JP2016127359A - Communication control device - Google Patents
Communication control device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016127359A JP2016127359A JP2014265282A JP2014265282A JP2016127359A JP 2016127359 A JP2016127359 A JP 2016127359A JP 2014265282 A JP2014265282 A JP 2014265282A JP 2014265282 A JP2014265282 A JP 2014265282A JP 2016127359 A JP2016127359 A JP 2016127359A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- bulk
- communication
- quality
- parallel
- communication control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 246
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 38
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 230000004044 response Effects 0.000 description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 description 1
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
Description
本発明は、通信アプリケーションへの帯域割当を最適化する通信制御装置に係り、特に、帯域を共用する複数の通信アプリケーションへ割り当てる帯域を、ユーザの通信行動と通信品質との分析結果からアプリケーションごとに求まる品質閾値に基づいて最適化する通信制御装置に関する。 The present invention relates to a communication control apparatus that optimizes bandwidth allocation to communication applications, and in particular, allocates bandwidth to a plurality of communication applications sharing a bandwidth for each application based on analysis results of user communication behavior and communication quality. The present invention relates to a communication control device that performs optimization based on a determined quality threshold.
特許文献1には、Active計測によるTCP品質推定方式として、RTTやパケット損失率などをActive計測した情報を基に品質を推定する技術が開示されている。特許文献2には、測定用エージェントが間欠的にパケットを送信視して、通信網の品質をActiveに計測するシステムが開示されている。 Patent Document 1 discloses a technique for estimating quality based on information obtained by active measurement of RTT, packet loss rate, and the like as a TCP quality estimation method based on active measurement. Patent Document 2 discloses a system in which a measurement agent intermittently transmits packets and measures the quality of a communication network to Active.
特許文献3には、ユーザの通信行動をネットワークの中間GWノードにおいて分析する装置が開示されている。特許文献4には、ユーザ・端末の移動のモデル化および移動後にどのように通信を実施したかをモデル化するシステムが開示されている。 Patent Document 3 discloses an apparatus that analyzes a user's communication behavior at an intermediate GW node of a network. Patent Document 4 discloses a system for modeling the movement of a user / terminal and how the communication is performed after the movement.
特許文献1,2は、通信トラヒックをActive計測しているため、測定に伴って余計なトラヒックや負荷が発生する。また、測定に伴う負荷やスケーラビリティの問題がある。さらに、通信品質と通信行動とを紐付けて分析することができない。 Since Patent Documents 1 and 2 perform active measurement of communication traffic, extra traffic and a load are generated along with the measurement. In addition, there are load and scalability problems associated with measurement. Furthermore, communication quality and communication behavior cannot be linked and analyzed.
特許文献3は、セキュリティ対策のための通信行動分析を対象とし、品質と行動との関係性を分析するものではない。特許文献4は、通信品質と通信行動とを紐付けて分析することができない。 Patent Document 3 is intended for communication behavior analysis for security measures, and does not analyze the relationship between quality and behavior. Patent Document 4 cannot analyze communication quality and communication behavior in association with each other.
一方、上記の特許文献とは別に、従来から通信品質と通信行動との関係や、体感品質を分析する手法として、端末側に特殊なモニタ機能を仕込む手法や、主観品質評価的な実験、アンケート等を実施する方法があった。しかしながら、このような手法はいずれも処理が煩雑であり、大規模調査が困難であるという問題がある。 On the other hand, apart from the above-mentioned patent documents, as a method for analyzing the relationship between communication quality and communication behavior and the quality of experience, a method for preparing a special monitor function on the terminal side, a subjective quality evaluation experiment, a questionnaire And so on. However, all of these methods have a problem that the processing is complicated and it is difficult to conduct a large-scale survey.
このような技術課題に対して、本発明の発明者等は、ユーザ単位で各トラヒックをその生起間隔に基づいてバルク単位およびコール単位に集約すると共に、この集約状況を分析した結果でユーザの通信行動を代表し、集約状況と通信品質との関係を分析して対応関係を求めることにより、ユーザが満足する通信品質条件の推定を可能にする通信行動分析置を発明し、特許出願(特許文献5)した。 In response to such a technical problem, the inventors of the present invention aggregate the traffic in units of users in bulk units and call units based on the occurrence intervals, and analyze the aggregation status as a result of user communication. Representing behaviors, inventing a communication behavior analysis device that enables estimation of communication quality conditions satisfied by the user by analyzing the relationship between the aggregation status and communication quality and obtaining a correspondence relationship, patent application (patent document) 5)
さらに、本発明の発明者等は、ユーザ単位でバルク並行の状況を分析することで同時並行する通信行動を分析し、通信行動の態様と通信品質との関係を分析して対応関係を求めることにより、ユーザが満足する通信品質条件の推定を可能にする通信行動分析置を発明し、特許出願(特許文献6)した。 Further, the inventors of the present invention analyze the concurrent communication behavior by analyzing the bulk parallel status in units of users, and analyze the relationship between the communication behavior mode and the communication quality to obtain the correspondence relationship. Invented a communication behavior analysis device that enables estimation of communication quality conditions satisfied by the user, and applied for a patent (Patent Document 6).
特許文献5によれば、パッシブにキャプチャした大量の通信トラヒックに基づいて、セッションを所定の規則で集約した時の集約状況と通信品質との関係を分析できる。そして、セッションの集約状況は通信ユーザの通信行動を代表できるので、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 According to Patent Document 5, it is possible to analyze a relationship between an aggregation state and communication quality when sessions are aggregated according to a predetermined rule based on a large amount of communication traffic captured passively. Since the session aggregation status can represent the communication behavior of the communication user, the relationship between the quality of experience of the communication user and the communication behavior can be accurately analyzed.
特許文献6によれば、パッシブにキャプチャした大量の通信トラヒックに基づいて、セッションを所定の規則で集約して得られるバルクの並行状況と通信品質との関係を分析できる。そして、バルクの並行状況は通信ユーザの通信行動を代表できるので、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 According to Patent Document 6, it is possible to analyze the relationship between the bulk parallel status obtained by aggregating sessions according to a predetermined rule and communication quality based on a large amount of communication traffic captured passively. Since the parallel state of the bulk can represent the communication behavior of the communication user, the relationship between the quality of experience of the communication user and the communication behavior can be accurately analyzed.
特許文献5,6によれば、ユーザ毎あるいはユーザ単位の体感品質または主観品質を、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく分析し、把握できるので、スケーラブルな通信行動分析を簡単に実現できるようになる。 According to Patent Documents 5 and 6, since it is possible to analyze and grasp the perceived quality or subjective quality of each user or each user without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey, it is easy to perform scalable communication behavior analysis. Can be realized.
一方、限られた帯域上でユーザが複数の通信アプリケーションを同時に使用する際、各通信アプリケーションに対して、それぞれの所要帯域とは無関係に、例えば均等に帯域割当を行ってしまうと、所要帯域の小さな通信アプリケーションについては余剰帯域が生じる一方で、所要帯域の大きな通信アプリケーションについては帯域不足により体感品質が著しく低下しうるという技術課題があった。 On the other hand, when a user simultaneously uses a plurality of communication applications on a limited bandwidth, for example, if bandwidth allocation is performed evenly for each communication application regardless of the required bandwidth, While there is a surplus bandwidth for a small communication application, there is a technical problem that the quality of experience can be significantly reduced due to a lack of bandwidth for a communication application with a large required bandwidth.
本発明の目的は、上記の技術課題を解決し、帯域を共用する複数の通信アプリケーションへ割り当てる帯域を、ユーザの通信行動と通信品質との分析結果からアプリケーションごとに求まる品質閾値に基づいて最適化する通信制御装置を提供することにある。 An object of the present invention is to solve the above technical problem and optimize a bandwidth allocated to a plurality of communication applications sharing a bandwidth based on a quality threshold obtained for each application from an analysis result of user communication behavior and communication quality. It is to provide a communication control device.
上記の目的を達成するために、本発明は、通信アプリケーションへの帯域割当を制御する通信制御装置において、以下の構成を具備した点に特徴がある。 In order to achieve the above object, the present invention is characterized in that a communication control apparatus for controlling bandwidth allocation to a communication application has the following configuration.
(1) 通信端末が発生させたトラヒックのセッションをアプリケーションごとにバルクの時系列に集約する手段と、各バルクに集約されているセッションの品質を測定する手段と、端末ユーザの通信行動を代表できるバルク状況とセッションの品質との関係を分析する手段と、この分析結果に基づいて、端末ユーザが満足する品質閾値を通信アプリケーションごとに決定する手段と、前記品質閾値に基づいて各通信アプリケーションへの割当帯域を決定し、帯域制御の主体へ通知する割当帯域決定手段とを具備した。 (1) A means for aggregating traffic sessions generated by communication terminals into a bulk time series for each application, a means for measuring the quality of sessions aggregated in each bulk, and a terminal user's communication behavior can be represented. Means for analyzing the relationship between the bulk status and session quality; means for determining a quality threshold for each terminal application based on the result of the analysis; and for each communication application based on the quality threshold. And an allocated bandwidth determining means for determining the allocated bandwidth and notifying the bandwidth control subject.
(2) 割当帯域決定手段は、帯域を共用する複数の通信アプリケーションに対して、各通信アプリケーションの品質閾値に応じた割合で割当帯域を決定することを特徴とする請求項1に記載の通信制御装置。 (2) The communication control according to claim 1, wherein the allocated bandwidth determining means determines the allocated bandwidth for a plurality of communication applications sharing the bandwidth at a ratio corresponding to a quality threshold value of each communication application. apparatus.
