[要約] RFC 5835は、メトリックの組み合わせに関するフレームワークであり、ネットワークパフォーマンスの評価や監視に役立ちます。目的は、異なるメトリックを組み合わせて総合的な評価を行い、ネットワークの問題を特定することです。
Internet Engineering Task Force (IETF) A. Morton, Ed.
Request for Comments: 5835 AT&T Labs
Category: Informational S. Van den Berghe, Ed.
ISSN: 2070-1721 Alcatel-Lucent
April 2010
Framework for Metric Composition
メトリック組成のフレームワーク
Abstract
概要
This memo describes a detailed framework for composing and aggregating metrics (both in time and in space) originally defined by the IP Performance Metrics (IPPM), RFC 2330, and developed by the IETF. This new framework memo describes the generic composition and aggregation mechanisms. The memo provides a basis for additional documents that implement the framework to define detailed compositions and aggregations of metrics that are useful in practice.
このメモは、元々IPパフォーマンスメトリック（IPPM）、RFC 2330で定義され、IETFによって開発されたメトリック（時間と空間の両方）を作成および集約するための詳細なフレームワークを説明しています。この新しいフレームワークメモは、一般的な構成と集約メカニズムについて説明しています。このメモは、実際に役立つメトリックの詳細な構成と集約を定義するためのフレームワークを実装する追加のドキュメントの基礎を提供します。
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Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................4
1.1. Motivation .................................................4
1.1.1. Reducing Measurement Overhead .......................4
1.1.2. Measurement Re-Use ..................................5
1.1.3. Data Reduction and Consolidation ....................5
1.1.4. Implications on Measurement Design and Reporting ....6
2. Requirements Language ...........................................6
3. Purpose and Scope ...............................................6
4. Terminology .....................................................7
4.1. Measurement Point ..........................................7
4.2. Complete Path ..............................................7
4.3. Complete Path Metric .......................................7
4.4. Complete Time Interval .....................................7
4.5. Composed Metric ............................................7
4.6. Composition Function .......................................7
4.7. Ground Truth ...............................................8
4.8. Interval ...................................................8
4.9. Sub-Interval ...............................................8
4.10. Sub-Path ..................................................8
4.11. Sub-Path Metrics ..........................................8
5. Description of Metric Types .....................................9
5.1. Temporal Aggregation Description ...........................9
5.2. Spatial Aggregation Description ............................9
5.3. Spatial Composition Description ...........................10
5.4. Help Metrics ..............................................10
5.5. Higher-Order Composition ..................................11
6. Requirements for Composed Metrics ..............................11
6.1. Note on Intellectual Property Rights (IPR) ................12
7. Guidelines for Defining Composed Metrics .......................12
7.1. Ground Truth: Comparison with Other IPPM Metrics ..........12
7.1.1. Ground Truth for Temporal Aggregation ..............14
7.1.2. Ground Truth for Spatial Aggregation ...............15
7.2. Deviation from the Ground Truth ...........................15
7.3. Incomplete Information ....................................15
7.4. Time-Varying Metrics ......................................15
8. Security Considerations ........................................16
9. Acknowledgements ...............................................16
10. References ....................................................16
10.1. Normative References .....................................16
10.2. Informative References ...................................17
The IP Performance Metrics (IPPM) framework [RFC2330] describes two forms of metric composition, spatial and temporal. The text also suggests that the concepts of the analytical framework (or A-frame) would help to develop useful relationships to derive the composed metrics from real metrics. The effectiveness of composed metrics is dependent on their usefulness in analysis and applicability to practical measurement circumstances.
IPパフォーマンスメトリック（IPPM）フレームワーク[RFC2330]は、2つの形式のメトリック組成、空間的および時間的に説明しています。テキストはまた、分析フレームワーク（またはAフレーム）の概念が、実際のメトリックから構成されたメトリックを導き出すための有用な関係を開発するのに役立つことを示唆しています。構成されたメトリックの有効性は、分析における有用性と実際の測定の状況に対する適用性に依存しています。
This memo expands on the notion of composition, and provides a detailed framework for several classes of metrics that were described in the original IPPM framework. The classes include temporal aggregation, spatial aggregation, and spatial composition.
このメモは、構成の概念を拡張し、元のIPPMフレームワークで説明されているいくつかのクラスのメトリックの詳細なフレームワークを提供します。クラスには、時間的集約、空間凝集、および空間構成が含まれます。
Network operators have deployed measurement systems to serve many purposes, including performance monitoring, maintenance support, network engineering, and reporting performance to customers. The collection of elementary measurements alone is not enough to understand a network's behaviour. In general, measurements need to be post-processed to present the most relevant information for each purpose. The first step is often a process of "composition" of single measurements or measurement sets into other forms. Composition and aggregation present several more post-processing opportunities to the network operator, and we describe the key motivations below.
