[要約] RFC 7799は、アクティブおよびパッシブなメトリクスと方法（ハイブリッドタイプを含む）に関する情報を提供するものであり、ネットワークパフォーマンスの評価と改善を目的としています。
Internet Engineering Task Force (IETF) A. Morton
Request for Comments: 7799 AT&T Labs
Category: Informational May 2016
ISSN: 2070-1721
Active and Passive Metrics and Methods (with Hybrid Types In-Between)
アクティブおよびパッシブメトリックおよびメソッド（中間のハイブリッドタイプを使用）
Abstract
概要
This memo provides clear definitions for Active and Passive performance assessment. The construction of Metrics and Methods can be described as either "Active" or "Passive". Some methods may use a subset of both Active and Passive attributes, and we refer to these as "Hybrid Methods". This memo also describes multiple dimensions to help evaluate new methods as they emerge.
このメモは、アクティブおよびパッシブのパフォーマンス評価の明確な定義を提供します。メトリックとメソッドの構成は、「アクティブ」または「パッシブ」のいずれかとして説明できます。一部のメソッドはアクティブ属性とパッシブ属性の両方のサブセットを使用する場合があり、これらを「ハイブリッドメソッド」と呼びます。このメモでは、新しいメソッドが出現したときにそれらを評価するのに役立つ複数のディメンションについても説明しています。
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本文書の状態
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Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................2
1.1. Requirements Language ......................................3
2. Purpose and Scope ...............................................3
3. Terms and Definitions ...........................................3
3.1. Performance Metric .........................................3
3.2. Method of Measurement ......................................4
3.3. Observation Point ..........................................4
3.4. Active Methods .............................................4
3.5. Active Metric ..............................................5
3.6. Passive Methods ............................................5
3.7. Passive Metric .............................................6
3.8. Hybrid Methods and Metrics .................................6
4. Discussion ......................................................8
4.1. Graphical Representation ...................................8
4.2. Discussion of PDM .........................................10
4.3. Discussion of "Coloring" Method ...........................11
4.4. Brief Discussion of OAM Methods ...........................11
5. Security Considerations ........................................12
6. References .....................................................12
6.1. Normative References ......................................12
6.2. Informative References ....................................13
Acknowledgements ..................................................14
Author's Address ..................................................14
The adjectives "Active" and "Passive" have been used for many years to distinguish between two different classes of Internet performance assessment. The first Passive and Active Measurement (PAM) Conference was held in 2000, but the earliest proceedings available online are from the second PAM conference in 2001 <https://www.ripe.net/ripe/meetings/pam-2001>.
「アクティブ」および「パッシブ」という形容詞は、インターネットパフォーマンス評価の2つの異なるクラスを区別するために長年使用されてきました。最初のパッシブおよびアクティブ測定（PAM）会議は2000年に開催されましたが、オンラインで利用できる最も早い手続きは2001年の2番目のPAM会議<https://www.ripe.net/ripe/meetings/pam-2001>からのものです。
The notions of "Active" and "Passive" are well-established. In general:
「アクティブ」と「パッシブ」の概念は十分に確立されています。一般に：
o An Active Metric or Method depends on a dedicated measurement packet stream and observations of the stream.
o アクティブなメトリックまたはメソッドは、専用の測定パケットストリームとストリームの観測に依存します。
o A Passive Metric or Method depends *solely* on observation of one or more existing packet streams. The streams only serve measurement when they are observed for that purpose, and are present whether or not measurements take place.
o パッシブメトリックまたはメソッドは、*単独で* 1つ以上の既存のパケットストリームの観測に依存します。ストリームは、その目的のために観測されたときにのみ測定に役立ち、測定が行われたかどうかに関係なく存在します。
As new techniques for assessment emerge, it is helpful to have clear definitions of these notions. This memo provides more-detailed definitions, defines a new category for combinations of traditional Active and Passive techniques, and discusses dimensions to evaluate new techniques as they emerge.
評価のための新しい手法が登場するとき、これらの概念を明確に定義しておくと役立ちます。このメモは、より詳細な定義を提供し、従来のアクティブテクニックとパッシブテクニックの組み合わせの新しいカテゴリを定義し、新しいテクニックが出現したときに評価するためのディメンションについて説明します。
This memo provides definitions for Active and Passive Metrics and Methods based on long usage in the Internet measurement community, and especially the Internet Engineering Task Force (IETF). This memo also describes the combination of fundamental Active and Passive categories that are called Hybrid Methods and Metrics.
このメモは、インターネット測定コミュニティ、特にインターネットエンジニアリングタスクフォース（IETF）での長い使用に基づくアクティブおよびパッシブメトリックとメソッドの定義を提供します。このメモは、ハイブリッドメソッドとメトリックと呼ばれる基本的なアクティブカテゴリとパッシブカテゴリの組み合わせについても説明しています。
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 [RFC2119].
