KR101692751B1 - 데이터망 부하 분산 - Google Patents

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KR101692751B1
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하스나인 카람푸르왈라
라훌 굽타
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리시 삼팟
라즈쿠마르 잘란
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Abstract

데이터망에서의 부하 분산을 위한 방법 및 시스템이 제공되어 있다. 데이터망에서의 부하 분산을 위한 방법은 데이터망과 연관된 네트워크 데이터 및 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 방법은 이렇게 검색된 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 분석에 기초하여, 서비스 정책이 생성될 수 있다. 하나 이상의 서비스 요청의 수신시에, 이러한 하나 이상의 서비스 요청이 서비스 정책에 따라 서비스 노드 사이에 분산될 수 있다.

Description

데이터망 부하 분산{LOAD DISTRIBUTION IN DATA NETWORKS}
본 발명은 일반적으로 데이터 처리에 관한 것이고, 보다 상세하게는, 소프트웨어 구동 네트워크(software driven networks, SDN)의 부하 분산에 관한 것이다.
여기에 기술된 연구는 계속되었을 수도 있지만 반드시 이전에 착안되거나 계속된 연구는 아니다. 따라서, 달리 언급되지 않으면 여기에 기술된 연구중 어느 하나가 단지 여기에 포함되는 것으로 인해 종래기술로서 생각해서는 안된다.
전형적인 부하 밸런싱 시나리오에서, 서버의 그룹에 의해 관리되는 서비스는 이러한 서비스를 가상 서비스로서 클라이언트에 나타내는 부하 밸런서(LB)(또한 LB 디바이스로 부른다)에 의해 직접 사용된다. 이러한 서비스를 필요로 하는 클라이언트는 이들의 패킷을 가상 인터넷 프로토콜(IP) 주소 및 가상 포트를 사용하여 가상 서비스로 전송할 수 있다. 예를 들어, www.example.com:80은 부하 균형맞추어지고 있는 서비스이고 이러한 서비스를 관리하는 서버의 그룹이 존재한다. LB는 이러한 서비스를 다루는 서버의 IP 주소 및 포트 넘버에 맵핑되는 가상 IP(VIP) 예를 들어, 100.100.100.1 및 가상 포트(VPort) 예를 들어, 포트 80으로 구성될 수 있다. 이러한 도메인을 다루는 도메인 네임 서비스(DNS) 서버는 이러한 LB와 연관된 VIP 및 VPort에 패킷을 전송하도록 구성될 수 있다.
이러한 LB는 들어오는 패킷을 조사할 것이고 정책/알고리즘에 기초하여 서버의 그룹으로부터 특정 서버를 선택할 것이고, 이러한 패킷을 필요하다면 수정하고 특정 서버쪽으로 전송할 것이다. 이러한 서버로부터 돌아오는 길에(옵션), LB는 패킷을 취하고 이러한 패킷을 필요하다면 수정하고 클라이언트쪽으로 다시 전송할 것이다.
자주 LB 서비스를 스케일 업 또는 스케일 다운할 필요가 있다. 예를 들어, LB 서비스는 시간 예를 들어, 낮과 밤, 평일과 주말에 기초하여 스케일 업 또는 스케일 다운될 필요가 있을 수 있다. 예를 들어, 간격이 고정된 소프트웨어 갱신은 예측가능한 네트워크 혼잡을 유발할 수 있어서, LB 서비스는 플래시 크라우드 현상을 다루기 위해 스케일 업되고 이어서 스케일 다운될 필요가 있을 수 있다. 서비스의 인기는 서비스를 스케일 업할 필요를 유발할 수 있다. 이러한 상황은 LB 디바이스의 성능 특성이 필요한 스케일링 조정을 다룰 수 있을 때 LB 내에서 다루어질 수 있다.
그러나, 많은 경우에 단일 부하 밸런싱 디바이스가 다룰 수 있는 것을 넘어서 성능이 증가될 필요가 있다. 이를 위한 전형적인 접근법은 서비스 요청을 다루기 위해 카드가 삽입되고 제거될 수 있는 물리적 새시 기반 솔루션을 포함하고 있다. 이러한 접근법은 미래의 필요를 위한 새시를 위한 공간, 전력 및 비용을 사전에 준비할 필요를 포함하는 많은 단점을 갖고 있다. 또한, 단일 새시는 그 카드의 최대 용량까지만 스케일 업될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LB 디바이스를 스택할 수 있고 트래픽을 필요한 대로 디바이스 사이에 트래픽을 전송하도록 시도할 수 있다. 그러나, 이러한 접근법 역시 패킷이 궁극적으로 요청을 다룰 엔티티에 도달하기 위해 다수의 LB를 횡단해야하므로 디바이스 사이의 링크가 병목(bottleneck)이 되고, 지연시간이 증가되는 것과 같은 단점을 가질 수 있다.
다른 기존의 솔루션은 다수의 LB 디바이스를 추가하고, 백엔드의 동일한 서버에 대한 각 디바이스에 개별적인 VIP를 생성하고 DNS를 사용하여 부하를 분산시키는 것이다. 다른 LB가 추가될 필요가 있을 때, 다른 입력이 DNS 데이터베이스에 추가될 수 있다. LB가 제거될 필요가 있을 때 상응하는 입력이 DNS 데이터베이스로부터 제거된다. 그러나, 이러한 접근법은 다음의 문제를 갖고 있다. DNS 레코드가 캐시에 저장되어서 LB의 추가/제거가 실행되기에 시간이 걸릴 수 있다. 이것은 특히 LB로 지향된 데이터가 손실될 수 있으므로 LB가 제거될 때 문제가 된다. LB간의 이러한 분산은 매우 거칠고 트래픽 의식된 것이 아니다. 예를 들어, 하나의 LB가 압도되는 반면 다른 LB는 아이들 상태가 될 수 있고, 일부 클라이언트는 보다 과중한 사용자가 될 수 있고 결국 동일한 LB에 요청을 전송할 수 있다. LB 사이의 분산은 LB 용량을 의식한 것이 아닐 수 있다. 예를 들어, LB1은 LB2 보다 훨씬 더 강력한 디바이스일 수 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하는 기존의 솔루션은 모두 단점을 갖고 있다.
이러한 요약은 아래의 상세한 설명에서 더 기술되는 단순되는 형태로 개념을 선택하여 설명하기 위해 제공되어 있다. 이러한 요약은 본 청구 대상의 핵심 특징 또는 본질적인 특징을 식별하기 위한 것도 아니고 본 청구 대상의 범위를 결정하는데 도움이 되기 위해 사용된 것도 아니다.
본원은 데이터망에서의 부하 분산을 위한 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 데이터망에서의 분하 분산을 위한 방법은 데이터망과 연관된 네트워크 데이터 및 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 방법은 검색된 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이러한 분석에 기초하여 서비스 정책이 생성될 수 있다. 이렇게 생성된 서비스 정책은 데이터망과 연관된 디바이스에 제공될 수 있다. 하나 이상의 서비스 요청을 수신시에, 하나 이상의 서비스 요청이 서비스 정책에 따라 하나 이상의 서비스 노드 사이에 분산될 수 있다.
본원의 다른 특징에 따라, 데이터망에서의 부하 분산을 위한 시스템이 제공되어 있다. 본 시스템은 클러스터 마스터를 포함할 수 있다. 이러한 클러스터 마스터는 데이터망과 연관된 네트워크 데이터 및 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하고 분석하도록 구성될 수 있다. 이러한 분석에 기초하여, 클러스터 마스터는 서비스 정책을 생성하고 이렇게 생성된 서비스 정책을 데이터망과 연관된 디바이스에 제공할 수 있다. 이러한 시스템은 트래픽 분류 엔진을 더 포함할 수 있다. 이러한 트래픽 분류 엔진은 클러스터 마스터로부터 서비스 정책을 수신하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 서비스 요청의 수신시에, 트래픽 분류 엔진은 서비스 정책에 따라 서비스 요청을 하나 이상의 서비스 노드 사이에 분산시킬 수 있다. 또한, 시스템은 하나 이상의 서비스 노드를 포함할 수 있다. 이러한 서비스 노드는 클러스터 마스터로부터 서비스 정책을 수신하고 트래픽 분류 엔진으로부터 하나 이상의 서비스 요청을 수신하도록 구성될 수 있다. 서비스 노드는 서비스 정책에 따라 하나 이상의 서비스 요청을 처리할 수 있다.
