論 文
ユーザ視点に基づいたブロードバンドインターネット環境における遅延・パケットロスの傾向分析
薫† a)

藤井

資子††

菊池

豊†††

永見 健一††††

中川郁夫††††

江崎

浩†

吉田

山本

正晃††††A Trend Analysis of Latency and Packet Loss in Broadband Internet Environment
through End Customers’ View
Kaoru YOSHIDA†a) , Yoriko FUJII†† , Yutaka KIKUCHI††† , Masateru YAMAMOTO†††† ,Ken’ichi NAGAMI†††† , Ikuo NAKAGAWA†††† , and Hiroshi ESAKI†

あらまし この 10 年間に，一般家庭には安価で高速なインターネット環境が広く提供されるようになってきている．一般家庭ユーザはこうしたインターネット環境を常時利用可能であるが，その通信環境は必ずしも一定していないのが現状である．これはインターネットが常に多くのユーザに利用されており，あるユーザの利用可能帯域やコアネットワークにおけるルータ負荷などが時間とともに変化しているからであり，こうしたネットワー
ク状態の変化が，通信における遅延の揺らぎやパケットロスを引き起こしていると考えられる．本論文では，国内各地 14 拠点に設置した計測ノードにおいてそれぞれ 5 つの ISP に接続し，それらに対してフルメッシュで遅延，パケットロス，ホップカウントの計測を行った．これにより，ISP に接続しているユーザのエンド間通信においてネットワークのどの区間に遅延の揺らぎを発生させる要因が存在しているか，またその揺らぎがパケットロス，スループットにどのような影響を及ぼすかの分析を行った．観測された遅延のゆらぎの傾向によりパケッ
トロスやスループットに与える影響は異なっており，遅延の揺らぎが大きい場合にはパケットロスを生じやすいという結果が得られた．
キーワード

インターネット計測，通信品質，エンドユーザ，遅延，パケットロス，スループットていないのが現状である．これはインターネットが常1. は じ め にに多くのユーザに利用されており，ユーザの利用可能

この 10 年間に，一般家庭には安価で高速なインター

帯域やコアネットワークにおけるルータ負荷などが時

ネット環境が広く提供されるようになってきている．

間とともに変化しているからであり，こうしたネット

一般家庭ユーザはこうしたインターネット環境を常時ワーク状態の変化が，通信における遅延の揺らぎやパ利用可能であるが，その通信環境は必ずしも一定しケットロスを引き起こしていると考えられる．
ユーザの通信品質がどのようになっているかを検証†

東京大学大学院 情報理工学系研究科, 東京都するため，[1], [2] をはじめとしてエンド間の遅延，パGraduate School of Information Science and Technology,

ケットロスを計測する手法が提案されている．これらThe University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bukyo-ku, Tokyo

の研究では，エンド間でアクティブな計測を行うこと

113-8656, Japan.
††

慶應義塾大学 SFC 研究所, 神奈川県

により，その時々の遅延やパケットロス測定の評価や，Keio Research Institute at SFC, 5322 Endo, Fujisawa-city,

ネットワーク内のどの区間に問題となる部分があるか

Kanagawa 252-8520, Japan.
†††

高知工科大学, 高知県の推定を行っている．これらの研究では通信品質に影Kochi University of TECHNOLOGY, 185 Miyanokuchi,

響を与える要因の多くはアクセス網にあると結論づけ

Tosayamada-cho, Kami-city, Kochi 782-0003 Japan††††

株式会社インテック・ネットコア, 東京都ている．しかしながら，これらの論文で述べられてい

Intec Netcore, Inc. 1-3-3 Shinsuna, Koto-ku, Tokyo 136-

るアクセス網は，実際には通信回線事業者 (キャリア)

0075, Japan.
a) E-mail: kaoru@hongo.wide.ad.jp

によって提供される物理回線網とインターネットサー

電子情報通信学会論文誌 X Vol. Jxx–X No. xx pp. 1–10 xxxx 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–X No. xx

ビスプロバイダ (ISP) によって提供されている IP 網

5ISP

セッション

から成り立っており，そのどちらに問題があるかの指

5ISP

セッション

ISP 1

アクセス線

アクセス線

摘まではなされていない．また，遅延がどのような傾インターネット

向を持っているかや，遅延によって発生するパケット
ロスやスループットへの影響までは評価されていない．

アクセス線

今回の計測では，札幌，仙台，秋田，東京，富山，

5ISP

セッション

静岡，名古屋，大阪，広島，高知，福岡× 2，佐賀，沖縄の計 14 拠点において，Flet’s 光 [3] をアクセス線

図 1 ネットワーク基本構成
Fig. 1 Basic Network Constructionとした (PPP over Ethernet)PPPoE [4] セッションをそれぞれ 5 つの ISP に対して張り，それらをフルメッシュで接続しネットワークを構築した．その構成の下，それぞれのエンドノード間における遅延，パケットロ

