KR101776662B1 - 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법, 그리고 이를 이용한 네트워크 시스템 - Google Patents

실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법, 그리고 이를 이용한 네트워크 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법 및 이를 이용한 네트워크 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은, 다수의 입력 데이터가 획득되면, 네트워크 시스템이, 적어도 하나의 중계기로 하여금 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 복수의 저장 서버에 전달하게 하고, 상기 복수의 저장 서버에서 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 저장 서버로 하여금 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하며, 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하게 한다.

Description

실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법, 그리고 이를 이용한 네트워크 시스템{DATA STORAGE AND PROCESSING METHOD FOR COLLECTING AND ANALYZING REAL-TIME EVENTS, AND NETWORK SYSTEM USING THE SAME}
본 발명은 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법 그리고 이를 이용한 네트워크 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은, 다수의 입력 데이터가 획득되면, 네트워크 시스템이, 적어도 하나의 중계기로 하여금 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 복수의 저장 서버에 전달하게 하고, 상기 복수의 저장 서버에서 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 저장 서버로 하여금 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하며, 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시(cache) 서버에 전달하게 한다.
인터넷과 같은 네트워크 및 무선 통신 기술의 발전으로 인하여 유무선 통신의 사용이 계속 증가하고 있는 추세이다.
그러나 최근 네트워크 상에서 악의적 트래픽 공격 행위, 예를 들어 서비스 거부(Denial of Service; DoS) 공격이 빈번하게 발생하는 문제가 대두되고 있다. 서비스 거부 공격이라 함은 네트워크에 연결된 장치를 악의적으로 공격하여 해당 장치의 자원(resource)을 부족하게 만들어 원래 의도된 용도로 사용하지 못하게 하는 공격을 지칭한다. 수단, 동기 및 표적은 다양할 수 있지만 이러한 공격으로 인하여 보통 인터넷 사이트 또는 서비스의 기능이 일시적으로 또는 무기한으로 방해되거나 중단되는 사태가 초래될 수 있다. 더욱이 여러 대의 공격자를 분산적으로 배치하여 동시에 서비스 거부 공격을 행하는 분산 서비스 거부 공격(Distributed DoS)까지 빈번하게 일어나고 있는 실정이므로 이에 대한 대비가 필요하다. 이를 위하여 알려진 방법은 예를 들어 본 발명자의 등록특허인 대한민국 등록특허 제10-1695278호에 개시되어 있는 바와 같다.
일반적으로, 네트워크를 이용한 서비스를 제공하는 장치들은 서비스에 대응한 로그(log)가 발생되면 이를 로그 파일(log file)을 기록하며, 그러한 로그 파일에는 서비스 작업에 관한 기록이 저장된다. 그런데, 각각의 네트워크 서비스마다 다양한 로그의 형태가 있을 수 있으며, 본 명세서에서 그러한 로그의 형태는 하나의 통일된 형태를 갖추지 않으므로 정규화되어야 할 필요가 있다. 이를 위한 자세한 방법은, 예를 들어, 본 발명자의 등록특허인 대한민국 등록특허 제10-1695277호에 개시되어 있는 바와 같다.
이와 같이 다량의 로그를 입력 데이터로서 수집하여 이로부터 실시간성 이벤트 등을 검출하는 등의 분석을 수행하기 위한 시스템은 현재 초당 수만 내지 수백만 EPS(event per second)에 이르는 다량의 로그를 유실 없이 저장하고 신속한 검색을 지원하기 위한 다양한 아키텍처들을 이용하고 있는데, 그 중 대표적인 시스템이 하둡(Hadoop) 에코 시스템이라고 할 수 있다.
이러한 하둡 에코 시스템은 고가용성(high availability)을 보장하기 위하여 아키텍처 특성상 데이터를 3 카피(copy) 이상 복제하여 저장하여야 한다. 이는 과도한 저장 공간의 낭비와 네트워크 트래픽 및 디스크 입출력을 유발하므로 시스템의 효율성을 떨어뜨리는 요인이라고 할 수 있는바, 결국 실시간성 데이터 처리 및 검색의 비효율성으로 귀결될 수 있다.
따라서 본 발명에서는 이러한 문제점들을 해결하고 저장 서버들로 구성된 저장 클러스터에서 신규 서버 N개를 증설할 때, 저장 및 검색 성능도 N배만큼 증가될 수 있는 고성능 고가용성 네트워크 시스템 및 방법을 제안하고자 한다.