본원의 다른 특징에 따라, 클러스터 마스터는 트래픽 분류 엔진 층 또는 서비스 노드 층에 존재할 수 있다. 또한, 트래픽 분류 엔진이 서비스 노드 층에 존재할 수 있다.
본원의 추가 실시예에서, 방법 단계가 하나 이상의 프로세서에 의해 구현될 때 상기 단계를 실행하는 명령어를 포함하는 기계 판독가능 매체에 저장되어 있다. 또 다른 실시예에서, 하드웨어 시스템, 또는 장치가 상기 단계를 실행하도록 구성될 수 있다. 다른 특징, 예, 및 실시예는 아래에 기술되어 있다.
동일한 부재번호가 유사한 요소를 가리키는 아래의 첨부된 도면에서 제한되지 않는 예로서 설명되어 있다.
도 1은 실시예에 따른, 데이터망에서의 서비스 부하 분산을 위한 방법 및 시스템이 구현될 수 있는 환경을 도시하고 있다.
도 2는 실시예에 따른, 데이터망에서의 서비스 부하 분산을 위한 방법을 도시하는 프로세서 순서도이다.
도 3은 실시예에 따른, 데이터망에서의 서비스 부하 분산을 위한 시스템의 다양한 모듈을 도시하는 블록도이다.
도 4는 실시예에 따른, 데이터망의 서비스 부하 분산을 위한 구성도이다.
도 5는 여기에 기술된 방법중 하나 이상을 기계가 실행하도록 하기 위한 명령어의 세트가 실행될 수 있는, 컴퓨터 시스템의 전자 형태예의 기계를 위한 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
다음의 상세한 설명은 상세한 설명의 일부를 형성하는 첨부된 도면에 설명을 포함하고 있다. 이러한 도면은 실시예에 따른 설명을 보여주고 있다. 여기에 "예"로서 부르는 이러한 실시예는 당업자가 본원을 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 기술되어 있다. 청구범위로부터 벗어남 없이 이러한 실시예는 결합될 수 있거나, 다른 실시예가 사용될 수 있거나, 구조적, 논리적 및 전기적 변화가 있을 수 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 제한을 위한 것이 아니고, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위 및 이들의 등가물에 의해 규정된다. 이러한 문서에서, 단수 용어는 특허 문서에서 일반적인 것과 같이 하나 또는 하나 보다 많은 것을 포함하는 것으로 사용되어 있다. 이러한 문서에서, 용어 "또는"은 달리 언급되지 않으면 "A 또는 B"가 "B가 아닌 A", "A가 아닌 B" 그리고 "A와 B"를 포함하도록 비배타적인 "또는"을 가리키는 것으로 사용되어 있다.
본원은 LB 서비스 및 SDN과 같은 데이터망이 함께 작동하여 패킷을 다수의 LB에 전달하도록 함으로써 부하 밸런싱을 구현하는 효과적인 방법에 관한 것이다. SDN이 LB 서비스의 요청을 인식하기 때문에, 트래픽을 LB에 효과적으로 분산할 수 있다. 이러한 방법에 의해 동일한 가상 서비스는 임의의 DNS를 변경할 필요없이 다수의 LB에서 관리될 수 있다. 패킷이 이들을 처리하는 LB에 직접 전달되기 때문에 최소 내지 아무런 대기시간 충돌이 존재하지 않는다. LB 용량, 네트워크 용량 및 현 부하에 기초하여 LB로의 흐름의 매우 세밀한 분산이 달성될 수 있다. 이러한 방법은 또한 관리자에 의한 부하 밸런싱의 작동 및 관리를 돕는 것은 물론 필요한 대로 서비스의 스케일 업/다운을 지원한다.
일부 실시예에서, 트래픽 분산 방법에 대한 정보를 SDN 및 LB가 교환하도록 하는 LB와 SDN 요소 사이에 프로토콜이 실시될 수 있어서, 전송 규칙을 동적으로 삽입하여 이러한 전송을 실행할 수 있는 디바이스에 대한 패킷 경로 선택에 영향을 줄 수 있다. LB에 의해 제어되는 알고리즘은 라우터, 스위치 및 다른 디바이스에서 구현되어 트래픽 조향에 영향을 줄 수 있다.
다수의 판매자로부터 이종 스위치의 네트워크에서 데이터 흐름의 분산을 보장하기 위해, 추가 기술이 사용될 수 있다. 이러한 기술은 소스와 목적지 사이의 경로를 계산하고 소스와 목적지 사이의 네트워크 디바이스에서의 흐름을 프로그래밍하기 위해 제어기를 사용할 수 있다. 이러한 특성은 주문, 소스의 유용도등에 기초하여 네트워크에서의 부하 밸런싱 구현을 적절하게 스케일 아웃/인하기 위해 흐름을 프로그래밍하도록 레버리지될 수 있다.
예를 들어, 부하 증가 또는 구성 변경과 같은 이러한 요청에 기초하여 LB가 활성화되고 비활성화됨에 따라, LB는 제어기를 갱신할 수 있고 제어기가 네트워크 내의 흐름을 변경하도록 할 수 있다. 실시예에서, 아무런 적절한 외부 제어기가 없는 경우에, LB 자체는 제어기로서 동작할 수 있고 네트워크에서의 흐름을 직접 변경할 수 있다. 마찬가지로, 제어기는 LB의 의사 결정을 돕기 위해 LB에게 네트워크 부하 및 다른 입력, 네트워크의 디바이스의 건강등을 알리도록 LB와 함께 작동할 수 있다.
여기에 기술된 실시예의 기술은 다양한 기술을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 여기에 기술된 방법은 컴퓨터 시스템에서 실행되는 소프트웨어로 또는 마이크로프로세서 또는 다른 특별히 설계된 주문형 집적회로(ASIC), 프로그래머블 로직 디바이스의 결합을 사용하는 하드웨어로, 또는 다양한 조합으로 구현될 수 있다. 특히, 여기에 기술된 방법은 디스크 드라이브와 같은 저장 매체, 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 존재하는 일련의 컴퓨터 실행가능 명령어에 의해 구현될 수 있다. 여기에 개시된 방법이 컴퓨터(예를 들어, 데스크톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터 및 서버), 게임 콘솔, 휴대형 게임 장치, 휴대폰, 스마트폰, 스마트 텔레비전 시스템등에 의해 구현될 수 있다는 것을 유념해야 한다.
"과제의 해결 수단"에서 개요를 서술한 바와 같이, 본원의 실시예는 SDN에서의 부하 분산에 관한 것이다. 여기에 언급된 바와 같이, SDN은 서비스 요청, 예를 들어, 클라이언트로부터 서버로의 트래픽이 서비스 요청을 전송하는 기능을 갖는 데이터 플레인으로부터 선택된 목적지로 제어 플레인의 의사결정에 기초하여 전송되는 것에 대한 의사결정을 하는 제어 플레인을 분리함으로써 보다 낮은 레벨의 기능을 추출하여 네트워크 서비스를 관리할 수 있는 네트워크이다. 이러한 데이터 플레인은 네트워크 하드웨어 또는 소프트웨어 디바이스에 존재할 수 있고 제어 플레인은 이러한 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 이러한 SDN의 플레인의 분리에 의해 네트워크 가상화가 가능한데, 그 이유는 명령 또는 제어 규칙이 소프트웨어에 의해 실행될 수 있다. SDN은 클라이언트 서비스 요청 또는 호스트 서비스 요청을 가상 머신 및 물리적 디바이스, 예를 들어, 서버에 전달하도록 구성될 수 있다.
이러한 제어 플레인은 예를 들어, 실시간 데이터망 애플릿에 의해 SDN 및 가상 머신과 연관된 건강 및 다른 데이터를 확인하도록 구성될 수 있다. 이러한 제어 플레인은 가상 머신에서의 서비스 응답도를 알아내고, 가상 머신에서의 네트워크 접속 가능성은 물론 전체 접속수, 중앙 처리 장치 유용도, 및 메모리를 감시하고 이러한 정보를 사용하여 데이터 플레인에 대한 부하 분산 결정 및 전송에 영향을 주도록 실시간 데이터망 애플릿 및 다른 수단을 레버리지할 수 있다.
