(57)【要約】【課題】これまでに起きていない障害の発生やユーザ数の増加等の状況を想定しながら、将来の時点における現状設備の良否について判断する。【解決手段】少なくともトラフィック量を含む、対象ネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集するデータ収集手段と、データを蓄積しておくためのデータ記憶手段と、対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターン毎に障害時のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション手段と、少なくともデータ記憶手段に蓄積されているデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング手段と、前記障害シミュレーション手段による予測結果と前記予測データマイニング手段による予測結果とに基づき、対象ネットワークの設備の良否を評価する評価手段とを備える。【選択図】図１
2009212654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークの運用に係る設備を評価するネットワーク運用設備評価システムであって、
少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集するデータ収集手段と、
少なくとも前記データ収集手段によって収集されたデータを蓄積しておくためのデータ記憶手段と、
対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション手段と、
少なくとも前記データ記憶手段に蓄積されている前記データ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング手段と、
前記障害シミュレーション手段による予測結果と、前記予測データマイニング手段による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する評価手段とを備えた
ことを特徴とするネットワーク運用設備評価システム。
【請求項２】
データ収集手段は、対象ネットワークがどのような機器および接続により構成されているかを示すネットワーク構成データと、対象ネットワークを構成している各機器で計測されたトラフィック量と、対象ネットワークを使用するユーザ数を示すユーザ数データとを収集し、
予測データマイニング手段は、日数経過によるトラフィック量の変化の、時間変動に基づく変化とユーザ数の増加との因果関係を規定する予測モデルを導出し、導出した予測モデルを用いて、将来のある時点までのトラフィック量を予測する
請求項１に記載のネットワーク運用設備評価システム。
【請求項３】
障害シミュレーション手段は、障害発生箇所としたノードまたはリンクに正常時に到達するトラフィック量を、迂回ルート側に加算することにより、障害時のトラフィック量を予測する
請求項１または請求項２に記載のネットワーク運用設備評価システム。
【請求項４】
障害シミュレーション手段は、生成したパターン毎に、現時点で障害が発生した場合のトラフィック量を、現時点での正常時のトラフィック量に基づき予測し、
予測データマイニング手段は、データ記憶手段に蓄積されているデータ収集手段によって収集されたデータと、前記障害シミュレーション手段によって予測された障害時のトラフィック量とに基づいて、将来のある時点までの障害時のトラフィック量を予測する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のネットワーク運用設備評価システム。
【請求項５】
予測データマイニング手段は、データ記憶手段に蓄積されているデータ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までの正常時のトラフィック量を予測し、
障害シミュレーション手段は、生成したパターン毎に、将来のある時点において対象ネットワークに障害が発生した場合のトラフィック量を、前記予測データマイニング手段によって予測された将来のある時点までの正常時のトラフィック量に基づき予測する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のネットワーク運用設備評価システム。
【請求項６】
ネットワークの運用に係る設備を評価するためのネットワーク運用設備評価方法であって、
少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集し、
データ記憶装置に、少なくとも前記収集されたデータを蓄積しておき、
対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション処理を行うとともに、
少なくとも前記データ記憶手段に蓄積されている前記データ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング処理を行い、