ネットワークオペレーターは、パフォーマンス監視、メンテナンスサポート、ネットワークエンジニアリング、レポートパフォーマンスなど、多くの目的を顧客に提供するために、測定システムを展開しています。基本測定のコレクションだけでは、ネットワークの動作を理解するには十分ではありません。一般に、各目的に最も関連する情報を提示するために、測定値を後処理する必要があります。最初のステップは、多くの場合、単一測定または測定セットの「構成」のプロセスであり、他の形式になります。構成と集約は、ネットワークオペレーターにさらにいくつかの後処理の機会をもたらし、以下の重要な動機について説明します。
A network's measurement possibilities scale upward with the square of the number of nodes. But each measurement implies overhead, in terms of the storage for the results, the traffic on the network (assuming active methods), and the operation and administration of the measurement system itself. In a large network, it is impossible to perform measurements from each node to all others.
ネットワークの測定の可能性は、ノードの数の平方で上向きに拡大します。しかし、各測定は、結果のストレージ、ネットワーク上のトラフィック（アクティブな方法を仮定）、および測定システム自体の動作と管理の点で、オーバーヘッドを意味します。大規模なネットワークでは、各ノードから他のすべてのノードに測定を実行することは不可能です。
An individual network operator should be able to organize their measurement paths along the lines of physical topology, or routing areas/Autonomous Systems, and thus minimize dependencies and overlap between different measurement paths. This way, the sheer number of measurements can be reduced, as long as the operator has a set of methods to estimate performance between any particular pair of nodes when needed.
個々のネットワークオペレーターは、物理的トポロジーまたはルーティングエリア/自律システムのラインに沿って測定パスを整理できる必要があり、したがって、依存関係を最小限に抑え、異なる測定パス間で重複します。このようにして、オペレーターが必要に応じて特定のノード間でパフォーマンスを推定する一連の方法を持っている限り、膨大な数の測定値を減らすことができます。
Composition and aggregation play a key role when the path of interest spans multiple networks, and where each operator conducts their own measurements. Here, the complete path performance may be estimated from measurements on the component parts.
構成と集約は、関心のある経路が複数のネットワークにまたがっている場合、および各オペレーターが独自の測定を行う場合に重要な役割を果たします。ここでは、完全なパスパフォーマンスは、コンポーネントパーツの測定から推定される場合があります。
Operators that take advantage of the composition and aggregation methods recognize that the estimates may exhibit some additional error beyond that inherent in the measurements themselves, and so they are making a trade-off to achieve reasonable measurement system overhead.
組成と集約方法を活用する演算子は、推定値が測定自体に固有のものを超えて追加のエラーを示す可能性があることを認識しているため、合理的な測定システムのオーバーヘッドを達成するためにトレードオフを行っています。
There are many different measurement users, each bringing specific requirements for the reporting timescale. Network managers and maintenance forces prefer to see results presented very rapidly, to detect problems quickly or see if their action has corrected a problem. On the other hand, network capacity planners and even network users sometimes prefer a long-term view of performance, for example to check trends. How can one set of measurements serve both needs?
さまざまな測定ユーザーがあり、それぞれがレポートタイムスケールに特定の要件をもたらします。ネットワークマネージャーとメンテナンスの力は、問題を迅速に検出するか、アクションが問題を修正したかどうかを確認するために、非常に迅速に提示された結果を見ることを好みます。一方、ネットワークキャパシティプランナーやネットワークユーザーでさえ、たとえばトレンドをチェックするために、パフォーマンスの長期的なビューを好む場合があります。1つの測定セットが両方のニーズにどのように役立つことができますか？
The answer lies in temporal aggregation, where the short-term measurements needed by the operations community are combined to estimate a longer-term result for others. Also, problems with the measurement system itself may be isolated to one or more of the short-term measurements, rather than possibly invalidating an entire long-term measurement if the problem was undetected.
答えは時間的集合体にあり、オペレーションコミュニティが必要とする短期測定を組み合わせて、他の人の長期的な結果を推定します。また、測定システム自体の問題は、問題が検出されない場合に長期測定全体を無効にする可能性がある場合ではなく、短期測定の1つ以上に分離される場合があります。
Another motivation is data reduction. Assume there is a network in which delay measurements are performed among a subset of its nodes. A network manager might ask whether there is a problem with the network delay in general. It would be desirable to obtain a single value that gives an indication of the overall network delay. Spatial aggregation methods would address this need, and can produce the desired "single figure of merit" asked for, which may also be useful in trend analysis.
もう1つの動機は、データ削減です。ノードのサブセット間で遅延測定が実行されるネットワークがあると仮定します。ネットワークマネージャーは、ネットワークの遅延に問題があるかどうかを尋ねるかもしれません。ネットワーク全体の遅延を示す単一の値を取得することが望ましいでしょう。空間的集約方法は、このニーズに対処し、要求される望ましい「単一のメリット」を生成する可能性があります。これは、トレンド分析にも役立つ可能性があります。
The overall value would be calculated from the elementary delay measurements, but it is not obvious how: for example, it may not be reasonable to average all delay measurements, as some paths (e.g., those having a higher bandwidth or more important customers) might be considered more critical than others.
全体的な値は基本遅延測定から計算されますが、どのようにしても明らかではありません。たとえば、一部のパス（たとえば、帯域幅やより重要な顧客を持っている人）があるため、すべての遅延測定値を平均することは合理的ではない場合があります。他の人よりも重要と見なされます。
Metric composition can help to provide, from raw measurement data, some tangible, well-understood and agreed-upon information about the service guarantees provided by a network. Such information can be used in the Service Level Agreement/Service Level Specification (SLA/SLS) contracts between a service provider and its customers.