このドキュメントのキーワード「MUST」、「MUST NOT」、「REQUIRED」、「SHALL」、「SHALL NOT」、「SHOULD」、「SHOULD NOT」、「RECOMMENDED」、「MAY」、および「OPTIONAL」は、 [RFC2119]で説明されているように解釈されます。
The scope of this memo is to define and describe Active and Passive versions of metrics and methods that are consistent with the long-time usage of these adjectives in the Internet measurement community and especially the IETF. Since the science of measurement is expanding, we provide a category for combinations of the traditional extremes, treating Active and Passive as a continuum and designating combinations of their attributes as Hybrid Methods.
このメモの範囲は、インターネット測定コミュニティ、特にIETFでのこれらの形容詞の長期間の使用と一致するメトリックとメソッドのアクティブバージョンとパッシブバージョンを定義して説明することです。測定の科学が拡大しているため、アクティブとパッシブを連続体として扱い、それらの属性の組み合わせをハイブリッド法として指定することで、従来の両極端の組み合わせのカテゴリを提供しています。
Further, this memo's purpose includes describing multiple dimensions to evaluate new methods as they emerge.
さらに、このメモの目的には、新しいメソッドが出現したときにそれらを評価するために複数のディメンションを記述することが含まれます。
This section defines the key terms of the memo. Some definitions use the notion of "stream of interest", which is synonymous with "population of interest" defined in clause 6.1.1 of ITU-T Recommendation Y.1540 [Y.1540]. These definitions will be useful for any work in progress, such as [PASSIVE] (with which there is already good consistency).
このセクションでは、メモの主要な用語を定義します。一部の定義では、「関心のあるストリーム」の概念を使用しています。これは、ITU-T勧告Y.1540 [Y.1540]の6.1.1節で定義されている「関心のある集団」と同義です。これらの定義は、[パッシブ]（すでに良好な一貫性がある）などの進行中の作業に役立ちます。
The standard definition of a quantity, produced in an assessment of performance and/or reliability of the network, which has an intended utility and is carefully specified to convey the exact meaning of a measured value. (This definition is consistent with that of Performance Metric in [RFC2330] and [RFC6390]).
ネットワークのパフォーマンスまたは信頼性、あるいはその両方の評価で生成される量の標準的な定義。意図された有用性があり、測定値の正確な意味を伝えるために慎重に指定されています。 （この定義は、[RFC2330]および[RFC6390]のパフォーマンスメトリックの定義と一致しています）。
The procedure or set of operations having the object of determining a Measured Value or Measurement Result.
測定値または測定結果を決定することを目的とした手順または一連の操作。
See Section 2 of [RFC7011] for the definition of Observation Point (a location in the network where packets can be observed), and related definitions. The comparable term defined in IETF literature on Active measurement is "Measurement Point" (see Section 4.1 of [RFC5835]). Both of these terms have come into use describing similar actions at the identified point in the network path.
観測ポイント（パケットを観測できるネットワーク内の場所）の定義と関連する定義については、[RFC7011]のセクション2を参照してください。 IETFのアクティブ測定に関する文献で定義されている同等の用語は「測定点」です（[RFC5835]のセクション4.1を参照）。これらの用語は両方とも、ネットワークパスの特定されたポイントでの同様のアクションを説明するために使用されています。
Active Methods of Measurement have the following attributes:
アクティブな測定方法には、次の属性があります。
o Active Methods generate packet streams. Commonly, the packet stream of interest is generated as the basis of measurement. Sometimes, the adjective "synthetic" is used to categorize Active measurement streams [Y.1731]. An accompanying packet stream or streams may be generated to increase overall traffic load, though the loading stream(s) may not be measured.
o アクティブメソッドはパケットストリームを生成します。通常、対象のパケットストリームは測定の基礎として生成されます。時々、形容詞「合成」はアクティブ測定ストリームを分類するために使用されます[Y.1731]。ロードストリームは測定されない場合がありますが、付随するパケットストリームが生成されて全体的なトラフィック負荷が増加する場合があります。
o The packets in the stream of interest have fields or field values (or are augmented or modified to include fields or field values) that are dedicated to measurement. Since measurement usually requires determining the corresponding packets at multiple measurement points, a sequence number is the most common information dedicated to measurement, and it is often combined with a timestamp.
o 対象のストリームのパケットには、測定専用のフィールドまたはフィールド値があります（またはフィールドまたはフィールド値を含めるように拡張または変更されています）。通常、測定では複数の測定ポイントで対応するパケットを特定する必要があるため、シーケンス番号は測定専用の最も一般的な情報であり、タイムスタンプと組み合わせられることがよくあります。
o The Source and Destination of the packet stream of interest are usually known a priori.
o 対象のパケットストリームの送信元と宛先は、通常、事前にわかっています。
o The characteristics of the packet stream of interest are known at the Source (at least), and may be communicated to the Destination as part of the method. Note that some packet characteristics will normally change during packet forwarding. Other changes along the path are possible, see [STDFORM].
o 対象のパケットストリームの特性は（少なくとも）送信元で認識されており、メソッドの一部として宛先に通知されます。一部のパケット特性は通常、パケット転送中に変化することに注意してください。パスに沿って他の変更が可能です。[STDFORM]を参照してください。
When adding traffic to the network for measurement, Active Methods influence the quantities measured to some degree, and those performing tests should take steps to quantify the effect(s) and/or minimize such effects.
