JPIXトラピックの短期予測

石橋, 弘隆; ISHIBASHI, Hirotaka

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Permalink : https://hdl.handle.net/10114/8718

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石橋　弘隆	pdf	63.0 MB	28

論文情報

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アイテムタイプ	学位論文
タイトル	JPIXトラピックの短期予測
その他のタイトル	A Method for JPlX Traffic Prediction
著者	著者名石橋, 弘隆
著者	著者名 ISHIBASHI, Hirotaka
言語	jpn
発行年	2013-03-24
著者版フラグ	Not Applicable (or Unknown)
学位授与年月日	2013-03-24
学位名	修士(工学)
学位授与機関	機関名法政大学 (Hosei University)
キーワード	ネットワークトラヒック
	日本インターネットエクスチェンジ
	JPIX
	特異値分解
	Network Traffic Prediction
	JPIX
	Japan Internet Exchange
	Singular value decomposition
内容記述	工学研究科情報電子工学専攻; 指導教授: 八名和夫
抄録	現在，インターネットが社会インフラとして定着しその通信量は急速に増加し続けている．総務省の調査によると平成23年度末時点で日本国内における一世帯あたりのインターネットの普及率は86.0％となっており，平成24年5月の時点で日本国内において発生するトラヒック総量は推定で1.73Tbpsに達している．トラヒック総量に関して言えば，1昨年同時期（平成23年5月時点）と比較して14.1％増となっている[1]．このように日本のネットワークトラピックは増加の一途をたどっている．急激なトラヒックの増加は，通信事業者やインターネットサービスプロバイダ（ISP：Internet Service Provider）の安定的なネットワーク運用の妨げとなり，大規模な通信障害の引き金にもなり得る．トラヒック増加による通信障害を防ぐには，将来のトラヒックを予め予測する事が重要であり，特に短期的には1日のピークのトラヒック量と，その時間を予測する事が重要である．本稿では，ネットワークにおける通信障害を防ぐ足がかりとして，任意のネットワーク上を流れるトラヒックを短期的に予測する研究を行った．本稿での，予測対象として日本のインターネットバックボーンの中核である，日本インターネットエクスチェンジ[2]上を流れるトラピックを予測対象とし，将来の1日分（24時間分）のトラヒックを予測した．具体的な予測法としては，一定期間収集したトラピックデータに対して特異値分解を行うことにより直交成分を得て，その直交成分を元に短期的にトラピックデータを予測する．また，予測当日新たに得られる5分間隔のデータにより逐次的にトラヒック直交成分の重みを更新し最適な予測を得るアルゴリズムを提案する．
抄録	Currently, Internet has established itself for social infrastructure and it's traffic is increasing sharply. According to the investigation of Ministry of Internal Affairs and Communications, penetration rate of Internet is 86.0% per a household at year-end 2011 in Japan , and amount of Internet traffic occured in Japan reaches 1.73Tbps (Tera bit per second) at May 2012. Regarding with the amount of Internet traffic, it is 14.1% higher compared with 1 year ago (May 2011)[1]. Thus the amount of Internet traffic is increasing in Japan. An exponential increase of Internet traffic disturbs telecommunication carriers' and ISPs'(Internet Service Provider) stable Network operation and even becomes a trigger of large-scale network disturbance. In order to prevent these incidences caused by increase of Internet traffic, it is important to make a accurate forecast and especially an estimation of peak volume and it's time is important. This paper proposes a method for making traffic predictions on any information network for the purpose of prevent network disturbances. In this paper, we studied JPIX (Japan Internet eXchange) traffic. JPIX is one of the most largest Internet backbone in Japan and our method is to make accurate daily prediction of the traffic volume. Singular value decomposition is applied to the daily JPIX traffic data for a certain time period (1-2 months) to extract the orthogonal time series underlying the traffic data. Then an adaptive algorithm is applied for updating the weight vector to improve the prediction accurasy.
資源タイプ	Thesis
インデックス	資料タイプ別＞学位論文＞修士論文＞工学研究科
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