JPH06276193A - 事象駆動インタフェースを構成し且つその出力を分析するシステム及び方法 - Google Patents
事象駆動インタフェースを構成し且つその出力を分析するシステム及び方法Info
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- JPH06276193A JPH06276193A JP6006578A JP657894A JPH06276193A JP H06276193 A JPH06276193 A JP H06276193A JP 6006578 A JP6006578 A JP 6006578A JP 657894 A JP657894 A JP 657894A JP H06276193 A JPH06276193 A JP H06276193A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 データ通信ネットワークを監視及び制御する
ために、事象駆動インタフェースを構成し且つその出力
を分析すること。 【構成】 制御ベクトル生成手段からネットワークへ結
合されたプログラム可能な性能ベクトル生成手段へ制御
ベクトルを送信することにより、ネットワークのプロト
コルや、必要な性能情報や、分析の型や、必要なネット
ワーク特性に基づいて、プログラム可能な性能ベクトル
生成手段に含まれる事象駆動インタフェースを構成す
る。エキスパート・システムへ出力される事象ベクトル
を分析して、監視情報及びネットワークへの制御信号を
供給する。本発明によれば、実時間的な負荷分配、負荷
平衡、問題判別、経路指定及び顧客サービスが可能とな
る。
ために、事象駆動インタフェースを構成し且つその出力
を分析すること。 【構成】 制御ベクトル生成手段からネットワークへ結
合されたプログラム可能な性能ベクトル生成手段へ制御
ベクトルを送信することにより、ネットワークのプロト
コルや、必要な性能情報や、分析の型や、必要なネット
ワーク特性に基づいて、プログラム可能な性能ベクトル
生成手段に含まれる事象駆動インタフェースを構成す
る。エキスパート・システムへ出力される事象ベクトル
を分析して、監視情報及びネットワークへの制御信号を
供給する。本発明によれば、実時間的な負荷分配、負荷
平衡、問題判別、経路指定及び顧客サービスが可能とな
る。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は高速通信設備用のデータ
の大きなボデイ(例えば、データの客体としてのデータ
通信ネットワーク、データベース、データ通信媒体、
等)から情報を抽出することに係り、更に詳細に説明す
れば、複雑なデータ通信ネットワークを特徴づける情報
を抽出することに係る。
の大きなボデイ(例えば、データの客体としてのデータ
通信ネットワーク、データベース、データ通信媒体、
等)から情報を抽出することに係り、更に詳細に説明す
れば、複雑なデータ通信ネットワークを特徴づける情報
を抽出することに係る。
【0002】
【従来の技術】FDDI(Fiber Distributed Data Int
erface)、B−ISDN(Broadband-Integrated Servi
ces Digital Network)及びSONET(Synchronous O
pticalNetwork)が出現するに及んで、ギガビットのコ
ンピュータ通信ネットワークが現実のものとなり、さら
にはテラビットのネットワークの時代も間近になりつつ
ある。これらの高速ネットワーク環境が要求する新規で
且つ強力なツールは、ネットワークの設計、管理、制御
機能及びサービスを援助するために、ネットワークから
の情報を必要とする。解決すべき非常に重要な1つの問
題は、1つ以上の高速通信チャネルからの生データをど
のようにして監視し、かかるデータをユーザや、サービ
スや、所定のアルゴリズム、等に有用な「情報」へどの
ようにして変換するか、という点にある。従来、この問
題は、ネットワークの「実時間」的な監視及び性能評価
(performance evaluation)の問題とみなされてきた。
ネットワークの監視とは、システムの動作に関する動的
な情報を抽出し、処理し、収集し且つ提示することを言
う。監視動作によって得られた情報は、ネットワーク資
源の状態を(例えば、或る種の表示装置を介して)実時
間的に評価するために、ネットワークの性能管理手段
(例えば、技術担当者)が使用するのが通例である。し
かし、現在の技術水準では、高度に熟練した技術担当者
の介在が不可欠である。
erface)、B−ISDN(Broadband-Integrated Servi
ces Digital Network)及びSONET(Synchronous O
pticalNetwork)が出現するに及んで、ギガビットのコ
ンピュータ通信ネットワークが現実のものとなり、さら
にはテラビットのネットワークの時代も間近になりつつ
ある。これらの高速ネットワーク環境が要求する新規で
且つ強力なツールは、ネットワークの設計、管理、制御
機能及びサービスを援助するために、ネットワークから
の情報を必要とする。解決すべき非常に重要な1つの問
題は、1つ以上の高速通信チャネルからの生データをど
のようにして監視し、かかるデータをユーザや、サービ
スや、所定のアルゴリズム、等に有用な「情報」へどの
ようにして変換するか、という点にある。従来、この問
題は、ネットワークの「実時間」的な監視及び性能評価
(performance evaluation)の問題とみなされてきた。
ネットワークの監視とは、システムの動作に関する動的
な情報を抽出し、処理し、収集し且つ提示することを言
う。監視動作によって得られた情報は、ネットワーク資
源の状態を(例えば、或る種の表示装置を介して)実時
間的に評価するために、ネットワークの性能管理手段
(例えば、技術担当者)が使用するのが通例である。し
かし、現在の技術水準では、高度に熟練した技術担当者
の介在が不可欠である。
【0003】データを収集するには、その使用に関する
情報を累積することが必要となる。普通、ネットワーク
のデータを収集するためには、次の2つのアプローチが
用いられる。 1.実際のデータの記録を追跡(トレース)すること。
「追跡」とは、ネットワーク上で伝送される全てのフレ
ームとか、バイトとか、環境情報とかを記録することを
言う。環境情報の2つの例を挙げると、その一方は時刻
スタンプであり、他方は制御ブロック情報である。一般
に、追跡を行えば、時間に依存するネットワーク行動
(behavior)の完全にして十分な見取り図を描くことが
できる。 2.統計情報のみを収集すること。統計情報とは、性能
評価用の数学モデルで使用可能なパラメトリック情報を
言う。全ての伝送情報及びこれに関連するタイミング情
報を記録するというデータの追跡とは異なり、統計情報
はデータを類別し且つ各分類ごとにカウンタを維持する
ことによって得られる。例えば、所定の時間インターバ
ル中の複数のフレームをフレーム長さに基づいて類別す
るとともに、特定長さを有するフレームの数をカウント
するようにしても良い。統計的アプローチは柔軟性を欠
いているために、普通は、特定の用途(最悪の状況では
ユーザの表示装置)へ関連付けられる。統計的アプロー
チは周知の欠点を持っていて、屡々、必要とする関連情
報(例えば、環境情報、タイミング基準、活動依存性)
の一部又は全部を失わせる。統計的アプローチは問題の
存在を警告することはできるが、その診断のためには追
跡が必要となることが殆どである。
情報を累積することが必要となる。普通、ネットワーク
のデータを収集するためには、次の2つのアプローチが
用いられる。 1.実際のデータの記録を追跡(トレース)すること。
「追跡」とは、ネットワーク上で伝送される全てのフレ
ームとか、バイトとか、環境情報とかを記録することを
言う。環境情報の2つの例を挙げると、その一方は時刻
スタンプであり、他方は制御ブロック情報である。一般
に、追跡を行えば、時間に依存するネットワーク行動
(behavior)の完全にして十分な見取り図を描くことが
できる。 2.統計情報のみを収集すること。統計情報とは、性能
評価用の数学モデルで使用可能なパラメトリック情報を
言う。全ての伝送情報及びこれに関連するタイミング情
報を記録するというデータの追跡とは異なり、統計情報
はデータを類別し且つ各分類ごとにカウンタを維持する
ことによって得られる。例えば、所定の時間インターバ
ル中の複数のフレームをフレーム長さに基づいて類別す
るとともに、特定長さを有するフレームの数をカウント
するようにしても良い。統計的アプローチは柔軟性を欠
いているために、普通は、特定の用途(最悪の状況では
ユーザの表示装置)へ関連付けられる。統計的アプロー
チは周知の欠点を持っていて、屡々、必要とする関連情
報(例えば、環境情報、タイミング基準、活動依存性)
の一部又は全部を失わせる。統計的アプローチは問題の
存在を警告することはできるが、その診断のためには追
跡が必要となることが殆どである。
【0004】従来、必要な全てのデータを捕捉するのに
利用可能であったツールは、追跡だけであった。その理
由は、ネットワーク活動の相関(correlation)並びに
幾つかのネットワーク機能及びサービスの「時間依存
性」にあることが多い。ネットワーク・データを収集す
るための追跡アプローチは、慣例的に、以下の2つの方
法によって行われていた。 1.ネットワーク活動を表す追跡データを、メモリを通
してデイスク記憶装置へ直接的に書き込むようにするこ
と(但し、現在のハードウエア技術を利用すると、媒体
のレートで追跡データを捕捉可能であると仮定する)。 2.メモリ中の追跡データを事前に処理して、利用可能
な全てのネットワーク活動のサブセットだけを表す追跡
データをデイスク記憶装置へ書き込むようにすること。
利用可能であったツールは、追跡だけであった。その理
由は、ネットワーク活動の相関(correlation)並びに
幾つかのネットワーク機能及びサービスの「時間依存
性」にあることが多い。ネットワーク・データを収集す
るための追跡アプローチは、慣例的に、以下の2つの方
法によって行われていた。 1.ネットワーク活動を表す追跡データを、メモリを通
してデイスク記憶装置へ直接的に書き込むようにするこ
と(但し、現在のハードウエア技術を利用すると、媒体
のレートで追跡データを捕捉可能であると仮定する)。 2.メモリ中の追跡データを事前に処理して、利用可能
な全てのネットワーク活動のサブセットだけを表す追跡
データをデイスク記憶装置へ書き込むようにすること。
【0005】これらの方法がネットワーク活動を捕捉す
るという所以は、捕捉されたネットワーク活動を表す追
跡データを事後的に分析すれば、例えば性能評価を表す
情報を得ることができるからである。かかる慣例的な方
法に伴う制限を明らかにするため、以下の例を掲げる。
一般に言われているのは、既存ネットワークのデータ転
送レート(スループット)と、以下の現技術水準上の制
限とを基礎として、性能分析や、性能監視や、性能問題
判別の諸技法がもたらされる、ということである。 1.必要なデイスク記憶装置の容量。16Mbpsのト
ークン・リングは毎秒2Mバイトのデータを生成するこ
とが可能であり、従って600Mバイトのデイスクを3
00秒(5分)で充満させることができる。一方、10
0MビットのFDDIリング(二重FDDIリングの半
分)は毎秒12.5Mバイトのデータを生成して、60
0Mバイトのデイスクを48秒で充満させることができ
る。 2.デイスク記憶装置の読み取り/書き込みアクセス時
間に関する制限。代表的な読み取り/書き込みアクセス
時間がミリ秒の範囲であるのに対し、16Mbpsのト
ークン・リング用のデータはマイクロ秒の範囲で到着
し、FDDI用のデータが到着する時間はナノ秒の範囲
に接近している。 3.命令の処理時間に関する制限。16Mbpsのトー
クン・リングからは、50マイクロ秒毎に100バイト
のパケットが到着可能であるのに対し、10MIPSの
プロセッサはパケットの到着相互間で、すなわち各パケ
ットを処理するために、僅かに500個の命令を利用可
能であるに過ぎない。一方、FDDIリングからは8マ
イクロ秒毎に100バイトのパケットが到着可能である
のに対し、10MIPSのプロセッサはパケットの到着
相互間で、すなわち各パケットを処理するために、僅か
に80個の命令を利用可能であるに過ぎない。
るという所以は、捕捉されたネットワーク活動を表す追
跡データを事後的に分析すれば、例えば性能評価を表す
情報を得ることができるからである。かかる慣例的な方
法に伴う制限を明らかにするため、以下の例を掲げる。
一般に言われているのは、既存ネットワークのデータ転
送レート(スループット)と、以下の現技術水準上の制
限とを基礎として、性能分析や、性能監視や、性能問題
判別の諸技法がもたらされる、ということである。 1.必要なデイスク記憶装置の容量。16Mbpsのト
ークン・リングは毎秒2Mバイトのデータを生成するこ
とが可能であり、従って600Mバイトのデイスクを3
00秒(5分)で充満させることができる。一方、10
0MビットのFDDIリング(二重FDDIリングの半
分)は毎秒12.5Mバイトのデータを生成して、60
0Mバイトのデイスクを48秒で充満させることができ
る。 2.デイスク記憶装置の読み取り/書き込みアクセス時
間に関する制限。代表的な読み取り/書き込みアクセス
時間がミリ秒の範囲であるのに対し、16Mbpsのト
ークン・リング用のデータはマイクロ秒の範囲で到着
し、FDDI用のデータが到着する時間はナノ秒の範囲
に接近している。 3.命令の処理時間に関する制限。16Mbpsのトー
クン・リングからは、50マイクロ秒毎に100バイト
のパケットが到着可能であるのに対し、10MIPSの
プロセッサはパケットの到着相互間で、すなわち各パケ
ットを処理するために、僅かに500個の命令を利用可
能であるに過ぎない。一方、FDDIリングからは8マ
イクロ秒毎に100バイトのパケットが到着可能である
のに対し、10MIPSのプロセッサはパケットの到着
相互間で、すなわち各パケットを処理するために、僅か
に80個の命令を利用可能であるに過ぎない。
【0006】データ通信ネットワークから抽出された情
報は、種々の方法で使用することができる。以下、その
幾つかの例を説明する。 1.性能問題の判別及び分析: 実際のフレーム及びそ
れらの時間関係を収集する。このことは、統計情報では
十分でないことを意味する(統計情報は、当面している
問題の他の一般的徴候を表すに過ぎないことが多い)。 2.性能の監視動作: 統計情報を収集するとともに、
「適当な」インターバルを報告する。 3.ベンチマーキング: 実際のデータを収集するが、
このデータの重要な部分のみを集めるためにフィルタを
使用することがある。 4.性能チューニング及び最適化: 実際のデータを収
集するが、時間依存性を維持しつつ、このデータの重要
な部分のみを集めるためにフィルタを使用することがあ
る(ネットワークの複雑性が増大するにつれて、現在の
技術ではチューニングが困難となる場合があることに注
意すべきである。)。 5.作業負荷の分析及び報告: 特定の要件に応じて、
実際のデータ又は統計データを収集する。 6.ネットワーク・サイジング: 特定の要件に応じ
て、実際のデータ又は統計データを収集する。
報は、種々の方法で使用することができる。以下、その
幾つかの例を説明する。 1.性能問題の判別及び分析: 実際のフレーム及びそ
れらの時間関係を収集する。このことは、統計情報では
十分でないことを意味する(統計情報は、当面している
問題の他の一般的徴候を表すに過ぎないことが多い)。 2.性能の監視動作: 統計情報を収集するとともに、
「適当な」インターバルを報告する。 3.ベンチマーキング: 実際のデータを収集するが、
このデータの重要な部分のみを集めるためにフィルタを
使用することがある。 4.性能チューニング及び最適化: 実際のデータを収
集するが、時間依存性を維持しつつ、このデータの重要
な部分のみを集めるためにフィルタを使用することがあ
る(ネットワークの複雑性が増大するにつれて、現在の
技術ではチューニングが困難となる場合があることに注
意すべきである。)。 5.作業負荷の分析及び報告: 特定の要件に応じて、
実際のデータ又は統計データを収集する。 6.ネットワーク・サイジング: 特定の要件に応じ
て、実際のデータ又は統計データを収集する。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】例えば、FDDI、F
DDI−1、SONETのように、ネットワークの速度
が増大するにつれて、通常のデータ収集アプローチを利
用することは次第に困難となってきた。これに対し、本
発明は、ネットワークの情報を捕捉する手段としての、
追跡動作の必要性を排除するように設計されている。
DDI−1、SONETのように、ネットワークの速度
が増大するにつれて、通常のデータ収集アプローチを利
用することは次第に困難となってきた。これに対し、本
発明は、ネットワークの情報を捕捉する手段としての、
追跡動作の必要性を排除するように設計されている。
【0008】CSMA/CD(Carrier Sense Multiple
Access with Collision Detection)、トークン・リン
グ及びFDDIのような高速媒体に加えて、複数アーキ
テクチャの再帰性エンベローピングが出現するに及ん
で、相当な複雑さが導入されただけでなく、ネットワー
キング自体の性質も変わってしまった。基本的には、こ
の世界が漸進的に向かいつつあるのは、任意の環境にお
いて任意の時間に任意の媒体及び任意のプロトコルを使
用するという、カプセル化指向の多対多(encapsulatio
n oriented, any-to-any)ネットワークである。以下、
この環境をKNA(Kluge Network Architecture)環境
と呼ぶ。古い(屡々独占的な)モノリシック・ネットワ
ークとは異なり、異種の、複数プロトコル及び複数ベン
ダの(KNA)ネットワークは、ネットワーク問題の監
視、制御及び診断に必要な全ての管理機能とバンドルさ
れていない。一般には、KNAの機能性が重要視されて
いる。かくして、これらの環境は、殆ど日常的に変更・
改良されるような複数の製品及びプロトコルを使用して
いるという理由で、全体的な情報収集アーキテクチャを
欠いている。かかる環境を管理するに必要な情報は重要
ではあるが、定常的に変化している。KNA環境では、
ハードウエア及びプロトコルの変更とは独立した、十分
な柔軟性を持つ物理層「tap」だけが意味をなす。
Access with Collision Detection)、トークン・リン
グ及びFDDIのような高速媒体に加えて、複数アーキ
テクチャの再帰性エンベローピングが出現するに及ん
で、相当な複雑さが導入されただけでなく、ネットワー
キング自体の性質も変わってしまった。基本的には、こ
の世界が漸進的に向かいつつあるのは、任意の環境にお
いて任意の時間に任意の媒体及び任意のプロトコルを使
用するという、カプセル化指向の多対多(encapsulatio
n oriented, any-to-any)ネットワークである。以下、
この環境をKNA(Kluge Network Architecture)環境
と呼ぶ。古い(屡々独占的な)モノリシック・ネットワ
ークとは異なり、異種の、複数プロトコル及び複数ベン
ダの(KNA)ネットワークは、ネットワーク問題の監
視、制御及び診断に必要な全ての管理機能とバンドルさ
れていない。一般には、KNAの機能性が重要視されて
いる。かくして、これらの環境は、殆ど日常的に変更・
改良されるような複数の製品及びプロトコルを使用して
いるという理由で、全体的な情報収集アーキテクチャを
欠いている。かかる環境を管理するに必要な情報は重要
ではあるが、定常的に変化している。KNA環境では、
ハードウエア及びプロトコルの変更とは独立した、十分
な柔軟性を持つ物理層「tap」だけが意味をなす。
【0009】従って、本発明の目的は、データの大きな
ボデイから情報を抽出するための改良された技法を提供
することにある。本発明の他の目的は、高速データ通信
ネットワークを特徴づける情報を抽出することにある。
本発明の他の目的は、多種類の高速データ通信ネットワ
ークから情報を抽出するためのアーキテクチャ及び方法
を提供することにある。本発明の他の目的は、複雑なデ
ータ通信ネットワークに関する物理情報を抽出するため
の方法及びアーキテクチャを提供することにある。本発
明の他の目的は、複雑なデータ通信ネットワークの論理
活動に関する情報を抽出するための方法及びアーキテク
チャを提供することにある。本発明の他の目的は、複雑
なデータ通信ネットワークの論理的又は物理的な行動へ
実時間的なフィードバック制御を適用するためのアーキ
テクチャ及び方法を提供することにある。
ボデイから情報を抽出するための改良された技法を提供
することにある。本発明の他の目的は、高速データ通信
ネットワークを特徴づける情報を抽出することにある。
本発明の他の目的は、多種類の高速データ通信ネットワ
ークから情報を抽出するためのアーキテクチャ及び方法
を提供することにある。本発明の他の目的は、複雑なデ
ータ通信ネットワークに関する物理情報を抽出するため
の方法及びアーキテクチャを提供することにある。本発
明の他の目的は、複雑なデータ通信ネットワークの論理
活動に関する情報を抽出するための方法及びアーキテク
チャを提供することにある。本発明の他の目的は、複雑
なデータ通信ネットワークの論理的又は物理的な行動へ
実時間的なフィードバック制御を適用するためのアーキ
テクチャ及び方法を提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明のデータ処理アー
キテクチャは、諸信号を監視及び制御システムへフィー
ドバックされるビット・ストリームへ変換して、種々の
通信プロトコルに対するプロトコル活動を評価及び修正
することを可能にする。かかるプロトコルには、トーク
ン・リング・プロトコル、イーサネット・プロトコル、
FDDIプロトコル、SNA(System Network Archite
cture)プロトコル、TCP/IP(Transmission Cont
rol Protocol/Internet Protocol)及びSONETプロ
トコルが含まれる。
キテクチャは、諸信号を監視及び制御システムへフィー
ドバックされるビット・ストリームへ変換して、種々の
通信プロトコルに対するプロトコル活動を評価及び修正
することを可能にする。かかるプロトコルには、トーク
ン・リング・プロトコル、イーサネット・プロトコル、
FDDIプロトコル、SNA(System Network Archite
cture)プロトコル、TCP/IP(Transmission Cont
rol Protocol/Internet Protocol)及びSONETプロ
トコルが含まれる。
【0011】この1つの例は、トークン・リング性能ア
ーキテクチャ用のものである。この場合、本発明はエキ
スパート・システムによって駆動される実現形態を含ん
でいて、この実現形態が生成した制御ベクトルC(i)
を、事象駆動インタフェース(EDI)を含むプログラ
ム可能な性能ベクトル生成(PPVG)手段へ伝送する
ようにしている。この制御ベクトルC(i)は、事象駆
動インタフェース(EDI)に対し、データ通信ネット
ワーク上で走行中のプロトコルの型に基づいてその論理
トリーを編成するように指示する。簡述すれば、制御ベ
クトルC(i)は、当該プロトコル及び性能を特徴づけ
る処のデータ通信ネットワーク上の2進ビット・シーケ
ンスをデイジタル的にフィルタするように事象駆動イン
タフェース(EDI)の論理トリーを構成(configur
e)することにより、問題の判別に係る情報を推論する
ことを可能にするのである。エキスパート・システムが
フォーマットを準備する事象ベクトルE(i)は、プロ
グラム可能な性能ベクトル生成(PPVG)手段中の事
象駆動インタフェース(EDI)から受け取られる。こ
の事象ベクトルE(i)は、データ通信ネットワーク上
の現在の条件を特徴づける情報を提供するものである。
次いで、エキスパート・システムは、この事象ベクトル
E(i)中の情報を分析するとともに、制御機能を活性
化してデータ通信ネットワークへ制御信号を発行させる
ことにより、負荷の分配を変更したり、負荷を平衡させ
たり、問題を判別したり、経路指定(ルーテイング)を
変更したり、或いは他の顧客サービスを提供することを
可能ならしめる。
ーキテクチャ用のものである。この場合、本発明はエキ
スパート・システムによって駆動される実現形態を含ん
でいて、この実現形態が生成した制御ベクトルC(i)
を、事象駆動インタフェース(EDI)を含むプログラ
ム可能な性能ベクトル生成(PPVG)手段へ伝送する
ようにしている。この制御ベクトルC(i)は、事象駆
動インタフェース(EDI)に対し、データ通信ネット
ワーク上で走行中のプロトコルの型に基づいてその論理
トリーを編成するように指示する。簡述すれば、制御ベ
クトルC(i)は、当該プロトコル及び性能を特徴づけ
る処のデータ通信ネットワーク上の2進ビット・シーケ
ンスをデイジタル的にフィルタするように事象駆動イン
タフェース(EDI)の論理トリーを構成(configur
e)することにより、問題の判別に係る情報を推論する
ことを可能にするのである。エキスパート・システムが
フォーマットを準備する事象ベクトルE(i)は、プロ
グラム可能な性能ベクトル生成(PPVG)手段中の事
象駆動インタフェース(EDI)から受け取られる。こ
の事象ベクトルE(i)は、データ通信ネットワーク上
の現在の条件を特徴づける情報を提供するものである。
次いで、エキスパート・システムは、この事象ベクトル
E(i)中の情報を分析するとともに、制御機能を活性
化してデータ通信ネットワークへ制御信号を発行させる
ことにより、負荷の分配を変更したり、負荷を平衡させ
たり、問題を判別したり、経路指定(ルーテイング)を
変更したり、或いは他の顧客サービスを提供することを
可能ならしめる。
【0012】以下、エキスパート・システムによって行
うことができる諸活動を列挙する。 1.問題の判別及び分析を行って、データ通信ネットワ
ーク上の一時的な障害及び性能低下を識別及び分析する
こと。 2.性能監視動作を行って、データ通信ネットワークの
