JPH1168849A - トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法 - Google Patents
トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法Info
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- JPH1168849A JPH1168849A JP9230449A JP23044997A JPH1168849A JP H1168849 A JPH1168849 A JP H1168849A JP 9230449 A JP9230449 A JP 9230449A JP 23044997 A JP23044997 A JP 23044997A JP H1168849 A JPH1168849 A JP H1168849A
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- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/50—Testing arrangements
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- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Maintenance And Management Of Digital Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 パケット交換型のネットワークに疑似トラヒ
ックを送出してネットワーク性能を評価するトラヒック
ジェネレータ、および疑似トラヒックの生成関数（数式
モデル）を最適化するトラヒック生成関数決定方法を提
供する。 【解決手段】 トラヒック解析部７１は、入力される実
トラヒックを解析する。評価／最適化部７４ａは、パケ
ット長抽出部７１ａによって抽出されたパケット長と、
数学モデル記憶部７２ａに記憶されている第１の数学モ
デルの演算結果とに基づいて第１の数式モデルのパラメ
ータを最適化する。最適化された第１の数式モデルは、
パケット送出パターン決定モジュール２のパケット長決
定部２ａへ登録される。パケット長決定部２ａは、登録
された第１の数学モデルに基づいてパケット長を演算
し、演算結果をパケット生成モジュール３へ出力する。
ックを送出してネットワーク性能を評価するトラヒック
ジェネレータ、および疑似トラヒックの生成関数（数式
モデル）を最適化するトラヒック生成関数決定方法を提
供する。 【解決手段】 トラヒック解析部７１は、入力される実
トラヒックを解析する。評価／最適化部７４ａは、パケ
ット長抽出部７１ａによって抽出されたパケット長と、
数学モデル記憶部７２ａに記憶されている第１の数学モ
デルの演算結果とに基づいて第１の数式モデルのパラメ
ータを最適化する。最適化された第１の数式モデルは、
パケット送出パターン決定モジュール２のパケット長決
定部２ａへ登録される。パケット長決定部２ａは、登録
された第１の数学モデルに基づいてパケット長を演算
し、演算結果をパケット生成モジュール３へ出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、通信特性評価用の
トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定
方法に係り、特に、パケット交換型のネットワークに疑
似トラヒックを送出してネットワーク性能を評価するト
ラヒックジェネレータ、および疑似トラヒックの生成関
数（数式モデル）を最適化するトラヒック生成関数決定
方法に関する。
トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定
方法に係り、特に、パケット交換型のネットワークに疑
似トラヒックを送出してネットワーク性能を評価するト
ラヒックジェネレータ、および疑似トラヒックの生成関
数（数式モデル）を最適化するトラヒック生成関数決定
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、ネットワークシステムの導入が進
み、さまざまなアプリケーションがネットワークを介し
て動作している。しかしながら、システムが大規模化、
複雑化しているため、アプリケーションが期待通りに動
作しなかったり、システムの拡張・変更による効果を十
分に確認できないことがある。このため、ネットワーク
システムについて資源を有効に活用できているか否かを
評価する必要性が高まっている。
み、さまざまなアプリケーションがネットワークを介し
て動作している。しかしながら、システムが大規模化、
複雑化しているため、アプリケーションが期待通りに動
作しなかったり、システムの拡張・変更による効果を十
分に確認できないことがある。このため、ネットワーク
システムについて資源を有効に活用できているか否かを
評価する必要性が高まっている。
【０００３】一般的に、ネットワークの設計および解析
を行う場合、アプリケーションがネットワーク上へ実際
に送出するトラヒック（以下、実トラヒックと表現する
場合もある）を、評価対象のネットワーク／ネットワー
ク機器を通して伝送し、そのトラヒックを測定／解析す
ることが最も有効な手法である。
を行う場合、アプリケーションがネットワーク上へ実際
に送出するトラヒック（以下、実トラヒックと表現する
場合もある）を、評価対象のネットワーク／ネットワー
ク機器を通して伝送し、そのトラヒックを測定／解析す
ることが最も有効な手法である。
【０００４】しかしながら、評価試験のために、予め必
要なアプリケーションを揃えることはコスト的に困難で
ある。また、実際のアブリケーシヨンが生成する実トラ
ヒックを用いると、定量的な解析が困難な場合も多い。
このため、従来は任意のアプリケーションの生成するト
ラヒックを模倣した疑似トラヒックを生成するトラヒッ
クジェネレータが用いられていた。
要なアプリケーションを揃えることはコスト的に困難で
