[要約] RFC 5481は、パケット遅延変動（PDV）の適用性に関する声明であり、ネットワークの遅延変動の測定と制御に関するガイドラインを提供します。このRFCの目的は、PDVの影響を理解し、ネットワークのパフォーマンスを向上させるための手法を提供することです。
Network Working Group A. Morton
Request for Comments: 5481 AT&T Labs
Category: Informational B. Claise
Cisco Systems, Inc.
March 2009
Packet Delay Variation Applicability Statement
パケット遅延バリエーション適用性ステートメント
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Abstract
概要
Packet delay variation metrics appear in many different standards documents. The metric definition in RFC 3393 has considerable flexibility, and it allows multiple formulations of delay variation through the specification of different packet selection functions.
パケット遅延バリエーションメトリックは、さまざまな標準ドキュメントに表示されます。RFC 3393のメトリック定義にはかなりの柔軟性があり、異なるパケット選択関数の仕様を通じて、遅延変動の複数の定式化が可能になります。
Although flexibility provides wide coverage and room for new ideas, it can make comparisons of independent implementations more difficult. Two different formulations of delay variation have come into wide use in the context of active measurements. This memo examines a range of circumstances for active measurements of delay variation and their uses, and recommends which of the two forms is best matched to particular conditions and tasks.
柔軟性は、新しいアイデアのための幅広いカバレッジとスペースを提供しますが、独立した実装の比較をより困難にすることができます。アクティブ測定のコンテキストでは、遅延変動の2つの異なる製剤が広く使用されています。このメモは、遅延変動とその用途の積極的な測定のためのさまざまな状況を調べ、2つのフォームのどれが特定の条件とタスクに最もよく一致するかを推奨します。
Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................4
1.1. Requirements Language ......................................5
1.2. Background Literature in IPPM and Elsewhere ................5
1.3. Organization of the Memo ...................................6
2. Purpose and Scope ...............................................7
3. Brief Descriptions of Delay Variation Uses ......................7
3.1. Inferring Queue Occupation on a Path .......................7
3.2. Determining De-Jitter Buffer Size ..........................8
3.3. Spatial Composition .......................................10
3.4. Service-Level Comparison ..................................10
3.5. Application-Layer FEC Design ..............................10
4. Formulations of IPDV and PDV ...................................10
4.1. IPDV: Inter-Packet Delay Variation ........................11
4.2. PDV: Packet Delay Variation ...............................11
4.3. A "Point" about Measurement Points ........................12
4.4. Examples and Initial Comparisons ..........................12
5. Survey of Earlier Comparisons ..................................13
5.1. Demichelis' Comparison ....................................13
5.2. Ciavattone et al. .........................................15
5.3. IPPM List Discussion from 2000 ............................16
5.4. Y.1540 Appendix II ........................................18
5.5. Clark's ITU-T SG 12 Contribution ..........................18
6. Additional Properties and Comparisons ..........................18
6.1. Packet Loss ...............................................18
6.2. Path Changes ..............................................19
6.2.1. Lossless Path Change ...............................20
6.2.2. Path Change with Loss ..............................21
6.3. Clock Stability and Error .................................22
6.4. Spatial Composition .......................................24
6.5. Reporting a Single Number (SLA) ...........................24
6.6. Jitter in RTCP Reports ....................................25
6.7. MAPDV2 ....................................................25
6.8. Load Balancing ............................................26
7. Applicability of the Delay Variation Forms and
Recommendations ................................................27
7.1. Uses ......................................................27
7.1.1. Inferring Queue Occupancy ..........................27
7.1.2. Determining De-Jitter Buffer Size (and FEC
Design) ............................................27
7.1.3. Spatial Composition ................................28
7.1.4. Service-Level Specification: Reporting a
Single Number ......................................28
7.2. Challenging Circumstances .................................28
7.2.1. Clock and Storage Issues ...........................28
7.2.2. Frequent Path Changes ..............................29
7.2.3. Frequent Loss ......................................29
7.2.4. Load Balancing .....................................29
7.3. Summary ...................................................30
8. Measurement Considerations .....................................31
8.1. Measurement Stream Characteristics ........................31
8.2. Measurement Devices .......................................32
8.3. Units of Measurement ......................................33
8.4. Test Duration .............................................33
8.5. Clock Sync Options ........................................33
8.6. Distinguishing Long Delay from Loss .......................34
8.7. Accounting for Packet Reordering ..........................34
8.8. Results Representation and Reporting ......................35
9. Security Considerations ........................................35
10. Acknowledgments ...............................................35
11. Appendix on Calculating the D(min) in PDV .....................35
12. References ....................................................36
12.1. Normative References .....................................36
12.2. Informative References ...................................37
There are many ways to formulate packet delay variation metrics for the Internet and other packet-based networks. The IETF itself has several specifications for delay variation [RFC3393], sometimes called jitter [RFC3550] or even inter-arrival jitter [RFC3550], and these have achieved wide adoption. The International Telecommunication Union - Telecommunication Standardization Sector (ITU-T) has also recommended several delay variation metrics (called parameters in their terminology) [Y.1540] [G.1020], and some of these are widely cited and used. Most of the standards above specify more than one way to quantify delay variation, so one can conclude that standardization efforts have tended to be inclusive rather than selective.
インターネットやその他のパケットベースのネットワークのパケット遅延バリエーションメトリックを策定する方法はたくさんあります。IETF自体には、Jitter [RFC3550]または攻撃間ジッター[RFC3550]と呼ばれることもある遅延変動[RFC3393]の仕様がいくつかあり、これらは幅広い採用を達成しています。国際電気通信連合 - 通信標準化セクター（ITU -T）は、いくつかの遅延変動メトリック（用語でパラメーターと呼ばれる）[Y.1540] [G.1020]を推奨しており、これらのいくつかは広く引用され、使用されています。上記の標準のほとんどは、遅延変動を定量化するための複数の方法を指定しているため、標準化の取り組みは選択的ではなく包括的である傾向があると結論付けることができます。
This memo uses the term "delay variation" for metrics that quantify a path's ability to transfer packets with consistent delay. [RFC3393] and [Y.1540] both prefer this term. Some refer to this phenomenon as "jitter" (and the buffers that attempt to smooth the variations as de-jitter buffers). Applications of the term "jitter" are much broader than packet transfer performance, with "unwanted signal variation" as a general definition. "Jitter" has been used to describe frequency or phase variations, such as data stream rate variations or carrier signal phase noise. The phrase "delay variation" is almost self-defining and more precise, so it is preferred in this memo.
このメモは、一貫した遅延でパケットを転送するパスの能力を定量化するメトリックの「遅延変動」という用語を使用します。[RFC3393]と[Y.1540]はどちらもこの用語を好みます。この現象を「ジッター」と呼んでいる人もいます（およびバリエーションを脱ジャッターバッファーとして滑らかにしようとするバッファー）。「ジッター」という用語のアプリケーションは、パケット転送パフォーマンスよりもはるかに広く、一般的な定義として「不要な信号変動」があります。「ジッター」は、データストリームレートの変動やキャリア信号位相ノイズなど、周波数または位相の変動を記述するために使用されています。「遅延バリエーション」というフレーズは、ほぼ自己定義でより正確であるため、このメモで好まれます。
Most (if not all) delay variation metrics are derived metrics, in that their definitions rely on another fundamental metric. In this case, the fundamental metric is one-way delay, and variation is assessed by computing the difference between two individual one-way-delay measurements, or a pair of singletons. One of the delay singletons is taken as a reference, and the result is the variation with respect to the reference. The variation is usually summarized for all packets in a stream using statistics.
ほとんどの（すべてではないにしても）遅延変動メトリックは、その定義が別の基本メトリックに依存しているという点で導き出されたメトリックです。この場合、基本メトリックは一元配置遅延であり、2つの個別の一方向測定値または一対のシングルトンの違いを計算することにより、変動が評価されます。遅延シングルトンの1つは参照として採用されており、結果は参照に関する変動です。バリエーションは通常、統計を使用してストリーム内のすべてのパケットについて要約されます。
The industry has predominantly implemented two specific formulations of delay variation (for one survey of the situation, see [Krzanowski]):
業界は主に2つの特定の遅延変動の定式化を実装しています（状況の1つの調査については、[Krzanowski]を参照）：
1. Inter-Packet Delay Variation, IPDV, where the reference is the previous packet in the stream (according to sending sequence), and the reference changes for each packet in the stream. Properties of variation are coupled with packet sequence in this formulation. This form was called Instantaneous Packet Delay Variation in early IETF contributions, and is similar to the packet spacing difference metric used for interarrival jitter calculations in [RFC3550].
1. インターパケット遅延バリエーション、IPDV。ここで、参照はストリーム内の以前のパケット（送信シーケンスに従って）であり、ストリーム内の各パケットの参照が変更されます。変動の特性は、この定式化のパケットシーケンスと結びついています。この形式は、初期のIETF寄与における瞬間的なパケット遅延変動と呼ばれ、[RFC3550]の登録ジッター間計算に使用されるパケット間隔の違いメトリックに似ています。
2. Packet Delay Variation, PDV, where a single reference is chosen from the stream based on specific criteria. The most common criterion for the reference is the packet with the minimum delay in the sample. This term derives its name from a similar definition for Cell Delay Variation, an ATM performance metric [I.356].
2. パケット遅延変動、PDV。ここで、特定の基準に基づいてストリームから単一の参照が選択されます。参照の最も一般的な基準は、サンプルに最小の遅延があるパケットです。この用語は、ATMパフォーマンスメトリック[I.356]である細胞遅延変動の同様の定義からその名前を導き出します。
It is important to note that the authors of relevant standards for delay variation recognized there are many different users with varying needs, and allowed sufficient flexibility to formulate several metrics with different properties. Therefore, the comparison is not so much between standards bodies or their specifications as it is between specific formulations of delay variation. Both Inter-Packet Delay Variation and Packet Delay Variation are compliant with [RFC3393], because different packet selection functions will produce either form.
さまざまなニーズを持つ多くの異なるユーザーがいることが認識されている遅延変動の関連標準の著者は、異なるプロパティを持ついくつかのメトリックを策定するのに十分な柔軟性を可能にしたことに注意することが重要です。したがって、比較は、標準団体またはその仕様の間では、遅延変動の特定の定式化の間ではありません。パケットの選択関数が異なるため、パケット間遅延の変動とパケット遅延変動の両方が[RFC3393]に準拠しています。
The key words "MUST", "MUST NOT", "REQUIRED", "SHALL", "SHALL NOT", "SHOULD", "SHOULD NOT", "RECOMMENDED", "MAY", and "OPTIONAL" in this document are to be interpreted as described in RFC 2119 [RFC2119].
この文書のキーワード "MUST", "MUST NOT", "REQUIRED", "SHALL", "SHALL NOT", "SHOULD", "SHOULD NOT", "RECOMMENDED", "MAY", および "OPTIONAL" はRFC 2119 [RFC2119]で説明されているように解釈されます。
With more people joining the measurement community every day, it is possible this memo is the first from the IP Performance Metrics (IPPM) Working Group that the reader has consulted. This section provides a brief road map and background on the IPPM literature, and the published specifications of other relevant standards organizations.
より多くの人々が毎日測定コミュニティに参加しているため、このメモは、読者が相談したIPパフォーマンスメトリック（IPPM）ワーキンググループの最初のメモである可能性があります。このセクションでは、IPPMの文献に関する簡単なロードマップと背景、および他の関連する標準組織の公開された仕様を提供します。
The IPPM framework [RFC2330] provides a background for this memo and other IPPM RFCs. Key terms such as singleton, sample, and statistic are defined there, along with methods of collecting samples (Poisson streams), time-related issues, and the "packet of Type-P" convention.
IPPMフレームワーク[RFC2330]は、このメモと他のIPPM RFCの背景を提供します。シングルトン、サンプル、統計などの主要な用語は、サンプル（ポアソンストリーム）、時間関連の問題、「タイプPのパケット」規則を収集する方法とともに、そこに定義されています。
There are two fundamental and related metrics that can be applied to every packet transfer attempt: one-way loss [RFC2680] and one-way delay [RFC2679]. The metrics use a waiting time threshold to distinguish between lost and delayed packets. Packets that arrive at the measurement destination within their waiting time have finite delay and are not lost. Otherwise, packets are designated lost and their delay is undefined. Guidance on setting the waiting time threshold may be found in [RFC2680] and [IPPM-Reporting].
すべてのパケット転送試行に適用できる2つの基本的なメトリックと関連するメトリックがあります：一元配置損失[RFC2680]と一元配置遅延[RFC2679]。メトリックは、待機時間のしきい値を使用して、失われたパケットと遅延パケットを区別します。待機時間内に測定先に到着するパケットは、有限遅延があり、失われません。それ以外の場合、パケットは失われ、遅延が定義されていません。待機時間のしきい値の設定に関するガイダンスは、[RFC2680]および[IPPMから報告]に記載されている場合があります。
Another fundamental metric is packet reordering as specified in [RFC4737]. The reordering metric was defined to be "orthogonal" to packet loss. In other words, the gap in a packet sequence caused by loss does not result in reordered packets, but a rearrangement of packet arrivals from their sending order constitutes reordering.
別の基本的なメトリックは、[RFC4737]で指定されているように、パケットの並べ替えです。並べ替えメトリックは、パケット損失に対する「直交」であると定義されました。言い換えれば、損失によって引き起こされるパケットシーケンスのギャップは、並べ替えのパケットをもたらすものではありませんが、送信順序からのパケットの到着の再配置は並べ替えを構成します。
Derived metrics are based on the fundamental metrics. The metric of primary interest here is delay variation [RFC3393], a metric that is derived from one-way delay [RFC2680]. Another derived metric is the loss patterns metric [RFC3357], which is derived from loss.
導出されたメトリックは、基本的なメトリックに基づいています。ここでの主な関心の指標は、遅延変動[RFC3393]です。これは、一方向遅延[RFC2680]から派生したメトリックです。別の導出されたメトリックは、損失パターンメトリック[RFC3357]であり、これは損失から導出されます。
The measured values of all metrics (both fundamental and derived) depend to great extent on the stream characteristics used to collect them. Both Poisson streams [RFC3393] and Periodic streams [RFC3432] have been used with the IPDV and PDV metrics. The choice of stream specification for active measurement will depend on the purpose of the characterization and the constraints of the testing environment. Periodic streams are frequently chosen for use with IPDV and PDV, because the application streams that are most sensitive to delay variation exhibit periodicity. Additional details that are method-specific are discussed in Section 8 on "Measurement Considerations".