構成要素の性能ファクタが、予め定義されたスレッショ
ルドを超過するような状況を識別すること。 3.データ通信ネットワーク上で走行中のアプリケーシ
ョンの機能、信頼性及び性能目標に基づいて、当該アプ
リケーションのベンチマーク・テストを行うこと。 4.データ通信ネットワーク又はその構成要素の効率を
改良するように、当該ネットワークの性能チューニング
及び最適化を行うこと。 5.作業負荷を分析し報告を作成して、アプリケーショ
ン及びプロトコルの双方に関係する作業負荷や、データ
通信ネットワーク上のトラヒックのうち有用な情報及び
プロトコルに関係する分量や、データ通信ネットワーク
中で最もノイズが大きいノードの位置や、データ通信ネ
ットワークの着信及び発信トラヒック・フローの量をそ
れぞれ識別すること。 6.特定の顧客のアプリケーションに対する実現可能な
解決方法を保証するように、予測されたトラヒック・パ
ターンに基づいてデータ通信ネットワークのサイジング
を行うこと。 7.負荷の平衡化や、負荷の分配や、データ通信ネット
ワークの制御に必要な入力情報を提供すること。
うことができる諸活動を列挙する。 1.問題の判別及び分析を行って、データ通信ネットワ
ーク上の一時的な障害及び性能低下を識別及び分析する
こと。 2.性能監視動作を行って、データ通信ネットワークの
構成要素の性能ファクタが、予め定義されたスレッショ
ルドを超過するような状況を識別すること。 3.データ通信ネットワーク上で走行中のアプリケーシ
ョンの機能、信頼性及び性能目標に基づいて、当該アプ
リケーションのベンチマーク・テストを行うこと。 4.データ通信ネットワーク又はその構成要素の効率を
改良するように、当該ネットワークの性能チューニング
及び最適化を行うこと。 5.作業負荷を分析し報告を作成して、アプリケーショ
ン及びプロトコルの双方に関係する作業負荷や、データ
通信ネットワーク上のトラヒックのうち有用な情報及び
プロトコルに関係する分量や、データ通信ネットワーク
中で最もノイズが大きいノードの位置や、データ通信ネ
ットワークの着信及び発信トラヒック・フローの量をそ
れぞれ識別すること。 6.特定の顧客のアプリケーションに対する実現可能な
解決方法を保証するように、予測されたトラヒック・パ
ターンに基づいてデータ通信ネットワークのサイジング
を行うこと。 7.負荷の平衡化や、負荷の分配や、データ通信ネット
ワークの制御に必要な入力情報を提供すること。
【0013】本発明によれば、エキスパート・システム
の動作原理とプログラム可能な性能ベクトル生成(PP
VG)手段との組み合わせを、追加の通信プロトコル
(例えば、イーサネット・プロトコル、FDDIプロト
コル、SNAプロトコル、TCP/IP及びSONET
プロトコルにも適用することが可能である。
の動作原理とプログラム可能な性能ベクトル生成(PP
VG)手段との組み合わせを、追加の通信プロトコル
(例えば、イーサネット・プロトコル、FDDIプロト
コル、SNAプロトコル、TCP/IP及びSONET
プロトコルにも適用することが可能である。
【0014】本発明は、以下で説明するように、情報収
集アーキテクチャ(ICA:Information Collection A
rchitecture)に適用することも可能である。
集アーキテクチャ(ICA:Information Collection A
rchitecture)に適用することも可能である。
【0015】本発明の情報収集アーキテクチャは、全て
のデータ通信ネットワーク環境、特に高速又は複雑なネ
ットワーク環境を特徴づける情報を抽出する。
のデータ通信ネットワーク環境、特に高速又は複雑なネ
ットワーク環境を特徴づける情報を抽出する。
【0016】本発明の情報収集アーキテクチャは、物理
的及び論理的なネットワーク活動の双方に対し、物理層
に基づく一意的なウインドウを与えることができる。本
発明を適用すると、任意のデータ通信ネットワークの機
能、サービス及び管理を格段に改善することができる。
本発明は、通信プロトコル及び物理媒体とは独立してい
る。
的及び論理的なネットワーク活動の双方に対し、物理層
に基づく一意的なウインドウを与えることができる。本
発明を適用すると、任意のデータ通信ネットワークの機
能、サービス及び管理を格段に改善することができる。
本発明は、通信プロトコル及び物理媒体とは独立してい
る。
【0017】本発明の情報収集アーキテクチャは、既存
のデータ通信ネットワークを介して伝送される高速メッ
セージを監視するように、かかるネットワークへ物理的
に接続される。本発明の情報収集アーキテクチャに含ま
れるフィードバック接続は、データ通信ネットワークへ
制御信号をフィードバックすることにより、当該ネット
ワーク上の監視データ・メッセージに応答して当該ネッ
トワークの行動を修正するために使用することができ
る。
のデータ通信ネットワークを介して伝送される高速メッ
セージを監視するように、かかるネットワークへ物理的
に接続される。本発明の情報収集アーキテクチャに含ま
れるフィードバック接続は、データ通信ネットワークへ
制御信号をフィードバックすることにより、当該ネット
ワーク上の監視データ・メッセージに応答して当該ネッ
トワークの行動を修正するために使用することができ
る。
【0018】本発明の情報収集アーキテクチャは当該ネ
ットワーク上で出現する事象(イベント)を実時間的に
識別するという機能を遂行するとともに、当該ネットワ
ークに対する相関された事象行動の要約(サマリ)を準
備する。本発明の情報収集アーキテクチャは相関データ
を提供し、圧縮解除又は再構成プロセスは行わない。こ
のように、本発明は、従来のデータ圧縮及びサンプリン
グ技法とは異なるのである。
ットワーク上で出現する事象(イベント)を実時間的に
識別するという機能を遂行するとともに、当該ネットワ
ークに対する相関された事象行動の要約(サマリ)を準
備する。本発明の情報収集アーキテクチャは相関データ
を提供し、圧縮解除又は再構成プロセスは行わない。こ
のように、本発明は、従来のデータ圧縮及びサンプリン
グ技法とは異なるのである。
【0019】本発明の情報収集アーキテクチャは、選択
されたビット・パターンの出現頻度のみを試験する。こ
のことは、性能測定基準を決定するために全てのネット
ワーク・データの試験を要するという従来の追跡技法と
は対照的である。
されたビット・パターンの出現頻度のみを試験する。こ
のことは、性能測定基準を決定するために全てのネット
ワーク・データの試験を要するという従来の追跡技法と
は対照的である。
【0020】本発明の情報収集アーキテクチャは、如何
なる情報も観察不能とはならないように、全てのトラヒ
ックを監視することができる。これとは対照的に、従来
のフィルタリング技法では、ネットワーク・トラヒック
の一部だけが分析のためにネットワーク監視手段へ到達
することができる。
なる情報も観察不能とはならないように、全てのトラヒ
ックを監視することができる。これとは対照的に、従来
のフィルタリング技法では、ネットワーク・トラヒック
の一部だけが分析のためにネットワーク監視手段へ到達
することができる。
【0021】本発明の情報収集アーキテクチャは、ハイ
ブリッドなデータ削減ベクトル及びそれらの関連サービ
スの編成された集合を含んでいる。これらのサービスに
含まれるものを摘示すると、性能監視、性能チューニン
グ及び最適化、ベンチマーキング、問題判別、作業負荷
の分析及び報告、ネットワーク・サイジング、負荷平
衡、負荷分配、ネットワーク制御、ネットワーク会計及
びネットワーク管理機能がある。これらのサービスは、
多種類のデータ通信ネットワークについて提供される。
ブリッドなデータ削減ベクトル及びそれらの関連サービ
スの編成された集合を含んでいる。これらのサービスに
含まれるものを摘示すると、性能監視、性能チューニン
グ及び最適化、ベンチマーキング、問題判別、作業負荷
の分析及び報告、ネットワーク・サイジング、負荷平
衡、負荷分配、ネットワーク制御、ネットワーク会計及
びネットワーク管理機能がある。これらのサービスは、
多種類のデータ通信ネットワークについて提供される。
【0022】
【実施例】図1は、本発明の情報収集アーキテクチャ
(ICA)に関連する制御及びデータ・フロー構成を示
す機能ブロック図である。3つの送信側ノードA1ない
しA3は、第1のルータ115を介して、4種類のネッ
トワーク、すなわちトークン・リングLAN 124、
FDDIネットワーク126、ATM(AsynchronousTr
ansfer Mode)ネットワーク128及びイーサネット・
ネットワーク130の各々へ接続される。これらの4つ
のネットワーク124ないし130の各々は第2のルー
タ140へそれぞれ接続され、一方、この第2のルータ
は140は3つの宛先側ノードB1ないしB3へそれぞ
れ接続される。第1のルータ115は、送信側ノードA
1ないしA3の1つと宛先側ノードB1ないしB3の1
つとの間の論理的又は物理的接続を確立するために、そ
の経路指定テーブルを使用する。図1に示す経路指定テ
ーブルの内容によれば、送信側ノードA1は、FDDI
ネットワーク126である経路P2を介して、宛先側ノ
ードB1へ接続されるようになっている。また、この経
路指定テーブルは、トークン・リングLAN 124で
ある経路P1を介して、送信側ノードA2と宛先側ノー
ドB2との間の相互接続を与えるばかりでなく、イーサ
ネット・ネットワーク130である経路P4を介して、
送信側ノードA3と宛先側ノードB3との間の接続をも
確立するようになっている。トークン・リングLAN
124は管理ノード122Aによって制御されるノード
N1ないしN6を含み、FDDIネットワーク126は
管理ノード122Bによって制御されるノードN7ない
しN12を含み、ATMネットワーク128は管理ノー
ド122Cによって制御されるノードN13を含み、イ
ーサネット・ネットワーク130は管理ノード122D
によって制御されるノードN14ないしN17を含んで
いる。
(ICA)に関連する制御及びデータ・フロー構成を示
す機能ブロック図である。3つの送信側ノードA1ない
しA3は、第1のルータ115を介して、4種類のネッ
トワーク、すなわちトークン・リングLAN 124、
FDDIネットワーク126、ATM(AsynchronousTr
ansfer Mode)ネットワーク128及びイーサネット・
ネットワーク130の各々へ接続される。これらの4つ
のネットワーク124ないし130の各々は第2のルー
タ140へそれぞれ接続され、一方、この第2のルータ
は140は3つの宛先側ノードB1ないしB3へそれぞ
れ接続される。第1のルータ115は、送信側ノードA
1ないしA3の1つと宛先側ノードB1ないしB3の1
つとの間の論理的又は物理的接続を確立するために、そ
の経路指定テーブルを使用する。図1に示す経路指定テ
ーブルの内容によれば、送信側ノードA1は、FDDI
ネットワーク126である経路P2を介して、宛先側ノ
ードB1へ接続されるようになっている。また、この経
路指定テーブルは、トークン・リングLAN 124で
ある経路P1を介して、送信側ノードA2と宛先側ノー
ドB2との間の相互接続を与えるばかりでなく、イーサ
ネット・ネットワーク130である経路P4を介して、
送信側ノードA3と宛先側ノードB3との間の接続をも
確立するようになっている。トークン・リングLAN
124は管理ノード122Aによって制御されるノード
N1ないしN6を含み、FDDIネットワーク126は
管理ノード122Bによって制御されるノードN7ない
しN12を含み、ATMネットワーク128は管理ノー
ド122Cによって制御されるノードN13を含み、イ
ーサネット・ネットワーク130は管理ノード122D
によって制御されるノードN14ないしN17を含んで
いる。
【0023】時として、ボトルネック又は他の通信事象
がトークン・リングLAN 124のような特定のネッ
トワーク上で出現して、送信側ノードA2から宛先側ノ
ードB2へ情報を伝送するための最適経路ではないネッ
トワークを選択させることがある。本発明の情報収集ア
ーキテクチャは、図3ないし図7に関連して以下で詳述
する、トークン・リングLAN 124へ接続された事
象駆動インタフェース(EDI)120Aを含んでい
る。事象駆動インタフェース120Aは、トークン・リ
ングLAN 124の特性のカストマイズされた監視を
行うように、線142を介して受信された適当な制御ベ
クトルC(i)によって構成されている。事象駆動イン
タフェース120Aが線144に出力する事象ベクトル
E(i)は、最終的には第1のルータ115を制御する
ために使用される。この事象ベクトルE(i)に応答し
て、第1のルータ115はその経路指定テーブルを更新
するが、これは送信側ノードA2を異なるネットワーク
を介して宛先ノードB2へ接続することにより、トーク
ン・リングLAN 124によって現に与えられている
ものよりも一層適当な通信を与えるためである。
がトークン・リングLAN 124のような特定のネッ
トワーク上で出現して、送信側ノードA2から宛先側ノ
ードB2へ情報を伝送するための最適経路ではないネッ
トワークを選択させることがある。本発明の情報収集ア
ーキテクチャは、図3ないし図7に関連して以下で詳述
する、トークン・リングLAN 124へ接続された事
象駆動インタフェース(EDI)120Aを含んでい
る。事象駆動インタフェース120Aは、トークン・リ
ングLAN 124の特性のカストマイズされた監視を
行うように、線142を介して受信された適当な制御ベ
クトルC(i)によって構成されている。事象駆動イン
タフェース120Aが線144に出力する事象ベクトル
E(i)は、最終的には第1のルータ115を制御する
ために使用される。この事象ベクトルE(i)に応答し
て、第1のルータ115はその経路指定テーブルを更新
するが、これは送信側ノードA2を異なるネットワーク
を介して宛先ノードB2へ接続することにより、トーク
ン・リングLAN 124によって現に与えられている
ものよりも一層適当な通信を与えるためである。
【0024】代替的な制御モードでは、トークン・リン
グLAN 124へ接続されている管理ノード122A
が、事象駆動インタフェース120Aから線144を介
して与えられる事象ベクトルE(i)に応答する線14
6上の制御情報を受信し、トークン・リングLAN 1
24上の1つ以上のノードによって生ぜられるトラヒッ
クを修正して、トークン・リングLAN 124上のボ
トルネック条件を緩和することにより、送信側ノードA
2が宛先側ノードB2と一層効率的に通信を行うことを
可能にする。このように、トークン・リングLAN 1
24は事象駆動インタフェース120Aによって監視さ
れ、FDDIネットワーク126は事象駆動インタフェ
ース120Bによって、ATMネットワーク128は事
象駆動インタフェース120Cによって、そしてイーサ
ネット・ネットワーク130は事象駆動インタフェース
120Dによってそれぞれ監視されるのである。
グLAN 124へ接続されている管理ノード122A
が、事象駆動インタフェース120Aから線144を介
して与えられる事象ベクトルE(i)に応答する線14
6上の制御情報を受信し、トークン・リングLAN 1
24上の1つ以上のノードによって生ぜられるトラヒッ
クを修正して、トークン・リングLAN 124上のボ
トルネック条件を緩和することにより、送信側ノードA
2が宛先側ノードB2と一層効率的に通信を行うことを
可能にする。このように、トークン・リングLAN 1
24は事象駆動インタフェース120Aによって監視さ
れ、FDDIネットワーク126は事象駆動インタフェ
ース120Bによって、ATMネットワーク128は事
象駆動インタフェース120Cによって、そしてイーサ
ネット・ネットワーク130は事象駆動インタフェース
120Dによってそれぞれ監視されるのである。
【0025】図1を続けて参照するに、データ・プロセ
ッサ105は、CPU 20と、メモリ100と、ネッ
トワーク監視手段22と、第1のルータ115へ接続さ
れたルータ・インタフェース24と、プリンタ26とか
ら成る。メモリ100に格納される複数のプログラムは
実行可能な一連の命令から成っていて、これらの命令が
CPU 20で実行されるとき所望の機能が遂行される
ようになっている。メモリ100に格納されている複数
のプログラムを機能手段として摘示すると、媒体管理手
段102と、制御ベクトル生成手段104と、経路指定
エキスパート・システム106と、性能エキスパート・
システム108と、安全保護エキスパート・システム1
10と、監視エキスパート・システム112とがある。
制御ベクトル生成手段104は、経路指定エキスパート
・システム106の一部とすることが可能である。1つ
の実施例では、制御ベクトル生成手段104を1つのデ
ータ・ファイルとして、そこに事象駆動インタフェース
120Aへダウンロードすべき予め定義された複数の制
御ベクトルを格納することができる。他の実施例では、
制御ベクトル生成手段104を、以下の例に示されたフ
ィルタ・パターン統合(consolidation)方法を遂行す
る一連のプログラム命令とすることができる。
ッサ105は、CPU 20と、メモリ100と、ネッ
トワーク監視手段22と、第1のルータ115へ接続さ
れたルータ・インタフェース24と、プリンタ26とか
ら成る。メモリ100に格納される複数のプログラムは
実行可能な一連の命令から成っていて、これらの命令が
CPU 20で実行されるとき所望の機能が遂行される
ようになっている。メモリ100に格納されている複数
のプログラムを機能手段として摘示すると、媒体管理手
段102と、制御ベクトル生成手段104と、経路指定
エキスパート・システム106と、性能エキスパート・
システム108と、安全保護エキスパート・システム1
10と、監視エキスパート・システム112とがある。
制御ベクトル生成手段104は、経路指定エキスパート
・システム106の一部とすることが可能である。1つ
の実施例では、制御ベクトル生成手段104を1つのデ
ータ・ファイルとして、そこに事象駆動インタフェース
120Aへダウンロードすべき予め定義された複数の制
御ベクトルを格納することができる。他の実施例では、
制御ベクトル生成手段104を、以下の例に示されたフ
ィルタ・パターン統合(consolidation)方法を遂行す
る一連のプログラム命令とすることができる。
【0026】本発明の情報収集アーキテクチャが制御ベ
クトル生成手段104を含んでいるのは、対応する事象
駆動インタフェース(EDI)120Aないし120D
によって監視すべきそれぞれのネットワーク124ない
し130の各々ごとに、制御ベクトルC(i)の適当な
パターンをアクセス又は生成するためである。線142
上の制御ベクトルC(i)は、トークン・リングLAN
124を介して伝送されるフレーム、トークン、他の
メッセージ及び制御シーケンスの対応するビット・パタ
ーンを、事象駆動インタフェース120Aが適当に検出
することができるように、事象駆動インタフェース12
0Aへロードされてこれを構成する。事象駆動インタフ
ェース120Aは線144上に事象ベクトルE(i)を
出力し、かかるベクトルを適当なエキスパート・プログ
ラムによる分析のためにデータ・プロセッサ105へ供
給する。この例では、経路指定エキスパート・システム
106が、事象ベクトルE(i)の分析を行って制御情
報を出力し、これを線146を介してトークン・リング
LAN 124の管理ノード122Aへ供給する。代替
的に、経路指定エキスパート・システム106は、ルー
タ・インタフェース24を通してルータ115へ経路指
定用の制御情報を出力することにより、図1の経路指定
テーブルを修正させる。
クトル生成手段104を含んでいるのは、対応する事象
駆動インタフェース(EDI)120Aないし120D
によって監視すべきそれぞれのネットワーク124ない
し130の各々ごとに、制御ベクトルC(i)の適当な
パターンをアクセス又は生成するためである。線142
上の制御ベクトルC(i)は、トークン・リングLAN
124を介して伝送されるフレーム、トークン、他の
メッセージ及び制御シーケンスの対応するビット・パタ
ーンを、事象駆動インタフェース120Aが適当に検出
することができるように、事象駆動インタフェース12
0Aへロードされてこれを構成する。事象駆動インタフ
ェース120Aは線144上に事象ベクトルE(i)を
出力し、かかるベクトルを適当なエキスパート・プログ
ラムによる分析のためにデータ・プロセッサ105へ供
給する。この例では、経路指定エキスパート・システム
106が、事象ベクトルE(i)の分析を行って制御情
報を出力し、これを線146を介してトークン・リング
LAN 124の管理ノード122Aへ供給する。代替
的に、経路指定エキスパート・システム106は、ルー
タ・インタフェース24を通してルータ115へ経路指
定用の制御情報を出力することにより、図1の経路指定
テーブルを修正させる。
【0027】前述のものと同様な動作は、事象駆動イン
タフェース120B及び管理ノード122BによりFD
DIネットワーク126についても行うことができ、ま
た事象駆動インタフェース120C及び管理ノード12
2CによりATMネットワーク128について、さらに
は事象駆動インタフェース120D及び管理ノード12
2Dによりイーサネット・ネットワーク130について
それぞれ行うことができる。
タフェース120B及び管理ノード122BによりFD
DIネットワーク126についても行うことができ、ま
た事象駆動インタフェース120C及び管理ノード12
2CによりATMネットワーク128について、さらに
は事象駆動インタフェース120D及び管理ノード12
2Dによりイーサネット・ネットワーク130について
それぞれ行うことができる。
【0028】図8は、情報収集アーキテクチャ(IC
A)の全体的な編成図を示す。図示のように、このアー
キテクチャは、経路指定エキスパート・システム106
のようなエキスパート・システム及びプログラム可能な
性能ベクトル生成(PPVG)手段121を含んでい
る。PPVG手段121はI/Oカードであり、これは
図10に概略的に例示されているようにネットワーク・
インタフェース(NI)回路136、例えばトークン・
リング・インタフェース回路を通してトークン・リング
LAN 124へ接続された事象駆動インタフェース
(EDI)120を含んでいる。図10に示す事象駆動
インタフェース(EDI)120は、マイクロチャネル
・インタフェース(MI)回路138を通して制御ベク
トルC(i)を受け取り且つ事象ベクトルE(i)をマ
イクロチャネル・インタフェース(MI)回路138へ
供給する。PPVGカード121をワークステーション
へ差し込み接続するような場合には、ワークステーショ
ン上に適当な制御ベクトルC(i)を格納するためのメ
モリを設置することができる。また、かかるワークステ
ーションは、自己完結型の情報収集アーキテクチャがト
ークン・リングLAN 124のような個々のネットワ
ークへ接続されるように、制御ベクトル生成手段104
及び経路指定エキスパート・システム106を搭載する
こともできる。
A)の全体的な編成図を示す。図示のように、このアー
キテクチャは、経路指定エキスパート・システム106
のようなエキスパート・システム及びプログラム可能な
性能ベクトル生成(PPVG)手段121を含んでい
る。PPVG手段121はI/Oカードであり、これは
図10に概略的に例示されているようにネットワーク・
インタフェース(NI)回路136、例えばトークン・
リング・インタフェース回路を通してトークン・リング
LAN 124へ接続された事象駆動インタフェース
(EDI)120を含んでいる。図10に示す事象駆動
インタフェース(EDI)120は、マイクロチャネル
・インタフェース(MI)回路138を通して制御ベク
トルC(i)を受け取り且つ事象ベクトルE(i)をマ
イクロチャネル・インタフェース(MI)回路138へ
供給する。PPVGカード121をワークステーション
へ差し込み接続するような場合には、ワークステーショ
ン上に適当な制御ベクトルC(i)を格納するためのメ
モリを設置することができる。また、かかるワークステ
ーションは、自己完結型の情報収集アーキテクチャがト
ークン・リングLAN 124のような個々のネットワ
ークへ接続されるように、制御ベクトル生成手段104
及び経路指定エキスパート・システム106を搭載する
こともできる。
【0029】図2は、本発明に従った情報収集アーキテ
クチャ(ICA)の代替実施例を示す。この実施例は、
全ての通信がそれぞれのネットワーク124ないし13
0を通して行われるように、帯域内(inband)制御を採
用している。こうするため、適当なワークステーション
へ結合されたプログラム可能な性能ベクトル生成(PP
VG)カード121は、対応するネットワークへそれぞ
れ接続される。例えば、PPVGカード121Aはトー
クン・リングLAN 124のノードN6へ接続され、
PPVGカード121BはFDDIネットワーク126
のノードN12へ、PPVGカード121CはATMネ
ットワーク128へ、そしてPPVGカード121Dは
イーサネット・ネットワーク130へそれぞれ接続され
る。
クチャ(ICA)の代替実施例を示す。この実施例は、
全ての通信がそれぞれのネットワーク124ないし13
0を通して行われるように、帯域内(inband)制御を採
用している。こうするため、適当なワークステーション
へ結合されたプログラム可能な性能ベクトル生成(PP
VG)カード121は、対応するネットワークへそれぞ
れ接続される。例えば、PPVGカード121Aはトー
クン・リングLAN 124のノードN6へ接続され、
PPVGカード121BはFDDIネットワーク126
のノードN12へ、PPVGカード121CはATMネ
ットワーク128へ、そしてPPVGカード121Dは
イーサネット・ネットワーク130へそれぞれ接続され
る。
【0030】本発明のこの代替実施例に関連して図8を
参照するに、同図中の経路指定エキスパート・システム
106は、PPVGカード121へ制御ベクトルC
(i)を送って、指定されたネットワーク・プロトコル
(この場合はトークン・リングLAN 124)につい
て指定された性能パラメータを収集するように図10の
事象駆動インタフェース120Aを構成する。事象駆動
インタフェース120Aによって行われる監視動作に応
