JP6927135B2 - トラヒック推定装置、トラヒック推定方法及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、トラヒック推定装置、トラヒック推定方法及びプログラムに関する。
従来のネットワーク回線の帯域設計では、同回線への入力トラヒック量の観測値から入力トラヒック量の予測値を算出し、当該予測値のトラヒック量が入力された場合においても、予め設定した帯域使用率を超過しない、又は所望の通信品質を達成する容量を算出することが一般的であった。後者の帯域設計手法としては、パケットの遅延時間を通信品質として必要帯域を算出する手法や、ＴＣＰフロー転送時間やスループットを通信品質として必要帯域を算出する手法などがある。後者の例として、非特許文献１では、閉待ち行列網を用いた目標スループットを満たす帯域設計手法を提案している。非特許文献２では、ＴＣＰが公平に帯域を共有するとの仮定の下、プロセッサシェアリングモデルによって目標ＴＣＰスループットを満たす帯域設計手法が提案されている。非特許文献３では、同じくプロセッサシェアリングモデルに従うという仮定の下、計測したフロー統計量を用いて、フロー転送時間の相対値を目標とした帯域設計手法が提案されている。
しかしながら、これらの手法は、入力トラヒックが平均的に回線帯域未満である領域を対象としており、入力トラヒックが長期間において回線帯域以上となる過負荷状態となっている過負荷回線へは適用できなかった。そのような状況においては、通信品質低下のために、入力トラヒックが本来のトラヒック需要から減少している可能性がある。このような場合、帯域を増強すると通信品質劣化が解消し、潜在化しているトラヒックが顕在化する可能性があるため、入力トラヒックの予測値に基づく帯域設計は不十分である可能性がある。従って、過負荷状態において適切な帯域設計を行うためには通信品質劣化が解消した場合の潜在トラヒック需要の推定が必要となる。
非特許文献４では、過負荷状態による通信品質劣化のために、ユーザのインターネット利用が中断することを想定し、通信品質であるフロー転送時間が閾値を超過した場合にフロー転送が中断されるというモデル化を用いて、帯域設計手法が提案されている。しかしながら同文献ではモデル化及びシミュレーションに留まっており、そのモデルの正当性は検証していない。
特許文献１では、このような過負荷状態において潜在トラヒックを推定する技術が提案されている。すなわち、特許文献１では、過負荷状態となっている回線のトラヒックデータから抽出されるユーザ数やセッション数などの特徴量の時系列と、過負荷状態となっていない回線のトラヒックデータから抽出される同特徴量の時系列とを比較し、後者に基づいて前者を補正することによって、過負荷状態のトラヒックを推定する手法が提案されている。
特許第５９２２８２５号公報
A. W. Berger, and Y. Kogan, Dimensioning bandwidth for elastic traffic in high-speed data," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 8, issue 5, pp. 643-654, Oct. 2000. T. Bonald, P. Olivier, J. Roberts, "Dimensioning high speed IP access networks," in Proc. ITC, 2003, Berlin, Germany. Aug. 2003.. Ryoichi Kawahara, Keisuke Ishibashi, Takuya Asaka, and Takeo Abe, "A Method of Bandwidth Dimensioning and Management Using Flow Statistics," IEICE Transactions on Communications, Vol.E88-B, No.2, pp.643-653, Feburary 2005. S. B. Fredj, T. Bonald, A. Proutiere, G. Regnie, and J. W.Roberts, "Statistical bandwidth sharing: a study of congestion at flow level," ACM SIGCOMM 2001.
