RFC1404 日本語訳
1404 A Model for Common Operational Statistics. B. Stockman. January 1993. (Format: TXT=52814 bytes) (Obsoleted by RFC1857) (Status: INFORMATIONAL)
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英語原文
Network Working Group B. Stockman
Request for Comments: 1404 NORDUnet/SUNET
January 1993
コメントを求めるワーキンググループB.牧畜業者要求をネットワークでつないでください: 1404 NORDUnet/SUNET1993年1月
A Model for Common Operational Statistics
一般的な操作上の統計のためのモデル
Status of the Memo
メモの状態
This memo provides information for the Internet community. It does not specify an Internet standard. Distribution of this memo is unlimited.
このメモはインターネットコミュニティのための情報を提供します。 それはインターネット標準を指定しません。 このメモの分配は無制限です。
Abstract
要約
This memo describes a model for operational statistics in the Internet. It gives recommendations for metrics, measurements, polling periods, storage formats and presentation formats.
このメモはインターネットでの操作上の統計のためにモデルについて説明します。 それは測定基準、測定値、世論調査の期間、ストレージ形式、およびプレゼンテーション形式のための推薦を与えます。
Acknowledgements
承認
The author would like to thank the members of the Operational Statistics Working Group of the IETF whose efforts made this memo possible.
作者は取り組みがこのメモを可能にしたIETFのOperational Statistics作業部会のメンバーに感謝したがっています。
Table of Contents
目次
1. Introduction ............................................. 2 2. The Model ................................................ 5 2.1 Metrics and Polling Periods .............................. 5 2.2 Format for Storing Collected Data ........................ 6 2.3 Reports .................................................. 6 2.4 Security Issues .......................................... 6 3. Categorization of Metrics ................................ 7 3.1 Overview ................................................. 7 3.2 Categorization of Metrics Based on Measurement Areas ..... 7 3.2.1 Utilization Metrics ...................................... 7 3.2.2 Performance Metrics ...................................... 7 3.2.3 Availability Metrics ..................................... 7 3.2.4 Stability Metrics ........................................ 8 3.3 Categorization Based on Availability of Metrics .......... 8 3.3.1 Per Interface Variables Already in Standard MIB .......... 8 3.3.2 Per Interface Variables in Private Enterprise MIB ........ 9 3.3.3 Per interface Variables Needing High Resolution Polling .. 9 3.3.4 Per Interface Variables not in any MIB ................... 9 3.3.5 Per Node Variables ....................................... 9 3.3.6 Metrics not being Retrievable with SNMP ................. 10 3.4 Recommended Metrics ..................................... 10
1. 序論… 2 2. モデル… 5 2.1の測定基準と世論調査の期間… 5 2.2 保存のための形式はデータを集めました… 6 2.3 報告します… 6 2.4 セキュリティ問題… 6 3. 測定基準の分類… 7 3.1概要… 7 測定基準の3.2分類は領域を測定に基礎づけました… 7 3.2 .1 利用測定基準… 7 3.2 .2 パフォーマンス測定基準… 7 3.2 .3 有用性測定基準… 7 3.2 .4 安定性測定基準… 8 3.3分類は測定基準の有用性を基礎づけました… 8 3.3 .1 既に標準のMIBのインタフェース変数単位で… 8 3.3 .2 私企業MIBのインタフェース変数単位で… 9 3.3 .3 High Resolution Pollingを必要とするインタフェースVariables単位で。 9 3.3 .4 どんなMIBでないところのInterface Variables単位でも… 9 3.3 .5 ノード変数単位で… 9 3.3 SNMPとRetrievableでない.6の測定基準… 10 3.4 測定基準を推薦します… 10
Stockman [Page 1] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[1ページ]RFC1404
3.4.1 Chosen Metrics .......................................... 10 4. Polling Frequencies ..................................... 11 4.1 Variables Needing High Resolution Polling ............... 11 4.2 Variables not Needing High Resolution Polling ........... 11 5. Pre-Processing of Raw Statistical Data .................. 12 5.1 Optimizing and Concentrating Data to Resources .......... 12 5.2 Aggregation of Data ..................................... 12 6. Storing of Statistical Data ............................. 13 6.1 The Storage Format ...................................... 13 6.1.1 The Label Section ....................................... 14 6.1.2 The Device Section ...................................... 14 6.1.3 The Data Section ........................................ 16 6.2 Storage Requirement Estimations ......................... 17 7. Report Formats .......................................... 18 7.1 Report Types and Contents ............................... 18 7.2 Contents of the Reports ................................. 18 7.2.1 Offered Load by Link .................................... 18 7.2.2 Offered Load by Customer ................................ 18 7.2.3 Resource Utilization Reporting .......................... 19 7.2.3.1 Utilization as Maximum Peak Behavior .................... 19 7.2.3.2 Utilization as Frequency Distribution of Peaks .......... 19 8. Considerations for Future Development ................... 20 8.1 A Client/Server Based Statistical Exchange System ....... 20 8.2 Inclusion of Variables not in the Internet Standard MIB . 20 8.3 Detailed Resource Utilization Statistics ................ 20 Appendix A Some formulas for statistical aggregation ........... 21 Appendix B An example .......................................... 24 Security Considerations ......................................... 27 Author's Address ................................................ 27
3.4.1 選ばれた測定基準… 10 4. 世論調査頻度… 11 高画質世論調査を必要とする4.1の変数… 11 高画質世論調査を必要としない4.2の変数… 11 5. 生の統計データの前処理… 12 5.1 データをリソースに最適化して、集結します… 12 5.2 データの集合… 12 6. 統計データの保存… 13 6.1 ストレージ形式… 13 6.1 .1 ラベル部分… 14 6.1 .2 デバイス部分… 14 6.1 .3 資料課… 16 6.2 ストレージ要件見積り… 17 7. 書式を報告してください… 18 7.1 タイプとコンテンツを報告してください… 18 7.2 レポートのコンテンツ… 18 7.2 .1はリンクのそばで負荷を提供しました… 18 7.2 .2は顧客で負荷を提供しました… 18 7.2 .3 リソース利用報告… 19 7.2 .3 最大のピークの振舞いとしての.1利用… 19 7.2 .3 ピークの度数分布としての.2利用… 19 8. 今後の開発のための問題… 20 8.1 クライアント/サーバは統計的な交換システムを基礎づけました… 20 8.2 変数の包含はインターネット標準のMIB. 20 8.3でリソース利用統計を詳しく述べませんでした… 20 統計的な集合のための付録A Some定石… 21付録B Anの例… 24 セキュリティ問題… 27作者のアドレス… 27
1. Introduction
1. 序論
Today it is not uncommon for many network administrations to collect and archive network management metrics that indicate network utilization, growth, and outages. The primary goal is to facilitate near-term problem isolation and longer-term network planning within the organization. There is also the larger goal of cooperative problem isolation and network planning between network administrations. This larger goal is likely to become increasingly important as the Internet continues to grow.
今日、多くのネットワーク運営がネットワーク利用、成長、および供給停止を示すネットワークマネージメント測定基準を集めて、格納するのは、珍しくはありません。 プライマリ目標は組織の中で短期間問題分離と、より長い期間ネットワーク計画を容易にすることです。 また、ネットワーク運営の間には、協力的な問題分離とネットワーク計画の、より大きい目標があります。 インターネットが、成長し続けているのに応じて、このより大きい目標はますます重要になりそうです。
There exist a variety of network management tools for the collection and presentation of network management metrics. However, different kinds of measurement and presentation techniques makes it difficult to compare data between networks. Plus, there is not common agreement on what metrics should be regularly collected or how they should be displayed.
ネットワークマネージメント測定基準の収集とプレゼンテーションのためのさまざまなネットワークマネージメントツールが存在しています。 しかしながら、測定とプレゼンテーションのテクニックの異なった種類はネットワークの間でデータを比較するのを難しくします。 そのうえ、定期的にどんな測定基準を集めるべきであるか、そして、またはどのようにそれらを表示するべきであるかに関する一般的な協定がありません。
Stockman [Page 2] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[2ページ]RFC1404
There needs to be an agreed-upon model for
同意しているモデルは、ある必要があります。
1) A minimal set of common network management metrics to satisfy the
goals stated above.
1) 上に述べられた目標を満たす1人の極小集合の一般的なネットワークマネージメント測定基準。
2) Tools for collecting these metrics.
2) これらの測定基準を集めるためのツール。
3) A common storage format to facilitate the usage of these data by
common presentation tools.
3) 一般的なプレゼンテーション・ツールでこれらのデータの用法を容易にする一般的なストレージ形式。
4) Common presentation formats.
4) 一般的なプレゼンテーション形式。
Under this Operational Statistics model, collection tools will collect and store data in a given format to be retrieved later by presentation tools displaying the data in a predefined way. (See figure below.)
このOperational Statisticsモデルの下では、収集ツールは、後で事前に定義された方法でデータを表示するプレゼンテーション・ツールによって検索されるために与えられた形式でデータを集めて、保存するでしょう。 (以下の図を参照してください。)
Stockman [Page 3] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[3ページ]RFC1404
The Operational Statistics Model
操作上の統計モデル
(Collection of common metrics, by commonly available tools, stored in a common format, displayed in common formats by commonly available presentation tools.)
(一般的に利用可能なツールによる一般的な測定基準の一般的な形式で保存された収集は一般的に利用可能なプレゼンテーション・ツールによる一般的な形式で表示しました。)
!-----------------------!
! Network !
!---+---------------+---!
/ \
/ \
/ \
--------+------ ----+---------
! New ! ! Old !
! Collection ! ! Collection !
! Tool ! ! Tool !
!---------+---! !------+-----!
\ !
\ !-------+--------!
\ ! Post-Processor !
\ !--+-------------!
\ /
\ /
\ /
!--+-------+---!
! Common !
! Statistics !
! Database !
!-+--------+---!
/ \
/ \
/ \
/ !-+-------------!
/ ! Pre-Processor !
/ !-------+-------!
!-----------+--! !
! New ! !-------+-------!
! Presentation ! ! Old !
! Tool ! ! Presentation !
!---------+----! ! Tool !
\ !--+------------!
\ /
\ /
!-+---------------+-!
! Graphical Output !
! (e.g., to paper !
! or X-window) !
!-------------------!
!-----------------------! ! ネットワークでつないでください!---+---------------+---! / \ / \ / \ --------+------ ----+--------- ! 新しさ、老人!収集!収集!ツール!ツール!---------+---! !------+-----! \ ! \ !-------+--------! \!ポストプロセッサ!\!、--、+-------------! \ / \ / \ / !--+-------+---! ! 統計!データベース!コモン!-+--------+---! / \ / \ / \ / !-+-------------! /!プリプロセッサ/!-------+-------! !-----------+--新しく!-------+-------! ! プレゼンテーション!老人!ツール!プレゼンテーション!---------+----! ! ツール!\!、--、+------------! \ / \ / !-+---------------+! Graphical Output!、(紙!例えば、X windowへの!)-------------------!
