ネットワーク監視装置及び方法及びプログラム
【課題】 装置台数や１台の装置における構成モジュール数が時間的に変化する、同一階梯に複数種類の装置が利用されている運用中の階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時の被疑箇所特定を行う。
【解決手段】 本発明は、モジュール毎の故障件数を算出し、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを分類し、モジュール数を算出し、ユーザ数を分配し、未来のユーザ数を求め、収容率パラメータとモジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求め、特定期間毎のモジュール毎の故障件数とモジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出し、故障被疑箇所候補に基づいて、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する。
【解決手段】 本発明は、モジュール毎の故障件数を算出し、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを分類し、モジュール数を算出し、ユーザ数を分配し、未来のユーザ数を求め、収容率パラメータとモジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求め、特定期間毎のモジュール毎の故障件数とモジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出し、故障被疑箇所候補に基づいて、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信ネットワークにおける信頼性評価技術に係り、特に、装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所特定に利用するためのネットワーク監視装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、ネットワークの監視では、SNMP(Simple Network Management Protocol)(例えば、非特許文献１，２参照)を利用し、監視装置のSNMPマネージャへ監視対象装置のSNMPエージェントが異常検知（TRAP)を送信することによって故障を検知している。また、監視対象装置へ定期的にICMP(Internet Control Message Protocol)(PING)による死活監視と組み合わせて監視を行っている。
【０００３】
しかし、図１のようなネットワークの構成の場合、監視対象ネットワークにおける装置Aの故障をSNMPエージェントがデータコネクションネットワーク（DCN)におけるSNMPマネージャである監視装置に異常値検知（TRAP）を送信することによって検知すると、ログ確認やステータス確認コマンド等によって保守者が確認のうえ、交換が必要であると判断した場合、故障被疑箇所として装置Aのインタフェースと装置Cのインタフェースの２箇所あるため、故障被疑箇所をさらに絞り込むことが難しい場合が多い。このような場合、この故障がサービスに影響している場合は、サービス中断時間をできる限り短くするため、装置A,Cの両方の同時手配が行われる。このとき、故障被疑箇所が特定できないために、現地駆けつけ人員、物品手配のコストが２倍発生してしまい、OPEX（運用コスト）の増加を招く。
【０００４】
この問題に対して、故障率などの評価尺度を利用して、被疑箇所を特定する技術が提案されている（例えば、非特許文献参照）。
【０００５】
また、MIB(Management Information Base)情報により取得した装置データを元に最尤推定法を用いて、寿命分布のパラメータを推定し、信頼区間を求め、故障率を評価する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、事前に記録した装置故障率の信頼区間とネットワーク装置の累積故障数による故障率を比較し、ネットワーク装置の信頼性の良し悪しを判断する監視システムを提案している（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４-１９１３５９号公報
【特許文献１】特開２００７-６８０９０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】RFC1157 A Simple Network Management Protocol (SNMP)
【非特許文献２】RFC1213 Management Information Base of Network Management of TCP/IP-based Internets: MIB-II.
【非特許文献３】塩見弘著「信頼性の基礎」"２．２ 故障率の算出"、pp20-23,株式会社コロナ社、1975.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
故障被疑箇所の特定のために故障率を利用する場合、交換の最小単位は装置全体ではなくモジュールである。ここで、モジュールとは単体で交換できる部品の最小単位と定義する。そのため、被疑箇所の特定にはモジュール単位の故障率の比較を行うべきである。
【００１０】
モジュール毎の故障率は、非特許文献３より、故障件数を総稼動時間（=測定時間×総モジュール数）で除算することから求められるため、モジュール数の情報が正確に得られない場合、故障率の算出・比較に大きな影響を及ぼす。例えば、モジュール数を過剰に計上した場合、故障率は小さく見積もられてしまい、問題の大きい故障原因を見逃してしまう。逆の場合は、問題の小さい故障原因を過大評価する可能性がある。
【００１１】
上記内容は、故障率の逆数であるMTBF(Mean Time Between Failure)でも同様のことが言える。
【００１２】
通信ネットワークでは、時間経過によるユーザ数の変化に伴って、ネットワーク装置が増設される。このとき、通信キャリアはCAPEX(=設備投資コスト)を考慮して装置の増設時に全てのモジュールを搭載するのではなく、需要を予測する形での増設が行われるモジュールも存在する。このため、モジュールの数も時間と共に変化しているといえる。
【００１３】
また、近年ネットワークもマルチベンダ化が進み、階梯構造のネットワークにおける同一階梯の装置でも複数ベンダの装置が利用されることが多い。つまり、全装置における総モジュール数の算出が現実的な稼動では難しくなっている。
【００１４】
SNMPエージェントが保持している装置の管理情報（MIB情報）を用いてモジュール数を取得する場合、頻度の高い情報収集は装置の負荷を高める危険性が存在し、さらに監視トラヒックの増加という懸念も考えられる。また、近年ネットワーク装置のマルチベンダ化に伴い、さらにインタフェース物品も多様化しているため、MIB情報だけでは、モジュール情報の区別ができない場合も存在する。以上のことから、一般的なMIB情報を用いてモジュール情報を収集することが望ましいとはいえない。
【００１５】
前述の特許文献１，２の技術とも装置を単位とした情報であり、モジュール単位の故障率を求めておらず、被疑装置は特定できても、被疑モジュールまでの特定はできない。モジュール単位の故障率計算を行う場合、総モジュール数の情報が必要となる。しかし、装置台数やモジュール数は時間の経過と共に変化していく値であり、かつ、現在の通信ネットワークにおける装置数のオーダは数万以上とされているため、全てのモジュール数の変化についての情報を収集することが困難であり、全てのモジュール情報を収集できない場合の推定方法が必要である。
【００１６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、特に装置台数や１台の装置における構成モジュール数が時間的に変化する、同一階梯に複数種類の装置が利用されている運用中の階梯構造ネットワークにおいて、構成モジュール数を推定することでモジュール故障率を算出し、その結果を用いて、故障発生時の被疑箇所特定を行うことが可能なネットワーク監視装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するため、本発明は、同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行う監視装置であって、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を格納した記憶手段と、
前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類手段と、
前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断手段と、
前記変化判断手段で「変化しない」と判断された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出手段と、