しかしながら、特許文献１では、時系列データをそのまま比較しているため、インターネット環境において顕著となる、入力トラヒックの周期性のパターンに対するノイズ（例えば、１日周期のトラヒックの変動パターン（朝にトラヒックが少なく夜にトラヒックが増加するといったようなパターン）に対する各日の入力トラヒックのずれ（ゆらぎ））対応するのが困難である。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、トラヒック需要が回線帯域以上である過負荷回線の適切な帯域設計を支援とすることを目的とする。
そこで上記課題を解決するため、トラヒック推定装置は、トラヒック需要が回線帯域以上となる第１の通信回線において観測された第１のトラヒック量の時系列及び第１の通信品質の時系列と、トラヒック需要が回線帯域未満である第２の通信回線において観測された第２のトラヒック量の時系列及び第２の通信品質の時系列とを、状態空間モデルに入力して、前記状態空間モデルのパラメータ群の値を推定する推定部と、前記パラメータ群の値に基づいて、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要を算出する算出部とを有し、前記状態空間モデルは、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線に共通のトラヒックの周期性を示す第３の時系列と、前記第３の時系列に基づく前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要に対する前記第１の通信品質の時系列及び前記第２の通信品質の時系列の影響とに基づいて、前記第１のトラヒック量の時系列及び前記第２のトラヒック量の時系列が生成される状態空間モデルである。
トラヒック需要が回線帯域以上である過負荷回線の適切な帯域設計を支援とすることができる。
第１の実施の形態におけるトラヒック推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態におけるトラヒック推定装置１０の機能構成例を示す図である。 過負荷回線及び通常負荷回線を説明するための図である。
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態におけるトラヒック推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１のトラヒック推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
トラヒック推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってトラヒック推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
図２は、第１の実施の形態におけるトラヒック推定装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、トラヒック推定装置１０は、計測値取得部１１、モデルパラメータ推定部１２及び算出部１３を有する。これら各部は、トラヒック推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。トラヒック推定装置１０は、また、計測値ＤＢ１４を利用する。計測値ＤＢ１４は、例えば、補助記憶装置１０２、又はトラヒック推定装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
計測値ＤＢ１４には、過負荷回線及び通常負荷回線のそれぞれに関して予め計測（観測）された、トラヒック量の時系列データ（以下「観測トラヒック時系列」という。）及び通信品質の時系列データ（以下「通信品質時系列」という。）が記憶されている。
観測トラヒック時系列は、各回線を終端する機器インタフェースにおけるＭＩＢ（Management Information Base）値、ＮｅｔＦｌｏｗなどのフロー情報、又は各回線のパケットキャプチャなどの方法によって計測可能である。
通信品質時系列は、観測トラヒック時系列と同様の方法、さらには各回線の両端機器又は両端点を含む経路の機器で試験パケット等を送受信することにより計測可能である。例えば、スループット、遅延時間、パケット損失率等が通信品質として計測されてもよい。
図３は、過負荷回線及び通常負荷回線を説明するための図である。図３に示されるように、過負荷回線とは、長期間（例えば、数時間以上等）において、トラヒック需要が回線帯域以上である状態が頻繁に発生しているために通信品質が劣化し、通信品質劣化の影響で観測トラヒック時系列が減少している（潜在トラヒック需要が正である）回線をいう。なお、トラヒック需要とは、観測されたトラヒック量（観測トラヒック量）のみならず、潜在的なトラヒック量（潜在トラヒック需要）をも含むトラヒック量をいう。すなわち、本実施の形態において、トラヒック需要、観測トラヒック量、潜在トラヒック需要は、以下の関係を有する。
トラヒック需要＝観測トラヒック量＋潜在トラヒック需要
一方、通常負荷回線とは、トラヒック需要が回線帯域未満であるため、通信品質が劣化しておらず、観測トラヒックがトラヒック需要と一致する（潜在トラヒック需要が０である）回線をいう。
なお、例えば、それぞれ回線速度が異なるが、トラヒック需要が同じである２つの回線が、過負荷回線及び通常負荷回線として選択されてもよい。又は、それぞれの同じ回線速度だが収容ユーザ数が異なるためにトラヒック需要が異なり、トラヒック需要が帯域未満である通信回線が通常負荷回線とされ、トラヒック需要が帯域以上である通信回線が過負荷回線として選択されてもよい。
