添付図面を参照して、本発明の実施の形� ��を説明する。

 1.概念
 図2は、本発明の実施の形態に係る通信品質 推定システム1による処理を概念的に説明す� �ための図である。通信品質推定システム1は� ��複数の計測装置20及び通信品質推定装置30を 備えている。計測装置20のそれぞれは、ネッ� ��ワーク上に配置されている。通信品質推定� ��置30は、それら計測装置20に接続されている 。

 各計測装置20は、パケットの伝送を行う� �能を有しており、フローは、送信装置から� �数の計測装置20を経由して受信装置に伝送さ れる。例えば図2に示されるように、複数の� �測装置20は、第1計測装置20-1、第2計測装置20- 2、及び第3計測装置20-3を含んでいる。第3計� �装置20-3は、第1計測装置20-1と第2計測装置20-2 の間に配置されている。言い換えれば、第3� �測装置20-3は、第1計測装置20-1より下流で第2� ��測装置20-2より上流に配置されている。フロ ーは、第1計測装置20-1、第3計測装置20-3、第2� ��測装置20-2の順番に伝送される。

 また、各計測装置20は、設定されたサン� �リング規則に従ってパケットサンプリング� �実施する機能を有している。つまり、各計� �装置20は、自身が受け取り送出するパケット のうち、サンプリング規則に適合するパケッ トだけをサンプリング(抽出)する。抽出され� ��パケットの情報は、通信品質推定装置30に� �られる。

 第1計測装置20-1と第2計測装置20-2に関して は、同じ第1サンプリング規則SRAが設定され� �。従って、第1計測装置20-1は、送出するパケ ットの中から第1サンプリング規則SRAに適合� �る「第1パケットPA1」を抽出する。また、第2 計測装置20-2は、送出するパケットの中から� �1サンプリング規則SRAに適合する「第2パケッ トPA2」を抽出する。サンプリング規則が同じ であるため、第1計測装置20-1で抽出されたパ� ��ットは、第2計測装置20-2でも抽出されるは� �である。逆に、第1計測装置20-1で抽出されな いパケットは、第2計測装置20-2でも抽出され� ��い。つまり、パケットロスが無ければ、第1 パケットPA1と第2パケットPA2は種類と数にお� �て同じになる。

 一方、第3計測装置20-3に関しては、上記� �1サンプリング規則SRAを設定する必要はない� ��図2で示される例では、第3計測装置20-3に対� ��て第1サンプリング規則SRAは設定されず、そ の代わり、第1サンプリング規則SRAと異なる� �2サンプリング規則SRBが設定される。従って� ��第3計測装置20-3は、送出するパケットの中� �ら第2サンプリング規則SRBに適合する「第3パ ケットPB3」を抽出する。しかしながら、第3� �測装置20-3は、第1サンプリング規則SRAに適合 するパケット(便宜上、以下「第4パケットPA3� ��と参照される)の抽出は行わない。

 各計測装置20によって抽出されたパケッ� �の情報は、通信品質推定装置30に送られる。 これにより、通信品質推定装置30は、第1計測 装置20-1において抽出された第1パケットPA1の� ��と、第2計測装置20-2において抽出された第2� ��ケットPA2の数を算出することができる。こ� ��とき、通信品質推定装置30は、第3計測装置2 0-3において上記第1サンプリング規則SRAに適� �する第4パケットPA3の数を直接算出すること� ��できない。しかしながら、以下に説明され� ��ように、通信品質推定装置30は、第1パケッ� ��PA1の数と第2パケットPA2の数に基づいて、第 4パケットPA3の数を“推定”することができ� �。

 上述の通り、あるフローは、第1計測装置20- 1、第3計測装置20-3、第2計測装置20-2の順番に� ��送される。パケットロスが無い場合、各計� ��装置を通過する通過パケット数は同じであ� ��。一方、パケットロスが発生する場合、上� ��から下流に行くに従って、通過パケット数� ��単調減少し、パケットロス数は単調増加す� ��。従って、第1サンプリング規則SRAに適合す る第1パケットPA1、第4パケットPA3、及び第2パ ケットPA2のそれぞれの数の間には、次の関係 式(2)が成り立つ:
 PA1の数 ≧ PA3の数 ≧ PA2の数    ・・・ (2)

 この関係式(2)で示されるように、第1パケ ットPA1の数と第2パケットPA2の数は、それぞ� �、第4パケットPA3の上限値と下限値を与えて� ��る。それら第1パケットPA1及び第2パケットPA 2の数は、直接観測により確定している。従� �て、第4パケットPA3の数は、第1パケットPA1の 数以下であり第2パケットPA2の数以上である� �とが確定する。第1パケットPA1の数と第2パケ ットPA2の数が同じである場合、第4パケットPA 3の数は一意に決まる。それ以外の場合、第4� ��ケットPA3の数は、第1パケットPA1の数以下で あり第2パケットPA2の数以上のある数である� �このように、第3計測装置20-3において第4パ� �ットPA3を直接観測しなくても、その第3計測� ��置20-3の上流と下流における直接観測の結果 を比較することによって、第4パケットPA3の� �を推定することができる。

 通信品質推定装置30は、以上に説明され� �方式で、第4パケットPA3の数を推定する。つ� ��り、通信品質推定装置30は、第1パケットPA1� ��数と第2パケットPA2の数を比較することによ って、第4パケットPA3の数を推定する。この� �4パケットPA3の数が、第3計測装置20-3におけ� �通信品質の指標となる。つまり、通信品質� �定装置30は、第1パケットPA1の数と第2パケッ� ��PA2の数とを比較することにより、第3計測装 置20-3における通信品質を推定することがで� �る。

 図1で示された「統計推定方式」に対し、 図2で示された方式は、以下「比較推定方式� �と参照される。統計推定方式によれば、サ� �プリング規則に適合するパケットの発生確� �を考慮することによって、ある計測点にお� �る通信品質が、当該計測点における実際の� �ケットサンプリング結果から統計的に推定� �れる。一方、比較推定方式によれば、ある� �測点における通信品質は、当該計測点の上� �と下流における実際のパケットサンプリン� �結果から推定される。比較推定方式では、� �計的手法を導入する必要はない。

 比較推定方式により得られる効果は、次� ��通りである。

 まず、通信品質の推定処理にかかる負荷� ��低減される。それは、必ずしも全ての計測� ��置20でパケットサンプリングを行う必要が� �いからである。図2で示された例では、第3計 測装置20-3による第1サンプリング規則SRAを用� ��たパケットサンプリングは不要である。そ� ��場合であっても、第1計測装置20-1と第2計測� ��置20-2におけるパケットサンプリングの結果 に基づいて、第3計測装置20-3における通信品� ��を推定することが可能である。より一般的� ��は、複数の計測装置20のうち一部だけで実� �にパケットサンプリングを実施すればよい� �パケットサンプリングが実施された計測装� �20の間の対象計測装置に関しては、比較推定 方式により通信品質を推定可能である。パケ ットサンプリングの量を減らすことができる ので、処理負荷が低減される。

 更に、通信品質の推定精度が向上する。� ��れは、統計的手法が導入されないからであ� ��。統計推定方式の場合、統計的手法が用い� ��れるため、推定される通信品質(期待値)に� �統計的誤差が存在する。上記式(1)で表され� �ように、エラー率はサンプル数cの逆数に依� ��しており、サンプル数cが少ないと推定精度 が悪化する。また、信頼区間は100%ではない� �め、実際の値は誤差範囲の外に存在する可� �性もある。一方、比較推定方式の場合、推� �される通信品質の誤差は、サンプル数cに依� ��しない。図2で示された例の場合、上記関連 式(2)で表されるように、第4パケットPA3の数� �誤差範囲は、第1パケットPA1の数(上限値)と� �2パケットPA2の数(下限値)との間である。そ� �ら上限値と下限値は直接観測に基づいて得� �れるため、誤差範囲は、サンプル数に依存� �ず、且つ、確定している。実際の値は、必� �その誤差範囲内に存在する。このように、� �較推定方式によれば、通信品質の推定精度� �向上する。

