KR101758870B1 - 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법 - Google Patents

마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101758870B1
KR101758870B1 KR1020170019392A KR20170019392A KR101758870B1 KR 101758870 B1 KR101758870 B1 KR 101758870B1 KR 1020170019392 A KR1020170019392 A KR 1020170019392A KR 20170019392 A KR20170019392 A KR 20170019392A KR 101758870 B1 KR101758870 B1 KR 101758870B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
information data
module
minor
mining
Prior art date
Application number
KR1020170019392A
Other languages
English (en)
Inventor
김휘경
Original Assignee
주식회사 온더
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 온더 filed Critical 주식회사 온더
Priority to KR1020170019392A priority Critical patent/KR101758870B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101758870B1 publication Critical patent/KR101758870B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/008—Reliability or availability analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
    • G06F11/3476—Data logging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2216/00—Indexing scheme relating to additional aspects of information retrieval not explicitly covered by G06F16/00 and subgroups
    • G06F2216/03—Data mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 마이닝 관리 시스템에 관한 것으로, 본 발명은 마이닝 풀 서버; 상기 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 복수의 마이너; 상기 마이너의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하여 관리하는 마이너 관리부; 상기 마이너 관리부로부터 각각의 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 데이터 전처리부; 상기 데이터 전처리부에서 전처리된 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 장애 예측 분석부; 및 상기 장애 예측 분석부의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 장애 예측 정비부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법{Mining Rig Monitoring System And Mining Rig Monitoring Method In Using Same}
본 발명은 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법에 관한 발명으로, 보다 상세하게는 기계 학습을 활용한 마이닝 장비의 장애 예측이 가능한 블록체인 기반 이더리움 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법에 관한 것이다.
블록체인은 분산되고 독립적이며 개방된 공통 장부(Ledger) 관리 기술로서, POW(Proof of Work)를 따르는 블록체인은 마이닝(Mining)을 통해 트랜잭션(Transaction)과 트랜잭션의 집합인 블록(Block)을 검증하고 승인하게 된다.
이 과정에서 참여자, 즉 노드들은 네트워크에 컴퓨터 자원을 제공하고 POW를 유지하는데 초당 수천기가 해시를 소모하게 된다.
이처럼 해시 파워의 낭비는 금전적 손실과도 결부되어 있고 POW를 따르는 블록체인 네트워크에서 마이닝은 간과할 수 없는 중요한 문제이지만, 이와 관련된 관리 시스템이나 기법에 대한 발명은 미비한 실정이다.
이에 본 출원인은 새로운 관리 기법으로 기계 학습(Machine Learning)을 활용하여 마이닝 장비의 이상 상태를 예측할 수 있는 마이닝 관리 시스템을 발명하였다.
대한민국 등록특허공보 제10-1673073호(2016.10.31.)
본 발명은 상기한 바와 같은 문제를 해결하기 위해 발명된 것으로, 마이닝 장비의 작업 이상 현상을 예측하여 마이너 장애 감지 및 진단 시간을 단축하고, 마이닝 환경 최적화에 기여할 수 있는 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 마이닝 관리 시스템은 마이닝 풀 서버; 상기 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 복수의 마이너; 상기 마이너의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하여 관리하는 마이너 관리부; 상기 마이너 관리부로부터 각각의 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 데이터 전처리부; 상기 데이터 전처리부에서 전처리된 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 장애 예측 분석부; 및 상기 장애 예측 분석부의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 장애 예측 정비부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 마이너는, 상기 마이닝 풀 서버로부터 수신된 상기 문제 패키지를 역해시 연산으로 마이닝을 수행하는 제어 모듈; 상기 제어 모듈의 마이닝 수행 중 발생하는 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 저장하는 저장 모듈; 및 상기 저장 모듈에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 마이너 관리부로 전송하는 전송 모듈을 포함하고, 상기 제어 모듈은, 상기 마이너 관리부의 데이터 요청에 의해 상기 저장 모듈에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 전송 모듈을 통해 상기 마이너 관리부로 전송할 수 있다.
또한, 상기 마이너 관리부는, 상기 제어 모듈에 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 요청하는 관리 모듈; 및 상기 전송 모듈로부터 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하는 통신 모듈을 포함하고, 상기 관리 모듈은, 상기 마이너로부터 수신된 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 데이터 저장부에 설정된 특정 데이터 유형으로 저장할 수 있다.
또한, 상기 데이터 저장부는 문서 모델 기반의 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스인 MongoDB로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 데이터 전처리부는, 상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 데이터를 분석이 용이한 데이터 형태로 변환하거나, 평균, 최소값, 최대값을 포함하는 통계 분석으로 데이터를 전처리할 수 있다.
