KR101957343B1 - 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법 - Google Patents

주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법 Download PDF

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민홍
김태식
박지수
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한남대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 관한 것으로서, 공항, 경기장, 공연장, 쇼핑몰, 철도역사, 병원 등의 주차장에 주차되어 있는 차량을 처리자원으로 활용하여 데이터센터 또는 클라우드를 구축하여 서비스를 처리하고, 처리자원으로의 사용을 허가한 차량의 소유자에게 보상을 제공하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 관한 것이다.

Description

주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법 {Method for using vehicles of parking lot as resource of datacenter}
본 발명은 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 관한 것으로서, 공항, 경기장, 공연장, 쇼핑몰, 철도역사, 병원 등의 주차장에 주차되어 있는 차량을 처리자원으로 활용하여 데이터센터 또는 클라우드를 구축하여, 요청된 서비스를 처리하여 처리자원으로의 사용을 허가한 차량의 소유자에게 보상을 제공하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 관한 것이다.
클라우드는 각종 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고, 데스크톱·태블릿컴퓨터·노트북·넷북·스마트폰 등의 IT 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관되는 컴퓨터 환경을 뜻한다. 즉, 이용자의 모든 정보를 인터넷 상의 서버에 저장하고, 이 정보를 각종 IT 기기를 통하여 언제 어디서든 이용할 수 있다는 개념이다.
다시 말하면 클라우드는 구름(cloud)과 같이 무형의 형태로 존재하는 하드웨어·소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 자신이 필요한 만큼 빌려 쓰고 이에 대한 사용요금을 지급하는 방식의 컴퓨팅 서비스로, 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨팅 자원을 가상화 기술로 통합해 제공하는 기술을 말한다.
클라우드로 표현되는 인터넷상의 서버에서 데이터 저장, 처리, 네트워크, 콘텐츠 사용 등 IT 관련 서비스를 한 번에 제공하는 혁신적인 컴퓨팅 기술인 클라우드 컴퓨팅은 ‘인터넷을 이용한 IT 자원의 주문형 아웃소싱 서비스’라고 정의되기도 한다.
차량 클라우드(Vehicular Cloud)는 차량에 클라우드 컴퓨팅을 접목한 IT 융합 기술로, 이는 VANET(Vehicular Ad Hoc Network)이라는 차량 네트워크를 기반으로 하고 있으며, VANET은 DSRC(Dedicated Short Range Communication)라 불리는 근거리 무선 통신 방식을 이용하여 OBU(On-Board Unit)를 갖춘 차량과 차량 간의 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V) 뿐만 아니라 차량과 도로 상에 설치된 RSU(Road-Side Unit)와의 통신(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)을 지원한다.
차량 클라우드는 인가된 사용자들을 위해서 협력하거나 동적으로 할당할 수 있는 컴퓨터, 센서, 통신, 물리적 자원들을 통합한 대규모의 자주적인 차량 그룹으로 정의할 수 있는데, 이러한 차량 클라우드는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다.
첫 번째 유형은 인터넷과 연계되어 구성되는 차량 클라우드로, 차량 소유주는 노변 인프라와의 통신으로 서비스에 접속할 수 있다. 두 번째 유형은 자주적인 차량 클라우드로, 차량들은 비상시나 다른 애드 혹 이벤트를 위해 그때마다 차량들을 조직화하여 차량 클라우드를 형성할 수 있다.
이러한 차량 클라우드에 대한 종래의 기술이 한국공개특허 제10-2017-0082165호로 개시된 바 있다.
이러한 종래의 기술은 이동성 있는 차량을 중점에 두고 만들어 졌으며, 데이터 수집 또는 중앙 서버에서 데이터를 받아서 서비스하는 정도의 클라우드를 제시하고 있다.
주차장에 주차된 차량의 컴퓨터자원과 스토리지자원이 잘 활용되지 못하고 낭비되는 문제점이 있다. 이는 최근 컴퓨팅 성능 좋은 전기자동차가 급증하는 트랜드를 감안할 때 주차된 차량들은 대부분 유휴 자원으로서 이를 데이터센터로 활용하면 구축비용을 절감할 수 있다.
따라서 주차되어 있는 이동성이 없는 차량을 클라우드 형태로 그룹화 하여 데이터 센터로 활용하기 위하여 주차장을 데이터센터로 활용하기 위한 기술이 필요하다.
