用いられる近似関数の種類や、後述する目的パラメータ決定部１６ｄおよびトラヒック量分布推定部１６ｅの処理に用いられる時間分解能（例えば、１０ミリ秒）や、後述する帯域算出部１６ｆが算出する帯域に対応する目標遅延時間（例えば、１００ミリ秒）などを、帯域管理装置１０の操作者であるネットワーク管理者から受け付けて入力する。
【００３０】
出力部１２は、各種の情報を出力し、モニタやスピーカを備えて構成され、特に本発明に密接に関連するものとしては、後述するトラヒック量分布推定部１６ｅが推定した目的時間分解能におけるトラヒック量分布や、後述する帯域算出部１６ｆが算出した目標遅延時間に応じた帯域などを、モニタの画面に表示して、ネットワーク管理者に報知する。
【００３１】
通信部１３は、他の装置との間で通信を行ない、特に本発明に密接に関連するものとしては、スイッチ２０との間で、ＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）により、スイッチ２０にて保存されているＭＩＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅ）情報を、一定時間間隔で受信する。ここで、ＭＩＢ情報にはスイッチ２０の各インタフェースが、回線３０から入力されたパケットの総バイト数が含まれている。なお、通信部１３は、特許請求の範囲に記載の「情報収集手順」に対応する。
【００３２】
ここで、通信部１３がスイッチ２０からＭＩＢ情報を受信する時間間隔は、スイッチ２０のＣＰＵの処理能力に応じて、パケット中継処理に支障が生じない時間がネットワーク管理者から設定される。以下では、ＭＩＢ情報が得られる最小時間分解能として「１秒」がネットワーク管理者により設定され、通信部１３は、スイッチ２０から１秒間隔でＭＩＢ情報を受信する場合について説明を行なう。
【００３３】
入出力制御Ｉ／Ｆ部１４は、入力部１１、出力部１２および通信部１３と、記憶部１５および処理部１６との間におけるデータ転送を制御する。
【００３４】
記憶部１５は、処理部１６による各種処理に用いるデータと、処理部１６による各種処理結果を記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、受信データ記憶部１５ａと、時系列トラヒック量情報記憶部１５ｂと、算出パラメータ記憶部１５ｃと、決定近似関数記憶部１５ｄと、目的パラメータ記憶部１５ｅと、推定トラヒック量分布記憶部１５ｆと、算出帯域記憶部１５ｇとを備える。
【００３５】
受信データ記憶部１５ａは、通信部１３が一定時間間隔（１秒間隔）で受信したＭＩＢ情報を、入出力制御Ｉ／Ｆ部１４を介して受け取り記憶する。
【００３６】
時系列トラヒック量情報記憶部１５ｂは、後述する時系列トラヒック量情報生成部１６ａが生成した時系列トラヒック量情報を記憶し、算出パラメータ記憶部１５ｃは、後述するパラメータ算出部１６ｂが算出したパラメータを記憶し、決定近似関数記憶部１５ｄは、後述する近似関数決定部１６ｃが決定した近似関数を記憶し、目的パラメータ記憶部１５ｅは、後述する目的パラメータ決定部１６ｄが決定した目的とする時間分解能のパラメータを記憶し、推定トラヒック量分布記憶部１５ｆは、後述するトラヒック量分布推定部１６ｅが推定した目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布を記憶し、算出帯域記憶部１５ｇは、後述する帯域算出部１６ｆが算出した帯域を記憶する。
【００３７】
処理部１６は、入出力制御Ｉ／Ｆ部１３から転送され、受信データ記憶部１５ａに格納された受信データ（ＭＩＢ情報）に基づき各種処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、時系列トラヒック量情報生成部１６ａと、パラメータ算出部１６ｂと、近似関数決定部１６ｃと、目的パラメータ決定部１６ｄと、トラヒック量分布推定部１６ｅと、帯域算出部１６ｆと、帯域設定部１６ｇとを備える。ここで、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、特許請求の範囲に記載の「トラヒック情報生成手順」に対応し、パラメータ算出部１６ｂは、同じく「形状変化指標算出手順」に対応し、近似関数決定部１６ｃは、同じく「近似関数決定手順」に対応し、目的パラメータ決定部１６ｄは、同じく「目的指標決定手順」に対応し、トラヒック量分布推定部１６ｅは、同じく「分布推定手順」に対応し、帯域算出部１６ｆは、同じく「帯域算出手順」に対応し、帯域設定部１６ｇは、同じく「帯域設定手順」に対応する。
【００３８】
これら処理部１６が備える各機能ブロックが実行する処理について、図３を参照しながら説明する。なお、図３は、本実施例における帯域管理装置が実行する処理の概略を説明するための図である。
【００３９】
図３に示すように、スイッチ２０に入力されたトラヒックの情報は、スイッチ２０において保存されているＭＩＢ情報に含まれており、上述したように、受信データ記憶部１５ａは、１秒間隔で受信したＭＩＢ情報を記憶している。
【００４０】
ＭＩＢ情報にはスイッチ２０の各インタフェースが受信したパケットの総バイト数が含まれており、最新のＭＩＢ情報に含まれる総バイト数と前回受信したＭＩＢ情報に含まれる総バイト数との差分値から、スイッチ２０が１秒間で受信したパケットのバイト数を算出し、１秒間の平均トラヒック量（ｂｐｓ：Ｂｉｔｓ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄ）を求めることができる。
【００４１】