図２に戻る。計測値取得部１１は、計測値ＤＢ１４から所定の期間の過負荷回線におけるトラヒック時系列及び通信品質時系列と、通常負荷回線におけるトラヒック時系列及び通信品質時系列とを取得する。なお、所定の期間としては、トラヒック需要の変動周期よりも長い期間が好ましい。ここで、変動周期とは、１日ごとに同様の変動パターンが観測されるのであれば、１日となる。
モデルパラメータ推定部１２は、計測値取得部１１が取得した過負荷回線における観測トラヒック時系列及び通信品質時系列と、通常負荷回線における観測トラヒック時系列及び通信品質時系列とを、以下に一例が示されている状態空間モデルに入力（代入）してモデルパラメータ群の各値を推定する。モデルパラメータ群とは、数２における右辺の変数（Ｚｔ，Ｚｔ−１，αｏ，αｕ，Σ，β，Π）をいう。
Figure 0006927135
Figure 0006927135
 ここで、Ｔｔは、時刻ｔの過負荷回線の観測トラヒック量、通常負荷回線の観測トラヒック量の値を縦に並べた２次元ベクトルである。Ｌｔは、時刻ｔの過負荷回線の通信品質、通常負荷回線の通信品質を縦に並べた２次元ベクトルである。Ｎ（０，Σ）は、平均０、Ｚｔ及びＺｔ−１の共分散行列Σの２次元正規分布である。Ｎ（β，Π）は、平均β、時刻ｔの過負荷回線の観測トラヒック量と時刻ｔの通常負荷回線の観測トラヒック量との共分散行列Πの２次元正規分布である。数１及び数２において、Ｎ（０，Σ）、Ｎ（β，Π）が正規分布であることから、各パラメータに値を与えると、Ｔｔ及びＬｔを確率変数とする確率分布が得られる。当該確率分布に対して、Ｔｔ及びＬｔを指定すると、確率が得られる。モデルパラメータ推定部１２は、各モデルパラメータの値の推定方法の一例として、当該確率が最大となるような値を最尤値として推定してもよい。なお、モデルパラメータ群のうちγは、潜在トラヒック需要（の大きさ）に対する通信品質の影響の大きさ（以下、「影響度」という。）を示すパラメータである。したがって、モデルパラメータ推定部１２によって、当該影響度が推定される。
また、Ｚｔは、過負荷回線、通常負荷回線に共通するトラヒックトレンド時系列パターンである。トラヒックトレンド時系列パターンとは、トラヒックの周期性（例えば、朝の時間帯は少なく夜の時間帯は多いといったような周期性）を示すパターンをいう。また、行列Ｇの要素であるα０、αｕは、トラヒックトレンド時系列パターンＺｔを、それぞれ過負荷回線、通常負荷回線のトラヒック需要（すなわち、潜在トラヒック需要＋観測トラヒック量）の時系列に変換するためのスケールパラメータである。このスケールパラメータは、それぞれの回線の時間不変なトラヒック比を示すために導入され、例えば、それぞれの回線の収容ユーザ数に比例する値などとして推定される。本実施の形態では、トラヒックトレンド時系列パターンＺｔに対するノイズ（周期ごと（例えば、各日）のトラヒック量の変動）を含むＴｔではなく、当該ノイズが除去されトラヒックトレンド時系列パターンＺｔで影響度を考えることにより、当該ノイズに対する対応が可能とされている。
また、数２のＦを用いて数１を展開すると、（Ｚｔ−１−Ｚｔ）−（Ｚｔ−２−Ｚｔ−１）＝Ｖｔとなる。これは、トラヒックトレンド時系列パターンＺｔの２回階差をとった時系列が平均０の正規分布に従うことを意味する。２階をｋ階（ｋ≧１の整数）に拡張することは容易であるため、数１及び数２は、トラヒックトレンド時系列パターンＺｔのｋ回階差をとった時系列が平均０の正規分布に従うことを意味する。
また、各通信回線の通信品質時系列の影響度は、通信品質時系列を説明変数とし、観測トラヒック時系列とトラヒックトレンド時系列パターンＺｔとの差を目的変数とした回帰モデル（γＬｔ）によってモデル化される。すなわち、数１のＬｔが説明変数、γが回帰係数となる。
すなわち、上記の数１及び数２は、トラヒックトレンド時系列パターンＺｔから、過負荷回線及び通常負荷回線のそれぞれの通信品質時系列のトラヒック需要（過負荷回線及び通常負荷回線のそれぞれのトラヒック需要）に対する影響を受けて過負荷回線の観測トラヒック時系列及び通常負荷回線の観測トラヒック時系列が生成される状態空間モデルを示す。
なお、非特許文献４におけるモデルは、個々のユーザ通信が（確定的な）影響を受けるというモデルであり、本実施の形態では、それらを集約したリンクトラヒック量全体がパラメータγで表現される影響を受けるとしたモデルとなる。
また、非特許文献４のモデルは通信品質劣化の影響が確定的であるが、本実施の形態は、当該影響をパラメータで推定する手法であり、柔軟性が確保されている。
算出部１３は、モデルパラメータ推定部１２によって推定されたモデルパラメータの値のうち、Ｇ、Ｚｔ及びβに基づいて、時刻ｔにおける潜在トラヒック需要を算出する。具体的には、算出部１３は、「ＧＺｔ＋β−時刻ｔの過負荷回線の観測トラヒック量」を、時刻ｔにおける過負荷回線の潜在トラヒック需要として算出する。換言すれば、算出部１３は、ＧＺｔ＋βを、時刻ｔにおける過負荷回線のトラヒック需要として算出する。
上述したように、本実施の形態によれば、トラヒック需要が回線帯域以上である過負荷回線における潜在トラヒック需要を推定可能とすることができる。その結果、当該過負荷回線の適切な帯域設計を支援とすることができる。