した対向の計測ノードでは対応するエコー応答パケッス，ホップカウント計測を数週間行った．長期間の計

ト (64[byte]) を生成し，送信元に対して送り返す．エ

測を行うことにより，それぞれの ISP に接続している

コー要求パケットを送出した時刻を送出時刻，その応ユーザのエンド間通信において，ネットワークのどの答パケットを受信した時刻を受信時刻とし，受信時刻

区間に遅延の揺らぎを発生させる要因が存在しているから送出時刻を引いた時間を計測対象区間の遅延時間かをより細かいネットワーク区間に分割し解析を行っとする．連続する 3 発の計測パケットのうち最も遅延た．また揺らぎはどのように発生し，どの程度傾向が時間の短かったものを最小遅延として記録し，1 秒以持続するかの分析を行った．さらに，遅延の揺らぎが内に応答パケットを受信できなかった場合には，そのパケットロス，スループットに対して与える影響に関

計測はパケットロスとして識別する．なお，計測ノーしても分析を行った．

ド自身が持つ IP アドレスに対して計測を行う場合に本論文の構成は，以下の通りである．第 2. 節ではは，ppp インターフェイスにそのアドレスを終点ア

本論文で行った計測環境について述べ，第 3. 節ではドレスとする計測用パケットを強制的に書き込むこと

今回の計測によって得られた結果を基に，ネットワー

で ppp 対向地点との折り返し計測行う．ある時刻に対クのどの区間において遅延のゆらぎが発生していたか

して，その時刻の最小遅延，及びその前後それぞれ一に関する分析を行う．その後，遅延の揺らぎとパケッ

回分の計測での最小遅延のうちで最も小さい値をそのトロスとスループットの相関性について述べる．第 4.

時刻における移動最小遅延と定義する．以降では，移節で分析を基に，遅延の揺らぎ，パケットロスがネッ

動最小遅延をある時刻における遅延とし，それぞれのトワークに与える影響を考察する．第 5. 節ではこうネットワーク区間の遅延分析を行う．

した計測の関連研究について簡単に述べ，最後に第 6.
でまとめと今後の課題について述べる．

2. 計 測 環 境

計 測 用 パ ケット サ イ ズ と し て 64[byte] を 採 用
し た 理 由 は ，東 京 ，札 幌 間 の 遅 延 計 測 に お い て

64,512,1400[byte] で計測を行ったところ，パケット
サイズを大きくするにつれ，遅延の最小値は 3[msec]

前述のように，今回の計測では地理的に分散された程度ずつ大きくなっていったが，遅延の揺らぎ傾向に

日本各地の 14 拠点において，Flet’s 光網を利用しては変化がなかったため，ネットワークに与える影響が

5 ISP(ISP A, ISP B, ISP C, ISP D, ISP E) を接続

最も小さくなるものを採用したからである．また，計し，それらの間をフルメッシュで UDP エコー要求/

測期間中，各ノードでは，毎日午前，午後 6 時に計応答型 (UDP ping) の遅延・パケットロス計測を行っ測データをサーバへ転送する以外の定期的な通信はた (図 1)．

行わず，計測用ツール以外のプロセスは起動していな

各計測拠点で準備した計算機 (ノード) では，PPPoE
セッション毎に独立した計測用ツールにより，10 秒毎に全ての計測対象 (14 ホスト× 5ISP =70IP アドレ

かった．

3. 遅延傾向解析ス) に対して連続する 3 発の計測用エコー要求パケッ

PPPoE によって接続されている計測ノードが持つトを送出する．エコー要求パケット (64[byte]) を受信

アドレス間の遅延計測において遅延の揺らぎを発生

2

論文／ユーザ視点に基づいたブロードバンドインターネット環境における遅延・パケットロスの傾向分析

させる要因がネットワークのどの区間に存在するかをれる遅延の揺らぎは ISP 間接続ポイントでの遅延の揺把握するために，遅延の揺らぎを発生させうるネット

らぎとして分類する．

ワーク区間を図 2 のように以下の 4 つに分類して解析を行った．

また今回の計測では，それぞれの区間において発生した遅延の揺らぎのパターンとして，以下の 3 つが観測された．

a ) 周期的な揺らぎ
遅延の移動最小値が昼間は小さく夜間は大きいなどのように，計測期間をある一定の時間区間に区切ると，その区間での遅延の揺らぎが周期的に繰り返される揺らぎを周期的な揺らぎとする．今回の計測では周期的なものとしては，一日を周期とするもののみが観測された．
図 2 遅延を発生させるネットワーク区間
Fig. 2 Network Areas where latency occursb ) 定常的な揺らぎ
前述のような周期性を持たず，計測期間を任意の時間区間で区切った場合，どのような区間の切り方をし（ 1 ） 計測拠点 ↔ BAS 間た場合にも，定常的に観測される揺らぎを定常的な揺（ 2 ） BAS ↔ ISP 終端ルータ 間

らぎとする．

（ 3 ） ISP コアネットワーク内部（ 4 ） 異なる ISP の接続ポイント
個々の ユ ー ザ が 利 用 す る PPPoE セッション は ，通 常 キャリ ア が 提 供 す る ア ク セ ス 網 を 介 し てc ) 突発的な揺らぎ
周期的，定常的のどちらにも分類されず，計測期間
を通じてある時間区分においてのみ観測される揺らぎを突発的な揺らぎとする．

