KR101629861B1 - 진정한 데이터센터 테스팅을 가지는 서비스 품질 지각 억류 애그리게이션 - Google Patents

진정한 데이터센터 테스팅을 가지는 서비스 품질 지각 억류 애그리게이션 Download PDF

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Abstract

효율적인 데이터센터 관리를 위한 기술이 일반적으로 설명된다. 일부 예시에서, 용량이 다시 이용가능해지면 하청된 잡이 본래 데이터센터로 회수될 수 있도록, 데이터센터 상에서의 클라이언트 잡이 다른 데이터센터로 하청된다. 네트워크 메시지, 지시 관리, 트래픽 전달의 QoS 효과 상에서의 데이터 분석, 및 전략 관리를 조합하는 억류된 애그리게이터 모듈은 태스크가 억류되어 애그리게이팅되는 것을 유지하는 것이 이치에 맞는지 결정한다. 애플리케이션 또는 대용의 진정한 성능을 테스트하고, 진정한 성능에 기초하여 복수의 데이터센터 사이에서 최적화하기 위한 미들웨어 시스템은 본래 데이터센터로부터 잡을 하청하기에 앞서 후보 데이터센터를 평가한다. 미들웨어는 가격/성능에서 대략 동등하다고 주장하는 리소스 상에서 유사한 태스크를 실질적으로 수행하기 위하여 애플리케이션을 복수의 후보 클라우드로 배치한다. 미들웨어는 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하고, 차이를 분석하고, 차이를 이용하여 실제 작업 태스크를 재분배한다.

Description

진정한 데이터센터 테스팅을 가지는 서비스 품질 지각 억류 애그리게이션{QUALITY OF SERVICE AWARE CAPTIVE AGGREGATION WITH TRUE DATACENTER TESTING}
여기에서 달리 지적되지 않는다면, 본 섹션에서 설명되는 내용은 본 출원에서 청구범위에 대한 선행 기술이 아니며, 본 섹션에 포함함으로써 선행 기술로 인정되지 않는다.
클라우드 기반 서비스의 통합을 향한 경향은 고객이 하나의 데이터센터 제공자로부터 다른 이로 이동하는 것을 허용하는 표준 프레임워크 및 코딩을 포함한다. 데이터센터 중개업자는 클라이언트가 더 나은 거래를 획득하도록 작업하고 그리하여 태스크를 더욱 이동 가능하게 만드는, 갈수록 일반적인 엔티티이다. 동시에, 클라우드 벤더는 가격책정을 올리기 위하여 수행할 수 있는 가장 높은 QoS(Quality of Service)를 판매하기를 원할 수 있으나, 새로운 작업이 더 높게 요구되는 QoS와 함께 도착하면, 새로운 작업은, 리소스를 정돈(clear)하기 위하여 진행중인 더 낮은 QoS 작업을 거절하는 것을 의미할 수 있고, 그러므로 높은 QoS 작업이 완성되면 빈 프로세서와 함께 남게 되는 것을 의미할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 리소스는 부정확한 유닛 측정에서 제공된다. 예시는 메모리, 비트 너비 및 대략적인 I/O 성능을 포함하지만, 예컨대, 일반적으로 프로세서 유형은 특정하지 않는다. "동등한 처리 능력" 및 I/O 성능은 낮음/중간/높음만큼 대략적인 단위에서 측정되고, 이는 복잡한 분배된 애플리케이션이 상이한 클라우드 상에서, 동일하게 특정되고 가격이 매겨지는 컴퓨팅 유닛 상에서조차 달리 수행할 수 있는 것을 의미한다. 하나의 서비스 제공자의 동등한 인스턴스는 다른 제공자의 것보다 CPU에서 더 빠를 수 있으나, 스토리지 I/O에서는 더 느릴 수 있다. 동일하게 특정된 클라우드 사이에서의 상대적인 성능 차이는 내부 네트워크 혼잡, 장비 대체 및 사용 수준에 의해서도 오랜 시간 동안 변화할 수 있다.
현재, 종래 데이터센터 관리 방법에서의 단점이 있다. 예컨대, 성능에서의 차이가, 더 나은 정보를 사용하는 시장 사이에서의 가치 차이를 이용하는 중개 매매(arbitrage)의 가능성을 높인다. 사용자가 그들의 애플리케이션이 상이한 클라우드 상에서 주어진 가격에 대하여 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지에 대한 진정한 측정을 가지는 경우, 그들은 가장 저렴한 것을 선택할 수 있고 그로 인해 돈을 순수하게 정보의 우세로써 절약할 수 있다.
일부 예시에 따라, 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅을 사용하여 QoS(Quality of Sevice) 지각 억류 애그리게이션(QoS aware captive aggregation)을 관리하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 데이터센터에서 잡(job)을 수신하는 단계, 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대하여 적절한 하청 데이터센터를 결정하는 단계, 적어도 하나의 기존의 잡을 적절한 하청 데이터센터로 포워드하는 단계, 및 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트에게 결과를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과할 수 있고, 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지될 수 있다.
다른 예시에 따라, 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅을 사용하여 QoS(Quality of Service) 자각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 장치는 메모리 및 메모리에 결합되는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 데이터센터 관리 애플리케이션과 함께 억류 애그리게이션 모듈을 실행하도록 구성될 수 있다. 억류 애그리게이션 모듈은 데이터센터에서 잡을 수신하도록 구성될 수 있고 - 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과함 -; 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대하여 적절한 하청 데이터센터를 결정하고; 적어도 하나의 기존의 잡을 적절한 하청 데이터센터로 포워드하고; 그리고 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트에게 결과를 제공하고, 여기에서 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지된다.
추가적인 예시에 따라, 데이터센터 관리와 함께 QoS(Quality of Service) 지각 잡 분배를 관리하기 위한 억류 애그리게이션 모듈이 제공될 수 있다. 억류 애그리게이션 모듈은 데이터센터에서 잡을 수신하고 - 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과함 -; 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대하여 적절한 하청 데이터센터를 결정하고; 적절한 하청 데이터센터로 적어도 하나의 기존의 잡을 포워드하고; 그리고 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트에게 결과를 제공하도록 구성될 수 있고, 여기에서 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지된다.
또 다른 예시에 따라, 미들웨어 모듈은 데이터센터 관리와 함께 QoS(Quality of Service) 지각 잡 분배에서 하청 데이터센터의 적합성을 결정하기 위하여 제공될 수 있다. 미들웨어 모듈은 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고, 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하고, 그리고 데이터센터의 억류 애그리게이션 모듈이 분석 결과에 기초하여 잡을 포워드하게 하도록 구성될 수 있다.
이상의 요약은 단순히 예시적인 것으로서 어떠한 방식으로든 제한적으로 의도된 것이 아니다. 이하의 상세한 설명과 도면을 참조함으로써, 상기 설명된 예시적인 양태, 실시예, 그리고 특징에 더하여, 추가적인 양태, 실시예, 그리고 특징 또한 명확해질 것이다.
본 개시의 전술한 특징 및 다른 특징은 첨부 도면과 결합하여, 다음의 설명 및 첨부된 청구범위로부터 더욱 충분히 명백해질 것이다. 이들 도면은 본 개시에 따른 단지 몇 개의 예시를 묘사할 뿐이고, 따라서, 본 개시의 범위를 제한하는 것으로 고려되어서는 안 될 것임을 이해하면서, 본 개시는 첨부 도면의 사용을 통해 더 구체적이고 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 진정한 데이터센터 테스팅을 통한 적합성 결정 및 서비스 품질 지각 억류 애그리게이터를 통한 적절한 용량에 기초하여 잡이 데이터센터 사이에서 하청될 수 있는, 예시적인 시스템을 도시하고,
도 2는 경쟁 및 모바일 클라이언트의 환경에서 상이한 가격책정 및 QoS를 가지는 잡을 수신하는 것의 예시적인 시나리오를 도시하고,
도 3은 예시적인 시나리오에서 하청된 태스크의 외부 관리를 가능하게 하는 억류 애그리게이터를 도시하고,
도 4는 억류 애그리게이터 모듈의 주요 기능 컴포넌트를 도시하고,
도 5는 미들웨어를 이용하는 진정한 데이터센터 테스팅 시스템에서의 주요 기능 컴포넌트늘 도시하고,
도 6은 데이터 센터 테스팅과 함께 QoS 지각 억류 애그리게이션을 구현하도록 사용될 수 있는, 범용 컴퓨팅 장치를 도시하고,
도 7은 도 6에서의 장치와 같은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있는 QoS 지각 억류 애그리게이션 및 진정한 테스팅 기반 데이터센터 평가를 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이고,
도 8은 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 블록도를 도시하고, 모두 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열된다.
이하의 상세한 설명에서 본 개시의 일부를 이루는 첨부된 도면이 참조된다. 문맥에서 달리 지시하고 있지 않은 한, 통상적으로, 도면에서 유사한 부호는 유사한 컴포넌트를 나타낸다. 상세한 설명, 도면, 그리고 청구범위에 설명되는 예시적인 실시예는 제한적으로 여겨지지 않는다. 본 개시에서 제시되는 대상의 범위 또는 사상에서 벗어나지 않으면서도 다른 실시예가 이용되거나, 다른 변경이 이루어질 수 있다. 여기에서 일반적으로 설명되고, 도면에 도시되는 본 개시의 양태는 다양한 다른 구성으로 배열, 대체, 조합, 분리 및 설계될 수 있음과 이 모두가 여기에서 명시적으로 고려됨이 기꺼이 이해될 것이다.
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간단히 말하자면, 용량이 다시 이용 가능하게 되면 하청된 잡이 본래 데이터센터로 회수될 수 있도록, 수익성은 적으나 수요가 적은 데이터센터 상에서의 클라이언트 잡이 다른 데이터센터로 하청될 수 있다. 네트워크 메시지 및 지시 관리, 트래픽 릴레이의 QoS 효과 상에서의 데이터 분석, 및 전략 관리를 조합하는 억류 애그리게이터 모듈은 요구 시 또는 계속하여 각각의 태스크가 억류되어 애그리게이팅되는 것을 유지하는 것이 이치에 맞는지 결정할 수 있다. 애플리케이션 또는 애플리케이션 대용(application surrogate)의 진정한 성능을 테스트하여 진정한 성능에 기초하여 복수의 데이터센터 사이에서 최적화하기 위한 미들웨어 시스템은 출하 데이터센터로부터의 잡의 하청에 앞서 후보 데이터센터를 평가할 수 있다. 미들웨어는 가격 및/또는 성능에서 대략 동등하다고 주장하는 리소스 상에서 유사한 태스크를 실질적으로 수행하기 위하여 애플리케이션 또는 대용을 복수의 후보 클라우드로 배치할 수 있다. 미들웨어는 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신할 수 있고, 차이를 분석할 수 있고, 차이를 이용하여 실제 작업 태스크를 재분배할 수 있다.