前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測手段と、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測手段と、
前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出手段で求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出手段と、
前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出手段と、
前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１８】
上記のように、本発明によれば、特に装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種別の装置が利用されるネットワークにおいて、総モジュール数を推定することで、モジュール毎の故障率を算出することができる。それによって、故障発生時の原因箇所の優先順位をつけることが可能となる。結果として冗長となっていた無駄な保守稼動を減らすことが可能となり、運用コストの削減を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施の形態におけるネットワーク装置と監視装置の関係の一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態における監視装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における故障管理ＤＢのネットワーク故障情報の一例である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるユーザ管理ＤＢのユーザ数時系列情報の一例である。
【図５】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢの装置モジュール構成情報の一例である。
【図６】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢの装置台数時系列情報の一例である。
【図７】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢのネットワーク構成情報の一例である。
【図８】本発明の一実施の形態におけるモジュール故障率算出処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態におけるパラメータ記憶部に格納されるユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータの一例である。
【図１０】本発明の一実施の形態における故障被疑箇所特定処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例におけるモジュール毎に月間故障件数を分類した一例である。
【図１２】本発明の一実施例におけるモジュール数が変化しない場合のモジュール数算出の一例である。
【図１３】本発明の一実施例における同一階梯の装置毎に装置台数比率から分配ユーザ数を算出した一例である。
【図１４】本発明の一実施例における最小二乗法の１次関数近似で分配ユーザ数を推定した一例である。
【図１５】本発明の一実施例における装置を構成するモジュール数が変化する場合のモジュール数算出の一例である。
【図１６】本発明の一実施例におけるモジュール故障率算出の一例である。
【図１７】本発明の一実施例における接続構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施の形態におけるネットワーク構成と監視装置との関係の一例を示す。
【００２２】
ネットワーク全体としては、コアネットワーク２０、アクセスネットワーク３０、ホームネットワーク４０、データコネクションネットワーク（DCN）１０の４種類存在し、監視対象ネットワークはそのうちのコアネットワーク２０、アクセスネットワーク３０であり、監視装置１００はデータコネクションネットワーク１０に存在する。
【００２３】
また、監視対象のネットワークはそれぞれ、ネットワーク装置によって構成されており、それぞれ階梯構造を持っている。同一階梯の装置は複数の装置種別が存在するネットワークを仮定する。
【００２４】
監視装置１００と監視対象装置は、SNMPプロトコル等を利用し、故障の検知を行っている。具体的には、監視装置１００は、SNMPマネージャ機能２００が、監視対象装置２１にはSNMPエージェント機能２２が備わっている。
【００２５】
上記のネットワーク構成を前提とし、実施の形態について説明する。
【００２６】
図２は、本発明の一実施の形態における監視装置の構成とその処理の流れを示す図である。同図に示す監視装置１００は、外部の入力部１０１からの情報を受信する装置情報受信部１１１、ユーザ時系列情報受信部１１２、故障情報受信部１１３、パラメータ受信部１１４、設備管理DB（データベース）１１０、ユーザ管理DB１２０、故障管理DB１３０、故障率管理DB１４０、モジュール故障率算出部１５０、故障被疑候補抽出部１６０、パラメータ記憶部１７１、故障率記憶部１７２、抽出結果記憶部１７３、監視システム２０１、ネットワークインタフェース２０２、SNMPマネージャ２００を有する。
【００２７】
故障管理DB１４０は、図３に示すように、故障情報受信部１１３で受信されたネットワーク故障情報として、故障装置、故障発生日時、故障被疑モジュールを格納する。
【００２８】
ユーザ管理DB１２０は、図４に示すように、ユーザ時系列情報受信部１１２で受信された、ユーザ数時系列情報として、情報取得年月日、総ユーザ数を格納する。
【００２９】
設備管理DB１１０は、装置情報受信部１１１で受信された装置モジュール構成情報と装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報を格納する。装置モジュール構成情報としては、図５に示すように、装置種別、装置階梯種別、モジュール種別、装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数、装置を構成するモジュール数が変化し得るかのフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数を含む。また、装置台数時系列情報としては、図６に示すように、装置種別、装置台数、情報取得年月日を含む。ネットワーク構成情報としては、図７に示すように、装置種別、インタフェース、対応モジュール、対向装置、対向インタフェース、対向モジュールを含む。
【００３０】
ここで、「装置階梯種別」とは、同一階梯の装置群を判断できる情報とする。以下で対象とするネットワークは図１に示すようなネットワーク構造をしており、全体として、階梯構造を持つネットワーク構成を持つ。ネットワーク構成情報は、同一階梯の装置に対して、マルチベンダの装置が収容されていることを想定しているため、同一階梯、異機種を区分するための情報である。
【００３１】
パラメータ受信部１１４は、以下のような処理を行う。
【００３２】
図８は、本発明の一実施の形態におけるモジュール故障率算出処理のフローチャートである。
【００３３】
ステップ１１０） パラメータ受信部１１４において、入力部１０１からユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータを取得し、図９に示すように、パラメータ記憶部１７１に格納されているものとする。モジュール故障率算出部１５０は、故障管理DB１３０からネットワーク故障情報、ユーザDB１２０からユーザ数時系列情報、設備管理DB１１０から装置モジュール構成情報、装置時系列情報を、パラメータ記憶部１７１から図９に示すユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータを抽出する。
【００３４】
ステップ１２０） モジュール故障率算出部１５０は、故障管理DB１３０から抽出したネットワーク故障情報を装置別、故障被疑モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎の故障件数を算出する。
【００３５】
ステップ１３０） モジュール故障率算出部１５０は、装置を構成するモジュール数が変化するか否かのフラグを参照し、変化する（フラグ＝"１"）場合には、ステップ１５０に移行し、変化しない（フラグ"０"）場合はステップ１４０に移行する。
【００３６】
ステップ１４０） 装置を構成するモジュール数が変化しない場合、装置台数の時系列変化とモジュール数変化が追随することから、モジュール枚数は装置１台当りのモジュール最大搭載数の情報を利用して算出が可能になる。つまり、モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大数搭載数と装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出し、故障率記憶部１７２に格納してステップ１７０に移行する。