これにより、所定の期間（例えば、ｔ分間）において、スイッチ２０から１秒間隔でＭＩＢ情報を受信して、順次「１秒間の平均トラヒック量」を算出し、算出した複数個（例えば、「ｔ×６０−１」個）の「１秒間の平均トラヒック量」をヒストグラム化することで、実測データに基づいた時間分解能１秒のトラヒック量分布を生成することができる（図３の（１）参照）。
【００４２】
ここで、トラヒック量分布推定部１６ｅは、時系列トラヒック量情報生成部１６ａ、パラメータ算出部１６ｂ、近似関数決定部１６ｃおよび目的パラメータ決定部１６ｄの処理結果を用いて、時間分解能の高いトラヒック量分布を、例えば、時間分解能１０ミリ秒のトラヒック量分布を推定する（図３の（３）参照）。
【００４３】
このため、まず、図２に示す時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、受信データ記憶部１５ａが記憶する所定の期間における１秒間隔のＭＩＢ情報に含まれる総バイト数から、１秒間隔の平均トラヒック量を時系列に沿って「１秒間の平均トラヒック量」を複数個算出し、時系列に沿った「１秒間の平均トラヒック量」である時系列トラヒック量情報を生成する。
【００４４】
そして、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、生成した時系列トラヒック量情報から、時間分解能を粗視化した場合の時系列トラヒック量情報である粗視化時系列トラヒック量情報を生成する。なお、時系列トラヒック量情報は、特許請求の範囲に記載の「トラヒック情報系列」に対応し、粗視化時系列トラヒック量情報は、同じく「粗視化トラヒック情報」に対応する。
【００４５】
ここで、時系列トラヒック量情報生成部１６ａの処理について詳述する前に、本実施例において用いられる時間スケールについて図４を用いて説明する。図４は、本実施例において用いられる時間スケールについて説明するための図である。
【００４６】
図４に示すように、「m1」は、ＭＩＢ情報を収集可能な最小時間分解能を示す時間スケールである。また、「m0」は、図４に示すように、収集されたＭＩＢ情報、すなわち、実測された時系列トラヒック量情報に基づいて算出されるＭＷＭ（Ｍｕｌｔｉｆｒａｃｔａｌ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｍｏｄｅｌ）（「R.H.Riedi, M.S.Crouse, V.J.Ribeiro, R.G.Baraniuk, “A Multifractal Wavelet Model with Application to TCP Network Traffic.”, IEEE Transactions on Information Theory, Special issue on multiscale statistical signal analysis and its applications, 45:992-1018, April, 1999.」参照）のパラメータに対して、近似関数を適合する範囲を定めるために設定される時間スケールである。なお、ＭＷＭのパラメータおよび近似関数それぞれに関しては、パラメータ算出部１６ｂおよび近似関数決定部１６ｃの説明において詳述する。例えば、本実施例においては、「m1」は、「１秒」の時間分解能に対応する時間スケールが設定され、「m0」は、「４秒」の時間分解能に対応する時間スケールが設定される。
【００４７】
また、「m2」は、図４に示すように、推定するトラヒック量分布の時間分解能を示す時間スケールである。例えば、本実施例においては、「m2」は、「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケールが設定される。
【００４８】
なお、時間スケール「m」は、時間「t」を一定時間間隔「Δt」で、「２分割、４分割、８分割、・・・」といったように、２の「m」乗に等分割した場合の「t=Δt×2m」により決定される数値である。
【００４９】
すなわち、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、時間スケール「m1」の時系列トラヒック量情報を生成し、さらに、時間スケール「m1」の時系列トラヒック量情報から、時間スケール「m1」から時間スケール「m0」によって定まる範囲において、粗視化時系列トラヒック量情報を生成する。
【００５０】
例えば、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、図５に示すように、「１秒間のトラヒック量」である時系列トラヒック量情報（時間スケール「m1」の時系列トラヒック量情報）から、時間分解能を２分の１に粗視化した「２秒間のトラヒック量」である粗視化時系列トラヒック量情報を生成する。さらに、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、図５に示すように、「２秒間のトラヒック量」である時系列トラヒック量情報を生成してから、時間分解能を２分の１に粗視化した「４秒間のトラヒック量」である粗視化時系列トラヒック量情報（時間スケール「m0」の時系列トラヒック量情報）を順次生成する。ここで、図５は、時系列トラヒック量情報生成部を説明するための図である。
【００５１】
上記した、時系列トラヒック量情報生成部１６ａの処理について、数式を用いて説明する。まず、「N」個の値からなる時間スケール「m1」の時系列トラヒック量情報の「k」番目の値を、以下の式（１）で表すとする。なお、「k」番目の値は、時間間隔[kΔt, (k+1) Δt]の間に実測されたトラヒック量（ｂｉｔ）である。例えば、本実施例では、「Δt」は「１秒」となる。
【００５２】
【数１】
0004933475.tif 000002
【００５３】