도 1은 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 진정한 데이터센터 테스팅을 통한 적합성 결정 및 서비스 품질 지각 억류 애그리게이터를 통한 적절한 용량에 기초하여 잡이 데이터센터 사이에서 하청될 수 있는, 예시적인 시스템을 도시한다.
데이터센터는 하나 이상의 특정 조직에 관련되거나 지식의 특정 부분 주위에서 조직화되는 정보 및 데이터의 저장, 관리 및 보급을 위한 집중된 저장소이다. 사설 데이터센터가 조직의 시설 내에 존재할 수 있거나 특화된 시설로 유지될 수 있다. 일부 데이터센터는 서버 활동, 웹 트래픽, 관리 데이터 및 네트워크 성능을 모니터하는 자동화 시스템을 포함하는 NOC(network operations center)와 동의어일 수 있다. 다른 데이터센터는 데이터의 수집, 처리 및/또는 분석과 같은 클라이언트를 위한 태스크를 관리함에 있어서 특화될 수 있다. 데이터 센터는 물리적 엔티티(예컨대, 서버 룸, 서버 팜 등)와 통상적으로 연관되는 한편, 데이터센터는 또한 VDC(Virtual Datacenter)로 구성될 수 있고, 관리되는 데이터는 가상 서버 및 데이터 스토어를 통하여 크기, 소유자 또는 다른 양상에 기초하여 구획된다.
도 1을 참조하여, 도표(100)에 도시된 바와 같이, 복수의 데이터센터(104, 106 및 108)가 태스크를 수행할 수 있고 클라이언트(102)에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 예시적인 시나리오에서, 데이터센터(104)는 클라이언트(102)로부터 잡을 수신할 수 있고, 자신의 용량에 따라 잡을 스케쥴링할 수 있다. 새로운 잡이 도착하는 경우 데이터센터(104)가 자신의 용량에 미치면, 데이터센터(104)는 억류 애그리게이터 모듈(114)를 가지고 프로세스를 관리하면서, 새로운 잡 또는 기존의 잡 중 하나를 반출(aggregate-out)하거나 제2 데이터센터(106) 및/또는 제3 데이터센터(108)에서 일시적으로 수행되도록 이송할 수 있다. 데이터센터는 하나 이상의 네트워크(110)를 통하여 통신할 수 있다. 어떠한 잡을 데이터센터(106 및 108)로 이송할 것인지 결정함에 있어서, 억류 애그리게이터 모듈(114)은 그들의 QoS 수요, 가격등과 같은 잡의 다양한 양상을 고려할 수 있다. 예컨대, 억류 애그리게이터 모듈(114)은 데이터센터(104)의 수익성을 극대화하는 다른 잡에 비하여 보수가 적은 잡을 이송할 수 있다.
어떠한 데이터센터가 데이터센터(104)로부터 하청된 잡을 수신하기에 적절할 것인지 결정함에 있어서, 미들웨어(112)는 데이터센터(106 및 108) 사이에서 애플리케이션 또는 애플리케이션 대용의 진정한 성능을 테스트하도록 이용될 수 있다. 미들웨어(112)는 가격 및/또는 성능에서 대략 동등하다고 주장하는 리소스 상에서 실질적으로 유사한 태스크를 수행하기 위하여 데이터센터(106 및 108)로 애플리케이션 또는 대용을 배치할 수 있다. 미들웨어(112)는 이후 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신할 수 있고, 차이를 분석할 수 있고, 데이터센터(104)에서 초과 잡을 재분배할 수 있다.
도 2는 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 경쟁 및 모바일 클라이언트의 환경에서의 상이한 가격책정 및 QoS를 가지는 잡을 수신하는 것의 예시적인 시나리오를 도시한다.
도 2에서의 도표(200)는, 데이터센터(232)가 보수가 좋은 높은 QoS 작업(QoS1)(234) 및 보수가 그다지 좋지 않은 낮은 QoS 작업(QoS2)(236)의 혼합을 가지는 상황 A(230)를 디스플레이한다. QoS1(234)는 제1 잡(235)로부터 도출될 수 있고, QoS2(236)는 제2 잡(237)로부터 도출될 수 있다. QoS1(234) 및 QoS2(236)가 수행되는 한편, 보수가 좋은 높은 QoS 작업(QoS1)(248)을 야기하는 제3 잡(249)이 클라이언트로부터 도착하는 상황 B(240)로 이어지며 새로운 제안이 수신될 수 있다. 제3 잡(249)은 데이터센터(232)의 용량을 초과할 수 있다. 그러므로, 데이터센터(232)는 제3 잡(249)을 거절할 수 있고 제1 및 제2 잡(235, 237)을 계속 수행하여 더 적을 돈을 획득할 수 있다.
대안적으로, 데이터센터(232)는 제2 잡(237)(및 QoS2(236))이 상황 C(250)에서 도시되는 바와 같이 다른 제공자로 이동하는 것을 허용하며 제3 잡(249)을 수용할 수 있다. 상황 C(250)에서, 데이터센터(232)는 제1 잡(235) 및 제3 잡(249)로부터 도출되는 QoS1(234 및 248)을 수행할 수 있다. 상황 C(250)는, 제3 잡으로부터 도출된 QoS1(248)이 완료되는 경우 데이터센터(232)가 빈 용량(266)을 직면할 수 있는 상황 D(260)로 이어질 수 있다. 제3 잡(249)이 꽤 짧은 수명인 것으로 밝혀지면, 제3 잡(249)은 그러므로 전체 손실에 대한 단기 이익일 수 있다.
도 3은 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 예시적인 시나리오에서 하청된 태스크의 외부 관리를 가능하게 하는 억류 애그리게이터를 도시한다.
도 3에서의 도표(300)는 하청된 태스크의 외부 관리를 허용하기 위하여 억류 애그리게이터 모듈(378)을 이용하는 전략을 도시한다. 도 2에서의 예시적인 시나리오에 유사하게, 데이터센터(332)는 상황 A(330)에서 보수가 좋은 높은 QoS 작업(QoS1)(334) 및 보수가 그다지 좋지 않은 낮은 QoS 작업(QoS2)(336)의 혼합을 수행할 수 있다. QoS1(334)는 제1 잡(335)로부터 도출될 수 있고, QoS2(336)는 제2 잡(337)로부터 도출될 수 있다. QoS1(334) 및 QoS2(336)가 수행되는 한편, 보수가 좋은 높은 QoS 작업(QoS1)(348)을 야기하는 제3 잡(349)이 클라이언트로부터 도착하는 상황 B(340)로 이어지며 새로운 제안이 수신될 수 있다. 제3 잡(349)은 데이터센터(332)의 용량을 초과할 수 있다.
도 2에서 도시된 시나리오와 상이하게, 데이터센터(332)는 제3 잡(349)을 수용할 수 있다. 상황 C(350)에서, 억류 애그리게이터 모듈(378)은 잡의 클라이언트를 직접 응대하는 제어(client-facing control)를 명백하게 유지하면서, 소유하고 있는 잡을 평가할 수 있고 낮은 수익 QoS2(336)를 제2 데이터센터(372)로 하청할 수 있다. 제3 잡(349)이 완료되면 상황 D(360)에서 도시된 바와 같이 낮은 수익 QoS2(336)의 남은 일부가 제2 데이터센터(372)로부터 데이터센터(332)로 회수될 수 있고, 이는 데이터센터(332)가 새로운 잡 제안을 잃는 일 없이 실질적으로 최대 용량에서 작동하는 것을 허용할 수 있다. 억류 애그리게이터 모듈(378)은 언제 억류 잡을 해방시키는 것이 이로운지에 관한 전략적 결정뿐만 아니라 적절한 데이터 센터 결정 및 추가적인 대기(latency)와 같은 문제를 다룰 수 있다.
관리 및 명령 지시를 릴레이함으로써 더 낮은 QoS 잡을 하청함에 있어서, 억류 애그리게이터 모듈(378)은 클라이언트에게 명백한 명령 및 관리에 대한 추가적인 대기를 만들고 및/또는 최소화하기 위하여 태스크를 수행할 수 있다. 데이터센터 사이의 위상적 거리는 패킷을 전달함에 있어서 지연을 최소화하기 위하여 고려될 수 있다. 나아가, 전달에 대한 QoS 협정은 거리의 추가 및 대기 효과와 함께 데이터센터 하청의 QoS에 비교될 수 있다. 예컨대, 성능 수준이 클라이언트에게 보장되었다면, 애그리게이션으로부터 수용 가능한 전체 QoS를 전달하기 위하여 더 높은 QoS가 하청 데이터센터로부터 구매될 필요가 있을 수 있다.
도 4는 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 억류 애그리게이션 모듈(400)의 주요 기능 컴포넌트를 도시한다.
억류 애그리게이션 모듈(400)은, 현재 데이터센터에서 유지되는 작업이 현재 억류 애그리게이션을 통하여 각각의 이용가능 하청 데이터센터로 하청되는 경우, 외부 클라이언트에 의해 경험될 수 있는 최종 QoS의 평가를 제공하기 위하여 하청업자 데이터센터 네트워크 맵 및 통계 기록(486)을 이용하여 조정 계산(484)을 수행할 수 있는 가격책정 및 애그리게이션 관리자(482)를 포함할 수 있다. 가격책정 및 애그리게이션 관리자(482)가 하청 데이터센터를 선택하면, 태스크 로더(492)가 작업을 목적지 데이터센터로 이동시킬 수 있고 트래픽 리라우터(494)로 이관될 수 있다.
트래픽 리라우터(494)는 트래픽의 두 개의 상이한 스트림을 다룰 수 있다. 운영상 태스크는 그들이 국지적으로 다루어져야 하는 경우 포워드되지 않을 수 있는 한편, 제어 트래픽(496)은 (동작 지시와 같은)태스크를 제어하기에 적절한 경우 그것이 포워드될 수 있도록 해석될 수 있다. 태스크 트래픽(498)은 데이터센터를 통해 발송될 수 있고 포워드될 수 있거나, 또는 클라이언트 사용자가 하청 데이터센터와 직접적으로 애플리케이션 데이터를 교환할 수 있도록 게이트웨이가 갱신될 수 있다. 전략 관리자(488)는 이득을 결정할 수 있고 억류 애그리게이션의 비용을 판단할 수 있고, 하청 데이터센터 정보 및 트래픽 리라우터(494)로부터의 갱신된 제어 트래픽 또는 태스크 기간의 측정 또는 다른 전략적 정보에 기초하여 수요 및 가격책정 모델을 포함할 수 있다.
