KR101715059B1 - 시스템 리소스 최적화 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 누적된 통계값 및 사용자 규칙에 따라 성능에 관련된 항목을 최적화 설정하여, 리소스 낭비를 줄이고 시스템 운영을 안정적으로 할 수 있는 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것으로, 사용자 단말기, 웹서버, WAS, DB 그리고 제어 단말기를 포함하여 구성되는 시스템의 리소스 최적화 방법에 있어서, (A) 제어 단말기가 시스템 리소스 재설정 시각을 판단하는 단계와; (B) 상기 제어 단말기가 사용량 예측치를 누적 통계치로부터 독출하는 단계와; (C) 상기 제어 단말기가 시스템 리소스 설정값을 산출하는 단계와; (D) 상기 제어 단말기가 산출된 시스템 리소스 설정값을 적용하여 시스템 리소스를 설정하는 단계; 그리고 (E) 상기 제어 단말기가 시스템 실사용량을 측정하고 저장하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 시스템 리소스 최적화 방법을 포함한다.
본 발명은 누적 사용량 통계치를 이용해서 작업 처리를 위한 수치를 설정하여 정해진 시간대 별로 시스템 리소스를 최적화하므로 시스템의 과부하 발생 시 시스템 장애를 줄이고 신속한 작업 처리가 가능한 효과가 있다.

Description

시스템 리소스 최적화 방법 { METHOD FOR OPTIMIZIN1G SYSTEM RESOU1RCES }
본 발명은 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 누적된 통계값 및 사용자 규칙에 따라 성능에 관련된 항목을 최적화 설정하여, 리소스 낭비를 줄이고 시스템을 안정적으로 운영할 수 있는 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것이다.
최근 많은 사용자들이 통신네트워크에 접속하여 작업을 수행하므로, 시스템의 신속한 작업 처리를 위해 네트워크의 리소스를 최적화시키는 작업이 중요해졌다.
이를 위해, 종래기술 등록특허 제 10-1340302호에는 패킷 네트워크에서 토크-스퍼트 기간들 동안 재전송 통계들을 사용하여 데이터 패킷에 대해 리소스, 네트워크 요소 및 사용자 장비를 스케줄링하기 위한 방법이 개시된 바 있다.
그러나, 종래기술은 패킷 네트워크에서 데이터 패킷에 대해 통계를 사용하여 리소스 유닛 수를 최적화해서 사용자 장비에 할당하는 방법으로, 서버에 적용하여 시스템 리소스를 최적화할 수 없는 문제점이 있었다.
또한, 사용자 장비가 최적화된 수의 리소스유닛을 사용 중에 디스크립터 패킷을 검출 시 최적화된 수의 리소스유닛 사용을 해제하는 방법을 사용하여, 사용량에 따라 리소스의 최적화를 수행할 수 없는 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제 10-1340302호
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명은 시스템의 과부하 발생 시 시스템 장애를 줄이기 위해 사용량이 누적된 통계치를 이용하여 작업 처리를 위한 수치를 설정하여 정해진 시간대 별로 자동으로 시스템 리소스를 최적화하는 시스템 리소스 최적화 방법을 제공하고자 하는 것이다.
또한, 본 발명은 경제적인 서버 구동을 위하여 사용량에 따라 리소스의 최적화를 수행하여 서버 구동에 따른 비용을 효율화 시킬 수 있는 시스템 리소스 최적화 방법을 제공하고자 하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면 본 발명은, 사용자 단말기, 웹서버, WAS, DB 그리고 제어 단말기를 포함하여 구성되는 시스템의 리소스 최적화 방법에 있어서, (A) 제어 단말기가 시스템 리소스 재설정 시각을 판단하는 단계와; (B) 상기 제어 단말기가 사용량 예측치를 누적 통계치로부터 독출하는 단계와; (C) 상기 제어 단말기가 시스템 리소스 설정값을 산출하는 단계와; (D) 상기 제어 단말기가 산출된 시스템 리소스 설정값을 적용하여 시스템 리소스를 설정하는 단계; 그리고 (E) 상기 제어 단말기가 시스템 실사용량을 측정하고 저장하는 단계를 포함하여 수행되는 시스템 리소스 최적화 방법을 포함한다.