(3) 各バルクにおけるセッションの集約状況を分析するバルク集約状況分析手段を具備し、前記分析する手段は、セッション品質の変動が同一レンジに属する各バルクの集約状況に基づいて、端末ユーザの通信行動と通信品質との関係を分析するようにした。 (3) It comprises a bulk aggregation status analyzing means for analyzing session aggregation status in each bulk, and the means for analyzing is based on the aggregation status of each bulk whose session quality fluctuations belong to the same range, The relationship between behavior and communication quality was analyzed.
(4) 送信元が同一の複数のバルクが並行するバルク並行の状況を分析するバルク並行状況分析手段を具備し、前記分析する手段は、セッション品質の変動が同一レンジに属する各バルクの並行状況に基づいて、端末ユーザの通信行動と通信品質との関係を分析するようにした。 (4) It has a bulk parallel status analyzing means for analyzing a bulk parallel status in which a plurality of bulks having the same transmission source are parallel, and the analyzing means includes a parallel status of each bulk whose session quality variation belongs to the same range. Based on the above, the relationship between communication behavior and communication quality of terminal users was analyzed.
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
(1) ユーザ端末が発生させた通信トラヒックを分析して得られたユーザの主観品質と通信行動との関係に基づいて、ユーザが通信品質に対して不満を表す品質閾値をアプリケーションごとに推定し、各アプリケーションの通信がその品質閾値を満足するように制御するので、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、主観品質の高いスケーラブルな通信制御を簡単に実現できるようになる。
According to the present invention, the following effects are achieved.
(1) Based on the relationship between the user's subjective quality and the communication behavior obtained by analyzing the communication traffic generated by the user terminal, the user estimates the quality threshold value that indicates dissatisfaction with the communication quality for each application. Since communication of each application is controlled to satisfy the quality threshold, scalable communication control with high subjective quality can be easily realized without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey.
(2) 帯域を複数の通信アプリケーションが共用する場合でも、各通信アプリケーションへ割り当てる帯域を、その品質閾値に基づいて最適化できる。 (2) Even when a plurality of communication applications share a bandwidth, the bandwidth allocated to each communication application can be optimized based on the quality threshold.
(3) セッションを所定の規則で集約した時の集約状況は通信ユーザの通信行動を代表できるので、セッションの集約状況を分析するだけで、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 (3) Since the aggregation status when a session is aggregated according to a predetermined rule can represent the communication behavior of the communication user, it is possible to analyze the session aggregation status without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey. Thus, it becomes possible to accurately analyze the relationship between the communication user's quality of experience and communication behavior.
(4) セッションを所定の規則で集約して得られるバルクの並行状況は通信ユーザの通信行動を代表できるので、バルクの並行状況を分析するだけで、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 (4) Since the bulk parallel status obtained by aggregating sessions according to the prescribed rules can represent the communication behavior of communication users, simply analyzing the bulk parallel status, directly inquiring users and conducting questionnaire surveys, etc. Therefore, it is possible to accurately analyze the relationship between the quality of experience of the communication user and the communication behavior.
(5) 本発明の通信制御装置を各通信端末に実装し、通信トラヒックの分析、通信品質の推定および各通信アプリケーションへ割り当てる帯域の決定を通信端末ごとに行えば、ユーザごとにカスタマイズされた固有の帯域割当を実現できるようになる。 (5) If the communication control device of the present invention is installed in each communication terminal and communication traffic is analyzed, communication quality is estimated, and a bandwidth to be allocated to each communication application is determined for each communication terminal, a unique characteristic customized for each user is obtained. Bandwidth allocation can be realized.
(6) 本発明の通信制御装置をネットワーク上のノードに実装し、全ての端末ユーザに関する通信トラヒックの分析、通信品質の推定および各通信アプリケーションへ割り当てる帯域の決定をまとめて行えば、既存の通信端末に改修を加えることなく、スケーラブルな通信制御を簡単に実現できるようになる。 (6) If the communication control device of the present invention is installed in a node on a network and the analysis of communication traffic for all terminal users, the estimation of communication quality, and the determination of the bandwidth allocated to each communication application are performed together, the existing communication It is possible to easily realize scalable communication control without modifying the terminal.
(7) 通信トラヒックの分析、通信品質の推定および通信アプリケーションごとの帯域決定を行う主体と、帯域割当の決定結果に基づいて通信アプリケーションごとに通信帯域の割当を制御する主体とを同一にすれば、帯域割当の決定結果を各制御主体へ通知するためのトラヒックを不要にできる。 (7) If the entity that analyzes communication traffic, estimates the communication quality, and determines the bandwidth for each communication application is the same as the entity that controls the allocation of communication bandwidth for each communication application based on the result of determining the bandwidth allocation, Therefore, it is possible to eliminate the traffic for notifying each control subject of the determination result of bandwidth allocation.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。ここでは初めに、本発明の概要について説明し、次いで、その具体的な実施形態について説明する。なお、以下の説明では基本的に、トランスポート層(第4層)での接続を「(TCP)コネクション」と表現し、これよりも上位層での接続を「(HTTP)セッション」と表現することで両者を区別するが、説明の便宜上、両者を「セッション」で代表する場合もある。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, first, an outline of the present invention will be described, and then a specific embodiment thereof will be described. In the following explanation, the connection at the transport layer (layer 4) is basically expressed as “(TCP) connection”, and the connection at the higher layer is expressed as “(HTTP) session”. However, for convenience of explanation, both may be represented by “session”.
本発明では、通信ユーザが自身の通信端末を操作して通信を発生させる行動(通信行動)を、その通信トラヒックに基づいて分析し、アプリケーションごとに通信品質と関連付ける。そして、ユーザの通信行動と通信品質との関係から当該ユーザの体感品質が低下する品質閾値をアプリケーションごとに見極めることで、複数の通信アプリケーション(通信サービス)が一つの帯域を共用する際に、各通信アプリケーションに割り当てる帯域をユーザの体感品質の視点から最適化する。 In the present invention, an action (communication action) in which a communication user operates his / her communication terminal to generate communication (communication action) is analyzed based on the communication traffic, and is associated with communication quality for each application. And, when a plurality of communication applications (communication services) share one band, by identifying for each application a quality threshold value that lowers the user's experience quality from the relationship between the user's communication behavior and communication quality, The bandwidth allocated to the communication application is optimized from the viewpoint of the user's quality of experience.
通信行動としては、特に、通信アプリケーションを起動させてから終了させるまでの間に当該通信アプリケーション上で通信端末を操作して通信を発生させる通信行動(第1実施例)や、別の通信を新たに発生させる並列的/並行的な通信行動(第2実施例)に注目する。そのために、本発明では通信トラヒックからセッションを識別し、多数のセッションを、例えばその生起時刻に基づきバルク単位で時系列に集約する。 As the communication action, in particular, a communication action (first embodiment) for generating communication by operating a communication terminal on the communication application between starting and closing the communication application, or another communication is newly added. Pay attention to the parallel / parallel communication behavior (second embodiment) generated by the system. Therefore, in the present invention, sessions are identified from communication traffic, and a large number of sessions are aggregated in time series in bulk units based on their occurrence times, for example.
図3は、本実施形態におけるセッション(コネクション)の集約方法を模式的に表現した図であり、送信元が同一のセッションごとに、最先のセッションの生起時刻を基準時刻として、この基準時刻とその後の各セッションの生起時刻との時間差Δτが計算される。 FIG. 3 is a diagram schematically showing a session (connection) aggregation method in the present embodiment. For each session with the same transmission source, the occurrence time of the earliest session is set as a reference time, and the reference time and A time difference Δτ from the occurrence time of each subsequent session is calculated.
本実施形態では、送信元の同一性が送信元アドレス情報に基づいて判断される。そして、セッション生起間隔Δτが所定の第1バルク閾値Δτbulk1以下のセッションは全て同一バルク#iに集約される一方、生起間隔Δτが前記第1バルク閾値Δτbulk1よりも大きいセッションは、次以降の各バルク#i+1,バルク#i+2…に集約される[同図(a)]。 In this embodiment, the identity of the transmission source is determined based on the transmission source address information. All sessions whose session occurrence interval Δτ is equal to or less than a predetermined first bulk threshold Δτbulk1 are aggregated into the same bulk #i, while sessions whose occurrence interval Δτ is greater than the first bulk threshold Δτbulk1 # i + 1, bulk # i + 2 ... [Figure (a)].
また、時系列で隣接するi番目のバルク#iに集約されたセッションの最終の終了時刻とi+1番目のバルク#i+1に集約されたセッションの最初の生起時刻とが比較され、両者の時間差ΔTが所定のコール閾値Δτcall以下であれば各バルクが同一コール#jに集約される一方、時間差ΔTが所定のコール閾値Δτcallよりも大きければ次のコール#j+1に集約される[同図(b)]。 In addition, the final end time of the session aggregated in the i-th bulk #i adjacent in time series is compared with the first occurrence time of the session aggregated in the i + 1-th bulk # i + 1. If the time difference ΔT is equal to or less than the predetermined call threshold Δτcall, the bulks are aggregated into the same call #j, whereas if the time difference ΔT is greater than the predetermined call threshold Δτcall, the bulk is aggregated into the next call # j + 1 [ (B)].
ここで、同一バルク内の各セッションについては、アプリケーションがユーザの通信操作に由来するフォアグラウンドで行われるものなのか、あるいはユーザの通信操作とは無関係にバックグラウンドで行われるものなのかを識別した後、ユーザ由来のフォアグラウンド通信のみを分析対象としても良い。 Here, for each session in the same bulk, after identifying whether the application is performed in the foreground derived from the user's communication operation or in the background regardless of the user's communication operation Only the user-derived foreground communication may be analyzed.