これにより、『Nの「m-m1」乗』個の値からなる『時間スケール「m」の粗視化時系列トラヒック量情報』の「k」番目の値は、以下の式（２）で表される。ここで、粗視化時系列トラヒック量情報の「k」番目の値は、時間間隔[kτm, (k+1) τm]の間に実測されたトラヒック量（ｂｉｔ）である。なお、「τm」は「Δt」の整数倍となる。
【００５４】
【数２】
0004933475.tif 000003
【００５５】
すなわち、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、『Nの「m-m1」乗』個の値からなる『時間スケール「m」を２分の１に粗視化した時間スケール「m-1」の粗視化時系列トラヒック量情報』の「k」番目の値を、以下の式（３）で算出する。これにより、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、「m=m1」から逐次的に、「m=m1-1」、「m=m1-2」、・・・、「m=m0」の粗視化時系列トラヒック量情報を生成する。
【００５６】
【数３】
0004933475.tif 000004
【００５７】
また、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、時間スケール「m-1」の粗視化時系列トラヒック量情報の「k」番目の値を生成する際に、合計対象となった時間スケール「m」のトラヒック量情報の『「2k」番目の値と「2k+1」番目の値との差分成分』も、式（４）を用いて、同時に順次生成する。
【００５８】
【数４】
0004933475.tif 000005
【００５９】
そして、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、生成した時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報を、時系列トラヒック量情報記憶部１５ｂに格納する。
【００６０】
図２に戻って、パラメータ算出部１６ｂは、時系列トラヒック量情報生成部１６ａによって生成された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれの形状変化の大きさを示すパラメータを算出する。なお、「パラメータ」は、特許請求の範囲に記載の「形状変化指標」に対応する。
【００６１】
ここで、ＩＰネットワークを流れる主要トラヒックであるＴＣＰ（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）トラヒックには、マルチフラクタル性があることが明らかになっている（例えば、「R.H.Riedi, M.S.Crouse, V.J.Ribeiro, R.G.Baraniuk, “A Multifractal Wavelet Model with Application to TCP Network Traffic.”, IEEE Transactions on Information Theory, Special issue on multiscale statistical signal analysis and its applications, 45:992-1018, April, 1999.」参照）。
【００６２】
また、トラヒックのマルチフラクタル性は、異なる時間分解能の間でのトラヒック量の相関を精度よく表すことができることが明らかになっている（例えば、「R.H.Riedi and J.Levy-Vehel. “TCP traffic is multifractal: a numerical study.” Technical Report No.3129, INRIA Rocquencourt,France, Feb., 1997」参照）。
【００６３】
本実施例においては、目標許容時間に応じた帯域設定のために、上記したトラヒックのマルチフラクタル性を援用して時間分解能の高いトラヒック量分布を推定する。
【００６４】
ここで、マルチフラクタルモデルであるＭＷＭは、各時間スケール「t=Δt×2m」に対して、パラメータ「p(m)」を持つので、パラメータ算出部１６ｂは、時系列トラヒック量情報記憶部１５ｂが記憶する時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれのトラヒックパターンの変化の大きさを示すＭＷＭのパラメータ、「p(m) (m=m0, m0+1, …, m1)」を、式（５）を用いて算出する。なお、パラメータの値が大きいほど、トラヒックパターンの変化が小さいことを示し、パラメータの値が小さいほど、トラヒックパターンの変化が大きいことを示している。
【００６５】
【数５】
0004933475.tif 000006
【００６６】
そして、パラメータ算出部１６ｂは、算出したパラメータ「p(m) (m=m0, m0+1, …, m1)」を、算出パラメータ記憶部１５ｃに格納する。
【００６７】
近似関数決定部１６ｃは、算出パラメータ記憶部１５ｃが記憶する『実測データに基づく時間分解能（時間スケール「m=m0, m0+1, …, m1」）の時系列トラヒック量情報それぞれのＭＷＭのパラメータ、「p(m)(m=m0, m0+1, …, m1)」』から、近似関数を決定する。すなわち、近似関数決定部１６ｃは、実測データに基づいて算出されたパラメータから、時間分解能を微細化した時系列トラヒック量情報のパラメータを算出するための近似関数を決定する。
【００６８】
具体的には、近似関数決定部１６ｃは、上述した「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケール「m2」におけるパラメータを決定するために、近似関数「p(m)=f(m) (m=m1+1, m1+2,…, m2)」を決定する。
【００６９】