KR 10-1695277 B KR 10-1695278 B
본 발명은 상술한 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.
구체적으로, 본 발명은 서버의 증설에 따라 성능도 선형적으로 비례하여 증가하되, 과도한 저장 공간의 낭비, 불필요한 네트워크 트래픽 및 디스크 입출력이 최소화되는 데이터 수집 및 분석 아키텍처를 제시하는 것을 목적으로 한다.
이를 위하여 본 발명은, 저장 서버의 디스크 등 비일시적 저장매체에 입력 데이터를 기록해두는 것과 동시에 캐시(cache) 서버의 메모리 등의 일시적 저장매체에 입력 데이터를 저장하여 이 둘을 모두 참조하게 함으로써 저장 공간을 최소화함과 동시에 검색 등 분석 처리의 신속성도 보장하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 저장 서버의 상태를 실시간으로 모니터링하고 저장 서버에 서버 다운(server down)이나 인덱스(index) 파일의 손상 등의 장애가 발생한 경우에 이를 자동으로 감지하고 예비 서버 및 백업 데이터를 이용하여 서비스의 정상화 및 데이터 복구 절차를 진행할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
그리고 본 발명은 캐시 서버의 상태를 실시간으로 모니터링하고 캐시 서버에 장애가 발생한 경우에 캐시 서버를 대신하여 저장 서버가 작업을 수행하도록 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법이 제공되는바, 그 방법은, (a) 다수의 입력 데이터가 획득되면, 네트워크 시스템이, 적어도 하나의 중계기로 하여금 (i) 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 복수의 저장 서버에 전달하는 프로세스를 수행하게 하는 단계; 및 (b) 상기 복수의 저장 서버에서 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 저장 서버로 하여금 (i) 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하는 프로세스 및 (ii) 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하는 프로세스를 수행하게 하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법을 수행하는 네트워크 시스템이 제공되는바, 그 네트워크 시스템은, 복수의 저장 서버; 다수의 입력 데이터가 획득되면, (1-i) 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 상기 복수의 저장 서버에 전달하는 프로세스를 수행하는 적어도 하나의 중계기; 및 적어도 하나의 캐시 서버를 포함하되, 상기 복수의 저장 서버는, 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, (2-i) 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하는 프로세스 및 (2-ii) 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하는 프로세스를 수행한다.
본 발명에 의하면, 서버의 증설시에 전체 시스템의 성능도 선형적으로 비례하여 증가하는 효과가 있으며, 저장 공간의 낭비를 감소시켜, 불필요한 네트워크 트래픽 및 디스크 입출력이 최소화되는 효과가 있다. 이에 따라, 데이터 수집 및 분석 아키텍처가 더욱 높은 성능과 가용성을 가지게 될 수 있는 효과가 있는 것이다.
본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 사람(이하 “통상의 기술자”라 함)에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법을 수행하는 네트워크 시스템의 구성을 예시적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따라 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터의 저장 및 가공 방법을 수행하는 방법을 예시적으로 나타낸 시퀀스 다이어그램(sequence diagram)이다.
도 3은 도 2에서 본 발명에 따른 방법의 일부로서 저장 서버나 캐시 서버에 장애가 발생한 때에 복구를 위한 단계들을 예시적으로 나타낸 시퀀스 다이어그램이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.
또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, ‘포함하다’라는 단어 및 그것의 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 해당 기술분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.
더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 이하, 통상의 기술자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 따른 방법을 실시하기 위한 네트워크 시스템을 구성하는 개별 서버는 컴퓨팅 장치를 의미하는바, 이는 전형적으로 컴퓨터 하드웨어{예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨터 시스템의 구성요소들을 포함할 수 있는 클라이언트 컴퓨터 및 서버 컴퓨터; 전자 통신선, 라우터, 스위치 등등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템}와 컴퓨터 소프트웨어{즉, 컴퓨터 하드웨어로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들(instructions)}의 조합을 활용하여 원하는 시스템 성능을 달성한다.
