エッジノードの交流トラヒック計算装置および交流トラヒック計算方法
【課題】フルメッシュで交流トラヒックが発生しないサービス統合ＩＰ網に於いて、精度よく交流トラヒック量を推定する。
【解決手段】交流トラヒック計算装置１１は、全てのエッジノードにて、このエッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が出力トラヒック量に等しくなる出力用仮想人口と入力用仮想人口を求める。第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在するとき、第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする。
【解決手段】交流トラヒック計算装置１１は、全てのエッジノードにて、このエッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が出力トラヒック量に等しくなる出力用仮想人口と入力用仮想人口を求める。第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在するとき、第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークの第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックを計算する交流トラヒック計算装置および交流トラヒック計算方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークの管理に於いては、ネットワークのトポロジおよび経路を最適化してネットワーク資源を有効活用し、転送品質を維持すると共に運用コストを低減することが求められる。ネットワークのトポロジおよび経路を最適化するためには、トポロジおよび経路の情報に加え、任意の２つのエッジノード間のトラヒック量である交流トラヒック量の情報が必要となる。
【０００３】
ネットワーク内のノードにＮｅｔＦｌｏｗ（登録商標）や、ｓＦＬＯＷ（登録商標）などのネットワークトラヒック監視ツールまたは帯域監視ソフトウェアを導入することで、ネットワーク内の任意のノードを始点とし、任意の他のノードを終点とするフロー単位のトラヒック量の測定が可能である。しかし、このフロー単位のトラヒック量をネットワーク内のすべてのノード間について計測しようとすると、長時間を要し、実用的ではない。
【０００４】
非特許文献１には、ネットワークからの情報収集負荷が比較的低い入出力トラヒック量の情報をもとに、交流トラヒック量を推定するSimple Gravity法が記載されている。
【０００５】
このSimple Gravity法は、最も基本的な交流トラヒック推定法の１つである。このSimple Gravity法が背景とするGravityモデルとは、交流トラヒックが、当該交流トラヒックに係る両エッジノードがカバーする地域の収容者数（人口）に比例するというモデルである。Simple Gravity法は、このGravityモデルを踏まえて、収容者数（人口）の代わりに各エッジノードの外部ネットワークからの入出力トラヒック量に交流トラヒックが比例するものとして計算する方法である。
【０００６】
Simple Gravity法では、全てのエッジノードにて、ネットワーク外部から内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク内部から外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを測定する。更に、以下の式（１）または式（２）に基いて、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jを推定する。
【０００７】
【数１】
【０００８】
【数２】
【０００９】
図９は、比較例に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
比較例の交流トラヒック計算システムであるネットワーク１０Ａは、端末装置３０が接続された通信ネットワーク４０Ａと、交流トラヒック計算装置１１Ａとを備えている。
【００１０】
端末装置３０は、例えば、各ユーザが操作するコンピュータである。端末装置３０は、図示しない収容システムを介して、この通信ネットワーク４０Ａに接続されている。
【００１１】
交流トラヒック計算装置１１Ａは、図示しない処理部と記憶部と通信部とを有している。交流トラヒック計算装置１１Ａは、通信部によって、通信ネットワーク４０Ａの全てのエッジノードから入出力トラヒック量の情報を受信し、処理部によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００１２】
この通信ネットワーク４０Ａは、相互に接続されたノード２０ａ−１〜２０ａ−１０を備えている。このノード２０ａ−１〜２０ａ−１０は、例えば光クロスコネクト装置であり、端末装置３０の間で送受信される通信データの経路を選択する。
【００１３】
エッジノード「１」であるノード２０ａ−１は、一方が端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−８とノード２０ａ−９とに接続されている。この端末装置３０は複数台または１台であるが、図９では代表して１台だけを示している。他のエッジノードに接続されている端末装置３０も、同様に複数台または１台である。
ノード２０ａ−２は、ノード２０ａ−７とノード２０ａ−８とに接続されている。
エッジノード「２」であるノード２０ａ−３は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−９に接続されている。
【００１４】
エッジノード「３」であるノード２０ａ−４は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−９とノード２０ａ−１０とに接続されている。
【００１５】
エッジノード「４」であるノード２０ａ−５は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−７とノード２０ａ−１０とに接続されている。
ノード２０ａ−６は、一方が交流トラヒック計算装置１１Ａに接続され、他方がノード２０ａ−７に接続されている。
ノード２０ａ−７は、ノード２０ａ−２，２０ａ−８，２０ａ−９，２０ａ−１０，２０ａ−５，２０ａ−６に接続されている。
ノード２０ａ−８は、ノード２０ａ−１，２０ａ−９，２０ａ−７，２０ａ−２に接続されている。
ノード２０ａ−９は、ノード２０ａ−８，２０ａ−７，２０ａ−１０，２０ａ−４，２０ａ−３，２０ａ−１に接続されている。
ノード２０ａ−１０は、ノード２０ａ−９，２０ａ−４，２０ａ−５，２０ａ−７に接続されている。
【００１６】
各エッジノードであるノード２０ａ−１，２０ａ−３，２０ａ−４，２０ａ−５は、ネットワーク１０Ａの外部から内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク１０Ａの内部から外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを計測する。
【００１７】
図１０（ａ），（ｂ）は、比較例に於けるフルメッシュＩＰ網の例を示す図である。
前述した図９に示す通信ネットワーク４０Ａは、それぞれ複数台の端末装置３０が、収容システムを介して、それぞれエッジノード「１」（ノード２０ａ−１）、エッジノード「２」（ノード２０ａ−３）、エッジノード「３」（ノード２０ａ−４）、および、エッジノード「４」（ノード２０ａ−５）に接続されている。エッジノード「１」〜「５」には、全て交流トラヒックが発生している。これを、フルメッシュのネットワークという。
【００１８】
Gravityモデルによれば、フルメッシュのネットワークに於いて、交流トラヒック量は、当該交流トラヒックに係る両エッジノードに接続されている端末装置３０（収容者数＝人口）に比例する。よって、各エッジノードの外部ネットワークからの入出力トラヒック量と交流トラヒック量とが比例するものとして計算することにより、この交流トラヒック量を推定することが可能である。
【００１９】
図１０（ａ）は、フルメッシュＩＰ網を示す図である。
このフルメッシュＩＰ網は、エッジノード「１」〜エッジノード「４」の間に、全て交流トラヒックが発生している。
エッジノード「１」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ２０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ３０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ４０Ｍｂｐｓである。
【００２０】
エッジノード「１」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ1,1の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ1,2の実測値は、２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ1,3の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ1,4の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
【００２１】
エッジノード「２」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ2,1の実測値は、２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ2,2の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3の実測値は、６Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ2,4の実測値は、８Ｍｂｐｓである。
【００２２】
エッジノード「３」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ3,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ3,2の実測値は、６Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ3,3の実測値は、９Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ3,4の実測値は、１２Ｍｂｐｓである。
【００２３】
エッジノード「４」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ4,1の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ4,2の実測値は、８Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ4,3の実測値は、１２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ4,4の実測値は、１６Ｍｂｐｓである。
これら入出力トラヒック量と、上述したSimple Gravity法の式（１）または式（２）によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００２４】
例えば、エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3を推定すると、ｔ2,3＝２０×３０／１００＝６Ｍｂｐｓであり、実測値と一致する。交流トラヒックがフルメッシュで発生する場合には、各ノードの人口（収容者数）と各ノードの入出力トラヒック量とは比例関係にある。したがって、交流トラヒック量がGravityモデルに従うならば、交流トラヒック量の推定値は、交流トラヒック量の実測値と完全に一致する。
【００２５】
図１０（ｂ）は、フルメッシュＩＰ網に於けるトポロジ行列Ｒの例である。
送信元エッジノード「１」〜「４」から宛先エッジノード「１」〜「４」に、全て交流トラヒックが発生している。よって、送信元エッジノードiと宛先エッジノードjで示される交流トラヒック量ｔi,jが、所定量を超えて発生するか否かを示すトポロジ行列Ｒに於いて、このトポロジ行列Ｒの各要素ｒ11〜ｒ44の値は、全て１となる。トポロジ行列Ｒの各要素が１の場合、交流トラヒック量が所定量を超えて発生することを示している。トポロジ行列Ｒの各要素が０の場合、交流トラヒック量が所定量以下である（発生していない）ことを示している。
【００２６】
図１１は、比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その１）を示すフローチャートである。この処理は、図９に示す交流トラヒック計算装置１１Ａが行う。
この処理は、上述した式（１）に基いて交流トラヒックを算出する処理である。
処理を開始すると、ステップＳ３０〜Ｓ３２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードについて繰り返す。
【００２７】
ステップＳ３１に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの通信部は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信する。
【００２８】
ステップＳ３２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３０の処理に戻る。
ステップＳ３３に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの出力トラヒック量ＸＯＵＴの総和を算出する。
ステップＳ３４〜Ｓ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【００２９】
ステップＳ３５に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、エッジノードiの入力トラヒック量ＸＩＮiにエッジノードjの出力トラヒック量ＸＯＵＴjを乗じる。この乗じた値を、ステップＳ３３で求めた出力トラヒック量ＸＯＵＴの総和で除算して、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。
【００３０】
ステップＳ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図１１に示す処理を終了する。
この交流トラヒック量の算出処理（その１）によって、入出力トラヒック量に基く交流トラヒック量の推定が可能となる。
【００３１】
図１２は、比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
この処理は、上述した式（２）に基いて交流トラヒックを算出する処理である。
処理を開始したのち、ステップＳ３０〜Ｓ３２の処理は、図１１に示す交流トラヒック量の算出処理（その１）と同様である。
ステップＳ３３ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの入力トラヒック量ＸＩＮの総和を算出する。
ステップＳ３４に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【００３２】
ステップＳ３５ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、エッジノードiの入力トラヒック量ＸＩＮiにエッジノードjの出力トラヒック量ＸＯＵＴjを乗じる。この乗じた値を、ステップＳ３３ａで求めた入力トラヒック量ＸＩＮの総和で除算し、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。
【００３３】
ステップＳ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図１２に示す処理を終了する。
【００３４】
この交流トラヒック量の算出処理（その２）によっても、交流トラヒック量の算出処理（その１）と同様に、入出力トラヒック量に基く交流トラヒック量の推定が可能となる。
【００３５】
図１３（ａ），（ｂ）は、ネットワークの内部リンクで障害が発生した例を示す図である。
図１３（ａ）は、内部リンクで障害が発生する前のネットワークの状態を示している。
このネットワークは、ノード２０ｂ−１〜２０ｂ−１３と、これらノードが接続されて形成されているリンクとを有している。
ノード２０ｂ−１は、ノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−２は、ノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−３は、ノード２０ｂ−４に接続されてリンク＃７を形成し、更にノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−４は、ノード２０ｂ−３に接続されてリンク＃７を形成し、更にノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃８を形成している。
【００３６】
ノード２０ｂ−５は、ノード２０ｂ−４に接続されてリンク＃８を形成し、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃２を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃３を形成し、ノード２０ｂ−６に接続されてリンク＃９を形成している。
ノード２０ｂ−６は、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃９を形成し、ノード２０ｂ−７に接続されてリンク＃１０を形成している。
ノード２０ｂ−７は、ノード２０ｂ−６に接続されてリンク＃１０を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
ノード２０ｂ−８は、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃４を形成し、ノード２０ｂ−１１に接続されてリンク＃５を形成している。
【００３７】
ノード２０ｂ−９は、ノード２０ｂ−１，２０ｂ−２，２０ｂ−３に接続され、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃２を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃１を形成し、ノード２０ｂ−８に接続されてリンク＃４を形成している。
【００３８】