また、コールやバルク内の各セッションについて、同一アプリケーション上でのユーザ操作に起因した通信セッションだけを識別した後、同一アプリケーション由来の通信動作のみを分析対象としても良い。これらを分析することで、例えば、アプリケーション毎に、ユーザの通信に関する体感品質と当該ユーザの通信行動とを対応付け、ひいては任意の通信行動から当該通信ユーザの体感品質を推定しても良い。 Further, for each session in a call or bulk, after identifying only a communication session caused by a user operation on the same application, only a communication operation derived from the same application may be analyzed. By analyzing these, for example, for each application, the experience quality related to the user's communication may be associated with the communication behavior of the user, and the experience quality of the communication user may be estimated from any communication behavior.
なお、各セッションのバルク集約方法は上記に限定されるものではない。例えば、図3(c)に示したように、送信元アドレス情報が同一のセッションごとに、n番目のセッションの生起時刻とn+1番目のセッションの生起時刻との間隔(セッション生起間隔)Δτを逐次計算し、このセッション生起間隔Δτが所定の第2バルク閾値Δτbulk2以下のセッションは全て同一バルク#iに集約し、前記第2バルク閾値Δτbulk2よりも大きいセッションは次以降のバルク#i+1,バルク#i+2…に集約するようにしても良い。 Note that the bulk aggregation method for each session is not limited to the above. For example, as shown in FIG. 3 (c), for each session having the same source address information, the interval between the occurrence time of the nth session and the occurrence time of the (n + 1) th session (session occurrence interval) Δτ All sessions whose session occurrence interval Δτ is equal to or smaller than a predetermined second bulk threshold Δτbulk2 are aggregated into the same bulk #i, and sessions larger than the second bulk threshold Δτbulk2 are bulk # i + 1 after the next. , Bulk # i + 2 ... may be consolidated.
図1は、本発明が適用されるネットワークの主要部の構成を示したブロック図である。本発明の通信制御装置は、通信端末が発生させた通信トラヒックをネットワーク上でキャプチャして分析する場合にはネットワーク上のノードに実装され、通信端末が自ら分析する場合には当該通信端末上に実装される。以下では、ネットワーク上のノードに実装される場合を例にして説明する。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a main part of a network to which the present invention is applied. The communication control device of the present invention is mounted on a node on the network when the communication traffic generated by the communication terminal is captured and analyzed on the network, and on the communication terminal when the communication terminal analyzes the communication traffic by itself. Implemented. In the following, description will be given by taking as an example the case of being mounted on a node on the network.
サービス提供範囲の各エリアには無線基地局BSが設置され、当該エリア内のクライアント(本実施形態では、無線移動端末MH)は前記各無線基地局BSに収容される。各無線基地局BSは無線アクセス網RANに接続され、前記無線アクセス網RANはコア網のゲートウェイ(GW)に接続される。前記コア網はインターネットエクスチェンジ(IX)においてインターネットと接続される。 A radio base station BS is installed in each area of the service providing range, and a client (radio mobile terminal MH in this embodiment) in the area is accommodated in each radio base station BS. Each radio base station BS is connected to a radio access network RAN, and the radio access network RAN is connected to a gateway (GW) of the core network. The core network is connected to the Internet at the Internet Exchange (IX).
前記インターネットには、MHからの要求に応答してサービスを提供する各種のサーバが接続されている。本実施形態では、各MHと各サーバとの間のトラヒックを集約できる回線として、無線アクセス網RANとコア網とを接続する回線Lにキャプチャ装置1が接続されている。 Various servers that provide services in response to requests from the MH are connected to the Internet. In this embodiment, the capture device 1 is connected to a line L that connects the radio access network RAN and the core network as a line that can aggregate traffic between each MH and each server.
図2は、本発明を適用したネットワークノードの機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。本発明の通信制御装置は、キャプチャ装置1やGWといったネットワーク上の装置のみならず、各MHにも実装できるが、ここではキャプチャ装置1への実装例について説明する。 FIG. 2 is a functional block diagram of a network node to which the present invention is applied. Here, illustrations of components unnecessary for the description of the present invention are omitted. The communication control device of the present invention can be mounted not only on the network device such as the capture device 1 and GW but also on each MH. Here, an example of mounting on the capture device 1 will be described.
パケットキャプチャ部10は、回線L上でIP(TCPやUDPなど)パケットを選択的にキャプチャする。ログ情報管理部20には、前記キャプチャされたパケットの少なくとも種別、送信元アドレス情報、到着時刻およびパケットサイズ(データ量)がログ情報として記録、管理される。 The packet capture unit 10 selectively captures IP (TCP, UDP, etc.) packets on the line L. The log information management unit 20 records and manages at least the type of the captured packet, source address information, arrival time, and packet size (data amount) as log information.
トラヒック集約部30はバルク集約部301を含み、前記図3を参照して説明したように、キャプチャされたトラヒックの各セッションをその生起間隔Δτに基づいて送信元アドレス情報ごとに集約し、送信元アドレス情報が同一のセッション集合について、生起間隔Δτが所定のバルク閾値Δτbulk1以下のセッションを同一バルクに集約する。通信品質計算部40は、各バルクに集約された各セッションの通信品質を所定の品質項目ごとに計算する。 The traffic aggregating unit 30 includes a bulk aggregating unit 301, and as described with reference to FIG. 3, the traffic aggregating unit 30 aggregates each session of captured traffic for each source address information based on the occurrence interval Δτ. For a set of sessions having the same address information, sessions whose occurrence interval Δτ is equal to or less than a predetermined bulk threshold Δτbulk1 are aggregated in the same bulk. The communication quality calculation unit 40 calculates the communication quality of each session aggregated in each bulk for each predetermined quality item.
図4は、通信品質計算部40による通信品質の計算方法を説明するための図である。ここでは、TCPコネクションの確立時にクライアント/サーバ間で実行されるTCP_3wayハンドシェークのSYNパケットからキャプチャできたコネクションについて、遅延特性を測定する方法について説明する。 FIG. 4 is a diagram for explaining a communication quality calculation method by the communication quality calculation unit 40. Here, a method for measuring the delay characteristics of a connection that can be captured from a SYN packet of a TCP_3way handshake executed between a client and a server when a TCP connection is established will be described.
この場合、端末MHからサーバへ最初に送信されたSYNパケットの到着時刻(コネクション生起時刻)t1と、サーバから端末MHへ返信されたSYN+ACKパケットの到着時刻t2との差分(t2-t1)に基づいてサーバ側RTT(往復)遅延が算出される。 In this case, the difference between the arrival time (connection occurrence time) t1 of the SYN packet first transmitted from the terminal MH to the server and the arrival time t2 of the SYN + ACK packet returned from the server to the terminal MH (t2-t1) Based on the above, the server side RTT (round trip) delay is calculated.
また、前記SYN+ACKパケットの到着時刻t2と端末MHからサーバへ最後に送信されたACKパケットの到着時刻t3との差分(t3-t2)に基づいて、クライアント側RTT遅延が算出される。 The client-side RTT delay is calculated based on the difference (t3-t2) between the arrival time t2 of the SYN + ACK packet and the arrival time t3 of the ACK packet last transmitted from the terminal MH to the server.
さらに、前記最初のSYNパケットの到着時刻t1と前記3wayハンドシェーク後に端末MHからサーバへ最初に送信されデータパケットの到着時刻t4との差分(t4-t1)に基づいて、TCP接続遅延が算出される。 Further, the TCP connection delay is calculated based on the difference (t4-t1) between the arrival time t1 of the first SYN packet and the arrival time t4 of the data packet first transmitted from the terminal MH to the server after the 3-way handshake. .
さらに、3wayハンドシェーク後に端末MHから最初に送信されるデータの到着時刻t4からFINまたはRSTパケットの到着時刻t5までの差分(t5-t4)、および当該差分時間内にキャプチャされた送受信データ量に基づいて、TCPコネクションのスループット特性が算出される。 Furthermore, based on the difference (t5-t4) from the arrival time t4 of the first data transmitted from the terminal MH after the 3-way handshake to the arrival time t5 of the FIN or RST packet, and the amount of transmitted / received data captured within the difference time Thus, the throughput characteristic of the TCP connection is calculated.
なお、パケットのキャプチャがコネクションの途中から開始されているような場合には、得られた到着時刻から可能な分析のみが選択的に行われる。すなわち、キャプチャがSYN+ACKパケットから開始されていれば、その到着時刻t2からACKパケットの到着時刻t3までの差分(t3-t2)に基づいて、クライアント側RTT遅延のみが算出される。 When packet capture is started from the middle of the connection, only possible analysis is selectively performed from the obtained arrival time. That is, if the capture is started from the SYN + ACK packet, only the client-side RTT delay is calculated based on the difference (t3-t2) from the arrival time t2 to the arrival time t3 of the ACK packet.
また、前記TCPコネクションのスループット特性やTCP接続所要時間は、クライアント側の遅延のみならずサーバが側の遅延にも依存するので、サーバ側遅延が大きいときに算出されたこれらの特性等は、クライアント側の通信品質を正確に代表できない。したがって、前記サーバ側RTT遅延が所定の閾値を超えているとき、あるいはサーバ側遅延を代表できるデータやACKなどのパケット到着間隔が所定の閾値を越えているときに算出されたスループット特性やTCP接続所要時間は、品質分析の対象から除外することが望ましい。 Further, the throughput characteristics and TCP connection time required for the TCP connection depend not only on the client side delay but also on the server side delay, so these characteristics calculated when the server side delay is large are Cannot accurately represent the communication quality on the other side. Therefore, when the server-side RTT delay exceeds a predetermined threshold, or when the packet arrival interval such as data or ACK that can represent the server-side delay exceeds a predetermined threshold, TCP characteristics and TCP connection It is desirable to exclude the time required from quality analysis.
