JP2003244195A

JP2003244195A - 通信トラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置

Info

Publication number: JP2003244195A
Application number: JP2002043309A
Authority: JP
Inventors: Hirofumi Yokoi; 弘文横井; Yasushi Morioka; 康森岡
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2002-02-20
Filing date: 2002-02-20
Publication date: 2003-08-29
Anticipated expiration: 2022-02-20
Also published as: JP3715577B2

Abstract

(57)【要約】【課題】通信トラヒックの時系列データの統計値分析
に関して、通信の品質を適切に管理したり、適切な設備
を設計することを可能にする。【解決手段】通信網上の回線に伝送されている情報量
であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析方法
において、トラヒック量を測定するために通信網上の回
線に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的
に取得する。取得されたトラヒック量を記憶する。複数
の前記記憶されているトラヒック量から、取得された前
後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出
する。抽出されたトラヒック量にもとづいて、接続され
ている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を算
出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、通信網上の回線に
伝送されている情報量であるトラヒック量を測定した時
系列データを分析する通信トラヒック分析方法および通
信トラヒック分析装置に関し、特に、通信の品質を管理
する場合または通信のための設備を設計する場合に利用
することのできるデータを提供することが可能な通信ト
ラヒック分析方法および通信トラヒック分析装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】周知のように、電話網やインターネット
などの通信網は、端末とノードとリンクからなる。この
通信網上の回線にある情報量を有しているデータが伝送
されて、端末同士で通信が可能になる。このデータはト
ラヒックと呼ばれ、そのトラヒック量を分析することに
よって通信網での通信状況を分析することが可能にな
る。

【０００３】端末がデータをノードに向けてリンクを通
じて送信し、受信したノードは別のノードに向けてリン
クを通じて転送することを繰り返し、最後に宛先の端末
が受信する。通信事業者は、提供中のサービスの品質把
握してその品質を管理するためとそのサービスを円滑に
提供するための設備を適切に設計するため、トラヒック
を測定しそのトラヒックを分析する。

【０００４】たとえば、典型的な電話サービスを提供す
る事業者が、電話網のリンクの帯域設計をする場合は、
ノードにおいて測定された呼量の時系列データを用い
る。呼量は、ノード間の同時接続回線数の平均値で定義
され、１時間周期に出力される。数年に一度の帯域設計
のために、呼量の時系列データを分析して代表値（基礎
呼量と呼ぶ）を算出する従来の方法は次の通りである。

【０００５】（１）ノード間の同時接続回線数の平均値
を１時間周期呼量とする。（２）１時間周期呼量の時系列データから日ごとの最大
の１時間周期呼量を日別最繁時呼量とする。（３）年間３６５日の日別最繁時呼量の上位３０日分の
平均を基礎呼量とする。

【０００６】このような方法が採用される理由は、次の
３つの時間周期による特徴のためである。（ａ）１時間内の変動は一定率でランダムである（ポア
ソン過程に従う）と推定される。（ｂ）１日の変動は日中が高く、日が切り替わる夜は低
いと推定される。（ｃ）年間の変動は安定した増加または減少と推定さ
れ、突発的変動はある程度無視してよい。ある程度と
は、年間の日別最繁時呼量の上位３０日の平均を上回る
値になる日と推定される。

【０００７】さて、以上のようにして定められた基礎呼
量に対して、リンクの帯域を設計する。リンクの帯域設
計において、ランダムに変動する特性は理由（ａ）のポ
アソン過程で推定できるとされている。しかし、その変
動分を含めて基礎呼量以上の呼量がリンクに加わる場合
があるので、接続できないことがある。そこで、そのよ
うな事象がある確率以下であるように規定値（呼損率）
が定められる。

【０００８】この守るべき呼損率は「郵政省令第３０
号」で規定されており、発信ノードから着信ノードまで
の呼損率を０．１５以下とされている。事業会社は、省
令の遵守のために省令よりも厳しい規定値を発信ノード
間に与え、それを構成するリンクに配分する。配分値と
基礎呼量からリンクの帯域をアーランＢ式により設計す
る。