ノード２０ｂ−１０は、ノード２０ｂ−１２，２０ｂ−１３，２０ｂ−７に接続され、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃３を形成し、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃１を形成し、ノード２０ｂ−１１に接続されてリンク＃６を形成している。
ノード２０ｂ−１１は、ノード２０ｂ−８に接続されてリンク＃５を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃６を形成している。
ノード２０ｂ−１２は、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
ノード２０ｂ−１３は、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
【００３９】
細かい破線の矢印は、交流トラヒックＡを示しており、帯域ａを使用している。この交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−１へ達している。
【００４０】
実線矢印は、交流トラヒックＢを示しており、帯域ｂを使用している。この交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−２への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−２へ達している。
【００４１】
荒い破線の矢印は、交流トラヒックＣを示しており、帯域ｃを使用している。この交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からノード２０ｂ−３への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−３へ達している。
【００４２】
図１３（ｂ）は、例えばリンク＃１で障害が発生した後のネットワークの状態を示している。
図示しない上位装置であるネットワーク管理システム（Network Management System）は、この障害を検知して、交流トラヒックＡ（帯域ａ）の経路と、交流トラヒックＢ（帯域ｂ）の経路と、交流トラヒックＣ（帯域ｃ）の経路を変更する。
【００４３】
交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃６，＃５，＃４を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−１へ達するよう変更される。
【００４４】
交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃６，＃５，＃４を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−２へ達するよう変更される。
交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からリンク＃１０，＃９，＃８，＃７を通過してノード２０ｂ−３へ達するよう変更される。
【００４５】
このとき、ネットワーク管理システムが把握しているリンク＃６，＃５，＃４の帯域の増加量は、帯域ａ＋帯域ｂであり、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域の増加量は、帯域ｃである。このように、交流トラヒックＡ，Ｂ，Ｃを把握することによって、ネットワーク経路の設計に役立てることができる。
【００４６】
交流トラヒックの帯域を把握していない場合には、障害発生前の障害リンクの帯域値を変動範囲の上限として設計する必要がある。すなわち、障害発生前のリンク＃１の帯域を、障害発生後のリンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域変動の上限として帯域設計する。つまり、ネットワーク管理システムが把握しているリンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域の増加量は、帯域ａ＋帯域ｂ＋帯域ｃである。ネットワーク管理システムは、リンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７が、実際のトラヒック量よりも多く流れていように把握してしまう。よって、ネットワーク管理システムは、これらリンクの帯域（ネットワーク資源）を無駄にしてしまう虞がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００４７】
【非特許文献１】Y.Zhang，et al.、“Fast accurate computation of large-scale IP traffic matrices from link loads”、Sigmetrics、June 2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００４８】
非特許文献１に記載されている方法は、電話網などのように、全てのエッジノード間に於いてフルメッシュで交流トラヒックが発生するネットワークには有効である。しかし、各種サービスが統合されたサービス統合ＩＰ網のように、主として入力トラヒックしか発生しないサービスに係るエッジノードが含まれていると、交流トラヒックはフルメッシュで発生しない。各ノードの人口（収容者数）と交流トラヒック量との間には、比例関係が成立しない。すなわち、フルメッシュではないサービス統合ＩＰ網のようなネットワークに於いて、上述したSimple Gravity法に基づく式（１），（２）による交流トラヒック量の推定値は、実測値と乖離してしまうという問題がある。
【００４９】
そこで、本発明は、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、入出力トラヒック量に基いて交流トラヒック量を高精度で推定することができるエッジノードの交流トラヒック計算装置および交流トラヒック計算方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００５０】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、通信部、記憶部、および処理部を有する交流トラヒック計算装置であって、前記通信部は、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードから入力トラヒック量と出力トラヒック量とを受信して前記記憶部に格納し、前記処理部は、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、前記処理部は、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５１】
請求項５に記載の発明では、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードで入力トラヒック量と出力トラヒック量を測定し、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５２】
このようにすることで、本発明によれば、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、精度よく交流トラヒック量を推定することができる。
全てのエッジノードの入出力トラヒック量に基いて、各エッジノード間の交流トラヒック量を推定している。これにより、短時間に実用的な精度で交流トラヒック量を得ることが可能である。
【００５３】
請求項２に記載の発明では、前記処理部は、前記エッジノードが端末または外部ネットワークと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、前記エッジノードがサービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５４】
請求項６に記載の発明では、前記エッジノードが、外部ネットワークまたは端末と接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、前記エッジノードが、サービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断とする、ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５５】
このようにすることで、本発明によれば、エッジノードから属性情報を取得することにより、トポロジ行列Ｒを自動で作成できる。これにより、手作業でトポロジ行列Ｒを作成する工数を削減できる。
【００５６】
請求項３に記載の発明では、前記処理部は、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５７】
請求項７に記載の発明では、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５８】
このようにすることで、本発明によれば、各エッジノードから入出力トラヒック量を受信するだけで、自動でトポロジ行列Ｒを算出することができる。これにより、手作業でトポロジ行列Ｒを作成する工数を削減できると共に、各エッジノードに、属性を取得するように実装する工数を削減できる。
【００５９】
請求項４に記載の発明では、前記処理部は、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００６０】
請求項８に記載の発明では、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００６１】
このようにすることで、本発明によれば、全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、すなわち、フルメッシュのネットワークであると判断したとき、Simple Gravity法に基づいて、上述した式（１）または式（２）によって交流トラヒック量を算出している。これにより、フルメッシュのネットワークに於いては、処理量（計算量）の小さいSimple Gravity法で交流トラヒック量を算出することができる。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、入出力トラヒック量に基いて交流トラヒック量を高精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
【図２】第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
【図３】第１の実施形態に於けるサービス統合ＩＰ網を示す図である。
【図４】第１の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
【図５】比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法の評価結果を示す図である。
【図６】第２の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
【図７】第２の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態に於けるトポロジ行列Ｒの算出処理を示すフローチャートである。
【図９】比較例に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
【図１０】比較例に於けるフルメッシュＩＰ網の例を示す図である。
【図１１】比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その１）を示すフローチャートである。
【図１２】比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
【図１３】ネットワークの内部リンクで障害が発生した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６４】
以降、本発明を実施するための形態を、図と数式を参照して詳細に説明する。
【００６５】
（第１の実施形態の構成）
図１は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムであるネットワーク１０は、端末装置３０と他の通信ネットワーク４０とが接続された通信ネットワーク４０と、交流トラヒック計算装置１１とを備えている。
【００６６】
端末装置３０は、例えば、各ユーザが操作するコンピュータである。端末装置３０は、図示しない収容システムを介して、この通信ネットワーク４０に接続されている。
【００６７】
交流トラヒック計算装置１１は、後述する図２に示すように、処理部１３と記憶部１６と通信部１２とを有している。交流トラヒック計算装置１１は、通信部１２によって、通信ネットワーク４０のエッジノードから入出力トラヒック量の情報を受信し、処理部１３によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００６８】
この通信ネットワーク４０は、相互に接続されたノード２０−１〜２０−１０を備えている。このノード２０−１〜２０−１０は、例えば光クロスコネクト装置であり、エッジノードの間で送受信される通信データの経路を選択する。
【００６９】
エッジノード「１」であるノード２０−１は、一方が他の通信ネットワーク４０のノード２０−２０に接続され、他方がノード２０−８とノード２０−９とに接続されている。すなわち、他の通信ネットワーク４０との境界である。なお、このノード２０−２０は更に、ノード２０−２１などに接続されている。
エッジノード「２」であるノード２０−２は、一方がサービス提供サーバ３１に接続され、他方がノード２０−７とノード２０−８とに接続されている。
【００７０】
エッジノード「３」であるノード２０−３は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−９に接続されている。この端末装置３０は複数台または１台であるが、図１では代表して１台だけを示している。他のエッジノードに接続されている端末装置３０も、同様に複数台または１台である。
【００７１】
エッジノード「４」であるノード２０−４は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−９とノード２０−１０とに接続されている。
エッジノード「５」であるノード２０−５は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−７とノード２０−１０とに接続されている。
ノード２０−６は、一方が交流トラヒック計算装置１１に接続され、他方がノード２０−７に接続されている。
ノード２０−７は、ノード２０−５，２０−６，２０−２，２０−８，２０−９，２０−１０に接続されている。
ノード２０−８は、ノード２０−１，２０−２，２０−７，２０−９に接続されている。
ノード２０−９は、ノード２０−１，２０−３，２０−４，２０−１０，２０−７，２０−８に接続されている。
ノード２０−１０は、ノード２０−４，２０−５，２０−７，２０−９に接続されている。
【００７２】
ノード２０−１〜２０−１０は、図示しない通信部と、処理部と、記憶部とを有している。そのうち、各エッジノード「１」〜「５」であるノード２０−１〜２０−５は、処理部によって、ネットワーク１０の外部からのネットワーク１０の内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク１０の内部からネットワーク１０の外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを計測する。
【００７３】
図２は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
交流トラヒック計算装置１１は、通信部１２と、処理部１３と、記憶部１６とを備えている。処理部１３は、仮想人口演算部１３ａを備えている。記憶部１６は、各エッジノードに於ける入出力トラヒック量１６ａと、通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）と、各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃと、各エッジノード間の交流トラヒック推定値１６ｄとを格納している。
【００７４】
通信部１２は、各エッジノードであるノード２０−１〜２０−５の通信部（不図示）に接続されており、これらのエッジノードと相互に通信データを送受信する。
【００７５】
処理部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成され、記憶部１６に格納されているソフトウェアプログラムを、ＲＡＭ（Random Access Memory）に転送して実行することにより、この交流トラヒック計算装置１１の種々の処理を行う。
【００７６】
仮想人口演算部１３ａは、各エッジノードが測定した入出力トラヒック量１６ａと、この通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）とから、各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃを演算する。この仮想人口とは、Gravity法が交流トラヒック量を計算するにあたり、エッジノードの人口（収容者数）に比例した計算を行っていることに立ち戻り、各エッジノードの入出力トラヒック量を基に各ノードに「仮想人口」を与えたものである。第１の実施形態に於いて、交流トラヒック量は、この交流トラヒックの送信元エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮと、宛先エッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴとの積として算出（推定）する。
【００７７】
記憶部１６は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤＤ（Hard disk drive）などで構成され、種々の情報を格納する。
各エッジノードに於ける入出力トラヒック量１６ａは、全てのエッジノードから受信した入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴである。
【００７８】
通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）は、送信元エッジノードiと宛先エッジノードjで示される交流トラヒック量ｔi,jが、所定量を超えて発生するか否かを示す行列である。トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jが１のとき、エッジノードiからエッジノードjに向かう交流トラヒックは、所定量を超えて発生する。トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jが０のとき、エッジノードiからエッジノードjに向かう交流トラヒック量ｔi,jは、発生しないか、または、所定量以下である。