答して、PPVGカード121Aはこれらの指定された
性能パラメータを保持する事象ベクトルE(i)を戻
す。次いで、経路指定エキスパート・システム106
は、これらの性能パラメータを使用して所望のネットワ
ーク性能マトリクスを計算するとともに、これらのマト
リクスを最適性能のマトリクスと比較する。もし劣弱な
性能が判別されるなら、経路指定エキスパート・システ
ム106は、例えば線146を介して管理ノード122
Aへ制御信号を出力し、これによりトークン・リングL
AN 124上のトラヒック・パターンを修正する、と
いうような修復操作を行わしめることができる。代替的
に、経路指定エキスパート・システム106は、ルータ
・インタフェース24を介して第1のルータ115へル
ータ制御情報を出力することにより、A2のような送信
側ノードとB2のような宛先側ノードとの間で行われて
いる通信の経路を変更させることができる。
参照するに、同図中の経路指定エキスパート・システム
106は、PPVGカード121へ制御ベクトルC
(i)を送って、指定されたネットワーク・プロトコル
(この場合はトークン・リングLAN 124)につい
て指定された性能パラメータを収集するように図10の
事象駆動インタフェース120Aを構成する。事象駆動
インタフェース120Aによって行われる監視動作に応
答して、PPVGカード121Aはこれらの指定された
性能パラメータを保持する事象ベクトルE(i)を戻
す。次いで、経路指定エキスパート・システム106
は、これらの性能パラメータを使用して所望のネットワ
ーク性能マトリクスを計算するとともに、これらのマト
リクスを最適性能のマトリクスと比較する。もし劣弱な
性能が判別されるなら、経路指定エキスパート・システ
ム106は、例えば線146を介して管理ノード122
Aへ制御信号を出力し、これによりトークン・リングL
AN 124上のトラヒック・パターンを修正する、と
いうような修復操作を行わしめることができる。代替的
に、経路指定エキスパート・システム106は、ルータ
・インタフェース24を介して第1のルータ115へル
ータ制御情報を出力することにより、A2のような送信
側ノードとB2のような宛先側ノードとの間で行われて
いる通信の経路を変更させることができる。
【0031】図9は、情報収集アーキテクチャ(IC
A)の動作方法を示す高レベルの流れ図である。経路指
定エキスパート・システム106のようなエキスパート
・プログラムは、トークン・リングLAN 124のよ
うな特定の通信ネットワークについて予測されるであろ
う最適の行動を表す情報を、図9の情報ブロック150
中に格納する。PPVGカード121A中の事象駆動イ
ンタフェース120Aによって行われる性能測定プロセ
スは、図9のブロック152に現在の行動を表す情報と
しての事象ベクトルE(i)を供給する。次に、最適の
行動を表す情報150が、図9の分析・比較機能154
によって、現在の行動を表す情報152と比較される。
かかる比較動作に関連する知識ベース156は、一連の
「IF」、「THEN」及び「ELSE」ステートメン
トを与えることにより、ブロック152中の性能測定プ
ロセス情報である事象ベクトルE(i)を、ブロック1
50中の最適行動情報とテスト及び比較させる。現在の
行動を表す情報152と最適の行動を表す情報150と
の間の差が制御情報として158に出力され、かくてこ
の情報を図1のルータ115若しくは管理ノード122
A又は図2のPPVGカード121A及び管理ノード1
22Aへ印加することができる。
A)の動作方法を示す高レベルの流れ図である。経路指
定エキスパート・システム106のようなエキスパート
・プログラムは、トークン・リングLAN 124のよ
うな特定の通信ネットワークについて予測されるであろ
う最適の行動を表す情報を、図9の情報ブロック150
中に格納する。PPVGカード121A中の事象駆動イ
ンタフェース120Aによって行われる性能測定プロセ
スは、図9のブロック152に現在の行動を表す情報と
しての事象ベクトルE(i)を供給する。次に、最適の
行動を表す情報150が、図9の分析・比較機能154
によって、現在の行動を表す情報152と比較される。
かかる比較動作に関連する知識ベース156は、一連の
「IF」、「THEN」及び「ELSE」ステートメン
トを与えることにより、ブロック152中の性能測定プ
ロセス情報である事象ベクトルE(i)を、ブロック1
50中の最適行動情報とテスト及び比較させる。現在の
行動を表す情報152と最適の行動を表す情報150と
の間の差が制御情報として158に出力され、かくてこ
の情報を図1のルータ115若しくは管理ノード122
A又は図2のPPVGカード121A及び管理ノード1
22Aへ印加することができる。
【0032】<事象駆動インタフェース(EDI)>事
象駆動インタフェース120は、複数出力を与えること
ができる、多能で、再プログラム可能で、低コストの、
デイジタル・フィルタである。かかるデイジタル・フィ
ルタは、複数メガビットのデータ・レートを扱い、ユー
ザが定義可能な複数のパターンに基づいて着信データの
フィルタリングを行う。このデイジタル・フィルタ技法
が重要である所以は、高速の実時間式デイジタル・フィ
ルタリングが必要とされているような領域へ、このフィ
ルタリング・プロセスの体系的概念が適用される、とい
う点にある。事象駆動インタフェース120は1つの状
態マシンであって、数個のメモリ・モジュールと、レジ
スタと、クロック回路とで構築された実時間式フィルタ
を実現する。この状態マシンは、その入力を生成する経
路指定エキスパート・システム106によってプログラ
ムされる。
象駆動インタフェース120は、複数出力を与えること
ができる、多能で、再プログラム可能で、低コストの、
デイジタル・フィルタである。かかるデイジタル・フィ
ルタは、複数メガビットのデータ・レートを扱い、ユー
ザが定義可能な複数のパターンに基づいて着信データの
フィルタリングを行う。このデイジタル・フィルタ技法
が重要である所以は、高速の実時間式デイジタル・フィ
ルタリングが必要とされているような領域へ、このフィ
ルタリング・プロセスの体系的概念が適用される、とい
う点にある。事象駆動インタフェース120は1つの状
態マシンであって、数個のメモリ・モジュールと、レジ
スタと、クロック回路とで構築された実時間式フィルタ
を実現する。この状態マシンは、その入力を生成する経
路指定エキスパート・システム106によってプログラ
ムされる。
【0033】事象駆動インタフェース120のデイジタ
ル・フィルタは市販の構成部品で構築された状態マシン
であり、その複数の状態を作成するようにコンピュータ
・プログラム方法で構成される。事象駆動インタフェー
ス120は、例えばトークン・リングLAN 124か
らの着信データをユーザが定義したフィルタ・パターン
と(実時間的に)比較し、両者が一致する場合に、外部
出力線144を活性化する。これらの線144は事象ベ
クトルE(i)を出力するために使用されるか、又は着
信データを格納させたり、他の装置をトリガさせたり、
外部装置を同期させたり、その他の目的のために使用さ
れ得る。図11のカウンタ170は、比較動作の一致結
果が得られる度に、これをインクリメントすることがで
きる。数種類の型のパターンを、これに対応する数のカ
ウンタ170でカウントすることが可能である。このよ
うにして累積されたカウントは、事象ベクトルE(i)
となる。更に、このデイジタル・フィルタを所定のモー
ドに置くと、着信データがユーザによって定義されたフ
ィルタ・パターンの1つと一致しない場合に、外部出力
線144が活性化されるようにすることもできる。指定
可能なフィルタ・パターンの数は、実現されるフィルタ
・メモリの量に依存する。
ル・フィルタは市販の構成部品で構築された状態マシン
であり、その複数の状態を作成するようにコンピュータ
・プログラム方法で構成される。事象駆動インタフェー
ス120は、例えばトークン・リングLAN 124か
らの着信データをユーザが定義したフィルタ・パターン
と(実時間的に)比較し、両者が一致する場合に、外部
出力線144を活性化する。これらの線144は事象ベ
クトルE(i)を出力するために使用されるか、又は着
信データを格納させたり、他の装置をトリガさせたり、
外部装置を同期させたり、その他の目的のために使用さ
れ得る。図11のカウンタ170は、比較動作の一致結
果が得られる度に、これをインクリメントすることがで
きる。数種類の型のパターンを、これに対応する数のカ
ウンタ170でカウントすることが可能である。このよ
うにして累積されたカウントは、事象ベクトルE(i)
となる。更に、このデイジタル・フィルタを所定のモー
ドに置くと、着信データがユーザによって定義されたフ
ィルタ・パターンの1つと一致しない場合に、外部出力
線144が活性化されるようにすることもできる。指定
可能なフィルタ・パターンの数は、実現されるフィルタ
・メモリの量に依存する。
【0034】図3を参照するに、事象駆動インタフェー
ス120のデイジタル・フィルタ・ハードウエアは、R
AM形式のフィルタ・メモリ132及びそのアドレス・
レジスタ134の2つの構成要素から成る。アドレス・
レジスタ134は、Nビット長である。フィルタ・メモ
リ132のアクセスすべき次のアドレスの上位ビット
は、フィルタ・メモリ132の下位(N−1)ビットに
保持されている。フィルタ・メモリ132の残りの全て
のビットは、当該デイジタル・フィルタからの外部出力
として使用することができる(すなわち、着信データが
フィルタ・パターンの1つに一致することを指示するた
めに1ビットを使用する)。
ス120のデイジタル・フィルタ・ハードウエアは、R
AM形式のフィルタ・メモリ132及びそのアドレス・
レジスタ134の2つの構成要素から成る。アドレス・
レジスタ134は、Nビット長である。フィルタ・メモ
リ132のアクセスすべき次のアドレスの上位ビット
は、フィルタ・メモリ132の下位(N−1)ビットに
保持されている。フィルタ・メモリ132の残りの全て
のビットは、当該デイジタル・フィルタからの外部出力
として使用することができる(すなわち、着信データが
フィルタ・パターンの1つに一致することを指示するた
めに1ビットを使用する)。
【0035】<フィルタ動作>フィルタ・プロセスを開
始するに当たり、アドレス・レジスタ134をゼロへセ
ットする。事象駆動インタフェース120のフィルタ・
プロセスが開始される場合、アドレス・レジスタ134
には、フィルタ・メモリ132の位置ゼロからの(N−
1)ビット及び着信データからの1ビットをロードす
る。着信データからの1ビットは、アドレス・レジスタ
134中の下位ビットとなる。これらのビット(すなわ
ち、フィルタ・メモリ132からのN−1ビット及び着
信データの1ビット)を組み合わせてアドレス・レジス
タ134中にNビット・アドレスを形成し、これをフィ
ルタ・メモリ132の次の「読み取り」のために使用す
る。「読み取り」が生ずる場合、フィルタ・メモリ13
2からの出力及び着信データの1ビットをアドレス・レ
ジスタ134へロードし、当該デイジタル・フィルタが
停止されるまでこのプロセスを継続する。もし、着信デ
ータがフィルタ・パターンの1つに一致するなら、当該
デイジタル・フィルタは、フィルタ・メモリ132の所
定の位置で「ループ」して、(着信データがフィルタ・
パターンの1つに一致したことを指示するように)外部
出力線の1つが活性化される。フィルタ・メモリ132
のこの位置は、「無限適合ループ」(IGL:Infinite
Good Loop)と呼ばれる。カウントを累積すべき個別の
各パターン毎に、別個の無限適合ループ(IGL)が設
けられる。特定のパターンに対するIGLに達した場
合、これに対応するカウンタ170がインクリメントさ
れ、アドレス・レジスタ134の内容がゼロへリセット
される。このカウンタ170の内容は、事象駆動インタ
フェース120Aによって出力される事象ベクトルE
(i)の一部となる。もし着信データがフィルタ・パタ
ーンの1つに一致しなければ、当該デイジタル・フィル
タは、フィルタ・メモリ132の所定の位置でループし
て、外部出力線を活性化しない。フィルタ・メモリ13
2の前記所定の位置は、「無限不適合ループ」(IB
L:Infinite Bad Loop)と呼ばれる。
始するに当たり、アドレス・レジスタ134をゼロへセ
ットする。事象駆動インタフェース120のフィルタ・
プロセスが開始される場合、アドレス・レジスタ134
には、フィルタ・メモリ132の位置ゼロからの(N−
1)ビット及び着信データからの1ビットをロードす
る。着信データからの1ビットは、アドレス・レジスタ
134中の下位ビットとなる。これらのビット(すなわ
ち、フィルタ・メモリ132からのN−1ビット及び着
信データの1ビット)を組み合わせてアドレス・レジス
タ134中にNビット・アドレスを形成し、これをフィ
ルタ・メモリ132の次の「読み取り」のために使用す
る。「読み取り」が生ずる場合、フィルタ・メモリ13
2からの出力及び着信データの1ビットをアドレス・レ
ジスタ134へロードし、当該デイジタル・フィルタが
停止されるまでこのプロセスを継続する。もし、着信デ
ータがフィルタ・パターンの1つに一致するなら、当該
デイジタル・フィルタは、フィルタ・メモリ132の所
定の位置で「ループ」して、(着信データがフィルタ・
パターンの1つに一致したことを指示するように)外部
出力線の1つが活性化される。フィルタ・メモリ132
のこの位置は、「無限適合ループ」(IGL:Infinite
Good Loop)と呼ばれる。カウントを累積すべき個別の
各パターン毎に、別個の無限適合ループ(IGL)が設
けられる。特定のパターンに対するIGLに達した場
合、これに対応するカウンタ170がインクリメントさ
れ、アドレス・レジスタ134の内容がゼロへリセット
される。このカウンタ170の内容は、事象駆動インタ
フェース120Aによって出力される事象ベクトルE
(i)の一部となる。もし着信データがフィルタ・パタ
ーンの1つに一致しなければ、当該デイジタル・フィル
タは、フィルタ・メモリ132の所定の位置でループし
て、外部出力線を活性化しない。フィルタ・メモリ13
2の前記所定の位置は、「無限不適合ループ」(IB
L:Infinite Bad Loop)と呼ばれる。
【0036】図4は、このプロセスを示す。但し、図示
の例では、アドレス・レジスタ134は14ビット幅
(N=14)であり、下位13(N−1)ビットの値は
フィルタ・メモリ132の内部に示されており、最下位
ビットは右端ビットであり、最上位ビットは左端ビット
である(図6参照)。また、フィルタ・メモリ132か
らフィードバックされる13ビット部分は、アドレス・
レジスタ134のビット位置2ないし14に置かれるか
ら、この13ビット部分は実効的に2倍にされる点に注
意すべきである。説明の便宜上、フィルタ・メモリ13
2の位置X'3FFC'及びX'3FFD'の内容は、X'
1FFE'であるとする。かくて、もし着信データとし
てB'1'又はB'0'が受信されるなら(このビットは1
4ビットのアドレス・レジスタ134中の最下位ビット
となるべきものである)、フィードバックされる当該ア
ドレスの13ビット部分は常にX'1FFE'となる。こ
の結果、当該デイジタル・フィルタは、停止されるま
で、位置X'3FFC'及びX'3FFD'でループしなければ
ならない。これは、「無限不適合ループ」(IBL)位
置と呼ばれる。フィルタ・メモリ132の位置X'3F
FA'及びX'3FFB'の内容は、X'1FFD'であ
る。従って、もし着信データとしてB'1'又はB'0'が
受信されるなら(このビットは14ビットのアドレス・
レジスタ134中の最下位ビットとなるべきものであ
る)、フィードバックされる当該アドレスの13(N−
1)ビット部分は常にX'1FFD'となる。この結果、
当該フィルタは、停止されるまで、位置X'3FFC'及
びX'3FFD'でループしなければならない。これは、
「無限適合ループ」(IGL)位置と呼ばれる。カウン
タ170の1つでカウントすべきネットワーク上の各パ
ターン毎に、別個のIGL位置が設けられる。
の例では、アドレス・レジスタ134は14ビット幅
(N=14)であり、下位13(N−1)ビットの値は
フィルタ・メモリ132の内部に示されており、最下位
ビットは右端ビットであり、最上位ビットは左端ビット
である(図6参照)。また、フィルタ・メモリ132か
らフィードバックされる13ビット部分は、アドレス・
レジスタ134のビット位置2ないし14に置かれるか
ら、この13ビット部分は実効的に2倍にされる点に注
意すべきである。説明の便宜上、フィルタ・メモリ13
2の位置X'3FFC'及びX'3FFD'の内容は、X'
1FFE'であるとする。かくて、もし着信データとし
てB'1'又はB'0'が受信されるなら(このビットは1
4ビットのアドレス・レジスタ134中の最下位ビット
となるべきものである)、フィードバックされる当該ア
ドレスの13ビット部分は常にX'1FFE'となる。こ
の結果、当該デイジタル・フィルタは、停止されるま
で、位置X'3FFC'及びX'3FFD'でループしなければ
ならない。これは、「無限不適合ループ」(IBL)位
置と呼ばれる。フィルタ・メモリ132の位置X'3F
FA'及びX'3FFB'の内容は、X'1FFD'であ
る。従って、もし着信データとしてB'1'又はB'0'が
受信されるなら(このビットは14ビットのアドレス・
レジスタ134中の最下位ビットとなるべきものであ
る)、フィードバックされる当該アドレスの13(N−
1)ビット部分は常にX'1FFD'となる。この結果、
当該フィルタは、停止されるまで、位置X'3FFC'及
びX'3FFD'でループしなければならない。これは、
「無限適合ループ」(IGL)位置と呼ばれる。カウン
タ170の1つでカウントすべきネットワーク上の各パ
ターン毎に、別個のIGL位置が設けられる。
【0037】<フィルタ・パターンの作成>経路指定エ
キスパート・システム106の制御ベクトル生成手段1
04は、以下で説明する本発明の「フィルタ・パターン
統合方法」を使用して、1組のフィルタ・パターンを作
成する。全てのフィルタ・パターンは実時間式に比較さ
れるから、これらは1つの統合化フィルタ・パターンへ
組み合わされる(これは個別的なフィルタ・パターンの
全てを1つのパターンへ組み合わせたものである)。こ
の統合は、着信データ・ビットがNビットのアドレス・
レジスタ134に置かれるときに生ずる、複数ノードか
らの分岐を伴う、トリー構造として考えることができ
る。分岐の方向は、このビットの値(1又はゼロ)によ
って決まる。図5は、4個のフィルタ・パターンの最初
の5ビットを1つのフィルタ・パターン・トリー構造へ
統合する例を示す。かかる統合化は、事象駆動インタフ
ェース120Aを構成する際に、経路指定エキスパート
・システム106によって行われるものである。図5に
ついては、以下の点に注意すべきである。
キスパート・システム106の制御ベクトル生成手段1
04は、以下で説明する本発明の「フィルタ・パターン
統合方法」を使用して、1組のフィルタ・パターンを作
成する。全てのフィルタ・パターンは実時間式に比較さ
れるから、これらは1つの統合化フィルタ・パターンへ
組み合わされる(これは個別的なフィルタ・パターンの
全てを1つのパターンへ組み合わせたものである)。こ
の統合は、着信データ・ビットがNビットのアドレス・
レジスタ134に置かれるときに生ずる、複数ノードか
らの分岐を伴う、トリー構造として考えることができ
る。分岐の方向は、このビットの値(1又はゼロ)によ
って決まる。図5は、4個のフィルタ・パターンの最初
の5ビットを1つのフィルタ・パターン・トリー構造へ
統合する例を示す。かかる統合化は、事象駆動インタフ
ェース120Aを構成する際に、経路指定エキスパート
・システム106によって行われるものである。図5に
ついては、以下の点に注意すべきである。
【0038】 ゼロの各々は、フィルタ・パターン・
トリー構造中の各ノードを表す。ノードは、トリー構造
中の判断点である。もし次の着信ビットがB'0'であれ
ば、左側経路(分岐)を取るものと判断し、次の着信ビ
ットがB'1'であれば、右側経路(分岐)を取るものと
判断する。 各分岐箇所の下に示した16進数は、前述のよう
に、フィルタ・メモリ132からN(14)ビットのア
ドレス・レジスタ134へフィードバックされるN−1
(13)ビットの値である。N(14)ビットのアドレ
ス・レジスタ134の最下位ビットが着信データ・ビッ
トであるという理由で、これらのフィードバック値は、
アドレス・レジスタ134中で2倍にされる。 「IGL」は、着信データがフィルタ・パターンの
1つに一致するときに使用される、当該デイジタル・フ
ィルタ中の「無限適合ループ」の位置を指示する。 「IBL」は、着信データがどのフィルタ・パター
ンとも一致しないきに使用される、当該デイジタル・フ
ィルタ中の「無限不適合ループ」の位置を指示する。
トリー構造中の各ノードを表す。ノードは、トリー構造
中の判断点である。もし次の着信ビットがB'0'であれ
ば、左側経路(分岐)を取るものと判断し、次の着信ビ
ットがB'1'であれば、右側経路(分岐)を取るものと
判断する。 各分岐箇所の下に示した16進数は、前述のよう
に、フィルタ・メモリ132からN(14)ビットのア
ドレス・レジスタ134へフィードバックされるN−1
(13)ビットの値である。N(14)ビットのアドレ
ス・レジスタ134の最下位ビットが着信データ・ビッ
トであるという理由で、これらのフィードバック値は、
アドレス・レジスタ134中で2倍にされる。 「IGL」は、着信データがフィルタ・パターンの
1つに一致するときに使用される、当該デイジタル・フ
ィルタ中の「無限適合ループ」の位置を指示する。 「IBL」は、着信データがどのフィルタ・パター
ンとも一致しないきに使用される、当該デイジタル・フ
ィルタ中の「無限不適合ループ」の位置を指示する。
【0039】各ビット時間に、着信データ・ビットは、
フィルタ・メモリ132からフィードバックされるアド
レスの13(N−1)ビットとともに、14(N)ビッ
トのアドレス・レジスタ134に置かれる。この14
(N)ビットのアドレスは、次のビット時間に使用すべ
きフィードバック・アドレスの13(N−1)ビットを
決定する。このことは、図6に示されている。図4に例
示する受信データは、図5のパターン1であって、図4
に例示するフィルタ・メモリ132に保持されているも
のである。図5の各分岐箇所の下に示す16進数を解釈
する方法は、次の通りである。すなわち、もし14
(N)ビットのアドレス・レジスタ134がX'000
2'(第1の分岐の下に示す16進数X'0001'の2
倍)であって且つ着信データ・ビット(ビット1)が
B'0'であれば、フィードバック値はX'0002'とな
り、一方、着信データ・ビット(ビット1)がB'1'で
あれば、フィードバック値はX'0003'となる、とい
うものである。
フィルタ・メモリ132からフィードバックされるアド
レスの13(N−1)ビットとともに、14(N)ビッ
トのアドレス・レジスタ134に置かれる。この14
(N)ビットのアドレスは、次のビット時間に使用すべ
きフィードバック・アドレスの13(N−1)ビットを
決定する。このことは、図6に示されている。図4に例
示する受信データは、図5のパターン1であって、図4
に例示するフィルタ・メモリ132に保持されているも
のである。図5の各分岐箇所の下に示す16進数を解釈
する方法は、次の通りである。すなわち、もし14
(N)ビットのアドレス・レジスタ134がX'000
2'(第1の分岐の下に示す16進数X'0001'の2
倍)であって且つ着信データ・ビット(ビット1)が
B'0'であれば、フィードバック値はX'0002'とな
り、一方、着信データ・ビット(ビット1)がB'1'で
あれば、フィードバック値はX'0003'となる、とい
うものである。
【0040】<外部出力線>当該デイジタル・フィルタ
中のNビットのアドレス・レジスタ134へフィードバ
ックされる(N−1)ビットの出力に加えて、フィルタ
・メモリ132は、線144上に他のビットをも出力す
る。これらのビットは、事象ベクトルE(i)として、
データ・プロセッサ105へ直接的に加わる。或いは、
図3に示す線144上のビットを、フィルタ・メモリ1
32中にある個々のIGL位置からのものとして、これ
を図11に示すような対応する個々のカウンタ170で
カウントすることにより、対応するパターンの出現頻度
を特定することができる。或いは、これらのビットを、
追跡データの格納制御、他の装置の同期、カウンタのイ
ンクリメント、等に使用することもできる。各ビット時
間に、フィルタ・メモリ132の(N−1)ビットがN
ビットのアドレス・レジスタ134へフィードバックさ
れる場合、ユーザは、追加的な出力ビット(外部出力線
144)の値をフィルタ・パターン中でビット単位に指
定することができる。このことは、図7に示されてい
る。ここで、3つの外部出力線がB'101'であるよう
に、位置X'000A'で指定されていることに注意され
たい。この出力が線144上に生ずるのは、着信データ
中でパターン3のビット3が観察される場合である。
中のNビットのアドレス・レジスタ134へフィードバ
ックされる(N−1)ビットの出力に加えて、フィルタ
・メモリ132は、線144上に他のビットをも出力す
る。これらのビットは、事象ベクトルE(i)として、
データ・プロセッサ105へ直接的に加わる。或いは、
図3に示す線144上のビットを、フィルタ・メモリ1
32中にある個々のIGL位置からのものとして、これ
を図11に示すような対応する個々のカウンタ170で
カウントすることにより、対応するパターンの出現頻度
を特定することができる。或いは、これらのビットを、
追跡データの格納制御、他の装置の同期、カウンタのイ
ンクリメント、等に使用することもできる。各ビット時
間に、フィルタ・メモリ132の(N−1)ビットがN
ビットのアドレス・レジスタ134へフィードバックさ
れる場合、ユーザは、追加的な出力ビット(外部出力線
144)の値をフィルタ・パターン中でビット単位に指
定することができる。このことは、図7に示されてい
る。ここで、3つの外部出力線がB'101'であるよう
に、位置X'000A'で指定されていることに注意され
たい。この出力が線144上に生ずるのは、着信データ
