Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2008042879A - Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program - Google Patents

Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program Download PDF

Info

Publication number
JP2008042879A
JP2008042879A JP2007086285A JP2007086285A JP2008042879A JP 2008042879 A JP2008042879 A JP 2008042879A JP 2007086285 A JP2007086285 A JP 2007086285A JP 2007086285 A JP2007086285 A JP 2007086285A JP 2008042879 A JP2008042879 A JP 2008042879A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
path
time
paths
packet
delay
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007086285A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tokuo Tachibana
篤男 立花
Shigehiro Ano
茂浩 阿野
Toru Hasegawa
亨 長谷川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KDDI Research Inc
Original Assignee
KDDI R&D Laboratories Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KDDI R&D Laboratories Inc filed Critical KDDI R&D Laboratories Inc
Priority to JP2007086285A priority Critical patent/JP2008042879A/en
Publication of JP2008042879A publication Critical patent/JP2008042879A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a congestion path classification method or the like which, in order to detect congestion caused in a short period of time due to packet delay, classifies paths experiencing such congestion in common on the basis of the packet delay. <P>SOLUTION: Measurement information including a transmission time and a reception time is received for each packet received by a measurement terminal. With respect to two paths, a group of packet pairs is extracted in which at least a part of transfer times between the transmission time and the reception time overlaps with each other. Packet delay is calculated based on the transmission and reception times for the extracted packet pairs. Then, a minimum packet delay is derived for every path from the packet delays of the multiple measurement information within a predetermined period. A difference between the packet delay and the minimum delay time for every measurement information is calculated as a delay fluctuation time. A minimum warping path with a minimum warping cost is derived from the group of the extracted packet pairs. Finally, non-similarity between the two paths on the minimum warping path is calculated. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、パケットの遅延変動時間に基づいて輻輳パスを分類する輻輳パス分類方法、管理装置及びプログラムに関する。特に、IP(Internet Protocol)ネットワークについて、パケット遅延に基づく短時間の輻輳を特定するために、パスを分類する方法等に関する。   The present invention relates to a congestion path classification method, a management apparatus, and a program for classifying a congestion path based on a delay variation time of a packet. In particular, the present invention relates to a method for classifying paths in order to identify short-time congestion based on packet delay in an IP (Internet Protocol) network.

インターネットは、ベストエフォート型通信であるので、正確な通信品質保証は困難である。これに対し、ISP(Internet Service Provider)事業者が、品質劣化区間を特定し、経路変更又は回線増速等の運用制御によって品質劣化を回避している。しかし、インターネットは、多数の独立ネットワークによって構成されているために、ネットワーク内部の状態を直接的に計測できない場合がある。   Since the Internet is a best-effort type communication, it is difficult to ensure accurate communication quality. On the other hand, an ISP (Internet Service Provider) company specifies a quality degradation section and avoids quality degradation by operation control such as route change or line speedup. However, since the Internet is constituted by a large number of independent networks, there are cases where the state inside the network cannot be directly measured.

従来、複数のパスの特性(例えばパケット損失率、パケット遅延等、以下「パス状態」という)を計測端末間でアクティブ計測して、ネットワークの品質劣化区間を特定する技術がある(例えば非特許文献1参照)。区間とは、分岐・合流点によって分割されるパスの一部をいう。この技術は、計測結果と所定閾値とを比較し、パスの品質を段階的に判定する(good/bad/ medium)。そして、品質劣化と判定されたパスの組み合わせと、それらパスの経路情報とによって、ネットワークにおける品質劣化区間を特定する。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is a technology for actively measuring characteristics of a plurality of paths (for example, packet loss rate, packet delay, etc., hereinafter referred to as “path state”) between measurement terminals to identify a network quality degradation period (for example, non-patent document). 1). A section means a part of a path divided by a branching / merging point. In this technique, the measurement result is compared with a predetermined threshold value, and the quality of the path is determined in stages (good / bad / medium). Then, a quality degradation section in the network is specified based on a combination of paths determined to be quality degradation and route information of those paths.

また、複数のテストパケットを、複数のパスへ短い時間間隔で同時に送信し、受信されたパケットの相関によって、共有される区間の品質を推定する技術もある(例えば非特許文献2参照)。   In addition, there is a technique in which a plurality of test packets are simultaneously transmitted to a plurality of paths at short time intervals, and the quality of a shared section is estimated by correlation of received packets (see, for example, Non-Patent Document 2).

更に、大規模ネットワークの品質制御・管理を目的として、直接的に計測することが困難なネットワーク内部の特性(遅延変動や損失率の分布)を、間接的に推定するネットワークトモグラフィ技術もある(例えば非特許文献2、3及び4参照)。   There is also a network tomography technology that indirectly estimates network internal characteristics (delay variation and loss rate distribution) that are difficult to measure directly for the purpose of quality control and management of large-scale networks ( For example, refer nonpatent literature 2, 3 and 4.).

A. Tachibana、S. Ano、T. Hasegawa、M.Tsuru、Y. Oie、「Locating Congested Segments over the Internet Based on MultipleEnd-to-End Path Measurements」、IEICE Transactions on Communications InternetTechnology VI, April 2006A. Tachibana, S. Ano, T. Hasegawa, M. Tsuru, Y. Oie, “Locating Congested Segments over the Internet Based on Multiple End-to-End Path Measurements”, IEICE Transactions on Communications Internet Technology VI, April 2006 M. Tsuru、T. Takine and Y. Oie.、「Inferringlink characteristics from end-to-end path measurements」、In Proc. IEEE ICC、Helsinki(2001)、1534-1538M. Tsuru, T. Takine and Y. Oie., "Inferringlink characteristics from end-to-end path measurements", In Proc. IEEE ICC, Helsinki (2001), 1534-1538 R. Caceres、N. Duffield、J. Horowitz、D.Towsley、「Multicast-based inference of network-internal loss characteristics」、IEEETrans. Info. Theory、45(7):2462--2480、1999.R. Caceres, N. Duffield, J. Horowitz, D. Towsley, `` Multicast-based inference of network-internal loss characteristics '', IEEE Trans. Info. Theory, 45 (7): 2462--2480, 1999. N. Duffield、F. L. Presti、V. Paxson、D.Towsley、「Inferring link loss using striped unicast probes」、Proc. IEEE infocom、Anchorage、Apr.2001.N. Duffield, F. L. Presti, V. Paxson, D. Towsley, "Inferring link loss using striped unicast probes", Proc. IEEE infocom, Anchorage, Apr. 2001.

しかしながら、非特許文献1のように、集計値(例えば一定周期の平均値や最大値)と所定閾値とを比較する場合、集計値と閾値との差が小さいと、極端に正常/異常とを判定することとなる。従って、閾値によって分類結果が大きく異なる可能性がある。また、非特許文献2によれば、全てのテストパケットについてパケット間の相関を判定するために、非常に高精度な計測及び複雑な計算が必要となる。極めて近接したテストパケットを送出することは困難な場合も多い。   However, as in Non-Patent Document 1, when a total value (for example, an average value or a maximum value in a certain period) is compared with a predetermined threshold value, if the difference between the total value and the threshold value is small, extremely normal / abnormal is determined. It will be judged. Therefore, there is a possibility that the classification result varies greatly depending on the threshold value. Further, according to Non-Patent Document 2, in order to determine the correlation between packets for all test packets, very high-precision measurement and complicated calculation are required. It is often difficult to send very close test packets.

従来技術は、パス毎に、パス状態の平均値や最大値を算出した集計値によって劣化状態を判定する。現実には、1つの区間において品質劣化が発生した場合、その区間を経由する複数のパスに同時に品質劣化が発生する。それにも関わらず、パス毎に単一の劣化状態と判定し、全体の集計値からパスの相関を検出しようとしている。   In the prior art, for each path, the deterioration state is determined based on a total value obtained by calculating an average value or a maximum value of the path state. Actually, when quality degradation occurs in one section, the quality degradation occurs simultaneously in a plurality of paths passing through the section. Nevertheless, it is determined that each path has a single deterioration state, and an attempt is made to detect the correlation of the paths from the total values.

また、従来技術によれば、パス毎に、パス状態の集計値から品質劣化区間を特定しようとするために、パケット遅延のような短時間(例えば20ms程度)発生する輻輳を特定することはできない。しかしながら、光ファイバによって基幹網が構築されているような場合は、短時間の輻輳であってもネットワーク全体に与える影響が大きい。従って、短時間の輻輳を時々発生するような経路を回避する必要がある。   In addition, according to the prior art, it is not possible to specify congestion that occurs for a short time (for example, about 20 ms) such as packet delay in order to specify a quality degradation section from the aggregated value of the path state for each path. . However, when a backbone network is constructed with optical fibers, even a short-time congestion has a great influence on the entire network. Therefore, it is necessary to avoid a route that sometimes causes short-term congestion.