【０００９】またほかの例として、インターネットのサ
ービス提供事業者（ＩＳＰ，Internet Service Provide
r）が、インターネットのリンクの帯域設計をする場合
について説明する。ＩＳＰは多数ありその帯域設計の方
法も多様である。また、帯域設計の方法は各ＩＳＰのノ
ウハウや販売戦略が凝縮されたものになるため、ＩＳＰ
にとって重要な事項である。帯域設計の最も単純な方法
の１つは、ＭＩＢ（Management Information Base）か
ら回線における転送バイト数の時系列データを取り、回
線の使用率を予め定めた値以下にする設計方法である。
この方法の中で使用される測定周期については、ＩＳＰ
の運用方針により定まる。また、確率的に変動するトラ
ヒックに対するパケット廃棄率をどこまで容認するかも
同様にＩＳＰの運用方針により定まる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、インタ
ーネットは成長を続けていて、インターネットのリンク
の帯域設計では、上述した（ａ）、（ｂ）、および
（ｃ）に対応する理由を構成することができない。その
理由は、つぎの３つの特徴による。（Ａ）１時間内の変動にバースト性が見られる。（Ｂ）１日の変動は、いくつかのピークがあり、日が切
り替わる前後にもピークがある。（Ｃ）年間の変動は不安定で特性は不明であり、突発的
変動の特性も不明である。したがって、インターネットのリンクにおいて論理的な
理由が構成できる時系列データの分析方法が必要になっ
ている。

【００１１】また、電話網においても、電話網をアクセ
ス回線として使ったインターネット接続サービスが普及
し始め、理由（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）が妥当とは
言えない状況になってきている。すなわち、電話網にお
いても、インターネット同様の上記の（Ａ）、（Ｂ）、
および（Ｃ）の特徴がある場合が多い。したがって、電
話網においても、論理的な理由が構成できる時系列デー
タの分析方法が必要になっている。

【００１２】そこで本発明は、従来における問題点に鑑
み、通信トラヒックの時系列データの統計値分析に関し
て、通信の品質を適切に管理したり、適切な設備を設計
することを可能にする通信トラヒック分析方法および通
信トラヒック分析装置を提供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明の通信トラヒック
分析方法は、通信網上の回線に伝送されている情報量で
あるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析方法に
おいて、トラヒック量を測定するために通信網上の回線
に接続されている測定点でのトラヒック量を時系列的に
取得し、前記取得されたトラヒック量を記憶し、複数の
前記記憶されているトラヒック量から、取得された前後
の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽出
し、前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接
続されている回線上のトラヒック量に関する統計的な特
性を算出することを備えていることを特徴とする。

【００１４】また、本発明の通信トラヒック分析装置
は、通信網上の回線に伝送されている情報量であるトラ
ヒック量を分析する通信トラヒック分析装置において、
トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続さ
れている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得する
取得手段と、前記取得されたトラヒック量を記憶する記
憶手段と、複数の前記記憶されているトラヒック量か
ら、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いト
ラヒック量を抽出する抽出手段と、前記抽出されたトラ
ヒック量にもとづいて、前記接続されている回線上のト
ラヒック量に関する統計的な特性を算出する特性算出手
段と、を備えていることを特徴とする。

【００１５】以上によれば、従来の技術は予め定めた１
時間や１日や１年という周期における統計値を抽出する
ことに対し、本発明は通信トラヒックの時系列データか
ら、取得された前後の時刻のトラヒック量よりも多いト
ラヒック量である波高を抽出することに特徴がある。波
高を抽出することによって、相関が弱いデータを獲得す
ることが可能になる。すなわち、本発明によれば時系列
データよりも統計学上意味のあるデータを獲得すること
が可能になる。

【００１６】また、通信トラヒックの時系列データから
波高を抽出することは、時系列データの周期に依存せ
ず、トラヒック増加の事象を特徴づける代表値を抽出す
ることになる。そのため、トラヒック増加が予め定めた
周期の区切り前後にあっても、集約する周期の枠組みに
依存せずに、事象の影響の大きさを表すことができる。
したがって、時系列データの周期とその区切り方に依存
せずに、トラヒックの変動特性が分析可能になる。

【００１７】さらに、本発明は波高のデータを正規化す
ることを特徴とする。この正規化したデータを参照する
ことによって、データのサンプル数やデータが取得され
た測定点が異なるようなデータ間の比較が正確にできる
ことが期待される。すなわち、波高を正規化することで
空間的に広がる時系列データを対比することができる。

【００１８】またさらに、従来の技術では代表値を一定
率とするポアソン過程にしたがうという仮定を設けてい
るが、本発明はそのような特定の確率過程を仮定してい
ない。したがって、特定の確率過程にしたがわないデー
タを分析することが可能になる。