 尚、第1サンプリング規則SRAがある一種類 のフローの一部のパケットだけに適合してい る場合、図2に示されるように、第3計測装置2 0-3に第2サンプリング規則SRBを設定すること� �有効である。その場合、第3計測装置20-3にお いて、第2サンプリング規則SRBに適合する第3� ��ケットPB3は実際に抽出される。通信品質推� ��装置30は、抽出された第3パケットPB3の数と� ��上記比較推定方式に従って推定された第4パ ケットPBの数を組み合わせることによって、� ��3計測装置20-3における当該フローの通信品� �を推定することができる。このように、第1� ��ンプリング規則SRAと異なる第2サンプリング 規則SRBを補完的に用いることにより、通信品 質の推定精度を更に向上させることも可能で ある。

 以下、様々な実施の形態や様々な処理例� ��説明する。

 2.第1の実施の形態
 2-1.構成
 図3は、通信品質推定システム1の全体構成� �一例を概略的に示している。図3において、� ��信品質推定システム1は、ネットワーク上で パケットの伝送を行う複数の伝送装置と通信 品質推定装置30とを備えている。複数の伝送� ��置は、ネットワーク上に配置された端末11~1 5及び計測装置21~25を含んでいる。本実施の形 態において、通信品質推定装置30は、各伝送� ��置とネットワークを介して接続されたサー� ��31である。図3で示されるネットワークは、3 つのフローFA、FB、FCの通信が行われている状 態にある。

 図4は、フローFA、FB、FCの各々の経路を示 す概念図である。各フローは、UDP/RTPに基づ� �て通信されている。より詳細には、フローFA では、送信装置としての端末11(IPアドレス:10. 56.134.221)から受信装置としての端末12(IPアド� �ス:10.54.134.101)に向けて、RTPシーケンス番号(S N)が1~30000の30000個のパケットが流れる。この� ��ローFAは、端末11から、計測装置21、25、22を 順番に経由して、端末12へ伝送される。また� ��フローFBでは、送信装置としての端末15(IPア ドレス:10.56.134.220)から受信装置としての端末 12(IPアドレス:10.54.134.101)に向けて、20000個の� �ケットが流れる(SN:1~20000)。このフローFBは、 端末15から、計測装置21、25、22を順番に経由� ��て、端末12へ伝送される。フローFCでは、送 信装置としての端末13(IPアドレス:10.56.134.219)� ��ら受信装置としての端末14(IPアドレス:10.54.1 34.100)に向けて、10000個のパケットが流れる(SN :1~10000)。このフローFCは、端末13から、計測� �置23、25、24を順番に経由して、端末14に伝送 される。

 図5は、各計測装置(21~25)の構成例を示す� �ロック図である。各計測装置は、例えばル� �タであり、パケット伝送機能を有している� �また、各計測装置は、設定されたサンプリ� �グ規則に従ってパケットサンプリングを実� �する機能を有している。具体的には、各計� �装置は、処理装置200と記憶装置250を備えて� �る。処理装置200は、パケットの取り込みと� �出を行うキャプチャ部210と、パケットサン� �リングを行うサンプリング部220を有してい� �。記憶装置250には、設定されたサンプリン� �規則を示すサンプリング規則データDSRが格� �されている。

 サンプリング規則は、パケットをサンプ� ��ングするか否かの判定に用いられる条件を� ��えている。本実施の形態では、サンプリン� ��規則は、RTPパケット中の所定のフィールド� ��関する条件を与える。その所定のフィール� ��は、通信中に変化するフィールド(例えば、 IPヘッダのTTLフィールドやチェックサムフィ� ��ルド)を除いたフィールド全体、あるいはそ の一部(例えば、送受信IPアドレス、シーケン ス番号、ポート番号、プロトコルID等)である 。尚、本実施の形態において、計測装置21~25� ��それぞれに設定されるサンプリング規則は� ��必ずしも同一ではない。

 図6は、本実施の形態に係る通信品質推定 装置30としてのサーバ31の構成例を示すブロ� �ク図である。サーバ31は、処理装置300と記憶 装置350を備えている。処理装置300は、CPUを含 んでおり、各種データ処理を実行する。記憶 装置350としては、RAMやHDDが例示される。

 記憶装置350には、サンプリング規則デー� ��ベースDBSR、抽出パケットデータベースDBP、 パケット数データNUM、推定品質データQTY等が 格納される。サンプリング規則データベース DBSRは、計測装置21~25のそれぞれに適用されて いるサンプリング規則を示している。例えば 、各計測装置のID番号と設定されているサン� ��リング規則との対応関係が示されている。� ��出パケットデータベースDBP、パケット数デ� ��タNUM、及び推定品質データQTYは、後述され� ��通信品質推定処理において作成されるデー� ��である。

 また、記憶装置350には、通信品質推定処� ��のためのプログラムPROGが格納されている。 プログラムPROGは、処理装置300によって実行� �れるソフトウェアである。典型的には、プ� �グラムPROGは、コンピュータ読み取り可能な� ��録媒体に記録されており、処理装置300によ� ��て読み込まれる。処理装置300は、このプロ� ��ラムPROGを実行することにより、後述される 通信品質推定処理を実現する。より詳細には 、図6に示されるように、処理装置300は、パ� �ット蓄積部310、パケット数カウント部320及� �比較推定部330を備えている。これらパケッ� �蓄積部310、パケット数カウント部320及び比� �推定部330は、処理装置300がプログラムPROGを� ��行することにより実現される。

 2-2.動作
 図7は、本実施の形態における通信品質推定 方法を示すフローチャートである。図7と既� �の図5及び図6を参照して、通信品質推定処理 を説明する。ネットワーク中の計測装置21~25� ��パケットが通過すると処理が開始される。

 (ステップS200)
 ステップS200では、各計測装置21~25がパケッ� ��サンプリングを実施する。

 (ステップS210)
 具体的には、パケットが計測装置に入力さ� ��ると、キャプチャ部210が入力されたパケッ� ��を取り込む。キャプチャ部210は、パケット� ��ォワーディング処理を行い、パケットをネ� ��トワークに送出する。それと共に、キャプ� ��ャ部210は、取り込んだパケットの情報をサ� ��プリング部220に転送する。パケット情報と� ��ては、パケットそのものが例示される。あ� ��いは、パケット情報は、パケットヘッダの� ��部であってもよいし、パケットヘッダにハ� ��シュ処理を施すことにより得られる数値で� ��ってもよい。

 (ステップS220)
 サンプリング部220は、キャプチャ部210から� ��ケット情報を受け取る。そして、サンプリ� ��グ部220は、サンプリング規則データDSRが示� ��サンプリング規則を参照し、当該パケット� ��サンプリング対象か否かの判定を行う。パ� ��ット情報に含まれる所定のフィールドがサ� ��プリング規則に適合する場合、当該パケッ� ��はサンプリング対象である。それ以外の場� ��、当該パケットはサンプリング対象ではな� ��。サンプリング部220は、サンプリング対象� ��パケット情報に計測装置のID番号を付加し� �、サーバ31に転送する。