또한, 이러한 제어 플레인은 수집된 건강 데이터를 분석하고 이러한 분석에 기초하여 건강 데이터를 서비스 정책으로 전환하도록 구성된 서비스 정책 엔진을 포함할 수 있다. 이러한 서비스 정책은 가상 머신, 트래픽 분류 엔진, 또는 백엔드 서버의 수를 강화, 즉, 스케일 아웃 또는 스케일 다운하여 고장 가상 머신을 개선 또는 수리하고, 가상 머신을 보호하고, 새로운 가상 머신을 도입하고, 가상 머신을 제거하는 것과 같은 정책을 포함할 수 있다. 실질적으로 서비스 정책은 SDN 네트워크를 프로그래밍하는 것은 물론 부하 밸런싱, 높은 유용도에 영향을 줄 수 있다. 따라서, 이러한 서비스 정책에 기초하여, SDN은 주기 또는 동적 부하를 통해 트래픽 분산 디바이스의 사용을 스케일 아웃 또는 스케일 다운하여 네트워크 자원을 각각 최적화할 수 있다. 이러한 트래픽 분산 디바이스는 예를 들어, 시간에 기초하여 스케일 아웃 또는 스케일 다운될 수 있다. 또한, 간격이 고정된 소프트웨어 갱신은 예측가능한 네트워크 혼돈을 유발할 수 있고 부하 밸런싱은 플래시 크라우드 현상을 다루기 위해 스케일 아웃된 다음 스케일 다운될 필요가 있을 수 있다. 또한, 서비스의 인기는 서비스를 스케일 업할 필요가 있을 수 있다.
SDN은 네트워크 스위치에 물리적 접근할 필요없이 네트워크 트래픽과 같은, 서비스 요청의 전송을 프로그램가능하게 제어하도록 할 수 있는 제어기를 포함할 수 있다. 즉, 제어기는 서버 풀 또는 가상 머신 풀로의 네트워크를 통한 트래픽을 조향하도록 구성될 수 있다. 이러한 서비스 정책 엔진은 제어기와 통신할 수 있고 서비스 정책을 제어기에 주입할 수 있다. 그래서 제어기는 이러한 서비스 정책에 따라 서버 또는 가상 머신과 같은 네트워크 디바이스를 통한 트래픽을 조향시킬 수 있다.
실시예에서, SDN의 서비스 데이터 플레인은 애플리케이션 전달 제어기(ADC)로서 구성될 수 있다. 이러한 제어 플레인은 서비스 요청을 하나 이상의 ADC에 맵핑하는 일련의 서비스 정책을 관리함으로써 ADC와 통신할 수 있다. 그다음, ADC는 서비스 요청을 백엔드 서버로 물리적 또는 논리적 네트워크를 통해, 즉, 서버 풀 또는 가상 머신 풀을 통해 중계할 수 있다.
이제 도면에서, 도 1은 SDN에서의 부하 분산을 위한 방법 및 시스템이 구현될 수 있는 환경(100)을 도시하고 있다. 이러한 환경(100)은 네트워크(110), 클라이언트(120), 부하 분산을 위한 시스템(300), 및 서버(140)를 포함할 수 있다. 클라이언트(120)는 네트워크(110)와 연관된 사용자 또는 호스트를 포함할 수 있다.
네트워크(110)는 인터넷 또는 디바이스 사이에서 데이터를 통신할 수 있는 임의의 다른 네트워크를 포함할 수 있다. 적절한 네트워크는 예를 들어, 로컬 인트라넷, PAN (개인 통신망), LAN (근거리 통신망), WAN (원거리 통신망), MAN (도시권 통신망), 가상 사설망 (VPN), 스토리지 에어리어 네트워크(storage area network, SAN), 프레임 릴레이 접속(frame relay connection), 확장된 지능형 네트워크(Advanced Intelligent Network, AIN) 접속, 동기식 광통신망(synchronous optical network, SONET) 접속, 디지털 T1, T3, E1 또는 E3 라인, 디지털 데이터 서비스(DDS) 접속, DSL (디지털 가입자 회선, Digital Subscriber Line) 접속, 이더넷 접속, ISDN (종합 정보 통신망, Integrated Services Digital Network) 라인, V.90, V.34 또는 V.34bis 아날로그 모델 커넥션과 같은 다이얼업 포트, 케이블 모뎀, ATM (비동기 전송 방식) 접속, 또는 FDDI (광섬유 분산 데이터 인터페이스) 또는 CDDI (동선 분산 데이터 인터페이스) 접속중 임의의 하나 이상을 포함하거나 이러한 임의의 하나과 접속할 수 있다. 또한, 통신은 또한 WAP (무선 응용통신 규약), GPRS (일반 패킷 무선 서비스), GSM (Global System for Mobile Communication), CDMA (코드 분할 다중 접속) 또는 TDMA (시분할 다중 접속), cellular phone networks, GPS (Global Positioning System), CDPD (셀룰러 디지털 패킷 데이터), RIM (Research in Motion, Limited) duplex paging network, Bluetooth radio, 또는 IEEE 802.11-기반 무선 주파수 네트워크를 포함하는 다양한 무선 네트워크중 하나로의 링크를 포함할 수 있다. 네트워크(110)는 또한, RS-232 직렬 접속, IEEE-1394 (파이어와이어) 접속, 광섬유 채널 접속, IrDA(적외선) 포트, SCSI (소형 컴퓨터 시스템 인터페이스) 접속, USB (유니버설 시리얼 버스) 접속 또는 다른 유무선, 디지털 또는 아날로그 인터페이스 또는 접속, mesh 또는 Digi®networking중 어느 하나 이상을 더 포함하거나 이러한 하나 이상과 접속할 수 있다. 네트워크(110)는 데이터 통신의 목적을 위해 상호접속된 데이터 처리 노드의 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(110)는 SDN을 포함할 수 있다. SDN은 상기 네트워크 타입중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일반적으로, 네트워크(110)는 사전정의된 프로토콜을 사용함으로써 디바이스간 통신할 수 있는 수송 매체에 의해 함께 접속된 다수의 유사하거나 상이한 디바이스를 포함할 수 있다. 당업자는 본원이 다양한 네트워크 구성 환경과 다양한 컴퓨팅 장치에서 실시될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 클라이언트(120)는 서비스 요청(150)을 백엔드 서버(140)에 전송할 수 있다. 서비스 요청(150)은 HTTP 요청, 비디오 스트리밍 요청, 파일 다운로드 요청, 트랜잭션 요청, 컨퍼런스 요청등을 포함할 수 있다. 서버(140)는 웹서버, 무선 애플리케이션 서버, 대화형 텔레비전 서버등을 포함할 수 있다. 부하 분산을 위한 시스템(300)은 네트워크(110)의 트래픽 전송 디바이스 사이에 서비스 요청(150)의 흐름의 균형을 맞출 수 있다. 부하 분산을 위한 시스템(300)은 서비스 요청(150)의 흐름을 분석할 수 있고 네트워크(110)의 어느 그리고 얼마나 많은 트래픽 전송 디바이스가 서비스 요청(150)을 서버(140)에 전달하는데 필요한지를 결정할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른, SDN에서의 서비스 부하 분산을 위한 방법(200)을 도시하는 프로세스 순서도이다. 방법(200)은 하드웨어(예를 들어, 의사결정 로직, 전용 로직, 프로그래머블 로직, 및 마이크로코드), 소프트웨어(예를 들어, 범용 컴퓨터 시스템 또는 전용 머신에서 실행되는 소프트웨어), 또는 양측 결합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 실행될 수 있다.
방법(200)은 동작 202에서 SDN 과 연관된 네트워크 데이터를 수신함으로써 시작할 수 있다. 실시예에서, SDN와 연관된 네트워크 데이터는 SDN의 건강, 처리 장치 유용도, 전체 접속의 수, 메모리 상태, 네트워크 접속 가능성, 백엔드 서버 용량등을 나타낼 수 있다. 동작 204에서, 이러한 방법은 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예에서, 이러한 하나 이상의 서비스 노드는 가상 머신 및 물리적 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 서비스 노드 데이터는 노드의 건강, 동적 상태, 노드 처리 장치 유용도, 노드 메모리 상태, 서비스 노드의 네트워크 접속 가능성, 하나 이상의 서비스 노드의 응답성(responsiveness)을 나타낼 수 있다.
동작 206에서, 검색된 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터가 분석될 수 있다. 이러한 분석에 기초하여, 서비스 정책이 동작 208에서 생성될 수 있다. 이러한 서비스 정책은 서비스 주소, 서비스 노드 주소, 트래픽 분산 정책, 서비스 노드 부하 정책등중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이러한 방법은 생성된 서비스 정책을 데이터망과 연관된 디바이스에 제공, 즉, 강요하는(pushing) 단계를 더 포함할 수 있다. 이러한 데이터망과 연관된 디바이스는 서비스 노드 및 트래픽 분류 엔진을 포함할 수 있다.
