ネットワークデータ間の連動性解析による障害検出方式の検討

摘要

ネットワーク保守業務では，高品質・高信頼なサービスを提供するために，障害発生からサービス復旧までの時間短縮に取り組んでいる．しかし，IP網では，現状広く用いられている警報監視や装置状態監視などのネットワーク監視技術では検出しにくい障害が発生しており，これら障害によって障害検出・原因切分に多大な労力と時間を費やしサービス復旧までの時間が長期化する恐れがある．現行のネットワーク監視技術では検出しにくい障害に対しては，データ同士の連動性を解析し，その崩れから障害の存在を類推するといったアプローチが有効であると考えられる．こうしたデータから異常検出を行う手法は様々存在するが，ネットワークを対象としたものは少ない．そこで，本稿では，データ間の連動性解析を行う手法の中からネットワークにおける障害検出の要件に適すると考えられる手法を選び，実トラヒックデータを用いた評価を行い，ネットワーク適用時の課題抽出と解決策の検討を行った．%In IP network, to provide high-quality and high-reliability services, we make efforts to reduce service recovery time from network faults. However, there are network faults that operators cannot detect with network monitoring technology which monitors SNMP Trap from network equipments or status data of network equipments. Due to these faults, network operators spent much time for failure detection and isolation, and service recovering time tend to be long. Although fault detection method with relation analysis of network data has researched to detect these faults, few works has aim to a network. In this paper, we evaluate the fault detection method with relation analysis for fault detection in a network. We report problems of the method to use in a network.