하청업자 데이터센터 네트워크 맵 및 통계(486)는 이동 시간을 계산하기 위하여 데이터센터를 물리적으로 찾도록 국지화 기법(localization technique)을 이용하여 형성될 수 있다. 대안적으로, 핑(ping)이 지연을 평가하기 위하여 이용될 수 있다. 중계선(trunk line) 상에서의 데이터센터에 대하여, 정보가 규칙적인 간격에서 갱신될 수 있음에도 불구하고, 통계는 안정적일 수 있다.
제어 트래픽(496)은 명령어가 분석(parse)되어 데이터센터에서 관리될 수 있도록 억류 애그리게이션 모듈(400)을 통하여 처리될 수 있다. 일부 메시지는 예컨대, 리소스 보유 또는 필요에 관할 수 있다. 데이터센터는 억류 애그리게이션에서 태스크를 계속 유지할지 고려하는 경우 정보를 사용할 수 있다. 예컨대, 낮은 수익 잡이 더 높은 QoS 수준으로 증가될 수 있고, 이는 잡의 본래 데이터센터로의 즉각적인 복귀를 정당화할 수 있다. 대안적으로, 작업이 하청 데이터센터로부터 되돌아올 수 있는 경우, 작업이 본래 데이터센터에서의 빈 용량에 이제 들어맞을 수 있도록 잡의 크기가 변화할 수 있거나, 하청 데이터센터로 공식적으로 하청된 잡을 핸드오프함으로써 또는 클라이언트에게 리소스가 더 이상 이용 가능하지 않음을 간단하게 통지함으로써 전략 관리자(488)가 하청된 잡을 수용하지 않을 수 있는 경우, 기존의 잡이 완료된 경우에도 작업이 본래 데이터센터로 되돌아올 수 있다고 더 이상 예상하지 않도록 크기가 변화할 수 있다.
이러한 메시지의 전부가 아닌 일부는 태스크 관리를 위하여 하청 데이터센터로 전달될 수 있다. 일부 경우에서, 제어 트래픽 핸들링은 본래 데이터센터가 하청 데이터센터와는 상이한 지시 구조를 가지는 경우 번역을 필요로 할 수 있다.
일부 경우에서, 데이터센터는 클라이언트로부터 IP 레인지(IP range)를 수신하고 게이트웨이를 갱신할 수 있어 데이터센터 머신은 트래픽을 수신하고 그러한 IP 주소로 다룰 수 있다. 이러한 방식에서, 사용자가 클라이언트와 연관된 IP 주소로 가는 경우 데이터센터 머신 상에서의 애플리케이션에 대한 지연을 경험할 수 있다. 애플리케이션 트래픽이 억류 애그리게이션 사이트, 하청 데이터센터로 직접적으로 갈 수 있도록 게이트웨이를 갱신함으로써 데이터센터를 통해 서비스 지연 및 트래픽의 일부를 제거할 수 있다. 지시 및 운영상 트래픽과 조합된 사용자 트래픽 전체 전향이 전술된 바와 같이 별도로 분석되고 필터링되는 시나리오에서, QoS 영향은 사용자 경험이 아닌 운영상 지시에 미칠 수 있다. 성능 조정 계산(484)은 애플리케이션 IP 주소가 포워딩 지체를 제거하도록 다시 매핑될 수 있는지의 고려를 포함할 수 있다.
일부 경우에서, 트래픽 리라우팅의 애플리케이션이 억류 애그리게이션으로 주목할만한 QoS 패널티를 야기하지 않을 수 있도록 가격 책정 및 애그리게이션 관리자(482) 및 하청업자 데이터센터 네트워크 맵 및 통계(486)의 조합이 사용자에게 가까운 서브렛 선택(sublet option)을 찾을 수 있도록 할 수 있다. 그러한 경우에, 데이터센터는 억류 애그리게이션 상태에서 더 많은 수의 "태스크 보유"를 유지할 수 있을 수 있고, 이는 빈 공간을 채우라는 요구만 있으면 회수될 수 있다.
도 5는 여기에서 기술된 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 미들웨어를 이용하는 진정한 데이터센터 테스팅 시스템에서의 주요 기능 컴포넌트를 도시한다. 도 2 내지 도 4는 어떻게 초과 잡이 본래 데이터센터로부터 다른 데이터센터로 하청될 수 있는지의 논의를 포함한다. 다른 데이터센터의 적합성은 일부 실시예에 따라 그들의 비용, 성능 또는 유사한 속성을 테스트함으로써 결정될 수 있다. 도 5에서의 도표(500)는 데이터센터 억류 애그리게이션에서 진정한 테스팅을 수행하기 위한 미들웨어의 사용을 디스플레이한다. 일부 실시예에 따라, 실제 애플리케이션 또는 대용 애플리케이션을 이용하는 후보 데이터센터의 테스팅은 QoS 지각 억류 애그리게이션으로부터 독립적으로 수행될 수 있다.
도표(500)에서, 세 개의 예시적인 데이터센터, 관리 층(504) 및 실행 층(506)을 가지는 데이터센터1(502), 관리층(510) 및 실행 층(512)을 가지는 데이터센터2(508), 및 관리 층(516) 및 실행 층(518)을 가지는 데이터센터3(514)이 도시된다. 미들웨어(520)는 대략적인 흐롬도의 형태에서 나타나는 몇몇 기능을 포함할 수 있다. 분배 기능(522)은, 애플리케이션 태스크 또는 참조 대용일 수 있는 참조 태스크(530)를 취할 수 있고, 참조 태스크(530)를 복수의 데이터센터 실행 층(506, 512 및 518)으로 분배할 수 있다. 이후, 수신 기능(524)은 질의할 수 있고 관리 층(504, 510 및 516)으로부터 실행 시간과 같은 참조 태스크(530)의 성능에 대한 정보를 수신할 수 있다. 다음으로, 분석 기능(526)은 수신된 정보를 분석할 수 있고 특정 애플리케이션에서의 유효한 작업의 단위당 유효한 진정한 비용과 같은 데이터센터(502, 508 및 514)를 차별화하는 비교 메트릭을 생성할 수 있다. 태스크 할당 최적화 기능(528)은 태스크 보유(532)로부터 태스크를 취할 수 있고 그들을 요구되는 최적화에 기초하여 할당할 수 있다. 이러한 점으로부터, 프로세스는 요구되는 간격에서 반복될 수 있고 진행중인 현실의 태스크를 중단시키지 않으면서 태스크가 재분배될 필요가 있는지 없는지에 관한 정보를 생성하기 위하여 반복될 수 있다.
일부 실시예에 따라, 참조 태스크(530)는 요구되는 사용자 애플리케이션 자신일 수 있다. 상이한 데이터센터 성능을 분석하기 위한 지속적인 참조를 가지기 위하여, 테스트되고 있는 데이터센터 상에서의 애플리케이션을 통하여 동일한 입력을 실행시키는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 동일한 결과를 여러 번 가지는 데에 있어서 추가되는 유틸리티가 없을 수 있으므로, 이는 프로세스의 비용에 추가할 수 있다. 다른 접근법은, 예컨대, 알려진 그리고 반복 가능한 처리 블록 주위에서 코드 내 많은 측정(calibration)된 지점에서 타임스탬프를 취함으로써 애플리케이션 코드를 계측하는 것을 포함할 수 있다. 계측은 다양한 입력의 알려진 조건에서의 상대적인 수요 및 성능을 측정하고 타임스탬프뿐만 아니라 입력 유형을 기록함으로써 한 단계 더 나아갈 수 있다. 수신된 계측 데이터는 관리 층 데이터에 추가하여 또는 대신하여 수신 단계 동안 미들웨어(520)로 되돌아갈 수 있다.
테스팅을 위하여 애플리케이션 자신을 사용하는 것을 넘어서는 추상화의 다음 수준은 대용 태스크의 구성일 수 있다. 대용은 실제 애플리케이션의 모델 내에서 배치되도록 설계될 수 있고 블록 사이의 통신 및 동작 사이의 계산의 유사한 수준을 가질 수 있으나 통신은 테스트 메시지를 포함할 수 있고 계산은 실제 애플리케이션의 리소스 잠금 및 메모리 및 저장 매체 접근, 계산을 흉내 내도록 설계되는 반복되는 단순한 단계일 수 있다. 그러한 대용의 이점은 분배하기에 더 작은 패키지, 테스트의 더 빠른 완료 및 더 많은 제어 및 데이터를 기록하기 위한 기회를 포함할 수 있다.
참조 태스크(530)는 알려진 수요와 함께 "스트레스 테스트" 요소로 또한 구성될 수 있다. 일 예시는 반복되는 메시지 교환의 고정된 세트를 완료하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예시는 알려진 양의 계산을 가지는 프로세서 테스트를 포함할 수 있다. 예컨대, 비트코인 알고리즘이 구현될 수 있고, 이는 블록 당 알려진 평균 완료 시간을 가지고, 암호법으로 증명할 수 있는 출력 블록이 통화를 생성하도록 사용되는 계산 능력만큼 현재 대략 값진 디지털 통화의 형태로 수용된다.
일부 실시예에서, 미들웨어(520)는 다른 데이터센터로 하청하는 데이터센터로부터 분리된 엔티티에 의해 제공될 수 있다. 다른 실시예에서, 미들웨어(520)는 데이터센터로 통합될 수 있다. 예컨대, 미들웨어(520)는 억류 애그리게이터 모듈의 일부일 수 있고 또한 후보 하청 데이터센터의 성능의 분석 결과에 기초하여 분배를 최적화하는 분배 태스크를 수행할 수 있다. 계속적인 데이터 수집 및 중개 매매는, 태스크가 의미 있게 비교될 수 있는 경우 복수의 데이터센터 전역에서 작업의 일부를 확산시킴으로써 효율적으로 성취될 수 있다. 그러한 경우에서 태스크 최적화 기능(528)은 애플리케이션의 일부를 보류하고 애플리케이션을 (분배 기능(522)을 통하여)제2의 및 제3의 데이터센터로 분배하여 계속적으로 성능을 모니터하도록 수정될 수 있다.
