KR101011986B1 - 분산 서비스 제공을 위한 분산 컴퓨팅 시스템, 데이터 분류시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

분산 서비스 제공을 위한 분산 컴퓨팅 시스템, 데이터 분류 시스템 및 방법을 개시한다. 분산 컴퓨팅 시스템은 N 개의 서비스 중 각각 할당된 하나의 서비스를 처리하는 N 개의 서버를 포함하고, 상기 N 개의 서버 각각은 상기 하나의 서비스에 해당하는 데이터를 포함한다.

지도, 분산 컴퓨팅 환경, 지도 레벨, 지도 서비스

Description

분산 서비스 제공을 위한 분산 컴퓨팅 시스템, 데이터 분류 시스템 및 방법{DISTRIBUTED COMPUTING SYSTEM, DATA CLASSIFYING SYSTEM AND METHOD FOR OFFERRING DISTRIBUTED SERVICE}

본 발명은 분산 서비스 제공을 위한 분산 컴퓨팅 시스템, 데이터 분류 시스템 및 방법에 관한 것이다.

종래기술의 분산 지도 서비스 제공 방법에서 서비스를 제공하는 N 개의 서버는 클라이언트가 요청할 수 있는 모든 지도 서비스에 대해 처리가 가능하도록 설정이 되므로 클라이언트는 모든 요청에 대해 부하를 N 개의 장비에 분할하여 전달하고 서버는 이에 대한 결과를 반환한다. 즉, 모든 서버는 N 개의 서비스에 대한 처리가 가능해야 하므로 각각이 전체 데이터를 유지해야 한다.

본 발명은 N 개의 서버 각각에서 N 개의 서비스 중 해당되는 하나의 서비스를 제공하고, 상기 해당되는 하나의 서비스에 대한 데이터만을 포함함으로써, 장비의 운용 효율성을 증가시키고, 서비스 제공의 성능을 향상시킬 수 있는 분산 컴퓨팅 시스템을 제공한다.

본 발명은 레벨에 따라 분류 가능한 전체 데이터에 대한 요청을 데이터의 중복되는 정도 및 요청 비율에 따라 분류하여 상기 N 개의 서비스 각각에 할당함으로써, 상기 N 개의 서버에 효율적으로 서비스를 분배할 수 있는 서비스 분류 방법을 제공한다.

본 발명의 일실시예에 따른 분산 컴퓨팅 시스템은 N 개의 서비스 중 각각 할당된 하나의 서비스를 처리하는 N 개의 서버를 포함하고, 상기 N 개의 서버 각각은 상기 하나의 서비스에 해당하는 데이터를 포함한다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 데이터는 지도 서비스의 제공에 이용되는 지도 데이터를 포함할 수 있고, 상기 N 개의 서비스는 상기 지도 데이터의 지도 레벨에 따라 분류될 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 N 개의 서비스에는 M 개의 레벨 셋 중 적어도 하나의 레벨 셋이 할당될 수 있고, 상기 레벨 셋은 상기 데이터를 분류하는 K 개의 레벨에 대한 요청의 집합을 포함할 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 요청은 상기 K 개의 레벨 각각을 처리하기 위한 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 레벨 셋에 포함할 수 있고, 상기 데이터 중복률은 상기 K 개의 레벨 각각에 대한 데이터 양 및 상기 K 개의 레벨간에 중복되는 데이터 양에 기초하여 산정될 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 레벨 셋은 특정 데이터 셋의 요청 수의 전체 데이터 셋의 요청 수에 대한 비율에 기초하여 상기 N 개의 서비스에 할당될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 서비스 분류 방법은 K 개의 레벨로 분류 가능한 전체 데이터에 대한 모든 요청을 상기 K 개의 레벨로 분류하는 단계, 상기 K 개의 레벨 각각에 해당하는 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류하는 단계 및 상기 M 개의 레벨 셋을 요청 비율에 기초하여 N 개의 서비스에 분산 할당하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 요청 비율은 특정 레벨 셋이 포함하는 요청 수의 모든 요청 수에 대한 비율을 포함할 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 K 개의 레벨 각각에 해당하는 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류하는 상기 단계는 상기 데이터 중복률이 기선정된 임계치 이상인 연속된 레벨을 하나의 레벨 셋으로 병합하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, N 개의 서버 각각에서 N 개의 서비스 중 해당되는 하나의 서비스를 제공하고, 상기 해당되는 하나의 서비스에 대한 데이터만을 포함함으로써, 장비의 운용 효율성을 증가시키고, 서비스 제공의 성능을 향상시킬 수 있다.