前記障害シミュレーション処理による予測結果と、前記予測データマイニング処理による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する
ことを特徴とするネットワーク運用設備評価方法。
【請求項７】
対象ネットワークがどのような機器および接続により構成されているかを示すネットワーク構成データと、対象ネットワークを構成している各機器で計測されたトラフィック量と、対象ネットワークを使用するユーザ数を示すユーザ数データとを収集し、
予測データマイニング処理で、日数経過によるトラフィック量の変化の、時間変動に基づく変化とユーザ数の増加との因果関係を規定する予測モデルを導出し、導出した予測モデルを用いて、将来のある時点までのトラフィック量を予測する
請求項６に記載のネットワーク運用設備評価方法。
【請求項８】
ネットワークの運用に係る設備を評価するためのネットワーク運用設備評価用プログラムであって、
コンピュータに、
少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集するデータ収集処理、
対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション処理、
少なくとも所定のデータ記憶装置に蓄積されている前記収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング処理、および
前記障害シミュレーション処理による予測結果と、前記予測データマイニング処理による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する評価処理
を実行させるためのネットワーク運用設備評価用プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
データ収集処理で、対象ネットワークがどのような機器および接続により構成されているかを示すネットワーク構成データと、対象ネットワークを構成している各機器で計測されたトラフィック量と、対象ネットワークを使用するユーザ数を示すユーザ数データとを収集させ、
予測データマイニング処理で、日数経過によるトラフィック量の変化の、時間変動に基づく変化とユーザ数の増加との因果関係を規定する予測モデルを導出させ、導出される予測モデルを用いて、将来のある時点までのトラフィック量を予測させる
請求項８に記載のネットワーク運用設備評価用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク運用に係る設備を評価するネットワーク運用設備評価システム、ネットワーク運用設備評価方法およびネットワーク運用設備評価用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク運用に係る施設の評価は、ネットワーク運用の熟練者の経験や感覚に依存して行っている場合が多い。例えば、トラフィックデータを収集してもデータ活用過程に特定の人のノウハウに依存している部分があったり、特定の技術者のみが行うことが可能といった技術の共有ができない等の問題がある。また、人手による作業では膨大な工数がかかるという問題もある。
【０００３】
ネットワーク運用に係る施設評価のシステム化に関し、例えば、特許文献１には、既に測定したトラフィック量とその測定時刻よりも後の時刻に測定されるトラフィック量との間の関係を表すデータを用いて、後の時刻におけるトラフィック量を推定し、推定されたトラフィック量に基づいてリソース不足を予測するトラフィック監視装置が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、システム障害発生時に回線の状態をモニタする回線モニタリング機能と、各機器のエミュレーション試験機能、及びシステムの障害予測に利用するシステムの性能情報を収集するためのシステム性能計測機能を有する機器制御システムが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２６５２４５号公報
【特許文献２】特開平０７−０２３４７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に記載されているトラフィック推定方法に基づく予測では、第１の時刻と第２の時刻との関係を固定的に表すデータしか生成されないため、例えば、障害がおきたときにリソース不足を生じるかどうかまでは予測しきれない。
【０００７】
また、特許文献２に記載されている機器制御システムでは、実際の制御チャネル上を流れる制御データを収集して、システムの障害箇所を特定したり、特定した障害箇所に対してシーケンス試験等を行うことにより、障害原因を解明することができるが、将来起こりうる障害についての情報を得ることについては何ら考慮されていない。
【０００８】