BAS(Broadband Access Server) まで到達し，BAS

本論文では，これらの遅延の揺らぎのパターンにで PPPoE の認証が行われる (図 2,(1))．今回の計測

よって，パケットロスやスループットに対してどのよ

では，一つの拠点から 5 つの異なる ISP に対して PP-

うな影響を与えるかの分析も行った．

PoE セッションを張っており，この区間の回線は全て

3. 1 計測拠点 ↔ BAS 間の遅延傾向で共有されている．認証が行われた後のユーザの通信

図 3(a) は，大阪計測ノードにおける 2007/11/12〜

は，常に BAS で一旦終端された後，ISP が提供する

12/1 間のそれぞれの ISP での ISP 終端ルータとの折デフォルトゲートウェイ (ISP 終端ルータ) を経由しり返し遅延計測の移動最小値及び一時間毎にまとめたてインターネットへの接続性が確保される (図 2,(2))．

パケットロスの数をプロットしたものである．遅延傾

ISP 終端ルータは各々の ISP で用意されており，ISP

向の形状は異なるが，計測期間を通じ全ての ISP で移によって計測拠点のキャリアの近接局舎に設置されて動最小遅延が最小遅延の帯 (2〜3[msec]) より高くなっいる場合や，東京，大阪といった大都市にのみ設置さている点 ('10[msec]) が多数観測された．図 3(b) は，れている ( [5]) 場合があるが，基本的に BAS,ISP 終

図 3(a) で得られた移動最小遅延を一日の周期である

端ルータ間の回線は ISP 毎に異なっている．同一の24 時間の各一時間毎にまとめ，その標準偏差の値を算

ISP に接続している別のユーザとの通信は，それぞれ出したものである．どの ISP も各時間を通して，標準のユーザの ISP 終端ルータより先，その ISP が提供

偏差の値は 1.5[msec] を下限としてそれ以上の揺らぎ

するコアネットワーク内を経由することによって行わを示している．

れる (図 2,(3))．また，別の ISP に接続しているユー

図 4 は，各拠点の同一 ISP 折り返し計測において，ザやサーバと通信を行う際には，それぞれの ISP コア

前述と同様の方法を用いて各一時間毎の標準偏差を求ネットワークを接続する ISP 接続ポイントを経由する

めた後，24 時間分での平均を計算し (破線形のインパことになる (図 2,(4))．なお，二つの ISP が直接に接ルス)，更に ISP D を除く 4 つの ISP での平均値 (箱続されていない場合には，中継ネットワークに遅延の形の棒グラフ) を計算したものである．大阪以外の全て

揺らぎが発生していたとしてもその場所を厳密に特定の拠点では，4 つの ISP の標準偏差の平均が 1[msec]

することはできない．このような状況において観測さ以下に収まっているのに対し，大阪では，3.09[msec]
3電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–X No. xx(a) 折り返し遅延計測の移動最小遅延

8
6
4
2
0

10
8
6
4
2
0

0

5

10
Hour

ISP A

15

20

SD

14

12

10
8
6
4
2
0

0

5

10
Hour

15

20

SD

14

12

12
10
8
6
4
2
0

0

5

ISP B

10
Hour

15

20

SD

14
Standard Deviation [msec]

10Standard Deviation [msec]

Standard Deviation [msec]

Standard Deviation [msec]

SD

14

12

Standard Deviation [msec]

SD

14

12
10
8
6
4
2
0

0

5

ISP C

10
Hour

15

20

ISP D

0

5

10
Hour

15

20

ISP E

(b) 折り返し遅延計測の 1 時間毎の標準偏差

図 3 大阪の同一 ISP の折り返し遅延計測 (2007/11/12〜2007/12/1)
Fig. 3 Loop back measurements of all ISPs at Osakaとなっており，折り返し計測の標準偏差が他拠点と比

3. 2 BAS ↔ ISP 終端ルータ間の遅延傾向

較して大きくなっているのがわかる．また，大阪以外

図 5 は，2007/11/12〜2007/12/02 間の福岡の二拠の拠点では，ISP D を除くと，任意の一時間において点 (福岡 1, 福岡 2) 及び高知における ISP D の計測

標準偏差の値が 1[msec] を越えることは数拠点の数時ノードと ISP 終端ルータとの間の折り返しの計測で間分しか存在しなかった．ISP D を除いてこの計算をある．ISP D は，これらの拠点での ppp セッション行ったのは，全拠点において ISP D の標準偏差の値の終端を大阪で行っており，折り返し計測の移動最小が大きかったため，その値により各拠点の遅延の揺ら

遅延の下限は福岡の場合 24[msec] 程度，高知の場合ぎが押し上げられてしまうのを避けるためである．

17[msec] 程度である．また，それぞれの拠点の ISP

5

Average Location based SD{Location,ISP} based SD{Location,ISP} based SD

4

D は，ppp 終端アドレスの情報から福岡 2 と高知は
11/27 以降同一の ISP 終端ルータに接続され，福岡 1Standard Deviation [msec]