中でパターン3のビット3が観察される場合である。
【0041】<フィルタ・パターンの統合化方法>全て
のフィルタ・パターンは、経路指定エキスパート・シス
テム106の制御ベクトル生成手段104によって行わ
れる以下の方法によって、1つの統合化パターンへ組み
合わされる。全てのパターン中の各ビットは、同時的に
統合化される。すなわち、各パターンのビット1が統合
化され、次いでビット2が統合化され、以下同様にして
処理されるものである。このプロセスを表現するのに、
以下の用語及び変数を使用する。
のフィルタ・パターンは、経路指定エキスパート・シス
テム106の制御ベクトル生成手段104によって行わ
れる以下の方法によって、1つの統合化パターンへ組み
合わされる。全てのパターン中の各ビットは、同時的に
統合化される。すなわち、各パターンのビット1が統合
化され、次いでビット2が統合化され、以下同様にして
処理されるものである。このプロセスを表現するのに、
以下の用語及び変数を使用する。
【0042】 「現活動メモリ位置」(CAML:Cu
rrent Active Memory Location)のテーブル。このテー
ブルは、当該パターンが当該ビット時間の各パターン毎
に現に存在するフィルタ・メモリ132中の位置を保持
する。 「次の利用可能なメモリ位置」(NAML:Next A
vailable Memory Location)を保持する変数。この変数
は、常に2つずつインクリメントされる。 NAMLの現在の値、すなわちNAML CURR
ENTを保持する変数。 各パターン中の各ビットごとに、以下の情報を保持
する1つの制御ブロック(CB)が構築される。 − パターン番号 − フィルタ・ビットの値(B'0'又はB'1') − 現活動メモリ位置 − CAML − パターンが使用すべき次のメモリ位置 − NAM
L 当該フィルタの「リセット位置」。これは、位置
X'0000”及びX'0001'に示されているが、他
の位置にも存在することがある。 着信データがフィルタ・パターンの1つに一致する
ことが見い出されるときにハードウエアがループする、
「無限適合ループ」(IGL)位置。これは位置X'3
FEA'及びX'3FEB'に示されているが、他の位置
にも存在することがある。カウントすべき各独立パター
ン毎に、別個のIGLが与えられる。 着信データがフィルタ・パターンの1つに一致しな
いことが見い出されるときにハードウエアがループす
る、「無限不適合ループ」(IBL)位置。これは位置
X'3FFC'及びX'3FFD'に示されているが、他の
位置に存在することもある。。
rrent Active Memory Location)のテーブル。このテー
ブルは、当該パターンが当該ビット時間の各パターン毎
に現に存在するフィルタ・メモリ132中の位置を保持
する。 「次の利用可能なメモリ位置」(NAML:Next A
vailable Memory Location)を保持する変数。この変数
は、常に2つずつインクリメントされる。 NAMLの現在の値、すなわちNAML CURR
ENTを保持する変数。 各パターン中の各ビットごとに、以下の情報を保持
する1つの制御ブロック(CB)が構築される。 − パターン番号 − フィルタ・ビットの値(B'0'又はB'1') − 現活動メモリ位置 − CAML − パターンが使用すべき次のメモリ位置 − NAM
L 当該フィルタの「リセット位置」。これは、位置
X'0000”及びX'0001'に示されているが、他
の位置にも存在することがある。 着信データがフィルタ・パターンの1つに一致する
ことが見い出されるときにハードウエアがループする、
「無限適合ループ」(IGL)位置。これは位置X'3
FEA'及びX'3FEB'に示されているが、他の位置
にも存在することがある。カウントすべき各独立パター
ン毎に、別個のIGLが与えられる。 着信データがフィルタ・パターンの1つに一致しな
いことが見い出されるときにハードウエアがループす
る、「無限不適合ループ」(IBL)位置。これは位置
X'3FFC'及びX'3FFD'に示されているが、他の
位置に存在することもある。。
【0043】以下の方法は、複数のフィルタ・パターン
を統合化するために、経路指定エキスパート・システム
106によって行われる。その詳細は後述する例の箇所
に示されている。 1.全てのパターンについて、CAMLテーブルが2へ
セットされる。NAMLは、4へセットされる(位置ゼ
ロは、当該フィルタ・マシンをリセットするために使用
される)。 2.「リセット位置」(この例では、位置X'000
0')は、フィルタ・メモリ132中にあるフィルタ・
パターンの開始位置(この例では、位置X'0001')
の値の1/2で以て書き込まれる。「無限適合ループ」
(IGL)位置(この例では、位置X'3FEA'及び
X'3FEB')に書き込みが行われる。カウンタ170
によって個別にカウントすべき各フィルタ・パターン毎
に、別個のIGL位置が与えられる。「無限不適合ルー
プ」(IBL)位置(この例では、位置X'3FFC'及
びX'3FFD')に書き込みが行われる。 3.CAMLテーブル中の各値毎に、全てのパターンの
i番目のビットについて制御ブロック(CB)が作成さ
れる(この例では、パターン1ないし4のビット1につ
いてCBが作成され、次いでパターン1ないし4のビッ
ト2についてCBが作成され、以下同様である)。 もし個別的なフィルタ・パターンが終了しなけれ
ば:4つのフィールド(パターン番号 − 当該フィルタ
・ビットの値 − CAML − 当該パターンが使用すべ
きNAML)を保持する当該パターンについて、一のC
Bが作成される。もし当該フィルタ・パターンが"don't
care”であれば、2つのCBが作成される(フィルタ
・ビット=B'0'及びフィルタ・ビット=B'1')。 もし個別的なフィルタ・パターンがこのビット時間
に終了すれば:対応する個別的なIGL位置へのジャン
プが必要となる。4つのフィールド(パターン番号 −
当該フィルタ・ビットの値 − CAML − 当該パター
ンが使用すべきNAML)を保持する当該パターンにつ
いて、一のCBが作成される。NAMLフィールドは、
対応するIGLのメモリ位置の値を割り当てられる。も
し当該フィルタ・パターンが "don'tcare”であれば、
2つのCBが作成される(フィルタ・ビット=B'0'及
びフィルタ・ビット=B'1')。 もし個別的なフィルタ・パターンが終了したのであ
れば、如何なるCBも作成されない。 4.もし複数のCBがフィルタ・ビットの等しい値及び
CAMLを有するなら、これらのCBが組み合わされ
て、これらのCBは今や複数のパターン番号を有するよ
うにされる。 5.もし複数のCBが等しいパターン番号及び当該フィ
ルタ・ビットの等しい値を有するなら、これらのCBが
組み合わされて、これらのCBは今や複数のCAMLを
有するようにされる。 6.現NAMLの値が格納されて(NAML CURR
ENT)、ステップ3で(IGL位置を)割り当てられ
なかった各CBへこのNAMLが割り当てられるととも
に、CAMLテーブルが各CBへ割り当てられたNAM
Lで以て更新される。 7.ゼロに等しいフィルタ・ビットの値を持つ各CB毎
に、このCBのCAMLフィールドに保持されるメモリ
位置は、このCBのNAMLフィールドに保持される値
の1/2で以て書き込まれる。 8.1に等しいフィルタ・ビットの値を持つ各CB毎
に、このCBのCAMLフィールドに保持されるメモリ
位置が1だけインクリメントされ、このCBのNAML
フィールドに保持される値の1/2で以て書き込まれ
る。 9.ステップ7又は8で書き込まれなかった、NAML
CURRENTを除く全てのメモリ位置が、IBL位
置で以て書き込まれる。 10.全てのCBが消去される。 11.このプロセスはステップ3へループ・バックし、
全てのパターンの全てのビットが処理されるまで、この
プロセスが継続される。 12.図7のフィルタ・メモリ132の位置に格納され
たデータの複数のラインは、経路指定エキスパート・シ
ステム106によって構成された制御ベクトルC(i)
である。
を統合化するために、経路指定エキスパート・システム
106によって行われる。その詳細は後述する例の箇所
に示されている。 1.全てのパターンについて、CAMLテーブルが2へ
セットされる。NAMLは、4へセットされる(位置ゼ
ロは、当該フィルタ・マシンをリセットするために使用
される)。 2.「リセット位置」(この例では、位置X'000
0')は、フィルタ・メモリ132中にあるフィルタ・
パターンの開始位置(この例では、位置X'0001')
の値の1/2で以て書き込まれる。「無限適合ループ」
(IGL)位置(この例では、位置X'3FEA'及び
X'3FEB')に書き込みが行われる。カウンタ170
によって個別にカウントすべき各フィルタ・パターン毎
に、別個のIGL位置が与えられる。「無限不適合ルー
プ」(IBL)位置(この例では、位置X'3FFC'及
びX'3FFD')に書き込みが行われる。 3.CAMLテーブル中の各値毎に、全てのパターンの
i番目のビットについて制御ブロック(CB)が作成さ
れる(この例では、パターン1ないし4のビット1につ
いてCBが作成され、次いでパターン1ないし4のビッ
ト2についてCBが作成され、以下同様である)。 もし個別的なフィルタ・パターンが終了しなけれ
ば:4つのフィールド(パターン番号 − 当該フィルタ
・ビットの値 − CAML − 当該パターンが使用すべ
きNAML)を保持する当該パターンについて、一のC
Bが作成される。もし当該フィルタ・パターンが"don't
care”であれば、2つのCBが作成される(フィルタ
・ビット=B'0'及びフィルタ・ビット=B'1')。 もし個別的なフィルタ・パターンがこのビット時間
に終了すれば:対応する個別的なIGL位置へのジャン
プが必要となる。4つのフィールド(パターン番号 −
当該フィルタ・ビットの値 − CAML − 当該パター
ンが使用すべきNAML)を保持する当該パターンにつ
いて、一のCBが作成される。NAMLフィールドは、
対応するIGLのメモリ位置の値を割り当てられる。も
し当該フィルタ・パターンが "don'tcare”であれば、
2つのCBが作成される(フィルタ・ビット=B'0'及
びフィルタ・ビット=B'1')。 もし個別的なフィルタ・パターンが終了したのであ
れば、如何なるCBも作成されない。 4.もし複数のCBがフィルタ・ビットの等しい値及び
CAMLを有するなら、これらのCBが組み合わされ
て、これらのCBは今や複数のパターン番号を有するよ
うにされる。 5.もし複数のCBが等しいパターン番号及び当該フィ
ルタ・ビットの等しい値を有するなら、これらのCBが
組み合わされて、これらのCBは今や複数のCAMLを
有するようにされる。 6.現NAMLの値が格納されて(NAML CURR
ENT)、ステップ3で(IGL位置を)割り当てられ
なかった各CBへこのNAMLが割り当てられるととも
に、CAMLテーブルが各CBへ割り当てられたNAM
Lで以て更新される。 7.ゼロに等しいフィルタ・ビットの値を持つ各CB毎
に、このCBのCAMLフィールドに保持されるメモリ
位置は、このCBのNAMLフィールドに保持される値
の1/2で以て書き込まれる。 8.1に等しいフィルタ・ビットの値を持つ各CB毎
に、このCBのCAMLフィールドに保持されるメモリ
位置が1だけインクリメントされ、このCBのNAML
フィールドに保持される値の1/2で以て書き込まれ
る。 9.ステップ7又は8で書き込まれなかった、NAML
CURRENTを除く全てのメモリ位置が、IBL位
置で以て書き込まれる。 10.全てのCBが消去される。 11.このプロセスはステップ3へループ・バックし、
全てのパターンの全てのビットが処理されるまで、この
プロセスが継続される。 12.図7のフィルタ・メモリ132の位置に格納され
たデータの複数のラインは、経路指定エキスパート・シ
ステム106によって構成された制御ベクトルC(i)
である。
【0044】<実現上の考察>もし、ハードウエアがI
BL位置でループするときに一の出力ビットがセットさ
れるならば、フィルタ・パターン中にない全てのパター
ンが検出されることになろう。
BL位置でループするときに一の出力ビットがセットさ
れるならば、フィルタ・パターン中にない全てのパター
ンが検出されることになろう。
【0045】デイジタル・フィルタからこれを制御する
回路へのフィードバックを使用すると、簡単な組み合わ
せ論理で以て非常に複雑なフィルタリング・プロセスを
行うことができよう。幾つかの例を挙げると、次の通り
である。 一の「フィルタ・パターン」若しくは1組の「フィ
ルタ・パターン」のうちの1つ又は一連の「フィルタ・
パターン」が直列データ・ストリーム中で観察された
後、他のフィルタ・パターンについてこの直列データ・
ストリームの観察を開始する。 一の「フィルタ・パターン」若しくは1組の「フィ
ルタ・パターン」のうち1つ又は一連の「フィルタ・パ
ターン」が直列データ・ストリーム中で観察された後、
このフィルタがこの直列データ・ストリームを観察する
のを停止させる。
回路へのフィードバックを使用すると、簡単な組み合わ
せ論理で以て非常に複雑なフィルタリング・プロセスを
行うことができよう。幾つかの例を挙げると、次の通り
である。 一の「フィルタ・パターン」若しくは1組の「フィ
ルタ・パターン」のうちの1つ又は一連の「フィルタ・
パターン」が直列データ・ストリーム中で観察された
後、他のフィルタ・パターンについてこの直列データ・
ストリームの観察を開始する。 一の「フィルタ・パターン」若しくは1組の「フィ
ルタ・パターン」のうち1つ又は一連の「フィルタ・パ
ターン」が直列データ・ストリーム中で観察された後、
このフィルタがこの直列データ・ストリームを観察する
のを停止させる。
【0046】並列(バス形式)データは、これを直列化
するか又は並列状の複数フィルタを使用することによっ
て、各パターンについて観察することができる。外部出
力線144は、事象ベクトルE(i)、装置の同期化、
カウンタのインクリメント用の、殆ど無制限の出力を可
能にする。最大のフィルタ・レートは、メモリ・アクセ
ス時間によってのみ制約されるに過ぎない。
するか又は並列状の複数フィルタを使用することによっ
て、各パターンについて観察することができる。外部出
力線144は、事象ベクトルE(i)、装置の同期化、
カウンタのインクリメント用の、殆ど無制限の出力を可
能にする。最大のフィルタ・レートは、メモリ・アクセ
ス時間によってのみ制約されるに過ぎない。
【0047】経路指定エキスパート・システム106の
制御下で、このフィルタは、複数メガビットの直列デー
タ・ストリームからデータを選択する。フィルタリング
の対象となるデータの幾つかの例を挙げると、次の通り
である。 (1) デイスク・ヘッド用のデータ・ストリーム (2) モデム用のデータ・ストリーム (3) TP線用のデータ・ストリーム (4) 3274と3278/79間の通信用のデータ・
ストリーム (5) SDLC通信用のデータ・ストリーム (6) SNA通信用のデータ・ストリーム (7) RS232用のデータ・ストリーム (8) LANトラヒック(イーサネット、ハイパーバ
ス、トークン・リング等) (9) (デイジタル化及び直列化可能な)テキスト (10) チャネル・データ (11) 電話ダイアル・パルス (12) プリンタ・データ。
制御下で、このフィルタは、複数メガビットの直列デー
タ・ストリームからデータを選択する。フィルタリング
の対象となるデータの幾つかの例を挙げると、次の通り
である。 (1) デイスク・ヘッド用のデータ・ストリーム (2) モデム用のデータ・ストリーム (3) TP線用のデータ・ストリーム (4) 3274と3278/79間の通信用のデータ・
ストリーム (5) SDLC通信用のデータ・ストリーム (6) SNA通信用のデータ・ストリーム (7) RS232用のデータ・ストリーム (8) LANトラヒック(イーサネット、ハイパーバ
ス、トークン・リング等) (9) (デイジタル化及び直列化可能な)テキスト (10) チャネル・データ (11) 電話ダイアル・パルス (12) プリンタ・データ。
【0048】
【表1】以下の表1は、経路指定エキスパート・システ
ム106によるフィルタ統合化方法の例を示す。最初
に、この表1に関連する注記を掲げておく。 注1: 全ての変数は、16進数(hex)である。 注2: N=14(アドレス・レジスタ134は14ビ
ットである)。 注3: リセット位置=X'0000'及びX'0001'
である。 注4: IGL=X'3FFA'及びX'3FFB'であ
る。 注5: IBL=X'3FFC'及びX'3FFD'であ
る。 注6: 出力ビットは、示されていない。 注7: フィルタ・パターンは、次の通りである: パターン1=B'00X...' パターン2=B'001...' パターン3=B'X10...' パターン4=B'111...' ステップ1: NAML=4 ステップ2: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '3FFA' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFB' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFC' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 16進 '3FFD' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 ステップ3: CBX=パターン番号−フィルタ・ビッ
ト−CAML−NAML(ビット1) CB1=1−0−2− CB2=2−0−2− CB3=3−0−2− CB4=3−1−2− CB5=4−1−2− ステップ4: CB1=1,2,3−0−2− CB4=3,4 −1−2− ステップ5: CB1=1,2,3−0−2− CB4=3,4 −1−2− ステップ6: NAML=4,NAME CURREN
T=4 CB1=1,2,3−0−2−4 CB4=3,4 −1−2−6 NAML=8 ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 ステップ9: 無活動 ステップ3へのループ・バック ステップ3: CB1=1−0−4− (ビット2) CB2=2−0−4− CB3=3−1−4− CB4=3−1−6− CB5=4−1−6− ステップ4: CB1=1,2−0−4− CB3=3 −1ー4− CB4=3,4−1−6− ステップ5: CB1=1,2−0−4− CB3= −1−4− CB4=3,4−1−6− ステップ6: NAML=8,NAME CURREN
T=8 CB1=1,2−0−4−8 CB3=3 −1−4−A CB4=3,4−1−6−C NAML=E ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' −−−− 16進 '0006' −−−− 16進 '0007' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' −−−− 16進 '0007' 0006 ステップ9: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 ビット1 16進 '0003' 0003 ビット1 16進 '0004' 0004 ビット2 16進 '0005' 0005 ビット2 16進 '0006' 1FFE ビット2 16進 '0007' 0006 ビット2 ステップ3へのループ・バック ステップ3: CB1=1−0−8− (ビット3) CB2=1−1−8− CB3=2−1−8− CB4=3−0−A−3FFA CB5=3−0−C−3FFA CB6=4−1−C− ステップ4: CB1=1 −0−8− CB2=1,2−1−8− CB4=3 −0−A−3FFA CB5=3 −0−C−3FFA CB6=4 −1−C− ステップ5: CB1=1 −0−8 − CB2=1,2−1−8 − CB4=3 −0−A,C−3FFA CB6=4 −1−C − ステップ6: NAML=E,NAME CURREN
T=E CB1=1 −0−8 −E CB2=1,2−1−8 −10 CB4=3 −0−A,C−3FFA CB6=4, −1−C −12 NAML=14 ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' 1FFE 16進 '0007' 0006 16進 '0008' 0007 16進 '0009' −−−− 16進 '000A' 1FFD 16進 '000B' −−−− 16進 '000C' 1FFD 16進 '000D' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' 1FFE 16進 '0007' 0006 16進 '0008' 0007 16進 '0009' 0008 16進 '000A' 1FFD 16進 '000B' −−−− 16進 '000C' 1FFD 16進 '000D' 000A ステップ9: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 ビット1 16進 '0003' 0003 ビット1 16進 '0004' 0004 ビット2 16進 '0005' 0005 ビット2 16進 '0006' 1FFE ビット2 16進 '0007' 0006 ビット2 16進 '0008' 0007 ビット3 16進 '0009' 0008 ビット3 16進 '000A' 1FFD ビット3 16進 '000B' 1FFE ビット3 16進 '000C' 1FFD ビット3 16進 '000D' 000A ビット3 16進 '3FFA' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFB' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFC' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 16進 '3FFD' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。
ム106によるフィルタ統合化方法の例を示す。最初
に、この表1に関連する注記を掲げておく。 注1: 全ての変数は、16進数(hex)である。 注2: N=14(アドレス・レジスタ134は14ビ
ットである)。 注3: リセット位置=X'0000'及びX'0001'
である。 注4: IGL=X'3FFA'及びX'3FFB'であ
る。 注5: IBL=X'3FFC'及びX'3FFD'であ
る。 注6: 出力ビットは、示されていない。 注7: フィルタ・パターンは、次の通りである: パターン1=B'00X...' パターン2=B'001...' パターン3=B'X10...' パターン4=B'111...' ステップ1: NAML=4 ステップ2: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '3FFA' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFB' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFC' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 16進 '3FFD' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 ステップ3: CBX=パターン番号−フィルタ・ビッ
ト−CAML−NAML(ビット1) CB1=1−0−2− CB2=2−0−2− CB3=3−0−2− CB4=3−1−2− CB5=4−1−2− ステップ4: CB1=1,2,3−0−2− CB4=3,4 −1−2− ステップ5: CB1=1,2,3−0−2− CB4=3,4 −1−2− ステップ6: NAML=4,NAME CURREN
T=4 CB1=1,2,3−0−2−4 CB4=3,4 −1−2−6 NAML=8 ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 ステップ9: 無活動 ステップ3へのループ・バック ステップ3: CB1=1−0−4− (ビット2) CB2=2−0−4− CB3=3−1−4− CB4=3−1−6− CB5=4−1−6− ステップ4: CB1=1,2−0−4− CB3=3 −1ー4− CB4=3,4−1−6− ステップ5: CB1=1,2−0−4− CB3= −1−4− CB4=3,4−1−6− ステップ6: NAML=8,NAME CURREN
T=8 CB1=1,2−0−4−8 CB3=3 −1−4−A CB4=3,4−1−6−C NAML=E ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' −−−− 16進 '0006' −−−− 16進 '0007' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' −−−− 16進 '0007' 0006 ステップ9: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 ビット1 16進 '0003' 0003 ビット1 16進 '0004' 0004 ビット2 16進 '0005' 0005 ビット2 16進 '0006' 1FFE ビット2 16進 '0007' 0006 ビット2 ステップ3へのループ・バック ステップ3: CB1=1−0−8− (ビット3) CB2=1−1−8− CB3=2−1−8− CB4=3−0−A−3FFA CB5=3−0−C−3FFA CB6=4−1−C− ステップ4: CB1=1 −0−8− CB2=1,2−1−8− CB4=3 −0−A−3FFA CB5=3 −0−C−3FFA CB6=4 −1−C− ステップ5: CB1=1 −0−8 − CB2=1,2−1−8 − CB4=3 −0−A,C−3FFA CB6=4 −1−C − ステップ6: NAML=E,NAME CURREN