참조 태스크(530)가 중요한 가치를 생산하지 않고 반복되는 모니터링을 위하여 분배될 것이라면, 모니터링의 간격은 모니터링을 최소화하고 중개 매매 기회를 최대화하기 위하여 선택될 수 있다. 그러한 태스크를 부르기 위하여, 데이터는 얼마나 자주 성능이 변하는지(예컨대, 장비는 아마도 최대한 한 달인 반면, 네트워크 속성은 매시간마다 변화할 가능성이 있음)에 대하여 수집될 수 있으며, 최소한의 테스팅 및 측정은 대체로 그 정도로 가끔씩 실행될 수 있다. 할당되는 리소스의 양은 또한 트레이드오프에 영향을 미칠 수 있다.
실시예가 도 2 내지 도 5에서의 특정 예시, 컴포넌트 및 구성을 사용하여 앞서 논의되었으나, 그들은 QoS 지각 억류 애그리게이션 및 진정한 테스팅 기반 데이터센터 평가를 구현하기 위하여 사용될 일반적인 가이드라인을 제공하도록 의도된다. 이러한 예시는 실시예에 대한 제한을 구성하지 않으며, 여기에서 기술되는 원리를 사용하여 다른 컴포넌트, 모듈 및 구성을 사용하여 구현될 수 있다. 예컨대 임의의 적절한 참조 태스크는 후보 데이터센터를 평가하는 데에 사용될 수 있고, 데이터센터를 평가하는 것 및 억류하여 잡을 애그리게이팅하는 것과 연관되는 태스크는 분리되어 또는 통합된 방식에서 수행될 수 있다. 나아가, 앞서 논의된 동작은 다양한 순서, 특히 엇갈리는 방식에서 수행될 수 있다.
도 6은 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 진정한 데이터 센터 테스팅과 함께 QoS 지각 억류 애그리게이션을 구현하도록 사용될 수 있는, 범용 컴퓨팅 장치를 도시한다. 매우 기본적인 구성(602)에서, 컴퓨팅 장치(600)는 하나 이상의 프로세서(604) 및 시스템 메모리(606)를 통상적으로 포함한다. 메모리 버스(608)는 프로세서(604)와 시스템 메모리(606) 사이의 통신을 위해 사용될 수 있다.
요구되는 구성에 따라, 프로세서(604)는 마이크로프로세서(μP), 마이크로컨트롤러(μC), 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 그 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 프로세서(604)는 레벨 캐시 메모리(612)와 같은 하나 이상의 레벨의 캐싱, 프로세서 코어(614) 및 레지스터(616)를 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어(614)는 ALU(arithmetic logic unit), FPU(floating point unit), DSP 코어(digital signal processing core), 또는 그 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예시적인 메모리 컨트롤러(618)는 또한 프로세서(604)와 사용될 수 있거나, 또는 몇몇 구현예에서, 메모리 컨트롤러(618)는 프로세서(604)의 내부 부품일 수 있다.
요구되는 구성에 따라, 시스템 메모리(606)는 (RAM과 같은) 휘발성 메모리, (ROM, 플래시 메모리 등과 같은) 비휘발성 메모리, 또는 그 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는 임의의 유형일 수 있다. 시스템 메모리(606)는 운영 체제(620), 하나 이상의 애플리케이션(622), 및 프로그램 데이터(624)를 포함할 수 있다. 애플리케이션(622)은, 데이터센터 동작의 다양한 양상을 관리하는 데이터센터 관리 애플리케이션(623)을 포함할 수 있다. 데이터센터 관리 애플리케이션(623)과 함께 억류 애그리게이션(625)은 하청 데이터센터 사이에서 잡의 서비스 품질 지각 애그리게이션을 가능하게 할 수 있다. 미들웨어(627)는 여기에서 기술되는 메인 데이터센터로부터 초과 잡을 수신할 수 있는 후보 하청 데이터센터의 진정한 성능을 테스트할 수 있다. 이러한 기술된 기본 구성(602)은 파선 내부의 컴포넌트에 의해 도 6에 도시된다.
컴퓨팅 장치(600)는 추가적인 특징 또는 기능, 및 기본 구성(602)과 임의의 요구되는 장치와 인터페이스 간 통신을 용이하게 하기 위한 추가적인 인터페이스를 가질 수 있다. 예를 들면, 버스/인터페이스 컨트롤러(630)는 저장 인터페이스 버스(634)를 통한 기본 구성(602)과 하나 이상의 데이터 저장 장치(632) 간의 통신을 용이하게 하는데 사용될 수 있다. 데이터 저장 장치(632)는 분리형 저장 장치(636), 비분리형 저장 장치(638), 또는 그들의 조합일 수 있다. 분리형 저장 장치 및 비분리형 저장 장치의 예로는, 몇 가지 말하자면, 플렉서블 디스크 드라이브 및 하드 디스크 드라이브(HDD)와 같은 자기 디스크 장치, 컴팩트 디스크(CD) 드라이브 또는 디지털 다기능 디스크(DVD) 드라이브와 같은 광 디스크 드라이브, 고체 상태 드라이브(solid state drive; SSD), 및 테이프 드라이브가 포함된다. 예시적인 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성의, 분리형 및 비분리형 매체를 포함할 수 있다.
시스템 메모리(606), 분리형 저장 장치(636) 및 비분리형 저장 장치(638)는 컴퓨터 저장 매체의 예이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD) 또는 다른 광학 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨팅 장치(600)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 그러한 임의의 컴퓨터 저장 매체는 장치(600)의 일부일 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)는 버스/인터페이스 컨트롤러(630)를 통한 다양한 인터페이스 장치(예를 들면, 출력 장치(642), 주변 인터페이스(644) 및 통신 장치(646))로부터 기본 구성(602)으로의 통신을 용이하게 하기 위한 인터페이스 버스(640)도 포함할 수 있다. 일부 예시적인 출력 장치(642)는 그래픽 처리 유닛(648) 및 오디오 처리 유닛(650)을 포함하며, 이는 하나 이상의 A/V 포트(652)를 통해 디스플레이 또는 스피커와 같은 다양한 외부 장치로 통신하도록 구성될 수 있다. 예시적인 주변 인터페이스(644)는 직렬 인터페이스 컨트롤러(654) 또는 병렬 인터페이스 컨트롤러(656)를 포함하며, 이는 하나 이상의 I/O 포트(658)를 통해 입력 장치(예를 들면, 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치 등) 또는 다른 주변 장치(예를 들면, 프린터, 스캐너 등)와 같은 외부 장치와 통신하도록 구성될 수 있다. 예시적인 통신 장치(646)는 네트워크 컨트롤러(660)를 포함하며, 이는 하나 이상의 통신 포트(664)를 통해 네트워크 통신 상에서의 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치(662)와의 통신을 용이하게 하도록 배치될 수 있다.
네트워크 통신 링크는 통신 매체의 일 예시일 수 있다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘 같은 변조된 데이터 신호 내의 다른 데이터에 의해 구현될 수 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수 있다. "변조된 데이터 신호"는 신호 내에 정보를 인코딩하기 위한 방식으로 설정되거나 변경된 특성 중 하나 이상을 갖는 신호일 수 있다. 제한적인지 않은 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음파, 무선 주파수(RF), 마이크로웨이브, 적외선(IR) 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수 있다. 여기서 사용되는 컴퓨터 판독가능 매체라는 용어는 저장 매체 및 통신 매체 둘 다를 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)는 범용 또는 특화된 서버, 메인프레임 또는 임의의 위의 기능을 포함하는 유사한 컴퓨터의 일부로서 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치(600)는 랩톱 컴퓨터 및 랩톱이 아닌 컴퓨터 구성 둘 모두를 포함하는 개인용 컴퓨터로서 또한 구현될 수 있다.
예시적인 실시예는 방법을 또한 포함할 수 있다. 방법은 여기에서 기술된 구조를 포함하는, 임의의 수의 방식에서 구현될 수 있다. 하나의 그러한 방식은, 본 개시에서 기술된 유형의 장치의, 기계 동작에 의한다. 다른 선택적인 방식은, 다른 동작은 기계에 의해 수행되는 한편, 동작의 일부를 수행하는 하나 이상의 사람 운영자와 함께 수행될 방법의 개별적인 동작 중 하나 이상을 위한 것이다. 사람 운영자는 서로 함께 결합될 필요는 없으나 각각은 프로그램의 일부를 수행하는 기계와 단지 함께일 수 있다. 다른 예시에서, 사람 상호작용은 기계 자동화되는 미리 선택된 기준에 의함과 같이 자동화될 수 있다.
도 7은 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 도 6에서의 장치와 같은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있는 QoS 지각 억류 애그리게이션 및 진정한 테스팅 기반 데이터센터 평가를 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이다. 예시적인 방법은, 블록(722, 724, 726, 728, 730, 732 및/또는 734) 중 하나 이상에 의해 도시되는 하나 이상의 동작, 기능 또는 작동을 포함할 수 있다. 블록(722 내지 734)에서 기술되는 동작은 컴퓨팅 장치(710)의 컴퓨터 판독가능 매체(720)와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에서의 컴퓨터 실행가능 명령어로 또한 저장될 수 있다.
QoS 지각 억류 애그리케이션 및 진정한 테스팅 기반 데이터센터 평가의 프로세서는 블록(722), "데이터센터에서 잡 수신"에서 시작할 수 있다. 블록(722)에서, 도 3의 데이터센터(332)와 같은 데이터센터는 데이터센터의 기존의 용량을 초과할 수 있는 새로운 잡을 수신할 수 있다.
블록(722)에 블록(724), "하청 데이터센터의 적합성 결정"이 뒤따를 수 있다. 블록(724)에서, 데이터센터(332)로부터 하청 데이터센터로서 잡을 수신하기 위한 후보 데이터센터의 적합성이 결정될 수 있다. 블록(724)의 동작은 복수의 단계에서 수행될 수 있다. 예컨대, 블록(726), "후보 데이터센터로 참조 태스크 배치"에서, 하나 이상의 참조 태스크가 데이터센터(332)로부터 잡을 수신하도록 이용 가능한 데이터센터로 배치될 수 있다. 참조 태스크는 현실의 애플리케이션 또는 대용 애플리케이션일 수 있다.
블록(726)에 블록(728), "실제 비용 및 리소스 소비 데이터 수신"이 뒤따를 수 있다. 블록(728)에서, 후보 데이터센터에 의해 참조 태스크를 실행하는 것의 결과가 미들웨어(520)에서 수신될 수 있다.
