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) |
Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2644180B2 (ja) | 1997-08-25 |
| US5493689A (en) | 1996-02-20 |
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