【００１９】さらにまた、波高を、時系列データがその
平均値を越えている間の最大値であると定義してデータ
を抽出する場合と、時系列データが増加から減少に転じ
た時の減少直前の値であると定義してデータを抽出する
場合があることを特徴とする。前者は影響が平均以上で
ある事象に限定して分析することが可能になり、後者は
トラヒック量が増加したデータの全事象を対象として分
析することが可能になる。

【００２０】また、時系列データよりも統計学上意味の
あるデータを獲得することが可能な波高データを近似す
ることによって、データの少ない区間やデータの無い区
間における統計的数値を有意な根拠を持って推定するこ
とができる。

【００２１】その結果、時系列データの周期とその区切
り方に依存せずに、時間的空間的に広がる通信トラヒッ
クに対して、トラヒック量が増加したデータの増加の事
象を漏れなく総合して分析することが可能となる。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態に係る通信トラヒック分析方法および通信トラヒ
ック分析装置を説明する。図１、図２、および図３は、
本実施形態に係る通信トラヒック分析装置が回線に接続
される形態をそれぞれ示している。図１は本実施形態に
係る通信トラヒック分析装置がノードに接続されている
場合であり、図２は本実施形態に係る通信トラヒック分
析装置がリンクに接続されている場合であり、図３は本
実施形態に係る通信トラヒック分析装置が端末に接続さ
れている場合である。

【００２３】通信網（単に「網」と呼ぶこともある）は
端末、ノード、リンクの集合体である。たとえば、図
１、図２、および図３に示されるように、端末（１０
１、１０２）、ノード（２０１、２０２）、リンク（Ｌ
１、Ｌ２、Ｌ３）、網とからなる。ここで、網はさらに
ノードとリンクからなる集合である。ノード（２０１、
２０２）は、伝送されてきたデータを転送する転送機能
のみを持つ装置である。リンク（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）
は、ノード間またはノードと端末間を接続するための接
続路である。端末（１０１、１０２）は、情報を送受信
することが可能な装置である。

【００２４】図１、図２、および図３では、端末１０１
とノード２０１がリンクＬ１で接続している。ノード２
０１とノード２０２が網を経由してリンクＬ２で接続し
ている。ノード２０２と端末１０２がリンクＬ３で接続
している。

【００２５】Ｍ１、Ｍ２、およびＭ３は、本実施形態に
係る通信トラヒック分析装置である。Ｍ１はノード２０
１に接続し、Ｍ２はリンクＬ２、Ｍ３は端末１０１に接
続している。

【００２６】Ｍ１のように通信トラヒック分析装置が接
続される場合は、ノードで転送されるトラヒックを測定
して分析することが可能になる。また、Ｍ２のように通
信トラヒック分析装置が接続される場合は、リンクＬ２
上のＭ２の測定点で受信されるトラヒックを測定して分
析することが可能になる。Ｍ１およびＭ２のような測定
は受動的であるため、トラヒック自体に影響を与えない
という特徴がある。測定されたデータの出力方法は、予
め定めた周期ごとに出力する方法と、カウンタで常に計
数していてトリガを受けた場合に現在値を出力する方法
が通常、使用されている。データは周期あるいはトリガ
の時刻を属性とする。周期的出力方法は、電話網におい
てたとえば呼量が定義されている。トリガによる出力方
式は、インターネットにおいてＭＩＢの項目が定義され
る。たとえば、転送パケット数や転送バイト数が挙げら
れる。Ｍ１およびＭ２のような測定は受動的であるた
め、転送または受信したトラヒックについては測定可能
であるが、任意のトラヒックについて測定可能ではな
い。

【００２７】一方、Ｍ３のように通信トラヒック分析装
置が接続される場合は、受動的だけでなく、能動的な測
定をすることができる。すなわち、受信したトラヒック
を測定すること以外に、測定用のトラヒックを送信する
ことができる。そのため、トラヒック自体に影響を与え
ることになるが、端末が送信できる任意のトラヒックに
ついての測定が可能である。電話網においては、試験呼
による測定がある。また、インターネットにおいては、
ＩＣＭＰ（Internet Control Management Protocol）の
ピングパケット（ping packet）による測定がある。

【００２８】図４は、本発明の実施形態に係る通信トラ
ヒック分析装置の機能ブロック図である。図１、図２、
および図３に示されているＭ１、Ｍ２、およびＭ３に対
応する。本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装
置Ｍは、測定プローブＰ、測定ブロックＢ１、データベ
ースブロック（ＤＢブロック）Ｂ２、波高算出ブロック
Ｂ３、および特性分析ブロックＢ４を備えている。