블록(728)에 블록(730), "데이터 분석"이 뒤따를 수 있다. 블록(730)에서, 어떠한 후보 데이터센터가 하청될 잡에 더욱 적절할 것인지 결정하도록 결과는 미들웨어(520)에 의해 분석될 수 있다. 적합성의 결정은 미리 정해진 간격에서 또는 요구 시(예컨대, 새로운 잡이 하청될 예정이거나 과거 잡과 상이하여 과거 분석 결과가 적용 가능하지 않을 수 있는 경우) 반복될 수 있다. 후보 데이터센터의 적합성을 결정하기 위한 동작을 수행하는 미들웨어(520)는 잡을 하청 데이터센터로 분배하는 억류 애그리게이터 모듈(378)의 일부일 수 있다.
블록(724)에 블록(732), "분석 결과에 기초하여 잡 포워드"가 뒤따를 수 있다. 블록(732)에서, 억류 애그리게이터 모듈(378)은 하나 이상의 잡을 실행을 위하여 하청 데이터센터로 발송할 수 있다. 억류 애그리게이터 모듈(378)은 지연 및 하청의 다른 양상을 또한 관리할 수 있어 프로세스는 클라이언트에게 명백하다.
블록(732)에 블록(734), "출하 클라이언트에게 잡 결과 제공"이 뒤따를 수 있다. 블록(734)에서, 잡의 결과는 하청 데이터센터로부터 수신될 수 있고 요청한 클라이언트에게 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 하청된 잡의 적어도 일부는 출하 데이터센터에서 용량이 이용 가능해지는 경우 회수될 수 있고 거기에서 완료될 수 있다.
전술된 프로세스에서 블록에서 수행되는 기능은 예시 목적을 위한 것이다. 진정한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS 지각 억류 애그리게이션은 더 적거나 추가적인 기능을 가지는 유사한 프로세스에 의해 구현될 수 있다. 일부 예시에서, 기능은 상이한 순서로 수행될 수 있다. 일부 다른 예시에서, 다양한 기능이 제거될 수 있다. 또 다른 예시에서, 다양한 기능은 추가적인 기능으로 분할될 수 있거나 더 적은 기능으로 함께 조합될 수 있다.
도 8은 여기에서 기술되는 적어도 일부 실시예에 따라 배열되는, 예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 블록도를 도시한다. 일부 예시에서, 도 8에서 도시된 바와 같이, 컴퓨터 프로그램 제품(800)은 예컨대 프로세서에 의해 실행되는 경우 도 6에 관하여 전술된 기능을 제공할 수 있는 기계 판독가능 명령어(804)을 또한 포함할 수 있는 신호 베어링 매체(802)를 포함할 수 있다. 그러므로, 예컨대, 프로세서(604)를 참고하여, 억류 애그리게이터(625) 및 미들웨어(627)는 여기에서 기술되는 서비스 품질 지각 억류 애그리게이션 및 진정한 데이터센터 테스팅을 구현하는 것과 연관되는 동작을 수행하도록 매체(802)에 의해 프로세서(604)로 전달되는 명령어(804)에 응답하여 도 8에 도시된 태스크 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 그러한 명령어 중 일부는 새로운 잡을 수신하는 것, 하청 데이터센터의 적합성을 결정하는 것, 초과 잡을 적절한 하청 데이터센터로 포워드하는 것, 및/또는 하청 클라이언트로 잡 결과를 제공하는 것을 포함할 수 있다.
일부 구현예에서, 도 8에 도시된 신호 베어링 매체(802)는 하드 디스크 드라이브, CD(Compact Disk), DVD(Digital Versatile Disk), 디지털 테이프, 메모리 등과 같은 컴퓨터 판독 가능 매체(806)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 일부 구현예에서, 신호 베어링 매체(802)는 메모리, 읽기/쓰기(R/W) CD, R/W DVD 등과 같은 기록 가능 매체(808)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 일부 구현예에서, 신호 베어링 매체(802)는 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체(예컨대, 광섬유 케이블, 도파관(waveguide), 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등)와 같은 통신 매체(810)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 따라서, 예컨대, 프로그램 제품(800)은, 신호 베어링 매체(802)가 무선 통신 매체(810)(예컨대, IEEE 802.11 표준에 따르는 무선 통신 매체)에 의해 전달되는 RF 신호 베어링 매체에 의하여 프로세서(804)의 하나 이상의 모듈로 전달될 수 있다.
일부 예시에 따라서, 미들웨어를 통해 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 데이터센터에서 잡을 수신하는 단계, 데이터센터에서 복수의 기존 잡 중 적어도 하나에 대한 적절한 하청 데이터센터를 결정하는 단계, 적어도 하나의 기존 잡을 적절한 하청 데이터센터로 포워드하는 단계 및 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트에게 결과를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과할 수 있고 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지될 수 있다.
방법은 이용가능한 하청 데이터센터 능력, 네트워크 맵 및 통계의 데이터베이스를 유지하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 방법은 포워드된 잡에 대한 출하 클라이언트가 적절한 하청 데이터센터와 직접적으로 데이터를 교환하게 하는 단계, 가격책정 구조에 기초하여 하청 데이터센터의 적합성을 결정하는 단계, 및/또는 포워드된 잡과 연관되는 가격책정 구조에 기초하여 적절한 하청 데이터센터에서 잡의 완료에 앞서 포워드된 잡을 회수하는 단계를 더 포함할 수 있다.
하청 데이터센터의 적합성을 결정하는 단계는 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하는 단계, 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하는 단계, 데이터센터에서 그리고 후보 데이터센터에서 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비 사이에서의 차이를 분석하는 단계, 및/또는 분석 결과에 기초하여 잡을 포워드하는 단계를 포함할 수 있다. 후보 데이터센터는 실질적으로 유사한 가격 및 성능 특징을 가지는 것에 기초하여 선택될 수 있다.
방법은 분석 결과에 기초하여 복수의 비교 메트릭을 생성하는 단계, 태스크 할당 기능을 최적화하는 단계 및 비교 메트릭에 기초하여 태스크를 할당하는 단계를 더 포함할 수 있고, 각각의 잡은 하나 이상의 태스크를 포함한다. 참조 태스크는 수신된 잡으로부터의 실제 태스크일 수 있고, 참조 태스크는 복수의 측정 지점을 가지는 대용 태스크일 수 있다. 방법은 측정 지점에서 타임스탬프를 기록하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
대용 태스크는 동작 사이의 계산 및 블록 사이의 통신의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크의 모델 내에 배치하도록 구성될 수 있다. 참조 태스크는 복수의 입력의 미리 정의된 조건에서 상대적인 수요 및 성능을 측정하도록 이용될 수 있다. 방법은 참조 태스크를 제2의 데이터센터로 분배하는 단계, 후보 데이터센터를 모니터하는 것의 간격을 동적으로 수정하는 단계, 및/또는 리소스 다양성의 사용에 기초하여 참조 태스크를 선택하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
다른 예시에 따라서, 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 장치는 메모리 및 메모리에 결합되는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 데이터센터 관리 애플리케이션과 함께 억류 애그리게이션 모듈을 실행하도록 구성될 수 있다. 억류 애그리게이션 모듈은 데이터센터에서 잡을 수신하고 - 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과함 -; 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대하여 적절한 하청 데이터센터를 결정하고; 적어도 하나의 기존의 잡을 적절한 하청 데이터센터로 포워드하고; 포워드된 잡의 결과를 수신하여 출하 클라이언트로 결과를 제공하도록 구성될 수 있고, 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지될 수 있다.
억류 애그리게이션 모듈은 이용 가능한 하청 데이터센터 능력, 네트워크 맵 및 통계의 데이터베이스를 또한 유지할 수 있다. 억류 애그리게이션 모듈은 포워드된 잡에 대한 출하 클라이언트가 적절한 하청 데이터센터와 직접적으로 데이터를 교환하게 하고, 가격책정 구조에 기초하여 하청 데이터센터의 적합성을 결정하고 및/또는 포워드된 잡과 연관되는 가격책정 구조에 기초하여 적절한 하청 데이터센터에서 잡의 완료에 앞서 포워드된 잡을 더 회수할 수 있다.
프로세서는 하청 데이터센터의 적합성을 결정하기 위한 미들웨어와 통신하도록 더 구성될 수 있다. 미들웨어는 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고, 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하고, 데이터센터 및 후보 데이터센터에서 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하고 및/또는 억류 애그리게이션 모듈이 분석 결과에 기초하여 잡을 포워드하게 하도록 구성될 수 있다.
후보 데이터센터는 실질적으로 유사한 가격 및 성능 특징을 가지는 것에 기초하여 선택될 수 있다. 미들웨어는 또한 분석 결과에 기초하여 복수의 비교 메트릭을 생성하고, 태스크 할당 기능을 최적화하고 비교 메트릭에 기초하여 태스크의 할당을 가능하게 할 수 있고, 각각의 잡은 하나 이상의 태스크를 포함한다. 참조 태스크는 수신된 잡으로부터의 실제 태스크일 수 있다. 참조 태스크는 복수의 측정 지점을 가지는 대용 태스크일 수 있다.
미들웨어는 측정 지점에서 타임스탬프를 더 기록할 수 있다. 대용 태스크는 동작 사이의 계산 및 블록 사이의 통신의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성될 수 있다. 참조 태스크는 복수의 입력의 미리 정의된 조건에서 상대적인 수요 및 성능을 측정하도록 이용될 수 있다. 미들웨어는 또한 참조 태스크를 제2의 데이터센터로 분배하고 후보 데이터센터를 모니터하는 것의 간격을 동적으로 수정하고 및/또는 리소스 다양성의 사용에 기초하여 참조 태스크를 선택할 수 있다.
추가적인 예시에 따라, 데이터센터 관리와 함께 QoS(Quality of Service) 지각 잡 분배를 관리하기 위한 억류 애그리게이션 모듈이 제공될 수 있다. 억류 애그리게이션 모듈은 데이터센터에서 잡을 수신하고 - 수신된 잡은 데이터센터의 용량을 초과함 -; 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대한 적절한 하청 데이터센터를 결정하고; 적절한 하청 데이터센터로 적어도 하나의 기존의 잡을 포워드하고; 및 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트로 결과를 제공하도록 구성될 수 있고, 포워드된 잡에 대한 QoS는 잡이 데이터센터에서 수행된 것과 같은 실질적으로 동일한 수준에서 유지된다.
억류 애그리게이션 모듈은 이용 가능한 하청 데이터센터 능력, 네트워크 맵 및 통계의 데이터베이스를 유지하고; 포워드된 잡에 대한 출하 클라이언트가 적절한 출한 데이터센터와 직접적으로 데이터를 교환하게 하고; 가격책정 구조에 기초하여 출하 데이터센터의 적합성을 결정하고 및/또는 포워드된 잡과 연관되는 가격책정 구조에 기초하여 적절한 출하 데이터센터에서 잡의 완료에 앞서 포워드된 잡을 회수하도록 더 구성될 수 있다.