は計測期間を通じてそれとは異なる ISP 終端ルータに接続されていることがわかっている．

3

福岡 2(図中央) では，計測期間を通じておよそ午前

2

0 時をピークとする移動最小遅延の揺らぎが日周的傾向を持っており，同様の傾向は 11/27 以降の高知 (図

1

0

札幌 秋田

仙台 東京 富山 静岡 名古屋 大阪 高知 広島 福岡1 佐賀 沖縄 福岡2

図 4 地域毎折り返し計測における遅延の標準偏差 [msec]
Fig. 4 Standard deviations of latency at all cities

右側) でも見ることができる．一方，福岡 1(図左側)
では遅延の揺らぎの日周的な傾向は小さく，11/14 深
夜から 11/16 未明のおよそ一日の間に突発的な遅延の揺らぎが発生しているのが特徴的なものとなっていこのように，大阪の計測拠点ではどの ISP も他の拠る．同時期の福岡 1，福岡 2，佐賀それぞれにおいて，点と比較して遅延の揺らぎが大きくなっていることか

第 3. 1 節で述べたような全 ISP で似通った遅延の揺らら，全 ISP が回線を共有している計測拠点から BAS

ぎの傾向を示すことはなかった．また，福岡 1 の ISPまでの間にこの揺らぎを発生させる要素が存在するとD で観測された突発的な遅延も福岡 1 の他の ISP で推定することができる．また，この遅延の揺らぎは時は観測されなかったため，第 3. 1 節で述べたような計間を問わず定常的に発生しているので，前節で述べた

測拠点 ↔BAS 間にはこの遅延の揺らぎを発生させる

遅延の揺らぎのパターンとしては，定常的な揺らぎに要素はなかったと考えられる．つまり，これらの遅延分類することができる．大阪以外の計測拠点では，こ変化の傾向は，BAS↔ISP 終端ルータ間で発生していのように全ての ISP の遅延の揺らぎが同時に大きくるものと推定できる．さらに，11/27 以降福岡 2 と高なるという現象はどの遅延の揺らぎのパターンでも観

知では地理的に離れているにも関わらず，遅延の揺ら測されなかった．

ぎの形状が同形である．この場合には，BAS↔ISP 終

4

論文／ユーザ視点に基づいたブロードバンドインターネット環境における遅延・パケットロスの傾向分析

Fig. 5図 5 福岡の二拠点及び高知における ISP D の折り返し計測
Look back measurements of ISP D at Fukuoka1, Fukuoka2 and Kochi

端ルータ間でも特に ISP 終端ルータもしくはその近傍が観測されなかった．つまり，計測拠点から ISP 終端

においてこの揺らぎを発生させる要因が存在している

ルータまでの間には，遅延の揺らぎを発生させる要因と推定できる．

がなかったと言える．

このようにある拠点において，特定の ISP でのみ他

一方，同一期間における札幌 ISP D から東京 ISPの ISP と異なる遅延傾向を示すものは，周期的な揺らD のエンド間での遅延計測 (図 7) では，遅延傾向とぎのパターンを持つものとしては ISP D で多く見らして午前 0 時前後をピークとする日周的な遅延の揺られ，突発的なパターンとしては各拠点の ISP A, B, C,

ぎ及び 11/23,25 には突発的な揺らぎが発生している

E それぞれで独立した時間帯に観測された．
3. 3 ISP コアネットワーク内部の遅延傾向
図 6 は，東京拠点及び札幌拠点における ISP D のことが確認できる．同形の遅延の揺らぎは，札幌計測
ノードの ISP D を始点とした折り返しを除く全ての計測において確認された．前述のように札幌の ISP D

折り返し遅延計測の 2007/11/12〜2007/12/1 間でのでは，計測拠点から ISP 終端ルータまでの間にこのよ

移動最小遅延をプロットしたものである．東京の折りうな遅延の揺らぎが存在していないことから，ISP D

返し遅延の最小値がおよそ 5[msec] 程度であるのに対の ISP 終端ルータより先のネットワーク，つまり ISP

して，札幌の折り返し遅延の最小値が 37[msec] 程度

D のコアネットワーク内部，にこの遅延の揺らぎを発となっているのは，札幌拠点から接続された ISP D の生させる要因があったと推定できる．

ppp セッションの ISP 終端ルータが東京に設置されているためである．

図 7 札幌 ISP D から東京 ISP D への計測
Fig. 7 Latency measurement of ISP D between Sapporo and Tokyo
図 6 東京・札幌 ISP D での折り返し遅延計測
Fig. 6 Loop back measurement of ISP D at Tokyoand Sapporo

札幌の ISP D を除く，全拠点，ISP の同一 ISP 内
エンド間の遅延計測において，このようなそれぞれの

この図を見てわかる通り，東京，札幌 ISP D それぞ

計測拠点 ↔ISP 終端ルータ間では見られなかった遅延

れの折り返し遅延計測では，定常的，周期的，突発的の揺らぎがエンド間で観測されることはなかった．

のどのパターンの遅延の大幅な揺らぎも計測期間を通

3. 4 異なる ISP 接続ポイントにおける遅延傾向

して観測されなかった．また，東京，札幌の他の ISP

今回計測を行った ISP は，全て東京に ISP 間接続ポの折り返し計測でも同一期間中，大きな遅延の揺らぎ

イントを持ち，ISP C と ISP D の間には大阪にも ISP
5電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–X No. xx