방법(200)은 이렇게 생성된 서비스 정책을 동작 210에서 데이터망과 연관된 디바이스에 제공하는 단계를 계속할 수 있다. 동작 212에서 하나 이상의 서비스 요청을 수신시에, 이러한 하나 이상의 서비스 요청은 동작 214에서 서비스 정책에 따라 하나 이상의 서비스 노드 사이에 분산될 수 있다. 실시예에서, 방법(200)은 추가 분석에 기초하여, 추가 서비스 정책을 개발하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 추가 서비스 정책은 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스의 스케일 아웃, 스케일 다운, 개선, 제거, 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 새로운 서비스의 도입등과 연관될 수 있다.
실시예에서, 방법(200)은 데이터망과 연관된 디바이스에 의해 백엔드 서버의 건강 체크를 실행하는 단계를 포함할 수 있다. 추가 실시예에서, 방법(200)은 트래픽 흐름의 최소 내지 아무런 두절 없는 적절한 방식으로 서비스 노드, 백엔드 서버, 트래픽 분류 엔진 및 클러스터 마스터를 스케일 업 또는 스케일 다운하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 서비스는 트래픽 흐름의 최소 내지 아무런 두절 없는 적절한 방식으로 스케일 업 또는 스케일 다운될 수 있다. 서비스 노드의 스케일 업 또는 스케일 다운의 이벤트 시에, 서비스 요청은 하나 이상의 다른 서비스 노드로 재지향되어 서비스 요청과 연관된 데이터의 처리를 계속할 수 있다. 추가 실시예에서, 방법(200)은 백엔드 서버로부터 이러한 서비스를 처리하는 서비스 노드로의 역방향 트래픽을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.
도 3은 SDN에서의 서비스 부하 분산을 위한 시스템(300) 예의 다양한 모듈을 설명하는 블록도이다. 시스템(300)은 클러스터 마스터로서 적합한 디바이스의 클러스터를 포함할 수 있다. 시스템(300)은 이러한 디바이스로부터 선택된 클러스터 마스터(305)를 포함할 수 있다. 이러한 클러스터 마스터(305)는 SDN을 계속 추적하고 이러한 SDN과 연관된 네트워크 데이터를 검색하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 이러한 네트워크 데이터는 전체 접속의 수, 처리 장치 유용도, 메모리 상태, 네트워크 접속 가능성, 백엔드 서버 용량등중 하나 이상을 포함할 수 있다. 또한, 클러스터 마스터(305)는 서비스 노드를 계속 추적할 수 있고 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하도록 구성될 수 있다. 이러한 서비스 노드 데이터는 하나 이상의 서비스 노드의 건강, 동적 상태, 응답성 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 클러스터 마스터(305)는 네트워크 및 시스템(300)과 연관된 각 서비스 노드의 건강을 계속 추적할 수 있다. 이러한 클러스터 마스터(305)는 검색된 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 분석할 수 있다. 이러한 분석에 기초하여, 클러스터 마스터(305)는 서비스 정책을 생성할 수 있다. 이러한 서비스 정책은 서비스 주소, 서비스 노드 주소, 서비스 노드 부하 정책, 트래픽 맵핑으로도 불리는 트래픽 분산 정책등을 포함할 수 있다. 클러스터 마스터(305)는 이렇게 생성된 서비스 정책을 서비스 노드 및 트래픽 분류 엔진과 같은, 데이터망과 연관된 디바이스에 제공할 수 있다.
실시예에서, 클러스터 마스터(305)는 또한, 이러한 분석에 기초하여 추가 서비스 정책을 개발하도록 구성될 수 있다. 이러한 추가 서비스 정책은 서비스 노드, 트래픽 분류 엔진, 백엔드 서버등과 같은 디바이스의 스케일 아웃, 스케일 다운, 개선, 제거, 새로운 서비스 노드, 트래픽 분류 엔진, 백엔드 서버등의 도입과 연관될 수 있다.
실시예에서, 클러스터 마스터(305)는 또한 네트워크 관리자가 이러한 분석에 기초하여, 검색된 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터 및 분석을 사용하여 추가 서비스 정책을 개발할 수 있도록 네트워크 관리자에 대한 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스(도시되지 않음)를 용이하게 하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식에 의해 애플리케이션 개발자는 네트워크를 구성하는 모든 근본적인 복잡성 및 서브시스템을 관리하거나 이해할 필요 없이 네트워크에 직접 기록할 수 있다.
추가 실시예에서, 클러스터 마스터(305)는 클러스터 마스터(305)의 고장의 경우에 클러스터 마스터를 대체하도록 구성된 백업 유닛(도시되지 않음)을 포함할 수 있다.
시스템(300)은 트래픽 분류 엔진(310)을 포함할 수 있다. 이러한 트래픽 분류 엔진(310)은 하나 이상의 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로서 구현될 수 있다. 트래픽 분류 엔진(310)은 데이터 흐름을 감시하고 이러한 데이터 흐름과 연관된 하나 이상의 속성, 예를 들어, URL, IP 주소, 포트 넘버등에 기초하여 이러한 데이터 흐름을 분류하도록 구성된 엔진을 포함할 수 있다. 각 최종 데이터 흐름 클래스는 클라이언트에 대한 특정 서비스를 구현하도록 구체적으로 설계될 수 있다. 실시예에서, 클러스터 마스터(305)는 트래픽 분류 엔진(310)에 서비스 정책을 전송할 수 있다. 트래픽 분류 엔진(310)은 클러스터 마스터(305)로부터 이러한 서비스 정책을 수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 트래픽 분류 엔진(310)은 하나 이상의 인입 서비스 요청(315), 예를 들어, 인입 데이터 트래픽을 라우터 또는 스위치(도시되지 않음)로부터 수신하도록 구성될 수 있다. 보통, 이러한 데이터 트래픽은 라우터 또는 스위치로부터 트래픽 분류 엔진(310)의 각각으로 고르게 분산될 수 있다. 실시예에서, 라우터는 모든 트래픽 분류 엔진(310)에 트래픽을 동일하게 분산하기 위해 단순한 등가 다중 경로(ECMP) 라우팅을 실행할 수 있다. 이러한 트래픽 분류 엔진(310)은 서비스 정책에 따라 하나 이상의 서비스 노드(320) 사이에 하나 이상의 서비스 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 트래픽은 비대칭 방식으로 하나 이상의 서비스 노드(320)에 분산될 수 있다. 서비스 노드(320)으로의 트래픽은 직접 또는 터널(IP-in-IP 또는 다른 오버레이 기술)을 통해 이루어질 수 있다. 트래픽 분류 엔진(310)은 무상태 또는 유상태일 수 있고, 패킷 단위로 동작할 수 있고, 이러한 트래픽의 각 패킷을 상응하는 서비스 노드(320)에 지향시킬 수 있다. 서비스 노드 상태에 변화가 있을 때, 클러스터 마스터(305)는 새로운 트래픽 맵과 같은 새로운 서비스 정책을 트래픽 분류 엔진(310)에 전송할 수 있다.
시스템(300)은 하나 이상의 서비스 노드(320)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 서비스 노드(320)는 트래픽이 지향되는 상응하는 가상 서비스를 제공할 수 있는 가상 머신 또는 물리적 디바이스를 포함할 수 있다. 클러스터 마스터(305)는 서비스 정책을 서비스 노드(320)에 전송할 수 있다. 서비스 노드(320)는 클러스터 마스터(305)로부터 서비스 정책을 수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 서비스 노드(320)는 이러한 서비스 정책에 기초하여, 하나 이상의 서비스 요청(315)을 트래픽 분류 엔진(310)으로부터 수신할 수 있다. 하나 이상의 서비스 노드(320)는 서비스 정책에 따라 상기 수신된 하나 이상의 서비스 요청(315)을 처리할 수 있다. 이러한 하나 이상의 서비스 요청(315)의 처리는 하나 이상의 서비스 요청(315)을 하나 이상의 백엔드 목적지 서버(도시되지 않음)에 포워딩하는 단계를 포함할 수 있다. 각 서비스 노드(320)는 하나 이상의 가상 서비스를 제공할 수 있다. 서비스 노드(320)는 서비스 노드 데이터를 클러스터 마스터(305)에 전송하도록 구성될 수 있다.