測定のためにネットワークにトラフィックを追加する場合、アクティブメソッドは測定される量にある程度影響します。テストを実行する人は、効果を定量化するか、そのような効果を最小限に抑えるための手順を実行する必要があります。
An Active Metric incorporates one or more of the aspects of Active Methods in the metric definition.
アクティブメトリックは、メトリック定義にアクティブメソッドの1つ以上の側面を組み込みます。
For example, IETF metrics for IP performance (developed according to the framework described in [RFC2330]) include the Source-packet stream characteristics as metric-input parameters, and also specify the packet characteristics (Type-P) and Source and Destination IP addresses (with their implications on both stream treatment and interfaces associated with measurement points).
たとえば、IPパフォーマンスのIETFメトリック（[RFC2330]で説明されているフレームワークに従って開発）には、メトリック入力パラメーターとしてソースパケットストリームの特性が含まれ、パケット特性（Type-P）とソースおよび宛先IPアドレスも指定されます（ストリーム処理と測定ポイントに関連付けられたインターフェイスの両方に影響があります）。
Passive Methods of Measurement are:
受動的な測定方法は次のとおりです。
o based solely on observations of an undisturbed and unmodified packet stream of interest (in other words, the method of measurement MUST NOT add, change, or remove packets or fields or change field values anywhere along the path).
o 関心のある乱されていない変更されていないパケットストリームの観測にのみ基づいています（つまり、測定方法は、パケットまたはフィールドを追加、変更、または削除したり、パスに沿ったフィールド値を変更してはなりません）。
o dependent on the existence of one or more packet streams to supply the stream of interest.
o 対象のストリームを提供する1つ以上のパケットストリームの存在に依存します。
o dependent on the presence of the packet stream of interest at one or more designated Observation Points.
o 指定された1つまたは複数の観測ポイントに対象のパケットストリームが存在するかどうかに依存します。
Some Passive Methods simply observe and collect information on all packets that pass Observation Point(s), while others filter the packets as a first step and only collect information on packets that match the filter criteria, and thereby narrow the stream of interest.
一部のパッシブメソッドは、観測ポイントを通過するすべてのパケットの情報を単純に監視して収集しますが、その他の方法は、最初のステップとしてパケットをフィルタリングし、フィルター基準に一致するパケットに関する情報のみを収集して、対象のストリームを絞り込みます。
It is common that Passive Methods are conducted at one or more Observation Points. Passive Methods to assess Performance Metrics often require multiple Observation Points, e.g., to assess the latency of packet transfer across a network path between two Observation Points. In this case, the observed packets must include enough information to determine the corresponding packets at different Observation Points.
パッシブメソッドは、1つ以上の観測ポイントで実行されるのが一般的です。パフォーマンスメトリックを評価するためのパッシブメソッドでは、2つの監視ポイント間のネットワークパスを介したパケット転送のレイテンシを評価するなど、複数の監視ポイントが必要になることがよくあります。この場合、監視されるパケットには、異なる監視ポイントで対応するパケットを特定するのに十分な情報が含まれている必要があります。
Communication of the observations (in some form) to a collector is an essential aspect of Passive Methods. In some configurations, the traffic load generated when communicating (or exporting) the Passive Method results to a collector may itself influence the measured network's performance. However, the collection of results is not unique to Passive Methods, and the load from management and operations of measurement systems must always be considered for potential effects on the measured values.
コレクターへの（何らかの形式の）観測の通信は、パッシブメソッドの重要な側面です。一部の構成では、パッシブメソッドの結果をコレクターに通信（またはエクスポート）するときに生成されるトラフィック負荷自体が、測定されたネットワークのパフォーマンスに影響する場合があります。ただし、結果の収集はパッシブメソッドに固有のものではなく、測定値の潜在的な影響については、測定システムの管理と操作による負荷を常に考慮する必要があります。
Passive Metrics apply to observations of packet traffic (traffic flows in [RFC7011]).
パッシブメトリックは、パケットトラフィックの観測に適用されます（[RFC7011]のトラフィックフロー）。
Passive performance metrics are assessed independently of the packets or traffic flows, and solely through observation. Some refer to such assessments as "out of band".