또 다른 예시에 따라서, 미들웨어 모듈은 데이터센터 관리와 함께 QoS(Quality of Service) 지각 잡 분배에서 하청 데이터센터의 적합성을 결정하기 위하여 제공될 수 있다. 미들웨어 모듈은 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고, 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하고, 초과 잡을 가지는 데이터센터 및 후보 데이터센터에서 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 데이터센터의 억류 애그리게이션 모듈이 잡을 포워드하게 하도록 구성될 수 있다.
후보 데이터센터는 실질적으로 유사한 가격 및 성능 특징을 가지는 것에 기초하여 선택될 수 있다. 미들웨어 모듈은 분석 결과에 기초하여 복수의 비교 메트릭을 생성하고, 태스크 할당 기능을 최적화하고, 비교 메트릭에 기초하여 태스크의 할당을 가능하게 하고, 각각의 잡은 하나 이상의 태스크를 포함한다. 참조 태스크는 수신된 잡으로부터의 실제 태스크일 수 있다. 참조 태스크는 또한 복수의 측정 지점을 가지는 대용 태스크일 수 있다.
미들웨어 모듈은 측정 지점에서 타임스탬프를 기록할 수 있고, 대용 태스크는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성되고 동작 사이의 계산 및 블록 사이의 통신의 유사한 수준을 가진다. 참조 태스크는 복수의 입력의 미리 정의된 조건에서 상대적인 수요 및 성능을 측정하도록 이용될 수 있다. 미들웨어 모듈은 참조 태스크를 제2의 데이터센터로 분배하고, 후보 데이터센터를 모니터하는 것의 간격을 동적으로 수정하고 및/또는 리소스 다양성의 사용에 기초하여 참조 태스크를 더 선택할 수 있다.
시스템 양상들의 하드웨어와 소프트웨어 구현 사이에는 구별이 거의 없다. 하드웨어 또는 소프트웨어의 사용은 일반적으로 (그러나 어떤 맥락에서 하드웨어 및 소프트웨어 사이의 선택이 중요하게 될 수 있다는 점에서 항상 그런 것은 아니지만) 비용 대비 효율의 트레이드오프(tradeoff)를 나타내는 설계상 선택(design choice)이다. 여기에서 기술된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술들이 영향 받을 수 있는 다양한 수단(vehicles)(예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어)이 있으며, 선호되는 수단은 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 사용되는 맥락(context)에 따라 변경될 것이다. 예를 들어, 만약 구현자가 속도 및 정확도가 중요하다고 결정하면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어(firmware) 수단을 선택할 수 있고, 만약 유연성이 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있으며, 또는, 또 다른 대안으로서, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어 중 일부 조합을 선택할 수 있다.
전술한 상세한 설명은 블록도, 흐름도, 및/또는 예시의 사용을 통해 장치 및/또는 프로세스의 다양한 실시예를 설명하였다. 그러한 블록도, 흐름도, 및/또는 예시가 하나 이상의 기능 및/또는 동작을 포함하는 한, 당업자라면 그러한 블록도, 흐름도, 또는 예시 내의 각각의 기능 및/또는 동작은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 실질적으로 그들 임의의 조합의 넓은 범위에 의해 개별적으로 및/또는 집합적으로 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 일 실시예에서, 여기에서 기술된 대상의 몇몇 부분은 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), DSP(Digital Signal Processor) 또는 다른 집적의 형태를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 당업자라면, 여기에서 기술된 실시예의 일부 양상이, 하나 이상의 컴퓨터 상에 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 상에 실행되는 하나 이상의 프로그램), 하나 이상의 프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 마이크로프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램), 펌웨어 또는 실질적으로 그들의 조합으로서, 전체적으로 또는 부분적으로 균등하게 집적 회로에 구현될 수 있다는 알 수 있으며, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 위한 코드의 작성 및/또는 회로의 설계는 본 개시에 비추어 당업자에게 자명할 것이다.
본 개시는 다양한 태양의 예시로서 의도된 본 출원에 기술된 특정 실시예들에 제한되지 않을 것이다. 당업자에게 명백할 바와 같이, 많은 수정과 변형이 그 사상과 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다. 여기에 열거된 것들에 더하여, 본 개시의 범위 안에서 기능적으로 균등한 방법과 장치가 위의 설명으로부터 당업자에게 명백할 것이다. 그러한 수정과 변형은 첨부된 청구항의 범위에 들어가도록 의도된 것이다. 본 개시는 첨부된 청구항의 용어에 의해서만, 그러한 청구항에 부여된 균등물의 전 범위와 함께, 제한될 것이다. 본 개시가 물론 다양할 수 있는 특정 방법, 시약, 합성 구성 또는 생물학적 시스템에 제한되지 않는 것으로 이해될 것이다. 또한, 여기에서 사용된 용어는 단지 특정 실시예들을 기술하기 위한 목적이고, 제한하는 것으로 의도되지 않음이 이해될 것이다.
또한, 당업자라면, 여기에서 기술된 대상의 수단(mechanism)들이 다양한 형태의 프로그램 제품으로 분포될 수 있음을 이해할 것이며, 여기에서 기술된 대상의 실시예는, 분배를 실제로 수행하는데 사용되는 신호 베어링 매체(signal bearing medium)의 특정 유형과 무관하게 적용됨을 이해할 것이다. 신호 베어링 매체의 예시는, 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CD(Compact Disc), DVD(Digital Versatile Disk), 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 판독가능 유형의 매체 및 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체(예를 들어, 섬유 광학 케이블, 웨이브가이드, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등)와 같은 전송 유형 매체를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
당업자라면, 여기서 설명된 형식으로 장치 및/또는 프로세스를 기술하고, 이후, 공학 실무를 사용하여 그러한 기술된 장치 및/또는 프로세스을 데이터 처리 시스템에 통합한다는 것은 당해 분야에서는 일반적이란 것을 인식할 것이다. 즉, 여기서 기술된 장치 및/또는 방법의 적어도 일부는 합당한 실험 량을 통해 데이터 처리 시스템에 통합될 수 있다. 당업자라면, 전형적인 데이터 처리 시스템은 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 장치, 휘발성 및 비휘발성 메모리 같은 메모리, 마이크로프로세서 및 디지털 신호 프로세서와 같은 프로세서, 운영 체제, 드라이버, 그래픽 사용자 인터페이스 및 애플리케이션 프로그램과 같은 컴퓨터 엔티티(computational entities), 터치 패드 또는 스크린 같은 하나 이상의 상호작용 장치, 및/또는 피드백 루프 및 제어 모터(예를 들면, 갠트리 시스템(gantry system)의 위치 및/또는 속도를 감지하기 위한 피드백; 컴포넌트 및/또는 양(quantities)을 이동하고 및/또는 조정하기 위한 제어 모터)를 포함하는 제어 시스템 중 하나 이상을 일반적으로 포함한다는 것을 인식할 것이다.
전형적인 데이터 처리 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템에서 전형적으로 발견되는 바와 같은 임의의 적절한 상업적으로 이용 가능한 컴포넌트를 이용하여 구현될 수 있다. 여기에서 기술된 대상은 때때로 상이한 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 접속된 상이한 컴포넌트를 도시한다. 도시된 그러한 아키텍처는 단순히 예시적인 것이고, 사실상 동일한 기능을 달성하는 다른 많은 아키텍처가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 개념적으로, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배치는 원하는 기능이 달성되도록 유효하게 "연관"된다. 이에 따라, 특정 기능을 달성하기 위해 여기서 결합된 임의의 두 개의 컴포넌트는, 아키텍처 또는 중간 컴포넌트와는 무관하게, 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관"된 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 연관되는 임의의 두 개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 접속"되거나 또는 "동작적으로 연결"되는 것으로 간주될 수 있고, 그와 같이 연관될 수 있는 임의의 두 개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "동작적으로 연결가능"한 것으로 볼 수 있다. 동작적으로 연결가능하다는 것의 특정예는 물리적으로 양립가능(mateable)하고 및/또는 물리적으로 인터액팅하는 컴포넌트 및/또는 무선으로 인터액팅이 가능하고 및/또는 무선으로 인터액팅하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 인터액팅하고 및/또는 논리적으로 인터액팅이 가능한 컴포넌트를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기에서 실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수의 용어의 사용에 대하여, 당업자는 맥락 및/또는 응용에 적절하도록, 복수를 단수로 및/또는 단수를 복수로 해석할 수 있다. 다양한 단수/복수의 치환은 명확성을 위해 여기에서 명시적으로 기재될 수 있다.
당업자라면, 일반적으로 본 개시에 사용되며 특히 첨부된 청구범위(예를 들어, 첨부된 청구범위)에 사용된 용어들이 일반적으로 "개방적(open)" 용어(예를 들어, 용어 "포함하는"은 "포함하지만 이에 제한되지 않는"으로, 용어 "갖는"는 "적어도 갖는"으로, 용어 "포함하다"는 "포함하지만 이에 한정되지 않는" 등으로 해석되어야 함)로 의도되었음을 이해할 것이다. 또한, 당업자라면, 도입된 청구항의 기재사항의 특정 수가 의도된 경우, 그러한 의도가 청구항에 명시적으로 기재될 것이며, 그러한 기재사항이 없는 경우, 그러한 의도가 없음을 또한 이해할 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위해, 이하의 첨부 청구범위는 "적어도 하나" 및 "하나 이상" 등의 도입 구절의 사용을 포함하여 청구항 기재사항을 도입할 수 있다. 그러나, 그러한 구절의 사용이, 부정관사 "하나"("a" 또는 "an")에 의한 청구항 기재사항의 도입이, 그러한 하나의 기재사항을 포함하는 실시예들로, 그러한 도입된 청구항 기재사항을 포함하는 특정 청구항을 제한함을 암시하는 것으로 해석되어서는 안되며, 동일한 청구항이 도입 구절인 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 "하나"("a" 또는 "an")과 같은 부정관사(예를 들어, "하나"는 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 함)를 포함하는 경우에도 마찬가지로 해석되어야 한다. 이는 청구항 기재사항을 도입하기 위해 사용된 정관사의 경우에도 적용된다. 또한, 도입된 청구항 기재사항의 특정 수가 명시적으로 기재되는 경우에도, 당업자라면 그러한 기재가 적어도 기재된 수(예를 들어, 다른 수식어가 없는 "두개의 기재사항"을 단순히 기재한 것은, 적어도 두 개의 기재사항 또는 두 개 이상의 기재사항을 의미함)를 의미하도록 해석되어야 함을 이해할 것이다.
