KR101371068B1 - 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 트리거링 방법 및 그 시스템 - Google Patents

클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 트리거링 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 트리거링 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 모니터링 메트릭을 활용하는 멀티 트리거링 시스템은 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하고, 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 클라우드 모니터링 모듈; 상기 클라우드 모니터링 모듈이 생성한 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 멀티 트리거링 모듈; 및 상기 멀티 트리거링 모듈의 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행하는 클라우드 스케일링 모듈;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명을 활용하면, 멀티 트리거링 시스템을 통해 캐싱 클라우드의 실제 서비스에서의 운영 시 효율을 높이고, 실제 서비스 환경에서 요구되는 스케일링 기준에 부합하는 기능을 수행할 수 있으며, 다양한 메트릭이 도입되었고, 메트릭을 활용하는 트리거 패턴이 가능하며, 다중/복합 트리거 조건에 따른 이벤트 관리 기능을 구현할 수 있고, 클라우드 인프라의 자원 활용률을 극대화할 수 있다.

Description

클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 트리거링 방법 및 그 시스템{Method and System on Triggering Using Monitoring Metric for Cloud Computing Resource Management}

본 발명은 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 트리거링 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 더욱 더 상세하게는 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 트리거링 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

기존의 환경에서 물리적인 IT 자원을 확장하기 위한 유일한 방법은 물리적인 자원을 추가하는 것이다. 물리적인 자원이 확보되어 있는 경우에도 필요한 소프트웨어가 설치되고 네트워크에 포함되기 전에는 사용될 수 없는 한계를 가지고 있다.

클라우드 컴퓨팅 기반의 환경에서는 가상화 기술을 기반으로 하여 필요에 따라 가상화 된 서버를 서비스에 추가(Scale-out)하거나 삭제(Scale-in)할 수 있는 Auto-Scaling 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능은 사용자의 시스템이 감당하고 있는 서비스 규모와 사용자가 설정한 정책에 따라 자동적이고 실시간적으로 적용된다. 즉, 서비스 규모가 설정된 서버 당 최대 기준치를 초과하면 동일한 기능을 하는 서버가 추가되며 최소 기준치에 미달되면 서버가 삭제되는 구조이다. 이를 통해 사용자는 물리적인 장비의 추가로 인한 부담 없이 서비스를 확장하거나 축소할 수 있다.

기존의 서버호스팅의 경우 사용자 입장에서는 인터넷이나 전화를 통한 간편한 신청을 통해 IT 인프라를 임대 받을 수 있긴 하나 그 과정에서는 보이지 않는 수작업이 필요하다. 가용한 서버 확보, OS설치, 응용프로그램 설치, 네트워크 설치 등의 복잡한 절차를 서버호스팅 사업자가 수작업으로 대행하는 경우가 많다. 따라서 사용자가 신청 후 실제 IT자원을 사용할 수 있게 되기까지는 길게는 하루 이상의 시간이 소요되기도 하다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 이러한 모든 과정이 자동화 되어 있으며 신청 후 수십 초 또는 수 분 이내에 바로 사용 가능한 IT 인프라를 사용자에게 제공하고 있다.

이에, 에서는 이러한 Auto-Scaling 기능을 위해 필요한 클라우드 컴퓨팅 자원 관리에 대한 방법을 제시하고, 이러한 방법론을 통해 구성되는 트리거링 시스템에 대해 제안하고자 한다.