メトリック構成は、生の測定データから、ネットワークが提供するサービス保証に関するいくつかの具体的で、よく理解され、合意された情報を提供するのに役立ちます。このような情報は、サービスプロバイダーとその顧客間のサービスレベル契約/サービスレベルの仕様（SLA/SLS）契約で使用できます。
If a network measurement system operator anticipates needing to produce overall metrics by composition, then it is prudent to keep that requirement in mind when considering the measurement design and sampling plan. Also, certain summary statistics are more conducive to composition than others, and this figures prominently in the design of measurements and when reporting the results.
ネットワーク測定システムのオペレーターが構成ごとに全体的なメトリックを作成する必要があると予測する場合、測定設計とサンプリング計画を検討する際に、その要件を念頭に置いておくことは賢明です。また、特定の要約統計は他の統計よりも構成をより助長します。これは、測定の設計と結果を報告する際に顕著に描かれています。
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。
The purpose of this memo is to provide a common framework for the various classes of metrics that are composed from primary metrics. The scope is limited to the definitions of metrics that are composed from primary metrics using a deterministic function. Key information about each composed metric is included, such as the assumptions under which the relationship holds and possible sources of error/circumstances where the composition may fail.
このメモの目的は、一次指標から構成されるさまざまなクラスのメトリックの共通のフレームワークを提供することです。範囲は、決定論的関数を使用して主要なメトリックから構成されるメトリックの定義に限定されます。関係が保持する仮定や、構成が故障する可能性のあるエラー/状況の可能性のある原因など、各構成されたメトリックに関する重要な情報が含まれています。
At this time, the scope of effort is limited to composed metrics for packet loss, delay, and delay variation, as defined in [RFC2679], [RFC2680], [RFC2681], [RFC3393], [RFC5481], and the comparable metrics in [Y.1540]. Composition of packet reordering metrics [RFC4737] and duplication metrics [RFC5560] are considered research topics at the time this memo was prepared, and are beyond the scope of this document.
この時点で、[RFC2679]、[RFC2680]、[RFC2681]、[RFC3393]、[RFC5481]、[RFC5481]、および同等のメトリックで定義されているように、努力の範囲はパケット損失、遅延、および遅延変動の構成メトリックに限定されています。[Y.1540]。パケットの並べ替えメトリック[RFC4737]および重複メトリック[RFC5560]の構成は、このメモが準備された時点で研究トピックと見なされ、このドキュメントの範囲を超えています。
This memo will retain the terminology of the IPPM Framework [RFC2330] as much as possible, but will extend the terminology when necessary. It is assumed that the reader is familiar with the concepts introduced in [RFC2330], as they will not be repeated here.
このメモは、IPPMフレームワーク[RFC2330]の用語を可能な限り保持しますが、必要に応じて用語を拡張します。読者は、[RFC2330]で導入された概念に精通していると想定されています。ここでは繰り返されないからです。
This section defines the terminology applicable to the processes of metric composition and aggregation.
このセクションでは、メトリック組成と凝集のプロセスに適用可能な用語を定義します。
A measurement point is the logical or physical location where packet observations are made. The term "measurement point" is synonymous with the term "observation position" used in [RFC2330] when describing the notion of wire time. A measurement point may be at the boundary between a host and an adjacent link (physical), or it may be within a host (logical) that performs measurements where the difference between host time and wire time is understood.
測定点は、パケットの観測が行われる論理的または物理的な位置です。「測定点」という用語は、ワイヤ時間の概念を説明する際に[RFC2330]で使用される「観測位置」という用語と同義です。測定ポイントは、ホストと隣接するリンク（物理）の境界にある場合があります。または、ホストタイムとワイヤータイムの違いが理解される測定値を実行するホスト（論理）内にある場合があります。
The complete path is the actual path that a packet would follow as it travels from the packet's Source to its Destination. A complete path may span the administrative boundaries of one or more networks.
完全なパスは、パケットのソースから目的地まで移動するときにパケットが従う実際のパスです。完全なパスは、1つ以上のネットワークの管理境界にまたがる場合があります。
The complete path metric is the Source-to-Destination metric that a composed metric attempts to estimate. A complete path metric represents the ground-truth for a composed metric.
完全なパスメトリックは、構成されたメトリックが推定しようとするソースから誘引へのメトリックです。完全なパスメトリックは、構成されたメトリックのグラウンドトゥルースを表します。
The complete time interval is comprised of two or more contiguous sub-intervals, and is the interval whose performance will be estimated through temporal aggregation.
完全な時間間隔は、2つ以上の連続したサブインターバルで構成されており、そのパフォーマンスが時間的集約を通じて推定される間隔です。
A composed metric is an estimate of an actual metric describing the performance of a path over some time interval. A composed metric is derived from other metrics by applying a deterministic process or function (e.g., a composition function). The process may use metrics that are identical to the metric being composed, or metrics that are dissimilar, or some combination of both types.