본 발명에 따르면, 레벨에 따라 분류 가능한 전체 데이터에 대한 요청을 데이터의 중복되는 정도 및 요청 비율에 따라 분류하여 상기 N 개의 서비스 각각에 할당함으로써, 상기 N 개의 서버에 효율적으로 서비스를 분배할 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 분산 컴퓨팅 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 분산 컴퓨팅 시스템(100)은 N 개의 서비스(101) 중 각각 할당된 하나의 서비스를 처리하는 N 개의 서버(102)를 포함한다. 이때, N 개의 서버(102) 각각은 분류된 데이터(103) 중 상기 하나의 서비스에 해당하는 데이터를 포함한다.

즉, 서비스를 제공하는 N 개의 서버(102)는 클라이언트가 요청할 수 있는 N 개의 서비스(101)를 일대일로 전담하여 처리할 수 있다. 다시 말해, 서비스와 장비의 개수는 동일하게 설정되고, 상기 서비스에 효과적으로 기존의 서비스들을 할당한다. 따라서, 종래의 일반적인 분산 컴퓨팅 시스템의 구조와는 다르게 N 개의 서버(102) 각각에 필요한 데이터 량이 N 개의 서버(102) 모두에서 감소한다. 이것은 각각의 서비스를 제공할 수 있는 데이터에 차이가 있고 각각의 서버는 자신이 처리해야 하는 서비스에 대한 데이터만을 보유하면 되기 때문이다. 데이터의 양은 해당 장비의 리소스 사용량과 밀접한 관계가 있으므로 데이터 양의 감소는 해당 장 비의 운용 효율성을 증가시키며 이것은 서비스 제공의 성능 향상에도 기여한다.

여기서, 상기 N 개의 서비스에는 M 개의 레벨 셋 중 적어도 하나의 레벨 셋이 할당될 수 있고, 상기 레벨 셋은 상기 데이터를 분류하는 K 개의 레벨에 대한 요청의 집합을 포함할 수 있다. 즉, 상기 요청은 상기 K 개의 레벨 각각을 처리하기 위한 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 레벨 셋에 포함될 수 있다. 여기서, 상기 데이터 중복률은 상기 K 개의 레벨 각각에 대한 데이터 양 및 상기 K 개의 레벨간에 중복되는 데이터 양에 기초하여 산정될 수 있다. 또한, 상기 레벨 셋은 특정 데이터 셋의 요청 수의 전체 데이터 셋의 요청 수에 대한 비율에 기초하여 상기 N 개의 서비스에 할당될 수 있다.

이와 같이, 데이터에 대한 모든 요청을 K 개의 레벨에 대응시키고, 상기 K 개의 레벨을 상기 데이터 중복률에 따라 상기 M 개의 레벨 셋으로 병합함으로써, 각각의 서비스를 위한 데이터의 중복을 최소화 할 수 있고, 상기 N 개의 서비스가 상기 M 개의 레벨 셋 중 적어도 하나의 레벨 셋을 포함하도록 상기 모든 요청을 할당함으로써, 하나의 서버가 최소한의 데이터만을 포함하여 하나의 서비스를 전담하도록 할 수 있다. 예를 들어, 상기 데이터는 지도 서비스의 제공에 이용되는 지도 데이터를 포함할 수 있고, 이 경우 상기 N 개의 서비스는 상기 지도 데이터의 지도 레벨에 따라 분류되어 하나의 서버가 해당하는 지도 레벨에 대한 서비스만을 제공하도록 할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 분류 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(S201)에서 서비스 분류 시스템은 K 개의 레벨로 분류 가능한 전체 데이터에 대한 모든 요청을 상기 K 개의 레벨로 분류한다. 예를 들어, 상기 전체 데이터는 지도 서비스의 제공에 이용되는 지도 데이터를 포함할 수 있고, 상기 K 개의 레벨은 상기 지도 데이터의 지도 레벨을 포함할 수 있다. 즉, 이와 같은 지도 서비스에서는 하나의 서버가 지도 레벨에 따라 분류된 서비스 중 하나의 서비스를 전담할 수 있도록 서비스를 분류하기 위해 상기 모든 요청을 상기 전체 데이터를 분류할 수 있는 상기 K 개의 레벨로 분류할 수 있다.