도 1은 본 발명에 따라 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법을 수행하는 네트워크 시스템의 구성을 예시적으로 도시한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 네트워크 시스템은, 수집 영역에 저장 서버 #1 내지 저장 서버 #N으로 예시적으로 도시된 복수의 저장 서버, 프록시 영역에 중계기 #1 내지 중계기 #N으로 예시적으로 도시된 적어도 하나의 중계기를 포함하는바, 그 적어도 하나의 중계기는 다수의 입력 데이터가 획득되면 그 다수의 입력 데이터를 분배하여 상기 복수의 저장 서버에 전달한다. 다수의 입력 데이터를 고르게 분배함으로써 저장 서버 각각의 부하를 조절하는 방식인 로드 밸런싱(load balancing)은 통상의 기술자에게 잘 알려져 있는바, 입력 데이터의 고른 분배를 수행하는 방식에 관한 설명은 본 발명을 이해하는 데 있어서 불필요한 상세인바 생략하기로 한다. 도 1에는 예시적으로 외부 시스템 영역에 외부 장치 #1 내지 외부 장치 #N이 도시되어 있는데, 이는 본 발명에 따른 네트워크 시스템을 구성하지 않는 외부의 장치들에 해당된다.
계속해서 도 1을 참조하면, 본 발명의 네트워크 시스템은, 긴급 예비 영역에 소정의 압축 보관 서버 및 적어도 하나의 예비 서버를 더 포함할 수 있는바, 이 압축 보관 서버는 정규화 완료된 입력 데이터를 압축한 결과인 압축 데이터를 전달받아 상기 압축 데이터를 저장 서버 별로 저장한다. 또한, 예비 서버는 저장 서버 중 하나에 장애가 발생하면, 그 장애가 발생한 저장 서버를 대체하기 위하여 마련되어 있는 서버이다.
또한, 본 발명의 네트워크 시스템은, 도 1의 분석 영역에서 입력 데이터에 대한 분석 요청을 획득하여 분석을 수행하거나 수행하도록 지원하고 데이터 분석 결과를 사용자에게 제공하는 분석 서버를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 이와 같은 분석 서버는 여러 개가 포함될 수도 있으며, 분석 요청을 통해 본 발명의 네트워크 시스템을 이용하는 주체에 대하여 부여된 멤버십 등급에 따라 더 우수한 기능 또는 사양을 보유한 특정 분석 서버 또는 (다수의 서버로 구성된) 분석 서버의 클러스터가 본 발명에 따른 분석을 수행하도록 할 수도 있을 것이다.
지금까지 도 1에 관하여 개략적으로 설명한 본 발명의 네트워크 시스템이 수행하는 본 발명에 따른 방법을 하기에서 더 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따라 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터의 저장 및 가공 방법을 수행하는 방법을 예시적으로 나타낸 시퀀스 다이어그램(sequence diagram)이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 다수의 입력 데이터가 획득(S210)되면, 네트워크 시스템이, 적어도 하나의 중계기로 하여금 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 복수의 저장 서버에 전달하는 프로세스(S220a)를 수행하게 하는 단계(S220; 미도시)를 포함한다.
여기에서 다수의 입력 데이터는 agent 방식 또는 agentless 방식(S205)으로 L4 스위치(S206)로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 상기 다수의 입력 데이터는 수집 및 분석의 대상인 대상 장치로부터 TCP/UDP 소켓 통신, Script, DB, Syslog, SNMP Get/Trap/Walk, FTP 및 sFTP 중 적어도 하나의 경로를 통하여 상기 중계기에서 획득될 수 있다.
한편, 입력 데이터는 인터넷 프로토콜 패킷의 형태를 가진 것일 수 있는바, 본 발명에 따라 입력 데이터를 수집, 저장, 분석 및 가공하는 것과는 별도로 그러한 입력 데이터가 원래 전달되어야 할 다른 목적지 IP 주소를 가지고 있을 수도 있다. 즉, 획득된 입력 데이터는 필터링되어 다수의 외부 장치에도 전달될 수 있다.
이와 같이, 상기 입력 데이터는 외부 장치에 전달되어야 할 필요가 있을 수 있는바, 이 같은 필요에 따라, 상기 단계(S220)에서는, 프로세스(S220a)와 함께, 상기 적어도 하나의 중계기가, 상기 다수의 입력 데이터를 스푸핑(spoofing)함으로써 상기 다수의 입력 데이터의 출발지 IP를 그대로 유지한 채 상기 다수의 입력 데이터를 외부 장치에 전달하는 프로세스(S220b)가 더 수행될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 네트워크 시스템이 2개 이상의 중계기를 포함하는 경우에, 그 2개 이상의 중계기는 클러스터(cluster)로 구성되어 그 중 하나의 중계기에 장애가 발생하여도 본 발명에 따른 방법의 수행에 지장을 초래하지 않는바, 고가용성이 보장될 수 있다.