すべてのメトリックの測定値（基本と派生の両方）は、それらを収集するために使用されるストリーム特性に大きく依存します。ポアソンストリーム[RFC3393]と周期的なストリーム[RFC3432]の両方が、IPDVおよびPDVメトリックで使用されています。アクティブ測定のためのストリーム仕様の選択は、テスト環境の特性評価と制約の目的に依存します。遅延変動に最も敏感なアプリケーションストリームが周期性を示すため、定期的なストリームはIPDVおよびPDVで使用するために頻繁に選択されます。メソッド固有の追加の詳細については、セクション8で「測定上の考慮事項」について説明します。
In the ITU-T, the framework, fundamental metrics, and derived metrics for IP performance are specified in Recommendation Y.1540 [Y.1540]. [G.1020] defines additional delay variation metrics, analyzes the operation of fixed and adaptive de-jitter buffers, and describes an example adaptive de-jitter buffer emulator. Appendix II of [G.1050] describes the models for network impairments (including delay variation) that are part of standardized IP network emulator that may be useful when evaluating measurement techniques.
ITU-Tでは、IPパフォーマンスのフレームワーク、基本的なメトリック、および導出されたメトリックが推奨Y.1540 [Y.1540]で指定されています。[G.1020]は、追加の遅延変動メトリックを定義し、固定および適応型デジッターバッファーの動作を分析し、適応型デジッタバッファーエミュレーターの例を説明します。[G.1050]の付録IIでは、測定技術を評価するときに役立つ標準化されたIPネットワークエミュレーターの一部であるネットワーク障害のモデル（遅延変動を含む）について説明しています。
The Purpose and Scope follows in Section 2. We then give a summary of the main tasks for delay variation metrics in Section 3. Section 4 defines the two primary forms of delay variation, and Section 5 presents summaries of four earlier comparisons. Section 6 adds new comparisons to the analysis, and Section 7 reviews the applicability and recommendations for each form of delay variation. Section 8 then looks at many important delay variation measurement considerations. Following the Security Considerations, there is an appendix on the calculation of the minimum delay for the PDV form.
目的と範囲はセクション2に記載されています。次に、セクション3の遅延変動メトリックのメインタスクの概要を示します。セクション4では、遅延変動の2つの主要な形式を定義し、セクション5で4つの以前の比較の概要を示します。セクション6では、分析に新しい比較を追加し、セクション7では、遅延変動の各形式の適用性と推奨事項を確認します。セクション8は、多くの重要な遅延変動測定の考慮事項を調べます。セキュリティ上の考慮事項に続いて、PDVフォームの最小遅延の計算に関する付録があります。
The IPDV and PDV formulations have certain features that make them more suitable for one circumstance and less so for another. The purpose of this memo is to compare two forms of delay variation, so that it will be evident which of the two is better suited for each of many possible uses and their related circumstances.
IPDVおよびPDV製剤には、ある状況に適した特定の機能があり、別の状況にはそれほど適していません。このメモの目的は、2つの形式の遅延変動を比較することです。そのため、2つのうちのどれが多くの可能な用途とそれらの関連する状況に適しているかが明らかになります。
The scope of this memo is limited to the two forms of delay variation briefly described above (Inter-Packet Delay Variation and Packet Delay Variation), circumstances related to active measurement, and uses that are deemed relevant and worthy of inclusion here through IPPM Working Group consensus.
このメモの範囲は、上記の2つの形式の遅延変動（パケット間の遅延変動とパケット遅延の変動）、アクティブ測定に関連する状況、およびIPPMワーキンググループを通じてここで包含する価値があるとみなされる使用の使用状況に限定されています。コンセンサス。
It is entirely possible that the analysis and conclusions drawn here are applicable beyond the intended scope, but the reader is cautioned to fully appreciate the circumstances of active measurement on IP networks before doing so.
ここで描かれた分析と結論が意図した範囲を超えて適用される可能性は完全にありますが、読者は、そうする前にIPネットワークでの積極的な測定の状況を完全に評価するように注意されています。
The scope excludes assessment of delay variation for packets with undefined delay. This is accomplished by conditioning the delay distribution on arrival within a reasonable waiting time based on an understanding of the path under test and packet lifetimes. The waiting time is sometimes called the loss threshold [RFC2680]: if a packet arrives beyond this threshold, it may as well have been lost because it is no longer useful. This is consistent with [RFC3393], where the Type-P-One-way-ipdv is undefined when the destination fails to receive one or both packets in the selected pair. Furthermore, it is consistent with application performance analysis to consider only arriving packets, because a finite waiting time-out is a feature of many protocols.
スコープは、未定義の遅延を伴うパケットの遅延変動の評価を除外します。これは、テスト中のパスとパケットの寿命の理解に基づいて、合理的な待機時間内に到着時に遅延分布を条件付けることによって達成されます。待ち時間は、損失のしきい値[RFC2680]と呼ばれることもあります。パケットがこのしきい値を超えて到着した場合、もはや役に立たないために失われた可能性があります。これは、[RFC3393]と一致しています。ここでは、宛先が選択したペアの一方または両方のパケットを受け取らない場合、タイプ-P-One-Way-IPDVが未定義です。さらに、有限の待機タイムアウトは多くのプロトコルの機能であるため、到着パケットのみを検討することは、アプリケーションのパフォーマンス分析と一致しています。
This section presents a set of tasks that call for delay variation measurements. Here, the memo provides several answers to the question, "How will the results be used?" for the delay variation metric.
このセクションでは、遅延変動測定を必要とする一連のタスクを紹介します。ここで、メモは「結果はどのように使用されますか？」という質問に対するいくつかの答えを提供します。遅延変動メトリックの場合。
As packets travel along the path from source to destination, they pass through many network elements, including a series of router queues. Some types of the delay sources along the path are constant, such as links between two locations. But the latency encountered in each queue varies, depending on the number of packets in the queue when a particular packet arrives. If one assumes that at least one of the packets in a test stream encounters virtually empty queues all along the path (and the path is stable), then the additional delay observed on other packets can be attributed to the time spent in one or more queues. Otherwise, the delay variation observed is the variation in queue time experienced by the test stream.
パケットがソースから宛先へのパスに沿って移動すると、一連のルーターキューなど、多くのネットワーク要素を通過します。パスに沿ったいくつかのタイプの遅延ソースは、2つの場所間のリンクなど、一定です。ただし、各キューで遭遇するレイテンシーは、特定のパケットが到着したときにキュー内のパケットの数によって異なります。テストストリーム内の少なくとも1つのパケットがパスに沿って実質的に空のキューに遭遇する（そしてパスが安定している）と仮定した場合、他のパケットで観察される追加の遅延は、1つ以上のキューに費やされる時間に起因する可能性があります。それ以外の場合、観察される遅延変動は、テストストリームが経験するキュー時間の変動です。
It is worth noting that delay variation can occur beyond IP router queues, in other communication components. Examples include media contention: DOCSIS, IEEE 802.11, and some mobile radio technologies.
他の通信コンポーネントでは、遅延の変動がIPルーターキューを超えて発生する可能性があることに注意してください。例には、メディアの競合が含まれます：DOCSIS、IEEE 802.11、およびいくつかのモバイルラジオテクノロジーがあります。
However, delay variation from all sources at the IP layer and below will be quantified using the two formulations discussed here.
ただし、IPレイヤー以下のすべてのソースからの遅延変動は、ここで説明する2つの定式化を使用して定量化されます。
Note -- while this memo and other IPPM literature prefer the term "delay variation", the terms "jitter buffer" and the more accurate "de-jitter buffer" are widely adopted names for a component of packet communication systems, and they will be used here to designate that system component.
注 - このメモと他のIPPM文献は「遅延変動」という用語を好むが、「ジッターバッファー」という用語とより正確な「デジッターバッファ」は、パケット通信システムのコンポーネントに広く採用された名前であり、それらはここでは、そのシステムコンポーネントを指定するために使用されます。
Most isochronous applications (a.k.a. real-time applications) employ a buffer to smooth out delay variation encountered on the path from source to destination. The buffer must be big enough to accommodate the expected variation of delay, or packet loss will result. However, if the buffer is too large, then some of the desired spontaneity of communication will be lost and conversational dynamics will be affected. Therefore, application designers need to know the range of delay variation they must accommodate, whether they are designing fixed or adaptive buffer systems.
ほとんどの等時性アプリケーション（別名リアルタイムアプリケーション）を使用して、ソースから宛先へのパスで遭遇する遅延変動を滑らかにするためのバッファーを採用しています。バッファーは、予想される遅延の変動に対応するのに十分な大きさでなければなりません。または、パケットの損失が生じます。ただし、バッファが大きすぎると、通信の目的の自発性の一部が失われ、会話のダイナミクスが影響を受けます。したがって、アプリケーション設計者は、固定バッファシステムまたは適応型バッファシステムを設計しているかどうかにかかわらず、収容しなければならない遅延変動の範囲を知る必要があります。
Network service providers also attempt to constrain delay variation to ensure the quality of real-time applications, and monitor this metric (possibly to compare with a numerical objective or Service Level Agreement).
また、ネットワークサービスプロバイダーは、リアルタイムアプリケーションの品質を確保し、このメトリックを監視するために遅延の変動を制約しようとします（おそらく数値目標またはサービスレベルの契約と比較するため）。
De-jitter buffer size can be expressed in units of octets of storage space for the packet stream, or in units of time that the packets are stored. It is relatively simple to convert between octets and time when the buffer read rate (in octets per second) is constant:
ジッターバッファサイズは、パケットストリーム用のストレージスペースのオクテットの単位、またはパケットが保存される時間単位で表現できます。バッファーの読み取りレート（1秒あたりのオクテット）が一定であるオクテットと時間の間を変換するのは比較的簡単です。
read_rate * storage_time = storage_octets
read_rate * storage_time = storage_octets
Units of time are used in the discussion below.
以下の議論では、時間単位が使用されています。
The objective of a de-jitter buffer is to compensate for all prior sources of delay variation and produce a packet stream with constant delay. Thus, a packet experiencing the minimum transit delay from source to destination, D_min, should spend the maximum time in a de-jitter buffer, B_max. The sum of D_min and B_max should equal the sum of the maximum transit delay (D_max) and the minimum buffer time (B_min). We have
ジッターバッファーの目的は、遅延変動のすべての以前のソースを補正し、一定の遅延でパケットストリームを生成することです。したがって、ソースから宛先までの最小輸送遅延を経験するパケットであるD_MINは、最大時間を除去バッファーb_maxで費やす必要があります。D_MINとB_MAXの合計は、最大輸送遅延（D_MAX）と最小バッファー時間（B_MIN）の合計に等しくなければなりません。我々は持っています
Constant = D_min + B_max = D_max + B_min,
constant = d_min b_max = d_max b_min、
after rearranging terms,
条件を並べ替えた後、
B_max - B_min = D_max - D_min = range(B) = range(D)
where range(B) is the range of packet buffering times, and range(D) is the range of packet transit delays from source to destination.
ここで、範囲（b）はパケットバッファリング時間の範囲であり、範囲（d）はソースから宛先へのパケットトランジット遅延の範囲です。
Packets with transit delay between the max and min spend a complementary time in the buffer and also see the constant delay.
MaxとMinの間にトランジット遅延があるパケットは、バッファーに補完的な時間を費やし、一定の遅延も確認します。
In practice, the minimum buffer time, B_min, may not be zero, and the maximum transit delay, D_max, may be a high percentile (99.9th percentile) instead of the maximum.
実際には、最小バッファ時間であるB_MINはゼロではない場合があり、最大輸送遅延D_MAXは、最大ではなく高いパーセンタイル（99.9パーセンタイル）である可能性があります。
Note that B_max - B_min = range(B) is the range of buffering times needed to compensate for delay variation. The actual size of the buffer may be larger (where B_min > 0) or smaller than range(B).
b_max -b_min =範囲（b）は、遅延の変動を補うために必要なバッファリング時間の範囲であることに注意してください。バッファの実際のサイズは、範囲（b）よりも大きい（b_min> 0）または小さい場合があります。
There must be a process to align the de-jitter buffer time with packet transit delay. This is a process to identify the packets with minimum delay and schedule their play-out time so that they spend the maximum time in the buffer. The error in the alignment process can be accounted for by a variable, A. In the equation below, the range of buffering times *available* to the packet stream, range(b), depends on buffer alignment with the actual arrival times of D_min and D_max.
パケットトランジット遅延に脱ジャッタバッファ時間を整列させるプロセスが必要です。これは、パケットを最小限の遅延で識別し、プレイアウト時間をスケジュールして、最大時間をバッファに費やすプロセスです。アライメントプロセスの誤差は、変数Aで説明できます。以下の方程式では、パケットストリームの範囲（b）に使用可能なバッファリング時間 *の範囲 *は、d_minの実際の到着時間とのバッファーアラインメントに依存します。およびd_max。
range(b) = b_max - b_min = D_max - D_min + A
where variable b represents the *available* buffer in a system with a specific alignment, A, and b_max and b_min represent the limits of the available buffer.
ここで、変数Bは、特定のアライメントを備えたシステム内の *利用可能な *バッファーを表します。AおよびB_MAXとB_MINは、利用可能なバッファの制限を表します。
When A is positive, the de-jitter buffer applies more delay than necessary (where Constant = D_max + b_min + A represents one possible alignment). When A is negative, there is insufficient buffer time available to compensate for range(D) because of misalignment. Packets with D_min may be arriving too early and encountering a full buffer, or packets with D_max may be arriving too late, and in either case, the packets would be discarded.
aが正の場合、de-jitterバッファーは必要以上の遅延を適用します（定数= d_max b_min aが1つの可能なアライメントを表します）。Aが陰性の場合、不整合のために範囲（D）を補うにはバッファ時間が不十分です（D）。D_MINのパケットが早すぎて完全なバッファーに遭遇する可能性があるか、D_MAXのパケットが遅すぎる可能性があり、どちらの場合も、パケットが破棄されます。
In summary, the range of transit delay variation is a critical factor in the determination of de-jitter buffer size.
要約すると、輸送遅延の変動の範囲は、脱ジャッタバッファーサイズの決定における重要な要因です。
In Spatial Composition, the tasks are similar to those described above, but with the additional complexity of a multiple network path where several sub-paths are measured separately and no source-to-destination measurements are available. In this case, the source-to-destination performance must be estimated, using Composed Metrics as described in [IPPM-Framework] and [Y.1541]. Note that determining the composite delay variation is not trivial: simply summing the sub-path variations is not accurate.