 このように、ステップS200において、各計 測装置は、自身が送出するパケットのうち、 サンプリング規則に適合するパケットだけを サンプリング(抽出)する。抽出されたパケッ� ��の情報は、計測装置のID番号と共に、サー� �31に転送される。その転送タイミングとして は、パケット毎、一定間隔毎、あるいは、抽 出パケット数が一定数に達する度などが考え られる。

 (ステップS300)
 ステップS300では、サーバ31が通信品質の推� ��処理を行う。

 (ステップS310)
 サーバ31が各計測装置21~25から送られてくる 情報を受け取ると、パケット蓄積部310は、受 け取った情報を整理して記憶装置350に随時蓄 積する。具体的には、パケット蓄積部310は、 各計測装置21~25から受け取った抽出パケット� ��関する情報を、記憶装置350の抽出パケット� ��ータベースDBPに格納していく。このとき格� ��される情報は、パケット情報の少なくとも� ��部と計測装置のID番号である。例えば、抽� �パケットが属するフローのID番号と、計測装 置のID番号が、抽出パケットデータベースDBP� ��格納される。

 (ステップS315)
 通信品質の推定処理は、ある単位毎に実行� ��れる。例えば、その処理は、あるフローの� ��信が終了した際に実行される。あるいは処� ��は、一定間隔毎に実行されてもよい。ある� ��は処理は、ある特殊なパケット(TCPのSYNやFIN 、特定のシーケンス番号を持つパケット等)� �到着した際に実行されてもよい。推定処理� �開始タイミングが到来すると、次のステッ� �S320が実行される。

 (ステップS320)
 パケット数カウント部320は、上述の抽出パ� ��ットデータベースDBPの検索を行い、分類毎� ��抽出パケットの数をカウントする。例えば� ��その分類は、計測装置のID番号(以下、「装� ��番号」と参照される)とフローのID番号(以下 、「フロー番号」と参照される)である。こ� �場合、パケット数カウント部320は、装置番� �とフロー番号の組み合わせ毎に抽出パケッ� �を分類し、その分類毎に抽出パケット数を� �ウントする。このカウント結果を示す情報� �、パケット数データNUMである。パケット数� �ータNUMは、例えば、装置番号、フロー番号� �及び抽出パケット数を示すテーブルである� �その他の情報として、パケットロス数、パ� �ットの抽出時刻、サンプリング規則等が記� �されていてもよい。このように、パケット� �カウント部320は、抽出パケットデータベー� �DBPを参照し、パケット数データNUMを作成す� �。作成されたパケット数データNUMは、記憶� �置350に格納される。

 (ステップS330)
 次に、比較推定部330は、記憶装置350からパ� ��ット数データNUMを読み出す。そのパケット� ��データNUMには、各計測装置21~25でサンプリ� �グ規則に従って抽出された抽出パケットの� �が示されている。従って、上述の第1節で説� ��された「比較推定方式」により、比較推定� ��330は、通信品質を推定することができる。� ��定された通信品質を示す情報が、推定品質� ��ータQTYである。比較推定部330は、推定品質� ��ータQTYを作成し、記憶装置350に格納する。

 例えば、あるフローの通信品質を推定す� ��場合を考える。この場合、比較推定部330は� ��パケット数データNUMの装置番号とフロー番� ��を参照し、当該フローがどの計測装置を経� ��したかを認識する。次に、比較推定部330は� ��サンプリング規則データベースDBSRを参照し 、当該フローが経由した計測装置の各々に適 用されているサンプリング規則を確認する。 同じサンプリング規則が適用されている計測 装置が存在する場合、それら計測装置の間に 配置されている他の計測装置における通信品 質を、比較推定方式により推定することが可 能である。従って、比較推定部330は、該当す る装置番号とフロー番号を用いてパケット数 データNUMを検索し、同じサンプリング規則が 適用されている計測装置のそれぞれにおいて 抽出された抽出パケットの数を取得する。そ して、比較推定部330は、取得したそれぞれの パケット数を用いることにより、比較推定方 式に基づいて通信品質を推定することができ る。

 2-3.処理例(1)
 次に、図8及び図9を参照して、具体的な処� �の一例を説明する。図8において、端末11(IP� �ドレス:10.56.134.221)から端末12(IPアドレス:10.54 .134.101)に向けて、フローFAの通信が行われて� ��る。フローFAの総パケット数は30000個である (SN:1~30000)。また、端末15(IPアドレス:10.56.134.22 0)から端末12(IPアドレス:10.54.134.101)に向けて� �フローFBの通信が行われている。フローFBの� ��パケット数は20000個である(SN:1~20000)。フロ� �FA、FBの双方とも、計測装置21、25、22を経由� ��ている。また、計測装置25(第3装置)は、計� �装置21(第1装置)より下流で計測装置22(第2装� �)より上流に配置されている。

 本例において、サンプリング規則は、RTP� ��ケット中の「送信元IPアドレス」に関連し� �いる。計測装置21と計測装置22に適用される� ��1サンプリング規則SRAは、同一であり、「送 信元IPアドレス=2の倍数」である。一方、計� �装置25に適用される第2サンプリング規則SRB� �、第1サンプリング規則SRAと異なっており、� ��送信元IPアドレス≠2の倍数」である。

 この場合、計測装置21は、送信元IPアドレ スの最後が2で割り切れるパケット、すなわ� �、端末15からのフローFBのパケットPB1(第1パ� �ット)を抽出する。また、計測装置22は、送� �元IPアドレスの最後が2で割り切れるパケッ� �、すなわち、端末15からのフローFBのパケッ� ��PB2(第2パケット)を抽出する。一方、計測装� ��25は、フローFBのパケットPB3(第4パケット)は 抽出しない。その代わり、計測装置25は、送� ��元IPアドレスの最後が2で割り切れないパケ� ��ト、すなわち、端末11からのフローFAのパケ ットPA3(第3パケット)を抽出する。

 図9を参照して、パケット数カウント部320 aは、分類毎に抽出パケットの数をカウント� �る。本例において、その分類は、装置番号� �フロー番号の組み合わせである。従って、� �ケット数カウント部320aは、抽出パケットPB1� ��PB2、PA3のそれぞれの数をカウントし、パケ� ��ト数データNUMを作成する。図9において、パ ケット数データNUMはエントリD1~D3を含んでお� ��、各エントリは、装置番号、フロー番号、� ��びパケット数(通信量)の対応関係を示して� �る。例えば、計測装置21で抽出されたパケッ トPB1の数は20000個であり、計測装置22で抽出� �れたパケットPB2の数は20000個であり、計測装 置25で抽出されたパケットPA3の数は30000個で� �る。

 比較推定部330aは、パケット数データNUMを 参照して、比較推定方式により通信品質の推 定を行う。まず、パケット数データNUMから、 フローFBが計測装置21と計測装置22を通過した ことが判明する。次に、比較推定部330aは、� �ンプリング規則データベースDBSRを参照し、� ��れら計測装置21、22のそれぞれに適用されて いるサンプリング規則を確認する。本例では 、それぞれのサンプリング規則は同じ「送信 元IPアドレス=2の倍数」である。従って、計� �装置21、22の間に配置された計測装置25に対� �て、比較推定方式を適用することが可能で� �る。比較推定部330aは、パケット数データNUM� ��再度参照し、計測装置21で抽出されたパケ� �トPB1の数(=20000)と、計測装置22で抽出された� ��ケットPB2の数(=20000)を取得する。それら2つ� ��数の比較から、計測装置25を通過したフロ� �FBのパケットPB3の数は“20000個”であると推� ��される。図9に示される推定品質データQTYは 、この推定結果を示している。

