情報処理装置
【課題】ネットワークの信頼性の向上を図ること。
【解決手段】複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、を備える。
【解決手段】複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置にかかり、特に、ネットワーク内の故障ノード数を予測する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複数のノードを装備した通信ネットワーク内におけるノード連鎖故障が多発しており、深刻な社会問題となっている。なお、ここで記す「故障」とは、ルータ（ノード）が一時的に経路情報を持っていない状態、正常に機能しない状態、あるいは、停止した状態のことを指す。そして、「ノード連鎖故障」とは、初期の段階における小さな故障がきっかけで、次々と他のノードに同じ故障が波及し、結果的には大規模障害になってしまう現象のことである。
【０００３】
以下、ネットワーク内に発生する制御メッセージを処理するための負荷を、「制御負荷」と記すこととする。そして、特定のノードが一定時間内に処理できる最大の制御負荷を、「処理能力」と記すこととする。例えば、ルータなど通信機器（ノード）のＣＰＵ（Central Processing Unit）の処理できる最大の制御負荷、もしくはメモリが記憶できる最大の制御負荷の量が、ここで記す処理能力の例である。
【０００４】
次にノード連鎖故障の典型的なメカニズムを解説する。まず、はじめに一つもしくは複数のノードに故障が発生したとする。ネットワーク内のノードが故障すると、経路制御の仕組みである経路更新の処理が行われるが、その際に、ネットワーク内に制御負荷が発生する。その時、発生した制御負荷を処理しきれず、過負荷状態になった一部のノードは故障することがある。それに伴い、さらなる制御負荷がネットワーク内に発生する。すると、この発生した制御負荷が、さらにノード故障を引き起こす。このように、ノード故障と頻繁な経路更新に伴う制御負荷の発生の繰り返しにより、別の所で他のノードが次々と故障し、結果的には故障ノード数が多くなり、大規模ネットワーク障害となってしまう。
【０００５】
ここで、ネットワーク中の制御負荷を軽減するための手法として、非特許文献１に開示されたルートフラップダンピングがある。ルートフラップダンピングは、制御負荷を削減するためにルータの再起動の繰り返しによる頻繁な経路更新のある経路の告知を抑制する手法である。この手法では、頻繁に更新される経路に対してペナルティを与える。ペナルティがあらかじめ決められた閾値に達したときに、経路の告知は抑制される。短時間の間に頻繁に経路がフラップすれば、より素早く経路は抑制されることになる。
【０００６】
一方で、上述したようなルートフラップダンピング手法によると、ルータの再起動により一時的に経路更新の繰り返しが発生した場合でも、経路告知が抑制され、特定の経路の不到達性を引き起こしてしまうことがある。そして、ある程度、ルータの再起動の繰り返しが発生したとしても、制御負荷の量が少なかった場合、あるいはネットワーク内のノードの処理能力が十分大きかった場合、連鎖故障あるいは大規模障害が発生するとは限らない。従って、ルートフラップダンピング手法を適用した場合、到達性に悪影響を与えてしまうというデメリットが生じてしまう。
【０００７】
このため、効果的にノードの連鎖故障を防ぐために、未来の連鎖故障の可能性あるいは連鎖故障による故障ノード数あるいは故障の可能性を的確に予測し、予測結果に応じて効果的に対策を取る仕組みが必要となる。そして、予測結果に基づいて、どの対策を取るかを判断する。深刻でありそうだった場合は対策を取るが、そうでない場合は無視するというようにすることにより、上記のような到達性に悪影響を与えることなく、連鎖故障の対策を取ることができると考えられる。
【０００８】
一方で、ルータの連鎖故障を対象とする従来の研究として、非特許文献２に示すように、ＢＧＰ（Border Gateway Routing Protocol）を用いたネットワーク内におけるシンプルな連鎖故障のモデルを解析するものがある。この文献では、ネットワーク内において、有限個のノードが存在し、全てのノードは同等の機能を持ち、そして、全ノードはClique（全ノードがお互いに直接リンクを持つ）トポロジを構成すると仮定している。そして、故障したルータは復旧することがあることを前提に、連鎖故障の現象を出生死滅モデルに近似できると仮定している。本文献では、これらの前提条件に基づいて、初期に故障したルータの数と全体のルータが故障するまでの時間の関係を数学的に解析している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】C. Villamizar、R. Chandra, Govindan,「BGP Route Flap Damping」、1998年11月、RFC
【非特許文献２】E. G Coffman, Z Ge, VMisra, D Towsley、「NetworkResilience: Exploring Cascading Failures within BGP」、2003年、in Proceeding ofthe 40th annual Allerton Conference on Communications and Control.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した非特許文献２に開示の技術では、モデル化可能なCliqueトポロジーを持つネットワークしか適用できず、実ネットワークのようなモデル化が困難なトポロジーを持つネットワークにおけるノード故障規模の予測に適用できない問題点がある。
【００１１】
つまり、上述した非特許文献に開示の技術では、ノードの連鎖故障を予測できるネットワークが限定されてしまい、故障を予測できない場合が生じる。すると、ネットワークに生じる障害を事前に予測して適切な対応を採ることができず、ネットワークの信頼性が低下する、という問題が生じる。
【００１２】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、連鎖障害の規模の予測を図る、ことにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備える。
【００１４】
また、本発明の他の形態である情報処理装置は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備える。
【００１５】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【００１６】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【００１７】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、という構成を採る。
【００１８】
さらに、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、以上のように構成されることにより、様々な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に開示したノード故障率管理部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図２に開示したノード故障率管理部が有するノード故障率記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図４】図１に開示した故障ノード数予測部の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４に開示したノード数記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図６】図４に開示した計算式記憶部に格納されている数式の一例である。
【図７】図１に開示した負荷発生率管理部の構成例を示す図である。
【図８】図７に開示した負荷発生率管理部が有する負荷発生率記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図９】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の簡略な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の詳細な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１１に開示したノード故障率管理部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】図１２に開示したノード故障率管理部が有するノード故障率記憶部に記憶されるデータの構造の一例の説明図である。
【図１４】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の簡略な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１５】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の詳細な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】実施形態４における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１０を参照して説明する。図１乃至図８は、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置の構成を示す図である。図９乃至図１０は、連鎖危険度予測装置の動作を示すフローチャートである。
【００２２】
［構成］
図１に示すように、本実施形態における連鎖危険度予測装置１は、複数のルータといったノード１１を含む、観測対象となるネットワーク１０に接続している一般的な情報処理装置である。そして、連鎖危険度予測装置１は、制御負荷計測部２０と、ノード故障率管理部３０と、故障ノード数予測部４０と、負荷発生率管理部５０と、を備えている。なお、上記各部２０，３０，４０，５０は、ハードウェア、ソフトウェアのいずれで構成してもよい。特に、上記各部あるいは当該各部の一部機能をソフトウェアで構成する場合は、連鎖危険度予測装置１に装備された記憶装置内（図示せず）に上記各部に対応する各機能用プログラムが記憶され、連鎖危険度予測装置１に装備された演算装置（図示せず）により各機能用プログラムを実行することで実現できる。また、上記各部あるいはその一部が所定の情報を記憶する記憶部として機能する場合には、上記記憶装置内に所定の情報を記憶することで実現できる。以下、上記構成について詳述する。
【００２３】
上記制御負荷計測部２０（負荷情報取得部）は、上記ネットワーク１０の作動状態を表すネットワーク状態を取得する機能を有する。具体的に、本実施形態では、ネットワーク１０内を流れるメッセージ、例えば、制御パケットを受信し、ネットワーク１０内の制御負荷を表す負荷情報を、上記ネットワーク状態として測定する。ここで、制御パケットとは、通信経路を構築するために、ネットワーク内において各ノードによって交換されるパケットのことをいう。例えば、制御パケットの一例として、ＢＧＰ（Border Gateway Routing Protocol）ルーティングプロトコル、ＯＳＰＦ（Open Shortest Path First）ルーティングプロトコルのルーティングパケットなどがある。
【００２４】
そして、制御負荷計測部２０は、ある単位時間内にノードが受信した制御パケットの数や制御パケットのサイズ、あるいは、制御パケットにある経路の数、を制御負荷として測定する。つまり、上述した制御パケットの数やサイズなどに基づいて、ネットワーク１０内で通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク１０内における負荷を計測する。
【００２５】
次に、上記ノード故障率管理部３０（ノード故障率記憶部）について、図２乃至図３を参照して説明する。図２は、ノード故障率管理部３０の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、ノード故障率管理部３０は、ノード故障率記憶部３０１を備えている。そして、ノード故障率記憶部３０１は、ネットワークの状態毎つまり特定の制御負荷毎（負荷状態毎）にそれぞれ対応して、一定時間後にノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶している。ノード故障率記憶部３０１に記憶されている情報の一例を、図３に示す。
【００２６】
ここで、上述した「ノード故障率」とは、ある時点においてネットワーク内にある制御負荷Ｌｊが発生した場合、ある単位時間ｔｓ後に特定の処理能力を持つノード全体に対して故障するノードの割合、のことであると定義する。例えば、処理能力Ｃｍのノード故障率が０．１０であった場合、ネットワーク内にＬｊ分の負荷が発生した時、ネットワーク内の処理能力Ｃｍを持つ１００００ノードのうち、ｔｓ時間後に故障する処理能力Ｃｍのノード数は、１０００×０．１０＝１００ノードであることを意味する。そして、ノード故障率管理部３０つまりノード故障率記憶部３０１には、制御負荷の値毎、かつ、ノードの処理能力毎に、単位時間後のノード故障率がそれぞれ記憶されている。
【００２７】
そして、図３には、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋ（ｋは任意の整数）が存在した場合において、ノード故障記憶部３０１に記憶されているノード故障率情報の構成の一例を示す。この図に示すように、ノード故障率記憶部３０１は、ネットワーク内に発生する制御負荷（ネットワーク内制御負荷３０１１）と、それぞれのノード処理能力（ノード処理能力３０１２）と、これらに対応する単位時間ｔｓ後の各処理能力のノード故障率（単位時間後ノード故障率３０１３）と、が記憶されている。例えば、ネットワーク内制御負荷Ｌ１＝１００、ノード処理能力Ｃ１＝１００の単位時間後のノード故障率は、０．５と設定されている。
【００２８】
そして、ノード故障率管理部３０は、上述した制御負荷計測部２０から制御負荷情報を入力として受け取ると、その制御負荷情報に対応付けられた各ノードの故障率をノード故障率記憶部３０１内から取得して、故障ノード数予測部４０に出力する。なお、上述したノード故障率は、あらかじめシミュレーションを用いて求めてもよい。あるいは実ネットワークにおける測定で求めてもよく、外部から入手してもよい。また、単位時間ｔｓは、いかなる値であってもよく、例えば、単位時間は、経路更新処理の周期でもよい。そして、単位時間の単位は、秒、分、あるいは時間でもよい。
【００２９】
次に、故障ノード数予測部４０について、図４乃至図６を参照して説明する。まず、図４は、故障ノード数予測部の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、故障ノード数予測部４０は、ノード数記憶部４０１と、計算式記憶部４０２と、故障ノード数予測値計算部４０３と、故障ノード数予測値記憶部４０４と、未故障ノード数予測値記憶部４０５と、計算制御部４０６と、を備えている。そして、故障ノード数予測部４０は、上述したように取得したネットワークの状態を表す制御負荷毎に対応して設定されたノード故障率から、予め用意された連鎖故障の数式モデルを用いて、将来の故障ノード数を算出して予測する。
【００３０】