構成されたメトリックは、ある時間間隔でのパスのパフォーマンスを説明する実際のメトリックの推定値です。構成されたメトリックは、決定論的プロセスまたは関数（組成関数など）を適用することにより、他のメトリックから導出されます。このプロセスでは、構成されているメトリックと同一のメトリック、または異なるメトリック、または両方のタイプの何らかの組み合わせを使用する場合があります。
A composition function is a deterministic process applied to individual metrics to derive another metric (such as a composed metric).
構成関数は、個々のメトリックに適用される決定論的プロセスであり、別のメトリック（構成されたメトリックなど）を導出します。
As applied here, the notion of "ground truth" is defined as the actual performance of a network path over some time interval. The ground truth is a metric on the (unavailable) packet transfer information for the desired path and time interval that a composed metric seeks to estimate.
ここで適用されているように、「グラウンドトゥルース」の概念は、時間間隔にわたるネットワークパスの実際のパフォーマンスとして定義されます。グラウンドトゥルースは、構成されたメトリックが推定しようとする目的の経路と時間間隔の（利用できない）パケット転送情報のメトリックです。
An interval refers to a span of time.
間隔は、時間のスパンを指します。
A sub-interval is a time interval that is included in another interval.
サブインターバルは、別の間隔に含まれる時間間隔です。
A sub-path is a portion of the complete path where at least the sub-path Source and Destination hosts are constituents of the complete path. We say that such a sub-path is "involved" in the complete path.
サブパスは、少なくともサブパスソースと宛先ホストが完全なパスの構成要素である完全なパスの一部です。そのようなサブパスは完全なパスに「関与」していると言います。
Since sub-paths terminate on hosts, it is important to describe how sub-paths are considered to be joined. In practice, the Source and Destination hosts may perform the function of measurement points.
サブパスはホストで終了するため、サブパスがどのように結合されているかを説明することが重要です。実際には、ソースと宛先のホストは、測定ポイントの関数を実行できます。
If the Destination and Source hosts of two adjoining paths are co-located and the link between them would contribute negligible performance, then these hosts can be considered equivalent (even if there is no physical link between them, this is a practical concession).
隣接する2つのパスの目的地とソースのホストが共同配置され、それらの間のリンクが無視できるパフォーマンスに寄与する場合、これらのホストは同等のものと見なすことができます（それらの間に物理的なリンクがない場合でも、これは実用的な譲歩です）。
If the Destination and Source hosts of two adjoining paths have a link between them that contributes to the complete path performance, then the link and hosts constitute another sub-path that is involved in the complete path, and should be characterized and included in the composed metric.
隣接する2つのパスの宛先ホストとソースのホストに完全なパスパフォーマンスに貢献するリンクがある場合、リンクとホストは、完全なパスに関与する別のサブパスを構成し、構成に特徴付けて特徴付けて含める必要があります。メトリック。
A sub-path path metric is an element of the process to derive a composed metric, quantifying some aspect of the performance of a particular sub-path from its Source to Destination.
サブパスパスメトリックは、構成されたメトリックを導出するプロセスの要素であり、特定のサブパスのパフォーマンスの一部をソースから宛先まで定量化します。
This section defines the various classes of composition. There are two classes more accurately described as aggregation over time and space, and the third involves concatenation in space.
このセクションでは、さまざまなクラスの構成を定義します。2つのクラスは、時間と空間の間に集約としてより正確に説明されており、3番目は空間の連結を伴います。
Aggregation in time is defined as the composition of metrics with the same type and scope obtained in different time instants or time windows. For example, starting from a time series of the measurements of maximum and minimum one-way delay (OWD) on a certain network path obtained over 5-minute intervals, we obtain a time series measurement with a coarser resolution (60 minutes) by taking the maximum of 12 consecutive 5-minute maxima and the minimum of 12 consecutive 5-minute minima.
時間の集約は、異なる時間帯または時間窓で得られた同じタイプと範囲のメトリックの構成として定義されます。たとえば、5分間で得られた特定のネットワークパスでの最大および最小片道遅延（OWD）の測定の時系列から始まると、洗練された解像度（60分）で時系列測定値を取得します。最大12回連続して5分間の最大値と最低12回連続5分間の最小値。
The main reason for doing time aggregation is to reduce the amount of data that has to be stored, and make the visualization/spotting of regular cycles and/or growing or decreasing trends easier. Another useful application is to detect anomalies or abnormal changes in the network characteristics.
時間の集約を行う主な理由は、保存する必要があるデータの量を減らし、通常のサイクルの視覚化/スポッティングを、および/または成長または減少する傾向を容易にすることです。別の有用な用途は、ネットワーク特性の異常または異常な変化を検出することです。
In RFC 2330, the term "temporal composition" is introduced and differs from temporal aggregation in that it refers to methodologies to predict future metrics on the basis of past observations (of the same metrics), exploiting the time correlation that certain metrics can exhibit. We do not consider this type of composition here.
RFC 2330では、「時間的構成」という用語が導入されており、過去の観察（同じ指標の）に基づいて将来のメトリックを予測する方法論を指すという点で、特定の指標が示す可能性のある時間相関を活用するという点で、時間的集約とは異なります。ここでは、このタイプの構成を考慮していません。
Aggregation in space is defined as the combination of metrics of the same type and different scope, in order to estimate the overall performance of a larger network. This combination may involve weighing the contributions of the input metrics.