 このように、計測装置25においてフローFB のパケットPB3は直接抽出されないが、そのパ ケットPB3の数(通信量)は、上流と下流の抽出� ��果から推定可能である。計測装置25におい� �フローFBを抽出する必要がないため、処理負 荷が軽減される。直接観測をしなくても、計 測装置25におけるフローFBの品質(通信量)を高 精度に推定することが可能である。

 更に、本例では、計測装置21におけるフ� �ーFAの品質を、次に示されるように推定する ことも可能である。端末11からのフローFAに� �しては、図8に示されるように、計測装置25� �おいてパケットPA3が抽出されているが、計� �装置21においてパケットPA1(送信元IPアドレス ≠2の倍数)は抽出されていない。ここで、プ� ��トコルの暗黙の前提条件を考慮すると、フ� ��ーFAの起点となる端末11(送信装置)から送出� ��れるパケットの個数が判明する可能性があ� ��。その場合、端末11(第1装置)と計測装置25(� �2装置)との間に配置されている計測装置21(第 3装置)におけるフローFAの通信量を、比較推� �方式により推定することが可能となる。

 例えば、図8及び図9で示された例におい� �、計測装置25で抽出されたパケットPA3のシー ケンス番号(SN)を参照することにより、「SNが 1~30000であるパケットが計測装置25を通過した こと」が判明する。プロトコルがUDP/RTPであ� �ことを考慮すると、このことは、「送信装� �から30000個のパケットが送出されたこと」を 意味する。従って、パケット数カウント部320 aは、パケットPA3の数をカウントする際に、� �のSNを参照することによって、送信装置から 送出されるパケット数は30000であると推定す� ��ことができる。そして、この情報も、パケ� ��ト数データNUMに追加される。その後の処理� ��同様である。比較推定部330aは、送信装置か ら送出されたパケットの数(=30000)とパケットP A3の数(=30000)から、計測装置21を通過したフロ ーFAのパケットPA1の数を“30000個”と推定す� �。図9に示される推定品質データQTY’は、こ� ��推定結果を示している。

 以上に説明されたように、比較推定方式� ��おいて、2台の計測装置を利用する必要は必 ずしもない。例えば1台の送信装置と1台の計� ��装置を利用することによって、比較推定方� ��を実施することも可能である。また、計測� ��置の代わりとして利用できる装置は、送信� ��置以外にも考えられる。例えば、品質を補� ��する中継装置がネットワーク中に設置され� ��場合、その中継装置から送出されるパケッ� ��の個数は、下流の計測装置における抽出パ� ��ット群から推測可能である。従って、1台の 中継装置と1台の計測装置を利用することに� �って、比較推定方式を実施することも可能� �ある。より一般的には、ネットワーク中の� �る装置での通信品質が何らかの手段で推測� �能な場合、当該装置と計測装置を利用する� �とによって、比較推定方式を実施すること� �可能である。

 尚、上記説明において、サンプリング規則� ��対象フィールドは「送信元IPアドレス」で� �ったが、それに限られない。比較推定方式� �利用される場合の対象フィールドは、次の� �件(A)を満たせばよい。
  「条件(A):通信中に変化するフィールドを� ��いたフィールド全体、あるいはその一部」
 通信中に変化するフィールドとしては、例� ��ば、IPヘッダのTTLフィールドやチェックサ� �フィールドが挙げられる。但し、条件(A)は� �計測装置が配置されているネットワーク領� �内で満たされていればよい。従って、複数� �計測装置が同一LAN内に配置されている場合� �、TTLフィールドやMACアドレスなども条件(A)� �適合する。

 2-4.処理例(2)
 次に、図10及び図11を参照して、具体的な処 理の他の例を説明する。図10に示されるよう� ��、フローFAが、端末11から計測装置21、25、22 を経由して端末12へ通信されている。フローF Aの総パケット数は30000個である(SN:1~30000)。本 例によれば、このフローFAに関して、ある計� ��装置における「通信量」及び「パケットロ� ��量」が比較推定方式により推定される。

 本例において、サンプリング規則は、RTP� ��ケット中の「RTPシーケンス番号(SN)」に関連 している。フローFAのSNは、端末11がパケット を送信するたびに1ずつ増加させるフィール� �である。図10に示されるように、計測装置21� ��計測装置22に適用される第1サンプリング規� ��SRAは、同一であり、「SN=偶数」である。一� ��、計測装置25に適用される第2サンプリング� ��則SRBは、第1サンプリング規則SRAと異なって おり、「SN=奇数」である。これら第1サンプ� �ング規則SRAと第2サンプリング規則SRBは、互� ��に直交していると言える。

 この場合、計測装置21は、フローFAのパケ ットのうち、SNが偶数であるパケットPA1(第1� �ケット)を抽出する。また、計測装置22は、� �ローFAのパケットのうち、SNが偶数であるパ� ��ットPA2(第2パケット)を抽出する。一方、計� ��装置25は、フローFAのパケットのうち、SNが� ��数であるパケットPA3(第4パケット)は抽出し� ��い。その代わり、計測装置25は、同じフロ� �FAのパケットのうち、SNが奇数であるパケッ� ��PB3(第3パケット)を抽出する。

 図11を参照して、パケット数カウント部32 0bは、分類毎に抽出パケットの数をカウント� ��る。本例において、その分類は、装置番号� ��フロー番号の組み合わせである。従って、� ��ケット数カウント部320bは、フローFAに関し� ��抽出パケットPA1、PA2、及びPB3のそれぞれの� ��をカウントする。このとき、パケット数カ� ��ント部320bは、次に示されるように、各計測 装置21、22、25までの「パケットロス数」もカ ウントすることができる。

 フローFAのSNは、端末11がパケットを送信� ��るたびに1ずつ増加させるフィールドである 。従って、最初の抽出パケットのSNとサンプ� ��ング規則が分かれば、それ以降の抽出パケ� ��トのSNを予測することができる。例えば、� �測装置21に適用されているサンプリング規則 は、「SN=偶数」である。従って、パケットロ スが無ければ、計測装置21で抽出されるパケ� ��トPA1のSNは、2、4、6、8、10、・・・、2n(nは1 以上の整数)と続くと予測される。もし、予� �されたSNのパケットPA1が抽出されていない場 合、パケットロスが発生したと判断され得る 。

 従って、パケット数カウント部320bは、上 述の抽出パケットデータベースDBPを参照して カウント処理(ステップS320)を実施するにあた り、サンプリング規則データベースDBSRも参� �する(図6参照)。これにより、パケット数カ� �ント部320bは、各計測装置に適用されている� ��ンプリング規則を認識し、各計測装置にお� ��て抽出されるべきパケットのSNを予測する� �とができる。各計測装置に関する「パケッ� �数(通信量)」と「パケットロス数」を初期値 0が設定された後、カウント処理が開始する� �カウント処理において、パケット数カウン� �部320bは、パケット情報に含まれるSNを参照� �、予測されたSNのパケットが抽出パケットデ ータベースDBPに存在するか否かを判定する。 予測されたSNのパケットが存在する場合、パ� ��ット数カウント部320bは「パケット数」をカ ウントアップする。一方、予測されたSNのパ� ��ットが存在しない場合、パケット数カウン� ��部320bは「パケットロス数」をカウントアッ プする。このようにして、パケット数カウン ト部320bは、各計測装置21、22、25における「� �ケット数(通信量)」と「パケットロス数」を カウントすることができる。