클라우드 컴퓨팅 서비스는 전반적인 인터넷 서비스를 위한 IT 인프라 제공 서비스를 목적으로 하다. IT 인프라 서비스의 주요 전방시장은 일반적인 기업시장과 함께 최근 각광을 받고 있는 SNS 시장을 꼽을 수 있다. SNS 시장의 소셜커머스, 소셜게임 등의 사업 분야의 확대와 함께 클라우드 기반의 IT 인프라의 도입도 가속화 될 것으로 예상하고 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 기술을 CDN 기술에 적용 시 기존의 서비스 대비 네트워크의 효율성이 높아 절반의 비용으로 최소 2배 이상의 전송속도 향상을 기대할 수 있어 온라인 게임사와 e러닝 업체들을 중심으로 적용이 확산 될 것으로 사료된다. 최근에는 모바일 사용자들의 폭발적인 증가와 사용하는 콘텐츠도 다양해져 클라우드 컴퓨팅 기반의 환경으로의 전환 시 데이터전송 및 스트리밍서비스에 있어서 최적의 환경을 제공하고 있어 기업에 부담을 덜어주고 사용자에게는 최적의 서비스 제공이 가능한 기술 개발이 절실히 요구되어 왔다.

본 발명이 해결하고자 하는 첫번째 과제는 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 멀티 트리거링 시스템을 제시하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 첫번째 과제는 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용한 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법을 제시하는 것이다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제를 달성하기 위하여, 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용하는 멀티 트리거링 시스템에 있어서, 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하고, 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 클라우드 모니터링 모듈; 상기 클라우드 모니터링 모듈이 생성한 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 멀티 트리거링 모듈; 및 상기 멀티 트리거링 모듈의 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행하는 클라우드 스케일링 모듈;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템을 제시한다.

서비스 연속성을 위해 클라우드 스케일링 모듈과 연동하여 다중 클라우드 자원으로의 접근과 상황에 따른 로드 밸런싱 기능을 수행하는 클라우드 로드 밸런서;을 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 메트릭은 디스크 사용량 및 현재 사용자 세션 수 중 어느 하나 이상을 포함하여 구성되며,

상기 트리거링 이벤트는 상기 2 이상의 메트릭이 관계되는 복합적인 조건 하에서 발생되는 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트인 것이 바람직하다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제를 달성하기 위하여, 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용하는 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법에 있어서, 상기 멀티 트리거링 시스템이, (A) 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하여 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 단계; (B) 상기 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 단계; 및 (C) 상기 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법을 제시한다.

본 발명을 활용하면 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 트리거링 시스템을 통해 캐싱 클라우드의 실제 서비스에서의 운영 시 효율을 높이고, 실제 서비스 환경에서 요구되는 스케일링 기준에 부합하는 기능을 수행할 수 있다.

둘째, 다양한 메트릭이 도입되었고, 메트릭을 활용하는 트리거 패턴이 가능하며, 다중/복합 트리거 조건에 따른 이벤트 관리 기능을 구현할 수 있다.

셋째, 클라우드 인프라의 자원 활용률을 극대화할 수 있다.

이하, 도면을 참조하면서 더욱 더 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 일 실시예적 도면이다.
도 2는 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법의 일 실시예적 도면이다.
도 3은 본 발명의 멀티 트리거링 모듈의 모니터링 모듈에 대한 일 실시예적 개념도이다.
도 4는 본 발명의 멀티 트리거링 모듈의 작동 방식에 대한 일 실시예적 개념도이다.
도 5는 본 발명의 멀티 트리거링 모듈의 부하 분산 방식에 대한 일 실시예적 개념도이다.
도 6은 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈의 구성에 대한 일 실시예적 개념도이다.
도 7은 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈의 사용자별 네트워크 트래픽 수집 방법에 대한 일 실시예적 개념도이다.

도 1은 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 일 실시예적 도면이다. 본 발명의 클라우드 서비스 시스템(100)은 유무선 네트워크(500)를 통하여 다수의 클라이언트(200)의 접속을 허용하면서, 전산 자원 및 전산 자원을 사용하는 서비스를 제공해 준다.

상기 클라우드 서비스 시스템(100)은 본 발명의 핵심인 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템(1000)을 포함하고 있다. 상기 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템(1000)은 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하고, 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 클라우드 모니터링 모듈과 상기 클라우드 모니터링 모듈이 생성한 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 멀티 트리거링 모듈 및 상기 멀티 트리거링 모듈의 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행하는 클라우드 스케일링 모듈을 포함하고 있으며, 서비스 연속성을 위해 클라우드 스케일링 모듈과 연동하여 다중 클라우드 자원으로의 접근과 상황에 따른 로드 밸런싱 기능을 수행하는 클라우드 로드 밸런서를 더 포함하고 있을 수 있다.