パッシブパフォーマンスメトリックは、パケットまたはトラフィックフローとは無関係に、そして単に観測を通じて評価されます。そのような評価を「帯域外」と呼ぶ人もいます。
One example of Passive Performance Metrics for IP packet transfer can be found in ITU-T Recommendation Y.1540 [Y.1540], where the metrics are defined on the basis of reference events generated as packets pass reference points. The metrics are agnostic to the distinction between Active and Passive when the necessary packet correspondence can be derived from the observed stream of interest as required.
IPパケット転送のパッシブパフォーマンスメトリックの1つの例は、ITU-T勧告Y.1540 [Y.1540]にあります。このメトリックは、パケットが参照ポイントを通過するときに生成される参照イベントに基づいて定義されます。必要に応じて観測された対象ストリームから必要なパケット対応を導き出すことができる場合、メトリックはアクティブとパッシブの区別にとらわれません。
Hybrid Methods are Methods of Measurement that use a combination of Active Methods and Passive Methods, to assess Active Metrics, Passive Metrics, or new metrics derived from the a priori knowledge and observations of the stream of interest. ITU-T Recommendation Y.1540 [Y.1540] defines metrics that are also applicable to the hybrid categories, since packet correspondence at different observation/ reference points could be derived from "fields or field values which are dedicated to measurement", but otherwise the methods are Passive.
ハイブリッドメソッドは、アクティブメソッドとパッシブメソッドを組み合わせて使用する測定方法であり、アクティブメトリック、パッシブメトリック、または関心のあるストリームのアプリオリな知識と観察から導出された新しいメトリックを評価します。 ITU-T勧告Y.1540 [Y.1540]は、異なる観測/参照ポイントでのパケット対応が「測定専用のフィールドまたはフィールド値」から導出できるため、ハイブリッドカテゴリにも適用可能なメトリックを定義しますが、それ以外の場合メソッドはパッシブです。
There are several types of Hybrid Methods, as categorized below.
以下に分類されるように、ハイブリッドメソッドにはいくつかのタイプがあります。
With respect to a *single* stream of interest, Hybrid Type I methods fit in the continuum as follows, in terms of what happens at the Source (or Observation Point nearby):
関心のある*単一の*ストリームに関して、ハイブリッドタイプIメソッドは、ソース（または近くの観測ポイント）で何が発生するかに関して、次のように連続体に適合します。
o Generation of the stream of interest => Active
o 関心のあるストリームの生成=>アクティブ
o Augmentation or modification of the stream of interest, or employment of methods that modify the treatment of the stream => Hybrid Type I
o 目的のストリームの増強または変更、またはストリームの処理を変更する方法の採用=>ハイブリッドタイプI
o Observation of a stream of interest => Passive
o 関心のあるストリームの観察=>パッシブ
As an example, consider the case where the method generates traffic load stream(s), and observes an existing stream of interest according to the criteria for Passive Methods. Since loading streams are an aspect of Active Methods, the stream of interest is not "solely observed", and the measurements involve a single stream of interest whose treatment has been modified by the presence of the load. Therefore, this is a Hybrid Type I method.
例として、メソッドがトラフィックロードストリームを生成し、パッシブメソッドの基準に従って対象の既存のストリームを観察する場合を考えます。負荷の流れはアクティブメソッドの側面であるため、関心のある流れは「単独で観察」されることはなく、測定には負荷の存在によって処理が変更された関心のある単一の流れが含まれます。したがって、これはハイブリッドタイプIの方法です。
We define Hybrid Type II as follows: Methods that employ two or more different streams of interest with some degree of mutual coordination (e.g., one or more Active streams and one or more undisturbed and unmodified packet streams) to collect both Active and Passive Metrics and enable enhanced characterization from additional joint analysis. [HYBRID] presents a problem statement for Hybrid Type II Methods and Metrics. Note that one or more Hybrid Type I streams could be substituted for the Active streams or undisturbed streams in the mutually coordinated set. It is the Type II Methods where unique Hybrid Metrics are anticipated to emerge.
ハイブリッドタイプIIを次のように定義します。ある程度の相互調整を伴う2つ以上の異なる対象ストリーム（たとえば、1つ以上のアクティブストリームと1つ以上の乱されていない変更されていないパケットストリーム）を使用してアクティブメトリックとパッシブメトリックの両方を収集する方法と追加の共同分析から強化された特性評価を可能にします。 [HYBRID]は、ハイブリッドタイプIIのメソッドとメトリクスの問題ステートメントを示しています。 1つ以上のハイブリッドタイプIストリームを、相互に調整されたセット内のアクティブストリームまたは乱されていないストリームの代わりに使用できることに注意してください。ユニークなハイブリッドメトリックが出現すると予想されるのは、タイプIIメソッドです。
Methods based on a combination of a single (generated) Active stream and Passive observations applied to the stream of interest at intermediate Observation Points are also Hybrid Methods. However, [RFC5644] already defines these as Spatial Metrics and Methods. It is possible to replace the Active stream of [RFC5644] with a Hybrid Type I stream and measure Spatial Metrics (but this was unanticipated when [RFC5644] was developed).