계속해서 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 상기 복수의 저장 서버에서 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 저장 서버로 하여금 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성(S230)하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하는 프로세스(S240a) 및 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하는 프로세스(S240b)를 수행하게 하는 단계(S240; 미도시)를 더 포함한다.
일 실시예에서는, 상기 정규화는 규격화 및 태깅(tagging)을 포함할 수 있다. 규격화된 상기 입력 데이터는 프로세스(S240a)에서 검색 엔진 모듈의 인덱스라이터(IndexWriter)를 통하여 빠른 검색을 지원하기 위한 인덱스 파일로서 저장될 수 있다. 일 예시로서 검색 엔진 모듈은 루씬(Lucene) 모듈일 수 있다.
전술한 실시예와 조합하여 실시되거나 따로 실시될 수 있는 다른 실시예에서는, 본 발명의 네트워크 시스템이 수행하는 분석 처리에 의한 부하의 분산을 도모하기 위하여 단계(S240b)에서는 상기 저장 서버가 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 적어도 하나의 캐시 서버에 균등 분배하여 전달함으로써, 상기 캐시 서버로 하여금 상기 저장 서버로부터 전달받은 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 캐시 서버의 메모리에 저장하게 할 수 있다.
구체적으로, 캐시 서버는, 저장 서버의 부하 분산을 위한 것으로서 메모리 기반의 인덱스 저장소에 사용 빈도가 높은 최근 데이터를 유지시킴으로써 처리 성능을 극대화한다.
특히 저장 서버는 데이터 획득, 저장, 정규화, 분석 서버로부터의 분석 요청의 처리, 이벤트 탐지, 통계 데이터의 생성 등 많은 작업을 담당할 수 있으므로 부하가 집중되기 마련인데, 이러한 부하를 분산하기 위하여 캐시 서버는 데이터의 사용 빈도가 높은 최근 소정 기간(예컨대 1일) 이내의 데이터를 메모리 저장소에 분산 저장함으로써 주기적으로 동작하여야 하는 이벤트 탐지, 통계 데이터 생성 등의 배치 작업의 일정 부분을 담당하여 저장 서버의 부하를 분산시킬 수 있다.
한편, 단계(S240)에서 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 압축한 결과인 압축 데이터를 소정의 압축 보관 서버에 전달함으로써 상기 압축 데이터가 상기 저장 서버 별로 상기 소정의 압축 보관 서버에 저장되게 하는 프로세스(S240c; 미도시)가 더 수행될 수도 있다. 이는 저장 서버의 서버 다운(server down) 또는 인덱스 파일의 손상과 같은 장애 사태에 대비하기 위한 것이다.
여기에서 압축 방식은 흔히 알려진 zip 압축 방식일 수 있으나 이에 한정되지 않음을 통상의 기술자는 이해할 수 있을 것이다. 또한, 여기에서 압축 데이터는 소정의 암호화 방식으로 암호화되어 상기 소정의 압축 보관 서버에 전달될 수도 있다.
도 3은 도 2에서 본 발명에 따른 방법의 일부로서 저장 서버나 캐시 서버에 장애가 발생한 때에 복구를 위한 단계들을 예시적으로 나타낸 시퀀스 다이어그램이다.
구체적으로, 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 분석 서버의 실시간 모니터링(S310)에 의하여 상기 복수의 저장 서버 중 하나의 장애가 감지(S320a)되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 복수의 저장 서버 별로 소정의 압축 보관 서버에 저장된 압축 데이터 중 상기 장애가 발생한 저장 서버에 대응되는 압축 데이터를 적어도 하나의 예비 서버 중 하나인 대체 서버로 하여금 획득하게 함으로써 상기 대체 서버로 하여금 상기 장애가 발생한 저장 서버를 대체(S330a)하게 하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이후, 네트워크 시스템의 관리자는 자동 또는 수동으로 장애가 발생한 저장 서버를 복구하여 네트워크 시스템으로 하여금 정상 서비스를 제공하게 할 수 있다(S340a).