より具体的には、近似関数決定部１６ｃは、近似関数「f(m)」として指数関数「fexp(m)=exp(a1+a2m)」を設定し、実測データに基づくパラメータ、「p(m) (m=m0, m0+1, …, m1)」を満たす近似関数のパラメータ「a1」および「a2」を、最小自乗法により決定する。
【００７０】
そして、近似関数決定部１６ｃは、決定した近似関数を、決定近似関数記憶部１５ｄに格納する。
【００７１】
なお、本実施例では、近似関数決定部１６ｃが、近似関数として、指数関数を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、パラメータ算出部１６ｂによって実測データに基づいて算出されたパラメータを近似できる関数ならば、任意の関数が近似関数として設定でき、例えば、近似関数決定部１６ｃが、冪級数関数を近似関数として用いる場合でもよい。
【００７２】
例えば、近似関数決定部１６ｃは、近似関数「f(m)」として冪級数関数「f (m)=a1+a2m+a3m2+a4m3+a5m4」を設定し、実測データに基づくパラメータ、「p(m) (m=m0, m0+1, …, m1)」を満たす近似関数のパラメータ「a1」〜「a4」を、最小自乗法により決定する場合であってもよい。
【００７３】
また、本実施例では、一定の変動傾向にあるパラメータのみが用いられるように、予め近似関数の適合範囲を規定するための時間スケール「m0」が設定されており、近似関数決定部１６ｃが、予め設定されている「m0」までの範囲にある実測データに基づいて算出されたパラメータ「p(m)(m=m0, m0+1, …, m1)」を用いて近似関数を決定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、「m1」より小さい値の「m0」を任意に設定してパラメータ「p(m)(m=m0, m0+1, …, m1)」を算出し、この「p(m)(m=m0, m0+1, …, m1)」のうち、一定の変動傾向にあるパラメータのみを用いて、近似関数決定部１６ｃが近似関数を決定する場合であってもよい。
【００７４】
目的パラメータ決定部１６ｄは、決定近似関数記憶部１５ｄが記憶する近似関数を用いて、目的とする時間分解能までのパラメータを決定する。
【００７５】
具体的には、目的パラメータ決定部１６ｄは、「fexp(m)=exp(a1+a2m)」に、「m=m1+1」、「m=m1+2」、・・・「m=m2：１０ミリ秒の時間分解能に対応する時間スケール」を順に代入して、「１０ミリ秒」の時間分解能までのパラメータを決定する。
【００７６】
そして、目的パラメータ決定部１６ｄは、決定した「１０ミリ秒」の時間分解能までのパラメータを、目的パラメータ記憶部１５ｅに格納する。
【００７７】
以上、ここまでの処理は、図３の（２）に対応する。すなわち、時系列トラヒック量情報生成部１６ａにより、実測データそのものの時系列トラヒック量情報（時間分解能「1秒」）が生成されるとともに、時間分解能の低い時系列トラヒック量情報（粗視化時系列トラヒック量情報）が生成され、パラメータ算出部１６ｂにより、近似関数適合範囲にあるこれらのトラヒック情報それぞれのトラヒックパターンの変化をパラメータ化した「p(m) 」が算出され、近似関数決定部１６ｃにより、算出された「p(m) 」を近似する指数関数が決定され、目的パラメータ決定部１６ｄにより、目的とする時間分解能「１０ミリ秒」までのパラメータが決定される。
【００７８】
図２に戻って、トラヒック量分布推定部１６ｅは、目的パラメータ記憶部１５ｅが記憶する「１０ミリ秒」の時間分解能までのパラメータを用いて、目的とする「１０ミリ秒」の時間分解能におけるトラヒック量の分布を推定する。すなわち、トラヒック量分布推定部１６ｅは、時間分解能の高い『時間スケール「m2」』のトラヒック量分布を推定する。
【００７９】
具体的には、まず、トラヒック量分布推定部１６ｅは、実測データに基づいて時系列トラヒック量情報生成部１６ａが生成した時系列トラヒック量情報を出発点として、図６に示すように、時間分解能の高い時系列トラヒック量情報を、逐次的に順次生成する。図６は、トラヒック量分布推定部による時間分解能の高い時系列トラヒック量情報生成処理を説明するための図である。
【００８０】
例えば、トラヒック量分布推定部１６ｅは、図６に示すように、時間スケール「m」の時系列トラヒック量情報における「k」番目の値を、「ランダムにトラヒック量を分割するための確率変数」により２つに分解して、時間スケール「m」に対して２倍の時間分解能を有する時間スケール「m+1」の時系列トラヒック量情報における「2k」番目の値および「2k+1」番目の値を生成する。
【００８１】
この処理を、数式を用いて表すと式（６）のようになる。
【００８２】
【数６】
0004933475.tif 000007
【００８３】
ただし、時間スケール「m」の時系列トラヒック量情報における「k」番目の値が分割される際に用いられる差分成分『上付き文字「(m)」が付与されたWk』は、図６に示す「ランダムにトラヒック量を分割するための確率変数」を用いて、式（７）のように表されるものとする。
【００８４】
【数７】
0004933475.tif 000008
【００８５】
ここで、「ランダムにトラヒック量を分割するための確率変数」は、一般に、(-1, 1)上で定義される確率変数であり、本実施例では、「ランダムにトラヒック量を分割するための確率変数」は、独立同一なベータ分布「β(p(m), p(m)) 」に従う確率変数列であると仮定する。「p(m)」は、目的パラメータ決定部１６ｄにより決定されたパラメータが用いられる。
【００８６】
