KR101955517B1 - An apparatus and a method for distributed cloud orchestration based on locations and resources - Google Patents

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KR101955517B1 KR1020180147411A KR20180147411A KR101955517B1 KR 101955517 B1 KR101955517 B1 KR 101955517B1 KR 1020180147411 A KR1020180147411 A KR 1020180147411A KR 20180147411 A KR20180147411 A KR 20180147411A KR 101955517 B1 KR101955517 B1 KR 101955517B1
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문정훈
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Abstract

The present invention provides a method and an apparatus capable of efficiently managing service resources. According to an embodiment of the present invention, the method for distributed orchestration comprises: a step of acquiring a location-based distributed cloud weight based on a link bandwidth between a distributed cloud of a first location among a plurality of distributed clouds distributed to a plurality of locations and a first service location among a plurality of service locations and a center degree of the distributed cloud of the first location; a step of acquiring a load-based distributed cloud weight based on available physical resources for the distributed cloud of the first location; and a step of selecting a distributed cloud based on the location-based distributed cloud weight and the load-based distributed cloud weight, and acquiring a maximum value based on location-based distributed cloud weights and load-based distributed cloud weights for the plurality of distributed clouds distributed to the plurality of locations.

Description

위치 및 부하 기반 SDN 및 분산 클라우드 오케스트레이션 장치 및 방법{An apparatus and a method for distributed cloud orchestration based on locations and resources}[0001] The present invention relates to location and load-based SDN and distributed cloud orchestration apparatuses and methods,

본 발명은 위치 및 부하 기반 SDN 분산 클라우드 오케스트레이션 방법 및 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 SDN 및 컨테이너 기반의 분산 클라우드 환경을 통합적으로 제어할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a location and load based SDN distributed cloud orchestration method and apparatus. Specifically, the present invention relates to a method and apparatus that can integrally control an SDN and container based distributed cloud environment.

네트워크를 구성하는 방법으로 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN) 기술이 이용된다. SDN이란, 네트워크를 구성하고 있는 통신장비, 라우터 또는 스위칭 등 하드웨어에 의존하는 네트워크 시스템에서 속도, 안정성, 에너지 효율, 보안 등을 소프트웨어로 제어하는 방식을 의미한다. 물리적 자원 할당을 통해 소프트웨어 연산 능력을 이용하여 하드웨어를 가상으로 구현할 수 있다.A software defined network (SDN) technology is used as a method of configuring a network. SDN refers to the way that software, such as speed, stability, energy efficiency, security, etc., is controlled in a network system that relies on hardware such as communication equipment, routers or switching devices constituting the network. Hardware can be implemented virtually using software computation capability through physical resource allocation.

최근 IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 분야에서 글로벌 저장소 또는 정보 접근을 위한 광역 분산 네트워크 수요가 증가하여 SDN이 적용되는 네트워크의 수요가 증가하고 있다.In recent years, demand for SDN-based networks has increased due to the increase in demand for global distribution networks or distributed networks for information access in the fields of IoT, big data, and cloud computing.

하지만, 기존 시스템은 사용자가 요구하는 서비스를 제공하기 위해서 가상망, 클라우드 관리 및 제어를 통합적으로 고려하기 어렵다. However, existing systems are difficult to integrate virtual network, cloud management and control to provide services required by users.

또한, 기존의 시스템이 온디맨드로 신속하게 가상망, 클라우드 관리 및 제어를 처리하기에 한계가 있다.In addition, there is a limit to existing systems that can quickly handle virtual network, cloud management and control on demand.

따라서, SDN과 컨테이너 기반의 분산 클라우드 환경을 통합적으로 고려한 새로운 시스템 및 방안이 요구된다.Therefore, a new system and method considering SDN and container based distributed cloud environment are required.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 본 발명은 지역적으로 분산된 다중 클라우드 환경에서 서비스 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a method and apparatus for efficiently managing service resources in a geographically dispersed multi-cloud environment.

본 발명은 지역적으로 분산된 다중 클라우드 환경에서 서비스 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.The present invention provides a method and apparatus for efficiently utilizing service resources in a geographically dispersed multi-cloud environment.

본 발명은 위치 및 부하 기반의 오케스트레이션 방법 및 장치를 제공한다.The present invention provides a location and load based orchestration method and apparatus.

본 발명은 사용자 요구에 따라 분산된 형태의 다양한 물리 및 가상자원(컴퓨팅, 스토리지, 호스트 등)을 통합하여 제공한다.The present invention integrates various physical and virtual resources (computing, storage, host, etc.) in distributed form according to the user's demand.

본 발명은 다양한 물리 및 가상자원(컴퓨팅, 스토리지, 호스트 등)을 통합하여 사용자에게 제공한다. 여기서 다양한 물리 및 가상자원은 분산된 형태를 가질 수 있다. 본 발명은 분산된 형태의 물리 및 가상자원을 통해 사용자의 요구를 처리할 수 있다.The present invention integrates and provides various physical and virtual resources (computing, storage, host, etc.) to users. Here, the various physical and virtual resources may have a distributed form. The present invention can process a user's request through distributed physical and virtual resources.

본 발명은 SDN 기반 가상 네트워킹을 사용자의 요구에 따라 사용자에게 제공할 수 있다. 본 발명은 분산된 형태를 가지는 다양한 물리 및 가상자원(컴퓨팅, 스토리지, 호스트 등)과 SDN 기반 가상 네트워킹을 통합하여 온디맨드 처리를 제공할 수 있다.The present invention can provide SDN-based virtual networking to a user according to a user's request. The present invention can provide on-demand processing by integrating SDN-based virtual networking with various physical and virtual resources (computing, storage, host, etc.) having a distributed form.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 언급한 과제에 제한되지 않는다. 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 후술하는 내용으로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있는 내용까지 포함될 수 있다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems. The problems to be solved by the present invention can be included in what is clearly understood by a person skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 오케스트레이션 방법은, 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계로서, 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계; 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계로서, 상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계; 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기반하여 분산 클라우드를 선택하는 단계로서, 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는 단계; 를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a distributed orchestration method for acquiring location-based distributed cloud weights, the method comprising the steps of: acquiring a location-based distributed cloud weight by using distributed clouds of a first location among a plurality of distributed clouds distributed in a plurality of locations; Acquiring the location-based distributed cloud weights based on the link bandwidth between the first service location of the service locations of the first location and the center of the distributed cloud of the first location; Obtaining load-based distributed cloud weights, comprising: obtaining the load-based distributed cloud weights based on available physical resources for the distributed cloud in the first location; Selecting a distributed cloud based on the location based distributed cloud weights and the load based distributed cloud weights based on the location based distributed cloud weights and load based distributed cloud weights for a plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations, Obtaining a maximum value; .

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 오케스트레이션 방법은 상기 링크 대역폭에 제 1값을 곱하고, 상기 중심도에 제 2 값을 곱하여 상기 제 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 최적화한다.Furthermore, the orchestration method according to an embodiment of the present invention optimizes the position-based distributed cloud weights by multiplying the link bandwidth by a first value and multiplying the centroid by a second value.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 오케스트레이션 방법은 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 및 상기 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드의 중심도에 기초하여 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고, 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고, 상기 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초하여 최대값을 획득한다.Also, an orchestration method according to an embodiment of the present invention includes a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, a link bandwidth between the first service locations, and a center view of a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations Based distributed cloud weights based on available physical resources for a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations; and acquiring a plurality of location-based distributed cloud weights based on available physical resources for a plurality of distributed clouds distributed at the plurality of locations, And obtains a maximum value based on the weights and the plurality of load-based distributed cloud weights.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있다.The technical problem of the present invention is not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems which are not mentioned can be clearly understood by the ordinary skilled in the art from the following description.