T=E CB1=1 −0−8 −E CB2=1,2−1−8 −10 CB4=3 −0−A,C−3FFA CB6=4, −1−C −12 NAML=14 ステップ7: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' 1FFE 16進 '0007' 0006 16進 '0008' 0007 16進 '0009' −−−− 16進 '000A' 1FFD 16進 '000B' −−−− 16進 '000C' 1FFD 16進 '000D' −−−− ステップ8: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 16進 '0003' 0003 16進 '0004' 0004 16進 '0005' 0005 16進 '0006' 1FFE 16進 '0007' 0006 16進 '0008' 0007 16進 '0009' 0008 16進 '000A' 1FFD 16進 '000B' −−−− 16進 '000C' 1FFD 16進 '000D' 000A ステップ9: メモリ位置 フィルタ・メモリ 16進 '0000' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0001' 0001 この位置はEDIがリセット される時に使用される。 16進 '0002' 0002 ビット1 16進 '0003' 0003 ビット1 16進 '0004' 0004 ビット2 16進 '0005' 0005 ビット2 16進 '0006' 1FFE ビット2 16進 '0007' 0006 ビット2 16進 '0008' 0007 ビット3 16進 '0009' 0008 ビット3 16進 '000A' 1FFD ビット3 16進 '000B' 1FFE ビット3 16進 '000C' 1FFD ビット3 16進 '000D' 000A ビット3 16進 '3FFA' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFB' 1FFD これは「無限適合ループ」位 置である。 16進 '3FFC' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。 16進 '3FFD' 1FFE これは「無限不適合ループ」 位置である。
【0049】<本発明の情報収集アーキテクチャの応用
>経路指定エキスパート・システム106は、多種類の
ネットワーク・プロトコル、例えばトークン・リング、
イーサネット、FDDI、SNA、TCP/IP、SO
NET及びB−ISDNの各々に対するパラメータを特
徴づける。経路指定エキスパート・システム106の分
析部は、以下で説明するように、相関された事象行動に
ついて分析を行う。また、経路指定エキスパート・シス
テム106に含まれる制御部は、所定ネットワークの相
関された事象行動について行われた分析の結果を使用し
て制御信号を出力し、この制御信号を当該ネットワーク
へフィードバックすることにより、当該ネットワークの
行動を制御する。
>経路指定エキスパート・システム106は、多種類の
ネットワーク・プロトコル、例えばトークン・リング、
イーサネット、FDDI、SNA、TCP/IP、SO
NET及びB−ISDNの各々に対するパラメータを特
徴づける。経路指定エキスパート・システム106の分
析部は、以下で説明するように、相関された事象行動に
ついて分析を行う。また、経路指定エキスパート・シス
テム106に含まれる制御部は、所定ネットワークの相
関された事象行動について行われた分析の結果を使用し
て制御信号を出力し、この制御信号を当該ネットワーク
へフィードバックすることにより、当該ネットワークの
行動を制御する。
【0050】図9は、本発明に従った情報収集アーキテ
クチャ(ICA)のデータ分析プロセスを示す一般化さ
れた流れ図である。このデータ分析プロセスは、経路指
定エキスパート・システム106の分析部によって行わ
れる。
クチャ(ICA)のデータ分析プロセスを示す一般化さ
れた流れ図である。このデータ分析プロセスは、経路指
定エキスパート・システム106の分析部によって行わ
れる。
【0051】「任意のもの」の活動を訂正することに関
係する人間の活動(問題判別、問題解決、性能分析、チ
ューニング、設計変更、等)は4ステップのプロセスで
あって、各ステップを成功裏に完了することが、当該活
動の成功にとって基礎的要件となるものである。図9に
は、このプロセスの論理的な流れが示されている。関係
する諸ステップは、次の通りである。
係する人間の活動(問題判別、問題解決、性能分析、チ
ューニング、設計変更、等)は4ステップのプロセスで
あって、各ステップを成功裏に完了することが、当該活
動の成功にとって基礎的要件となるものである。図9に
は、このプロセスの論理的な流れが示されている。関係
する諸ステップは、次の通りである。
【0052】 知識ベース156: 調査中の装置、
ソフトウエア又は環境の予測された行動に関する正確な
知識。かかる知識は、文書や経験から獲得されるのが普
通である。例えば、製品仕様のような文書は、屡々、不
正確で、不整合で、独断的で、不完全であるばかりでな
く、誤解を招いたり内容が変更になることも多い(この
種の問題は、耐障害性に関する文献において周知であ
る)。経験に基づく正確な知識が必要となる所以であ
る。かかる知識は、「エキスパート」(専門家)の頭脳
に留めおかれていることが多い。しかしながら、エキス
パートは、その知識を適用するための分析的なスキルを
持っている筈である。
ソフトウエア又は環境の予測された行動に関する正確な
知識。かかる知識は、文書や経験から獲得されるのが普
通である。例えば、製品仕様のような文書は、屡々、不
正確で、不整合で、独断的で、不完全であるばかりでな
く、誤解を招いたり内容が変更になることも多い(この
種の問題は、耐障害性に関する文献において周知であ
る)。経験に基づく正確な知識が必要となる所以であ
る。かかる知識は、「エキスパート」(専門家)の頭脳
に留めおかれていることが多い。しかしながら、エキス
パートは、その知識を適用するための分析的なスキルを
持っている筈である。
【0053】 現在の行動152: 環境(装置又は
ソフトウエア)の現在の行動を完全に理解すること。こ
のことは、適当なデータを収集するというある種のプロ
セスを通して情報を獲得した上で、行うことができる。
かかるプロセスは性能測定プロセスであって、図9の1
52に現在の行動を表す情報を与える。一般に、環境的
なファクタは行動に影響するから、現在の活動(装置又
はソフトウエア)の総合的な見取り図を獲得するには、
環境的な従属性の全てが捕捉されなければならない。大
抵のネットワーク管理ハードウエア、ソフトウエア及び
LAN分析手段については、ネットワークの行動を収集
することが最重要となる。一般に、これらの手段は、ト
ラヒック・フローの山又は問題となる統計を提供するも
のである。現行のネットワーク管理手段は、かかる知識
を持ち合わせていないばかりでなく、正しい行動を理解
したり収集済みのデータを解釈する能力すら持っていな
いのである。
ソフトウエア)の現在の行動を完全に理解すること。こ
のことは、適当なデータを収集するというある種のプロ
セスを通して情報を獲得した上で、行うことができる。
かかるプロセスは性能測定プロセスであって、図9の1
52に現在の行動を表す情報を与える。一般に、環境的
なファクタは行動に影響するから、現在の活動(装置又
はソフトウエア)の総合的な見取り図を獲得するには、
環境的な従属性の全てが捕捉されなければならない。大
抵のネットワーク管理ハードウエア、ソフトウエア及び
LAN分析手段については、ネットワークの行動を収集
することが最重要となる。一般に、これらの手段は、ト
ラヒック・フローの山又は問題となる統計を提供するも
のである。現行のネットワーク管理手段は、かかる知識
を持ち合わせていないばかりでなく、正しい行動を理解
したり収集済みのデータを解釈する能力すら持っていな
いのである。
【0054】 正しい又は最適の行動150: 調査
中の装置、ソフトウエア又は環境の正しい又は有効な行
動を構成するものが何であるかを完全に理解すること。
このことは、キーとなる要件である。このステップは、
受け入れ可能な行動の「判断基準」を生成可能にする。
かかる判断基準がなければ、正常な行動と異常な行動と
の間の違いを指摘することができない。問題の解決に豊
富な経験を持つスペシャリストであれば、「任意のも
の」の正しい行動がその環境の関数であることを告げる
筈である。かくて、多数の環境ファクタを捕捉し且つこ
れを検討する必要がある。なぜなら、これらのファクタ
は、判断基準の計算と全体的な精度に著しい影響を与え
ることになるからである。
中の装置、ソフトウエア又は環境の正しい又は有効な行
動を構成するものが何であるかを完全に理解すること。
このことは、キーとなる要件である。このステップは、
受け入れ可能な行動の「判断基準」を生成可能にする。
かかる判断基準がなければ、正常な行動と異常な行動と
の間の違いを指摘することができない。問題の解決に豊
富な経験を持つスペシャリストであれば、「任意のも
の」の正しい行動がその環境の関数であることを告げる
筈である。かくて、多数の環境ファクタを捕捉し且つこ
れを検討する必要がある。なぜなら、これらのファクタ
は、判断基準の計算と全体的な精度に著しい影響を与え
ることになるからである。
【0055】 分析154: 最適の行動150との
関連において現在の行動152を分析すること。これが
必要であるのは、現在の行動152と最適の行動150
との間の差を見い出すとともに、適当な知識156を適
用して現在の行動を訂正(又は改良)するための問題記
述及び推奨措置(recommendation)を作成しなければな
らないからである。分析技法を利用することにより、実
際のネットワーク環境との関連においてこの差を評価で
きるようにすることが重要である。
関連において現在の行動152を分析すること。これが
必要であるのは、現在の行動152と最適の行動150
との間の差を見い出すとともに、適当な知識156を適
用して現在の行動を訂正(又は改良)するための問題記
述及び推奨措置(recommendation)を作成しなければな
らないからである。分析技法を利用することにより、実
際のネットワーク環境との関連においてこの差を評価で
きるようにすることが重要である。
【0056】 制御158: 予測された基準と合致
するように、装置又はネットワークの行動を修正するこ
と。
するように、装置又はネットワークの行動を修正するこ
と。
【0057】分析プロセスを更に明瞭化し且つ人間の介
在による行動を理解し訂正することが如何に基本的であ
るかということを示すために、これをトースタの修理に
当てはめてみる。先ず、トースタに関する経験又はその
修理用の文献を読むことによって、トースタに関する相
当量の知識を得ることができる。一旦、かかる知識、望
むらくは或る種の経験が得られると、「トースタの修理
店」という看板を出して、顧客を待つことになる。顧客
が故障と称するトースタをこの店に持ち込んでくると、
先ずそのトースタの動作性能を評価し、一切れのパンを
挿入し、そのパンの片面だけが具合良く焼けること(現
在の行動)を見い出すとする。この場合は、このトース
タが正常に動作していることを(誤って)結論すること
があるから、このパンをひっくり返して最挿入せねばな
らない。このような「2パス式」トースタを想定する場
合には、「ユーザ・エラー」を指摘することになろう。
ここで欠落しているのは、正しいトースタ行動の構成要
素を完全に理解する、ということである。この情報に係
る「判断基準」がなければ、観察された行動が正常であ
るのか又は異常であるのか、ということを判別すること
は不可能である。顧客が提供する判断基準は、屡々、正
しい行動に関する情報を欠いている(従ってこのプロセ
スの修理者が無能力であるように思わせる)。しかしな
がら、複雑なネットワーク環境では、このことは起こり
そうもない。なぜなら、修理業者もその顧客も、判断基
準を生成するに十分な理解や時間を欠いているからであ
る。これは、或る種のエキスパート情報が必要とされる
典型的な場合である。例えば、「トースタ・ホットライ
ン」への電話があるとする。一旦、判断基準が生成され
ると、実際の行動を最適の行動と比較して、簡単な分析
を行うことができる。この違いが判れば、修理を行うた
めに、獲得済みの知識や経験を応用することができる。
トースタの事例における違いは、パンの片面が焼けてい
ない、という点である。かくて、真に有用な任意の分析
ツール/プログラム/方法は、この分析プロセスの4ス
テップ全部を扱わなければならない。かかる分析プロセ
スの4ステップ全部が成功裏に完了される場合にのみ、
かかる分析は成功したと言われ、そして何をなすべきか
という特定の推奨措置の形式で「回答」が与えられるの
である。
在による行動を理解し訂正することが如何に基本的であ
るかということを示すために、これをトースタの修理に
当てはめてみる。先ず、トースタに関する経験又はその
修理用の文献を読むことによって、トースタに関する相
当量の知識を得ることができる。一旦、かかる知識、望
むらくは或る種の経験が得られると、「トースタの修理
店」という看板を出して、顧客を待つことになる。顧客
が故障と称するトースタをこの店に持ち込んでくると、
先ずそのトースタの動作性能を評価し、一切れのパンを
挿入し、そのパンの片面だけが具合良く焼けること(現
在の行動)を見い出すとする。この場合は、このトース
タが正常に動作していることを(誤って)結論すること
があるから、このパンをひっくり返して最挿入せねばな
らない。このような「2パス式」トースタを想定する場
合には、「ユーザ・エラー」を指摘することになろう。
ここで欠落しているのは、正しいトースタ行動の構成要
素を完全に理解する、ということである。この情報に係
る「判断基準」がなければ、観察された行動が正常であ
るのか又は異常であるのか、ということを判別すること
は不可能である。顧客が提供する判断基準は、屡々、正
しい行動に関する情報を欠いている(従ってこのプロセ
スの修理者が無能力であるように思わせる)。しかしな
がら、複雑なネットワーク環境では、このことは起こり
そうもない。なぜなら、修理業者もその顧客も、判断基
準を生成するに十分な理解や時間を欠いているからであ
る。これは、或る種のエキスパート情報が必要とされる
典型的な場合である。例えば、「トースタ・ホットライ
ン」への電話があるとする。一旦、判断基準が生成され
ると、実際の行動を最適の行動と比較して、簡単な分析
を行うことができる。この違いが判れば、修理を行うた
めに、獲得済みの知識や経験を応用することができる。
トースタの事例における違いは、パンの片面が焼けてい
ない、という点である。かくて、真に有用な任意の分析
ツール/プログラム/方法は、この分析プロセスの4ス
テップ全部を扱わなければならない。かかる分析プロセ
スの4ステップ全部が成功裏に完了される場合にのみ、
かかる分析は成功したと言われ、そして何をなすべきか
という特定の推奨措置の形式で「回答」が与えられるの
である。
【0058】本発明では、情報収集の問題を、新しい観
点から2構成要素の問題として検討する。すなわち、そ
の一方はハードウエア技術に依存する「実時間」構成要
素であり、他方はネットワーク機能及びサービスに依存
する「可変時間」構成要素である。
点から2構成要素の問題として検討する。すなわち、そ
の一方はハードウエア技術に依存する「実時間」構成要
素であり、他方はネットワーク機能及びサービスに依存
する「可変時間」構成要素である。
【0059】プログラム可能な性能ベクトル生成(PP
VG)手段121である実時間式監視手段は、実時間構
成要素の問題を取り扱う。この監視手段は、「必須情
報」が失われないことを保証しなければならない。かく
て、PPVG手段121は、通信リンク上のデータが如
何に高速に送信されようとも、かかる全てのデータを監
視可能でなければならない。この構成要素は、ハードウ
エア技術に依存する。
VG)手段121である実時間式監視手段は、実時間構
成要素の問題を取り扱う。この監視手段は、「必須情
報」が失われないことを保証しなければならない。かく
て、PPVG手段121は、通信リンク上のデータが如
何に高速に送信されようとも、かかる全てのデータを監
視可能でなければならない。この構成要素は、ハードウ
エア技術に依存する。
【0060】プログラム可能な実時間式可変時間インタ
フェース(PRVI)はプログラム可能なハードウエア
装置であって、ネットワーク機能又はサービスが必要と
するデータの部分のみについて実時間データをスクリー
ンする。このPRVIは、可変時間報告手段のために、
「情報」と呼ばれるスクリーン済みのデータをも収集す
る。PRVIによって収集されるこの型の情報は、プロ
グラム可能なインタフェースを通して「オンライン」で
変更されることがある。
フェース(PRVI)はプログラム可能なハードウエア
装置であって、ネットワーク機能又はサービスが必要と
するデータの部分のみについて実時間データをスクリー
ンする。このPRVIは、可変時間報告手段のために、
「情報」と呼ばれるスクリーン済みのデータをも収集す
る。PRVIによって収集されるこの型の情報は、プロ
グラム可能なインタフェースを通して「オンライン」で
変更されることがある。
【0061】可変時間報告手段は、性能評価、問題判
別、監視活動、会計活動、等で用いるために、「適正な
時間フレーム化情報」を、要求中のネットワーク機能又
はサービスへ供給する。この情報はデマンドに応じて送
信しなければならないが、性能評価のような大抵のネッ
トワーク機能は実時間的に行われないのが普通であるか
ら、これを実時間的に送信する必要はない。所望の情報
をネットワーク機能又はサービスへ報告するために用い
られる時間フレームは、かかる機能又はサービスがこの
情報について何を行うかということに依存する。例え
ば、負荷分散や、負荷平衡や、他の動的なネットワーク
活動を扱う判断は、ネットワークを適正に制御するため
に、秒単位で情報を必要とすることがある。かくて、こ
の情報を時間単位で更新するようにすると、ネットワー
クの行動にとって致命的となることがある。しかしなが
ら、秒単位の情報は、一層大きな時間フレームを要する
容量の計画や会計プログラムについては、殆ど価値がな
い。
別、監視活動、会計活動、等で用いるために、「適正な
時間フレーム化情報」を、要求中のネットワーク機能又
はサービスへ供給する。この情報はデマンドに応じて送
信しなければならないが、性能評価のような大抵のネッ
トワーク機能は実時間的に行われないのが普通であるか
ら、これを実時間的に送信する必要はない。所望の情報
をネットワーク機能又はサービスへ報告するために用い
られる時間フレームは、かかる機能又はサービスがこの
情報について何を行うかということに依存する。例え
ば、負荷分散や、負荷平衡や、他の動的なネットワーク
活動を扱う判断は、ネットワークを適正に制御するため
に、秒単位で情報を必要とすることがある。かくて、こ
の情報を時間単位で更新するようにすると、ネットワー
クの行動にとって致命的となることがある。しかしなが
ら、秒単位の情報は、一層大きな時間フレームを要する
容量の計画や会計プログラムについては、殆ど価値がな
い。
【0062】データの処理速度、すなわちデータの収集
及び分析速度は、時間インターバルの選択に影響する。
例えば、所定のネットワークのトラヒック収集及び分析
技法が、毎秒16メガビットのデータを処理可能である
ものとする。そうすると、16Mbpsのトークン・リ
ングLAN 124については、1秒の時間インターバ
ルを使用すれば、利用可能な全てのデータを処理するこ
とができよう。しかしながら、テラビットのネットワー
クについて利用可能な全てのデータを収集し且つ分析す
ることが望まれているものと仮定し、さらにこのデータ
収集技法がこのネットワークの速度と同じ速度で進行す
るが、この分析技法の速度が16Mbpsに留まるもの
と仮定すると、この分析に必要な時間インターバルは、
(1012/(16*106/秒))=62500秒=1
7時間21分 となろう。もし処理用の時間インターバ
ルを両ネットワークについて同じに維持したいのであれ
ば、データの分析速度を増大させるか、又は新しい技法
を使用しなければならない。
及び分析速度は、時間インターバルの選択に影響する。
例えば、所定のネットワークのトラヒック収集及び分析
技法が、毎秒16メガビットのデータを処理可能である
ものとする。そうすると、16Mbpsのトークン・リ
ングLAN 124については、1秒の時間インターバ
ルを使用すれば、利用可能な全てのデータを処理するこ
とができよう。しかしながら、テラビットのネットワー
クについて利用可能な全てのデータを収集し且つ分析す
ることが望まれているものと仮定し、さらにこのデータ
収集技法がこのネットワークの速度と同じ速度で進行す
るが、この分析技法の速度が16Mbpsに留まるもの
と仮定すると、この分析に必要な時間インターバルは、
(1012/(16*106/秒))=62500秒=1
7時間21分 となろう。もし処理用の時間インターバ
ルを両ネットワークについて同じに維持したいのであれ
ば、データの分析速度を増大させるか、又は新しい技法
を使用しなければならない。
【0063】図10には、プログラム可能な性能ベクト
ル生成(PPVG)カード121が一層詳細に示されて
いる。図示のPPVGカード121は、物理的な媒体活
動の全てを観察するように設計されている。これは、チ
ップ・セット、ハードウエア又はソフトウエアの制限に
よって、ブラインドされていない。情報を捕捉させるた
め、複数の事象を媒体の速度で認識し且つ収集するよう
に事象駆動インタフェース(EDI)120がプログラ
ムされる。最後に、かかる情報を要求するサービスにと
って最も有用となるような方法で、これらの事象が編成
される。重要なことは、生のデータ(及びそれに伴う全
ての問題)を収集しないようにすることである。
ル生成(PPVG)カード121が一層詳細に示されて
いる。図示のPPVGカード121は、物理的な媒体活
動の全てを観察するように設計されている。これは、チ
ップ・セット、ハードウエア又はソフトウエアの制限に
よって、ブラインドされていない。情報を捕捉させるた
め、複数の事象を媒体の速度で認識し且つ収集するよう
に事象駆動インタフェース(EDI)120がプログラ
ムされる。最後に、かかる情報を要求するサービスにと
って最も有用となるような方法で、これらの事象が編成
される。重要なことは、生のデータ(及びそれに伴う全
ての問題)を収集しないようにすることである。
【0064】本発明の情報収集アーキテクチャ(IC
A)の概念を、16Mbpsのトークン・リングLAN
124に関連して説明する。ICAは2つの部分、す
なわち経路指定エキスパート・システム106(または
或る性質を持つサービス・プログラム)と、図10に示
すICAハードウエア装置としてのPPVGカード12
1とから成る。
A)の概念を、16Mbpsのトークン・リングLAN
124に関連して説明する。ICAは2つの部分、す
なわち経路指定エキスパート・システム106(または
或る性質を持つサービス・プログラム)と、図10に示
すICAハードウエア装置としてのPPVGカード12
1とから成る。
【0065】1つ以上の経路指定エキスパート・システ
ム106は、入力としての制御ベクトルC(i)をPP
VGカード121へ送信することにより、特定のネット
ワーク活動に関する事象(例えば、プロトコルの行動)
を収集するようにPPVGカード121を構成する。一
方、PPVGカード121は、これらの事象に関する情
報を保持する、複数の事象ベクトルE(i)を戻す。経
路指定エキスパート・システム106は、これらの事象
ベクトルE(i)を有限状態マシンの状態へ変換する。
有限状態マシンのフローは、ネットワークの所望の性能
測定値を計算し且つこれらの測定値を最適性能のそれと
比較することを可能にする。もし性能に関する一の問題
が判別されるなら、経路指定エキスパート・システム1
06は、救済措置を提案するか、監視済みのデータを提
示するか又はネットワークの管理ノードを制御すること
ができる。
ム106は、入力としての制御ベクトルC(i)をPP
VGカード121へ送信することにより、特定のネット
ワーク活動に関する事象(例えば、プロトコルの行動)
を収集するようにPPVGカード121を構成する。一
方、PPVGカード121は、これらの事象に関する情
報を保持する、複数の事象ベクトルE(i)を戻す。経
路指定エキスパート・システム106は、これらの事象
ベクトルE(i)を有限状態マシンの状態へ変換する。
有限状態マシンのフローは、ネットワークの所望の性能
測定値を計算し且つこれらの測定値を最適性能のそれと
比較することを可能にする。もし性能に関する一の問題
が判別されるなら、経路指定エキスパート・システム1
06は、救済措置を提案するか、監視済みのデータを提
示するか又はネットワークの管理ノードを制御すること
ができる。
【0066】当業者によれば、ネットワークの速度が増
大するにつれて、ネットワーク機能及びサービスについ
ての情報を収集又は分析する速度も増大させなければな
らないことが明らかであろう。この要件は、情報処理機
能を集積回路レベルにおいて実現することを強制し、ひ
いては速度と柔軟性との間の重要なトレード・オフを強
制する。速度と性能を向上させるには、一般に特殊なハ
ードウエア装置が必要となり、従ってソフトウエアによ
る実現形態と比較した場合、柔軟性を欠くのは避けられ
ない。しかしながら、情報収集アーキテクチャ(IC
A)のアプローチを採用する場合は、PPVGカード1
21がプログラム可能であるために、かかるトレード・
オフは必要ないのである。
大するにつれて、ネットワーク機能及びサービスについ
ての情報を収集又は分析する速度も増大させなければな
らないことが明らかであろう。この要件は、情報処理機
能を集積回路レベルにおいて実現することを強制し、ひ
いては速度と柔軟性との間の重要なトレード・オフを強
制する。速度と性能を向上させるには、一般に特殊なハ
ードウエア装置が必要となり、従ってソフトウエアによ
る実現形態と比較した場合、柔軟性を欠くのは避けられ
ない。しかしながら、情報収集アーキテクチャ(IC