 図11には、カウント結果を示すパケット� �データNUMの例が示されている。パケット数� �ータNUMはエントリD1~D3を含んでおり、各エン トリは、装置番号、フロー番号、パケット数 (通信量)及びパケットロス数の対応関係を示� ��ている。本例では、計測装置21において抽� �されたパケットPA1の数は14990であり、パケッ トロス数は10である。また、計測装置22にお� �て抽出されたパケットPA2の数は14980であり、 パケットロス数は20である。また、計測装置2 5において抽出されたパケットPB3の数は15000で あり、パケットロス数は0である。

 比較推定部330bは、パケット数データNUMを 参照して、比較推定方式により通信品質の推 定を行う。まず、パケット数データNUMから、 フローFAが計測装置21、22、25を通過したこと� ��判明する。次に、比較推定部330bは、サンプ リング規則データベースDBSRを参照し、それ� �計測装置21、22、25のそれぞれに適用されて� �るサンプリング規則を確認する。本例では� �2つの計測装置21、22に適用されたサンプリン グ規則が同じ「SN=偶数」である。従って、計 測装置21、22の間に配置された計測装置25に対 して、比較推定方式を適用することが可能で ある。比較推定部330bは、パケット数データNU Mを再度参照し、計測装置21で抽出されたパケ ットPA1の数(=14990)と、計測装置22で抽出され� �パケットPA2の数(=14980)を取得する。それら2� �の数の比較から、計測装置25を実際に通過し たパケットPA3(SN=偶数)の数は“14980~14990”で� �ると推定される。また、計測装置25でのパケ ットPA3(SN=偶数)のロス数は“10~20”であると� �定される。

 一方で、計測装置25において、SN=奇数で� �るパケットPB3は実際に測定されている。パ� �ット数データNUMに示されるように、計測装� �25を実際に通過したパケットPB3(SN=奇数)の数� ��、15000個であることが判明している。従っ� �、パケットPA3(SN=偶数)の推定数と、パケット PB3(SN=奇数)の抽出数を組み合わせることによ� ��て、比較推定部330bは、計測装置25における� ��信品質(通信量とパケットロス数)を推定す� �ことができる。図11に示される推定品質デー タQTYは、この推定結果を示している。計測装 置25におけるフローFAの通信量は、“29980~29990 ”であると推定される。また、計測装置25ま� ��のパケットロス数は、“10~20”であると推� �される。

 このように、計測装置25においてパケッ� �PA3は直接抽出されないが、そのパケットPA3� �数は、上流と下流の抽出結果から推定可能� �ある。そして、パケットPA3の推定数とパケ� �トPB3の実測数を補完的に組み合わせること� �よって、計測装置25における通信品質を推定 することができる。計測装置25においてパケ� ��トPA3を抽出する必要がないため、処理負荷� ��軽減される。

 更に、推定精度は、統計推定方式の場合� ��りも高い。比較例として、統計推定方式に� ��り計測装置25における通信量を推定する場� �を考える。この場合、計測装置25におけるサ ンプリング規則も、他と同じ「SN=偶数」に設 定される。計測装置25におけるパケットPA3の� ��出数(サンプル数c)は、エラー率が最小とな� ��15000(最大数)であるとする。SN=偶数の発生確 率は50%であるため、計測装置25における全パ� ��ット数(通信量)の期待値は“30000”と統計的 に推定される。このとき、サンプル数cが15000 であるため、上記式(1)から、エラー率は1.6%(� ��頼区間=95%)と算出される。従って、計測装� �25における通信量は、“29520~300480”と推定さ れる。この推定範囲“29520~300480”は、明らか に、本実施の形態における推定範囲“29980~299 90”より大きい。逆に言えば、本実施の形態� ��係る比較推定方式は、推定精度の点におい� ��、統計推定方式よりも優れている。

 また、上述の処理例(1)の場合と同様に、� ��ロトコルの暗黙の前提条件を考慮すること� ��より、計測装置21における通信品質を推定� �ることも可能である。サンプリング規則「SN =奇数」に適合するパケット群PBに関しては、 計測装置25においてパケットPB3が抽出されて� ��る。その抽出パケットPB3のSNを参照するこ� �により、「送信装置からSN=1~30000のパケット� ��送出されたこと」が推定される。従って、� ��信装置が送出するパケットのうち「SN=奇数� ��に適合するパケットの数は15000であると推� �される。パケット数カウント部320bは、この� ��報もパケット数データNUMに追加する。

 比較推定部330bは、送信装置から送出され たパケットの数(=15000)と抽出パケットPB3の数( =15000)から、計測装置21におけるパケットPB1(SN =奇数)の数を“15000個”と推定する。更に、� �測装置21におけるパケットPA1(SN=偶数)の数は� ��14990個”であることが判明している。従っ� �、パケットPA1(SN=偶数)の抽出数と、パケット PB1(SN=奇数)の推定数を組み合わせることによ� ��て、比較推定部330bは、計測装置21における� ��信品質(通信量とパケットロス数)を推定す� �ことができる。図11に示される推定品質デー タQTY’は、この推定結果を示している。計測 装置21における通信量は“29990”であり、パ� �ットロス数は“10”であると推定される。

 尚、上記説明において、サンプリング規則� ��対象フィールドは「RTPシーケンス番号(SN)」 であったが、それに限られない。比較推定方 式により通信量とパケットロス数が推定され る場合の対象フィールドは、既出の条件(A)と 共に次の条件(B)を満たせばよい。
 「条件(B):ある1パケットを抽出すると、そ� �以降の抽出パケットが予測できるフィール� �」
 この条件(B)は、パケットロス数の推定に必� ��となる。

 2-5.変形例
 上記説明において、サーバ31(通信品質推定� ��置30)が複数の計測装置から独立して設けら� ��る構成が示されたが、通信品質推定システ� ��1の構成はそれに限られない。通信品質推定 装置30の機能は、少なくとも1つの計測装置に 組み込まれていても構わない。つまり、計測 装置が、通信品質推定装置30の役割を兼ねる� ��とも可能である。この場合、少なくとも1つ の計測装置が、パケット蓄積部310、パケット 数カウント部320、比較推定部330等を有する。 各計測装置が、パケット蓄積部310、パケット 数カウント部320、比較推定部330等を有してい てもよい。計測装置間でデータのやりとりを 行うことにより、同じ推定処理を実現可能で ある。

 また、通信品質推定装置30は、サンプリ� �グ規則データベースDBSRを必ずしも有する必� ��はない。例えば、各計測装置は、抽出パケ� ��トの情報及び装置番号と共に、設定されて� ��るサンプリング規則データDSRの内容を、通� ��品質推定装置30に送信することができる。� �の場合でも、通信品質推定装置30は、各計測 装置に設定されているサンプリング規則を認 識することができるので、サンプリング規則 データベースDBSRを要しない。

 また、上記説明において、各計測装置が� ��ケットのフォワーディングパス上に存在す� ��形態が示されたが、形態はそれに限られな� ��。スイッチのミラーポートやネットワークT AP機器等がある場合、計測装置は、直接フォ� ��ーディングパス上に存在しなくても構わな� ��。また、ルータやスイッチのパケット観測� ��能のような仕組みを利用しても構わない。