更に、近年では、VoIP(Voice over IP)のように、パケットの遅延変動によって品質劣化するアプリケーションの利用も多くなっている。   Furthermore, in recent years, applications such as VoIP (Voice over IP) whose quality deteriorates due to packet delay variation are increasing.

更に、ネットワークトモグラフィ技術によれば、統計的特性(分布)を利用するために、品質劣化区間のリアルタイム推定への適用が困難である。また、大量の計測パケット(テストパケット、プローブパケット)を必要とする。高精度に推定するためには、計測パケットとして、マルチキャストパケットやパケット間隔の小さい連続パケットを送受信する必要があるため、ツリー状トポロジにしか適用できないという問題もある。   Furthermore, according to the network tomography technique, since the statistical characteristic (distribution) is used, it is difficult to apply to the real-time estimation of the quality degradation section. In addition, a large amount of measurement packets (test packets and probe packets) are required. In order to estimate with high accuracy, it is necessary to transmit / receive a multicast packet or a continuous packet with a small packet interval as a measurement packet, so that there is also a problem that it can be applied only to a tree topology.

従って、本発明は、IPネットワークについて、短時間に発生する輻輳を検出するために、複数のパケットの遅延変動の時系列を周期的に比較することにより、その輻輳を共通に経験するパスを、リアルタイムに分類することができる輻輳パス分類方法、管理装置及びプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, in order to detect congestion that occurs in a short time for an IP network, the present invention periodically compares the time series of delay variation of a plurality of packets, so that a path that experiences the congestion in common can be obtained. An object of the present invention is to provide a congestion path classification method, a management apparatus, and a program that can be classified in real time.

本発明によれば、複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置における輻輳パス特定方法であって、
計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する第1のステップと、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する第2のステップと、
抽出されたパケットペアについて、計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する第3のステップと、
パス毎に、所定期間における複数の遅延時間から、遅延変動時間を算出する第4のステップと、
抽出されたパケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する第5のステップと、
最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する第6のステップと、
非類似度をクラスタリングすることによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する第7のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, there is a congestion path specifying method in a management device that classifies congestion paths based on delay variation times in paths between a plurality of measurement terminals,
A first step of receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time, and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
A second step of extracting, for the two paths, a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps;
A third step of calculating a delay time of each packet from the transmission time and the reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
A fourth step of calculating a delay variation time from a plurality of delay times in a predetermined period for each path;
A fifth step of deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs;
A sixth step of calculating dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
And a seventh step of identifying a set of non-congested paths and a set of congested paths by clustering dissimilarities.

本発明の輻輳パス特定方法における他の実施形態によれば、第4のステップについて、
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出し、計測情報毎に、当該遅延時間と最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出することも好ましい。
According to another embodiment of the congestion path identifying method of the present invention, for the fourth step,
It is also preferable to derive a minimum delay time among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period for each path, and to calculate a difference between the delay time and the minimum delay time as a delay variation time for each measurement information.

本発明の輻輳パス特定方法における他の実施形態によれば、第4のステップについて、当該遅延時間と最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する。   According to another embodiment of the congestion path identifying method of the present invention, in the fourth step, when the maximum value of the difference between the delay time and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the path is considered to be non-congested. Identifies as a path.

本発明の輻輳パス特定方法における他の実施形態によれば、第7のステップについて、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出することも好ましい。   According to another embodiment of the congestion path identifying method of the present invention, with respect to the seventh step, for each packet pair of two paths, a ratio of the average value to the square of the difference in delay variation time is calculated. It is also preferable to derive a pair of two paths having a low dissimilarity calculated by the sum of these ratios.

本発明の輻輳パス特定方法における他の実施形態によれば、第7のステップについて、
2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成し、
デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類することも好ましい。
According to another embodiment of the congestion path identifying method of the present invention,
Create a dendrogram by applying the Ward method in order from the pair with the lowest dissimilarity between the two paths.
It is also preferable to classify the paths according to the dendrogram dissimilarity.

本発明によれば、複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置において、
計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する計測情報収集手段と、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する計測情報抽出手段と、
抽出されたパケットペアについて、計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する遅延時間算出手段と、
パス毎に、所定期間における複数の遅延時間から、遅延変動時間を算出する遅延変動算出手段と、
抽出されたパケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する最小ワーピングパス導出手段と、
最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する非類似度算出手段と、
クラスタリングによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する輻輳パス特定手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, in a management device that classifies congestion paths based on delay variation times in paths between a plurality of measurement terminals,
Measurement information collection means for receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
Measurement information extraction means for extracting a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps for the two paths;
Delay time calculation means for calculating the delay time of each packet from the transmission time and reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
A delay variation calculating means for calculating a delay variation time from a plurality of delay times in a predetermined period for each path;
A minimum warping path deriving means for deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs;
Dissimilarity calculating means for calculating dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
Congestion path specifying means for specifying a set of non-congested paths and a set of congested paths by clustering is provided.

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出する最小遅延時間導出手段を更に有し、
遅延変動算出手段は、計測情報毎に、当該遅延時間と最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出することも好ましい。
According to another embodiment of the management device of the present invention,
For each path, it further comprises a minimum delay time deriving means for deriving a minimum delay time among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period,
It is also preferable that the delay variation calculating means calculates, for each measurement information, a difference between the delay time and the minimum delay time as the delay variation time.

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、遅延変動算出手段から出力された当該遅延時間と最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する非輻輳パスフィルタ手段を更に有する。   According to another embodiment of the management device of the present invention, if the maximum value of the difference between the delay time output from the delay variation calculation means and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the path is not congested. Non-congested path filter means for specifying the path is further included.

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、輻輳パス特定手段は、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出することも好ましい。   According to another embodiment of the management device of the present invention, the congestion path specifying means calculates, for each packet pair of two paths, a ratio of their average value to the square of the difference in delay variation time, It is also preferable to derive a pair of two paths having a low dissimilarity calculated by the sum of the ratios.

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、輻輳パス特定手段は、
2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成するデンドログラム作成手段と、
デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類するパス分類手段と
を更に有することも好ましい。
According to another embodiment of the management device of the present invention, the congestion path specifying means includes:
A dendrogram creating means for creating a dendrogram by applying the Ward method in order from a pair of low dissimilarities of two paths;
It is also preferable to further include path classification means for classifying paths according to the dendrogram dissimilarity.

本発明によれば、複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する計測情報収集手段と、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する計測情報抽出手段と、
抽出されたパケットペアについて、計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する遅延時間算出手段と、
パス毎に、所定期間における複数の遅延時間から、遅延変動時間を算出する遅延変動算出手段と、
抽出されたパケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する最小ワーピングパス導出手段と、
最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する非類似度算出手段と、
クラスタリングによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する輻輳パス特定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, in a program for causing a computer mounted on a management device that classifies a congestion path to function based on a delay variation time in a path between a plurality of measurement terminals,
Measurement information collection means for receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
Measurement information extraction means for extracting a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps for the two paths;
Delay time calculation means for calculating the delay time of each packet from the transmission time and reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
A delay variation calculating means for calculating a delay variation time from a plurality of delay times in a predetermined period for each path;
A minimum warping path deriving means for deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs;
Dissimilarity calculating means for calculating dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
The computer is caused to function as a congestion path specifying means for specifying a set of non-congested paths and a set of congested paths by clustering.

本発明の管理装置用のプログラムにおける他の実施形態によれば、
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出する最小遅延時間導出手段を更に有し、
遅延変動算出手段は、計測情報毎に、当該遅延時間と最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program for the management device of the present invention,
For each path, it further comprises a minimum delay time deriving means for deriving a minimum delay time among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period,
The delay variation calculation means preferably causes the computer to function so as to calculate the difference between the delay time and the minimum delay time as the delay variation time for each measurement information.

本発明の管理装置用のプログラムにおける他の実施形態によれば、遅延変動算出手段から出力された当該遅延時間と最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する非輻輳パスフィルタ手段を更に有する。   According to another embodiment of the program for the management apparatus of the present invention, if the maximum value of the difference between the delay time output from the delay variation calculation means and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the path Is further included as a non-congested path filter means for identifying a non-congested path.

本発明の管理装置用のプログラムにおける他の実施形態によれば、輻輳パス特定手段は、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。   According to another embodiment of the program for the management apparatus of the present invention, the congestion path specifying means calculates the ratio of the difference between the squares of the delay variation times to the average value for each packet pair of the two paths. It is also preferable to cause the computer to function so as to derive a pair of two paths with low dissimilarity calculated by the sum of these ratios.

本発明の管理装置用のプログラムにおける他の実施形態によれば、輻輳パス特定手段は、
2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成するデンドログラム作成手段と、
デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類するパス分類手段と
してコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the management device program of the present invention, the congestion path specifying means
A dendrogram creating means for creating a dendrogram by applying the Ward method in order from a pair of low dissimilarities of two paths;
It is also preferable to cause the computer to function as path classification means for classifying paths in accordance with the dendrogram dissimilarity.

