1.

国内ブロードバンドトラヒックの動向
A n A nalysis of R esidential Broadband Traffic in Japan

福田健介

長

本稿では，国内 ISP 社，研究者並びに総務省によって健二朗

江崎浩

加藤朗

年から継続的に行われている，国内ブロードバンドトラヒッ

ク測定・解析の結果を元に，現在の我が国のブロードバンドインターネットトラヒック状況について概説する．
キーワード：ブロードバンドインターネット，トラヒック測定・解析

背景

我が国はブロードバンドインターネット大国の一つといわれているが，どの程度の普及が進んでいるか御存じであろうか．図は総務省が定期的に公表している国内ブロードバンド加入者の推移をプロットしたものである（ ）．これを見ると，国内のブロードバンド利用は年ごろから（A）DSL の普及とともに始まり，それから年ほど遅れて FTTH（光ファイバ）加入者が増加しており，全体として見ても依然増加傾向にあることが分かる．
また，年ごろから DSL 加入者数は減少に転じ，年には DSL と FTTH の加入者の数が逆転してい図る．実際，我が国の普及状況と他国とが大きく異なる点

国内ブロードバンドサービス加入者の推移

は， FTTH の高普及度であるといわれている．また，日本の世帯数はら，万程度（平成年）であることか％近くの家庭にブロードバンドインターネットしてはほとんど知られていなかった．そのため，
年月より国内 ISP 社（IIJ， NTT コミュニケーショ

ンズ，ケイ・オプティコム， KDDI（旧パワードコムをが普及していると推定される．

含む），ソフトバンク BB，ソフトバンクテレコム），研究者及び総務省の協力によりデータ測定・解析（現在は測定・解析データ種類）を行っている．

ブロードバンドインターネットの普及状況は公表されていたものの，実際のトラヒック量やマクロな挙動に関一つ目は， ISP 社の対象となるすべてのルータイン
タフェースの時間単位のバイトカウンタデータであり， SNMP を用いて年
福田健介 正員 国立情報学研究所アーキテクチャ科学研究系
E mail kensuke＠nii ac jp
長 健二朗 （株）
インターネットイニシアティブ IIJ 技術研究所
江崎 浩 正員：シニア会員 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専
攻加藤 朗 正員 慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科
Kensuke FUKUDA Member（Infor mation Systems Ar chitectur e Resear ch Division National Institute of Infor matics TokyoJapan） Kenjir o CHO
Nonmember （IIJ Resear ch Labor ator y Inter net Initiative Japan IncTokyoJapan） Hir oshi ESAKI Senior Member（Gr aduate School of Infor mation
Science and Technology The Univer sity of Tokyo TokyoJapan） andAkir a KATO Member （Gr aduate School of Media Design Keio Univer sity
Yokohama shiJapan）．

電子情報通信学会誌 Vol
電子情報通信学会Nop年

月回（ 月，月）一か月間測定している．しかしながら，このバイトカウンタ値を単純に加算するだけでは，トラヒック状況を理解することは困難である．そのために，トラヒックの方向（ISP 内への流入 ISP からの流出）及びトラヒックカテゴリーへの分類が必要となる．トラヒックカテゴリーとしては，（A ）ブロードバンドカスタマトラヒック，（A ）その他カスタマトラヒック，（B ）国内主要 IX トラヒック（JPIX JPNAPNSPIXP），（B ）その他国内トラヒック，（B ）国際トラヒックの大まかな分類を採用している．
電子情報通信学会誌 VolNoこれらのカテゴリー，方向の仕分けは各 ISP のオペレーなっている．このグラフの特徴的な点は，タの方々にお願いしているが，インタフェースの収容替は：：，ピーク時間週末の昼間に大きなアクティビえ等もあり，毎回，オペレータの方々には大変な苦労をティがある点である．これらの特徴は，家庭のユーザがネッおかけしている．ISP 社より提供されたトラヒックデー

トワークを使いたいときに利用することが可能になり，タを集計することで，各社固有のデータではなく，それブロードバンドネットワークの利用が我々のライフスタらを加算した国内トラヒック量が得られ（トラヒックイルの一部として確立していることを示唆している．

％），そのデータが年シェア約回総務省より公表さ（ ）れている ．

さて，ブロードバンド以前と以後ではトラヒック傾向が変わっていることは分かったが，今もなお傾向は変化

もう一つのデータは， ISP の一つで継続的に測定され（ ）（ ）ている sampled netflow データである．バイトカウはしているのであろうか？図

年にわたる週間ブロードバンドカスタマトラヒックをプロットした：：

ンタデータはトラヒックの量に関する情報のみしか知るものである．これを見ると，ピークはことができないが， sampled netflow では，単位時間当であるものの，段々と早い時間にトラヒックがシフトしpr oto）ていることが読み取れ，ネットワークの利用ピークが夜に関する情報が収集可能であり，より細かいユーザの挙中というのは過去の傾向であることが分かる．また，一動を知ることができる．