또한, 상기 장애 예측 분석부는, 상기 데이터 전처리부로부터 입력되는 입력변수에 가중치를 두어 합성한 주성분 변수와, 각각의 주성분 변수의 총 변동성에 대한 주성분 점수를 생성하는 주성분 분석 모듈; 상기 주성분 분석 모듈에서 생성된 주성분 변수와 주성분 점수를 예측 변수로 사용하여 학습 데이터를 생성하는 서포트 벡터 머신 모듈; 상기 서포트 벡터 머신 모듈에서 생성된 학습 데이터를 이용하여 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성하는 예측결과 생성 모듈;을 포함하고, 상기 예측결과 생성 모듈은, 상기 학습 데이터와 상기 서포트 벡터 머신 모듈에서 제공되는 기본 파라미터를 이용하여 상기 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성할 수 있다.
또한, 상기 장애 예측 정비부는, 상기 예측결과 생성 모듈에서 생성된 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 수신하는 예측결과 수신 모듈; 상기 예측결과 수신 모듈에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너를 통합 관리하는 모니터링 모듈; 및 상기 예측결과 수신 모듈에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너로 알림을 제공하는 알림 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기 모니터링 모듈은 대시보드로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 알림 모듈은 텔레그램으로 이루어질 수 있다.
아울러, 본 발명에 따른 마이닝 관리 방법은 복수의 마이너가 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 마이닝 수행 단계; 마이너 관리부가 상기 마이너의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하는 마이너 수집 단계; 데이터 저장부가 상기 마이너 관리부로부터 각각의 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 데이터 저장 단계; 데이터 전처리부가 상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 데이터 전처리 단계; 장애 예측 분석부가 상기 데이터 전처리부에서 전처리된 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 장애 예측 분석 단계; 및 장애 예측 정비부가 상기 장애 예측 분석부의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 장애 예측 정비 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법에 의하면, 마이너의 이상 상태를 예측하여 마이닝 관리의 용이성을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 트랜잭션 처리량과 속도를 높여 마이닝 효율을 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
아울러, 본 발명에 따르면, 암호화 화폐의 전체 네트워크 성능을 향상시켜 마이닝 생산성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 마이닝 관리 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 마이너의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 마이너 관리부의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 데이터 저장부에 저장된 데이터 문서의 예이다.
도 5는 본 발명에 따른 장애 예측 분석부의 구성도이다.
도 6은 본 발명에 따른 장애 예측 정비부의 구성도이다.
도 7은 본 발명에 따른 모니터링 모듈의 구현예인 대시보드 화면을 보여주는 도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 마이닝 관리 방법의 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 마이닝 관리 시스템의 구성도이다.
본 발명에 따른 마이닝 관리 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 마이닝 풀 서버(100), 복수의 마이너(200), 마이너 관리부(300), 데이터 저장부(400), 데이터 전처리부(500), 장애 예측 분석부(600) 및 장애 예측 정비부(700)를 포함한다.
상기 마이닝 풀 서버(100)는 네트워크에 참여하는 복수의 마이너(200)의 해시 파워를 모아 해답을 찾고 기여도에 따라 보상을 나누어 주는 역할을 수행할 수 있다.
상기 마이너(200)는 상기 마이닝 풀 서버(100)와 통신하여 상기 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행할 수 있다.
본 발명에서는 상기 마이너(200)와 마이닝 풀 서버(100)와의 통신방법으로, 마이너가 마이닝 풀 서버에 문제 패키지를 요청하는 Getwork 방법과, 마이닝 풀 서버에서 마이너로 문제 패키지를 푸시하는 Stratum 방법 중 후자의 방법인 Stratum 방법으로 마이너(200)가 문제 패키지를 수신하여 해당 문제 패키지에 대한 역해시 연산을 수행함으로써 마이닝을 진행할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 마이너의 구성도이다.
구체적으로, 마이너(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 제어 모듈(210), 저장 모듈(220) 및 전송 모듈(230)을 포함할 수 있다.
상기 제어 모듈(210)은 상기 마이닝 풀 서버(100)로부터 수신된 상기 문제 패키지를 역해시 연산에 의해 마이닝을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 마이너(200)는 상기 제어 모듈(210)의 마이닝 수행 중에 상기 마이너에 대한 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 발생시킬 수 있는 데이터 발생 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.
상기 저장 모듈(220)은 상기 제어 모듈(210)의 마이닝 수행 중 발생하는 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 저장할 수 있다.
상기 전송 모듈(230)은 상기 저장 모듈(220)에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 후술하는 마이너 관리부(300)로 전송할 수 있다.
구체적으로, 상기 제어 모듈(210)은 상기 마이너 관리부(300)로부터 마이너의 장애 요인이 될 수 있는 데이터, 예를 들어 마이너 GPU(Graphic Processing Unit)와 CPU(Central Processing Unit)의 상태 정보 데이터와 로그 정보 데이터의 전송 요청을 받을 수 있다.
이 경우, 제어 모듈(210)은 상기 저장 모듈(220)에 저장된 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 추출하여 상기 전송 모듈(230)을 통해 상기 마이너 관리부(300)로 해당 데이터를 전송할 수 있다.
상기 마이너 관리부(300)는 상기 마이너(200)의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하여 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 마이너 관리부의 구성도이다.