中間の観測ポイントで対象のストリームに適用された単一の（生成された）アクティブストリームとパッシブ観測の組み合わせに基づくメソッドもハイブリッドメソッドです。ただし、[RFC5644]はこれらを空間メトリックおよびメソッドとしてすでに定義しています。 [RFC5644]のアクティブストリームをハイブリッドタイプIストリームに置き換えて、空間メトリックを測定することができます（ただし、[RFC5644]が開発されたときには、これは予期されていませんでした）。
The table below illustrates the categorization of methods (where "Synthesis" refers to a combination of Active and Passive Method attributes).
次の表は、メソッドの分類を示しています（「合成」とは、アクティブメソッド属性とパッシブメソッド属性の組み合わせを指します）。
| Single Stream | Multiple Simultaneous
| of Interest | Streams of Interest
| | from Different Methods
====================================================================
Single Fundamental | Active or Passive |
Method | |
Synthesis of | Hybrid Type I |
Fundamental Methods | |
Multiple Methods | Spatial Metrics | Hybrid Type II | [RFC5644] |
複数の方法|空間メトリック|ハイブリッドタイプII | [RFC5644] |
There may be circumstances where results measured with Hybrid Methods can be considered equivalent to those measured with Passive Methods. This notion references the possibility of a "class C" where packets of different Type-P are treated equally in network implementation, as described in Section 13 of [RFC2330] and using the terminology for paths from Section 5 of [RFC2330]:
ハイブリッド法で測定された結果がパッシブ法で測定された結果と同等であると見なされる状況があるかもしれません。この概念は、[RFC2330]のセクション13で説明され、[RFC2330]のセクション5からのパスの用語を使用して、ネットワーク実装で異なるタイプPのパケットが同等に扱われる「クラスC」の可能性を参照しています。
Hybrid Methods of measurement that augment or modify packets of a "class C" in a host should produce results equivalent to Passive Methods of Measurement when hosts accessing and links transporting these packets along the path (other than those performing augmentation/modification) treat packets from both categories of methods (with and without the augmentation/modification) as the same "class C". The Passive Methods of Measurement represent the Ground Truth when comparing results between Passive and Hybrid Methods, and this comparison should be conducted to confirm the "class C" treatment.
ホスト内の「クラスC」のパケットを増大または変更するハイブリッド測定方法は、ホストがパスに沿ってこれらのパケットにアクセスし、リンクを転送する（拡張/変更を実行するもの以外）ホストからのパケットを処理するときの受動測定方法と同等の結果を生成する必要があります同じ「クラスC」としてのメソッドの両方のカテゴリー（拡張/変更あり/なし）。パッシブ測定法は、パッシブ法とハイブリッド法の結果を比較する際のグラウンドトゥルースを表しています。この比較は、「クラスC」の扱いを確認するために行う必要があります。
This section illustrates the definitions and presents some examples.
このセクションでは、定義を説明し、いくつかの例を示します。
If we compare the Active and Passive Methods, there are at least two dimensions on which methods can be evaluated. This evaluation space may be useful when a method is a combination of the two alternative methods.
アクティブメソッドとパッシブメソッドを比較すると、メソッドを評価できるディメンションが少なくとも2つあります。この評価空間は、メソッドが2つの代替メソッドの組み合わせである場合に役立ちます。
The two dimensions (initially chosen) are:
（最初に選択された）2つのディメンションは次のとおりです。
Y-Axis: "Effect of the measured stream on network conditions". The degree to which the stream of interest biases overall network conditions experienced by that stream and other streams. This is a key dimension for Active measurement error analysis. (Comment: There is also the notion of time averages -- a measurement stream may have significant effect while it is present, but the stream is only generated 0.1% of the time. On the other hand, observations alone have no effect on network performance. To keep these dimensions simple, we consider the stream effect only when it is present, but note that reactive networks defined in [RFC7312] may exhibit bias for some time beyond the life of a stream.)