A)のアプローチを採用する場合は、PPVGカード1
21がプログラム可能であるために、かかるトレード・
オフは必要ないのである。
【0067】PPVGカード121は、3つの主要部
分、すなわち図10に示す事象駆動インタフェース(E
DI)120と、ネットワーク・インタフェース(N
I)回路136と、マイクロチャネル・インタフェース
(MI)回路138とから成る。事象駆動インタフェー
ス120は、PPVGカード121の心臓部である。事
象駆動インタフェース120は、関係する事象を表す適
正なビットを識別するように、経路指定エキスパート・
システム106によってプログラムされる。事象駆動イ
ンタフェース120は、そのゲート・アレイのプログラ
ミングを行う制御ベクトルC(i)によって指定され
た、ネットワークの環境特性のみを監視する。トークン
・リングの利用効率(utilization)に関する例を考察
すると、事象駆動インタフェース120は、利用効率及
び装置の伝送機会を決定するために、自由トークンの数
をカウントする。現在の技術によれば、この数をカウン
トすることは容易である。
分、すなわち図10に示す事象駆動インタフェース(E
DI)120と、ネットワーク・インタフェース(N
I)回路136と、マイクロチャネル・インタフェース
(MI)回路138とから成る。事象駆動インタフェー
ス120は、PPVGカード121の心臓部である。事
象駆動インタフェース120は、関係する事象を表す適
正なビットを識別するように、経路指定エキスパート・
システム106によってプログラムされる。事象駆動イ
ンタフェース120は、そのゲート・アレイのプログラ
ミングを行う制御ベクトルC(i)によって指定され
た、ネットワークの環境特性のみを監視する。トークン
・リングの利用効率(utilization)に関する例を考察
すると、事象駆動インタフェース120は、利用効率及
び装置の伝送機会を決定するために、自由トークンの数
をカウントする。現在の技術によれば、この数をカウン
トすることは容易である。
【0068】経路指定エキスパート・システム106
は、情報が求められている事象を識別するために、入力
としての制御ベクトルC(i)を供給する。例えば、こ
れらの事象は、トークン・リングのMAC(媒体アクセ
ス制御)フレームや、イーサネットの衝突や、FDDI
のトークン、等であり得る。1つの可能な制御ベクトル
C(i)を、次のものとすることができる。 C(i)=(PCon, Num, Eventi...) 但し、前式において: PCon =パラメータ構成、すなわちカウントすることを
望んでいる特定のリング・ビット Num =事象の数 Eventi=i番目のビット・パターン情報。
は、情報が求められている事象を識別するために、入力
としての制御ベクトルC(i)を供給する。例えば、こ
れらの事象は、トークン・リングのMAC(媒体アクセ
ス制御)フレームや、イーサネットの衝突や、FDDI
のトークン、等であり得る。1つの可能な制御ベクトル
C(i)を、次のものとすることができる。 C(i)=(PCon, Num, Eventi...) 但し、前式において: PCon =パラメータ構成、すなわちカウントすることを
望んでいる特定のリング・ビット Num =事象の数 Eventi=i番目のビット・パターン情報。
【0069】図11に示すように、事象駆動インタフェ
ース120中で適当な事象を検出するために、トリー方
法が利用される。一旦、制御ベクトルC(i)によって
適当なネットワーク活動が識別されると、事象駆動イン
タフェース120中にトリーが構成される。このトリー
の各枝は、一意的なビット・パターン(事象)、すなわ
ちトークン到着事象に対応する。このトリーの底部には
バケット、すなわちカウンタ170があり、これらのパ
ターンの出現頻度を表すカウントを保持する。かくて、
任意の事象だけではなく、その出現頻度(又は重大度)
も検出可能である。バケットの数は、制御ベクトルC
(i)によって決定される。これらの結果によれば、当
該チャネルからのビットのうち選択されたビットだけを
監視することによって、例えば利用効率や、スループッ
トや、遅延のような性能測定値を活用することができ
る。これらのバケットの出力は、カウント又は比較回路
の出力であり、出力として事象ベクトルE(i)の形式
で経路指定エキスパート・システム106へ戻される。
再び、トークン・リングの環境については、可能な事象
ベクトルE(i)は次のようになる筈である。 E(i)=(#T, #F, Max F, Min F, FPR, AR, FC, #MAC) 但し、前式において: #T=自由トークンの数 #F=フレームの数 Max F=最大のフレーム・サイズ Min F=最小のフレーム・サイズ FPR=トークンの1回転当たりのフレームの最大数 AR=アドレス認識ビットの補数 FC=フレーム・コピー・ビットの補数 #MAC=MACフレームの数 これらのビット・カウント又はこれらのビット・カウン
トの組み合わせは、リング性能を決定するのに必要な全
ての情報を与える。
ース120中で適当な事象を検出するために、トリー方
法が利用される。一旦、制御ベクトルC(i)によって
適当なネットワーク活動が識別されると、事象駆動イン
タフェース120中にトリーが構成される。このトリー
の各枝は、一意的なビット・パターン(事象)、すなわ
ちトークン到着事象に対応する。このトリーの底部には
バケット、すなわちカウンタ170があり、これらのパ
ターンの出現頻度を表すカウントを保持する。かくて、
任意の事象だけではなく、その出現頻度(又は重大度)
も検出可能である。バケットの数は、制御ベクトルC
(i)によって決定される。これらの結果によれば、当
該チャネルからのビットのうち選択されたビットだけを
監視することによって、例えば利用効率や、スループッ
トや、遅延のような性能測定値を活用することができ
る。これらのバケットの出力は、カウント又は比較回路
の出力であり、出力として事象ベクトルE(i)の形式
で経路指定エキスパート・システム106へ戻される。
再び、トークン・リングの環境については、可能な事象
ベクトルE(i)は次のようになる筈である。 E(i)=(#T, #F, Max F, Min F, FPR, AR, FC, #MAC) 但し、前式において: #T=自由トークンの数 #F=フレームの数 Max F=最大のフレーム・サイズ Min F=最小のフレーム・サイズ FPR=トークンの1回転当たりのフレームの最大数 AR=アドレス認識ビットの補数 FC=フレーム・コピー・ビットの補数 #MAC=MACフレームの数 これらのビット・カウント又はこれらのビット・カウン
トの組み合わせは、リング性能を決定するのに必要な全
ての情報を与える。
【0070】経路指定エキスパート・システム106
は、PPVGカード121からの事象ベクトルE(i)
のフローを分析して、ネットワークの管理ノード122
Aへ制御信号を送信する。この事象ベクトルE(i)の
生成プロセスは、ネットワークの性能に影響することな
しに、実時間的に行われる。経路指定エキスパート・シ
ステム106は、特定のネットワーク環境における各リ
ンク又はノードについて利用効率のような所望の性能測
定値を得るために、これらのパラメータ・カウントを使
用し且つ有限状態マシンの理論を適用する。経路指定エ
キスパート・システム106は、ネットワーク・サービ
スに対する推奨措置とともに、任意の分析情報をネット
ワークの管理ノード122へ伝えることができる。一
方、ネットワークの管理ノード122は、この分析情報
を使用して経路指定アルゴリズムを利用することによ
り、必要に応じて諸資源を再び割り当てるとともに、ネ
ットワークの行動及び性能を一層良好に理解できるよう
にする。
は、PPVGカード121からの事象ベクトルE(i)
のフローを分析して、ネットワークの管理ノード122
Aへ制御信号を送信する。この事象ベクトルE(i)の
生成プロセスは、ネットワークの性能に影響することな
しに、実時間的に行われる。経路指定エキスパート・シ
ステム106は、特定のネットワーク環境における各リ
ンク又はノードについて利用効率のような所望の性能測
定値を得るために、これらのパラメータ・カウントを使
用し且つ有限状態マシンの理論を適用する。経路指定エ
キスパート・システム106は、ネットワーク・サービ
スに対する推奨措置とともに、任意の分析情報をネット
ワークの管理ノード122へ伝えることができる。一
方、ネットワークの管理ノード122は、この分析情報
を使用して経路指定アルゴリズムを利用することによ
り、必要に応じて諸資源を再び割り当てるとともに、ネ
ットワークの行動及び性能を一層良好に理解できるよう
にする。
【0071】事象駆動インタフェース120は、現場で
プログラム可能なゲート・アレイ及び外部RAM形式の
フィルタ・メモリ132で実現することができる。この
フィルタ・メモリ132は、トリー・プロトコル復号ア
ルゴリズムを実現するために必要である。このフィルタ
・メモリ132又はゲート・アレイがプログラム可能で
あるために、経路指定エキスパート・システム106
は、新しい制御ベクトルC(i)を事象駆動インタフェ
ース120へ送信することにより、種々のプロトコル
(すなわち、トークン・リング、FDDI,イーサネッ
ト)を収容し且つネットワーク環境に応じた種々のパラ
メータ・カウンタを収容するように、この事象駆動イン
タフェース120を再構成することができる。このハー
ドウエア・アプローチに対する唯1つの制約は、フィル
タ・メモリ132の速度及び深さであり、またゲート・
アレイのゲート数及び速度である。データ削減の大きさ
に起因して、これらの制約のいずれも主たる問題とはな
らない。
プログラム可能なゲート・アレイ及び外部RAM形式の
フィルタ・メモリ132で実現することができる。この
フィルタ・メモリ132は、トリー・プロトコル復号ア
ルゴリズムを実現するために必要である。このフィルタ
・メモリ132又はゲート・アレイがプログラム可能で
あるために、経路指定エキスパート・システム106
は、新しい制御ベクトルC(i)を事象駆動インタフェ
ース120へ送信することにより、種々のプロトコル
(すなわち、トークン・リング、FDDI,イーサネッ
ト)を収容し且つネットワーク環境に応じた種々のパラ
メータ・カウンタを収容するように、この事象駆動イン
タフェース120を再構成することができる。このハー
ドウエア・アプローチに対する唯1つの制約は、フィル
タ・メモリ132の速度及び深さであり、またゲート・
アレイのゲート数及び速度である。データ削減の大きさ
に起因して、これらの制約のいずれも主たる問題とはな
らない。
【0072】図10のマイクロチャネル・インタフェー
ス(MI)回路138は、PPVGカード121に関
し、IBM社のパーソナル・コンピュータであるPS/
2のマイクロチャネル(又は他の装置)に対するインタ
フェースを与える。こうすることにより、PPVGカー
ド121は、かかるインタフェースを介して制御ベクト
ルC(i)を受信したり、事象ベクトルE(i)を送信
することができるようになる。ネットワーク・インタフ
ェース(NI)回路136は、PPVGカード121に
関し、ネットワークに対するインタフェースを与える。
トークン・リングLAN 124を例にとって説明すれ
ば、PPVGカード121は、16MbpsのIBMト
ークン・リング・アダプタの一部であるフロント・エン
ド(FE)回路を使用して、当該リングへ受動的に接続
する。このフロント・エンド回路はアナログ・リング信
号へロックして、この信号をデイジタル・ストリームへ
変換する。また、PPVGカード121は、アナログ・
ストリームから前記フロント・エンド回路によって導出
されたデイジタル・クロック、レデイ信号及び頻度捕捉
信号をも使用する。これらのデイジタル信号は、PPV
Gカード121へ受信され、適当な個別回路を介して事
象駆動インタフェース120へ供給される。図2には、
トークン・リングLAN 124に対するPPVGカー
ド121の接続が示されている。
ス(MI)回路138は、PPVGカード121に関
し、IBM社のパーソナル・コンピュータであるPS/
2のマイクロチャネル(又は他の装置)に対するインタ
フェースを与える。こうすることにより、PPVGカー
ド121は、かかるインタフェースを介して制御ベクト
ルC(i)を受信したり、事象ベクトルE(i)を送信
することができるようになる。ネットワーク・インタフ
ェース(NI)回路136は、PPVGカード121に
関し、ネットワークに対するインタフェースを与える。
トークン・リングLAN 124を例にとって説明すれ
ば、PPVGカード121は、16MbpsのIBMト
ークン・リング・アダプタの一部であるフロント・エン
ド(FE)回路を使用して、当該リングへ受動的に接続
する。このフロント・エンド回路はアナログ・リング信
号へロックして、この信号をデイジタル・ストリームへ
変換する。また、PPVGカード121は、アナログ・
ストリームから前記フロント・エンド回路によって導出
されたデイジタル・クロック、レデイ信号及び頻度捕捉
信号をも使用する。これらのデイジタル信号は、PPV
Gカード121へ受信され、適当な個別回路を介して事
象駆動インタフェース120へ供給される。図2には、
トークン・リングLAN 124に対するPPVGカー
ド121の接続が示されている。
【0073】PPVGハードウエア・アプローチの主た
る利点は、これが性能パラメータを監視するための、実
時間式で、受動的で、ホストに対し透明な方法を与える
という点にある。
る利点は、これが性能パラメータを監視するための、実
時間式で、受動的で、ホストに対し透明な方法を与える
という点にある。
【0074】ICAの装置入力を使用するトークン・リ
ングのエキスパート・システム この章では、トークン・リング(802.5)の媒体ア
クセス制御(MAC)層を分析するための入力としてP
PVGカード121を利用するように設計された、経路
指定エキスパート・システム106について検討する。
先ず、MAC層の特性を説明し、次にトークン・リング
のMAC層を分析すべき性能分析エキスパート・システ
ムを選ぶための原理を説明し、続いてトークン・リング
の事象ベクトル及び有限状態マシンを基礎とするエキス
パート・システムによる分析を概括する。
ングのエキスパート・システム この章では、トークン・リング(802.5)の媒体ア
クセス制御(MAC)層を分析するための入力としてP
PVGカード121を利用するように設計された、経路
指定エキスパート・システム106について検討する。
先ず、MAC層の特性を説明し、次にトークン・リング
のMAC層を分析すべき性能分析エキスパート・システ
ムを選ぶための原理を説明し、続いてトークン・リング
の事象ベクトル及び有限状態マシンを基礎とするエキス
パート・システムによる分析を概括する。
【0075】トークン・リングMAC層の特性 MAC層は、物理的なリング媒体及びこのリングに影響
する任意のステーション動作を制御する。MAC活動の
監視(及び収集)は、トークン・リングLAN124の
「健康状態」及び「使用法」を決定するのに必要であ
る。本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)によれ
ば、リングの利用効率を決定し、負荷の平衡及び経路指
定を変更するためにトークン・リングLAN 124へ
制御信号を送信し、エラーを特定及び理解し、容量計画
の疑問点に回答し、さらに一般的な側面としてリングの
活動及び動作に関し必要な任意の情報を提供することが
できる。
する任意のステーション動作を制御する。MAC活動の
監視(及び収集)は、トークン・リングLAN124の
「健康状態」及び「使用法」を決定するのに必要であ
る。本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)によれ
ば、リングの利用効率を決定し、負荷の平衡及び経路指
定を変更するためにトークン・リングLAN 124へ
制御信号を送信し、エラーを特定及び理解し、容量計画
の疑問点に回答し、さらに一般的な側面としてリングの
活動及び動作に関し必要な任意の情報を提供することが
できる。
【0076】25種類のMACフレームは、リング管理
や、監視や、、制御や、エラー回復に必要な全ての通信
を与える。更に、MAC層は、次に掲げるものを与え
る。 アドレス認識 フレーム・コピー フレーム制御の認識 フレームの区切り フレーム・ステータスの生成及び検証 優先順位の管理 経路指定 タイミング トークン管理。
や、監視や、、制御や、エラー回復に必要な全ての通信
を与える。更に、MAC層は、次に掲げるものを与え
る。 アドレス認識 フレーム・コピー フレーム制御の認識 フレームの区切り フレーム・ステータスの生成及び検証 優先順位の管理 経路指定 タイミング トークン管理。
【0077】MAC層に関連する挑戦及びエキスパート
・システムの原理 以上で検討したように、現在実施されている全てのLA
N分析手段又は監視手段については、情報収集は非常に
重要な問題である。リングを使用したり、フレームをカ
ウントするという最も基本的なタスクと取り組んでみて
も、殆どが失敗しており、従って全ての分析(特に負荷
が大きい場合の分析)は不正確であると結論せざるを得
ない。何かの理由で、これらは媒体の速度に負けないで
正しくついていくことはできない。トークンのカウント
動作は、一層困難であることが判っている。しかし、任
意の時間フレームにわたってリングの正確な利用効率や
他の性能及び制御情報を生成するためには、正しいフレ
ーム及びトークンのカウントが(リングの待ち時間のよ
うな媒体の長さ情報とともに)必要なのである。
・システムの原理 以上で検討したように、現在実施されている全てのLA
N分析手段又は監視手段については、情報収集は非常に
重要な問題である。リングを使用したり、フレームをカ
ウントするという最も基本的なタスクと取り組んでみて
も、殆どが失敗しており、従って全ての分析(特に負荷
が大きい場合の分析)は不正確であると結論せざるを得
ない。何かの理由で、これらは媒体の速度に負けないで
正しくついていくことはできない。トークンのカウント
動作は、一層困難であることが判っている。しかし、任
意の時間フレームにわたってリングの正確な利用効率や
他の性能及び制御情報を生成するためには、正しいフレ
ーム及びトークンのカウントが(リングの待ち時間のよ
うな媒体の長さ情報とともに)必要なのである。
【0078】MAC層のレベルにおけるトークン・リン
グ動作を監視することは、最も挑戦的であると考えられ
る。というのも、トークン・リングは決してアイドルに
ならないからである。トークン又はフレームの循環につ
いては、定常的な活動が存在する。実際上、媒体は常に
何かを伝送しているために、100%ビジイである。更
に、MAC層の相当量のリング管理活動(例えば、最近
隣活動アップストリーム−NAUN:Nearest Active U
pstream Neighbor)が定期的に生ずる。このことから明
らかなように、MAC層の全ての活動を(他の非MAC
活動とともに)正しく捕捉することは、定常的なリング
活動が存在し、しかも大量のデータが生成される蓋然性
が高いために、最も困難な情報収集状況を表す。MAC
層で検出された問題を報告することは、ICA技法によ
れば比較的容易であり、種々の又は全ての型のMACフ
レームについて、制御ベクトルC(i)を線142を介
して監視手段へ送信することによって行われる。また、
性能評価の質問は、回答するのに最も困難であると考え
られることに注意すべきである。かくて、PPVGカー
ド121及び経路指定エキスパート・システム106に
よる分析は、データ捕捉負荷の最悪状況下で、最も挑戦
的なトークン・リングの問題を解決する。
グ動作を監視することは、最も挑戦的であると考えられ
る。というのも、トークン・リングは決してアイドルに
ならないからである。トークン又はフレームの循環につ
いては、定常的な活動が存在する。実際上、媒体は常に
何かを伝送しているために、100%ビジイである。更
に、MAC層の相当量のリング管理活動(例えば、最近
隣活動アップストリーム−NAUN:Nearest Active U
pstream Neighbor)が定期的に生ずる。このことから明
らかなように、MAC層の全ての活動を(他の非MAC
活動とともに)正しく捕捉することは、定常的なリング
活動が存在し、しかも大量のデータが生成される蓋然性
が高いために、最も困難な情報収集状況を表す。MAC
層で検出された問題を報告することは、ICA技法によ
れば比較的容易であり、種々の又は全ての型のMACフ
レームについて、制御ベクトルC(i)を線142を介
して監視手段へ送信することによって行われる。また、
性能評価の質問は、回答するのに最も困難であると考え
られることに注意すべきである。かくて、PPVGカー
ド121及び経路指定エキスパート・システム106に
よる分析は、データ捕捉負荷の最悪状況下で、最も挑戦
的なトークン・リングの問題を解決する。
【0079】このICAアプローチによれば、トークン
・リングLAN 124をMAC層で成功裏に監視する
ことにより、性能の問題点及びネットワーク制御に取り
組むのに必要な全ての情報を与えることが可能である。
更に、かかる監視動作は、地理的距離及び情報収集上の
問題に容易に取り組むことができるように、量的には極
く少ないものである。
・リングLAN 124をMAC層で成功裏に監視する
ことにより、性能の問題点及びネットワーク制御に取り
組むのに必要な全ての情報を与えることが可能である。
更に、かかる監視動作は、地理的距離及び情報収集上の
問題に容易に取り組むことができるように、量的には極
く少ないものである。
【0080】ICA事象 ICAが、生データの捕捉に関連する全ての問題を被る
ことなしに、どのようにして情報の捕捉を可能にするか
ということを理解するには、事象の概念を理解すること
が必要である。「事象」とは、次のものが出現すること
を言う。 1.物理媒体上の任意のビット・パターン。例えば、フ
レーム及びトークン活動は、ACフィールド中のT/F
ビットを調べることによってカウントすることができ
る。 2.何回か再現した任意のビット・パターン。例えば、
MAC活動フレーム又は一の行における幾つかのフレー
ム(又はフレーム型)がこれに該当する。 3.前記1又は2で定義したような事象相互間の任意の
関係。例えば、事象Cが真である(出現した)のは、
(変数*|事象B|>|事象A|)が成立する場合であ
る。但し、|事象i|は、事象iの大きさ(すなわち、
事象iが出現した回数)を表す。これは、事象iと表記
された或る活動のボリューム指標であると考えられる点
に注意すべきである。
ことなしに、どのようにして情報の捕捉を可能にするか
ということを理解するには、事象の概念を理解すること
が必要である。「事象」とは、次のものが出現すること
を言う。 1.物理媒体上の任意のビット・パターン。例えば、フ
レーム及びトークン活動は、ACフィールド中のT/F
ビットを調べることによってカウントすることができ
る。 2.何回か再現した任意のビット・パターン。例えば、
MAC活動フレーム又は一の行における幾つかのフレー
ム(又はフレーム型)がこれに該当する。 3.前記1又は2で定義したような事象相互間の任意の
関係。例えば、事象Cが真である(出現した)のは、
(変数*|事象B|>|事象A|)が成立する場合であ
る。但し、|事象i|は、事象iの大きさ(すなわち、
事象iが出現した回数)を表す。これは、事象iと表記
された或る活動のボリューム指標であると考えられる点
に注意すべきである。
【0081】この事象に関するアイデイアは、全てのプ
ロトコルをある有限状態マシンのパターンによって記述
することができる、という概念から導かれたものであ
る。1つ以上の事象を収集した結果は、所定の期間にわ
たるプロトコル活動の特定の状態を表す。各事象は、各
状態の基本的なビルデイング・ブロックとして考えるこ
とができる。従って、全ての状態は、特定の期間中に出
現する1つ以上の事象によって識別することができる。
事象ベクトルE(i)と呼ばれる複数の事象のパターン
は、可変時間報告手段によって構築され且つ報告され
る。例えば、1つの3事象ベクトルは、出現する多くの
状態のうちの1つを指示することができる。
ロトコルをある有限状態マシンのパターンによって記述
することができる、という概念から導かれたものであ
る。1つ以上の事象を収集した結果は、所定の期間にわ
たるプロトコル活動の特定の状態を表す。各事象は、各
状態の基本的なビルデイング・ブロックとして考えるこ
とができる。従って、全ての状態は、特定の期間中に出
現する1つ以上の事象によって識別することができる。
事象ベクトルE(i)と呼ばれる複数の事象のパターン
は、可変時間報告手段によって構築され且つ報告され
る。例えば、1つの3事象ベクトルは、出現する多くの
状態のうちの1つを指示することができる。
【0082】|A| = x and |B| = y and |A| + |B|
< |C| は、状態Pが生じたことを意味する。|A| = y
and |B| = x and |A| + |B| < |C| は、状態Qが生
じたことを意味する。|A| = x and |B| = y and |A
| + |B| > |C| は、状態Rが生じたことを意味する。|
A| = x and |B| = y and |A| + |B| = |C| は、状
態Sが生じたことを意味し、以下同様である。
< |C| は、状態Pが生じたことを意味する。|A| = y
and |B| = x and |A| + |B| < |C| は、状態Qが生
じたことを意味する。|A| = x and |B| = y and |A
| + |B| > |C| は、状態Rが生じたことを意味する。|
A| = x and |B| = y and |A| + |B| = |C| は、状
態Sが生じたことを意味し、以下同様である。
【0083】PPVGカード121は、事象駆動インタ
フェース120中の実時間式ビット復号トリーを使用し
て、1つ以上の同時的な事象を認識する。事象駆動イン
タフェース120は、プログラムされた任意の事象を媒
体速度で認識する。着信媒体ビット・ストリームは、
(プログラムされた制御ベクトルC(i)を介して)1
つ以上のビット・パターンを認識するようにセットされ
た、フィルタ・メモリ132中の直列記憶位置へ供給さ