なお、「β(p(m), p(m) )」の平均は、「０」であり、分散は、「(2p(m)+1)-1」で与えられる。よって、「p(m)」の値が大きいほど、確率変数の分散値は小さくなり、時間分解能を高くしても、トラヒック量分布の変化量は小さく抑えられる。逆に、「p(m)」の値が小さいほど、確率変数の分散値は大きくなり、時間分解能を高くすると、トラヒック量分布の変化量は大きくなる。
【００８７】
このようにして、トラヒック量分布推定部１６ｅは、「m=m1+1」、「m=m1+2」と時間分解能の高い時系列トラヒック量情報を、逐次的に順次生成し、最終的に、式（８）で表される「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケール「m=m2」の時系列トラヒック量情報を生成する。
【００８８】
【数８】
0004933475.tif 000009
【００８９】
そして、トラヒック量分布推定部１６ｅは、生成した「１０ミリ秒」の時間分解能の時系列トラヒック量情報をヒストグラム化することで、図３の（３）に示すように、時間分解能１０ミリ秒のトラヒック量分布を推定し、その結果を、推定トラヒック量分布記憶部１５ｆに格納する。
【００９０】
以上、ここまでの処理は、図３の（３）に対応する。すなわち、図３の（１）に示すように、実測データに基づいた時間分解能１秒のトラヒック量分布においては「最小トラヒック量が約４５０Ｍｂｐｓ」であり「最大トラヒック量が約７００Ｍｂｐｓ」であったものが、トラヒック量分布推定部１６ｅによる処理により、図３の（３）に示すように、時間分解能１０ミリ秒のトラヒック量分布においては「最小トラヒック量が約４００Ｍｂｐｓ」であり「最大トラヒック量が約８００Ｍｂｐｓ」であるといったように、時間分解能の高いトラヒック量分布が推定される。
【００９１】
図２に戻って、帯域算出部１６ｆは、推定トラヒック量分布記憶部１５ｆが記憶する、目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布に基づいて、スイッチ２０に入力されたトラヒックが回線３０に対して出力されるまでの時間が、目標遅延時間内に収まるための帯域を算出する。
【００９２】
具体的には、帯域算出部１６ｆは、時間分解能１０ミリ秒のトラヒック量分布の９５％点が、目標遅延時間である「１００ミリ秒」となる帯域を算出する。
【００９３】
より具体的には、まず、帯域算出部１６ｆは、トラヒック量分布推定部１６ｅが生成した「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケール「m=m2」の時系列トラヒック量情報「Uk」を、スイッチ２０における単一のスイッチ内バッファ２１に入力したときの、２種類の遅延時間を、次式で表される再帰式により定める。すなわち、簡易スイッチモデルにおける２種類の遅延時間を、式（９）で表される再帰式により定める。
【００９４】
【数９】
0004933475.tif 000010
【００９５】
なお、「τ=Δt/2(m1-m2)」は、「m=m2」に対応する時間分解能であり、「C」は、スイッチ内バッファ２１の出力リンクの帯域を表す。
【００９６】
ここで、上付き文字「(upper)」が付与されている「Dk」は、時間「τ」内で到着したトラヒック「Uk」が、一旦スイッチ内バッファ２１で蓄積されてから処理されるときの遅延時間を表しており、真のバッファリングによる遅延時間の上界値を与える。
【００９７】
一方、上付き文字「(lower)」が付与されている「Dk」は、時間「τ」内で到着したトラヒック「Uk」が、蓄積されずにカットスルーで処理されるときの遅延時間を表しており、真のバッファリングによる遅延時間の下界値を与える。
【００９８】
そして、帯域算出部１６ｆは、上付き文字「(upper)」が付与されている「Dk」および上付き文字「(lower)」が付与されている「Dk」の分布の９５％点が１００ミリ秒となる帯域を、それぞれ「C(upper)」および「C(lower)」として算出し、蓄積交換型スイッチの場合においては、「C(upper)」を、また、カットスルー型スイッチの場合においては、「C(lower)」を、目標遅延時間である「１００ミリ秒」に収まるための帯域として算出する。
【００９９】
そして、帯域算出部１６ｆは、算出した帯域を、算出帯域記憶部１５ｇに格納する。
【０１００】
なお、上記では、帯域算出部１６ｆが、スイッチ２０内を通過するトラヒック量の９５％点が目標遅延時間である「１００ミリ秒」となる帯域を算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、帯域算出部１６ｆが、スイッチ２０内を通過するパケット数の９５％点が目標遅延時間である「１００ミリ秒」となる帯域を算出する場合であってもよい。
【０１０１】
すなわち、帯域算出部１６ｆが、推定トラヒック量分布記憶部１５ｆが記憶する目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布から、パケット数分布を求め、求めたパケット数分布に基づいて、スイッチ２０に入力されたトラヒックが回線３０に対して出力されるまでの時間が、目標遅延時間内に収まるための帯域を算出する場合であってもよい。
【０１０２】
ここで、スイッチ２０から収集し受信データ記憶部１５ａが記憶するＭＩＢ情報には、スイッチ２０にある各インタフェースが受信した総バイト数ともに総パケット数の情報も含まれている。
【０１０３】
そこで、例えば、帯域算出部１６ｆは、測定期間内において「最初に収集したＭＩＢ情報」に含まれる総バイト数および総パケット数と、「最後に収集したＭＩＢ情報」に含まれる総バイト数および総パケット数とのそれぞれの差分値から、測定期間内の総バイト数および総パケット数を算出し、測定期間内の総パケット数を測定期間内の総パケット数で割ることにより、「平均パケット長」を算出しておく。