Y軸：「ネットワーク状態に対する測定されたストリームの影響」。関心のあるストリームが、そのストリームおよび他のストリームが経験する全体的なネットワーク状態にバイアスをかける度合い。これは、アクティブな測定エラー分析の重要な要素です。 （コメント：時間平均の概念もあります-測定ストリームは存在している間に大きな影響を与える可能性がありますが、ストリームは時間の0.1％しか生成されません。一方、観測だけではネットワークパフォーマンスに影響しません。これらの寸法を単純に保つために、ストリーム効果が存在する場合にのみ考慮しますが、[RFC7312]で定義された反応ネットワークは、ストリームの寿命を超えてしばらくバイアスを示す可能性があることに注意してください。
X-Axis: "a priori Stream Knowledge". The degree to which stream characteristics are known a priori. There are methodological advantages of knowing the source stream characteristics, and having complete control of the stream characteristics. For example, knowing the number of packets in a stream allows more-efficient operation of the measurement receiver, and so is an asset for Active Methods of Measurement. Passive Methods (with no sample filter) have few clues available to anticipate what protocol the first packet observed will use or how many packets will comprise the flow; once the standard protocol of a flow is known, the possibilities narrow (for some compliant flows). Therefore, this is a key dimension for Passive measurement error analysis.
X軸：「アプリオリストリームナレッジ」。ストリーム特性がアプリオリに知られている度合い。ソースストリームの特性を把握し、ストリームの特性を完全に制御することには、方法論上の利点があります。たとえば、ストリーム内のパケット数を知ることで、測定レシーバーをより効率的に操作できるようになり、アクティブ測定法の資産になります。パッシブメソッド（サンプルフィルターなし）には、最初に観察されたパケットが使用するプロトコルや、フローを構成するパケットの数を予測するための手がかりがほとんどありません。フローの標準プロトコルがわかると、可能性が狭まります（一部の準拠フローの場合）。したがって、これはパッシブ測定エラー分析の重要な要素です。
There are a few examples we can plot on a two-dimensional space. We can anchor the dimensions with reference point descriptions.
2次元空間にプロットできる例がいくつかあります。基準点の説明で寸法を固定できます。
Y-Axis:Effect of the measured stream on network conditions
^ Max
|* Active using max capacity stream
|
|
|
|
|* Active using stream with load of typical user
|
|
|
|* Active using extremely sparse, randomized stream
| * PDM Passive
| Min *
+----------------------------------------------------------------|
| |
Stream X-Axis: a priori Stream Knowledge No Stream
Characteristics Characteristics
Completely Known
Known
(In the graph above, "PDM" refers to [PDMOPTION], an IPv6 Option Header for Performance and Diagnostic Measurements, described in Section 4.2.)
（上のグラフでは、「PDM」は[PDMOPTION]を指します。これは、セクション4.2で説明されている、パフォーマンスおよび診断測定用のIPv6オプションヘッダーです。）
We recognize that method categorization could be based on additional dimensions, but this would require a different graphical approach.
メソッドの分類は追加のディメンションに基づくこともできると認識していますが、これには別のグラフィカルなアプローチが必要になります。
For example, "effect of stream of interest on network conditions" could easily be further qualified into:
たとえば、「関心のあるストリームがネットワークの状態に与える影響」は、さらに次のように簡単に限定できます。
1. effect on the performance of the stream of interest itself: for example, choosing a packet marking or Differentiated Services Code Point (DSCP) resulting in domain treatment as a real-time stream (as opposed to default/best-effort marking).
1. 関心のあるストリーム自体のパフォーマンスへの影響：たとえば、パケットマーキングまたはDiffServコードポイント（DSCP）を選択すると、ドメインがリアルタイムストリームとして扱われます（デフォルト/ベストエフォートマーキングとは異なります）。
2. effect on unmeasured streams that share the path and/or bottlenecks: for example, an extremely sparse measured stream of minimal size packets typically has little effect on other flows (and itself), while a stream designed to characterize path capacity may affect all other flows passing through the capacity bottleneck (including itself).
2. パスやボトルネックを共有する測定されていないストリームへの影響：たとえば、最小サイズのパケットの非常にまばらな測定ストリームは、通常、他のフロー（およびそれ自体）にほとんど影響を与えませんが、パス容量を特徴付けるように設計されたストリームは他のすべてのフローに影響を与える可能性があります容量のボトルネック（自身を含む）を通過します。
3. effect on network conditions resulting in network adaptation: for example, a network monitoring load and congestion conditions might change routing, placing some flows on alternate paths to mitigate the congestion.
3. ネットワークの状態に影響を与え、ネットワークを適応させます。たとえば、ネットワークモニタリングの負荷と輻輳の状態によってルーティングが変更され、一部のフローが代替パスに配置されて、輻輳が緩和されます。
We have combined 1 and 2 on the Y-axis, as examination of examples indicates strong correlation of the effects in this pair, and network adaptation is not addressed.