れる。複数の事象カウンタ170は同時に更新されて、
事象ベクトルE(i)を1つ以上のサービスのために適
当な頻度で戻す。以下に、この事象ベクトルE(i)の
例を示す。 E(i) = ( |A|, |B|, |C|,...) 但し、この式において、値iは戻されるベクトルのカウ
ントであり得る。
フェース120中の実時間式ビット復号トリーを使用し
て、1つ以上の同時的な事象を認識する。事象駆動イン
タフェース120は、プログラムされた任意の事象を媒
体速度で認識する。着信媒体ビット・ストリームは、
(プログラムされた制御ベクトルC(i)を介して)1
つ以上のビット・パターンを認識するようにセットされ
た、フィルタ・メモリ132中の直列記憶位置へ供給さ
れる。複数の事象カウンタ170は同時に更新されて、
事象ベクトルE(i)を1つ以上のサービスのために適
当な頻度で戻す。以下に、この事象ベクトルE(i)の
例を示す。 E(i) = ( |A|, |B|, |C|,...) 但し、この式において、値iは戻されるベクトルのカウ
ントであり得る。
【0084】事象ベクトルは、ネットワーク制御に関す
る問題判別のために、監視リング活動へ戻すことができ
る。例えば、事象ベクトルE(i)を、MACフレーム
の全ての型に対する、一連のカウンタとすることができ
る。1例を挙げれば、次の通りである。 E(i) = ( |ビーコン・カウント|, |トークン請求|, |フ
レームの総数|,...) 事象相互間の関係は、特定のリング問題の出現を表すこ
とができる。これらの関係は、特定のトークン・リング
問題の「統計的シグナチャ」と考えることができる。こ
れらのシグナチャは、経路指定エキスパート・システム
106によって認識及び診断可能である。これに応じ
て、適当なネットワーク制御信号が経路指定エキスパー
ト・システム106によってネットワーク中のルータ1
15又は管理ノード122Aへ出力され得る。
る問題判別のために、監視リング活動へ戻すことができ
る。例えば、事象ベクトルE(i)を、MACフレーム
の全ての型に対する、一連のカウンタとすることができ
る。1例を挙げれば、次の通りである。 E(i) = ( |ビーコン・カウント|, |トークン請求|, |フ
レームの総数|,...) 事象相互間の関係は、特定のリング問題の出現を表すこ
とができる。これらの関係は、特定のトークン・リング
問題の「統計的シグナチャ」と考えることができる。こ
れらのシグナチャは、経路指定エキスパート・システム
106によって認識及び診断可能である。これに応じ
て、適当なネットワーク制御信号が経路指定エキスパー
ト・システム106によってネットワーク中のルータ1
15又は管理ノード122Aへ出力され得る。
【0085】トークン・リングMACのエキスパート・
システムにおけるベクトル設計 情報収集アーキテクチャ(ICA)は2種類のベクト
ル、すなわち制御ベクトルC(i)と事象ベクトルE
(i)から成る。事象ベクトルE(i)は、2つの型が
定義される。一方のE(0)ベクトルは、時間の関数と
して変動することがありそうもない、静的な1つの時間
情報(例えば、リング上の装置の数、リングの待ち時
間、等)を与える。他方のE(i)ベクトルは、(変動
するネットワーク活動に起因して)相当程度に変動す
る、可変の事象カウント情報を与える。
システムにおけるベクトル設計 情報収集アーキテクチャ(ICA)は2種類のベクト
ル、すなわち制御ベクトルC(i)と事象ベクトルE
(i)から成る。事象ベクトルE(i)は、2つの型が
定義される。一方のE(0)ベクトルは、時間の関数と
して変動することがありそうもない、静的な1つの時間
情報(例えば、リング上の装置の数、リングの待ち時
間、等)を与える。他方のE(i)ベクトルは、(変動
するネットワーク活動に起因して)相当程度に変動す
る、可変の事象カウント情報を与える。
【0086】トークン・リングMAC層の活動に対する
E(i)ベクトルは、以下の事象カウンタで以て構成す
ることができる。 (1) 30ビットのトークン・カウンタ(#T) (2) 28ビットのフレーム・カウンタ(#F) (3) 16ビットの最大フレーム・サイズ・フィールド
(MAXF) (4) 16ビットの最小フレーム・サイズ・フィールド
(MINF) (5) 16ビットの1トークン回転当たりのフレーム最
大数(MFR) (6) 28ビットのMACフレーム・カウンタ(#M) (7) 16ビットのビーコン・カウンタ(#B) (8) 16ビットの予約カウンタ(#R) (9) 16ビットのアドレス非認識カウンタ(AR b
ar) (10) 16ビットのフレーム非コピー(FC bar) (11) 16ビットの優先4フレーム・カウンタ(P
4)。
E(i)ベクトルは、以下の事象カウンタで以て構成す
ることができる。 (1) 30ビットのトークン・カウンタ(#T) (2) 28ビットのフレーム・カウンタ(#F) (3) 16ビットの最大フレーム・サイズ・フィールド
(MAXF) (4) 16ビットの最小フレーム・サイズ・フィールド
(MINF) (5) 16ビットの1トークン回転当たりのフレーム最
大数(MFR) (6) 28ビットのMACフレーム・カウンタ(#M) (7) 16ビットのビーコン・カウンタ(#B) (8) 16ビットの予約カウンタ(#R) (9) 16ビットのアドレス非認識カウンタ(AR b
ar) (10) 16ビットのフレーム非コピー(FC bar) (11) 16ビットの優先4フレーム・カウンタ(P
4)。
【0087】フィルタ・メモリ132のサイズにより、
サポートされるカウンタの数が制限される。事象ベクト
ルE(i)の2つの例を、以下に示す。 E(i)=(#T, #F, MAXF, MINF, MFR, #M, FC bar, AR ba
r, #B) E(i)=(#T, #F, MAXF, MINF, MFR, #M, FC bar, P4, #
R) 必要に応じて、他の事象ベクトルも展開することが可能
である。生成されたこれらの事象ベクトルは、経路指定
エキスパート・システム106による制御ベクトルC
(i)中の「プログラミング」の結果である。更に、同
じベクトル中の事象相互間の関係によって、新しい事象
を定義することができる。例えば、トークン相互間のフ
レームの平均数は、#Fを単純に#Tで除算して求める
ことができる。この情報は、経路指定エキスパート・シ
ステム106中で構成することができる。他の事象は、
事象相互間の「出現」関係を表すことができる。仮定上
の例を挙げれば、事象Bが出現しない間に事象Aが3回
出現する場合は、一のカウンタをインクリメントする、
というようなものである。
サポートされるカウンタの数が制限される。事象ベクト
ルE(i)の2つの例を、以下に示す。 E(i)=(#T, #F, MAXF, MINF, MFR, #M, FC bar, AR ba
r, #B) E(i)=(#T, #F, MAXF, MINF, MFR, #M, FC bar, P4, #
R) 必要に応じて、他の事象ベクトルも展開することが可能
である。生成されたこれらの事象ベクトルは、経路指定
エキスパート・システム106による制御ベクトルC
(i)中の「プログラミング」の結果である。更に、同
じベクトル中の事象相互間の関係によって、新しい事象
を定義することができる。例えば、トークン相互間のフ
レームの平均数は、#Fを単純に#Tで除算して求める
ことができる。この情報は、経路指定エキスパート・シ
ステム106中で構成することができる。他の事象は、
事象相互間の「出現」関係を表すことができる。仮定上
の例を挙げれば、事象Bが出現しない間に事象Aが3回
出現する場合は、一のカウンタをインクリメントする、
というようなものである。
【0088】E(i)ベクトルの事象カウンタと情報の
関係 本発明者がトークン・リングの活動を調べたところによ
れば、リングの行動パターンには、多くの有用な情報が
含まれている。これらのパターンは、プロトコル活動の
シグナチャとして考えることができる。説明の便宜上、
「T」を個々のトークンとし、「F」を一のフレームと
し、「TFTTTFTT...」をリング上の1地点か
ら見たトークン・リング活動の任意のストリングとす
る。当該パターン概念の有用性を一層良く理解できるよ
うに、2つの短い例を以下に提示する。10個の装置を
有する一のリングを仮定すると、以下のパターンは、性
能情報を与えることができる。 TTTTTT.......TTTT − このス
トリングは、アイドル・リングを表す。 TFFFFFFFFFFT − このストリング
は、1トークン回転期間に対する最大のリング容量を表
す。 (TFFFFFFFFFFT)n − このストリ
ングは、「n」回転に対する最大のリング容量を表す。 TFTFTFTFTFT....− このストリン
グ(及びこれに類似するもの)は、殆どの場合、単一の
非常にビジイな装置を表す。 ..........等。
関係 本発明者がトークン・リングの活動を調べたところによ
れば、リングの行動パターンには、多くの有用な情報が
含まれている。これらのパターンは、プロトコル活動の
シグナチャとして考えることができる。説明の便宜上、
「T」を個々のトークンとし、「F」を一のフレームと
し、「TFTTTFTT...」をリング上の1地点か
ら見たトークン・リング活動の任意のストリングとす
る。当該パターン概念の有用性を一層良く理解できるよ
うに、2つの短い例を以下に提示する。10個の装置を
有する一のリングを仮定すると、以下のパターンは、性
能情報を与えることができる。 TTTTTT.......TTTT − このス
トリングは、アイドル・リングを表す。 TFFFFFFFFFFT − このストリング
は、1トークン回転期間に対する最大のリング容量を表
す。 (TFFFFFFFFFFT)n − このストリ
ングは、「n」回転に対する最大のリング容量を表す。 TFTFTFTFTFT....− このストリン
グ(及びこれに類似するもの)は、殆どの場合、単一の
非常にビジイな装置を表す。 ..........等。
【0089】もしフレームの送信側又は宛先側を考慮す
るなら、一層多くの情報を得ることができる。この型の
アプローチによると、事象カウント及び事象カウントの
組み合わせが、リング性能を決定するのに必要な情報を
与えることができる。例えば、次の通りである。 #Tは、個々のリング利用情報を与えるとともに、
装置伝送機会に関する指示を与える。 #T,#Fは、平均的なフレーム・サイズを与え
る。 T,(#F−#M−フレーム・ヘッダ・サイズ)
は、平均的なパケット・サイズを与える。 F,#M,MINF及びMAXFは、フレーム・サ
イズの分散予測情報を与える。 T,#F,#M,MINF及びMAXFは、到着レ
ート分散を予測するための手段を与える。 FPR及び#Rは、伝送を待機しているリング媒体
へ接続された装置に対する待ち行列化問題の存在(又は
不在)を暗示する。 AR bar及びFC barは、バッファの不足
又はアドレス指定上の問題を暗示する。 #M及び#Bは、非生産的な活動及び潜在的なリン
グ・エラーを通知する。
るなら、一層多くの情報を得ることができる。この型の
アプローチによると、事象カウント及び事象カウントの
組み合わせが、リング性能を決定するのに必要な情報を
与えることができる。例えば、次の通りである。 #Tは、個々のリング利用情報を与えるとともに、
装置伝送機会に関する指示を与える。 #T,#Fは、平均的なフレーム・サイズを与え
る。 T,(#F−#M−フレーム・ヘッダ・サイズ)
は、平均的なパケット・サイズを与える。 F,#M,MINF及びMAXFは、フレーム・サ
イズの分散予測情報を与える。 T,#F,#M,MINF及びMAXFは、到着レ
ート分散を予測するための手段を与える。 FPR及び#Rは、伝送を待機しているリング媒体
へ接続された装置に対する待ち行列化問題の存在(又は
不在)を暗示する。 AR bar及びFC barは、バッファの不足
又はアドレス指定上の問題を暗示する。 #M及び#Bは、非生産的な活動及び潜在的なリン
グ・エラーを通知する。
【0090】経路指定エキスパート・システム106が
導出した任意の結論は、警告又はメッセージを介して、
任意のネットワークの管理ノード122A又はルータ1
15へ送信され得る。情報収集アーキテクチャ(IC
A)のプロセス全体は、ネットワーク性能に影響するこ
となしに、実時間的に行うことができる。メモリ100
中の他のプログラムは、有限状態マシンの理論に関連す
る事象カウンタを使用して、他の所望の性能測定値及び
E(i)ベクトル中に事象として含まれていない(利用
効率のような)ネットワーク制御を導くことができる。
経路指定エキスパート・システム106は、情報及びネ
ットワーク・サービスに対する推奨措置を、ネットワー
クの管理ノード122A又はルータ115へ伝えること
ができる。ルータ115は、必要に応じて経路指定アル
ゴリズムを利用して資源の最割り当てを行うか、又はネ
ットワークの行動及び性能を一層良好に制御、監視及び
理解するために、この情報を使用する。
導出した任意の結論は、警告又はメッセージを介して、
任意のネットワークの管理ノード122A又はルータ1
15へ送信され得る。情報収集アーキテクチャ(IC
A)のプロセス全体は、ネットワーク性能に影響するこ
となしに、実時間的に行うことができる。メモリ100
中の他のプログラムは、有限状態マシンの理論に関連す
る事象カウンタを使用して、他の所望の性能測定値及び
E(i)ベクトル中に事象として含まれていない(利用
効率のような)ネットワーク制御を導くことができる。
経路指定エキスパート・システム106は、情報及びネ
ットワーク・サービスに対する推奨措置を、ネットワー
クの管理ノード122A又はルータ115へ伝えること
ができる。ルータ115は、必要に応じて経路指定アル
ゴリズムを利用して資源の最割り当てを行うか、又はネ
ットワークの行動及び性能を一層良好に制御、監視及び
理解するために、この情報を使用する。
【0091】トークン・リングの有限状態マシン トークン・リングMAC層の経路指定エキスパート・シ
ステム106は、4つの主要な状態を検出する。これら
の4つの主要な状態は、以下に示すとおりである。
ステム106は、4つの主要な状態を検出する。これら
の4つの主要な状態は、以下に示すとおりである。
【0092】1.高利用状態 − この場合、利用可能
なリング容量の多くのものが利用されている。1つの指
標は、単位時間当たりに利用可能なトークンの数とする
ことができる。この状態の存在を識別するための、2つ
の潜在的なヒューリステイック・テストを、次に示す。 (#F * h1) > #T MFR = (リング装置の数 - h2) 但し、h1及びh2は、1つ以上のヒューリステイック
・テストを調整するためのものである。前記ヒューリス
テイック・テストにおいて、h1は一定の乗数であり、
h2は多数の装置スレッショルド調整手段として作用す
るものである。
なリング容量の多くのものが利用されている。1つの指
標は、単位時間当たりに利用可能なトークンの数とする
ことができる。この状態の存在を識別するための、2つ
の潜在的なヒューリステイック・テストを、次に示す。 (#F * h1) > #T MFR = (リング装置の数 - h2) 但し、h1及びh2は、1つ以上のヒューリステイック
・テストを調整するためのものである。前記ヒューリス
テイック・テストにおいて、h1は一定の乗数であり、
h2は多数の装置スレッショルド調整手段として作用す
るものである。
【0093】第1のヒューリステイック・テストは、次
のように理解することが可能である。すなわち、フレー
ムの数がh1によって指定された量だけトークンの数を
超える場合、経路指定エキスパート・システム106
は、当該リングが高利用状態にあるものとみなす。これ
は、#Mを#Fから減ずることによって、非MACフレ
ームのみを考慮する。第2のヒューリステイック・テス
トは、次のように理解することが可能である。すなわ
ち、1回転当たりのフレームの最大数が当該リング上に
ある装置の数に接近する場合、1つ以上の装置による伝
送機会は、他の装置の伝送に起因して、遅れる蓋然性が
高い、ということである。この状態を検出する際に、両
ヒューリステイック・テストは、経路指定エキスパート
・システム106により「AND」又は「OR」するこ
とができる。また、これらのヒューリステイック・テス
トは、予約の数(#R)を考慮することによって、更に
拡張することができる。前記のh1及びh2は、静的な
リング特性(例えば、待ち時間、当該リングへ接続され
た装置の数、等)に依存する。利用効率の値は、E
(i)ベクトルの事象カウンタから計算することが可能
であり、これらのヒューリステイック・テストに関連し
て利用される。例えば、利用効率を、単に次のように表
すことができる。 Util = #T / (アイドル・リングについて可能なトーク
ン総数) #F,#Tは、平均的なフレーム・サイズ及びリングの
(遅延又は距離に関する)待ち時間を、直接的に導くこ
とができる。かくて、アイドル・リングについて可能な
トークンの総数を計算することが可能となる。他の制御
ベクトルC(i)は、リングの待ち時間が(例えば、E
(0)ベクトルを介して)直接的に戻されるように、指
定することができる。
のように理解することが可能である。すなわち、フレー
ムの数がh1によって指定された量だけトークンの数を
超える場合、経路指定エキスパート・システム106
は、当該リングが高利用状態にあるものとみなす。これ
は、#Mを#Fから減ずることによって、非MACフレ
ームのみを考慮する。第2のヒューリステイック・テス
トは、次のように理解することが可能である。すなわ
ち、1回転当たりのフレームの最大数が当該リング上に
ある装置の数に接近する場合、1つ以上の装置による伝
送機会は、他の装置の伝送に起因して、遅れる蓋然性が
高い、ということである。この状態を検出する際に、両
ヒューリステイック・テストは、経路指定エキスパート
・システム106により「AND」又は「OR」するこ
とができる。また、これらのヒューリステイック・テス
トは、予約の数(#R)を考慮することによって、更に
拡張することができる。前記のh1及びh2は、静的な
リング特性(例えば、待ち時間、当該リングへ接続され
た装置の数、等)に依存する。利用効率の値は、E
(i)ベクトルの事象カウンタから計算することが可能
であり、これらのヒューリステイック・テストに関連し
て利用される。例えば、利用効率を、単に次のように表
すことができる。 Util = #T / (アイドル・リングについて可能なトーク
ン総数) #F,#Tは、平均的なフレーム・サイズ及びリングの
(遅延又は距離に関する)待ち時間を、直接的に導くこ
とができる。かくて、アイドル・リングについて可能な
トークンの総数を計算することが可能となる。他の制御
ベクトルC(i)は、リングの待ち時間が(例えば、E
(0)ベクトルを介して)直接的に戻されるように、指
定することができる。
【0094】2.問題状態 − ビーコン、トークン請
求、等が検出された場合は、潜在的な問題が存在する。
過度なMAC活動は、問題状態の一の指標であるとみな
される。この状態の存在を検証するために、経路指定エ
キスパート・システム106は、MAC活動を全体の活
動及び全体のフレーム活動と比較して、以下のヒューリ
ステイック・テストを構成することができる。 #M > (#F/h3) AND #F + #T > h4 AND #F > (#T/h5) このヒューリステイック・テストの意味するところは、
次の通りである。すなわち、もし経路指定エキスパート
・システム106により、フレームの大部分がMACフ
レームであり(ANDの第1の部分)、相当量のリング
活動が発生しており(ANDの第2の部分)、しかも相
当量の活動がフレームからのものであること(ANDの
第3の部分)が観察されるなら、問題状態が存在するこ
とになる。調整手段h3及びh5は、MACフレームの
うちの何パーセントが問題であるかを決定可能にする。
これらの調整手段は、感度調整として考えることができ
る。調整手段h4は、通常のMAC活動の「スパイク」
が問題として検出されるのを防止するような値へセット
される。エキスパート・システム106は、問題の性質
について結論に到達することが可能である。(実時間式
に動作している場合)経路指定エキスパート・システム
106は、特定の型のMACフレームを調べて問題を一
層良く定義するように、他の制御ベクトルC(i)を事
象駆動インタフェース120へ送信するようにしても良
い。
求、等が検出された場合は、潜在的な問題が存在する。
過度なMAC活動は、問題状態の一の指標であるとみな
される。この状態の存在を検証するために、経路指定エ
キスパート・システム106は、MAC活動を全体の活
動及び全体のフレーム活動と比較して、以下のヒューリ
ステイック・テストを構成することができる。 #M > (#F/h3) AND #F + #T > h4 AND #F > (#T/h5) このヒューリステイック・テストの意味するところは、
次の通りである。すなわち、もし経路指定エキスパート
・システム106により、フレームの大部分がMACフ
レームであり(ANDの第1の部分)、相当量のリング
活動が発生しており(ANDの第2の部分)、しかも相
当量の活動がフレームからのものであること(ANDの
第3の部分)が観察されるなら、問題状態が存在するこ
とになる。調整手段h3及びh5は、MACフレームの
うちの何パーセントが問題であるかを決定可能にする。
これらの調整手段は、感度調整として考えることができ
る。調整手段h4は、通常のMAC活動の「スパイク」
が問題として検出されるのを防止するような値へセット
される。エキスパート・システム106は、問題の性質
について結論に到達することが可能である。(実時間式
に動作している場合)経路指定エキスパート・システム
106は、特定の型のMACフレームを調べて問題を一
層良く定義するように、他の制御ベクトルC(i)を事
象駆動インタフェース120へ送信するようにしても良
い。
【0095】3.輻輳状態 − この場合は、高利用状
態が存在することもあるし、存在しないこともある。言
い換えれば、輻輳は、リングが原因で生ずる場合もある
し(例えば、トークンが十分な頻度で利用できない場
合)、装置が原因で生ずる場合もある(例えば、内部バ
ッファが不足している場合)。E(i)ベクトル中でこ
の状態の存在を識別する、潜在的な幾つかのヒューリス
テイック・テストが考慮され得る。これらは、次の通り
である。 (h6 * #F) > #T AND FC bar > h7 AND #R > 0 MFR > (リング装置の数 / h8) AND #R > 0 MFR > (リング装置の数 / h9) AND FC bar = (ほぼ 0) MFR = 1 AND FC bar > h10 但し、h6、h7、h8、h9及びh10は、4つのヒ
ューリステイック・テストを調整するために使用され
る。最初の2つのヒューリステイック・テストは、実質
的な活動及び潜在的なトラヒック遅延の指示を与える。
最後の2つのヒューリステイック・テストは、リングの
輻輳と個々の装置の輻輳とを区別するのに役立つ。一層
多くの装置が優先順位をサポートする場合には、予約フ
ィールドの情報を、一層意味のあるものとして考えるこ
とができる。全ての調整手段は、LAN環境情報(例え
ば、リングの待ち時間や、リング上の装置の数や、ユー
ザ入力や、E(0)ベクトルを介して戻される静的情
報、等)の関数であり得る。或るMAC活動の順次的な
性質に起因して、MFRカウントを唯1つの非MACフ
レームへ制限することができる。こうすることにより、
「ユーザ」トラヒック負荷指標としての、MFR情報の
有用性を改良することができる。
態が存在することもあるし、存在しないこともある。言
い換えれば、輻輳は、リングが原因で生ずる場合もある
し(例えば、トークンが十分な頻度で利用できない場
合)、装置が原因で生ずる場合もある(例えば、内部バ
ッファが不足している場合)。E(i)ベクトル中でこ
の状態の存在を識別する、潜在的な幾つかのヒューリス
テイック・テストが考慮され得る。これらは、次の通り
である。 (h6 * #F) > #T AND FC bar > h7 AND #R > 0 MFR > (リング装置の数 / h8) AND #R > 0 MFR > (リング装置の数 / h9) AND FC bar = (ほぼ 0) MFR = 1 AND FC bar > h10 但し、h6、h7、h8、h9及びh10は、4つのヒ
ューリステイック・テストを調整するために使用され
る。最初の2つのヒューリステイック・テストは、実質
的な活動及び潜在的なトラヒック遅延の指示を与える。
最後の2つのヒューリステイック・テストは、リングの
輻輳と個々の装置の輻輳とを区別するのに役立つ。一層
多くの装置が優先順位をサポートする場合には、予約フ
ィールドの情報を、一層意味のあるものとして考えるこ
とができる。全ての調整手段は、LAN環境情報(例え
ば、リングの待ち時間や、リング上の装置の数や、ユー
ザ入力や、E(0)ベクトルを介して戻される静的情
報、等)の関数であり得る。或るMAC活動の順次的な
性質に起因して、MFRカウントを唯1つの非MACフ
レームへ制限することができる。こうすることにより、
「ユーザ」トラヒック負荷指標としての、MFR情報の
有用性を改良することができる。
【0096】ICAの有限状態マシン・アプローチによ
れば、必要な時はいつでも、追加の第2の状態を容易に
定義することができる。例えば、過度なブロードキャス
ト活動に起因して、輻輳が生ずることがある。第2の状
態を検出するには、以下に示すような追加のヒューリス
テイック・テストを利用することができる。 AR bar > (#F / h5) もし、輻輳が生じていて且つ多数のフレームが認識され
るアドレスをセットされていなければ、このヒューリス
テイック・テストを利用することができる。この場合、
経路指定エキスパート・システム106は、過度なブロ
ードキャスト活動がこの輻輳状態の原因であると結論す
ることができる。もし必要なら、制御ベクトルC(i)
は、診断を確認するべく「ブロードキャスト・セッテイ
ング」で以てアドレス・ビットを観察するように構成す
ることができる。経路指定及びフレーム・アドレス・フ
ィールド情報は、ブロードキャストの源を識別すること
ができる。
れば、必要な時はいつでも、追加の第2の状態を容易に
