KR100805885B1 - Ｖｏｄ 서버 대수 예측산정 장치 및 그 동작방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 트래픽 증가에 따라 필요로 하는 VOD 서버 대수를 예측 산정하는 장치 및 예측산정 방법에 관한 것으로서, 현재의 월별 최번시 트래픽을 이용하여 미래의 초당 시도호 수를 예측하여 필요한 VOD 서버 대수를 산출함을 특징으로 한다. 본 발명은, VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 최번시 트래픽, 시설용량, CPU 사용률 등의 통계자료가 저장된 VOD 통계자료 데이터베이스와, VOD 서버의 엔지니어링 용량을 고려한 시도호 처리 가능한 동시 접속자 수가 저장된 동시 접속자 수 데이터베이스와, 월별 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 상기 월별 최번시 트래픽을 이용하여 예측 산출하는 초당 시도호 수 산출부와, 사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 수치인 초당 동시 시도호 수를 산출하는 초당 동시 시도호 수 산출부와, 상기 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나누어서 예측 시점의 서버 대수를 산출하여 이를 디스플레이하는 제어부와, 상기 산출한 서버 대수, 초당 시도호 수, 초당 동시 시도호 수를 디스플레이하는 표시부와, 다수의 숫자키 및 기능키를 구비하여 사용자와의 입력 인터페이스를 수행하는 키입력부를 구비한다.
VOD, MDS, MSS, 서버, 예측, 산정, 트래픽, 시도호, 회귀곡선, 통신, 무선

Description

ＶＯＤ 서버 대수 예측산정 장치 및 그 동작방법{Computation apparatus for estimated number of VOD sever and method for operating the same}
도 1은 VOD 서비스 흐름도를 도시한 그림이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 VOD 서버 대수 예측산정 장치의 내부 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 VOD 서버 대수 예측산정 과정을 도시한 플로차트이다.
도 4a는 VOD 서버 통계자료를 도시한 테이블도이다.
도 4b는 미래의 월별 단말기 수, 월별 최번시 트래픽 예측을 수행한 결과값을 도시한 테이블도이다.
도 5는 월별 단말기수 회귀곡선 그래프이다.
도 6은 월별 트래픽 양 회귀곡선 그래프이다.
도 7a는 30초-200K일 때의 CPU 사용률 회귀곡선 그래프이다.
도 7b는 5분-200K일 때의 CPU 사용률 회귀곡선 그래프이다.
도 7c는 20분-200K일 때의 CPU 사용률 회귀곡선 그래프이다.
도 8은 동시 접속자 수에 따른 CPU 사용률 회귀곡선 그래프이다.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
20: 제어부 21: 표시부
22: 키입력부 23: 초당 시도호 수 산출부
24: 초당 동시 시도호 수 산출부 25: VOD 통계자료 DB
26: 동시 접속자 수 DB
본 발명은 트래픽 증가에 따라 필요로 하는 VOD 서버 대수를 예측 산정하는 장치 및 예측산정 방법에 관한 것으로서, 현재의 월별 최번시 트래픽을 이용하여 미래의 초당 시도호 수를 예측하여 필요한 VOD 서버 대수를 산출함을 특징으로 한다.
VOD 시스템이란 무선인터넷을 통하여 동영상, 음악, 벨소리 등의 MPEG4, H.264, AAC 파일 형식의 콘텐츠를 다운로드 또는 스트리밍 방식으로 서비스하는 시스템을 말한다.
도 1은 상기 VOD 시스템의 구성 모습을 도시한 상태도이다.