 また、上記説明において、フローやSN毎� �分類で品質推定が実施される例が示された� �、分類はそれに限られない。ポート毎の分� �や、より上位のアプリケーション毎の分類� �可能である。より上位のアプリケーション� �しては、MPEGやSVC(Scalable Video Coding)が例示さ れる。サンプリング規則の対象は、MPEGヘッ� �のシーケンス番号、Iピクチャ、Bピクチャ、 Pピクチャ等であってもよい。また、SVCの基� �レイヤと拡張レイヤで分類することも考え� �れる。例えば、計測装置21、22が基本レイヤ� ��取得し、計測装置25が拡張レイヤを取得す� �場合、計測装置25における基本レイヤ品質を 、計測装置21、22での観測結果から比較推定� �ることが可能である。その他、RTPのMビット� ��値で分類することも考えられる。例えば、� ��測装置21、22がMビット=1のパケットを取得し 、計測装置25がMビット=0のパケットを取得す� ��場合、計測装置25におけるMビット=1のパケ� �トの品質を、計測装置21、22での観測結果か� ��比較推定することが可能である。

 3.第2の実施の形態
 本発明の第2の実施の形態は、第1の実施の� �態と「統計推定方式」の組み合わせである� �第2の実施の形態では、直接観測と比較推定� ��式ではカバーしきれない箇所の通信品質が� ��統計推定方式によりカバーされる。以下の� ��明において、第1の実施の形態と重複する説 明は、適宜省略される。

 3-1.構成
 本実施の形態において、各計測装置21~25の� �成は、第1の実施の形態と同じである。

 図12は、本実施の形態におけるサーバ31(� �信品質推定装置30)の構成例を示すブロック� �である。本実施の形態によれば、処理装置30 0は、パケット蓄積部310、パケット数カウン� �部320、比較推定部330に加えて、統計推定部34 0を備えている。この統計推定部340は、統計� �定方式の機能を提供する。統計推定部340以� �の機能は、第1の実施の形態と同じである。

 また、記憶装置350に格納される推定品質� ��ータQTYは、比較推定品質データQTY-Cと統計� �定品質データQTY-Sを含んでいる。比較推定品 質データQTYは、比較推定部330によって、第1� �実施の形態と同様に作成される。統計推定� �質データQTY-Sは、統計推定部340によって作成 される。

 3-2.動作
 図13は、本実施の形態における通信品質推� �方法を示すフローチャートである。ステッ� �S200は、第1の実施の形態と同じである。ステ ップS300は、ステップS310、S315、S320、S330に加� ��て、ステップS340を含んでいる。ステップS34 0以外は、第1の実施の形態と同じである。

 ステップS340において、統計推定部340は、 統計推定方式に基づいて通信品質の推定を行 う。このとき、統計推定部340は、直接観測さ れた量だけでなく比較推定方式によって推定 された量をも用いて、通信品質を統計的に推 定する。そのため、統計推定部340は、記憶装 置350から、パケット数データNUM(直接観測結� �)と共に比較推定品質データQTY-C(比較推定結� ��)を読み出す。また、統計推定部340は、サン プリング規則データベースDBSRを参照して、� �出パケット及び比較推定パケットの発生確� �を算出する。算出された発生確率、抽出パ� �ット数、及び比較推定パケット数に基づい� �、統計推定部340は、通信品質(期待値)を統計 的に推定する。推定された通信品質を示す情 報が、統計推定品質データQTY-Sである。

 このように、本実施の形態によれば、直� ��観測により判明する量に加えて比較推定方� ��により推定される量に基づいて、統計推定� ��式が実施される。単に統計推定方式だけが� ��用される場合と比較して、ベースとなるサ� ��プル数cが増加するため、推定精度も向上す る(既出の式(1)参照)。

 3-3.処理例(3)
 次に、図14及び図15を参照して、具体的な処 理の他の例を説明する。既出の処理例(2)と同 様に、フローFAの通信品質の推定処理を考え� ��。フローFAの総パケット数は30000個である(SN :1~30000)。図14に示されるように、計測装置21� �計測装置22に適用される第1サンプリング規� �SRAは、同一であり、「SN=3n(nは1以上の整数)� �である。一方、計測装置25に適用される第2� �ンプリング規則SRBは、第1サンプリング規則S RAと異なっており、「SN=3n+1」である。

 この場合、計測装置21は、フローFAのパケ ットのうち、SNが3で割り切れるパケットPA1(� �1パケット)を抽出する。また、計測装置22は� ��フローFAのパケットのうち、SNが3で割り切� �るパケットPA2(第2パケット)を抽出する。一� �、計測装置25は、フローFAのパケットのうち� ��SNが3で割り切れるパケットPA3(第4パケット)� ��抽出しない。その代わり、計測装置25は、� �じフローFAのパケットのうち、SNを3で割ると 1余るパケットPB3(第3パケット)を抽出する。

 既出の処理例(2)と同様に、パケット数カ� ��ント部320cは、パケット数データNUMを作成す る。図15に示されるように、本例では、計測� ��置21において抽出されたパケットPA1(SN=3n)の� ��は10000であり、パケットロス数は0である。� ��た、計測装置22において抽出されたパケッ� �PA2(SN=3n)の数は9990であり、パケットロス数は 10である。また、計測装置25において抽出さ� �たパケットPB3(SN=3n+1)の数は9995であり、パケ� ��トロス数は5である。

 既出の処理例(2)と同様に、比較推定部330c は、比較推定方式によりパケット数(通信量)� ��パケットロス数の推定を行う。本例では、� ��測装置25を通過するパケットPA3(SN=3n)に対し� ��比較推定方式を適用可能である。図15中の� �較推定品質データQTY-Cに示されるように、パ ケットPA3(SN=3n)の数は“9990~10000”であると推� ��される。また、計測装置25でのパケットPA3(S N=3n)のロス数は“0~10”であると推定される。 一方で、パケットPB3(SN=3n+1)の数は直接抽出に より判明している。従って、パケットPA3(SN=3) とパケットPB3(SN=3n+1)の合計数は、“19985~19995� ��であると推定され、パケットロス数は“5~15 ”であると推定される。

 その後、統計推定部340cが更に、統計推定 方式に従って、抽出/推定されていないパケ� �ト数(通信量)を推定する。この時、統計推定 部340cは、パケット数データNUMと比較推定品� �データQTY-Cを参照し、実際に抽出されたパケ ット数と既に推定されたパケット数の合計を 「サンプル数c」として用いる。また、統計� �定部340cは、サンプリング規則データベースD BSRを参照し、上記サンプル数cのパケットの� �生確率を算出する。言い換えれば、統計推� �部340cは、サンプリング規則「SN=3n」や「SN=3n +1」に適合するパケットの発生確率を算出す� ��。その発生確率とサンプル数cに基づいて、 統計推定部340cは、各計測装置におけるパケ� �ト数(通信量)とパケットロス量を統計的に推 定する。推定結果が、図15中の統計推定品質� ��ータQTY-Sに示されている。

 計測装置21を通過するフローFAに関して、 パケットPA1(SN=3n)の数だけが既に判明してい� �。また、フローFAのうちパケットPA1(SN=3n)の� �生確率は1/3である。パケットPA1(SN=3n)の数、� ��なわちサンプル数cは10000であるため、計測� ��置21を通過するフローFAの通信量(期待値)は� ��30000”と統計的に推定される。また、計測� �置21までのパケットロス数(期待値)は“0”と 統計的に推定される。但し、サンプル数cが10 000であるため、エラー率は1.96%(信頼区間=95%)� ��ある。従って、計測装置21におけるフローFA の通信量は、“29412~30588”の範囲にあると推� ��される。

 計測装置22を通過するフローFAに関して、 パケットPA2(SN=3n)の数だけが既に判明してい� �。また、フローFAのうちパケットPA2(SN=3n)の� �生確率は1/3である。パケットPA2(SN=3n)の数、� ��なわちサンプル数cは9990であるため、計測� �置22を通過するフローFAの通信量(期待値)は� �29970”と統計的に推定される。また、計測装 置22までのパケットロス数(期待値)は“30”と 統計的に推定される。但し、サンプル数cが99 90であるため、エラー率は約1.96%(信頼区間=95% )である。従って、計測装置22におけるフロー FAの通信量は、“29382~30558”の範囲にあると� �定される。