例を調べると、このペアの効果の強い相関が示されているため、Y軸で1と2を組み合わせており、ネットワークの適応については触れていません。
It is apparent that different methods of IP network measurement can produce different results, even when measuring the same path at the same time. The two dimensions of the graph help us to understand how the results might change with the method chosen. For example, an Active Method to assess throughput adds some amount of traffic to the network, which might result in lower throughput for all streams. However, a Passive Method to assess throughput can also err on the low side due to unknown limitations of the hosts providing traffic, competition for host resources, limitations of the network interface, or private sub-networks that are not an intentional part of the path, etc. Hybrid Methods could easily suffer from both forms of error. Another example of potential errors stems from the pitfalls of using an Active stream with known a bias, such as a periodic stream defined in [RFC3432]. The strength of modeling periodic streams (like Voice over IP (VoIP)) is a potential weakness when extending the measured results to other application whose streams are non-periodic. The solutions are to model the application streams more exactly with an Active Method or to accept the risks and potential errors with the Passive Method discussed above.
同じパスを同時に測定する場合でも、IPネットワーク測定の異なる方法が異なる結果を生成する可能性があることは明らかです。グラフの2つの次元は、選択した方法によって結果がどのように変化するかを理解するのに役立ちます。たとえば、スループットを評価するアクティブな方法では、ネットワークにある程度のトラフィックが追加され、すべてのストリームのスループットが低下する可能性があります。ただし、トラフィックを提供するホストの未知の制限、ホストリソースの競合、ネットワークインターフェイスの制限、またはパスの意図的な部分ではないプライベートサブネットワークが原因で、スループットを評価するためのパッシブな方法でも低い側でエラーが発生する可能性があります、など。ハイブリッドメソッドでは、両方の形式のエラーが発生しやすくなります。潜在的なエラーの別の例は、[RFC3432]で定義されている定期的なストリームなど、既知のバイアスを持つアクティブストリームを使用することの落とし穴から生じます。定期的なストリーム（Voice over IP（VoIP）など）のモデル化の長所は、ストリームが非周期的である他のアプリケーションに測定結果を拡張する場合の潜在的な弱点です。解決策は、アクティブな方法でアプリケーションストリームをより正確にモデル化すること、または前述のパッシブな方法でリスクと潜在的なエラーを受け入れることです。
In [PDMOPTION], an IPv6 Option Header for Performance and Diagnostic Measurements (PDM) is described which, when added to the stream of interest at strategic interfaces, supports performance measurements. This method processes a user traffic stream and adds "fields which are dedicated to measurement" (the measurement intent is made clear in the title of this option). Thus:
[PDMOPTION]には、パフォーマンスおよび診断測定（PDM）のIPv6オプションヘッダーが記述されており、戦略的インターフェイスで対象のストリームに追加されると、パフォーマンス測定をサポートします。このメソッドは、ユーザートラフィックストリームを処理し、「測定専用のフィールド」を追加します（測定の意図は、このオプションのタイトルで明らかにされています）。したがって：
o The method intends to have a minor effect on the measured stream and other streams in the network. There are conditions where this intent may not be realized.
o この方法は、ネットワーク内の測定されたストリームと他のストリームに小さな影響を与えることを目的としています。この意図が実現されない場合があります。
o The measured stream has unknown characteristics until it is processed to add the PDM Option header. Note that if the packet MTU is exceeded after adding the header, the intent to have a minor effect will not be realized.
o 測定されたストリームは、PDMオプションヘッダーを追加するために処理されるまで、未知の特性を持っています。ヘッダーを追加した後でパケットのMTUを超えると、小さな影響を与える意図が実現されないことに注意してください。
We conclude that this is a Hybrid Type I method, having at least one characteristic of both Active and Passive Methods for a single stream of interest.
これはハイブリッドI型メソッドであり、対象の単一のストリームに対してアクティブメソッドとパッシブメソッドの両方の少なくとも1つの特性があると結論付けます。
[OPSAWG], proposed to color packets by re-writing a field of the stream at strategic interfaces to support performance measurements (noting that this is a difficult operation at an intermediate point on an encrypted Virtual Private Network). This method processes a user traffic stream and inserts "fields or values which are dedicated to measurement". Thus:
[OPSAWG]は、パフォーマンス測定をサポートするために戦略的インターフェースでストリームのフィールドを書き換えることによりパケットに色を付けることを提案しました（これは暗号化された仮想プライベートネットワークの中間点では難しい操作です）。このメソッドは、ユーザートラフィックストリームを処理し、「測定専用のフィールドまたは値」を挿入します。したがって：
o The method intends to have a minor effect on the measured stream and other streams in the network (less than PDM above). There are conditions where this intent may not be realized.
o この方法は、ネットワーク内の測定されたストリームと他のストリームに小さな影響を与えることを目的としています（上記のPDM未満）。この意図が実現されない場合があります。
o The measured stream has unknown characteristics until it is processed to add the coloring in the header, and the stream could be measured and time-stamped during that process.
o 測定されたストリームは、ヘッダーにカラーリングを追加するために処理されるまで未知の特性を持ち、そのプロセス中にストリームを測定してタイムスタンプを付けることができます。
We note that [COLORING] proposes a method similar to [OPSAWG], as discussion on the IPPM mailing list revealed.