間接続ポイントが存在した．2007/11/12〜2007/12/1

20

Ave Latency between ISP C, D
Ave Latency of Loopback ISP C
Ave Latency of Loopback ISP D

Average Latency [msec]

における東京の各 ISP 間の移動最小遅延の平均及びその標準偏差を表 1 に示す．同一 ISP の折り返し区
間は 5.3±0.3[msec]，異なる ISP 間は 7.8±0.4 [msec]
程度である．計測対象区間のどの部分も 1[msec] 程度の標準偏差を持っており，これは同一 ISP の折り返
しでも同様である．つまり，折り返し区間以外に遅延

10

5

0
0

変動を発生させる要素がなかったと推定することができる．
Fig. 8

東京 ISP 間の移動最小遅延の平均値 (標準偏差)[msec]
Table 1 Averages and standard deviations of cross
ISPs measurement at Tokyo

15

3

6

9

12
Hour [hour]

15

18

21

図 8 大阪 ISP C, D 間での遅延傾向
Latency trend between ISP C and ISP D at
Osaka

表 1

PP
PP始点 ISP A
終点
PP
ISP A
ISP B
ISP C
ISP D
ISP E

5.647
(0.832)7.788(0.952)
7.462(0.949)7.394(0.999)7.992(0.924)

ISP B
7.709
(0.878)5.647(0.966)7.425(0.911)7.364(1.009)8.022(0.884)

ISP C
7.410
(0.886)7.455(0.927)5.679(0.962)7.311(1.087)7.552(1.008)

ISP D
7.492
(1.021)7.558(1.104)7.487(1.135)5.048(0.754)7.615(1.054)

ISP E
8.068
(0.943)8.205(1.017)7.720(0.995)7.597(1.025)5.373(0.954)

大阪拠点における ISP A, B それぞれの折り返し遅延
計測における移動最小遅延の標準偏差 (揺らぎ) とパケットロス数をプロットしたものである．標準偏差は，
前述同様，計測期間中 (2007/11/12-2007/12/1) の移
動最小遅延を一日の周期である 24 時間の各一時間毎にまとめた後，平均を取りその標準偏差を求めたものであり，パケットロス数は各時間に観測されたパケッ
トロス数の平均値である．福岡 1 の ISP C のように一日を通して遅延の揺らぎが小さい環境ではパケットロスはほぼ観測されなかった．一方，福岡 1 の ISP Dのように時間によって遅延の揺らぎが変動する環境で大阪の ISP C, ISP D それぞれの折り返し，及びは，その揺らぎの小さい時間帯 (福岡 1 の場合は午前 5

ISP C ↔ D 間の 2007/11/12〜2007/12/1 までの移時から 14 時) ではパケットロスがほぼ観測されなかっ動最小遅延を一日の周期である 24 時間の各一時間たのに対して，揺らぎが大きくなっている時間帯 (夕毎にまとめ，その平均値を算出したものを図 8 に示方から夜間) にかけては，パケットロスが多く観測さす．ISP C と ISP D 間の遅延は変動しているが，ISPれている．遅延の揺らぎが大きくにつれ，パケットロ

C, ISP D の折り返しの遅延の合算値に連動しており，スが発生するという傾向は周期的な遅延の変動傾向を

ISP C ↔ D 間の遅延から ISP C, ISP D の折り返し持つ ISP で多く観測された．一方，東京で ppp セッ

遅延を引いたものは，全日を通して 5[msec] 程度で安ションの終端を行っている札幌 ISP D のように移動定している．つまり，ISP C と ISP D の ISP 接続ポ

最小遅延が同一拠点の他の ISP に比べて大きい環境

イントでは，遅延値は安定しており，遅延変動を発生であってもその揺らぎ幅が小さい場合には，福岡 1 のさせる要素がなかったと推定することができる．

ISP C 同様にパケットロスはほぼ観測されなかった．

以上から，今回の計測では東京，大阪に存在する

つまり，ユーザ通信におけるパケットロスは遅延の絶ISP 間の接続ポイントには遅延を変動させる要因はな

対値そのものではなく，遅延の揺らぎと相関が強いとかったと考えられる．

考えられる．

3. 5 遅延の揺らぎに起因するパケットロス分析

また，第 3. 1 節で述べたように，大阪では計測拠前節までで述べたように，遅延の揺らぎを発生させ点から BAS までの間に遅延の揺らぎを発生させる要る要因の多くは，計測拠点からそれぞれの ISP の ISP因があると考えられるが，パケットロスの傾向は ISP