구체적으로, 상기 마이너 관리부(300)는 도 3에 도시된 바와 같이, 관리 모듈(310) 및 통신 모듈(320)을 포함할 수 있다.
상기 관리 모듈(310)은 상기 통신 모듈(320)을 통해 상기 제어 모듈(210)에 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 요청할 수 있는데, 이 경우, 상기 제어 모듈(210)은 상기한 바와 같이, 상기 저장 모듈(220)에 저장된 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 추출하여 상기 전송 모듈(230)을 통해 상기 통신 모듈(320)로 해당 데이터를 전송할 수 있다.
또한, 상기 관리 모듈(310)은 상기 마이너(200)로부터 수집된 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 데이터 저장부(400)에 기 설정된 특정 데이터 유형으로 저장할 수 있다.
여기서, 수집된 데이터는 GPU 코어 클럭, GPU 로드율, 온도, 팬 스피드, 초당 해시 값 및 메모리 사용량 등의 로그 데이터를 포함할 수 있는데, 마이너(200)로부터 수집된 데이터의 구체적인 예는 하기의 [표 1]과 같다.
Figure 112017014563618-pat00001
상기 통신 모듈(320)은 상기 관리 모듈(310)의 데이터 요청을 상기 전송 모듈(230)로 송신하거나, 상기 전송 모듈(230)로부터 제공되는 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신할 수 있다.
한편, 본 발명은 상기 마이너(200)와 마이너 관리부(300) 간의 통신 프로토콜로 TCP/IP 상에 정의된 응용 계층 표준 프로토콜인 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용할 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 상기한 바와 같이, 관리 모듈(310)이 제어 모듈(210)에 데이터 요청을 하고, 상기 제어 모듈(210)이 데이터 요청에 따라 상기 관리 모듈(310)로 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 관리 모듈(310)이 제어 모듈(210)에 데이터 요청을 하지 않는 경우라도, 제어 모듈(210)이 관리 모듈(310)로 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 각각 제공할 수 있다.
상기 데이터 저장부(400)는 상기 마이너 관리부(300)로부터 각각의 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 해당 데이터를 기 설정된 특정 데이터 유형으로 저장할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 데이터 저장부에 저장된 데이터 문서의 예이다.
구체적으로, 상기 데이터 저장부(400)는 문서 모델 기반의 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스인 MongoDB로 이루어질 수 있는데, 이러한 데이터 저장부(400)에 저장된 데이터 문서의 예는 도 4에 도시된 바와 같다.
상기 데이터 전처리부(500)는 상기 데이터 저장부(400)에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리할 수 있다.
구체적으로, 상기 데이터 전처리부(500)는 상기 데이터 저장부(400)에 저장된 특정 데이터 유형의 데이터, 즉, MongoDB에서 추출된 CSV(Comma Separated Values)파일을 분석이 용이한 데이터 형태로 변환하는 방식으로 데이터를 전처리할 수 있다.
또한, 상기 데이터 전처리부(500)는 하기의 [표 2]와 같이, 상기 데이터 저장부(400)에 저장된 특정 데이터 유형의 데이터를 평균, 최소값, 최대값을 포함하는 통계 분석을 통해 필요한 데이터를 생성하는 방식으로 해당 데이터를 전처리할 수 있다.
Figure 112017014563618-pat00002
즉, 데이터 전처리부(500)는 [표 2]에 기재된 바와 같이, 리스트에 있는 데이터 구조에서 구분자를 제거한 후 모든 변수를 수치형으로 타입을 통일시키고 신규 컬럼(Column)에 데이터를 분리하여 저장할 수 있다.
또한, 데이터 전처리부(500)는 수집된 데이터의 불일치성을 교정하기 위해 데이터 속에 있는 알 수 없는 값(N/A: Not Available)을 제거할 수 있고, 예외적으로 정상 운영되던 마이너의 데이터 값에 N/A가 기록되었을 경우에는 마이너의 이상으로 간주하고 데이터 값을 0으로 처리할 수 있다.
상기 장애 예측 분석부(600)는 상기 데이터 전처리부(500)에서 전처리된 상기 마이너(200)의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너(200)의 장애 발생 여부를 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 장애 예측 분석부의 구성도이다.
구체적으로, 상기 장애 예측 분석부(600)는 주성분 분석 모듈(610), 서포트 벡터 머신 모듈(620) 및 예측결과 생성 모듈(630)을 포함할 수 있다.
상기 주성분 분석 모듈(610)은 상기 데이터 전처리부(500)로부터 입력되는 입력변수에 가중치를 두어 주성분 변수를 합성할 수 있고, 또한 각각의 주성분 변수의 총 변동성에 대한 주성분 점수를 생성할 수 있다.
구체적으로, 주성분 분석 모듈(610)은 상기 데이터 전처리부(400)로부터 입력된 입력 변수를 분석하여 전체 원시 데이터 집합에서 설명력을 가지고 있는 원 변수들의 가중치를 이용하여 선형 조합한 변수들을 생성할 수 있다.
