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公開番号2024178731
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-25
出願番号2023097100
出願日2023-06-13
発明の名称ネットワーク障害箇所特定装置、ネットワーク障害箇所特定方法、及びプログラム
出願人日本電信電話株式会社,国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人ITOH,個人,個人,個人
主分類H04L 43/10 20220101AFI20241218BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ネットワーク構成要素が確率的な挙動を示す状況下において限られた回数の測定でできるだけ正確に障害箇所を特定する。
【解決手段】確率的に疎通状態が変動するネットワーク構成要素を有する対象ネットワークの障害箇所を特定するためのネットワーク障害箇所特定装置であって、確率値で表されるネットワーク状態の候補を事前に削減する状態数削減部と、前記状態数削減部により削減が行われたネットワーク状態の候補に基づいて、前記対象ネットワークに対して実行すべき最適なパス測定のテストを算出するテスト最適化部と、前記対象ネットワークに対してテストを実行するテスト実行部と、前記テスト実行部によるテストの結果に応じてネットワーク状態を絞り込むテスト結果分析部とを備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
確率的に疎通状態が変動するネットワーク構成要素を有する対象ネットワークの障害箇所を特定するためのネットワーク障害箇所特定装置であって、
確率値で表されるネットワーク状態の候補を事前に削減する状態数削減部と、
前記状態数削減部により削減が行われたネットワーク状態の候補に基づいて、前記対象ネットワークに対して実行すべき最適なパス測定のテストを算出するテスト最適化部と、
前記対象ネットワークに対してテストを実行するテスト実行部と、
前記テスト実行部によるテストの結果に応じてネットワーク状態を絞り込むテスト結果分析部と
を備えるネットワーク障害箇所特定装置。
続きを表示（約 690 文字）【請求項２】
前記ネットワーク状態は、前記ネットワーク構成要素における疎通確率を用いて表される
請求項１に記載のネットワーク障害箇所特定装置。
【請求項３】
前記状態数削減部は、ある計測の実行結果を表す確率変数とネットワーク状態を表す確率変数との間の相互情報量を、近似的又は厳密に最大化するような計測を含むテストを前記テスト実行部により実際に実施し、そのテストの結果に基づいて計算される事後分布に基づいて、ネットワーク状態の削減を行う
請求項１に記載のネットワーク障害箇所特定装置。
【請求項４】
確率的に疎通状態が変動するネットワーク構成要素を有する対象ネットワークの障害箇所を特定するためのネットワーク障害箇所特定装置が実行するネットワーク障害箇所特定方法であって、
確率値で表されるネットワーク状態の候補を事前に削減する状態数削減ステップと、
前記状態数削減ステップにより削減が行われたネットワーク状態の候補に基づいて、前記対象ネットワークに対して実行すべき最適なパス測定のテストを算出するテスト最適化ステップと、
前記対象ネットワークに対してテストを実行するテスト実行ステップと
前記テスト実行ステップによるテストの結果に応じてネットワーク状態を絞り込むテスト結果分析ステップと
を備えるネットワーク障害箇所特定方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載のネットワーク障害箇所特定装置における各部として機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークにおける障害箇所を特定するための技術に関連するものである。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
以下の説明において、参考文献については、［１］などのように番号で記載し、番号に対応する文献名を明細書の最後に記載した。
【０００３】
近年、通信ネットワークの内部状態を把握するための手段として「ネットワークトモグラフィー」が注目されている。ネットワークトモグラフィーでは、限られたｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄのトラヒック計測値を基に、ネットワーク構成要素であるリンクやノードのレベルで、遅延、パケット損失、輻輳、障害などの特性を推定することができる。
【０００４】
近年の複雑なＩＣＴシステムでは、デバイス単位で監視してもアラームが発生しないようなサイレント障害や、デバイス層のログに現れないソフトウェア由来の障害など、特定・局在化が困難な障害が数多く存在する。このような状況において、ｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄの実測結果に基づくネットワークトモグラフィーでは、異常を正確に検知・特定することができ、ネットワーク運用の品質と安定性を大きく向上させることができる。
【０００５】
特に、各ネットワーク構成要素（ノード、リンク）のバイナリ状態（障害がある／ない）を推定するものは、バイナリネットワークトモグラフィーとも呼ばれ、盛んに研究されている［１］。
【０００６】
ネットワークトモグラフィーにおいては、環境が確率的な振る舞いを見せる状況を想定することが重要である。実際、負荷分散メカニズムや、ウェイトが等しいパスに分散してトラヒックを送るＥＣＭＰなどのプロトコルにおいては、ルーティングが確率的に振る舞う状況が生ずる。また、正常状態であっても確率的に疎通が失敗してしまったり、断続的に不通が顕在化する間欠故障が発生したりするなど、ルーティングの他にもネットワーク構成要素単位で確率的な挙動を示す。
【０００７】
確率環境下におけるネットワークトモグラフィーについても、少数ではあるが既存手法が存在する。特に、非特許文献１（参考文献［２］）には、確率ルーティング下において限られた回数のパス測定でできるだけ正確に障害箇所を特定するために、相互情報量が大きい、すなわち障害箇所が最も絞り込めると見込めるパス測定を優先的に実施し、ベイズ推定の枠組みに沿ってネットワーク構成要素のバイナリ状態を推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
Ikeuchi, Hiroki, Hiroshi Saito, and Kotaro Matsuda. "Network Tomography based on Adaptive Measurements in Probabilistic Routing." IEEE INFOCOM 2022-IEEE Conference on Computer Communications. IEEE, 2022.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
確率環境下では、ルーティングの不確定性、及び、ネットワーク構成要素の状態の不確定性のため、正しく障害箇所を特定するには大量のパス測定が必要となる。一般に大量のパス測定は、障害箇所特定までが長期化したり、ネットワークに大きな負荷がかかったりするため、できる限り避けるべきである。したがって、少数のパス測定で障害特定を行う既存のネットワークトモグラフィー手法（非特許文献１）は有用である。
【００１０】
しかしながら、この手法は確率ルーティングには適用できるものの、ネットワーク構成要素の確率的な挙動、すなわち、リンクの疎通性が確率的に変動するようなケースには適用できない。
（【００１１】以降は省略されています）

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