본 발명은 상술한 과제의 해결 수단을 통해, 분산 클라우드 환경에서 컨테이너 기반의 가상화된 서비스 자원과 소프트웨어 정의 네트워크(이하, Software Defined Network, SDN) 환경에서 가상화된 네트워크 자원을 효율적으로 통합할 수 있다.The present invention can efficiently integrate virtualized network resources in container-based virtualized service resources and software defined network (SDN) environments in a distributed cloud environment through the solution of the above-described problems.

본 발명은 상술한 과제의 해결 수단을 통해, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 자원의 위치 및 부하 등을 고려한 효율적인 오케스트레이션 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.The present invention can provide an efficient orchestration system and method considering the location and load of computing, storage, and networking resources through the solution of the above-described problems.

본 발명은 상술한 과제의 해결 수단을 통해, 분산된 형태의 물리 및 가상자원 등을 온디맨드로 신속하고 사용자에게 편리하게 통합 제공하는 효과가 있다.The present invention has the effect of quickly and easily integrating physical and virtual resources in a distributed form on demand through a solution to the above-described problems.

도 1은 오케스트레이션 시스템의 구조를 나타낸다.
도 2는 분산 클라우드 선정을 위한 변수를 나타낸다.
도 3은 분산 클라우드 선정을 위한 방법을 나타낸다.
도 4는 분산 클라우드 선정을 위한 방법에 관한 처리과정을 나타낸다.1 shows a structure of an orchestration system.
Figure 2 shows the variables for the distributed cloud selection.
Figure 3 shows a method for selecting a distributed cloud.
Figure 4 shows a process flow for a method for selecting a distributed cloud.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다. 본 발명의 특징 및 방법은 첨부되는 도면과 함께 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명은 후술하는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해서 본 발명의 실시예가 제공된다. 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의된다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The features and methods of the present invention will become apparent with reference to the embodiments together with the accompanying drawings. The present invention is not limited to the following embodiments, but may be embodied in various forms. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other features and advantages of the present invention will become more apparent by describing in detail exemplary embodiments thereof with reference to the attached drawings in which: FIG. The invention is defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

본 명세서에서 사용하는 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서 단수형은 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.All terms used herein may be used in a sense commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. Normally used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise. The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the invention. The singular forms in this specification include plural forms unless otherwise specified.

본 명세서에서 사용하는 '포함한다(comprise)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 도는 추가를 배제하지 않는다.Comprise " and / or " comprising ", as used herein, mean that an element, step, operation and / or element may be embodied in one or more other elements, steps, operations and / Existence does not exclude addition.

도 1은 오케스트레이션 시스템의 구조를 나타낸다.1 shows a structure of an orchestration system.

본 발명의 일 실시예에 따른 오케스트레이션 시스템은 오케스트레이터(100), 컨테이너 관리자(110), 가상 네트워크 관리자(120), SDN 컨트롤러(130), 또는 분산 클라우드/SDN 광역 통신망(140)을 포함한다. 이하에서, 시스템의 각 구성요소를 설명한다.The orchestration system according to an embodiment of the present invention includes an orchestrator 100, a container manager 110, a virtual network manager 120, an SDN controller 130, or a distributed cloud / SDN wide area network 140. Hereinafter, each component of the system will be described.

오케스트레이터(100)는 지능형 제어가 가능한 외부 서버와 연동하여 직접적인 사용자의 서비스 요청에 따라 본 발명의 일 실시예에 따른 동작을 총괄한다. 여기서 사용자의 서비스 요청이란, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 등과 관련된 사용자의 서비스 요청을 말한다. 또한, 오케스트레이터는 위치/부하 기반의 컨테이너의 처리, 컨테이너와 관련된 클라우드 리소스의 동적 생성, 가상 네트워크 슬라이스의 온디맨드 처리 등과 관련된 동작을 총괄한다. 일 실시예에 따라 오케스트레이터는 오케스트레이션 장치 또는 분산 오케스트레이션 장치 등으로 호칭될 수 있다.The orchestrator 100, in cooperation with an external server capable of intelligent control, manages operations according to an embodiment of the present invention in response to a direct user's service request. Here, the user's service request refers to a user's service request related to computing, storage, network, and the like. The orchestrator also oversees operations related to the handling of location / load based containers, dynamic creation of container-related cloud resources, and on-demand processing of virtual network slices. According to one embodiment, the orchestrator may be referred to as an orchestration device or a distributed orchestration device.

컨테이너 관리부(110)는 오케스트레이터로부터 선정된 서비스 클라우드의 위치, 컴퓨팅, 스토리지 등의 서비스 자원의 요청을 수신하고, 해당 위치의 클라우드에 컨테이너 기반의 서비스 자원을 할당한다. 나아가, 컨테이너 관리부는 할당된 서비스 자원의 수행 결과를 시스템에 응답한다.The container management unit 110 receives a request for a service resource such as a location of a service cloud selected from the orchestrator, computing, and storage, and allocates a container-based service resource to the cloud at the corresponding location. Furthermore, the container management unit responds to the system the result of the execution of the allocated service resource.

가상 네트워크 관리부(120)는 오케스트레이터로부터 사용자(종단 호스트 등), 할당된 컨테이너 기반 서비스 자원, 요구 대역폭 정보 등을 포함한 가상 네트워크 슬라이스 관리 요청을 수신한다. 가상 네트워크 관리자는 SDN 컨트롤러를 통해 서비스 자원과 연계된 물리 네트워크 자원을 수신된 관리 요청에 따라 관리 및 처리하고, 시스템에 그 결과를 응답한다.The virtual network management unit 120 receives a virtual network slice management request including the user (terminal host, etc.), the allocated container-based service resource, the requested bandwidth information, and the like from the orchestrator. The virtual network manager manages and processes the physical network resources associated with the service resources through the SDN controller according to the received management request, and replies the result to the system.

일 실시예에 따라, 오케스트레이터가 후술할 분산 클라우드 선택 방법을 통해 선택된 최적의 분산 클라우드를 가상 네트워크 관리부에 제공한다. 이후, 본 발명의 일 실시예에 따른 오케스트레이션 장치는 최적의 분산 클라우드 및 가상 네트워크를 통합하여 요청된 서비스를 처리한다. 따라서, 본 발명은 사용자의 요구에 따라 SDN 기반 가상 네트워킹을 분산된 형태의 다양한 물리 및 가상자원(컴퓨팅, 스토리지, 호스트 등)과 통합하여, 온디맨드로 서비스를 처리할 수 있다.According to one embodiment, the orchestrator provides the optimal distributed cloud selected by the distributed cloud selection method to be described later to the virtual network management section. Then, the orchestration apparatus according to an embodiment of the present invention integrates the optimal distributed cloud and the virtual network to process the requested service. Accordingly, the present invention integrates SDN-based virtual networking with various physical and virtual resources (computing, storage, host, etc.) in a distributed form according to a user's demand, and can process services on demand.

SDN 컨트롤러(130)는 가상 네트워크 관리자로부터 요청 받은 물리 네트워크 자원을 실질적으로 제어한다. 구체적으로, SDN 컨트롤러는 물리 네트워크의 플로우 규칙, 미터 관리 등을 제어할 수 있다.The SDN controller 130 substantially controls the physical network resources requested from the virtual network manager. Specifically, the SDN controller can control the flow rules, the meter management, and the like of the physical network.