空間構成では、タスクは上記のタスクに似ていますが、複数のサブパスが個別に測定され、ソースから輝き測定値が利用できない複数のネットワークパスの追加の複雑さがあります。この場合、[IPPM-Framework]および[Y.1541]で説明されているように、構成されたメトリックを使用して、ソース間のパフォーマンスを推定する必要があります。複合遅延変動を決定することは些細なことではありません。サブパスの変動を単に合計することは正確ではありません。
IP performance measurements are often used as the basis for agreements (or contracts) between service providers and their customers. The measurement results must compare favorably with the performance levels specified in the agreement.
IPパフォーマンス測定は、サービスプロバイダーとその顧客間の契約（または契約）の基礎としてよく使用されます。測定結果は、契約で指定されたパフォーマンスレベルと有利に比較する必要があります。
Packet delay variation is usually one of the metrics specified in these agreements. In principle, any formulation could be specified in the Service Level Agreement (SLA). However, the SLA is most useful when the measured quantities can be related to ways in which the communication service will be utilized by the customer, and this can usually be derived from one of the tasks described above.
パケット遅延の変動は、通常、これらの契約で指定されたメトリックの1つです。原則として、すべての定式化は、サービスレベル契約（SLA）で指定できます。ただし、SLAは、測定された量が通信サービスが顧客によって利用される方法に関連している場合に最も便利であり、これは通常、上記のタスクの1つから導き出すことができます。
The design of application-layer Forward Error Correction (FEC) components is closely related to the design of a de-jitter buffer in several ways. The FEC designer must choose a protection interval (time to send/receive a block of packets in a constant packet rate system) consistent with the packet-loss characteristics, but also mindful of the extent of delay variation expected. Further, the system designer must decide how long to wait for "late" packets to arrive. Again, the range of delay variation is the relevant expression delay variation for these tasks.
アプリケーションレイヤーフォワードエラー補正（FEC）コンポーネントの設計は、いくつかの方法でデジターバッファーの設計に密接に関連しています。FECデザイナーは、パケットロス特性と一致するだけでなく、予想される遅延変動の程度にも留意して、保護間隔（一定のパケットレートシステムでパケットのブロックを送信/受信する時間）を選択する必要があります。さらに、システム設計者は、「遅い」パケットが到着するまでどれだけ待つかを決定する必要があります。繰り返しますが、遅延変動の範囲は、これらのタスクの関連する式遅延変動です。
This section presents the formulations of IPDV and PDV, and provides some illustrative examples. We use the basic singleton definition in [RFC3393] (which itself is based on [RFC2679]):
このセクションでは、IPDVとPDVの定式化を示し、いくつかの実例例を示しています。[RFC3393]の基本的なシングルトン定義を使用します（それ自体は[RFC2679]に基づいています）：
"Type-P-One-way-ipdv is defined for two packets from Src to Dst selected by the selection function F, as the difference between the value of the Type-P-One-way-delay from Src to Dst at T2 and the value of the Type-P-One-Way-Delay from Src to Dst at T1".
「Type-P-One-Way-IPDVは、SRCからDSTまでの2つのパケットに対して、選択関数Fで選択された2つのパケットに対して定義されています。T2とT2のSRCからDSTまでのタイプ-P-One-Way-Delayの値と、T2とDSTまでのタイプ-P-One-Way-Delayの値とT1 "でのSRCからDSTへのタイプ-P-One-Way-Delayの値"。
If we have packets in a stream consecutively numbered i = 1,2,3,... falling within the test interval, then IPDV(i) = D(i)-D(i-1) where D(i) denotes the one-way delay of the ith packet of a stream.
連続したI = 1,2,3、...テスト間隔に該当するストリームにパケットがある場合、IPDV（i）= d（i）-d（i-1）があります。ここで、d（i）はストリームのITHパケットの一元配置遅延。
One-way delays are the difference between timestamps applied at the ends of the path, or the receiver time minus the transmission time.
一方向の遅延は、パスの端に適用されるタイムスタンプの違い、または受信機の時間を除いて送信時間を差し引いた違いです。
So D(2) = R2-T2. With this timestamp notation, it can be shown that IPDV also represents the change in inter-packet spacing between transmission and reception:
したがって、D（2）= R2-T2。このタイムスタンプ表記法では、IPDVが送信と受信の間のパケット間間隔の変化を表すことも示すことができます。
IPDV(2) = D(2) - D(1) = (R2-T2) - (R1-T1) = (R2-R1) - (T2-T1)
An example selection function given in [RFC3393] is "Consecutive Type-P packets within the specified interval". This is exactly the function needed for IPDV. The reference packet in the pair is the previous packet in the sending sequence.
[RFC3393]に示されている選択機能の例は、「指定された間隔内の連続したタイプPパケット」です。これはまさにIPDVに必要な関数です。ペアの参照パケットは、送信シーケンスの以前のパケットです。
Note that IPDV can take on positive and negative values (and zero). One way to analyze the IPDV results is to concentrate on the positive excursions. However, this approach has limitations that are discussed in more detail below (see Section 5.3).
IPDVは正と負の値（およびゼロ）を引き受けることができることに注意してください。IPDVの結果を分析する1つの方法は、肯定的な遠足に集中することです。ただし、このアプローチには、以下で詳しく説明する制限があります（セクション5.3を参照）。
The mean of all IPDV(i) for a stream is usually zero. However, a slow delay change over the life of the stream, or a frequency error between the measurement system clocks, can result in a non-zero mean.
ストリームのすべてのIPDV（i）の平均は通常ゼロです。ただし、ストリームの寿命にわたる遅延遅延の変化、または測定システムクロック間の周波数エラーは、ゼロ以外の平均をもたらす可能性があります。
The name Packet Delay Variation is used in [Y.1540] and its predecessors, and refers to a performance parameter equivalent to the metric described below.
名前パケット遅延バリエーションは[Y.1540]とその前身で使用され、以下に説明するメトリックに相当するパフォーマンスパラメーターを指します。
The Selection Function for PDV requires two specific roles for the packets in the pair. The first packet is any Type-P packet within the specified interval. The second, or reference packet is the Type-P packet within the specified interval with the minimum one-way delay.
PDVの選択関数には、ペア内のパケットに2つの特定の役割が必要です。最初のパケットは、指定された間隔内の任意のタイプPパケットです。2番目の、または参照パケットは、最小片道遅延を伴う指定された間隔内のType-Pパケットです。
Therefore, PDV(i) = D(i)-D(min) (using the nomenclature introduced in the IPDV section). D(min) is the delay of the packet with the lowest value for delay (minimum) over the current test interval. Values of PDV may be zero or positive, and quantiles of the PDV distribution are direct indications of delay variation.
したがって、PDV（i）= d（i）-d（min）（IPDVセクションで導入された命名法を使用）。d（min）は、現在のテスト間隔で遅延（最小）の値が最も低いパケットの遅延です。PDVの値はゼロまたは陽性である可能性があり、PDV分布の分位数は遅延変動の直接的な兆候です。
PDV is a version of the one-way-delay distribution, shifted to the origin by normalizing to the minimum delay.
PDVは、最小遅延に正規化することにより、一方向分布のバージョンであり、原点にシフトしました。
Both IPDV and PDV are derived from the one-way-delay metric. One-way delay requires knowledge of time at two points, e.g., the source and destination of an IP network path in end-to-end measurement. Therefore, both IPDV and PDV can be categorized as 2-point metrics because they are derived from one-way delay. Specific methods of measurement may make assumptions or have a priori knowledge about one of the measurement points, but the metric definitions themselves are based on information collected at two measurement points.
IPDVとPDVの両方は、一元配置メトリックから派生しています。一元配置遅延には、エンドツーエンドの測定におけるIPネットワークパスのソースと宛先など、2つのポイントでの時間の知識が必要です。したがって、IPDVとPDVの両方は、一元配置遅延から導出されるため、2点メトリックに分類できます。特定の測定方法は、測定ポイントの1つについて仮定を立てるか、先験的な知識を持つ場合がありますが、メトリック定義自体は2つの測定ポイントで収集された情報に基づいています。
Note: This material originally presented in Slides 2 and 3 of [Morton06].
注：この材料は、もともと[Morton06]のスライド2および3で提示されました。
The Figure below gives a sample of packet delays, calculates IPDV and PDV values, and depicts a histogram for each one.
以下の図は、パケットの遅延のサンプルを示し、IPDV値とPDV値を計算し、それぞれのヒストグラムを示しています。
Packet # 1 2 3 4 5
-------------------------------
Delay, ms 20 10 20 25 20
IPDV U -10 10 5 -5
IPDV U -10 10 5 -5
PDV 10 0 10 15 10
PDV 10 0 10 15 10
| |
4| 4|
| |
3| 3| H
| | H
2| 2| H
| | H
H H 1| H H 1|H H H
H H | H H |H H H
---------+-------- +---------------
-10 -5 0 5 10 0 5 10 15
IPDV Histogram PDV Histogram
IPDVヒストグラムPDVヒストグラム
Figure 1: IPDV and PDV Comparison
図1：IPDVとPDVの比較
The sample of packets contains three packets with "typical" delays of 20 ms, one packet with a low delay of 10 ms (the minimum of the sample) and one packet with 25 ms delay.
パケットのサンプルには、20ミリ秒の「典型的な」遅延がある3つのパケット、10ミリ秒の低い遅延（サンプルの最小）のパケット、25 msの遅延のあるパケットが含まれています。
As noted above, this example illustrates that IPDV may take on positive and negative values, while the PDV values are greater than or equal to zero. The histograms of IPDV and PDV are quite different in general shape, and the ranges are different, too (IPDV range = 20ms, PDV range = 15 ms). Note that the IPDV histogram will change if the sequence of delays is modified, but the PDV histogram will stay the same. PDV normalizes the one-way-delay distribution to the minimum delay and emphasizes the variation independent from the sequence of delays.
上記のように、この例は、IPDVが正と負の値を引き受ける可能性があることを示していますが、PDV値はゼロ以上です。IPDVとPDVのヒストグラムは一般的な形状がまったく異なり、範囲も異なります（IPDV範囲= 20ms、PDV範囲= 15ミリ秒）。DELAYSのシーケンスが変更された場合、IPDVヒストグラムは変更されるが、PDVヒストグラムは同じままであることに注意してください。PDVは、一元配置分布を最小遅延まで正規化し、遅延のシーケンスから独立した変動を強調します。
This section summarizes previous work to compare these two forms of delay variation.
このセクションでは、これらの2つの形式の遅延変動を比較するために、以前の作業をまとめます。
In [Demichelis], Demichelis compared the early versions of two forms of delay variation. Although the IPDV form would eventually see widespread use, the ITU-T work-in-progress he cited did not utilize the same reference packets as PDV. Demichelis compared IPDV with the alternatives of using the delay of the first packet in the stream and the mean delay of the stream as the PDV reference packet. Neither of these alternative references were used in practice, and they are now deprecated in favor of the minimum delay of the stream [Y.1540].
[Demichelis]では、Demichelisは2つの形式の遅延変動の初期バージョンを比較しました。IPDVフォームは最終的に広く使用されますが、彼が引用した進行中のITU-T作業は、PDVと同じ参照パケットを使用しませんでした。Demichelisは、IPDVを、ストリーム内の最初のパケットの遅延とPDV参照パケットとしてのストリームの平均遅延を使用する代替案と比較しました。これらの代替参照はどちらも実際には使用されておらず、現在、ストリームの最小遅延を支持して廃止されています[Y.1540]。
Active measurements of a transcontinental path (Torino to Tokyo) provided the data for the comparison. The Poisson test stream had 0.764 second average inter-packet interval, with more than 58 thousand packets over 13.5 hours. Among Demichelis' observations about IPDV are the following:
大陸横断経路（トリノから東京）の積極的な測定は、比較のためのデータを提供しました。ポアソンテストストリームには0.764秒の平均パケット間隔があり、13.5時間にわたって58,000以上のパケットがありました。IPDVに関するDemichelisの観察の中には、次のようになります。
1. IPDV is a measure of the network's ability to preserve the spacing between packets.
1. IPDVは、パケット間の間隔を保存するネットワークの能力の尺度です。
2. The distribution of IPDV is usually symmetrical about the origin, having a balance of negative and positive values (for the most part). The mean is usually zero, unless some long-term delay trend is present.
2. IPDVの分布は、通常、原点について対称的であり、負と正の値のバランスをとっています（ほとんどの場合）。何らかの長期遅延傾向が存在しない限り、平均は通常ゼロです。
3. IPDV singletons distinguish quick-delay variations (short-term, on the order of the interval between packets) from longer-term variations.
3. IPDVシングルトンは、長期的な変動と長期的なバリエーションを識別します。
4. IPDV places reduced demands on the stability and skew of measurement clocks.
4. IPDVは、測定クロックの安定性とスキューに対する需要を減らします。
He also notes these features of PDV:
彼はまた、PDVのこれらの機能にも注目しています。
1. The PDV distribution does not distinguish short-term variation from variation over the complete test interval. (Comment: PDV can be determined over any sub-intervals when the singletons are stored.)
1. PDV分布は、完全なテスト間隔での短期変動と変動を区別しません。（コメント：PDVは、シングルトンが保存されているときに任意のサブインターバルで決定できます。）
2. The location of the distribution is very sensitive to the delay of the first packet, IF this packet is used as the reference. This would be a new formulation that differs from the PDV definition in this memo (PDV references the packet with minimum delay, so it does not have this drawback).
2. このパケットが参照として使用される場合、分布の位置は最初のパケットの遅延に非常に敏感です。これは、このメモのPDV定義とは異なる新しい定式化となります（PDVは、最小の遅延でパケットを参照するため、この欠点はありません）。
3. The shape of the PDV distribution is identical to the delay distribution, but shifted by the reference delay.
3. PDV分布の形状は、遅延分布と同一ですが、参照遅延によってシフトされます。
4. Use of a common reference over measurement intervals that are longer than a typical session length may indicate more PDV than would be experienced by streams that support such sessions.
4. 典型的なセッションの長さよりも長い測定間隔での一般的な参照の使用は、そのようなセッションをサポートするストリームが経験するよりも多くのPDVを示している可能性があります。
(Ideally, the measurement interval should be aligned with the session length of interest, and this influences determination of the reference delay, D(min).)