상기 도 1을 참조하면, 무선단말기(1)에서 무선인터넷 접속요청을 하면(S1), BTS/BSC(2)에서는 TC/Vocoder 할당(S2)하며 PDSN(3)에서는 동적IP 및 기본 라우터 IP 및 DNS IP를 할당(S3)하여 무선단말기(1)로 전송(S4)한다. 그 후, 무선단말기(1)는 무선단말기에 내장된 프록시 주소에 대한 IP 조회를 위해 DNS(6)로 질의(S5;query)한다. 상기 쿼리를 수신한 DNS(6)는 해당 IP를 무선단말기로 전송(S6)하고, 이를 수신한 무선단말기(1)는 단말기 내에 설정된 VOD URL을 WAP G/W(7)에 요청(S7)한다. WAP G/W(7)는 요청받은 URL을 DNS(8)로 쿼리(S8)한 후 해당 IP를 확인하고 무선단말기(1)가 요청한 내용을 해당 IP를 갖는 서버인 MCS(9)로 요청(S8)한다. 상기 MCS(9)는 요청받은 페이지를 WAP G/W(7)로 전송(S9)하고, WAP G/W(7)는 해당 페이지를 무선단말기(1)로 전송(S10)한다. 무선단말기(1)는 MSS/MDS(10)에 접속하여 스트리밍, 다운로드 서비스를 요청(S11)하여, 무선단말기(1)는 최종적으로 스트리밍이나 다운로드 서비스(S12)를 받을 수 있게 된다.
상기 도 1의 VOD 시스템에서 제공되는 VOD 서비스 종류는 전송속도와 요금제 등이 고려되어 다양하게 존재하는데, 좋은 품질의 다양한 VOD 서비스가 사용자에게 제공되기 위해서는 충분한 시스템 자원이 구비되어 있어야 한다. 이때 고려되는 시스템 자원은 서비스 망 구조 및 서비스 방식에 따라 조금씩 차이가 있을 수 있지만, 일반적으로 대역폭, 메모리, CPU 사용률을 고려하여 상기 시스템 자원 크기를 판단한다. 따라서 트래픽 부하 없이 양질의 VOD 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는, VOD 서비스에 접속하는 사용자 수에 따른 적절한 시스템 자원이 구비되어 있어야 한다. 특히, 미래의 VOD 서비스 사용자 증가에 따른 양질의 VOD 서비스를 제공하기 위하여, 필요한 시스템 자원을 미리 정확하게 예측하는 장치가 절실히 요구되었다. 즉, VOD 서비스 사용자 증가에 따라 증설 요구되는 MDS서버및 MSS서버 (이하, VOD 서버라 통칭하기로 함)의 필요 대수를 정확하게 예측하는 장치가 필요하게 되었다.
상기의 문제점을 해결하고자 본 발명은 안출된 것으로서, 미래에 사용자 증가에 따른 트래픽 증가에 대비하여 이를 처리할 수 있는 적정 수의 VOD 서버 대수를 산출하는 장치를 제공함을 목적으로 한다. 또한 상기 VOD 서버 대수 산출함에 있어 필요한 알고리즘을 제시함을 목적으로 한다.
상기 목적을 이루기 위하여 본 발명은, VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 최번시 트래픽, 시설용량, CPU 사용률 등의 통계자료가 저장된 VOD 통계자료 데이터베이스와, VOD 서버의 엔지니어링 용량을 고려한 시도호 처리 가능한 동시 접속자 수가 저장된 동시 접속자 수 데이터베이스와, 월별 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 상기 월별 최번시 트래픽을 이용하여 예측 산출하는 초당 시도호 수 산출부와, 사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 수치인 초당 동시 시도호 수를 산출하는 초당 동시 시도호 수 산출부와, 상기 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나누어서 예측 시점의 서버 대수를 산출하여 이를 디스플레이하는 제어부와, 상기 산출한 서버 대수, 초당 시도호 수, 초당 동시 시도호 수를 디스플레이하는 표시부와, 다수의 숫자키 및 기능키를 구비하여 사용자와의 입력 인터페이스를 수행하는 키입력부를 구비한다.
또한, 본 발명은, 월별 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 추출하는 과정과, 사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 초당 동시 시도호 수를 산출하는 과정과, 상기에서 산출한 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나눈 결과 값을 예측시점의 서버 대수로서 산출하는 과정을 포함한다.
본 발명의 설명의 이해를 돕기 위하여 하기와 같이 용어를 정의하여 사용하기로 한다.
가. VOD 서버 - VOD 서비스에 있어 다운로드나 스트리밍을 제공하는 MDS(Multimedia Download Server) 또는 MSS(Multimedia Download Server)를 포함하는 개념을 말한다.