図5は、HTTPセッションを対象とした品質特性の測定方法を説明するためのシーケンスフローであり、HTTPリクエスト(#1)パケットの到着時刻t1と、このリクエストに対して返信されるHTTPレスポンス(#1)パケットの到着時刻t2との時間差(t2-t1)がHTTPレスポンス遅延とされる。 FIG. 5 is a sequence flow for explaining a method for measuring quality characteristics for an HTTP session. An HTTP request (# 1) packet arrival time t1 and an HTTP response (# 1) The time difference (t2−t1) from the arrival time t2 of the packet is regarded as the HTTP response delay.
また、最初のHTTPリクエスト(#1)パケットの到着時刻t1と最後のHTTPレスポンス(#1)パケットの到着時刻t3との時間差(t3-t1)がHTTP保留時間とされる。 Further, the time difference (t3−t1) between the arrival time t1 of the first HTTP request (# 1) packet and the arrival time t3 of the last HTTP response (# 1) packet is set as the HTTP hold time.
さらに、最初のHTTPレスポンス(#1)パケットの到着時刻t2と最後のHTTPレスポンス(#1)パケットの到着時刻t3との時間差(t2-t1)がHTTPレスポンス保留時間とされ、その間にダウンロードされた総データ量がHTTP通信データ量とされる。 Furthermore, the time difference (t2-t1) between the arrival time t2 of the first HTTP response (# 1) packet and the arrival time t3 of the last HTTP response (# 1) packet is set as the HTTP response hold time and downloaded during that time. The total data amount is the HTTP communication data amount.
さらに、最初のHTTPリクエスト(#2)パケットの到着時刻t4と最後のHTTPリクエスト(#2)パケットの到着時刻t5との時間差(t5-t4)がHTTPリクエスト保留時間とされ、その間のデータ量がHTTPリクエストデータ量とされる。 Furthermore, the time difference (t5-t4) between the arrival time t4 of the first HTTP request (# 2) packet and the arrival time t5 of the last HTTP request (# 2) packet is the HTTP request hold time, and the amount of data between them is The amount of HTTP request data.
図2へ戻り、分析部50において、バルク状況分析部501は、端末ユーザの通信行動を代表できるバルク状況として、後述する「バルク遷移継続」、「バルク継続回数」、「バルク継続時間」、「コール継続回数」、「コール継続時間」などのバルク集約状況(第1実施例)あるいはバルク並行の状況(第2実施例)を分析する。 Returning to FIG. 2, in the analysis unit 50, the bulk situation analysis unit 501 includes “bulk transition continuation”, “bulk continuation count”, “bulk duration”, “ Analyzing the bulk aggregation status (first embodiment) or the bulk parallel status (second embodiment) such as “call continuation count” and “call duration”.
分類部502は、各バルクをアプリケーションごとに、その通信品質レンジに基づいて複数のグループのいずれかに分類する。分析部50は、各バルクの状況と通信品質レンジとの関係に基づいて、端末ユーザの通信行動と通信品質との関係を分析する。 The classification unit 502 classifies each bulk into one of a plurality of groups based on the communication quality range for each application. The analysis unit 50 analyzes the relationship between the communication behavior of the terminal user and the communication quality based on the relationship between the status of each bulk and the communication quality range.
本実施形態では、前記通信品質計算部40により各品質値が求まると、「1.遅延特性」、「2.スループット特性」および「3.終了(諦め)特性」の3項目について、以下の各統計値が前記バルブ状況分析部501により計算される。 In the present embodiment, when each quality value is obtained by the communication quality calculation unit 40, the following three items of “1. delay characteristics”, “2. throughput characteristics”, and “3. A statistical value is calculated by the valve state analysis unit 501.
1.遅延特性
(1)サーバ/端末側RTTの平均値、標準偏差、最大値、最小値、X%ile値
(2)クライアント/RAN側RTTの平均値、標準偏差、最大値、最小値、X%ile値
(3)TCP接続遅延の平均値、標準偏差、最大値、最小値、X%ile値
(4)HTTPレスポンス遅延の平均値、標準偏差、最大値、最小値、X%ile値
(5)HTTP保留時間の平均値、標準偏差、最大値、最小値、X%ile値
1. Delay characteristics
(1) Server / terminal RTT average, standard deviation, maximum, minimum, X% ile value
(2) Average value, standard deviation, maximum value, minimum value, X% ile value of client / RAN side RTT
(3) TCP connection delay average value, standard deviation, maximum value, minimum value, X% ile value
(4) Average value, standard deviation, maximum value, minimum value, X% ile value of HTTP response delay
(5) Average value, standard deviation, maximum value, minimum value, X% ile value of HTTP hold time
2.スループット特性
(1)ダウンロード(Res)スループット
(2)アップロード(Req)スループット
(3)HTTPセッションのバルク単位でのスループット(HTTPセッションをバルクに集約し、合計データ量÷合計保留時間で算出される。ただし、HTTPセッション毎の生起および終了時刻を基に重複時間を省く処理を実施する。すなわち、実時間の保留時間が算出される)
2. Throughput characteristics
(1) Download (Res) throughput
(2) Upload (Req) throughput
(3) Throughput in bulk of HTTP sessions (Aggregated HTTP sessions in bulk and calculated as total data amount ÷ total hold time. (That is, the real time hold time is calculated)
3.終了(諦め)特性
(1)リセット発生率(コール・バルク内のTCP Reset(RST)発生数の合計÷集約したTCPコネクション数で算出)
(2)タイムアウト発生率(コール・バルク内のTimeout発生数の合計÷集約したTCPコネクション数で算出)
3. Termination characteristics
(1) Reset occurrence rate (calculated by the total number of TCP Reset (RST) occurrences in the call bulk divided by the total number of TCP connections)
(2) Timeout occurrence rate (calculated as the total number of timeout occurrences in the call bulk divided by the number of aggregated TCP connections)
図2へ戻り、割当帯域決定部60において、品質閾値決定部601は、品質低下に対してユーザの通信行動が特異的に変化する品質閾値をアプリケーションごとに計算する。割当帯域決定部60は、各通信アプリケーションに割り当てる帯域を、その品質閾値に基づいて決定する。なお、割当帯域を複数の通信アプリケーションに共用させている場合は、競合する各アプリケーションに割り当てる帯域を各通信アプリケーションの品質閾値に基づいて決定する。 Returning to FIG. 2, in the allocated bandwidth determination unit 60, the quality threshold value determination unit 601 calculates a quality threshold value for which the user's communication behavior specifically changes with respect to quality degradation for each application. The allocated bandwidth determination unit 60 determines the bandwidth allocated to each communication application based on the quality threshold. When the allocated bandwidth is shared by a plurality of communication applications, the bandwidth allocated to each competing application is determined based on the quality threshold value of each communication application.
前記帯域割当の決定結果は、その制御主体となるユーザ端末MNまたはGWへ、制御チャネルや同報チャネル、あるいは個別に設けた専用チャネルにより通知され、ユーザごとに各アプリケーションへ割り当てる帯域が、前記割当帯域の決定結果にしたがって、例えばトークンバケット方式により制御される。 The determination result of the bandwidth allocation is notified to the user terminal MN or GW as the control entity through a control channel, a broadcast channel, or a dedicated channel provided individually, and the bandwidth allocated to each application for each user is determined by the allocation According to the determination result of the bandwidth, for example, it is controlled by a token bucket method.
このように、通信トラヒックをネットワーク上でパッシブにキャプチャして、全ての通信端末に関する通信トラヒックの分析および通信品質の推定をまとめて行うようにすれば、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、スケーラブルな通信制御を簡単に実現できるようになる。 In this way, if the communication traffic is passively captured on the network and the analysis of the communication traffic and the estimation of the communication quality for all the communication terminals are performed together, the user can be directly inquired or the questionnaire survey can be conducted. Without this, scalable communication control can be easily realized.
一方、図2に示した各制御機能部10~60を、ネットワーク上の装置ではなく各通信端末にそれぞれ実装し、各通信端末が自己の通信トラヒックの分析、通信品質の推定および通信アプリケーションごとの帯域決定を行うようにしても良い。このようにすれば、ユーザごとにカスタマイズされた固有の帯域割当を実現できる。 On the other hand, each of the control function units 10 to 60 shown in FIG. 2 is installed in each communication terminal instead of a device on the network, and each communication terminal analyzes its own communication traffic, estimates the communication quality, and determines each communication application. Band determination may be performed. In this way, unique band allocation customized for each user can be realized.
なお、通信トラヒックの分析、通信品質の推定および通信アプリケーションごとの帯域決定を行う主体と、この決定結果に基づいて通信アプリケーションごとに通信帯域の割当を制御する主体とは同一であっても異なっていても良い。ただし、主体が同一であれば、帯域割当の決定結果を各制御主体へ通知するためのトラヒックを不要にできる。 Note that the entity that performs communication traffic analysis, communication quality estimation, and bandwidth determination for each communication application is the same or different from the entity that controls the allocation of communication bandwidth for each communication application based on the determination result. May be. However, if the entities are the same, traffic for notifying each control entity of the result of determining bandwidth allocation can be eliminated.
[第1実施例]
図6は、前記キャプチャ装置1の第1実施形態の構成を示した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ので、その説明は省略する。本実施形態では、トラヒック集約部30がコール集約部302を具備し、分析部50が前記バルブ状況分析部501としてバルク集約状況分析部501aを具備した点に特徴がある。
[First embodiment]
FIG. 6 is a functional block diagram showing the configuration of the first embodiment of the capture device 1. The same reference numerals as those described above represent the same or equivalent parts, and thus the description thereof is omitted. The present embodiment is characterized in that the traffic aggregation unit 30 includes a call aggregation unit 302, and the analysis unit 50 includes a bulk aggregation state analysis unit 501a as the valve state analysis unit 501.