ある。また、実際のアブリケーシヨンが生成する実トラ
ヒックを用いると、定量的な解析が困難な場合も多い。
このため、従来は任意のアプリケーションの生成するト
ラヒックを模倣した疑似トラヒックを生成するトラヒッ
クジェネレータが用いられていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】パケット交換型のネッ
トワークが評価対象となる場合、多種多様なアプリケー
ションが送出するトラヒック特性はパケット長およびパ
ケット間隔により定まる。しかしながら、従来のトラヒ
ックジェネレータでは、疑似トラヒックのパケット長お
よびパケット間隔は所定の値に固定されていたため、各
アプリケーションに適した疑似トラヒックを生成するこ
とができないという問題があった。
トワークが評価対象となる場合、多種多様なアプリケー
ションが送出するトラヒック特性はパケット長およびパ
ケット間隔により定まる。しかしながら、従来のトラヒ
ックジェネレータでは、疑似トラヒックのパケット長お
よびパケット間隔は所定の値に固定されていたため、各
アプリケーションに適した疑似トラヒックを生成するこ
とができないという問題があった。
【０００６】本発明の目的は、上記した従来技術の問題
点を解決し、生成関数を利用して疑似トラヒックのパケ
ット長およびパケット間隔を動的に設定可能なトラヒッ
クジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法を提
供することにある。
点を解決し、生成関数を利用して疑似トラヒックのパケ
ット長およびパケット間隔を動的に設定可能なトラヒッ
クジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法を提
供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明では、以下のような手段を講じた点に特
徴がある。 (1) パケット交換型のネットワークに疑似トラヒックを
送出するトラヒックジェネレータにおいて、疑似トラヒ
ックの変動するパケット長を決定するパケット長決定手
段と、疑似トラヒックの変動するパケット間隔を決定す
るパケット間隔決定手段と、前記決定されたパケット長
およびパケット間隔の疑似トラヒックを生成してネット
ワーク上へ送出する疑似トラヒック送出手段とを設け
た。
ために、本発明では、以下のような手段を講じた点に特
徴がある。 (1) パケット交換型のネットワークに疑似トラヒックを
送出するトラヒックジェネレータにおいて、疑似トラヒ
ックの変動するパケット長を決定するパケット長決定手
段と、疑似トラヒックの変動するパケット間隔を決定す
るパケット間隔決定手段と、前記決定されたパケット長
およびパケット間隔の疑似トラヒックを生成してネット
ワーク上へ送出する疑似トラヒック送出手段とを設け
た。
【０００８】上記した構成のトラヒックジェネレータに
よれば、疑似トラヒックのパケット長およびパケット間
隔を任意に設定できるようになるので、評価対象のアプ
リケーションに応じた疑似トラヒックを送出できるよう
になる。 (2) 疑似トラヒックの数式モデルのパラメータを最適化
するトラヒック生成関数決定方法において、疑似トラヒ
ックのパケット長を規定する第１の数式モデルの演算結
果と評価対象のアプリケーションが生成する実トラヒッ
クのパケット長とに基づいて第１の数式モデルのパラメ
ータを最適化する過程と、疑似トラヒックのパケット間
隔を規定する第２の数式モデルの演算結果と評価対象の
アプリケーションが生成するトラヒックのパケット間隔
とに基づいて前記第２の数式モデルのパラメータを最適
化する過程と、送出しようとする疑似トラヒックのパケ
ット長およびパケット間隔を、それぞれ最適化された第
１および第２の数式モデルに基づいて決定する過程とを
設けた。
よれば、疑似トラヒックのパケット長およびパケット間
隔を任意に設定できるようになるので、評価対象のアプ
リケーションに応じた疑似トラヒックを送出できるよう
になる。 (2) 疑似トラヒックの数式モデルのパラメータを最適化
するトラヒック生成関数決定方法において、疑似トラヒ
ックのパケット長を規定する第１の数式モデルの演算結
果と評価対象のアプリケーションが生成する実トラヒッ
クのパケット長とに基づいて第１の数式モデルのパラメ
ータを最適化する過程と、疑似トラヒックのパケット間
隔を規定する第２の数式モデルの演算結果と評価対象の
アプリケーションが生成するトラヒックのパケット間隔
とに基づいて前記第２の数式モデルのパラメータを最適
化する過程と、送出しようとする疑似トラヒックのパケ
ット長およびパケット間隔を、それぞれ最適化された第
１および第２の数式モデルに基づいて決定する過程とを
設けた。
【０００９】上記した構成のトラヒック生成関数決定方
法によれば、実トラヒックのパケット長およびパケット
間隔を正確に再現可能な高精度の数学モデルが得られる
ので、パケット長およびパケット間隔が実トラヒックに
近い疑似トラヒックを生成できるようになる。
法によれば、実トラヒックのパケット長およびパケット
間隔を正確に再現可能な高精度の数学モデルが得られる
ので、パケット長およびパケット間隔が実トラヒックに
近い疑似トラヒックを生成できるようになる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明を詳
細に説明する。図１は、本発明の一実施形態であるトラ
ヒックジェネレータの主要部の構成を示したブロック図
であり、図２は、トラヒックアナライザの主要部の構成
を示したブロック図である。
細に説明する。図１は、本発明の一実施形態であるトラ
ヒックジェネレータの主要部の構成を示したブロック図
であり、図２は、トラヒックアナライザの主要部の構成
を示したブロック図である。
【００１１】図１のトラヒックジェネレータにおいて、
パケット送出パターン決定モジュール２は、ネットワー
ク評価用あるいはアプリケーション評価用としてネット
ワーク１上へ送出する疑似トラヒックに関して、そのパ
ケット長を動的に順次決定するパケット長決定部２ａ
と、パケット間隔を動的に順次決定するパケット間隔決
定部２ｂとを含む。