 計測装置25を通過するフローFAに関して、 パケットPA3(SN=3n)の数が既に推定されており� �また、パケットPB3(SN=3n+1)の数が既に判明し� �いる。この場合、サンプル数cとして、パケ� ��トPA3の推定数とパケットPB3の抽出数の合計( =19985~19995)が用いられる。また、フローFAのう ちパケットPA3(SN=3n)及びパケットPB3(SN=3n+1)の� �方の発生確率は2/3である。従って、計測装� �25を通過するフローFAの通信量(期待値)は“29 977.5~29992.5”と統計的に推定される。また、� �測装置25までのパケットロス数(期待値)は、� ��7.5~22.5”と統計的に推定される。通信量の� �限値(=29977.5)に関するエラー率は約1.39%(信頼� ��間=95%)であり、その下限値の範囲は“29560.5~ 30394.5”である。一方、通信量の上限値(=29992. 5)に関するエラー率も約1.39%(信頼区間=95%)で� �り、その上限値の範囲は“29575.5~30409.5”で� �る。従って、計測装置25におけるフローFAの� ��信量は、“29560.5~30409.5”の範囲にあると推� ��される。

 以上に説明されたように、比較推定方式� ��統計推定方式を組み合わせることによって� ��各計測装置における通信品質(通信量、パケ ットロス量)を推定することができる。この� �き、統計推定処理は、直接観測により判明� �る量に加えて比較推定方式により推定され� �量に基づいて実施される。単に統計推定方� �だけが適用される場合と比較して、ベース� �なるサンプル数cが増加するため、エラー率� ��減少し、推定精度も向上する。例えば本例� ��おいて、計測装置21、22に関する推定結果の エラー率は約1.96%であるのに対し、計測装置2 5に関する推定結果のエラー率は約1.39%である 。これは、計測装置25に関する統計推定処理� ��おいて、比較推定方式で推定された量も考� ��に入れられたからである。

 尚、既出の処理例(1)、(2)の場合と同様に� ��プロトコルの暗黙の前提条件を考慮し、送� ��装置(端末11)と計測装置25を用いることによ� ��て、計測装置21における通信品質を比較推� �することも可能である。この場合、計測装� �21に関する推定結果のエラー率も減少する。

 また、上記説明において、サンプリング規� ��の対象フィールドは「RTPシーケンス番号(SN) 」であったが、それに限られない。比較推定 方式と統計推定方式を組み合わせる場合の対 象フィールドは、既出の条件(A)と共に次の条 件(C)を満たせばよい。
 「条件(C):各数値の確率分布が既知であるフ ィールド」
 この場合、サンプリング規則に適合するパ� ��ットの発生確率を算出することができ、統� ��推定方式を適用することが可能となる。例� ��ば、RTPシーケンス番号(SN)の場合、SNの確率� ��布は一様であり、各SNの発生確率はほぼ均� �となる。パケットロス量の推定も行われる� �合には、既出の条件(B)も組み合わされる。

 3-4.処理例(4)
 次に、図16及び図17を参照して、具体的な処 理の他の例を説明する。既出の処理例(3)と同 様に、フローFAの通信品質の推定処理を考え� ��。フローFAの総パケット数は30000個である(SN :1~30000)。

 本例では、計測装置21、22、25に適用され� ��サンプリング規則がそれぞれ異なっている� ��具体的には、図16に示されるように、計測� �置21にはサンプリング規則「SN=3n」が適用さ� ��る。計測装置22にはサンプリング規則「SN=3n +2」が適用される。計測装置25にはサンプリ� �グ規則「SN=3n+1」が適用される。この場合、� ��測装置21は、フローFAのパケットのうち、パ ケットPA1(SN=3n)を抽出する。計測装置22は、フ ローFAのパケットのうち、パケットPC2(SN=3n+2)� ��抽出する。計測装置25は、フローFAのパケッ トのうち、パケットPB3(SN=3n+1)を抽出する。

 既出の処理例(3)と同様に、パケット数カ� ��ント部320dは、パケット数データNUMを作成す る。図17に示されるように、本例では、計測� ��置21において抽出されたパケットPA1(SN=3n)の� ��は10000であり、パケットロス数は0である。� ��た、計測装置22において抽出されたパケッ� �PC2(SN=3n+2)の数は9990であり、パケットロス数� ��10である。また、計測装置25において抽出さ れたパケットPB3(SN=3n+1)の数は9995であり、パ� �ットロス数は5である。

 本例では、比較推定部330dは、プロトコル の暗黙の前提条件を考慮し、送信装置(端末11 )を1つの計測装置とみなして、比較推定処理� ��実施する。その比較推定処理の結果が、図1 7中の比較推定品質データQTY-Cに示されている 。

 サンプリング規則「SN=3n+1」に適合するパ ケット群PBに関して、計測装置25においてパ� �ットPB3が抽出されている。従って、端末11と 計測装置25との間に配置された計測装置21に� �して比較推定方式を適用可能である。具体� �には、計測装置21を通過したパケットPB1(SN=3n +1)の数は、“9995~10000”と推定される。パケ� �トロス数は“0~5”と推定される。

 サンプリング規則「SN=3n+2」に適合するパ ケット群PCに関して、計測装置22においてパ� �ットPC2が抽出されている。従って、端末11と 計測装置22との間に配置された計測装置21、25 の両方に対して、比較推定方式を適用可能で ある。具体的には、計測装置21を通過したパ� ��ットPC1(SN=3n+2)の数は、“9990~10000”と推定さ れる。パケットロス数は“0~10”と推定され� �。同様に、計測装置25を通過したパケットPC3 (SN=3n+2)の数は、“9990~10000”と推定される。� �ケットロス数は“0~10”と推定される。

 その後、既出の処理例(3)と同様に、統計� ��定部340dが統計推定処理を実施する。その統 計推定処理の結果が、図17中の統計推定品質� ��ータQTY-Sに示されている。

 計測装置21に関して、パケットPA1(SN=3n)の� ��は“10000”であり、パケットPB1(SN=3n+1)の数� �“9995~10000”であり、パケットPC1(SN=3n+2)の数� ��“9990~10000”である。全種類のパケット数が 既に測定あるいは比較推定されているため、 統計推定処理は不要である。計測装置21を通� ��するフローFAの通信量は“29985~30000”と推定 される。また、パケットロス数は“0~15”と� �定される。

 計測装置22に関して、パケットPC2(SN=3n+2)� �数は“9990”であり、その他は測定も推定も� ��れていない。従って、既出の処理例(3)と同� ��に、統計推定処理が実施される。具体的に� ��、計測装置22を通過するフローFAの通信量(� �待値)は“29970”と推定され、パケットロス� �(期待値)は“30”と推定される。通信量のエ� ��ー率は約1.96%(信頼区間=95%)である。また、� �ケットロス数のエラー率は約62%である。

 計測装置25に関して、パケットPB3(SN=3n+1)� �数は“9995”であり、パケットPC3(SN=3n+2)の数� ��“9990~10000”であり、その他は測定も推定も されていない。従って、既出の処理例(3)と同 様に、統計推定処理が実施される。具体的に は、計測装置25を通過するフローFAの通信量(� ��待値)は“29977.5~29992.5”と推定され、パケッ トロス数(期待値)は、“7.5~22.5”と推定され� �。通信量のエラー率は約1.39%である。