仮に、過去に起きた障害情報を用いて、障害時のトラフィック量を元に推定したとしても、今までに起きていない障害に対する現状設備の良否については判断できないという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、これまでに起きていない障害の発生やユーザ数の増加等の状況を想定しながら、将来の時点における現状設備の良否について判断することが可能なネットワーク運用設備評価システム、ネットワーク運用設備評価方法およびネットワーク運用設備評価用プログラム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】
【００１０】
本発明のよるネットワーク運用設備評価システムは、ネットワークの運用に係る設備を評価するネットワーク運用設備評価システムであって、少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集するデータ収集手段と、少なくとも前記データ収集手段によって収集されたデータを蓄積しておくためのデータ記憶手段と、対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション手段と、少なくとも前記データ記憶手段に蓄積されている前記データ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング手段と、前記障害シミュレーション手段による予測結果と、前記予測データマイニング手段による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する評価手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明のよるネットワーク運用設備評価方法は、ネットワークの運用に係る設備を評価するためのネットワーク運用設備評価方法であって、少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集し、データ記憶装置に、少なくとも前記収集されたデータを蓄積しておき、対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション処理を行うとともに、少なくとも前記データ記憶手段に蓄積されている前記データ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング処理を行い、前記障害シミュレーション処理による予測結果と、前記予測データマイニング処理による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価することを特徴とする。
【００１２】
本発明のよるネットワーク運用設備評価用プログラムは、ネットワークの運用に係る設備を評価するためのネットワーク運用設備評価用プログラムであって、コンピュータに、少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集するデータ収集処理、対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する障害シミュレーション処理、少なくとも所定のデータ記憶装置に蓄積されている前記収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する予測データマイニング処理、および前記障害シミュレーション処理による予測結果と、前記予測データマイニング処理による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する評価処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、これまでに起きていない障害の発生やユーザ数の増加等の状況を想定しながら、将来の時点における現状設備の良否について判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明によるネットワーク運用設備評価システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本発明によるネットワーク運用設備評価システムは、データ収集手段１１と、データ記憶手段２１と、障害シミュレーション手段１２と、予測データマイニング手段１３と、評価手段１４とを備える。
【００１５】
データ収集手段１１は、少なくともトラフィック量を含む、評価対象とするネットワークにおいて実際に用いられている通信性能または観測された通信性能に関わるデータを収集する。データ収集手段１１は、例えば、対象ネットワークがどのような機器および接続により構成されているかを示すネットワーク構成データと、対象ネットワークを構成している各機器で計測されたトラフィック量と、対象ネットワークを使用するユーザ数を示すユーザ数データとを収集してもよい。
【００１６】
また、データ記憶手段２１は、少なくとも前記データ収集手段によって収集されたデータを蓄積しておく。
【００１７】