【００２９】測定プローブＰは、通信網上の測定しよう
とする回線に接続される。すなわち、上述したようにノ
ード、リンク、または端末に接続される。接続された測
定点からトラヒック量を取得する。トラヒック量は、そ
の測定点で伝送されている情報量である。

【００３０】測定ブロックＢ１は、取得された各トラヒ
ック量に取得された時刻を付してゆく。たとえば、測定
ブロックＢ１はカウンタである。データベースブロック
Ｂ２は、取得された時刻とともにトラヒック量を記憶す
る記憶装置である。

【００３１】波高算出ブロックＢ３は、時系列データか
ら波高データを抽出する。波高は、データベースブロッ
クＢ２に記憶されているトラヒック量から、取得された
前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量であ
るとして定義される。また、波高は、平均値にもとづい
て定義される場合もある。

【００３２】平均値にもとづいて定義される場合は、取
得したトラヒック量が平均値を越えている期間のうち最
大のトラヒック量からその平均値を減じた値であるとし
て波高は定義される。

【００３３】さらに、波高算出ブロックＢ３は、取得し
た各トラヒック量のうちいくつかを選択して、平均値を
算出する。またさらに、波高算出ブロックＢ３は、波高
の平均値を計算する。

【００３４】特性分析ブロックＢ４は、時系列データを
正規化する。また、このブロックＢ４は、正規化された
時系列データを度数分布に変換して、さらにその度数分
布を確率分布に変換する。さらに、このブロックＢ４
は、最小二乗法によりプロットされたデータを最適な直
線で近似する。

【００３５】つぎに、本実施形態に係る通信トラヒック
分析装置の動作を説明する。測定プローブＰが接続され
ている通信網上の回線の測定点からトラヒックが取得さ
れる。取得されたトラヒック量は、測定ブロックＢ１に
よって、測定プローブＰがトラヒック量を取得した時刻
を付される。そして、時刻が付されたトラヒック量は、
データベースブロックＢ２に記憶されてゆく。

【００３６】波高算出ブロックＢ３は、データベースブ
ロックＢ２に記憶されている時刻が付されているトラヒ
ック量を入力して、上述した波高を算出しそのデータを
つぎの特性分析ブロックＢ４に出力する。

【００３７】時系列データは、前後のデータ間に相関が
強くあると考えられるが、波高のデータは、前後で時系
列データの平均を一旦下回っているので、相関が弱いと
考えられる。これはデータの独立性が強まることを意味
し、統計学の適用をより厳密にすることが可能になる。

【００３８】この場合、波高算出ブロックＢ３は、取得
した各トラヒック量のうちいくつかを選択して、平均値
を算出する。たとえば、ある時刻からこれとは異なるあ
る時刻までに取得されたトラヒック量が選択されて、こ
れらトラヒック量から平均値が計算される。また、予め
定めた個数のトラヒック量のデータを選択して、それら
をもとに平均値を計算してもよい。また、移動平均法に
よってトラヒック量の平均値を計算してもよい。また、
これらの計算方法が組み合わされて計算されてもよい。
さらに、波高算出ブロックＢ３は、波高の平均値を計算
する。

【００３９】特性分析ブロックＢ４が、抽出された波高
にもとづいて測定プローブＰが接続されている回線上の
トラヒックに関する統計的な特性を算出する。たとえ
ば、トラヒック量の大きさを変数とする確率分布等を算
出する。また、トラヒック量の平均値にもとづいてトラ
ヒック量を正規化して、その正規化した値を変数として
確率分布等を算出する。さらに、特性分析ブロックＢ４
は、求められた確率分布を近似した近似式を計算する。

【００４０】以下、具体例を参照して、通信トラヒック
分析装置で実行される通信トラヒック分析方法を説明す
る。分析の対象は提供中のサービスであるため、トラヒ
ックのデータは時間的・空間的な広がりを持つ。したが
って、空間を固定すると、分析は時系列データを扱うこ
とになる。図５は、図４に示されている通信トラヒック
分析装置が測定した時系列データの例を示す図である。
図５の横軸は時刻を表し、縦軸は非同期転送モード（Ａ
ＴＭ：Asynchronous Transfer Mode）におけるセルに関
する２０秒周期の到着セル数を表す時系列データのグラ
フである。１セルは５３Ｂｙｔｅの固定長のパケットで
ある。図５に示される時系列データは、データベースブ
ロックＢ２に記憶されるデータである。