한편, 저장 서버의 장애뿐만 아니라 캐시 서버의 장애에 대해서도 대처할 필요가 있을 것인바, 이에 따라 도 3를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 분석 서버의 실시간 모니터링(S310)에 의하여 상기 적어도 하나의 캐시 서버 중 하나의 장애가 감지(S320b)되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 복수의 저장 서버 중 하나로 하여금 상기 장애가 발생한 캐시 서버를 대체하게 하는 단계(S330b)를 더 포함할 수 있다. 이후, 네트워크 시스템의 관리자가 자동 또는 수동으로 장애가 발생한 저장 서버를 복구하여 네트워크 시스템으로 하여금 정상 서비스를 제공하게 하는 것(S340b)은 저장 서버의 장애 발생시 복구 과정과 동일하다.
다시 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 분석 서버를 통하여 사용자로부터 상기 입력 데이터에 대한 분석 요청이 획득(S250)되면, 상기 네트워크 시스템이, (i) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 내에 입력된 데이터인 최근 데이터에 대한 분석을 상기 캐시 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 캐시 서버로부터 상기 최근 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스(S260a) 및 (ii) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 전에 입력된 데이터인 장기 데이터에 대한 분석을 상기 저장 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 저장 서버로부터 상기 장기 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스(S260b) 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기에서 분석 요청은, 예컨대 상기 입력 데이터에 대한 검색 요청 또는 통계 처리에 대한 요청일 수 있으며, 소정 기간은 상기 사용자에 의하여 미리 설정될 수 있다.
분석 서버는, 입력 데이터에 대한 분석 요청을 획득하여 이에 따른 검색 또는 통계 분석 요청을 수행하거나 수행하도록 지원할 수 있고, 스케줄러 기반의 이벤트 탐지 및 배치 통계 작업 등을 수행하거나 수행하도록 지원할 수 있는바, 이를 위하여 분석 서버는, 예컨대 WAS(Web Application Server) 기반의 GUI(Graphic User Interface)를 제공할 수도 있다. 그 일 예시로서, 분석 서버는 GUI를 통하여 본 발명의 네트워크 시스템 전체의 상태를 관리하거나 자원 관리를 수행하고, 사용자의 정책 변경에 응하여 개별 구성요소들에 실시간으로 통지하는 역할을 담당할 수도 있다.
다음으로, 다시 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 저장 및 가공 방법은, 상기 최근 데이터에 대한 분석의 결과인 최근 데이터 분석 결과 및 상기 장기 데이터에 대한 분석의 결과인 장기 데이터 분석 결과 중 적어도 하나가 데이터 분석 결과로서 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 분석 서버로 하여금 획득된 상기 데이터 분석 결과를 상기 사용자에게 제공하게 하는 단계(S270)를 더 포함할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 전술한 모든 실시예들에 걸쳐, 저장 공간의 낭비가 감소되고, 불필요한 네트워크 트래픽 및 디스크 입출력이 최소화되는 효과가 있다. 이에 따라, 데이터 수집 및 분석 아키텍처가 더욱 높은 성능과 가용성을 가지게 될 수 있는 효과가 있는 것이다.
상기 실시예들로써 여기에서 설명된 기술의 이점은, 서버의 증설시에 전체 시스템의 성능도 선형적으로 비례하여 증가한다는 점이다.
위 실시예의 설명에 기초하여 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명이 소프트웨어 및 하드웨어의 결합을 통하여 달성되거나 하드웨어만으로 달성될 수 있다는 점을 명확하게 이해할 수 있다. 본 발명의 기술적 해법의 대상물 또는 선행 기술들에 기여하는 부분들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 상기 하드웨어 장치는, 프로그램 명령어를 저장하기 위한 ROM/RAM 등과 같은 메모리와 결합되고 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성되는 CPU나 GPU와 같은 프로세서를 포함할 수 있으며, 외부 장치와 신호를 주고 받을 수 있는 통신부를 포함할 수 있다. 덧붙여, 상기 하드웨어 장치는 개발자들에 의하여 작성된 명령어들을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
그와 같이 균등하게 또는 등가적으로 변형된 것에는, 예컨대 본 발명에 따른 방법을 실시한 것과 동일한 결과를 낼 수 있는, 논리적으로 동치(logically equivalent)인 방법이 포함될 것이다.