（理想的には、測定間隔は対象のセッション長に合わせる必要があり、これは参照遅延D（MIN）の決定に影響します。）
5. The PDV distribution characterizes the range of queue occupancies along the measurement path (assuming the path is fixed), but the range says nothing about how the variation took place.
5. PDV分布は、測定パスに沿ったキュー占有率の範囲を特徴付けます（パスが固定されていると仮定）が、範囲はバリエーションがどのように起こったかについては何も述べていません。
The summary metrics used in this comparison were the number of values exceeding a +/-50ms range around the mean, the Inverse Percentiles, and the Inter-Quartile Range.
この比較で使用されている要約メトリックは、平均、逆パーセンタイル、および四分位範囲の周りのA /-50ms範囲を超える値の数でした。
5.2. Ciavattone et al.
5.2. Ciavattone et al。
In [Cia03], the authors compared IPDV and PDV (referred to as delta) using a periodic packet stream conforming to [RFC3432] with inter-packet interval of 20 ms.
[CIA03]では、著者らは、[RFC3432]に適合する周期的なパケットストリームを使用してIPDVとPDV（DELTAと呼ばれる）を20ミリ秒のパケット間隔と比較しました。
One of the comparisons between IPDV and PDV involves a laboratory setup where a queue was temporarily congested by a competing packet burst. The additional queuing delay was 85 ms to 95 ms, much larger than the inter-packet interval. The first packet in the stream that follows the competing burst spends the longest time queued, and others experience less and less queuing time until the queue is drained.
IPDVとPDVの比較の1つには、競合するパケットバーストによってキューが一時的に混雑した実験室のセットアップが含まれます。追加のキューイング遅延は85ミリ秒から95ミリ秒で、パケット間間隔よりもはるかに大きかった。競合するバーストに続くストリームの最初のパケットは、キューに並んでいる最長の時間を費やし、キューが排出されるまで、キューイング時間がますます少なくなります。
The authors observed that PDV reflects the additional queuing time of the packets affected by the burst, with values of 85, 65, 45, 25, and 5 ms. Also, it is easy to determine (by looking at the PDV range) that a de-jitter buffer of >85 ms would have been sufficient to accommodate the delay variation. Again, the measurement interval is a key factor in the validity of such observations (it should have similar length to the session interval of interest).
著者らは、PDVがバーストの影響を受けるパケットの追加のキューイング時間を反映しており、値は85、65、45、25、および5 msの値を反映していることを観察しました。また、（PDV範囲を見ることにより）85ミリ秒を超えるジッターバッファーが遅延の変動に対応するのに十分であると判断するのは簡単です。繰り返しますが、測定間隔は、そのような観察の妥当性の重要な要因です（対象のセッション間隔と同様の長さを持つ必要があります）。
The IPDV values in the congested queue example are very different: 85, -20, -20, -20, -20, -5 ms. Only the positive excursion of IPDV gives an indication of the de-jitter buffer size needed. Although the variation exceeds the inter-packet interval, the extent of negative IPDV values is limited by that sending interval. This preference for information from the positive IPDV values has prompted some to ignore the negative values, or to take the absolute value of each IPDV measurement (sacrificing key properties of IPDV in the process, such as its ability to distinguish delay trends).
混雑したキューの例のIPDV値は、85、-20、-20、-20、-20、-5 ms：非常に異なります。IPDVの肯定的な遠足のみが、必要な除jitterバッファサイズを示しています。変動はパケット間隔を超えていますが、負のIPDV値の範囲は、それを送信することによって制限されます。正のIPDV値からの情報に対するこの優先は、負の値を無視するか、各IPDV測定の絶対値を取得するようになりました（遅延傾向を区別する能力など、プロセスでのIPDVの重要な特性を犠牲にします）。
Note that this example illustrates a case where the IPDV distribution is asymmetrical, because the delay variation range (85 ms) exceeds the inter-packet spacing (20 ms). We see that the IPDV values 85, -20, -20, -20, -20, -5 ms have zero mean, but the left side of the distribution is truncated at -20 ms.
この例は、遅延変動範囲（85ミリ秒）がパケット間間隔（20ミリ秒）を超えるため、IPDV分布が非対称である場合を示していることに注意してください。IPDV値は85、-20、-20、-20、-20、-5 msの平均値がゼロであることがわかりますが、分布の左側は-20ミリ秒で切り捨てられています。
Elsewhere in the article, the authors considered the range as a summary statistic for IPDV, and the 99.9th percentile minus the minimum delay as a summary statistic for delay variation, or PDV.
記事の他の場所では、著者は範囲をIPDVの要約統計と見なし、99.9パーセンタイルは遅延変動の概要統計（PDV）として最小遅延を引いた。
Mike Pierce made many comments in the context of a working version of [RFC3393]. One of his main points was that a delay histogram is a useful approach to quantifying variation. Another point was that the time duration of evaluation is a critical aspect.
マイク・ピアスは、[RFC3393]の作業バージョンの文脈で多くのコメントをしました。彼の主なポイントの1つは、遅延ヒストグラムが変動を定量化するための有用なアプローチであることです。別のポイントは、評価の期間が重要な側面であるということでした。
Carlo Demichelis then mailed his comparison paper [Demichelis] to the IPPM list, as discussed in more detail above.
その後、Carlo Demichelisは、上記の詳細について説明したように、比較論文[Demichelis]をIPPMリストに郵送しました。
Ruediger Geib observed that both IPDV and the delay histogram (PDV) are useful, and suggested that they might be applied to different variation time scales. He pointed out that loss has a significant effect on IPDV, and encouraged that the loss information be retained in the arrival sequence.
Ruediger Geibは、IPDVと遅延ヒストグラム（PDV）の両方が有用であることを観察し、それらが異なる変動時間スケールに適用される可能性があることを示唆しました。彼は、損失がIPDVに大きな影響を与えることを指摘し、損失情報が到着シーケンスに保持されることを奨励しました。
Several example delay variation scenarios were discussed, including:
次のようないくつかの例遅延変動シナリオが議論されました。
Packet # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
-------------------------------------------------------
Ex. A
Lost
Delay, ms 100 110 120 130 140 150 140 130 120 110 100
遅延、MS 100 110 120 130 140 150 140 130 120 110 100
IPDV U 10 10 10 10 10 -10 -10 -10 -10 -10
PDV 0 10 20 30 40 50 40 30 20 10 0
PDV 0 10 20 30 40 40 40 30 20 20 10 0
-------------------------------------------------------
Ex. B
Lost L
Delay, ms 100 110 150 U 120 100 110 150 130 120 100
遅延、MS 100 110 150 U 120 100 110 150 130 120 100
IPDV U 10 40 U U -10 10 40 -20 -10 -20
PDV 0 10 50 U 20 0 10 50 30 20 0
PDV 0 10 50 U 20 0 10 50 30 20 0
Figure 2: Delay Examples
図2：遅延例
Clearly, the range of PDV values is 50 ms in both cases above, and this is the statistic that determines the size of a de-jitter buffer. The IPDV range is minimal in response to the smooth variation in Example A (20 ms). However, IPDV responds to the faster variations in Example B (60 ms range from 40 to -20). Here the IPDV range is larger than the PDV range, and overestimates the buffer size requirements.
明らかに、PDV値の範囲は上記の両方の場合に50ミリ秒であり、これはデジターバッファーのサイズを決定する統計です。IPDV範囲は、例A（20 ms）のスムーズな変動に応じて最小限です。ただし、IPDVは、例Bのより速い変動に応答します（60ミリ秒の範囲は40〜 -20）。ここで、IPDV範囲はPDV範囲よりも大きく、バッファサイズの要件を過大評価しています。
A heuristic method to estimate buffer size using IPDV is to sum the consecutive positive or zero values as an estimate of PDV range. However, this is more complicated to assess than the PDV range, and has strong dependence on the actual sequence of IPDV values (any negative IPDV value stops the summation, and again causes an underestimate).
IPDVを使用してバッファーサイズを推定するヒューリスティックな方法は、PDV範囲の推定値として連続した正またはゼロ値を合計することです。ただし、これはPDV範囲よりも評価するのが複雑であり、IPDV値の実際のシーケンスに強い依存性を持っています（負のIPDV値は合計を停止し、再び過小評価を引き起こします）。
IPDV values can be viewed as the adjustments that an adaptive de-jitter buffer would make, if it could make adjustments on a packet-by-packet basis. However, adaptive de-jitter buffers don't make adjustments this frequently, so the value of this information is unknown. The short-term variations may be useful to know in some other cases.
IPDV値は、パケットごとに調整を行うことができれば、適応型デジッターバッファーが行う調整と見なすことができます。ただし、適応型デジッタバッファーはこれを頻繁に調整しないため、この情報の価値は不明です。短期的なバリエーションは、他の場合には知ると便利かもしれません。
Appendix II of [Y.1540] describes a secondary terminology for delay variation. It compares IPDV, PDV (referred to as 2-point PDV), and 1-point packet delay variation (which assumes a periodic stream and assesses variation against an ideal arrival schedule constructed at a single measurement point). This early comparison discusses some of the same considerations raised in Section 6 below.
[Y.1540]の付録IIは、遅延変動のための二次用語について説明しています。IPDV、PDV（2ポイントPDVと呼ばれる）、および1点パケット遅延変動（定期的なストリームを想定し、単一の測定点で構築された理想的な到着スケジュールに対する変動を評価します）を比較します。この初期の比較では、以下のセクション6で提起された同じ考慮事項のいくつかについて説明します。
Alan Clark's contribution to ITU-T Study Group 12 in January 2003 provided an analysis of the root causes of delay variation and investigated different techniques for measurement and modeling of "jitter" [COM12.D98]. Clark compared a metric closely related to IPDV, Mean Packet-to-Packet Delay Variation, MPPDV = mean(abs(D(i)- D(i-1))) to the newly proposed Mean Absolute Packet Delay Variation (MAPDV2, see [G.1020]). One of the tasks for this study was to estimate the number of packet discards in a de-jitter buffer. Clark concluded that MPPDV did not track the ramp delay variation he associated access link congestion (similar to Figure 2, Example A above), but MAPDV2 did.
2003年1月のITU-T研究グループ12へのアランクラークの貢献により、遅延変動の根本原因の分析が提供され、「ジッター」の測定とモデリングのためのさまざまな手法を調査しました[com12.d98]。クラークは、IPDVに密接に関連するメトリック、平均パケットからパケット間遅延変動、MPPDV =平均（abs（d（i）-d（i-1）））と比較して、新たに提案された平均絶対パケット遅延変動（mapdv2、参照[G.1020]）。この調査のタスクの1つは、脱ジャッタバッファーでのパケット廃棄の数を推定することでした。クラークは、MPPDVがアクセスリンクの混雑に関連するランプ遅延変動を追跡しなかったと結論付けました（図2と同様、上記の例です）が、MAPDV2はそうしました。
Clark also briefly looked at PDV (as described in the 2002 version of [Y.1541]). He concluded that if PDV was applied to a series of very short measurement intervals (e.g., 200 ms), it could be used to determine the fraction of intervals with high packet discard rates.
クラークはまた、PDVを簡単に見ました（[Y.1541]の2002年版で説明されています）。彼は、PDVが一連の非常に短い測定間隔（たとえば200ミリ秒）に適用された場合、高いパケット破棄率の間隔の割合を決定するために使用できると結論付けました。
This section treats some of the earlier comparison areas in more detail and introduces new areas for comparison.
このセクションでは、以前の比較領域のいくつかをより詳細に扱い、比較のための新しい領域を紹介します。
The measurement of packet loss is of great influence for the delay variation results, as displayed in the Figures 3 and 4 (L means Lost and U means Undefined). Figure 3 shows that in the extreme case of every other packet loss, the IPDV metric doesn't produce any results, while the PDV produces results for all arriving packets.
図3および4に示されているように、パケット損失の測定は遅延変動の結果に大きな影響を与えます（Lは失われ、Uは未定義を意味します）。図3は、他のすべてのパケット損失の極端な場合、IPDVメトリックが結果を生成しない一方で、PDVはすべての到着パケットの結果を生成しないことを示しています。
Packet # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Lost L L L L L
---------------------------------------
Delay, ms 3 U 5 U 4 U 3 U 4 U
IPDV U U U U U U U U U U
ipdv u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u
PDV 0 U 2 U 1 U 0 U 1 U
pdv 0 u 2 u 1 u 0 u 1 u
Figure 3: Path Loss Every Other Packet
図3：他のすべてのパケットのパス損失
In case of a burst of packet loss, as displayed in Figure 4, both the IPDV and PDV metrics produce some results. Note that PDV still produces more values than IPDV.
図4に示されているように、パケット損失のバーストの場合、IPDVメトリックとPDVメトリックの両方がいくつかの結果をもたらします。PDVは依然としてIPDVよりも多くの値を生成することに注意してください。
Packet # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Lost L L L L L
---------------------------------------
Delay, ms 3 4 U U U U U 5 4 3
IPDV U 1 U U U U U U -1 -1
IPDV U 1 U U U U U -1 -1
PDV 0 1 U U U U U 2 1 0
pdv 0 1 u u u u u 2 1 0
Figure 4: Burst of Packet Loss
図4：パケット損失のバースト
In conclusion, the PDV results are affected by the packet-loss ratio. The IPDV results are affected by both the packet-loss ratio and the packet-loss distribution. In the extreme case of loss of every other packet, IPDV doesn't provide any results.
結論として、PDVの結果はパケット損失比の影響を受けます。IPDVの結果は、パケット損失比とパケット損失分布の両方の影響を受けます。他のすべてのパケットが失われる極端な場合、IPDVは結果を提供しません。
When there is little or no stability in the network under test, then the devices that attempt to characterize the network are equally stressed, especially if the results displayed are used to make inferences that may not be valid.
テスト中のネットワークに安定性がほとんどまたはまったくない場合、特に表示された結果が有効でない可能性のある推論を行うために使用されている場合、ネットワークを特徴付けようとするデバイスは等しくストレスがかかります。
Sometimes the path characteristics change during a measurement interval. The change may be due to link or router failure, administrative changes prior to maintenance (e.g., link-cost change), or re-optimization of routing using new information. All these causes are usually infrequent, and network providers take appropriate measures to ensure this. Automatic restoration to a back-up path is seen as a desirable feature of IP networks.