Stockman [Page 4] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[4ページ]RFC1404
This memo gives an overview of this model for common operational statistics. The model defines the gathering, storing and presentation of network operational statistics and classifies the types of information that should be available at each network operation center conforming to this model.
このメモは一般的な操作上の統計のためにこのモデルの概要を与えます。 モデルは、ネットワークの操作上の統計の集会、保存、およびプレゼンテーションを定義して、このモデルに従いながらそれぞれのネットワークオペレーション・センターで利用可能であるべき情報のタイプを分類します。
The model defines a minimal set of metrics, how these metrics should gathered and stored. Finally the model gives recommendations on the content and the layout of statistical reports making it possible to easily compare networks statistics between NOCs.
測定基準がそうするべきであるこれらが1人の極小集合に関する測定基準、どう集まったかを定義して、保存されたモデル。 最終的にモデルは内容で推薦を与えます、そして、容易に比較するのを可能にする統計報告のレイアウトはNOCsの間の統計をネットワークでつなぎます。
The primary purpose of this model is to define ways and methods on how NOCs could most effectively share their operational statistics. One intention with this model is to specify a baseline capability that NOCs conforming to the this model may support with a minimal development effort and a minimal ongoing effort.
このモデルのプライマリ目的はNOCsがどう最も効果的に彼らの操作上の統計を共有するかもしれないかに関する道とメソッドを定義することです。 1つの意志、基線能力を指定するためにこのモデルと共に、そのNOCsの従うことがある、このモデルは最小量の開発努力によるサポートと最小量の進行中の取り組みがそうするかもしれません。
2. The Model
2. モデル
The model defines three areas of interest on which all underlying concepts are based.
モデルはすべての基本的概念が基づいている興味がある3つの領域を定義します。
1. The definition of a minimal set of metrics to be gathered
1. 1人の極小集合の集められるべき測定基準の定義
2. The definition of a format for storing collected statistical
data.
2. 保存のための形式の定義は統計データを集めました。
3. The definition of methods and formats for generating
reports.
3. 生成するメソッドと形式の定義は報告します。
The model indicates that old tools used today could be retrofitted into the new paradigm. This could be done by providing conversion- filters between the old and the new environment tools. In this sense this model intends to advocate the development of public domain software for use by participating NOCs.
モデルは、今日使用されている古いツールは新しい発想に改装できたのを示します。 古いツールと新しい環境ツールの間に変換フィルタを提供することによって、これができるでしょう。 この意味で、このモデルは参加しているNOCsによる使用のためにパブリックドメインソフトの開発を支持するつもりです。
One basic idea with the model is that statistical data stored at one place could be retrieved and displayed at some other place.
モデルがある1つの基本的な考え方はある他の場所に1つの場所に保存された統計データを検索して、表示できたということです。
2.1 Metrics and Polling Periods
2.1 測定基準と世論調査の期間
The intention here is to define a minimal set of metrics that easily could be gathered using standard SNMP based network management tools. These metrics should hence be available as variables in the Internet Standard MIB.
ここでの意志は標準のSNMPベースのネットワークマネージメントツールを使用することで容易に集めることができるだろう1人の極小集合に関する測定基準を定義することです。 したがって、これらの測定基準はインターネットStandard MIBの変数として利用可能であるべきです。
If the Internet Standard MIB is changed also this minimal set of metrics could be reconsidered as there are many metrics viewed as
また、インターネットStandard MIBを変えるなら、見られた多くの測定基準があるとき、この極小集合に関する測定基準を再考するかもしれません。
Stockman [Page 5] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[5ページ]RFC1404
important but currently not being defined in the standard MIB. For some metrics being highly desirable to collect there are currently no way to get them into the Internet Standard MIB as these metrics probably are not possible to retrieve using SNMP. Tools and methods in gathering such metrics should be explicitly defined if such metrics are to be considered. This is, however, outside of the scope of this memo.
標準のMIBで定義された重要な、しかし、現在重要でない存在。 いくつかに関しては、現在、そこに集めるのにおいて非常に望ましい測定基準はこれらの測定基準がたぶん検索するのにおいてSNMPを使用することで可能でないときにインターネットStandard MIBにそれらを得る方法ではありません。 そのような測定基準を集めることにおけるツールとメソッドはそのような測定基準が考えられることであるなら明らかに定義されるべきです。 しかしながら、これはこのメモの範囲の外にあります。
2.2 Format for Storing Collected Data
2.2 集まっているデータを保存するための形式
A format for storing data is defined. The intention is to minimize redundant information by using a single header structure where all information relevant to a certain set of statistical data is stored. This header section will give information on when and where the corresponding statistical data where collected.
データを保存するための書式は定義されます。 意志はある統計データに関連しているすべての情報が保存されるただ一つのヘッダー構造を使用することによって余分な情報を最小にすることです。 このヘッダー部分は集まるところでいつ、どこの情報に対応する統計データを与えるだろうか。
2.3 Reports
2.3 レポート
Some basic classes of reports are suggested with regards to different views of network behavior. For this reason reports on totals of octets and packets over some period in time are regarded as essential to give an overall view of the traffic flows in a network. Differentiation between application and protocols to give ideas on which type of traffic is dominant is regarded as needed. Finally reports on resource utilization are recommended..
数人の基本的なクラスのレポートはあいさつでネットワークの振舞いの異なった視点に示されます。 八重奏の合計に関するレポートと時間内にのいつかの期間にわたるパケットが与えるために不可欠であると見なされるこの理由で、トラフィックの全体図はネットワークで流れます。 どのタイプのトラフィックが優位であるかに関する考えを与えるアプリケーションとプロトコルの間の分化は必要に応じて見なされます。 最終的にリソース利用に関するレポートはお勧めです。
Depending on the intention with a report the timeperiod over which it spans may vary. For capacity planning there may be a need for longer term reports while in engineering and operation there may be sufficient with reports on weekly or daily basis.
レポートで意志によって、それがわたるtimeperiodは異なるかもしれません。 工学とそこでの操作にはある間、あるかもしれないキャパシティプランニングにおいて、より長い用語レポートの必要性は毎週の、または、毎日のベースに関するレポートに十分であるかもしれません。
2.4 Security Issues
2.4 セキュリティ問題
There are legal, ethical and political concerns of data sharing. People are concerned about showing data that may make one of the networks look bad.
データ共有の法的で、倫理的で政治上の関心があります。 人々はネットワークに加わるかもしれないデータが悪く見えるのを示すことに関して心配しています。
For this reason there is a need to insure integrity, conformity and confidentiality of the shared data. To be useful, the same data must be collected from all of the involved sites and it must be collected at the same interval. To prevent vendors from getting an unfair performance information, certain data must not be made available.
この理由で、共有データの保全、一致、および秘密性を保障する必要があります。 役に立って、同じデータであることはかかわったサイトのすべてから集まるに違いありません、そして、同じ間隔を置いて、それを集めなければなりません。 ベンダーが不公平な性能情報を得るのを防ぐために、あるデータを利用可能にしてはいけません。
Stockman [Page 6] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[6ページ]RFC1404
3. Categorization of Metrics
3. 測定基準の分類
3.1 Overview
3.1 概要
This section gives a classification of metrics with regard to scope and easiness of retrieve. A recommendation of a minimal set of metrics is given. The section also gives some hints on metrics to be considered for future inclusion when available in the network management environment. Finally some thoughts on storage requirements are presented.
このセクションが範囲と簡単に関する測定基準のa分類を与える、検索します。 1人の極小集合に関する測定基準の推薦を与えます。 また、セクションは、ネットワークマネージメント環境で利用可能であるときに、将来の包含のために考えられるために測定基準でいくつかのヒントを与えます。 ストレージ要件に関する最終的にいくつかの考えが提示されます。
3.2 Categorization of Metrics Based on Measurement Areas
3.2 測定領域に基づく測定基準の分類
The metrics used in evaluating network traffic could be classified into (at least) four major categories:
ネットワークトラフィックを評価する際に使用される測定基準は(少なくとも)の4つの大範疇に分類できました:
- Utilization metrics
- Performance metrics
- Availability metrics
- Stability metrics
- 利用測定基準--パフォーマンス測定基準--有用性測定基準--安定性測定基準
3.2.1. Utilization Metrics
3.2.1. 利用測定基準
These category describes different aspects of the total traffic being forwarded through the network. Possible metrics are:
これらのカテゴリはネットワークを通して進められる総トラフィックの異なった局面について説明します。 可能な測定基準は以下の通りです。
- Total input and output packets and octets.
- Various peak metrics.
- Per protocol and per application metrics.
- 入出力パケットと八重奏を合計してください。 - 様々なピーク測定基準。 - プロトコルとアプリケーション測定基準単位で。
3.2.2 Performance Metrics
3.2.2 パフォーマンス測定基準
These metrics describes the quality of service such as delays and congestion situations. Possible metrics are:
これらの測定基準は遅れや混雑状況などのサービスの質について説明します。 可能な測定基準は以下の通りです。
- RTT metrics on different protocol layers.
- Number of collisions on a bus network
- Number of ICMP Source Quench messages.
- Number of packets dropped.
- etc.
- 異なったプロトコル層におけるRTT測定基準。 - バスネットワークにおける衝突の数--ICMP Source Quenchメッセージの数。 - パケットの数は低下しました。 - など
3.2.3 Availability Metrics
3.2.3 有用性測定基準
This could be considered as the long term accessibility metrics on different protocol layers. Possible metrics are:
異なったプロトコル層における長期アクセシビリティ測定基準であるとこれをみなすことができました。 可能な測定基準は以下の通りです。
Stockman [Page 7] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[7ページ]RFC1404
- Line availability as percentage uptime.
- Route availability
- Application availability
- 割合動作可能時間として有用性を裏打ちしてください。 - ルートの有用性--アプリケーションの可用性
3.2.4 Stability Metrics
3.2.4 安定性測定基準
These metrics describes short term fluctuations in the network which degrades the service level. Also changes in traffic patterns could be recognized using these metrics. Possible metrics are:
これらの測定基準はサービスレベルを下げるネットワークでの短期間変動について説明します。 また、これらの測定基準を使用することでトラフィック・パターンにおける変化を認識できるでしょう。 可能な測定基準は以下の通りです。
- Number of fast line status transitions
- Number of fast route changes (also known as route flapping)
- Number of routes per interface in the tables
- Next hop count stability.