日のトラヒックのうちピークとボトムに着目すると，かりのフロー（sr c IP

dst IPsr c por t

dst por t

なりの部分が日々の生活パターンに依存せずコンスタントに流れている．これは，ブロードバンドトラヒックの状況現状の説明の前に，比較のためにブロードバンド時代以前のトラヒック傾向について説明する．図年は，：：年）では％程度であったのに対して，％程度に減少しており，その影響が下がっていることが分かる．
次に， ISP 側から見た主要インターネットエクスチェに大きなピークが観測されている．これは，当時の家庭向年）
で合は観測当初（直近（月に IX の一つで観測された週間トラヒックであるが，平日の昼ごろに小さなピーク，時間常にデータを送受信しているホストが存在することを示しているが，この割ンジ（IX ； JPIX JPNAPNSPIXP）向けトラヒック並けネットワークサービスが， ISDN による完全従量課金時）のみの定額制であったことに若しくは夜間（影響を受けている．

それに対して，現在では低額の完全定額制ブロードバンドサービスが一般的である．図データに基づく，

年

はバイトカウンタ

月のブロードバンドカスタ

マ 週 間 ト ラ ヒッ ク（ 社 合 計 分． 以 下 同 様）で あ る．
in out は ISP から見た方向であり， in（赤）は加入者か

図

ブロードバンドカスタマトラヒック（out）

らのアップロード， out（緑）は加入者へのダウンロードである．両者を比較すると out の方が図

図IX トラヒック（

年倍程度大きく月）

ブロードバンドカスタマトラヒック（IP 網トラヒック計測小特集年 月）

国内ブロードバンドトラヒックの動向

図

IX 向けトラヒック及び国際トラヒック（年月）イアント・サーバ型の通信を行っているユーザ（クライアント型），後者は主としてピアツーピア（P P）型の通信を行っているユーザ（ピア型）と考えられる．

年には相対的にピア型の割合が減っているように見えるのに対して，クライアント型ユーザのモードは倍近く増えており，多数のユーザの使用トラヒック量が着々と延びている．しかしながら，総トラヒックとして見た場合には，分布が幅の広い分布（対数正規分布）であることから分かるように，ピア型のユーザの寄与が依然として支配的である．また，トラヒック使用量に現れる対数正規分布は，経済分野（所得や会社規模の分布）でも広く観測さ れ て お り， そ の 生 成 モ デ ル と し て 乗 法 モ デ ル（multiplicative model）が知られている．このモデルは，初期ランダム状態の個々のユーザトラヒックが年率倍で増加することのみを仮定しており，トラヒックの増加が実際に乗法的であることからしても親和性が高いモデルとなっている（ ）．
同様に，表は全体，クライアント型，ピア型ユーザトラヒックのポート使用状況を表したものである．
年には http トラヒックは全体でミックポートの使用が％であり，ダイナ％以上となっている．このダイナミックポートの多くの部分は P P アプリケーションによるものと考えられる．更に，タイプ別に比べてみ
図

ユーザ単位の日のトラヒック使用量

ると，クライアント型では約半数は http であるのに対に示す．国内トラヒックはほザタイプによって主要アプリケーションが異なることがして，ピア型では ％程度と小さな値となっており，ユーびに国際トラヒックを図

年のデータでは，全体的にも httpぼ in と out が対称となるものの，国際トラヒックにはか分かる．更に，なり強い非対称性が存在する．また，国内トラヒックの伸トラヒックが増加しており，同様に r tsp トラヒックも％程度であるのに対して，国際トラヒックの伸増加傾向にある．これらは主として動画閲覧に起因するびが（ ）（ ）．

トラヒックであり，動画配送がインターネットトラヒッ

以下では， sampled netflow を用いたユーザベースのクの一定の割合を占め始めていることを表している．しびは％と大きく異なることが報告されている（ ）よりミクロなトラヒック挙動について説明する ．図かしながら，依然として，全体のトラヒックのうちは加入者単位で見た，一日の送受信トラヒック量の分布

はダイナミックポートが使われており，トラヒックの主％である．横軸はログスケールであり非常に幅の広い分布

要部分は P P アプリケーションであることを示唆してとなっている． in と out のピーク（モード）はいる．

は MByte，MByte，MByte

さて，以上述べたように，ユーザごとのトラヒック使倍程度である．興味深い点

用量について大きな偏りがあることが分かったが，トラ年の時点ではピークが双峰（もう一つのピークはヒック使用量上位のユーザはネットワーク資源全体のうであり， in と out の比はは年で年では MByte，GByte 付近）であることである．この二つのピークにちどの程度に関与しているのだろうか．その答えが図対応するユーザの挙動として，二つの種類のユーザが存である．図中の水平軸はヘビーユーザの累積確率，垂直在すると考えるのが自然であろう．前者は主としてクラ軸はトラヒックの累積確率である．両軸とも累積である

TCP ポート内訳（％）
（抜粋）

表
年
ポート番号

全体

クライアント型

年
ピア型

全体

クライアント型

ピア型（http）（r tsp）（https）（ftp）

電子情報通信学会誌 Vol

Noている．また，我々の試みは有線ブロードバンドネットワークに関するもののみであるが，今後は大規模な無線系ネットワークのトラヒック測定・解析の重要性もまた大きくなっていくと考えられる．
謝辞