具体的に、上記ノード数記憶部４０１は、ノードの処理能力とその処理能力を持つノードの数との対応を記憶している。図５にノード数記憶部４０１に記憶されている情報の一例を示すが、この図では、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノードが存在した場合に、各処理能力毎のノード数を示している。つまり、ノード数記憶部４０１には、予め設定された各ノード処理能力４０１１と、各処理能力を持つノード数４０１２とが対応付けられて記憶されている。具体的に、図５の例では、ネットワーク内において処理能力Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・，Ｃｋを持つノード数は、それぞれ５００，３５０，２００，１００であることを意味している。
【００３１】
また、上記計算式記憶部４０２は、未来の故障ノード数を算出するための数式が予め一つあるいは複数記憶されている。ここでは、以下の定義・前提条件１〜５に従って、図６に示すような計算式が計算式記憶部４０２に記憶されている。
１．ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・，Ｃｋが存在する。なお、ｋは任意の整数である。
２．ある時点におけるＣｊ処理能力のノードの数をＮｊとして表記する。
３．Ｃｊ処理能力のノードのｔｓ時間後のノード故障率をＤｊとして表記する。なお、ノード故障率管理部３０から取得することができる。
４．ｔｓ時間後における各処理能力Ｃｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）のノードの故障ノード数の予測値を、ｆｊとして表記する。
５．ｔｓ時間後における故障ノード数の合計を、Ｆｉとして表記する。
【００３２】
そして、図６に示す式（１）（ｆｊ←Ｄｊ×Ｎｊ）は、ｔｓ時間後のノードの故障ノード数の予測値ｆｊを、ノード処理能力ごとに計算する数式である。式（２）（Ｎｊ←Ｎｊ−ｆｊ）は、ｔｓ時間後にネットワーク内にそれぞれの処理能力を持つノードの数の予測値（未故障ノードの予測値）Ｎｊを計算する数式である。式（３）（Ｆｉ←Σｆｊ）は、ｔｓ時間後におけるネットワーク内の全故障ノード数の予測値Ｆｉを計算する数式である。なお、計算式は連鎖故障の事例あるいは連鎖故障モデルの解析から数学的に求めても良い。
【００３３】
また、上記故障ノード数予測値計算部４０３は、ある一定時間後の全体のノード数の予測値、及び、未故障ノード数予測値を計算する。具体的に、故障ノード数予測値計算部４０３は、ノード故障率管理部３０から得られたノードの処理能力毎のノード故障率と、ノード数記憶部４０１にある処理能力毎のノード数情報と、計算式記憶部４０２に記憶されている数式を用いて、ある一定時間ｔｓ後に、ネットワーク１０内にあるノードがどのぐらい数で故障するかの予測値を算出する。
【００３４】
また、上記故障ノード数予測値記憶部４０４は、故障ノード数予測値計算部４０３で計算された故障ノードの予測値を記憶する記憶部である。この故障ノード数の予測値は、本発明で求めたい対象でもあり、さらに、この値を用いて、次の時間帯の負荷発生率、ノード故障率、そして、故障ノード数の予測値を求めることができる。この故障ノード数、負荷発生率、ノード故障率の計算のサイクルを繰り返すことで、どの時間帯における故障ノード数でも予測することが可能となる。
【００３５】
また、未故障ノード数予測値記憶部４０５は、故障ノード数予測値計算部４０３で計算されたある一定時間後（これ実施例ではｔｓ時間後）の未故障ノード数の予測値を記憶する記憶部である。なお、未故障ノード数予測値記憶部４０５に記憶されているデータ構造は、ノード数記憶部４０１に記憶されているデータ構造と同じである。そして、この予測値は、ある一定時間ｔｓ後の故障ノード数の予測に用いられ、特に、本実施形態では、計算式記憶部４０２にある式（１）の計算に用いられる。
【００３６】
また、上記計算制御部４０６は、故障ノード数予測値計算部４０３における計算を所定の回数繰り返しを実行させる制御部である。例えば、外部から所定の回数を入力情報として受け取り、その情報に基づき、いつまで故障ノード数予測値の計算の繰り返すかを判断する役割を持つ。なお、繰り返して故障ノード数を予測する処理については後述する。
【００３７】
次に、負荷発生率管理部５０（負荷情報記憶部）について、図７乃至図８を参照して説明する。図７は、負荷率管理部５０の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、負荷発生率管理部５０は、負荷発生率記憶部５０１を備えている。そして、負荷発生率記憶部５０１は、ネットワーク１０内で特定のノードが故障した場合、どのぐらいの制御負荷がネットワーク内に発生するか、という故障ノード数に対応する制御負荷情報（予測負荷状態情報）を記憶している。
【００３８】
具体的に、負荷発生率記憶部５０１には、図８に示すように、故障ノード数５０１１と、その数のノードが故障したことにより発生する制御負荷の量を表す制御負荷発生量５０１２と、がそれぞれ対応付けられて記憶されている。なお、この図に示すように、故障したノード数が多いほど、ネットワーク内に制御負荷が多く発生するよう設定されている。
【００３９】
そして、上記負荷発生率管理部５０は、故障ノード数予測部４０から一定時間後にノードがどのぐらいの数で故障するかという故障ノード数の予測値を入力として受け取ると、それに対応付けられた故障に伴う制御負荷発生量を、負荷発生率記憶部５０１から読み出して制御負荷計測部２０に出力する。なお、故障ノード数に対する負荷発生率は、シミュレーションを用いて求めてもよい。あるいは実ネットワークによる測定で求めてもよい。
【００４０】
そして、上記制御負荷計測部２０は、負荷発生率管理部５０から出力された負荷発生率を、一定時間後に発生するネットワーク内における制御負荷情報として取得し、これを故障ノード数予測部４０に出力する。すると、故障ノード数予測部４０は、受け取った制御負荷情報に基づいて、さらに一定時間後の故障ノード数を繰り返し予測する。
ここで、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置１では、上記ノード故障率管理部３０が、後述する実施形態２で説明するノード故障率管理部３１のように、予め設定されたノードの故障数毎に対応するノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶していてもよい。そして、ノード故障率管理部３０は、上述したように故障ノード数予測部４０にて算出されたノードの故障数を、単位時間後のノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、故障ノード数情報取得部として機能する。さらに、ノード故障率管理部３０は、記憶しているノードの故障数に対応するノード故障率から、上述したように取得したノードの故障数に対応するノード故障率を、さらに単位時間後のノード故障率として取得し、故障ノード数予測部４０に出力する。そして、故障ノード数予測部４０は、上記取得したノード故障率に基づいて、上述同様に、さらに単位時間後のネットワークに設置されたノードの故障数を算出する。
【００４１】
［動作］
次に、上述した連鎖故障危険度予測装置１の動作の概略を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００４２】
まず、制御負荷計測部２０が、予測対象となるネットワーク１０から制御パケットを受信し、制御負荷を計測する（ステップＳ１１０１）。そして、計測された制御負荷と、ノード故障率管理部３０に記憶されている制御負荷及び単位時間後のノード故障率の対応表と、を用いて、計測された制御負荷に対応する次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ１１０２）。
【００４３】
続いて、故障ノード数予測部４０にて、上記ステップＳ１１０２で取得したノード故障率と、ノード数記憶部４０１に記憶されているネットワーク内に設置されたノード数情報を用いて、単位時間後の故障ノード数を計算する（ステップＳ１１０３）。これにより、単位時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００４４】
そして、さらに、ステップＳ１１０３の結果と、負荷発生率管理部５０に記憶されている故障ノード数に対する制御負荷の対応表を用いて、次の単位時間後にネットワーク内に発生する制御負荷の量を予測する（ステップＳ１１０４）。その後、ステップＳ１１０２に戻り、予測した制御負荷に対応するノード故障率を、ノード故障率管理部３０から取得して（ステップＳ１１０２）、このノード故障率を用いて、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する（ステップＳ１１０３）。そして、予測したい時間帯になるまで、上記処理を繰り返す。
【００４５】
次に、上記連鎖故障危険度予測装置１の詳細な動作を、図１０のフローチャートを参照して説明する。なお、この図では、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後（ｎは整数）における故障ノード数を予測する場合の動作を説明する。
【００４６】
まず、ｉを１として、故障ノード数予測部４０にある故障ノード数予測値記憶部４０４と未故障ノード数記憶部４０５にある値を初期化する（ステップＳ１２０１）。そして、制御負荷計測部２０を用いて、対象となるネットワーク１０内の制御負荷を観測し、得られた制御負荷の値をＬｉとする（ステップＳ１２０２）。
【００４７】
続いて、制御負荷計測部２０から受け取る制御負荷Ｌｉを用いて、ノード故障率管理部３０のノード故障率記憶部３０１を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノードにおける制御負荷Ｌｉのときのｔｓ時間後のノード故障率を取得し、それぞれをＤ１，Ｄ２，・・・，Ｄｋとする（ステップＳ１２０３）。
【００４８】
そして、故障ノード数予測部４０での処理において、もしｉの値が１である場合は、ノード数記憶部４０１を参照し、もし、ｉの値が２以上である場合は未故障ノード数記憶部４０５を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノード数を取得する。そして、それぞれの値をＮ１，Ｎ２，・・・，Ｎｋとする（ステップＳ１２０４）。
【００４９】
続いて、ｊ＝１，２，・・・，ｋに対して、ｆｊ＝Ｄｊ×Ｎｊを算出し、一定時間ｔｓ後における各処理能力を持つノードの故障数ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋをそれぞれ求める（ステップＳ１２０５）。そして、さらに、Ｎｊ＝Ｎｊ−ｆｊをｊ＝１，２，・・・，ｋに対して求め、未故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０６）。その後、全体の故障ノード故障数Ｆｉ＝Σｆｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）を計算し、故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０７）。
【００５０】
ここで、仮にｉの値がｎ以上であるならば（ステップＳ１２０８でｙ）、計算制御部４０６は計算処理を終了し、故障ノード数予測値記憶部４０４にある値を、予測したい故障ノード数の予測結果として出力する（ステップＳ１２０９）。一方、ｉの値がｎより小さければ（ステップＳ１２０８でｎ）、Ｆｉに基づいて、負荷発生率管理部５０にある負荷発生率記憶部５０１に参照し、次にネットワーク内に発生する制御負荷の量の予測値を取得し、それをＬｉとする（ステップＳ１２１０）。その後、ｉの値にｉ＋１を代入する（ステップＳ１２１１）。そして、ステップＳ１２０３の処理に戻り、ｉの値がｎ以上になるまで、上述した処理を繰り返す。これにより、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後における故障ノード数を予測することができる。
【００５１】
以上により、本実施形態では、ネットワーク１０の作動状態、例えば、ネットワーク内において通信経路を構築する処理時にネットワーク内に生じる制御負荷を取得することで、当該制御負荷に対応して設定されているノード故障率を取得して、ノードの故障数を予測することができる。特に、ノード故障率は、ノードの処理性能毎に設定されているため、処理性能毎のノードの故障数を予測することができる。これにより、種々の処理性能のノードが混在していたり、モデル化が困難であるなど、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。その結果、ネットワークの信頼性の向上を図ることができる。
【００５２】
さらに、本実施形態では、一定時間後のノード故障率を設定しておき、これに基づいて繰り返し故障ノード数を算出することで、予測したい未来の任意の時点における故障ノード数を推定することができる。
【００５３】
また、本実施形態のように、ノード故障率記憶部３０１においてノード故障率を処理能力毎に対応させて記憶しておくことで、処理能力の異なるノードから構成されたネットワークにおいても、連鎖障害の規模を予測できるという効果を期待できる。
【００５４】
なお、上述の連鎖障害の規模の予測方法は、一例であり、本実施形態ではノード故障率記憶部３０１にあるノード故障率情報の構成に、ネットワーク内制御負荷３０１１と単位時間後ノード故障率３０１３がそれぞれノード処理能力３０１２ごとに対応させているが、他の実施形態として、ノード故障率記憶部３０１にあるノード故障率情報の構成に、ネットワーク内制御負荷３０１１と単位時間後ノード故障率３０１３が、それぞれノード処理能力３０１２ごとに対応していなくてもよい。例えば、ノード処理能力３０１２の代わりに、ノードの名前等ごとに対応させてもよい。
【００５５】
そして、例えば、ノード故障率がノードの処理性能毎に設定されておらず、少なくともネットワーク内の制御負荷毎にそれぞれ対応して設定されている場合には、全てのノード数にノード故障率をかけることで、故障ノード数を算出することができる。
さらに、上記では、連鎖故障危険度予測装置１がネットワークの作動状態を表す情報として取得する情報は、制御負荷である場合を例示したが、ネットワーク内における他の負荷状態を表す負荷情報であってもよい。そして、これに対応して、上記ノード故障率は、負荷状態毎にノード故障率が設定されていればよい。このようにしても、ネットワークの作動状態に応じて、所定時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００５６】
なお、上述した連鎖故障危険度予測装置１は、１台の情報処理装置にて構成されていてもよく、あるいは、複数台の情報処理装置群にて構成されていてもよい。つまり、連鎖故障危険度予測装置１に装備されている各部２０，３０，４０，５０は、複数台の情報処理装置に分散して装備されていてもよい。
【００５７】
＜実施形態２＞
本発明の第２の実施形態を、図１１乃至図１５を参照して説明する。図１１乃至図１３は、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置の構成を示す図である。図１４乃至図１５は、連鎖危険度予測装置の動作を示すフローチャートである。
【００５８】
［構成］
図１１に示すように、本実施形態における連鎖危険度予測装置２は、複数のルータといったノード１１を装備した、観測対象となるネットワーク１０に接続している一般的な情報処理装置である。そして、連鎖危険度予測装置２は、故障ノード数計測部２１と、ノード故障率管理部３１と、故障ノード数予測部４０と、を備えている。なお、上記各部２１，３１，４０は、ハードウェア、ソフトウェアのいずれで構成してもよい。特に、上記各部あるいは当該各部の一部機能をソフトウェアで構成する場合は、連鎖危険度予測装置２に装備された記憶装置内（図示せず）に上記各部に対応する各機能用プログラムが記憶され、連鎖危険度予測装置２に装備された演算装置（図示せず）により各機能用プログラムを実行することで実現できる。また、上記各部あるいはその一部が所定の情報を記憶する記憶部として機能する場合には、上記記憶装置内に所定の情報を記憶することで実現できる。以下、上記構成について詳述する。