【０１０４】
そして、帯域算出部１６ｆは、トラヒック量分布推定部１６ｅが生成した「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケール「m=m2」の時系列トラヒック量情報「Uk」を、算出した「平均パケット長」で割ることによりパケット数を算出する。すなわち、帯域算出部１６ｆは、「m=m2」の各時系列トラヒック量情報「Uk」に対するパケット数を算出して遅延時間に対するパケット数分布を求め、その９５％点が、目標遅延時間である「１００ミリ秒」となる帯域を算出する。
【０１０５】
具体的には、帯域算出部１６ｆは、「平均パケット長」を算出したうえで、トラヒック量分布推定部１６ｅが生成した「１０ミリ秒」の時間分解能に対応する時間スケール「m=m2」の時系列トラヒック量情報「Uk」を、スイッチ２０における単一のスイッチ内バッファ２１に入力したときの、２種類の遅延時間を、上記した場合と同様に、式（９）で表される再帰式により定める。
【０１０６】
このとき、遅延時間が上付き文字「(upper)」が付与されている「Dk」および上付き文字「(lower)」が付与されている「Dk」に対するトラヒック量「Uk」を、「平均パケット長」で割ることにより、パケット数を算出する。
【０１０７】
そして、帯域算出部１６ｆは、上付き文字「(upper)」が付与されている「Dk」および上付き文字「(lower)」が付与されている「Dk」であるパケット数分布の９５％点が１００ミリ秒となる帯域を、それぞれ「C(upper)」および「C(lower)」として算出し、蓄積交換型スイッチの場合においては、「C(upper)」を、また、カットスルー型スイッチの場合においては、「C(lower)」を、目標遅延時間である「１００ミリ秒」に収まるための帯域として算出する。
【０１０８】
これにより、トラヒック量に基づいた目標遅延時間を達成する帯域の設定要求のみならず、パケット数に基づいた目標遅延時間を達成する帯域の設定要求に対しても、適切な帯域を算出することができる。
【０１０９】
帯域設定部１６ｇは、算出帯域記憶部１５ｇが記憶する目標遅延時間である「１００ミリ秒」に収まるための帯域を、スイッチ２０に設定する。
【０１１０】
具体的には、帯域設定部１６ｇは、帯域算出部１６ｆによって算出された「C(upper)」、あるいは「C(lower)」を算出帯域記憶部１５ｇから読み出して、スイッチ２０に設定する。
【０１１１】
以上、ここまでの処理は、図３の（４）に対応する。すなわち、図３の（３）に示すように、推定された時間分解能１０ミリ秒のトラヒック量分布から、図３の（４）に示すように、簡易スイッチモデルにおいて、目標遅延時間「１００ミリ秒」に収まるための帯域、すなわち、目標遅延時間「１００ミリ秒」を９５％の確率で満足するとした場合の帯域である「C(upper)」および「C(lower)」を算出する。そして、算出した帯域を、スイッチ２０に設定する。
【０１１２】
［本実施例における帯域管理装置による処理の手順］
次に、図７を用いて、本実施例における帯域管理装置１０の処理について説明する。図７は、本実施例における帯域管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【０１１３】
図７に示すように、本実施例における帯域管理装置１０は、通信部１３を介してスイッチ２０から受信データ記憶部１５ａに格納されたＭＩＢ情報において、所定の期間の実測データが揃うと（ステップＳ７０１肯定）、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、実測データに基づく時間間隔の時系列トラヒック量情報を生成するとともに、生成した時系列トラヒック量情報から、時間分解能を粗視化した粗視化時系列トラヒック量情報を生成する（ステップＳ７０２）。
【０１１４】
そして、パラメータ算出部１６ｂは、時系列トラヒック量情報生成部１６ａによって生成された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれのＭＷＭのパラメータを算出する（ステップＳ７０３）。
【０１１５】
続いて、近似関数決定部１６ｃは、パラメータ算出部１６ｂによって算出された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれのＭＷＭのパラメータから、近似関数を決定し（ステップＳ７０４）、目的パラメータ決定部１６ｄは、近似関数決定部１６ｃによって決定された近似関数を用いて、目的とする時間分解能までのパラメータを決定する（ステップＳ７０５）。
【０１１６】
続いて、トラヒック量分布推定部１６ｅは、目的パラメータ決定部１６ｄによって決定された目的とする時間分解能までのパラメータを用いて、目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布を推定し（ステップＳ７０６）、帯域算出部１６ｆは、トラヒック量分布推定部１６ｅによって推定された目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布に基づいて、スイッチ２０に入力されたトラヒックが回線３０に対して出力されるまでの時間が、目標遅延時間内に収まるための帯域を算出する（ステップＳ７０７）。
【０１１７】
そして、帯域設定部１６ｇは、帯域算出部１６ｆによって算出された帯域を、スイッチ２０に設定し（ステップＳ７０８）、処理を終了する。
【０１１８】
［本実施例の効果］