空間の集約は、より大きなネットワークの全体的なパフォーマンスを推定するために、同じタイプのメトリックと異なる範囲のメトリックの組み合わせとして定義されます。この組み合わせには、入力メトリックの貢献度を検討することが含まれます。
Suppose we want to compose the average one-way delay (OWD) experienced by flows traversing all the origin-destination (OD) pairs of a network (where the inputs are already metric "statistics"). Since we wish to include the effect of the traffic matrix on the result, it makes sense to weight each metric according to the traffic carried on the corresponding OD pair:
ネットワークのすべての起源destination（OD）ペアを通過するフローによって経験される平均片道遅延（OWD）を構成すると仮定します（入力はすでにメトリック「統計」）。結果に対するトラフィックマトリックスの効果を含めることを望んでいるため、対応するODペアに搭載されているトラフィックに応じて各メトリックを重み付けすることは理にかなっています。
OWD_sum=f1*OWD_1+f2*OWD_2+...+fn*OWD_n
where fi=load_OD_i/total_load.
ここで、fi = load_od_i/total_load。
A simple average OWD across all network OD pairs would not use the traffic weighting.
すべてのネットワークODペアにわたる単純な平均OWDでは、トラフィックの重み付けは使用されません。
Another example metric that is "aggregated in space" is the maximum edge-to-edge delay across a single network. Assume that a Service Provider wants to advertise the maximum delay that transit traffic will experience while passing through his/her network. There can be multiple edge-to-edge paths across a network, and the Service Provider chooses either to publish a list of delays (each corresponding to a specific edge-to-edge path), or publish a single maximum value. The latter approach simplifies the publication of measurement information, and may be sufficient for some purposes. Similar operations can be provided to other metrics, e.g., "maximum edge-to-edge packet loss", etc.
「空間で集約されている」となっている別の例メトリックは、単一のネットワーク全体で最大エッジからエッジへの遅延です。サービスプロバイダーは、トランジットトラフィックがネットワークを通過している間に経験する最大の遅延を宣伝したいと考えています。ネットワーク全体に複数のエッジとエッジへのパスがある場合があり、サービスプロバイダーは、遅延のリスト（特定のエッジツーエッジパスに対応する）を公開するか、単一の最大値を公開するかを選択します。後者のアプローチは、測定情報の公開を簡素化し、いくつかの目的で十分である可能性があります。同様の操作は、他のメトリック、例えば「最大エッジからエッジへのパケット損失」などを提供できます。
We suggest that space aggregation is generally useful to obtain a summary view of the behaviour of large network portions, or of coarser aggregates in general. The metric collection time instant, i.e., the metric collection time window of measured metrics, is not considered in space aggregation. We assume that either it is consistent for all the composed metrics, e.g., compose a set of average delays all referring to the same time window, or the time window of each composed metric does not affect the aggregated metric.
大規模なネットワーク部分、または一般的な粗い骨材の動作の要約ビューを取得するのに一般的に、空間集約が役立つことをお勧めします。メトリック収集時間、つまり、測定されたメトリックのメトリック収集時間ウィンドウは、空間集約では考慮されません。すべての構成されたメトリックについて一貫性があると仮定します。たとえば、同じ時間ウィンドウを参照してすべての平均遅延セットを構成するか、各構成されたメトリックの時間ウィンドウは集約されたメトリックに影響しないと仮定します。
Concatenation in space is defined as the composition of metrics of same type with (ideally) different spatial scope, so that the resulting metric is representative of what the metric would be if obtained with a direct measurement over the sequence of the several spatial scopes. An example is the sum of mean OWDs of adjacent edge-to-edge networks, where the intermediate edge points are close to each other or happen to be the same. In this way, we can for example estimate OWD_AC starting from the knowledge of OWD_AB and OWD_BC. Note that there may be small gaps in measurement coverage; likewise, there may be small overlaps (e.g., the link where test equipment connects to the network).
空間内の連結は、（理想的には）異なる空間範囲を持つ同じタイプのメトリックの構成として定義されるため、結果のメトリックは、いくつかの空間スコープの配列上の直接測定で得られる場合のメトリックを表します。例は、中間エッジポイントが互いに近いか、たまたま同じである隣接するエッジツーエッジネットワークの平均OWDの合計です。このようにして、たとえば、OWD_ABとOWD_BCの知識から始まるOWD_ACを推定できます。測定カバレッジには小さなギャップがあるかもしれないことに注意してください。同様に、小さなオーバーラップがある場合があります（たとえば、テスト機器がネットワークに接続するリンク）。
One key difference from examples of aggregation in space is that all sub-paths contribute equally to the composed metric, independent of the traffic load present.
空間の集合の例との重要な違いの1つは、すべてのサブパスが、存在する交通負荷とは無関係に、構成されたメトリックに等しく寄与することです。
In practice, there is often the need to compute a new metric using one or more metrics with the same spatial and time scope. For example, the metric rtt_sample_variance may be computed from two different metrics: the help metrics rtt_square_sum and the rtt_sum.