本発明の輻輳パス分類方法、管理装置及びプログラムによれば、IPネットワークについて、短時間に発生する輻輳を検出するために、複数のパケットの遅延変動の時系列を周期的に比較することにより、その輻輳を共通に経験するパスを、リアルタイムに分類することができる。遅延変動時間の計測において、ランダムなパケット間隔のプローブパケットを用いるため、大規模なIPネットワークに適用することができる。更に、輻輳パスを特定するために必要な計測情報をできる限り少なくすることのよって、計算量を削減することができる。   According to the congestion path classification method, management device, and program of the present invention, in order to detect congestion occurring in a short time for an IP network, by periodically comparing the time series of delay variation of a plurality of packets, Paths that commonly experience the congestion can be classified in real time. In the measurement of the delay variation time, probe packets having a random packet interval are used, so that it can be applied to a large-scale IP network. Furthermore, the amount of calculation can be reduced by reducing the measurement information necessary for specifying the congestion path as much as possible.

以下では、図面を用いて、本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

本発明は、複数のパスに沿ってランダムな間隔の計測パケット(テストパケット、プロローブパケット)を転送する。これにより、遅延変動時間を計測する。収集された遅延変動時間が周期的に比較され、時系列の類似性に基づいて共通の品質劣化を経験したパス群を抽出する。パス群の経路情報を比較し、ネットワーク内部の品質劣化区間を推定する。   The present invention transfers measurement packets (test packets, prolobe packets) at random intervals along a plurality of paths. Thereby, the delay variation time is measured. The collected delay variation times are periodically compared, and a group of paths experiencing common quality degradation is extracted based on the similarity of time series. Compare the route information of the path group and estimate the quality degradation section inside the network.

図1は、ネットワーク構成図である。   FIG. 1 is a network configuration diagram.

図1によれば、4つの計測端末A〜Dが、区間1から5を有するネットワークを介して接続されている。計測端末同士の間では、複数の計測パケットが連続的に送受信される。また、ネットワークには管理装置2も接続されており、全ての計測端末A〜Dは、計測情報を管理装置2へ送信する。ここで、「パス」とは、計測端末間毎の経路をいう。また、「区間」とは、分岐・合流点によって分割されるパスの一部をいう。   According to FIG. 1, four measuring terminals A to D are connected via a network having sections 1 to 5. A plurality of measurement packets are continuously transmitted and received between the measurement terminals. Further, the management device 2 is also connected to the network, and all the measurement terminals A to D transmit measurement information to the management device 2. Here, “path” refers to a route for each measurement terminal. The “section” means a part of a path divided by a branch / merge point.

図1には、ネットワークトポロジの構成表も表されている。例えば、パス1は、計測端末Aと計測端末Bとの間の経路を表し、区間1、区間2及び区間3を介して接続されている。   FIG. 1 also shows a network topology configuration table. For example, the path 1 represents a route between the measuring terminal A and the measuring terminal B, and is connected via the section 1, the section 2, and the section 3.

図2は、本発明におけるパケット受信を表す説明図である。   FIG. 2 is an explanatory diagram showing packet reception in the present invention.

図2によれば、計測端末Bに注目している。計測端末Bは、計測端末Aとの間でパス1(区間1−区間2−区間3)を介して接続され、計測端末Cとの間でパス4(区間5−区間2−区間3)を介して接続され、計測端末Dとの間でパス5(区間4−区間3)を介して接続されている。   According to FIG. 2, the measurement terminal B is focused. The measuring terminal B is connected to the measuring terminal A via the path 1 (section 1 to section 2 to section 3), and is connected to the measuring terminal C through the path 4 (section 5 to section 2 to section 3). And is connected to the measuring terminal D via the path 5 (section 4 to section 3).

図2に表されたネットワークトポロジからも明らかなとおり、例えば区間2に輻輳が発生した場合、その輻輳は、パス1及び4を経由した複数のパケットによって経験される。また、区間3に発生した輻輳は、パス1、4及び5を経由した複数のパケットによって経験される。   As is clear from the network topology shown in FIG. 2, for example, when congestion occurs in the section 2, the congestion is experienced by a plurality of packets via the paths 1 and 4. Further, congestion occurring in the section 3 is experienced by a plurality of packets passing through the paths 1, 4, and 5.

(S201)計測端末Bは、計測端末A、C及びDから、計測パケットを受信する。計測端末Bは、受信した計測パケット毎に、受信時刻をスタンプする。計測パケットには、「送信元アドレス」「シーケンス番号」「送信時刻」が含まれている。 (S201) The measurement terminal B receives measurement packets from the measurement terminals A, C, and D. The measurement terminal B stamps the reception time for each received measurement packet. The measurement packet includes “source address”, “sequence number”, and “transmission time”.

計測パケットの送信間隔は、一定である必要はなく、ランダムであってもよい。尚、全ての計測端末A〜Dで、時刻は同期しているものとする。また、計測パケットは、計測用のテストパケット(プローブパケット)であってもよいし、通常のデータパケットであってもよい。例えば、RTP(Realtime Transfer Protocol)によれば、ヘッダにタイムスタンプが含められる。   The measurement packet transmission interval does not have to be constant, and may be random. Note that the time is assumed to be synchronized in all measurement terminals A to D. Further, the measurement packet may be a measurement test packet (probe packet) or a normal data packet. For example, according to RTP (Realtime Transfer Protocol), a time stamp is included in the header.

(S202)計測端末Bは、受信した計測パケットに対する計測情報を生成する。計測情報には、「送信元アドレス」「受信端末アドレス」「送信時刻」「受信時刻」を含む。「受信端末アドレス」は、計測端末Bを特定する。「受信時刻」は、計測端末Bがブロードキャストパケットを受信した時刻である。そして、計測端末Bは、その計測情報を、管理装置2へ送信する。 (S202) The measurement terminal B generates measurement information for the received measurement packet. The measurement information includes “transmission source address”, “reception terminal address”, “transmission time”, and “reception time”. The “receiving terminal address” identifies the measuring terminal B. “Reception time” is the time at which the measurement terminal B receives the broadcast packet. Then, the measurement terminal B transmits the measurement information to the management device 2.

ここで、計測端末1は、周期的(例えば10秒毎)に、計測情報を管理装置2へ送信するように構成されていてもよい。   Here, the measurement terminal 1 may be configured to transmit the measurement information to the management device 2 periodically (for example, every 10 seconds).

(S203)管理装置2は、計測端末Bから計測情報を受信だけでなく、全ての計測端末から計測情報を受信する。受信した計測情報は、受信端末毎に、記録される。 (S203) The management apparatus 2 not only receives measurement information from the measurement terminal B, but also receives measurement information from all measurement terminals. The received measurement information is recorded for each receiving terminal.

図3は、本発明におけるフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart in the present invention.

(S201)送信側計測端末は、複数の計測パケットを相手方計測端末へ送信する。前述した図2のS201と同じ処理をする。 (S201) The transmission side measurement terminal transmits a plurality of measurement packets to the counterparty measurement terminal. The same processing as S201 of FIG. 2 described above is performed.

(S202)計測パケットを受信した受信側計測端末は、計測情報を管理装置2へ送信する。前述した図2のS202と同じ処理をする。 (S202) The reception-side measuring terminal that has received the measurement packet transmits measurement information to the management apparatus 2. The same processing as S202 of FIG. 2 described above is performed.

(S203)管理装置2は、複数の計測端末から複数の計測情報を、常時、受信する。これら計測情報は、一定以上収集して記憶する。前述した図2のS203と同じ処理をする。 (S203) The management device 2 constantly receives a plurality of pieces of measurement information from a plurality of measurement terminals. These pieces of measurement information are collected and stored more than a certain amount. The same process as S203 of FIG. 2 described above is performed.

(S204)管理装置2は、受信端末毎に、送信元アドレスの異なる2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する。 (S204) The management apparatus 2 extracts, for each receiving terminal, a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps for two paths having different transmission source addresses.

例えば、パスPにおけるi番目のパケットPiと、パスQにおけるj番目のパケットQjとを比較するとする。パスPは、送信端末Aから受信端末Bへの経路とする。パスQは、送信端末Cから受信端末Bへの経路とする。ここで、パケットPiの転送時間と、パケットQjの転送時間とを比較し、少なくとも一部が重なるか否かを判定する。パケットPiの転送時間とは、送信端末Aの送信時刻から受信端末Bの受信時刻までの時間である。パケットQjの転送時間とは、送信端末Cの送信時刻から受信端末Bの受信時刻までの時間である。   For example, suppose that the i-th packet Pi in the path P is compared with the j-th packet Qj in the path Q. The path P is a route from the transmission terminal A to the reception terminal B. The path Q is a route from the transmission terminal C to the reception terminal B. Here, the transfer time of the packet Pi and the transfer time of the packet Qj are compared, and it is determined whether or not at least a part of them overlaps. The packet Pi transfer time is the time from the transmission time of the transmission terminal A to the reception time of the reception terminal B. The packet Qj transfer time is the time from the transmission time of the transmission terminal C to the reception time of the reception terminal B.