나. 시설용량 - 콘텐츠의 크기, 응답시간 등 적정한 VOD 서비스 품질을 만족하는 조건에서 시스템이 처리할 수 있는 최대 트래픽 처리 용량을 말한다.
다. 엔지니어링 용량 - 순간 트래픽 증가 및 특정 시스템 장애 등 운용마진을 감안한 20%의 여유를 두어 최대 트래픽 처리용량의 80%로 정의한다.
라. 시도호(attempt) - 한 개의 콘텐츠를 무선단말기로 다운로드 또는 스트리밍 서비스를 해주는 것으로서, VOD 서비스를 요청받은 MDS(Multimedia Download Server) 또는 MSS(Multimedia Download Server)가 요청된 데이터를 PSDN쪽으로 내려주는 일련의 과정을 말한다.
마. 최번시 - 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생하는 시간대를 말한다.
바. 월단위 최번시 요청건수 - 한 달 단위로 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생한 시간대의 시도호 요청건수를 말한다.
사. 'Y+0.25' - 미래의 VOD 서버의 공급량을 예측하고자 미래의 시점 개념으로서 VOD 서비스 시도호를 안정적으로 서비스할 수 있는 용량을 가지는 VOD 서버 대수를 예측하고자 하는 미래 시점을 말한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예들의 상세한 설명이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 하기에서 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 용어들로서 이는 본 발명의 기술 분야에 속하는 자의 일반적 관례에 따라서 달라질 수 있으며, 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 VOD 서버 대수 예측 산정장치의 블록도이다.
상기 도 2를 참조하면, 키입력부(22)는 다수의 숫자키, 문자키, 특수키로 되어 있어 사용자와의 인터페이스를 담당하며, 표시부(21)는 LCD-TFT 등의 액정 디스 플레이 패널로 되어 있어, 예측된 VOD 서버 대수 등을 디스플레이하여 사용자가 이를 열람할 수 있도록 한다.
VOD 통계자료 데이터베이스(25)는, 도 4a에 도시한 바와 같이 VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 최번시 트래픽, 시설용량, CPU 사용률 등의 통계자료가 저장된 데이터베이스이다. 관리자에 의하여 상기 통계자료는 VOD 통계자료 데이터베이스에서 등록, 갱신, 삭제되어 관리된다.
동시 접속자수 데이터베이스(26)는, VOD 서버의 엔지니어링 용량을 고려한 시도호 처리 가능한 동시 접속자 수를 수치로서 저장한 데이터베이스이다. 상기 동시 접속자수 데이터베이스에 저장되는 동시 접속자 수 데이터는 관리자에 의해 등록, 갱신, 삭제되어 관리되는데, 이러한 동시 접속자 수를 산출하는 방법에 대해서는 도 3의 단계 S32에서 상세히 설명한다.
초당 시도호 수 산출부(23)는 VOD 서버에서 이루어지는 초당 시도호를 산출하는 기능을 수행하는데, "초당 시도호 수 = (미래시점 월별 최번시 트래픽 * 트래픽 보정값) / 3600"의 연산을 거쳐 구해질 수 있다. 상기 산출에 대한 자세한 설명은 도 3의 단계 S31에서 [식 1]과 함께 상세히 설명하기로 한다.
초당 동시 시도호 수 산출부(24)는 VOD 서버에서 동시에 이루어질 수 있는 초당 시도호 수를 산출하는 기능을 수행하는데, "초당 동시 시도호 수 = 동시 접속자 수 / 사용자 평균 사용 시간"의 연산을 거쳐 구해질 수 있다. 상기 산출에 대한 자세한 설명은 도 3의 단계 S32에서 [식 3]과 함께 상세히 설명하기로 한다.
제어부(20)는 OS 운영체계 하에 상기 각 기능부를 제어하여 미래 예측시점의 VOD 서버 대수를 산출하는 알고리즘을 구비한다. 즉, 상기 초당 시도호 수 산출부에서 구한 초당 시도호 수와, 상기 초당 동시 시도호 수 산출부에서 구한 초당 동시 시도호 수를 "예측 시점의 VOD 서버 대수 = 초당 시도호 수 / 초당 동시 시도호 수"에 적용하여 VOD 서버대수를 구해서 이를 디스플레이한다. 이하, 상기의 초당 시도호 수 및 초당 동시 시도호 수 산출하는 과정과, 예측 시점의 VOD 서버 대수를 산출하는 과정을 도 3의 플로차트와 함께 상술한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 VOD 서버 대수를 예측하는 과정을 도시한 플로차트이다.