実際には、同じ空間範囲と時間範囲を持つ1つ以上のメトリックを使用して新しいメトリックを計算する必要があることがよくあります。たとえば、Metric RTT_Sample_Varianceは、ヘルプメトリックRTT_SQUARE_SUMとRTT_SUMの2つの異なるメトリックから計算できます。
The process of using help metrics is a simple calculation and not an aggregation or a concatenation, and will not be investigated further in this memo.
ヘルプメトリックを使用するプロセスは、単純な計算であり、集約や連結ではなく、このメモではこれ以上調査されません。
Composed metrics might themselves be subject to further steps of composition or aggregation. An example would be the delay of a maximal path obtained through the spatial composition of several composed delays for each complete path in the maximal path (obtained through spatial composition). All requirements for first-order composition metrics apply to higher-order composition.
構成されたメトリック自体は、組成または集約のさらなるステップの影響を受ける可能性があります。例は、最大パスの各完全なパス（空間構成から得られた）のいくつかの構成された遅延の空間構成を通じて得られる最大パスの遅延です。一次構成メトリックのすべての要件は、高次構成に適用されます。
An example using temporal aggregation: twelve 5-minute metrics are aggregated to estimate the performance over an hour. The second step of aggregation would take 24 hourly metrics and estimate the performance over a day.
一時的な集計を使用した例：12分の5分間のメトリックが集計されて、パフォーマンスが1時間以上推定されます。集約の2番目のステップでは、24時間ごとのメトリックがかかり、1日にわたってパフォーマンスを推定します。
The definitions for all composed metrics MUST include sections to treat the following topics.
すべての構成されたメトリックの定義には、次のトピックを扱うためのセクションを含める必要があります。
The description of each metric will clearly state:
各メトリックの説明は明確に述べられます。
1. the definition (and statistic, where appropriate);
1. 定義（および必要に応じて統計）;
2. the composition or aggregation relationship;
2. 構成または集約関係;
3. the specific conjecture on which the relationship is based and assumptions of the statistical model of the process being measured, if any (see [RFC2330], Section 12);
3. 関係に基づいている特定の推測と、測定されるプロセスの統計モデルの仮定（[RFC2330]、セクション12を参照）。
4. a justification of practical utility or usefulness for analysis using the A-frame concepts;
4. Aフレームの概念を使用した分析のための実用的な有用性または有用性の正当性。
5. one or more examples of how the conjecture could be incorrect and lead to inaccuracy;
5. 推測がどのように正しくなく、不正確さにつながる可能性があるかの1つ以上の例。
6. the information to be reported.
6. 報告すべき情報。
For each metric, the applicable circumstances will be defined, in terms of whether the composition or aggregation:
各メトリックについて、該当する状況は、構成と集約のいずれかの観点から定義されます。
o Requires homogeneity of measurement methodologies, or can allow a degree of flexibility (e.g., active or passive methods produce the "same" metric). Also, the applicable sending streams will be specified, such as Poisson, Periodic, or both.
o 測定方法の均一性が必要であるか、ある程度の柔軟性を可能にすることができます（たとえば、アクティブまたはパッシブな方法は「同じ」メトリックを生成します）。また、ポアソン、周期、またはその両方など、該当する送信ストリームが指定されます。
o Needs information or access that will only be available within an operator's network, or is applicable to inter-network composition.
o オペレーターのネットワーク内でのみ利用可能な情報またはアクセスが必要です。また、ネットワーク間の構成に適用できます。
o Requires precisely synchronized measurement time intervals in all component metrics, or perhaps only loosely synchronized time intervals, or has no timing requirements at all.
o すべてのコンポーネントメトリックで正確に同期した測定時間間隔、またはおそらくゆるく同期した時間間隔のみ、またはタイミング要件がまったくないことが必要です。
o Requires assumption of component metric independence with regard to the metric being defined/composed, or other assumptions.
o 定義/構成されているメトリックに関するコンポーネントメトリックの独立性の仮定、またはその他の仮定が必要です。
o Has known sources of inaccuracy/error and identifies the sources.
o 不正確/エラーのソースを既知で、ソースを識別しています。
If one or more components of the composition process are encumbered by Intellectual Property Rights (IPR), then the resulting composed metrics may be encumbered as well. See BCP 79 [RFC3979] for IETF policies on IPR disclosure.
構成プロセスの1つ以上のコンポーネントが知的財産権（IPR）によって妨げられている場合、結果の構成メトリックも同様に妨げられる可能性があります。IPR開示に関するIETFポリシーについては、BCP 79 [RFC3979]を参照してください。
Figure 1 illustrates the process to derive a metric using spatial composition, and compares the composed metric to other IPPM metrics.
図1は、空間構成を使用してメトリックを導出するプロセスを示し、構成されたメトリックを他のIPPMメトリックと比較します。
Metrics <M1, M2, M3> describe the performance of sub-paths between the Source and Destination of interest during time interval <T, Tf>. These metrics are the inputs for a composition function that produces a composed metric.