또한, "A, B 및 C 등 중의 적어도 하나"와 유사한 규칙이 사용된 경우에는, 일반적으로 그러한 해석은 당업자가 그 규칙을 이해할 것이라는 전제가 의도된 것이다(예를 들어, "A, B 및 C 중의 적어도 하나를 갖는 시스템"은, A만을 갖거나, B만을 갖거나, C만을 갖거나, A 및 B를 함께 갖거나, A 및 C를 함께 갖거나, B 및 C를 함께 갖거나, A, B, 및 C를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이에 제한되지 않음). 또한 당업자라면, 실질적으로 임의의 이접 접속어(disjunctive word) 및/또는 두 개 이상의 대안적인 용어들을 나타내는 구절은, 그것이 상세한 설명, 청구범위 또는 도면에 있는지와 상관없이, 그 용어들 중의 하나, 그 용어들 중의 어느 하나, 또는 그 용어들 두 개 모두를 포함하는 가능성을 고려했음을 이해할 것이다. 예를 들어, "A 또는 B"라는 구절은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
추가적으로, 개시의 특징 또는 양태가 마쿠시(Markush) 그룹으로 기술되는 경우, 개시는 마쿠시 그룹의 임의의 개별 요소 또는 요소들의 하위 그룹 역시 포함하고 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
당업자에게 이해될 것과 같이, 임의의 그리고 모든 목적에서든, 기술 내용을 제공하는 것 등에 있어서, 여기에 개시되어 있는 모든 범위는 임의의 그리고 모든 가능한 하위범위와 그러한 하위범위의 조합을 또한 포함한다. 임의의 열거된 범위는 적어도 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/10 등으로 나누어지는 동일한 범위를 충분히 설명하고 실시가능하게 하는 것으로서 쉽게 인식될 수 있다. 제한하지 않는 예시로서, 여기서 논의되는 각각의 범위는 하위 1/3, 중앙 1/3, 상위 1/3 등으로 나누어질 수 있다. 또한, "까지", "적어도", "보다 많은", "보다 적은" 등과 같은 언어는 기재된 수를 포함하며, 전술한 하위범위로 후속적으로 나누어질 수 있는 범위를 지칭함이 당업자에게 이해되어야 한다. 마지막으로, 범위는 각각의 개별 요소를 포함함이 이해되어야 한다. 따라서, 예를 들어, 1-3개의 셀을 갖는 그룹은 1, 2 또는 3개의 셀을 갖는 그룹들을 의미한다. 유사하게, 1-5개의 셀을 갖는 그룹은 1, 2, 3, 4 또는 5개의 셀을 갖는 그룹을 의미한다.
다양한 양상 및 실시예들이 여기에서 개시되었지만, 다른 양상 및 실시예들이 당업자에게 명확할 것이다. 본 개시에 기재된 다양한 양상 및 실시예는 예시의 목적으로 제시된 것이고, 제한하려고 의도된 것이 아니며, 진정한 범위와 사상은 이하 청구범위에 의해 나타낸다.

Claims (51)

  1. 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션(aware captive aggregation)을 관리하기 위한 장치의 제어 하에서 수행되는 방법으로서,
    데이터센터에서 잡(job)을 수신하는 단계 - 여기에서 상기 수신된 잡은 상기 데이터센터의 용량을 초과함 -;
    상기 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대한 하청 데이터센터(subcontract datacenter)를, 상기 미들웨어와 통신함으로써, 결정하는 단계 - 상기 미들웨어는 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치(deploy)하고, 그리고 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하도록 구성되며, 상기 참조 태스크는 복수의 측정 지점(calibration points)을 가지는 대용 태스크(surrogate task)이고, 상기 대용 태스크는 블록 사이의 통신 및 동작 사이의 계산의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성됨 -;
    상기 수신된 데이터에 기초하여 상기 하청 데이터센터로 상기 적어도 하나의 기존의 잡을 포워드하는 단계; 및
    상기 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 상기 결과를 출하 클라이언트(originating client)에게 제공하는 단계
    를 포함하며,
    상기 포워드된 잡에 대한 QoS는 상기 잡이 상기 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지되는, 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 하청 데이터센터로 상기 적어도 하나의 기존의 잡을 포워딩한 후, 상기 포워드된 잡에 대하여 상기 출하 클라이언트가 상기 하청 데이터센터와 직접적으로 데이터를 교환하게 하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하청 데이터센터로 상기 적어도 하나의 기존의 잡을 포워딩한 후, 가격책정 구조에 기초하여 상기 하청 데이터센터의 적합성을 결정하는 단계; 및
    상기 포워드된 잡과 연관되는 가격책정 구조에 기초하여 상기 하청 데이터센터에서 상기 포워드된 잡의 완료에 앞서 상기 포워드된 잡을 회수하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하청 데이터센터를 결정하는 단계는,
    상기 데이터센터 및 후보 데이터센터에서 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 상기 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하는 단계; 및
    분석 결과에 기초하여 상기 잡을 포워드하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 후보 데이터센터는 실질적으로 유사한 가격 및 성능 특징을 가지는 것에 기초하여 선택되는, 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 차이를 분석한 후, 상기 분석 결과에 기초하여 복수의 비교 메트릭(comparison metric)을 생성하는 단계; 및
    상기 비교 메트릭에 기초하여 태스크를 할당하는 단계 및 태스크 할당 기능을 최적화하는 단계를 더 포함하고, 여기에서 각각의 잡은 하나 이상의 태스크를 포함하는, 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제1항에 있어서,
    상기 측정 지점에서 타임스탬프를 기록하는 단계를 더 포함하는 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 장치로서,
    메모리;
    상기 메모리에 결합되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 데이터센터 관리 애플리케이션과 함께 억류 애그리게이션 모듈을 실행하도록 구성되고, 상기 억류 애그리게이션 모듈은,
    데이터센터에서 잡을 수신하고 - 상기 수신된 잡은 상기 데이터센터의 용량을 초과함 -;
    상기 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대한 하청 데이터센터를, 상기 미들웨어와 통신함으로써, 결정하고 - 상기 미들웨어는 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고, 그리고 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하도록 구성되며, 상기 참조 태스크는 복수의 측정 지점을 가지는 대용 태스크이고, 상기 대용 태스크는 블록 사이의 통신 및 동작 사이의 계산의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성됨 -;
    상기 수신된 데이터에 기초하여 상기 하청 데이터센터로 상기 적어도 하나의 기존의 잡을 포워드하고; 그리고
    상기 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 출하 클라이언트로 상기 결과를 제공하도록 구성되고,
    여기에서 상기 포워드된 잡에 대한 QoS는 상기 잡이 상기 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지되는, 장치.
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 제18항에 있어서,
    상기 미들웨어는,
    상기 데이터센터 및 후보 데이터센터에서 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 상기 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하고; 및
    분석 결과에 기초하여 상기 억류 애그리게이션 모듈이 상기 잡을 포워드하게 하도록 더 구성되는, 장치.
  24. 삭제
  25. 삭제
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 삭제
  29. 삭제
  30. 삭제
  31. 제18항에 있어서,
    상기 참조 태스크는 복수의 입력의 미리 정해진 조건에서 상대적인 수요 및 성능을 측정하도록 이용되는, 장치.
  32. 제18항에 있어서,
    상기 미들웨어는,
    상기 참조 태스크를 제2의 데이터센터로 분배하도록 더 구성되는, 장치.
  33. 제18항에 있어서,
    상기 미들웨어는,
    상기 후보 데이터센터를 모니터링하는 것의 간격을 동적으로 수정하도록 더 구성되는, 장치.
  34. 제18항에 있어서,
    상기 미들웨어는,
    리소스 다양성의 사용에 기초하여 상기 참조 태스크를 선택하도록 더 구성되는, 장치.
  35. 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 데이터센터로서,
    상기 데이터센터는 데이터센터 관리 태스크를 수행하도록 구성되는 하나 이상의 서버를 포함하고, 여기서 적어도 하나의 서버는 상기 데이터센터 관리 태스크의 일부로서 억류 애그리게이션 모듈을 실행하도록 구성되고,
    상기 억류 애그리게이션 모듈은,
    데이터센터에서 잡을 수신하고 - 여기에서 상기 수신된 잡은 상기 데이터센터의 용량을 초과함 -;
    상기 데이터센터에서 복수의 기존의 잡 중 적어도 하나에 대한 하청 데이터센터를, 미들웨어 모듈과 통신함으로써, 결정하고 - 상기 미들웨어는 리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고, 그리고 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하도록 구성되며, 상기 참조 태스크는 복수의 측정 지점을 가지는 대용 태스크이고, 상기 대용 태스크는 블록 사이의 통신 및 동작 사이의 계산의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성됨 -;
    상기 수신된 데이터에 기초하여 상기 하청 데이터센터로 상기 적어도 하나의 기존의 잡을 포워드하고; 및
    상기 포워드된 잡의 결과를 수신하여, 상기 결과를 출하 클라이언트에게 제공하도록 구성되며, 여기에서 상기 포워드된 잡에 대한 QoS는 상기 잡이 상기 데이터센터에서 수행된 것처럼 실질적으로 동일한 수준에서 유지되는, 데이터센터.
  36. 삭제
  37. 삭제
  38. 제35항에 있어서,
    상기 억류 애그리게이션 모듈은,
    가격책정 구조에 기초하여 하청 데이터센터의 적합성을 결정하고; 및
    상기 포워드된 잡과 연관되는 가격책정 구조에 기초하여 상기 하청 데이터센터에서 그것의 완료에 앞서 상기 포워드된 잡을 회수하도록 더 구성되는, 데이터센터.
  39. 삭제
  40. 미들웨어를 통한 데이터센터 테스팅과 함께 QoS(Quality of Service) 지각 억류 애그리게이션을 관리하기 위한 데이터센터로서,
    상기 데이터센터는 데이터센터 관리 태스크를 수행하도록 구성되는 하나 이상의 서버를 포함하고, 여기서 적어도 하나의 서버는 상기 데이터센터 관리 태스크의 일부로서 미들웨어 모듈을 실행하도록 구성되고,
    상기 미들웨어 모듈은,
    리소스 상에서 동일한 태스크를 수행하기 위하여 복수의 후보 데이터센터로 참조 태스크를 배치하고 - 상기 참조 태스크는 복수의 측정 지점(calibration points)을 가지는 대용 태스크(surrogate task)이고, 상기 대용 태스크는 블록 사이의 통신 및 동작 사이의 계산의 유사한 수준을 가지는 실제 태스크 애플리케이션의 모델 내에 배치하도록 구성됨 -;
    상기 참조 태스크를 수행하기 위한 실제 비용 및 리소스 소비에 대한 데이터를 수신하고;
    초과 잡을 가지는 데이터센터에서 및 후보 데이터센터에서 상기 참조 태스크를 수행하기 위한 상기 실제 비용 및 리소스 소비 사이의 차이를 분석하고; 및
    분석 결과에 기초하여 상기 데이터센터의 억류 애그리게이션 모듈이 상기 잡을 포워드하게 하도록 구성되는, 데이터센터.