前記コール集約部302は、前記図3(b)に示したように、時系列で隣接する#番目のバルクに集約された最後のセッションの終了時刻と#+1番目のバルクに集約された最初のセッションの生起時刻とを比較し、両者の時間間隔ΔTが所定のコール閾値Δτcall以下であれば各バルクを同一コールに集約し、コール閾値Δτcallよりも大きければ別の(次の)のコールに集約する。 As shown in FIG. 3 (b), the call aggregating unit 302 ends the time of the last session aggregated in the #th bulk adjacent in time sequence and the first aggregated in the # + 1st bulk. If the time interval ΔT between the two is less than or equal to a predetermined call threshold Δτcall, the bulks are aggregated into the same call, and if the time interval ΔT call is larger than the call threshold Δτcall, it is transferred to another (next) call. Summarize.
前記バルク集約状況分析部501aは、図7に示したように、各セッションのバルク集約状況を分析する。本実施形態では、送信元アドレス情報が同一のセッショを対象に、「バルク遷移継続」、「バルク継続回数」、「バルク継続時間」、「コール継続回数」および「コール継続時間」などが求められる。 As shown in FIG. 7, the bulk aggregation status analysis unit 501a analyzes the bulk aggregation status of each session. In this embodiment, “bulk transition continuation”, “bulk continuation count”, “bulk continuation time”, “call continuation count”, “call continuation time”, and the like are required for sessions with the same source address information. .
「バルク遷移継続」は、コールごとにあるバルクを基点として、次のバルクが同一コール内か否かで決まるフラグ値である。すなわち、各コール内の各バルクに集約されたセッションのうち終了時刻が最も遅いセッションの当該終了時刻と、次のバルクに集約されたセッションのうち開始時刻が最も早いセッションの当該開始時刻との時間差分ΔTが、コール閾値ΔτCall以下であるか否かで決まるフラグ値である。本実施形態では、次のバルクが同一コール内であれば「継続有(=1)」、同一コール内でなければ「継続無(=0)」に設定される。 “Bulk transition continuation” is a flag value determined by whether or not the next bulk is in the same call, with the bulk for each call as a base point. That is, the time between the end time of the session with the latest end time among the sessions aggregated in each bulk in each call and the start time of the session with the earliest start time among the sessions aggregated into the next bulk This is a flag value determined by whether or not the difference ΔT is equal to or less than the call threshold value ΔτCall. In the present embodiment, if the next bulk is in the same call, “continuation present (= 1)” is set, and if it is not in the same call, “no continuation (= 0)” is set.
「バルク継続回数」は、各コール内での各バルクの発生順序を表す序数であり、例えば、あるコール内に10個のバルクが存在する場合、各バルクに対して時系列順で1〜10までの各序数がバルク継続回数として設定される。 “Bulk continuation count” is an ordinal number indicating the order of occurrence of each bulk in each call. For example, when 10 bulks exist in a call, 1 to 10 in time series order for each bulk. Each ordinal number up to is set as the number of bulk continuations.
「バルク継続時間」とは、各コール内での各バルクの発生順の経過時間であり、例えば、あるコール内に10個のバルクが存在する場合、1番目=最初のバルクの開始時刻を基準時刻として、2番目以降に発生した各バルクの開始時刻との差分になる。なお、バルクの発生順番は時系列順なので、それぞれのバルク順番に応じた経過時間は単調増加の時間幅になる。 “Bulk duration” is the elapsed time in the order of occurrence of each bulk within each call. For example, if there are 10 bulks in a call, the first = the start time of the first bulk The time is the difference from the start time of each bulk generated after the second time. Since the generation order of the bulk is chronological order, the elapsed time corresponding to each bulk order has a monotonically increasing time width.
次いで、前記品質閾値決定部601による品質閾値の決定方法について説明する。本実施形態では、収集された各セッションの通信ログが、通信を発生させるアプリケーションおよび通信品質の項目ごとに、その品質値に基づいてグルーピングされ、グループ毎にバルクの集約状況に関する分析結果と対応付けられる。 Next, a method for determining a quality threshold by the quality threshold determining unit 601 will be described. In the present embodiment, the collected communication logs of each session are grouped based on the quality value for each application and communication quality item that generates communication, and are associated with the analysis result regarding the bulk aggregation status for each group. It is done.
例えば、Webブラウジング(HTTPセッション)におけるダウンロード(DL)のスループットに着目した場合、Webブラウジングに係る全ての通信ログを、そのDLスループットに注目して10kbps程度のレンジでグルーピングする。その結果、例えばスループットが150kbps〜160kbpsの各通信ログは同一グループにグルーピングされ、160kbps〜170kbpsの各通信ログは他の同一グループにグルーピングされる。 For example, when attention is paid to download (DL) throughput in Web browsing (HTTP session), all communication logs related to Web browsing are grouped in a range of about 10 kbps by paying attention to the DL throughput. As a result, for example, each communication log with a throughput of 150 kbps to 160 kbps is grouped into the same group, and each communication log with 160 kbps to 170 kbps is grouped into another same group.
そして、例えば150kbps〜160kbpsのグループに関して、グループ内のログ数が100個であり、そのうちバルク遷移継続が「1」のログが85個、「0」のログが15個であれば、バルク継続率は0.85とされ、これがWebブラウジングのスループット150kbps〜160kbps(品質値)に対応したバルク継続率(バルクの集約状況)とされる。 For example, for a group of 150 kbps to 160 kbps, if the number of logs in the group is 100, of which 85 are “1” and 15 are “0”, the bulk continuation rate Is 0.85, and this is the bulk continuation rate (bulk aggregation status) corresponding to Web browsing throughput of 150kbps to 160kbps (quality value).
そして、このような品質値とバルク集約状況との対応付けを各グループに対して繰り返すことで、図8に示したように、WebブラウジングにおけるDLスループットとバルク継続率との対応関係が得られる。 Then, by repeating the association between the quality value and the bulk aggregation status for each group, as shown in FIG. 8, the correspondence between the DL throughput and the bulk continuation rate in Web browsing can be obtained.
図8によれば、WebブラウジングにおけるDLスループットとバルク継続率とは有意な相関を示し、DLスループットが190〜200kbpsを示すあたりでバルク継続率が急激に低下している。このことから、ユーザはWebブラウジングにおけるDLスループットに関しては、約190〜200kbpsがユーザの許容通信品質の閾値、すなわち不満が出始める体感品質の限界値であると推定できる。そこで、品質閾値決定部601は、WebブラウジングのDLスループットに関する品質閾値を190〜200kbpsに決定する。 According to FIG. 8, the DL throughput and the bulk continuation rate in Web browsing show a significant correlation, and the bulk continuation rate rapidly decreases when the DL throughput shows 190 to 200 kbps. From this, the user can estimate that about 190 to 200 kbps is the threshold value of the allowable communication quality of the user, that is, the limit value of the sensation quality at which dissatisfaction starts to appear, regarding the DL throughput in Web browsing. Therefore, the quality threshold value determination unit 601 determines the quality threshold value related to the Web browsing DL throughput to be 190 to 200 kbps.
なお、DLスループットに対してバルク継続率が上記のように特異的に変化するタイミング、すなわち各バルクにおけるセッションの集約状況と当該セッションの通信品質との対応関係が特異的に変化する特異点は、セッションの集約状況(バルク継続率)の一次微分値や二次微分値に基づいて検知できる。 Note that the singular point where the correspondence between the session aggregation status in each bulk and the communication quality of the session specifically changes is as follows. It can be detected based on the first and second derivative values of the session aggregation status (bulk continuation rate).
図9は、動画のストリーミング再生におけるDLスループットとバルク継続率との対応関係を示した図であり、全ての通信ログを前記と同様に、DLスループットに基づいて所定のレンジごとにグルーピングし、グルーブごとにバルク継続率との関係をプロットして構成されている。 FIG. 9 is a diagram showing a correspondence relationship between DL throughput and bulk continuation rate in streaming playback of moving images. As in the above, all communication logs are grouped into predetermined ranges based on DL throughput. It is constructed by plotting the relationship with the bulk continuation rate for each.
図9によれば、ストリーミング再生のDLスループットとバルク継続率とが有意な相関を示し、DLスループットが700kbps近傍でバルク継続率が急激に低下しており、ユーザがダウンロードの通信品質に対して不満を感じ始めている様子が読み取れる。したがって、前記品質閾値決定部601は、動画のストリーミング再生におけるDLスループットの品質閾値を700kbpsに決定する。 According to FIG. 9, the DL throughput of streaming playback and the bulk continuation rate show a significant correlation, and the DL continuation rate rapidly decreases when the DL throughput is around 700 kbps, and the user is dissatisfied with the communication quality of the download. You can see how you are starting to feel. Therefore, the quality threshold value determination unit 601 determines the DL threshold quality threshold value for streaming playback of moving images as 700 kbps.
前記割当帯域決定部60は、あるユーザが、Webブラウジングと動画のストリーミング再生とを並行して行っており、当該ユーザに割り当て可能な帯域上限が900kbpsに設定されていれば、Webブラウジングに割り当てる帯域を200kbps、動画のストリーミング再生に割り当てる帯域を700kbpsに決定し、ユーザ端末MNまたはGWへ当該決定結果に基づく帯域制御を指示する。 The allocated bandwidth determining unit 60 is a bandwidth allocated to Web browsing if a certain user performs Web browsing and streaming playback of a moving image in parallel, and the upper limit of the bandwidth that can be allocated to the user is set to 900 kbps. Is set to 200 kbps, and the bandwidth allocated to streaming playback of moving images is determined to be 700 kbps, and bandwidth control based on the determination result is instructed to the user terminal MN or GW.