終端ルータまでの間に多く存在していた．本節ではそによって異なっていた．ISP A では遅延の揺らぎがの考察を基に折り返し計測における遅延の揺らぎとパ

5[msec] を越える時間帯であってもパケットロスはほケットロスの関係について分析を行う．

ぼ観測されなかったのに対して，同様の時間帯に ISP

図 9 は，福岡 1 拠点における ISP C, ISP D 及び，
6

B ではパケットロスが観測されていた．大阪の他の

論文／ユーザ視点に基づいたブロードバンドインターネット環境における遅延・パケットロスの傾向分析

4
40
2
0

50
0

5

10
Hour

15

20

福岡 1 ISP C

図9

8
6

30

4
40
2
0

50
0

5

10
Hour

15

20

福岡 1 ISP D

20
8
6

30

4
40
2
0

50
0

5

10
Hour

15

20

12

10

10
20
8
6

30

4
40
2
0

50
0

大阪 ISP A

Packet Loss Count

30

10Packet Loss Count

6

20

10

0

SD
Pkt Loss

14

12Standard Deviation [msec]

810

Packet Loss Count

20

10

0

SD
Pkt Loss

14

12Standard Deviation [msec]

10

Packet Loss Count

10

0

SD
Pkt Loss

14

12Standard Deviation [msec]

Standard Deviation [msec]

0SD
Pkt Loss

14

5

10
Hour

15

20

大阪 ISP B

福岡 1(ISP C,D) 及び大阪 (ISP A,B) の折り返し計測における遅延標準偏差及びパケットロス
Fig. 9 Latency Standard Deviations and packet losses at Fukuoka1’s ISP C andISP D and at Osaka’s ISP A and ISP B

ISP(ISP C, D, E) のパケットロスの傾向は ISP A とよって大きく異なっている．第 3. 1 節で述べたように

ほぼ同様であったことから，計測拠点，BAS 間の遅延

大阪では計測ノードから BAS の間に遅延の揺らぎをの揺らぎではパケットロスは発生せず，ISP B で観測発生させる要因がある推定され，全ての ISP でダウンされたパケットロスは BAS, ISP 終端ルータ間においロードにかかる時間は安定していなかった．

て発生したものと考えられる．

3. 6 遅延，パケットロスがスループットへ与える
影響

4. 考

察

第 3. 節の結果より，あるノードから異なるノードと

本節では，計測から得られた遅延の揺らぎ，パケッ

通信を行う際に，その通信における遅延の揺らぎを発トロスが，ユーザが実際に行う際にどのような影響を生させる要因の多くは，それぞれのノードからそれら及ぼすかをスループットの観点から分析を行う．これが接続している ISP の終端ルータまでに存在していを行うため，東京のデータセンタに Web サービスを提る．大阪で観測された定常的な遅延の揺らぎは，移動供する一台のサーバを用意し，各計測拠点，それぞれ最小遅延の最小値に対してその増加分は 5〜10[msec]の ISP から 1[MByte] のファイルをダウンロードする程度に収まっており，その揺らぎに起因すると推定さのにかかる時間の計測を行った．図 10 は，左端から福れるパケットロスは観測されなかった．しかし，サー

岡 ISP B からサーバに対する，福岡 ISP D からサーバからのファイルのダウンロードにかかる時間は試行

バに対する，大阪 ISP C からサーバに対するそれぞれ毎にばらついており，スループットは安定していないの移動最小遅延，パケットロス，1[MByte] のファイと言える．一方，周期的，突発的な遅延の揺らぎが発

ルをダウンロードするのにかかった時間をプロットし生した拠点・ISP では，揺らぎの変動度が大きいケーたものである．ファイルサイズとして 1[Mbyte] を採ス (最小移動遅延に対して，一時間あたりの標準偏差用した理由は，ファイル転送時間の 50% 以上を TCP

が 5[msec] 以上の揺らぎ) が多く存在し，それに伴いの最大ウインドウサイズで行うことができ，かつネッ

パケットロスも観測された．こうしたケースでは，遅トワークへ与える影響を最小とするためである．

延の揺らぎ，パケットロスに起因すると推定されるス

札幌 ISP B からサーバへの計測のように移動最小遅ループットに対する影響も観測された．

延が計測期間を通して安定している拠点もしくは ISP

今回の計測では計測ノードは物理的に固定された場

では，ファイルのダウンロードにかかる時間も安定す所に設置されており，それぞれの物理的な距離は変動る傾向にある．一方札幌 ISP D からサーバへ計測のよしておらず，任意の計測区間における遅延最小値はほうに，遅延の移動最小値が変動していて，その揺らぎ

ぼ一定してた．つまり，遅延の揺らぎを発生させる要の大きい時間帯にはパケットロスを発生する環境では，因の多くはネットワーク上に設置された機器を通過す

ファイルのダウンロードにかかる時間も安定せず，特る際のキューイング遅延によるものだと考えられる．

にパケットロスを多く発生している時間帯では，ファ定常的に遅延の揺らぎを発生している環境では常にイルのダウンロードにかかる時間も正常に比べて悪く

キューイング遅延が安定していないということであり，なっていることがわかる．また，大阪 ISP C のよう

利用者の利用状況に対して十分な回線を提供できてに定常的な遅延の揺らぎが発生しているネットワーク

いないと言える．周期的な遅延の揺らぎを発生していでは，計測を行うタイミングによってダウンロードにる環境では，その多くで夜間に遅延の揺らぎ幅が大き7電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–X No. xx