  41. 제40항에 있어서,
    상기 후보 데이터센터는 실질적으로 유사한 가격 및 성능 특징을 가지는 것에 기초하여 선택되는, 데이터센터.
  42. 제40항에 있어서,
    상기 미들웨어 모듈은 상기 분석 결과에 기초하여 복수의 비교 메트릭을 생성하도록 더 구성되는, 데이터센터.
  43. 제42항에 있어서,
    상기 미들웨어 모듈은 상기 비교 메트릭에 기초하여 태스크의 할당을 가능하게 하고 태스크 할당 기능을 최적화하도록 더 구성되고, 여기에서 각각의 잡은 하나 이상의 태스크를 포함하는, 데이터센터.
  44. 삭제
  45. 삭제
  46. 삭제
  47. 삭제
  48. 제40항에 있어서,
    상기 참조 태스크는 복수의 입력의 미리 정해진 조건에서 상대적인 수요 및 성능을 측정하도록 이용되는, 데이터센터.
  49. 제40항에 있어서,
    상기 미들웨어 모듈은 상기 참조 태스크를 제2의 데이터센터로 분배하도록 더 구성되는, 데이터센터.
  50. 삭제
  51. 삭제
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190097844A (ko) * 2018-02-13 2019-08-21 서강대학교산학협력단 파일 시스템 프로그램 및 이를 이용한 데이터 센터 제어 방법
KR102346279B1 (ko) 2020-06-25 2021-12-31 김웅경 Ansi/bicsi 009-2019 표준 기반 데이터 센터 하드웨어 운용 관리 시스템
KR20220000146A (ko) 2020-06-25 2022-01-03 김웅경 Ansi/bicsi 009-2019 표준 기반 데이터 센터 하드웨어 등급판정 시스템

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140189092A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 Futurewei Technologies, Inc. System and Method for Intelligent Data Center Positioning Mechanism in Cloud Computing
US9292349B2 (en) * 2013-03-15 2016-03-22 International Business Machines Corporation Detecting deployment conflicts in heterogenous environments
US9298511B2 (en) * 2013-03-15 2016-03-29 International Business Machines Corporation Resolving deployment conflicts in heterogeneous environments
US10334461B2 (en) * 2014-03-07 2019-06-25 Epitiro Holdings, Inc. System, device and method for testing app performance
US20150319063A1 (en) * 2014-04-30 2015-11-05 Jive Communications, Inc. Dynamically associating a datacenter with a network device
US10103950B2 (en) * 2015-03-30 2018-10-16 Ca, Inc. Hub filtering
US10063634B2 (en) * 2015-11-24 2018-08-28 International Business Machines Corporation Deployment of multi-task analytics applications in multi-clouds
CN106325951B (zh) * 2016-08-30 2018-03-06 广西电网有限责任公司 一种支持多数据库、多中间件类型的应用系统自动化部署方法
WO2018165472A1 (en) 2017-03-08 2018-09-13 Ip Oversight Corporation System and method for creating commodity asset-secured tokens from reserves
KR102091481B1 (ko) * 2017-11-29 2020-03-20 국민대학교산학협력단 동적 신경망 학습 방법 및 이를 수행하는 동적 신경망 학습 장치
CN111479330A (zh) * 2019-01-24 2020-07-31 电信科学技术研究院有限公司 一种数据传输方法、装置、发送节点及接收节点
CN114567578B (zh) * 2022-03-14 2023-09-26 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种压力测试方法、装置、测试平台及存储介质
CN117336097B (zh) * 2023-11-16 2024-04-26 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 一种基于大数据的网络信息安全管理方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090119233A1 (en) * 2007-11-05 2009-05-07 Microsoft Corporation Power Optimization Through Datacenter Client and Workflow Resource Migration
US20100217866A1 (en) * 2009-02-24 2010-08-26 Thyagarajan Nandagopal Load Balancing in a Multiple Server System Hosting an Array of Services
US20100235431A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-16 Microsoft Corporation Datacenter synchronization
US20110191773A1 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Computer Associates Think, Inc. System and Method for Datacenter Power Management

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7020697B1 (en) * 1999-10-01 2006-03-28 Accenture Llp Architectures for netcentric computing systems
US20020194251A1 (en) * 2000-03-03 2002-12-19 Richter Roger K. Systems and methods for resource usage accounting in information management environments
US20020083124A1 (en) * 2000-10-04 2002-06-27 Knox Christopher R. Systems and methods for supporting the delivery of streamed content
EP1381977A1 (en) * 2001-04-26 2004-01-21 Creekpath Systems, Inc. A system for global and local data resource management for service guarantees
US7860964B2 (en) * 2001-09-28 2010-12-28 Level 3 Communications, Llc Policy-based content delivery network selection
US7093004B2 (en) * 2002-02-04 2006-08-15 Datasynapse, Inc. Using execution statistics to select tasks for redundant assignment in a distributed computing platform
US8982709B2 (en) * 2007-01-31 2015-03-17 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Selecting service nodes for an end-to-end service path from a reduced search space
CN101014045B (zh) * 2007-02-02 2010-09-01 清华大学 服务承载网中服务管理的分布式方法
CN101755495B (zh) * 2007-05-15 2013-10-16 美国能量变换公司 用来管理设施供电和冷却的方法和系统
US20090037162A1 (en) 2007-07-31 2009-02-05 Gaither Blaine D Datacenter workload migration
US8670971B2 (en) 2007-07-31 2014-03-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Datacenter workload evaluation
CN101360093B (zh) * 2007-08-02 2012-07-04 华为技术有限公司 一种负载控制方法及其系统
US8131515B2 (en) * 2007-11-20 2012-03-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Data center synthesis
US20090193146A1 (en) * 2008-01-24 2009-07-30 Cisco Technology, Inc. Utilizing Virtual Server Weight for Loadbalancing
US20090199160A1 (en) * 2008-01-31 2009-08-06 Yahoo! Inc. Centralized system for analyzing software performance metrics
US10372490B2 (en) 2008-05-30 2019-08-06 Red Hat, Inc. Migration of a virtual machine from a first cloud computing environment to a second cloud computing environment in response to a resource or services in the second cloud computing environment becoming available
US9842004B2 (en) 2008-08-22 2017-12-12 Red Hat, Inc. Adjusting resource usage for cloud-based networks
US9037692B2 (en) 2008-11-26 2015-05-19 Red Hat, Inc. Multiple cloud marketplace aggregation
US20100228819A1 (en) * 2009-03-05 2010-09-09 Yottaa Inc System and method for performance acceleration, data protection, disaster recovery and on-demand scaling of computer applications
CN101557344A (zh) * 2009-05-21 2009-10-14 南昌航空大学 一种基于空间地理位置的动态负载均衡方法
US9703609B2 (en) 2009-05-29 2017-07-11 Red Hat, Inc. Matching resources associated with a virtual machine to offered resources
US20100318609A1 (en) * 2009-06-15 2010-12-16 Microsoft Corporation Bridging enterprise networks into cloud
US8745239B2 (en) * 2010-04-07 2014-06-03 Limelight Networks, Inc. Edge-based resource spin-up for cloud computing
CN101848236A (zh) * 2010-05-06 2010-09-29 北京邮电大学 具有分布式网络架构的实时数据分发系统及其工作方法
CN101873224A (zh) * 2010-06-07 2010-10-27 北京高森明晨信息科技有限公司 一种云计算负载均衡方法和设备
US8935317B2 (en) * 2010-06-23 2015-01-13 Microsoft Corporation Dynamic partitioning of applications between clients and servers
US8250135B2 (en) * 2010-07-09 2012-08-21 Sap Ag Brokered cloud computing architecture
US8893133B2 (en) * 2010-09-01 2014-11-18 International Business Machines Corporation Dynamic test scheduling by ordering tasks for performance based on similarities between the tasks
US8589558B2 (en) * 2010-11-29 2013-11-19 Radware, Ltd. Method and system for efficient deployment of web applications in a multi-datacenter system
US9946334B2 (en) * 2010-12-30 2018-04-17 Denso International America, Inc. Method to determine driver workload function and usage of driver workload function for human-machine interface performance assessment
US20120191774A1 (en) * 2011-01-25 2012-07-26 Vivek Bhaskaran Virtual dial testing and live polling
US8719627B2 (en) * 2011-05-20 2014-05-06 Microsoft Corporation Cross-cloud computing for capacity management and disaster recovery
US9223632B2 (en) * 2011-05-20 2015-12-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Cross-cloud management and troubleshooting
US9026814B2 (en) * 2011-06-17 2015-05-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Power and load management based on contextual information
US9317336B2 (en) * 2011-07-27 2016-04-19 Alcatel Lucent Method and apparatus for assignment of virtual resources within a cloud environment
US9135071B2 (en) * 2011-08-19 2015-09-15 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Selecting processing techniques for a data flow task

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090119233A1 (en) * 2007-11-05 2009-05-07 Microsoft Corporation Power Optimization Through Datacenter Client and Workflow Resource Migration
US20100217866A1 (en) * 2009-02-24 2010-08-26 Thyagarajan Nandagopal Load Balancing in a Multiple Server System Hosting an Array of Services
US20100235431A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-16 Microsoft Corporation Datacenter synchronization
US20110191773A1 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Computer Associates Think, Inc. System and Method for Datacenter Power Management

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190097844A (ko) * 2018-02-13 2019-08-21 서강대학교산학협력단 파일 시스템 프로그램 및 이를 이용한 데이터 센터 제어 방법
KR102024846B1 (ko) 2018-02-13 2019-09-24 서강대학교 산학협력단 파일 시스템 프로그램 및 이를 이용한 데이터 센터 제어 방법
KR102346279B1 (ko) 2020-06-25 2021-12-31 김웅경 Ansi/bicsi 009-2019 표준 기반 데이터 센터 하드웨어 운용 관리 시스템
KR20220000146A (ko) 2020-06-25 2022-01-03 김웅경 Ansi/bicsi 009-2019 표준 기반 데이터 센터 하드웨어 등급판정 시스템

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