즉, 주성분 변수는 각 입력 변수에 가중치를 주어 합성하는 방법으로 구해지는데, 원래 변수가 가지고 있는 정보를 최대한 이용하여 개체간의 분산이 최대가 되도록 가중치를 붙일 수 있고, 원래 변수에 대해 다수의 주성분이 존재하는 경우에는 각각의 주성분이 서로 상관(Correlation)이 없도록 서로 다른 주성분 간의 공분산이 0이 되도록 결정할 수 있다.
상기 서포트 벡터 머신 모듈(620)은 상기 주성분 분석 모듈(610)에서 생성된 주성분 변수와 주성분 점수를 예측 변수로 사용하여 학습 데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 상기 서포트 벡터 머신 모듈(620)은 학습 데이터를 이진 분류할 때 분류의 기준이 되는 분리 경계면(Hyperplane)을 학습 알고리즘으로 찾을 수 있는데, 이러한 서포트 벡터 머신 모듈(620)은 입력 벡터를 고차원의 특징 공간으로 사상시킨 후, 두 분류 집단 사이의 마진(Margin)을 최대화시키는 분리 경계면을 찾을 수 있고, 이러한 최대 마진 분리 경계면은 두 분류 사이를 최대 거리로 분리할 수 있는데, 이때 최대 마진 결정 함수에 가장 근접한 학습 데이터가 서포트 벡터(Support Vector)이다.
상기 예측결과 생성 모듈(630)은 상기 서포트 벡터 머신 모듈(620)에서 생성된 학습 데이터를 이용하여 마이너(200)의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성할 수 있다.
구체적으로, 상기 예측결과 생성 모듈(630)은 상기 서포트 벡터 머신 모듈(620)에서 생성된 학습 데이터와 상기 서포트 벡터 머신 모듈에서 제공되는 기본 파라미터를 이용하여 상기 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성할 수 있다.
상기 장애 예측 정비부(700)는 상기 장애 예측 분석부(600)의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 장애 예측 정비부의 구성도이다.
구체적으로, 상기 장애 예측 정비부(700)는 도 6에 도시된 바와 같이, 예측결과 수신 모듈(710), 모니터링 모듈(720) 및 알림 모듈(730)을 포함할 수 있다.
상기 예측결과 수신 모듈(710)은 예측결과 생성 모듈(630)에서 생성된 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 수신할 수 있다.
상기 모니터링 모듈(720)은 상기 예측결과 수신 모듈(710)에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너를 통합 관리할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 모니터링 모듈의 구현 예인 대시보드 화면을 보여주는 도이다.
구체적으로, 상기 모니터링 모듈(720)은 도 7에 도시된 바와 같이, 대시보드로 이루어질 수 있는데, 이러한 대시보드는 마이너(200)의 이상 유무를 알려주는 해시보드. 마이너의 로그를 확인하고 제어할 수 있는 로그보드 및 마이너의 온도와 동작시간 등을 알 수 있는 상태보드로 구성되어 상기 마이너의 예측 장애를 정비하도록 할 수 있다.
상기 알림 모듈(730)은 상기 예측결과 수신 모듈(710)에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너로 알림을 제공할 수 있다.
구체적으로, 상기 알림 모듈(730)은 메신저 프로그램인 텔레그램으로 이루어질 수 있는데, 이러한 텔레그램은 마이너의 이상을 고지하여 마이너로 하여금 자동 조치하도록 할 수 있고, 채팅 창을 통해 로그 확인, 알람 리스트, 알람 설정 및 마이너 프로세스를 정지시키거나 해당 프로세스를 재시작하도록 하여 해당 장애를 정비할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 마이닝 관리 방법을 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 마이닝 관리 방법의 블록도이다.
본 발명에 따른 마이닝 관리 방법은 도 8에 도시된 바와 같이, 마이닝 수행 단계(S10), 마이너 수집 단계(S20), 데이터 저장 단계(S30), 데이터 전처리 단계(S40), 장애 예측 분석 단계(S50) 및 장애 예측 정비 단계(S60)를 포함할 수 있다.
상기 마이닝 수행 단계(S10)는 복수의 마이너(200)가 마이닝 풀 서버(100)로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 단계이다.
구체적으로, 상기 마이닝 수행 단계(S10)에서는 제어 모듈(210)이 마이닝 풀 서버(100)로부터 수신된 문제 패키지를 역해시 연산으로 마이닝을 수행할 수 있고, 저장 모듈(220)이 제어 모듈(210)의 마이닝 수행 중 발생하는 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 저장할 수 있다.
상기 마이너 수집 단계(S20)는 마이너 관리부(300)가 마이너(200)의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하는 단계이다.
구체적으로, 상기 마이너 수집 단계(S20)에서는 관리 모듈(310)이 제어 모듈(210)에 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 요청할 수 있고, 제어 모듈(210)이 이에 대한 응답으로 저장 모듈(220)에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 전송 모듈(230)을 통해 해당 데이터를 마이너 관리부(300)로 전송할 수 있다.
상기 데이터 저장 단계(S30)는 데이터 저장부(400)가 마이너 관리부(300)로부터 각각의 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 단계이다.