그리고 상기 시스템 리소스는 웹서버, WAS 그리고 DB 중 어느 하나 이상이고, 상기 시스템 리소스 설정값은 웹서버의 세션수, WAS의 스레드수, DB와 WAS 간 세션수 그리고 WAS의 JVM Heap Memory설정량 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 재설정 시각은, 상기 제어 단말기가 누적 통계치에서 시스템 실사용량의 변화율이 크고, 시스템 실사용량 유지 시간이 긴 구간의 시점 및 종점이며, 시스템 실사용량이 최저 또는 최고인 시각으로 설정할 수 있다.
한편, 본 발명은 (a) 제어 단말기가 사용량 예측치를 누적 통계치로부터 독출하는 단계와; (b) 상기 제어 단말기가 활성화 대상 시스템 리소스 및 시스템 리소스 설정값을 산출하는 단계와; (c) 상기 제어 단말기가 상기 활성화 대상 시스템 리소스에 산출된 상기 시스템 리소스 설정값을 적용시켜 활성화시키는 단계와; (d) 상기 제어 단말기가 시스템 실사용량을 측정하고 저장하는 단계; 그리고 (e) 상기 실사용량이 설정치 이상인 경우, 추가 시스템 리소스를 활성화시키는 단계를 포함하여 수행되는 시스템 리소스 최적화 방법을 포함한다.
그리고 상기 시스템 리소스는 웹서버, WAS 그리고 DB 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 시스템 리소스 설정값은 웹서버의 세션수, WAS의 스레드수, DB와 WAS 간 세션수 그리고 WAS의 JVM Heap Memory설정량 중 어느 하나 이상일 수 있다.
한편, 상기 재설정 시각은, 상기 제어 단말기가 누적 통계치에서 시스템 실사용량의 변화율이 크고, 시스템 실사용량 유지 시간이 긴 구간의 시점 및 종점이며, 시스템 실사용량이 최저 또는 최고인 시각으로 설정될 수 있다.
그리고 상기 설정치는 사용량 예측치에 여유분을 합한 값으로 설정되는 임계치일 수 있다.
또한, 상기 설정치는 사용량 예측치에 여유분 그리고 시스템에 이상상황이 발생될 것으로 예상되는 사용량의 한계값을 합한 값으로 설정되는 한계치일 수 있다.
위에서 살핀 바와 같은 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법에서는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
본 발명은 누적 사용량 통계치를 이용해서 작업 처리를 위한 수치를 설정하여 정해진 시간대 별로 시스템 리소스를 최적화하므로 시스템의 과부하 발생 시 시스템 장애를 줄이고 신속한 작업 처리가 가능한 효과가 있다.
또한, 지금까지 사용량에 따라 리소스의 최적화를 전문가의 수작업으로 수행하였으나 본 발명은 자동으로 리소스의 최적화와 서버를 구동함으로 인력의 성역화 및 서버 장비의 가용성을 높여 원감절감에 기여하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 시스템의 구성을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제1실시예를 도시한 흐름도.
도 3은 본 발명에 의한 실사용량 통계 그래프를 도시한 예시도.
도 4는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제2실시예 중 WAS 재설정 방법을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제2실시예 중 DB 재설정 방법을 도시한 흐름도.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 시스템 리소스 최적화 방법을 살펴보기로 한다.
설명에 앞서 먼저, 본 발명의 효과, 특징 및 이를 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예에서 명확해진다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성하여 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다.
즉, 도시된 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 먼저, 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 시스템의 구체적인 실시예를 도 1를 참고하여 상세히 설명하도록 한다.
본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 시스템은 사용자 단말기(100), 웹서버(200), WAS(300), DB(400) 그리고 제어 단말기(500)를 포함하여 구성된다.