パケット送出パターン決定モジュール２は、ネットワー
ク評価用あるいはアプリケーション評価用としてネット
ワーク１上へ送出する疑似トラヒックに関して、そのパ
ケット長を動的に順次決定するパケット長決定部２ａ
と、パケット間隔を動的に順次決定するパケット間隔決
定部２ｂとを含む。
【００１２】前記パケット長決定部２ａは、パケット長
分布の近似関数（パラメータが最適化された第１の数学
モデル）に基づいてパケット長を演算し、演算結果を疑
似トラヒックのパケット長データとしてＩＰパケット生
成モジュール３へ出力する。前記パケット間隔決定部２
ｂは、パケット間隔分布の近似関数（パラメータが最適
化された第２の数学モデル）に基づいてパケット間隔を
演算し、演算結果を疑似トラヒックのパケット間隔デー
タとしてＩＰパケット生成モジュール３へ出力する。
分布の近似関数（パラメータが最適化された第１の数学
モデル）に基づいてパケット長を演算し、演算結果を疑
似トラヒックのパケット長データとしてＩＰパケット生
成モジュール３へ出力する。前記パケット間隔決定部２
ｂは、パケット間隔分布の近似関数（パラメータが最適
化された第２の数学モデル）に基づいてパケット間隔を
演算し、演算結果を疑似トラヒックのパケット間隔デー
タとしてＩＰパケット生成モジュール３へ出力する。
【００１３】生成関数決定モジュール７は、前記パケッ
ト長分布の近似関数である第１の数学モデルおよびその
最適パラメータを決定する第１の数学モデル決定部７ａ
と、前記パケット間隔分布の近似関数である第２の数学
モデルおよびその最適パラメータを決定する第２の数学
モデル決定部７ｂとによって構成されている。なお、生
成関数決定モジュール７の構成および動作に関しては、
後に機能ブロック図およびフローチャートを参照して詳
細に説明する。
ト長分布の近似関数である第１の数学モデルおよびその
最適パラメータを決定する第１の数学モデル決定部７ａ
と、前記パケット間隔分布の近似関数である第２の数学
モデルおよびその最適パラメータを決定する第２の数学
モデル決定部７ｂとによって構成されている。なお、生
成関数決定モジュール７の構成および動作に関しては、
後に機能ブロック図およびフローチャートを参照して詳
細に説明する。
【００１４】データファイル４には、評価対象のアプリ
ケーションが送出する実トラヒックのパケット長および
パケット間隔に関するデータが予め格納されている。前
記パケット送出パターン決定モジュール２は、前記パケ
ット長決定部２ａあるいはパケット間隔決定部２ｂによ
る演算結果のみならず、データファイル４に予め格納さ
れているパケット長データおよびパケット間隔データを
読み出して前記ＩＰパケット生成モジュール３へ送出す
ることも可能である。
ケーションが送出する実トラヒックのパケット長および
パケット間隔に関するデータが予め格納されている。前
記パケット送出パターン決定モジュール２は、前記パケ
ット長決定部２ａあるいはパケット間隔決定部２ｂによ
る演算結果のみならず、データファイル４に予め格納さ
れているパケット長データおよびパケット間隔データを
読み出して前記ＩＰパケット生成モジュール３へ送出す
ることも可能である。
【００１５】ＩＰパケット生成モジュール３は、パケッ
ト送出パターン決定モジュール２の前記パケット長決定
部２ａおよびパケット間隔決定部２ｂによってそれぞれ
演算されたパケット長データおよびパケット間隔デー
タ、あるいはパケット送出パターン決定モジュール２を
介してデータファイル４から読み出したパケット長デー
タおよびパケット間隔データに基づいて疑似トラヒック
を生成し、これをネットワーク１上へ送出する。ログフ
ァイル５には、ＩＰパケット生成モジュール３からネッ
トワーク１上へ送出された疑似トラヒックの特性データ
が記憶される。
ト送出パターン決定モジュール２の前記パケット長決定
部２ａおよびパケット間隔決定部２ｂによってそれぞれ
演算されたパケット長データおよびパケット間隔デー
タ、あるいはパケット送出パターン決定モジュール２を
介してデータファイル４から読み出したパケット長デー
タおよびパケット間隔データに基づいて疑似トラヒック
を生成し、これをネットワーク１上へ送出する。ログフ
ァイル５には、ＩＰパケット生成モジュール３からネッ
トワーク１上へ送出された疑似トラヒックの特性データ
が記憶される。
【００１６】一方、図２のトラヒックアナライザにおい
て、ＩＰパケット解析モジュール１０は、ネットワーク
１を介して受信した疑似トラヒックから必要な情報を読
み取り、パケットの受信時刻、受信パケット数、受信バ
イト数を統計解析モジュール９およびログファイル８へ
転送する。統計解析モジュール９は、ＩＰパケット解析
モジュール１０から転送された解析情報に基づいて、ス
ループットやパケット損失率等を統計的に解析する。
て、ＩＰパケット解析モジュール１０は、ネットワーク
１を介して受信した疑似トラヒックから必要な情報を読
み取り、パケットの受信時刻、受信パケット数、受信バ
イト数を統計解析モジュール９およびログファイル８へ
転送する。統計解析モジュール９は、ＩＰパケット解析
モジュール１０から転送された解析情報に基づいて、ス
ループットやパケット損失率等を統計的に解析する。
【００１７】図３は、前記トラヒックジェネレータの一
構成である生成関数決定モジュール７の機能ブロック図
であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表し
ている。
構成である生成関数決定モジュール７の機能ブロック図
であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表し
ている。
【００１８】トラヒック解析部７１は、評価対象のアプ
リケーションによって生成された実トラヒックを解析す
る。すなわち、ユーザインターフェース６を介して実ト
ラヒックが入力されると、パケット長抽出部７１ａは、
実トラヒックのパケット長を抽出して第１の評価／最適
化部７４ａへ出力する。パケット間隔抽出部７１ｂは、
実トラヒックのパケット間隔を抽出して第２の評価／最
適化部７４ｂａへ出力する。
リケーションによって生成された実トラヒックを解析す