- Short term ICMP behaviors.
- ファスト・ライン状態の数は移行します--速いルート変化(また、ルートのばたつくとして、知られている)の数--テーブルのインタフェースあたりのルートの数--次のホップカウントの安定性。 - 短期間ICMPの振舞い。
3.3 Categorization Based on Availability of Metrics
3.3 測定基準の有用性に基づく分類
To be able to retrieve metrics the corresponding variables must be possible to access at every network object being part of the management domain for which statistics are being collected.
測定基準を検索できるように、対応する変数は統計が集められている管理ドメインの一部であるあらゆるネットワークオブジェクトでアクセスするのにおいて可能でなければなりません。
Some metrics are easily retrievable as being defined as variables in the Internet Standard MIB while other metrics may be retrievable as being part of some vendor's private enterprise MIB subtree. Finally some metrics are considered as impossible to retrieve due to not being possible to include in the SNMP concept or that the actual measurement of these metrics would require extensive polling and hence download the network with management traffic.
いくつかの測定基準が他の測定基準が、あるベンダーの私企業MIB下位木の一部であるとして回収可能であるかもしれない間、インターネットStandard MIBの変数と定義されるとして容易に回収可能です。 最終的にいくつかの測定基準が、SNMP概念かそれにこれらの測定基準の実測を含んでいるのが大規模な世論調査を必要とするのが可能でないため検索するのが不可能であるとみなされて、したがって、管理トラフィックがあるネットワークをダウンロードします。
The metrics being categorized below could each be judged as an important metric in evaluating network behaviors. This list may serve for reconsider the decisions on which metric to be regarded as reasonable and desirable to collect. If the availability of below metrics changes these decisions may change.
ネットワークの振舞いを評価する重要なメートル法のコネとしてそれぞれ以下で分類される測定基準は判断できました。 このリストが満たすかもしれない、決定を再考する、どれ、集めるために妥当で望ましいと見なされるために、メートル法であるか。 以下の測定基準の有用性が変化するなら、これらの決定は変化するかもしれません。
3.3.1 Per Interface Variables Already in Internet Standard MIB
(thus easy to retrieve)
3.3.1 既にインターネットの標準のMIBのインタフェース変数単位で(その結果、検索する簡単)です。
ifInUcastPkts (unicast packet in)
ifOutUcastPkts (unicast packet out)
ifInNUcastPkts (non-unicasts packet in
ifOutNUcastPkts (non-unicast packet out)
ifInOctets (octets in)
ifOutOctets (octets out)
ifOperStatus (line status)
ifInUcastPkts(中にユニキャストパケットがある状態で)ifOutUcastPkts(ユニキャストパケットが外にある状態で)ifInNUcastPkts、(ifOutNUcastPkts(非ユニキャストパケットが外にある状態で)ifInOctets(中に八重奏がある状態で)ifOutOctets(八重奏が外にある状態で)ifOperStatusの非ユニキャストパケット(系列状態)
Stockman [Page 8] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[8ページ]RFC1404
3.3.2 Per Interface Variables in Internet Private Enterprise MIB
(thus could sometimes be possible to retrieve)
3.3.2 インターネット私企業MIBのインタフェース変数単位で(その結果、検索するのにおいて時々可能であるかもしれません)
discarded packets in
discarded packets out
congestion events in
congestion events out
aggregate errors
interface resets
集合誤りからの混雑イベントにおける捨てられたパケットアウト混雑イベントにおける捨てられたパケットはリセットを連結します。
3.3.3 Per Interface Variables Needing High Resolution Polling
(which is hard due to resulting network load)
3.3.3 高画質世論調査を必要とするインタフェース変数単位で(結果として起こるネットワーク負荷のために困難です)
interface queue length
seconds missing stats
interface unavailable
route changes
interface next hop count
入手できないルートが変える統計インタフェースを逃すインタフェース待ち行列長さの秒が次のホップカウントを連結します。
3.3.4 Per Interface Variables not in any MIB
(thus impossible to retrieve using SNMP but possible to include
in a MIB).
3.3.4 (その結果、SNMPを使用することで検索する不可能であるのにもかかわらずの、MIBに含むのにおいて可能)のどんなコネではなく、Interface VariablesあたりのMIB。
link layer packets in
link layer packets out
link layer octets in
link layer octets out
packet interarrival times
packet size distribution
パケットinterarrival回のパケットサイズ分布からのリンクレイヤ八重奏におけるリンクレイヤパケットアウトリンクレイヤ八重奏におけるリンクレイヤパケット
3.3.5 Per Node Variables
(not categorized here)
3.3.5 ノード変数単位で(ここで、分類されません)
per protocol packets in
per protocol packets out
per protocol octets in
per protocol octets out
packets discarded in
packets discarded out
packet size distribution
sys uptime
poll delta time
reboot count
中の中のプロトコル八重奏あたりのプロトコル八重奏あたりのプロトコルパケットあたりのプロトコルパケットに従って、パケットサイズ分布sys動作可能時間の投票デルタ時間リブートから捨てられたパケットで捨てられた出ているパケットは数えられます。
Stockman [Page 9] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[9ページ]RFC1404
3.3.6 Metrics not being Retrievable with SNMP
3.3.6 SNMPとRetrievableでない測定基準
delays (RTTs) on different protocol layers
application layer availabilities
peak behavior metrics
異なったプロトコル層応用層の有用性に関する遅れ(RTTs)は振舞い測定基準に最大限にします。
3.4 Recommended Metrics
3.4 お勧めの測定基準
A large amount of metrics could be regarded for gathering in the process of doing network statistics. To facilitate for this model to reach general consensus there is a need to define a minimal set of metrics that are both essential and also possible to retrieve in a majority of today network objects. As an indication of being generally retrievable the presence in the Internet Standard MIB is regarded as a mandatory requirement.
しているネットワーク統計の途中に集まるように多量の測定基準を見なすことができました。 このモデルが1人の極小集合の今日のネットワークオブジェクトの大部分で検索するのにおいて不可欠の、そして、かつまた可能な測定基準を定義する必要があるという全体的な合意に達するように容易にするために。 一般に、回収可能であることのしるしとして、インターネットStandard MIBでの存在は義務的な要件と見なされます。
3.4.1 Chosen Metrics
3.4.1 選ばれた測定基準
The following metrics were chosen as desirable and reasonable being part of the Internet Standard MIB:
以下の測定基準はインターネットStandard MIBの望ましくて妥当な存在部分として選ばれました:
For each interface:
それぞれに関しては、連結してください:
ifInOctets (octets in)
ifOutOctets (octets out)
ifInUcastPkts (unicast packets in)
ifOutUcastPkts (unicast packets out)
ifInNUcastPkts (non-unicast packets in)
ifOutNUcastPkts (non-unicast packets out)
ifInDiscards (in discards)
ifOutDiscards (out discards)
ifOperStatus (line status)
ifInOctets(中に八重奏がある状態で)ifOutOctets(八重奏が外にある状態で)ifInUcastPkts(中にユニキャストパケットがある状態で)ifOutUcastPkts(ユニキャストパケットが外にある状態で)ifInNUcastPkts(中に非ユニキャストパケットがある状態で)ifOutNUcastPkts(非ユニキャストパケットが外にある状態で)ifInDiscards(破棄における)ifOutDiscards(出ている破棄)ifOperStatus(系列状態)
For each node:
各ノードのために:
ipForwDatagrams (IP forwards)
ipInDiscards (IP in discards)
sysUpTime (system uptime)
ipForwDatagrams(IPフォワード)ipInDiscards(破棄におけるIP)sysUpTime(システム・アップタイム)
All of the above metrics are available in the Internet Standard MIB. However, there also other metrics which could be recommended such as the RTT metric which probably never will be in any MIB. For such metrics other collection tools than SNMP have to be explicitly defined. The specification of such tools are outside scope of this memo.
上の測定基準のすべてがインターネットStandard MIBで利用可能です。 しかしながらと、そこ、他の測定基準、もRTTとしてあれほどメートル法でたぶん何かMIBに決してないものは推薦できますか? そのような測定基準において、SNMP以外の収集ツールは明らかに定義されなければなりません。 このメモの範囲の外にそのようなツールの仕様があります。
Stockman [Page 10] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[10ページ]RFC1404
4. Polling Frequencies
4. 世論調査頻度
The reason for the polling is to achieve statistics to serve as base for trend and capacity planning. From the operational data it shall be possible to derive engineering and management data. It shall be noted that all polling and saving values below are recommendation and not mandatory.
世論調査の理由は傾向とキャパシティプランニングのためのベースとして機能するように統計を達成することです。 操作上のデータから、工学と管理データを引き出すのは可能でしょう。 すべての世論調査と以下の値を節約するのが推薦であって義務的でないことに注意されるでしょう。
4.1 Variables Needing High Resolution Polling
4.1 高画質世論調査を必要とする変数
To be able to detect peak behaviors it is recommended that a period of maximum 1 minute (60 seconds) is used in the gathering of traffic data. The metrics to be gathered at this frequency is:
ピークの振舞いを検出できるように、最大の1分(60秒)の期間がトラフィックデータの集会で費やされるのは、お勧めです。 この頻度で集められるべき測定基準は以下の通りです。
for each interface
各インタフェースに
ifInOctets (octets in)
ifOutOctets (octets out)
ifInUcastPkts (unicast packets in)
ifOutUcastPkts (unicast packets out)
ifInOctets(中に八重奏がある状態で)ifOutOctets(八重奏が外にある状態で)ifInUcastPkts(中にユニキャストパケットがある状態で)ifOutUcastPkts(ユニキャストパケットが外にある状態で)
If not possible to gather data at this high polling frequency, it is recommended that an even multiple of 60 seconds is used. The initial polling frequency value will be part of the stored statistical data as described in section 4 below.
この高い世論調査頻度で資料を取り集めるのにおいて可能でないなら、60秒の同等の倍数が使用されているのは、お勧めです。 初期の世論調査頻度価値は下のセクション4で説明されるように保存された統計データの一部になるでしょう。
4.2 Variables not Needing High Resolution Polling
4.2 高画質世論調査を必要としない変数
The other part of the recommended variables to be gathered, i.e.,
すなわち集められるべきお勧めの変数のもう片方の部分
For each interface:
それぞれに関しては、連結してください:
ifInNUcastPkts (non-unicast packets in)
ifOutNUcastPkts (non-unicast packets out)
ifInDiscards (in discards)
ifOutDiscards (out discards)
ifOperStatus (line status)
ifInNUcastPkts(中に非ユニキャストパケットがある状態で)ifOutNUcastPkts(非ユニキャストパケットが外にある状態で)ifInDiscards(破棄における)ifOutDiscards(出ている破棄)ifOperStatus(系列状態)
and for each node:
そして、各ノードのために:
ipForwDatagrams (IP forwards)
ipInDiscards (IP in discards)
sysUpTime (system uptime)
ipForwDatagrams(IPフォワード)ipInDiscards(破棄におけるIP)sysUpTime(システム・アップタイム)
These variables could be gathered at a lower polling rate. No specific polling rate is mentioned but it is recommended that the period chosen is an even multiple of 60 seconds.