更に、少なくとも一部の転送時間が重なると判定されたパケットPi及びQiについて、これら受信時刻の時間間隔(パケットペアギャップ)が閾時間以内となるパケットペアのみを抽出することも好ましい。閾時間とは、数十ミリ秒程度、例えば20msであってもよい。これにより、1つの区間で20ms程度以上の遅延による輻輳が発生した場合、その区間を介した異なるパスに対して共通の影響が検出される。   Furthermore, it is also preferable to extract only the packet pairs whose time interval (packet pair gap) between the reception times is within the threshold time for the packets Pi and Qi determined to overlap at least part of the transfer time. The threshold time may be about several tens of milliseconds, for example, 20 ms. As a result, when congestion occurs due to a delay of about 20 ms or more in one section, a common influence is detected on different paths through the section.

これにより、パス間において、同時に短時間の輻輳を経験する可能性のあるパケットのみを抽出し、それらパケットのみについて遅延変動時間(遅延時間と最小遅延時間との差)を計測することができる。   As a result, it is possible to extract only packets that may experience short-term congestion between paths at the same time and measure the delay variation time (difference between the delay time and the minimum delay time) for only those packets.

(S205)管理装置2は、抽出されたパケットペアの集合の中の各計測情報について、送信時刻と受信時刻とから遅延時間(=受信時刻−送信時刻)を算出する。 (S205) The management apparatus 2 calculates a delay time (= reception time−transmission time) from the transmission time and the reception time for each piece of measurement information in the extracted packet pair set.

(S206)パス毎に、一定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で、最小遅延時間を導出する。最小遅延時間は、遅延変動時間の基準値となる。従って、その最小遅延時間に対して遅延変動時間が算出される。 (S206) For each path, a minimum delay time is derived among packet delays of a plurality of measurement information in a certain period. The minimum delay time is a reference value for the delay variation time. Therefore, the delay variation time is calculated with respect to the minimum delay time.

(S207)計測情報毎に、当該遅延時間と最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出する。即ち、遅延変動時間は、最小遅延時間からの変化分で定義される。 (S207) For each measurement information, the difference between the delay time and the minimum delay time is calculated as the delay variation time. That is, the delay variation time is defined by a change from the minimum delay time.

(S208)ここで、当該遅延時間と最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となるパスを、非輻輳パスとして特定する。非輻輳パスとして特定されたパスは、そのままS212へ通知される。これにより、非輻輳パスについて、非類似度をクラスタリングする処理(S209〜S211)を省略することができる。品質劣化区間を通過した可能性の低いパスに対する計測情報は、計算に導入されない。即ち、品質劣化区間を通過した可能性の高いパスに対する計測情報のみを、計算に導入することができる。尚、所定閾値は、例えば、通常時の値の範囲として、過去の計測データより算出される各パスの遅延変動の標準偏差値の平均値を利用する。 (S208) Here, a path whose maximum difference between the delay time and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold is specified as a non-congested path. The path specified as the non-congested path is notified to S212 as it is. Thereby, the process (S209-S211) which clusters a dissimilarity about a non-congested path can be omitted. Measurement information for a path that is unlikely to have passed through the quality degradation section is not introduced into the calculation. That is, only measurement information for a path that has a high possibility of passing through the quality degradation section can be introduced into the calculation. As the predetermined threshold value, for example, an average value of standard deviation values of delay variation of each path calculated from past measurement data is used as a range of normal values.

(S209)抽出されたパケットペアの集合の中の各計測情報から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する。ワーピングパスは、2つの時系列データの対応付けを表す。ここで、タイムワーピング距離とは、時間軸方向のずれ(伸縮)に柔軟性を持たせて、2つの時系列データの類似度を導出するための要素である。例えば、以下のような参考文献がある。
大桃 諭、陳 漢雄、古瀬 一隆、大保 信夫、「タイムワーピングに基づく時系列データの類似検索:次元縮小による効率化」、日本データベース学会Letters Vo.4, N0.1、[online]、[平成18年7月5日検索]、インターネット<URL:http://www.dbsj.org/Japanese/DBSJLetters/vol4/no1/papers/oomomo.pdf>
(S209) The minimum warping path that minimizes the warping cost is derived from each piece of measurement information in the extracted set of packet pairs. The warping path represents correspondence between two time series data. Here, the time warping distance is an element for deriving the degree of similarity between two time-series data by giving flexibility to displacement (expansion / contraction) in the time axis direction. For example, there are the following references.
Satoshi Oomo, Han Han Chen, Kazutaka Furuse, Nobuo Obo, “Similar search of time-series data based on time warping: Efficiency improvement by dimensional reduction”, Database Society of Japan Letters Vo.4, N0.1, [online], [Search July 5, 2006], Internet <URL: http://www.dbsj.org/Japanese/DBSJLetters/vol4/no1/papers/oomomo.pdf>

図4は、パケットの遅延変動時間に対するワーピングパスの説明図である。   FIG. 4 is an explanatory diagram of a warping path with respect to a packet delay variation time.

図4のN×M行列は、横軸をパスPにおけるパケットPi(i=1〜N)とし、縦軸をパスQにおけるパケットQj(j=1〜M)とする。パスPのパケットの遅延変動時間は、p1,p2, …, pNで表され、パスQのパケットの遅延変動時間は、q1, q2,…, qMで表されている。   In the N × M matrix of FIG. 4, the horizontal axis is a packet Pi (i = 1 to N) on the path P, and the vertical axis is a packet Qj (j = 1 to M) on the path Q. The delay variation times of the packets on the path P are represented by p1, p2,..., PN, and the delay variation times of the packets on the path Q are represented by q1, q2,.

N×M行列の要素は、以下の式に基づく距離(非類似度)d(i,j)を表す。以下の式は、パケットの遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を、距離として表す。
d(i, j) = (pi−qj)/average(pi, qi)
avarage(pi, qi):パケットの遅延変動時間の平均値
An element of the N × M matrix represents a distance (dissimilarity) d (i, j) based on the following equation. The following equation expresses the ratio of the difference between the squares of the delay variation times of packets and their average value as a distance.
d (i, j) = (pi−qj) 2 / average (pi, qi)
avarage (pi, qi): Average delay variation time of packets

2つの計測パケットは、ランダムな間隔(例えば50ms程度の一様分布)で送信される。2つの計測パケットは、同期していないために、同一の品質劣化を経験したとしても、パケットの遅延変動時間は正確に一致しない。そのために、遅延変動時間が長いと、piとqjの差(pi−qj)が大きくなる。   Two measurement packets are transmitted at random intervals (for example, a uniform distribution of about 50 ms). Since the two measurement packets are not synchronized, even if they experience the same quality degradation, the packet delay variation times do not match exactly. Therefore, if the delay variation time is long, the difference (pi−qj) between pi and qj becomes large.

本発明によれば、非類似度dに、時系列を時間軸方向に伸縮させて比較するタイムワーピング距離を応用する。   According to the present invention, the time warping distance for comparing the time series by expanding and contracting in the time axis direction is applied to the dissimilarity d.

図4によれば、パケットPiとパケットQjについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間が少なくとも一部で重なっている要素は、灰色で表されている。灰色で表されたパケットペアの集合Uについて、順列で表されるワーピングパスW=w1,w2, …, wK, wk=(i, j), max(M, N)≦K<M+N-1を導出する。   According to FIG. 4, for the packet Pi and the packet Qj, the elements in which the transfer times between the transmission time and the reception time overlap at least partially are shown in gray. For a set U of packet pairs represented in gray, warping paths W = w1, w2,..., WK, wk = (i, j), max (M, N) ≦ K <M + N− Derive 1

ワーピングパスは、以下の条件を満たす。
(条件1)w1=(min(i), min(j))、wK=(max(i), max(j))とする。但し、(i,j)∈Uである。
(条件2)wk=(a, b), wk+1=(a’, b’)とすると,0≦a-a’かつ0≦b-b’となる。図4によれば、必ず横方向及び/又は上方向にワーピングパスが伸びる。
(条件3)wk=(a, b), wk+1=(a’, b’)とすると,a-a’≦1かつb-b’≦1となる。図4によれば、ワーピングパスが伸びる場合、必ず1要素分だけ伸びる。但し、集合Uが複数の部分データに分割されており、この条件を満たす(a’,b’)が存在しない場合は、wk+1=(min(i), min(j)), (i>a, j>b))となる。これにより、次のワーピングパスを見つけることとなる。
The warping path satisfies the following conditions.
(Condition 1) w1 = (min (i), min (j)) and wK = (max (i), max (j)). However, (i, j) εU.
(Condition 2) When wk = (a, b), wk + 1 = (a ′, b ′), 0 ≦ a−a ′ and 0 ≦ b−b ′. According to FIG. 4, the warping path always extends in the lateral direction and / or the upward direction.
(Condition 3) When wk = (a, b), wk + 1 = (a ′, b ′), a−a ′ ≦ 1 and b−b ′ ≦ 1. According to FIG. 4, when the warping path is extended, it always extends by one element. However, if the set U is divided into a plurality of partial data and (a ′, b ′) satisfying this condition does not exist, wk + 1 = (min (i), min (j)), (i > a, j> b)). As a result, the next warping path is found.