상기 데이터 전처리 단계(S40)는 데이터 전처리부(500)가 데이터 저장부(400)에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 단계이다.
구체적으로, 상기 데이터 전처리 단계(S40)에서는 데이터 저장부(400)에 저장된 특정 데이터 유형의 데이터를 분석이 용이한 데이터 형태로 변환하거나, 평균, 최소값, 최대값을 포함하는 통계 분석으로 데이터를 전처리할 수 있다.
상기 장애 예측 분석 단계(S50)는 장애 예측 분석부(600)가 데이터 전처리부(500)에서 전처리된 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 단계이다.
구체적으로, 상기 장애 예측 분석 단계(S50)에서는 주성분 분석 모듈(610)이 데이터 전처리부(500)로부터 입력되는 입력변수에 가중치를 두어 주성분 변수를 합성하고, 각각의 주성분 변수의 총 변동성에 대한 주성분 점수를 생성하며, 서포트 벡터 머신 모듈(620)이 주성분 변수와 주성분 점수를 예측 변수로 사용하여 학습 데이터를 생성하고, 예측결과 생성 모듈(630)이 학습 데이터와 서포트 벡터 머신 모듈에서 제공되는 기본 파라미터를 이용하여 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성할 수 있다.
상기 장애 예측 정비 단계(S60)는 장애 예측 정비부(700)가 상기 장애 예측 분석부(600)의 분석 결과 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 단계이다.
구체적으로, 상기 장애 예측 정비 단계(S60)에서는 예측결과 수신 모듈(710)이 예측결과 생성 모듈(630)에서 생성된 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 수신하고, 모니터링 모듈(720)이 예측결과에 따라 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너를 통합 관리하며, 알림 모듈(730)이 마이너로 알림을 제공할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 마이너(200)의 이상 상태를 예측하여 마이닝 관리의 용이성을 제공할 수 있고, 트랜잭션 처리량과 속도를 높여 마이닝 효율을 증가시킬 수 있으며, 암호화 화폐의 전체 네트워크 성능을 향상시켜 마이닝 생산성을 높일 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 따른 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
100:마이닝 풀 서버 200:마이너
210:제어 모듈 220:저장 모듈
230:전송 모듈 300:마이너 관리부
310:관리 모듈 320:통신 모듈
400:데이터 저장부 500:데이터 전처리부
600:장애 예측 분석부 610:주성분 분석 모듈
620:서포트 벡터 머신 모듈 630:예측결과 생성 모듈
700:장애 예측 정비부 710:예측결과 수신 모듈
720:모니터링 모듈 730:알림 모듈
S10:마이닝 수행 단계
S20:마이너 수집 단계
S30:데이터 저장 단계
S40:데이터 전처리 단계
S50:장애 예측 분석 단계
S60:장애 예측 정비 단계

Claims (10)

  1. 마이닝 풀 서버;
    상기 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 복수의 마이너;
    상기 마이너의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하여 관리하는 마이너 관리부;
    상기 마이너 관리부로부터 각각의 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 데이터 저장부;
    상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 데이터 전처리부;
    상기 데이터 전처리부에서 전처리된 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 장애 예측 분석부; 및
    상기 장애 예측 분석부의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 장애 예측 정비부를 포함하고,
    상기 장애 예측 분석부는,
    상기 데이터 전처리부로부터 입력되는 입력변수에 가중치를 두어 합성한 주성분 변수와, 각각의 주성분 변수의 총 변동성에 대한 주성분 점수를 생성하는 주성분 분석 모듈;
    상기 주성분 분석 모듈에서 생성된 주성분 변수와 주성분 점수를 예측 변수로 사용하여 학습 데이터를 생성하는 서포트 벡터 머신 모듈;
    상기 서포트 벡터 머신 모듈에서 생성된 학습 데이터를 이용하여 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성하는 예측결과 생성 모듈;을 포함하며,
    상기 예측결과 생성 모듈은,
    상기 학습 데이터와 상기 서포트 벡터 머신 모듈에서 제공되는 기본 파라미터를 이용하여 상기 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 마이너는,
    상기 마이닝 풀 서버로부터 수신된 상기 문제 패키지를 역해시 연산으로 마이닝을 수행하는 제어 모듈;
    상기 제어 모듈의 마이닝 수행 중 발생하는 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 저장하는 저장 모듈; 및
    상기 저장 모듈에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 마이너 관리부로 전송하는 전송 모듈을 포함하고,
    상기 제어 모듈은,
    상기 마이너 관리부의 데이터 요청에 의해 상기 저장 모듈에 저장된 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 전송 모듈을 통해 상기 마이너 관리부로 전송하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 마이너 관리부는,
    상기 제어 모듈에 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 요청하는 관리 모듈; 및
    상기 전송 모듈로부터 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하는 통신 모듈을 포함하고,
    상기 관리 모듈은,
    상기 마이너로부터 수신된 상기 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 상기 데이터 저장부에 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 저장부는 문서 모델 기반의 NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스인 MongoDB로 이루어진 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 전처리부는,
    상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 데이터를 분석이 용이한 데이터 형태로 변환하거나, 평균, 최소값, 최대값을 포함하는 통계 분석으로 데이터를 전처리하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  6. 삭제
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 장애 예측 정비부는,
    상기 예측결과 생성 모듈에서 생성된 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 수신하는 예측결과 수신 모듈;
    상기 예측결과 수신 모듈에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너를 통합 관리하는 모니터링 모듈; 및
    상기 예측결과 수신 모듈에서 제공된 예측결과에 따라 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 상기 마이너로 알림을 제공하는 알림 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 모니터링 모듈은 대시보드로 이루어지는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 알림 모듈은 텔레그램으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 시스템.