분산 클라우드/SDN 광역 통신망(140)은 물리적인 서비스 및 네트워크 자원의 주체에 해당한다.The distributed cloud / SDN wide area network 140 corresponds to a subject of physical service and network resources.

본 발명의 일 실시예에 따른 분산 클라우드 오케스트레이션 장치(이하, 오케스트레이션 장치 등으로 호칭)는 서비스를 처리하기 위해 필요한 최적의 클라우드를 선택 및 제공한다. 여기서, 클라우드는 서비스에 요구되는 컴퓨팅 또는 스토리지 자원을 제공한다. 또한, 최적의 클라우드란 본 발명의 오케스트레이션 장치가 이용할 수 있는 분산 클라우드 자원 중에서 서비스의 요구사항을 가장 잘 만족할 수 있는 클라우드 자원을 말한다. 복수의 위치에 분산된 클라우드와 복수의 위치에 있는 서비스 간 관계에 있어서, 서비스 위치에 따른 최적의 분산 클라우드를 선택하는 방안을 본 발명의 오케스트레이션 장치가 제공할 수 있다. 이하에서, 최적의 분산 클라우드를 선택(오케스트레이션)하기 위해 고려되는 요소들(변수들) 및 구체적인 방법을 설명한다.A distributed cloud orchestration apparatus (hereinafter referred to as an orchestration apparatus or the like) according to an embodiment of the present invention selects and provides an optimal cloud required for processing a service. Here, the cloud provides the computing or storage resources required for the service. Also, an optimal cloud refers to a cloud resource that can best satisfy the service requirements among the distributed cloud resources available to the orchestration apparatus of the present invention. The orchestration apparatus of the present invention can provide a method of selecting an optimal distributed cloud according to a service location in a relationship between a cloud dispersed in a plurality of locations and a service in a plurality of locations. In the following, the factors (variables) and the concrete method to be considered for selecting (orchestrating) the optimal distributed cloud will be described.

도 1에 도시된 본 발명의 오케스트레이션 시스템 구조에 따라서, 본 발명은 분산 클라우드 자원 중 최적의 클라우드 자원이 서비스 제공을 하기 위해서 요구되는 컴퓨팅 또는 스토리지 자원을 제공한다. 분산 클라우드 자원 중 클라우드마다 독립된 컨테이너 관리부가 존재한다. 컨테이너 관리부는 제공하고자 하는 컴퓨팅 또는 스토리지 자원을 가상화된 컨테이너 형태로 생성한다. 가상화된 컨테이너는 사용자 또는 호스트에게 제공된다. 여기서 사용자 또는 호스트는 서비스를 최종적으로 사용하는 대상을 의미한다. 이때, 가상 네트워크 관리부는 가상 네트워크 슬라이스를 생성하여 컴퓨팅 또는 스토리지 자원과 네트워킹 자원을 통합된 형태로 사용자 또는 호스트에게 제공한다. 다시 말해, 본 발명은 사용자의 요구 또는 요청에 따라서 SDN 기반 가상 네트워킹을 분산된 형태의 다양한 물리 및 가상자원(컴퓨팅, 스토리지, 호스트 등)과 통합하고, 통합된 가상 네트워킹 및 분산된 형태의 가상자원을 온디맨드로 사용자에게 제공한다.According to the orchestration system structure of the present invention shown in FIG. 1, the present invention provides a computing or storage resource required for providing a service of an optimal cloud resource among distributed cloud resources. There is an independent container management unit for each cloud among distributed cloud resources. The container management unit creates computing or storage resources to be provided in the form of a virtualized container. The virtualized container is provided to the user or host. Here, a user or a host means an entity that finally uses the service. At this time, the virtual network manager creates a virtual network slice to provide computing or storage resources and networking resources to the user or host in an integrated form. In other words, the present invention integrates SDN-based virtual networking with a variety of distributed physical and virtual resources (computing, storage, host, etc.) according to a user's request or request, and provides integrated virtual networking and distributed virtual resources To the user on demand.

상술한 바와 같이, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 분산 클라우드 환경 하 컨테이너 기반의 가상화된 서비스 자원 및 SDN 환경 하 가상화된 네트워크 자원을 통합하여 효율적으로 제공할 수 있는 효과가 있다. 또한, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 분산 클라우드 자원이 이용할 수 있는 물리적 자원(컴퓨팅 자원, 스토리지 자원, 네트워킹 자원 등)을 위치 및 부하 등의 조건을 고려하여 최적의 클라우드를 제공할 수 있다. 구체적인 위치 및 부하 기반 분산 클라우드 선택 방법은 아래 도3에서 상세히 설명한다. 나아가, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 분산된 형태의 물리적 자원 및 가상 네트워킹 자원 등을 온디맨드로 사용자 또는 호스트에게 신속하고 편리하게 제공할 수 있다.As described above, the orchestration apparatus of the present invention can efficiently provide containerized virtualized service resources and virtualized network resources under the SDN environment under a distributed cloud environment. In addition, the orchestration apparatus of the present invention can provide an optimal cloud considering physical resources (computing resources, storage resources, networking resources, etc.) available for distributed cloud resources in consideration of conditions such as location and load. The specific location and load-based distributed cloud selection method is described in detail in FIG. 3 below. Furthermore, the orchestration apparatus of the present invention can quickly and conveniently provide physical resources and virtual networking resources in distributed form to a user or a host on demand.

도 2는 분산 클라우드 선정을 위한 변수를 나타낸다. 도 3은 분산 클라우드 선정을 위한 방법을 나타낸다. 도 4는 분산 클라우드 선정을 위한 방법에 관한 처리과정을 나타낸다.Figure 2 shows the variables for the distributed cloud selection. Figure 3 shows a method for selecting a distributed cloud. Figure 4 shows a process flow for a method for selecting a distributed cloud.

도2내지4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치/부하 기반 분산 클라우드 선정 방법을 이하에서 설명한다.Referring to FIGS. 2 to 4, a location / load based distributed cloud selection method according to an embodiment of the present invention will be described below.

도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 클라우드 선정을 위한 변수의 종류 및 그 정의를 설명한다. 이하에서, 각 변수를 구체적으로 설명한다.FIG. 2 illustrates the types and definitions of variables for selecting a distributed cloud according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, each variable will be described in detail.

변수 L은 분산 서비스 위치의 집합을 나타낸다. 변수 C는 분산 클라우드 위치의 집합을 나타낸다. 서비스가 요청되는 복수의 위치가 존재하고, 요청된 서비스를 처리할 수 있는 분산 클라우드가 존재하는 복수의 위치가 있을 수 있다.The variable L represents a set of distributed service locations. The variable C represents a set of distributed cloud locations. There may be a plurality of locations where a service is requested and a plurality of locations where there is a distributed cloud capable of handling the requested service.

변수 li,j 는 위치 i, 위치 j 간 노멀라이즈된 링크 캐패시티를 나타낸다. 변수 li,j 의 값은 0이상 1이하의 값을 가진다. 변수 cvi 는 위치 i의 노멀라이즈된 중앙값을 나타낸다. 변수 의 값은 0이상 1이하의 값을 가진다. 변수 d(c)는 초기 서비스 CPU 자원 요구사항 값을 나타낸다. 변수 d(m)는 초기 서비스 메모리 자원 요구사항 값을 나타낸다. 변수 d(s)는 초기 서비스 스토리지 자원 요구사항 값을 나타낸다.The variable l i, j represents the normalized link capacity between position i and position j. The variable l i, j has a value between 0 and 1 inclusive. The variable cv i represents the normalized median value of position i. The value of the variable has a value between 0 and 1 inclusive. The variable d (c) represents the initial service CPU resource requirement value. The variable d (m) represents the initial service memory resource requirement value. The variable d (s) represents the initial service storage resource requirement value.