障害シミュレーション手段１２は、対象ネットワークにおいて起こりうる障害のパターンを生成し、生成したパターン毎に、障害が発生した場合のトラフィック量を正常時のトラフィック量に基づき予測する。障害シミュレーション手段１２は、例えば、障害発生箇所としたノードまたはリンクに正常時に到達するトラフィック量を、迂回ルート側に加算することにより、障害時のトラフィック量を予測してもよい。
【００１８】
予測データマイニング手段１３は、少なくともデータ記憶手段２１に蓄積されているデータ収集手段１１によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までのトラフィック量を予測する。予測データマイニング手段１３は、例えば、日数経過によるトラフィック量の変化の、時間変動に基づく変化とユーザ数の増加との因果関係を規定する予測モデルを導出し、導出した予測モデルを用いて、将来のある時点までのトラフィック量を予測してもよい。ここで、時間変動に基づく変化とは、時刻や曜日、季節などにより生じる変化（いわゆる周期的な変化）をいう。
【００１９】
評価手段１４は、障害シミュレーション手段１２による予測結果と、予測データマイニング手段１３による予測結果とに基づき、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価する。
【００２０】
例えば、評価手段１４は、障害シミュレーション手段１２に、生成したパターン毎の、現時点で障害が発生した場合のトラフィック量を予測させ、その上で、予測データマイニング手段１３に、データ記憶手段２１に蓄積されているデータ収集手段によって収集されたデータと、障害シミュレーション手段１２によって予測された障害時のトラフィック量とに基づいて、将来のある時点までの障害時のトラフィック量を予測させることにより、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価してもよい。なお、障害シミュレーション手段１２は、そのような場合には、生成したパターン毎に、現時点で障害が発生した場合のトラフィック量を、現時点での正常時のトラフィック量に基づき予測すればよい。
【００２１】
また、例えば、評価手段１４は、予測データマイニング手段１３に、データ記憶手段に蓄積されているデータ収集手段によって収集されたデータに基づき、将来のある時点までの正常時のトラフィック量を予測させ、その上で、障害シミュレーション手段１２に、生成したパターン毎の、将来のある時点において対象ネットワークに障害が発生した場合のトラフィック量を予測させることにより、将来のある時点までの対象ネットワークの運用に係る設備の良否を評価してもよい。なお、障害シミュレーション手段１２は、そのような場合には、予測データマイニング手段１３によって予測された将来のある時点までの正常時のトラフィック量に基づき予測すればよい。
【００２２】
以下、より具体的な実施形態について説明する。図２は、本実施形態のネットワーク運用設備評価システムの構成例を示すブロック図である。図２に示すネットワーク運用設備評価システムは、データ収集機能部１０１と、障害シミュレーション機能部１０２と、予測データマイニング機能部１０３と、評価機能部１０４と、評価用データベース２０１とを備える。
【００２３】
データ収集機能部１０１は、対象ネットワークにおける各種データを収集する。収集するデータは、ネットワーク構成情報データや、トラフィック量データ、ユーザ数データなど、対象ネットワークの現状での通信性能に関わる情報である。
【００２４】
ネットワーク構成情報データは、例えば、ネットワーク運用者が、各ルータやスイッチ等対象ネットワークを構成する各機器に設定をコンフィグ投入（設定値の登録）する際に、その内容を所定のデータベースに登録することにより保持される情報である。この情報により、対象ネットワークがどのような機器および接続により構成されているかが示される。
【００２５】
トラフィック量データは、例えば、対象ネットワークを構成している各機器（ルータやスイッチ等）でのトラフィック量を常時測定観測した結果を示す情報である。トラフィック量データは、例えば、ネットワークの負荷を監視するツールを用いて収集するようにしてもよい。本実施形態では、あるポイントにおける前日の最大トラフィック量をその前日のトラフィック量とする。例えば、２００７年１２月２６日に、その前日（２００７年１２月２５日）の最大トラフィック量を算出し、それを２００７年１２月１５日のトラフィック長とする。各日のトラフィック量は、トラフィックデータファイルとして出力されるものとする。トラフィックデータファイルには、年月日とトラフィック量とを対応づけた情報が含まれる。データ収集機能部１０１は、トラフィック量データとともに、対象ネットワークで発生した障害の情報（機器故障やリンク障害）の情報を合わせて収集してもよい。
【００２６】