【００５９】
そして、本実施形態における連鎖危険度予測装置２は、上述した実施形態１の連鎖危険度予測装置１と比較して、故障ノード数計測部２１が存在する点と、逆に制御負荷計測部２０及び負荷発生率管理部５０を備えていない点で異なる。また、本実施形態におけるノード故障率管理３１は、後述するように、実施形態１のものとは異なる。以下、詳述する。
【００６０】
上記故障ノード数計測部２１（故障ノード数情報取得部）は、ネットワーク１０に流れている制御パケットを受信し、受信した制御パケットから故障ノード数を測定する。つまり、本実施形態では、ネットワークの作動状態を表すネットワーク状態として、ネットワーク内の制御負荷ではなく、ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する。そして、取得した故障ノード数情報をノード故率管理部３１に出力する。また、故障ノード数計測部２１は、後述する故障ノード数予測部４０にて算出された一定時間後の故障ノード数を、当該一定時間後の故障ノード数として取得して、ノード故障管理部３１に出力する。
【００６１】
ここで、上記故障ノード数計測部２１は、故障と判断したノードの数を測定するが、ノードが故障しているか否かの判断は、ノードの作動状態が予め故障ノード数計測部２１に設定された基準に基づいて判断する。例えば、本実施形態では、ノードが一時的に経路情報を持っていない状態、正常に機能しない状態、停止した状態、などの場合に、当該ノードが故障状態であると判断し、その数を故障ノード数としてカウントする。但し、ノードを故障状態と判断する基準は、上記の場合に限定されない。
【００６２】
次に、上記ノード故障率管理部３１について図１２乃至図１３を参照して説明する。図１２は、ノード故障率管理部３１の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、ノード故障率管理部３１は、ノード故障率記憶部３１１を備えている。そして、ノード故障率記憶部３１１は、特定の故障ノード数毎に対応して、ある単位時間ｔｓ後にノード全体に対して故障するノードの割合であるノード故障率を記憶している。具体的には、各故障ノード数毎に、さらに、ノード処理能力ごとに、ノード故障率が記憶されている。例えば、図１３に示すように、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋ（ｋは任意の整数）が存在した場合には、ネットワーク内に発生する故障ノードの数（故障ノード数３１１１）と、それぞれのノード処理能力（ノード処理能力３１１２）と、これらに対応する単位時間ｔｓ後の各処理能力のノード故障率（単位時間後ノード故障率３１１３）と、が記憶されている。
【００６３】
そして、ノード故障率管理部３１は、故障ノード数計測部２１から故障ノード数を入力として受け取ると、その故障ノード数に対応した各ノードの故障率を故障ノード数予測部４０に出力する。なお、上記ノード故障率は、あらかじめシミュレーションを用いて求めてもよく、あるいは実ネットワークにおける測定で求めてもよい。つまり、ノード故障率は、どのような手段で入手してもよく、上記の方法に限れるものではない。また、単位時間ｔｓは、いかなる値でも良い。
【００６４】
また、故障ノード予測部４０は、上述したノード故障率に基づいて、単位時間ｔｓ後の故障ノード数を算出する。例えば、ある故障ノード数の処理能力Ｃｍのノード故障率が０．１０であった場合、ネットワーク内の処理能力Ｃｍを持つノード数が１０００であるとすると、ｔｓ時間後に故障する処理能力Ｃｍのノード数は、１０００×０．１０＝１００ノードと、予測することができる。
ここで、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置２は、上述した実施形態１における制御負荷計測部２０（図示せず）、負荷発生率管理部５０（図示せず）、を備えていてもよい。また、本実施形態におけるノード故障率管理部３１（ノード故障率記憶部）は、予め設定されたネットワーク内における負荷状態毎（制御負荷毎）に対応するノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶していてもよい。
【００６５】
そして、上記負荷発生率管理部５０（負荷状態記憶部）は、上述した図３に示すように、故障ノード数５０１１と、その数のノードが故障したことにより発生する制御負荷の量を表す制御負荷発生量５０１２（予測負荷状態情報）と、がそれぞれ対応付けられて記憶されている。さらに、上記負荷発生率管理部５０は、故障ノード数予測部４０から上述したように算出された故障ノード数の予測値を入力として受け取ると、それに対応付けられた故障に伴う制御負荷発生量を、負荷発生率記憶部５０１から読み出して制御負荷計測部２０に出力する。
【００６６】
そして、上記制御負荷計測部２０（負荷情報取得部）は、負荷発生率管理部５０から出力された負荷発生率を、一定時間後に発生するネットワーク内における制御負荷情報（予測負荷状態情報）として取得し、これをノード故障率管理部３０に出力する。すると、ノード故障率管理部３０は、上述した実施形態１と同様に、受け取った制御負荷情報に対応する一定時間後のノード故障率を取得し、故障ノード予測部４０に出力する。そして、故障ノード数予測部４０は、受け取ったノード故障率に基づいて、上述した実施形態１と同様に、さらに一定時間後の故障ノード数を繰り返し予測する。
【００６７】
［動作］
次に、上述した連鎖故障危険度予測装置２の動作の概略を、図１４のフローチャートを参照して説明する。
【００６８】
まず、故障ノード計測部２１が、予測対象となるネットワーク１０から制御パケットを受信し、その時点における故障ノード数を計測する（ステップＳ２１０１）。そして、計測された故障ノード数と、ノード故障率管理部３１に記憶されている故障ノード数及び単位時間後のノード故障率の対応表と、を用いて、計測された故障ノード数に対応する次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ２１０２）。
【００６９】
続いて、故障ノード数予測部４０にて、上記ステップＳ２１０２で取得したノード故障率と、ノード数記憶部４０１に記憶されているネットワーク内に設置されたノード数情報を用いて、単位時間後の故障ノード数を計算する（ステップＳ２１０３）。これにより、単位時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００７０】
そして、ステップＳ２１０２に戻り、ステップＳ２１０３の結果である単位時間後の故障ノード数に対応するさらに次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ２１０２）。その後、このノード故障率を用いて、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する（ステップＳ２１０３）。そして、予測したい時間帯になるまで、上記処理を繰り返す。
【００７１】
次に、上記連鎖故障危険度予測装置２の詳細な動作を、図１５のフローチャートを参照して説明する。なお、この図では、実施形態１と同様の動作については、図１０と同一符号を付して説明する。
【００７２】
まず、ｉを１として、故障ノード数予測部４０にある故障ノード数予測値記憶部４０４と未故障ノード数記憶部４０５にある値を初期化する（ステップＳ１２０１）。そして、故障ノード数計測部２１を用いて、対象となるネットワーク１０内の故障ノード数を計測し、得られた故障ノード数をｆｉとする（ステップＳ２２０２）。
【００７３】
続いて、故障ノード数計測部２１から受け取る故障ノード数ｆｉを用いて、ノード故障率管理部３１のノード故障率記憶部３１１を参照し、故障ノード数ｆｉに対応する各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのｔｓ時間後のノード故障率を取得し、それぞれをＤ１，Ｄ２，・・・，Ｄｋとする（ステップＳ２２０３）。
【００７４】
そして、故障ノード数予測部４０での処理において、もしｉの値が１である場合は、ノード数記憶部４０１を参照し、もし、ｉの値が２以上である場合は未故障ノード数記憶部４０５を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノード数を取得する。そして、それぞれの値をＮ１，Ｎ２，・・・，Ｎｋとする（ステップＳ１２０４）。
【００７５】
続いて、ｊ＝１，２，・・・，ｋに対して、ｆｊ＝Ｄｊ×Ｎｊを算出し、一定時間ｔｓ後における各処理能力を持つノードの故障数ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋをそれぞれ求める（ステップＳ１２０５）。そして、さらに、Ｎｊ＝Ｎｊ−ｆｊをｊ＝１，２，・・・，ｋに対して求め、未故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０６）。その後、全体の故障ノード故障数Ｆｉ＝Σｆｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）を計算し、故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０７）。
【００７６】
ここで、仮にｉの値がｎ以上であるならば（ステップＳ１２０８でｙ）、計算制御部４０６は計算処理を終了し、故障ノード数予測値記憶部４０４にある値を、予測したい故障ノード数の予測結果として出力する（ステップＳ１２０９）。一方、ｉの値がｎより小さければ（ステップＳ１２０８でｎ）、ｉの値にｉ＋１を代入する（ステップＳ１２１１）。そして、ステップＳ２２０３の処理に戻り、ｉの値がｎ以上になるまで、上述した処理を繰り返す。つまり、予測した単位時間後の故障ノード数ｆｉを用いて、再度、ノード故障率管理部３１のノード故障率記憶部３１１を参照し、故障ノード数ｆｉに対応する各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのｔｓ時間後のノード故障率を取得する。そして、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する。これにより、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後における故障ノード数を予測することができる。
【００７７】
以上により、本実施形態では、ネットワーク１０の作動状態、例えば、ネットワーク内の故障ノード数を取得することで、当該故障ノード数に対応して設定されているノード故障率を取得して、ノードの故障数を予測することができる。特に、ノード故障率は、ノードの処理性能毎に設定されているため、処理性能毎のノードの故障数を予測することができる。これにより、種々の処理性能のノードが混在していたり、モデル化が困難であるなど、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。その結果、ネットワークの信頼性の向上を図ることができる。
さらに、本実施形態では、一定時間後のノード故障率を設定しておき、これに基づいて繰り返し故障ノード数を算出することで、予測したい未来の任意の時点における故障ノード数を推定することができる。
【００７８】
ここで、上記では、ノード故障率がノードの処理性能毎に設定されている場合を説明したが、ノード故障率は、必ずしも処理性能毎に設定されている必要はない。つまり、ノード故障率は、少なくとも故障ノード数毎にそれぞれ対応して設定されていればよく、この場合には、全てのノード数にノード故障率をかけることで、故障ノード数を算出することができる。
【００７９】
＜実施形態３＞
本発明の第３の実施形態を、図１６を参照して説明する。図１６は、情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、情報処理装置の概略を説明する。
【００８０】
図１６に示すように、本実施形態における情報処理装置１０００は、
複数のノード２１００が設置されたネットワーク２０００内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部１１００と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部１２００と、
上記負荷情報取得部１１００にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部１２００に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワーク２０００に設置された上記ノード２１００の故障数を算出する故障ノード数予測部１３００と、
を備える。
【００８１】
そして、上記情報処理装置では、
上記負荷情報取得部は、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８２】
上記発明によると、まず、情報処理装置は、ネットワークの作動状態、例えば、ネットワーク内において通信経路を構築する処理時にネットワーク内に生じる制御負荷を、ネットワーク状態として取得する。そして、情報処理装置は、取得したネットワーク状態に対応して設定されているノード故障率を取得して、このノード故障率に基づいて、ノードの故障数を算出する。これにより、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。
【００８３】
また、上記情報処理装置では、
上記ネットワーク内に設置された上記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記負荷状態毎及び上記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、上記ノード数記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、上記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８４】
これにより、ノードの処理性能毎のノード故障率に基づいて、処理性能毎のノードの故障数を予測算出する。従って、種々の処理性能のノードが混在しているネットワークであっても、ノードの故障数をより的確に予測することができる。
【００８５】
さらに、上記情報処理装置では、
上記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
という構成を採る。
【００８６】
また、上記情報処理装置では、
予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部を備えると共に、
上記負荷情報取得部は、上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数に対応する上記負荷状態記憶部に記憶された上記予測負荷状態情報を、単位時間後の上記ネットワーク内における負荷状態を表す上記負荷情報として取得し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の上記負荷情報に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８７】
さらに、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数を、単位時間後の上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得する故障ノード数情報取得部を備えると共に、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される単位時間後の上記ノードの故障数に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８８】