추가 실시예에 따라, 기존 서비스 노드는 서비스 노드로의 흐름의 재분산에 기초하여 흐름의 새로운 소유자인 경우에 다른 서비스 노드로 기존 흐름에 대한 패킷을 재지향시킬 수 있다. 또한, 이러한 흐름을 인수한 서비스 노드는 서비스의 연속성을 유지하기 위해 이전 소유자에 흐름 상태가 고정될 필요가 있는 경우에, 고려중인 흐름에 대한 이전 소유자였던 서비스 노드에 패킷을 재지향시킬 수 있다.
또한, 실시예에서, 클러스터 마스터(305)는 서비스 노드(320)에 대한 주기적 건강 체크를 실행할 수 있고 트래픽 맵과 같은 서비스 정책으로 서비스 노드(320)를 갱신할 수 있다. 트래픽 할당에 변화가 있고 흐름 내 데이터 트래픽의 패킷이 서비스 노드(320)에 도달할 때, 서비스 노드(320)는 이러한 패킷을 다른 서비스 노드에 재지향시킬 수 있다. 재지향은 직접 또는 터널(IP-in-IP 또는 다른 오버레이 기술)을 통해 이루어질 수 있다.
네트워크 내의 클러스터의 디바이스의 각각이 백엔드 서버 건강 체크를 실행한다면 개별적인 디바이스에 전송된 건강 체크 패킷의 수가 광대할 수 있다는 것을 유념해야 한다. 이러한 관점에서, 백엔드 서버 건강 체크는 클러스터의 소수의 디바이스에 의해 실행될 수 있고 그 결과는 클러스터 내의 나머지 디바이스 사이에서 공유될 수 있다. 이러한 건강 체크는 서비스 체크 및 접속성 체크를 포함할 수 있다. 이러한 서비스 체크는 애플리케이션 또는 백엔드 서버가 여전히 유용한지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이미 상술된 바와 같이, 클러스터 내의 모든 디바이스가 이러한 체크를 수행할 필요는 없다. 이러한 체크는 소수의 디바이스에 의해 수행될 수 있고 그 결과는 클러스터내의 나머지 디바이스에 전파될 수 있다. 접속성 체크는 서비스 노드가 백엔드 서버에 도달할 수 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 백엔드 서버로의 경로는 서비스 노드에 특정될 수 있어서, 서비스 노드 간에 분산될 수 없고, 클러스터 내의 각 디바이스는 자체 체크를 수행할 수 있다.
실시예에서, 시스템(300)은 조정자(325)를 포함할 수 있다. 조정자(325)는 서비스 노드(320), 트래픽 분류 엔진(310), 및 백엔드 서버를 올리고 내리도록 구성될 수 있다. 조정자(325)는 하나 이상의 서비스 노드(320)의 존재를 검출할 수 있고 이러한 하나 이상의 서비스 노드(320)의 존재와 연관된 데이터를 클러스터 마스터(305)에 전송할 수 있다. 또한, 조정자(325)는 서비스 노드(320)를 올리거나 내리는 것을 클러스터 마스터(305)에 알릴 수 있다. 조정자(325)는 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 클러스터 마스터(305) 및 서비스 노드(320)와 통신할 수 있다.
실시예에서, 집중형 또는 분산형 네트워크 데이터베이스가 클러스터 마스터, 트래픽 분류 엔진, 및 다른 서비스 노드와 같은, 시스템(300)의 클러스터 내의 모든 디바이스 사이에 사용되고 공유될 수 있다. 각 디바이스는 네트워크 데이터베이스에 접속하고 그 역할에 따라 테이블을 갱신할 수 있다. 관련 데이터베이스 레코드는 클러스터의 일부인 디바이스에 복제될 수 있다. 분산형 네트워크 데이터베이스는 예를 들어, 클러스터 마스터, 트래픽 분류 엔진, 하나 이상의 서비스 노드, 백엔드 서버 및 서비스 정책 데이터와 연관된 데이터를 저장하기 위해, 디바이스의 구성 및 상태를 저장하도록 사용될 수 있다. 분산형 네트워크 데이터베이스에 저장된 데이터는 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 분산형 네트워크 데이터베이스는 서비스 타입, 자원의 유용도, 트래픽 분류, 네트워크 맵등에 관한 정보를 갖는 테이블을 포함할 수 있다. 클러스터 마스터(305)는 분산형 네트워크 데이터베이스를 유지하고 이것을 디바이스에 복제하는 기능을 가질 수 있다. 이러한 네트워크 데이터베이스는 트래픽 분류 엔진(310) 및 서비스 노드(320)에 복제될 수 있다. 실시예에서, 이러한 네트워크 데이터베이스는 내부적으로 참가 노드 사이에 데이터를 복제할 수 있다.
상술된 실시예에서, 시스템(300)은 전용 클러스터 마스터(305), 전용 트래픽 분류 엔진(310), 및 전용 서비스 노드(320)를 포함할 수 있다. 즉, 특정 디바이스가 클러스터 마스터, 트래픽 분류 엔진, 및 서비스 노드로서 동작하는 기능을 가질 수 있다. 추가 실시예에서, 시스템(300)은 클러스터 마스터로서 기능하는 전용 디바이스를 전혀 포함하지 않을 수 있다. 이러한 경우에, 이러한 클러스터 마스터 기능은 트래픽 분류 엔진 또는 서비스 노드에 의해 제공될 수 있다. 따라서, 트래픽 분류 엔진중 하나 또는 서비스 노드중 하나가 클러스터 마스터로서 기능할 수 있다. 클러스터 마스터로서 기능하는 트래픽 분류 엔진 또는 서비스 노드가 고장난 경우에, 다른 트래픽 분류 엔진 또는 서비스 노드가 클러스터 마스터로서 선택될 수 있다. 클러스터 마스터로서 선택되지 않은 트래픽 분류 엔진 및 서비스 노드는 백업 클러스터 마스터로서 구성될 수 있고 현 클러스터 마스터와 동기화될 수 있다. 실시예에서, 이러한 클러스터 마스터는 디바이스 사이에 의무를 공유함으로써 단일 마스터로서 기능할 수 있는 다수의 능동 디바이스로 구성될 수 있다.
추가 실시예에서, 시스템(300)은 트래픽 분류 엔진으로서 기능하는 전용 디바이스가 전혀 없는 전용 클러스터 마스터를 포함할 수 있다. 이러한 경우에, 트래픽 분류는 업스트림 라우터 또는 스위치중 하나에 의해 실행될 수 있다. 또한, 서비스 노드는 그들 사이에 트래픽을 분산시킬 수 있다. 실시예에서, 클러스터 마스터 및 서비스 노드는 트래픽 분류 엔진으로서 동작하도록 구성될 수 있다.
추가 실시예에서, 시스템(300)은 클러스터 마스터 및 트래픽 분류 엔진으로서 동작하는 디바이스를 전혀 포함하지 않을 수 있다. 이러한 경우에, 서비스 노드중 하나가 역시 클러스터 마스터로서 동작할 수 있다. 이러한 트래픽 분류는 업스트림 라우터 또는 스위치에 의해 수행될 수 있다. 클러스터 마스터는 트래픽 맵핑에 의해 업스트림 라우터를 프로그래밍할 수 있다. 또한, 서비스 노드는 그들 사이에 트래픽을 분산시킬 수 있다.
부하가 증가할 때 새로운 서비스 노드를 올리는 것과 부하가 정상으로 될 때 서비스 노드를 내리는 단계가 기존의 데이터 트래픽 접속에 영향을 주지 않고 적절하게 실행될 수 있다는 것에 주목해야 한다. 서비스 노드가 올려질 때, 트래픽의 분산은 n개의 서비스 노드로의 분산으로부터 (n+1)개의 서비스 노드로의 분산으로 변할 수 있다.
서비스 노드가 막 내려지려 할 때, 이러한 서비스 노드로 오는 트래픽은 다른 서비스 노드로 지향될 수 있다. 이러한 목적을 위해, 막 내려지려는 서비스 노드와 연관된 재지향 정책이 클러스터 마스터에 의해 생성될 수 있고 트래픽 분산 엔진 및/또는 서비스 노드에 전송될 수 있다. 재지향 정책을 수신시에, 트래픽 분산 엔진은 트래픽을 다른 서비스 노드에 지향시킬 수 있다.