また、従来技術では、通信品質劣化によるトラヒック需要への影響が考慮されておらず、その影響度合いを推定することが困難であるが、本実施の形態によれば、トラヒック需要に対する通信品質の影響の大きさ（影響度）も推定することができる。当該通信品質の影響を定量的に把握することで、通信品質改善の効果を見込むことが出来る。
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
第２の実施の形態では、状態空間モデルの一例が、数１から以下の数３に置き換えられる。
Figure 0006927135
 数１のモデルが、通信品質が線形的・加法的にトラヒック需要減少に影響すると仮定するモデルである一方、数３のモデルは、通信品質が指数関数・乗法的にトラヒック需要減少に影響すると仮定するモデルである。
第２の実施の形態において、算出部１３は、数３のＧＺｔ及びβを用いて、「ＧＺｔ＋β−時刻ｔの過負荷回線の観測トラヒック量」を、時刻ｔにおける過負荷回線の潜在トラヒック需要として算出する。換言すれば、算出部１３は、ＧＺｔ＋βを、時刻ｔにおける過負荷回線のトラヒック需要として算出する。
なお、上記各実施の形態において、過負荷回線は、第１の通信回線の一例である。通常負荷回線は、第２の通信回線の一例である。過負荷回線の観測トラヒック時系列は、第１のトラヒック量の時系列の一例である。過負荷回線の通信品質時系列は、第１の通信品質の時系列の一例である。通常負荷回線の観測トラヒック時系列は、第２のトラヒック量の時系列の一例である。通常負荷回線の通信品質時系列は、第２の通信品質の時系列の一例である。トラヒックトレンド時系列パターンＺｔは、第３の時系列の一例である。モデルパラメータ推定部１２は、推定部の一例である。
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０ トラヒック推定装置
１１ 計測値取得部
１２ モデルパラメータ推定部
１３ 算出部
１４ 計測値ＤＢ
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
Ｂ バス

Claims (6)

  1. トラヒック需要が回線帯域以上となる第１の通信回線において観測された第１のトラヒック量の時系列及び第１の通信品質の時系列と、トラヒック需要が回線帯域未満である第２の通信回線において観測された第２のトラヒック量の時系列及び第２の通信品質の時系列とを、状態空間モデルに入力して、前記状態空間モデルのパラメータ群の値を推定する推定部と、
    前記パラメータ群の値に基づいて、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要を算出する算出部とを有し、
    前記状態空間モデルは、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線に共通のトラヒックの周期性を示す第３の時系列と、前記第３の時系列に基づく前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要に対する前記第１の通信品質の時系列及び前記第２の通信品質の時系列の影響とに基づいて、前記第１のトラヒック量の時系列及び前記第２のトラヒック量の時系列が生成される状態空間モデルである、
    ことを特徴とするトラヒック推定装置。
  2. 前記パラメータ群は、前記影響の大きさを示すパラメータを含む、
    ことを特徴とする請求項１のトラヒック推定装置。
  3. 前記第３の時系列のｋ回階差（ｋ≧１の整数）をとった時系列は、平均０の正規分布に従う、
    ことを特徴とする請求項１又は２記載のトラヒック推定装置。
  4. 前記影響は、前記第１の通信品質の時系列及び前記第２の通信品質の時系列を説明変数とし、前記第１のトラヒック量の時系列及び前記第２のトラヒック量の時系列と前記第３の時系列との差を目的変数とした回帰モデルによってモデル化される、
    ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載のトラヒック推定装置。
  5. トラヒック需要が回線帯域以上となる第１の通信回線において観測された第１のトラヒック量の時系列及び第１の通信品質の時系列と、トラヒック需要が回線帯域未満である第２の通信回線において観測された第２のトラヒック量の時系列及び第２の通信品質の時系列とを、状態空間モデルに入力して、前記状態空間モデルのパラメータ群の値を推定する推定手順と、
    前記パラメータ群の値に基づいて、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要を算出する算出手順とをコンピュータが実行し、
    前記状態空間モデルは、前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線に共通のトラヒックの周期性を示す第３の時系列と、前記第３の時系列に基づく前記第１の通信回線及び前記第２の通信回線それぞれのトラヒック需要に対する前記第１の通信品質の時系列及び前記第２の通信品質の時系列の影響とに基づいて、前記第１のトラヒック量の時系列及び前記第２のトラヒック量の時系列が生成される状態空間モデルである、
    ことを特徴とするトラヒック推定方法。
  6. 請求項１乃至４いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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