우선, 예측하고자 하는 시점의 초당 시도호 수를 산출하는 과정(S31)을 가진다. 상기 초당 시도호 수는 하기 [식 1]에 의하여 구해질 수 있는데, 우선, VOD 통계자료 데이터베이스에서 월별 최번시 트래픽을 추출하여, 예측 산정하고자 하는 미래시점 월별 최번시 트랙픽을 회귀곡선 그래프를 이용하여 예측한 후, 상기에서 예측한 미래시점 월별 최번시 트래픽을 3600(1시간을 1초로 환산할 시의 수치)으로 나누어 최번시 초당 요청건수 평균을 곱해주는 하기 [식 1]에 의하여 구할 수 있다.
[식 1]
초당 시도호 수 = (미래시점 월별 최번시 트래픽 * 트래픽 보정값) / 3600
예를 들어, 2005년 12월의 월별 최번시 트래픽이 50851로 예측되고, 트래픽 보정값이 1.44라 할 때는 2005년 12월의 초당 시도호 수가 20.34로 예측 연산될 수 있다.
상기에서 월별 최번시 트래픽은 1개월 동안 발생되는 트래픽 중에서 가장 트래픽이 많은 시간대의 트래픽 양을 말하는 것으로 미래의 예측하고자 하는 시점의 월별 최번시 트래픽을 예측하여 상기 [식 1]에 대입한다. 예를 들어, VOD 통계자료 데이터베이스가 도 4a에 도시한 바와 같이 VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 최번시 트래픽, 시설용량, CPU 사용률 등의 통계자료를 2004년 7월부터 현재 시점인 2005년 8월까지 가지고 있다고 가정할 경우, 상기 통계자료를 근거로 회귀곡선 그래프를 플롯팅하여 미래 시점인 2005년 9월부터 12월까지의 월별 최번시 트래픽을 도 4b와 같이 예측할 수 있다.
상술하면, 도 4a의 VOD 통계자료에 따른 월별 단말기수 회귀곡선을 플롯팅하게 되면, 도 5와 같이 Y = 138398.2945 * X +2246747.9341 라는 일차함수 그래프 식을 얻음을 알 수 있고. 이를 바탕으로 미래 시점인 2005년 9월부터 12월까지의 월별 단말기수를 도 4b의 부호 42와 같이 예측할 수 있다. 그 후, 월별 단말기수에 대한 월별 최번시 트래픽에 대한 회귀곡선을 도 6과 같이 플롯팅할 수 있고, 상기 플롯팅된 회귀곡선으로부터 Y = 0.0119 * X - 5530.3 이라는 일차함수 그래프 식을 얻을 수 있다. 이러한 일차함수 그래프 식을 바탕으로 미래 시점인 2005년 9월부터 12월까지의 월별 최번시 트래픽 양을 도 4b의 부호 43과 같이 예측할 수 있게 된다.
한편, 상기 [식 1]에서 트래픽 보정값이라 함은 트래픽이 가장 많을 때의 최 번시의 트래픽을 고려하기 위한 보정값으로서, 요청건수의 패턴이 달라지면 변할 수 있는 값이다. 상기 트래픽 보정값은 하기 [식 2]와 같이 최번10분 초당 요청건수 평균을 최번시 초당 요청건수 평균으로 나눔으로서 구해질 수 있다.
[식 2]
트래픽 보정값 = 최번10분 초당 요청건수 평균 / 최번시 초당 요청건수 평균
최번시라는 개념은 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생하는 시간대를 말하는 것으로서, 상기 [식 2]에서 최번시 초당 요청건수 평균이라 함은 트래픽이 가장 많은 시간대의 60분 동안 초당 시도호 요청건수 평균 값을 말하는 값이다.