第１の実施形態に於いて、このトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）は、設計者が各エッジノードの属性を考慮して、手作業で作成する。各エッジノードの属性とは、例えば、端末装置３０を収容しているか、外部ネットワークとのゲートウェイであるか、サービス提供サーバ３１と接続されているか、というものである。
【００７９】
サービス提供サーバ３１は、例えば、入力トラヒック量が主であるＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）などのサービスを提供する。よって、サービス提供サーバ３１が接続されているエッジノードへの交流トラヒックは発生しない。
外部ネットワークとのゲートウェイでは、このゲートウェイが接続されているエッジノード自身への交流トラヒックは発生しない。また、サービス提供サーバ３１が接続されているエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが発生するか否かは、サービス提供サーバ３１が、外部ネットワークにサービスを提供しているか否かによって決定される。
【００８０】
各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃは、Simple Gravity法に於ける人口（収容者数）に相当する概念であり、入出力トラヒックを説明するための仮想的な人口（収容者数）を示すものである。
各エッジノード間の交流トラヒック推定値１６ｄは、前述した仮想人口１６ｃに基いて送信元エッジノードと宛先エッジノードで示される交流トラヒック量を推定したものである。
【００８１】
図３（ａ），（ｂ）は、第１の実施形態に於けるサービス統合ＩＰ網を示す図である。
このサービス統合ＩＰ網は、図１に示す通信ネットワーク４０を書き換えたものである。
エッジノード「１」は、ノード２０−１であり、他の通信ネットワーク４０とのゲートウェイである。
エッジノード「２」は、ノード２０−２であり、サービス提供サーバ３１とのゲートウェイである。このサービス提供サーバ３１は、この通信ネットワーク４０に接続されている端末装置３０に限りサービスを提供している。
エッジノード「３」は、ノード２０−３であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
エッジノード「４」は、ノード２０−４であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
エッジノード「５」は、ノード２０−５であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
【００８２】
エッジノード「１」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ９Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」の入力トラヒック量ＸＩＮは、１２Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
【００８３】
エッジノード「１」は、外部ネットワークとのゲートウェイである。エッジノード「１」は、自身のエッジノード内での交流トラヒックは発生しない。また、エッジノード「２」に接続されているサービス提供サーバ３１は、外部ネットワークにサービスを提供していないので、エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「１」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ1,1の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ1,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ1,3の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ1,4の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ1,5の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
【００８４】
エッジノード「２」は、サービス提供サーバ３１のゲートウェイである。エッジノード「２」は、自身のエッジノード内での交流トラヒックは発生しない。サービス提供サーバ３１は、外部ネットワークにサービスを提供していないので、エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「２」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ2,1の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ2,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ2,4の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ2,5の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
【００８５】
エッジノード「３」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「３」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「４」，「５」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「３」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ3,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ3,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ3,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ3,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ3,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８６】
エッジノード「４」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「４」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「３」，「５」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「４」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ4,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ4,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ4,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ4,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ4,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８７】
エッジノード「５」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「５」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「３」，「４」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「５」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ5,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ5,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ5,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ5,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ5,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８８】
このサービス統合ＩＰ網に於いて、Simple Gravity法に基いてエッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量を推定すると、ｔ3,4＝（６×１０）／３９＝１．５４Ｍｂｐｓとなる。これは、実測値のｔ3,4＝１Ｍｂｐｓと一致していない。交流トラヒックがGravityモデルに従ったとしても、その交流トラヒックがフルメッシュで発生しないためである。
【００８９】
第１の実施形態では、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、「仮想人口」の概念を導入したGravity法で、交流トラヒック量を推定する。すなわち、Gravityモデルに於いて、交流トラヒックは両端エッジノードの人口（収容者数）に比例するということに立ち戻り、各エッジノードの入出力トラヒック量をもとに、各ノードの入力用仮想人口ＰＩＮと、出力用仮想人口ＰＯＵＴとを仮定して算出し、交流トラヒック量は、この入力用仮想人口ＰＩＮと出力用仮想人口ＰＯＵＴの積として計算するというものである。
【００９０】
図３（ｂ）は、トポロジ行列Ｒを示す図である。このトポロジ行列Ｒは、交流トラヒックのトポロジを示している。
送信元ノード１，２から宛先ノード１への交流トラヒックは発生しておらず、送信元ノード３〜５から宛先ノード１への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,1＝ｒ2,1＝０，ｒ3,1＝ｒ4,1＝ｒ5,1＝１となる。
【００９１】
送信元ノード１〜５から宛先ノード２への交流トラヒックは発生していない。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,2＝ｒ2,2＝ｒ3,2＝ｒ4,2＝ｒ5,2＝０となる。
【００９２】
送信元ノード１〜５から宛先ノード３への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,3＝ｒ2,3＝ｒ3,3＝ｒ4,3＝ｒ5,3＝１となる。
【００９３】
送信元ノード１〜５から宛先ノード４への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,4＝ｒ2,4＝ｒ3,4＝ｒ4,4＝ｒ5,4＝１となる。
送信元ノード１〜５から宛先ノード５への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,5＝ｒ2,5＝ｒ3,5＝ｒ4,5＝ｒ5,5＝１となる。
【００９４】
（第１の実施形態の動作）
図４は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
処理を開始すると、ステップＳ１０〜Ｓ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返す。
【００９５】
ステップＳ１１に於いて、交流トラヒック計算装置１１の通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信して、記憶部１６に格納する。
【００９６】
ステップＳ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１０の処理に戻る。
【００９７】
ステップＳ１３に於いて、交流トラヒック計算装置１１の仮想人口演算部１３ａ（処理部１３）は、トポロジ行列Ｒと、各ノードそれぞれの入力トラヒック量ＸＩＮおよび出力トラヒック量ＸＯＵＴから、各エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮおよび出力用仮想人口ＰＯＵＴの関係を示す連立方程式の解を得る。
この連立方程式は、以下の式（３），（４）にそれぞれの値を代入することで作成される。式（３）は、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴの総和に、当該エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮを乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量ＸＩＮに等しいとする式である。
式（４）は、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮの総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴを乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量ＸＯＵＴに等しいとする式である。
式（３），（４）に係る数値解は無限に存在することが多いので、入力用仮想人口ＰＩＮまたは出力用仮想人口ＰＯＵＴに一時定数を代入することによって、数値解を得る。
【００９８】
【数３】
【００９９】
【数４】
【０１００】
ここで、図３に示すサービス統合ＩＰ網についての連立方程式を、以下の式（５）〜式（１３）で示す。
【０１０１】
【数５】
【０１０２】
【数６】
【０１０３】
【数７】
【０１０４】
【数８】
【０１０５】
【数９】
【０１０６】
【数１０】
【０１０７】
【数１１】
【０１０８】
【数１２】
【０１０９】
【数１３】
【０１１０】
これらの式に於いて、端末装置３０が接続されているエッジノード「３」〜「５」と、他の通信ネットワーク４０との境界であるエッジノード「１」とは、入力用仮想人口ＰＩＮと出力用仮想人口ＰＯＵＴとが等しくなる。しかし、サービスが接続されているエッジノード「２」は、入力用仮想人口ＰＩＮ2しか存在しない。この仮定もとに、エッジノード「３」の入力用仮想人口ＰＩＮ3に一時係数として１を代入し、すべての仮想人口の数値解を算出すると、以下のようになる。
エッジノード「１」の入力用仮想人口ＰＩＮ1＝３、出力用仮想人口ＰＯＵＴ1＝３
エッジノード「２」の入力用仮想人口ＰＩＮ2＝４、出力用仮想人口ＰＯＵＴ2＝０
エッジノード「３」の入力用仮想人口ＰＩＮ3＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ3＝１
エッジノード「４」の入力用仮想人口ＰＩＮ4＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ4＝１
エッジノード「５」の入力用仮想人口ＰＩＮ5＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ5＝１
【０１１１】
仮想人口演算部１３ａ（処理部１３）は、この解を、記憶部１６の仮想人口１６ｃに格納する。
ステップＳ１４〜Ｓ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【０１１２】
ステップＳ１５に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、エッジノードiの入力用仮想人口ＰＩＮiに、エッジノードjの出力用仮想人口ＰＯＵＴjを乗じる。この乗じた値に、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを乗じて、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。すなわち、以下の式（１４）に値を代入することで作成される。
【０１１３】
【数１４】
【０１１４】
この式（１４）は、第１のエッジノードiから第２のエッジノードjへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、この第１のエッジノードiの入力用仮想人口ＰＩＮiに、この第２のエッジノードjの出力用仮想人口ＰＯＵＴjを乗じた値を、第１のエッジノードiから第２のエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jとする式である。
ステップＳ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していたならば、図４に示す処理を終了する。
ここで、図３に示すサービス統合ＩＰ網の交流トラヒック量の解Ｔは、以下の行列となり、交流トラヒック量の実測値と一致する。
【０１１５】
【数１５】
【０１１６】
（第１の実施形態の評価）
シミュレーションにより、比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法を評価した。
シミュレーションを行った評価モデルは、ユーザを収容しているエッジノード「１」０台と、入出力トラヒックが均等に発生するゲートウェイのエッジノード「３」台と、入力トラヒックのみが発生するゲートウェイのエッジノード「３」台とを有しているネットワークである。
【０１１７】
以下、ユーザを収容しているエッジノードをユーザ収容ノードと呼ぶ。入出力トラヒックが均等に発生するゲートウェイのエッジノードを、サービスＡゲートウェイと呼ぶ。入力トラヒックのみが発生するゲートウェイのエッジノードを、サービスＢゲートウェイと呼ぶ。
【０１１８】
この評価モデルに於いて、サービスＡゲートウェイとユーザ収容ノードとの間と、ユーザ収容ノードとユーザ収容ノードとの間とで双方向に交流トラヒックが流れるものとした。更に、サービスＢゲートウェイからユーザ収容ノードへの片方向のみに交流トラヒックが流れ、逆方向には交流トラヒックが流れないものとした。
そして、実際に流れる交流トラヒック量と、入出力トラヒックを基に交流トラヒック推定法によって算出した交流トラヒック量とを比較して評価した。
【０１１９】
図５（ａ）〜（ｃ）は、比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法の評価結果を示す図である。縦軸は、入出力トラヒックを基に各方式によって求めた交流トラヒック量である。横軸は、実際の交流トラヒック量である。