실시예에서, 시스템(300)은 예를 들어, 다수의 서비스에 트래픽을 각각 제공할 수 있는 복수의 트래픽 분산 엔진을 포함할 수 있다. 이러한 트래픽 분산 엔진의 각각은 상이한 세트의 서비스 노드와 통신할 수 있다. 이러한 트래픽 분산 엔진중 하나가 고장인 경우에, 다른 트래픽 분산 엔진이 이러한 고장 트래픽 분산 엔진을 대체하고 고장 트래픽 분산 엔진의 트래픽을 상응하는 서비스 노드에 분산시키도록 구성될 수 있다. 따라서, 이러한 트래픽 분산 엔진의 각각은 현재 이러한 트래픽 분산 엔진과 통신하는 서비스 노드와 연관된 주소뿐만 아니라 모든 서비스 노드의 주소를 포함할 수 있다.
도 4는 SDN의 부하 분산을 위한 블록도(400)이다. 도시된 바와 같이, 블록도(400)는 클라이언트(120), 예를 들어, 네트워크(110)에 접속된 컴퓨터를 포함하고 있다. 네트워크(110)는 SDN을 포함할 수 있다. 클라이언트(120)는 가상 머신/서버 풀(405)의 하나 이상의 서버에 의해 제공된 서비스에 대한 하나 이상의 서비스 요청을 전송할 수 있다. 이러한 서버는 웹서버, 무선 애플리케이션 서버, 대화형 텔레비전 서버등을 포함할 수 있다. 이러한 서비스 요청은 상술된 부하 분산을 위한 시스템에 의해 균형 맞춘 부하일 수 있다. 즉, 클라이언트(120)의 서비스 요청은 SDN의 가상 머신 또는 물리적 서버 풀(405) 사이에 훌륭하게 분산될 수 있다.
분하 분산을 위한 시스템은 서비스 제어 플레인(410)을 포함할 수 있다. 이러한 서비스 제어 플레인(410)은 하나 이상의 데이터망 애플릿(415), 예를 들어, 실시간 데이터망 애플릿을 포함할 수 있다. 이러한 데이터망 애플릿(415)은 SDN(110) 및 가상 머신(405)과 연관된 건강 및 다른 데이터를 체크할 수 있다. 예를 들어, 데이터망 애플릿(415)은 가상 머신(405)의 응답성을 알아낼 수 있다. 또한, 데이터망 애플릿(415)은 가상 머신(405)에 대한 전체 접속, 중앙 처리 장치 유용도, 메모리, 네트워크 접속등을 감시할 수 있다. 따라서, 데이터망 애플릿(415)은 SDN 및 가상 머신 서비스 구조에 대한 매우 세밀한, 포괄적인 정보를 검색할 수 있다.
이렇게 검색된 건강 데이터는 서비스 정책 엔진(420)에 전송될 수 있다. 실시예에서, 상술된 클러스터 마스터(305)는 서비스 정책 엔진(420)으로서 동작할 수 있다. 서비스 정책 엔진(420)은 건강 데이터를 분석할 수 있고, 분석시에, 일련의 서비스 정책(430)을 생성하여 서비스를 스케일 업/다운하고, 서비스를 확보하고, 새로운 서비스를 도입하고, 서비스를 제거하고, 고장 디바이스를 회복 또는 수리하는 단계등을 수행할 수 있다. 부하 분산에 대한 시스템은 요구되는 보다 많은 가상 머신을 올리도록 구성된 조정자(도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 따라서, 매끈한 클라이언트 경험을 전달하기 위해, 서비스 요청은 가상 머신(405) 간에 균형 맞추어진 부하일 수 있다.
또한, 서비스 정책(430)이 SDN 제어기(435)에 제공될 수 있다. 그다음, SDN 제어기(430)는 서비스 요청, 즉, 데이터 트래픽을 SDN 내의 네트워크 디바이스 전체에 걸쳐 조향시킬 수 있다. 실질적으로, 이러한 정책은 서비스를 스케일 업 또는 다운하도록 SDN 네트워크를 프로그램하는 것은 물론 부하 밸런싱, 높은 유용도에 영향을 줄 수 있다.
총괄해서 말하자면, 네트워크, 이러한 네트워크 내측으로부터의 서비스 노드 및 서버/가상 머신과 연관된 데이터를 잠금해제하고, 이러한 데이터를 관련 정보 및 서비스 정책(430)으로 변형한 다음, 이러한 서비스 정책(430)을 SDN(110)을 구성하기 위한 SDN 제어기(435)에 제공함으로써, 상술된 구조에 의해 기초 구조와 애플리케이션 사이의 피드백 루프가 네트워크 최적화 및 애플리케이션 응답도를 향상시킬 수 있다.
제어기(435) 및 서비스 정책 엔진(420)과 결합되어 작동하는 서비스 제어 플레인(410)은 기본적이고 강화된 부하 분산 특징부의 어레이를 제공할 수 있는 다수의 배치 가능성을 생성할 수 있다. 특히, 단순한 부하 밸런싱 기능을 제공하기 위해, SDN 제어기(435) 및 서비스 제어 플레인(410)은 SDN(110)의 가능성의 레버리지에 의해 자체 일부 부하 밸런싱을 제공하거나, 대안으로, SDN(110)에 포함된 서비스 데이터 플레인으로도 부르는, ADC(440)와 결합하여 작동하여 옵션으로 강화된 추가 기능을 제공할 수 있다.
실시예에서, 서비스 제어 플레인(410)이 ADC(440) 없는 독립형일 때, 가상 머신(405)은 스케일 업될 때, 가상 머신(405)의 루프백 인터페이스 상의 가상 인터넷 프로토콜(VIP)에 의해 프로그래밍될 수 있다. 따라서, 단순한 서비스 완수를 필요로 하는 데이터 트래픽에 대해, 서비스 제어 플레인(410)은 서비스 요청을 분산하기 위한 단순한 정책을 달성할 수 있고 SDN 제어기(435)가 네트워크 디바이스를 프로그래밍하도록 명령하여 서비스 요청을 상이한 가상 머신/물리적 서버(405)에 직접 분산시킬 수 있다. 이러한 단계는 물리적 또는 논리적 네트워크 상에서 실행될 수 있다.
실시예에서, 보통 특별히 만들어진 ADC 장치에 의해 제공된 보다 정교한 ADC 기능을 위해, 서비스 제어 플레인(410)이 ADC(440)와 협동하여 작동할 때, 서비스 제어 플레인(410)은 서비스 요청을 하나 이상의 ADC 디바이스에 맵핑하는 서비스 정책의 세트를 관리할 수 있다. 서비스 제어 플레인(410)은 서비스 요청, 즉, 트래픽이 하나 이상의 ADC(440)에 도달할 수 있도록 네트워크 디바이스를 SDN 제어기(435)가 프로그래밍하도록 명령할 수 있다. 그다음, ADC(440)는 물리적 또는 논리적 네트워크를 통해 백엔드 서버에 서비스 요청을 중계할 수 있다.
기술된 실시예에서, 다수의 트래픽 흐름 시나리오가 존재할 수 있다. 실시예에서, 오직 포워드 트래픽이 ADC(440)를 통과할 수 있다. ADC(440)의 단순한 기능, 예를 들어, 레이트 제한, 대역폭 제한, 스크립팅 정책이 요청되는 경우에, 포워드 트래픽이 ADC(440)를 횡단할 수 있다. 서버에 대한 루프백 인터페이스가 VIP 주소로 프로그래밍될 수 있다. 가상 머신(405)으로부터의 응답 트래픽은 ADC(440)를 우회할 수 있다.
추가 실시예에서, 포워드 및 리버스 트래픽이 ADC(440)를 횡단할 수 있다. 보다 강화된 기능, 예를 들어, 전송 제어 프로토콜(TCP) 흐름 최적화, 안전 소켓층(SSL) 기술(descryption), 압축, 캐싱등을 제공하는 ADC(440)에서, 서비스 제어 플레인(410)이 SDN(110)을 적절하게 프로그래밍함으로써 ADC(440)를 순방향 및 역방향 트래픽 모두가 관통하도록 보장할 필요가 있다.