本実施形態によれば、パッシブにキャプチャした大量の通信トラヒックに基づいて分析したユーザの主観品質と通信行動との関係に基づいて、ユーザが通信品質に対して不満を表す品質閾値をアプリケーションごとに推定し、各アプリケーションの通信をその品質閾値を満足するように制御できる。したがって、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、スケーラブルな通信制御を簡単に実現できるようになる。 According to this embodiment, based on the relationship between the user's subjective quality and communication behavior analyzed based on a large amount of passively captured communication traffic, the quality threshold value that the user is dissatisfied with the communication quality is set for each application. The communication of each application can be estimated and controlled to satisfy its quality threshold. Therefore, scalable communication control can be easily realized without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey.
また、本実施形態によれば、帯域を複数の通信アプリケーションが共用する場合でも、各通信アプリケーションへ割り当てる帯域を、その品質閾値に基づいて最適化できる。 Further, according to the present embodiment, even when a plurality of communication applications share a band, the band allocated to each communication application can be optimized based on the quality threshold value.
さらに、本実施形態によれば、セッションを所定の規則で集約した時の集約状況で通信ユーザの通信行動を代表するので、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、セッションの集約状況を分析するだけで、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 Furthermore, according to the present embodiment, since the communication behavior of the communication user is represented by the aggregation state when the session is aggregated according to a predetermined rule, session aggregation is performed without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey. By simply analyzing the situation, it becomes possible to accurately analyze the relationship between the communication user's quality of experience and communication behavior.
[第2実施例]
図10は、前記キャプチャ装置1の第2実施形態の構成を示した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ので、その説明は省略する。
[Second Embodiment]
FIG. 10 is a functional block diagram showing the configuration of the second embodiment of the capture apparatus 1. The same reference numerals as those described above represent the same or equivalent parts, and thus the description thereof is omitted.
本実施形態では、分析部50が前記バルブ状況分析部501として、バルクごとに当該バルクよりも後発の各バルクとの並列/並行(Parallel/Concurrent:以下、「並行」で代表する)状況を分析するバルク並行状況分析部501bを具備した点に特徴がある。 In this embodiment, the analysis unit 50 analyzes the parallel / parallel (Parallel / Concurrent: hereinafter “represented by“ parallel ”) status with each bulk subsequent to the bulk for each bulk as the valve status analysis unit 501. It is characterized in that it includes a bulk parallel status analysis unit 501b.
図11は、バルク並行状況分析部501bが分析対象とするバルク並行の状況を説明するための図である。本実施形態では、送信元アドレス情報が同一のバルク集合内で各バルクに順次着目し、着目したバルクを基準バルクとして、その開始時刻から終了時刻までのバルク期間中に開始する後発のバルクがあれば、その全てが前記基準バルクとの関係で並行バルクに認定される。各バルクの開始時刻および終了時刻はそれぞれ、当該バルクに集約されているセッションのうち、最先セッションの生起時刻および最遅セッションの終了時刻である。 FIG. 11 is a diagram for explaining a bulk parallel situation to be analyzed by the bulk parallel situation analysis unit 501b. In the present embodiment, attention is paid sequentially to each bulk in the bulk set having the same source address information, and there is a subsequent bulk that starts during the bulk period from the start time to the end time with the focused bulk as the reference bulk. For example, all of them are certified as parallel bulks in relation to the reference bulk. The start time and end time of each bulk are the occurrence time of the earliest session and the end time of the latest session among the sessions aggregated in the bulk.
図示の例では、基準バルクTX_1の開始時刻と終了時刻との間のバルク期間中に2つのバルクTX_2,TX_3が発生しているので、前記基準バルクTX_1に関しては2つの並行バルクTX_2,TX_3が認定される。 In the illustrated example, since two bulks TX_2 and TX_3 are generated during the bulk period between the start time and end time of the reference bulk TX_1, two parallel bulks TX_2 and TX_3 are certified for the reference bulk TX_1. Is done.
一方、前記バルクTX_2に注目し、これを基準バルクと仮定すれば、その開始時刻と終了時刻との間のバルク期間中に2つのバルクTX_3,TX_4が発生している。したがって、前記基準バルクTX_2に関しては2つの並行バルクTX_3,TX_4が認定されることになる。 On the other hand, if attention is paid to the bulk TX_2 and this is assumed to be a reference bulk, two bulks TX_3 and TX_4 are generated during the bulk period between the start time and the end time. Therefore, two parallel bulks TX_3 and TX_4 are certified for the reference bulk TX_2.
なお、上記の例とは別に、一度でも基準バルクや並行バルクと認定されたバルクについては、他のバルクとの関係で再び基準バルクや並行バルクと認定されることがないようにしても良い。 In addition, apart from the above example, a bulk that has been certified as a reference bulk or parallel bulk even once may not be certified as a reference bulk or parallel bulk again in relation to other bulks.
上記のようなバルク並行状況は、例えばユーザがあるサイト(例えば、Webサーバ)に接続中、新たなタブを開いて当該タブ上で同一又は別のサイトに接続したこと、すなわちユーザが並行的な通信操作を行ったときに観測される。 The above bulk parallel situation is, for example, when a user is connected to a certain site (for example, a Web server) and opens a new tab and connects to the same or another site on the tab. Observed when communication operation is performed.
前記バルク並行状況分析部501bはさらに、送信元アドレス情報が同一のバルク集合の各バルクを対象に、「(1) 並行バルクの有無」、「(2) 並行バルクの数」、「(3) 並行バルクのサイズ」、「(4) 並行バルクのセッション数」、「(5) 並行バルクの経過時間」、「(6) 並行バルクあたりのセッション数」、「(7) 並行バルクあたりのサイズ」、「(1) 並行バルクあたりの継続時間」などを分析する。 The bulk parallel status analysis unit 501b further targets “(1) presence / absence of parallel bulk”, “(2) number of parallel bulks”, “(3)” for each bulk in the bulk set having the same source address information. `` Parallel Bulk Size '', `` (4) Number of Parallel Bulk Sessions '', `` (5) Elapsed Time of Parallel Bulk '', `` (6) Number of Sessions per Parallel Bulk '', `` (7) Size per Parallel Bulk '' , “(1) Duration per parallel bulk” is analyzed.
(1)「並行バルクの有無」は、対象の全バルクに順次に着目して求められ、着目したバルク(基準バルク)と並行する後発バルクの有無である。本実施形態では計算を容易なものとするために、統計計算的には「あり=1」、「なし=0」として分析される。 (1) “Presence / absence of parallel bulk” is obtained by paying attention to all target bulks sequentially, and is the presence / absence of a subsequent bulk parallel to the target bulk (reference bulk). In the present embodiment, in order to facilitate calculation, statistical analysis is performed with “Yes = 1” and “No = 0”.
(2)「並行バルクの数」は、対象の全バルクに順次に着目して求められ、着目した基準バルクごとに求まる後発の並行バルク数である。 (2) The “number of parallel bulks” is a number of subsequent parallel bulks obtained by paying attention to all target bulks in order and found for each target reference bulk.
(3)「並行バルクのサイズ」は、対象の全バルクに順次着目して求められ、着目した基準バルクと並行する全ての後発バルクで送受される総データ量(ダウンロードのデータ量及びアップロードのデータ量の総和)である。なお、「並行バルクのサイズ」は総データ量とせず、並行バルクあたりとデータ量として求めても良い。 (3) “Parallel bulk size” is obtained by paying attention to all target bulks in sequence, and is the total amount of data sent / received in all subsequent bulks in parallel with the target reference bulk (download data and upload data) Total amount). Note that the “size of parallel bulk” may be obtained as the data amount per parallel bulk, not the total data amount.
(4)「並行バルクのセッション数」は、対象の全バルクに順次に着目して求められ、着目した基準バルクと並行する全ての後発バルクに集約されているセッション数の総和である。 (4) “Number of sessions in parallel bulk” is a total sum of the number of sessions obtained by paying attention to all target bulks sequentially and being aggregated in all subsequent bulks in parallel with the target reference bulk.
(5)「並行バルクの経過時間」は、対象の全バルクに順次に着目して求められ、各基準バルクの開始時刻から、これと並行する各後発バルクの開始時刻までの経過時間である。 (5) “Elapsed time of parallel bulk” is obtained by paying attention to all target bulks sequentially, and is the elapsed time from the start time of each reference bulk to the start time of each subsequent bulk in parallel with this.
(6)「並行バルクあたりのセッション数」は、各基準バルクと並行する各後発バルクに集約されているセッション数である。 (6) “Number of sessions per parallel bulk” is the number of sessions aggregated in each subsequent bulk that is parallel to each reference bulk.
(7)「並行バルクあたりのサイズ」は、各基準バルクと並行する各後発バルクのデータ量である。 (7) “Size per parallel bulk” is the data amount of each subsequent bulk in parallel with each reference bulk.
(8)「並行バルクあたりの継続時間」は、各基準バルクと並行する各後発バルクが開始してから終了するまでの継続時間(バルク期間)である。 (8) “Duration per parallel bulk” is a duration (bulk period) from the start to the end of each subsequent bulk in parallel with each reference bulk.
前記品質閾値決定部601は、通信品質およびバルク並行の状況の分析結果に基づいて両者の対応関係を分析する。本実施形態では、収集された各セッションの通信ログが、通信品質の項目ごとに、その品質値に基づいてグルーピングされ、グループ毎にバルク並行の状況に関する分析結果と対応付けられる。 The quality threshold value determination unit 601 analyzes the correspondence between both based on the analysis result of the communication quality and the bulk parallel situation. In the present embodiment, the collected communication logs of each session are grouped for each item of communication quality based on the quality value, and each group is associated with an analysis result regarding a bulk parallel situation.