る。すなわち、ユーザインターフェース６を介して実ト
ラヒックが入力されると、パケット長抽出部７１ａは、
実トラヒックのパケット長を抽出して第１の評価／最適
化部７４ａへ出力する。パケット間隔抽出部７１ｂは、
実トラヒックのパケット間隔を抽出して第２の評価／最
適化部７４ｂａへ出力する。
【００１９】第１の数学モデル記憶部７２ａには、疑似
トラヒックのパケット長分布を規定する複数の第１の数
式モデル（数学モデルａ１〜ａｎ）が記憶されている。
第１の採用候補選択部７３ａは、候補となる第１の数学
モデルを第１の数学モデル記憶部７２ａから読み出して
第１の評価／最適化部７４ａへ転送する。
トラヒックのパケット長分布を規定する複数の第１の数
式モデル（数学モデルａ１〜ａｎ）が記憶されている。
第１の採用候補選択部７３ａは、候補となる第１の数学
モデルを第１の数学モデル記憶部７２ａから読み出して
第１の評価／最適化部７４ａへ転送する。
【００２０】第１の評価／最適化部７４ａは、前記パケ
ット長抽出部７１ａによって抽出されたパケット長と、
前記選択された第１の数学モデルの演算結果とに基づい
て、前記候補として順次選択される第１の数式モデルの
パラメータをそれぞれ最適化する。第１の採用モデル決
定部７６ａは、最適化された各第１の数学モデルａ１〜
ａｎと実トラヒックとの適合誤差に基づいて、最適な第
１の数学モデルを選択して前記パケット送出パターン決
定モジュール２のパケット長決定部２ａへ登録する。パ
ケット長決定部２ａは、登録された第１の数学モデルに
基づいてパケット長を演算し、演算結果を疑似トラヒッ
クのパケット長データとして前記パケット生成モジュー
ル３へ出力する。
ット長抽出部７１ａによって抽出されたパケット長と、
前記選択された第１の数学モデルの演算結果とに基づい
て、前記候補として順次選択される第１の数式モデルの
パラメータをそれぞれ最適化する。第１の採用モデル決
定部７６ａは、最適化された各第１の数学モデルａ１〜
ａｎと実トラヒックとの適合誤差に基づいて、最適な第
１の数学モデルを選択して前記パケット送出パターン決
定モジュール２のパケット長決定部２ａへ登録する。パ
ケット長決定部２ａは、登録された第１の数学モデルに
基づいてパケット長を演算し、演算結果を疑似トラヒッ
クのパケット長データとして前記パケット生成モジュー
ル３へ出力する。
【００２１】同様に、第２の数学モデル記憶部７２ｂに
は、疑似トラヒックのパケット間隔分布を規定する複数
の第２の数式モデル（数学モデルｂ１〜ｂｎ）が記憶さ
れている。第２の採用候補選択部７３ｂは、候補となる
第２の数学モデルを数学モデル記憶部７２ｂから読み出
して第２の評価／最適化部７４ｂへ転送する。
は、疑似トラヒックのパケット間隔分布を規定する複数
の第２の数式モデル（数学モデルｂ１〜ｂｎ）が記憶さ
れている。第２の採用候補選択部７３ｂは、候補となる
第２の数学モデルを数学モデル記憶部７２ｂから読み出
して第２の評価／最適化部７４ｂへ転送する。
【００２２】第２の評価／最適化部７４ｂは、前記パケ
ット間隔抽出部７１ｂによって抽出されたパケット間隔
と、前記選択された第２の数学モデルの演算結果とに基
づいて、前記候補として順次選択される第２の数式モデ
ルのパラメータをそれぞれ最適化する。第２の採用モデ
ル決定部７６ｂは、最適化された各第２の数学モデルｂ
１〜ｂｎと実トラヒックとの適合誤差に基づいて、最適
な第２の数学モデルを選択して前記パケット送出パター
ン決定モジュール２のパケット間隔決定部２ｂへ登録す
る。パケット間隔決定部２ｂは、登録された第２の数学
モデルに基づいてパケット間隔を演算し、演算結果を疑
似トラヒックのパケット間隔データとして前記パケット
生成モジュール３へ出力する。
ット間隔抽出部７１ｂによって抽出されたパケット間隔
と、前記選択された第２の数学モデルの演算結果とに基
づいて、前記候補として順次選択される第２の数式モデ
ルのパラメータをそれぞれ最適化する。第２の採用モデ
ル決定部７６ｂは、最適化された各第２の数学モデルｂ
１〜ｂｎと実トラヒックとの適合誤差に基づいて、最適
な第２の数学モデルを選択して前記パケット送出パター
ン決定モジュール２のパケット間隔決定部２ｂへ登録す
る。パケット間隔決定部２ｂは、登録された第２の数学
モデルに基づいてパケット間隔を演算し、演算結果を疑
似トラヒックのパケット間隔データとして前記パケット
生成モジュール３へ出力する。
【００２３】次いで、図４のフローチャートを参照し
て、パケット長に関する数学モデルの決定方法、すなわ
ち前記図３に関して説明した機能ブロック図のうち、第
１の数学モデル記憶部７２ａ、第１の採用候補選択部７
３ａ、第１の評価／最適化部７４ａおよび第１の採用モ
デル決定部７６ａによって構成される第１の数学モデル
決定部７ａの動作を説明する。
て、パケット長に関する数学モデルの決定方法、すなわ
ち前記図３に関して説明した機能ブロック図のうち、第
１の数学モデル記憶部７２ａ、第１の採用候補選択部７
３ａ、第１の評価／最適化部７４ａおよび第１の採用モ
デル決定部７６ａによって構成される第１の数学モデル
決定部７ａの動作を説明する。
【００２４】なお、図５のフローチャートは、パケット
間隔に関する数学モデルを決定する前記第２の数学モデ
ル決定部７ｂの動作を示しているが、その動作は図４と
同等なので、その説明は省略する。
間隔に関する数学モデルを決定する前記第２の数学モデ
ル決定部７ｂの動作を示しているが、その動作は図４と
同等なので、その説明は省略する。
【００２５】ステップＳ１０ａでは、パケット長に関す
る複数の数学モデルａ１〜ａｎが記憶された第１の数学
モデル記憶部７２ａから、第１の採用候補選択部７３ａ
によって、初めは数学モデルａ１が選択される。ステッ
プＳ１１ａでは、ユーザインターフェース６を介して入
力される実トラヒックのパケット長が、トラヒック解析
部７１のパケット長抽出部７１ａによって抽出される。
ステップＳ１２ａでは、前記抽出されたパケット長と、
前記選択された数学モデルａ１の演算結果とに基づい
て、第１の評価／最適化部７４ａが数学モデルａ１の最
適パラメータを算出する。
る複数の数学モデルａ１〜ａｎが記憶された第１の数学