【００３７】
ステップ１５０） モジュール故障率算出部１５０は、装置を構成するモジュール数が変化し得る場合、モジュール数の予測にあたって、ユーザ数の予測を行う。これは設計段階でのモジュール・装置増設判断はユーザ数の増加見合いで行われているという仮定を用いている。装置階梯種別情報を用いて同一の装置における装置台数の比率を求め、装置毎の収容ユーザ情報を算出する。以降装置台数比率によって配分されたユーザ数を分配ユーザ数と定義する。入力されたユーザ数予測パラメータを用いた最小二乗法により未来の配分ユーザ数を予測する。
【００３８】
ステップ１６０） さらに、モジュール故障率算出部１５０は、入力された収容率パラメータとモジュール毎の収容可能上限ユーザ数とステップ１５０で予測した分配ユーザ数からモジュール数を推定し、その値を故障率記憶部１７２に格納する。
【００３９】
ステップ１７０） モジュール故障率算出部１５０は、上記のステップ１４０とステップ１６０で算出・推定され、故障率記憶部１７２に格納されているモジュール数とある期間のモジュール毎の故障件数と、その期間情報から前述の非特許文献３に示す手法により故障率を算出する。
【００４０】
ステップ１８０） 算出したモジュール故障率を故障率DB１４０に保存する。
【００４１】
上記の処理を、全装置、全モジュールに対して行う。
【００４２】
図１０は、本発明の一実施の形態における故障被疑箇所特定処理のフローチャートである。
【００４３】
ステップ２１０） 故障被疑候補抽出部１６０は、SNMP TRAP機能等による故障を監視システム２０１が検知したTRAP情報を取得する。
【００４４】
ステップ２２０） 故障被疑候補抽出部１６０は、これにより受信したTRAP.情報に基づいて故障被疑箇所候補を抽出する。このとき、インタフェース等の故障であればそのインタフェースの接続先のモジュールも被疑対象として考えられる。そのため、設備管理DB110からネットワーク構成情報（装置種別、インタフェース、モジュール種別、接続対向装置、接続対向インタフェース、モジュール種別）（図７）を抽出し、隣接装置のモジュールも被疑対象とする。
【００４５】
ステップ２３０） 故障率管理DB１４０から故障被疑箇所候補のモジュール故障率を抽出し、表示部１０２に表示する。
【実施例】
【００４６】
以下、上記の実施の形態を具体的に説明する。
【００４７】
以下に、モジュール故障率算出部１５０と故障被疑候補抽出部１６０の処理について説明する。本実施例での時系列データの扱いとして、特定期間における情報投入精度について説明を行う際、この期間については任意に決めることが可能であるとする。また、それぞれの一例を示す図では、１ヶ月毎のデータ、かつ、月末の情報が投入されている前提において説明を行うこととする。
【００４８】
最初に、入力部１０１からネットワーク故障情報、ユーザ数時系列情報、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報、ユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータの入力を行う。
【００４９】
本実施例では、上記の情報を、受信部１１１〜１１３を介して、管理者によってネットワーク故障情報を故障管理DB１３０に、ユーザ数時系列情報をユーザ管理DB120に、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報を設備管理DB１１０に格納される。また、ユーザ数予測パラメータと収容率パラメータも同様にパラメータ受信部１１４を介してパラメータ記憶部１７１に格納される。
【００５０】
故障管理DB１４０のネットワーク故障情報には、図３に示すように、故障装置、故障発生日時、故障被疑モジュールの情報が含まれている。
【００５１】
ユーザ管理DB１２０のユーザ時系列情報は、特定期間毎に集計された、監視対象ネットワークに収容されている全ユーザ数情報が含まれている。図４は、月間ユーザ数時系列情報の一例である。
【００５２】
設備管理DB１３０の装置モジュール個性情報には、図５に示すように、装置種別、装置階梯種別、モジュール種別、装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数、装置を構成するモジュール数が変化し得るかのフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数が含まれる。
【００５３】
設備管理DB１３０の装置台数時系列情報には、図６に示すように、装置種別、装置台数、情報取得年月日の情報が含まれる。
【００５４】
設備管理DB１３０のネットワーク構成情報には、図７に示すように、装置種別、インタフェース、モジュール種別、接続対向装置、接続対向インタフェース、モジュール種別が含まれる。
【００５５】
パラメータ記憶部１７１に格納されるユーザ数予測パラメータには、図９に示すように、予測に利用する過去のデータの期間と予測する未来の期間を含み、収容率パラメータには、終了率の情報が管理者によって入力される。
【００５６】
以下に、本実施例の動作を図８に沿って説明する。
【００５７】
ネットワーク故障情報、ユーザ数時系列情報、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報、ユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータが入力される。当該手順は、事前に管理者が行う手順であり、以下の処理とは別に行われるものである。
【００５８】
ステップ１１０）モジュール故障率算出部１５０は、事前に格納されている情報を各DBより抽出する。
【００５９】
ステップ１２０） モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報から装置種別とモジュール種別を取得し、ネットワーク故障情報における故障被疑モジュール情報毎に故障を分類する。特定期間毎に故障発生件数を集計し、故障率記憶部１７２に格納する。図１１に、月別に求めた装置Aと装置Cにおける各モジュールの故障件数を集計した結果を示す。
【００６０】
ステップ１４０）＜装置内のモジュール数が変化しない場合のモジュール数算出＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置を構成するモジュール数が変化しうるかのフラグ情報を用いて"変化しない"（＝０）というフラグが付けられているモジュールについて、モジュール数の算出を行う。この場合、装置台数がモジュール数に追随する形、つまり常に最大数搭載されていることになるため、装置モジュール情報の装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数と装置台数時系列情報の装置台数を乗じることによりモジュール数を算出し、故障率記憶部１７２に格納する。図１２は、図５と図６の上述の情報から、「2010年７月」における装置を構成するモジュール数が変化しないモジュール数を算出した一例である。
【００６１】
ステップ１５０）＜装置内のモジュール数が変化する場合のモジュール数予測＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置を構成するモジュール数が変化しうるかのフラグ情報を用いて"変化する"（＝１）というフラグが付けられているモジュールについて、ユーザ数予測パラメータにおける予測する未来の期間に対するユーザ数を予測し、そのユーザを収容するために必要なモジュール数を求める。また、対象とするネットワークは同一階梯に対して複数種別の装置によって構成されると仮定している。つまり、全体のユーザ数を同一階梯の装置台数比率によって収容分配が行われていると仮定する。
【００６２】
ユーザ数の予測方法は、まず、上述の通り、装置モジュール構成情報の装置階梯種別が同一の装置に対して、装置台数時系列情報から装置台数の比率を求める。この比率が、各装置間のユーザ比率になっていると判断し、分配ユーザ数を算出する。図１３に分配ユーザ数の一例を示す。図５に示す装置モジュール構成情報における装置階梯種別情報により、装置Aと装置Bは同一階梯の装置であることがわかる。図４のユーザ系列のユーザ数を図６の装置台数時系列情報における装置A,Bの装置台数の比率を用いて、分配ユーザ数を算出する。
【００６３】
ユーザ数の予測については、パラメータ記憶部１７１に格納されているユーザ数予測パラメータにおける２つのパラメータと収容率パラメータにおける１つのパラメータの計３パラメータを用いる。予測に利用する過去のデータの期間をA、予測する未来の期間をBとし、モジュール数は時系列Nの時点のものを求める。そして、時系列N-A+1〜Nまでの分配ユーザ数の情報から時系列N+B（未来）の分配ユーザ数を最小二乗法の１次関数近似を用いて算出する。