低い世論調査率でこれらの変数を集めることができました。 どんな特定の世論調査率も言及されませんが、選ばれた期間が60秒の同等の倍数であることはお勧めです。
Stockman [Page 11] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[11ページ]RFC1404
5. Pre-Processing of Raw Statistical Data
5. 生の統計データの前処理
5.1 Optimizing and Concentrating Data to Resources
5.1 データをリソースに最適化して、集結すること。
To avoid redundant data being stored in commonly available storage there is a need for processing the raw data. For example if a link is down there is no need to continuous store a counter that is not changing. Using variables such as sysUpTime and Line Status there is the possibility of not continuously storing data collected from links and nodes where no traffic have been transmitted over some period of time.
そこに一般的に利用可能なストレージで保存される冗長データを避けるのは、生データを処理する必要性です。 例えば、リンクがそこに下がっているなら、連続した店へのどんな必要性も変化しないカウンタではありませんか? そこでsysUpTimeや線Statusなどの変数を使用するのは、絶え間なくトラフィックが全くいつかの期間にわたって伝えられていないリンクとノードから集められたデータを保存しない可能性です。
Another aspect of processing is to decouple the data from the raw interface being polled. The intention should be to convert such data into the resource being of interest as for example the traffic on a given link. Changes of interface in a gateway for a given link should not be visible in the provided data.
処理のもう一つの側面は投票される生のインタフェースからデータの衝撃を吸収することです。 意志は与えられたリンクの上に興味があるリソースへの例えば、トラフィックのようなデータを変換することであるべきです。 与えられたリンクへのゲートウェイのインタフェースの変化は提供されたデータで目に見えるべきではありません。
5.2 Aggregation of Data
5.2 データの集合
A polling period of 1 minute will create the need of aggregating stored data. Aggregation here means that over a period with logged entries, a new aggregated entry is created by taking the first and last of the previously logged entries over some aggregation period and compute a new entry.
1分の世論調査の期間は記憶されたデータに集める必要性を作成するでしょう。 ここの集合は、登録されたエントリーがある期間新しい集められたエントリーがいつかの集合の期間にわたって以前に登録されたエントリーの1番目と最終を取ることによって作成されることを意味します、そして、新しいエントリーを計算してください。
Not to loose information on the peak values the aggregation also means that the peak value of the previous aggregation period is calculated and stored.
また、ピーク値の情報を発射しないように、集合は、前の集合の期間のピーク値が計算されて、保存されることを意味します。
This gives below layout of aggregated entries
これは集められたエントリーの以下のレイアウトを与えます。
It is foreseen that over a relatively short period, polled data will be logged at the tightest polling period (1 minute). Regularly these data will be pre-processed into the actual files being provided.
比較的短い期間にわたって投票されたデータが最もきつい世論調査の期間(1分)に登録されるのが見通されます。 定期的に、これらのデータは提供される実際のファイルの中として前処理されるでしょう。
Suggestions for aggregation periods:
集合の期間の提案:
Over a
aの上で
24 hour period aggregate to 15 minutes,
1 month period aggregate to 1 hour,
1 year period aggregate to 1 day
24時間の15分までの期間の集合、1カ月の1時間までの期間の集合、1年間の1日までの期間の集合
Aggregation is the computation of new average and maximum values for the aggregation period based on the previous aggregation period data. For each aggregation period the maximum, and average values are computed and stored. Also other aggregation period could be chosen
集合は前の集合期間のデータに基づく集合の期間のための新しい平均して最大の値の計算です。 それぞれの集合の期間、最大の、そして、平均した値は、計算されて、保存されます。 また、他の集合の期間を選ぶことができました。
Stockman [Page 12] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[12ページ]RFC1404
when needed. The chosen aggregation period value will be stored together with the aggregated data as described below.
必要であると。 選ばれた集合期間の価値は集められたデータと共に以下で説明されるように保存されるでしょう。
6. Storing of Statistical Data
6. 統計データの保存
This section describes a format for storing of statistical data. The goal is to facilitate for a common set of tools for the gathering, storing and analysis of statistical data. The format is defined with the intention to minimize redundant information and by this minimize required storage. If a client server based model for retrieving remote statistical data is later being developed, the specified storage format should be possible to used as the transmission protocol.
このセクションは統計データの格納のために形式について説明します。 目標は統計データの集会のための一般的なセットのツール、格納、および分析のために容易にすることになっています。 書式は余分な情報を最小にして、これで必要な格納を最小にするという意志で定義されます。 リモート統計データを検索するためのクライアントサーバに基づいているモデルが後で開発される予定であるなら、格納します形式がトランスミッションプロトコルとして使用されていた状態で可能であるべきである指定された。
The format is built up by three different sections within the statistical storage, a label section, a device section and a data section. The label section gives the start and end times for a given data section as well as the file where the actual data is stored. The device section specifies what is being logged in the corresponding data section.
形式は統計的な格納の中の3の別区、ラベル部分、装置部分、および資料課によって確立されます。 ラベル部分は実際のデータが格納されるファイルと同様に与えられた資料課に始めと終わりの回を与えます。 装置部分は対応する資料課に登録されていることを指定します。
To facilitate for multiple data sections within one log-file, label sections, device sections and data sections may occur more than once. Each section type is delimited by a BEGIN-END pair. Label and device sections could either be stored directly in the data-file or as separate files where the corresponding data-file is pointed out by the data-file entry in the label section.
容易にする、1つのログファイルの中の複数の資料課に、ラベル部分、装置部分、および資料課は一度より現れるかもしれません。 各輪切り形はBEGIN-END組によって区切られます。 直接データファイル、または、対応するデータファイルがラベル部分でデータファイルエントリーで指摘される別々のファイルとしてラベルと装置部分を格納できました。
A data section must correspond to exactly one label section and one device section. If more label sections and device sections each data section will belong to the label section and device section immediately prepending the data section if these sections are stored within the data-file. How files are physically arranged is outside the scope of the document.
資料課はまさに1つのラベル部分と1つの装置部分に対応しなければなりません。 以上がセクションと装置部分をラベルすると、各資料課はこれらのセクションがデータファイルの中に格納されるならすぐに資料課をprependingするラベル部分と装置部分に属すでしょう。 ドキュメントの範囲の外にファイルがどう物理的にアレンジされるかがあります。
6.1 The Storage Format
6.1 格納形式
stat-data ::=
<label-section><FS><device-section><FS><data-section><FS>
[<device-section><FS><data-section><FS>]
スタットデータ:、:= <ラベル部分><FS><装置部分><FS><資料課><FS>。[<装置部分><FS><資料課><FS>]
FS ::= "," | <LF> | <LF> # any text here <LF>
FS:、:= "," | <LF>。| <LF>#、ここのどんなテキスト、も<LF>。
The file must start with a label specification followed by a device specification followed by a data section. If the storing of logged data is for some reason interrupted a new label specification should be inserted when the storing is restarted. If the device being logged is changed this should be indicated as a new label and a new device
ファイルはラベル仕様から始まらなければなりません、続いて、資料課によって従われた装置仕様から始まります。 格納が再開されるとき、登録されたデータの格納がある理由で中断されるなら、新しいラベル仕様は挿入されるべきです。 登録される装置を変えるなら、新しいラベルと新しい装置としてこれを示すべきです。
Stockman [Page 13] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[13ページ]RFC1404
specification.
仕様。
It shall here be noted that the actual physical storage of data is a local decision and can vary a lot. There can be one data-file per interface or multiple interfaces logged within the same data-file. Label and device sections may be stored in a separate file as well as within the data-file.
ここに、いてください。異なる、注意されて、データの実際の物理的な格納がローカルの決定と缶であることは大いに異なります。 1インタフェースあたり1つのデータファイルか同じデータファイルの中に登録された複数のインタフェースがあることができます。 ラベルと装置部分は別々のファイルの中と、そして、データファイルの中に格納されるかもしれません。
6.1.1 The Label Section
6.1.1 ラベル部分
label-section ::= "BEGIN_LABEL" <FS>
<start_time> <FS>
<stop_time> <FS>
<data_file> <FS>
"END_LABEL"
以下をラベルで区分してください:= 「_ラベルを始めてください」<FS><始め_時間><FS><停止_時間><FS><データ_ファイル><FS>「終わり_ラベル」
start-time ::= <time-string>
end-time ::= <time-string>
file-name ::= <ascii-string>
time-string ::= <year><month><day><hour><minute><second>
year ::= <digit><digit><digit><digit>
month ::= 01 | ... | 12
hour ::= 00 | ... | 23
minute ::= 00 | ... | 59
second ::= 00 | ... | 59
digit ::= 0 | ... | 9
以下を始めで調節してください:= <時間ストリング>は以下を終わりで調節します:= <時間ストリング>は以下をファイルで命名します:= <ASCIIストリング>は以下を時結びます:= <><月の><日の><>の<の微小な><2年>目の一時間の年:、:= <ケタ><ケタ><ケタ><ケタ>月:、:= 01 | ... | 12時間:、:= 00 | ... | 23は以下を書き留めます:= 00 | ... | 59は以下を後援します:= 00 | ... | 59ケタ:、:= 0 | ... | 9
ascii-string ::= same as MIB II definition of <ascii-string>
以下をASCIIで結んでください:= <ASCIIストリング>のMIB II定義と同じこと
The times defines start and stop times for the related set of logged data. The time is in UTC.