일 실시예에 따라, 변수 d(c), 변수 d(m), 변수 d(s)는 사용자가 본 발명의 분산 클라우드 오케스트레이션 장치에 서비스를 요청하는 시점에 요구되는 자원(CPU 자원, 메모리 자원, 스토리지 지원)의 요구사항 값을 나타낸다. 사용자가 요청하는 서비스에 따라서 본 발명의 오케스트레이션 장치가 각 요구사항 값을 초기값(default)으로 설정할 수 있다. 나아가, 서비스에 따라서 본 발명의 오케스트레이션 장치 또는 사용자가 각 요구사항 값을 설정할 수 있다.According to one embodiment, the variable d (c), the variable d (m), and the variable d (s) are the resources (CPU resources, memory resources, Storage support). According to the service requested by the user, the orchestration apparatus of the present invention can set each requirement value as an initial value (default). Furthermore, the orchestration apparatus or user of the present invention can set each requirement value according to the service.

구체적으로, 사용자가 요청한 서비스가 클라우드 서비스인 경우 사용자가 200GB 의 스토리지(storage) 자원을 요구할 수 있고, 이때 200GB 의 스토리지(storage) 자원 값이 변수 d(s)가 된다. 변수 d(c) 및 변수 d(m)도 위와 마찬가지로 설정될 수 있다.Specifically, if the service requested by the user is a cloud service, the user may request 200 GB of storage resources, and the storage resource value of 200 GB becomes the variable d (s). The variable d (c) and the variable d (m) can also be set as above.

변수 r(c, Ci)는 위치i의 클라우드내 가용 CPU 자원(available CPU resources in cloud Ci)을 나타낸다. 변수 r(m, Ci)는 위치i의 클라우드내 가용 메모리 자원(available memory resources in cloud Ci)을 나타낸다. 변수 r(s, Ci)는 위치i의 클라우드내 가용 스토리지 자원(available storage resources in cloud Ci)을 나타낸다. Variable r (c, C i) denotes the cloud within the available CPU resources (CPU resources available in cloud C i) of the position i. Variable r (m, C i) denotes the cloud within the available memory resources (memory resources available in cloud C i) of the position i. Variable r (s, C i) denotes the cloud within the available storage resources (storage resources available in cloud C i) of the position i.

여기서 가용 자원이란, 임의의 클라우드에서 잔여 물리적 자원(CPU, 메모리, 스토리지 등)을 말한다. 구체적으로, 임의의 클라우드의 스토리지가 1TB라 가정하고 이 중 800GB를 임의의 클라우드가 사용중이라면 가용 스토리지(변수 r(s, Ci))는 200GB이다. 물리적 자원에 대한 각각의 요구 자원 값(변수d(c), 변수d(m), 변수d(s))에 대하여 클라우드가 현재 클라우드의 가용 자원을 충분히 제공 가능하다면, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 해당 클라우드를 이용할 수 있다. 그렇지만 만약 위의 상황에서 300GB 이상의 물리적 자원(스토리지, storage)이 요구되는 경우라면 200GB의 가용 스토리지를 지닌 해당 위치의 클라우드를 본 발명의 오케스트레이션 장치가 활용할 수 없다. 본 발명의 오케스트레이션 장치는300GB이상의 가용 스토리지를 갖는 다른 위치의 클라우드를 최적화된 위치와 부하(스토리지 용량, CPU, 메모리) 기반으로 선택하여 최적화된 자원을 할당할 수 있다.The available resources are the remaining physical resources (CPU, memory, storage, etc.) in any cloud. Specifically, if the storage of any cloud is 1TB, and 800GB of which is in use by any cloud, the available storage (variables r (s, C i )) is 200GB. If the cloud is capable of providing enough available resources of the current cloud for each requested resource value (variable d (c), variable d (m), variable d (s)) for the physical resource, then the inventive orchestration device You can use the cloud. However, if the above situation requires more than 300 GB of physical storage (storage), the orchestration device of the present invention can not utilize the cloud of the corresponding location with 200 GB of usable storage. The orchestration apparatus of the present invention can allocate optimized resources by selecting the cloud of another location having more than 300 GB of available storage based on optimized location and load (storage capacity, CPU, memory).

도 3에 따르면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 클라우드 선정 방법은 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계(S310), 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계(S320), 위치 및 부하 기반 분산 클라우드를 선택하는 단계(S330)를 포함한다. 이하에서, 실시예에 따른 각 단계를 설명한다.3, a method for selecting a distributed cloud according to an exemplary embodiment of the present invention includes a step S310 of obtaining a location-based distributed cloud weight, a step S320 of obtaining a load-based distributed cloud weight, (S330). Hereinafter, each step according to the embodiment will be described.

도 3의 S310에 따라, 본 발명은 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득할 수 있다. 위치 기반 분산 클라우드 가중치(Clocation)의 경우, 서비스 위치와 분산 클라우드 위치 사이의 링크 대역폭 용량 및 해당 클라우드 위치의 중심도를 기반으로 위치 관점에서 분산 클라우드 ci의 가중치를 계산한다. 이하에서 분산 클라우드 위치는 클라우드가 분산된 복수의 위치를 포함하고, 서비스 위 위치는 서비스가 요청될 수 있는 복수의 위치를 포함한다. 분산 클라우드 위치 또는 서비스 위치는 실시예에 따라 제 1 위치, 제 2 위치 등으로 호칭될 수 있다.According to S310 of FIG. 3, the present invention can obtain a location-based distributed cloud weight. In the case of location-based distributed cloud weights (C location ), we calculate the weight of the distributed cloud c i from a location perspective based on the link bandwidth capacity between the service location and the distributed cloud location and the center of gravity of the cloud location. Hereinafter, the distributed cloud location includes a plurality of locations in which the cloud is distributed, and the service location includes a plurality of locations where a service can be requested. The distributed cloud location or service location may be referred to as a first location, a second location, etc. according to an embodiment.

구체적으로, 분산 클라우드 환경에서 위치란, 사용자가 본 발명의 분산 클라우드 오케스트레이션 장치를 통해 실제로 접속 가능한 엑세스 포인트를 의미한다. 여기서 엑세스 포인트는 지역적으로 구분될 수 있다. 대한민국을 서울, 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산 등 6개의 도시 및 전국8개의 도 행정구역으로 분류할 수 있고, 분류된 지역을5G 통신 서비스를 제공하기 위한 분산 서비스 위치의 집합인 변수 L로 나타낼 수 있다. 위치 i에서의 서비스 위치가 Li가 된다.Specifically, a location in a distributed cloud environment means an access point to which the user is actually connectable through the distributed cloud orchestration apparatus of the present invention. Here, the access point can be divided into regions. It is possible to classify the Republic of Korea as six cities and eight provincial administrative districts such as Seoul, Busan, Incheon, Daegu, Daejeon, Gwangju, Ulsan, and the classified area as a set of distributed service locations L. ≪ / RTI > The service location at location i is L i .