【００６４】
時系列ｔ月の分配ユーザ数をUtとする。Nのモジュール数を求めるとき、時系列ｔにおける時系列Nまでの差分をMtとする。つまりMN＝０である。（MN-A+1，U N-A+1）…（０，UN）という時系列N-A+1〜Nまで時系列差分と分配ユーザ数データを用いてユーザ数の変化を最小二乗法による１次関数近似（y=ax+b）を行ない、パラメータ（傾きaと切片b）を計算する。ここでｘは上述のとおり、時系列Nまでの時系列差分Mtであり、ｙは分類ユーザ数Utである。
【００６５】
【数１】
上記で求めたaとｂの情報を元に、時系列N+B(未来)の分配ユーザ数を計算する。
【００６６】
図１４は、上述の方法でN=2010年７月として、図１３の分類ユーザ数のデータからA=３ヶ月分の情報を元に、B=６ヶ月（2011年１月）の分類ユーザ数を予測した一例である。
【００６７】
ステップ１６０） ＜装置内のモジュール数が変化する場合のモジュール数推定＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報において、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数と収容率パラメータC%を用いて、ステップ１５０で求めた時系列N+B(未来)の分配ユーザに対する時系列Nでのモジュール数を推定する。つまり、時系列N+B（未来）時点での分配ユーザ数を見越して、収容可能上限ユーザ数のC%が収容できるように、時系列Nのモジュール数を決定していると考える。
【００６８】
具体的には、ステップ１５０で求めた時系列N+B（未来）の分配ユーザ数を各モジュールの収容可能上限ユーザ数と収容率パラメータを乗じたもので割るという形で算出し、故障率記憶部１７２に格納する。図１５は、上述の方法で求めたモジュールの数の一例である。
【００６９】
ステップ１７０） ＜モジュール故障率算出＞
モジュール故障率算出部１５０は、非特許文献３にあるように、ステップ１２０で分類したモジュール毎の故障件数をステップ１４０、ステップ１６０でそれぞれ求められ、故障率記憶部１７２に格納されているモジュール数と時系列差分で割ることにより、モジュール故障率を算出する。図１６は、N=2010年7月としたときの装置A,Cにおける１ヶ月の各モジュール故障率を示した一例である。
【００７０】
ステップ１８０） モジュール故障率算出部１５０は、ステップ１７０で算出したモジュール故障率を故障率管理DB１４０に記録する。
【００７１】
以上の処理を全装置におけるモジュール種類分繰り返す。
【００７２】
ステップ２１０） 故障被疑候補抽出部１６０における故障被疑箇所特定処理は、上記のステップ１８０までの処理とは異なり、リアルタイムの監視業務で行われる。
【００７３】
監視対象ネットワーク２０，３０に対して、SNMP等を用いて障害をTRAPとして検知する。この場合、ICMP(Ping)による検知でもよい。
【００７４】
ステップ２２０） ＜故障被疑箇所候補抽出＞
故障被疑候補抽出部１６０は、受信したTRAP情報を元に、故障被疑箇所候補を判断する。故障被疑箇所候補は、基本的にTRAP発出装置の全モジュールが候補となる。この他、インタフェースの状態変化アラームであれば、ネットワーク構成情報を用いて該当インタフェースの対向装置のモジュールも被疑箇所候補とする。その他のアラームの場合は、TRAPを発出した装置の全てのモジュールを被疑箇所候補とする。
【００７５】
以上の処理は自動で行われるが、ネットワーク構成情報による隣接装置のインタフェースも手動で被疑箇所候補とすることは可能である。
【００７６】
図１７に、装置Aと装置Cの接続構成例を示す。装置AのモジュールCと装置Cのモジュールaが接続されている。モジュールｂはモジュールaを包含したモジュールである。この場合、装置Cのモジュールaに関する状態変化のTRAPを検出した場合、故障被疑箇所候補は装置Cの全モジュールａ，ｂ，ｃ，ｄ及び装置ＡにおけるモジュールＣの５種類である。
【００７７】
ステップ２３０） ＜故障被疑箇所候補のモジュール故障率を表示＞
故障被疑箇所候補のモジュールに対して、故障率管理ＤＢ１４０より該当モジュールの故障率を取得して、抽出結果記憶部１７３に読み込み、表示する。この結果を元に、運用者は優先度をつけた対応を行うことができる。図１６，１７の例では、故障被疑箇所候補の中での対応優先順位は装置ＡにおけるモジュールＣが最も高いということが判断できる。
【００７８】
なお、図２に示す監視装置の各構成要素で行われる処理や機能は、監視装置として利用されるコンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリなどのハードウェア資源を用いて、各部で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現される。また、当該プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等の記録媒体や、インターネットなどのネットワークを介して市場に流通させることが可能である。
【００７９】
本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１０ データコネクションネットワーク（ＤＣＮ）
２０ コアネットワーク
２１ 装置
２２ SNMPエージェント
３０ アクセスネットワーク
４０ ホームネットワーク
１００ 監視装置
１０１ 入力部
１０２ 表示部
１１１ 装置情報受信部
１１２ ユーザ時系列情報受信部
１１３ 故障情報受信部
１１０ 設備管理ＤＢ
１２０ ユーザ管理ＤＢ
１３０ 故障管理ＤＢ
１４０ 故障率管理ＤＢ
１５０ モジュール故障率算出部
１６０ 故障被疑候補抽出部
１７１ パラメータ記憶部
１７２ 故障率記憶部
２００ SNMPマネージャ
２０１ 監視システム
２０２ ネットワークインタフェース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信ネットワークにおける信頼性評価技術に係り、特に、装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所特定に利用するためのネットワーク監視装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、ネットワークの監視では、SNMP(Simple Network Management Protocol)(例えば、非特許文献１，２参照)を利用し、監視装置のSNMPマネージャへ監視対象装置のSNMPエージェントが異常検知（TRAP)を送信することによって故障を検知している。また、監視対象装置へ定期的にICMP(Internet Control Message Protocol)(PING)による死活監視と組み合わせて監視を行っている。
【０００３】
しかし、図１のようなネットワークの構成の場合、監視対象ネットワークにおける装置Aの故障をSNMPエージェントがデータコネクションネットワーク（DCN)におけるSNMPマネージャである監視装置に異常値検知（TRAP）を送信することによって検知すると、ログ確認やステータス確認コマンド等によって保守者が確認のうえ、交換が必要であると判断した場合、故障被疑箇所として装置Aのインタフェースと装置Cのインタフェースの２箇所あるため、故障被疑箇所をさらに絞り込むことが難しい場合が多い。このような場合、この故障がサービスに影響している場合は、サービス中断時間をできる限り短くするため、装置A,Cの両方の同時手配が行われる。このとき、故障被疑箇所が特定できないために、現地駆けつけ人員、物品手配のコストが２倍発生してしまい、OPEX（運用コスト）の増加を招く。
【０００４】
この問題に対して、故障率などの評価尺度を利用して、被疑箇所を特定する技術が提案されている（例えば、非特許文献参照）。
【０００５】
また、MIB(Management Information Base)情報により取得した装置データを元に最尤推定法を用いて、寿命分布のパラメータを推定し、信頼区間を求め、故障率を評価する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、事前に記録した装置故障率の信頼区間とネットワーク装置の累積故障数による故障率を比較し、ネットワーク装置の信頼性の良し悪しを判断する監視システムを提案している（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４-１９１３５９号公報
【特許文献１】特開２００７-６８０９０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】RFC1157 A Simple Network Management Protocol (SNMP)
【非特許文献２】RFC1213 Management Information Base of Network Management of TCP/IP-based Internets: MIB-II.