回は関連する登録されたデータのために始めと停止時間を定義します。 時間がUTCにあります。
6.1.2 The Device Section
6.1.2 装置部分
device-section ::= "BEGIN_DEVICE" <FS>
<device-field> <FS>
"END_DEVICE"
以下を装置で区分してください:= 「_装置を始めてください」<FS><装置分野><FS>「終わり_装置」
device-field ::= <networkname><FS><routername><FS><linkname><FS>
<bw-value><FS><bw-sort><FS><proto-type><FS>
<proto-addr><FS><time-zone><FS><tag-table>
[<tag-table>]
以下を装置でさばいてください:= <networkname><FS><routername><FS><linkname><FS><bw-価値の><FS><bw-種類の><FS><プロトタイプ><FS><proto-addr><FS><時間帯の><FS @?タグテーブル [<タグテーブル>]
networkname ::= <ascii-string>
routername ::= <fully qualified domain name>
linkname ::= <ascii-string>
networkname:、:= <ASCIIストリング>は以下をrouternameします:= <完全修飾ドメイン名>は以下をlinknameします:= <ASCIIストリング>。
Stockman [Page 14] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[14ページ]RFC1404
bw-value ::= <actual bandwidth value>
bw-sort ::= "bps" | "Kbps" | "Mbps" | "Gbps" | "Tbps"
proto-type ::= "IP" | "DECNET" | "X.25" | "CLNS"
proto-addr ::= <network-address depending on proto-type>
timezone ::= <"+" | "-"><00 | ... | 12><00 | 30>
tag-table ::= <tag><FS><tag-class><FS><variable-field>
[<FS><variable-field>]
tag-class ::= "total" | "peak"
variable-field ::= <variable-name> <FS> <initial-polling-period><FS>
<aggregation-period>
tag ::= <ascii-string>
variable-name ::= <ascii-string>
以下をbw評価してください:= <の実際の帯域幅値の>は以下をbw分類します:= 「ビーピーエス」| 「キロビット毎秒」| "Mbps"| "Gbps"| "Tbps"プロトタイプ:、:= 「IP」| "DECNET"| "X.25""| 「CLNS」proto-addr:、:= プロトタイプ>タイムゾーンによる<ネットワーク・アドレス:、:= "<"+、」| 「--、「><00」| ... | 12 ><00| 30 >は以下をタグでテーブルの上に置きます:= <タグ><FS><タグクラス><FS><変数フィールド>[<FS><変数フィールド>]は以下をタグで分類します:= 「合計」| 「ピーク」は以下を変数でさばきます:= 初期の世論調査の期間の<の><FS><変数名><FS><集合期間の>は以下にタグ付けをします:= <ASCIIストリング>は以下を変数で命名します:= <ASCIIストリング>。
initial-polling-period ::= <digit>[<digit>]
aggregation-period ::= <digit>[<digit>]
世論調査の期間に頭文字をつけてください:、:= <ケタ>[<ケタ>]集合期間:、:= <ケタ>。[<ケタ>]
The network name is a human readable string indicating to which network the logged data belong.
ネットワーク名は登録されたデータがどのネットワークに属するかを示す人間の読み込み可能なストリングです。
The routername is the fully qualified name relevant for the network architecture where the router is installed.
routernameはルータがインストールされるネットワークアーキテクチャにおいて、関連している完全に修飾された名前です。
The linkname is a human readable string indicating the the connectivity of the link where from the logged data is gathered.
linknameはリンクの接続性が登録されたデータから集められるのを示す人間の読み込み可能なストリングです。
The bandwidth should be the numerical value followed by the sort being used. Valid sorts are bps, Kbps, Mbps, Tbps.
帯域幅は使用される種類がいうことになった数値であるべきです。 有効な種類はビーピーエス、Kbps、Mbps、Tbpsです。
The prototype filed describes to which network architecture the interface being logged is connected. Valid types are IP, DECNET, X.25 and CLNP.
ファイルされた原型は、登録されるインタフェースがどのネットワークアーキテクチャに関連しているかを説明します。 有効なタイプは、IPと、DECNETと、X.25とCLNPです。
The network address is the unique numeric address of the interface being logged. The actual form of this address is dependent of the protocol type as indicated in the proto-type field. For Internet connected interfaces the "three-dot" notation should be used.
ネットワーク・アドレスは登録されるインタフェースのユニークな数値アドレスです。 プロトタイプ分野にみられるようにこのアドレスの実際のフォームはプロトコルタイプで依存しています。 インターネット接続されたインタフェースのために、「3ドット」の記法は使用されるべきです。
The time-zone indicates the timedifference that should be added to the timestamp in the datasection to give the local time for the logged interface.
時間帯は登録されたインタフェースに現地時間を与えるためにdatasectionのタイムスタンプに追加されるべきであるtimedifferenceを示します。
The tag-table lists all the variables being polled. Variable names are the fully qualified Internet MIB names. The table may contain multiple tags. Each tag must be associated with only one polling and aggregation period. If variables are being polled or aggregated at different periods one separate tag in the table has to be used for each period.
タグテーブルは投票されるすべての変数を記載します。 変数名は完全に適切なインターネットMIB名です。 テーブルは複数のタグを含むかもしれません。 それぞれのタグはある世論調査と集合の期間だけに関連しているに違いありません。 変数が異なった期間に投票されるか、または集められる予定であるなら、テーブルの1個の別々のタグが各期間、使用されなければなりません。
Stockman [Page 15] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[15ページ]RFC1404
As variables may be polled with different polling periods within the same set of logged data, there is a need to explicitly associate a polling period with each variable. After being processed the actual period covered may have changed as compared to the initial polling period and this should be noted in the aggregation period field. The initial polling period and aggregation period should be given in seconds.
変数が同じセットの登録されたデータの中で異なった世論調査の期間で投票されるとき、明らかに世論調査の期間を各変数に関連づける必要があります。 処理された後に、初期の世論調査の期間と比べて、カバーされた実際の期間は変化したかもしれません、そして、これは集合期間の分野に述べられるべきです。 秒に初期の世論調査の期間と集合の期間を与えるべきです。
As aggregation also means the computation of the max value for the previously polled data, the aggregation process have to extend the tag table to include these maximum values. This could be done in different ways. The variable field for the aggregated variables is extended to also include the peak values from the previous period. Another possibility is to create new tags for the peak values. To be able to differentiate between polled raw data, aggregated total and aggregated peak values some kind of unique naming of such entities has to be implemented.
また、集合が計算を意味するように以前に投票されたデータのための最大値、過程がそうしなければならない集合では、タグテーブルを広げて、これらの最大の値を含んでください。 異なった方法でこれができました。 集められた変数のための変数フィールドは、また、前の期間からのピーク値を含むように広げられます。 別の可能性はピーク値のために新しいタグを作成することです。 投票された生データを区別できるように、そのような実体の集められた総、そして、集められたピーク値ある種のユニークな命名が実行されなければなりません。
6.1.3 The Data Section
6.1.3 資料課
data-section ::= "BEGIN_DATA"<FS>
<data-field><LF>
"END_DATA"
以下をデータで区分してください:= 「_「<FS><データ・フィールド><LF>「終わり_データ」」というデータを始めてください。
data-field ::= <timestamp><FS><tag><FS>
<poll-delta><FS><delta-val>
[<FS><delta-val>]
以下をデータでさばいてください:= デルタ><FS><デルタvalに投票している<タイムスタンプ><FS><タグの<FS><>>。[<FS><デルタval>]
poll-delta ::= <digit> [<digit>]
tag ::= <ascii-string>
delta-value ::= <digit> [<digit>]
timestamp ::= <year><month><day><hour><minute><second>
year ::= <digit><digit><digit><digit>
month ::= 01 | ... | 12
hour ::= 00 | ... | 23
minute ::= 00 | ... | 59
second ::= 00 | ... | 59
digit ::= 0 | ... | 9
投票デルタ:、:= <ケタ>[<ケタ>]は以下にタグ付けをします:= <ASCIIストリング>は以下をデルタで評価します:= <ケタ>[<ケタ>]タイムスタンプ:、:= <><月の><日の><>の<の微小な><2年>目の一時間の年:、:= <ケタ><ケタ><ケタ><ケタ>月:、:= 01 | ... | 12時間:、:= 00 | ... | 23は以下を書き留めます:= 00 | ... | 59は以下を後援します:= 00 | ... | 59ケタ:、:= 0 | ... | 9
The datafield contains the polled data from a set of variables as defined by the corresponding tag field. Each data field begins with the timestamp for this poll followed by the tag defining the polled variables followed by a polling delta value giving the period of time in seconds since the previous poll. The variable values are stored as delta values for counters and as absolute values for non-counter values such as OperStatus. The timestamp is in UTC and the time-zone field in the device section is used to compute the local time for the device being logged.
datafieldは対応するタグ・フィールドによって定義されるように1セットの変数からの投票されたデータを含んでいます。 各データ・フィールドは前の投票以来秒に期間を与える世論調査デルタ値があとに続いた投票された変数を定義するタグが支えたこの投票のためのタイムスタンプで始まります。 可変値はカウンタへのデルタ値としてOperStatusなどの非対価のための絶対値として格納されます。 タイムスタンプがUTCにあります、そして、装置部分の時間帯の分野は、登録される装置のために現地時間を計算するのに使用されます。
Stockman [Page 16] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[16ページ]RFC1404
6.2 Storage Requirement Estimations
6.2 格納要件見積り
The header sections are not counted in this example. Assuming the the maximum polling intensity is used for all the 12 recommended variables and assuming the size in ascii of each variable is 8 bytes will give the below calculations based on one year of storing and aggregating statistical data.
ヘッダー部分はこの例で数えられません。 統計データを格納して、集めること1年間のに基づいて最大の世論調査強度がすべての12のお勧めの変数に使用されると仮定して、それぞれの変数のASCIIのサイズが8バイトであると仮定するのが以下の計算を与えるでしょう。
Assuming that data is saved according to the below scheme
データが以下の計画通りに保存されると仮定します。
1 minute non-aggregated saved 1 day.
15 minute aggregation period saved 1 week.
1 hour aggregation period saved 1 month.
1 day aggregation period saved 1 year.
1 微小な非集められた救われた1日。 15の微小な集合の期間は1週間を節約しました。 集合の期間の1時間は1カ月を節約しました。 1日の集合の期間は1年を節約しました。
this will give:
これは以下を与えるでしょう。
Size of one entry for each aggregation period:
それぞれの集合の期間あたり1つのエントリーのサイズ:
Aggregation periods
集合の期間
1 min 15 min 1 hour 1 day
1日1時間15分の1分
Timestamp 14 14 14 14
Tag 5 5 5 5
Poll-Delta 2 3 4 5
Total values 96 96 96 96
Peak values 0 96 192 288
Field separators 14 28 42 56
タイムスタンプ14 14 14 14Tag5 5 5 5 2 3 4 5のPoll-デルタTotal値96 96 96 96のPeak値0の96の192 288のField分離符14 28 42 56
Total entry size 131 242 353 464
総エントリーサイズ131 242 353 464
For each day 60*24 = 1440 entries with a total size of 1440*131 = 187 Kbytes.
1440*131 = 187キロバイトの総サイズがある毎日の60*24 = 1440のエントリーに。
For each weak 4*24*7 = 672 entries are stored with a total size of 672*242 = 163 Kbytes
それぞれの弱い4*24において、*7 = 672エントリーは672*242 = 163キロバイトの総サイズで格納されます。
For each month 24*30 = 720 entries are stored with a total size of 720*353 = 254 Kbytes
毎月24*30 = 720の間、エントリーは720*353 = 254キロバイトの総サイズで格納されます。
For each year 365 entries are stored with a total size of 365*464 = 169 Kbytes.