도 5는 여기에 논의된 임의의 하나 이상의 방법을 머신이 실행하도록 하기 위한 명령어 세트가 실행될 수 있는, 컴퓨터 시스템(500)의 전자 형태의 예의 머신의 개략도이다. 다양한 실시예에서, 머신은 독립형 장치로서 동작하거나 다른 머신에 접속될 수 있다(예를 들어, 네트워킹될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신으로서, 또는 P2P(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어(peer) 머신으로서 동작할 수 있다. 이러한 머신은 PC, 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), 휴대 전화, 휴대형 음악 재생기(예를 들어, Moving Picture Experts Group Audio Layer 3(MP3) 재생기와 같은 휴대형 하드 드라이브 오디오 디바이스), 웹 어플라이언스, 네트워크 하우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 이러한 머신에 의해 취해지는 액션을 규정하는 명령어의 세트(시퀀션들)을 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 또한, 오직 하나의 머신이 도시되어 있지만, 용어 "머신"은 여기에 논의된 임의의 하나 이상의 방법을 실행하도록 명령어의 세트(또는 다수의 세트)를 개별적으로 또는 결합하여 실행하는 머신의 임의의 집합을 포함하는 것으로 이해해야 한다.
컴퓨터 시스템(500)의 예는 버스(508)를 통해 서로 통신하는, 프로세서 또는 다수의 프로세서(502)(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽스 프로세싱 유닛(GPU), 또는 양측 모두), 메인 메모리(504) 및 스태틱 메모리(506)를 포함하고 있다. 컴퓨터 시스템(500)은 비디오 디스플레이 유닛(510)(예를 들어, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT))을 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(500)은 또한 영숫자 입력 장치(512)(예를 들어, 키보드), 커서 제어 장치(514)(예를 들어, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(516), 신호 생성 장치(518)(예를 들어, 스피커), 및 네트워크 인터페이스 장치(512)를 포함할 수 있다.
디스크 드라이브 유닛(516)은 여기에 설명된 임의의 하나 이상의 방법 또는 기능에 의해 사용되거나 구현하는 하나 이상의 세트의 명령어 및 데이터 구조가 저장된 비임시 컴퓨터 판독가능 매체(522)를 포함하고 있다. 명령어(524)는 또한 컴퓨터 시스템(500)에 의해 실행되는 동안 주 메모리(504) 및/또는 프로세서(502)에, 완전히 또는 적어도 부분적으로 존재할 수 있다. 주 메모리(504) 및 프로세서(502)는 또한 기계 판독가능 매체를 구성할 수 있다.
명령어(524)는 또한 다수의 주지된 전송 프로토콜(예를 들어, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP))중 하나를 사용하는 네트워크 인터페이스 디바이스(520)를 통해 네트워크에서 전송되거나 수신될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체(522)가 단일 매체인 것으로 실시예에서 도시되어 있지만, 용어 "컴퓨터 판독가능 매체"는 하나 이상의 세트의 명령어를 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 집중형 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 받아들여야 한다. 용어 "컴퓨터 판독가능 매체"는 또한 머신에 의해 실행되기 명령어의 세트를 저장하거나 인코딩하고 본원의 임의의 하나 이상의 방법을 머신이 실행하도록 하는 임의의 매체, 또는 이러한 세트의 명령어에 의해 또는 연관된 데이터 구조를 저장하거나, 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 것으로 받아들여야 한다. 이에 따라, 용어 "컴퓨터 판독가능 매체"는 고체 상태 메모리, 광학 및 자기 매체를 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 이러한 매체는 또한 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래시 메모리 카드, 디지털 비디오 디스크, 램, 롬등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다.
여기에 기술된 실시예는 컴퓨터에 설치된 컴퓨터 실행가능 명령어(예를 들어, 소프트웨어)를 포함하는 동작 환경에서, 하드웨어로, 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 이러한 컴퓨터 실행가능 명령어는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 기록될 수 있거나 펌웨어 로직으로 구현될 수 있다. 인식된 표준에 합치하는 프로그래밍 언어로 기록되었다면, 이러한 명령어는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 그리고 다양한 운영 체제로의 인터페이스에 대해 실행될 수 있다. 본 발법을 구현하기 위한 컴퓨터 소프트웨어 프로그램은 예를 들어, 하이퍼텍스트 기술용 언어(HTML), 동적 HTML, 확장가능 마크업 언어(XML), 외형정보 언어(Extensible Stylesheet Language (XSL)), 문서 유형별 구조 및 규격언어(DSSSL), Cascading Style Sheets (CSS), 동기식 멀티미디어 통합 언어(SMIL), 무선 마크업 언어(WML), JavaTM, JiniTM, C, C++, Perl, UNIX Shell, Visual Basic 또는 비주얼 베이식 스크립트, 가상 현실 마크업 언어(VRML), ColdFusionTM 또는 다른 컴파일러, 어셈블리, 해석기 또는 다른 컴퓨터 언어 또는 플랫폼과 같은 임의의 수의 적절한 프로그래밍 언어로 기록될 수 있지만 이에 제한되지 않는다.
따라서, SDN에서의 부하 분산을 위한 방법 및 시스템이 개시되어 있다. 실시예가 특정 실시예에 대해 설명되었지만, 다양한 수정 및 변경이 본원의 정신 및 범위로부터 벗어남 없이 이러한 실시예에 가능하다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 본 명세서 및 도면은 제한을 위한 것이 아니고 설명을 위한 것이다.

Claims (41)

  1. 데이터망에서의 서비스 부하 분산을 위한 방법으로서,
    상기 데이터망에서 복수의 부하 밸런싱 디바이스 사이에 네트워크 서비스 요청을 분산하기 위한 서비스 정책을 생성하는 단계로서, 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스는 복수의 라우터, 복수의 트래픽 분류 엔진 및 복수의 서비스 노드를 포함하는 서비스 정책을 생성하는 단계;
    상기 서비스 정책을 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 제공하는 단계;
    상기 복수의 라우터에 의해, 하나 이상의 서비스 요청을 수신하는 단계;
    상기 복수의 라우터에 의해, 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트래픽 분류 엔진에 균등하게 분산하는 단계;
    상기 복수의 트랙픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트래픽 분류 엔진에 의해, 상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드에 비대칭적으로 분산하는 단계; 및
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드에 의해, 상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 하나 이상의 백엔드 서버에 분산하는 단계를 포함하고, 상기 서비스 정책은 적어도 상기 복수의 서비스 노드 각각의 응답성 및 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 도달 가능성에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터망과 연관된 네트워크 데이터를 검색하는 단계;
    상기 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하는 단계; 및
    상기 네트워크 데이터 및 상기 서비스 노드 데이터를 분석하는 단계;를 더 포함하고, 상기 서비스 정책은 상기 네트워크 데이터 및 상기 서비스 노드 데이터의 분석에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 서비스 정책을 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 주입하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 네트워크 데이터는 서비스 노드의 건강, 전체 접속의 수, 처리 장치 유용도, 메모리 상태, 백엔드 서버 용량, 및 네트워크 접속 가능성중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 서비스 노드 데이터는 동적 상태, 노드 처리 장치 유용도, 노드 메모리 상태, 및 상기 복수의 서비스 노드 각각의 응답성 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 분석에 기초하여 추가 서비스 정책을 개발하는 단계를 더 포함하고, 상기 추가 서비스 정책은 하나 이상의 새로운 서비스 노드, 트래픽 분류 엔진 또는 백엔드 서버의 스케일 업, 스케일 다운, 개선, 제거, 또는 도입과 연관되어 있는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서, 상기 데이터망은 소프트웨어 구동 네트워크(SDN)를 포함하고, 상기 SDN은 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 상기 복수의 서비스 노드 및 애플리케이션 전달 제어기중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 서비스 정책은 트래픽 분류 정책 및 서비스 노드 부하 정책중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  10. 제2항에 있어서, 상기 복수의 서비스 노드는 가상 머신 및 물리적 디바이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  11. 제2항에 있어서, 네트워크 관리자에 대한 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스를 용이하게 하는 단계; 및
    상기 분석에 기초하여, 상기 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스를 통한 상기 네트워크 관리자에 대한 추가 서비스 정책을 개발하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 의해 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 건강 체크를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  13. 제1항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 클러스터 마스터 및 SDN 내의 다른 디바이스를 스케일 업하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  14. 제1항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 클러스터 마스터 및 SDN 내의 다른 디바이스를 스케일 다운하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  15. 제1항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 서비스를 스케일 업하거나 스케일 다운하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  16. 제6항에 있어서, 상기 복수의 서비스 노드 중 하나의 서비스 노드가 스케일 업 또는 스케일 다운될 때, 상기 하나 이상의 서비스 요청은 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로 재지향되어 상기 하나 이상의 서비스 요청과 연관된 데이터의 처리를 계속하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  17. 제2항에 있어서, 백엔드 서버로부터 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 역방향 트래픽을 가능하게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드를 검출하는 단계; 및
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 데이터를 클러스터 마스터에 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  21. 제1항에 있어서,
    클러스터 마스터, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버 및 서비스 정책중 적어도 하나와 연관된 데이터를 저장하는 단계; 및
    상기 데이터를 상기 클러스터 마스터, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 및 상기 복수의 서비스 노드 사이에 공유하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 방법.
