IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-IOT-23 No /9/27 LAN 1,a) 1 1 LAN LAN LAN 1. LAN LAN e PC LAN LAN 2 LAN LAN 1 University of Tsukuba, Tsukuba,

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みさきのたけ
5 years ago
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1 LAN 1,a) 1 1 LAN LAN LAN 1. LAN LAN e PC LAN LAN 2 LAN LAN 1 University of Tsukuba, Tsukuba, Ibaraki , Japan a) sugiki@cc.tsukuba.ac.jp syslog SNMP Simple Network Management Protocol 1

情報処理学会研究報告 Pull SQLでの問い合わせ処理設置機器データ収集サーバ Push 設置機器匿名化データロード Rでの分析 DBMS (SQlite3) syslogサーバ Pythonでの分析外部プログラムでの分析処理データウェアハウス図 1 システム構成

ZENRIN 図 2 筑波キャンパスにおける AP 配置 Fig. 2 Wireless APs in Tsukuba Campus. 人手によって解析が行われまたその場で記述した簡単なスクリプトが利用されることも多く解析手法がタベースの大きさが約 2.

Python で分析を行うグを参照して問題を特定する場面も非常に限られていケース Python で中間加工を実施し R を使用して分析た典型的な例として認証ログを参照しながらそを行うケースの 3 つがあるの利用者が行った通信をファイアウォールログで分析

以上の問題を改善することによって利用者からの障害スであるユーザ ID に関しては現在では学生や教職員やサービス品質に関する問い合わせに迅速に回答しまたなどの属性情報も省略し匿名化を実施している一方の事前に潜在的な問題を排除してくことが可能となることか MAC

1 データの取得環境本論文のシステム構成を図 1 に示す本システムでは各データ取得環境となる筑波大学では学群に 9, 853 人機器が出力するログを整形し共通の場所にデータを蓄積大学院に 6, 687 人の学生が在籍している一方教職員はすることで

ンパスとしてつくば市内にある約 256 ha の筑波キャンパの分野におけるデータウェアハウスそのものであり著者スと約 1.

2 プロトタイプ置されている図 2 AP は 6 月 15 日の時点で 475 台で本節では本論文のプロトタイプシステムについて説明あるデータの蓄積は継続的に実施しているが本論文のするこのシステムは恒久的なものではなく今後も蓄積分析ではこのうち 3 月 31

2 情報処理学会研究報告 Pull SQLでの問い合わせ処理設置機器データ収集サーバ Push 設置機器匿名化データロード Rでの分析 DBMS (SQlite3) syslogサーバ Pythonでの分析外部プログラムでの分析処理データウェアハウス図 1 システム構成 Fig. 1 System Overview できない状態になっていたと言えるアドホックな解析上記のデータは運用のモニタリングに必要なものを除き障害などの問題の発生時などに初めて参照されることが多かった多くのログは c 地図データ 213 Google. ZENRIN 図 2 筑波キャンパスにおける AP 配置 Fig. 2 Wireless APs in Tsukuba Campus. 人手によって解析が行われまたその場で記述した簡単なスクリプトが利用されることも多く解析手法がタベースの大きさが約 2.72 GB と SQLite で十分対応でき限定されていたと言えるるデータ量である有機的なログの結合多くの作業は単一のログの解分析に関しては SQL による問い合わせで十分対応でき析で完結しておりまた解析の困難さから複数のロるケース SQL でデータを出力し Python で分析を行うグを参照して問題を特定する場面も非常に限られていケース Python で中間加工を実施し R を使用して分析た典型的な例として認証ログを参照しながらそを行うケースの 3 つがあるの利用者が行った通信をファイアウォールログで分析データのロードにあたっては慎重に匿名化を実施してするなどの場面があるがこれらのログの結合作業はいる基本的には一方向ハッシュ関数を使用して実施す主に人手で行われており困難さが伴っていたる匿名化を実施しているのはユーザ ID と MAC アドレ以上の問題を改善することによって利用者からの障害スであるユーザ ID に関しては現在では学生や教職員やサービス品質に関する問い合わせに迅速に回答しまたなどの属性情報も省略し匿名化を実施している一方の事前に潜在的な問題を排除してくことが可能となることか MAC アドレスに関しては品質の分析上必要なベンダーら運用の品質を大幅に向上させることができると期待さ情報のみを記録し MAC アドレス自身は匿名化しているれるハッシュ関数としては現在は SHA1 を使用している 3. データウェアハウス化 4. 蓄積データ 3.1 概要 4.1 データの取得環境本論文のシステム構成を図 1 に示す本システムでは各データ取得環境となる筑波大学では学群に 9, 853 人機器が出力するログを整形し共通の場所にデータを蓄積大学院に 6, 687 人の学生が在籍している一方教職員はすることで容易な分析を可能とするまた蓄積された 4, 58 人である 213 年 5 月 1 日現在このほぼ全てがデータに対して対話的な問い合わせを可能とすることで学内無線 LAN の利用対象者である筑波大学ではキャ繰り返し分析を可能にする本システムはデータベースンパスとしてつくば市内にある約 256 ha の筑波キャンパの分野におけるデータウェアハウスそのものであり著者スと約 1.2 ha の東京キャンパス文京校舎がある特にらもそれを意識して構築している筑波キャンパスは南北 4 km 東西 1 km にわたって分散しておりそれに対応するように学内無線 LAN の AP も配 3.2 プロトタイプ置されている図 2 AP は 6 月 15 日の時点で 475 台で本節では本論文のプロトタイプシステムについて説明あるデータの蓄積は継続的に実施しているが本論文のするこのシステムは恒久的なものではなく今後も蓄積分析ではこのうち 3 月 31 日から 8 月 31 日の約 5 ヶ月分するデータの量や運用上の必要に応じて変更していく予のデータを分析に使用した定であるデータの蓄積にあたっては一旦共通のフォーマット 4.2 データの取得機器として CSV 形式に加工した後 SQLite にデータをロー本研究では Cisco 55 シリーズバージョン 7. 3 台ドする現在主に蓄積しているのは端末と AP Access から無線 LAN のコネクション品質に関するデータを取 Point 間のコネクション品質に関するデータでありデー得して実験を行った 213 Information Processing Society of Japan 2