Claims (26)

  1. 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법에 있어서,
    (a) 다수의 입력 데이터가 획득되면, 네트워크 시스템이, 적어도 하나의 중계기로 하여금 (i) 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 복수의 저장 서버에 전달하는 프로세스를 수행하게 하는 단계; 및
    (b) 상기 복수의 저장 서버에서 상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 저장 서버로 하여금 (i) 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하는 프로세스 및 (ii) 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하는 프로세스를 수행하게 하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 네트워크 시스템은, 상기 적어도 하나의 중계기로 하여금 상기 (i) 프로세스 및 (ii) 상기 다수의 입력 데이터를 스푸핑(spoofing)함으로써 상기 다수의 입력 데이터의 출발지 IP를 그대로 유지한 채 상기 다수의 입력 데이터를 외부 장치에 전달하는 프로세스를 수행하게 하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    (iii) 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 압축한 결과인 압축 데이터를 소정의 압축 보관 서버에 전달함으로써 상기 압축 데이터가 상기 저장 서버 별로 상기 소정의 압축 보관 서버에 저장되게 하는 프로세스가 더 수행되게 하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 압축 데이터는 소정의 암호화 방식으로 암호화되어 상기 소정의 압축 보관 서버에 전달되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    (c) 분석 서버를 통하여 사용자로부터 상기 입력 데이터에 대한 분석 요청이 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, (i) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 내에 입력된 데이터인 최근 데이터에 대한 분석을 상기 캐시 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 캐시 서버로부터 상기 최근 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스 및 (ii) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 전에 입력된 데이터인 장기 데이터에 대한 분석을 상기 저장 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 저장 서버로부터 상기 장기 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스 중 적어도 하나를 수행하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    (d) 상기 최근 데이터에 대한 분석의 결과인 최근 데이터 분석 결과 및 상기 장기 데이터에 대한 분석의 결과인 장기 데이터 분석 결과 중 적어도 하나가 데이터 분석 결과로서 획득되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 분석 서버로 하여금 획득된 상기 데이터 분석 결과를 상기 사용자에게 제공하게 하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 소정 기간은 상기 사용자에 의하여 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 분석 요청은,
    상기 입력 데이터에 대한 검색 요청 또는 통계 처리에 대한 요청인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 다수의 입력 데이터는 수집 및 분석의 대상인 대상 장치로부터 TCP/UDP 소켓 통신, Script, DB, Syslog, SNMP Get/Trap/Walk, FTP 및 sFTP 중 적어도 하나의 경로를 통하여 상기 중계기에서 획득되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 다수의 입력 데이터는 agent 방식 또는 agentless 방식으로 L4 스위치로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 정규화는 규격화 및 태깅(tagging)을 포함하고,
    상기 (b) 단계의 상기 (i) 프로세스는,
    규격화된 상기 입력 데이터를 검색 엔진 모듈의 인덱스라이터(IndexWriter)를 통하여 인덱스 파일로서 저장하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계의 상기 (ii) 프로세스는,
    상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 적어도 하나의 캐시 서버에 균등 분배하여 전달함으로써, 상기 캐시 서버로 하여금 상기 저장 서버로부터 전달받은 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 캐시 서버의 메모리에 저장하게 하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    (e) 분석 서버의 실시간 모니터링에 의하여 상기 복수의 저장 서버 중 하나의 장애가 감지되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 복수의 저장 서버 별로 소정의 압축 보관 서버에 저장된 압축 데이터 중 상기 장애가 발생한 저장 서버에 대응되는 압축 데이터를 적어도 하나의 예비 서버 중 하나인 대체 서버로 하여금 획득하게 함으로써 상기 대체 서버로 하여금 상기 장애가 발생한 저장 서버를 대체하게 하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 장애는 서버 다운(server down) 또는 저장 서버에 저장된 인덱스 파일의 손상인 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    (f) 분석 서버의 실시간 모니터링에 의하여 상기 적어도 하나의 캐시 서버 중 하나의 장애가 감지되면, 상기 네트워크 시스템이, 상기 복수의 저장 서버 중 하나로 하여금 상기 장애가 발생한 캐시 서버를 대체하게 하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 실시간성 이벤트를 수집 및 분석하기 위한 데이터 저장 및 가공 방법을 수행하는 네트워크 시스템에 있어서,