これにより、単位時間後のノードの故障数を算出し、このノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出することを繰り返すことで、所望の時間後のノードの故障数を予測することができる。
【００８９】
また、上述した情報処理装置は、当該情報処理装置に、プログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
実現させるためのプログラムである。
【００９０】
そして、上記プログラムでは、
上記負荷情報取得部は、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９１】
また、上述した情報処理装置が作動することにより実行される、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９２】
そして、上記情報処理方法では、
上記負荷情報の取得時に、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶しており、
上記ノードの故障数の算出時に、上記負荷情報の取得時に取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９３】
上述した構成を有する、プログラム、又は、情報処理方法、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【００９４】
＜実施形態４＞
本発明の第４の実施形態を、図１７を参照して説明する。図１７は、情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、情報処理装置の概略を説明する。
【００９５】
図１７に示すように、本実施形態における情報処理装置１００１は、
複数のノード２１００が設置されたネットワーク２００内における上記ノード２１００の故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部１１０１と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノード２１００が故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部１２０１と、
上記故障ノード数情報取得部１１０１にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部１２０１に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワーク２０００に設置された上記ノード２１００の故障数を算出する故障ノード数予測部１３０１と、
を備える。
【００９６】
そして、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数情報取得部は、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【００９７】
上記発明によると、まず、情報処理装置は、ネットワークの作動状態、例えば、故障しているノード数を、ネットワーク状態として取得する。そして、情報処理装置は、取得したネットワーク状態に対応して設定されているノード故障率を取得して、このノード故障率に基づいて、ノードの故障数を算出する。これにより、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。
【００９８】
また、上記情報処理装置では、
上記ネットワーク内に設置された上記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記ノードの故障数毎及び上記ノードの処理性能毎に対応して上記ノード故障率を記憶しており、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の上記ノード故障率と、上記ノード数記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、上記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９９】
また、上記情報処理装置では、
上記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、という構成を採る。
また、上記情報処理装置では、
予め設定された上記ネットワーク内における負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部と、
上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数に対応する上記負荷状態記憶部に記憶された上記予測負荷状態情報を、単位時間後の上記ネットワーク内における負荷状態を表す上記負荷情報として取得する負荷情報取得部と、を備え、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１００】
また、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数情報取得部は、上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数を、単位時間後の上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した単位時間後の上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１０１】
また、上述した情報処理装置は、当該情報処理装置に、プログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【０１０２】
そして、上記プログラムでは、
上記故障ノード数情報取得部は、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【０１０３】
また、上述した情報処理装置が作動することにより実行される、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１０４】
そして、上記情報処理方法では、
上記故障ノード数情報の取得時に、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【０１０５】
上述した構成を有する、プログラム、又は、情報処理方法、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、複数のルータが設置されたネットワークシステムの異常を監視する装置として利用することができ、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０１０７】
１，２ 連鎖故障危険度予測装置
１０ ネットワーク
１１ ノード
２０ 制御負荷計測部
２１ 故障ノード数計測部
３０，３１ ノード故障率管理部
３０１，３１１ ノード故障率記憶部
４０ 故障ノード数予測部
４０１ ノード数記憶部
４０２ 計算式記憶部
４０３ 故障ノード数予測値計算部
４０４ 故障ノード数予測値記憶部
４０５ 未故障ノード数予測値記憶部
４０６ 計算制御部
５０ 負荷発生率管理部
５０１ 負荷発生率記憶部
１０００，１００１ 情報処理装置
１１００ 負荷情報取得部
１１０１ 故障ノード数情報取得部
１２００，１２０１ ノード故障率記憶部
１３００，１３０１ 故障ノード数予測部
２０００ ネットワーク
２１００ ノード
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置にかかり、特に、ネットワーク内の故障ノード数を予測する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複数のノードを装備した通信ネットワーク内におけるノード連鎖故障が多発しており、深刻な社会問題となっている。なお、ここで記す「故障」とは、ルータ（ノード）が一時的に経路情報を持っていない状態、正常に機能しない状態、あるいは、停止した状態のことを指す。そして、「ノード連鎖故障」とは、初期の段階における小さな故障がきっかけで、次々と他のノードに同じ故障が波及し、結果的には大規模障害になってしまう現象のことである。
【０００３】
以下、ネットワーク内に発生する制御メッセージを処理するための負荷を、「制御負荷」と記すこととする。そして、特定のノードが一定時間内に処理できる最大の制御負荷を、「処理能力」と記すこととする。例えば、ルータなど通信機器（ノード）のＣＰＵ（Central Processing Unit）の処理できる最大の制御負荷、もしくはメモリが記憶できる最大の制御負荷の量が、ここで記す処理能力の例である。
【０００４】
次にノード連鎖故障の典型的なメカニズムを解説する。まず、はじめに一つもしくは複数のノードに故障が発生したとする。ネットワーク内のノードが故障すると、経路制御の仕組みである経路更新の処理が行われるが、その際に、ネットワーク内に制御負荷が発生する。その時、発生した制御負荷を処理しきれず、過負荷状態になった一部のノードは故障することがある。それに伴い、さらなる制御負荷がネットワーク内に発生する。すると、この発生した制御負荷が、さらにノード故障を引き起こす。このように、ノード故障と頻繁な経路更新に伴う制御負荷の発生の繰り返しにより、別の所で他のノードが次々と故障し、結果的には故障ノード数が多くなり、大規模ネットワーク障害となってしまう。
【０００５】
ここで、ネットワーク中の制御負荷を軽減するための手法として、非特許文献１に開示されたルートフラップダンピングがある。ルートフラップダンピングは、制御負荷を削減するためにルータの再起動の繰り返しによる頻繁な経路更新のある経路の告知を抑制する手法である。この手法では、頻繁に更新される経路に対してペナルティを与える。ペナルティがあらかじめ決められた閾値に達したときに、経路の告知は抑制される。短時間の間に頻繁に経路がフラップすれば、より素早く経路は抑制されることになる。
【０００６】
一方で、上述したようなルートフラップダンピング手法によると、ルータの再起動により一時的に経路更新の繰り返しが発生した場合でも、経路告知が抑制され、特定の経路の不到達性を引き起こしてしまうことがある。そして、ある程度、ルータの再起動の繰り返しが発生したとしても、制御負荷の量が少なかった場合、あるいはネットワーク内のノードの処理能力が十分大きかった場合、連鎖故障あるいは大規模障害が発生するとは限らない。従って、ルートフラップダンピング手法を適用した場合、到達性に悪影響を与えてしまうというデメリットが生じてしまう。
【０００７】
このため、効果的にノードの連鎖故障を防ぐために、未来の連鎖故障の可能性あるいは連鎖故障による故障ノード数あるいは故障の可能性を的確に予測し、予測結果に応じて効果的に対策を取る仕組みが必要となる。そして、予測結果に基づいて、どの対策を取るかを判断する。深刻でありそうだった場合は対策を取るが、そうでない場合は無視するというようにすることにより、上記のような到達性に悪影響を与えることなく、連鎖故障の対策を取ることができると考えられる。
【０００８】
一方で、ルータの連鎖故障を対象とする従来の研究として、非特許文献２に示すように、ＢＧＰ（Border Gateway Routing Protocol）を用いたネットワーク内におけるシンプルな連鎖故障のモデルを解析するものがある。この文献では、ネットワーク内において、有限個のノードが存在し、全てのノードは同等の機能を持ち、そして、全ノードはClique（全ノードがお互いに直接リンクを持つ）トポロジを構成すると仮定している。そして、故障したルータは復旧することがあることを前提に、連鎖故障の現象を出生死滅モデルに近似できると仮定している。本文献では、これらの前提条件に基づいて、初期に故障したルータの数と全体のルータが故障するまでの時間の関係を数学的に解析している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】C. Villamizar、R. Chandra, Govindan,「BGP Route Flap Damping」、1998年11月、RFC
【非特許文献２】E. G Coffman, Z Ge, VMisra, D Towsley、「NetworkResilience: Exploring Cascading Failures within BGP」、2003年、in Proceeding ofthe 40th annual Allerton Conference on Communications and Control.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した非特許文献２に開示の技術では、モデル化可能なCliqueトポロジーを持つネットワークしか適用できず、実ネットワークのようなモデル化が困難なトポロジーを持つネットワークにおけるノード故障規模の予測に適用できない問題点がある。
【００１１】
つまり、上述した非特許文献に開示の技術では、ノードの連鎖故障を予測できるネットワークが限定されてしまい、故障を予測できない場合が生じる。すると、ネットワークに生じる障害を事前に予測して適切な対応を採ることができず、ネットワークの信頼性が低下する、という問題が生じる。
【００１２】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、連鎖障害の規模の予測を図る、ことにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備える。
【００１４】
また、本発明の他の形態である情報処理装置は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備える。
【００１５】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【００１６】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【００１７】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、という構成を採る。
【００１８】
さらに、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、以上のように構成されることにより、様々な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に開示したノード故障率管理部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図２に開示したノード故障率管理部が有するノード故障率記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図４】図１に開示した故障ノード数予測部の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４に開示したノード数記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図６】図４に開示した計算式記憶部に格納されている数式の一例である。
【図７】図１に開示した負荷発生率管理部の構成例を示す図である。
【図８】図７に開示した負荷発生率管理部が有する負荷発生率記憶部に記憶されるデータの構造の一例を示す説明図である。
【図９】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の簡略な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態１における連鎖故障危険度予測装置の詳細な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１１に開示したノード故障率管理部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】図１２に開示したノード故障率管理部が有するノード故障率記憶部に記憶されるデータの構造の一例の説明図である。