測定間隔中にパス特性が変化する場合があります。変更は、リンクまたはルーターの障害、メンテナンス前の管理の変更（リンクコストの変更など）、または新しい情報を使用したルーティングの再最適化による可能性があります。これらの原因はすべてまれであり、ネットワークプロバイダーはこれを確実にするために適切な措置を講じます。バックアップパスへの自動回復は、IPネットワークの望ましい機能と見なされます。
Frequent path changes and prolonged congestion with substantial packet loss clearly make delay variation measurements challenging.
頻繁なパスの変化と延長された混雑を伴うパケット損失が大幅に変化します。明らかに遅延変動測定が困難になります。
Path changes are usually accompanied by a sudden, persistent increase or decrease in one-way delay. [Cia03] gives one such example. We assume that a restoration path either accepts a stream of packets or is not used for that particular stream (e.g., no multi-path for flows).
パスの変更には、通常、一元配置遅延の突然の持続的な増加または減少が伴います。[CIA03]はそのような例を1つ与えます。修復パスは、パケットのストリームを受け入れるか、その特定のストリームに使用されないと仮定します（たとえば、フローのマルチパスはありません）。
In any case, a change in the Time to Live (TTL) (or Hop Limit) of the received packets indicates that the path is no longer the same. Transient packet reordering may also be observed with path changes, due to use of non-optimal routing while updates propagate through the network (see [Casner] and [Cia03] )
いずれにせよ、受信したパケットのライブ時間（TTL）（またはホップ制限）の変更は、パスが同じではないことを示します。非最適ルーティングの使用がネットワークを介して伝播する間、パスの変更で一時的なパケットの並べ替えも観察される場合があります（[Casner]および[Cia03]を参照）
Many, if not all, packet streams experience packet loss in conjunction with a path change. However, it is certainly possible that the active measurement stream does not experience loss. This may be due to use of a long inter-packet sending interval with respect to the restoration time, and it becomes more likely as "fast restoration" techniques see wider deployment (e.g., [RFC4090]).
すべてではないにしても、多くのパケットストリームは、パスの変更と組み合わせてパケットの損失を経験します。ただし、アクティブな測定ストリームが損失を経験しない可能性は確かです。これは、修復時間に関する長いパケット間隔の使用が原因である可能性があり、「高速回復」手法では、幅広い展開を見るにつれて可能になります（[RFC4090]）。
Thus, there are two main cases to consider, path changes accompanied by loss, and those that are lossless from the point of view of the active measurement stream. The subsections below examine each of these cases.
したがって、考慮すべき2つの主なケース、損失を伴うパスの変化と、アクティブな測定ストリームの観点からロスレスされないケースがあります。以下のサブセクションでは、これらの各ケースを調べます。
In the lossless case, a path change will typically affect only one IPDV singleton. For example, the delay sequence in the Figure below always produces IPDV=0 except in the one case where the value is 5 (U, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0).
ロスレスの場合、パスの変更は通常、1つのIPDVシングルトンのみに影響します。たとえば、次の図の遅延シーケンスは、値が5（u、0、0、0、5、0、0、0、0）である場合を除き、常にIPDV = 0を生成します。
Packet # 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Lost
------------------------------------
Delay, ms 4 4 4 4 9 9 9 9 9
IPDV U 0 0 0 5 0 0 0 0
IPDV U 0 0 5 0 0 0 0
PDV 0 0 0 0 5 5 5 5 5
PDV 0 0 0 0 5 5 5 5 5
Figure 5: Lossless Path Change
図5：ロスレスパスの変更
However, if the change in delay is negative and larger than the inter-packet sending interval, then more than one IPDV singleton may be affected because packet reordering is also likely to occur.
ただし、遅延の変化がパケット間の送信間隔よりも負で大きい場合、パケットの再注文も発生する可能性が高いため、複数のIPDVシングルトンが影響を受ける可能性があります。
The use of the new path and its delay variation can be quantified by treating the PDV distribution as bi-modal, and characterizing each mode separately. This would involve declaring a new path within the sample, and using a new local minimum delay as the PDV reference delay for the sub-sample (or time interval) where the new path is present.
新しいパスとその遅延の変動の使用は、PDV分布をBi-modalとして扱い、各モードを個別に特性化することで定量化できます。これには、サンプル内の新しいパスを宣言し、新しいパスが存在するサブサンプル（または時間間隔）のPDV参照遅延として新しい局所最小遅延を使用することが含まれます。
The process of detecting a bi-modal delay distribution is made difficult if the typical delay variation is larger than the delay change associated with the new path. However, information on a TTL (or Hop Limit) change or the presence of transient reordering can assist in an automated decision.
典型的な遅延変動が新しいパスに関連する遅延変化よりも大きい場合、バイモーダル遅延分布を検出するプロセスは困難になります。ただし、TTL（またはホップ制限）の変更に関する情報または一時的な再注文の存在は、自動化された決定を支援する可能性があります。
The effect of path changes may also be reduced by making PDV measurements over short intervals (minutes, as opposed to hours). This way, a path change will affect one sample and its PDV values. Assuming that the mean or median one-way delay changes appreciably on the new path, then subsequent measurements can confirm a path change and trigger special processing on the interval to revise the PDV result.
パスの変化の影響は、短い間隔でPDV測定を行うことでも減少する場合があります（時間とは対照的に）。これにより、パスの変更は1つのサンプルとそのPDV値に影響します。平均または中央値の一方向遅延が新しいパスでかなり変化すると仮定すると、その後の測定はパスの変化を確認し、間隔で特別な処理をトリガーしてPDVの結果を修正することができます。
Alternatively, if the path change is detected, by monitoring the test packets TTL or Hop Limit, or monitoring the change in the IGP link-state database, the results of measurement before and after the path change could be kept separated, presenting two different distributions. This avoids the difficult task of determining the different modes of a multi-modal distribution.
または、テストパケットTTLまたはホップ制限を監視するか、IGPリンク状態データベースの変更を監視することにより、パスの変更が検出された場合、パスの変更の前後の測定結果を分離し、2つの異なる分布を提示することができます。。これにより、マルチモーダル分布のさまざまなモードを決定する困難なタスクが回避されます。
If the path change is accompanied by loss, such that there are no consecutive packet pairs that span the change, then no IPDV singletons will reflect the change. This may or may not be desirable, depending on the ultimate use of the delay variation measurement. Figure 6, in which L means Lost and U means Undefined, illustrates this case.
パスの変更に損失が伴う場合、変更に及ぶ連続したパケットペアがない場合、IPDVシングルトンは変更を反映しません。これは、遅延変動測定の最終的な使用に応じて、望ましい場合とそうでない場合があります。図6は、Lが失われ、Uが未定義を意味することを意味し、このケースを示しています。
Packet # 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Lost L L
------------------------------------
Delay, ms 3 4 3 3 U U 8 9 8
IPDV U 1 -1 0 U U U 1 -1
IPDV U 1 -1 0 U U 1 -1
PDV 0 1 0 0 U U 5 6 5
PDV 0 1 0 0 U U 5 6 5
Figure 6: Path Change with Loss
図6：損失とともにパスの変化
PDV will again produce a bi-modal distribution. But here, the decision process to define sub-intervals associated with each path is further assisted by the presence of loss, in addition to TTL, reordering information, and use of short measurement intervals consistent with the duration of user sessions. It is reasonable to assume that at least loss and delay will be measured simultaneously with PDV and/or IPDV.
PDVは再びバイモーダル分布を生成します。しかし、ここでは、各パスに関連付けられたサブインターバルを定義する決定プロセスは、TTL、並べ替え、およびユーザーセッションの期間と一致する短い測定間隔の使用に加えて、損失の存在によってさらに支援されます。少なくとも損失と遅延がPDVおよび/またはIPDVと同時に測定されると仮定するのは合理的です。
IPDV does not help to detect path changes when accompanied by loss, and this is a disadvantage for those who rely solely on IPDV measurements.
IPDVは、損失を伴うときにパスの変化を検出するのに役立ちません。これは、IPDV測定のみに依存している人にとっては不利な点です。
Low cost or low complexity measurement systems may be embedded in communication devices that do not have access to high stability clocks, and time errors will almost certainly be present. However, larger time-related errors (~1 ms) may offer an acceptable trade-off for monitoring performance over a large population (the accuracy needed to detect problems may be much less than required for a scientific study, ~0.01 ms for example).
低コストまたは低複雑さの測定システムは、高い安定性クロックにアクセスできない通信デバイスに組み込まれている場合があり、時間エラーがほぼ確実に存在します。ただし、時間関連エラーが大きい（〜1 ms）は、大量の集団にわたるパフォーマンスを監視するための許容可能なトレードオフを提供する可能性があります（問題を検出するために必要な精度は、科学的研究に必要なものよりもはるかに少ない場合があります。たとえば、0.01ミリ秒）。
Maintaining time accuracy <<1 ms has typically required access to dedicated time receivers at all measurement points. Global positioning system (GPS) receivers have often been installed to support measurements. The GPS installation conditions are fairly restrictive, and many prospective measurement efforts have found the deployment complexity and system maintenance too difficult.
時間の精度を維持する<< 1ミリ秒では、通常、すべての測定ポイントで専用のタイムレシーバーへのアクセスが必要です。グローバルポジショニングシステム（GPS）レシーバーは、測定をサポートするためにしばしばインストールされています。GPSの設置条件はかなり制限されており、多くの前向き測定努力により、展開の複雑さとシステムのメンテナンスが困難になりすぎています。
As mentioned above, [Demichelis] observed that PDV places greater demands on clock synchronization than for IPDV. This observation deserves more discussion. Synchronization errors have two components: time-of-day errors and clock-frequency errors (resulting in skew).
上記のように、[Demichelis]は、PDVがIPDVよりもクロック同期に大きな要求をかけることを観察しました。この観察は、より多くの議論に値します。同期エラーには、時間のエラーとクロック周波数エラーの2つのコンポーネントがあります（SKEWになります）。
Both IPDV and PDV are sensitive to time-of-day errors when attempting to align measurement intervals at the source and destination. Gross misalignment of the measurement intervals can lead to lost packets, for example, if the receiver is not ready when the first test packet arrives. However, both IPDV and PDV assess delay differences, so the error present in any two one-way-delay singletons will cancel as long as the error is constant. So, the demand for NTP or GPS synchronization comes primarily from one-way-delay measurement time-of-day accuracy requirements. Delay variation and measurement interval alignment are relatively less demanding.
IPDVとPDVの両方は、ソースと宛先で測定間隔を整列させようとする場合、時間帯のエラーに敏感です。測定間隔の粗整列は、最初のテストパケットが到着したときに受信機の準備ができていない場合、失われたパケットにつながる可能性があります。ただし、IPDVとPDVの両方が遅延の差を評価するため、エラーが一定である限り、2つの片道シングルトンに存在するエラーはキャンセルされます。したがって、NTPまたはGPSの同期の需要は、主に一方向の測定時間の精度要件から得られます。遅延の変動と測定間隔のアライメントは、比較的要求が少ないです。
Skew is a measure of the change in clock time over an interval with respect to a reference clock. Both IPDV and PDV are affected by skew, but the error sensitivity in IPDV singletons is less because the intervals between consecutive packets are rather small, especially when compared to the overall measurement interval. Since PDV computes the difference between a single reference delay (the sample minimum) and all other delays in the measurement interval, the constraint on skew error is greater to attain the same accuracy as IPDV. Again, use of short PDV measurement intervals (on the order of minutes, not hours) provides some relief from the effects of skew error. Thus, the additional accuracy demand of PDV can be expressed as a ratio of the measurement interval to the inter-packet spacing.
スキューは、参照クロックに関する間隔にわたるクロック時間の変化の尺度です。IPDVとPDVはどちらもスキューの影響を受けますが、IPDVシングルトンのエラー感度は、特に全体的な測定間隔と比較した場合、連続したパケット間の間隔がかなり小さいためです。PDVは、単一の参照遅延（サンプルの最小）と測定間隔の他のすべての遅延の差を計算するため、IPDVと同じ精度を達成するには、スキューエラーの制約が大きくなります。繰り返しますが、短いPDV測定間隔（時間ではなく数分の順序で）を使用すると、スキューエラーの影響からいくらかの緩和が得られます。したがって、PDVの追加の精度需要は、測定間隔とパケット間間隔の比として表すことができます。
A practical example is a measurement between two hosts, one with a synchronized clock and the other with a free-running clock having 50 parts per million (ppm) long term accuracy.
実用的な例は、2つのホスト間の測定値です。1つは同期されたクロックを備えたホストと、100万（ppm）の長期精度50パートを持つフリーランニングクロックを備えたもう1つのホストです。
o If IPDV measurements are made on packets with a 1 second spacing, the maximum singleton error will be 1 x 5 x 10^-5 seconds, or 0.05 ms.
o IPDV測定値が1秒の間隔でパケットで行われる場合、最大シングルトンエラーは1 x 5 x 10^-5秒、または0.05 msになります。
o If PDV measurements are made on the same packets over a 60 second measurement interval, then the delay variation due to the max free-running clock error will be 60 x 5 x 10-5 seconds, or 3 ms delay variation error from the first packet to the last.
o 60秒の測定間隔にわたって同じパケットでPDV測定が行われる場合、Maxフリーランニングクロックエラーによる遅延変動は60 x 5 x 10-5秒、または最初のパケットからの3 ms遅延変動エラーになります。最後まで。
Therefore, the additional accuracy required for equivalent PDV error under these conditions is a factor of 60 more than for IPDV. This is a rather extreme scenario, because time-of-day error of 1 second would accumulate in ~5.5 hours, potentially causing the measurement interval alignment issue described above.
したがって、これらの条件下で同等のPDV誤差に必要な追加の精度は、IPDVよりも60倍多い係数です。これはかなり極端なシナリオです。なぜなら、1秒の時間誤差が約5.5時間で蓄積され、潜在的に上記の測定間隔アライメントの問題が発生する可能性があるためです。
If skew is present in a sample of one-way delays, its symptom is typically a nearly linear growth or decline over all the one-way-delay values. As a practical matter, if the same slope appears consistently in the measurements, then it may be possible to fit the slope and compensate for the skew in the one-way-delay measurements, thereby avoiding the issue in the PDV calculations that follow. See [RFC3393] for additional information on compensating for skew.
一方向遅延のサンプルにスキューが存在する場合、その症状は通常、すべての一方向の値にわたってほぼ直線的な成長または低下です。実用的な問題として、同じ勾配が測定に一貫して現れた場合、勾配に適合し、一方向測定でスキューを補償することが可能である可能性があり、それによって続くPDV計算の問題を回避します。スキューの補償に関する追加情報については、[RFC3393]を参照してください。
Values for IPDV may have non-zero mean over a sample when clock skew is present. This tends to complicate IPDV analysis when using the assumptions of a zero mean and a symmetric distribution.