한국공개특허 제10-2017-0082165호 (2017.07.14)
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명은 공항, 경기장, 공연장, 쇼핑몰, 철도역사, 병원 등의 주차 공간별 사례분석을 하고, 각 사례에 대해 주차용량, 차량유형, 이용률 등의 공간적 특성과 평균 주차시간, 계절별 현황, 주야간 현황 등의 시간적 특성을 기준으로 구분하여 이를 하나의 처리자원으로 사용하여 서비스를 처리하고, 차량 클라우드 사용을 허가한 차량에게는 주차비용, 충전비용 등 다양한 방법으로 보상을 제공하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 관한 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 각각의 주차장(1000)에서 각각의 차량(1100)을 식별하고 주차장과 차량의 통계자료 등을 활용하여 차량의 처리 용량과 이탈률을 계산하여 차량목록DB에 저장하는 차량인식단계(S01); 각각의 차량의 처리 용량과 이탈률을 이용하여 클라우드 자원으로서 가치를 평가하고 이를 자원목록DB에 저장하는 자원평가단계(S02); 데이터센터에서 서비스 요청을 전송 받는 서비스요청수신단계(S03); 수신된 서비스 요청을 분석하고 요구 사항에 따라 요청을 이행할 수 있는지 여부를 판단하는 클라우드 중개인단계(S04); 상기 자원평가단계(S02)를 통하여 생성된 자원목록DB에 저장되어 있는 주차장(1000) 중 상기 수신된 서비스 요청을 이행할 수 있는 주차장(1000)에 해당 서비스 요청을 할당하는 클라우드 스케줄링단계(S05); 상기 차량인식단계(S01)를 통하여 생성된 차량목록DB에 저장되어 있는 차량 중 차량의 처리 용량과 이탈률을 기준으로 차량을 선택하고, 선택된 차량에 요청된 서비스를 할당하는 자원 관리자단계(S06); 상기 자원 관리자단계(S06)에서 할당된 서비스를 선택된 차량에 전송하며, 선택된 차량의 서비스 처리의 종료를 감시하는 클러스터 코디네이터단계(S07); 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)에서 차량의 서비스 처리가 종료되었을 경우, 할당된 서비스의 처리가 완료되었는지 판단하는 서비스완료판단단계(S08); 및 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되었다고 판단되었을 경우 이를 데이터센터로 전송하는 결과전송단계(S09);를 포함하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 방법은 관리자에 의해 미리 정해진 시간 이후 상기 차량인식단계(S01) 및 상기 자원평가단계(S02)를 재수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 방법은 상기 차량목록DB에 해당 주차장의 고정되어 있는 컴퓨팅자원의 이름, 차량의 처리 용량 및 이탈률이 저장되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는 관리자가 미리 입력해 놓은 시간에 선택된 차량에서 처리하고 있는 서비스의 중간결과 및 해당 서비스ID를 롤백서버로 전송하는 롤백데이터저장단계(S07a)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 자원 관리자단계(S06)는 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되지 않았다고 판단될 경우, 롤백서버에 저장된 해당 서비스ID의 중간결과를 선택된 차량에 다시 할당하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는 서비스를 처리하는 차량에 대한 보상정보를 차량목록DB에 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 차량의 처리 용량과 이탈률을 기반으로 하여 차량을 데이터센터의 처리자원으로 활용함으로써 컴퓨팅 자원 이용을 극대화 시킬 수 있다.
또한 차량의 이동에 따른 데이터 처리 중단으로 인하여 발생되는 서비스 처리 실패를 체크 포인트 및 롤백 메커니즘으로 보완하여 보다 안정적인 서비스 처리가 가능하다.
더불어, 기존의 차량을 이용한 클라우드에서는 차량의 처리 용량 특성만을 고려하였으나, 본 발명은 차량의 처리 용량뿐만 아니라 차량의 이탈률이 성능에 큰 영향을 주기 때문에 차량의 동적 특성을 고려하여 서비스를 배당함으로써 보다 효율적인 처리가 가능하다.
아울러 차량의 주인에게 차량을 처리자원으로 사용하는 것에 대한 보상을 주차료, 상품권 등과 같은 다양한 방법으로 제공하여 경제적 이득을 통한 보다 적극적인 참여를 유도할 수 있다.
또한 주차장을 활용한 데이터센터를 구축하여 개인적인 정보보다는 공통정보를 공유하여 이용할 수 있도록 한다. 예를 들어 교통신호 관리, 도시감시, 재난상황관리 뿐 아니라 내가 위치한 곳의 정보나 주변정보들을 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법의 실시예
도 2는 본 발명의 주차 공간의 실시예
도 3은 본 발명의 클러스터 코디네이터단계의 실시예
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법의 실시예이며, 도 2는 본 발명의 주차 공간의 실시예이고, 도 3은 본 발명의 클러스터 코디네이터단계의 실시예이다.
본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 도 1 내지 3에서 도시한 바와 같이, 각각의 주차장(1000)에서 각각의 차량(1100)을 식별하고 주차장과 차량의 통계자료 등을 활용하여 차량의 처리 용량과 이탈률을 계산하여 차량목록DB에 저장하는 차량인식단계(S01); 각각의 차량의 처리 용량과 이탈률을 이뇽하여 클라우드 자원로로서 가치를 평가하고 이를 자원목록DB에 저장하는 자원평가단계(S02); 데이터센터에서 서비스 요청을 전송 받는 서비스요청수신단계(S03); 수신된 서비스 요청을 분석하고 요구 사항에 따라 요청을 이행할 수 있는지 여부를 판단하는 클라우드 중개인단계(S04); 상기 자원평가단계(S02)를 통하여 생성된 자원목록DB에 저장되어 있는 주차장(1000) 중 상기 수신된 서비스 요청을 이행할 수 있는 주차장(1000)에 해당 서비스 요청을 할당하는 클라우드 스케줄링단계(S05); 상기 차량인식단계(S01)를 통하여 생성된 차량목록DB에 저장되어 있는 차량 중 차량의 처리 용량과 이탈률을 기준으로 차량을 선택하고, 선택된 차량에 요청된 서비스를 할당하는 자원 관리자단계(S06); 상기 자원 관리자단계(S06)에서 할당된 서비스를 선택된 차량에 전송하며, 선택된 차량의 서비스 처리의 종료를 감시하는 클러스터 코디네이터단계(S07); 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)에서 차량의 서비스 처리가 종료되었을 경우, 할당된 서비스의 처리가 완료되었는지 판단하는 서비스완료판단단계(S08); 및 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되었다고 판단되었을 경우 이를 데이터센터로 전송하는 결과전송단계(S09);를 포함한다.