  10. 제 1항 내지 제 5항 및 제 7항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 마이닝 관리 시스템을 이용한 마이닝 관리 방법에 있어서,
    복수의 마이너가 마이닝 풀 서버로부터 마이닝에 대한 문제 패키지를 수신하여 마이닝을 수행하는 마이닝 수행 단계;
    마이너 관리부가 상기 마이너의 마이닝 수행 중 각각의 마이너에서 발생하는 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수집하는 마이너 수집 단계;
    데이터 저장부가 상기 마이너 관리부로부터 각각의 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 수신하여 설정된 특정 데이터 유형으로 저장하는 데이터 저장 단계;
    데이터 전처리부가 상기 데이터 저장부에 저장된 특정 데이터 유형의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 추출하여 분석 목적에 대응하는 데이터 형태로 데이터를 전처리하는 데이터 전처리 단계;
    장애 예측 분석부가 상기 데이터 전처리부에서 전처리된 상기 마이너의 상태 정보 데이터 및 로그 정보 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 상기 마이너의 장애 발생 여부를 예측하는 장애 예측 분석 단계; 및
    장애 예측 정비부가 상기 장애 예측 분석부의 분석 결과 상기 마이너에 장애가 예측되는 경우 마이너의 예측된 장애를 정비하는 장애 예측 정비 단계를 포함하고,
    상기 장애 예측 분석 단계는,
    주성분 분석 모듈이 상기 데이터 전처리부로부터 입력되는 입력변수에 가중치를 두어 주성분 변수를 합성하고, 각각의 주성분 변수의 총 변동성에 대한 주성분 점수를 생성하며,
    서포트 벡터 머신 모듈이 주성분 변수와 주성분 점수를 예측 변수로 사용하여 학습 데이터를 생성하고,
    예측결과 생성 모듈이 학습 데이터와 서포트 벡터 머신 모듈에서 제공되는 기본 파라미터를 이용하여 마이너의 이상 유무에 대한 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 마이닝 관리 방법.
KR1020170019392A 2017-02-13 2017-02-13 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법 KR101758870B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170019392A KR101758870B1 (ko) 2017-02-13 2017-02-13 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170019392A KR101758870B1 (ko) 2017-02-13 2017-02-13 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101758870B1 true KR101758870B1 (ko) 2017-07-18

Family

ID=59430639

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170019392A KR101758870B1 (ko) 2017-02-13 2017-02-13 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101758870B1 (ko)

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101852077B1 (ko) * 2018-01-16 2018-04-27 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101856543B1 (ko) * 2018-02-26 2018-05-11 주식회사 리앙커뮤니케이션즈 인공지능 기반의 장애 예측 시스템
KR101852080B1 (ko) 2018-03-16 2018-06-07 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 강화학습을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101870112B1 (ko) 2018-04-18 2018-06-21 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 작업 증명을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101870113B1 (ko) 2018-04-18 2018-06-22 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 작업 증명을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101878869B1 (ko) 2017-11-17 2018-08-16 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 사용자 식별 관리를 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101878870B1 (ko) 2018-03-16 2018-08-16 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 사용자 식별 관리 및 토큰 발행 관리를 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR20190074666A (ko) * 2017-12-20 2019-06-28 주식회사 유니로보틱스 블록체인시스템을 이용한 사물간 재화 또는 서비스 제공방법
KR20190108452A (ko) 2018-03-14 2019-09-24 주식회사 씨엔플러스 마이닝 시스템 및 그의 운용 방법
KR102068715B1 (ko) * 2019-06-05 2020-01-21 (주)위세아이텍 변수 중요도에 따른 가중치가 적용된 변수를 이용한 이상값 탐지 장치 및 방법
KR20200022273A (ko) * 2018-08-22 2020-03-03 주식회사 머니브레인 블록체인에 기반한 분산형 컴퓨팅 자원 공유 시스템 상에서, 머신러닝과 병행하여 채굴을 수행하는 방법 및 그러한 채굴을 지원하는 방법
KR102099362B1 (ko) * 2018-10-08 2020-04-09 (주)디지탈쉽 마이크로 서비스를 이용한 데이터 전처리 장치 및 방법
KR102110349B1 (ko) 2019-08-30 2020-05-14 (주) 와이즈엠글로벌 분산원장을 이용한 디지털신분증의 발급, 관리 및 활용하는 시스템 및 그 방법