도 2는 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법의 일 실시예적 도면이다. 상기 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템은 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하여 적어도 2 이상의 메트릭을 생성(S11)하고, 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키고(S12), 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행(S13)한다.

상기 클라우드 모니터링 모듈(1100)의 일 실시예적 구성은 도 3에 잘 나타나 있으며, 도 6에는 클라우드 모니터링 모듈의 구성에 대한 일 실시예적 개념이 도 7에는 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈의 사용자별 네트워크 트래픽 수집 방법에 대한 일 실시예적 개념도가 제시되어 있다.

상기 클라우드 모니터링 모듈(1100)은 사용자에게 제공되는 가상 자원의 상태를 실시간으로 제공하는 사용자 서비스 적인 측면과 오토스케일링(Auto-Scaline)을 지원하는 부가 서비스 연동적 측면, 그리고 서비스 제공을 위한 시스템 관리적 측면 등 다양한 요구 조건에 부합해야 한다.

상기 클라우드 모니터링 모듈(1010)은 도 1에서 예시되는 바와 같이 수집 모듈(1110), 실시간 체크 모듈(1120), 알람 모듈(1130), 메트릭 생성 모듈(1140), 메트릭 감시 모듈(1150) 및 복합 메트릭 판단 모듈(1160) 중 어느 2 이상을 포함하고 있다. 이하, 더욱 더 상세하게 설명한다.

상기 클라우드 모니터링 모듈(1100)은 수집 모듈(1110)을 포함하고 있다. 상기 수집모듈(1110)은 하기 표 1과 같은 메트릭에 대하여 조회를 수행한다.

주요 기능 설명 Gateway Node 모니터링 ● Load balancing connections 정보 조회 (LVS)
● CPU 사용량 정보 조회
● Memory 사용량 정보 조회
● Network 사용량 정보 조회
● Health Checking status (가상 라우터에 대한 상태)dhcp status (서비스 사용자 가상 네트워크의 상태)
Network/Compute Host 모니터링 ● 호스트 정보 조회
● NIC 정보 조회
● CPU 사용량 정보 조회
● Memory 사용량 정보 조회
● Network 사용량 정보 조회
● File System 정보 조회
● Health Check 정보 조회
Guest Node 모니터링 ● 노드 정보 조회
● NIC 정보 조회
● CPU 사용량 정보 조회
● Memory 사용량 정보 조회
● Network 사용량 정보 조회
● Disk IO 사용량 정보 조회

도 6은 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈의 구성에 대한 일 실시예적 개념도이다. 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈은 클라우드 자원의 특성상 가상화된 자원에 대해 모니터링을 수행하므로, 하이퍼바이저(Hypervisor) 에 대한 API 호출과 같은 별도의 측정 방법이 요구된다. 상기 클라우드 모니터링 모듈은 기존의 Xenserver RRD에 의한 간접적인 모니터링에서 오픈소스 Xen에서 사용되는 xenstat과 내부 api를 직접 사용하여 가상자원에 대한 보다 정밀한 모니터링을 가능하게 한다. 또, 상기 클라우드 모니터링 모듈은 서버군 제공 플랫폼의 변경에 따르는 네트워크 노드(Network Node)의 가상 라우터(Virtual Router)에서 제공되는 내부 네트워크 정보 또한 추가적으로 관리하여 클라우드 인프라에 최적화된 모니터링 모듈을 구현할 수 있다.