モデル記憶部７２ａから、第１の採用候補選択部７３ａ
によって、初めは数学モデルａ１が選択される。ステッ
プＳ１１ａでは、ユーザインターフェース６を介して入
力される実トラヒックのパケット長が、トラヒック解析
部７１のパケット長抽出部７１ａによって抽出される。
ステップＳ１２ａでは、前記抽出されたパケット長と、
前記選択された数学モデルａ１の演算結果とに基づい
て、第１の評価／最適化部７４ａが数学モデルａ１の最
適パラメータを算出する。
【００２６】最適パラメータの算出は、抽出された実際
のパケット長と数学モデルａ１の演算結果との類似性と
して定義される多変数関数の最小化問題として考えるこ
とができ、例えばポリトープ法などの多変数関数最小化
アルゴリズムを実行することによって求めることができ
る。また、シンプレックス法のような数値最適化法によ
っても求めることもできる。
のパケット長と数学モデルａ１の演算結果との類似性と
して定義される多変数関数の最小化問題として考えるこ
とができ、例えばポリトープ法などの多変数関数最小化
アルゴリズムを実行することによって求めることができ
る。また、シンプレックス法のような数値最適化法によ
っても求めることもできる。
【００２７】ステップＳ１３ａでは、パラメータが最適
化された数学モデルａ１の演算結果と実際のパケット長
との適合誤差が算出される。ステップＳ１４ａでは、他
の第１の数学モデルが存在するか否かが判定される。本
実施形態では、他に数学モデルａ２〜ａｎが存在するの
でステップＳ１０ａへ戻り、第１の採用候補選択部７３
ａによって、今度は数学モデルａ２が選択されて前記と
同様に最適化された後に適合誤差が算出される。
化された数学モデルａ１の演算結果と実際のパケット長
との適合誤差が算出される。ステップＳ１４ａでは、他
の第１の数学モデルが存在するか否かが判定される。本
実施形態では、他に数学モデルａ２〜ａｎが存在するの
でステップＳ１０ａへ戻り、第１の採用候補選択部７３
ａによって、今度は数学モデルａ２が選択されて前記と
同様に最適化された後に適合誤差が算出される。
【００２８】以上のようにして、登録されている全ての
第１の数学モデルａ１〜ａｎに関する適合誤差が算出さ
れると、ステップＳ１５ａでは、第１の採用モデル決定
部７６ａにより、適合誤差が最小の数学モデルおよびそ
の最適パラメータが選択されてパケット長決定部２ａへ
通知される。
第１の数学モデルａ１〜ａｎに関する適合誤差が算出さ
れると、ステップＳ１５ａでは、第１の採用モデル決定
部７６ａにより、適合誤差が最小の数学モデルおよびそ
の最適パラメータが選択されてパケット長決定部２ａへ
通知される。
【００２９】本実施形態によれば、実トラヒックのパケ
ット長およびパケット間隔を正確に再現可能な高精度の
数学モデルが得られるので、実トラヒックに近い疑似ト
ラヒックを生成できる。また、疑似トラヒックのパケッ
ト長およびパケット間隔を任意に設定できるので、評価
対象のアプリケーションに応じた疑似トラヒックを送出
できるようになる。
ット長およびパケット間隔を正確に再現可能な高精度の
数学モデルが得られるので、実トラヒックに近い疑似ト
ラヒックを生成できる。また、疑似トラヒックのパケッ
ト長およびパケット間隔を任意に設定できるので、評価
対象のアプリケーションに応じた疑似トラヒックを送出
できるようになる。
【００３０】図６は、前記トラヒックジェネレータの一
構成である生成関数決定モジュール７の他の実施形態の
機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または
同等部分を表している。
構成である生成関数決定モジュール７の他の実施形態の
機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または
同等部分を表している。
【００３１】上記した第１実施形態では、パケット長を
決定する第１の数学モデル、およびパケット間隔を決定
する第２の数学モデルがそれぞれ複数用意されており、
全ての数学モデルを最適化した後、それぞれの適合誤差
を比較して最適な数学モデルを決定していた。しかしな
がら、最適な数学モデルが明らかであるならば、以下に
説明する第２実施形態のように、パケット長およびパケ
ット間隔ごとに数学モデルを１つづつ用意し、それぞれ
を最適化するだけでも良い。
決定する第１の数学モデル、およびパケット間隔を決定
する第２の数学モデルがそれぞれ複数用意されており、
全ての数学モデルを最適化した後、それぞれの適合誤差
を比較して最適な数学モデルを決定していた。しかしな
がら、最適な数学モデルが明らかであるならば、以下に
説明する第２実施形態のように、パケット長およびパケ
ット間隔ごとに数学モデルを１つづつ用意し、それぞれ
を最適化するだけでも良い。
【００３２】図６において、トラヒック解析部７１は、
評価対象のアプリケーションによって生成された実トラ
ヒックを解析する。第１の数学モデル記憶部７２ａに
は、疑似トラヒックのパケット長分布を規定する第１の
数式モデルａ１のみが記憶されている。第１の評価／最
適化部７４ａは、前記パケット長抽出部７１ａによって
抽出されたパケット長と、前記第１の数学モデル記憶部
７２ａに記憶されている第１の数学モデルの演算結果と
に基づいて、当該第１の数式モデルのパラメータを最適
化する。
評価対象のアプリケーションによって生成された実トラ
ヒックを解析する。第１の数学モデル記憶部７２ａに
は、疑似トラヒックのパケット長分布を規定する第１の
数式モデルａ１のみが記憶されている。第１の評価／最
適化部７４ａは、前記パケット長抽出部７１ａによって
抽出されたパケット長と、前記第１の数学モデル記憶部
７２ａに記憶されている第１の数学モデルの演算結果と
に基づいて、当該第１の数式モデルのパラメータを最適
化する。
【００３３】最適化された第１の数式モデルは、パケッ
ト送出パターン決定モジュール２のパケット長決定部２
ａへ登録される。パケット長決定部２ａは、登録された
第１の数学モデルに基づいてパケット長を演算し、演算
結果を疑似トラヒックのパケット長データとして前記パ
ケット生成モジュール３へ出力する。
ト送出パターン決定モジュール２のパケット長決定部２