상기 사용자 단말기(100)는 컴퓨터, 노트북, 스마트폰, 태블릿 PC 등의 다양한 전자 기기들로 구성될 수 있으며, 상기 웹서버(300)에 작업 수행을 요청하는 역할을 한다.
또한, 상기 웹서버(200)는 사용자로부터 작업 수행 요청을 수신받아 상기 WAS(300)로 전달하는 역할을 한다. 이때, 상기 WAS(300)가 다수개 일 경우, 자체 기능 또는 네트워크 분산장치(미도시)를 통해 다수개의 WAS(300)에 사용자의 작업 수행 요청을 분산시켜 전달한다.
한편, 상기 WAS(300)는 Web Application Server의 약자로, 웹 기반 분산 시스템 개발을 쉽게 도와주고 안정적인 트랜잭션 처리를 보장해 주는 일종의 미들웨어 소프트웨어 서버로, 본 발명에서는 상기 웹서버(200)로부터 사용자의 요청을 전달받아, 상기 DB(400)의 데이터를 사용하여 요청 작업을 수행하는 역할을 한다.
그리고 상기 DB(400)는 상기 WAS(300)와 연결되며, 사용자가 요청한 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터들을 상기 WAS(300)에 제공하는 역할을 한다.
또한, 상기 제어 단말기(500)는 상기 웹서버(200), WAS(300) 그리고 DB(400)와 통신하여 세션수, 스레드수, JDBC수, JVM Heap Memory설정량 등을 누적 통계치에 따라 적절하게 설정하고, 원활히 구동되도록 제어하는 역할을 한다.
이하에서는 상기한 바와 같은 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제1실시예를 도시한 흐름도이고, 도 3은 본 발명에 의한 실사용량 통계 그래프를 도시한 예시도이다.
먼저, 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제1실시예를 설명하기로 한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 제1실시예는 재설정 시각인지 판단하는 것으로 시작된다(S110).
상기 재설정 시각을 설정하는 바람직한 방법은 도 3을 참고하여 설명하기로 한다. 도 3에는 상기 사용자 단말기(100)로부터 웹서버(200)로 요청되는 실사용량의 누적된 통계치의 평균값이 그래프로 도시되어 있다.
상기 제어 단말기(500)가 시스템 리소스 재설정 시각을 설정하는데, 설정 기준은 사용량 변화율이 큰 구간 중에서, 사용량 유지 기간이 긴 구간의 시점과 종점을 재설정 시각으로 설정하는 것이 바람직하다. 아울러, 앞서 설정된 구간 중 실사용량이 최대한 없는 시간대를 선택하여 사용중인 사용자의 불편함을 줄이도록 한다.
예를 들어, 도 3에 도시된 그래프에서는 6시, 9시, 12시, 1시, 7시, 10시, 12시의 사용량 변화율이 크고, 이 중 사용량 유지 기간은 24시와 6시가 가장 길며, 실사용량이 거의 없으므로 24시와 6시를 재설정 시각으로 설정하는 것이 바람직하다.
한편, 제110단계의 판단 결과, 재설정 시각이라면, 상기 제어 단말기(500)가 누적된 통계치로부터 사용량 예측치(U)를 독출하여(S120), 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 시스템 리소스 설정값을 산출한다.
여기서, 상기 사용량 예측치(U)란 해당 다음 재설정 구간 까지의 사용량 중 최대 사용량을 의미하고, 상기 여유분(B)이란 시스템 리소스 설정값을 안정적으로 산출하기 위해 상기 사용량 예측치(U)에 합하는 수치를 말한다.
이때, 상기 시스템 리소스 설정값에는 WAS(300)가 웹서버(200)로부터 전달받는 요청을 동시에 처리할 수 있는 수인 스레드수(N1), DB(400)가 WAS(300)와 연결되는 개수인 세션수(N2) 그리고 WAS(300)에서 사용할 수 있는 메모리 용량인 JVM Heap Memory설정량(N3) 등이 있다.