図５（ａ）は、比較例（その１）によるSimple Gravity法による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が０Ｋｂｐｓ〜７００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや多く、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が７００Ｋｂｐｓ〜１８００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや少なく、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が１８００Ｋｂｐｓ以上のときには、推定した交流トラヒック量と、ほぼ一致しており、誤差が少ない。
図５（ｂ）は、比較例（その２）によるSimple Gravity法による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が０Ｋｂｐｓ〜７００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや多く、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が７００Ｋｂｐｓ以上のときには、推定した交流トラヒック量の方がやや少なく、誤差が発生している。
図５（ｃ）は、第１の実施形態による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が全ての値の範囲で、推定した交流トラヒック量と、ほぼ一致しており、誤差が少ない。
【０１２０】
この結果より、Simple Gravity法では、式（１），（２）のいずれに於いても実際の値とのズレ（誤差率２４％）が発生した。一方で、第１の実施形態による交流トラヒック推定では、実際の交流トラヒックと完全に一致することが確かめられた。
（第１の実施形態の効果）
以上説明した第１の実施形態では、次の（Ａ），（Ｂ）のような効果がある。
【０１２１】
（Ａ） 各エッジノードの属性に基いてトポロジ行列Ｒを作成して、このトポロジ行列Ｒと仮想人口に基いて、交流トラヒック量を推定している。これにより、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないサービス統合ＩＰ網に於いて、Gravity法よりも精度よく交流トラヒック量を推定することが可能である。
【０１２２】
（Ｂ） 全てのエッジノードの入出力トラヒック量に基いて、各エッジノード間の交流トラヒック量を推定している。これにより、全てのエッジノード間の交流トラヒック量を計測することと比べ、短時間に実用的な精度で交流トラヒック量を得ることが可能である。
【０１２３】
（第２の実施形態の構成）
第２の実施形態は、第１の実施形態に加えて更に、トポロジ行列Ｒを自動で作成するものである。
【０１２４】
図６は、第２の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。図２に示す第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同一の要素には同一の符号を付与している。
第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂは、第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同様の構成に加えて、処理部１３にトポロジ行列演算部１３ｂを備えている。それ以外の構成は、第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同様である。
第２の実施形態の各エッジノードは、それぞれ当該エッジノードの属性の情報を有している。端末装置３０を収容しているエッジノードが有している属性の情報は、「端末」である。外部ネットワークとのゲートウェイであるエッジノードが有している属性の情報は、「外部ネットワーク」である。サービス提供サーバ３１と接続されているエッジノードが有している属性の情報は、「サービス」である。各エッジノードは、接続されている装置の種類を判断して、自らの属性の情報を設定する。
【０１２５】
（第２の実施形態の動作）
図７は、第２の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。図４に示す第１の実施形態の交流トラヒック量の算出処理と同一の要素には同一の符号を付与している。
処理を開始すると、ステップＳ１０〜Ｓ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返す。
ステップＳ１１に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信する。
ステップＳ１１ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードの属性情報を受信する。
【０１２６】
ステップＳ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１０の処理に戻る。
【０１２７】
ステップＳ１２ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、ステップＳ１１ａで受信したエッジノードの属性に基き、トポロジ行列Ｒを算出して、記憶部１６のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）に格納する。ステップＳ１２ａの詳細は、後述する図８で説明する。
【０１２８】
ステップＳ１３に於いて、交流トラヒック計算装置１１の仮想人口演算部１３ａは、図４に示す第１の実施形態と同様に、トポロジ行列Ｒと、各ノードそれぞれの入力トラヒック量ＸＩＮおよび出力トラヒック量ＸＯＵＴから、各エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮおよび出力用仮想人口ＰＯＵＴの関係を示す連立方程式の解を得る。
【０１２９】
ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理は、前述した図４に示すステップＳ１４〜Ｓ１６の処理と同様である。ステップＳ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図７に示す処理を終了する。
【０１３０】
図８は、第２の実施形態に於けるトポロジ行列Ｒの算出処理を示すフローチャートである。
処理を開始すると、ステップＳ２０〜Ｓ２７に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての送信元エッジノードiについて繰り返す。
ステップＳ２１〜Ｓ２６に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての宛先エッジノードjについて繰り返す。
【０１３１】
ステップＳ２２に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、宛先エッジノードjの属性を判断する。宛先エッジノードjの属性が、「サービス」であったならば、ステップＳ２４の処理を行う。宛先エッジノードjの属性が、「外部ネットワーク」であったならば、ステップＳ２３の処理を行う。宛先エッジノードjの属性が、「端末」であったならば、ステップＳ２５の処理を行う。
【０１３２】
ステップＳ２３に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、送信元エッジノードiの属性がサービスであるか否かを判断する。送信元エッジノードiの属性がサービスであったならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２４の処理を行う。送信元エッジノードiの属性がサービスでなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２５の処理を行う。
【０１３３】
ステップＳ２４に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを０に設定する。ステップＳ２４の処理が終了したら、ステップＳ２６の処理を行う。
ステップＳ２５に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを１に設定する。
【０１３４】
ステップＳ２６に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての宛先エッジノードjについて繰り返したか否かを判断する。全ての宛先エッジノードjについて繰り返していなかったならば、ステップＳ２１の処理に戻る。
【０１３５】
ステップＳ２７に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての送信元エッジノードiについて繰り返したか否かを判断する。全ての送信元エッジノードiについて繰り返していなかったならば、ステップＳ２０の処理に戻る。全ての送信元エッジノードiについて繰り返していたならば、図８の処理を終了する。
図８の処理により、手作業によることなく、自動でトポロジ行列Ｒを取得することができ、工数を減らすと共に、手作業による誤りを抑止することが可能となる。
【０１３６】
（第２の実施形態の効果）
以上説明した第２の実施形態では、次の（Ｃ），（Ｄ）のような効果がある。
【０１３７】
（Ｃ） 手作業によることなく、自動でトポロジ行列Ｒを算出することができ、工数を減らすと共に、手作業による誤りを抑止することが可能となる。
【０１３８】
（Ｄ） 各エッジノードの接続状態の変化に伴い、動的にトポロジ行列Ｒを変化させて交流トラヒック量を算出可能となる。
【０１３９】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能である。この利用形態や変形例としては、例えば、次の（ａ）〜（ｅ）のようなものがある。
【０１４０】
（ａ） 第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂは、各エッジノードの属性を取得してトポロジ行列Ｒを作成している。しかし、これに限られず、各エッジノードの入出力トラヒック量を取得して、これに基いてトポロジ行列Ｒを作成してもよい。例えば、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断してもよい。同様に、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断してもよい。
ここで、出力トラヒック量が入力トラヒック量と比べて極めて小さいとは、例えば、出力トラヒック量と入力トラヒック量の比率が所定以上（１対１０００以上など）であることをいう。入力トラヒック量が出力トラヒック量と比べて極めて小さいとは、例えば、入力トラヒック量と出力トラヒック量の比率が所定以上（１対１０００以上など）であることをいう。
入力トラヒック量が主であるＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）などのサービス提供サーバ３１が接続されていたとしても、例えば、チャンネル情報の送信や、番組データの取得要求などを送信するなどによって、僅かに出力トラヒック量が観測される。しかし、この出力トラヒック量は、入力トラヒック量に比べて無視しえるほど小さい。そのため、例えば、出力トラヒック量が入力トラヒック量よりも極めて小さいと判断することで、当該エッジノードを宛先エッジノードとする交流トラヒックが存在しないと判断できる。更に、当該エッジノードが送信サービスに係る装置に接続されていることも判断できる。これにより、各エッジノードに属性を判断する機能を有していなくても、トポロジ行列Ｒを自動で作成することが可能となる。
【０１４１】
（ｂ） 第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と、第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂとは、例えばネットワーク管理システムである。しかし、これに限られず、通信部と演算機能を有する処理部とを有する装置であればよい。
【０１４２】
（ｃ） 第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１は、トポロジ行列Ｒと入出力トラヒック量に基いて、交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、トポロジ行列Ｒの全ての要素が１のとき、または、全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、Simple Gravity法に基づいて、式（１）または式（２）によって交流トラヒック量を算出してもよい。
Simple Gravity法に基づいて交流トラヒック量を算出する方法とは、全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、第１のエッジノードの入力トラヒック量に第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする方法である。
これにより、フルメッシュのネットワークに於いては、処理量（計算量）の小さいSimple Gravity法で交流トラヒック量を算出することができる。
【０１４３】
（ｄ） 第１、第２の実施形態では、交流トラヒック計算装置１１，１１Ｂによって交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、いずれかのエッジノードが交流トラヒックを算出してもよい。更に、全てのエッジノードが自律分散的に交流トラヒックを算出してもよい。
【０１４４】
（ｅ） 第１、第２の実施形態では、交流トラヒック計算装置１１，１１Ｂによって交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、交流トラヒック量を算出するソフトウェアプログラムとしてもよい。
【符号の説明】
【０１４５】
１０，１０Ａ ネットワーク
１１，１１Ａ 交流トラヒック計算装置
１２ 通信部
１３ 処理部
１３ａ 仮想人口演算部
１３ｂ トポロジ行列演算部
１６ 記憶部
１６ａ 入出力トラヒック量
１６ｂ トポロジ行列Ｒ
１６ｃ 仮想人口
１６ｄ 交流トラヒック推定値
２０−１〜２０−２１，２０ａ−１〜２０ａ−１０，２０ｂ−１〜２０ｂ−１３ ノード
３０ 端末装置
３１ サービス提供サーバ
４０，４０Ａ 通信ネットワーク
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークの第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックを計算する交流トラヒック計算装置および交流トラヒック計算方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークの管理に於いては、ネットワークのトポロジおよび経路を最適化してネットワーク資源を有効活用し、転送品質を維持すると共に運用コストを低減することが求められる。ネットワークのトポロジおよび経路を最適化するためには、トポロジおよび経路の情報に加え、任意の２つのエッジノード間のトラヒック量である交流トラヒック量の情報が必要となる。
【０００３】
ネットワーク内のノードにＮｅｔＦｌｏｗ（登録商標）や、ｓＦＬＯＷ（登録商標）などのネットワークトラヒック監視ツールまたは帯域監視ソフトウェアを導入することで、ネットワーク内の任意のノードを始点とし、任意の他のノードを終点とするフロー単位のトラヒック量の測定が可能である。しかし、このフロー単位のトラヒック量をネットワーク内のすべてのノード間について計測しようとすると、長時間を要し、実用的ではない。
【０００４】
非特許文献１には、ネットワークからの情報収集負荷が比較的低い入出力トラヒック量の情報をもとに、交流トラヒック量を推定するSimple Gravity法が記載されている。
【０００５】
このSimple Gravity法は、最も基本的な交流トラヒック推定法の１つである。このSimple Gravity法が背景とするGravityモデルとは、交流トラヒックが、当該交流トラヒックに係る両エッジノードがカバーする地域の収容者数（人口）に比例するというモデルである。Simple Gravity法は、このGravityモデルを踏まえて、収容者数（人口）の代わりに各エッジノードの外部ネットワークからの入出力トラヒック量に交流トラヒックが比例するものとして計算する方法である。
【０００６】
Simple Gravity法では、全てのエッジノードにて、ネットワーク外部から内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク内部から外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを測定する。更に、以下の式（１）または式（２）に基いて、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jを推定する。
【０００７】
【数１】
【０００８】
【数２】
【０００９】
図９は、比較例に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
比較例の交流トラヒック計算システムであるネットワーク１０Ａは、端末装置３０が接続された通信ネットワーク４０Ａと、交流トラヒック計算装置１１Ａとを備えている。
【００１０】
端末装置３０は、例えば、各ユーザが操作するコンピュータである。端末装置３０は、図示しない収容システムを介して、この通信ネットワーク４０Ａに接続されている。
【００１１】
交流トラヒック計算装置１１Ａは、図示しない処理部と記憶部と通信部とを有している。交流トラヒック計算装置１１Ａは、通信部によって、通信ネットワーク４０Ａの全てのエッジノードから入出力トラヒック量の情報を受信し、処理部によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００１２】
この通信ネットワーク４０Ａは、相互に接続されたノード２０ａ−１〜２０ａ−１０を備えている。このノード２０ａ−１〜２０ａ−１０は、例えば光クロスコネクト装置であり、端末装置３０の間で送受信される通信データの経路を選択する。
【００１３】
エッジノード「１」であるノード２０ａ−１は、一方が端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−８とノード２０ａ−９とに接続されている。この端末装置３０は複数台または１台であるが、図９では代表して１台だけを示している。他のエッジノードに接続されている端末装置３０も、同様に複数台または１台である。