단계(S202)에서 상기 서비스 분류 시스템은 상기 K 개의 레벨 각각에 해당하는 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류한다. 여기서, 상기 데이터 중복률은 상기 K 개의 레벨 각각에 대한 데이터 양 및 상기 K 개의 레벨간에 중복되는 데이터 양에 기초하여 산정될 수 있다. 이때, 상기 서비스 분류 시스템은 상기 데이터 중복률이 기선정된 임계치 이상인 연속된 레벨을 하나의 레벨 셋으로 병합할 수 있다. 예를 들어, 상기 데이터 중복률에 기초하여 각각의 레벨에 해당하는 데이터간의 중복이 최소화 되도록 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류할 수 있다. 이와 같이 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류하는 방법에 대해서는 도 4의 일례를 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(S203)에서 상기 서비스 분류 시스템은 상기 M 개의 레벨 셋을 요청 비율에 기초하여 N 개의 서비스에 분산 할당한다. 여기서, 상기 요청 비율은 특정 레벨 셋이 포함하는 요청 수의 모든 요청 수에 대한 비율을 포함할 수 있다. 즉, 모든 요청 수에 비해 포함하는 요청 수의 비율이 높은 특정 레벨 셋은 하나의 서비스에 할당될 수 있다. 반대로 상기 비율이 낮은 특정 레벨 셋은 상기 비율이 낮은 다른 레벨 셋과 함께 하나의 서비스에 할당될 수 있다. 즉, 각각 하나의 서비스를 전담하여 처리하는 N 개의 서버에 요청이 고르게 전달되도록 하여 분산 컴퓨팅 시스템의 효율을 극대화시킬 수 있다.

위에서 설명한 지도 서비스의 예를 들면, 지도 레벨에 따라 지도 데이터가 중복되지 않게 레벨 셋을 구성하고, 상기 요청 비율에 따라 각각의 서버에 요청이 고르게 전달되도록 서비스를 구성함으로써, 상기 N 개의 서버의 부하를 줄이고 포함해야 하는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다.

도 3은 서비스 분류 방법의 일례이다. 상술한 바와 같이 N 개의 서버 각각에서 자신의 서비스를 전담하여 처리하기 위해서는 모든 요청(301)을 서버의 개수와 동일한 서비스들로 분류하는 작업이 필요하다. 이때, 상기 서비스 분류 시스템은 모든 요청(301)은 우선 전체 데이터에 대한 K 개의 레벨(302)로 분류할 수 있다. 예를 들어, 지도 서비스를 위해 지도 레벨을 기준으로 지도 데이터에 대한 모든 요청을 분류할 수 있다.

이후, 상기 서비스 분류 시스템은 K 개의 레벨(302)에 대한 요청들을 묶어서 M 개의 레벨 셋(303)으로 구성할 수 있다. 이때, 상기 서비스 분류 시스템은 각각의 레벨을 처리하기 위한 데이터는 서로 중복이 될 수 있으므로 데이터 중복이 최소화되도록 M 개의 레벨 셋(303)을 구성할 수 있다.

즉, M 개의 레벨 셋(303)을 구성하기 위해 각각의 레벨의 데이터 양과 중복 되는 데이터의 양을 분석한다. 모든 레벨에 대하여 중복되는 데이터의 크기를 측정하고 데이터가 중복되는 비율을 산출할 수 있다. 데이터 중복률(Data Duplication Rate, DDR)은 다음 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.

여기서, 상기 'DupDataSize(A, B)'는 데이터 'A'와 'B'의 중복되는 데이터의 크기(byte)를 나타낼 수 있고, 상기 'DataSize(A)'는 데이터 'A'의 크기를 나타낼 수 있다.

따라서, 상기 데이터 'A'와 상기 데이터 'B'간의 상기 데이터 중복률은 0과 1사이의 값이 된다. 상기 데이터 중복률이 임의로 설정한 임계값을 넘어서면 데이터는 하나의 레벨 셋으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 구성된 레벨 셋은 다시 하나의 병합 레벨이 되어 상기 데이터 중복률을 산출하기 위한 후보가 될 수 있다. 상기 임계값을 넘는 값이 없을 때까지 같은 과정을 반복하면 높은 데이터 중복률을 갖는 M 개의 레벨 셋(303)을 구성할 수 있다.