それぞれの年間、365のエントリーが365*464 = 169キロバイトの総サイズで格納されます。
Grand total estimated storage for during one year = 773 Kbytes.
年が1の間、773キロバイトと等しいので、壮大な合計は格納を見積もっていました。
Stockman [Page 17] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[17ページ]RFC1404
7. Report Formats
7. レポート形式
This section suggest some report formats and defines the metrics to be used in such reports.
このセクションは、何らかのレポートがそのようなレポートで使用されるために測定基準をフォーマットして、定義するのを示します。
7.1 Report Types and Contents
7.1 レポートタイプとコンテンツ
There is the longer term needs for monthly and yearly reports showing the long term tendencies in the network. There are the short term weekly reports giving indications on the medium term changes in the network behavior which could serve as input in the medium term engineering approach. Finally there is the daily reports giving instantaneous overviews needed in the daily operations of a network.
月毎の、そして、年一度のレポートのための必要性というネットワークで長期傾向を示しているより長い期間があります。 中期工学的方法で入力されるように役立つことができたネットワークの振舞いにおける中期変化の上で指摘を与える短期間週報があります。 最終的に、ネットワークの日常作業で必要である瞬時に起こっている概観を与える日報があります。
These reports should give information on:
これらのレポートは以下で知らせるべきです。
Offered Load Total traffic at external interfaces.
Offered Load Segmented by "Customer".
Offered Load Segmented protocol/application.
外部のインタフェースでLoad Total交通を提供します。 「顧客」によって区分された負荷を提供しました。 Load Segmentedプロトコル/アプリケーションを提供します。
Resource Utilization Link/Router.
リソース利用リンク/ルータ。
7.2 Contents of the Reports
7.2 レポートのコンテンツ
7.2.1 Offered Load by Link
7.2.1 リンクのそばの提供された負荷
Metric categories: input octets per external interface
output octets per external interface
input packets per external interface
output packets per external interface
メートル法のカテゴリ: 外部のインタフェースあたりの外部のインタフェース出力パケットあたりの外部のインタフェース入力パケットあたりの外部のインタフェース出力八重奏あたりの入力八重奏
The intention is to visualize the overall trend of network traffic on each connected external interface. This could be done as a bar-chart giving the totals for each of the four metric categories. Based on the time period selected this could be done on a hourly, daily, monthly or yearly basis.
意志はそれぞれの接続外部のインタフェースのネットワークトラフィックの総合的な傾向を想像することです。 それぞれの4つのメートル法のカテゴリのために合計を与える棒グラフとしてこれができました。 選択された期間に基づいて、1時間ごとの、そして、毎日の毎月か年立てでこれができました。
7.2.2 Offered Load by Customer
7.2.2 顧客による提供された負荷
Metric categories: input octets per customer
output octets per customer
input packets per customer
output packets per customer
メートル法のカテゴリ: 1顧客あたりの顧客出力パケットあたりの顧客入力パケットあたりの顧客出力八重奏あたりの入力八重奏
The recommendation is here to sort the offered load (in decreasing order) by customer. Plot the function F(n), where F(n) is percentage of total traffic offered to the top n customers or the function f(n) where f is the percentage of traffic offered by the n'th ranked
(多いほうから少ないほうへ順に並べると)顧客で提供された負荷を分類するために、推薦はここにあります。 機能F(n)を企んでください。(そこでは、F(n)はトップnの顧客に提供された全体に占める割合交通であるか格付けしました)fがn'thによって提供された交通の割合である機能f(n)。
Stockman [Page 18] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[18ページ]RFC1404
customers.
顧客。
The definition of what should be meant by a customer has to be done locally at the site where the statistics are being gathered.
統計が集められているサイトで顧客によって言われるべきであることに関して局所的に定義しなければなりません。
The cumulative could be useful as an overview of how the traffic is distributed among users since it enables to quickly pick off what fraction of of the traffic comes from what number of "users."
累積がすばやくどんな断片をもぎ取るかを可能にするので交通がユーザの中にどう広げられるかに関する概観として役に立つかもしれない、交通はどんな数の「ユーザ」から来るか。
A method of displaying both average and peak-behaviors in the same bar-diagram is to compute both the average value over some period and the peak value during the same period. The average and peak values are then displayed in the same bar.
同じバーダイヤグラムで平均とピーク振舞いの両方を見せる方法は同じ期間、いつかの期間にわたる平均値とピーク値の両方を計算することです。 そして、同じバーに平均とピーク値を表示します。
7.2.3 Resource Utilization Reporting
7.2.3 リソース利用報告
7.2.3.1 Utilization as Maximum Peak Behavior
7.2.3.1 最大のピークの振舞いとしての利用
The link utilization is used to capture information on network loading. The polling interval must be small enough to be significant with respect to variations in human activity since this is the activity that drives loading in network variation. On the other hand, there is no need to make it smaller than an interval over which excessive delay would notably impact productivity. For this reason 30 minutes is a good estimate the time at which people remain in one activity and over which prolonged high delay will affect their productivity. To track 30 minute variations, there is a need to sample twice as frequently, i.e., every 15 minutes. Using above recommended polling period of 10 minutes this will hence be sufficient to capture variations in utilizations.
リンク利用は、ネットワークローディングの情報を得るのに使用されます。 ポーリングインタバルは、ネットワーク変化でロードしながら、これが追い立てられる活動であるので人間の活動の変化に関して重要であることができるくらい小さくなければなりません。 他方では、それを過度の遅れが生産性に著しく影響を与える間隔より小さくする必要は全くありません。 30分が良い見積りであるこの理由で、人々が高い遅れを長引かせた1つ以上の活動に残っている時は彼らの生産性に影響するでしょう。 30分間の変化を追跡するために、同じくらい頻繁、すなわち、15分に二度抽出する必要があります。 したがって、10分のお勧めの世論調査の期間を超えてこれを使用するのは、利用の変化を得るために十分です。
A possible format for reporting utilizations seen as peak behaviors is to use a method of combining averages and peak measurements onto the same diagram. Compare for example peak-meters on audio-equipment. If for example a diagram contains the daily totals for some period, then the peaks would be the most busy hour during each day. If the diagram was totals on hourly basis then the peak would be the maximum 10 minutes period for each hour.
ピークの振舞いと考えられた利用を報告するための可能な形式は平均とピーク測定値を同じダイヤグラムに結合する方法を使用することです。 例えばピークメーターをオーディオの設備にたとえてください。 例えば、ダイヤグラムがいつかの期間、日計を含んでいるなら、毎日の間、ピークは最も忙しい時間でしょう。 ダイヤグラムが1時間ごとベースに関する合計であるなら、ピークはそれぞれの時間10分の最大の授業時間でしょうに。
By combining the average and the maximum values for a certain timeperiod it will be possible to detect line utilization and bottlenecks due to temporary high loads.
あるtimeperiodのために平均した値と最大の値を結合することによって、一時的な高い負荷のため線利用とボトルネックを検出するのは可能でしょう。
7.2.3.2 Utilization Visualized as a Frequency Distribution of Peaks
7.2.3.2 ピークの度数分布として想像された利用
Another way of visualizing line utilization is to put the 10 minutes samples in a histogram showing the relative frequency among the samples vs. the load.
線利用を想像する別の方法はサンプルの中に負荷に対して相対度数を示しているヒストグラムに10分のサンプルを入れることです。
Stockman [Page 19] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[19ページ]RFC1404
8. Considerations for Future Development
8. 今後の開発のための問題
This memo is the first effort in formalizing a common basis for operational statistics. One major guideline in this work has been to keep the model simple to facilitate for vendors and NOCs to easily integrate this model in their operational tools.
このメモは操作上の統計の共有基準を正式にすることにおいて最初の努力です。 この仕事における1つの主要なガイドラインは業者とNOCsが彼らの操作上のツールで容易にこのモデルを統合するようにモデルを容易にし簡単に続けることです。
There are, however, some ideas that could be progressed further to expand the scope and usability of the model.
に加えてしかしながら、進行できたいくつかの考えがある、モデルの範囲とユーザビリティを広げてください。
8.1 A Client/Server Based Statistical Exchange System
8.1 クライアント/サーバは統計的な交換システムを基礎づけました。
A possible way of development could be the definition of a client/server based architecture for providing Internet access to operational statistics. Such an architecture envisions that each NOC should install a server who provides locally collected information in a variety of forms for clients.
開発の可能な方法はクライアント/サーバの定義が操作上の統計へのインターネット・アクセスを提供するための構造を基礎づけたということであるかもしれません。 そのような構造はそれを思い描きます。各NOCはクライアントのために局所的に集められた情報をさまざまなフォームに提供するサーバをインストールするはずです。
Using a query language the client should be able to define the network object, the interface, the metrics and the time period to be provided. Using a TCP based protocol the server will transmit the requested data. Once these data is received by the client they could be processed and presented by a variety of tools needed. One possibility is to have an X-Window based tool that displays defined diagrams from data, supporting such types of diagrams being feed into the X-window tool directly from the statistical server. Another complementary method would be to generate PostScript output to be able to print the diagrams. In all cases there should be the possibility to store the retrieved data locally for later processing.
照会言語を使用して、クライアントは、提供するためにネットワーク物、インタフェース、測定基準、および期間を定義できるべきです。 TCPのベースのプロトコルを使用して、サーバは要求されたデータを送るでしょう。 これらのデータがクライアントによっていったん受け取られると、それらは、さまざまなツールによって必要な状態で処理されて、提示されるかもしれません。 1つの可能性はデータから定義されたダイヤグラムを表示するXウィンドウに基づいているツールを持つことです、直接統計的なサーバからX windowツールに給送であるそのようなタイプのダイヤグラムをサポートして。別の補足的な方法はダイヤグラムをプリントできるようにポストスクリプト出力を発生させるだろうことです。そこのケースは全部で、後で処理するために局所的に検索されたデータを格納する可能性であるべきです。
8.2 Inclusion of Variables not in the Internet Standard MIB
8.2 インターネットの標準のMIBでないことでの変数の包含
As has been pointed out above in the categorization of metrics there are metrics which certainly could have been recommended if being available in the Internet Standard MIB. To facilitate for such metrics to be part of the set of recommended metrics it will be necessary to specify a subtree in the Internet Standard MIB containing variables judged necessary in the scope of performing operational statistics.