도 7은 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈의 사용자별 네트워크 트래픽 수집 방법에 대한 일 실시예적 개념도이다. 본 발명의 클라우드 모니터링 모듈에는 실시간 체크 모듈(1120)이 포함되어 있다. 상기 실시간 체크 모듈(1120)은 복잡한 트래픽 상황에서 자동적인 보고에 따른 네트워크 과부하를 막기 위해 실시간으로 각각 에이전트로 모니터링 정보를 질의하여 실시간 정보를 조회한다. 이는 모니터링 정보의 조회와 동시에 각 에이전트 또는 모니터링 대상의 상태를 확인하는 효과를 갖는다. 한편, 이와 별개로 상기 실시간 체크 모듈(1120)은 중요 자원에 대해 라이브 상태(Live Status)를 실시간으로 조회하는 인터페이스를 갖는다.

한편, 상기 클라우드 모니터링 모듈은 MRTG와 같이 기초 데이터(Raw Data)를 생성하여 통계 정보를 구성할 수 있으며, 별도로 내부적인 상태 제어를 위해 간단한 알람 기능을 제공하는 알람 모듈(1130)을 포함하고 있을 수 있다. 하기 표 2는 상기 알람 모듈(1130)의 기능을 요약하고 있다.

주요 기능 설명 Check 체크 되어야 할 메트릭 또는 대상에 대한 정보를 관리한다.
Notification 체크 정보에 따라 지정된 후처리 루틴을 호출한다.

이어, 멀티 트리거링 모듈(1200)에 대해서 설명한다.

하기 표 3은 멀티 트리거링 모듈의 주요 기능에 대한 예시이다.

주요 기능 설명 트리거 등록/삭제 Alarm 트리거 정보를 Persistence Layer에 유지하여 영속적으로 서비스 상황에 따라 스케일링 대응하는 트리거를 등록/ 삭제하는 기능과 API를 제공한다. 메트릭 요소 감시 현재 모니터링 모듈에서 수집된 요소 중 트리거에 지정된 메트릭에 대해 스레시홀드(Threshold)를 감시한다. 멀티 트리거 스케쥴링 등록된 멀티 트리거링 메트릭에 대해 복합적으로 지정된 복합 상태에 따라 세밀하게 트리거링 이벤트를 발생 또는 관리한다. 트리거링 이벤트 관리 트리거링에 따른 추가적인 후처리 상황을 위해 이벤트를 생성하고 관리한다.

클라우드 기술은 기본적으로 물리 인프라를 가상화된 클라우드 인프라로 관리하는 특징을 지닌다. 이에 따라 최소한의 서버로 최대한의 효과를 얻을 수 있도록 가상 머신 기술인 Xen 기반의 가상 머신 관리 시스템을 개발하여 각각의 용도에 따라 클라우드 인프라로 관리했다. 본 발명에서는 이러한 구축 요소를 확장하여 실 서비스에서 요구되는 사항을 적합하게 지원할 수 있도록 하는 것이 특징이다.

하기 표 4는 본 발명의 멀티 트리거링 모듈의 주요 기능 모듈에 대한 예시적 설명이다.

주요 기능 설명 트리거 관리 모듈 클라우드 모니터링 모듈과 연동하여 메트릭 정보를 수집하고, 수집된 메트릭을 바탕으로 트리거링 상황을 감시하며, 멀티 트리거링 스케쥴링을 수행하는 모듈이다.
이벤트 관리 모듈 트리거링에 따르는 추가적인 후처리 상황을 위한 이벤트를 관리한다. 이벤트에 대한 후처리가 정확히 이루어지지 않았을 경우를 위해 이벤트에 대한 생명주기를 관리한다.

본 발명의 메트릭은 Disk Read / Write, 현재 유저 세션 수를 포함하며, 대상에 네트워크 트래픽과 동시 접속자수를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이어, 본 발명의 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법을 예시를 들면서 설명한다.