定義することができる。例えば、過度なブロードキャス
ト活動に起因して、輻輳が生ずることがある。第2の状
態を検出するには、以下に示すような追加のヒューリス
テイック・テストを利用することができる。 AR bar > (#F / h5) もし、輻輳が生じていて且つ多数のフレームが認識され
るアドレスをセットされていなければ、このヒューリス
テイック・テストを利用することができる。この場合、
経路指定エキスパート・システム106は、過度なブロ
ードキャスト活動がこの輻輳状態の原因であると結論す
ることができる。もし必要なら、制御ベクトルC(i)
は、診断を確認するべく「ブロードキャスト・セッテイ
ング」で以てアドレス・ビットを観察するように構成す
ることができる。経路指定及びフレーム・アドレス・フ
ィールド情報は、ブロードキャストの源を識別すること
ができる。
【0097】4.最適状態 − 他の状態のいずれも存
在しない。
在しない。
【0098】MAC層の他の応用例 トークン・リング(802.5)MACの経路指定エキ
スパート・システム106について記述した多くの事象
概念は、FDDIのMAC活動にも直接的に適用するこ
とができる。同じ有限状態マシンは、FDDI及びトー
クン・リングについて適当である。「一般的なリング有
限状態マシン」は、異なったリング・プロトコルについ
てヒューリステイック・テストを修正しさえすれば、全
てのリングについて構成することができる。FDDIの
経路指定エキスパート・システム106’は、トークン
・リングの経路指定エキスパート・システム106を、
単に直截的に拡張したものである。
スパート・システム106について記述した多くの事象
概念は、FDDIのMAC活動にも直接的に適用するこ
とができる。同じ有限状態マシンは、FDDI及びトー
クン・リングについて適当である。「一般的なリング有
限状態マシン」は、異なったリング・プロトコルについ
てヒューリステイック・テストを修正しさえすれば、全
てのリングについて構成することができる。FDDIの
経路指定エキスパート・システム106’は、トークン
・リングの経路指定エキスパート・システム106を、
単に直截的に拡張したものである。
【0099】イーサネット及び802.3型のLAN
は、同じ事象及び有限状態マシン・アプローチを使用す
る、経路指定エキスパート・システム106によって分
析及び診断することができる。衝突事象の数は、転送さ
れるフレームの数のような他の事象とともに、負荷及び
バスの利用可能性に関する情報を与えることができる。
他の事象は、追加の情報を与えるように容易に定義され
る。イーサネットのような競合プロトコルは、その行動
を理解するために一層少ない事象を必要とするに過ぎな
いから、ICAアプローチで以て分析することが一層容
易となる。
は、同じ事象及び有限状態マシン・アプローチを使用す
る、経路指定エキスパート・システム106によって分
析及び診断することができる。衝突事象の数は、転送さ
れるフレームの数のような他の事象とともに、負荷及び
バスの利用可能性に関する情報を与えることができる。
他の事象は、追加の情報を与えるように容易に定義され
る。イーサネットのような競合プロトコルは、その行動
を理解するために一層少ない事象を必要とするに過ぎな
いから、ICAアプローチで以て分析することが一層容
易となる。
【0100】1つ又はそれ以上のエキスパート・システ
ムからの制御ベクトルC(i)は、複数プロトコルから
の一連の事象(プロトコル・スタックの垂直スライス)
を同時に調べるように、PPVGカード121をプログ
ラムすることができる。このようにすれば、プロトコル
・スタック全体の分析又は「健康状態の検査」を同時に
行うことができるのである。
ムからの制御ベクトルC(i)は、複数プロトコルから
の一連の事象(プロトコル・スタックの垂直スライス)
を同時に調べるように、PPVGカード121をプログ
ラムすることができる。このようにすれば、プロトコル
・スタック全体の分析又は「健康状態の検査」を同時に
行うことができるのである。
【0101】ICAアプローチを採用すれば、物理的媒
体上を伝送中の任意のプロトコルに対するビット・パタ
ーン(事象)を調べるように、ICAハードウエアをプ
ログラムすることができる点に注意すべきである。IC
Aは、非常に柔軟で、プロトコルから完全に独立した態
様で、、情報を捕捉することを可能にする。ICA技法
によれば、経路指定エキスパート・システム106は、
プロトコル上の問題を検出するために、「プロトコル・
スタック」又は再帰的にエンベロープ化されたスタック
を容易に覗き込むことができる。
体上を伝送中の任意のプロトコルに対するビット・パタ
ーン(事象)を調べるように、ICAハードウエアをプ
ログラムすることができる点に注意すべきである。IC
Aは、非常に柔軟で、プロトコルから完全に独立した態
様で、、情報を捕捉することを可能にする。ICA技法
によれば、経路指定エキスパート・システム106は、
プロトコル上の問題を検出するために、「プロトコル・
スタック」又は再帰的にエンベロープ化されたスタック
を容易に覗き込むことができる。
【0102】図12は、本発明の情報収集アーキテクチ
ャ(ICA)に従った方法ステップを示す流れ図であ
る。ステップ402において、経路指定エキスパート・
システム106から事象駆動インタフェース(EDI)
120Aへ、制御ベクトルC(i)が出力される。次の
ステップ404で、経路指定エキスパート・システム1
06は、事象駆動インタフェース120Aが応答するの
を待機する。ステップ406では、事象駆動インタフェ
ース120Aからの応答として事象ベクトルE(i)を
受信する。次のステップ408において、経路指定エキ
スパート・システム106は、ネットワークの性能測定
値を計算する。トークン・リングLAN124について
説明した前述の例では、単位時間当たりのトークンの数
及びフレームの数を監視することによって、高利用状態
を分析することができる。フレームの数がトークンの数
を予定量だけ超過する場合、経路指定エキスパート・シ
ステム106は、当該リングが高利用状態にあるとみな
すことができる。かくて、事象ベクトルE(i)は、こ
の時間におけるフレームの数及びトークンの数を戻すこ
とになる。次のステップ408では、フレームの数がト
ークンの数を予定量だけ超過する時を計算する。続くス
テップ410では、この性能測定値をユーザが望んでい
る最適の又は予定の性能値と比較する。例えば、フレー
ムの数がトークンの数の2倍であれば、当該リングが高
利用状態にあるとみなす、とユーザが予め指定している
場合には、この予め指定された値が経路指定エキスパー
ト・システム106に含められる。ステップ410で
は、かかる計算済みの値と所望の値とが比較される。最
後のステップ412で、経路指定エキスパート・システ
ム106は、線146を介してトークン・リングLAN
124の管理ノード122又はルータ115へ制御信
号を発行し、ネットワークの経路指定パラメータを変更
することにより、トークン・リングLAN 124をユ
ーザが望んでいる性能特性へ接近させるようにする。
ャ(ICA)に従った方法ステップを示す流れ図であ
る。ステップ402において、経路指定エキスパート・
システム106から事象駆動インタフェース(EDI)
120Aへ、制御ベクトルC(i)が出力される。次の
ステップ404で、経路指定エキスパート・システム1
06は、事象駆動インタフェース120Aが応答するの
を待機する。ステップ406では、事象駆動インタフェ
ース120Aからの応答として事象ベクトルE(i)を
受信する。次のステップ408において、経路指定エキ
スパート・システム106は、ネットワークの性能測定
値を計算する。トークン・リングLAN124について
説明した前述の例では、単位時間当たりのトークンの数
及びフレームの数を監視することによって、高利用状態
を分析することができる。フレームの数がトークンの数
を予定量だけ超過する場合、経路指定エキスパート・シ
ステム106は、当該リングが高利用状態にあるとみな
すことができる。かくて、事象ベクトルE(i)は、こ
の時間におけるフレームの数及びトークンの数を戻すこ
とになる。次のステップ408では、フレームの数がト
ークンの数を予定量だけ超過する時を計算する。続くス
テップ410では、この性能測定値をユーザが望んでい
る最適の又は予定の性能値と比較する。例えば、フレー
ムの数がトークンの数の2倍であれば、当該リングが高
利用状態にあるとみなす、とユーザが予め指定している
場合には、この予め指定された値が経路指定エキスパー
ト・システム106に含められる。ステップ410で
は、かかる計算済みの値と所望の値とが比較される。最
後のステップ412で、経路指定エキスパート・システ
ム106は、線146を介してトークン・リングLAN
124の管理ノード122又はルータ115へ制御信
号を発行し、ネットワークの経路指定パラメータを変更
することにより、トークン・リングLAN 124をユ
ーザが望んでいる性能特性へ接近させるようにする。
【0103】ICAは、実時間的なネットワーク環境及
び活動情報を与えるための、新規で且つ独特のアプロー
チを表す。このICA技法は、通信チャネルの特性を調
べることにより、実時間的なネットワーク機能及びサー
ビスを達成するのに必要なデータ量を、極く一部まで減
少させる。更に、本発明の技術思想は、実時間サービス
だけでなく、情報収集を必要とする全ての型のネットワ
ーク機能及びサービスにも適用することができる。
び活動情報を与えるための、新規で且つ独特のアプロー
チを表す。このICA技法は、通信チャネルの特性を調
べることにより、実時間的なネットワーク機能及びサー
ビスを達成するのに必要なデータ量を、極く一部まで減
少させる。更に、本発明の技術思想は、実時間サービス
だけでなく、情報収集を必要とする全ての型のネットワ
ーク機能及びサービスにも適用することができる。
【0104】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の主な利点
は次の通りである。
は次の通りである。
【0105】 任意のネットワーク位置へ戻される情
報(データではない)から完全な「帯域内」プログラミ
ングを行うこと。 高速データの捕捉、地域的距離、相関及び環境デー
タの収集に関する問題点の全てを克服すること。 情報捕捉の問題については、費用対効果が非常に優
れている解決策を提供すること。
報(データではない)から完全な「帯域内」プログラミ
ングを行うこと。 高速データの捕捉、地域的距離、相関及び環境デー
タの収集に関する問題点の全てを克服すること。 情報捕捉の問題については、費用対効果が非常に優
れている解決策を提供すること。
【0106】本発明に従った情報収集アーキテクチャ
(ICA)の主要な目標は、データ収集を最小に保ちつ
つ、機能又はサービスに対する情報内容を最大にするた
めに監視すべき通信チャネルの特性を決定することにあ
る。こうするためには、ICAによって提供される監視
動作が、非常に柔軟でなければならない。ICAは、既
存のネットワークに適しているだけでなく、将来の非常
に高速のネットワークにも適している。
(ICA)の主要な目標は、データ収集を最小に保ちつ
つ、機能又はサービスに対する情報内容を最大にするた
めに監視すべき通信チャネルの特性を決定することにあ
る。こうするためには、ICAによって提供される監視
動作が、非常に柔軟でなければならない。ICAは、既
存のネットワークに適しているだけでなく、将来の非常
に高速のネットワークにも適している。
【0107】ICA情報は、圧縮解除や再構成のような
事後処理を要することなしに、性能分析、ネットワーク
制御、問題判別及び容量計画のために、直接的に使用す
ることができる。更に、ICA技法を使用して導かれた
性能結果は、既存の性能測定方法から得られたものと少
なくとも同程度に正確である。
事後処理を要することなしに、性能分析、ネットワーク
制御、問題判別及び容量計画のために、直接的に使用す
ることができる。更に、ICA技法を使用して導かれた
性能結果は、既存の性能測定方法から得られたものと少
なくとも同程度に正確である。
【0108】本発明のICAは、デイジタル・データ通
信システム以外の、他の型のシステムにも適用すること
ができる。例えば、データベースに保持されるデイジタ
ル・データのボデイにも、これを適用することができ
る。この適用例では、データベースの少なくとも1単位
のデータを編成するために使用される所定のデータベー
ス編成技法の特性データを、事象駆動インタフェースに
よって識別することができる。適当な制御ベクトルを、
この事象駆動インタフェースへ印加することにより、カ
ウントすることが望ましいデータ単位の特性パターン
を、フィルタ・トラップし且つカウントすることができ
る。かくて、かかるデータ単位のカウント結果を使用し
て、このデータベースの編成全体を特徴づけることがで
きる。
信システム以外の、他の型のシステムにも適用すること
ができる。例えば、データベースに保持されるデイジタ
ル・データのボデイにも、これを適用することができ
る。この適用例では、データベースの少なくとも1単位
のデータを編成するために使用される所定のデータベー
ス編成技法の特性データを、事象駆動インタフェースに
よって識別することができる。適当な制御ベクトルを、
この事象駆動インタフェースへ印加することにより、カ
ウントすることが望ましいデータ単位の特性パターン
を、フィルタ・トラップし且つカウントすることができ
る。かくて、かかるデータ単位のカウント結果を使用し
て、このデータベースの編成全体を特徴づけることがで
きる。
【図1】本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)の
制御及びデータ・フローを示す図である。
制御及びデータ・フローを示す図である。
【図2】帯域内制御を採用した、本発明の情報収集アー
キテクチャ(ICA)を示す図である。
キテクチャ(ICA)を示す図である。
【図3】事象駆動インタフェース(EDI)120のデ
イジタル・フィルタを示すブロック図である。
イジタル・フィルタを示すブロック図である。
【図4】事象駆動インタフェース(EDI)120内の
フィルタ・メモリ132及びこれに関連するNビットの
アドレス・レジスタ134を示す一層詳細な図である。
フィルタ・メモリ132及びこれに関連するNビットの
アドレス・レジスタ134を示す一層詳細な図である。
【図5】事象駆動インタフェース(EDI)120にお
けるフィルタ・パターンのトリー構造を示す図である。
けるフィルタ・パターンのトリー構造を示す図である。
【図6】事象駆動インタフェース(EDI)120の指
定されたビット時間における14ビットのアドレス・レ
ジスタ134及びフィルタ・メモリ132の出力値を示
すシーケンス図である。
定されたビット時間における14ビットのアドレス・レ
ジスタ134及びフィルタ・メモリ132の出力値を示
すシーケンス図である。
【図7】事象駆動インタフェース(EDI)120の線
144上に3出力を有するフィルタ・メモリ132を示
す図である。
144上に3出力を有するフィルタ・メモリ132を示
す図である。
【図8】本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)の
一般化された編成図である。
一般化された編成図である。
【図9】本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)の
プロセスを示す一般化された流れ図である。
プロセスを示す一般化された流れ図である。
【図10】プログラム可能な性能ベクトル生成(PPV
G)手段121の概略図である。
G)手段121の概略図である。
【図11】事象駆動インタフェース(EDI)120内
に確立される論理的なトリー構造の概念図である。
に確立される論理的なトリー構造の概念図である。
【図12】本発明の情報収集アーキテクチャ(ICA)
の方法を示す流れ図である。
の方法を示す流れ図である。
104・・・・制御ベクトル生成手段 105・・・・データ・プロセッサ 106・・・・経路指定エキスパート・システム 108・・・・性能エキスパート・システム 112・・・・監視エキスパート・システム 120・・・・事象駆動インタフェース(EDI) 121・・・・プログラム可能な性能ベクトル生成(P
PVG)手段 122・・・・管理ノード 124・・・・トークン・リングLAN 126・・・・FDDIネットワーク 128・・・・ATMネットワーク 130・・・・イーサネット・ネットワーク 132・・・・フィルタ・メモリ 134・・・・アドレス・レジスタ
PVG)手段 122・・・・管理ノード 124・・・・トークン・リングLAN 126・・・・FDDIネットワーク 128・・・・ATMネットワーク 130・・・・イーサネット・ネットワーク 132・・・・フィルタ・メモリ 134・・・・アドレス・レジスタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジョン・ジー・ワクロウスキー アメリカ合衆国メリーランド州、フレデリ ック、スプリング・メドウ・レーン 6105 番地
Claims (17)
- 【請求項1】下記の構成要素(a)及び(b)より成
る、特性パターンを持つ2進ビットの直列ストリームを
通信するデータ通信ネットワークを監視及び制御するた
め、当該データ通信ネットワークへ結合された事象駆動
インタフェースを構成し且つその出力を分析するシステ
ム。 (a)前記事象駆動インタフェースへ結合され、前記特
性パターンを記述する制御ベクトルを生成する制御ベク
トル生成手段。この記制御ベクトル生成手段は、前記事
象駆動インタフェースへ前記制御ベクトルを出力するこ
とにより、当該事象駆動インタフェースが前記特性パタ
ーンをデイジタル的にフィルタし且つ当該事象駆動イン
タフェースへ結合されたカウンタをインクリメントして
事象ベクトルを生成するように、当該事象駆動インタフ
ェースを構成する。 (b)前記データ通信ネットワークにおける前記特性パ
ターンの出現カウント数を表す前記事象ベクトルを分析
する事象ベクトル分析手段。 - 【請求項2】前記事象駆動インタフェースが、 n−1ビット(但し、nは1より大きい正の整数)の第
1部分及び1ビットの第2部分を有し、前記直列ビット
・ストリームからのビットを受け取るように、前記第2
部分の入力が前記データ通信ネットワークへ結合されて
いる、nビットのアドレス・レジスタと、 各々がn−1ビットの第1部分及びmビット(但し、m
は正の整数)の第2部分をそれぞれ有する複数のデータ
記憶位置を持ち、nビットのアドレス入力が前記アドレ
ス・レジスタの出力へ接続され、データ入力が前記制御
ベクトル生成手段へ結合され、前記制御ベクトル生成手
段から前記制御ベクトルを受け取って、前記特性パター
ン用のデイジタル・フィルタを表すように第1及び第2
の前記データ記憶位置に格納されたデータを構成する、
アドレス可能なフィルタ・メモリと、 前記フィルタ・メモリの出力から前記アドレス・レジス
タの入力へ結合され、前記フィルタ・メモリ中の前記第
1のデータ記憶位置の前記第1部分から前記アドレス・
レジスタの前記第1部分へ前記データを転送し且つ当該
データを前記直列ビット・ストリームからの前記ビット
と連結して前記フィルタ・メモリの前記第2のデータ記
憶位置に対するアドレスを形成する、フィードバック経
路と、 前記フィルタ・メモリの出力及び前記事象ベクトル分析
手段へそれぞれ結合され、前記フィルタ・メモリ中の前
記第2のデータ記憶位置の前記第2部分からのデータ出
力中にある少なくとも1つのビットをカウントして、前
記事象ベクトル分析手段へ出力される前記事象ベクトル
を形成するカウンタと、 から成る、請求項1記載の事象駆動インタフェースを構
成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項3】前記データ通信ネットワークがトークン・
リング・ネットワークである、請求項1記載の事象駆動
インタフェースを構成し且つその出力を分析するシステ
ム。 - 【請求項4】前記データ通信ネットワークがFDDIネ
ットワークである、請求項1記載の事象駆動インタフェ
ースを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項5】前記データ通信ネットワークがイーサネッ
ト・ネットワークである、請求項1記載の事象駆動イン
タフェースを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項6】前記データ通信ネットワークがSNAネッ
トワークである、請求項1記載の事象駆動インタフェー
スを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項7】前記データ通信ネットワークがTCP/I
Pネットワークである、請求項1記載の事象駆動インタ
フェースを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項8】前記データ通信ネットワークがSONET
ネットワークである、請求項1記載の事象駆動インタフ
ェースを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項9】前記データ通信ネットワークがATMネッ
トワークである、請求項1記載の事象駆動インタフェー
スを構成し且つその出力を分析するシステム。 - 【請求項10】下記のステップ(a)ないし(d)より
成る、特性パターンを持つ2進ビットの直列ストリーム
を通信するデータ通信ネットワークを監視及び制御する
ため、当該データ通信ネットワークへ結合されたフィル
タ・メモリを有する事象駆動インタフェースを構成し且
つその出力を分析する方法。 (a)前記事象駆動インタフェースへ結合された制御ベ
クトル生成手段において前記特性パターンを記述する当
該事象駆動インタフェース用の制御ベクトルを生成する
ステップ。このステップは、以下のサブステップより成
る。 (a1)前記特性パターン中の複数のビットに対応する
複数の制御ブロックを生成するサブステップ。当該制御
ブロックは、前記フィルタ・メモリの現在の位置及び次
の位置を含んでいる。 (a2)前記特性パターンの検出を表すように前記制御
ブロックの1つに格納された前記フィルタ・メモリの無
限適合ループ位置を生成するサブステップ。 (a3)前記特性パターンを受け取る前記事象駆動イン
タフェースに応答して前記無限適合ループ位置がアドレ
スされるとき、前記フィルタ・メモリへ結合されたカウ
ンタへ一のカウント値を供給するように、前記フィルタ
・メモリに格納すべき制御ベクトル・データを生成する
サブステップ。 (b)前記制御ベクトル生成手段から前記事象駆動イン
タフェースへ前記制御ベクトルを出力することにより、
当該事象駆動インタフェースが前記特性パターンをデイ
ジタル的にフィルタし且つ当該事象駆動インタフェース
へ結合されたカウンタをインクリメントして事象ベクト
ルを生成するように、当該事象駆動インタフェースを構
成するステップ。 (c)前記データ通信ネットワークにおける前記特性パ
ターンの出現カウント数を表す前記事象ベクトルを分析
するステップ。 (d)前記事象ベクトルを分析した結果に応答して、前
記データ通信ネットワークへ制御信号を出力するステッ
プ。 - 【請求項11】前記データ通信ネットワークがトークン
・リング・ネットワークである、請求項10記載の事象
駆動インタフェースを構成し且つその出力を分析する方
法。 - 【請求項12】前記データ通信ネットワークがFDDI
ネットワークである、請求項10記載の事象駆動インタ
フェースを構成し且つその出力を分析する方法。 - 【請求項13】前記データ通信ネットワークがイーサネ
ット・ネットワークである、請求項10記載の事象駆動
インタフェースを構成し且つその出力を分析する方法。 - 【請求項14】前記データ通信ネットワークがSNAネ
ットワークである、請求項10記載の事象駆動インタフ
ェースを構成し且つその出力を分析する方法。 - 【請求項15】前記データ通信ネットワークがTCP/
IPネットワークである、請求項10記載の事象駆動イ
ンタフェースを構成し且つその出力を分析する方法。 - 【請求項16】前記データ通信ネットワークがSONE
Tネットワークである、請求項10記載の事象駆動イン
タフェースを構成し且つその出力を分析する方法。 - 【請求項17】前記データ通信ネットワークがATMネ
ットワークである、請求項10記載の事象駆動インタフ
ェースを構成し且つその出力を分析する方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US024542 | 1993-03-01 | ||
US24542 | 1993-03-01 | ||
US08/024,542 US5493689A (en) | 1993-03-01 | 1993-03-01 | System for configuring an event driven interface including control blocks defining good loop locations in a memory which represent detection of a characteristic pattern |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06276193A true JPH06276193A (ja) | 1994-09-30 |
JP2644180B2 JP2644180B2 (ja) | 1997-08-25 |
Family
ID=21821139
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6006578A Expired - Fee Related JP2644180B2 (ja) | 1993-03-01 | 1994-01-25 | 事象駆動インタフェースを構成し且つその出力を分析する方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5493689A (ja) |
JP (1) | JP2644180B2 (ja) |
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