メトリック<M1、M2、M3>は、時間間隔<t、tf>の間に、ソースと目的地の間のサブパスのパフォーマンスを説明します。これらのメトリックは、構成されたメトリックを生成する構成関数の入力です。
Sub-Path Metrics
++ M1 ++ ++ M2 ++ ++ M3 ++
Src ||.......|| ||.......|| ||.......|| Dst
++ `. ++ ++ | ++ ++ .' ++
`. | .-'
`-. | .'
`._..|.._.'
,-' `-.
,' `.
| Composition |
\ Function '
`._ _,'
`--.....--'
|
++ | ++
Src ||...............................|| Dst
++ Composed Metric ++
++ Complete Path Metric ++
Src ||...............................|| Dst
++ ++
Spatial Metric
++ S1 ++ S2 ++ S3 ++
Src ||........||.........||..........|| Dst
++ ++ ++ ++
Figure 1: Comparison with Other IPPM Metrics
図1：他のIPPMメトリックとの比較
The composed metric is an estimate of an actual metric collected over the complete Source-to-Destination path. We say that the complete path metric represents the ground truth for the composed metric. In other words, composed metrics seek to minimize error with regard to the complete path metric.
構成されたメトリックは、完全なソースから断熱へのパスで収集された実際のメトリックの推定値です。完全なパスメトリックは、構成されたメトリックの基本真理を表していると言います。言い換えれば、構成されたメトリックは、完全なパスメトリックに関するエラーを最小限に抑えようとします。
Further, we observe that a spatial metric [RFC5644] collected for packets traveling over the same set of sub-paths provides a basis for the ground truth of the individual sub-path metrics. We note that mathematical operations may be necessary to isolate the performance of each sub-path.
さらに、同じ一連のサブパスを走行するパケットのために収集された空間メトリック[RFC5644]が、個々のサブパスメトリックの基本真理の基礎を提供することを観察します。各サブパスのパフォーマンスを分離するには、数学的操作が必要になる場合があることに注意してください。
Next, we consider multiparty metrics (as defined in [RFC5644]) and their spatial composition. Measurements to each of the receivers produce an element of the one-to-group metric. These elements can be composed from sub-path metrics, and the composed metrics can be combined to create a composed one-to-group metric. Figure 2 illustrates this process.
次に、マルチパーティメトリック（[RFC5644]で定義されている）とそれらの空間構成を検討します。各受信機の測定では、1つのグループメトリックの要素が生成されます。これらの要素はサブパスメトリックから構成でき、構成されたメトリックを組み合わせて構成された1グループメトリックを作成できます。図2は、このプロセスを示しています。
Sub-Path Metrics
++ M1 ++ ++ M2 ++ ++ M3 ++
Src ||.......|| ||.......|| ||.......||Rcvr1
++ ++ ++`. ++ ++ ++
`-.
M4`.++ ++ M5 ++
|| ||.......||Rcvr2
++ ++`. ++
`-.
M6`.++
||Rcvr3
++
One-to-Group Metric
++ ++ ++ ++
Src ||........||.........||..........||Rcvr1
++ ++. ++ ++
`-.
`-. ++ ++
`-||..........||Rcvr2
++. ++
`-.
`-. ++
`-.||Rcvr3
++
Figure 2: Composition of One-to-Group Metrics
図2：1つのグループメトリックの構成
Here, sub-path metrics M1, M2, and M3 are combined using a relationship to compose the metric applicable to the Src-Rcvr1 path. Similarly, M1, M4, and M5 are used to compose the Src-Rcvr2 metric and M1, M4, and M6 compose the Src-Rcvr3 metric.
ここでは、サブパスメトリックM1、M2、およびM3は、関係を使用して組み合わされて、SRC-RCVR1パスに適用可能なメトリックを構成します。同様に、M1、M4、およびM5は、SRC-RCVR2メトリックを構成するために使用され、M1、M4、およびM6はSRC-RCVR3メトリックを構成します。
The composed one-to-group metric would list the Src-Rcvr metrics for each receiver in the group:
構成された1〜グループメトリックには、グループ内の各受信機のSRC-RCVRメトリックがリストされます。
(Composed-Rcvr1, Composed-Rcvr2, Composed-Rcvr3)
（composed-rcvr1、composed-rcvr2、composed-rcvr3）
The ground truth for this composed metric is of course an actual one-to-group metric, where a single Source packet has been measured after traversing the complete paths to the various receivers.
この構成されたメトリックのグラウンドトゥルースは、もちろん実際の1つのグループメトリックであり、さまざまなレシーバーへの完全なパスを通過した後に単一のソースパケットが測定されています。
Temporal aggregation involves measurements made over sub-intervals of the complete time interval between the same Source and Destination. Therefore, the ground truth is the metric measured over the desired interval.
時間的集約には、同じソースと宛先の間の完全な時間間隔のサブインターバルに対して行われた測定が含まれます。したがって、グラウンドトゥルースは、目的の間隔で測定されたメトリックです。
Spatial aggregation combines many measurements using a weighting function to provide the same emphasis as though the measurements were based on actual traffic, with inherent weights. Therefore, the ground truth is the metric measured on the actual traffic instead of the active streams that sample the performance.