먼저, 상기 스레드수(N1)를 설정하는 경우, 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 스레드수(N1)를 산출하고(S130), 상기 WAS(300)에 산출된 스레드수(N1)를 설정한다(S140).
그리고 상기 세션수(N2)를 설정하는 경우, 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 세션수(N2)를 산출하고(S150), 상기 DB(400)에 산출된 세션수(N2)를 설정한다(S160).
또한, 상기 JVM Heap Memory설정량(N3)을 설정하는 경우, 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 JVM Heap Memory설정량(N3)을 산출하고(S170), 상기 WAS(300)에 산출된 JVM Heap Memory설정량(N3)을 설정한다(S180).
한편, 상기 제140단계 또는 제160단계 또는 제 180단계를 수행하고 난 후에는, 상기 제어 단말기(500)가 실시간으로 사용자에 의한 시스템 실사용량을 측정하여 저장한다(S190).
이와 같이, 누적된 실사용량은 시간별, 일별, 월별 등 다양한 시적 기준에 따라 누적되어 평균값을 산출한다. 따라서, 시스템의 사용 기간이 길어질수록 실사용량에 인접한 사용량 예측치(U)를 도출할 수 있고, 이를 통해 효과적인 재설정 시각을 설정할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법 중 제2실시예를 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제2실시예 중 WAS 재설정 방법을 도시한 흐름도이고, 도 5는 본 발명에 의한 시스템 리소스 최적화 방법의 제2실시예 중 DB 재설정 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 본 발명에 의한 제2실시예 중 WAS 재설정 방법을 설명하기로 한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 제2실시예 중 WAS 재설정 방법은 시스템 리소스를 재설정하는 것으로 시작된다(S210).
이후, 상기 제어 단말기(500)가 누적된 통계치로부터 사용량 예측치(U)를 독출하여(S220), WAS(300) 활성대상 및 각 WAS(300)의 스레드수(N1)를 산출한다(S230).
이때, 상기 스레드수(N1)는 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 산출된다.
그리고 상기 제어 단말기(500)가 제230단계에서 설정된 활성대상 WAS(300)에 산출된 스레드수(N1)를 설정하여 활성화시킨다(S240).
이에 따라, 활성대상이 된 WAS(300)는 활성화되지만, 활성대상이 아닌 WAS(300)는 비활성화되기 때문에, 사용에 따른 비용 절감을 이룰 수 있다.
이후, 상기 제어 단말기(500)가 실시간으로 실사용량을 측정하여 저장하고(S250), 측정된 실사용량이 임계치 또는 한계치 이상인지 판단한다(S260).
즉, 본 발명에 의한 제2실시예 중 WAS 재설정 방법은 추가적인 WAS(300)의 구동 여부를 실사용량의 임계치 초과 여부 또는 실사용량의 한계치 초과 여부를 판단하는 두 가지 방법에 의해 결정할 수 있다.
이때, 임계치는 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 설정되고, 한계치는 상기 사용량 예측치(U), 여유분(B) 그리고 시스템에 이상 상황이 발생될 것으로 예상되는 사용량의 한계값(L)을 합하여 설정된다.
즉, 추가적인 WAS(300)의 구동 여부를 임계치 초과 여부로 설정하는 경우를 예로 들면, 상기 스레드수(N1)는 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 설정되는데, 이때, 실사용량이 스레드수(N1) 이상이 되면 시스템의 작업 처리 속도가 느려지게 된다. 이를 방지하기 위하여, 상기 스레드수(N1)와 동일한 값으로 임계치를 설정하여, 실사용량이 임계치 이상으로 측정되는 경우에 추가 WAS(300)를 구동시켜 시스템의 운용 속도를 안정화 상태로 유지시킬 수 있다.