도 4는 레벨 셋을 구성하는 일례이다. 즉, 도 4에 도시된 바와 같이 지도 데이터가 10개의 레벨로 구성된 경우, 지도 데이터의 레벨은 일반적으로 인접한 레벨일수록 데이터 중복률이 높다. 따라서, 10개의 레벨이 도 4와 같이 분포된다면 데이터 중복률이 높은 레벨 1, 레벨 2 및 레벨 3이 하나의 레벨 셋인 레벨 셋 1(401)을 구성하게 된다. 동일하게 레벨 4, 레벨 5, 레벨 6 및 레벨 7은 레벨 셋 2(402)를, 레벨 8, 레벨 9 및 레벨 10은 레벨 셋 3(403)을 구상하게 된다.

이와 같이 M개의 레벨 셋(303)이 구성되면 상기 서비스 분류 시스템은 M 개의 레벨 셋(303)을 적절하게 N 개의 서비스(304)에 할당할 수 있다. 이때, M 개의 레벨 셋(303)의 요청 비율을 사용하여 할당을 수행하는데 만약 특정 레벨 셋의 요청 비율이 크다면 복수 개의 서비스에 할당될 수도 있고 상기 특정 셋의 요청 비율이 작다면 복수 개의 레벨 셋이 단일 서비스에 할당될 수도 있다. 즉, M개의 레벨 셋(303)이 산출되면 M개의 레벨 셋(303)을 N 개의 서비스(304)에 효율적으로 할당하기 위해 요청 비율(Request Rate, RR)을 분석한다. 상기 요청 비율은 전체 요청 중에서 해당 요청이 차지하는 비중을 나타내는 것으로 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

여기서, 상기 'Number(A)'는 특정 레벨 A에 대한 전체 요청 개수를, 상기 'Number(R)'는 모든 요청의 개수를 의미할 수 있다.

이러한 상기 요청 비율을 분석하면 예상 서비스 할당 개수(Expected Service Allocation Number, ESAN)를 산출할 수 있다. 상기 예상 서비스 할당 개수는 해당 셋이 몇 개의 서비스에 할당되는 것이 효과적인 지를 나타내는 값으로 하기 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.

여기서, 상기 'Number(S)'는 할당 가능한 전체 서비스의 개수(또는, 서버의 개수)를 의미할 수 있다. 이때, M개의 레벨 셋(303)은 상기 예상 서비스 할당 개수의 값에 따라 N 개의 서비스(304)에 할당될 수 있다. 따라서, 특정 레벨 셋의 상기 예상 서비스 할당 개수의 값이 1 이상이면 복수의 서비스에 할당될 수도 있고, 1 미만이라면 1 미만인 상기 예상 서비스 할당 개수의 값을 갖는 다른 레벨 셋과 동일한 서비스에 할당될 수도 있다.

도 5는 요청 비율에 따라 서비스에 레벨 셋을 할당하는 일례이다. 즉, 10개의 레벨에 의해 구성된 3개의 레벨 셋인 레벨 셋 1(501), 레벨 셋 2(502) 및 레벨 셋 3(503)에 대하여 전체 요청의 개수 중에서 각각의 셋에 대한 요청의 개수를 백분율로 나타내면 전체 요청 중에서 레벨 셋 1(501)의 경우는 15%, 레벨 셋 2(502)는 44% 그리고 레벨 셋 3(503)은 41%를 각각 차지하는 것을 알 수 있다. 결국, 상기 3개의 레벨 셋의 요청 비율은 각각 '0.15', '0.44' 및 '0.41'이 된다. 또한, 각각의 예상 서비스 할당 개수는 '0.75', '2.2' 및 '2.05'가 된다. 따라서, 레벨 1, 레벨 2, 및 레벨 3이 한 개 미만의 서비스(또는 서버)에 레벨 4, 레벨 5, 레벨 6 및 레벨 7과 레벨 8, 레벨 9 및 레벨 10벨은 각각 두 개 이상의 서비스(또는 서버)에 할당하는 것이 효과적이라고 판단할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 분류 방법을 이용하면, 각각 의 레벨에 대한 요청 비율에 따라 서비스(또는 서버)를 할당하되 각각의 서비스(또는 서버)에서 사용할 데이터의 중복을 최소화함으로써 분산 컴퓨팅 시스템에서 각각의 장비의 운용 효율성을 극대화 할 수 있으며 이로 인하여 서비스 제공의 성능 향상을 유도할 수 있다.