ａへ登録される。パケット長決定部２ａは、登録された
第１の数学モデルに基づいてパケット長を演算し、演算
結果を疑似トラヒックのパケット長データとして前記パ
ケット生成モジュール３へ出力する。
【００３４】同様に、第２の数学モデル記憶部７２ｂに
は、疑似トラヒックのパケット間隔分布を規定する第２
の数式モデルｂ１のみが記憶されている。第２の評価／
最適化部７４ｂは、前記パケット間隔抽出部７１ｂによ
って抽出されたパケット間隔と、前記数学モデル記憶部
７２ｂに記憶されている第２の数学モデルの演算結果と
に基づいて、当該第２の数式モデルのパラメータを最適
化する。
は、疑似トラヒックのパケット間隔分布を規定する第２
の数式モデルｂ１のみが記憶されている。第２の評価／
最適化部７４ｂは、前記パケット間隔抽出部７１ｂによ
って抽出されたパケット間隔と、前記数学モデル記憶部
７２ｂに記憶されている第２の数学モデルの演算結果と
に基づいて、当該第２の数式モデルのパラメータを最適
化する。
【００３５】最適化された第２の数式モデルは、パケッ
ト送出パターン決定モジュール２のパケット間隔決定部
２ｂへ登録される。パケット間隔決定部２ｂは、登録さ
れた第２の数学モデルに基づいてパケット間隔を演算
し、演算結果を疑似トラヒックのパケット間隔データと
して前記パケット生成モジュール３へ出力する。
ト送出パターン決定モジュール２のパケット間隔決定部
２ｂへ登録される。パケット間隔決定部２ｂは、登録さ
れた第２の数学モデルに基づいてパケット間隔を演算
し、演算結果を疑似トラヒックのパケット間隔データと
して前記パケット生成モジュール３へ出力する。
【００３６】図９は、疑似トラヒックパケットのフォー
マットを示した図である。本実施形態では、疑似トラヒ
ック用パケットのフォーマットをＲＴＰに準拠した構造
とすることで、ＬＡＮアナライザへの対応および他シス
テムとの相互接続などを容易にしている。
マットを示した図である。本実施形態では、疑似トラヒ
ック用パケットのフォーマットをＲＴＰに準拠した構造
とすることで、ＬＡＮアナライザへの対応および他シス
テムとの相互接続などを容易にしている。
【００３７】パケットの最初の１２バイトはＲＴＰのヘ
ッダであり、その直後のＲＴＰペイロード部の最初の１
２バイトに、本発明で用いる情報が記憶されている。Ｒ
ＴＰヘッダ部の構造は以下の通りである。 ［Version(V)]ＲＴＰのバージョン番号として、本実施
形態では“２”が登録される。 ［Padding(P)] および[Extension(X)]本実施形態では、
ペイロード以外のパディングおよび拡張を行わないので
“０”が登録される。 ［CSRC count(CC)]本実施形態では、一つのセッション
において送信源は唯一であるものとし、ＣＳＲＣは存在
しないので“０”が登録される。 [Marker(M)]パケットがデリミタ情報を含む場合は
“１”、それ以外では“０”が登録される。 [Payload Type(PT)]パケットがデリミタとしての情報も
持つときにデリミタの種別を表す。Ｍａｒｋｅｒが
“０”の時は“０”が登録される。 [sequence number]パケットに付与されたシーケンス番
号である。本実施形態では４バイト長のシーケンス番号
を扱うが、ＲＴＰパケットでは２バイト分のフィールド
しかないため、シーケンス番号の下位２バイトが登録さ
れる。 [time stamp]パケットが生成された時刻（日時秒）が登
録されるが、ＲＴＰパケットでは、time stampフィール
ドが４バイト長であるため、日時秒からマイクロ秒まで
を記述することができない。本実施形態では日時からマ
イクロ秒まで扱っているため、ここには日時秒の値のみ
が登録される。 ［ＳＳＲＣ(synchronization source)］本実施形態で
は，１つのセッション内で送信源は唯一であるので、固
定値“０”が登録される。
ッダであり、その直後のＲＴＰペイロード部の最初の１
２バイトに、本発明で用いる情報が記憶されている。Ｒ
ＴＰヘッダ部の構造は以下の通りである。 ［Version(V)]ＲＴＰのバージョン番号として、本実施
形態では“２”が登録される。 ［Padding(P)] および[Extension(X)]本実施形態では、
ペイロード以外のパディングおよび拡張を行わないので
“０”が登録される。 ［CSRC count(CC)]本実施形態では、一つのセッション
において送信源は唯一であるものとし、ＣＳＲＣは存在
しないので“０”が登録される。 [Marker(M)]パケットがデリミタ情報を含む場合は
“１”、それ以外では“０”が登録される。 [Payload Type(PT)]パケットがデリミタとしての情報も
持つときにデリミタの種別を表す。Ｍａｒｋｅｒが
“０”の時は“０”が登録される。 [sequence number]パケットに付与されたシーケンス番
号である。本実施形態では４バイト長のシーケンス番号
を扱うが、ＲＴＰパケットでは２バイト分のフィールド
しかないため、シーケンス番号の下位２バイトが登録さ
れる。 [time stamp]パケットが生成された時刻（日時秒）が登
録されるが、ＲＴＰパケットでは、time stampフィール
ドが４バイト長であるため、日時秒からマイクロ秒まで
を記述することができない。本実施形態では日時からマ
イクロ秒まで扱っているため、ここには日時秒の値のみ
が登録される。 ［ＳＳＲＣ(synchronization source)］本実施形態で
は，１つのセッション内で送信源は唯一であるので、固
定値“０”が登録される。
【００３８】次いで、ベイロード部において [length]パディング長（ヘッダを除いたパケットの大き
さ）が登録される。 [sequence number]本実施形態の扱うシーケンス番号の
上位２バイトが登録される。 [time stamp]パケットが生成された時刻のマイクロ秒の
内容が登録される。 [cumulative sending data octets]それまでに送信され
た累積データバイトが登録され、受信側での統計解析に
用いられる。
さ）が登録される。 [sequence number]本実施形態の扱うシーケンス番号の