【００４１】この測定は、図１に示されるようなＭ１の
接続形態、すなわち、通信トラヒック分析装置がノード
に接続されて行われた。このネットワーク（ノードおよ
びリンク）は、インターネットのバックボーン回線とし
て主に利用されていたものである。

【００４２】このようなトラヒックの時系列データの特
徴として、まず、バースト的にトラヒックが増加してい
る箇所がいくつかある。また、この図では示されていな
いが、インターネットのバックボーン回線では日中にト
ラヒックが増加するばかりではなく、夜間に増加する場
合もある。さらに、年間の変動が急激な増加であり、幅
を持ったトレンド変化が見られる場合もある。すなわ
ち、図５に示されている時系列データ例は、従来の分析
方法では分析不可能な典型的なデータ例である。

【００４３】図６は、図５に示されている時系列データ
のうち波高であるトラヒック量に印を付けた図である。
この印が付けられているトラヒック量は、波高算出ブロ
ックＢ３によって抽出される。

【００４４】図６の場合は、取得したトラヒック量が平
均値を越えている期間のうち最大のトラヒック量からそ
の平均値を減じた値であるトラヒック量が波高として抽
出されている。波高算出ブロックＢ３によって、データ
ベースブロックＢ２に記憶されているトラヒック量から
トラヒック量の平均値が算出される。また、図６の場合
とは異なり、波高が時系列データが増加から現象に転じ
たときの減少直前の値であると定義されて、波高データ
が抽出されることも考えられる。この場合は、トラヒッ
ク量が増加する全事象を対象として分析することが可能
になる。

【００４５】図６に示されている時系列データの場合
は、その平均値は３９９，０４３セル／２０秒と計算さ
れる。この平均値を単位変換すると、平均使用帯域は
１．０５７Ｍｂｐｓとなる。

【００４６】また、波高算出ブロックＢ３によって、波
高データの平均値も計算される。図６に示されている時
系列データの場合、波高データの平均値は４３，４５８
セル／２０秒（０．１１５Ｍｂｐｓ）と計算される。

【００４７】これらの平均値によれば、波高データの基
準の値は時系列データの平均値であるので、トラヒック
が平均的には１．０５７Ｍｂｐｓ流れているところに平
均波高０．１１５Ｍｂｐｓで加わっていることを意味し
ている。

【００４８】なお、図６は、図５に示したデータ全体の
平均値をもとにして計算されているが、予め定めた個数
を前後に渡った部分の平均値を移動して移動平均を算出
する方法を適用しても、同様に正規化が可能である。

【００４９】この移動平均法では、ある値に前後の値を
加えて３つの値をもとにして平均値を算出し、これを時
系列データの１つ１つに適用してそれぞれの平均値から
全体の平均値を計算する。

【００５０】特に、時系列データの前半の時刻で測定さ
れた到着セル数だけに移動平均を適用すると、トラヒッ
クが測定されて間もなく、正規化した波高を定めること
ができ、即時性に優れるという利点がある。

【００５１】図７は、図６に示されている時系列データ
の縦軸の到着セル数を正規化した図である。この正規化
は特性分析ブロックＢ４によって実行される。この例で
は、特性分析ブロックＢ４は、到着セル数から時系列デ
ータの平均値を減じて基準値を０にして、その減じられ
た値を波高データの平均値で除して、平均波高を揃える
計算をする。

【００５２】このような正規化方法により、到着セル数
が異なることの多い異なるノードまたはリンクで測定さ
れた各時系列データの比較が容易かつ論理的に可能にな
る。

【００５３】また、時系列データ全体の平均値による正
規化は、多くのデータを比較することができるので、綿
密な分析が可能になる特徴がある。

【００５４】図８は、図７に示されている時系列データ
の度数分布を示す図である。ここでは参考のために示し
た。

【００５５】この例では階級幅を平均波高とし、階級は
［（ｎ−１）×階級幅、ｎ×階級幅）として度数が計算
される。ただし、ｎは整数であり、区間の左端を含み、
右端を含まないとしている。

【００５６】時系列データは、負の階級に最頻値が現れ
て負の階級は３番目の階級までしか広がっていないのに
対して、正の階級では５番目の階級まで広がっている。
図８に示されている時系列データの度数分布は、左裾
（すなわち、度数の最大値に対応する階級値から階級値
の負の値が大きくなる方向）が急速に消滅するのに対し
て、右裾（すなわち、度数の最大値に対応する階級値か
ら階級値の正の値が大きくなる方向）が比較的厚く尾を
引く分布の形をしている。