IPDVの値は、クロックスキューが存在する場合、サンプルに対してゼロ以外の平均を持つ場合があります。これは、ゼロ平均と対称分布の仮定を使用する場合、IPDV分析を複雑にする傾向があります。
There is a third factor related to clock error and stability: this is the presence of a clock-synchronization protocol (e.g., NTP) and the time-adjustment operations that result. When a time error is detected (typically on the order of a few milliseconds), the host clock frequency is continuously adjusted to reduce the time error. If these adjustments take place during a measurement interval, they may appear as delay variation when none was present, and therefore are a source of error (regardless of the form of delay variation considered).
クロックエラーと安定性に関連する3番目の要因があります。これは、クロック同期プロトコル（NTPなど）の存在と、結果としての時間調整操作です。時間エラーが検出されると（通常は数ミリ秒の順序で）、ホストクロック周波数は連続的に調整されて時間エラーを減らします。これらの調整が測定間隔中に行われる場合、存在しないときに遅延変動として表示される可能性があり、したがってエラーの原因です（考慮される遅延変動の形式に関係なく）。
ITU-T Recommendation [Y.1541] gives a provisional method to compose a PDV metric using PDV measurement results from two or more sub-paths. Additional methods are considered in [IPPM-Spatial].
ITU-Tの推奨[Y.1541]は、2つ以上のサブパスからのPDV測定結果を使用してPDVメトリックを構成する暫定的な方法を提供します。追加の方法は[IPPM空間]で考慮されます。
PDV has a clear advantage at this time, since there is no validated method to compose an IPDV metric. In addition, IPDV results depend greatly on the exact sequence of packets and may not lend themselves easily to the composition problem, where segments must be assumed to have independent delay distributions.
PDVは、IPDVメトリックを構成する検証された方法がないため、現時点では明確な利点があります。さらに、IPDVの結果は、パケットの正確なシーケンスに大きく依存しており、セグメントに独立した遅延分布があると想定する必要がある構成問題に簡単に役立たない場合があります。
Despite the risk of over-summarization, measurements must often be displayed for easy consumption. If the right summary report is prepared, then the "dashboard" view correctly indicates whether there is something different and worth investigating further, or that the status has not changed. The dashboard model restricts every instrument display to a single number. The packet network dashboard could have different instruments for loss, delay, delay variation, reordering, etc., and each must be summarized as a single number for each measurement interval. The single number summary statistic is a key component of SLAs, where a threshold on that number must be met x% of the time.
過剰な免疫のリスクにもかかわらず、測定はしばしば消費しやすいために表示する必要があります。適切な要約レポートが作成されている場合、「ダッシュボード」ビューは、さらに違うものがあるかどうかをさらに調査する価値があるか、ステータスが変更されていないことを正しく示します。ダッシュボードモデルは、すべての機器ディスプレイを単一の番号に制限します。パケットネットワークダッシュボードには、損失、遅延、遅延の変動、並べ替えなどのための異なる機器があり、それぞれが測定間隔ごとに単一の数値として要約する必要があります。単一数の要約統計は、SLAの重要なコンポーネントであり、その数のしきい値は時間のx％を満たす必要があります。
The simplicity of the PDV distribution lends itself to this summarization process (including use of the percentiles, median or mean). An SLA of the form "no more than x% of packets in a measurement interval shall have PDV >= y ms, for no less than z% of time" is relatively straightforward to specify and implement. [Y.1541] introduced the notion of a pseudo-range when setting an objective for the 99.9th percentile of PDV. The conventional range (max-min) was avoided for several reasons, including stability of the maximum delay. The 99.9th percentile of PDV is helpful to performance planners (seeking to meet some user-to-user objective for delay) and in design of de-jitter buffer sizes, even those with adaptive capabilities.
PDV分布の単純さは、この要約プロセス（パーセンタイル、中央値、または平均の使用を含む）に役立ちます。「測定間隔のパケットのx％以下は、時間のz％以上のPDV> = y msを持つ」という形式のSLAは、指定と実装を比較的簡単です。[Y.1541]は、PDVの99.9パーセンタイルの目標を設定する際に、擬似範囲の概念を導入しました。従来の範囲（Max-Min）は、最大遅延の安定性を含むいくつかの理由で回避されました。PDVの99.9パーセンタイルは、パフォーマンスプランナー（遅延に対するユーザーからユーザーへの目標を達成しようとしています）や、適応能力を持つものであっても、ジッターバッファサイズの設計において役立ちます。
IPDV does not lend itself to summarization so easily. The mean IPDV is typically zero. As the IPDV distribution will have two tails (positive and negative), the range or pseudo-range would not match the needed de-jitter buffer size. Additional complexity may be introduced when the variation exceeds the inter-packet sending interval, as discussed above (in Sections 5.2 and 6.2.1). Should the Inter-Quartile Range be used? Should the singletons beyond some threshold be counted (e.g., mean +/- 50 ms)? A strong rationale for one of these summary statistics has yet to emerge.
IPDVは、それほど簡単に要約に役立つことはありません。平均IPDVは通常ゼロです。IPDV分布には2つのテール（正と負）があるため、範囲または擬似範囲は必要なデジタバッファーサイズと一致しません。上記のように（セクション5.2および6.2.1で）、バリエーションがパケット間送信間隔を超えると、追加の複雑さが導入される場合があります。四分位範囲を使用する必要がありますか？一部のしきい値を超えたシングルトンをカウントする必要があります（平均50ミリ秒など）？これらの要約統計の1つに対する強力な根拠は、まだ出現していません。
When summarizing IPDV, some prefer the simplicity of the single-sided distribution created by taking the absolute value of each singleton result, abs(D(i)-D(i-1)). This approach sacrifices the two-sided inter-arrival spread information in the distribution. It also makes the evaluation using percentiles more confusing, because a single late packet that exceeds the variation threshold will cause two pairs of singletons to fail the criteria (one positive, the other negative converted to positive). The single-sided PDV distribution is an advantage in this category.
IPDVを要約すると、各シングルトン結果の絶対値であるABS（D（I）-D（I-1））の絶対値を取得することによって作成された片面分布の単純さを好む人もいます。このアプローチは、分布における両側攻撃間拡散情報を犠牲にします。また、変動のしきい値を超える単一の遅いパケットが2組のシングルトンに基準を失敗させるため、パーセンタイルを使用した評価をより混乱させます。片面PDV分布は、このカテゴリの利点です。
Section 6.4.1 of [RFC3550] gives the calculation of the "inter-arrival jitter" field for the RTP Control Protocol (RTCP) report, with a sample implementation in an Appendix.
[RFC3550]のセクション6.4.1は、付録にサンプルの実装を使用して、RTPコントロールプロトコル（RTCP）レポートの「攻撃間ジッター」フィールドの計算を示しています。
The RTCP "interarrival jitter" value can be calculated using IPDV singletons. If there is packet reordering, as defined in [RFC4737], then estimates of Jitter based on IPDV may vary slightly, because [RFC3550] specifies the use of receive-packet order.
RTCP「Interrival Jitter」値は、IPDVシングルトンを使用して計算できます。[RFC4737]で定義されているように、[RFC4737]で定義されているパケットの並べ替えがある場合、[RFC3550]が受信パケット順序の使用を指定するため、IPDVに基づくジッターの推定値はわずかに異なる場合があります。
Just as there is no simple way to convert PDV singletons to IPDV singletons without returning to the original sample of delay singletons, there is no clear relationship between PDV and [RFC3550] "interarrival jitter".
遅延シングルトンの元のサンプルに戻ることなく、PDVシングルトンをIPDVシングルトンに変換する簡単な方法がないように、PDVと[RFC3550]「Interrrival Jitter」の間に明確な関係はありません。
MAPDV2 stands for Mean Absolute Packet Delay Variation (version) 2, and is specified in [G.1020]. The MAPDV2 algorithm computes a smoothed running estimate of the mean delay using the one-way delays of 16 previous packets. It compares the current one-way delay to the estimated mean, separately computes the means of positive and negative deviations, and sums these deviation means to produce MAPVDV2. In effect, there is a MAPDV2 singleton for every arriving packet, so further summarization is usually warranted.
MAPDV2は、平均絶対パケット遅延変動（バージョン）2を表し、[G.1020]で指定されています。MAPDV2アルゴリズムは、16の以前のパケットの一元配置遅延を使用して、平均遅延のスムーズな実行推定値を計算します。現在の一元配置遅延を推定平均と比較し、正と負の偏差の平均を個別に計算し、これらの偏差平均をMAPVDV2を生成するために合計します。実際には、到着するすべてのパケットごとにMAPDV2シングルトンがあるため、通常、さらに要約が必要です。
Neither IPDV or PDV forms assist in the computation of MAPDV2.
IPDVまたはPDVフォームは、MAPDV2の計算を支援しません。
Network traffic load balancing is a process to divide packet traffic in order to provide a more even distribution over two or more equally viable paths. The paths chosen are based on the IGP cost metrics, while the delay depends on the path's physical layout. Usually, the balancing process is performed on a per-flow basis to avoid delay variation experienced when packets traverse different physical paths.
ネットワークトラフィックロードバランシングは、2つ以上の均等に実行可能なパスにわたってより均等な分布を提供するために、パケットトラフィックを分割するプロセスです。選択したパスはIGPコストメトリックに基づいていますが、遅延はパスの物理レイアウトに依存します。通常、バランスプロセスは、パケットが異なる物理パスを横断するときに経験される遅延変動を避けるために、流量ごとに実行されます。
If the sample includes test packets with different characteristics such as IP addresses/ports, there could be multi-modal delay distributions present. The PDV form makes the identification of multiple modes possible. IPDV may also reveal that multiple paths are in use with a mixed-flow sample, but the different delay modes are not easily divided and analyzed separately.
サンプルに、IPアドレス/ポートなどのさまざまな特性を持つテストパケットが含まれている場合、マルチモーダルの遅延分布が存在する可能性があります。PDVフォームにより、複数のモードの識別が可能になります。IPDVは、混合フローサンプルで複数のパスが使用されていることを明らかにする場合がありますが、異なる遅延モードは簡単に分割されず、個別に分析されません。
Should the delay singletons using multiple addresses/ports be combined in the same sample? Should we characterize each mode separately? (This question also applies to the Path Change case.) It depends on the task to be addressed by the measurement.
同じサンプルで複数のアドレス/ポートを使用した遅延シングルトンを組み合わせる必要がありますか？各モードを個別に特徴付ける必要がありますか？（この質問は、パス変更ケースにも適用されます。）測定によって対処されるタスクに依存します。
For the task of de-jitter buffer sizing or assessing queue occupation, the modes should be characterized separately because flows will experience only one mode on a stable path. Use of a single flow description (address/port combination) in each sample simplifies this analysis. Multiple modes may be identified by collecting samples with different flow attributes, and characterization of multiple paths can proceed with comparison of the delay distributions from each sample.
フローが安定したパスで1つのモードのみを経験するため、ジッターバッファーのサイジングまたはキューの職業の評価のタスクについては、モードを個別に特徴付ける必要があります。各サンプルで単一のフロー説明（アドレス/ポートの組み合わせ）を使用すると、この分析が簡素化されます。異なるフロー属性を持つサンプルを収集することで複数のモードを特定でき、複数のパスの特性評価は、各サンプルの遅延分布の比較で進むことができます。
For the task of capacity planning and routing optimization, characterizing the modes separately could offer an advantage. Network-wide capacity planning (as opposed to link capacity planning) takes as input the core traffic matrix, which corresponds to a matrix of traffic transferred from every source to every destination in the network. Applying the core traffic matrix along with the routing information (typically the link state database of a routing protocol) in a capacity planning tool offers the possibility to visualize the paths where the traffic flows and to optimize the routing based on the link utilization. In the case where equal cost multiple paths (ECMPs) are used, the traffic will be load balanced onto multiple paths. If each mode of the IP delay multi-modal distribution can be associated with a specific path, the delay performance offers an extra optimization parameter, i.e., the routing optimization based on the IP delay variation metric. As an example, the load balancing across ECMPs could be suppressed so that the Voice over IP (VoIP) calls would only be routed via the path with the lower IP delay variation. Clearly, any modifications can result in new delay performance measurements, so there must be a verification step to ensure the desired outcome.
容量の計画とルーティングの最適化のタスクのために、モードを個別に特徴付けることで有利になる可能性があります。ネットワーク全体の容量計画（リンク容量計画とは対照的に）は、すべてのソースからネットワーク内のすべての宛先に転送されるトラフィックのマトリックスに対応するコアトラフィックマトリックスを入力する際に取ります。容量計画ツールでコアトラフィックマトリックス（通常はルーティングプロトコルのリンク状態データベース）とともに適用すると、トラフィックが流れるパスを視覚化し、リンクの使用率に基づいてルーティングを最適化する可能性があります。等しいコストの複数のパス（ECMP）が使用される場合、トラフィックは複数のパスにバランスが取れます。IP遅延マルチモーダル分布の各モードが特定のパスに関連付けられる場合、遅延パフォーマンスは追加の最適化パラメーター、つまりIP遅延変動メトリックに基づくルーティング最適化を提供します。例として、ECMPを横切る負荷バランスは抑制されるため、IP（VOIP）呼び出しが低いパスを介してのみルーティングされるようになります。明らかに、変更が新しい遅延パフォーマンス測定につながる可能性があるため、望ましい結果を確保するための検証ステップが必要です。
Based on the comparisons of IPDV and PDV presented above, this section matches the attributes of each form with the tasks described earlier. We discuss the more general circumstances first.
上記のIPDVとPDVの比較に基づいて、このセクションでは、各フォームの属性と前述のタスクと一致します。最初に、より一般的な状況について説明します。
The PDV distribution is anchored at the minimum delay observed in the measurement interval. When the sample minimum coincides with the true minimum delay of the path, then the PDV distribution is equivalent to the queuing time distribution experienced by the test stream. If the minimum delay is not the true minimum, then the PDV distribution captures the variation in queuing time and some additional amount of queuing time is experienced, but unknown. One can summarize the PDV distribution with the mean, median, and other statistics.