上位２バイトが登録される。 [time stamp]パケットが生成された時刻のマイクロ秒の
内容が登録される。 [cumulative sending data octets]それまでに送信され
た累積データバイトが登録され、受信側での統計解析に
用いられる。
【００３９】次いで、本システムを用いて疑似トラヒッ
クを生成した使用例について説明する。ここでは、上記
した手法により選択・最適化された疑似トラヒックの数
学モデルに基づいて、デスクトップ会議システムアプリ
ケーションの−つであるＮＶ（ネットワークビデオ：ゼ
ロックス社）のトラヒック特性をエミュレートした際の
疑似トラヒック特性を示す。
クを生成した使用例について説明する。ここでは、上記
した手法により選択・最適化された疑似トラヒックの数
学モデルに基づいて、デスクトップ会議システムアプリ
ケーションの−つであるＮＶ（ネットワークビデオ：ゼ
ロックス社）のトラヒック特性をエミュレートした際の
疑似トラヒック特性を示す。
【００４０】ＮＶの生成するトラヒックは、可変パケッ
ト長および可変パケット間隔を特性として持つ。可変パ
ケット長および可変パケット間隔の分布関数として採用
した数学モデルを、それぞれ次式(1) 、(2) および式
(3) 、(4) に示す。
ト長および可変パケット間隔を特性として持つ。可変パ
ケット長および可変パケット間隔の分布関数として採用
した数学モデルを、それぞれ次式(1) 、(2) および式
(3) 、(4) に示す。
【００４１】
【数１】 但し、ｓ＜ｓmin ，ｓ＞ｓmax
【００４２】
【数２】 但し、ｓmax ≧ｓ≧ｓmin ここで、ｓave は平均パケット長、ｓmin は最小パケッ
ト長、ｓmax は最大パケット長、ｐ（ｓ）はパケット長
がｓのときの生成確率、ａは分布の補正係数、ｕはパケ
ットの生成単位である。固定長バケットの場合、ｐ
（ｓ）はｓ時に１で他は０となる．
ト長、ｓmax は最大パケット長、ｐ（ｓ）はパケット長
がｓのときの生成確率、ａは分布の補正係数、ｕはパケ
ットの生成単位である。固定長バケットの場合、ｐ
（ｓ）はｓ時に１で他は０となる．
【００４３】
【数３】 但し、ｇ≧０
【００４４】
【数４】 但し、ｉ＝１，２，…ｎ ここで、ｐ（ｇ）はパケット間隔がｇのときの生成確
率、ｇi は各特性の平均パケット間隔であり、ｂi は各
特性の重み係数であってΣｂi ＝１である。
率、ｇi は各特性の平均パケット間隔であり、ｂi は各
特性の重み係数であってΣｂi ＝１である。
【００４５】実際のＮＶのトラヒックに基づいて各数学
モデルのパラメータを最適化したところ、各パラメータ
として次の値が得られた。 ｓave ＝１１００ ｓmin ＝１０５０ ｓmax ＝１５００ ａ ＝１ ｕ ＝１０ なお、パケット間隔に関しては特性が１つである（ｎ＝
１）とし、 ｂ＝１ ｇ＝０．００２５ ａ＝１ ｕ＝０．００１ 図７、８は、それぞれパケット長およびパケット間隔に
関して、実際のトラヒック（黒丸）と数学モデルによっ
て得られた疑似トラヒック（白丸）との分布を示した図
であり、いずれも精度の高い近い特性の疑似トラヒック
が生成されていることがわかる。
モデルのパラメータを最適化したところ、各パラメータ
として次の値が得られた。 ｓave ＝１１００ ｓmin ＝１０５０ ｓmax ＝１５００ ａ ＝１ ｕ ＝１０ なお、パケット間隔に関しては特性が１つである（ｎ＝
１）とし、 ｂ＝１ ｇ＝０．００２５ ａ＝１ ｕ＝０．００１ 図７、８は、それぞれパケット長およびパケット間隔に
関して、実際のトラヒック（黒丸）と数学モデルによっ
て得られた疑似トラヒック（白丸）との分布を示した図
であり、いずれも精度の高い近い特性の疑似トラヒック
が生成されていることがわかる。
【００４６】
【発明の効果】本発明によれば、以下のような効果が達
成される。 (1) 本発明のトラヒックジェネレータによれば、疑似ト
ラヒックのパケット長およびパケット間隔を任意に設定
できるようになるので、評価対象のアプリケーションに
応じた疑似トラヒックを送出できるようになる。 (2) 本発明のトラヒック生成関数決定方法によれば、実
トラヒックのパケット長およびパケット間隔を正確に再
現可能な高精度の数学モデルが得られるので、実トラヒ
ックに近い疑似トラヒックを生成できるようになる。
成される。 (1) 本発明のトラヒックジェネレータによれば、疑似ト
ラヒックのパケット長およびパケット間隔を任意に設定
できるようになるので、評価対象のアプリケーションに
応じた疑似トラヒックを送出できるようになる。 (2) 本発明のトラヒック生成関数決定方法によれば、実
トラヒックのパケット長およびパケット間隔を正確に再
現可能な高精度の数学モデルが得られるので、実トラヒ
ックに近い疑似トラヒックを生成できるようになる。
【図１】本発明を適用したトラヒックジェネレータの主
要部のブロック図である。
要部のブロック図である。
【図２】トラヒックアナライザの主要部のブロック図で
ある。
ある。
【図３】生成関数決定モジュールの一実施形態の機能ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図４】パケット長分布を近似する第１の数学モデルの
最適化方法を示したフローチャートである。
最適化方法を示したフローチャートである。
【図５】パケット間隔分布を近似する第２の数学モデル
の最適化方法を示したフローチャートである。
の最適化方法を示したフローチャートである。
【図６】生成関数決定モジュールの他の一実施形態の機
能ブロック図である。
能ブロック図である。
【図７】実トラヒックおよび疑似トラヒックのパケット
長分布図である。
長分布図である。
【図８】実トラヒックおよび疑似トラヒックのパケット
間隔分布図である。
間隔分布図である。
【図９】疑似パケットプロトコルのフォーマットを示し
た図である。
た図である。
１…ネットワーク１…、２…パケット送出パターン決定
モジュール、３…ＩＰパケット生成モジュール、４…デ
ータファイル、５…ログファイル、７…生成関数決定モ
ジュール、８…ログファイル、９…統計解析モジュー
ル、１０…ＩＰパケット解析モジュール