(S211)最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する。集合U内においては、条件1〜3を満たすワーピングパスは複数存在するため、それぞれのワーピングパスに対して、ワーピングコストを計算する。ワーピングコストは、ワーピングパスにおけるd(wk)=d(i, j) (wk=(i, j))の和によって定義される。
C=1/K・√(Σk=1 Kd(wk))
(S211) The dissimilarity between two paths in the minimum warping path is calculated. In the set U, since there are a plurality of warping paths that satisfy the conditions 1 to 3, the warping cost is calculated for each warping path. The warping cost is defined by the sum of d (wk) = d (i, j) (wk = (i, j)) in the warping path.
C = 1 / K · √ (Σ k = 1 K d (w k ))

そして、ワーピングコストが最小となるワーピングパスを、最小ワーピングパスとして採用する。そのワーピングコストが、2つのパスの間の非類似度dとして定義される(d=min(C))。   The warping path that minimizes the warping cost is adopted as the minimum warping path. The warping cost is defined as the dissimilarity d between the two paths (d = min (C)).

更に、仮想的に遅延変動時間が、常に0であるパス(「ベストパス」という)との非類似度を計算する。パスPとベストパス0との距離は、以下のようになる。
d(P,0)=d(wk)=pi
Further, the degree of dissimilarity with a path whose delay variation time is virtually zero (referred to as “best path”) is calculated. The distance between the path P and the best path 0 is as follows.
d (P, 0) = d (w k ) = pi

図5は、2つのパスの遅延変動時間の類似関係を表すグラフである。   FIG. 5 is a graph showing the similar relationship between the delay variation times of two paths.

図5によれば、2つの遅延変動時間の間に、細線が引かれている。これは、転送時間が重なっている2つのパケット同士を結んでいる。タイムワーピング距離を用いることにより、時間軸方向のずれ(伸縮)に柔軟性を持たせて、2つの時系列データの類似度を導出することができる。   According to FIG. 5, a thin line is drawn between two delay variation times. This connects two packets with overlapping transfer times. By using the time warping distance, it is possible to derive the degree of similarity between two time-series data by giving flexibility to the shift (expansion / contraction) in the time axis direction.

(S210)パスのペア毎に、非類似度dの低いペアから順に、クラスタ分析(数値分類法)におけるウォード法を適用してデンドログラム(樹形図)を作成する。 (S210) For each pair of paths, a dendrogram (dendrogram) is created by applying the Ward method in cluster analysis (numerical classification method) in order from the pair with the lowest dissimilarity d.

クラスタ分析とは、異なる性質のもの同士が混ざり合っている集団の中から、互いに似たものを集めてクラスタを作り、対象を分類しようとする方法をいう。最初に、各パスを要素とするクラスタに分類する。N本のパスをクラスタリングする場合、N個のクラスタに分類する。そして、非類似度dが最小となる2つのパスを抽出し、それらを1つのクラスタに結合する。この結果、クラスタの総数は1個減少し、N−1個となる。   Cluster analysis refers to a method of creating a cluster by classifying objects that are similar to each other from a group in which different properties are intermingled and classifying objects. First, it is classified into clusters having each path as an element. When N paths are clustered, they are classified into N clusters. Then, two paths with the smallest dissimilarity d are extracted and combined into one cluster. As a result, the total number of clusters decreases by 1 to N-1.

次に、結合したクラスタと、残りのクラスタとの非類似度を再計算する。再計算の方法は様々なアルゴリズムが提案されているが、代表的なウォード法を適用する。   Next, the dissimilarity between the combined cluster and the remaining clusters is recalculated. Various algorithms have been proposed for the recalculation method, but a typical Ward method is applied.

ウォード法とは、階層型クラスタ分析方法の1つであって、互いに似たもの同士を分類する際に、クラスタ内の全ての個体に対してのクラスタ重心からの偏差平方和を求め、そのクラスタ内平方和の増分ができるだけ小さくなるように併合するものである。   The Ward method is one of the hierarchical cluster analysis methods, and when classifying similar ones, the deviation sum of squares from the cluster centroid for all individuals in the cluster is obtained, and the cluster The inner sum of squares is merged so that the increment is as small as possible.

互いに似ているかどうかの判定基準としては、ユークリッド平方距離を用いることが多い。互いが似ているパスのペアの併合を、1つのクラスタに結合されるまで繰り返し、デンドログラムを作成する。デンドログラムは、各クラスタ間の非類似度の関係を表す。   Euclidean square distance is often used as a criterion for determining whether or not they are similar to each other. The merging of pairs of paths that are similar to each other is repeated until combined into one cluster to create a dendrogram. The dendrogram represents the dissimilarity relationship between the clusters.

(S212)デンドログラムの非類似度における適当な高さ(例えば1/2)で切断し、パスを複数のクラスタに分類する。少なくとも最も高い位置で切断した場合、2つのクラスタに分類される。 (S212) The path is divided into a plurality of clusters by cutting at an appropriate height (for example, ½) in the dendrogram dissimilarity. When cutting at least at the highest position, it is classified into two clusters.

その後、各パスの経路情報を比較し、共通の輻輳を経験しているパスが共有しており、かつ、その他のパスが経由しない区間を輻輳区間として特定する。   Thereafter, the path information of each path is compared, and a section that is shared by paths experiencing common congestion and that does not pass through other paths is identified as a congestion section.

このように、特定のパスに品質劣化が発生した場合、同じ品質劣化を経験する他のパスにも、その影響が生じる。これを、パケットの遅延変動時間によって、パケットペアの集合を、クラスタリングによって分類することにより、同じ品質劣化を経験するパスを特定することができる。   As described above, when quality degradation occurs in a specific path, the influence also occurs on other paths that experience the same quality degradation. By classifying a set of packet pairs by clustering according to the delay variation time of the packets, it is possible to specify paths that experience the same quality degradation.

図6は、インターネット上のトラヒック計測実験結果によって計算した、ある5秒間における30パスの遅延変動を表すグラフである。   FIG. 6 is a graph showing the delay variation of 30 paths in a certain 5 seconds, calculated by the traffic measurement experiment result on the Internet.

図6のグラフは、S207において算出される。2拠点でそれぞれ3つのISP(Internet Service Provider)網に光アクセス回線を介して接続したネットワークを用いた。アクティブ計測実験は、送受信ISPの組み合わせによって30パスを介して24時間実施した。各パスでは、64バイトのUDPテストパケットを10〜90msの一様分布に従う間隔で送信した。   The graph of FIG. 6 is calculated in S207. A network connected to three ISP (Internet Service Provider) networks via optical access lines at two sites was used. The active measurement experiment was performed for 24 hours through 30 paths by a combination of transmission and reception ISPs. In each path, 64-byte UDP test packets were transmitted at intervals according to a uniform distribution of 10 to 90 ms.

5秒周期で各パスのパケットの遅延変動の99%値を集計し、少なくとも1パスで閾時間20ms以上となった5秒間を対象とし、30パスのクラスタリングをした(704回)。   The 99% value of the delay variation of each path packet was counted in a cycle of 5 seconds, and clustering of 30 paths was performed (704 times) for 5 seconds with a threshold time of 20 ms or more in at least one path.

図7は、図6のデンドログラムである。   FIG. 7 is the dendrogram of FIG.

図7のグラフは、S210によって作成される。図7のグラフによれば、縦軸はクラスタ間の非類似度を表し、30パスについて非類似度の低いパスから順に分類されている。   The graph of FIG. 7 is created by S210. According to the graph of FIG. 7, the vertical axis represents the dissimilarity between clusters, and 30 paths are classified in order from the path with the lowest dissimilarity.