    복수의 저장 서버;
    다수의 입력 데이터가 획득되면, (1-i) 상기 다수의 입력 데이터를 분배하여 상기 복수의 저장 서버에 전달하는 프로세스를 수행하는 적어도 하나의 중계기; 및
    적어도 하나의 캐시 서버를 포함하되,
    상기 복수의 저장 서버는,
    상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, (2-i) 소정의 정규화 정책에 따라 상기 다수의 입력 데이터로부터 정규화 완료된 입력 데이터를 생성하고, 검색의 가속화를 위한 압축된 인덱스 파일로 저장하는 프로세스 및 (2-ii) 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 실시간으로 적어도 하나의 캐시 서버에 전달하는 프로세스를 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 중계기는,
    상기 다수의 입력 데이터가 획득되면, 상기 (1-i) 프로세스 및 (1-ii) 상기 다수의 입력 데이터를 스푸핑(spoofing)함으로써 상기 다수의 입력 데이터의 출발지 IP를 그대로 유지한 채 상기 다수의 입력 데이터를 외부 장치에 전달하는 프로세스를 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 정규화 완료된 입력 데이터를 압축한 결과인 압축 데이터를 전달받아 상기 압축 데이터를 상기 저장 서버 별로 저장하는 소정의 압축 보관 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 압축 데이터는 소정의 암호화 방식으로 암호화되어 상기 소정의 압축 보관 서버에 전달되는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  20. 제16항에 있어서,
    사용자로부터 상기 입력 데이터에 대한 분석 요청을 획득하는 분석 서버를 더 포함하되,
    상기 분석 서버는,
    상기 분석 요청이 획득되면, (i) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 내에 입력된 데이터인 최근 데이터에 대한 분석을 상기 캐시 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 캐시 서버로부터 상기 최근 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스 및 (ii) 상기 입력 데이터 중 최근의 소정 기간 전에 입력된 데이터인 장기 데이터에 대한 분석을 상기 저장 서버로 하여금 수행하게 하거나 상기 저장 서버로부터 상기 장기 데이터를 획득한 후 상기 분석 서버가 분석하는 프로세스 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 최근 데이터에 대한 분석의 결과인 최근 데이터 분석 결과 및 상기 장기 데이터에 대한 분석의 결과인 장기 데이터 분석 결과 중 적어도 하나가 데이터 분석 결과로서 획득되면, 상기 분석 서버가, 획득된 상기 데이터 분석 결과를 상기 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  22. 제16항에 있어서,
    상기 정규화는 규격화 및 태깅(tagging)을 포함하고,
    상기 (2-i) 프로세스는,
    규격화된 상기 입력 데이터를 검색 엔진 모듈의 인덱스라이터(IndexWriter)를 통하여 인덱스 파일로서 저장하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  23. 제16항에 있어서,
    상기 (2-ii) 프로세스는,
    상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 적어도 하나의 캐시 서버에 균등 분배하여 전달함으로써, 상기 캐시 서버가, 상기 저장 서버로부터 전달받은 상기 정규화 완료된 입력 데이터를 상기 캐시 서버의 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  24. 제16항에 있어서,
    적어도 하나의 예비 서버를 더 포함하되,
    분석 서버의 실시간 모니터링에 의하여 상기 복수의 저장 서버 중 하나의 장애가 감지되면, 상기 복수의 저장 서버 별로 소정의 압축 보관 서버에 저장된 압축 데이터 중 상기 장애가 발생한 저장 서버에 대응되는 압축 데이터를 상기 적어도 하나의 예비 서버 중 하나인 대체 서버가 획득하여 상기 대체 서버가 상기 장애가 발생한 저장 서버를 대체하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 장애는 서버 다운(server down) 또는 저장 서버에 저장된 인덱스 파일의 손상인 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
  26. 제16항에 있어서,
    분석 서버의 실시간 모니터링에 의하여 상기 적어도 하나의 캐시 서버 중 하나의 장애가 감지되면, 상기 복수의 저장 서버 중 하나가, 상기 장애가 발생한 캐시 서버를 대체하는 것을 특징으로 하는 네트워크 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102002880B1 (ko) 2019-03-11 2019-07-23 (주)시큐레이어 기계 학습 모델에 기반하여 악성 패킷을 검출하는 방법 및 이를 이용한 장치

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