WO2020111326A1 (ko) * 2018-11-29 2020-06-04 에스케이텔레콤 주식회사 고성능 머신러닝 제공 방법 및 이를 이용한 장치
KR102154354B1 (ko) * 2019-08-09 2020-09-09 고려대학교 산학협력단 경쟁 마이닝 풀의 이기적 채굴 전략을 억제할 수 있는 마이닝 풀 관리 서버 및 그 동작 방법
KR20200107335A (ko) * 2019-03-07 2020-09-16 주식회사 에스케이씨 필름 인서트사출 자동화 시스템 및 이를 이용한 방법
US10877863B2 (en) 2018-10-23 2020-12-29 Gluesys, Co, Ltd. Automatic prediction system for server failure and method of automatically predicting server failure
KR20210019564A (ko) * 2018-06-28 2021-02-22 지티이 코포레이션 운영 유지 시스템 및 방법
KR102362582B1 (ko) * 2020-12-31 2022-02-15 렉스소프트 주식회사 통계 데이터 전처리 방법, 서버 및 컴퓨터 판독가능매체
KR20220040030A (ko) * 2020-09-23 2022-03-30 주식회사 티라유텍 실시간 데이터 전처리 및 이상치 감지를 위한 모니터링 시스템
EP4004733A4 (en) * 2019-07-23 2023-03-29 Core Scientific, Inc. AUTOMATIC REPAIR OF COMPUTING DEVICES AT A DATA CENTER
EP3985513A4 (en) * 2018-11-27 2023-03-29 Hong Kong Sunstar Technology Co., Limited METHOD AND APPARATUS FOR MAINTAINING COMPUTER DEVICE, STORAGE MEDIA AND PROGRAM PRODUCT

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101433045B1 (ko) * 2013-11-20 2014-08-27 (주)데이타뱅크시스템즈 사전 장애 탐지 시스템 및 방법
KR101542235B1 (ko) * 2015-01-23 2015-08-06 주식회사 프로이트 실시간 데이터 마이닝 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101433045B1 (ko) * 2013-11-20 2014-08-27 (주)데이타뱅크시스템즈 사전 장애 탐지 시스템 및 방법
KR101542235B1 (ko) * 2015-01-23 2015-08-06 주식회사 프로이트 실시간 데이터 마이닝 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"주성분분석을 이용한 사면의 위험성 평가", 정수정 외 2명, 한국지반공학회논문집 제26권제10호(2010.10.)*

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101878869B1 (ko) 2017-11-17 2018-08-16 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 사용자 식별 관리를 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR20190074666A (ko) * 2017-12-20 2019-06-28 주식회사 유니로보틱스 블록체인시스템을 이용한 사물간 재화 또는 서비스 제공방법
KR102005111B1 (ko) * 2017-12-20 2019-07-29 주식회사 유니로보틱스 블록체인시스템을 이용한 사물간 재화 또는 서비스 제공방법
KR101852077B1 (ko) * 2018-01-16 2018-04-27 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101856543B1 (ko) * 2018-02-26 2018-05-11 주식회사 리앙커뮤니케이션즈 인공지능 기반의 장애 예측 시스템
KR102043297B1 (ko) 2018-03-14 2020-01-09 주식회사 유니네트워크 마이닝 시스템 및 그의 운용 방법
KR20190108452A (ko) 2018-03-14 2019-09-24 주식회사 씨엔플러스 마이닝 시스템 및 그의 운용 방법
KR101878870B1 (ko) 2018-03-16 2018-08-16 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 사용자 식별 관리 및 토큰 발행 관리를 위한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101852080B1 (ko) 2018-03-16 2018-06-07 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 강화학습을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101870113B1 (ko) 2018-04-18 2018-06-22 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 작업 증명을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR101870112B1 (ko) 2018-04-18 2018-06-21 주식회사 미탭스플러스 블록체인 기반의 게임 난이도 조절을 위해 작업 증명을 이용한 분산 원장 장치 및 분산 원장 방법
KR20210019564A (ko) * 2018-06-28 2021-02-22 지티이 코포레이션 운영 유지 시스템 및 방법
KR102483025B1 (ko) 2018-06-28 2022-12-29 지티이 코포레이션 운영 유지 시스템 및 방법
KR102221925B1 (ko) 2018-08-22 2021-03-04 주식회사 머니브레인 블록체인에 기반한 분산형 컴퓨팅 자원 공유 시스템 상에서, 머신러닝과 병행하여 채굴을 수행하는 방법 및 그러한 채굴을 지원하는 방법
KR20200022273A (ko) * 2018-08-22 2020-03-03 주식회사 머니브레인 블록체인에 기반한 분산형 컴퓨팅 자원 공유 시스템 상에서, 머신러닝과 병행하여 채굴을 수행하는 방법 및 그러한 채굴을 지원하는 방법
KR102099362B1 (ko) * 2018-10-08 2020-04-09 (주)디지탈쉽 마이크로 서비스를 이용한 데이터 전처리 장치 및 방법