非類似度の最大値の1/2の高さで分類した場合、図7のグラフによれば、クラスタA(パス13、24、29、3、8)と、クラスタB(A以外の25パス)との2つに分類されている。ここで、クラスタAに含まれる5パスは、図6においてパケットの遅延変動が同期して増加している5パスに対応する。一方、クラスタBに含まれる25パスでは、パケットの遅延変動が増加していない。このように、共通の輻輳を経験する5パスと、それ以外の25パスとを、高い精度で分類することができる。   When classified by the height of 1/2 of the maximum value of dissimilarity, according to the graph of FIG. 7, cluster A (paths 13, 24, 29, 3, 8) and cluster B (25 paths other than A) ) And 2). Here, the five paths included in the cluster A correspond to the five paths in which the packet delay variation is increased in synchronization in FIG. On the other hand, in the 25 paths included in the cluster B, the packet delay variation does not increase. In this way, the five paths that experience common congestion and the other 25 paths can be classified with high accuracy.

分類は、最初に、各クラスタに分類されたパスのパケット遅延変動の99%値を集計する。そして、例えば、1パスで閾時間20ms以上となった5秒間を対象として、そのパスが属するクラスタは、共通の品質劣化を経験したパスの集合であると判定する。即ち、図6及び図7によれば、クラスタAに分類された5本のパス(パス13、24、29、3、8)のいずれかにおいて、閾時間20ms以上となっているため、これら5本のパスを共通の輻輳を経験する5パスとして分類する。一方、クラスタBに分類された25本のパスでは、パケット遅延変動の99%値が閾時間20ms以上とならないため、共通の輻輳を経験したと判断せず、非輻輳パスとして特定する。。   For classification, first, 99% values of packet delay variation of paths classified into each cluster are totaled. For example, for 5 seconds in which one path has a threshold time of 20 ms or longer, the cluster to which the path belongs is determined to be a set of paths that have experienced common quality degradation. That is, according to FIGS. 6 and 7, since any of the five paths (paths 13, 24, 29, 3, 8) classified into cluster A has a threshold time of 20 ms or more, these 5 paths The book paths are classified as five paths that experience common congestion. On the other hand, in the 25 paths classified into the cluster B, since the 99% value of the packet delay variation does not become the threshold time of 20 ms or more, it is not determined that the common congestion has been experienced and is identified as a non-congested path. .

前述では、非類似度の最大値の1/2の高さで分類している。これに代えて、同一クラスタに分類される2パス間の非類似度が、異なるクラスタに分類される2パス間の非類似度よりも常に大きくなるような高さで分類することも好ましい。   In the above description, classification is performed with a height that is ½ of the maximum value of dissimilarity. Instead, it is also preferable to classify at a height such that the dissimilarity between two paths classified into the same cluster is always greater than the dissimilarity between two paths classified into different clusters.

図8は、本発明における計測端末及び管理装置の機能構成図である。   FIG. 8 is a functional configuration diagram of the measurement terminal and the management device according to the present invention.

図8によれば、計測端末1は、パケット送信部10と、パケット受信部11と、計測情報生成部12と、計測情報送信部13とを有する。これら機能部は、計測端末1に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムによっても実現できる。   According to FIG. 8, the measurement terminal 1 includes a packet transmission unit 10, a packet reception unit 11, a measurement information generation unit 12, and a measurement information transmission unit 13. These functional units can also be realized by a program executed by a computer mounted on the measurement terminal 1.

パケット送信部10は、送信時刻を含む複数のパケットを、相手方計測端末へ送信する。前述したS201の動作をする。   The packet transmission unit 10 transmits a plurality of packets including the transmission time to the counterparty measuring terminal. The operation of S201 described above is performed.

パケット受信部11は、複数の相手方計測端末から、送信時刻を含む複数のパケットを受信する。前述したS202の動作をする。   The packet receiving unit 11 receives a plurality of packets including transmission times from a plurality of counterpart measurement terminals. The operation of S202 described above is performed.

計測情報生成部12は、受信したパケット毎に、送信元端末のアドレスと、宛先端末のアドレスと、送信時刻と、受信時刻とを含む計測情報を生成する。前述したS203の動作をする。   The measurement information generation unit 12 generates measurement information including the address of the transmission source terminal, the address of the destination terminal, the transmission time, and the reception time for each received packet. The operation of S203 described above is performed.

計測情報送信部13は、生成された計測情報を管理装置へ送信する。前述したS204の動作をする。   The measurement information transmission unit 13 transmits the generated measurement information to the management device. The operation of S204 described above is performed.

図8によれば、管理装置2は、計測情報収集部21と、計測情報抽出部22と、遅延時間算出部23と、最小遅延時間導出部24と、遅延変動算出部25と、非輻輳パスフィルタ部26と、最小ワーピングパス導出部27と、非類似度算出部28と、輻輳パス分類部29とを有する。輻輳パス分類部29は、デンドログラム作成部291と、パス分類部292とを有する。これら機能部は、管理装置2に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムによっても実現できる。   According to FIG. 8, the management device 2 includes a measurement information collection unit 21, a measurement information extraction unit 22, a delay time calculation unit 23, a minimum delay time derivation unit 24, a delay variation calculation unit 25, a non-congested path. The filter unit 26, the minimum warping path derivation unit 27, the dissimilarity calculation unit 28, and the congestion path classification unit 29 are included. The congestion path classification unit 29 includes a dendrogram creation unit 291 and a path classification unit 292. These functional units can also be realized by a program executed by a computer mounted on the management apparatus 2.

計測情報収集部21は、複数の計測端末から、計測情報を受信し蓄積する。前述した図3のS203の動作をする。   The measurement information collection unit 21 receives and accumulates measurement information from a plurality of measurement terminals. The operation of S203 in FIG. 3 described above is performed.

計測情報抽出部22は、計測対象となるパケットペアを抽出する。2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する。前述した図3のS204の動作をする。   The measurement information extraction unit 22 extracts a packet pair to be measured. For the two paths, a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlap is extracted. The operation of S204 in FIG. 3 described above is performed.

遅延時間算出部23は、抽出されたパケットペアについて、送信時刻と受信時刻とからパケット遅延を算出する。前述した図3のS205の動作をする。   The delay time calculation unit 23 calculates a packet delay from the transmission time and the reception time for the extracted packet pair. The operation of S205 in FIG. 3 described above is performed.

最小遅延時間導出部24は、パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で、最小遅延時間を導出する。前述した図3のS206の動作をする。   The minimum delay time deriving unit 24 derives the minimum delay time among the packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period for each path. The operation of S206 in FIG. 3 described above is performed.

遅延変動算出部25は、計測情報毎に、当該遅延時間と最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出する。前述した図3のS207の動作をする。   The delay variation calculation unit 25 calculates the difference between the delay time and the minimum delay time as the delay variation time for each measurement information. The operation of S207 in FIG. 3 described above is performed.

非輻輳パスフィルタ部26は、当該遅延時間と最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する。非輻輳パスとして特定されたパスは、そのままパス分類部292へ通知される。これにより、非輻輳パスについて、非類似度をクラスタリングする処理を省略することができる。即ち、最小ワーピングパス導出部27、非類似度算出部28、及びデンドログラム作成部291の処理を省略することができる。尚、所定閾値は、例えば、通常時の値の範囲として、過去の計測データより算出される各パスの遅延変動の標準偏差値の平均値を利用する。非輻輳パスフィルタ部26は、前述した図3のS208の動作をする。   The non-congested path filter unit 26 specifies the path as a non-congested path when the maximum value of the difference between the delay time and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold. The path specified as the non-congested path is notified to the path classification unit 292 as it is. Thereby, it is possible to omit the process of clustering dissimilarities for non-congested paths. That is, the processes of the minimum warping path deriving unit 27, the dissimilarity calculating unit 28, and the dendrogram creating unit 291 can be omitted. As the predetermined threshold value, for example, an average value of standard deviation values of delay variation of each path calculated from past measurement data is used as a range of normal values. The non-congested path filter unit 26 performs the operation of S208 in FIG.

最小ワーピングパス導出部27は、抽出されたパケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する。前述した図3のS209の動作をする。   The minimum warping path deriving unit 27 derives a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs. The operation of S209 in FIG. 3 described above is performed.

非類似度算出部28は、最小ワーピングパスにおける2つのパス間の非類似度を算出する。非類似度算出部28は、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出する。前述したS210の動作をする。前述した図3のS210の動作をする。   The dissimilarity calculation unit 28 calculates dissimilarity between two paths in the minimum warping path. The dissimilarity calculation unit 28 calculates, for each packet pair of two paths, the ratio of the difference between the squares of the delay variation times and the average value thereof, and the dissimilarity calculated by the sum of the ratios is low. A pair of two paths is derived. The operation of S210 described above is performed. The operation of S210 in FIG. 3 described above is performed.

デンドログラム作成部291は、パスのペア毎に、非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成する。前述した図3のS211の動作をする。   The dendrogram creation unit 291 creates a dendrogram by applying the Ward method in order from the pair with the lowest dissimilarity for each pair of paths. The operation of S211 in FIG. 3 described above is performed.