상기 클라우드 모니터링 모듈에는 메트릭 생성 모듈(1140)이 포함되어 있으며, 상기 메트릭 생성 모듈(1140)은 하기 표 5와 같은 발생 조건에 대응되는 각 메트릭(현재 사용자 세션 수 등)을 생성한다. 한편, 상기 메트릭 감시 모듈(1150)은 하기 표 5와 같은 발생 조건에 대응되는 메트릭별 값을 감시한다. 한편, 상기 복합 메트릭 판단 모듈(1160)은 하기 표 5와 같은 발생 조건이 성립하는 지를 판단한다.

본 발명의 복합 메트릭 판단 모듈(1160)은 트리거 이벤트가 발생하는 조건도 복합 조건을 허용한다. 예를 들면, 특정한 트리거 1이 발생하는 이벤트는 하기와 같이 수집 모듈이 수집한 정보로 상기 메트릭 생성 모듈이 생성한 메트릭의 값에 대하여, 상기 복합 메트릭 판단 모듈(1160)이 메트릭별 또는 메트릭 조합별 이벤트(여기서는 scale-out)을 발생시키는 조건인 지를 판단한다. 하기 표 5는 특정한 트리거별 메트릭별 또는 메트릭 조합별 이벤트(여기서는 scale-out)을 발생시키는 조건의 예시를 보여 주고 있다.

트리거 번호 발생 조건 조건 특성 이벤트 트리거 1 1) 세션 개수가 100개 이상이거나,
2) CPU Load 가 80% 이상 이고, Memory 사용률이 60%이상이거나,
3) Network Out이 976.56MB 이상이고, Disk Read 가 22.97MB 이상인 경우
단일
복합

복합
Scale-out을 통해 추가 자원을 생성
트리거 2 1) 세션 개수가 100개 이하이고
2) CPU Load 가 80% 이하이거나, Memory 사용률이 60%이하이고
3) Network Out이 976.56MB 이하이거나 Disk Read 가 22.97MB 이하인 경우
단일
복합

복합
추가 자원을 축소
트리거 3 세션개수가 3000개 이상이고, CPU Load가 75% 이상이고, 메모리 사용율이 75% 이상, N/W In 이 1G 이상, Disk Read가 200MB 이상 복합 Scale-out을 통해 추가 자원을 생성
트리거 4 세션개수가 3000개 이하이거나, CPU Load가 75% 이하이거나, 메모리 사용율이 75% 이하이거나, N/W In 이 1G 이하이거나, Disk Read가 200MB 이하 복합 추가 자원을 축소

상기 트리거끼리 충돌이 발생하는 경우(2가지 이상의 트리거가 작동 조건에 해당하는 경우) 각 트리거 사이에서는 적용 우선 순위가 있을 수 있다. 한편, 모니터링 주기는 기 설정된 시간(예를 들면, 5분 간격)으로 이루어지고 추가 자원이 생성되어 추가가 된 직후 바로 축소가 되는 일은 없으며,실질적으로 부하는 지속적으로 늘어나는 상황에서 자동적으로 추가된다.

본 발명의 트리거 관리 모듈(1210)은 상기와 같은 조건이 발생할 때 클라우드 스케일링 모듈(1300)로 하여금 Scale-out 을 통해 추가 자원을 생성하게 할 수 있다.

본 발명의 클라우드 스케일링 모듈(Cloud Scaling System)(1300)은 클라우드 트리거링 모듈에서의 호출에 따라 현재 제공되는 클라우드 자원의 규모의 동적인 제어를 수행한다. 서비스 연속성을 위해 클라우드 로드 밸런서와의 긴밀한 연동을 통한 자원의 관리가 요구된다. 한편, 본 발명의 클라우드 로드 밸런서(Load Balancer)(1400)은 다중 클라우드 자원으로의 접근과 상황에 따른 로드 밸런싱 기능을 제공한다.

본 발명은 클라우드 컴퓨팅 산업, IT 산업, IT 서비스 사업, 컴퓨팅 자원 서비스 사업 등에 광범위하게 활용할 수 있다.