그리고 추가적인 WAS(300)의 구동 여부를 한계치 초과 여부로 설정하는 경우를 예로 들면, 실사용량이 상기 한계치를 초과하는 경우, 추가 WAS(300)를 구동시킬 수도 있다. 이때, 한계치는 설정된 스레드가 시스템 운용에서 최소한의 안정성을 확보할 수 있는 최대 사용량으로 설정되므로, 한계치에 이르게 되면 시스템에 이상 상황이 발생할 수도 있다.
이때, 가상부하 발생 장치를 통해 가상의 스레드수(N1)를 설정하여 가상의 부하를 발생시키고, 이에 따른 WAS(300)의 성능 변화를 모니터링하여 여유분(B)의 임계값과 한계값을 설정할 수도 있다.
한편, 제260단계의 판단 결과, 실사용량이 임계치 또는 한계치 이상인 경우, 상기 제어 단말기(500)가 WAS(300)를 추가로 구동시키고(S270), 추가로 구동된 WAS(300)에 제230단계에서 산출된 스레드수(N1)를 설정한다(S280).
이후, 재설정 시각이 될 때까지 제250단계 내지 제280단계를 반복해서 수행한다(S290).
이하에서는, 본 발명에 의한 제2실시예 중 DB 재설정 방법을 도 5를 참고하여 설명하기로 한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 DB 재설정 방법 역시 WAS 재설정 방법과 마찬가지로 시스템 리소스를 재설정하는 것으로 시작된다(S310).
이후, 상기 제어 단말기(500)가 누적된 통계치로부터 사용량 예측치(U)를 독출하여(S320), DB(400) 활성대상 및 각 DB(400)의 세션수(N2)를 산출한다(S330).
이때, 상기 세션수(N2)는 전술한 상기 스레드수(N1)를 산출하는 방법과 동일하게 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합하여 산출된다.
그리고 상기 제어 단말기(500)가 제330단계에서 설정된 활성대상 DB(400)에 산출된 세션수(N2)를 설정하여 활성화시킨다(S340).
이후, 상기 제어 단말기(500)가 실시간으로 실사용량을 측정하여 저장하고(S350), 측정된 실사용량이 임계치 또는 한계치 이상인지 판단한다(S360).
여기에서, 상기 임계치는 전술한 바와 같이, 상기 사용량 예측치(U)와 동일한 값으로 설정되고, 상기 한계치는 상기 사용량 예측치(U)와 여유분(B)의 일부를 합한 값으로 설정된다.
이때, 가상부하 발생 장치를 통해 가상의 세션수(N2)를 설정하여 가상의 부하를 발생시키고, 이에 따른 DB(400)의 성능 변화를 모니터링하여 여유분(B)의 임계값과 한계값을 설정할 수도 있다.
한편, 제360단계의 판단 결과, 실사용량이 임계치 또는 한계치 이상인 경우, 상기 제어 단말기(500)가 DB(400)를 추가로 구동시키고(S370), 추가로 구동된 DB(400)에 제330단계에서 산출된 세션수(N2)를 설정한다(S380).
이후, 재설정 시각이 될 때까지 제350단계 내지 제380단계를 반복해서 수행한다(S390).
본 발명의 권리는 이상에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리 범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.
예를 들어, 본 명세서에서는 스레드수(N1), 세션수(N2) 그리고 JVM Heap Memory설정량(N3)을 설정하는 방법만을 예로 들어 설명하였으나, 같은 원리에 의해, 사용량에 따라서 상기 제어 단말기(500)가 웹서버(200)의 세션수(N4)를 설정하는 것도 가능하다.
즉, 상기 웹서버(200)의 세션수(N4)는 스레드수(N1)를 설정하는 방법과 동일하게 사용량 예측치(U)와 여유분(B)을 합한 값으로 설정되며, 본 발명의 제1실시예에서 설명한 재설정 시각에 상기 제어 단말기(500)가 설정한다.