協力 ISP 社（IIJ，NTT コミュニケーションズ，ケイ・オプティコム， KDDI，ソフトバンク BB，ソフトバンクテレコム）及び総務省データ通信課の継続的なサポートに感謝します．
文

図

ため，
位ヘビーユーザのトラヒック総量への寄与がすべてのデータを包含し，例えばは上％のユーザ／トラヒックを表す．つまり，図中のプロットは， （％）のユーザが （％）のトラヒックに寄与するかを示している． in（ユーザから見たアップロード）と out（ユーザから見たダウンロード）ではプロットにずれがあるものの，その挙動は似たものとなっている．上位 ％のユーザに着目すると，％（in）及び％（out）のトラヒック量に寄与しており，上位は％で献（１） 総務省，ブロードバンドサービスの契約者数（平成 21 年 6 月末），
2009（２） 総務省，我が国のインターネットトラフィックの集計・試算（平成 21 年 5 月）， 2009
（３） K. Cho, K. Fukuda, H . E saki, and A . Kato, The impact andimplications of the growth in residential user to user traffic, inA CM SIG CO MM 06, pp.207 218, Pisa, Italy, 2006
（４） K. Cho, K. Fukuda, H . E saki, and A . Kato, O bserving slow
crustal movement in residential user traffic, in A CM CoNE XT08, p.12, Madrid, Spain, 2008
（５） L. Plissonneau, J. L. Costeux, and P. Brown, A nalysis ofpeer to peer traffic on A D SL, in PA M 2005 (LNCS3431),
pp.69 82, Boston, MA , 2005
（６） G .Maier, A .Feldmann, V.Paxson, and M.A llman, O n domi
nant characteristics of residential broadband internet traffic, in
IMC 09, pp.90 101, Chicago, IL, 2009％のトラヒック量に対応する．予想されたよ（平成年月日受付

平成年月日最終受付）

うに，ユーザ単位のトラヒック使用量には大きな偏りがある．また，

年と年ではプロットにほとんど変化が見られないことから，先に述べたように，トラヒッ
ク使用量においては，ダイナミックポートを使用するヘビーユーザの寄与が依然支配的となっている．

まとめ

本稿では，国内ブロードバンドトラヒックの測定・解析結果について概説したが，トラヒックの性質は，アクセスラインの変化，新しいアプリケーションの普及，課金システム等のいろいろな要素に影響されており，「これが平均的な振舞いである」と言い切ることが難しいことが分かる．諸外国のデータとして，フランスでの年のデータでは ADSL トラヒックの％程度が P P アプリケーションとの指摘があるが（ ），最近のヨーロッパの ISP での観測では，http が％弱で支配的という我々のデータとは異なるデータも報告されている（ ）．同様に，韓国では国際トラヒックの in out はほぼ対称であるとの指摘もある．このように地理的・時間的に変化しているトラヒックの未来を予測することは困難であるが，継続的で広範なデータ収集により，その変化を定量的にとらえていくことが今後のネットワーク管理・設計に対して重要であることはいうまでもない．我々が行っているような国レベルでの取組みは他国ではなされておらず，国内のみならず海外においても大変貴重なデータとなっIP 網トラヒック計測小特集

国内ブロードバンドトラヒックの動向

福田 健介（正員）平
慶大大学院理工学研究科計算機科学専
攻後期博士課程了．平
日本電信電話株式会社．平 ボストン大訪問研究員．平 から
国立情報学研究所アーキテクチャ科学研究系准教授．平から JST さきがけ研究員（兼任）．
インターネットトラヒック測定・解析に関する研究に従事．
長 健二朗（株）インターネットイニシアティブ技術研究所副所長，北陸先端大客員教授．平 コーネル
大コンピュータサイエンス学科修士課程了．キ
ヤノン（株），（株）ソニーコンピュータサイエン
ス研究所を経て，平から（株）インターネッ
トイニシアティブ勤務．インターネットのトラヒック計測と管理，オペレーティングシステムのネットワーク機能の研究に従事．博士（政策・メディア）．
江崎 浩 （正員：シニア会員）
昭
九大大学院工学研究科電子工学専攻修士課程了．同年（株）東芝入社．平 米国ニュージャージ州ベルコア社．平 コロンビア大客員研究員．平 東大大型計算機センター助教授．
平同大学院情報理工学系研究科助教授．平同研究科教授，現在に至る．工博（東大）．
MPLS JAPAN 代表， IPv 普及・高度化推進協
議会専務理事， JPNIC 理事， ISOC 理事．
加藤 朗 （正員）
平 東工大大学院理工学研究科情報工学専攻
博士後期課程単位取得退学．平慶大・環境情報・助手．平東大大型計算機センター
助手．平東大情報基盤センター助教授．
平から慶大大学院メディアデザイン研究科
教授．インターネットの経路制御，運用技術，DNS などの研究に従事．博士（政策・メディア）．