3 文京 6F- 1 文京 2F- 1 文京 1F- 1 文京 2F- 2 文京 1F- 2 文京 5F- 1 文京 5F- 2 文京図書館 B1F 文京 1F- 3 文京 5F- 3 文京 3F 文京 6F- 2 文京 1F- 4 文京 1Fラウンジ 3 AP Fig. 3 distribution collected from APs 文京 6F- 1 文京 2F- 1 Fig. 4 文京 1F- 1 4 文京 2F- 2 文京 1F- 2 文京 5F- 1 文京 5F- 2 文京図書館 B1F 文京 1F- 3 文京 5F- 3 文京 3F 文京 6F- 2 AP 文京 1F- 4 文京 1F ラウンジ distribution collected from APs. 2 clients LAN MAC AP SSID 1 22,196 11,237,65 detail LAN Received Signal Strength Indicator Signal-to-Noise Ratio HTTP 3 7,399 3,781, / LAN LAN AP 5 AP AP AP AP Rank 5 AP Fig. 5 Sorted and distribution for all APs. 1 2 AP SQL 6 AP 6-8 db 2 AP 4 3

4 Device Rank 6 Fig. 6 and distribution seen from each device. 4.4 AP AP AP AP R arules Apriori support.1 confidence.9 3 AP 568 LHS 23 RHS 242 AP AP LHS 6 AP LHS RHS supp conf lift { } => {} {} => {} AP 4 LAN LAN Chen [1] Gember [2] Chen Wi-Fi 3 TCP HTTP Gember 2 HTTP [3] [4] Falaki [5] Maier [6] Afanasyev [7] LAN 2 Henderson [8] Shwab [9] Hernández-Campos [1] Balazinska [11] LAN 6. OLAP OnLine Analytical Processing LAN 4

5 [1] Chen, X., Jin, R., Suh, K., Wang, B. and Wei, W.: Network Performance of Smart Mobile Handhelds in a University Campus WiFi Network, IMC 12, pp (212). [2] Gember, A., Anand, A. and Akella, A.: A Comparative Study of Handheld and Non-handheld Traffic in Campus Wi-Fi Networks, PAM 11, pp (211). [3] LAN IOT 213-IOT-22(3) pp. 1 5 (213). [4] Mobile Devices in the Wild (Campus), OS 213-OS- 126(21) pp. 1 8 (213). [5] Falaki, H., Mahajan, R., Kandula, S., Lymberopoulos, D., Govindan, R. and Estrin, D.: Diversity in Smartphone Usage, MobiSys 1, pp (21). [6] Maier, G., Schneider, F. and Feldmann, A.: A First Look at Mobile Hand-Held Device Traffic, PAM 1, pp (21). [7] Afanasyev, M., Chen, T., Voelker, G. M. and Snoeren, A. C.: Usage Patterns in an Urban WiFi Network, IEEE/ACM Trans. on Networking, Vol. 18, No. 5, pp (21). [8] Henderson, T., Kotz, D. and Abyzov, I.: The Changing Usage of a Mature Campus-Wide Wireless Network, Computer Networks, Vol. 52, No. 14, pp (28). [9] Schwab, D. and Bunt, R.: Characterising the Use of a Campus Wireless Network, INFOCOM 4, pp (vol. 2) (24). [1] Hernández-Campos, F. and Papadopouli, M.: A Comparative Measurement Study of the Workload of Wireless Access Points in Campus Networks, PIMRC 5, pp (25). [11] Balazinska, M. and Castro, P.: Characterizing Mobility and Network Usage in a Corporate Wireless Local-Area Network, MobiSys 3, pp (23). 5

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