ノード２０ａ−２は、ノード２０ａ−７とノード２０ａ−８とに接続されている。
エッジノード「２」であるノード２０ａ−３は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−９に接続されている。
【００１４】
エッジノード「３」であるノード２０ａ−４は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−９とノード２０ａ−１０とに接続されている。
【００１５】
エッジノード「４」であるノード２０ａ−５は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０ａ−７とノード２０ａ−１０とに接続されている。
ノード２０ａ−６は、一方が交流トラヒック計算装置１１Ａに接続され、他方がノード２０ａ−７に接続されている。
ノード２０ａ−７は、ノード２０ａ−２，２０ａ−８，２０ａ−９，２０ａ−１０，２０ａ−５，２０ａ−６に接続されている。
ノード２０ａ−８は、ノード２０ａ−１，２０ａ−９，２０ａ−７，２０ａ−２に接続されている。
ノード２０ａ−９は、ノード２０ａ−８，２０ａ−７，２０ａ−１０，２０ａ−４，２０ａ−３，２０ａ−１に接続されている。
ノード２０ａ−１０は、ノード２０ａ−９，２０ａ−４，２０ａ−５，２０ａ−７に接続されている。
【００１６】
各エッジノードであるノード２０ａ−１，２０ａ−３，２０ａ−４，２０ａ−５は、ネットワーク１０Ａの外部から内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク１０Ａの内部から外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを計測する。
【００１７】
図１０（ａ），（ｂ）は、比較例に於けるフルメッシュＩＰ網の例を示す図である。
前述した図９に示す通信ネットワーク４０Ａは、それぞれ複数台の端末装置３０が、収容システムを介して、それぞれエッジノード「１」（ノード２０ａ−１）、エッジノード「２」（ノード２０ａ−３）、エッジノード「３」（ノード２０ａ−４）、および、エッジノード「４」（ノード２０ａ−５）に接続されている。エッジノード「１」〜「５」には、全て交流トラヒックが発生している。これを、フルメッシュのネットワークという。
【００１８】
Gravityモデルによれば、フルメッシュのネットワークに於いて、交流トラヒック量は、当該交流トラヒックに係る両エッジノードに接続されている端末装置３０（収容者数＝人口）に比例する。よって、各エッジノードの外部ネットワークからの入出力トラヒック量と交流トラヒック量とが比例するものとして計算することにより、この交流トラヒック量を推定することが可能である。
【００１９】
図１０（ａ）は、フルメッシュＩＰ網を示す図である。
このフルメッシュＩＰ網は、エッジノード「１」〜エッジノード「４」の間に、全て交流トラヒックが発生している。
エッジノード「１」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ２０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ３０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ４０Ｍｂｐｓである。
【００２０】
エッジノード「１」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ1,1の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ1,2の実測値は、２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ1,3の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ1,4の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
【００２１】
エッジノード「２」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ2,1の実測値は、２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ2,2の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3の実測値は、６Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ2,4の実測値は、８Ｍｂｐｓである。
【００２２】
エッジノード「３」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ3,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ3,2の実測値は、６Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ3,3の実測値は、９Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ3,4の実測値は、１２Ｍｂｐｓである。
【００２３】
エッジノード「４」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ4,1の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ4,2の実測値は、８Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ4,3の実測値は、１２Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ4,4の実測値は、１６Ｍｂｐｓである。
これら入出力トラヒック量と、上述したSimple Gravity法の式（１）または式（２）によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００２４】
例えば、エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3を推定すると、ｔ2,3＝２０×３０／１００＝６Ｍｂｐｓであり、実測値と一致する。交流トラヒックがフルメッシュで発生する場合には、各ノードの人口（収容者数）と各ノードの入出力トラヒック量とは比例関係にある。したがって、交流トラヒック量がGravityモデルに従うならば、交流トラヒック量の推定値は、交流トラヒック量の実測値と完全に一致する。
【００２５】
図１０（ｂ）は、フルメッシュＩＰ網に於けるトポロジ行列Ｒの例である。
送信元エッジノード「１」〜「４」から宛先エッジノード「１」〜「４」に、全て交流トラヒックが発生している。よって、送信元エッジノードiと宛先エッジノードjで示される交流トラヒック量ｔi,jが、所定量を超えて発生するか否かを示すトポロジ行列Ｒに於いて、このトポロジ行列Ｒの各要素ｒ11〜ｒ44の値は、全て１となる。トポロジ行列Ｒの各要素が１の場合、交流トラヒック量が所定量を超えて発生することを示している。トポロジ行列Ｒの各要素が０の場合、交流トラヒック量が所定量以下である（発生していない）ことを示している。
【００２６】
図１１は、比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その１）を示すフローチャートである。この処理は、図９に示す交流トラヒック計算装置１１Ａが行う。
この処理は、上述した式（１）に基いて交流トラヒックを算出する処理である。
処理を開始すると、ステップＳ３０〜Ｓ３２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードについて繰り返す。
【００２７】
ステップＳ３１に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの通信部は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信する。
【００２８】
ステップＳ３２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３０の処理に戻る。
ステップＳ３３に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの出力トラヒック量ＸＯＵＴの総和を算出する。
ステップＳ３４〜Ｓ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【００２９】
ステップＳ３５に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、エッジノードiの入力トラヒック量ＸＩＮiにエッジノードjの出力トラヒック量ＸＯＵＴjを乗じる。この乗じた値を、ステップＳ３３で求めた出力トラヒック量ＸＯＵＴの総和で除算して、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。
【００３０】
ステップＳ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図１１に示す処理を終了する。
この交流トラヒック量の算出処理（その１）によって、入出力トラヒック量に基く交流トラヒック量の推定が可能となる。
【００３１】
図１２は、比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
この処理は、上述した式（２）に基いて交流トラヒックを算出する処理である。
処理を開始したのち、ステップＳ３０〜Ｓ３２の処理は、図１１に示す交流トラヒック量の算出処理（その１）と同様である。
ステップＳ３３ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの入力トラヒック量ＸＩＮの総和を算出する。
ステップＳ３４に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【００３２】
ステップＳ３５ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、エッジノードiの入力トラヒック量ＸＩＮiにエッジノードjの出力トラヒック量ＸＯＵＴjを乗じる。この乗じた値を、ステップＳ３３ａで求めた入力トラヒック量ＸＩＮの総和で除算し、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。
【００３３】
ステップＳ３６に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ａの処理部は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ３４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図１２に示す処理を終了する。
【００３４】
この交流トラヒック量の算出処理（その２）によっても、交流トラヒック量の算出処理（その１）と同様に、入出力トラヒック量に基く交流トラヒック量の推定が可能となる。
【００３５】
図１３（ａ），（ｂ）は、ネットワークの内部リンクで障害が発生した例を示す図である。
図１３（ａ）は、内部リンクで障害が発生する前のネットワークの状態を示している。
このネットワークは、ノード２０ｂ−１〜２０ｂ−１３と、これらノードが接続されて形成されているリンクとを有している。
ノード２０ｂ−１は、ノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−２は、ノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−３は、ノード２０ｂ−４に接続されてリンク＃７を形成し、更にノード２０ｂ−９に接続されている。
ノード２０ｂ−４は、ノード２０ｂ−３に接続されてリンク＃７を形成し、更にノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃８を形成している。
【００３６】
ノード２０ｂ−５は、ノード２０ｂ−４に接続されてリンク＃８を形成し、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃２を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃３を形成し、ノード２０ｂ−６に接続されてリンク＃９を形成している。
ノード２０ｂ−６は、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃９を形成し、ノード２０ｂ−７に接続されてリンク＃１０を形成している。
ノード２０ｂ−７は、ノード２０ｂ−６に接続されてリンク＃１０を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
ノード２０ｂ−８は、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃４を形成し、ノード２０ｂ−１１に接続されてリンク＃５を形成している。
【００３７】
ノード２０ｂ−９は、ノード２０ｂ−１，２０ｂ−２，２０ｂ−３に接続され、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃２を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃１を形成し、ノード２０ｂ−８に接続されてリンク＃４を形成している。
【００３８】
ノード２０ｂ−１０は、ノード２０ｂ−１２，２０ｂ−１３，２０ｂ−７に接続され、ノード２０ｂ−５に接続されてリンク＃３を形成し、ノード２０ｂ−９に接続されてリンク＃１を形成し、ノード２０ｂ−１１に接続されてリンク＃６を形成している。
ノード２０ｂ−１１は、ノード２０ｂ−８に接続されてリンク＃５を形成し、ノード２０ｂ−１０に接続されてリンク＃６を形成している。
ノード２０ｂ−１２は、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
ノード２０ｂ−１３は、ノード２０ｂ−１０に接続されている。
【００３９】
細かい破線の矢印は、交流トラヒックＡを示しており、帯域ａを使用している。この交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−１へ達している。
【００４０】
実線矢印は、交流トラヒックＢを示しており、帯域ｂを使用している。この交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−２への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−２へ達している。
【００４１】
荒い破線の矢印は、交流トラヒックＣを示しており、帯域ｃを使用している。この交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からノード２０ｂ−３への交流トラヒックである。リンク＃１で障害が発生する前に於いて、交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃１を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−３へ達している。
【００４２】
図１３（ｂ）は、例えばリンク＃１で障害が発生した後のネットワークの状態を示している。
図示しない上位装置であるネットワーク管理システム（Network Management System）は、この障害を検知して、交流トラヒックＡ（帯域ａ）の経路と、交流トラヒックＢ（帯域ｂ）の経路と、交流トラヒックＣ（帯域ｃ）の経路を変更する。
【００４３】
交流トラヒックＡは、ノード２０ｂ−１２からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃６，＃５，＃４を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−１へ達するよう変更される。
【００４４】
交流トラヒックＢは、ノード２０ｂ−１３からノード２０ｂ−１０を介してリンク＃６，＃５，＃４を通過し、ノード２０ｂ−９を介してノード２０ｂ−２へ達するよう変更される。
交流トラヒックＣは、ノード２０ｂ−７からリンク＃１０，＃９，＃８，＃７を通過してノード２０ｂ−３へ達するよう変更される。
【００４５】
このとき、ネットワーク管理システムが把握しているリンク＃６，＃５，＃４の帯域の増加量は、帯域ａ＋帯域ｂであり、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域の増加量は、帯域ｃである。このように、交流トラヒックＡ，Ｂ，Ｃを把握することによって、ネットワーク経路の設計に役立てることができる。
【００４６】
交流トラヒックの帯域を把握していない場合には、障害発生前の障害リンクの帯域値を変動範囲の上限として設計する必要がある。すなわち、障害発生前のリンク＃１の帯域を、障害発生後のリンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域変動の上限として帯域設計する。つまり、ネットワーク管理システムが把握しているリンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７の帯域の増加量は、帯域ａ＋帯域ｂ＋帯域ｃである。ネットワーク管理システムは、リンク＃６，＃５，＃４、および、リンク＃１０，＃９，＃８，＃７が、実際のトラヒック量よりも多く流れていように把握してしまう。よって、ネットワーク管理システムは、これらリンクの帯域（ネットワーク資源）を無駄にしてしまう虞がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００４７】
【非特許文献１】Y.Zhang，et al.、“Fast accurate computation of large-scale IP traffic matrices from link loads”、Sigmetrics、June 2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００４８】