【図１４】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の簡略な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１５】実施形態２における連鎖故障危険度予測装置の詳細な動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】実施形態３における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】実施形態４における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１０を参照して説明する。図１乃至図８は、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置の構成を示す図である。図９乃至図１０は、連鎖危険度予測装置の動作を示すフローチャートである。
【００２２】
［構成］
図１に示すように、本実施形態における連鎖危険度予測装置１は、複数のルータといったノード１１を含む、観測対象となるネットワーク１０に接続している一般的な情報処理装置である。そして、連鎖危険度予測装置１は、制御負荷計測部２０と、ノード故障率管理部３０と、故障ノード数予測部４０と、負荷発生率管理部５０と、を備えている。なお、上記各部２０，３０，４０，５０は、ハードウェア、ソフトウェアのいずれで構成してもよい。特に、上記各部あるいは当該各部の一部機能をソフトウェアで構成する場合は、連鎖危険度予測装置１に装備された記憶装置内（図示せず）に上記各部に対応する各機能用プログラムが記憶され、連鎖危険度予測装置１に装備された演算装置（図示せず）により各機能用プログラムを実行することで実現できる。また、上記各部あるいはその一部が所定の情報を記憶する記憶部として機能する場合には、上記記憶装置内に所定の情報を記憶することで実現できる。以下、上記構成について詳述する。
【００２３】
上記制御負荷計測部２０（負荷情報取得部）は、上記ネットワーク１０の作動状態を表すネットワーク状態を取得する機能を有する。具体的に、本実施形態では、ネットワーク１０内を流れるメッセージ、例えば、制御パケットを受信し、ネットワーク１０内の制御負荷を表す負荷情報を、上記ネットワーク状態として測定する。ここで、制御パケットとは、通信経路を構築するために、ネットワーク内において各ノードによって交換されるパケットのことをいう。例えば、制御パケットの一例として、ＢＧＰ（Border Gateway Routing Protocol）ルーティングプロトコル、ＯＳＰＦ（Open Shortest Path First）ルーティングプロトコルのルーティングパケットなどがある。
【００２４】
そして、制御負荷計測部２０は、ある単位時間内にノードが受信した制御パケットの数や制御パケットのサイズ、あるいは、制御パケットにある経路の数、を制御負荷として測定する。つまり、上述した制御パケットの数やサイズなどに基づいて、ネットワーク１０内で通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク１０内における負荷を計測する。
【００２５】
次に、上記ノード故障率管理部３０（ノード故障率記憶部）について、図２乃至図３を参照して説明する。図２は、ノード故障率管理部３０の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、ノード故障率管理部３０は、ノード故障率記憶部３０１を備えている。そして、ノード故障率記憶部３０１は、ネットワークの状態毎つまり特定の制御負荷毎（負荷状態毎）にそれぞれ対応して、一定時間後にノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶している。ノード故障率記憶部３０１に記憶されている情報の一例を、図３に示す。
【００２６】
ここで、上述した「ノード故障率」とは、ある時点においてネットワーク内にある制御負荷Ｌｊが発生した場合、ある単位時間ｔｓ後に特定の処理能力を持つノード全体に対して故障するノードの割合、のことであると定義する。例えば、処理能力Ｃｍのノード故障率が０．１０であった場合、ネットワーク内にＬｊ分の負荷が発生した時、ネットワーク内の処理能力Ｃｍを持つ１００００ノードのうち、ｔｓ時間後に故障する処理能力Ｃｍのノード数は、１０００×０．１０＝１００ノードであることを意味する。そして、ノード故障率管理部３０つまりノード故障率記憶部３０１には、制御負荷の値毎、かつ、ノードの処理能力毎に、単位時間後のノード故障率がそれぞれ記憶されている。
【００２７】
そして、図３には、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋ（ｋは任意の整数）が存在した場合において、ノード故障記憶部３０１に記憶されているノード故障率情報の構成の一例を示す。この図に示すように、ノード故障率記憶部３０１は、ネットワーク内に発生する制御負荷（ネットワーク内制御負荷３０１１）と、それぞれのノード処理能力（ノード処理能力３０１２）と、これらに対応する単位時間ｔｓ後の各処理能力のノード故障率（単位時間後ノード故障率３０１３）と、が記憶されている。例えば、ネットワーク内制御負荷Ｌ１＝１００、ノード処理能力Ｃ１＝１００の単位時間後のノード故障率は、０．５と設定されている。
【００２８】
そして、ノード故障率管理部３０は、上述した制御負荷計測部２０から制御負荷情報を入力として受け取ると、その制御負荷情報に対応付けられた各ノードの故障率をノード故障率記憶部３０１内から取得して、故障ノード数予測部４０に出力する。なお、上述したノード故障率は、あらかじめシミュレーションを用いて求めてもよい。あるいは実ネットワークにおける測定で求めてもよく、外部から入手してもよい。また、単位時間ｔｓは、いかなる値であってもよく、例えば、単位時間は、経路更新処理の周期でもよい。そして、単位時間の単位は、秒、分、あるいは時間でもよい。
【００２９】
次に、故障ノード数予測部４０について、図４乃至図６を参照して説明する。まず、図４は、故障ノード数予測部の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、故障ノード数予測部４０は、ノード数記憶部４０１と、計算式記憶部４０２と、故障ノード数予測値計算部４０３と、故障ノード数予測値記憶部４０４と、未故障ノード数予測値記憶部４０５と、計算制御部４０６と、を備えている。そして、故障ノード数予測部４０は、上述したように取得したネットワークの状態を表す制御負荷毎に対応して設定されたノード故障率から、予め用意された連鎖故障の数式モデルを用いて、将来の故障ノード数を算出して予測する。
【００３０】
具体的に、上記ノード数記憶部４０１は、ノードの処理能力とその処理能力を持つノードの数との対応を記憶している。図５にノード数記憶部４０１に記憶されている情報の一例を示すが、この図では、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノードが存在した場合に、各処理能力毎のノード数を示している。つまり、ノード数記憶部４０１には、予め設定された各ノード処理能力４０１１と、各処理能力を持つノード数４０１２とが対応付けられて記憶されている。具体的に、図５の例では、ネットワーク内において処理能力Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・，Ｃｋを持つノード数は、それぞれ５００，３５０，２００，１００であることを意味している。
【００３１】
また、上記計算式記憶部４０２は、未来の故障ノード数を算出するための数式が予め一つあるいは複数記憶されている。ここでは、以下の定義・前提条件１〜５に従って、図６に示すような計算式が計算式記憶部４０２に記憶されている。
１．ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・，Ｃｋが存在する。なお、ｋは任意の整数である。
２．ある時点におけるＣｊ処理能力のノードの数をＮｊとして表記する。
３．Ｃｊ処理能力のノードのｔｓ時間後のノード故障率をＤｊとして表記する。なお、ノード故障率管理部３０から取得することができる。
４．ｔｓ時間後における各処理能力Ｃｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）のノードの故障ノード数の予測値を、ｆｊとして表記する。
５．ｔｓ時間後における故障ノード数の合計を、Ｆｉとして表記する。
【００３２】
そして、図６に示す式（１）（ｆｊ←Ｄｊ×Ｎｊ）は、ｔｓ時間後のノードの故障ノード数の予測値ｆｊを、ノード処理能力ごとに計算する数式である。式（２）（Ｎｊ←Ｎｊ−ｆｊ）は、ｔｓ時間後にネットワーク内にそれぞれの処理能力を持つノードの数の予測値（未故障ノードの予測値）Ｎｊを計算する数式である。式（３）（Ｆｉ←Σｆｊ）は、ｔｓ時間後におけるネットワーク内の全故障ノード数の予測値Ｆｉを計算する数式である。なお、計算式は連鎖故障の事例あるいは連鎖故障モデルの解析から数学的に求めても良い。
【００３３】
また、上記故障ノード数予測値計算部４０３は、ある一定時間後の全体のノード数の予測値、及び、未故障ノード数予測値を計算する。具体的に、故障ノード数予測値計算部４０３は、ノード故障率管理部３０から得られたノードの処理能力毎のノード故障率と、ノード数記憶部４０１にある処理能力毎のノード数情報と、計算式記憶部４０２に記憶されている数式を用いて、ある一定時間ｔｓ後に、ネットワーク１０内にあるノードがどのぐらい数で故障するかの予測値を算出する。
【００３４】
また、上記故障ノード数予測値記憶部４０４は、故障ノード数予測値計算部４０３で計算された故障ノードの予測値を記憶する記憶部である。この故障ノード数の予測値は、本発明で求めたい対象でもあり、さらに、この値を用いて、次の時間帯の負荷発生率、ノード故障率、そして、故障ノード数の予測値を求めることができる。この故障ノード数、負荷発生率、ノード故障率の計算のサイクルを繰り返すことで、どの時間帯における故障ノード数でも予測することが可能となる。
【００３５】
また、未故障ノード数予測値記憶部４０５は、故障ノード数予測値計算部４０３で計算されたある一定時間後（これ実施例ではｔｓ時間後）の未故障ノード数の予測値を記憶する記憶部である。なお、未故障ノード数予測値記憶部４０５に記憶されているデータ構造は、ノード数記憶部４０１に記憶されているデータ構造と同じである。そして、この予測値は、ある一定時間ｔｓ後の故障ノード数の予測に用いられ、特に、本実施形態では、計算式記憶部４０２にある式（１）の計算に用いられる。
【００３６】
また、上記計算制御部４０６は、故障ノード数予測値計算部４０３における計算を所定の回数繰り返しを実行させる制御部である。例えば、外部から所定の回数を入力情報として受け取り、その情報に基づき、いつまで故障ノード数予測値の計算の繰り返すかを判断する役割を持つ。なお、繰り返して故障ノード数を予測する処理については後述する。
【００３７】
次に、負荷発生率管理部５０（負荷情報記憶部）について、図７乃至図８を参照して説明する。図７は、負荷率管理部５０の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、負荷発生率管理部５０は、負荷発生率記憶部５０１を備えている。そして、負荷発生率記憶部５０１は、ネットワーク１０内で特定のノードが故障した場合、どのぐらいの制御負荷がネットワーク内に発生するか、という故障ノード数に対応する制御負荷情報（予測負荷状態情報）を記憶している。
【００３８】
具体的に、負荷発生率記憶部５０１には、図８に示すように、故障ノード数５０１１と、その数のノードが故障したことにより発生する制御負荷の量を表す制御負荷発生量５０１２と、がそれぞれ対応付けられて記憶されている。なお、この図に示すように、故障したノード数が多いほど、ネットワーク内に制御負荷が多く発生するよう設定されている。
【００３９】
そして、上記負荷発生率管理部５０は、故障ノード数予測部４０から一定時間後にノードがどのぐらいの数で故障するかという故障ノード数の予測値を入力として受け取ると、それに対応付けられた故障に伴う制御負荷発生量を、負荷発生率記憶部５０１から読み出して制御負荷計測部２０に出力する。なお、故障ノード数に対する負荷発生率は、シミュレーションを用いて求めてもよい。あるいは実ネットワークによる測定で求めてもよい。
【００４０】
そして、上記制御負荷計測部２０は、負荷発生率管理部５０から出力された負荷発生率を、一定時間後に発生するネットワーク内における制御負荷情報として取得し、これを故障ノード数予測部４０に出力する。すると、故障ノード数予測部４０は、受け取った制御負荷情報に基づいて、さらに一定時間後の故障ノード数を繰り返し予測する。
ここで、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置１では、上記ノード故障率管理部３０が、後述する実施形態２で説明するノード故障率管理部３１のように、予め設定されたノードの故障数毎に対応するノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶していてもよい。そして、ノード故障率管理部３０は、上述したように故障ノード数予測部４０にて算出されたノードの故障数を、単位時間後のノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、故障ノード数情報取得部として機能する。さらに、ノード故障率管理部３０は、記憶しているノードの故障数に対応するノード故障率から、上述したように取得したノードの故障数に対応するノード故障率を、さらに単位時間後のノード故障率として取得し、故障ノード数予測部４０に出力する。そして、故障ノード数予測部４０は、上記取得したノード故障率に基づいて、上述同様に、さらに単位時間後のネットワークに設置されたノードの故障数を算出する。
【００４１】
［動作］
次に、上述した連鎖故障危険度予測装置１の動作の概略を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００４２】
まず、制御負荷計測部２０が、予測対象となるネットワーク１０から制御パケットを受信し、制御負荷を計測する（ステップＳ１１０１）。そして、計測された制御負荷と、ノード故障率管理部３０に記憶されている制御負荷及び単位時間後のノード故障率の対応表と、を用いて、計測された制御負荷に対応する次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ１１０２）。
【００４３】
続いて、故障ノード数予測部４０にて、上記ステップＳ１１０２で取得したノード故障率と、ノード数記憶部４０１に記憶されているネットワーク内に設置されたノード数情報を用いて、単位時間後の故障ノード数を計算する（ステップＳ１１０３）。これにより、単位時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００４４】
そして、さらに、ステップＳ１１０３の結果と、負荷発生率管理部５０に記憶されている故障ノード数に対する制御負荷の対応表を用いて、次の単位時間後にネットワーク内に発生する制御負荷の量を予測する（ステップＳ１１０４）。その後、ステップＳ１１０２に戻り、予測した制御負荷に対応するノード故障率を、ノード故障率管理部３０から取得して（ステップＳ１１０２）、このノード故障率を用いて、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する（ステップＳ１１０３）。そして、予測したい時間帯になるまで、上記処理を繰り返す。
【００４５】