또한, 상기 [식 2]에서 최번10분 초당 요청건수 평균이라 함은, 최번시 개념에서 최번10분 개념으로 변환되어 가장 트래픽이 많은 10분 동안 초당 시도호 요청건수 평균을 말한다.
상기와 같이 최번10분 초당 요청건수 평균을 최번시 초당 요청건수 평균으로 나누는 트래픽 보정값을 필요로 하는 이유는 시도호 요청 패턴에 따른 정확한 트래픽을 보정하기 위함이다. 즉, 월단위 최번시 단위보다 작은 월단위 최번10분 단위 안에서도 시도호 요청건수의 변동(fluctuation)이 크게 일어나므로 이 구간에서 발생하는 모든 요청에 대하여 QoS를 만족시키도록 용량을 책정해야 한다. 예컨대, 30일 중의 일별 최번 10분의 3~5개월 평균값으로 택했을 때는, 적어도 월단위 최번10분 내의 시도호 요청건수 모두를 처리할 수 있는 용량이 되지 않을 수도 있기 때문 이다.
단계 S31에서 상기 [식 1]에 따른 초당 시도호 수를 구하게 되면, 하기 [식 3]에 따라 동시 접속자 수를 사용자 평균 사용 시간으로 나누어서 초당 동시 시도호 수를 산출하는 과정(S32)을 가진다.
[식 3]
초당 동시 시도호 수 = 동시 접속자 수 / 사용자 평균 사용 시간
상기 동시 접속자 수는 VOD 서버의 엔지니어링 용량을 고려한 시도호 처리가능한 동시 접속자 수를 말하는 값을 말한다. 상기 동시 접속자수는 동시 접속자수 데이터베이스로부터 추출되어 상기 [식 3] 연산 시에 이용된다.
상기 동시 접속자 수는 엔지니어링 용량을 고려하여 소정의 연산에 의해 구한 후, 동시 접속자수 데이터베이스에 저장되는데, 이하에서는, 모든 사용자가 200Kbps로 VOD 서비스를 받는다고 가정할 경우, 초당 동시 시도호 수를 구하는 예를 설명하기로 한다.
먼저, VOD 서비스를 다음의 3가지 타입(type)으로 분류한다(bit rate=200Kbps로 고정함).
Type 1 : 사용시간=30초 (0 ≤ 사용시간 ≤ 30초)
Type 2 : 사용시간=5분 (30초 < 사용시간 ≤ 5분)
Type 3 : 사용시간=20분 (5분 < 사용시간)
상기 각 타입별 회귀곡선을 도 7a, 도 7b, 도 7c에 도시하였는데, 도 7a는 상기 타입 1에 대한 회귀곡선을 도시한 그림이고, 도 7b는 상기 타입 2에 대한 회귀곡선을 도시한 그림이고, 도 7c는 상기 타입 3에 대한 회귀곡선을 도시한 그림이다.
상기에서 각 타입이 전체 트래픽에서 차지하는 비율을 P i (i=1,2,3)라고 하고, type3이 차지하는 비율이 작아지므로 분석에서 type1과 type2가 전체 트래픽에서 1/2씩 차지한다고 가정한다. 그 후, 상기 도 7a, 도 7b, 도 7c에서 구한 회귀곡선 방정식을 각각 h i (i=1,2,3)라 하면 동시접속자수 N에 대한 CPU사용률(점유율) CPU N 은 다음 [식 4]와 같다.
[식 4]
Figure 112006027384789-pat00006
Figure 112006027384789-pat00007
상기 [식 4] 결과를 이용하여 동시접속자 수에 대한 CPU N 의 그래프를 그리면 도 8과 같이 된다. 상기 도 8에서 구한
Figure 112006027384789-pat00008
는 동시접속자수에 대한 CPU사용률 함수이므로, CPU값에 대응되는 동시접속자수를 구하는 함수는 하기 [식 5]와 같이 상기 함수의 역함수가 된다.
[식 5]
Figure 112006027384789-pat00009
따라서 CPU사용률 80%일 때의 동시접속자수는
Figure 112006027384789-pat00010
를 구할 수 있게 된다. 즉, 이것이 VOD 서버 1대당 시설용량이며, 이것의 80%인 473이라는 수치가 MSS서버 1대당 엔지니어링 용량을 고려한 동시 접속자 수가 된다.