非特許文献１に記載されている方法は、電話網などのように、全てのエッジノード間に於いてフルメッシュで交流トラヒックが発生するネットワークには有効である。しかし、各種サービスが統合されたサービス統合ＩＰ網のように、主として入力トラヒックしか発生しないサービスに係るエッジノードが含まれていると、交流トラヒックはフルメッシュで発生しない。各ノードの人口（収容者数）と交流トラヒック量との間には、比例関係が成立しない。すなわち、フルメッシュではないサービス統合ＩＰ網のようなネットワークに於いて、上述したSimple Gravity法に基づく式（１），（２）による交流トラヒック量の推定値は、実測値と乖離してしまうという問題がある。
【００４９】
そこで、本発明は、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、入出力トラヒック量に基いて交流トラヒック量を高精度で推定することができるエッジノードの交流トラヒック計算装置および交流トラヒック計算方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００５０】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、通信部、記憶部、および処理部を有する交流トラヒック計算装置であって、前記通信部は、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードから入力トラヒック量と出力トラヒック量とを受信して前記記憶部に格納し、前記処理部は、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、前記処理部は、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５１】
請求項５に記載の発明では、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードで入力トラヒック量と出力トラヒック量を測定し、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５２】
このようにすることで、本発明によれば、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、精度よく交流トラヒック量を推定することができる。
全てのエッジノードの入出力トラヒック量に基いて、各エッジノード間の交流トラヒック量を推定している。これにより、短時間に実用的な精度で交流トラヒック量を得ることが可能である。
【００５３】
請求項２に記載の発明では、前記処理部は、前記エッジノードが端末または外部ネットワークと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、前記エッジノードがサービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５４】
請求項６に記載の発明では、前記エッジノードが、外部ネットワークまたは端末と接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、前記エッジノードが、サービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断とする、ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５５】
このようにすることで、本発明によれば、エッジノードから属性情報を取得することにより、トポロジ行列Ｒを自動で作成できる。これにより、手作業でトポロジ行列Ｒを作成する工数を削減できる。
【００５６】
請求項３に記載の発明では、前記処理部は、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００５７】
請求項７に記載の発明では、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００５８】
このようにすることで、本発明によれば、各エッジノードから入出力トラヒック量を受信するだけで、自動でトポロジ行列Ｒを算出することができる。これにより、手作業でトポロジ行列Ｒを作成する工数を削減できると共に、各エッジノードに、属性を取得するように実装する工数を削減できる。
【００５９】
請求項４に記載の発明では、前記処理部は、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置とした。
【００６０】
請求項８に記載の発明では、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法とした。
【００６１】
このようにすることで、本発明によれば、全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、すなわち、フルメッシュのネットワークであると判断したとき、Simple Gravity法に基づいて、上述した式（１）または式（２）によって交流トラヒック量を算出している。これにより、フルメッシュのネットワークに於いては、処理量（計算量）の小さいSimple Gravity法で交流トラヒック量を算出することができる。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、入出力トラヒック量に基いて交流トラヒック量を高精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
【図２】第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
【図３】第１の実施形態に於けるサービス統合ＩＰ網を示す図である。
【図４】第１の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
【図５】比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法の評価結果を示す図である。
【図６】第２の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
【図７】第２の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態に於けるトポロジ行列Ｒの算出処理を示すフローチャートである。
【図９】比較例に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
【図１０】比較例に於けるフルメッシュＩＰ網の例を示す図である。
【図１１】比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その１）を示すフローチャートである。
【図１２】比較例に於ける交流トラヒック量の算出処理（その２）を示すフローチャートである。
【図１３】ネットワークの内部リンクで障害が発生した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６４】
以降、本発明を実施するための形態を、図と数式を参照して詳細に説明する。
【００６５】
（第１の実施形態の構成）
図１は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムを示す図である。
第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算システムであるネットワーク１０は、端末装置３０と他の通信ネットワーク４０とが接続された通信ネットワーク４０と、交流トラヒック計算装置１１とを備えている。
【００６６】
端末装置３０は、例えば、各ユーザが操作するコンピュータである。端末装置３０は、図示しない収容システムを介して、この通信ネットワーク４０に接続されている。
【００６７】
交流トラヒック計算装置１１は、後述する図２に示すように、処理部１３と記憶部１６と通信部１２とを有している。交流トラヒック計算装置１１は、通信部１２によって、通信ネットワーク４０のエッジノードから入出力トラヒック量の情報を受信し、処理部１３によって、交流トラヒック量を推定（算出）する。
【００６８】
この通信ネットワーク４０は、相互に接続されたノード２０−１〜２０−１０を備えている。このノード２０−１〜２０−１０は、例えば光クロスコネクト装置であり、エッジノードの間で送受信される通信データの経路を選択する。
【００６９】
エッジノード「１」であるノード２０−１は、一方が他の通信ネットワーク４０のノード２０−２０に接続され、他方がノード２０−８とノード２０−９とに接続されている。すなわち、他の通信ネットワーク４０との境界である。なお、このノード２０−２０は更に、ノード２０−２１などに接続されている。
エッジノード「２」であるノード２０−２は、一方がサービス提供サーバ３１に接続され、他方がノード２０−７とノード２０−８とに接続されている。
【００７０】
エッジノード「３」であるノード２０−３は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−９に接続されている。この端末装置３０は複数台または１台であるが、図１では代表して１台だけを示している。他のエッジノードに接続されている端末装置３０も、同様に複数台または１台である。
【００７１】
エッジノード「４」であるノード２０−４は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−９とノード２０−１０とに接続されている。
エッジノード「５」であるノード２０−５は、一方が複数台または１台の端末装置３０に接続され、他方がノード２０−７とノード２０−１０とに接続されている。
ノード２０−６は、一方が交流トラヒック計算装置１１に接続され、他方がノード２０−７に接続されている。
ノード２０−７は、ノード２０−５，２０−６，２０−２，２０−８，２０−９，２０−１０に接続されている。
ノード２０−８は、ノード２０−１，２０−２，２０−７，２０−９に接続されている。
ノード２０−９は、ノード２０−１，２０−３，２０−４，２０−１０，２０−７，２０−８に接続されている。
ノード２０−１０は、ノード２０−４，２０−５，２０−７，２０−９に接続されている。
【００７２】
ノード２０−１〜２０−１０は、図示しない通信部と、処理部と、記憶部とを有している。そのうち、各エッジノード「１」〜「５」であるノード２０−１〜２０−５は、処理部によって、ネットワーク１０の外部からのネットワーク１０の内部へのトラヒック量である入力トラヒック量ＸＩＮと、ネットワーク１０の内部からネットワーク１０の外部へのトラヒック量である出力トラヒック量ＸＯＵＴとを計測する。
【００７３】
図２は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。
交流トラヒック計算装置１１は、通信部１２と、処理部１３と、記憶部１６とを備えている。処理部１３は、仮想人口演算部１３ａを備えている。記憶部１６は、各エッジノードに於ける入出力トラヒック量１６ａと、通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）と、各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃと、各エッジノード間の交流トラヒック推定値１６ｄとを格納している。
【００７４】
通信部１２は、各エッジノードであるノード２０−１〜２０−５の通信部（不図示）に接続されており、これらのエッジノードと相互に通信データを送受信する。
【００７５】
処理部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成され、記憶部１６に格納されているソフトウェアプログラムを、ＲＡＭ（Random Access Memory）に転送して実行することにより、この交流トラヒック計算装置１１の種々の処理を行う。
【００７６】
仮想人口演算部１３ａは、各エッジノードが測定した入出力トラヒック量１６ａと、この通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）とから、各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃを演算する。この仮想人口とは、Gravity法が交流トラヒック量を計算するにあたり、エッジノードの人口（収容者数）に比例した計算を行っていることに立ち戻り、各エッジノードの入出力トラヒック量を基に各ノードに「仮想人口」を与えたものである。第１の実施形態に於いて、交流トラヒック量は、この交流トラヒックの送信元エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮと、宛先エッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴとの積として算出（推定）する。
【００７７】
記憶部１６は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤＤ（Hard disk drive）などで構成され、種々の情報を格納する。
各エッジノードに於ける入出力トラヒック量１６ａは、全てのエッジノードから受信した入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴである。
【００７８】
通信ネットワーク４０のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）は、送信元エッジノードiと宛先エッジノードjで示される交流トラヒック量ｔi,jが、所定量を超えて発生するか否かを示す行列である。トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jが１のとき、エッジノードiからエッジノードjに向かう交流トラヒックは、所定量を超えて発生する。トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jが０のとき、エッジノードiからエッジノードjに向かう交流トラヒック量ｔi,jは、発生しないか、または、所定量以下である。
第１の実施形態に於いて、このトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）は、設計者が各エッジノードの属性を考慮して、手作業で作成する。各エッジノードの属性とは、例えば、端末装置３０を収容しているか、外部ネットワークとのゲートウェイであるか、サービス提供サーバ３１と接続されているか、というものである。
【００７９】
サービス提供サーバ３１は、例えば、入力トラヒック量が主であるＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）などのサービスを提供する。よって、サービス提供サーバ３１が接続されているエッジノードへの交流トラヒックは発生しない。
外部ネットワークとのゲートウェイでは、このゲートウェイが接続されているエッジノード自身への交流トラヒックは発生しない。また、サービス提供サーバ３１が接続されているエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが発生するか否かは、サービス提供サーバ３１が、外部ネットワークにサービスを提供しているか否かによって決定される。
【００８０】
各エッジノードに於ける仮想人口１６ｃは、Simple Gravity法に於ける人口（収容者数）に相当する概念であり、入出力トラヒックを説明するための仮想的な人口（収容者数）を示すものである。
各エッジノード間の交流トラヒック推定値１６ｄは、前述した仮想人口１６ｃに基いて送信元エッジノードと宛先エッジノードで示される交流トラヒック量を推定したものである。
【００８１】
図３（ａ），（ｂ）は、第１の実施形態に於けるサービス統合ＩＰ網を示す図である。
このサービス統合ＩＰ網は、図１に示す通信ネットワーク４０を書き換えたものである。
エッジノード「１」は、ノード２０−１であり、他の通信ネットワーク４０とのゲートウェイである。
エッジノード「２」は、ノード２０−２であり、サービス提供サーバ３１とのゲートウェイである。このサービス提供サーバ３１は、この通信ネットワーク４０に接続されている端末装置３０に限りサービスを提供している。
エッジノード「３」は、ノード２０−３であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
エッジノード「４」は、ノード２０−４であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
エッジノード「５」は、ノード２０−５であり、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。
【００８２】
エッジノード「１」の入力トラヒック量ＸＩＮと出力トラヒック量ＸＯＵＴとは、それぞれ９Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」の入力トラヒック量ＸＩＮは、１２Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」の入力トラヒック量ＸＩＮは、６Ｍｂｐｓであり、出力トラヒック量ＸＯＵＴは１０Ｍｂｐｓである。
【００８３】
エッジノード「１」は、外部ネットワークとのゲートウェイである。エッジノード「１」は、自身のエッジノード内での交流トラヒックは発生しない。また、エッジノード「２」に接続されているサービス提供サーバ３１は、外部ネットワークにサービスを提供していないので、エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「１」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ1,1の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ1,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ1,3の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ1,4の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「１」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ1,5の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
【００８４】
エッジノード「２」は、サービス提供サーバ３１のゲートウェイである。エッジノード「２」は、自身のエッジノード内での交流トラヒックは発生しない。サービス提供サーバ３１は、外部ネットワークにサービスを提供していないので、エッジノード「１」からエッジノード「２」への交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「２」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ2,1の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ2,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ2,3の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ2,4の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