【００５７】この時系列データの度数分布では、隣接す
るデータ間に強い相関がある（すなわち、隣接するデー
タ間に独立性が仮定できない）と考えられるので、この
分布をそのまま統計的な分析に使うのは適切ではない。

【００５８】そこで、本実施形態では波高のデータを使
用して度数分布を計算する。ここで参照している波高デ
ータは、前後で時系列データの平均を一旦下回っている
ので、相関が弱いと考えられる。したがって、波高デー
タでの隣接するデータ間では独立性が高いと考えられ
る。また、波高は時系列データが増加から現象に転じた
ときの減少直前の値であると定義されている場合でさえ
も、時系列データの各データでの相関に比較して、相関
が弱いと考えられる。

【００５９】図９は、図７に示されている波高データの
度数分布を示す図である。この波高データの度数分布
は、特性分析ブロックＢ４によって計算される。

【００６０】図８の場合と同様にこの例でも階級幅は平
均波高とする。また、階級は［（ｎ−１）×階級幅、ｎ
×階級幅）としている。ただし、区間の左端を含み、右
端を含まないとしている。定義により正の階級のみ現れ
るので、ｎは整数ではなく自然数となる。

【００６１】同じ階級における度数が図８より減ってい
るのは、波高の抽出により、隣接する平均値到着セル数
以下のデータを省略しているからである。

【００６２】これによりデータの独立性を強め、右裾の
尾の引き方について統計手法の適用をより厳密にするこ
とができる。

【００６３】図１０は、図９に示されている度数分布に
もとづいて算出された確率分布を示す図である。この確
率分布は、特性分析ブロックＢ４によって算出される。
図９のデータに加え、２１０ポイントのデータが使用さ
れている。このため、階級値５．５で確率０．０１の点
が付けられている。図１０に付けられているほかの点は
おおむね図９の度数分布にしたがっている。図９で使用
したトラヒックデータは９９８サンプルから抽出した８
３ポイントである。図１０では、異なる日のデータも合
わせて３０３５サンプルから抽出した２９３ポイントが
使用されている。

【００６４】図１０に示されている確率分布は、図９に
示されている波高の度数分布を変換したものである。図
９の各度数に対応する点がプロットされていて、各点が
太線で連結されている。縦軸は、波高Ｘがｘ以上である
確率Ｐ（Ｘ＞ｘ）を対数軸で示している。ここで、Ｘお
よびｘは横軸の階級値に対応する。横軸は、図９と同様
に、平均波高で正規化した階級値である。ところで、階
級値が０．５の場合に確率が１である理由は、度数分布
の階級値の定義により、階級値が０．５の場合の確率は
０．５の階級値が属する［０、平均波高）の範囲以上の
波高が現れる確率なので、あらゆる波高データが該当す
るためである。

【００６５】図１０にプロットしてある各点にもとづい
て、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）＝−ａｘ＋ｂの直線で近似
する。最小二乗法により図９の各度数に対応する点に最
も近い直線が選択されて、パラメータａとｂが定められ
る。この近似により、図１０に示されている各点間が補
間されるばかりでなく、データが無い階級値までも外挿
することが可能になる。

【００６６】したがって、階級値の大きい部分でデータ
が無い階級値における確率も算出することが可能であ
る。原理的に、この近似直線により、波高が平均波高の
ｎ倍以上になる場合の確率を計算することが可能にな
る。

【００６７】また、採集した時系列データの１セルが何
秒周期で送信されているかにもとづいて、波高データの
採択率および確率を時間に変換すると、そのような波高
の発生間隔を推定することができる。このように求めら
れた時間間隔における突発的なトラヒック量の増加がリ
ンクの帯域に対して許容できるかどうかを、ネットワー
クの提供事業者は判断し、設備設計または通信の品質管
理に反映することが可能になる。

【００６８】本実施形態で図示されたデータ例の場合、
図７で参照されたトラヒックデータは９９８サンプルか
ら抽出した８３ポイントである。図１０で参照された、
異なる日のデータも合わせて図１０は３０３５サンプル
から抽出した２９３ポイントである。

【００６９】したがって、波高の採択率は２９３／３０
３５＝９．６５％である。また、パラメータは、最小二
乗法によりａ＝０．３９６、ｂ＝０．１８１と推定され
る。この場合、たとえば、波高が平均波高のｘ＝８倍以
上になる確率は約０．１％である。この結果、このよう
な波高が平均波高の８倍以上になる波高のトラヒックが
発生する間隔は、２０秒／（０．１％×９．６５％）＝
約５８時間と推定される。