【非特許文献３】塩見弘著「信頼性の基礎」"２．２ 故障率の算出"、pp20-23,株式会社コロナ社、1975.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
故障被疑箇所の特定のために故障率を利用する場合、交換の最小単位は装置全体ではなくモジュールである。ここで、モジュールとは単体で交換できる部品の最小単位と定義する。そのため、被疑箇所の特定にはモジュール単位の故障率の比較を行うべきである。
【００１０】
モジュール毎の故障率は、非特許文献３より、故障件数を総稼動時間（=測定時間×総モジュール数）で除算することから求められるため、モジュール数の情報が正確に得られない場合、故障率の算出・比較に大きな影響を及ぼす。例えば、モジュール数を過剰に計上した場合、故障率は小さく見積もられてしまい、問題の大きい故障原因を見逃してしまう。逆の場合は、問題の小さい故障原因を過大評価する可能性がある。
【００１１】
上記内容は、故障率の逆数であるMTBF(Mean Time Between Failure)でも同様のことが言える。
【００１２】
通信ネットワークでは、時間経過によるユーザ数の変化に伴って、ネットワーク装置が増設される。このとき、通信キャリアはCAPEX(=設備投資コスト)を考慮して装置の増設時に全てのモジュールを搭載するのではなく、需要を予測する形での増設が行われるモジュールも存在する。このため、モジュールの数も時間と共に変化しているといえる。
【００１３】
また、近年ネットワークもマルチベンダ化が進み、階梯構造のネットワークにおける同一階梯の装置でも複数ベンダの装置が利用されることが多い。つまり、全装置における総モジュール数の算出が現実的な稼動では難しくなっている。
【００１４】
SNMPエージェントが保持している装置の管理情報（MIB情報）を用いてモジュール数を取得する場合、頻度の高い情報収集は装置の負荷を高める危険性が存在し、さらに監視トラヒックの増加という懸念も考えられる。また、近年ネットワーク装置のマルチベンダ化に伴い、さらにインタフェース物品も多様化しているため、MIB情報だけでは、モジュール情報の区別ができない場合も存在する。以上のことから、一般的なMIB情報を用いてモジュール情報を収集することが望ましいとはいえない。
【００１５】
前述の特許文献１，２の技術とも装置を単位とした情報であり、モジュール単位の故障率を求めておらず、被疑装置は特定できても、被疑モジュールまでの特定はできない。モジュール単位の故障率計算を行う場合、総モジュール数の情報が必要となる。しかし、装置台数やモジュール数は時間の経過と共に変化していく値であり、かつ、現在の通信ネットワークにおける装置数のオーダは数万以上とされているため、全てのモジュール数の変化についての情報を収集することが困難であり、全てのモジュール情報を収集できない場合の推定方法が必要である。
【００１６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、特に装置台数や１台の装置における構成モジュール数が時間的に変化する、同一階梯に複数種類の装置が利用されている運用中の階梯構造ネットワークにおいて、構成モジュール数を推定することでモジュール故障率を算出し、その結果を用いて、故障発生時の被疑箇所特定を行うことが可能なネットワーク監視装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するため、本発明は、同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行う監視装置であって、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を格納した記憶手段と、
前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類手段と、
前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断手段と、
前記変化判断手段で「変化しない」と判断された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出手段と、
前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測手段と、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測手段と、
前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出手段で求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出手段と、
前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出手段と、
前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１８】
上記のように、本発明によれば、特に装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種別の装置が利用されるネットワークにおいて、総モジュール数を推定することで、モジュール毎の故障率を算出することができる。それによって、故障発生時の原因箇所の優先順位をつけることが可能となる。結果として冗長となっていた無駄な保守稼動を減らすことが可能となり、運用コストの削減を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施の形態におけるネットワーク装置と監視装置の関係の一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態における監視装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における故障管理ＤＢのネットワーク故障情報の一例である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるユーザ管理ＤＢのユーザ数時系列情報の一例である。
【図５】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢの装置モジュール構成情報の一例である。
【図６】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢの装置台数時系列情報の一例である。
【図７】本発明の一実施の形態における設備管理ＤＢのネットワーク構成情報の一例である。
【図８】本発明の一実施の形態におけるモジュール故障率算出処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態におけるパラメータ記憶部に格納されるユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータの一例である。
【図１０】本発明の一実施の形態における故障被疑箇所特定処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例におけるモジュール毎に月間故障件数を分類した一例である。
【図１２】本発明の一実施例におけるモジュール数が変化しない場合のモジュール数算出の一例である。
【図１３】本発明の一実施例における同一階梯の装置毎に装置台数比率から分配ユーザ数を算出した一例である。
【図１４】本発明の一実施例における最小二乗法の１次関数近似で分配ユーザ数を推定した一例である。
【図１５】本発明の一実施例における装置を構成するモジュール数が変化する場合のモジュール数算出の一例である。
【図１６】本発明の一実施例におけるモジュール故障率算出の一例である。
【図１７】本発明の一実施例における接続構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施の形態におけるネットワーク構成と監視装置との関係の一例を示す。
【００２２】
ネットワーク全体としては、コアネットワーク２０、アクセスネットワーク３０、ホームネットワーク４０、データコネクションネットワーク（DCN）１０の４種類存在し、監視対象ネットワークはそのうちのコアネットワーク２０、アクセスネットワーク３０であり、監視装置１００はデータコネクションネットワーク１０に存在する。
【００２３】
また、監視対象のネットワークはそれぞれ、ネットワーク装置によって構成されており、それぞれ階梯構造を持っている。同一階梯の装置は複数の装置種別が存在するネットワークを仮定する。
【００２４】
監視装置１００と監視対象装置は、SNMPプロトコル等を利用し、故障の検知を行っている。具体的には、監視装置１００は、SNMPマネージャ機能２００が、監視対象装置２１にはSNMPエージェント機能２２が備わっている。
【００２５】
上記のネットワーク構成を前提とし、実施の形態について説明する。
【００２６】
図２は、本発明の一実施の形態における監視装置の構成とその処理の流れを示す図である。同図に示す監視装置１００は、外部の入力部１０１からの情報を受信する装置情報受信部１１１、ユーザ時系列情報受信部１１２、故障情報受信部１１３、パラメータ受信部１１４、設備管理DB（データベース）１１０、ユーザ管理DB１２０、故障管理DB１３０、故障率管理DB１４０、モジュール故障率算出部１５０、故障被疑候補抽出部１６０、パラメータ記憶部１７１、故障率記憶部１７２、抽出結果記憶部１７３、監視システム２０１、ネットワークインタフェース２０２、SNMPマネージャ２００を有する。
【００２７】
故障管理DB１４０は、図３に示すように、故障情報受信部１１３で受信されたネットワーク故障情報として、故障装置、故障発生日時、故障被疑モジュールを格納する。
【００２８】
ユーザ管理DB１２０は、図４に示すように、ユーザ時系列情報受信部１１２で受信された、ユーザ数時系列情報として、情報取得年月日、総ユーザ数を格納する。
【００２９】
設備管理DB１１０は、装置情報受信部１１１で受信された装置モジュール構成情報と装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報を格納する。装置モジュール構成情報としては、図５に示すように、装置種別、装置階梯種別、モジュール種別、装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数、装置を構成するモジュール数が変化し得るかのフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数を含む。また、装置台数時系列情報としては、図６に示すように、装置種別、装置台数、情報取得年月日を含む。ネットワーク構成情報としては、図７に示すように、装置種別、インタフェース、対応モジュール、対向装置、対向インタフェース、対向モジュールを含む。