ユーザ数データは、対象ネットワークを使用する使用者数に関する情報である。例えば、ネットワーク運用者によって、対象ネットワークの加入者数が所定のデータベースに登録されることにより保持される情報である。なお、対象ネットワークの加入者数は、加入予定者数を含んでいてもよい。ユーザ数データは、対象ネットワークの加入者数の変更に合わせて随時更新される。
【００２７】
データ収集機能部１０１は、例えば、予め定められた周期で、上記各データ（またはファイル）を保持しているデータベースにアクセスし、そのデータを読み込むことにより収集してもよい。なお、本実施形態では、データ収集機能部１０１は、収集したデータを評価用データベース２０１に記憶させる。なお、データ収集機能部１０１は、例えば、一日に一度のペースでデータ収集を行い、収集した日づけ情報と対応づけて、収集した情報（ネットワーク構成情報データ，トラフィック量データ，ユーザ数データ）を記憶するようにしてもよい。なお、ネットワーク構成情報データやユーザ数データについては、内容が変更になった場合にのみ新たに登録するようにし、内容が変更されていない場合には既に登録しておいたデータへの参照情報を関連づけるようにしてもよい。
【００２８】
障害シミュレーション機能部１０２は、データ収集機能部１０１によって収集されたトラフィック量データ，ネットワーク構成情報データを元に、障害発生時のトラフィック量をシミュレーションする。障害シミュレーション機能部１０２は、例えば、ネットワーク構成情報で示される対象ネットワークを構成している各機器の装置故障や各機器を接続するリンク障害など、当該ネットワークにおいて起こりうる障害のパターン（以下、障害パターンという。）を生成する。そして、生成した障害パターンから影響のおよぶ箇所を割り出し、収集されたトラフィック量データを元に障害時のトラフィック量を予測（算出）する。
【００２９】
図３は、障害パターンによるシミュレーション結果の一例を示す説明図である。図３では、ノードＡからノードＢへの通信経路αについて、機器ｂの装置障害をシミュレーションした結果を示している。すなわち、機器ｂで障害が発生したと仮定すると、機器ｂを通る予定のトラフィック量（仮にｘとする。）が例えば通信経路βのように迂回するため、迂回ルートとなる機器ｄでは、通常の最大トラフィック量（仮にｙとする。）と機器ｂの障害により迂回してくる最大トラフィック量ｘの合計のトラフィック量が到達されると予測される。このように各障害パターン毎に障害により影響のある機器の障害時の最大予測トラフィック量を求めることにより、シミュレーションを行う。なお、具体的には、パターン毎に、迂回ルート側への最大トラフィック量の加算を行えばよい。なお、複数迂回ルートがある場合には、その分を割った値を加算すればよい。
【００３０】
障害シミュレーション機能部１０２は、例えば、評価用データベース２０１に保持されているデータを用いて、週に一度（例えば、日曜日の早朝など）といった決められた周期で、上記シミュレーション（障害時の最大予測トラフィック量の算出処理）を行えばよい。シュミレーション結果は、例えば、シュミレーション結果データファイルとして、評価用データベース２０１に記憶する。シュミレーション結果データファイルには、シミュレーションを行った年月日と障害パターンを示す情報と最大予測トラフィック量とを対応づけた情報が含まれる。なお、障害パターンを示す情報は、例えば、仮定した障害発生箇所を特定できればよい。
【００３１】
予測データマイニング機能部１０３は、各種データを組み合わせて、将来のある時点までのトラフィック量の推移の予兆（予測）を行う。本実施形態では、設定した未来の時点（例えば、２ヶ月先）までの、正常時のトラフィック量と障害シミュレーション時のトラフィック量とを、予測データマイニングエンジンを用いて予測する。ここで、予測データマイニングエンジンとは、予め定められたデータ解析手法を用いてデータ間の法則を導き出す手段をいう。なお、予測データマイニングエンジンとして、既存のデータマイニングツールを用いることも可能である。なお、本実施形態では、ＴｒｅｎｄＬｉｎｅｒ（トレンド分析エンジン）のように周期を理解してデータ間の関連性を求めることができることを要する。なお、ＴｒｅｎｄＬｉｎｅｒは、時系列データの表現に確率モデルを用い、これを、長い周期性と短い周期性を個別にモデル化する階層化モデリング手法を用いて学習していくことで最適化モデルを導出し、将来を予測するツールエンジン（処理ソフトウェア）である。
【００３２】
正常時のトラフィック量は、データ収集機能部１０１により収集した毎日のトラフィック量とユーザ数データとをもとに、予測データマイニング処理を行うことにより算出する。予測データマイニング処理では、毎日のトラフィック量の変化を、周期的変化とユーザ数の増加によるものとしてその因果関係を規定する予測モデルを導出し、それを元に、指定した未来の時点における正常時のトラフィック量を推定（算出）する。なお、既存のデータマイニングツールを用いる場合には、例えば、ある日のトラフィック量と、そのトラフィック量が観察された日の条件となる情報として曜日や季節とユーザ数とを関連づけた情報の集合を入力とし、設定した未来の時点の日の条件に対応するトラフィック量を出力させるようにすればよい。