エッジノード「２」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ2,5の実測値は、４Ｍｂｐｓである。
【００８５】
エッジノード「３」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「３」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「４」，「５」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「３」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ3,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ3,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ3,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ3,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「３」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ3,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８６】
エッジノード「４」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「４」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「３」，「５」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「４」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ4,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ4,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ4,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ4,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「４」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ4,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８７】
エッジノード「５」は、複数台または１台の端末装置３０を収容している図示しない収容システムと接続されている。エッジノード「５」は、自身のエッジノードを宛先とする交流トラヒックと、外部ネットワークとのゲートウェイのエッジノード「１」を宛先とする交流トラヒックと、エッジノード「３」，「４」を宛先とする交流トラヒックが発生する。しかし、サービスゲートウェイであるエッジノード「２」を宛先とする交流トラヒックは発生しない。
エッジノード「５」からエッジノード「１」への交流トラヒック量ｔ5,1の実測値は、３Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「２」への交流トラヒック量ｔ5,2の実測値は、０Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「３」への交流トラヒック量ｔ5,3の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「４」への交流トラヒック量ｔ5,4の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
エッジノード「５」からエッジノード「５」への交流トラヒック量ｔ5,5の実測値は、１Ｍｂｐｓである。
【００８８】
このサービス統合ＩＰ網に於いて、Simple Gravity法に基いてエッジノード「３」からエッジノード「４」への交流トラヒック量を推定すると、ｔ3,4＝（６×１０）／３９＝１．５４Ｍｂｐｓとなる。これは、実測値のｔ3,4＝１Ｍｂｐｓと一致していない。交流トラヒックがGravityモデルに従ったとしても、その交流トラヒックがフルメッシュで発生しないためである。
【００８９】
第１の実施形態では、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないネットワークに於いて、「仮想人口」の概念を導入したGravity法で、交流トラヒック量を推定する。すなわち、Gravityモデルに於いて、交流トラヒックは両端エッジノードの人口（収容者数）に比例するということに立ち戻り、各エッジノードの入出力トラヒック量をもとに、各ノードの入力用仮想人口ＰＩＮと、出力用仮想人口ＰＯＵＴとを仮定して算出し、交流トラヒック量は、この入力用仮想人口ＰＩＮと出力用仮想人口ＰＯＵＴの積として計算するというものである。
【００９０】
図３（ｂ）は、トポロジ行列Ｒを示す図である。このトポロジ行列Ｒは、交流トラヒックのトポロジを示している。
送信元ノード１，２から宛先ノード１への交流トラヒックは発生しておらず、送信元ノード３〜５から宛先ノード１への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,1＝ｒ2,1＝０，ｒ3,1＝ｒ4,1＝ｒ5,1＝１となる。
【００９１】
送信元ノード１〜５から宛先ノード２への交流トラヒックは発生していない。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,2＝ｒ2,2＝ｒ3,2＝ｒ4,2＝ｒ5,2＝０となる。
【００９２】
送信元ノード１〜５から宛先ノード３への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,3＝ｒ2,3＝ｒ3,3＝ｒ4,3＝ｒ5,3＝１となる。
【００９３】
送信元ノード１〜５から宛先ノード４への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,4＝ｒ2,4＝ｒ3,4＝ｒ4,4＝ｒ5,4＝１となる。
送信元ノード１〜５から宛先ノード５への交流トラヒックは発生している。よって、トポロジ行列Ｒの要素ｒ1,5＝ｒ2,5＝ｒ3,5＝ｒ4,5＝ｒ5,5＝１となる。
【００９４】
（第１の実施形態の動作）
図４は、第１の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。
処理を開始すると、ステップＳ１０〜Ｓ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返す。
【００９５】
ステップＳ１１に於いて、交流トラヒック計算装置１１の通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信して、記憶部１６に格納する。
【００９６】
ステップＳ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１０の処理に戻る。
【００９７】
ステップＳ１３に於いて、交流トラヒック計算装置１１の仮想人口演算部１３ａ（処理部１３）は、トポロジ行列Ｒと、各ノードそれぞれの入力トラヒック量ＸＩＮおよび出力トラヒック量ＸＯＵＴから、各エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮおよび出力用仮想人口ＰＯＵＴの関係を示す連立方程式の解を得る。
この連立方程式は、以下の式（３），（４）にそれぞれの値を代入することで作成される。式（３）は、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴの総和に、当該エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮを乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量ＸＩＮに等しいとする式である。
式（４）は、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮの総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口ＰＯＵＴを乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量ＸＯＵＴに等しいとする式である。
式（３），（４）に係る数値解は無限に存在することが多いので、入力用仮想人口ＰＩＮまたは出力用仮想人口ＰＯＵＴに一時定数を代入することによって、数値解を得る。
【００９８】
【数３】
【００９９】
【数４】
【０１００】
ここで、図３に示すサービス統合ＩＰ網についての連立方程式を、以下の式（５）〜式（１３）で示す。
【０１０１】
【数５】
【０１０２】
【数６】
【０１０３】
【数７】
【０１０４】
【数８】
【０１０５】
【数９】
【０１０６】
【数１０】
【０１０７】
【数１１】
【０１０８】
【数１２】
【０１０９】
【数１３】
【０１１０】
これらの式に於いて、端末装置３０が接続されているエッジノード「３」〜「５」と、他の通信ネットワーク４０との境界であるエッジノード「１」とは、入力用仮想人口ＰＩＮと出力用仮想人口ＰＯＵＴとが等しくなる。しかし、サービスが接続されているエッジノード「２」は、入力用仮想人口ＰＩＮ2しか存在しない。この仮定もとに、エッジノード「３」の入力用仮想人口ＰＩＮ3に一時係数として１を代入し、すべての仮想人口の数値解を算出すると、以下のようになる。
エッジノード「１」の入力用仮想人口ＰＩＮ1＝３、出力用仮想人口ＰＯＵＴ1＝３
エッジノード「２」の入力用仮想人口ＰＩＮ2＝４、出力用仮想人口ＰＯＵＴ2＝０
エッジノード「３」の入力用仮想人口ＰＩＮ3＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ3＝１
エッジノード「４」の入力用仮想人口ＰＩＮ4＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ4＝１
エッジノード「５」の入力用仮想人口ＰＩＮ5＝１、出力用仮想人口ＰＯＵＴ5＝１
【０１１１】
仮想人口演算部１３ａ（処理部１３）は、この解を、記憶部１６の仮想人口１６ｃに格納する。
ステップＳ１４〜Ｓ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返す。
【０１１２】
ステップＳ１５に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、エッジノードiの入力用仮想人口ＰＩＮiに、エッジノードjの出力用仮想人口ＰＯＵＴjを乗じる。この乗じた値に、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを乗じて、エッジノードiからエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jの推定値を算出する。すなわち、以下の式（１４）に値を代入することで作成される。
【０１１３】
【数１４】
【０１１４】
この式（１４）は、第１のエッジノードiから第２のエッジノードjへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、この第１のエッジノードiの入力用仮想人口ＰＩＮiに、この第２のエッジノードjの出力用仮想人口ＰＯＵＴjを乗じた値を、第１のエッジノードiから第２のエッジノードjへの交流トラヒック量ｔi,jとする式である。
ステップＳ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１４の処理に戻る。全てのエッジノードの組合せについて繰り返していたならば、図４に示す処理を終了する。
ここで、図３に示すサービス統合ＩＰ網の交流トラヒック量の解Ｔは、以下の行列となり、交流トラヒック量の実測値と一致する。
【０１１５】
【数１５】
【０１１６】
（第１の実施形態の評価）
シミュレーションにより、比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法を評価した。
シミュレーションを行った評価モデルは、ユーザを収容しているエッジノード「１」０台と、入出力トラヒックが均等に発生するゲートウェイのエッジノード「３」台と、入力トラヒックのみが発生するゲートウェイのエッジノード「３」台とを有しているネットワークである。
【０１１７】
以下、ユーザを収容しているエッジノードをユーザ収容ノードと呼ぶ。入出力トラヒックが均等に発生するゲートウェイのエッジノードを、サービスＡゲートウェイと呼ぶ。入力トラヒックのみが発生するゲートウェイのエッジノードを、サービスＢゲートウェイと呼ぶ。
【０１１８】
この評価モデルに於いて、サービスＡゲートウェイとユーザ収容ノードとの間と、ユーザ収容ノードとユーザ収容ノードとの間とで双方向に交流トラヒックが流れるものとした。更に、サービスＢゲートウェイからユーザ収容ノードへの片方向のみに交流トラヒックが流れ、逆方向には交流トラヒックが流れないものとした。
そして、実際に流れる交流トラヒック量と、入出力トラヒックを基に交流トラヒック推定法によって算出した交流トラヒック量とを比較して評価した。
【０１１９】
図５（ａ）〜（ｃ）は、比較例と第１の実施形態の交流トラヒック推定法の評価結果を示す図である。縦軸は、入出力トラヒックを基に各方式によって求めた交流トラヒック量である。横軸は、実際の交流トラヒック量である。
図５（ａ）は、比較例（その１）によるSimple Gravity法による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が０Ｋｂｐｓ〜７００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや多く、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が７００Ｋｂｐｓ〜１８００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや少なく、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が１８００Ｋｂｐｓ以上のときには、推定した交流トラヒック量と、ほぼ一致しており、誤差が少ない。
図５（ｂ）は、比較例（その２）によるSimple Gravity法による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が０Ｋｂｐｓ〜７００Ｋｂｐｓのときには、推定した交流トラヒック量の方がやや多く、誤差が発生している。
実際に流れている交流トラヒック量が７００Ｋｂｐｓ以上のときには、推定した交流トラヒック量の方がやや少なく、誤差が発生している。
図５（ｃ）は、第１の実施形態による交流トラヒック推定の評価結果である。
実際に流れている交流トラヒック量が全ての値の範囲で、推定した交流トラヒック量と、ほぼ一致しており、誤差が少ない。
【０１２０】
この結果より、Simple Gravity法では、式（１），（２）のいずれに於いても実際の値とのズレ（誤差率２４％）が発生した。一方で、第１の実施形態による交流トラヒック推定では、実際の交流トラヒックと完全に一致することが確かめられた。
（第１の実施形態の効果）
以上説明した第１の実施形態では、次の（Ａ），（Ｂ）のような効果がある。
【０１２１】
（Ａ） 各エッジノードの属性に基いてトポロジ行列Ｒを作成して、このトポロジ行列Ｒと仮想人口に基いて、交流トラヒック量を推定している。これにより、フルメッシュで交流トラヒックが発生しないサービス統合ＩＰ網に於いて、Gravity法よりも精度よく交流トラヒック量を推定することが可能である。
【０１２２】
（Ｂ） 全てのエッジノードの入出力トラヒック量に基いて、各エッジノード間の交流トラヒック量を推定している。これにより、全てのエッジノード間の交流トラヒック量を計測することと比べ、短時間に実用的な精度で交流トラヒック量を得ることが可能である。
【０１２３】
（第２の実施形態の構成）
第２の実施形態は、第１の実施形態に加えて更に、トポロジ行列Ｒを自動で作成するものである。
【０１２４】
図６は、第２の実施形態に於ける交流トラヒック計算装置を示す図である。図２に示す第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同一の要素には同一の符号を付与している。
第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂは、第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同様の構成に加えて、処理部１３にトポロジ行列演算部１３ｂを備えている。それ以外の構成は、第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と同様である。
第２の実施形態の各エッジノードは、それぞれ当該エッジノードの属性の情報を有している。端末装置３０を収容しているエッジノードが有している属性の情報は、「端末」である。外部ネットワークとのゲートウェイであるエッジノードが有している属性の情報は、「外部ネットワーク」である。サービス提供サーバ３１と接続されているエッジノードが有している属性の情報は、「サービス」である。各エッジノードは、接続されている装置の種類を判断して、自らの属性の情報を設定する。
【０１２５】
（第２の実施形態の動作）
図７は、第２の実施形態に於ける交流トラヒック量の算出処理を示すフローチャートである。図４に示す第１の実施形態の交流トラヒック量の算出処理と同一の要素には同一の符号を付与している。
処理を開始すると、ステップＳ１０〜Ｓ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返す。
ステップＳ１１に於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードが計測した入力トラヒック量ＸＩＮと、出力トラヒック量ＸＯＵＴとを受信する。