또한, 총 14개의 위치를 가정한다면, 총14개 위치 중 서비스 제공을 위해서 분산 배치된 클라우드 센터가 포함된 지역이 있을 수 있다. 일 실시예에 따라 서울, 부산, 대전, 광주 등 4개의 위치에 분산 클라우드 센터가 배치된다면 하나의 클라우드가 C이고 위치 i에서의 클라우드가 Ci가 된다. 인천에 위치한 사용자 또는 호스트가 특정한 5G 서비스를 받아야 하는 경우, 관련 서비스 자원을 서울, 부산, 대전, 광주의 4개 지역에 위치한 클라우드가 사용자에게 제공해야 한다. 본 발명의 분산 클라우드 오케스트레이션 장치는 4개 지역의 분산 클라우드 중 인천 지역에 서비스를 제공할 수 있는 최적의 클라우드를 선택하는 방법을 제안한다. 추가로, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 최적의 클라우드를 선택한 이후에 선택된 해당 클라우드 자원과 가상 네트워크 자원을 통합(오케스트레이션)하여 도 1과 같이 사용자에게 제공한다.In addition, assuming a total of 14 locations, there may be an area including a distributed cloud center for providing services among a total of 14 locations. According to one embodiment, if a distributed cloud center is disposed at four locations such as Seoul, Busan, Daejeon, and Gwangju, one cloud is C and the cloud at location i is C i . If a user or host located in Incheon needs to receive specific 5G services, the related service resources should be provided to users in four locations in Seoul, Busan, Daejeon and Gwangju. The distributed cloud orchestration apparatus of the present invention proposes a method of selecting an optimal cloud capable of providing service to Incheon region among four distributed clouds. In addition, the orchestration apparatus of the present invention integrates (orchestrates) the selected cloud resource and the virtual network resource after selecting the optimal cloud, and provides the same to the user as shown in FIG.

도 4의 400을 참조하면, 위치 j에서 서비스 위치는 Lj이고, 위치i에서 분산 클라우드 위치는 Ci이다. 서비스 위치 및 분산 클라우드 위치 사이의 정규화된 링크 대역폭 용량은 lCi, Lj가 된다. 정규화된 링크 대역폭 값은 전체 네트워크 토폴로지의 최대 링크 대역폭 대비 현재 링크 대역폭 값으로 0이상1이하의 실수 값을 가진다.Referring to 400 of Figure 4, at the position j and L j is a location service, a distributed cloud located at a position i is C i. The normalized link bandwidth capacity between the service location and the distributed cloud location is l Ci, Lj . The normalized link bandwidth value is a current link bandwidth value with respect to the maximum link bandwidth of the entire network topology, and has a real value of 0 or more and 1 or less.

해당 클라우드 위치의 정규화된 중심도는 cvCi 이다. 본 발명의 일 실시예는 가중치 값 α 및 β 를 링크 대역폭 용량 및 클라우드 위치의 중심도에 도 4의 400과 같이 곱하여 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득할 수 있다. 여기서 중심도(Centrality)란, 그래프 이론 또는 사회관계망 이론에서 사용되는 용어이다. 전체 노드 중 특정 노드의 중심성 또는 중심도를 나타내는 지표이다. 일 실시예에 따라 중심도는, 연결 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality), 고유벡터 중심성(eigenvector centrality) 등이 동일 또는 유사한 지표로 함께 사용될 수 있다. 구체적으로, 연결 중심성으로 설명하면 가장 많은 사용자가 액세스할수록 해당 노드의 중심도가 증가한다. 또한, 매개 중심성으로 설명하면 서로 다른 사용자 사이의 최적 경로 상에 해당 노드가 많이 포함될수록 중심도가 증가한다. 또한, 중심도는 관리자 또는 사용자가 각 노드에 대하여 중요시하거나 선호하는 의미를 나타낼 수 있다.The normalized centroid of the cloud location is cv Ci . One embodiment of the present invention may obtain the location-based distributed cloud weights by multiplying the weight values alpha and beta by the link bandwidth capacity and the center of gravity of the cloud location, such as 400 in FIG. Here, the term "Centrality" is used in graph theory or social network theory. It is an index indicating the center or center of a specific node among all the nodes. According to one embodiment, the centroid may be used in conjunction with the same or similar indicators, such as degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. More specifically, as the connection centrality is described, the center of the node increases as the most users access it. In addition, as described in terms of mediation centrality, as the number of nodes included in the optimal path among different users increases, the degree of centroid increases. In addition, the centroid may represent an important or preferred meaning for an administrator or user for each node.

한편, 상술한 링크 대역폭 및 중심도의 값은 정규화된 값이 사용된다. 그 이유는 서로 다른 팩터(factor)를 고려 시 가중치(weight, α 또는 β)에 따라서 값을 일괄적으로 결정할 수 있기 때문이다. On the other hand, the normalized values are used for the values of the link bandwidth and the centroid described above. This is because the values can be collectively determined according to the weights (weight,? Or?) In consideration of different factors.

일 실시예에 따라, 가중치 α 및 β는 0이상1 이하의 실수 값을 가지고, α 및 β의 합은 1이 된다. 정규화된 링크 대역폭 (제 1 팩터) 및 정규화된 중심도 (제 2 팩터)에 대하여 각 팩터에 대한 가중치가 0이상1이하의 값을 가질 수 있다. 사용자가 직접 사전에 정의한 값이 가중치로 사용될 수 있다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 또는 머신러닝(Machine Learning, ML)에 따라서 가중치가 결정될 수 있다. 또한, 다양한 입력값에 대한 최적의 목적값을 획득하는 휴리스틱 알고리즘 등을 사용하여 본 발명의 오케스트레이션 장치 또는 방법에 의해 가중치가 설정될 수도 있다. According to one embodiment, the weights alpha and beta have a real value of 0 or more and 1 or less, and the sum of alpha and beta is one. For a normalized link bandwidth (first factor) and a normalized centroid (second factor), the weight for each factor may be a value between 0 and 1 inclusive. User defined values can be used as weights. The weights can be determined according to artificial intelligence (AI) or machine learning (ML). The weights may also be set by the inventive orchestration apparatus or method using a heuristic algorithm or the like that obtains an optimum objective value for various input values.

도 3의 S320에 따라, 본 발명은 부하 기반 클라우드 가중치를 획득할 수 있다. 부하 기반 클라우드 가중치(Cresource)의 경우, 서비스 자원 요구를 만족하는 분산 클라우드에 대한 가용 CPU, 가용 메모리, 가용 스토리지의 값을, 최대 가용 자원 값을 기반으로 정규화하여, 각 가중치 값을 곱하여 분산 클라우드의 부하 기반 가중치를 계산할 수 있다.According to S320 of FIG. 3, the present invention can obtain load-based cloud weights. In the case of a load-based cloud weight (C resource ), the values of the available CPU, available memory, and available storage for the distributed cloud satisfying the service resource requirement are normalized based on the maximum available resource value, Lt; / RTI > can be calculated.

여기서, 가용 CPU, 가용 메모리, 가용 스토리지는 분산 클라우드가 가용할 수 있는 물리적 자원을 의미한다. 구체적으로, 가용이란 임의의 클라우드에서 잔여 물리적 자원을 말한다. 예를 들어, 임의의 클라우드의 스토리지가 1TB라 가정하고 이 중 200GB를 사용중이라면 가용 스토리지는 800GB이다. Here, available CPU, available memory, and available storage represent the physical resources available to the distributed cloud. Specifically, availability refers to the remaining physical resources in any cloud. For example, if the storage of any cloud is 1TB and you are using 200GB, then the available storage is 800GB.