【００７０】したがって、時系列データの平均値は１．
０５７Ｍｂｐｓであり波高の平均値０．１１５Ｍｂｐｓ
であることにより、約５８時間に１度、２０秒間にトラ
ヒックが１．０５７Ｍｂｐｓ＋８×０．１１５Ｍｂｐｓ
＝１．９７７Ｍｂｐｓを越えることがあることになる。

【００７１】このように計算された時間間隔で突発的に
トラヒック量の増加が発生することが、リンクの帯域に
対して許容できることかどうかが判断されて、設備設計
または通信管理に生かされる。

【００７２】上記の例では、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）＝
−ａｘ＋ｂの直線で度数分布を近似したが、ほかの直線
で近似してもよい。たとえば、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）
＝−ａ（ｌｏｇ_１０ｘ）＋ｂで近似してもよい。この式
は、トラヒック特性がバースト性を持つ場合に適用する
とよい近似になる式である。

【００７３】この式を適用する場合、図１０のグラフの
横軸について対数を取る。最終的に、式１と式２の選択
方法は、分布の裾について直線近似がより適切な式を選
択する。たとえば、図１０のようにグラフを見てどちら
の式が適切か自明な場合もあるが、統計的な正確性を期
すならば、近似誤差の２乗和を比較することでより適切
な式を選択することが可能になる。

【００７４】この発明は、上述した実施の形態に限定さ
れるものではなく、その技術的範囲において種々変形し
て実施することができる。

【００７５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の通信トラ
ヒック分析方法および通信トラヒック分析装置通信によ
れば、トラヒックの時系列データに対して、トラヒック
のピーク特性を独立性を確保しつつ抽出することがで
き、時系列データの統計値分析に関して、通信の品質を
適切に管理したり、適切な設備を設計することを可能に
する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装
置がノードに接続されている場合のシステム全体の構成
図。

【図２】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装
置がリンクに接続されている場合のシステム全体の構成
図。

【図３】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装
置が端末に接続されている場合のシステム全体の構成
図。

【図４】本発明の実施形態に係る通信トラヒック分析装
置の機能ブロック図。

【図５】図４に示されている通信トラヒック分析装置が
測定した時系列データの例を示す図。

【図６】図５に示されている時系列データのうち波高で
あるトラヒック量に印を付けた図。

【図７】図６に示されている時系列データの縦軸の到着
セル数を正規化した図。

【図８】図７に示されている時系列データの度数分布を
示す図。

【図９】図７に示されている波高データの度数分布を示
す図。

【図１０】図９に示されている度数分布にもとづいて算
出された確率分布を示す図。

【符号の説明】

１０１端末１０２端末２０１ノード２０２ノードＬ１リンクＬ２リンクＬ３リンクＭ通信トラヒック分析装置Ｐ測定プローブＢ１測定ブロックＢ２データベースブロックＢ３波高算出ブロックＢ４特性分析ブロック