図12は、DLスループットと並行バルク発生数の平均値との関係を示した図であり、DLスループットと並行バルクの発生数の平均値とが有意な相関を示し、DLスループットがおおよそ100kbps以下で並行バルクの発生数の平均値が上昇していることが判る。これは、ダウンロード時のスループットがおおよそ100 kbpsを下回るとユーザが通信品質に満足できず、例えば、新しいタブを開いて同一のサイトもしくは更に別のサイトへのアクセスを試みるといった通信行動をとることを示唆している。 FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the DL throughput and the average number of parallel bulk occurrences. The DL throughput and the average number of parallel bulk occurrences show a significant correlation, and the DL throughput is about 100 kbps or less. It can be seen that the average number of occurrences of parallel bulk is increasing. This means that if the download throughput is below about 100 kbps, the user will not be satisfied with the communication quality, such as opening a new tab and trying to access the same site or another site. Suggests.
したがって、ユーザはダウンロード時の通信品質として、スループットに関してはおおよそ100kbpsがユーザの許容通信品質の閾値、すなわち不満が出始める体感品質の限界値であると推定できる。品質閾値決定部601は、以上の分析結果から、WebブラウジングのDLスループットに関する品質閾値を100kbpsに決定する。 Therefore, the user can estimate that as the communication quality at the time of download, about 100 kbps is the threshold value of the allowable communication quality of the user, that is, the limit value of the experience quality at which dissatisfaction starts to appear. The quality threshold value determination unit 601 determines the quality threshold value related to the Web browsing DL throughput to 100 kbps from the above analysis results.
図13は、WebブラウジングにおけるDLスループットと並行バルクのDLサイズとの関係を示した図であり、DLスループットと並行バルクサイズとが有意な相関を示し、DLスループットが100kbpsを下回ると、並行バルクのDLサイズが増加していることを示している。 FIG. 13 is a diagram showing the relationship between DL throughput and parallel bulk DL size in Web browsing. DL throughput and parallel bulk size show a significant correlation. When DL throughput falls below 100 kbps, parallel bulk It shows that the DL size is increasing.
これは、ダウンロード時のスループットがおおよそ100 kbpsを下回るとユーザが通信品質に満足できず、例えば、新しいタブを開いて同一のサイトもしくは更に別のサイトへのアクセスを試みるといった通信行動をとることを示唆している。したがって、品質閾値決定部601は、WebブラウジングのDLスループットに関する品質閾値を100kbpsに決定する。 This means that if the download throughput is below about 100 kbps, the user will not be satisfied with the communication quality, such as opening a new tab and trying to access the same site or another site. Suggests. Therefore, the quality threshold value determination unit 601 determines the quality threshold value related to the Web browsing DL throughput to 100 kbps.
図14は、HTTPレスポンス遅延と並行バルク発生数の平均値との関係を示した図であり、図15は、HTTPレスポンス遅延と並行バルクのDLサイズとの関係を示した図である。 FIG. 14 is a diagram showing the relationship between the HTTP response delay and the average number of parallel bulk occurrences, and FIG. 15 is a diagram showing the relationship between the HTTP response delay and the parallel bulk DL size.
これらの特性から、HTTPレスポンス遅延がおおよそ0.4~0.5secを超えたあたりから並行バルク発生数の平均値及び並行バルクのDLサイズが急激の上昇していることが判る。すなわち、ユーザはダウンロード時の通信品質として、HTTPレスポンス遅延に関しては0.4~0.5secで反応し、これがユーザに不満が出始める体感品質の限界値であると推定できる。したがって、品質閾値決定部601は、HTTPレスポンス遅延に関する品質閾値を0.4~0.5secに決定する。 From these characteristics, it can be seen that the average value of the number of parallel bulk occurrences and the DL size of the parallel bulk have increased rapidly since the HTTP response delay exceeded approximately 0.4 to 0.5 sec. That is, the user reacts with 0.4 to 0.5 seconds regarding the HTTP response delay as the communication quality at the time of download, and it can be estimated that this is the limit value of the experience quality at which the user begins to complain. Therefore, the quality threshold value determination unit 601 determines the quality threshold value related to the HTTP response delay to 0.4 to 0.5 sec.
図16は、HTTP保留時間と並行バルク発生数の平均値との関係を示した図であり、図17は、HTTP保留時間と並行バルクのDLサイズとの関係を示した図である。 FIG. 16 is a diagram showing the relationship between the HTTP suspension time and the average value of the number of parallel bulk occurrences, and FIG. 17 is a diagram showing the relationship between the HTTP suspension time and the parallel bulk DL size.
これらの特性から、HTTPレスポンス遅延がおおよそ0.8~1.0secを超えたあたりから並行バルク発生数の平均値及び並行バルクのDLサイズが急激の上昇していることが判る。すなわち、ユーザはダウンロード時の通信品質として、HTTPレスポンス遅延に関しては0.8~1.0secで反応し、これがユーザに不満が出始める体感品質の限界値であると推定できる。したがって、品質閾値決定部601は、HTTP保留時間に関する品質閾値を0.4~0.5secに決定する。 From these characteristics, it can be seen that the average value of the number of parallel bulk occurrences and the DL size of the parallel bulk have increased rapidly since the HTTP response delay exceeded approximately 0.8 to 1.0 sec. That is, the user reacts with 0.8 to 1.0 sec regarding the HTTP response delay as the communication quality at the time of download, and it can be estimated that this is the limit value of the quality of experience at which the user begins to complain. Therefore, the quality threshold value determination unit 601 determines the quality threshold value related to the HTTP hold time to 0.4 to 0.5 sec.
本実施形態によれば、セッションを所定の規則で集約して得られるバルクの並行状況で通信ユーザの通信行動を代表するので、ユーザに直接問い合わせたりアンケート調査を実施したりすることなく、バルクの並行状況を分析するだけで、通信ユーザの体感品質と通信行動との関係を正確に分析できるようになる。 According to the present embodiment, since the communication behavior of the communication user is represented in a bulk parallel situation obtained by aggregating sessions according to a predetermined rule, it is possible to perform bulk inquiry without directly inquiring the user or conducting a questionnaire survey. By simply analyzing the parallel situation, it becomes possible to accurately analyze the relationship between the communication user's experience quality and communication behavior.
なお、上記の実施形態では、スループット特性に関して得られた品質閾値の分析結果に基づいてスループットの割当を制御するといったように、分析対象と制御対象とが同一の指標値である場合を例にして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、分析対象の指標値と制御対象の指標値とは異なっていても良い。 In the above embodiment, the case where the analysis target and the control target are the same index value is used as an example so that the allocation of the throughput is controlled based on the analysis result of the quality threshold value obtained with respect to the throughput characteristic. Although described, the present invention is not limited to this, and the index value to be analyzed may be different from the index value to be controlled.
例えば、「RTT遅延」,「TCP接続遅延」,「HTTPレスポンス遅延」等の遅延系の指標値について特異的な品質閾値が得られたならば、過去の各遅延系指標値と当時の割当帯域との関係を事後的に分析し、遅延系指標値が品質閾値を満足すると推定される割当帯域を将来の割当目標としても良い。 For example, if specific quality thresholds are obtained for delay system index values such as “RTT delay”, “TCP connection delay”, “HTTP response delay”, etc., each past delay system index value and the allocated bandwidth at that time And the allocated bandwidth estimated that the delay system index value satisfies the quality threshold may be used as a future allocation target.
同様に、「HTTP保留時間」、「平均リセット発生率」,「タイムアウト発生率」について特異的な品質閾値が得られたならば、過去のこれら指標値と当時の割当帯域との関係を事後的に分析し、各指標値が品質閾値を満足すると推定される割当帯域を割当目標としても良い。 Similarly, if specific quality thresholds are obtained for the “HTTP hold time”, “average reset occurrence rate”, and “timeout occurrence rate”, the relationship between these past index values and the allocated bandwidth at the time is subsequently analyzed. In other words, the allocation band estimated that each index value satisfies the quality threshold may be set as the allocation target.
また、上記の各実施形態では、各ユーザの属性に関わらず通信アプリケーションごとに割当帯域を決定するものとして説明したが、端末ユーザの通信行動を代表するバルク状況とセッション品質との関係は、ユーザの属性(性格や嗜好など)にも強く依存することが、本発明の発明者等による調査で確認されている。 In each of the above embodiments, the allocated bandwidth is determined for each communication application regardless of the attributes of each user. However, the relationship between the bulk status representing the communication behavior of the terminal user and the session quality is It has been confirmed by an investigation by the inventors of the present invention that it strongly depends on the attributes (such as personality and taste) of the present invention.
したがって、各ユーザ(通信端末)をその属性に基づいてクラスタリングし、クラスタごとにバルク状況とセッションの品質との関係を分析し、さらにはクラスタおよび通信アプリケーションの組み合わせごとに品質閾値を決定するようにしても良い。 Therefore, each user (communication terminal) is clustered based on its attributes, the relationship between the bulk status and session quality is analyzed for each cluster, and the quality threshold is determined for each combination of cluster and communication application. May be.
さらに、本発明では原則として各通信端末が使用する全ての通信アプリケーションを制御対象とするが、予め端末ユーザが通信アプリケーションごとに制御対象とするか否かを指定できるようにしても良い。 Furthermore, in principle, in the present invention, all communication applications used by each communication terminal are set as control targets. However, it may be possible for the terminal user to specify in advance whether or not each communication application is set as a control target.