ステップＳ１１ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１Ｂの通信部１２は、全てのエッジノードそれぞれから、当該エッジノードの属性情報を受信する。
【０１２６】
ステップＳ１２に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードについて繰り返したか否かを判断する。全てのエッジノードについて繰り返していなかったならば、ステップＳ１０の処理に戻る。
【０１２７】
ステップＳ１２ａに於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、ステップＳ１１ａで受信したエッジノードの属性に基き、トポロジ行列Ｒを算出して、記憶部１６のトポロジ行列Ｒ（１６ｂ）に格納する。ステップＳ１２ａの詳細は、後述する図８で説明する。
【０１２８】
ステップＳ１３に於いて、交流トラヒック計算装置１１の仮想人口演算部１３ａは、図４に示す第１の実施形態と同様に、トポロジ行列Ｒと、各ノードそれぞれの入力トラヒック量ＸＩＮおよび出力トラヒック量ＸＯＵＴから、各エッジノードの入力用仮想人口ＰＩＮおよび出力用仮想人口ＰＯＵＴの関係を示す連立方程式の解を得る。
【０１２９】
ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理は、前述した図４に示すステップＳ１４〜Ｓ１６の処理と同様である。ステップＳ１６に於いて、交流トラヒック計算装置１１の処理部１３は、全てのエッジノードの組合せについて繰り返したならば、図７に示す処理を終了する。
【０１３０】
図８は、第２の実施形態に於けるトポロジ行列Ｒの算出処理を示すフローチャートである。
処理を開始すると、ステップＳ２０〜Ｓ２７に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての送信元エッジノードiについて繰り返す。
ステップＳ２１〜Ｓ２６に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての宛先エッジノードjについて繰り返す。
【０１３１】
ステップＳ２２に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、宛先エッジノードjの属性を判断する。宛先エッジノードjの属性が、「サービス」であったならば、ステップＳ２４の処理を行う。宛先エッジノードjの属性が、「外部ネットワーク」であったならば、ステップＳ２３の処理を行う。宛先エッジノードjの属性が、「端末」であったならば、ステップＳ２５の処理を行う。
【０１３２】
ステップＳ２３に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、送信元エッジノードiの属性がサービスであるか否かを判断する。送信元エッジノードiの属性がサービスであったならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２４の処理を行う。送信元エッジノードiの属性がサービスでなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２５の処理を行う。
【０１３３】
ステップＳ２４に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを０に設定する。ステップＳ２４の処理が終了したら、ステップＳ２６の処理を行う。
ステップＳ２５に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、トポロジ行列Ｒの要素ｒi,jを１に設定する。
【０１３４】
ステップＳ２６に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての宛先エッジノードjについて繰り返したか否かを判断する。全ての宛先エッジノードjについて繰り返していなかったならば、ステップＳ２１の処理に戻る。
【０１３５】
ステップＳ２７に於いて、交流トラヒック計算装置１１のトポロジ行列演算部１３ｂは、全ての送信元エッジノードiについて繰り返したか否かを判断する。全ての送信元エッジノードiについて繰り返していなかったならば、ステップＳ２０の処理に戻る。全ての送信元エッジノードiについて繰り返していたならば、図８の処理を終了する。
図８の処理により、手作業によることなく、自動でトポロジ行列Ｒを取得することができ、工数を減らすと共に、手作業による誤りを抑止することが可能となる。
【０１３６】
（第２の実施形態の効果）
以上説明した第２の実施形態では、次の（Ｃ），（Ｄ）のような効果がある。
【０１３７】
（Ｃ） 手作業によることなく、自動でトポロジ行列Ｒを算出することができ、工数を減らすと共に、手作業による誤りを抑止することが可能となる。
【０１３８】
（Ｄ） 各エッジノードの接続状態の変化に伴い、動的にトポロジ行列Ｒを変化させて交流トラヒック量を算出可能となる。
【０１３９】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能である。この利用形態や変形例としては、例えば、次の（ａ）〜（ｅ）のようなものがある。
【０１４０】
（ａ） 第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂは、各エッジノードの属性を取得してトポロジ行列Ｒを作成している。しかし、これに限られず、各エッジノードの入出力トラヒック量を取得して、これに基いてトポロジ行列Ｒを作成してもよい。例えば、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断してもよい。同様に、当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断してもよい。
ここで、出力トラヒック量が入力トラヒック量と比べて極めて小さいとは、例えば、出力トラヒック量と入力トラヒック量の比率が所定以上（１対１０００以上など）であることをいう。入力トラヒック量が出力トラヒック量と比べて極めて小さいとは、例えば、入力トラヒック量と出力トラヒック量の比率が所定以上（１対１０００以上など）であることをいう。
入力トラヒック量が主であるＩＰＴＶ（Internet Protocol Television）などのサービス提供サーバ３１が接続されていたとしても、例えば、チャンネル情報の送信や、番組データの取得要求などを送信するなどによって、僅かに出力トラヒック量が観測される。しかし、この出力トラヒック量は、入力トラヒック量に比べて無視しえるほど小さい。そのため、例えば、出力トラヒック量が入力トラヒック量よりも極めて小さいと判断することで、当該エッジノードを宛先エッジノードとする交流トラヒックが存在しないと判断できる。更に、当該エッジノードが送信サービスに係る装置に接続されていることも判断できる。これにより、各エッジノードに属性を判断する機能を有していなくても、トポロジ行列Ｒを自動で作成することが可能となる。
【０１４１】
（ｂ） 第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１と、第２の実施形態の交流トラヒック計算装置１１Ｂとは、例えばネットワーク管理システムである。しかし、これに限られず、通信部と演算機能を有する処理部とを有する装置であればよい。
【０１４２】
（ｃ） 第１の実施形態の交流トラヒック計算装置１１は、トポロジ行列Ｒと入出力トラヒック量に基いて、交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、トポロジ行列Ｒの全ての要素が１のとき、または、全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、Simple Gravity法に基づいて、式（１）または式（２）によって交流トラヒック量を算出してもよい。
Simple Gravity法に基づいて交流トラヒック量を算出する方法とは、全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、第１のエッジノードの入力トラヒック量に第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする方法である。
これにより、フルメッシュのネットワークに於いては、処理量（計算量）の小さいSimple Gravity法で交流トラヒック量を算出することができる。
【０１４３】
（ｄ） 第１、第２の実施形態では、交流トラヒック計算装置１１，１１Ｂによって交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、いずれかのエッジノードが交流トラヒックを算出してもよい。更に、全てのエッジノードが自律分散的に交流トラヒックを算出してもよい。
【０１４４】
（ｅ） 第１、第２の実施形態では、交流トラヒック計算装置１１，１１Ｂによって交流トラヒック量を算出している。しかし、これに限られず、交流トラヒック量を算出するソフトウェアプログラムとしてもよい。
【符号の説明】
【０１４５】
１０，１０Ａ ネットワーク
１１，１１Ａ 交流トラヒック計算装置
１２ 通信部
１３ 処理部
１３ａ 仮想人口演算部
１３ｂ トポロジ行列演算部
１６ 記憶部
１６ａ 入出力トラヒック量
１６ｂ トポロジ行列Ｒ
１６ｃ 仮想人口
１６ｄ 交流トラヒック推定値
２０−１〜２０−２１，２０ａ−１〜２０ａ−１０，２０ｂ−１〜２０ｂ−１３ ノード
３０ 端末装置
３１ サービス提供サーバ
４０，４０Ａ 通信ネットワーク
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信部、記憶部、および処理部を有する交流トラヒック計算装置であって、
前記通信部は、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードから入力トラヒック量と出力トラヒック量とを受信して前記記憶部に格納し、
前記処理部は、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力に係る仮想的な収容者人口を示す出力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの入力に係る仮想的な収容者人口を示す入力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、
前記処理部は、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記エッジノードが端末または外部ネットワークと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、
前記エッジノードがサービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項３】
前記処理部は、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、
当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、
前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項５】
外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードで入力トラヒック量と出力トラヒック量を測定し、
前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、
第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項６】
前記エッジノードが、外部ネットワークまたは端末と接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、
前記エッジノードが、サービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断とする、
ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項７】
当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、
当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項８】
前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、
前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項１】
通信部、記憶部、および処理部を有する交流トラヒック計算装置であって、
前記通信部は、外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードから入力トラヒック量と出力トラヒック量とを受信して前記記憶部に格納し、
前記処理部は、前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力に係る仮想的な収容者人口を示す出力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの入力に係る仮想的な収容者人口を示す入力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に、当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が、当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、
前記処理部は、第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記エッジノードが端末または外部ネットワークと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、
前記エッジノードがサービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項３】
前記処理部は、当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、
当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項１に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、
前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算装置。
【請求項５】
外部ネットワーク、端末、または、サービスと接続されている全てのエッジノードで入力トラヒック量と出力トラヒック量を測定し、
前記全てのエッジノードにて、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する他の全てのエッジノードの出力用仮想人口の総和に当該エッジノードの入力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの入力トラヒック量に等しく、かつ、当該エッジノードへの交流トラヒックが存在する前記他の全てのエッジノードの入力用仮想人口の総和に当該エッジノードの出力用仮想人口を乗じた値が当該エッジノードの出力トラヒック量に等しいとして、各出力用仮想人口と各入力用仮想人口とを求め、
第１のエッジノードから第２のエッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記第１のエッジノードの入力用仮想人口に、前記第２のエッジノードの出力用仮想人口を乗じた値を、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とするエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項６】
前記エッジノードが、外部ネットワークまたは端末と接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在すると判断し、
前記エッジノードが、サービスと接続されていると判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断とする、
ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項７】
当該エッジノードの入力トラヒック量が、当該エッジノードの出力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、前記全てのエッジノードから当該エッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断し、
当該エッジノードの出力トラヒック量が、当該エッジノードの入力トラヒック量と比べて極めて小さいと判断したとき、当該エッジノードから前記全てのエッジノードへの交流トラヒックが存在しないと判断する、
ことを特徴とする請求項５に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【請求項８】
前記全てのエッジノード間に於いて交流トラヒックが存在すると判断したとき、前記全てのエッジノードから入力トラヒック量総和、または、出力トラヒック量総和を算出し、
前記第１のエッジノードの入力トラヒック量に前記第２のエッジノードの出力トラヒック量を乗じた値を、前記入力トラヒック量総和、または、前記出力トラヒック量総和で除算し、前記第１のエッジノードから前記第２のエッジノードへの交流トラヒック量とする、
ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれか１項に記載のエッジノードの交流トラヒック計算方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１３−４６１８２（Ｐ２０１３−４６１８２Ａ）
【公開日】平成２５年３月４日（２０１３．３．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１８２１１７（Ｐ２０１１−１８２１１７）
【出願日】平成２３年８月２４日（２０１１．８．２４）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年３月４日（２０１３．３．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月２４日（２０１１．８．２４）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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