上記したように、本実施例によれば、時系列トラヒック量情報生成部１６ａは、実測データに基づく時間間隔の時系列トラヒック量情報を生成するとともに、生成した時系列トラヒック量情報から、時間分解能を粗視化した粗視化時系列トラヒック量情報を生成し、パラメータ算出部１６ｂは、時系列トラヒック量情報生成部１６ａによって生成された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれの形状変化の大きさを示すＭＷＭのパラメータを算出し、近似関数決定部１６ｃは、パラメータ算出部１６ｂによって算出された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれのＭＷＭのパラメータから、近似関数を決定し、目的パラメータ決定部１６ｄは、近似関数決定部１６ｃによって決定された近似関数を用いて、目的とする時間分解能までのパラメータを決定する。
【０１１９】
そして、トラヒック量分布推定部１６ｅは、目的パラメータ決定部１６ｄによって決定された目的とする時間分解能までのパラメータを用いて、目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布を推定し、帯域算出部１６ｆは、トラヒック量分布推定部１６ｅによって推定された目的とする時間分解能におけるトラヒック量分布に基づいて、目標遅延時間内に応じた帯域を算出し、帯域設定部１６ｇは、帯域算出部１６ｆによって算出された帯域を、スイッチ２０に設定するので、時間分解能の高いトラヒック量の情報を精度よく推定することにより、適切な帯域を決定することができ、上記した主たる特徴の通り、精度の高い帯域管理を行なうことが可能になる。
【０１２０】
また、近似関数決定部１６ｃは、パラメータ算出部１６ｂによって算出された時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報それぞれのＭＷＭのパラメータの中で、予め一定の変動傾向にある時間分解能の範囲のみの時系列トラヒック量情報におけるＭＷＭのパラメータを用いて、近似関数を決定するので、精度の高い近似関数から正確なパラメータを決定して、時間分解能の高いトラヒック量の情報を、より精度よく推定することができる。これにより、さらに適切な帯域を決定することができ、さらに精度の高い帯域管理を行なうことが可能になる。
【０１２１】
［比較例］
次に、図８を用いて、本実施例において開示した提案手法の有用性を説明する。具体的には、本実施例において開示した提案手法により帯域を設定した場合と、特開２００５−８６５６６号公報において開示されている既存手法により帯域を設定した場合とを、実際に高い時間分解能でトラヒック量分布を測定して帯域を設定した場合と比較することにより説明する。ここで、図８は、比較例を説明するための図である。
【０１２２】
まず、１秒間隔の実測データから、時系列トラヒック量情報および粗視化時系列トラヒック量情報を生成して、それぞれのパラメータを算出することにより、パラメータの変動傾向が一定となる範囲を決定した。また、１秒より時間分解能の高いトラヒック量分布を測定することにより、ＭＷＭが適用できる最小時間分解能を決定した。
【０１２３】
これにより、時間スケール「m1」は「13」に設定され、時間スケール「m0」は、「11」と設定され、時間スケール「m2」は「20」に設定された。なお、本比較例においては、時間スケール「１３」は「１．２８秒」に対応し、時間スケール「１１」は「５．１２秒」に対応し、時間スケール「２０」は「１０ミリ秒」に対応する。
【０１２４】
そして、目標遅延時間を「１００ミリ秒」とし、計測時間「１７４分間」における１秒間隔のＭＩＢ情報を収集した。また、同時に、計測時間「１７４分間」において、「１０ミリ秒」間隔のＭＩＢ情報も収集した。
【０１２５】
そして、決定された時間スケール「m1=13, m0=11, m2=20」に基づいて、「m=13, 12, 11」のトラヒック量情報を生成し、パラメータ「p(13) , p(12)，p(11)」を算出し、これら「p(13) , p(12) ，p(11)」を満たす「fexp(m)=exp(a1+a2m)」の「a1，a2」を決定して近似関数を決定した。
【０１２６】
さらに、決定した近似関数から、「p(14) 〜p(20)」を決定し、時間スケール「13」に対応するトラヒック量分布から、時間スケール「14」に対応するトラヒック量分布、時間スケール「15」に対応するトラヒック量分布といったように、時間分解能の高いトラヒック量分布を順次推定して、最終的に、時間スケール「20」に対応するトラヒック量分布を推定し、推定したトラヒック量分布の９５％点を求めた。
【０１２７】
これにより、図８の（Ａ）の「提案手法」に示すように、本実施例で提案した手法によって推定したトラヒック量分布の９５％点は、「６６０．０Ｍｂｐｓ」と算出された。これに対して、特開２００５−８６５６６号公報において開示されている既存手法（分散値による最大トラヒック量の推定）を用いて推定されたトラヒック量分布の９５％点は、図８の（Ａ）の「既存手法」に示すように、「６４２．４Ｍｂｐｓ」と算出された。
【０１２８】
一方、実際に「１０ミリ秒」間隔でＭＩＢ情報を収集して得られたトラヒック量分布の９５％点は、図８の（Ａ）の「実測データ」に示すように、「６８６．４Ｍｂｐｓ」であった。
【０１２９】
このように、「既存手法」を用いた場合よりも、「提案手法」を用いた場合のほうが、より精度よくトラヒック量分布を推定できることが判明した。
【０１３０】
また、推定した帯域に対して、実測データを入力としたスイッチモデル（単一スイッチモデル）で遅延時間を検証した場合について、図８の（Ｂ）を用いて説明する。すなわち、図８の（Ｂ）に示すように、「１０ミリ秒」間隔での実測データ（真値）に基づいた設定帯域「６０７．３Ｍｂｐｓ」により、目標遅延時間「１００ミリ秒」を実現できる。
【０１３１】