  22. 데이터망에서의 서비스 부하 분산을 위한 시스템으로서,
    클러스터 마스터;
    복수의 라우터
    복수의 트래픽 분류 엔진; 및
    복수의 서비스 노드를 포함하고,
    상기 클러스터 마스터는,
    상기 데이터망과 연관된 네트워크 데이터를 검색하고,
    하나 이상의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하고,
    상기 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 분석하고,
    상기 분석에 기초하여 데이터망에서, 상기 복수의 라우터, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 및 상기 복수의 서비스 노드를 포함하는 복수의 부하 밸런싱 디바이스 사이에 네트워크 서비스 요청을 분산하기 위한 서비스 정책을 생성하고,
    상기 서비스 정책을 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 제공하고;
    상기 복수의 라우터는,
    하나 이상의 서비스 요청을 수신하고,
    상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트랙픽 분류 엔진에 균등하게 분산하고;
    상기 복수의 트래픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트래픽 분류 엔진은,
    상기 서비스 정책을 수신하고,
    상기 복수의 라우터로부터 상기 하나 이상의 서비스 요청을 수신하고,
    상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드에 비대칭적으로 분산하도록 구성되고;
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드는 상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 하나 이상의 백엔드 서버에 분산하도록 구성되고;
    상기 서비스 정책은 적어도 상기 복수의 서비스 노드 각각의 응답성 및 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 도달 가능성에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  23. 삭제
  24. 제22항에 있어서, 상기 복수의 서비스 노드 및 상기 복수의 트래픽 분류 엔진은 클러스터 마스터로서 동작하고, 상기 클러스터 마스터 및 상기 복수의 서비스 노드는 트래픽 분류 엔진으로서 동작하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  25. 제22항에 있어서,
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드를 검출하고;
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드와 연관된 데이터를 상기 클러스터 마스터에 전송하는 조정자를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  26. 제22항에 있어서,
    상기 클러스터 마스터, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버 및 서비스 정책중 적어도 하나와 연관된 데이터를 저장하고;
    상기 데이터가 상기 클러스터 마스터, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 및 상기 복수의 서비스 노드 사이에 공유될 수 있도록 하는 네트워크 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  27. 제26항에 있어서, 상기 저장된 데이터는 상기 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  28. 삭제
  29. 제22항에 있어서, 상기 복수의 서비스 노드 각각은 또한 상기 서비스 노드 데이터를 상기 클러스터 마스터에 전송하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  30. 제22항에 있어서, 상기 네트워크 데이터는 전체 접속의 수, 처리 장치 유용도, 메모리 상태 및 네트워크 접속 가능성중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  31. 제22항에 있어서, 상기 서비스 노드 데이터는 서비스 노드의 건강, 동적 상태 및 상기 복수의 서비스 노드 각각의 응답성중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  32. 제22항에 있어서, 상기 서비스 정책은 서비스 주소, 서비스 노드 주소, 트래픽 분산 정책 및 서비스 노드 부하 정책중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  33. 제22항에 있어서, 상기 클러스터 마스터는 상기 클러스터 마스터의 고장의 경우에 상기 클러스터 마스터를 대체하도록 구성된 백업 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  34. 제22항에 있어서, 상기 클러스터 마스터는,
    상기 분석에 기초하여 추가 서비스 정책을 개발하는 단계로서, 상기 추가 서비스 정책은 상기 복수의 서비스 노드와 연관된 서비스의 스케일 다운, 스케일 업, 개선 또는 제거, 또는 상기 복수의 서비스 노드와 연관된 새로운 서비스의 도입과 연관되어 있는 단계; 및
    네트워크 관리자로의 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스의 제공을 용이하게 하여 상기 네트워크 관리자가 상기 분석에 기초하여 추가 서비스 정책을 개발할 수 있도록 하는 단계중 적어도 하나를 실행하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  35. 제22항에 있어서, 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 의해 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 건강 체크를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  36. 제22항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 클러스터 마스터 및 SDN 내의 다른 디바이스를 스케일 업하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  37. 제22항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진, 클러스터 마스터 및 SDN 내의 다른 디바이스를 스케일 다운하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  38. 제22항에 있어서, 트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 서비스를 스케일 업하고 스케일 다운하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  39. 제34항에 있어서, 상기 복수의 서비스 노드 중 하나의 서비스 노드와 연관된 서비스가 스케일 업 또는 스케일 다운될 때, 상기 하나 이상의 서비스 요청은 상기 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로 재지향되어 상기 하나 이상의 서비스 요청과 연관된 데이터의 처리를 계속하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  40. 제22항에 있어서, 상기 하나 이상의 백엔드 서버로부터 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 역방향 트래픽을 가능하게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 부하 분산 시스템.
  41. 비임시 프로세서 판독가능 매체로서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    데이터망과 연관된 네트워크 데이터를 검색하는 단계;
    복수의 서비스 노드와 연관된 서비스 노드 데이터를 검색하는 단계;
    상기 네트워크 데이터 및 서비스 노드 데이터를 분석하는 단계;
    상기 분석된 서비스 노드 데이터 및 네트워크 데이터에 기초하여 데이터망에서, 복수의 라우터, 복수의 트래픽 분류 엔진 및 복수의 서비스 노드를 포함하는 복수의 부하 밸런싱 디바이스 사이에 네트워크 서비스 요청을 분산하기 위한 서비스 정책을 생성하는 단계;
    상기 서비스 정책을 상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 제공하는 단계;
    상기 복수의 라우터에 의해, 하나 이상의 서비스 요청을 수신하는 단계;
    상기 복수의 라우터에 의해, 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트래픽 분류 엔진에 균등하게 분산하는 단계;
    상기 복수의 트랙픽 분류 엔진 중 하나 이상의 트래픽 분류 엔진에 의해, 상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드에 비대칭적으로 분산하는 단계;
    상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드에 의해, 상기 서비스 정책에 따라 상기 하나 이상의 서비스 요청을 하나 이상의 백엔드 서버에 분산하는 단계로서, 상기 서비스 정책은 적어도 상기 복수의 서비스 노드 각각의 응답성 및 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 도달 가능성에 기초하여 생성되는, 상기 하나 이상의 서비스 요청을 하나 이상의 백엔드 서버에 분산하는 단계;
    상기 분석에 기초하여 제1 추가 서비스 정책을 개발하는 단계로서, 상기 제1 추가 서비스 정책은 상기 복수의 서비스 노드와 연관된 서비스의 스케일 업, 스케일 다운, 개선 또는 제거, 또는 상기 복수의 서비스 노드와 연관된 새로운 서비스의 도입과 연관되어 있는 단계;
    네트워크 관리자로의 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스의 제공을 용이하게 하는 단계;
    상기 애플리케이션 프로그래머블 인터페이스를 통해 상기 네트워크 관리자에 의해 상기 분석에 기초하여 제2 추가 서비스 정책을 개발하는 단계;
    상기 데이터망과 연관된 상기 복수의 부하 밸런싱 디바이스에 의해 상기 하나 이상의 백엔드 서버의 건강 체크를 실행하는 단계;
    트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 상기 복수의 서비스 노드, 상기 하나 이상의 백엔드 서버, 상기 복수의 트래픽 분류 엔진 및 클러스터 마스터중 적어도 하나를 스케일 업하거나 스케일 다운하는 단계;
    트래픽 흐름의 두절을 감소시키면서 서비스를 스케일 업하거나 스케일 다운하는 단계;
    상기 하나 이상의 백엔드 서버로부터 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로의 역방향 트래픽을 가능하게 하는 단계; 및
    적어도 하나의 서비스 노드가 스케일 업 또는 스케일 다운되었을 때, 상기 하나 이상의 서비스 요청을 상기 복수의 서비스 노드 중 하나 이상의 서비스 노드로 재지향시켜 상기 하나 이상의 서비스 요청과 연관된 데이터의 처리를 계속하는 단계를 실행하도록 하는 명령어가 저장된 것을 특징으로 하는 비임시 프로세서 판독가능 매체.
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