단계 S32에서 [식 3]을 이용하여 초당 동시 시도호 수를 구하게 되면, 상기 [식 1]에서 구한 초당 시도호 수와 상기 [식 3]에서 구한 초당 동시 시도호 수를 하기 [식 6]에 대입하여 예측하고자 하는 시점의 VOD 서버 대수를 구할 수 있다(S33).
[식 6]
예측 시점의 VOD 서버 대수 = 초당 시도호 수 / 초당 동시 시도호 수
상기와 같이 [식 6]에 의해 예측 시점의 VOD 서버 대수가 산출 되면, 이를 디스플레이(S34)하여 사용자가 해당 정보를 열람할 수 있도록 한다.
한편, 상기에서 단계 S31에서 상기 [식 1]을 이용하여 초당 시도호 수를 구하 고, 단계 S32에서 상기 [식 3]을 이용하여 초당 동시 시도호 수를 구하고, 단계 S33에서 상기 [식 6]을 이용하여 예측 시점의 VOD 서버 대수를 산출하였는데, 이하에서는, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 구체적 수치를 대입하여 연산 예를 설명하기로 한다.
트래픽 보정값이 1.44라 가정하고 도 4b의 테이블을 이용하여 상기 [식 1]에 대입하면, 2005년 12월에 예상되는 초당 시도호 수는,
초당 시도호 수 = (월별 최번시 트래픽 * 트래픽 보정값) / 3600
= (50851 * 1.44) / 3600 = 20.34
가 됨을 알 수 있다.
그 후, 엔지니어링 용량에 대응되는 동시 접속자수가 473으로, 사용자 평균 사용 시간이 90분으로 결정되고, 모든 사용자가 200Kbps로 서비스를 받는다고 가정하고 상기 [식 3]에 대입하여 초당 동시 시도호 수를 구하게 되면,
초당 동시 시도호 수 = 동시 접속자 수 / 사용자 평균 사용 시간
= 473 / 90 = 5.26
을 구할 수 있다.
따라서 상기에서 구한 초당 시도호 수 및 초당 동시 시도호 수를 상기 [식 6]에 대입하여 예측시점의 서버 대수를 구하게 되면,
예측 시점의 VOD 서버 대수 = 초당 시도호 수 / 초당 동시 시도호 수
= 20.34 / 5.26 = 3.86 ≤ 4
가 됨을 알 수 있다. 상기에서 예측된 VOD 서버대수는 3.86이므로 이보다 큰 자연수인 4가 요청되는 엔지니어링 용량으로 가동될 때 필요한 VOD 서버 대수가 된다.
상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시 될 수 있다. 따라서 본 발명의 특허 범위는 상기 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위뿐 아니라 균등 범위에도 미침은 자명할 것이다.
상기에서 기술한 바와 같이 본 발명은, 증가되는 트래픽을 처리할 수 있는 용량을 갖도록 VOD 서버 대수를 산출함으로써, 미래에 트래픽 증가되어도 원활한 VOD 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다. 또한 미리 필요한 VOD 서버 대수를 알게 됨으로써, VOD 서비스 망 구현 시에 예산 기획, 설계 등에 다양하게 사용될 수 있다.

Claims (11)

  1. VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생한 시간대의 트래픽인 월별 최번시 트래픽, 상기 VOD 서버의 최대 트래픽 처리용량인 시설용량, CPU 사용률을 포함하는 통계자료가 저장된 VOD 통계자료 데이터베이스와,
    시도호 처리 가능한 동시 접속자 수가 저장된 동시 접속자 수 데이터베이스와,
    상기 통계자료를 근거로 회귀곡선 그래프를 플롯팅하여 예측 산정하고자 하는 미래시점 월별 최번시 트래픽을 예측하고, 상기 미래시점 월별 최번시 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 예측 산출하는 초당 시도호 수 산출부와,
    사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 수치인 초당 동시 시도호 수를 산출하는 초당 동시 시도호 수 산출부와,
    상기 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나누어서 예측 시점의 서버대수를 산출하는 제어부
    를 구비한 VOD 서버 대수 예측산정 장치.