図 10 スループット計測 (2007/12/7 〜 2007/12/12)
Fig. 10 Throughput Measurement(2007/12/7 - 2007/12/12)

くなっており，[6] で述べられているように日本のインクセス線を介した測定しか行っていないため，何ホッ

ターネットの傾向として夜間にそのトラヒックが増加

プ目に遅延を発生させる要因が存在するかの把握は可することを考慮すれば，その時間帯のトラヒックを収能であるが，具体的に，計測ノード，BAS 間，BAS，容するのに十分な回線を準備できていないと言える．

ISP 終端ルータなどのようにどの区間に問題あるかまさらに，突発的な遅延の揺らぎは発生するケースは，では知ることができない．また，遅延の揺らぎによる

定常的なトラヒックを収容するのには十分な回線を提パケットロスに関しても調査されておらず，この点に供しているが，突発的に回線を利用しているユーザがおいて本論文とは異なる．

広帯域を利用するなどによってネットワークに負荷を生じさせた場合に発生すると考えられる．

[1] で立花らは異なるエンド間で遅延測定を行うことで，遅延変動を引き起こす区間を特定する手法の提案を行っている．同手法により，遅延の揺らぎを発生

5. 関 連 研 究する要因の多くは ISP のアクセス線に存在すると指摘している．これは本論文と同様の主張であるが，ISP

長らは，[6] において日本のインターネットの総計とのアクセス線をさらにエンドノード，BAS，ISP 終端

してのトラヒック変動を計測している．日本のインルータまで分割しておらず，この点で本論文と異なる．

ターネットのトラヒックの傾向を知ることはできるが，また，この手法は遅延の揺らぎにのみ着目しており，個々のユーザレベルの視点に立ったとき，どのようなその揺らぎに起因すると推定されるパケットロスやス

通信品質を得られているかということを知ることはでループットへの変化は評価していない．

きない．本論文では，ユーザ視点に立ち遅延，パケッ
トロスがユーザの利用可能な帯域，通信品質にどのよ

6. 結

論

うな影響を与えるかに主眼をおいており，この点でこの論文とは異なる．

本論文では，安価で高速なインターネットを利用可

Csabai らは，ヨーロッパのインターネットにおいて能となった一般家庭ユーザの視点に基づき通信品質計

大都市間の通信でどの区間に大きな遅延が観測される測を行った，インターネットを介して通信を行う際，かの測定手法を提案している [7]．本論文でも，国内の実際にどのような通信品質が得られるかの分析を主に

都市間の遅延の測定を行っているが，主目的はユーザ

遅延，パケットロスに注目し行った．この結果，遅延が利用する環境の通信品質の変化を把握することであの揺らぎを発生させる要因の多くは，計測ノードからり，その遅延の大きさ自体ではなく，その遅延の揺ら

その接続している ISP 終端ルータまでの間に存在しぎを分析の対象としている点で異なる．

ていた．また，その区間内をより詳細に解析すること

神谷らは，[8] で計測ノードから特定の web サーバににより，キャリアのアクセス網内に要因があると推定

アクセスしファイルをダウンロードするのにかかる時間

される拠点と ISP の IP 網内に要因があると推定されの測定を行っている，同時にサーバまでの traceroute

る ISP が存在した．また，揺らぎの発生パターンとしを行うことで，スループットの変化を発生させる要因ては，(1) 定常的，(2) 周期的，(3) 突発的な 3 パター

がネットワーク区間のどこに存在しているかの推定をンが観測された．また，それぞれのパターンによって，行っている．この研究では，計測ノードから一本のア

パケットロスやスループットへ与える影響は異なって

8

論文／ユーザ視点に基づいたブロードバンドインターネット環境における遅延・パケットロスの傾向分析

いた．今回の計測では，定常的な遅延の揺らぎはパ吉田

ケットロスやスループットへ与える影響は比較的小さ

薫

2003 年 3 月東京大学工学部電子情報学科卒業．2005 年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了．2005 年 4 月より同博士課程在籍中．2005 年 8 月より 1
年間米国コーネル大学留学．

かったのに対し，周期的，突発的な揺らぎは，パケッ
トロスを引き起こし結果としてスループットが低下するという現象が確認された．また，ユーザ視点に立てば，ユーザノードから ISP 終端ルータまでに遅延の揺らぎが発生する要因の多くが存在していることから，
その区間より先のネットワーク上の任意のノードに対藤井 資子

して定期的な遅延，パケットロスの計測を行うことに2007 年 3 月慶應義塾大学大学院政策・

よりその時点のネットワークの状況を推定することがメディア研究科後期博士課程単位取得退学．2006 年 9 月より，中央大学兼任講師。
2007 年 9 月より，慶應義塾大学大学院政
策・メディア研究科助教．