【００３０】
ここで、「装置階梯種別」とは、同一階梯の装置群を判断できる情報とする。以下で対象とするネットワークは図１に示すようなネットワーク構造をしており、全体として、階梯構造を持つネットワーク構成を持つ。ネットワーク構成情報は、同一階梯の装置に対して、マルチベンダの装置が収容されていることを想定しているため、同一階梯、異機種を区分するための情報である。
【００３１】
パラメータ受信部１１４は、以下のような処理を行う。
【００３２】
図８は、本発明の一実施の形態におけるモジュール故障率算出処理のフローチャートである。
【００３３】
ステップ１１０） パラメータ受信部１１４において、入力部１０１からユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータを取得し、図９に示すように、パラメータ記憶部１７１に格納されているものとする。モジュール故障率算出部１５０は、故障管理DB１３０からネットワーク故障情報、ユーザDB１２０からユーザ数時系列情報、設備管理DB１１０から装置モジュール構成情報、装置時系列情報を、パラメータ記憶部１７１から図９に示すユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータを抽出する。
【００３４】
ステップ１２０） モジュール故障率算出部１５０は、故障管理DB１３０から抽出したネットワーク故障情報を装置別、故障被疑モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎の故障件数を算出する。
【００３５】
ステップ１３０） モジュール故障率算出部１５０は、装置を構成するモジュール数が変化するか否かのフラグを参照し、変化する（フラグ＝"１"）場合には、ステップ１５０に移行し、変化しない（フラグ"０"）場合はステップ１４０に移行する。
【００３６】
ステップ１４０） 装置を構成するモジュール数が変化しない場合、装置台数の時系列変化とモジュール数変化が追随することから、モジュール枚数は装置１台当りのモジュール最大搭載数の情報を利用して算出が可能になる。つまり、モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大数搭載数と装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出し、故障率記憶部１７２に格納してステップ１７０に移行する。
【００３７】
ステップ１５０） モジュール故障率算出部１５０は、装置を構成するモジュール数が変化し得る場合、モジュール数の予測にあたって、ユーザ数の予測を行う。これは設計段階でのモジュール・装置増設判断はユーザ数の増加見合いで行われているという仮定を用いている。装置階梯種別情報を用いて同一の装置における装置台数の比率を求め、装置毎の収容ユーザ情報を算出する。以降装置台数比率によって配分されたユーザ数を分配ユーザ数と定義する。入力されたユーザ数予測パラメータを用いた最小二乗法により未来の配分ユーザ数を予測する。
【００３８】
ステップ１６０） さらに、モジュール故障率算出部１５０は、入力された収容率パラメータとモジュール毎の収容可能上限ユーザ数とステップ１５０で予測した分配ユーザ数からモジュール数を推定し、その値を故障率記憶部１７２に格納する。
【００３９】
ステップ１７０） モジュール故障率算出部１５０は、上記のステップ１４０とステップ１６０で算出・推定され、故障率記憶部１７２に格納されているモジュール数とある期間のモジュール毎の故障件数と、その期間情報から前述の非特許文献３に示す手法により故障率を算出する。
【００４０】
ステップ１８０） 算出したモジュール故障率を故障率DB１４０に保存する。
【００４１】
上記の処理を、全装置、全モジュールに対して行う。
【００４２】
図１０は、本発明の一実施の形態における故障被疑箇所特定処理のフローチャートである。
【００４３】
ステップ２１０） 故障被疑候補抽出部１６０は、SNMP TRAP機能等による故障を監視システム２０１が検知したTRAP情報を取得する。
【００４４】
ステップ２２０） 故障被疑候補抽出部１６０は、これにより受信したTRAP.情報に基づいて故障被疑箇所候補を抽出する。このとき、インタフェース等の故障であればそのインタフェースの接続先のモジュールも被疑対象として考えられる。そのため、設備管理DB110からネットワーク構成情報（装置種別、インタフェース、モジュール種別、接続対向装置、接続対向インタフェース、モジュール種別）（図７）を抽出し、隣接装置のモジュールも被疑対象とする。
【００４５】
ステップ２３０） 故障率管理DB１４０から故障被疑箇所候補のモジュール故障率を抽出し、表示部１０２に表示する。
【実施例】
【００４６】
以下、上記の実施の形態を具体的に説明する。
【００４７】
以下に、モジュール故障率算出部１５０と故障被疑候補抽出部１６０の処理について説明する。本実施例での時系列データの扱いとして、特定期間における情報投入精度について説明を行う際、この期間については任意に決めることが可能であるとする。また、それぞれの一例を示す図では、１ヶ月毎のデータ、かつ、月末の情報が投入されている前提において説明を行うこととする。
【００４８】
最初に、入力部１０１からネットワーク故障情報、ユーザ数時系列情報、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報、ユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータの入力を行う。
【００４９】
本実施例では、上記の情報を、受信部１１１〜１１３を介して、管理者によってネットワーク故障情報を故障管理DB１３０に、ユーザ数時系列情報をユーザ管理DB120に、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報を設備管理DB１１０に格納される。また、ユーザ数予測パラメータと収容率パラメータも同様にパラメータ受信部１１４を介してパラメータ記憶部１７１に格納される。
【００５０】
故障管理DB１４０のネットワーク故障情報には、図３に示すように、故障装置、故障発生日時、故障被疑モジュールの情報が含まれている。
【００５１】
ユーザ管理DB１２０のユーザ時系列情報は、特定期間毎に集計された、監視対象ネットワークに収容されている全ユーザ数情報が含まれている。図４は、月間ユーザ数時系列情報の一例である。
【００５２】
設備管理DB１３０の装置モジュール個性情報には、図５に示すように、装置種別、装置階梯種別、モジュール種別、装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数、装置を構成するモジュール数が変化し得るかのフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数が含まれる。
【００５３】
設備管理DB１３０の装置台数時系列情報には、図６に示すように、装置種別、装置台数、情報取得年月日の情報が含まれる。
【００５４】
設備管理DB１３０のネットワーク構成情報には、図７に示すように、装置種別、インタフェース、モジュール種別、接続対向装置、接続対向インタフェース、モジュール種別が含まれる。
【００５５】
パラメータ記憶部１７１に格納されるユーザ数予測パラメータには、図９に示すように、予測に利用する過去のデータの期間と予測する未来の期間を含み、収容率パラメータには、終了率の情報が管理者によって入力される。
【００５６】
以下に、本実施例の動作を図８に沿って説明する。
【００５７】
ネットワーク故障情報、ユーザ数時系列情報、装置モジュール構成情報、装置台数時系列情報、ネットワーク構成情報、ユーザ数予測パラメータ、収容率パラメータが入力される。当該手順は、事前に管理者が行う手順であり、以下の処理とは別に行われるものである。
【００５８】
ステップ１１０）モジュール故障率算出部１５０は、事前に格納されている情報を各DBより抽出する。
【００５９】
ステップ１２０） モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報から装置種別とモジュール種別を取得し、ネットワーク故障情報における故障被疑モジュール情報毎に故障を分類する。特定期間毎に故障発生件数を集計し、故障率記憶部１７２に格納する。図１１に、月別に求めた装置Aと装置Cにおける各モジュールの故障件数を集計した結果を示す。
【００６０】
ステップ１４０）＜装置内のモジュール数が変化しない場合のモジュール数算出＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置を構成するモジュール数が変化しうるかのフラグ情報を用いて"変化しない"（＝０）というフラグが付けられているモジュールについて、モジュール数の算出を行う。この場合、装置台数がモジュール数に追随する形、つまり常に最大数搭載されていることになるため、装置モジュール情報の装置一台当りに搭載可能な最大モジュール数と装置台数時系列情報の装置台数を乗じることによりモジュール数を算出し、故障率記憶部１７２に格納する。図１２は、図５と図６の上述の情報から、「2010年７月」における装置を構成するモジュール数が変化しないモジュール数を算出した一例である。
【００６１】
ステップ１５０）＜装置内のモジュール数が変化する場合のモジュール数予測＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報における装置を構成するモジュール数が変化しうるかのフラグ情報を用いて"変化する"（＝１）というフラグが付けられているモジュールについて、ユーザ数予測パラメータにおける予測する未来の期間に対するユーザ数を予測し、そのユーザを収容するために必要なモジュール数を求める。また、対象とするネットワークは同一階梯に対して複数種別の装置によって構成されると仮定している。つまり、全体のユーザ数を同一階梯の装置台数比率によって収容分配が行われていると仮定する。
【００６２】