  2. VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생한 시간대의 트래픽인 월별 최번시 트래픽, 상기 VOD 서버의 최대 트래픽 처리용량인 시설용량, CPU 사용률을 포함하는 통계자료가 저장된 VOD 통계자료 데이터베이스와,
    시도호 처리 가능한 동시 접속자 수가 저장된 동시 접속자 수 데이터베이스와,
    상기 통계자료를 근거로 회귀곡선 그래프를 플롯팅하여 예측 산정하고자 하는 미래시점 월별 최번시 트래픽을 예측하고, 상기 미래시점 월별 최번시 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 예측 산출하는 초당 시도호 수 산출부와,
    사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 수치인 초당 동시 시도호 수를 산출하는 초당 동시 시도호 수 산출부와,
    상기 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나누어서 예측 시점의 서버대수를 산출하는 제어부와,
    상기 산출한 서버 대수, 초당 시도호 수, 초당 동시 시도호 수를 디스플레이하는 표시부와,
    다수의 숫자키 및 기능키를 구비하여 사용자와의 입력 인터페이스를 수행하는 키입력부
    를 구비한 VOD 서버 대수 예측산정 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 초당 시도호 수 산출부는,
    트래픽 요청건수의 패턴에 따라 변화하는 값을 트래픽 보정값이라 할 때, "초당 시도호 수 = (미래시점 월별 최번시 트래픽 * 트래픽 보정값) / 3600"의 수학식에 의하여 초당 시도호 수를 산출하는 VOD 서버 대수 예측산정 장치.
  4. 제1항 또는 2항에 있어서, 초당 동시 시도호 수 산출부는,
    "초당 동시 시도호 수 = 동시 접속자 수 / 사용자 평균 사용 시간"
    의 수학식에 의하여 초당 동시 시도호 수를 산출하는 VOD 서버 대수 예측산정 장치.
  5. VOD 서버의 월별 단말기 수, 월별 하루 중 트래픽이 가장 많이 발생한 시간대의 트래픽인 월별 최번시 트래픽, 상기 VOD 서버의 최대 트래픽 처리용량인 시설용량, CPU 사용률을 포함하는 통계자를 근거로 회귀곡선 그래프를 플롯팅하여 예측 산정하고자 하는 미래시점 월별 최번시 트래픽을 예측하고, 상기 미래시점 월별 최번시 트래픽이 가장 많은 시간대의 초당 시도호 수를 예측 산출하는 과정과,
    사용자 사용 시간 및 서버의 처리 용량을 고려하여 초당 동시에 시도호 처리 가능한 초당 동시 시도호 수를 산출하는 과정과,
    상기에서 산출한 초당 시도호 수를 상기 초당 동시 시도호 수로 나눈 결과 값을 예측시점의 서버 대수로서 산출하는 과정
    을 포함하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 산출한 초당 시도호 수, 초당 동시 시도호 수, 서버 대수를 디스플레이하는 과정을 더 포함하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 초당 시도호 수를 산출하는 것은,
    트래픽 요청건수의 패턴에 따라 변화하는 값을 트래픽 보정값이라 할 때, "초당 시도호 수 = (미래시점 월별 최번시 트래픽 * 트래픽 보정값) / 3600"의 수학식에 의하여 초당 시도호 수를 산출함을 특징으로 하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 초당 동시 시도호 수를 산출하는 것은,
    "초당 동시 시도호 수 = 동시 접속자 수 / 사용자 평균 사용 시간"
    의 수학식에 의하여 초당 동시 시도호 수를 산출함을 특징으로 하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서, 상기 트래픽 보정값은,
    "트래픽 보정값 = 최번10분 초당 요청건수 평균 / 최번시 초당 요청건수 평균"
    의 수학식에 의하여 산출됨을 특징으로 하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 동시 접속자 수는 VOD 서버의 처리 용량이 최대치의 80% 될 때의 처리 가능한 접속자 수임을 특징으로 하는 VOD 서버 대수 예측산정 방법.
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