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】通信網上の回線に伝送されている情報量
であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析方法
において、トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続さ
れている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得し、前記取得されたトラヒック量を記憶し、複数の前記記憶されているトラヒック量から、取得され
た前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を
抽出し、前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続さ
れている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を
算出することを具備することを特徴とする通信トラヒッ
ク分析方法。
【請求項２】前記トラヒック量を抽出する過程は、前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいて、
トラヒック量の平均値を算出し、トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大
のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として
抽出することを具備することを特徴とする請求項１に記
載の通信トラヒック分析方法。
【請求項３】前記トラヒック量を抽出する過程は、前記抽出された波高を記憶し、前記記憶されている複数の波高にもとづいて、波高の平
均値を算出することをさらに具備し、前記統計的な特性を算出する過程は、前記記憶されてい
るトラヒック量から前記トラヒック量の平均値を減じ
て、減じられた値を前記波高の平均値で除して正規化し
た値に前記取得されたトラヒック量を換算することを具
備することを特徴とする請求項２に記載の通信トラヒッ
ク分析方法。
【請求項４】前記統計的な特性を算出する過程は、前
記正規化した値を変数として確率分布を算出することを
さらに具備することを特徴とする請求項３に記載の通信
トラヒック分析方法。
【請求項５】前記統計的な特性を算出する過程は、確
率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率
が確率変数のもとに直線上に分布するように近似して、
確率分布を算出することをさらに具備することを特徴と
する請求項３または請求項４に記載の通信トラヒック分
析方法。
【請求項６】前記統計的な特性を算出する過程は、確
率変数を前記正規化した値として、対数変換された確率
が対数変換された確率変数のもとに直線上に分布するよ
うに近似して、確率分布を算出することをさらに具備す
ることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の通
信トラヒック分析方法。
【請求項７】前記確率分布は、前記正規化した値があ
る値よりも大きい場合の確率を示すことを特徴とする請
求項４から請求項６のいずれかに記載の通信トラヒック
分析方法。
【請求項８】前記統計的な特性を算出する過程は、前
記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘより
も大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂ
をパラメータとする場合、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａｘ＋ｂの式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似
することをさらに具備することを特徴とする請求項３ま
たは請求項４に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項９】前記統計的な特性を算出する過程は、前
記正規化した値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘより
も大きくなる確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂ
をパラメータとする場合、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａ（ｌｏｇ_１０ｘ）＋ｂの式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似
することをさらに具備することを特徴とする請求項３ま
たは請求項４に記載の通信トラヒック分析方法。
【請求項１０】通信網上の回線に伝送されている情報
量であるトラヒック量を分析する通信トラヒック分析装
置において、トラヒック量を測定するために通信網上の回線に接続さ
れている測定点でのトラヒック量を時系列的に取得する
取得手段と、前記取得されたトラヒック量を記憶する記憶手段と、複
数の前記記憶されているトラヒック量から、取得された
前後の時刻のトラヒック量よりも多いトラヒック量を抽
出する抽出手段と、前記抽出されたトラヒック量にもとづいて、前記接続さ
れている回線上のトラヒック量に関する統計的な特性を
算出する特性算出手段と、を具備することを特徴とする通信トラヒック分析装置。
【請求項１１】前記抽出手段は、前記記憶されている複数のトラヒック量にもとづいてト
ラヒック量の平均値を算出する平均算出手段と、トラヒック量が前記平均値を越えている期間のうち最大
のトラヒック量から前記平均値を減じた値を波高として
抽出する波高抽出手段と、を具備することを特徴とする請求項１０に記載の通信ト
ラヒック分析装置。
【請求項１２】前記抽出手段は、前記抽出された波高を記憶する波高記憶手段と、前記記憶されている複数の波高にもとづいて波高の平均
値を算出する波高平均算出手段と、をさらに具備し、前記特性算出手段は、前記記憶されているトラヒック量
から前記トラヒック量の平均値を減じて、減じられた値
を前記波高の平均値で除して正規化した値に前記取得さ
れたトラヒック量を換算する換算手段を具備することを
特徴とする請求項１１に記載の通信トラヒック分析装
置。
【請求項１３】前記特性算出手段は、前記正規化した
値を変数として確率分布を算出する確率算出手段をさら
に具備することを特徴とする請求項１２に記載の通信ト
ラヒック分析装置。
【請求項１４】前記特性算出手段は、確率変数を前記
正規化した値として、対数変換された確率が確率変数の
もとに直線上に分布するように近似して、確率分布を算
出する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴と
する請求項１２または請求項１３に記載の通信トラヒッ
ク分析装置。
【請求項１５】前記特性算出手段は、確率変数を前記
正規化した値として、対数変換された確率が対数変換さ
れた確率変数のもとに直線上に分布するように近似し
て、確率分布を算出する確率分布算出手段をさらに具備
することを特徴とする請求項１２または請求項１３に記
載の通信トラヒック分析装置。
【請求項１６】前記確率分布は、前記正規化した値が
ある値よりも大きい場合の確率を示すことを特徴とする
請求項１３から請求項１５のいずれかに記載の通信トラ
ヒック分析装置。
【請求項１７】前記特性算出手段は、前記正規化した
値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる
確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータ
とする場合、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａｘ＋ｂの式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似
する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とす
る請求項１２または請求項１３に記載の通信トラヒック
分析装置。
【請求項１８】前記特性算出手段は、前記正規化した
値を確率変数Ｘとして、Ｘがある値ｘよりも大きくなる
確率分布をＰ（Ｘ＞ｘ）とし、ａおよびｂをパラメータ
とする場合、ｌｏｇ_１０Ｐ（Ｘ＞ｘ）≒−ａ（ｌｏｇ_１０ｘ）＋ｂの式でａおよびｂを調整することにより確率分布を近似
する確率分布算出手段をさらに具備することを特徴とす
る請求項１２または請求項１３に記載の通信トラヒック
分析装置。