또한, 물리적 자원 중CPU와 메모리는 컴퓨팅 용도의 자원이며, 물리적 자원 중 스토리지는 데이터 저장 용도의 자원이다. 메모리는 컴퓨팅 연산을 수행함에 있어 요구되는 데이터를 특정 공간에 쓰거나 읽는 목적으로 사용되며, 스토리지는 대용량의 데이터를 저장하기 위한 공간으로 사용된다. 평상시에 데이터는 스토리지에 저장되어 있다가 컴퓨팅 연산이 요구되는 경우 메모리에 필요한 데이터를 올려 컴퓨팅 연산이 수행될 수 있다. 보통 스토리지의 용량이 메모리 용량보다 상당히 큰 경우가 많다. 따라서, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 CPU, 메모리, 스토리지 등의 물리적 자원을 모두 고려한다.Among physical resources, CPU and memory are resources for computing purposes, and storage among physical resources is a resource for data storage. Memory is used to write or read data required to perform computing operations in a specific space, and storage is used as a space for storing a large amount of data. If data is normally stored in the storage and a computing operation is required, the computing operation can be performed by placing necessary data in the memory. Often, storage capacity is significantly larger than memory capacity. Therefore, the orchestration apparatus of the present invention considers physical resources such as CPU, memory, and storage.

도 4의 410을 참조하면, 분산 클라우드 Ci에서 가용 CPU 자원(resource)가 r(c, Ci) 이다. 분산 클라우드 Ci에서 가용 메모리 자원이 r(m, Ci)이다. 분산 클라우드 Ci에서 가용 스토리지 자원이 r(s, Ci)이다. 가용 CPU 자원 r(c, Ci)은 초기 서비스 CPU 자원 요구사항 값 d(c) 와 같거나 크다. 가용 메모리 자원 r(m, Ci) 는 초기 서비스 메모리 자원 요구사항 값 d(m) 와 같거나 크다. 가용 스토리지 자원 r(s, Ci)는 초기 서비스 스토리지 자원 요구사항 값 d(s) 와 같거나 크다. 가용 CPU 자원 r(c, Ci), 가용 메모리 자원 r(m, Ci), 가용 스토리지 자원 r(s, Ci)은 정규화된 인자(factor)(또는 값, 변수 등으로 지칭 가능)는 그 값이 범위가 0보다 같거나 크고 1보다 같거나 작다. 각 가중치 값인 an은 0이상 1 이하의 실수 값을 가지고, 각 가중치 값인 a1, a2, a3의 합은 1의 값을 가진다. 상술한 바와 같이 가중치는 사용자에 의해 직접 정의될 수 있고, AI, ML, 휴리스틱 알고리즘 등을 통하여 본 발명의 오케스트레이션 장치가 설정한 값을 가중치로 사용할 수 있다.Referring to 410 of FIG. 4, the available CPU resources in the distributed cloud C i are r (c, C i ). In the distributed cloud C i , the available memory resources are r (m, C i ). In a distributed cloud C i , the available storage resources are r (s, C i ). The available CPU resources r (c, C i ) are equal to or greater than the initial service CPU resource requirement value d (c). The available memory resources r (m, C i ) are equal to or greater than the initial service memory resource requirement value d (m). The available storage resources r (s, C i ) are equal to or greater than the initial service storage resource requirement value d (s). Available CPU resource r (c, C i), the available memory resource r (m, C i), the available storage resources r (s, C i) are (can be referred to, or values, variables, etc.) The normalization factor (factor) is Its value is greater than or equal to 0 and less than or equal to 1. Each weight value a n has a real value of 0 or more and 1 or less, and the sum of a weight values a 1 , a 2 , and a 3 has a value of 1. As described above, the weights can be directly defined by the user, and the values set by the orchestration apparatus of the present invention can be used as weights through AI, ML, a heuristic algorithm or the like.

도 3의 S330에 따라, 본 발명은 위치/부하 기반 분산 클라우드를 선택할 수 있다. 위치/부하 기반 분산 클라우드의 경우, 모든 분산 클라우드에 대하여 해당 서비스 요청에 대한 서비스 발생 위치, 요구 자원 등을 종합적으로 고려하여 서비스를 제공할 최적의 분산 클라우드 지점 (또는 위치)이 선택된다. According to S330 of FIG. 3, the present invention may select a location / load based distributed cloud. In the case of location / load-based distributed cloud, the optimal distributed cloud point (or location) to provide service is selected considering the service occurrence location and the requested resource for the corresponding service request for all distributed clouds.

다시 말해, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 상술한 방법에 따라서 복수의 위치에 분산된 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치에 대한 현재 서비스 요청이 발생한 해당 위치의 서비스 간 최적의 분산 클라우드를 선택한다. In other words, according to the above-described method, the orchestration apparatus of the present invention selects an optimal distributed cloud among services of a corresponding location in which a current service request for a plurality of service locations and a distributed cloud distributed in a plurality of locations are generated.

도 4의 420을 참조하면, 상술한 방법에 의해 획득된 위치 기반 분산 클라우드 가중치(Clocation), 부하 기반 분산 클라우드 가중치(Cresource) 각각에 가중치를 곱하여 최적의 분산 클라우드를 선택할 수 있다. 위치 기반 분산 클라우드 가중치(Clocation, 제 1팩터)에 대한 가중치 Wlocatoin 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치(Cresource, 제 2 팩터)에 대한 가중치 Wresource 는 0이상1 이하의 실수값이고 가중치 간의 합은 1이다. 서비스 요청된 위치에서 최적의 분산 클라우드를 선택하기 위해서, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 도 3 내지 4의 도시된 방법에 따라서 분산 클라우드 위치 집합 내에서 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 산출한다. 이후, 제 1 팩터 및 제 2 팩터를 도4와 같이 적용하여 최대값이 산출된다. 산출된 최대값이 최적의 분산 클라우드에 해당하고, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 최적의 분산 클라우드를 선택하여 서비스가 요청된 위치에 분산 클라우드를 도1과 같이 제공할 수 있다.Referring to FIG. 4, the optimum distributed cloud can be selected by multiplying each of the location-based distributed cloud weight (C location ) and the load-based distributed cloud weight (C resource ) obtained by the above method by a weight. Location-based dispersion cloud weight weight W locatoin and weight W resource is a real number of 0 to 1 for a load-based dispersion cloud weight (C resource, the second factor) to (C location, the first factor) is the sum between weight 1. In order to select the optimal distributed cloud at the service requested location, the inventive orchestration apparatus calculates the location-based distributed cloud weights and load-based distributed cloud weights within the set of distributed cloud locations according to the illustrated method of FIGS. . Then, the maximum value is calculated by applying the first factor and the second factor as shown in FIG. The calculated maximum value corresponds to the optimal distributed cloud, and the orchestration apparatus of the present invention can select the optimal distributed cloud to provide the distributed cloud as shown in FIG. 1 at the service requested location.

나아가, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 상술한 프로세스에 따라서 선택된 최적의 분산 클라우드를 가상 네트워크 매니저에 제공하고, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 최적의 분산 클라우드와 가상 네트워크를 통합하여 사용자가 요청한 서비스를 효율적으로 처리할 수 있는 효과를 제공한다.Further, the orchestration apparatus of the present invention provides the optimal distributed cloud selected according to the above-described process to the virtual network manager, and the orchestration apparatus of the present invention integrates the optimal distributed cloud and the virtual network to efficiently process the service requested by the user It provides an effect that can be done.

그리고, 상술한 바와 같이 가중치는 사용자에 의해 직접 정의될 수 있고, AI, ML, 휴리스틱 알고리즘 등을 통하여 본 발명의 오케스트레이션 장치가 설정한 값을 가중치로 사용할 수 있다.As described above, the weights can be directly defined by the user, and the values set by the orchestration apparatus of the present invention can be used as weights through AI, ML, a heuristic algorithm and the like.