次に、上記連鎖故障危険度予測装置１の詳細な動作を、図１０のフローチャートを参照して説明する。なお、この図では、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後（ｎは整数）における故障ノード数を予測する場合の動作を説明する。
【００４６】
まず、ｉを１として、故障ノード数予測部４０にある故障ノード数予測値記憶部４０４と未故障ノード数記憶部４０５にある値を初期化する（ステップＳ１２０１）。そして、制御負荷計測部２０を用いて、対象となるネットワーク１０内の制御負荷を観測し、得られた制御負荷の値をＬｉとする（ステップＳ１２０２）。
【００４７】
続いて、制御負荷計測部２０から受け取る制御負荷Ｌｉを用いて、ノード故障率管理部３０のノード故障率記憶部３０１を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノードにおける制御負荷Ｌｉのときのｔｓ時間後のノード故障率を取得し、それぞれをＤ１，Ｄ２，・・・，Ｄｋとする（ステップＳ１２０３）。
【００４８】
そして、故障ノード数予測部４０での処理において、もしｉの値が１である場合は、ノード数記憶部４０１を参照し、もし、ｉの値が２以上である場合は未故障ノード数記憶部４０５を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノード数を取得する。そして、それぞれの値をＮ１，Ｎ２，・・・，Ｎｋとする（ステップＳ１２０４）。
【００４９】
続いて、ｊ＝１，２，・・・，ｋに対して、ｆｊ＝Ｄｊ×Ｎｊを算出し、一定時間ｔｓ後における各処理能力を持つノードの故障数ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋをそれぞれ求める（ステップＳ１２０５）。そして、さらに、Ｎｊ＝Ｎｊ−ｆｊをｊ＝１，２，・・・，ｋに対して求め、未故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０６）。その後、全体の故障ノード故障数Ｆｉ＝Σｆｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）を計算し、故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０７）。
【００５０】
ここで、仮にｉの値がｎ以上であるならば（ステップＳ１２０８でｙ）、計算制御部４０６は計算処理を終了し、故障ノード数予測値記憶部４０４にある値を、予測したい故障ノード数の予測結果として出力する（ステップＳ１２０９）。一方、ｉの値がｎより小さければ（ステップＳ１２０８でｎ）、Ｆｉに基づいて、負荷発生率管理部５０にある負荷発生率記憶部５０１に参照し、次にネットワーク内に発生する制御負荷の量の予測値を取得し、それをＬｉとする（ステップＳ１２１０）。その後、ｉの値にｉ＋１を代入する（ステップＳ１２１１）。そして、ステップＳ１２０３の処理に戻り、ｉの値がｎ以上になるまで、上述した処理を繰り返す。これにより、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後における故障ノード数を予測することができる。
【００５１】
以上により、本実施形態では、ネットワーク１０の作動状態、例えば、ネットワーク内において通信経路を構築する処理時にネットワーク内に生じる制御負荷を取得することで、当該制御負荷に対応して設定されているノード故障率を取得して、ノードの故障数を予測することができる。特に、ノード故障率は、ノードの処理性能毎に設定されているため、処理性能毎のノードの故障数を予測することができる。これにより、種々の処理性能のノードが混在していたり、モデル化が困難であるなど、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。その結果、ネットワークの信頼性の向上を図ることができる。
【００５２】
さらに、本実施形態では、一定時間後のノード故障率を設定しておき、これに基づいて繰り返し故障ノード数を算出することで、予測したい未来の任意の時点における故障ノード数を推定することができる。
【００５３】
また、本実施形態のように、ノード故障率記憶部３０１においてノード故障率を処理能力毎に対応させて記憶しておくことで、処理能力の異なるノードから構成されたネットワークにおいても、連鎖障害の規模を予測できるという効果を期待できる。
【００５４】
なお、上述の連鎖障害の規模の予測方法は、一例であり、本実施形態ではノード故障率記憶部３０１にあるノード故障率情報の構成に、ネットワーク内制御負荷３０１１と単位時間後ノード故障率３０１３がそれぞれノード処理能力３０１２ごとに対応させているが、他の実施形態として、ノード故障率記憶部３０１にあるノード故障率情報の構成に、ネットワーク内制御負荷３０１１と単位時間後ノード故障率３０１３が、それぞれノード処理能力３０１２ごとに対応していなくてもよい。例えば、ノード処理能力３０１２の代わりに、ノードの名前等ごとに対応させてもよい。
【００５５】
そして、例えば、ノード故障率がノードの処理性能毎に設定されておらず、少なくともネットワーク内の制御負荷毎にそれぞれ対応して設定されている場合には、全てのノード数にノード故障率をかけることで、故障ノード数を算出することができる。
さらに、上記では、連鎖故障危険度予測装置１がネットワークの作動状態を表す情報として取得する情報は、制御負荷である場合を例示したが、ネットワーク内における他の負荷状態を表す負荷情報であってもよい。そして、これに対応して、上記ノード故障率は、負荷状態毎にノード故障率が設定されていればよい。このようにしても、ネットワークの作動状態に応じて、所定時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００５６】
なお、上述した連鎖故障危険度予測装置１は、１台の情報処理装置にて構成されていてもよく、あるいは、複数台の情報処理装置群にて構成されていてもよい。つまり、連鎖故障危険度予測装置１に装備されている各部２０，３０，４０，５０は、複数台の情報処理装置に分散して装備されていてもよい。
【００５７】
＜実施形態２＞
本発明の第２の実施形態を、図１１乃至図１５を参照して説明する。図１１乃至図１３は、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置の構成を示す図である。図１４乃至図１５は、連鎖危険度予測装置の動作を示すフローチャートである。
【００５８】
［構成］
図１１に示すように、本実施形態における連鎖危険度予測装置２は、複数のルータといったノード１１を装備した、観測対象となるネットワーク１０に接続している一般的な情報処理装置である。そして、連鎖危険度予測装置２は、故障ノード数計測部２１と、ノード故障率管理部３１と、故障ノード数予測部４０と、を備えている。なお、上記各部２１，３１，４０は、ハードウェア、ソフトウェアのいずれで構成してもよい。特に、上記各部あるいは当該各部の一部機能をソフトウェアで構成する場合は、連鎖危険度予測装置２に装備された記憶装置内（図示せず）に上記各部に対応する各機能用プログラムが記憶され、連鎖危険度予測装置２に装備された演算装置（図示せず）により各機能用プログラムを実行することで実現できる。また、上記各部あるいはその一部が所定の情報を記憶する記憶部として機能する場合には、上記記憶装置内に所定の情報を記憶することで実現できる。以下、上記構成について詳述する。
【００５９】
そして、本実施形態における連鎖危険度予測装置２は、上述した実施形態１の連鎖危険度予測装置１と比較して、故障ノード数計測部２１が存在する点と、逆に制御負荷計測部２０及び負荷発生率管理部５０を備えていない点で異なる。また、本実施形態におけるノード故障率管理３１は、後述するように、実施形態１のものとは異なる。以下、詳述する。
【００６０】
上記故障ノード数計測部２１（故障ノード数情報取得部）は、ネットワーク１０に流れている制御パケットを受信し、受信した制御パケットから故障ノード数を測定する。つまり、本実施形態では、ネットワークの作動状態を表すネットワーク状態として、ネットワーク内の制御負荷ではなく、ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する。そして、取得した故障ノード数情報をノード故率管理部３１に出力する。また、故障ノード数計測部２１は、後述する故障ノード数予測部４０にて算出された一定時間後の故障ノード数を、当該一定時間後の故障ノード数として取得して、ノード故障管理部３１に出力する。
【００６１】
ここで、上記故障ノード数計測部２１は、故障と判断したノードの数を測定するが、ノードが故障しているか否かの判断は、ノードの作動状態が予め故障ノード数計測部２１に設定された基準に基づいて判断する。例えば、本実施形態では、ノードが一時的に経路情報を持っていない状態、正常に機能しない状態、停止した状態、などの場合に、当該ノードが故障状態であると判断し、その数を故障ノード数としてカウントする。但し、ノードを故障状態と判断する基準は、上記の場合に限定されない。
【００６２】
次に、上記ノード故障率管理部３１について図１２乃至図１３を参照して説明する。図１２は、ノード故障率管理部３１の構成例を示すブロック図である。この図に示すように、ノード故障率管理部３１は、ノード故障率記憶部３１１を備えている。そして、ノード故障率記憶部３１１は、特定の故障ノード数毎に対応して、ある単位時間ｔｓ後にノード全体に対して故障するノードの割合であるノード故障率を記憶している。具体的には、各故障ノード数毎に、さらに、ノード処理能力ごとに、ノード故障率が記憶されている。例えば、図１３に示すように、ネットワーク内にｋ種類の処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋ（ｋは任意の整数）が存在した場合には、ネットワーク内に発生する故障ノードの数（故障ノード数３１１１）と、それぞれのノード処理能力（ノード処理能力３１１２）と、これらに対応する単位時間ｔｓ後の各処理能力のノード故障率（単位時間後ノード故障率３１１３）と、が記憶されている。
【００６３】
そして、ノード故障率管理部３１は、故障ノード数計測部２１から故障ノード数を入力として受け取ると、その故障ノード数に対応した各ノードの故障率を故障ノード数予測部４０に出力する。なお、上記ノード故障率は、あらかじめシミュレーションを用いて求めてもよく、あるいは実ネットワークにおける測定で求めてもよい。つまり、ノード故障率は、どのような手段で入手してもよく、上記の方法に限れるものではない。また、単位時間ｔｓは、いかなる値でも良い。
【００６４】
また、故障ノード予測部４０は、上述したノード故障率に基づいて、単位時間ｔｓ後の故障ノード数を算出する。例えば、ある故障ノード数の処理能力Ｃｍのノード故障率が０．１０であった場合、ネットワーク内の処理能力Ｃｍを持つノード数が１０００であるとすると、ｔｓ時間後に故障する処理能力Ｃｍのノード数は、１０００×０．１０＝１００ノードと、予測することができる。
ここで、本実施形態における連鎖故障危険度予測装置２は、上述した実施形態１における制御負荷計測部２０（図示せず）、負荷発生率管理部５０（図示せず）、を備えていてもよい。また、本実施形態におけるノード故障率管理部３１（ノード故障率記憶部）は、予め設定されたネットワーク内における負荷状態毎（制御負荷毎）に対応するノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶していてもよい。
【００６５】
そして、上記負荷発生率管理部５０（負荷状態記憶部）は、上述した図３に示すように、故障ノード数５０１１と、その数のノードが故障したことにより発生する制御負荷の量を表す制御負荷発生量５０１２（予測負荷状態情報）と、がそれぞれ対応付けられて記憶されている。さらに、上記負荷発生率管理部５０は、故障ノード数予測部４０から上述したように算出された故障ノード数の予測値を入力として受け取ると、それに対応付けられた故障に伴う制御負荷発生量を、負荷発生率記憶部５０１から読み出して制御負荷計測部２０に出力する。
【００６６】
そして、上記制御負荷計測部２０（負荷情報取得部）は、負荷発生率管理部５０から出力された負荷発生率を、一定時間後に発生するネットワーク内における制御負荷情報（予測負荷状態情報）として取得し、これをノード故障率管理部３０に出力する。すると、ノード故障率管理部３０は、上述した実施形態１と同様に、受け取った制御負荷情報に対応する一定時間後のノード故障率を取得し、故障ノード予測部４０に出力する。そして、故障ノード数予測部４０は、受け取ったノード故障率に基づいて、上述した実施形態１と同様に、さらに一定時間後の故障ノード数を繰り返し予測する。
【００６７】
［動作］
次に、上述した連鎖故障危険度予測装置２の動作の概略を、図１４のフローチャートを参照して説明する。
【００６８】
まず、故障ノード計測部２１が、予測対象となるネットワーク１０から制御パケットを受信し、その時点における故障ノード数を計測する（ステップＳ２１０１）。そして、計測された故障ノード数と、ノード故障率管理部３１に記憶されている故障ノード数及び単位時間後のノード故障率の対応表と、を用いて、計測された故障ノード数に対応する次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ２１０２）。
【００６９】
続いて、故障ノード数予測部４０にて、上記ステップＳ２１０２で取得したノード故障率と、ノード数記憶部４０１に記憶されているネットワーク内に設置されたノード数情報を用いて、単位時間後の故障ノード数を計算する（ステップＳ２１０３）。これにより、単位時間後の故障ノード数を予測することができる。
【００７０】
そして、ステップＳ２１０２に戻り、ステップＳ２１０３の結果である単位時間後の故障ノード数に対応するさらに次の単位時間後のノード故障率を取得する（ステップＳ２１０２）。その後、このノード故障率を用いて、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する（ステップＳ２１０３）。そして、予測したい時間帯になるまで、上記処理を繰り返す。
【００７１】
次に、上記連鎖故障危険度予測装置２の詳細な動作を、図１５のフローチャートを参照して説明する。なお、この図では、実施形態１と同様の動作については、図１０と同一符号を付して説明する。
【００７２】
まず、ｉを１として、故障ノード数予測部４０にある故障ノード数予測値記憶部４０４と未故障ノード数記憶部４０５にある値を初期化する（ステップＳ１２０１）。そして、故障ノード数計測部２１を用いて、対象となるネットワーク１０内の故障ノード数を計測し、得られた故障ノード数をｆｉとする（ステップＳ２２０２）。
【００７３】
続いて、故障ノード数計測部２１から受け取る故障ノード数ｆｉを用いて、ノード故障率管理部３１のノード故障率記憶部３１１を参照し、故障ノード数ｆｉに対応する各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのｔｓ時間後のノード故障率を取得し、それぞれをＤ１，Ｄ２，・・・，Ｄｋとする（ステップＳ２２０３）。
【００７４】
そして、故障ノード数予測部４０での処理において、もしｉの値が１である場合は、ノード数記憶部４０１を参照し、もし、ｉの値が２以上である場合は未故障ノード数記憶部４０５を参照し、各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのノード数を取得する。そして、それぞれの値をＮ１，Ｎ２，・・・，Ｎｋとする（ステップＳ１２０４）。
【００７５】
続いて、ｊ＝１，２，・・・，ｋに対して、ｆｊ＝Ｄｊ×Ｎｊを算出し、一定時間ｔｓ後における各処理能力を持つノードの故障数ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｋをそれぞれ求める（ステップＳ１２０５）。そして、さらに、Ｎｊ＝Ｎｊ−ｆｊをｊ＝１，２，・・・，ｋに対して求め、未故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０６）。その後、全体の故障ノード故障数Ｆｉ＝Σｆｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）を計算し、故障ノード数予測値記憶部４０４を更新する（ステップＳ１２０７）。