空間集約は、重み関数を使用して多くの測定値を組み合わせて、測定値が実際のトラフィックに基づいていて、固有の重みに基づいているかのように同じ強調を提供します。したがって、グラウンドトゥルースは、パフォーマンスをサンプリングするアクティブストリームではなく、実際のトラフィックで測定されたメトリックです。
A metric composition can deviate from the ground truth for several reasons. Two main aspects are:
メトリック組成は、いくつかの理由でグラウンドトゥルースから逸脱する可能性があります。2つの主な側面は次のとおりです。
o The propagation of the inaccuracies of the underlying measurements when composing the metric. As part of the composition function, errors of measurements might propagate. Where possible, this analysis should be made and included with the description of each metric.
o メトリックを構成する際の基礎となる測定の不正確さの伝播。組成関数の一部として、測定の誤差が伝播する可能性があります。可能であれば、この分析を作成し、各メトリックの説明に含めて含める必要があります。
o A difference in scope. When concatenating many active measurement results (from two or more sub-paths) to obtain the complete path metric, the actual measured path will not be identical to the complete path. It is in general difficult to quantify this deviation with exactness, but a metric definition might identify guidelines for keeping the deviation as small as possible.
o スコープの違い。多くのアクティブ測定結果（2つ以上のサブパスから）を連結して完全なパスメトリックを取得する場合、実際の測定パスは完全なパスと同一ではありません。一般的に、この偏差を正確に定量化することは困難ですが、メトリック定義は、偏差を可能な限り小さく保つためのガイドラインを特定するかもしれません。
The description of the metric composition MUST include a section identifying the deviation from the ground truth.
メトリック組成の説明には、グラウンドトゥルースからの偏差を識別するセクションを含める必要があります。
In practice, when measurements cannot be initiated on a sub-path or during a particular measurement interval (and perhaps the measurement system gives up during the test interval), then there will not be a value for the sub-path reported, and the result SHOULD be recorded as "undefined".
実際には、サブパスまたは特定の測定間隔で測定を開始できない場合（およびおそらくテスト間隔中に測定システムが放棄されます）、報告されたサブパスの値はなく、結果は結果がありません。「未定義」として記録する必要があります。
The measured values of many metrics depend on time-variant factors, such as the level of network traffic on the Source-to-Destination path. Traffic levels often exhibit diurnal (or daily) variation, but a 24-hour measurement interval would obscure it. Temporal aggregation of hourly results to estimate the daily metric would have the same effect, and so the same cautions are warranted.
多くのメトリックの測定値は、ソースツー派inationパス上のネットワークトラフィックのレベルなど、時間変化要因に依存します。交通レベルはしばしば日中（または毎日）変動を示しますが、24時間の測定間隔はそれを曖昧にします。毎日のメトリックを推定するための1時間ごとの結果の時間的集約は同じ効果があるため、同じ注意が必要です。
Some metrics are predominantly* time-invariant, such as the actual minimum one-way delay of a fixed path, and therefore temporal aggregation does not obscure the results as long as the path is stable. However, paths do vary, and sometimes on less predictable time intervals than traffic variations. (* Note: It is recognized that propagation delay on transmission facilities may have diurnal, seasonal, and even longer-term variations.)
一部のメトリックは、固定パスの実際の最小片道遅延など、主に*時間不変です。したがって、時間的凝集は、パスが安定している限り結果を曖昧にしません。ただし、パスは異なり、場合によってはトラフィックの変動よりも予測可能な時間間隔ではありません。（*注：送電施設の伝播遅延は、日中、季節、さらには長期的な変動を持っている可能性があることが認識されています。）
The security considerations that apply to any active measurement of live networks are relevant here as well. See [RFC4656] and [RFC5357].
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は、ここでも関連しています。[RFC4656]および[RFC5357]を参照してください。
The exchange of sub-path measurements among network providers may be a source of concern, and the information should be sufficiently anonymized to avoid revealing unnecessary operational details (e.g., the network addresses of measurement devices). However, the schema for measurement exchange is beyond the scope of this memo and likely to be covered by bilateral agreements for some time to come.
ネットワークプロバイダー間のサブパス測定の交換は懸念の源である可能性があり、情報を十分に匿名化する必要があります。ただし、測定交換のスキーマはこのメモの範囲を超えており、今後しばらくの間、二国間協定でカバーされる可能性があります。
The authors would like to thank Maurizio Molina, Andy Van Maele, Andreas Haneman, Igor Velimirovic, Andreas Solberg, Athanassios Liakopulos, David Schitz, Nicolas Simar, and the Geant2 Project. We also acknowledge comments and suggestions from Phil Chimento, Emile Stephan, Lei Liang, Stephen Wolff, Reza Fardid, Loki Jorgenson, and Alan Clark.
著者は、Maurizio Molina、Andy Van Maele、Andreas Haneman、Igor Velimirovic、Andreas Solberg、Athanassios Liakopulos、David Schitz、Nicolas Simar、およびGeant2プロジェクトに感謝したいと思います。また、Phil Chimento、Emile Stephan、Lei Liang、Stephen Wolff、Reza Fardid、Loki Jorgenson、Alan Clarkからのコメントと提案も認めています。
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