ユーザ数の予測方法は、まず、上述の通り、装置モジュール構成情報の装置階梯種別が同一の装置に対して、装置台数時系列情報から装置台数の比率を求める。この比率が、各装置間のユーザ比率になっていると判断し、分配ユーザ数を算出する。図１３に分配ユーザ数の一例を示す。図５に示す装置モジュール構成情報における装置階梯種別情報により、装置Aと装置Bは同一階梯の装置であることがわかる。図４のユーザ系列のユーザ数を図６の装置台数時系列情報における装置A,Bの装置台数の比率を用いて、分配ユーザ数を算出する。
【００６３】
ユーザ数の予測については、パラメータ記憶部１７１に格納されているユーザ数予測パラメータにおける２つのパラメータと収容率パラメータにおける１つのパラメータの計３パラメータを用いる。予測に利用する過去のデータの期間をA、予測する未来の期間をBとし、モジュール数は時系列Nの時点のものを求める。そして、時系列N-A+1〜Nまでの分配ユーザ数の情報から時系列N+B（未来）の分配ユーザ数を最小二乗法の１次関数近似を用いて算出する。
【００６４】
時系列ｔ月の分配ユーザ数をUtとする。Nのモジュール数を求めるとき、時系列ｔにおける時系列Nまでの差分をMtとする。つまりMN＝０である。（MN-A+1，U N-A+1）…（０，UN）という時系列N-A+1〜Nまで時系列差分と分配ユーザ数データを用いてユーザ数の変化を最小二乗法による１次関数近似（y=ax+b）を行ない、パラメータ（傾きaと切片b）を計算する。ここでｘは上述のとおり、時系列Nまでの時系列差分Mtであり、ｙは分類ユーザ数Utである。
【００６５】
【数１】
上記で求めたaとｂの情報を元に、時系列N+B(未来)の分配ユーザ数を計算する。
【００６６】
図１４は、上述の方法でN=2010年７月として、図１３の分類ユーザ数のデータからA=３ヶ月分の情報を元に、B=６ヶ月（2011年１月）の分類ユーザ数を予測した一例である。
【００６７】
ステップ１６０） ＜装置内のモジュール数が変化する場合のモジュール数推定＞
モジュール故障率算出部１５０は、装置モジュール構成情報において、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数と収容率パラメータC%を用いて、ステップ１５０で求めた時系列N+B(未来)の分配ユーザに対する時系列Nでのモジュール数を推定する。つまり、時系列N+B（未来）時点での分配ユーザ数を見越して、収容可能上限ユーザ数のC%が収容できるように、時系列Nのモジュール数を決定していると考える。
【００６８】
具体的には、ステップ１５０で求めた時系列N+B（未来）の分配ユーザ数を各モジュールの収容可能上限ユーザ数と収容率パラメータを乗じたもので割るという形で算出し、故障率記憶部１７２に格納する。図１５は、上述の方法で求めたモジュールの数の一例である。
【００６９】
ステップ１７０） ＜モジュール故障率算出＞
モジュール故障率算出部１５０は、非特許文献３にあるように、ステップ１２０で分類したモジュール毎の故障件数をステップ１４０、ステップ１６０でそれぞれ求められ、故障率記憶部１７２に格納されているモジュール数と時系列差分で割ることにより、モジュール故障率を算出する。図１６は、N=2010年7月としたときの装置A,Cにおける１ヶ月の各モジュール故障率を示した一例である。
【００７０】
ステップ１８０） モジュール故障率算出部１５０は、ステップ１７０で算出したモジュール故障率を故障率管理DB１４０に記録する。
【００７１】
以上の処理を全装置におけるモジュール種類分繰り返す。
【００７２】
ステップ２１０） 故障被疑候補抽出部１６０における故障被疑箇所特定処理は、上記のステップ１８０までの処理とは異なり、リアルタイムの監視業務で行われる。
【００７３】
監視対象ネットワーク２０，３０に対して、SNMP等を用いて障害をTRAPとして検知する。この場合、ICMP(Ping)による検知でもよい。
【００７４】
ステップ２２０） ＜故障被疑箇所候補抽出＞
故障被疑候補抽出部１６０は、受信したTRAP情報を元に、故障被疑箇所候補を判断する。故障被疑箇所候補は、基本的にTRAP発出装置の全モジュールが候補となる。この他、インタフェースの状態変化アラームであれば、ネットワーク構成情報を用いて該当インタフェースの対向装置のモジュールも被疑箇所候補とする。その他のアラームの場合は、TRAPを発出した装置の全てのモジュールを被疑箇所候補とする。
【００７５】
以上の処理は自動で行われるが、ネットワーク構成情報による隣接装置のインタフェースも手動で被疑箇所候補とすることは可能である。
【００７６】
図１７に、装置Aと装置Cの接続構成例を示す。装置AのモジュールCと装置Cのモジュールaが接続されている。モジュールｂはモジュールaを包含したモジュールである。この場合、装置Cのモジュールaに関する状態変化のTRAPを検出した場合、故障被疑箇所候補は装置Cの全モジュールａ，ｂ，ｃ，ｄ及び装置ＡにおけるモジュールＣの５種類である。
【００７７】
ステップ２３０） ＜故障被疑箇所候補のモジュール故障率を表示＞
故障被疑箇所候補のモジュールに対して、故障率管理ＤＢ１４０より該当モジュールの故障率を取得して、抽出結果記憶部１７３に読み込み、表示する。この結果を元に、運用者は優先度をつけた対応を行うことができる。図１６，１７の例では、故障被疑箇所候補の中での対応優先順位は装置ＡにおけるモジュールＣが最も高いということが判断できる。
【００７８】
なお、図２に示す監視装置の各構成要素で行われる処理や機能は、監視装置として利用されるコンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリなどのハードウェア資源を用いて、各部で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現される。また、当該プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等の記録媒体や、インターネットなどのネットワークを介して市場に流通させることが可能である。
【００７９】
本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１０ データコネクションネットワーク（ＤＣＮ）
２０ コアネットワーク
２１ 装置
２２ SNMPエージェント
３０ アクセスネットワーク
４０ ホームネットワーク
１００ 監視装置
１０１ 入力部
１０２ 表示部
１１１ 装置情報受信部
１１２ ユーザ時系列情報受信部
１１３ 故障情報受信部
１１０ 設備管理ＤＢ
１２０ ユーザ管理ＤＢ
１３０ 故障管理ＤＢ
１４０ 故障率管理ＤＢ
１５０ モジュール故障率算出部
１６０ 故障被疑候補抽出部
１７１ パラメータ記憶部
１７２ 故障率記憶部
２００ SNMPマネージャ
２０１ 監視システム
２０２ ネットワークインタフェース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行う監視装置であって、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を格納した記憶手段と、
前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類手段と、
前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断手段と、
前記変化判断手段で「変化しない」と判断された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出手段と、
前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測手段と、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測手段と、
前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出手段で求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出手段と、
前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出手段と、
前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力手段と、
を有することを特徴とするネットワーク監視装置。
【請求項２】
前記分類手段は、
前記ネットワーク故障情報を、装置別・モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎のモジュール毎の故障件数を算出する手段を含む
請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項３】
前記ユーザ数予測手段は、
前記モジュール数算出手段において、前記評価対象となるモジュール数が装置内で変化すると判定された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と装置台数時系列情報の装置台数の情報から求められた同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、ユーザ予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を予測する手段を含み、
前記モジュール数予測手段は、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報におけるモジュール毎の収容可能上限ユーザ数情報から、モジュール数を予測する手段を含む
請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項４】
同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行うネットワーク監視方法であって、
入力手段が、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を入力し、記憶手段に格納する情報取得ステップと、
分類手段が、前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類ステップと、
変化判断手段が、前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断ステップと、
モジュール数算出手段が、前記変化判断ステップで「変化しない」と判断された場合に、
前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出ステップと、