【００３３】
また、障害時のトラフィック量は、障害シミュレーション手段１３により算出された障害時のトラフィック量（ここでは、各パターンごとの毎週のトラフィック量）とユーザ数データとをもとに、予測データマイニング処理を行うことにより算出する。なお、障害時のトラフィック量の予測についても、毎週の障害時の最大予測トラフィック量の変化を、周期的変化とユーザ数の増加によるものとしてその因果関係を規定する予測モデルを導出し、それを元に、指定した未来の時点における障害時のトラフィック量を算出する。なお、障害時のトラフィック量の予測値を求める際に、まず実際に観測された障害の情報を入力として与え、障害発生頻度や、障害発生箇所に対する他の障害発生箇所またはトラフィック量の因果関係を規定する予測モデルを求め、その予測モデルを元に、設定した未来の時点において起こりうる障害発生パターンを導出し、その障害発生パターンと予め決められた条件での障害パターンについて、障害時のトラフィック量を算出するようにしてもよい。
【００３４】
なお、予測データマイニング機能部１０３は、将来のある時点において発生する可能性の高い障害発生パターンを導出し、障害シミュレーション機能部１０２が、その障害発生パターンを含む所定の障害発生パターンについて、予測データマイニング機能部１０３によって得られた正常時のトラフィック量を用いてシミュレーションを行うことにより、将来のある時点における障害時のトラフィック量を算出することも可能である。
【００３５】
評価機能部１０４は、障害シミュレーション機能部１０２によるシミュレーション結果および予測データマイニング機能部１０３による予測データマイニング結果により、予め定めておいた閾値との比較を行い、ネットワーク性能を評価する。閾値は、例えば、ネットワーク運用における各ポイントのトラフィック使用率（例えば、９０％）で設定してもよい。また、予備閾値（例えば、８０％）を設け、閾値越えによる警告の前に注意を促すようにしてもよい。評価機能部１０４は、例えば、閾値に対して危険なものの上位数パターンや、指定された期間において閾値もしくは予備閾値を超えると予測された障害パターンについて、その予測値を日数経過による状況の変化とともに表示することにより、ネットワーク運用者が視覚的に理解しやすいように通知してもよい。また、１ヶ月以内に閾値もしくは予備閾値を超えると予測されたものについては赤色、３ヶ月以内に閾値もしくは予備閾値を超えると予測されたものについては黄色など、色の区別によって危険度を合わせて知らせるようにしてもよい。
【００３６】
なお、本実施形態において、データ収集機能部１０１，障害シミュレーション機能部１０２，予測データマイニング機能部１０３，評価機能部１０４は、例えば、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。また、評価用データベース２０１は、例えば、記憶装置によって実現される。なお、該記憶装置に対するアクセスを行う制御装置を含むデータベースシステムによって実現されていてもよい。
【００３７】
次に、本実施形態の動作について説明する。図４は、本実施形態のネットワーク運用設備評価システムの動作例を示すフローチャートである。図４に示す例では、まず、データ収集機能部１０１が、対象ネットワークから周期的に、所定のデータを収集する（ステップＳ１０１）。なお、データ収集機能部１０１は、例えば、対象ネットワークから常時データを収集するようにし、一日に一度といった周期で、収集データから測定ポイントの最大トラフィック量を算出するようにしてもよい。ここで収集したデータは、評価用データベース２０１に記憶しておく。
【００３８】
次に、ステップＳ１０２において、予測データマイニング機能部１０３が、予め決められた周期（例えば、週に一度）で、評価用データベース２０１に保持されているデータを用い、正常時の予測データマイニング処理を行う。例えば、１日１度のペースでトラフィック量が収集される場合に、当該システムが稼働して２週間が経過していれば、過去１１日分のトラフィック量を用いて、指定した未来の時点における正常時のトラフィック量を求める予測データマイニング処理を実行する。なお、予め過去何日分のデータを入力するかを定めておいてもよい。なお、どれくらい先の時点を指定するかは、設備投資が必要と判断された場合にその設備を用意するのに要する時間がもてればよい。例えば、ルータを手配するのに２ヶ月かかる見込むであれば、少なくとも２ヶ月先までを指定できるようにする。
【００３９】
また、予測データマイニング機能部１０３は、予め決められた周期（例えば、週に一度）で、評価用データベース２０１に保持されているデータを用い、障害時の予測データマイニング処理を行う（ステップＳ１０３）。例えば、週に１度のペースで障害時のトラフィック量がシミュレーションにより算出される場合に、当該システムが稼働して２週間が経過していれば、２回分のシミュレーション結果を用いて、指定した未来の時点における障害時のトラフィック量を求める予測データマイニング処理を実行する。なお、予め過去何回分のデータを入力するかを定めておいてもよい。