 以上に説明されたように、計測装置21、22 、25に適用されるサンプリング規則がそれぞ� ��異なっていても、既出の処理例(3)と同様の� ��理が可能である。

 尚、上記処理例において、サンプル数cが ある範囲を有している場合、統計推定処理は 当該範囲の上限値と下限値の両方に対して実 施されていた。しかしながら、統計推定処理 の方法はそれに限られない。例えば、サンプ ル数cがある範囲を有している場合、当該範� �に含まれる代表値(例:中間値)に対して統計� �定処理が実施されてもよい。また、ベイズ� �定方式等を利用することによって、通信品� �が統計的に推定されてもよい。重要なこと� �、直接観測と比較推定方式ではカバーしき� �ない箇所の通信品質が、統計的な手法によ� �カバーされることである。

 4.第3の実施の形態
 上述の実施の形態において、各計測装置に� ��いて抽出されるパケット量は、ほぼ均等で� ��った。しかしながら、各計測装置における� ��出パケット量が不均一となるように、各計� ��装置におけるサンプリング規則が設定され� ��もよい。

 例えば、図18に示されるように5台の計測� ��置20-1~20-5があるフローの通信を行う状況を� ��える。一般的に、通信速度は、中心のコア� ��ットワーク付近では高く、ネットワークの� ��ッジに近づくにつれて低くなる。図18で示� �れた例では、計測装置20-1、20-5が低速ネット ワーク上に位置し、計測装置20-2、20-4が中速� ��ットワーク上に位置し、計測装置20-3が高速 ネットワーク上に位置している。この場合、 より高速なネットワーク上の計測装置の負荷 がなるべく軽減されるように、サンプリング 規則を設定することが好適である。

 例えば図18において、計測装置20-3にはサ� ��プリング規則SRAが適用されている。フロー� ��うちパケット群PAは、このサンプリング規� �SRAに適合する。また、計測装置20-2、20-4には サンプリング規則SRBが適用されている。フロ ーのうちパケット群PBは、このサンプリング� ��則SRBに適合する。また、計測装置20-1、20-5� �はサンプリング規則SRCが適用されている。� �ローのうちパケット群PCは、このサンプリン グ規則SRCに適合する。ここで、「パケット群 PAの要素数<パケット群PBの要素数<パケッ ト群PCの要素数」となるように、サンプリン� ��規則SRA、SRB、SRCが設定される。結果として� ��より高速なネットワーク上の計測装置にお� ��るパケットサンプリング処理の負荷がより� ��減され、好適である。

 図18で示されるような状況であっても、� �較推定方式を採用することによって、フロ� �品質を高精度に推定することが可能となる� �また、統計推定方式が補完的に採用されて� �よい。

 5.第4の実施の形態
 既出の図1で示された「従来の統計推定方式 」によれば、全ての計測装置に対して同一の サンプリング規則が適用される。そのため、 比較推定方式を採用することはできない。一 方で、サンプリング規則が統一されるため、 計測装置間で抽出パケット数の差が検出され れば、パケットロスが発生した区間を直ちに 特定することができる。つまり、ある1箇所� �おける通信品質の推定精度は低いものの、� �信品質が劣化する区間を断定することがで� �る。

 従って、「上述の実施の形態」と「従来� ��統計推定方式」を状況に応じて動的に切り� ��えることによって、より精密な通信品質の� ��析が可能になると考えられる。言い換えれ� ��、サンプリング規則の設定を動的に切り換� ��ることによって、状況に応じた適切な解析� ��行うことが可能となる。本発明の第4の実施 の形態では、サンプリング規則の設定を動的 に変更することができる技術が提供される。 尚、既出の実施の形態と重複する説明は省略 される。

 図19は、第4の実施の形態におけるサーバ3 1(通信品質推定装置30)の構成例を示すブロッ� ��図である。既出の実施の形態と比較して、� ��実施の形態に係る処理装置300は、更にサン� ��リング規則変更部400を備えている。このサ� ��プリング規則変更部400は、推定品質データQ TYを参照し、推定された通信品質(通信量ある いはパケットロス量)に応じて、サンプリン� �規則の設定を動的に変更する。

 図20は、本実施の形態における通信品質� �定方法を示すフローチャートである。ステ� �プS200及びステップS300は、既出の実施の形態 のいずれかと同じである。

 (ステップS400)
 サンプリング規則変更部400は、比較推定部3 30や統計推定部340によって作成された推定品� ��データQTYを、記憶装置350から読み出す。そ� ��て、サンプリング規則変更部400は、推定さ� ��た通信品質(通信量あるいはパケットロス量 )を参照し、必要に応じてサンプリング規則� �設定を変更する。より詳細には、サンプリ� �グ規則変更部400は、次のような処理を行う� �

 (ステップS410)
 サンプリング規則変更部400は、推定された� ��信品質を参照し、サンプリング規則の変更� ��必要か否かの判定を行う。具体的には、推� ��された通信品質が所定の基準を満足しない� ��合、サンプリング規則変更部400は、サンプ� ��ング規則の変更が必要であると判定する。� ��えば、パケットロス量がある閾値(数あるい は率)を超えた場合、あるいは、通信量があ� �閾値以下に減少した場合が挙げられる。

 (ステップS420)
 通信品質が所定の基準を満足しなくなると� ��品質劣化区間を特定するために、サンプリ� ��グ規則変更部400は、サンプリング規則の変� ��を行う。具体的には、サンプリング規則変� ��部400は、必要な計測装置にサンプリング規� ��の変更を指示し、同時に、サンプリング規� ��データベースDBSR中の変更箇所を書き換える 。変更が指示された計測装置間では、サンプ リング規則は統一される。このとき、全ての 計測装置におけるサンプリング規則を統一す る必要は必ずしも無い。品質劣化区間の特定 に必要な計測装置におけるサンプリング規則 だけが同一に設定されてもよい。

 (ステップS500)
 サンプリング規則が変更された後、「従来� ��統計推定方式」に従って、品質劣化区間が� ��定される。この場合、比較推定部330は機能� ��ないが、統計推定部340は機能する。統計推� ��部340は、各計測装置におけるパケットサン� ��リング結果から、各計測装置における通信� ��質を統計的に推定する。計測装置間での通� ��品質の差から、品質劣化区間を特定するこ� ��が可能である。

 例えば、既出の図10で示された場合を考� �る。サンプリング規則変更部400は、推定さ� �た通信品質(通信量及びパケットロス量)をモ ニターする。通信品質が所定の基準を満足し ているうちは(ステップS410;Yes)、サンプリン� �規則変更部400は、サンプリング規則の変更� �行わない。従って、高精度な比較推定方式� �そのまま維持される。そのうち、計測装置22 までのパケットロス量が閾値を超えたとする (ステップS410;No)。この場合、サンプリング規 則変更部400は、各計測装置におけるサンプリ ング規則を統一する(ステップS420)。例えば、 計測装置25に設定されるサンプリング規則を� ��「SN=奇数」から「SN=偶数」に切り換える。� ��れにより、各計測装置におけるサンプリン� ��規則が統一され、従来の統計推定方式(ステ ップS500)が可能となる。

 同様にして、「従来の統計推定方式」か� ��「比較推定方式」への切り換えも可能であ� ��。

 以上、本発明の実施の形態が添付の図面� ��参照することにより説明された。但し、本� ��明は、上述の実施の形態に限定されず、要� ��を逸脱しない範囲で当業者により適宜変更� ��れ得る。

 本出願は、2007年11月26日に出願された日� �国特許出願2007-304704を基礎とする優先権を主 張し、その開示の全てをここに取り込む。