できると言える．
謝辞

本研究の一部は平成 19 年度総務省「インターネットのトラヒック品質に関する調査研究」事業の支援を受けています．ここに記して謝意を表します．
文
[1]

献

菊池

A. Tachibana, S. Ano, T. Hasegawa, M. Tsuru,

Measurements,” IEICE Trans. Commun., vol.E89-B,
pp.1099–1109, April 2006.
[2]

J.W. Byers,“Inference and labeling of metric-

induced network topologies,” IEEE Trans. Parallel
Distrib. Syst., vol.16, no.11, pp.1053–1065, 2005.
Member-Azer Bestavros and Member-Khaled A. Har-

（正員）

1992 年東京工業大学博士課程単位取得退学．同年より同大学情報工学科助手．1997

and Y. Oie, “Locating Congested Segments overthe Internet Based on Multiple End-to-End Path豊

年より高知工科大学情報システム工学科助教授．2004 年より高知工科大学総合研究所助教授，同時に (有) ナインレイヤーズ
を設立，同社取締役に就任．地域指向型のインターネット技術の研究を行うと同時に，地域情報化を支援する活動に従事．2007 年より准教授．博士 (工学，東京工業大学，1994)．

foush.
[3]

FLET’S 光 東日本. http://flets.com, http://flets-w.

[4]

L.Mamakos, K.Lidl, J.Evarts, D.Carrel, D.Simone

山本 正晃

com.
and R.Wheeler, A Method for Transmitting PPPOver Ethernet(PPPoE), RFC2516, February 1999.
[5]菊池 豊，藤井 資子，山本 正晃，永見 健一，中川 郁夫,“遅延計測による日本のインターネットトポロジ推定,” 電子情報通信学会論文誌, vol.J87-D1, no.5, pp.572–579,
July 2007.
[6]

K. Cho, K. Fukuda, H. Esaki, and A. Kato, “The
impact and implications of the growth in residentialuser-to-user traﬃc,” SIGCOMM ’06: Proceedings ofthe 2006 conference on Applications, technologies, architectures, and protocols for computer communications, New York, NY, USA, pp.207–218, ACM, 2006.

[7]

I. Csabai, P. Hága, P. Matray, G. Simon, J. Steger,
and G. Vattay, “Results of large-scale queueing delay
tomography performed in the etomic infrastructure,”
INFOCOM, IEEE, 2006.

[8]1998 年和歌山コンピュータビジネス専門学校卒. 2002 年株式会社サイバーリン
クス入社. 2007 年より株式会社インテッ
ク・ネットコアに所属し, インターネットの品質研究に従事.

神谷 正人, 山崎 育夫, 川村 龍太郎, 岩下 克, “マルチレイヤプロトコル解析を用いた ISP 網運用方式の検討,”
Internet Conference 2002, October 2002.

（平成 xx 年 xx 月 xx 日受付）

永見 健一

（正員）

1992 年 東京工業大学理工学研究科修士課程終了. 同年 株式会社東芝入社. IETFMPLS WG で標準化活動を行い, CSR お
よび MPLS に関する RFC を提出. 2002
年 株式会社インテック・ネットコア入社.
現在, 同社で MPLS および次世代ネット
ワーク研究に従事. 博士（工学, 東京工業大学, 2001）.

中川 郁夫
1968 年 8 月 26 日生. 1991 年 東京工業大学理学部数学科卒業. 1993 年 東京工業大学大学院総合理工学研究科システム科学
専攻修士課程終了. 同年 株式会社インテッ

9電子情報通信学会論文誌 xxxx/xx Vol. Jxx–X No. xx
ク入社. 同社研究所にてネットワーク管理,
大規模経路制御技術, 次世代インターネッ
トに関する研究に従事. 2002 年 株式会社インテック・ネット
コア設立 同社取締役就任．2005 年 東京大学大学院情報理工学系研究科 博士号取得. 博士 (情報理工学)．

江崎

浩 （正員）

1987 年九州大学・工・電子 修士課程了．
同年 (株) 東芝 入社．1990 年米国ニュージャージ州 ベルコア社．1994 年コロンビ
ア大学・客員研究員．1998 年東京大学 大型計算機センター・助教授．2001 年同大学大学院・情報理工学系研究科・助教授．
2005 年同大学大学院・同研究科・教授，現在に至る．工学博士(東京大学)．MPLS-JAPAN 代表，IPv6 普及・高度化推進協
議会専務理事，JPNIC 理事，ISOC 理事

10

Abstract During this decade, broadband Internet connectivities have been widely depolyed to residential users. Even though users are able to access to the Internet through such connectivies anytime, thequality of services is not constant. This is mainly because an environment of the Internet, e.g. loads ofintermediate routers, has been changing time to time. Such an environmental change causes a ﬂuctuationof end users’ quality of services. In this paper, we have measured latency and packet losses between end–
to-end residential users, which are located at 14 diﬀerent cities in Japan, and analyzed in which points of
the Ineternet we observed latency oscillations and packet losses. The result shows latency oscillations aﬀect
communications’ throughput and sometimes cause packet losses.
Key words Internet measurement, communication quality, end-users, latency, packet loss, throughput