아울러, 상기 세션수(N4)는 실시간으로 측정된 시스템 실사용량이 임계치 또는 한계치 이상인 경우, 상기 제어 단말기(500)가 상기 세션수(N4)를 재설정하는 단계를 제 250단계 내지 제 260단계에서 전술한 바와 같이, 동일한 원리에 의해서 수행하게 된다.
본 발명은 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 누적된 통계값 및 사용자 규칙에 따라 성능에 관련된 항목을 최적화 설정하여, 리소스 낭비를 줄이고 시스템 운영을 안정적으로 할 수 있는 시스템 리소스 최적화 방법에 관한 것으로, 본 발명은 누적 사용량 통계치를 이용해서 작업 처리를 위한 수치를 설정하여 정해진 시간대 별로 시스템 리소스를 최적화하므로 시스템의 과부하 발생 위험성을 줄이고 신속한 작업 처리가 가능한 효과가 있다.
100 : 사용자 단말기 200 : 웹서버
300 : WAS 400 : DB
500 : 제어 단말기

Claims (9)

  1. 사용자 단말기, 웹서버, WAS, DB 그리고 제어 단말기를 포함하여 구성되는 시스템의 리소스 최적화 방법에 있어서,
    (A) 상기 제어단말기가 시스템 리소스를 재설정하는 단계와;
    (B) 상기 제어단말기가 시스템 리소스의 사용량에 따라 시스템 리소스를 추가설정하는 단계를 포함하여 수행되고:
    상기 제(A)단계의 시스템 리소스 재설정 단계는,
    (A1) 제어 단말기가 시스템 리소스 재설정 시각을 판단하는 단계와;
    (A2) 상기 제어 단말기가 사용량 예측치를 누적 통계치로부터 독출하는 단계와;
    (A3) 상기 제어 단말기가 시스템 리소스 설정값을 산출하는 단계; 그리고
    (A4) 상기 제어 단말기가 산출된 시스템 리소스 설정값을 적용하여 시스템 리소스를 재설정하는 단계를 포함하여 수행되고:
    상기 제(B)단계의 시스템 리소스의 추가설정 단계는,
    (B1) 제어 단말기가 사용량 예측치를 누적 통계치로부터 독출하는 단계와;
    (B2) 상기 제어 단말기가 활성화 대상 시스템 리소스 및 시스템 리소스 설정값을 산출하는 단계와;
    (B3) 상기 제어 단말기가 상기 활성화 대상 시스템 리소스에 산출된 상기 시스템 리소스 설정값을 적용시켜 활성화시키는 단계와;
    (B4) 상기 제어 단말기가 시스템 실사용량을 측정하고 저장하는 단계; 그리고
    (B5) 상기 실사용량이 설정치 이상인 경우, 추가 시스템 리소스를 활성화시키는 단계를 포함하여 수행되며:
    상기 제(A1)단계의 시스템 리소스 재설정시각은,
    상기 제어 단말기가 누적 통계치에서 시스템 실사용량의 변화율이 크고, 시스템 실사용량의 유지 시간이 긴 구간의 시점 및 종점으로, 시스템 실사용량이 최저 또는 최고인 시각으로 설정되고:
    상기 제(A4)단계의 시스템 리소스 재설정은,
    미활성 시스템 리소스를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 시스템 리소스 최적화 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 시스템 리소스는 웹서버, WAS 그리고 DB 중 어느 하나 이상이고,
    상기 시스템 리소스 설정값은 웹서버의 세션수, WAS의 스레드수, DB와 WAS 간 세션수 그리고 WAS의 JVM Heap Memory설정량 중 어느 하나 이상임을 특징으로 하는 시스템 리소스 최적화 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 설정치는 사용량 예측치에 여유분을 합한 값으로 설정되는 임계치임을 특징으로 하는 시스템 리소스 최적화 방법.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 설정치는 사용량 예측치에 여유분 그리고 시스템에 이상상황이 발생될 것으로 예상되는 사용량의 한계값을 합한 값으로 설정되는 한계치임을 특징으로 하는 시스템 리소스 최적화 방법.
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