US10877863B2 (en) 2018-10-23 2020-12-29 Gluesys, Co, Ltd. Automatic prediction system for server failure and method of automatically predicting server failure
US11983539B2 (en) 2018-11-27 2024-05-14 Hong Kong Sunstar Technology Co., Limited Method for computing device maintenance, apparatus, storage medium and program product
EP3985513A4 (en) * 2018-11-27 2023-03-29 Hong Kong Sunstar Technology Co., Limited METHOD AND APPARATUS FOR MAINTAINING COMPUTER DEVICE, STORAGE MEDIA AND PROGRAM PRODUCT
WO2020111326A1 (ko) * 2018-11-29 2020-06-04 에스케이텔레콤 주식회사 고성능 머신러닝 제공 방법 및 이를 이용한 장치
KR20200107335A (ko) * 2019-03-07 2020-09-16 주식회사 에스케이씨 필름 인서트사출 자동화 시스템 및 이를 이용한 방법
KR102181509B1 (ko) * 2019-03-07 2020-11-23 주식회사 에스케이씨 필름 인서트사출 자동화 시스템 및 이를 이용한 방법
KR102068715B1 (ko) * 2019-06-05 2020-01-21 (주)위세아이텍 변수 중요도에 따른 가중치가 적용된 변수를 이용한 이상값 탐지 장치 및 방법
EP4004733A4 (en) * 2019-07-23 2023-03-29 Core Scientific, Inc. AUTOMATIC REPAIR OF COMPUTING DEVICES AT A DATA CENTER
KR102154354B1 (ko) * 2019-08-09 2020-09-09 고려대학교 산학협력단 경쟁 마이닝 풀의 이기적 채굴 전략을 억제할 수 있는 마이닝 풀 관리 서버 및 그 동작 방법
KR102110349B1 (ko) 2019-08-30 2020-05-14 (주) 와이즈엠글로벌 분산원장을 이용한 디지털신분증의 발급, 관리 및 활용하는 시스템 및 그 방법
KR20220040030A (ko) * 2020-09-23 2022-03-30 주식회사 티라유텍 실시간 데이터 전처리 및 이상치 감지를 위한 모니터링 시스템
KR102415711B1 (ko) * 2020-09-23 2022-07-05 주식회사 티라유텍 실시간 데이터 전처리 및 이상치 감지를 위한 모니터링 시스템
KR102362582B1 (ko) * 2020-12-31 2022-02-15 렉스소프트 주식회사 통계 데이터 전처리 방법, 서버 및 컴퓨터 판독가능매체

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101758870B1 (ko) 마이닝 관리 시스템 및 이를 이용한 마이닝 관리 방법
US10795940B2 (en) Chatbot-based cloud management system and method for operating the same
US11507881B2 (en) Analysis apparatus, analysis method, and analysis program for calculating prediction error and extracting error factor
KR20200123454A (ko) 무인 항공기에 대한 사이버-공격 탐지, 위치 파악, 및 무효화
CN109981333B (zh) 一种应用于数据中心的运维方法和运维设备
US11409962B2 (en) System and method for automated insight curation and alerting
CN113553210A (zh) 告警数据的处理方法、装置、设备及存储介质
JP6481299B2 (ja) 監視装置、サーバ、監視システム、監視方法および監視プログラム
US20230156026A1 (en) System and method of automatizing a threat analysis based on artificial intelligence
JP7311350B2 (ja) 監視装置、監視方法、および監視プログラム
CN115733762A (zh) 具有大数据分析能力的监控系统
US11630749B2 (en) Electronic system for application monitoring and preemptive remediation of associated events
Shih et al. Implementation and visualization of a netflow log data lake system for cyberattack detection using distributed deep learning
KR101770066B1 (ko) 분산시스템에서 애플리케이션 호출 로그를 이용한 비즈니스 트랜잭션의 실시간 추적 및 분석 방법, 그리고 그 시스템
CN112969172A (zh) 一种基于云手机的通讯流量控制方法
CN115426363B (zh) 智能板材加工工厂的数据采集方法及终端
CN111352820A (zh) 一种高性能应用运行状态预测和监控方法、设备和装置
US20220292374A1 (en) Dynamic parameter collection tuning
CN114385398A (zh) 一种请求响应状态确定方法、装置、设备和存储介质
CN111160603B (zh) 一种端到端电力通信业务可靠性保障方法及系统
KR20220120968A (ko) 데이터 분석 관리가 용이한 머신러닝 기반의 빅데이터 분석 및 성능 감시 방법
Wang et al. Optimization analysis of retrial machine repair problem with server breakdown and threshold recovery policy
CN111416744A (zh) 互联网线上监控报警的方法及装置
CN115146261B (zh) 应对数字云服务的数据威胁处理方法及服务器
US20230188408A1 (en) Enhanced analysis and remediation of network performance

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
N231 Notification of change of applicant
GRNT Written decision to grant