さらに、帯域制御の適用後、ある通信アプリケーションの帯域制限に過不足を感じた端末ユーザが、当該通信アプリケーションについて、例えば帯域制限の緩和を要求すると、図18に示したように、これが割当帯域に対するユーザ評価として評価受付部70により受け付けられ、割当帯域決定部60にフィードバックされて割当帯域に反映されるようにしても良い。 Furthermore, when a terminal user who feels that the bandwidth limitation of a certain communication application is excessive or insufficient after application of bandwidth control requests the communication application to relax the bandwidth limitation, for example, as shown in FIG. The user evaluation may be received by the evaluation receiving unit 70 and fed back to the allocated band determining unit 60 to be reflected in the allocated band.
1…キャプチャ装置,10…パケットキャプチャ部,20…ログ情報管理部,30…トラヒック集約部,40…通信品質計算部,50…分析部,60…割当帯域決定部,301…バルク集約部,302…コール集約部,501…バルブ状況分析部,501a…バルク集約状況分析部,501b…バルク並行状況分析部,502…分類部,601…品質閾値決定部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Capture apparatus, 10 ... Packet capture part, 20 ... Log information management part, 30 ... Traffic aggregation part, 40 ... Communication quality calculation part, 50 ... Analysis part, 60 ... Allocation band determination part, 301 ... Bulk aggregation part, 302 ... Call aggregation unit, 501 ... Valve status analysis unit, 501a ... Bulk aggregation status analysis unit, 501b ... Bulk parallel status analysis unit, 502 ... Classification unit, 601 ... Quality threshold determination unit
Claims (17)
通信端末のトラヒックについて、送信元が同一の各セッションをアプリケーションごとにバルクの時系列に集約する手段と、
各バルクに集約されているセッションの品質を測定する手段と、
端末ユーザの通信行動を代表できるバルク状況とセッションの品質との関係を分析する手段と、
前記分析結果に基づいて、端末ユーザが満足する品質閾値を通信アプリケーションごとに決定する手段と、
前記品質閾値に基づいて各通信アプリケーションへの割当帯域を決定し、帯域制御の主体へ通知する割当帯域決定手段とを具備したことを特徴とする通信制御装置。 In a communication control device that controls bandwidth allocation to a communication application,
Concerning communication terminal traffic, means for aggregating each session with the same transmission source into a bulk time series for each application;
A means of measuring the quality of sessions aggregated into each bulk;
A means to analyze the relationship between the bulk situation that can represent the communication behavior of the terminal user and the quality of the session,
Means for determining for each communication application a quality threshold satisfied by the terminal user based on the analysis result;
A communication control apparatus comprising: an allocated band determining unit that determines an allocated band for each communication application based on the quality threshold and notifies a subject of band control.
前記分析する手段は、セッション品質の変動が同一レンジに属する各バルクの集約状況に基づいて、端末ユーザの通信行動と通信品質との関係を分析することを特徴とする請求項1または2に記載の通信制御装置。 Equipped with bulk aggregation status analysis means for analyzing session aggregation status in each bulk,
3. The analysis unit according to claim 1, wherein the analyzing unit analyzes a relationship between the communication behavior of the terminal user and the communication quality based on an aggregation state of each bulk in which a variation in session quality belongs to the same range. Communication control device.
前記分析する手段は、セッション品質の変動が同一レンジに属する各バルクの並行状況に基づいて、端末ユーザの通信行動と通信品質との関係を分析することを特徴とする請求項1または2に記載の通信制御装置。 A bulk parallel situation analyzing means for analyzing a bulk parallel situation in which a plurality of bulks having the same transmission source are parallel,
3. The analysis unit according to claim 1, wherein the analyzing unit analyzes a relationship between the communication behavior of the terminal user and the communication quality based on a parallel state of each bulk in which a variation in session quality belongs to the same range. Communication control device.
前記品質閾値を通信アプリケーションごとに決定する手段は、端末ユーザの所属クラスタと通信アプリケーションとの組み合わせごとに品質閾値を決定することを特徴とする請求項1ないし15のいずれかに記載の通信制御装置。 Means for clustering terminal users based on their attributes;
16. The communication control apparatus according to claim 1, wherein the means for determining the quality threshold value for each communication application determines the quality threshold value for each combination of the cluster to which the terminal user belongs and the communication application. .
前記割当帯域決定手段は、当該通信アプリケーションへの割当帯域に前記評価結果を反映することを特徴とする請求項1ないし16のいずれかに記載の通信制御装置。 Means for accepting a user evaluation for the bandwidth control for each communication application;
The communication control apparatus according to claim 1, wherein the allocated bandwidth determination unit reflects the evaluation result on an allocated bandwidth to the communication application.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014265282A JP2016127359A (en) | 2014-12-26 | 2014-12-26 | Communication control device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014265282A JP2016127359A (en) | 2014-12-26 | 2014-12-26 | Communication control device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016127359A true JP2016127359A (en) | 2016-07-11 |
Family
ID=56358174
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014265282A Pending JP2016127359A (en) | 2014-12-26 | 2014-12-26 | Communication control device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2016127359A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107872347A (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 本田技研工业株式会社 | Communication state judging method and communication state judging device |
JP2020511055A (en) * | 2017-06-14 | 2020-04-09 | オッポ広東移動通信有限公司Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Application control method and application control device |
JP2020077244A (en) * | 2018-11-08 | 2020-05-21 | Kddi株式会社 | Device, method and system for estimating running application in terminal |
WO2023203771A1 (en) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 日本電信電話株式会社 | Quality of experience estimation device, machine learning method, quality of experience estimation method, and program |
JP7552499B2 (en) | 2020-07-14 | 2024-09-18 | 日本電信電話株式会社 | Video quality selection device, video quality selection method and program |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140226571A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Qualcomm Incorporated | Apparatus and method for enhanced application coexistence on an access terminal in a wireless communication system |
US20140379891A1 (en) * | 2013-06-20 | 2014-12-25 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Methods and Apparatuses to Identify User Dissatisfaction from Early Cancelation |
-
2014
- 2014-12-26 JP JP2014265282A patent/JP2016127359A/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140226571A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Qualcomm Incorporated | Apparatus and method for enhanced application coexistence on an access terminal in a wireless communication system |
US20140379891A1 (en) * | 2013-06-20 | 2014-12-25 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Methods and Apparatuses to Identify User Dissatisfaction from Early Cancelation |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
HIDEYUKI KOTO,NORIHIRO FUKUMOTO,SUMARU NIIDA: "Users' reaction to network quality during web browsing on smartphones", 2014 26TH INTERNATIONAL TELETRAFFIC CONGRESS (ITC), JPN6018032235, 11 September 2014 (2014-09-11), US * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107872347A (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 本田技研工业株式会社 | Communication state judging method and communication state judging device |
JP2018056785A (en) * | 2016-09-28 | 2018-04-05 | 本田技研工業株式会社 | Communication state determination method |
CN107872347B (en) * | 2016-09-28 | 2021-07-20 | 本田技研工业株式会社 | Communication state determination method and communication state determination device |
JP2020511055A (en) * | 2017-06-14 | 2020-04-09 | オッポ広東移動通信有限公司Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Application control method and application control device |
JP2020077244A (en) * | 2018-11-08 | 2020-05-21 | Kddi株式会社 | Device, method and system for estimating running application in terminal |
JP7014696B2 (en) | 2018-11-08 | 2022-02-01 | Kddi株式会社 | Devices, methods and systems that estimate running applications in terminals |
JP7552499B2 (en) | 2020-07-14 | 2024-09-18 | 日本電信電話株式会社 | Video quality selection device, video quality selection method and program |
WO2023203771A1 (en) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 日本電信電話株式会社 | Quality of experience estimation device, machine learning method, quality of experience estimation method, and program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Flach et al. | An internet-wide analysis of traffic policing | |
Seufert et al. | Stream-based machine learning for real-time QoE analysis of encrypted video streaming traffic | |
US10091675B2 (en) | System and method for estimating an effective bandwidth | |
EP2605453A1 (en) | Method and apparatus for monitoring transmission characteristics in a network | |
US20110310735A1 (en) | Resource Allocation Framework for Wireless/Wired Networks | |
CN114422451A (en) | A kind of network traffic identification method and related equipment | |
CN106454437B (en) | A kind of streaming media service rate prediction method and device | |
JP2016127359A (en) | Communication control device | |
Seufert et al. | Features that matter: Feature selection for on-line stalling prediction in encrypted video streaming | |
JP6347510B2 (en) | Communication behavior analysis apparatus and user experience quality estimation method | |
Chen et al. | Client-driven network-level QoE fairness for encrypted'DASH-S' | |
Ahmad et al. | MNO-OTT collaborative video streaming in 5G: The zero-rated QoE approach for quality and resource management | |
Ahmad et al. | Towards information-centric collaborative QoE management using SDN | |
Chen et al. | Flowtele: Remotely shaping traffic on internet-scale networks | |
Abuteir et al. | An SDN approach to adaptive video streaming in wireless home networks | |
Khangura et al. | Available bandwidth estimation from passive TCP measurements using the probe gap model | |
JP6033058B2 (en) | Communication path identification device | |
Javadtalab et al. | Continuous one-way detection of available bandwidth changes for video streaming over best-effort networks | |
Diarra et al. | RAPID: A RAN-aware performance enhancing proxy for high throughput low delay flows in MEC-enabled cellular networks | |
KR100737678B1 (en) | Latency Analysis Method for Multimedia Streaming Service | |
JP6033069B2 (en) | Communication quality estimation device | |
Yeznabad et al. | Cross-layer joint optimization algorithm for adaptive video streaming in mec-enabled wireless networks | |
US20220021920A1 (en) | Communication entity and a method for transmitting a video data stream | |
Gabale et al. | Async: De-congestion and yield management in cellular data networks | |
Sahu et al. | Delay jitter performance analysis and traffic splitting in cellular-based multi-access system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20160823 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170906 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180712 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180822 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181002 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20190327 |