測定基準の分類における先鋭な出かけている上のように、利用可能であるなら確かに、インターネットStandard MIBでお勧めであるかもしれない測定基準があります。 そのような測定基準が操作上の統計を実行するお勧めの測定基準の範囲で必要であると判断された変数を含むインターネットStandard MIBの下位木を指定するのが必要であるセットの一部であるために容易にするために。
8.3 Detailed Resource Utilization Statistics
8.3 詳細なリソース利用統計
One area of interest not covered in the above description of metrics and presentation formats is to present statistics on detailed views of the traffic flows. Such views could include statistics on a per application basis and on a per protocol basis. Today such metrics are not part of the Internet Standard MIB. Tools like the NSF NNStat are being used to gather information of this kind. A possible way to
測定基準とプレゼンテーション形式の上の記述でカバーされなかった1つの関心領域は交通の流れの詳細な視点における統計を提示することです。 そのような視点はアプリケーション基礎あたりのaとプロトコル基礎あたりのaにおける統計を含むかもしれません。 今日、そのような測定基準はインターネットStandard MIBの一部ではありません。 NSF NNStatのようなツールは、この種類の情報を集めるのに使用されています。 可能な道
Stockman [Page 20] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[20ページ]RFC1404
achieve such data could be to define a NNStat MIB or to include such variables in the above suggested operational statistics MIB subtree.
上の提案された操作上の統計MIB下位木でデータが定義することになっていることができたそのようなものをNNStat MIBかインクルードのそのような変数に達成してください。
APPENDIX A
付録A
Some formulas for statistical aggregation
統計的な集合のためのいくつかの定石
The following naming conventions are being used:
以下の命名規則は使用されています:
For poll values poll(n)_j
投票のために、値は(n) _jに投票します。
n = Polling or aggregation period
j = Entry number
nが世論調査と等しいです、または集合の期間jはエントリー番号と等しいです。
poll(900)_j is thus the 15 minute total value.
その結果、投票(900)_jは15分の総価格です。
For peak values peak(n,m)_j
ピーク値ピーク(n、m)_jのために
n = Period over which the peak is calculated
m = The peak period length
j = Entry number
ピーク期間のピークが計算されたmであるn=期間=長さjはエントリー番号と等しいです。
peak(3600,900)_j is thus the maximum 15 minute period calculated
over 1 hour.
ピーク(3600、900)_jはその結果1時間計算された15分の最大の授業時間です。
Assume a polling over 24 hour period giving 1440 logged entries.
1440を与える世論調査の24時間以上の期間がエントリーを登録したと仮定してください。
=========================
=========================
Without any aggregation we have
私たちが持っている少しも集合なしで
poll(60)_1
......
poll(60)_1439
投票(60)_1… (60)_1439に投票してください。
========================
========================
15 minute aggregation will give 96 entries of total values
15 微小な集合は総価格の96のエントリーを与えるでしょう。
poll(900)_1
....
poll(900)_96
投票(900)_1… 投票(900)_96
j=(n+14)
j=(n+14)
Stockman [Page 21] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[21ページ]RFC1404
poll(900)_k = SUM poll(60)_j n=1,16,31,...1425
j=n k=1,2,....,96
SUM投票(60)_j n=1、16、31、…と投票(900)_kは等しいです。1425j=n k=1、2…,96
There will also be 96 1 minute peak values.
また、1分の96のピーク値があるでしょう。
j=(n+14)
peak(900,60)_k = MAX poll(60)_000j n=1,16,31,....,1425
j=n k=1,2,....,96
j=(n+14)ピーク(900、60)_k=MAXが(60) _000j n=1、16に投票する、31、…1425j=n k=1、2…,96
=======================
=======================
Next aggregation step is from 15 minute to 1 hour.
1時間には次の集合ステップが15分からあります。
This gives 24 totals
これは24の合計を与えます。
j=(n+3)
poll(3600)_k = SUM poll(900)_j n=1,5,9,.....,93
j=n k=1,2,....,24
j=(n+3)投票(3600)_k=SUMが(900) _j n=1、5に投票する、9、…93j=n k=1、2…,24
and 24 1 minute peaks calculated over each hour.
そして、1分の24のピークがそれぞれの時間にわたって計算されました。
j=(n+3)
peak (3600,60)_k = MAX peak(900,60)_j n=1,5,9,.....,93
j=n k=1,2,....24
j=(n+3)ピーク(3600、60)_k=MAXが(900、60)_j n=1、5に最大限にする、9、…93j=n k=1、2…24
and finally 24 15 minute peaks calculated over each hour.
そして、最終的に24 15分のピークはそれぞれの時間にわたって計算されました。
j=(n+3)
peak (3600,900) = MAX poll(900)_j n=1,5,9,.....,93
j=n
j=(n+3)ピーク(3600、900)=MAXが(900) _j n=1、5に投票する、9、…93j=n
===================
===================
Next aggregation step is from 1 hour to 24 hour
24時間には次の集合ステップが1時間からあります。
For each day with 1440 entries as above this will give
これが与える上としての1440のエントリーがある毎日の間
j=(n+23)
j=(n+23)
Stockman [Page 22] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[22ページ]RFC1404
poll(86400)_k = SUM poll(3600)_j n=1,25,51,.......
j=n k=1,2............
投票(86400)_k=SUMが_j n=1、25に投票する、(3600)51、…、j=n k=1、2…
j=(n+23)
peak(86400,60)_k = MAX peak(3600,60)_j n=1,25,51,....
j=n k=1,2.........
j=(n+23)ピーク(86400、60)_k=MAXが(3600、60)_j n=1、25に最大限にする、51、…、j=n k=1、2…
which gives the busiest 1 minute period over 24 hours.
1分の最も忙しい授業時間に24時間以上を与えます。
j=(n+23)
peak(86400,900)_k = MAX peak(3600,900)_j n=1,25,51,....
j=n k=1,2,........
j=(n+23)ピーク(86400、900)_k=MAXが(3600、900)_j n=1、25に最大限にする、51、…、j=n k=1、2…
which gives the busiest 15 minute period over 24 hours.
15分の最も忙しい授業時間に24時間以上を与えます。
j=(n+23)
peak(86400,3600)_k = MAX poll(3600)_j n=1,25,51,....
j=n k=1,2,........
j=(n+23)ピーク(86400、3600)_k=MAXが_j n=1、25に投票する、(3600)51、…、j=n k=1、2…
which gives the busiest 1 hour period over 24 hours.
1時間の最も忙しい期間に24時間以上を与えます。
===================
===================
There will probably be a difference between the three peak values in the final 24 hour aggregation. Smaller peak period will give higher values than longer, i.e., if adjusted to be numerically comparable.
たぶん、3つのピーク値の間には、24時間の最終的な集合に違いがあるでしょう。 すなわち、数の上で匹敵しているように調整されると、より小さいピークの期間は、より長いより高い値を与えるでしょう。
poll(86400)/3600 < peak(86400,3600) < peak(86400,900)*4
< peak(86400,60)*60
投票(86400)/3600<ピーク(86400、3600)<ピーク(86400、900)*4<ピーク(86400、60)*60
Stockman [Page 23] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[23ページ]RFC1404
APPENDIX B
付録B
An example
例
Assuming below data storage:
データ保存より下で以下を仮定すること。
BEGIN_DEVICE
....
UNI-1,total,ifInOctet, 60, 60,ifOutOctet, 60, 60
BRD-1,total,ifInNUcastPkts,300,300,ifOutNUcastPkts,300,300
....
_装置を始めてください… UNI-1、合計、ifInOctet、60、60、ifOutOctet、60、60BRD-1、合計、ifInNUcastPkts、30万300、ifOutNUcastPkts、30万300…
which gives
どれ、付与
BEGIN_DATA
19920730000000,UNI-1,60, val1-1,val2-1
19920730000060,UNI-1,60, val1-2,val2-2
19920730000120,UNI-1,60, val1-3,val2-3
19920730000180,UNI-1,60, val1-4,val2-4
19920730000240,UNI-1,60, val1-5,val2-5
19920730000300,UNI-1,60, val1-6,val2-6
19920730000300,BRD-1,300, val1-7,val2-7
19920730000360,UNI-1,60, val1-8,val2-8
...
BEGIN_DATA19920730000000、UNI-1、60、val1-1、val2-1 19920730000060、UNI-1、60、val1-2、val2-2 19920730000120、UNI-1、60、val1-3、val2-3 19920730000180、UNI-1、60、val1-4、val2-4 19920730000240、UNI-1、60、val1-5、val2-5 19920730000300、UNI-1、60、val1-6、val2-6 19920730000300、BRD-1,300、val1-7、val2-7 19920730000360、UNI-1、60、val1-8、val2-8…
Aggregation to 15 minutes gives
数分が与える15への集合
BEGIN_DEVICE
....
UNI-1,total,ifInOctet, 60,900,ifOutOctet, 60,900
BRD-1,total,ifInNUcastPkts,300,900,ifOutNUcastPkts,300,900
UNI-2,peak, ifInOctet, 60,900,ifOutOctet, 60,900
BRD-2,peak, ifInNUcastPkts,300,900,ifOutNUcastPkts,300,900
....
_装置を始めてください… UNI-1、合計、ifInOctet、6万900、ifOutOctet、6万900BRD-1、合計、ifInNUcastPkts、30万900、ifOutNUcastPkts、30万900UNI-2、ピーク、ifInOctet、6万900、ifOutOctet、6万900BRD-2、ピーク、ifInNUcastPkts、30万900、ifOutNUcastPkts、30万900…
where UNI-1 is the 15 minute total
BRD-1 is the 15 minute total
UNI-2 is the 1 minute peak over 15 minute (peak = peak(1))
BRD-2 is the 5 minute peak over 15 minute (peak = peak(1))
UNI-1がどこの15の微小な総BRD-1であるかが総UNI-2が15分以上の1分のピークである15分である、(ピーク=ピーク(1))BRD-2は15分以上の5分のピークです。(=ピーク(1))に最大限にしてください。
which gives
どれ、付与
BEGIN_DATA
19920730000900,UNI-1,900, tot-val1,tot-val2
19920730000900,BRD-1,900, tot-val1,tot-val2
19920730000900,UNI-2,900, peak(1)-val1,peak(1)-val2
BEGIN_DATA19920730000900(UNI-1,900、幼児-val1、幼児-val2 19920730000900、BRD-1,900、幼児-val1、19920730000900(UNI-2,900)が最大限にする幼児-val2(1)-val1)は(1)-val2に最大限にします。
Stockman [Page 24] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[24ページ]RFC1404
19920730000900,BRD-2,900, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730001800,UNI-1,900, tot-val1,tot-val2
19920730001800,BRD-1,900, tot-val1,tot-val2
19920730001800,UNI-2,900, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730001800,BRD-2,900, peak(1)-val1,peak(1)-val2
......