본 발명의 일 실시예에 따른 오케스트레이션 장치는 분산 클라우드 중 서비스 처리를 위해서 최적의 클라우드를 선택하는 방법을 제안한다. 최적의 클라우드를 선택하기 위해서 본 발명은 각 팩터 및 가중치를 고려하여 위치 기반, 부하 기반, 위치 및 부하에 기반한 값을 산출한다. 위치 기반 클라우드 가중치의 경우, 고려되는 두 가지 팩터는 링크 대역폭과 노드 중심도이다. 각각의 팩터만을 고려하면 최대값(즉, 1인 경우)에 가까울수록 값의 효과가 좋다. 다만 분산 클라우드 및 SDN 환경에서 고려되어야 할 팩터가 많다. 따라서 본 발명은 서로 다른 두 가지 팩터인 링크 대역폭 및 노드 중심도를 모두 반영하되 각 가중치를 적용하여 최적의 클라우드 가중치를 산출한다. 부하 기반 가중치 및 최적 클라우드 선택 방법 또한 마찬가지이다. 각 가중치마다 고려해야 할 팩터의 복잡도는 증가하고, 항상 정의된 가중치가 먼저 결정되어 존재하지 않는다. 따라서, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 서비스의 타입, 사용자 또는 호스트의 타입, 사용자의 경험, 해당 서비스 외 다른 서비스와의 연관 관계 등 네트워크 상에 존재할 수 있는 많은 요인을 모두 고려한다. 이로 인하여, 본 발명의 오케스트레이션 장치는 모든 팩터에 대한 적합성을 고려한 학습(AI/ML 등)을 통해 최적의 가중치를 설정할 수 있다.The orchestration apparatus according to an embodiment of the present invention proposes a method of selecting an optimal cloud for service processing among distributed clouds. In order to select an optimal cloud, the present invention calculates a value based on a location-based, a load-based, a location, and a load in consideration of each factor and a weight. For location-based cloud weights, the two factors to be considered are link bandwidth and node centroid. Considering each factor alone, the closer to the maximum value (i.e., 1), the better the effect of the value. However, there are many factors to be considered in distributed cloud and SDN environments. Therefore, the present invention reflects both the link bandwidth and the node centroid, which are two different factors, and calculates the optimal cloud weights by applying each weight. The same is true for load-based weights and optimal cloud selection methods. The complexity of the factor to be considered for each weight increases, and the defined weight is always determined first. Thus, the orchestration apparatus of the present invention takes into consideration many factors that may exist on the network, such as the type of service, the type of user or host, the user's experience, and the relationship with other services than the service. Accordingly, the orchestration apparatus of the present invention can set an optimal weight through learning (AI / ML, etc.) considering suitability for all factors.

도 3에 도시된 프로세스는 본 발명의 오케스트레이션 방법 및 장치에 대응될 수 있다. 본 발명의 오케스트레이션 장치 내 제어부는 도3의 도시된 프로세스를 처리할 수 있고, 일 실시예에 따라 제 1제어부, 제 2 제어부, 제 3 제어부가 도3의 각 프로세스를 수행할 수 있다.The process shown in FIG. 3 may correspond to the orchestration method and apparatus of the present invention. The control unit in the orchestration apparatus of the present invention can process the process shown in FIG. 3, and the first control unit, the second control unit, and the third control unit can perform the processes of FIG. 3 according to an embodiment.

본 발명의 실시예들에 따른 모듈, 유닛 또는 블락은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 프로세서(하드웨어 또는 소프트웨어를 포함하는 용어)일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계 또는 방법들은 프로세서/하드웨어/소프트웨어들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 본 발명이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 본 발명의 실시예들에 따른 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.A module, unit or block in accordance with embodiments of the present invention may be a processor (term including hardware or software) that executes sequential execution processes stored in a memory (or storage unit). Each step or method described in the above embodiments may be performed by processor / hardware / software. Further, the methods proposed by the present invention can be executed as codes. This code may be written to a storage medium readable by the processor and thus readable by a processor provided by an apparatus according to embodiments of the present invention.

설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 당업자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 본 발명의 권리범위에 속한다.Although the drawings have been described for the sake of convenience of explanation, it is also possible to combine the embodiments described in the drawings to design a new embodiment. It is also within the scope of the present invention to design a computer-readable recording medium in which a program for executing the previously described embodiments is recorded according to the needs of those skilled in the art.

본 발명에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The apparatus and method according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above as described above, but the embodiments described above may be modified so that all or some of the embodiments are selectively And may be configured in combination.

한편, 본 발명의 영상 처리 방법은 네트워크 디바이스에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the image processing method of the present invention can be implemented as a code that can be read by a processor on a recording medium readable by a processor included in a network device. The processor-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by the processor is stored. Examples of the recording medium that can be read by the processor include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet . In addition, the processor-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that code readable by the processor in a distributed fashion can be stored and executed.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the present invention.

그리고, 당해 명세서에서는 물건 발명과 방법 발명이 모두 설명되고 있으며, 필요에 따라 양 발명의 설명은 보충적으로 적용될 수가 있다.In this specification, both the invention of the invention and the invention of the method are explained, and the description of both inventions can be supplemented as necessary.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (17)