モジュール、３…ＩＰパケット生成モジュール、４…デ
ータファイル、５…ログファイル、７…生成関数決定モ
ジュール、８…ログファイル、９…統計解析モジュー
ル、１０…ＩＰパケット解析モジュール
Claims (7)
- 【請求項１】 パケット交換型のネットワークに疑似ト
ラヒックを送出してネットワーク性能を評価するトラヒ
ックジェネレータにおいて、 パケット長およびパケット間隔の少なくとも一方が予定
の規則にしたがって変動する疑似トラヒックを送出する
ことを特徴とするトラヒックジェネレータ。 - 【請求項２】 パケット交換型のネットワークに疑似ト
ラヒックを送出してネットワーク性能を評価するトラヒ
ックジェネレータにおいて、 疑似トラヒックの変動するパケット長を決定するパケッ
ト長決定手段と、 前記疑似トラヒックの変動するパケット間隔を決定する
パケット間隔決定手段と、 前記決定されたパケット長およびパケット間隔の疑似ト
ラヒックを生成してネットワーク上へ送出する疑似トラ
ヒック送出手段とを具備したことを特徴とするトラヒッ
クジェネレータ。 - 【請求項３】 前記パケット長決定手段は、パケット長
分布の近似関数に基づいてパケット長を決定することを
特徴とする請求項２に記載のトラヒックジェネレータ。 - 【請求項４】 前記パケット間隔決定手段は、パケット
間隔分布の近似関数に基づいてパケット間隔を決定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のトラヒック
ジェネレータ。 - 【請求項５】 パケット交換型のネットワークに疑似ト
ラヒックを送出してネットワーク性能を評価するトラヒ
ックジェネレータにおいて、 疑似トラヒックのパケット長分布に関する少なくとも１
つの第１の数式モデルを記憶する第１の記憶手段と、 疑似トラヒックのパケット間隔分布に関する少なくとも
１つの第２の数式モデルを記憶する第２の記憶手段と、 実トラヒックのパケット長と前記第１の数式モデルによ
って生成されたパケット長との評価結果に基づいて前記
第１の数式モデルのパラメータを最適化する第１の最適
化手段と、 実トラヒックのパケット間隔と前記第２の数式モデルに
よって生成されたパケット間隔との評価結果に基づいて
前記第２の数式モデルのパラメータを最適化する第２の
最適化手段と、 最適化された第１および第２の数式モデルによってそれ
ぞれ生成されたパケット長およびパケット間隔の疑似ト
ラヒックをネットワーク上へ送出する疑似トラヒック送
出手段とを具備したことを特徴とするトラヒックジェネ
レータ。 - 【請求項６】 前記第１の記憶手段に記憶された複数の
第１の数式モデルの中から採用候補の第１の数学モデル
を順次選択する第１の選択手段と、 前記第１の最適化手段によって順次最適化された各採用
候補の第１の数式モデルと実トラヒックとの適合誤差に
基づいて採用モデルを決定する第１の数学モデル決定部
と、 前記第２の記憶手段に記憶された複数の第２の数式モデ
ルの中から採用候補の第２の数学モデルを順次選択する
第２の選択手段と、 前記第２の最適化手段によって順次最適化された各採用
候補の第２の数式モデルと実トラヒックとの適合誤差に
基づいて採用モデルを決定する第２の数学モデル決定部
とをさらに具備し、 前記疑似トラヒック送出手段は、第１および第２の数式
モデルとして採用された各数学モデルによって生成され
たパケット長およびパケット間隔の疑似トラヒックをネ
ットワーク上へ送出することを特徴とする請求項５に記
載のトラヒックジェネレータ。 - 【請求項７】 評価対象のネットワークへ送出する疑似
トラヒックの数式モデルのパラメータを最適化するトラ
ヒック生成関数決定方法において、 疑似トラヒックのパケット長を規定する第１の数式モデ
ルの演算結果と、評価対象のアプリケーションが生成す
る実トラヒックのパケット長とを比較し、比較結果に基
づいて前記第１の数式モデルのパラメータを最適化し、 疑似トラヒックのパケット間隔を規定する第２の数式モ
デルの演算結果と、評価対象のアプリケーションが生成
するトラヒックのパケット間隔とを比較し、比較結果に
基づいて前記第２の数式モデルのパラメータを最適化
し、 疑似トラヒックのパケット長およびパケット間隔を、そ
れぞれパラメータが最適化された前記第１および第２の
数式モデルに基づいて決定することを特徴とするトラヒ
ック生成関数決定方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9230449A JPH1168849A (ja) | 1997-08-12 | 1997-08-12 | トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法 |
| US09/128,212 US6414942B1 (en) | 1997-08-12 | 1998-08-03 | Traffic generator and method of determining a traffic generating function |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9230449A JPH1168849A (ja) | 1997-08-12 | 1997-08-12 | トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1168849A true JPH1168849A (ja) | 1999-03-09 |
Family
ID=16908064
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9230449A Pending JPH1168849A (ja) | 1997-08-12 | 1997-08-12 | トラヒックジェネレータおよびトラヒック生成関数決定方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6414942B1 (ja) |
| JP (1) | JPH1168849A (ja) |
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