PDV分布は、測定間隔で観察される最小遅延に固定されています。サンプルの最小がパスの真の最小遅延と一致する場合、PDV分布はテストストリームが経験するキューイング時間分布と同等です。最小遅延が真の最小値でない場合、PDV分布はキューイング時間の変動をキャプチャし、キューイング時間の追加量が発生しますが、不明です。平均、中央値、およびその他の統計でPDV分布を要約することができます。
IPDV can capture the difference in queuing time from one packet to the next, but this is a different distribution from the queue occupancy revealed by PDV.
IPDVは、キューイング時間の差をあるパケットから次のパケットまでキャプチャできますが、これはPDVによって明らかにされたキュー占有率から異なる分布です。
This task is complimentary to the problem of inferring queue occupancy through measurement. Again, use of the sample minimum as the reference delay for PDV yields a distribution that is very relevant to de-jitter buffer size. This is because the minimum delay is an alignment point for the smoothing operation of de-jitter buffers. A de-jitter buffer that is ideally aligned with the delay variation adds zero buffer time to packets with the longest accommodated network delay (any packets with longer delays are discarded). Thus, a packet experiencing minimum network delay should be aligned to wait the maximum length of the de-jitter buffer. With this alignment, the stream is smoothed with no unnecessary delay added. Figure 5 of [G.1020] illustrates the ideal relationship between network delay variation and buffer time.
このタスクは、測定によるキューの占有率を推測する問題を補完します。繰り返しますが、PDVの参照遅延としてのサンプル最小値を使用すると、ジッターバッファーサイズに非常に関連する分布が得られます。これは、最小の遅延が、デジターバッファーの滑らかな動作のアライメントポイントであるためです。遅延変動と理想的に整列するジッターバッファーは、最長の収容されたネットワーク遅延を持つパケットにゼロバッファ時間を追加します（遅延が長くなるパケットは破棄されます）。したがって、最小ネットワーク遅延を経験するパケットを調整して、デジターバッファーの最大長を待つ必要があります。このアライメントにより、ストリームは不必要な遅延が追加されずに滑らかになります。[G.1020]の図5は、ネットワーク遅延の変動とバッファー時間の理想的な関係を示しています。
The PDV distribution is also useful for this task, but different statistics are preferred. The range (max-min) or the 99.9th percentile of PDV (pseudo-range) are closely related to the buffer size needed to accommodate the observed network delay variation.
PDV分布はこのタスクにも役立ちますが、異なる統計が推奨されます。PDVの範囲（Max-Min）または99.9パーセンタイル（擬似範囲）は、観測されたネットワーク遅延の変動に対応するために必要なバッファサイズと密接に関連しています。
The PDV distribution directly addresses the FEC waiting time question. When the PDV distribution has a 99th percentile of 10 ms, then waiting 10 ms longer than the FEC protection interval will allow 99% of late packets to arrive and be used in the FEC block.
PDV分布は、FEC待機時間の質問に直接対処します。PDV分布の99パーセンタイルが10ミリ秒の場合、FEC保護間隔より10ミリ秒長く待機すると、99％の後期パケットが到着し、FECブロックに使用されます。
In some cases, the positive excursions (or series of positive excursions) of IPDV may help to approximate the de-jitter buffer size, but there is no guarantee that a good buffer estimate will emerge, especially when the delay varies as a positive trend over several test packets.
場合によっては、IPDVの肯定的な遠足（または一連の肯定的な遠足）は、脱ジャッタバッファーサイズを近似するのに役立つ可能性がありますが、特に遅延が肯定的な傾向として異なる場合、良いバッファーの推定値が出現するという保証はありません。いくつかのテストパケット。
PDV has a clear advantage at this time, since there is no validated method to compose an IPDV metric.
PDVは、IPDVメトリックを構成する検証された方法がないため、現時点では明確な利点があります。
The one-sided PDV distribution can be constrained with a single statistic, such as an upper percentile, so it is preferred. The IPDV distribution is two-sided, usually has zero mean, and no universal summary statistic that relates to a physical quantity has emerged in years of experience.
片側PDV分布は、上部パーセンタイルなどの単一の統計で制約できるため、推奨されます。IPDV分布は両側であり、通常はゼロ平均を持ち、長年の経験で物理量に関連する普遍的な要約統計はありません。
Note that measurement of delay variation may not be the primary concern under unstable and unreliable circumstances.
遅延変動の測定は、不安定で信頼できない状況では主要な関心事ではない可能性があることに注意してください。
When appreciable skew is present between measurement system clocks, IPDV has an advantage because PDV would require processing over the entire sample to remove the skew error. However, significant skew can invalidate IPDV analysis assumptions, such as the zero-mean and symmetric-distribution characteristics. Small skew may well be within the error tolerance, and both PDV and IPDV results will be usable. There may be a portion of the skew, measurement interval, and required accuracy 3-D space where IPDV has an advantage, depending on the specific measurement specifications.
測定システムクロックの間にかなりのスキューが存在する場合、PDVはスキューエラーを除去するためにサンプル全体で処理する必要があるため、IPDVが有利です。ただし、ゼロ平均および対称分布の特性など、重要なスキューはIPDV分析の仮定を無効にする可能性があります。スモールスキューはエラートレランスの範囲内である可能性があり、PDVとIPDVの両方の結果が使用可能になります。特定の測定仕様に応じて、IPDVに有利な精度3Dスペースのスキュー、測定間隔、および必要な精度の一部がある場合があります。
Neither form of delay variation is more suited than the other to on-the-fly summarization without memory, and this may be one of the reasons that [RFC3550] RTCP Jitter and MAPDV2 in [G.1020] have attained deployment in low-cost systems.
どちらの形式の遅延変動は、メモリなしでオンザフライの要約に他の形態よりも適していません。これが、[G.1020]の[RFC3550] RTCPジッターとMAPDV2が低コストでの展開を達成した理由の1つである可能性があります。システム。
If the network under test exhibits frequent path changes, on the order of several new routes per minute, then IPDV appears to isolate the delay variation on each path from the transient effect of path change (especially if there is packet loss at the time of path change). However, if one intends to use IPDV to indicate path changes, it cannot do this when the change is accompanied by loss.
テスト中のネットワークが1分あたりいくつかの新しいルートの順序で頻繁にパスの変更を示す場合、IPDVは、パスの変化の過渡効果から各パスの遅延変動を分離するように見えます（特にパスの時点でパケット損失がある場合変化）。ただし、IPDVを使用してパスの変化を示すつもりである場合、変更に損失が伴う場合にこれを行うことはできません。
It is possible to make meaningful PDV measurements when paths are unstable, but great importance would be placed on the algorithms that infer path change and attempt to divide the sample on path change boundaries.
パスが不安定なときに意味のあるPDV測定を行うことは可能ですが、パスの変更を推測し、パスの変更境界でサンプルを分割しようとするアルゴリズムに非常に重要になります。
When path changes are frequent and cause packet loss, delay variation is probably less important than the loss episodes and attention should be turned to the loss metric instead.
パスの変更が頻繁に発生し、パケットの損失を引き起こす場合、遅延の変動はおそらく損失エピソードよりも重要ではなく、代わりに損失メトリックに注意を向ける必要があります。
If the network under test exhibits frequent loss, then PDV may produce a larger set of singletons for the sample than IPDV. This is due to IPDV requiring consecutive packet arrivals to assess delay variation, compared to PDV where any packet arrival is useful. The worst case is when no consecutive packets arrive and the entire IPDV sample would be undefined, yet PDV would successfully produce a sample based on the arriving packets.
テスト中のネットワークが頻繁に損失を示す場合、PDVはIPDVよりもサンプル用のシングルトンのより大きなセットを生成する可能性があります。これは、パケットの到着が有用なPDVと比較して、遅延の変動を評価するために連続したパケットの到着を必要とするIPDVによるものです。最悪の場合は、連続したパケットが到着しず、IPDVサンプル全体が未定義になる場合ですが、PDVは到着パケットに基づいてサンプルを正常に生成します。
PDV distributions offer the most straightforward way to identify that a sample of packets have traversed multiple paths. The tasks of de-jitter buffer sizing or assessing queue occupation with PDV should be use a sample with a single flow because flows will experience only one mode on a stable path, and it simplifies the analysis.
PDV分布は、パケットのサンプルが複数のパスを横断していることを特定するための最も簡単な方法を提供します。フローは安定したパスで1つのモードのみを経験し、分析を簡素化するため、De-Jitterバッファーのサイジングまたは測定職業の評価のタスクは、単一のフローでサンプルを使用する必要があります。
+---------------+----------------------+----------------------------+
| Comparison | PDV = D(i)-D(min) | IPDV = D(i)-D(i-1) |
| Area | | |
+---------------+----------------------+----------------------------+
| Challenging | Less sensitive to | Preferred when path |
| Circumstances | packet loss, and | changes are frequent or |
| | simplifies analysis | when measurement clocks |
| | when load balancing | exhibit some skew |
| | or multiple paths | |
| | are present | |
|---------------|----------------------|----------------------------|
| Spatial | All validated | Has sensitivity to |
| Composition | methods use this | sequence and spacing |
| of DV metric | form | changes, which tends to |
| | | break the requirement for |
| | | independent distributions |
| | | between path segments |
|---------------|----------------------|----------------------------|
| Determine | "Pseudo-range" | No reliable relationship, |
| De-Jitter | reveals this | but some heuristics |
| Buffer Size | property by | |
| Required | anchoring the | |
| | distribution at the | |
| | minimum delay | |
|---------------|----------------------|----------------------------|
| Estimate of | Distribution has | No reliable relationship |
| Queuing Time | one-to-one | |
| and Variation | relationship on a | |
| | stable path, | |
| | especially when | |
| | sample min = true | |
| | min | |
|---------------|----------------------|----------------------------|
| Specification | One constraint | Distribution is two-sided, |
| Simplicity: | needed for | usually has zero mean, and |
| Single Number | single-sided | no universal summary |
| SLA | distribution, and | statistic that relates to |
| | easily related to | a physical quantity |
| | quantities above | |
+---------------+----------------------+----------------------------+
Summary of Comparisons
比較の概要
This section discusses the practical aspects of delay variation measurement, with special attention to the two formulations compared in this memo.
このセクションでは、このメモで比較される2つの定式化に特に注意して、遅延変動測定の実用的な側面について説明します。
As stated in Section 1.2, there is a strong dependency between the active measurement stream characteristics and the results. The IPPM literature includes two primary methods for collecting samples: Poisson sampling described in [RFC2330], and Periodic sampling in [RFC3432]. The Poisson method was intended to collect an unbiased sample of performance, while the Periodic method addresses a "known bias of interest". Periodic streams are required to have random start times and limited stream duration, in order to avoid unwanted synchronization with some other periodic process, or cause congestion-aware senders to synchronize with the stream and produce atypical results. The random start time should be different for each new stream.
セクション1.2で述べたように、アクティブな測定ストリーム特性と結果の間には強い依存性があります。IPPMの文献には、サンプルを収集するための2つの主要な方法が含まれています。[RFC2330]で説明されているポアソンサンプリングと、[RFC3432]で周期的なサンプリングです。Poissonメソッドは、パフォーマンスの公平なサンプルを収集することを目的としていましたが、定期的な方法は「関心のある既知のバイアス」に対処します。他の定期的なプロセスとの不要な同期を回避したり、渋滞を認識している送信者がストリームと同期し、非定型の結果を生成するために、ランダムな開始時間と限られたストリーム期間を持つために定期的なストリームが必要です。ランダム開始時間は、新しいストリームごとに異なる必要があります。
It is worth noting that [RFC3393] was developed in parallel with [RFC3432]. As a result, all the stream metrics defined in [RFC3393] specify the Poisson sampling method.
[RFC3393]が[RFC3432]と並行して開発されたことは注目に値します。その結果、[RFC3393]で定義されているすべてのストリームメトリックは、ポアソンサンプリング方法を指定します。
Periodic sampling is frequently used in measurements of delay variation. Several factors foster this choice:
周期的なサンプリングは、遅延変動の測定で頻繁に使用されます。いくつかの要因がこの選択を促進します：
1. Many application streams that are sensitive to delay variation also exhibit periodicity, and so exemplify the bias of interest. If the application has a constant packet spacing, this constant spacing can be the inter-packet gap for the test stream. VoIP streams often use 20 ms spacing, so this is an obvious choice for an Active stream. This applies to both IPDV and PDV forms.
1. 遅延変動に敏感な多くのアプリケーションストリームも周期性を示し、関心のあるバイアスを例示しています。アプリケーションに一定のパケット間隔がある場合、この一定の間隔は、テストストリームのパケット間ギャップになります。VoIPストリームは多くの場合、20ミリ秒の間隔を使用するため、これはアクティブなストリームには明らかな選択肢です。これは、IPDVフォームとPDVフォームの両方に適用されます。
2. The spacing between packets in the stream will influence whether the stream experiences short-range dependency, or only long-range dependency, as investigated in [Li.Mills]. The packet spacing also influences the IPDV distribution and the stream's sensitivity to reordering. For example, with a 20 ms spacing the IPDV distribution cannot go below -20 ms without packet reordering.
2. ストリーム内のパケット間の間隔は、[li.mills]で調査されているように、ストリームが短距離依存関係、または長距離依存性のみを経験するかどうかに影響します。パケット間隔は、IPDV分布と、並べ替えに対するストリームの感度にも影響します。たとえば、20ミリ秒の間隔では、IPDVの分布がパケットの再注文なしで-20ミリ秒未満になりません。
3. The measurement process may make several simplifying assumptions when the send spacing and send rate are constant. For example, the inter-arrival times at the destination can be compared with an ideal sending schedule, and allowing a one-point measurement of delay variation (described in [Y.1540]) that approximates the IPDV form. Simplified methods that approximate PDV are possible as well (some are discussed in Appendix II of [Y.1541]).
3. 測定プロセスは、送信間隔と送信レートが一定の場合、いくつかの単純化された仮定を行う可能性があります。たとえば、目的地での到着間時間は、理想的な送信スケジュールと比較し、IPDVフォームに近似する遅延変動（[Y.1540]に記載）の1点測定を可能にすることができます。PDVを近似する単純化された方法も可能です（[Y.1541]の付録IIで説明されています）。
4. Analysis of truncated, or non-symmetrical IPDV distributions is simplified. Delay variations in excess of the periodic sending interval can cause multiple singleton values at the negative limit of the packet spacing (see Section 5.2 and [Cia03]). Only packet reordering can cause the negative spacing limit to be exceeded.