19920730000900 BRD-2,900(ピーク(1)-val1)は(1)val2 19920730001800、UNI-1,900、幼児-val1に最大限にして、幼児-val2 19920730001800(BRD-1,900、幼児-val1、19920730001800(UNI-2,900)が最大限にする幼児-val2(1)-val1)は(1)val2 19920730001800に最大限にして、BRD-2,900(ピーク(1)-val1)は(1)-val2に最大限にします…
Next aggregation step to 1 hour generates:
1時間への次の集合ステップは以下を発生させます。
BEGIN_DEVICE
....
UNI-1,total,ifInOctet, 60,3600,ifOutOctet, 60,3600
BRD-1,total,ifInNUcastPkts,300,3600,ifOutNUcastPkts,300,3600
UNI-2,peak,ifInOctet, 60,3600,ifOutOctet, 60,3600
BRD-2,peak,ifInNUcastPkts, 300, 900,ifOutNUcastPkts,300, 900
UNI-3,peak,ifInOctet, 900,3600,ifOutOctet, 900,3600
BRD-3,peak,ifInNUcastPkts, 900,3600,ifOutNUcastPkts,900,3600
_装置を始めてください… UNI-1、合計、ifInOctet、60、3600、ifOutOctet、60、3600BRD-1、合計、ifInNUcastPkts、300、3600、ifOutNUcastPkts、300、3600UNI-2、ピーク、ifInOctet、60、3600、ifOutOctet、60、3600BRD-2、ピーク、ifInNUcastPkts、300、900、ifOutNUcastPkts、300、900UNI-3、ピーク、ifInOctet、900、3600、ifOutOctet、900、3600BRD-3、ピーク、ifInNUcastPkts、900、3600、ifOutNUcastPkts900、3600
where
UNI-1 is the one hour total
BRD-1 is the one hour total
UNI-2 is the 1 minute peak over 1 hour (peak of peak = peak(2))
BRD-2 is the 5 minute peak over 1 hour (peak of peak = peak(2))
UNI-3 is the 15 minute peak over 1 hour (peak = peak(1))
BRD-3 is the 15 minute peak over 1 hour (peak = peak(1))
BRD-1がUNI-1が1時間の合計であることの総UNI-2が1時間以上の1分のピークである1時間である、(ピーク=ピーク(2))BRD-2のピークが1時間以上の5分のピークである、(ピーク=ピーク(2))UNI-3のピークが1時間以上の15分のピークである、(ピーク=ピーク(1))BRD-3は1時間以上の15分のピークです。(=ピーク(1))に最大限にしてください。
which gives
どれ、付与
BEGIN_DATA
19920730003600,UNI-1,3600, tot-val1,tot-val2
19920730003600,BRD-1,3600, tot-val1,tot-val2
19920730003600,UNI-2,3600, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730003600,BRD-2,3600, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730003600,UNI-3,3600, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730003600,BRD-3,3600, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730007200,UNI-1,3600, tot-val1,tot-val2
19920730007200,BRD-1,3600, tot-val1,tot-val2
19920730007200,UNI-2,3600, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730007200,BRD-2,3600, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730007200,UNI-3,3600, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730007200,BRD-3,3600, peak(1)-val1,peak(1)-val2
......
BEGIN_DATA19920730003600(UNI-1、3600、幼児-val1、幼児-val2 19920730003600、BRD-1、3600、幼児-val1、19920730003600(UNI-2、3600)が最大限にする幼児-val2(2)-val1)は(2)val2 19920730003600に最大限にして、BRD-2(3600)は(2)-val1に最大限にして、ピーク(2)val2 19920730003600(UNI-3、3600)は(1)-val1に最大限にして、ピーク(1)val2 19920730003600(BRD-3、3600)は(1)-val1に最大限にします; (1)val2 19920730007200、UNI-1、3600、幼児-val1、幼児-val2 19920730007200に最大限にしてください、そして、BRD-1、3600(幼児-val1、19920730007200(UNI-2、3600)が最大限にする幼児-val2(2)-val1)は(2)val2 19920730007200に最大限にして、BRD-2、3600(ピーク(2)-val1)は(2)val2 19920730007200に最大限にして、UNI-3、3600(ピーク(1)-val1)は(1)val2 19920730007200に最大限にして、BRD-3、3600(ピーク(1)-val1)は(1)-val2に最大限にします; .....
Finally aggregation step to 1 day generates:
最終的に1日への集合ステップは以下を発生させます。
UNI-1,total,ifInOctet,60,86400,ifOutOctet,60,86400
UNI-1、合計、ifInOctet、60、86400、ifOutOctet、60、86400
Stockman [Page 25] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[25ページ]RFC1404
BRD-1,total,ifInNUcastPkts,300,86400,ifOutNUcastPkts,300,86400
UNI-2,peak,ifInOctet,60,86400,ifOutOctet,60,86400
BRD-2,peak,ifInNUcastPkts,300,900,ifOutNUcastPkts,300,900
UNI-3,peak,ifInOctet,900,86400,ifOutOctet,900,86400
BRD-3,peak,ifInNUcastPkts,900,86400,ifOutNUcastPkts,900,86400
UNI-4,peak,ifInOctet,3600,86400,ifOutOctet,3600,86400
BRD-4,peak,ifInNUcastPkts,3600,86400,ifOutNUcastPkts,3600,86400
BRD-1、合計、ifInNUcastPkts、300、86400、ifOutNUcastPkts、300、UNI-2(ピーク、ifInOctet、60、86400、ifOutOctet、60、86400BRD-2)が最大限にする86400、ifInNUcastPkts、30万900、ifOutNUcastPkts、30万900UNI-3、ピーク、ifInOctet、900、86400、ifOutOctet、900、86400BRD-3、ピーク、ifInNUcastPkts、900、86400、ifOutNUcastPkts、900、86400UNI-4、ピーク、ifInOctet、3600、86400、ifOutOctet、3600、86400BRD-4、ピーク、ifInNUcastPkts、3600、86400、ifOutNUcastPkts3600、86400
where
UNI-1 is the 24 hour total
BRD-1 is the 24 hour total
UNI-2 is the 1 minute peak over 24 hour
(peak of peak of peak = peak(3))
UNI-3 is the 15 minute peak over 24 hour (peak of peak = peak(2))
UNI-4 is the 1 hour peak over 24 hour (peak = peak(1))
BRD-2 is the 5 minute peak over 24 hour
(peak of peak of peak = peak(3))
BRD-3 is the 15 minute peak over 24 hour (peak of peak = peak(2))
BRD-4 is the 1 hour peak over 24 hour (peak = peak(1))
BRD-1がUNI-1が24時間の合計であることの総UNI-2が24時間以上の1分のピークである24時間である、(ピーク=ピーク(3))UNI-3のピークのピークが24時間以上の15分のピークである、(ピーク=ピーク(2))UNI-4のピークが24時間以上の1時間のピークである、(ピーク=ピーク(1))BRD-2が24時間以上の5分のピークである、(ピーク=ピーク(3))BRD-3のピークのピークが24時間以上の15分のピークである、(ピーク=ピーク(2))BRD-4のピークは24時間以上の1時間のピークです。(=ピーク(1))に最大限にしてください。
which gives
どれ、付与
BEGIN_DATA
19920730086400,UNI-1,86400, tot-val1,tot-val2
19920730086400,BRD-1,86400, tot-val1,tot-val2
19920730086400,UNI-2,86400, peak(3)-val1,peak(3)-val2
19920730086400,BRD-2,86400, peak(3)-val1,peak(3)-val2
19920730086400,UNI-3,86400, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730086400,BRD-3,86400, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730086400,UNI-4,86400, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730086400,BRD-4,86400, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730172800,UNI-1,86400, tot-val1,tot-val2
19920730172800,BRD-1,86400, tot-val1,tot-val2
19920730172800,UNI-2,86400, peak(3)-val1,peak(3)-val2
19920730172800,BRD-2,86400, peak(3)-val1,peak(3)-val2
19920730172800,UNI-3,86400, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730172800,UNI-3,86400, peak(2)-val1,peak(2)-val2
19920730172800,UNI-4,86400, peak(1)-val1,peak(1)-val2
19920730172800,BRD-4,86400, peak(1)-val1,peak(1)-val2
......
BRD-2、BEGIN_DATA19920730086400(UNI-1、86400、幼児-val1、幼児-val2 19920730086400、BRD-1、86400、幼児-val1、19920730086400(UNI-2、86400)が最大限にする幼児-val2(3)-val1)は(3)val2 19920730086400に最大限にして、UNI-3、86400(ピーク(3)-val1)は(3)val2 19920730086400に最大限にして、BRD-3、86400(ピーク(2)-val1)は(2)val2 19920730086400に最大限にして、UNI-4、86400(ピーク(2)-val1)は(2)val2 19920730086400に最大限にして、86400(ピーク(1)-val1)は(1)val2 19920730086400に最大限にして、BRD-4(86400)は(1)-val1に最大限にします; BRD-2、ピーク(1)val2 19920730172800(UNI-1、86400、幼児-val1、幼児-val2 19920730172800、BRD-1、86400、幼児-val1、19920730172800(UNI-2、86400)が最大限にする幼児-val2(3)-val1)は(3)val2 19920730172800に最大限にして、UNI-3、86400(ピーク(3)-val1)は(3)val2 19920730172800に最大限にして、UNI-3、86400(ピーク(2)-val1)は(2)val2 19920730172800に最大限にして、UNI-4、86400(ピーク(2)-val1)は(2)val2 19920730172800に最大限にして、BRD-4、86400(ピーク(1)-val1)は(1)val2 19920730172800に最大限にして、86400(ピーク(1)-val1)は(1)-val2に最大限にします; .....
Stockman [Page 26] RFC 1404 Operational Statistics January 1993
統計1993年1月の操作上の牧畜業者[26ページ]RFC1404
Security Considerations
セキュリティ問題
Security issues are discussed in Section 2.4.
セクション2.4で安全保障問題について議論します。
Author's Address
作者のアドレス
Bernhard Stockman NORDUnet/SUNET NOC Royal Institute of Technology Drottning Kristinas Vag 37B S-100 44 Stockholm, Sweden
バーンハード・牧畜業者のNORDUnet/SUNET NOCのロイヤル工科大学Drottning Kristinas Vag 37B S-100 44ストックホルム(スウェーデン)
Phone: +46 8 790-6519 Fax : +46 8 241-179 Email: boss@sunet.se
以下に電話をしてください。 +46 8 790-6519ファックス: +46 8 241-179 メールしてください: boss@sunet.se
Stockman [Page 27]
牧畜業者[27ページ]
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