위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계로서,
복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계;
부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계로서,
상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계;
상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기반하여 분산 클라우드를 선택하는 단계로서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는 단계;
를 포함하는,
오케스트레이션 방법.
Obtaining a location based distributed cloud weight,
Based on the center of gravity of the distributed cloud of the first location and the link bandwidth between the first one of the plurality of service locations and the distributed cloud of the first one of the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, Obtaining a weight;
Obtaining a load-based distributed cloud weight,
Obtaining the load-based distributed cloud weights based on available physical resources for the distributed cloud in the first location;
Selecting a distributed cloud based on the location based distributed cloud weights and the load based distributed cloud weights,
Obtaining a maximum value based on a location-based distributed cloud weight and a load-based distributed cloud weight for a plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations;
/ RTI >
Orchestration method.
제 1 항에 있어서,
상기 링크 대역폭에 제 1값을 곱하고, 상기 중심도에 제 2 값을 곱하여 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 최적화하는,
오케스트레이션 방법.
The method according to claim 1,
Multiplying the link bandwidth by a first value and multiplying the centroid by a second value to optimize the location-based distributed cloud weights,
Orchestration method.
제 2 항에 있어서,
상기 제 1 값 및 상기 제 2 값은 0이상 1 이하의 실수이고, 상기 제 1 값 및 상기 제 2 값의 합은 1인,
오케스트레이션 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein the first value and the second value are real numbers of 0 to 1 and the sum of the first value and the second value is 1,
Orchestration method.
제 1 항에 있어서,
상기 가용 물리적 자원은 CPU 자원, 메모리 자원, 스토리지 자원을 포함하는,
오케스트레이션 방법.
The method according to claim 1,
The available physical resources include CPU resources, memory resources, storage resources,
Orchestration method.
제 4 항에 있어서,
상기 CPU 자원의 정규화된 제 1 값에 제 1 인자를 곱하고, 상기 메모리 자원의 정규화된 제 2 값에 제 2 인자를 곱하고, 상기 스토리지 자원의 정규화된 제 3값에 제 3 인자를 곱하는,
오케스트레이션 방법.
5. The method of claim 4,
Multiplying a normalized first value of the CPU resource by a first factor, multiplying a normalized second value of the memory resource by a second factor, and multiplying a normalized third value of the storage resource by a third factor,
Orchestration method.
제 5 항에 있어서,
상기 제 1 인자, 상기 제 2 인자, 상기 제 3 인자는 0이상 1 이하의 실수이고, 상기 제 1 인자, 상기 제 2 인자, 상기 제 3 인자의 합은 1인,
오케스트레이션 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the first factor, the second factor, and the third factor are real numbers of 0 to 1, and the sum of the first factor, the second factor, and the third factor is 1,
Orchestration method.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 및 상기 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드의 중심도에 기초하여 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고,
상기 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초하여 최대값을 획득하는,
오케스트레이션 방법.
The method according to claim 1,
Based distributed cloud weights based on a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations and a central view of a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations and a link bandwidth between the first service locations,
Acquiring a plurality of load-based distributed cloud weights based on available physical resources for a plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations,
Based on the plurality of location-based distributed cloud weights and the plurality of load-based distributed cloud weights,
Orchestration method.
위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 1 제어부로서,
복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 1 제어부;
부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 2 제어부로서,
상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 2 제어부;
상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기반하여 분산 클라우드를 선택하는 제 3 제어부로서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는 제 3 제어부;
를 포함하는
오케스트레이션 장치.
A first control unit for obtaining a location-based distributed cloud weight,
Based on the center of gravity of the distributed cloud of the first location and the link bandwidth between the first one of the plurality of service locations and the distributed cloud of the first one of the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, A first control unit for obtaining a weight value;
A second controller for obtaining a load-based distributed cloud weight,
A second controller for obtaining the load-based distributed cloud weights based on available physical resources for the distributed cloud in the first location;
A third controller for selecting a distributed cloud based on the location based distributed cloud weights and the load based distributed cloud weights,
A third controller for obtaining a maximum value based on the location-based distributed cloud weights and the load-based distributed cloud weights for the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations;
Containing
Orchestration device.
제 8 항에 있어서,
상기 링크 대역폭에 제 1값을 곱하고, 상기 중심도에 제 2 값을 곱하여 상기 제 1 가중치를 최적화하는,
오케스트레이션 장치.
9. The method of claim 8,
Multiplying the link bandwidth by a first value and multiplying the centroid by a second value to optimize the first weight,
Orchestration device.
제 9 항에 있어서,
상기 제 1 값 및 상기 제 2 값은 0이상 1 이하의 실수이고, 상기 제 1 값 및 상기 제 2 값의 합은 1인,
오케스트레이션 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the first value and the second value are real numbers of 0 to 1 and the sum of the first value and the second value is 1,
Orchestration device.
제 8 항에 있어서,
상기 가용 물리적 자원은 CPU 자원, 메모리 자원, 스토리지 자원을 포함하는,
오케스트레이션 장치.
9. The method of claim 8,
The available physical resources include CPU resources, memory resources, storage resources,
Orchestration device.
제 11 항에 있어서,
상기 CPU 자원의 정규화된 제 1 값에 제 1 인자를 곱하고, 상기 메모리 자원의 정규환된 제 2 값에 제 2 인자를 곱하고, 상기 스토리지 자원의 정규화된 제 3값에 제 3 인자를 곱하는,
오케스트레이션 장치.
12. The method of claim 11,
Multiplying a normalized first value of the CPU resource by a first factor, multiplying a second normalized value of the memory resource by a second factor, and multiplying a normalized third value of the storage resource by a third factor,
Orchestration device.
제 12 항에 있어서,
상기 제 1 인자, 상기 제 2 인자, 상기 제 3 인자는 0이상 1 이하의 실수이고, 상기 제 1 인자, 상기 제 2 인자, 상기 제 3 인자의 합은 1인,
오케스트레이션 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein the first factor, the second factor, and the third factor are real numbers of 0 to 1, and the sum of the first factor, the second factor, and the third factor is 1,
Orchestration device.
제 8 항에 있어서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 및 상기 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드의 중심도에 기초하여 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고,
상기 복수의 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 복수의 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초하여 최대값을 획득하는,
오케스트레이션 장치.
9. The method of claim 8,
Based distributed cloud weights based on a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations and a central view of a plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations and a link bandwidth between the first service locations,
Acquiring a plurality of load-based distributed cloud weights based on available physical resources for a plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations,
Based on the plurality of location-based distributed cloud weights and the plurality of load-based distributed cloud weights,
Orchestration device.
복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고;
상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하고;
상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 포함하는,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는; 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장매체.
Based on the link bandwidth between the first one of the plurality of service locations and the distributed cloud of the first one of the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, and the center of gravity of the distributed cloud of the first location, ≪ / RTI >
Obtain a load-based distributed cloud weight based on available physical resources for the distributed cloud in the first location;
Based distributed cloud weights, and the load-based distributed cloud weights.
Based on the location-based distributed cloud weights and the load-based distributed cloud weights for the plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations; A computer readable storage medium storing a program.
복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계;
부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계로서,
상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 단계;
상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기반하여 분산 클라우드를 선택하는 단계로서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는 단계; 및
상기 최대값에 기초하여 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 최적의 분산 클라우드를 선택하여, 가상 네트워크와 상기 최적의 분산 클라우드를 통합하는 단계;
를 포함하는
오케스트레이션 방법.
Based on the link bandwidth between the first one of the plurality of service locations and the distributed cloud of the first one of the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, and the center of gravity of the distributed cloud of the first location, ;
Obtaining a load-based distributed cloud weight,
Obtaining the load-based distributed cloud weights based on available physical resources for the distributed cloud in the first location;
Selecting a distributed cloud based on the location based distributed cloud weights and the load based distributed cloud weights,
Obtaining a maximum value based on a location-based distributed cloud weight and a load-based distributed cloud weight for a plurality of distributed clouds distributed in the plurality of locations; And
Selecting an optimal distributed cloud among a plurality of distributed clouds distributed to the plurality of locations based on the maximum value, and integrating the optimal distributed cloud with the virtual network;
Containing
Orchestration method.
위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 1 제어부로서,
복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 제 1 위치의 분산 클라우드 및 복수의 서비스 위치 중 제 1 서비스 위치 사이의 링크 대역폭 및 상기 제 1 위치의 분산 클라우드의 중심도에 기반하여 상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 1 제어부;
부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 2 제어부로서,
상기 제 1 위치의 분산 클라우드에 대한 가용 물리적 자원에 기초하여 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치를 획득하는 제 2 제어부;
상기 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 상기 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기반하여 분산 클라우드를 선택하는 제 3 제어부로서,
상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드에 대한 위치 기반 분산 클라우드 가중치 및 부하 기반 분산 클라우드 가중치에 기초한 최대값을 획득하는 제 3 제어부; 및
상기 최대값에 기초하여 상기 복수의 위치에 분산된 복수의 분산 클라우드 중 최적의 분산 클라우드를 선택하여, 가상 네트워크와 상기 최적의 분산 클라우드를 통합하는 가상 네트워크 매너저부; 를 포함하는,
오케스트레이션 장치.

A first control unit for obtaining a location-based distributed cloud weight,
Based on the center of gravity of the distributed cloud of the first location and the link bandwidth between the first one of the plurality of service locations and the distributed cloud of the first one of the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations, A first control unit for obtaining a weight value;
A second controller for obtaining a load-based distributed cloud weight,
A second controller for obtaining the load-based distributed cloud weights based on available physical resources for the distributed cloud in the first location;
A third controller for selecting a distributed cloud based on the location based distributed cloud weights and the load based distributed cloud weights,
A third controller for obtaining a maximum value based on the location-based distributed cloud weights and the load-based distributed cloud weights for the plurality of distributed clouds dispersed in the plurality of locations; And
A virtual network manager which selects an optimal distributed cloud among a plurality of distributed clouds distributed to the plurality of locations based on the maximum value and integrates the virtual network and the optimal distributed cloud; / RTI >
Orchestration device.

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