パス分類部292は、デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類する。前述した図3のS212の動作をする。   The path classification unit 292 classifies paths according to the dendrogram dissimilarity. The operation of S212 in FIG. 3 described above is performed.

以上、詳細に説明したように、本発明の輻輳パス分類方法、管理装置及びプログラムによれば、IPネットワークについて、短時間に発生する輻輳を検出するために、その輻輳を共通に経験するパスをパケットの遅延変動時間から分類することができる。従って、"traceroute"では検出できないレイヤ2ノードでの劣化に対しても、パスを分類することができる。本発明は、パス毎のパケットの遅延変動時間をパケット単位で比較し、その変動の類似性に基づいて各パスの品質を分類することができる。   As described above in detail, according to the congestion path classification method, management apparatus, and program of the present invention, in order to detect congestion occurring in a short time for an IP network, a path that commonly experiences the congestion is detected. It is possible to classify from the packet delay variation time. Therefore, it is possible to classify paths even for degradation at a layer 2 node that cannot be detected by “traceroute”. The present invention can compare delay variation times of packets for each path in units of packets, and classify the quality of each path based on the similarity of the variation.

前述した本発明における種々の実施形態によれば、当業者は、本発明の技術思想及び見地の範囲における種々の変更、修正及び省略を容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。   According to the various embodiments of the present invention described above, those skilled in the art can easily make various changes, modifications and omissions within the scope of the technical idea and the viewpoint of the present invention. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.

ネットワーク構成図である。It is a network block diagram. 本発明におけるパケットペアの受信を表す説明図である。It is explanatory drawing showing reception of the packet pair in this invention. 本発明におけるフローチャートである。It is a flowchart in this invention. パケットの遅延変動時間に対するワーピングパスの説明図である。It is explanatory drawing of the warping path | route with respect to the delay variation time of a packet. 2つのパスの遅延変動時間の類似関係を表すグラフである。It is a graph showing the similar relationship of the delay variation time of two paths. インターネット上のトラヒック計測実験結果によって計算した、ある5秒間における30パスの遅延変動時間を表すグラフである。It is a graph showing the delay variation time of 30 paths in a certain 5 seconds calculated by the traffic measurement experiment result on the Internet. 図6のデンドログラムである。It is a dendrogram of FIG. 本発明における計測端末及び管理装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the measurement terminal and management apparatus in this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 計測端末
10 パケット送信部
11 パケット受信部
12 計測情報生成部
13 計測情報送信部
2 管理装置
21 計測情報収集部
22 計測情報抽出部
23 遅延時間算出部
24 最小遅延時間導出部
25 遅延変動算出部
26 非輻輳パスフィルタ部
27 最小ワーピングパス導出部
28 非類似度算出部
29 輻輳パス分類部
291 デンドログラム作成部
292 パス分類部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Measurement terminal 10 Packet transmission part 11 Packet reception part 12 Measurement information generation part 13 Measurement information transmission part 2 Management apparatus 21 Measurement information collection part 22 Measurement information extraction part 23 Delay time calculation part 24 Minimum delay time derivation part 25 Delay variation calculation part 26 Non-Congestion Path Filter Unit 27 Minimum Warping Path Derivation Unit 28 Dissimilarity Calculation Unit 29 Congestion Path Classification Unit 291 Dendrogram Creation Unit 292 Path Classification Unit

Claims (15)

複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置における輻輳パス特定方法であって、
前記計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する第1のステップと、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する第2のステップと、
抽出されたパケットペアについて、前記計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する第3のステップと、
パス毎に、所定期間における複数の前記遅延時間から、遅延変動時間を算出する第4のステップと、
抽出された前記パケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する第5のステップと、
前記最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する第6のステップと、
前記非類似度をクラスタリングすることによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する第7のステップと
を有することを特徴とする輻輳パス特定方法。
A congestion path identification method in a management device that classifies congestion paths based on delay variation times in paths between a plurality of measurement terminals,
A first step of receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time, and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
A second step of extracting, for the two paths, a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps;
A third step of calculating a delay time of each packet from the transmission time and the reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
A fourth step of calculating a delay variation time from a plurality of the delay times in a predetermined period for each path;
A fifth step of deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the extracted set of packet pairs;
A sixth step of calculating a dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
A congestion path specifying method comprising: a seventh step of specifying a set of non-congested paths and a set of congestion paths by clustering the dissimilarities.
第4のステップについて、
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出し、
前記計測情報毎に、当該遅延時間と前記最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の輻輳パス特定方法。
For the fourth step,
For each path, a minimum delay time is derived among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period.
The congestion path identification method according to claim 1, wherein a difference between the delay time and the minimum delay time is calculated as a delay variation time for each measurement information.
第4のステップについて、当該遅延時間と前記最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定することを特徴とする請求項2に記載の輻輳パス特定方法。   The fourth step according to claim 2, wherein if the maximum value of the difference between the delay time and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the path is specified as a non-congested path. Congestion path identification method. 第7のステップについて、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の輻輳パス特定方法。   For the seventh step, for each packet pair of the two paths, calculate the ratio of the difference between the squares of the delay variation time and the average value thereof, and calculate the two low dissimilarities calculated by the sum of the ratios. The congestion path identification method according to claim 1, wherein a pair of paths is derived. 第7のステップについて、
前記2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成し、
前記デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類する
ことを特徴とする請求項4に記載の輻輳パス特定方法。
For the seventh step,
The dendrogram is created by applying the Ward method in order from the low-similarity pair of the two paths,
The congestion path identification method according to claim 4, wherein paths are classified according to the degree of dissimilarity of the dendrogram.
複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置において、
前記計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する計測情報収集手段と、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する計測情報抽出手段と、
抽出されたパケットペアについて、前記計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する遅延時間算出手段と、
パス毎に、所定期間における複数の前記遅延時間から、遅延変動時間を算出する遅延変動算出手段と、
抽出された前記パケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する最小ワーピングパス導出手段と、
前記最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する非類似度算出手段と、
クラスタリングによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する輻輳パス特定手段と
を有することを特徴とする管理装置。
In a management device that classifies a congestion path based on a delay variation time in a path between a plurality of measurement terminals,
Measurement information collection means for receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
Measurement information extraction means for extracting a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps for the two paths;
Delay time calculation means for calculating the delay time of each packet from the transmission time and the reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
Delay variation calculating means for calculating a delay variation time from a plurality of delay times in a predetermined period for each path;
A minimum warping path derivation means for deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs;
Dissimilarity calculating means for calculating dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
A management apparatus comprising: a congestion path specifying unit that specifies a set of non-congested paths and a set of congestion paths by clustering.
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出する最小遅延時間導出手段を更に有し、
前記遅延変動算出手段は、前記計測情報毎に、当該遅延時間と前記最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の管理装置。
For each path, it further comprises a minimum delay time deriving means for deriving a minimum delay time among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period,
The management apparatus according to claim 6, wherein the delay variation calculating unit calculates, for each measurement information, a difference between the delay time and the minimum delay time as a delay variation time.
前記遅延変動算出手段から出力された当該遅延時間と前記最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する非輻輳パスフィルタ手段を更に有することを特徴とする請求項7に記載の管理装置。   When the maximum value of the difference between the delay time output from the delay variation calculation unit and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the device further includes a non-congestion path filter unit that identifies the path as a non-congestion path. The management apparatus according to claim 7. 前記輻輳パス特定手段は、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出することを特徴とする請求項6から8のいずれか1項に記載の管理装置。   The congestion path specifying means calculates the ratio of the difference between the squares of the delay variation time and the average value for each packet pair of the two paths, and has a low dissimilarity 2 calculated by the sum of the ratios. The management apparatus according to claim 6, wherein a pair of paths is derived. 前記輻輳パス特定手段は、
前記2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成するデンドログラム作成手段と、
前記デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類するパス分類手段と
を更に有することを特徴とする請求項9に記載の管理装置。
The congestion path specifying means includes:
A dendrogram creating means for creating a dendrogram by applying the Ward method in order from a pair of low dissimilarities of the two paths;
The management apparatus according to claim 9, further comprising: a path classification unit that classifies paths according to the degree of dissimilarity of the dendrogram.
複数の計測端末間のパスにおける遅延変動時間に基づいて、輻輳パスを分類する管理装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
前記計測端末によって受信された計測パケットに基づいて、該計測端末から、送信元アドレス、受信端末アドレス、送信時刻及び受信時刻を含む計測情報を受信する計測情報収集手段と、
2つのパスについて、送信時刻と受信時刻との間の転送時間の少なくとも一部が重なるパケットペアの集合を抽出する計測情報抽出手段と、
抽出されたパケットペアについて、前記計測情報の送信時刻及び受信時刻から各パケットの遅延時間を算出する遅延時間算出手段と、
パス毎に、所定期間における複数の前記遅延時間から、遅延変動時間を算出する遅延変動算出手段と、
抽出された前記パケットペアの集合の中から、ワーピングコストを最小とする最小ワーピングパスを導出する最小ワーピングパス導出手段と、
前記最小ワーピングパスにおける2つのパスの間の非類似度を算出する非類似度算出手段と、
クラスタリングによって非輻輳パスの集合と輻輳パスの集合とを特定する輻輳パス特定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする管理装置用のプログラム。
Based on the delay variation time in the path between a plurality of measurement terminals, in a program that causes a computer mounted on a management device to classify a congestion path,
Measurement information collection means for receiving measurement information including a transmission source address, a reception terminal address, a transmission time and a reception time from the measurement terminal based on the measurement packet received by the measurement terminal;
Measurement information extraction means for extracting a set of packet pairs in which at least part of the transfer time between the transmission time and the reception time overlaps for the two paths;
Delay time calculation means for calculating the delay time of each packet from the transmission time and the reception time of the measurement information for the extracted packet pair;
Delay variation calculating means for calculating a delay variation time from a plurality of delay times in a predetermined period for each path;
A minimum warping path derivation means for deriving a minimum warping path that minimizes the warping cost from the set of extracted packet pairs;
Dissimilarity calculating means for calculating dissimilarity between two paths in the minimum warping path;
A program for a management apparatus, which causes a computer to function as a congestion path specifying means for specifying a set of non-congested paths and a set of congestion paths by clustering.
パス毎に、所定期間における複数の計測情報のパケット遅延の中で最小遅延時間を導出する最小遅延時間導出手段を更に有し、
前記遅延変動算出手段は、前記計測情報毎に、当該遅延時間と前記最小遅延時間との差を遅延変動時間として算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項9に記載の管理装置用のプログラム。
For each path, it further comprises a minimum delay time deriving means for deriving a minimum delay time among packet delays of a plurality of measurement information in a predetermined period,
The management apparatus according to claim 9, wherein the delay variation calculating unit causes the computer to function as a delay variation time by calculating a difference between the delay time and the minimum delay time for each measurement information. Program.
前記遅延変動算出手段から出力された当該遅延時間と前記最小遅延時間との差の最大値が、所定閾値以下となる場合は、当該パスを非輻輳パスとして特定する非輻輳パスフィルタ手段を更に有するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項12に記載の管理装置用のプログラム。   When the maximum value of the difference between the delay time output from the delay variation calculation unit and the minimum delay time is equal to or less than a predetermined threshold, the device further includes a non-congestion path filter unit that identifies the path as a non-congestion path. The program for the management apparatus according to claim 12, wherein the computer functions as described above. 前記輻輳パス特定手段は、2つのパスのパケットペア毎に、遅延変動時間の差の二乗に対する、それらの平均値との比を算出し、それら比の和により算出される非類似度の低い2つのパスのペアを導出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項11から13のいずれか1項に記載の管理装置用のプログラム。   The congestion path specifying means calculates the ratio of the difference between the squares of the delay variation time and the average value for each packet pair of the two paths, and has a low dissimilarity 2 calculated by the sum of the ratios. The program for a management apparatus according to any one of claims 11 to 13, wherein the computer functions to derive a pair of paths. 前記輻輳パス特定手段は、
前記2つのパスの非類似度の低いペアから順に、ウォード法を適用してデンドログラムを作成するデンドログラム作成手段と、
前記デンドログラムの非類似度に応じて、パスを分類するパス分類手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする請求項14に記載の管理装置用のプログラム。
The congestion path specifying means includes:
A dendrogram creating means for creating a dendrogram by applying the Ward method in order from a pair of low dissimilarities of the two paths;
15. The program for a management apparatus according to claim 14, wherein the computer functions as path classification means for classifying paths in accordance with the degree of dissimilarity of the dendrogram.
JP2007086285A 2006-07-08 2007-03-29 Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program Pending JP2008042879A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007086285A JP2008042879A (en) 2006-07-08 2007-03-29 Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006188722 2006-07-08
JP2007086285A JP2008042879A (en) 2006-07-08 2007-03-29 Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008042879A true JP2008042879A (en) 2008-02-21