【００７６】
ここで、仮にｉの値がｎ以上であるならば（ステップＳ１２０８でｙ）、計算制御部４０６は計算処理を終了し、故障ノード数予測値記憶部４０４にある値を、予測したい故障ノード数の予測結果として出力する（ステップＳ１２０９）。一方、ｉの値がｎより小さければ（ステップＳ１２０８でｎ）、ｉの値にｉ＋１を代入する（ステップＳ１２１１）。そして、ステップＳ２２０３の処理に戻り、ｉの値がｎ以上になるまで、上述した処理を繰り返す。つまり、予測した単位時間後の故障ノード数ｆｉを用いて、再度、ノード故障率管理部３１のノード故障率記憶部３１１を参照し、故障ノード数ｆｉに対応する各処理能力Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｋのｔｓ時間後のノード故障率を取得する。そして、さらに単位時間後の故障ノード数を算出する。これにより、目的とする未来のｎ×ｔｓ時間後における故障ノード数を予測することができる。
【００７７】
以上により、本実施形態では、ネットワーク１０の作動状態、例えば、ネットワーク内の故障ノード数を取得することで、当該故障ノード数に対応して設定されているノード故障率を取得して、ノードの故障数を予測することができる。特に、ノード故障率は、ノードの処理性能毎に設定されているため、処理性能毎のノードの故障数を予測することができる。これにより、種々の処理性能のノードが混在していたり、モデル化が困難であるなど、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。その結果、ネットワークの信頼性の向上を図ることができる。
さらに、本実施形態では、一定時間後のノード故障率を設定しておき、これに基づいて繰り返し故障ノード数を算出することで、予測したい未来の任意の時点における故障ノード数を推定することができる。
【００７８】
ここで、上記では、ノード故障率がノードの処理性能毎に設定されている場合を説明したが、ノード故障率は、必ずしも処理性能毎に設定されている必要はない。つまり、ノード故障率は、少なくとも故障ノード数毎にそれぞれ対応して設定されていればよく、この場合には、全てのノード数にノード故障率をかけることで、故障ノード数を算出することができる。
【００７９】
＜実施形態３＞
本発明の第３の実施形態を、図１６を参照して説明する。図１６は、情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、情報処理装置の概略を説明する。
【００８０】
図１６に示すように、本実施形態における情報処理装置１０００は、
複数のノード２１００が設置されたネットワーク２０００内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部１１００と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部１２００と、
上記負荷情報取得部１１００にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部１２００に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワーク２０００に設置された上記ノード２１００の故障数を算出する故障ノード数予測部１３００と、
を備える。
【００８１】
そして、上記情報処理装置では、
上記負荷情報取得部は、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８２】
上記発明によると、まず、情報処理装置は、ネットワークの作動状態、例えば、ネットワーク内において通信経路を構築する処理時にネットワーク内に生じる制御負荷を、ネットワーク状態として取得する。そして、情報処理装置は、取得したネットワーク状態に対応して設定されているノード故障率を取得して、このノード故障率に基づいて、ノードの故障数を算出する。これにより、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。
【００８３】
また、上記情報処理装置では、
上記ネットワーク内に設置された上記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記負荷状態毎及び上記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、上記ノード数記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、上記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８４】
これにより、ノードの処理性能毎のノード故障率に基づいて、処理性能毎のノードの故障数を予測算出する。従って、種々の処理性能のノードが混在しているネットワークであっても、ノードの故障数をより的確に予測することができる。
【００８５】
さらに、上記情報処理装置では、
上記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
という構成を採る。
【００８６】
また、上記情報処理装置では、
予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部を備えると共に、
上記負荷情報取得部は、上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数に対応する上記負荷状態記憶部に記憶された上記予測負荷状態情報を、単位時間後の上記ネットワーク内における負荷状態を表す上記負荷情報として取得し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の上記負荷情報に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８７】
さらに、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数を、単位時間後の上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得する故障ノード数情報取得部を備えると共に、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される単位時間後の上記ノードの故障数に対応する、上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００８８】
これにより、単位時間後のノードの故障数を算出し、このノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出することを繰り返すことで、所望の時間後のノードの故障数を予測することができる。
【００８９】
また、上述した情報処理装置は、当該情報処理装置に、プログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
実現させるためのプログラムである。
【００９０】
そして、上記プログラムでは、
上記負荷情報取得部は、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶し、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９１】
また、上述した情報処理装置が作動することにより実行される、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、上記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９２】
そして、上記情報処理方法では、
上記負荷情報の取得時に、上記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、上記負荷情報として取得し、
上記ノード故障率記憶部は、上記制御負荷毎に対応して設定された上記ノード故障率を記憶しており、
上記ノードの故障数の算出時に、上記負荷情報の取得時に取得した上記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９３】
上述した構成を有する、プログラム、又は、情報処理方法、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【００９４】
＜実施形態４＞
本発明の第４の実施形態を、図１７を参照して説明する。図１７は、情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、情報処理装置の概略を説明する。
【００９５】
図１７に示すように、本実施形態における情報処理装置１００１は、
複数のノード２１００が設置されたネットワーク２００内における上記ノード２１００の故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部１１０１と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノード２１００が故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部１２０１と、
上記故障ノード数情報取得部１１０１にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部１２０１に記憶された上記ノード故障率に基づいて、上記ネットワーク２０００に設置された上記ノード２１００の故障数を算出する故障ノード数予測部１３０１と、
を備える。
【００９６】
そして、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数情報取得部は、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【００９７】
上記発明によると、まず、情報処理装置は、ネットワークの作動状態、例えば、故障しているノード数を、ネットワーク状態として取得する。そして、情報処理装置は、取得したネットワーク状態に対応して設定されているノード故障率を取得して、このノード故障率に基づいて、ノードの故障数を算出する。これにより、複雑な構成のネットワークであっても、ノード故障数を予測することができ、適切な対応をとることができる。
【００９８】
また、上記情報処理装置では、
上記ネットワーク内に設置された上記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
上記ノード故障率記憶部は、予め設定された上記ノードの故障数毎及び上記ノードの処理性能毎に対応して上記ノード故障率を記憶しており、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の上記ノード故障率と、上記ノード数記憶部に記憶された上記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、上記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【００９９】
また、上記情報処理装置では、
上記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、という構成を採る。
また、上記情報処理装置では、
予め設定された上記ネットワーク内における負荷状態毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
予め設定された上記ノードの故障数毎に対応する上記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部と、
上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数に対応する上記負荷状態記憶部に記憶された上記予測負荷状態情報を、単位時間後の上記ネットワーク内における負荷状態を表す上記負荷情報として取得する負荷情報取得部と、を備え、
上記故障ノード数予測部は、上記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の上記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する上記ノード故障率記憶部に記憶された上記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１００】
また、上記情報処理装置では、
上記故障ノード数情報取得部は、上記故障ノード数予測部にて算出した上記ノードの故障数を、単位時間後の上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、
上記故障ノード数予測部は、上記故障ノード数情報取得部にて取得した単位時間後の上記故障ノード数情報にて特定される上記ノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１０１】
また、上述した情報処理装置は、当該情報処理装置に、プログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記故障ノード数情報取得部にて取得した上記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラムである。
【０１０２】
そして、上記プログラムでは、
上記故障ノード数情報取得部は、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【０１０３】
また、上述した情報処理装置が作動することにより実行される、本発明の他の形態である情報処理方法は、
複数のノードが設置されたネットワーク内における上記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する上記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、上記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する上記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、上記ネットワークに設置された上記ノードの故障数を算出する、
という構成を採る。
【０１０４】
そして、上記情報処理方法では、
上記故障ノード数情報の取得時に、上記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、上記故障ノード数情報として取得する、
という構成を採る。
【０１０５】
上述した構成を有する、プログラム、又は、情報処理方法、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、複数のルータが設置されたネットワークシステムの異常を監視する装置として利用することができ、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０１０７】
１，２ 連鎖故障危険度予測装置
１０ ネットワーク
１１ ノード
２０ 制御負荷計測部
２１ 故障ノード数計測部
３０，３１ ノード故障率管理部
３０１，３１１ ノード故障率記憶部
４０ 故障ノード数予測部
４０１ ノード数記憶部
４０２ 計算式記憶部
４０３ 故障ノード数予測値計算部
４０４ 故障ノード数予測値記憶部
４０５ 未故障ノード数予測値記憶部
４０６ 計算制御部
５０ 負荷発生率管理部
５０１ 負荷発生率記憶部
１０００，１００１ 情報処理装置
１１００ 負荷情報取得部
１１０１ 故障ノード数情報取得部
１２００，１２０１ ノード故障率記憶部
１３００，１３０１ 故障ノード数予測部