본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 파일 데이터, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 분산 컴퓨팅 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 분류 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3은 서비스 분류 방법의 일례이다.

도 4는 레벨 셋을 구성하는 일례이다.

도 5는 요청 비율에 따라 서비스에 레벨 셋을 할당하는 일례이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100: 분산 컴퓨팅 시스템

101: N 개의 서비스

102: N 개의 서버

302: K 개의 레벨

303: M 개의 레벨 셋

Claims (11)

1. N 개의 서비스 중 각각 할당된 하나의 서비스를 처리하는 N 개의 서버

   를 포함하고,

   상기 N 개의 서버 각각은,

   상기 하나의 서비스에 해당하는 데이터를 포함하고,

   상기 N 개의 서비스에는 M 개의 레벨 셋 중 적어도 하나의 레벨 셋이 할당되고,

   상기 레벨 셋은 상기 데이터를 분류하는 K 개의 레벨에 대한 요청의 집합을 포함하고,

   상기 요청은 상기 K 개의 레벨 각각을 처리하기 위한 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 레벨 셋에 포함되는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 데이터는 지도 서비스의 제공에 이용되는 지도 데이터를 포함하고,

   상기 N 개의 서비스는 상기 지도 데이터의 지도 레벨에 따라 분류되는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 시스템.
3. N 개의 서비스 중 각각 할당된 하나의 서비스를 처리하는 N 개의 서버

   를 포함하고,

   상기 N 개의 서버 각각은,

   상기 하나의 서비스에 해당하는 데이터를 포함하고,

   제1항에 있어서,

   상기 N 개의 서비스에는 M 개의 레벨 셋 중 적어도 하나의 레벨 셋이 할당되고,

   상기 레벨 셋은 상기 데이터를 분류하는 K 개의 레벨에 대한 요청의 집합을 포함하고,

   상기 레벨 셋은 특정 데이터 셋의 요청 수의 전체 데이터 셋의 요청 수에 대한 비율에 기초하여 상기 N 개의 서비스에 할당되는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 시스템.
4. 제1항에 있어서,

   상기 데이터 중복률은 상기 K 개의 레벨 각각에 대한 데이터 양 및 상기 K 개의 레벨간에 중복되는 데이터 양에 기초하여 산정되는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 시스템.
5. 삭제
6. 서비스 분류 시스템에서 서비스를 분류하는 방법에 있어서,

   상기 서비스 분류 시스템에서 K 개의 레벨로 분류 가능한 전체 데이터에 대한 모든 요청을 상기 K 개의 레벨로 분류하는 단계;

   상기 서비스 분류 시스템에서 상기 K 개의 레벨 각각에 해당하는 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류하는 단계; 및

   상기 서비스 분류 시스템에서 상기 M 개의 레벨 셋을 요청 비율에 기초하여 N 개의 서비스에 분산 할당하는 단계

   를 포함하는 서비스 분류 방법.
7. 제6항에 있어서,

   상기 전체 데이터는 지도 서비스의 제공에 이용되는 지도 데이터를 포함하고,

   상기 K 개의 레벨은 상기 지도 데이터의 지도 레벨을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 분류 방법.
8. 제6항에 있어서,

   상기 요청 비율은 특정 레벨 셋이 포함하는 요청 수의 모든 요청 수에 대한 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 분류 방법.
9. 제6항에 있어서,

   상기 데이터 중복률은 상기 K 개의 레벨 각각에 대한 데이터 양 및 상기 K 개의 레벨간에 중복되는 데이터 양에 기초하여 산정되는 것을 특징으로 하는 서비스 분류 방법.
10. 제6항에 있어서,

    상기 K 개의 레벨 각각에 해당하는 데이터간의 데이터 중복률에 기초하여 상기 K 개의 레벨을 M 개의 레벨 셋으로 분류하는 상기 단계는,

    상기 데이터 중복률이 기선정된 임계치 이상인 연속된 레벨을 하나의 레벨 셋으로 병합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 분류 방법.
11. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.

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