これに対し、図８の（Ｂ）の「提案手法」に示すように、（ａ）蓄積交換型スイッチの場合、「設定帯域：C(upper)」は「６０９．０Ｍｂｐｓ」と算出され、その結果、遅延時間は「７１．８ミリ秒」となり、また、(ｂ) カットスルー型スイッチの場合、「設定帯域：C(lower)」は「６０７．２Ｍｂｐｓ」と算出され、その結果、遅延時間は「１０３．２ミリ秒」となる。なお、図８の（Ｂ）の「提案手法」に示す設定帯域は、計測時間「１７４分間」における総バイト数と総パケット数から「平均パケット数」を算出し、これにより求められたパケット数分布に基づいて算出された帯域である。
【０１３２】
このように、最悪ケースである蓄積交換型スイッチを想定して算出される「C(upper)」を設定帯域にすることで、目標遅延時間である「１００ミリ秒」を下回る遅延時間が達成されることが判明した。また、カットスルー型スイッチを想定して算出される「C(lower)」を設定帯域にした場合でも、遅延時間は、目標遅延時間をわずかに超過するのみである。
【０１３３】
一方、図８の（Ｂ）に示すように、「既存手法」において、 (ａ)蓄積交換型スイッチの場合、「設定帯域：C(upper)」は、「５６５．０Ｍｂｐｓ」と算出され、その結果、遅延時間は、「３５．４秒」となり、また、(ｂ) カットスルー型スイッチの場合においては、「設定帯域：C(lower)」は、「５６４．９Ｍｂｐｓ」と算出され、その結果、遅延時間は、「３５．６秒」となり、遅延時間は、目標遅延時間を大きく超過する。
【０１３４】
また、図８の（Ｂ）に示すように、「既存手法」を用いた場合、目標遅延時間「１００ミリ秒」を満足するための設定帯域は、「実測データ」と比較して誤差「４２．３Ｍｂｐｓ」以内でしか算出されないのに対し、「提案手法」を用いた場合、目標遅延時間「１００ミリ秒」を満足するための設定帯域は、「実測データ」と比較して誤差「１．７Ｍｂｐｓ」以内と精度よく算出できることが判明した。
【０１３５】
このように、目標遅延時間を達成するためには、本実施例において開示した提案手法により算出された帯域を設定することが有用であることが実証された。
【０１３６】
なお、上記した実施例では、帯域算出部１６ｆによって算出された帯域を、帯域設定部１６ｇによって自動的にスイッチ２０に対して設定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、帯域算出部１６ｆによって算出された帯域を、ネットワーク管理者が、手動でスイッチ２０に対して設定する場合であってもよい。
【０１３７】
また、本実施例では、帯域管理装置１０が、１つのスイッチ２０の帯域を管理する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、帯域管理装置１０が、複数のスイッチ２０からそれぞれＭＩＢ情報を収集して、複数のスイッチ２０それぞれの帯域を管理する場合であってもよい。
【０１３８】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１３９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示す近似関数決定部１６ｃと目的パラメータ決定部１６ｄとを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１４０】
なお、本実施例で説明した帯域管理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１４１】
以上のように、本発明に係る帯域管理プログラム、帯域管理装置および帯域管理方法は、ＩＰネットワーク網を構成する回線の間でパケットの中継を行なう中継装置の帯域を管理する場合に有用であり、特に、精度の高い帯域管理を行なうことに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】本実施例における帯域管理装置の概要を説明するための図である。
【図２】本実施例における帯域管理装置の構成を説明するための図である。
【図３】本実施例における帯域管理装置が実行する処理の概略を説明するための図である。
【図４】本実施例において用いられる時間スケールについて説明するための図である。
【図５】時系列トラヒック量情報生成部を説明するための図である。
【図６】トラヒック量分布推定部による時間分解能の高い時系列トラヒック量情報生成処理を説明するための図である。
【図７】本実施例における帯域管理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】比較例を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１４３】
１０  帯域管理装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  通信部
１４  入出力制御Ｉ／Ｆ部
１５  記憶部
１５ａ  受信データ記憶部
１５ｂ  時系列トラヒック量情報記憶部
１５ｃ  算出パラメータ記憶部
１５ｄ  決定近似関数記憶部
１５ｅ  目的パラメータ記憶部
１５ｆ  推定トラヒック量分布記憶部
１５ｇ  算出帯域記憶部
１６  処理部
１６ａ  時系列トラヒック量情報生成部
１６ｂ  パラメータ算出部
１６ｃ  近似関数決定部
１６ｄ  目的パラメータ決定部
１６ｅ  トラヒック量分布推定部
１６ｆ  帯域算出部
１６ｇ  帯域設定部
２０  スイッチ
２１  スイッチ内バッファ
３０  回線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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