２０００ ネットワーク
２１００ ノード
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記負荷情報取得部は、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記ネットワーク内に設置された前記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記負荷状態毎及び前記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、前記ノード数記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、前記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４記載の情報処理装置であって、
予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部を備えると共に、
前記負荷情報取得部は、前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数に対応する、前記負荷状態記憶部に記憶された前記予測負荷状態情報を、単位時間後の前記ネットワーク内における負荷状態を表す前記負荷情報として取得し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の前記負荷情報に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項４記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数を、単位時間後の前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得する故障ノード数情報取得部を備えると共に、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される単位時間後の前記ノードの故障数に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項７】
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を前記故障ノード数情報として取得する、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の情報処理装置であって、
前記ネットワーク内に設置された前記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記ノードの故障数毎及び前記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、前記ノード数記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、前記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１０】
請求項７乃至９のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の情報処理装置であって、
予め設定された前記ネットワーク内における負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部と、
前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数に対応する前記負荷状態記憶部に記憶された前記予測負荷状態情報を、単位時間後の前記ネットワーク内における負荷状態を表す前記負荷情報として取得する負荷情報取得部と、を備え、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１０記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数を、単位時間後の前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した単位時間後の前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１３】
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
実現させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載のプログラムであって、
前記負荷情報取得部は、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
プログラム。
【請求項１５】
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載のプログラムであって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、前記故障ノード数情報として取得する、
プログラム。
【請求項１７】
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、前記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の情報処理方法であって、
前記負荷情報の取得時に、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶しており、
前記ノードの故障数の算出時に、前記負荷情報の取得時に取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項１９】
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、前記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項２０】
請求項１９記載の情報処理方法であって、
前記故障ノード数情報の取得時に、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、前記故障ノード数情報として取得する、
情報処理方法。
【請求項１】
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記負荷情報取得部は、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記ネットワーク内に設置された前記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記負荷状態毎及び前記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、前記ノード数記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、前記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４記載の情報処理装置であって、
予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部を備えると共に、
前記負荷情報取得部は、前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数に対応する、前記負荷状態記憶部に記憶された前記予測負荷状態情報を、単位時間後の前記ネットワーク内における負荷状態を表す前記負荷情報として取得し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の前記負荷情報に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項４記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数を、単位時間後の前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得する故障ノード数情報取得部を備えると共に、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される単位時間後の前記ノードの故障数に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項７】
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を前記故障ノード数情報として取得する、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の情報処理装置であって、
前記ネットワーク内に設置された前記ノードの処理性能毎の数を記憶したノード数記憶部を備え、
前記ノード故障率記憶部は、予め設定された前記ノードの故障数毎及び前記ノードの処理性能毎に対応して前記ノード故障率を記憶しており、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の前記ノード故障率と、前記ノード数記憶部に記憶された前記ノードの処理性能毎の数と、に基づいて、前記ネットワークに設置されたノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１０】
請求項７乃至９のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記ノード故障率は、予め設定された単位時間後にノードが故障する確率である、
情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の情報処理装置であって、
予め設定された前記ネットワーク内における負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部と、
予め設定された前記ノードの故障数毎に対応する前記ネットワーク内における負荷状態を表す予測負荷状態情報を記憶した負荷状態記憶部と、
前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数に対応する前記負荷状態記憶部に記憶された前記予測負荷状態情報を、単位時間後の前記ネットワーク内における負荷状態を表す前記負荷情報として取得する負荷情報取得部と、を備え、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した単位時間後の前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する、前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、さらに単位時間後の前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１０記載の情報処理装置であって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記故障ノード数予測部にて算出した前記ノードの故障数を、単位時間後の前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報として取得し、
前記故障ノード数予測部は、前記故障ノード数情報取得部にて取得した単位時間後の前記故障ノード数情報にて特定される前記ノードの故障数に基づいてさらに単位時間後のノードの故障数を算出する、
情報処理装置。
【請求項１３】
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得する負荷情報取得部と、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
実現させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載のプログラムであって、
前記負荷情報取得部は、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶し、
前記故障ノード数予測部は、前記負荷情報取得部にて取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
プログラム。
【請求項１５】
情報処理装置に、
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得する故障ノード数情報取得部と、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、前記故障ノード数情報取得部にて取得した前記故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する故障ノード数予測部と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載のプログラムであって、
前記故障ノード数情報取得部は、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、前記故障ノード数情報として取得する、
プログラム。
【請求項１７】
複数のノードが設置されたネットワーク内における負荷状態を表す負荷情報を取得し、
予め設定された負荷状態毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶したノード故障率記憶部から、前記取得した負荷情報にて特定される負荷状態に対応する前記ノード故障率を取得して、当該ノード故障率に基づいて前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の情報処理方法であって、
前記負荷情報の取得時に、前記ネットワーク内において通信経路を構築する処理時に生じる当該ネットワーク内における負荷を表す制御負荷を、前記負荷情報として取得し、
前記ノード故障率記憶部は、前記制御負荷毎に対応して設定された前記ノード故障率を記憶しており、
前記ノードの故障数の算出時に、前記負荷情報の取得時に取得した前記負荷情報にて特定される制御負荷に対応する前記ノード故障率記憶部に記憶された前記ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項１９】
複数のノードが設置されたネットワーク内における前記ノードの故障数を表す故障ノード数情報を取得し、
予め設定された故障ノード数毎に対応する前記ノードが故障する割合を表すノード故障率を記憶するノード故障率記憶部から、前記取得した故障ノード数情報にて特定される故障ノード数に対応する前記ノード故障率を取得し、当該ノード故障率に基づいて、前記ネットワークに設置された前記ノードの故障数を算出する、
情報処理方法。
【請求項２０】
請求項１９記載の情報処理方法であって、
前記故障ノード数情報の取得時に、前記ネットワーク内において作動状態が予め設定された基準に基づいて故障状態と判断される故障ノードの数を表す故障ノード数を、前記故障ノード数情報として取得する、
情報処理方法。
【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２０１１−２４０８０（Ｐ２０１１−２４０８０Ａ）
【公開日】平成２３年２月３日（２０１１．２．３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１６８６３７（Ｐ２００９−１６８６３７）
【出願日】平成２１年７月１７日（２００９．７．１７）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年２月３日（２０１１．２．３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年７月１７日（２００９．７．１７）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]