【００４０】
次に、ステップＳ１０４において、障害シミュレーション機能部１０２が、予め決められた周期（例えば、週に一度）で、評価用データベース２０１に保持されているデータを用い、予め決められた条件での障害パターンについて、障害時のシミュレーションを行う。障害シミュレーション機能部１０２は、例えば、２箇所までの障害であれば帯域の保証をするといったネットワーク運用側での基準に応じて示される条件に基づき、シミュレーションを行うべき障害パターンを生成し、生成した各障害パターンについてシミュレーションを行う。この例では、１箇所障害および２箇所障害となる全パターンに対するシミュレーションを行う。
【００４１】
次に、ステップＳ１０５において、評価機能部１０４が、障害シミュレーション機能部１０２によるシミュレーション結果および予測データマイニング機能部１０３による予測データマイニング結果により、ネットワーク性能を評価する。そして、評価結果をネットワーク運用者に通知する（ステップＳ１０６）。なお、評価機能部１０４は、例えば、評価の結果、危険または注意が必要と判断された場合にのみ、その旨をネットワーク運用者に通知するようにしてもよい。
【００４２】
図５は、評価結果の表示例を示す説明図である。図５に示す例では、ある障害パターンについての障害時の予測値とともに正常時の予測値を、日付を軸にグラフで表示することにより、日数経過による状況の変化を表している。なお、図５に示す例は、ある月の１６日（火）における評価結果の例である。すなわち、１６日以前の実線で結ばれている各丸印は、正常時のトラフィック量の実測値である。そして、１６日より先の点線で結ばれている各丸印は、予測データマイニング処理によって求めた正常時のトラフィック量の予測値である。また、三角印は、ある障害パターンについての障害発生時の最大トラフィック使用率を示している。
【００４３】
図５に示すでは、１週間の中で月曜日がやや多めで火曜日がそれよりも少なめ、水曜日〜金曜日にかけて上り調子になり、土日は極端に少ないといった１週間単位での周期変化が観測されている。また、それに加え、ユーザ数の増加により徐々にトラフィック量が右肩上がりになっているといった状況の変化が観測されている。また、２６日（金）に障害時および正常時のトラフィック量が予備閾値を超える可能性があることが示されている。なお、図５に示す例では、わかりやすいように短期間で予備閾値を超える旨の予測がされた結果として示しているが、例えば、「２ヶ月先までの予兆を見る」といった設定がなされている場合には、少なくとも現在よりも２ヶ月先までを表示できるグラフを表示するようにする。また、一つのグラフに複数の障害パターンを表示することも可能である。なお、表示中の障害パターンで想定されている障害箇所の情報についても併せて表示するようにしてもよい。
【００４４】
以上のように、本実施形態によれば、実ネットワークのデータおよび過去の蓄積データを根拠に、障害シミュレーション処理と予測データマイニング処理とを併用して、将来発生しうるトラフィック量を予測するので、これまでに起きていない障害の発生やユーザ数の増加等の状況を想定しながら、将来の時点における現状設備の良否について判断することができる。また、ネットワーク運用者が、人手による技術の偏り等を気にすることなく、将来のトラフィック傾向を把握でき、設備投資計画を容易に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、通信キャリアのネットワークなどの大規模でユーザ数の増減が少なくないネットワークシステムに対しても好適に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明によるネットワーク運用設備評価システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】ネットワーク運用設備評価システムのより具体的な構成例を示すブロック図である。
【図３】障害パターンによるシミュレーション結果の一例を示す説明図である。
【図４】本実施形態のネットワーク運用設備評価システムの動作例を示すフローチャートである。
【図５】評価結果の表示例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４７】
１１  データ収集手段
１２  障害シミュレーション手段
１３  予測データマイニング手段
１４  評価手段
２１  データ記憶手段
１０１  データ収集機能部
１０２  障害シミュレーション機能部
１０３  予測データマイニング機能部
１０４  評価機能部
２０１  評価用データベース
【図１】
2009212654.tif 000003
【図２】
2009212654.tif 000004
【図３】
2009212654.tif 000005
【図４】
2009212654.tif 000006
【図５】
2009212654.tif 000007