[COLORING]は[OPSAWG]と同様の方法を提案することに注意してください。IPPMメーリングリストに関する議論が明らかになったからです。
We conclude that this is a Hybrid Type I method, having at least one characteristic of both Active and Passive Methods for a single stream of interest.
これはハイブリッドI型メソッドであり、対象の単一のストリームに対してアクティブメソッドとパッシブメソッドの両方の少なくとも1つの特性があると結論付けます。
Many Operations, Administration, and Management (OAM) methods exist beyond the IP layer. For example, [Y.1731] defines several different measurement methods that we would classify as follows:
多くの運用、管理、および管理（OAM）メソッドは、IPレイヤーを超えて存在します。たとえば、[Y.1731]は、次のように分類するいくつかの異なる測定方法を定義しています。
o Loss Measurement (LM) occasionally injects frames with a count of previous frames since the last LM message. We conclude LM is Hybrid Type I, because this method processes a user traffic stream and augments the stream of interest with frames having "fields which are dedicated to measurement".
o 損失測定（LM）は、最後のLMメッセージ以降の前のフレームの数を含むフレームを時々挿入します。この方法はユーザートラフィックストリームを処理し、「測定専用のフィールド」を持つフレームで目的のストリームを補強するため、LMはハイブリッドタイプIであると結論付けています。
o Synthetic Loss Measurement (SLM) and Delay Measurement (DM) methods both inject dedicated measurement frames, so the "stream of interest is generated as the basis of measurement". We conclude that SLM and DM methods are Active Methods.
o 合成損失測定（SLM）と遅延測定（DM）の両方の方法で専用の測定フレームが挿入されるため、「関心のあるストリームは測定の基礎として生成されます」。 SLMおよびDMメソッドはアクティブメソッドであると結論付けます。
We also recognize the existence of alternate terminology used in OAM at layers other than IP. Readers are encouraged to consult [RFC6374] for MPLS Loss and Delay measurement terminology, for example.
また、IP以外のレイヤーでのOAMで使用される代替用語の存在も認識しています。たとえば、MPLSの損失と遅延の測定用語については、[RFC6374]を参照することをお勧めします。
When considering the security and privacy of those involved in measurement or those whose traffic is measured, there is sensitive information communicated and observed at observation and measurement points described above, and protocol issues to consider. We refer the reader to the security and privacy considerations described in the Large-Scale Measurement of Broadband Performance (LMAP) Framework [RFC7594], which covers Active and Passive measurement techniques and supporting material on measurement context.
測定に関与する人々またはトラフィックが測定される人々のセキュリティとプライバシーを検討する場合、上記の観測ポイントと測定ポイントで通信および観測される機密情報と、考慮すべきプロトコルの問題があります。ブロードバンドパフォーマンスの大規模測定（LMAP）フレームワーク[RFC7594]で説明されているセキュリティとプライバシーの考慮事項について読者に説明します。RFC7594には、アクティブおよびパッシブ測定技術と測定コンテキストに関するサポート資料が含まれています。
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Acknowledgements
謝辞
Thanks to Mike Ackermann for asking the right question, and for several suggestions on terminology. Brian Trammell provided key terms and references for the Passive category, and suggested ways to expand the Hybrid description and types. Phil Eardley suggested some hybrid scenarios for categorization as part of his review. Tiziano Ionta reviewed the document and suggested the classification for the "coloring" Method of Measurement. Nalini Elkins identified several areas for clarification following her review. Bill Jouris, Stenio Fernandes, and Spencer Dawkins suggested several editorial improvements. Tal Mizrahi, Joachim Fabini, Greg Mirsky, and Mike Ackermann raised many key considerations in their Working Group Last Call (WGLC) reviews, based on their broad measurement experience.
正しい質問をしてくれたMike Ackermannに感謝し、用語に関するいくつかの提案をありがとう。ブライアントラメルは、パッシブカテゴリの主要な用語とリファレンスを提供し、ハイブリッドの説明とタイプを拡張する方法を提案しました。 Phil Eardleyは、レビューの一部として、分類のためのいくつかのハイブリッドシナリオを提案しました。 Tiziano Iontaは文書をレビューし、「カラーリング」測定方法の分類を提案しました。 Nalini Elkinsは、彼女のレビューに続いて、明確にするためにいくつかの領域を特定しました。 Bill Jouris、Stenio Fernandes、およびSpencer Dawkinsは、いくつかの編集上の改善を提案しました。 Tal Mizrahi、Joachim Fabini、Greg Mirsky、およびMike Ackermannは、幅広い測定経験に基づいて、ワーキンググループのラストコール（WGLC）レビューで多くの重要な考慮事項を挙げました。
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