ユーザ数予測手段が、前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測ステップと、
モジュール数予測手段が、前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測ステップと、
モジュール故障率算出手段が、前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出ステップで求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出ステップと、
故障被疑箇所抽出手段が、前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出ステップと、
出力手段が、前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力ステップと、
を行うことを特徴とするネットワーク監視方法。
【請求項５】
前記分類ステップにおいて、
前記ネットワーク故障情報を、装置別・モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎のモジュール毎の故障件数を算出する
請求項４記載のネットワーク監視方法。
【請求項６】
前記ユーザ数予測ステップにおいて、
前記モジュール数算出手段において、前記評価対象となるモジュール数が装置内で変化すると判定された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と装置台数時系列情報の装置台数の情報から求められた同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、ユーザ予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を予測し、
前記モジュール数予測ステップにおいて、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報におけるモジュール毎の収容可能上限ユーザ数情報から、モジュール数を予測する
請求項５記載のネットワーク監視方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のネットワーク監視装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのネットワーク監視プログラム。
【請求項１】
同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行う監視装置であって、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を格納した記憶手段と、
前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類手段と、
前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断手段と、
前記変化判断手段で「変化しない」と判断された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出手段と、
前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測手段と、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測手段と、
前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出手段で求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出手段と、
前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出手段と、
前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力手段と、
を有することを特徴とするネットワーク監視装置。
【請求項２】
前記分類手段は、
前記ネットワーク故障情報を、装置別・モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎のモジュール毎の故障件数を算出する手段を含む
請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項３】
前記ユーザ数予測手段は、
前記モジュール数算出手段において、前記評価対象となるモジュール数が装置内で変化すると判定された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と装置台数時系列情報の装置台数の情報から求められた同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、ユーザ予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を予測する手段を含み、
前記モジュール数予測手段は、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報におけるモジュール毎の収容可能上限ユーザ数情報から、モジュール数を予測する手段を含む
請求項１記載のネットワーク監視装置。
【請求項４】
同一階梯に複数の装置種別が存在する階梯構造ネットワークに対する装置台数や１台の装置における構成モジュールの数が時間的に変化し、同一階梯に複数種類の装置が利用されている階梯構造ネットワークにおいて、故障発生時に故障被疑箇所の特定を行うネットワーク監視方法であって、
入力手段が、
故障被疑モジュール情報を含むネットワーク故障情報と、
ユーザ数時系列情報と、
装置１台当りの搭載可能な最大モジュール数や装置を構成するモジュール数が変化するフラグ、モジュール毎の収容可能上限ユーザ数、装置階梯種別を含む装置モジュール構成情報と、
装置台数時系列情報と、
インタフェースの対向装置、モジュールを含むネットワーク構成情報と、
ユーザ数予測に用いるユーザ数予測パラメータと収容率パラメータと、
を入力し、記憶手段に格納する情報取得ステップと、
分類手段が、前記ネットワーク故障情報を装置別・モジュール別に分類し、モジュール毎の故障件数を算出する分類ステップと、
変化判断手段が、前記装置モジュール構成情報を、評価対象となるモジュールの数が装置内で変化するかしないかを前記フラグに基づいて分類する変化判断ステップと、
モジュール数算出手段が、前記変化判断ステップで「変化しない」と判断された場合に、
前記装置モジュール構成情報における装置１台当りのモジュール最大搭載数と前記装置台数時系列情報の装置台数からモジュール数を算出するモジュール数算出ステップと、
ユーザ数予測手段が、前記装置モジュール構成情報における前記装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と前記装置台数時系列情報の装置台数の情報から、同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、前記ユーザ数予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を求めるユーザ数予測ステップと、
モジュール数予測手段が、前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報における前記モジュール毎の収容可能上限ユーザ数から、モジュール数を求めるモジュール数予測ステップと、
モジュール故障率算出手段が、前記分類手段で求められた前記特定期間毎のモジュール毎の故障件数と前記モジュール数算出ステップで求められた前記モジュール数からモジュール毎のモジュール故障率を算出し、故障率記憶手段に格納するモジュール故障率算出ステップと、
故障被疑箇所抽出手段が、前記ネットワーク構成情報と任意の手段で検知した故障検知情報から故障被疑箇所候補を抽出する故障被疑箇所抽出ステップと、
出力手段が、前記故障被疑箇所候補に基づいて、前記故障率記憶手段を参照して、対応する故障被疑箇所のモジュール故障率を抽出し、表示する出力ステップと、
を行うことを特徴とするネットワーク監視方法。
【請求項５】
前記分類ステップにおいて、
前記ネットワーク故障情報を、装置別・モジュール別に分類し、特定期間毎のモジュール毎のモジュール毎の故障件数を算出する
請求項４記載のネットワーク監視方法。
【請求項６】
前記ユーザ数予測ステップにおいて、
前記モジュール数算出手段において、前記評価対象となるモジュール数が装置内で変化すると判定された場合に、前記装置モジュール構成情報における装置階梯種別を用いて、同一階梯装置の情報と装置台数時系列情報の装置台数の情報から求められた同一階梯の装置台数比率より、ユーザ数を分配し、ユーザ予測パラメータと分類したユーザ数から未来のユーザ数を予測し、
前記モジュール数予測ステップにおいて、
前記収容率パラメータと前記装置モジュール構成情報におけるモジュール毎の収容可能上限ユーザ数情報から、モジュール数を予測する
請求項５記載のネットワーク監視方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のネットワーク監視装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのネットワーク監視プログラム。
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【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１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１２−１５６６４１（Ｐ２０１２−１５６６４１Ａ）
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１２１０８（Ｐ２０１１−１２１０８）
【出願日】平成２３年１月２４日（２０１１．１．２４）
【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２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２４日（２０１１．１．２４）
【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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