Family

ID=39177349

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007086285A Pending JP2008042879A (en) 2006-07-08 2007-03-29 Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2008042879A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009245228A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Yamatake Corp Abnormality detecting method and abnormality detection device
JP2010183220A (en) * 2009-02-04 2010-08-19 Oki Electric Ind Co Ltd Quality deterioration detection apparatus, and wireline/wireless detection apparatus
WO2010095708A1 (en) * 2009-02-20 2010-08-26 学校法人日本大学 Transmission delay time measurement method
JP2012501573A (en) * 2008-08-29 2012-01-19 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) Transport network failure detection
JP2013183294A (en) * 2012-03-01 2013-09-12 Nec Corp Radio station database creation device, radio wave monitoring device, and method and program
JP2017127727A (en) * 2011-12-27 2017-07-27 株式会社スクウェア・エニックス Game system
JP2018063171A (en) * 2016-10-13 2018-04-19 株式会社リコー Electronic apparatus, display system, time synchronization method, and program
CN118282926A (en) * 2024-04-07 2024-07-02 中科诺信集团有限公司 Automatic and default mixed advanced transmission diameter selection method

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003318967A (en) * 2002-04-23 2003-11-07 Nec Corp Band control method, congestion control method, and network configuration apparatus

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003318967A (en) * 2002-04-23 2003-11-07 Nec Corp Band control method, congestion control method, and network configuration apparatus

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009245228A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Yamatake Corp Abnormality detecting method and abnormality detection device
JP2012501573A (en) * 2008-08-29 2012-01-19 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) Transport network failure detection
JP2010183220A (en) * 2009-02-04 2010-08-19 Oki Electric Ind Co Ltd Quality deterioration detection apparatus, and wireline/wireless detection apparatus
US8472332B2 (en) 2009-02-04 2013-06-25 Oki Electric Industry Co., Ltd. Apparatus for detecting quality deterioration of a telecommunications network by discriminating periodic faults
WO2010095708A1 (en) * 2009-02-20 2010-08-26 学校法人日本大学 Transmission delay time measurement method
JP2010199641A (en) * 2009-02-20 2010-09-09 Nihon Univ Transmission delay time measurement method
JP2017127727A (en) * 2011-12-27 2017-07-27 株式会社スクウェア・エニックス Game system
JP2013183294A (en) * 2012-03-01 2013-09-12 Nec Corp Radio station database creation device, radio wave monitoring device, and method and program
JP2018063171A (en) * 2016-10-13 2018-04-19 株式会社リコー Electronic apparatus, display system, time synchronization method, and program
CN118282926A (en) * 2024-04-07 2024-07-02 中科诺信集团有限公司 Automatic and default mixed advanced transmission diameter selection method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4553315B2 (en) Congestion path classification method, management apparatus, and program for classifying congestion path from packet delay
JP2007243368A5 (en)
JP2008042879A (en) Congestion path classification method to classify congestion path based on packet delay fluctuation, management apparatus and program
Tian et al. A data-driven method for future Internet route decision modeling
Percacci et al. Scale-free behavior of the Internet global performance
WO2018054342A1 (en) Method and system for classifying network data stream
US20100034102A1 (en) Measurement-Based Validation of a Simple Model for Panoramic Profiling of Subnet-Level Network Data Traffic
CN107257351B (en) OF flow anomaly detection system based on gray L and detection method thereof
US9124528B2 (en) Method and arrangement for data clustering
Zhao et al. IP Geolocation based on identification routers and local delay distribution similarity
Yang et al. Heavy hitter detection and identification in software defined networking
Liu et al. Semi-supervised encrypted traffic classification using composite features set
CN111064817B (en) City-level IP positioning method based on node sorting
Raahemi et al. Peer-to-peer traffic identification by mining IP layer data streams using concept-adapting very fast decision tree
Liu et al. Topology sensing of non-collaborative wireless networks with conditional Granger causality
CN111565124B (en) Topology analysis method and device
JP4732386B2 (en) Congestion path classification method, management apparatus, and program for classifying congestion paths generated in wide area network
CN108141377B (en) Early classification of network flows
CN112235254A (en) Rapid identification method for Tor network bridge in high-speed backbone network
Tapaswi et al. Flow-based p2p network traffic classification using machine learning
CN114866301B (en) Encryption traffic identification and classification method and system based on direct push graph
JP2011211358A (en) Apparatus for estimating quality degradation spot in network
Zhu et al. CBFSketch: A scalable sketch framework for high speed network
Gu et al. Pricing Incentive Mechanism based on Multi-stages Traffic Classification Methodology for QoS-enabled Networks
Guan et al. A new data streaming method for locating hosts with large connection degree

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090710

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110301

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110325

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20110719