4. 切り捨てられた、または非対称IPDV分布の分析が簡素化されます。周期的な送信間隔を超える遅延変動は、パケット間隔の負の制限で複数のシングルトン値を引き起こす可能性があります（セクション5.2および[CIA03]を参照）。パケットの並べ替えのみが、負の間隔の制限を超えることができます。
Despite the emphasis on inter-packet delay differences with IPDV, both Poisson [Demichelis] and Periodic [Li.Mills] streams have been used, and these references illustrate the different analyses that are possible.
IPDVとのパケット間遅延の違いに重点が置かれているにもかかわらず、ポアソン[デミチェリス]と定期的な[li.mills]ストリームの両方が使用されており、これらの参考文献は可能なさまざまな分析を示しています。
The advantages of using a Poisson distribution are discussed in [RFC2330]. The main properties are to avoid predicting the sample times, avoid synchronization with periodic events that are present in networks, and avoid inducing synchronization with congestion-aware senders. When a Poisson stream is used with IPDV, the distribution will reflect inter-packet delay variation on many different time scales (or packet spacings). The unbiased Poisson sampling brings a new layer of complexity in the analysis of IPDV distributions.
ポアソン分布を使用することの利点は、[RFC2330]で説明されています。主な特性は、サンプルの時間の予測を避け、ネットワークに存在する定期的なイベントとの同期を避け、うっ血を認識している送信者との同期を誘発することを避けることです。ポアソンストリームがIPDVで使用される場合、分布は多くの異なる時間スケール（またはパケット間隔）のパケット間遅延変動を反映します。公平なポアソンサンプリングは、IPDV分布の分析に新しい複雑さの新しい層をもたらします。
One key aspect of measurement devices is their ability to store singletons (or individual measurements). This feature usually is closely related to local calculation capabilities. For example, an embedded measurement device with limited storage will like provide only a few statistics on the delay variation distribution, while dedicated measurement systems store all the singletons and allow detailed analysis (later calculation of either form of delay variation is possible with the original singletons).
測定デバイスの重要な側面の1つは、シングルトン（または個々の測定）を保存する機能です。この機能は通常、ローカル計算機能と密接に関連しています。たとえば、ストレージが限られている埋め込み測定デバイスは、遅延変動分布に関するわずかな統計のみを提供しますが、専用の測定システムはすべてのシングルトンを保存し、詳細な分析を許可します（元のシングルトンでは、遅延変動の形式の後の計算が可能です。）。
Therefore, systems with limited storage must choose their metrics and summary statistics in advance. If both IPDV and PDV statistics are desired, the supporting information must be collected as packets arrive. For example, the PDV range and high percentiles can be determined later if the minimum and several of the largest delays are stored while the measurement is in-progress.
したがって、ストレージが限られているシステムは、メトリックと要約統計を事前に選択する必要があります。IPDVとPDV統計の両方が必要な場合、パケットが到着するとサポート情報を収集する必要があります。たとえば、PDVの範囲と高いパーセンタイルは、測定が進行中である間に最小および最大の遅延のいくつかが保存されている場合、後で決定できます。
Both IPDV and PDV can be summarized as a range in milliseconds.
IPDVとPDVの両方は、ミリ秒単位の範囲として要約できます。
With IPDV, it is interesting to report on a positive percentile, and an inter-quantile range is appropriate to reflect both positive and negative tails (e.g., 5% to 95%). If the IPDV distribution is symmetric around a mean of zero, then it is sufficient to report on the positive side of the distribution.
IPDVを使用すると、正のパーセンタイルを報告することは興味深いものであり、測量間範囲は正と負の両方の尾を反映するのに適しています（たとえば、5％から95％）。IPDV分布がゼロの平均周辺で対称である場合、分布の正の側面を報告するだけで十分です。
With PDV, it is sufficient to specify the upper percentile (e.g., 99.9%).
PDVを使用すると、上部パーセンタイルを指定するだけで十分です（たとえば、99.9％）。
At several points in this memo, we have recommended use of test intervals on the order of minutes. In their paper examining the stability of Internet path properties [Zhang.Duff], Zhang et al. concluded that consistency was present on the order of minutes for the performance metrics considered (loss, delay, and throughput) for the paths they measured.
このメモのいくつかのポイントで、数分でテスト間隔を使用することを推奨しました。インターネットパスプロパティの安定性[Zhang.duff]の安定性を調べる彼らの論文で、Zhang et al。測定したパスの検討されたパフォーマンスメトリック（損失、遅延、スループット）の数分の順序で一貫性が存在すると結論付けました。
The topic of temporal aggregation of performance measured in small intervals to estimate some larger interval is described in the Metric Composition Framework [IPPM-Framework].
いくつかの大きな間隔を推定するために小さな間隔で測定されたパフォーマンスの時間的集約のトピックは、メトリック構成フレームワーク[IPPMフレームワーク]で説明されています。
The primary recommendation here is to test using durations that are similar in length to the session time of interest. This applies to both IPDV and PDV, but is possibly more relevant for PDV since the duration determines how often the D_min will be determined, and the size of the associated sample.
ここでの主な推奨事項は、関心のあるセッション時間と類似した期間を使用してテストすることです。これはIPDVとPDVの両方に適用されますが、D_MINが決定される頻度と関連するサンプルのサイズを決定するため、PDVにはより関連性が高い可能性があります。
As with one-way-delay measurements, local clock synchronization is an important matter for delay variation measurements.
一元配置測定と同様に、ローカルクロックの同期は、遅延変動測定の重要な問題です。
There are several options available:
利用可能ないくつかのオプションがあります：
1. Global Positioning System receivers
1. グローバルなポジショニングシステムレシーバー
2. In some parts of the world, Cellular Code Division Multiple Access (CDMA) systems distribute timing signals that are derived from GPS and traceable to UTC.
2. 世界の一部の地域では、Cellular Code Division Multive Access（CDMA）システムは、GPSから派生し、UTCに追跡可能なタイミング信号を分散しています。
3. Network Time Protocol [RFC1305] is a convenient choice in many cases, but usually offers lower accuracy than the options above.
3. ネットワークタイムプロトコル[RFC1305]は、多くの場合、便利な選択肢ですが、通常、上記のオプションよりも低い精度を提供します。
When clock synchronization is inconvenient or subject to appreciable errors, then round-trip measurements may give a cumulative indication of the delay variation present on both directions of the path. However, delay distributions are rarely symmetrical, so it is difficult to infer much about the one-way-delay variation from round-trip measurements. Also, measurements on asymmetrical paths add complications for the one-way-delay metric.
時計の同期が不便またはかなりのエラーの対象となる場合、往復測定により、パスの両方向に存在する遅延変動を累積的に示すことができます。ただし、遅延分布はめったに対称的ではないため、往復測定からの一方向の変動について多くを推測することは困難です。また、非対称パスの測定により、一方向のメトリックの合併症が追加されます。
Lost and delayed packets are separated by a waiting time threshold. Packets that arrive at the measurement destination within their waiting time have finite delay and are not lost. Otherwise, packets are designated lost and their delay is undefined. Guidance on setting the waiting time threshold may be found in [RFC2680] and [IPPM-Reporting].
失われたパケットと遅延パケットは、待機時間のしきい値によって分離されます。待機時間内に測定先に到着するパケットは、有限遅延があり、失われません。それ以外の場合、パケットは失われ、遅延が定義されていません。待機時間のしきい値の設定に関するガイダンスは、[RFC2680]および[IPPMから報告]に記載されている場合があります。
In essence, [IPPM-Reporting] suggests to use a long waiting time to serve network characterization and revise results for specific application delay thresholds as needed.
本質的に、[IPPMから報告]は、ネットワークの特性評価を提供し、必要に応じて特定のアプリケーション遅延しきい値の結果を修正するために長い待ち時間を使用することを示唆しています。
Packet reordering, defined in [RFC4737], is essentially an extreme form of delay variation where the packet stream arrival order differs from the sending order.
[RFC4737]で定義されたパケットの並べ替えは、本質的に、パケットストリームの到着順序が送信順序と異なる遅延変動の極端な形式です。
PDV results are not sensitive to packet arrival order, and are not affected by reordering other than to reflect the more extreme variation.
PDVの結果は、パケットの到着順序に敏感ではなく、より極端なバリエーションを反映する以外に並べ替えによって影響を受けません。
IPDV results will change if reordering is present because they are sensitive to the sequence of delays of arriving packets. The main example of this sensitivity is in the truncation of the negative tail of the distribution.
IPDVの結果は、到着パケットの遅延のシーケンスに敏感であるため、並べ替えが存在する場合に変更されます。この感度の主な例は、分布の負の尾の切り捨てです。
o When there is no reordering, the negative tail is limited by the sending time spacing between packets.
o 並べ替えがない場合、ネガティブテールは、パケット間の送信時間間隔によって制限されます。
o If reordering occurs (and the reordered packets are not discarded), the negative tail can take on any value (in principal).
o 並べ替えが発生した場合（および並べ替えられたパケットが破棄されません）、ネガティブテールは任意の値（主に）を引き受けることができます。
In general, measurement systems should have the capability to detect when sequence has changed. If IPDV measurements are made without regard to packet arrival order, the IPDV will be under-reported when reordering occurs.
一般に、測定システムには、シーケンスが変更されたときに検出する機能が必要です。IPDV測定がパケットの到着順序に関係なく行われた場合、並べ替えが発生するとIPDVが過小報告されます。
All of the references that discuss or define delay variation suggest ways to represent or report the results, and interested readers should review the various possibilities.
遅延変動を議論または定義するすべての参照は、結果を表現または報告する方法を示唆しており、関心のある読者はさまざまな可能性を確認する必要があります。
For example, [IPPM-Reporting] suggests reporting a pseudo-range of delay variation based on calculating the difference between a high percentile of delay and the minimum delay. The 99.9th percentile minus the minimum will give a value that can be compared with objectives in [Y.1541].
たとえば、[IPPMから報告]は、遅延の高いパーセンタイルと最小遅延の差を計算することに基づいて、遅延変動の擬似範囲を報告することを提案します。99.9パーセンタイルを引いた最小値は、[Y.1541]の目的と比較できる値を与えます。
The security considerations that apply to any active measurement of live networks are relevant here as well. See the "Security Considerations" sections in [RFC2330], [RFC2679], [RFC3393], [RFC3432], and [RFC4656].
ライブネットワークの積極的な測定に適用されるセキュリティ上の考慮事項もここにも関連しています。[RFC2330]、[RFC2679]、[RFC3393]、[RFC3432]、および[RFC4656]の「セキュリティ上の考慮事項」セクションを参照してください。
Security considerations do not contribute to the selection of PDV or IPDV forms of delay variation, because measurements using these metrics involve exactly the same security issues.
セキュリティ上の考慮事項は、これらのメトリックを使用した測定にはまったく同じセキュリティ問題が含まれるため、PDVまたはIPDV形式の遅延変動の選択に貢献しません。
The authors would like to thank Phil Chimento for his suggestion to employ the convention of conditional distributions of delay to deal with packet loss, and his encouragement to "write the memo" after hearing "the talk" on this topic at IETF 65. We also acknowledge constructive comments from Alan Clark, Loki Jorgenson, Carsten Schmoll, and Robert Holley.
著者は、パケットの損失に対処するための条件付き条件付き分布の条約の慣習を採用するための彼の提案と、IETF 65でこのトピックに関する「トーク」を「講演」した後、「メモを書く」という励ましを採用する彼の提案に感謝したいと思います。アラン・クラーク、ロキ・ヨルゲンソン、カーステン・シュモール、ロバート・ホリーからの建設的なコメントを認めてください。
Practitioners have raised several questions that this section intends to answer:
開業医は、このセクションが答えようとしているいくつかの質問を提起しました。
- How is this D_min calculated? Is it DV(99%) as mentioned in [Krzanowski]?
- このD_MINはどのように計算されますか？[Krzanowski]で述べたように、DV（99％）ですか？
- Do we need to keep all the values from the interval, then take the minimum? Or do we keep the minimum from previous intervals?
- 間隔からすべての値を維持してから、最小値を取る必要がありますか？または、以前の間隔から最小限を維持しますか？
The value of D_min used as the reference delay for PDV calculations is simply the minimum delay of all packets in the current sample. The usual single value summary of the PDV distribution is D_(99.9th percentile) minus D_min.
PDV計算の参照遅延として使用されるD_MINの値は、現在のサンプルのすべてのパケットの最小遅延です。PDV分布の通常の単一値の概要は、D_（99.9パーセンタイル）マイナスD_MINです。
It may be appropriate to segregate sub-sets and revise the minimum value during a sample. For example, if it can be determined with certainty that the path has changed by monitoring the Time to Live or Hop Count of arriving packets, this may be sufficient justification to reset the minimum for packets on the new path. There is also a simpler approach to solving this problem: use samples collected over short evaluation intervals (on the order of minutes). Intervals with path changes may be more interesting from the loss or one-way-delay perspective (possibly failing to meet one or more SLAs), and it may not be necessary to conduct delay variation analysis. Short evaluation intervals are preferred for measurements that serve as a basis for troubleshooting, since the results are available to report soon after collection.
サブセットを分離し、サンプル中の最小値を修正することが適切かもしれません。たとえば、到着パケットのライブまたはホップカウントの時間を監視することでパスが変更されたことを確実に決定できる場合、これは新しいパスのパケットの最小値をリセットするのに十分な正当化である可能性があります。また、この問題を解決するためのより簡単なアプローチもあります。短い評価間隔で収集されたサンプルを使用します（数分の順序で）。パスの変更がある間隔は、損失または一方向の視点からより興味深い場合があります（おそらく1つ以上のSLAを満たしていない可能性があります）、遅延変動分析を実施する必要はない場合があります。結果は、収集後すぐに報告できるため、トラブルシューティングの基礎として機能する測定には短い評価間隔が推奨されます。
It is not necessary to store all delay values in a sample when storage is a major concern. D_min can be found by comparing each new singleton value with the current value and replacing it when required. In a sample with 5000 packets, evaluation of the 99.9th percentile can also be achieved with limited storage. One method calls for storing the top 50 delay singletons and revising the top value list each time 50 more packets arrive.
ストレージが大きな関心事である場合、すべての遅延値をサンプルに保存する必要はありません。D_MINは、新しいシングルトン値をそれぞれのシングルトン値と現在の値を比較し、必要に応じて交換することで見つけることができます。5000パケットを備えたサンプルでは、限られたストレージで99.9パーセンタイルの評価も実現できます。1つの方法では、上位50の遅延シングルトンを保存し、さらに50個のパケットが到着するたびにトップバリューリストを修正する必要があります。
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