100 : 클라우드 서비스 시스템
1000 : 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템
1010 : 클라우드 모니터링 모듈
1110 : 수집 모듈
1120 : 실시간 체크 모듈
1130 : 알람 모듈
1140 : 메트릭 생성 모듈
1150 : 메트릭 감시 모듈
1160 : 복합 메트릭 판단 모듈
1200 : 멀티 트리거링 모듈
1210 : 트리거 관리 모듈
1220 : 이벤트 관리 모듈
1300 : 클라우드 스케일링 모듈
1400 : 클라우드 로드 밸런서
2000 : 컴퓨팅 자원
500 : 유무선 네트워크
200 : 클라이언트
200-1 : 클라이언트1
200-n : 클라이언트n

Claims (5)

  1. 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용하는 멀티 트리거링 시스템에 있어서,
    클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하고, 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 클라우드 모니터링 모듈;
    상기 클라우드 모니터링 모듈이 생성한 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 멀티 트리거링 모듈;
    상기 멀티 트리거링 모듈의 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모를 동적으로 제어하는 역할을 수행하는 클라우드 스케일링 모듈; 및
    서비스 연속성을 위해 클라우드 스케일링 모듈과 연동하여 다중 클라우드 자원으로의 접근과 상황에 따른 로드 밸런싱 기능을 수행하는 클라우드 로드 밸런서;을 더 포함하는 것이며,
    상기 메트릭은 디스크 사용량 및 현재 사용자 세션 수 중 어느 하나 이상을 포함하여 구성되며,
    상기 트리거링 이벤트는 상기 2 이상의 메트릭이 관계되는 복합적인 조건 하에서 발생되는 적어도 2 이상의 트리거링 이벤트인 것이며,
    2 이상의 트리거가 동일한 작동 조건에 해당되어 상기 2 이상의 트리거링 이벤트끼리 충돌이 발생하는 경우, 상기 2 이상의 트리거 사이에는 적용 우선 순위가 있는 것이며,
    상기 모니터링 모듈은 모니터링을 수행할 때 모니터링 주기를 가지는 것이며,
    클라우드 자원의 규모를 동적으로 제어함에 따라 추가 자원이 생성된 경우, 상기 주기 이내에는 상기 추가 자원의 축소는 발생하지 않는 것인 것을 특징으로 하는 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 클라우드 컴퓨팅 자원 관리를 위한 모니터링 메트릭을 활용하는 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법에 있어서, 상기 멀티 트리거링 시스템이,
    (A) 클라우드를 이루는 자원에 대한 모니터링을 수행하여 적어도 2 이상의 메트릭을 생성하는 단계;
    (B) 상기 메트릭이 기 설정된 트리거링 조건에 해당하는 경우, 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트로 구성되는 트리거링 이벤트군에 포함된 트리거링 이벤트 중 어느 하나 이상을 발생시키는 단계; 및
    (C) 상기 트리거링 이벤트에 대응하여 제공되는 클라우드 자원의 규모를 동적으로 제어하는 단계;를 포함하는 것이며,
    상기 메트릭은 디스크 사용량 및 현재 사용자 세션 수 중 어느 하나 이상을 포함하여 구성되는 것인 것이며,
    상기 트리거링 이벤트는 상기 2 이상의 메트릭이 관계되는 복합적인 조건 하에서 발생되는 적어도 하나 이상의 트리거링 이벤트인 것이며,
    2 이상의 트리거가 동일한 작동 조건에 해당되어 상기 2 이상의 트리거링 이벤트끼리 충돌이 발생하는 경우, 상기 2 이상의 트리거 사이에는 적용 우선 순위가 있는 것이며,
    상기 (A) 단계에서 모니터링이 수행될 때에는 모니터링 주기를 가지는 것이며, 클라우드 자원의 규모를 동적으로 제어함에 따라 추가 자원이 생성된 경우, 상기 주기 이내에는 상기 추가 자원의 축소는 발생하지 않는 것인 것을 특징으로 하는 모니터링 메트릭 활용 멀티 트리거링 시스템의 정보 처리 방법.
  5. 삭제
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