즉, 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 도 2에서 도시하고 있는 바와 같이, 먼저 주차장(1000)에 진입한 차량의 정보를 수집한다. 이때 차량의 정보는 소유자가 차량 클라우드 서비스를 위하여 미리 입력한 차량 정보, 차량을 인식하기 위한 별도의 카메라 장치를 통한 차량 정보, 주차장 입구에서 작성된 차량 정보 등이며, 상기 수집된 차량의 정보와 각 차량의 평균 주차시간을 활용하여 차량의 처리 용량과 이탈률을 계산할 수 있다. 이렇게 획득된 차량의 정보, 차량의 처리 용량 및 이탈률은 차량의 번호를 차량ID로하여 차량목록DB에 저장된다.
즉, 미리 확보한 차량 정보를 통해 차량의 처리 용량을 계산할 수 있고, 주차장의 입출차 통계 자료를 활용하여 대상 차량의 입차 요일 및 시간 또는 차량의 소유주(직원 또는 손님) 정보에 따라 차량의 이탈률을 계산할 수 있다. 차량의 입출차 자료를 통하여 각 차량의 주차 정보를 확인할 수 있고 이를 통해 해당 차량의 평균 주차시간을 계산할 수 있으며, 또한 차량이 주차되어 있는 시간대에 대한 정보를 반영함으로써 보다 정확한 이탈률을 추정할 수 있다.
이때, 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 관리자에 의해 미리 정해진 시간 이후 상기 차량인식단계(S01) 및 상기 자원평가단계(S02)를 재수행할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 현재 주차장에 주차되어 있는 각각의 차량을 지속적으로 업데이트하여 처리자원의 변동을 반영할 수 있다.
또한 상기 자원평가단계(S02)는 상기 차량인식단계(S01)를 통하여 파악된 차량의 정보, 차량의 처리 용량 및 이탈률을 이용하여 차량 및 주차장에 대한 클라우드 자원으로서 가치를 평가하고 이를 자원목록DB에 저장한다.
예를 들어, N개의 차량을 가진 데이터센터를
Figure 112017109521910-pat00001
로 표시할 수 있다. 이때 각 차량은 유무선 연결을 통해 데이터센터에 연결되며,
Figure 112017109521910-pat00002
는 차량
Figure 112017109521910-pat00003
에서 제공되는 차량의 처리 용량을 나타낸다.
Figure 112017109521910-pat00004
에서 태스크의 예상 실행시간은
Figure 112017109521910-pat00005
에 반비례하여 감소한다.
Figure 112017109521910-pat00006
는 각 차량
Figure 112017109521910-pat00007
의 이탈률로 정의된다.
즉, 기존의 차량을 이용한 클라우드의 경우 차량의 처리 용량만을 변수로 사용하여 차량이 이탈할 경우 태스크의 예상 실행시간의 산출에 문제가 발생하였다. 그러나 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 차량이라는 대상의 동적 특성을 반영한 이탈률이라는 요소를 더 포함하여 태스크의 예상 실행시간을 산출하여 이에 맞는 서비스를 태스크로 할당하여 해당 차량의 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있다. 따라서 차량의 이탈로 발생할 수 있는 오류를 미연에 최소화 할 수 있으며, 각각의 자원에 대한 보다 세밀한 평가를 통한 서비스 할당을 통하여 태스크 수행의 효율을 향상시킬 수 있다.
상기 서비스요청수신단계(S03)를 통하여 데이터센터에서 서비스 요청을 전송 받으면, 상기 클라우드 중개인단계(S04)에서 수신된 서비스 요청을 분석하고 요구 사항에 따라 요청을 이행할 수 있는지 여부를 판단한다. 이때, 요구사항은 QoS와 같은 네트워크 기준이 될 수 있다.
수신된 서비스 요청을 이행할 수 있다고 판단하는 경우, 상기 클라우드 스케줄링단계(S05)는 상기 자원평가단계(S02)를 통하여 생성된 자원목록DB에 저장되어 있는 주차장(1000) 중 상기 수신된 서비스 요청을 이행할 수 있는 주차장(1000)에 해당 서비스 요청을 할당한다. 반면 수신된 서비스 요청을 이행할 수 없다고 판단하는 경우, 상기 데이터센터에 해당 서비스 요청을 이행 불능이유와 함께 회송한다.
또한 상기 자원 관리자단계(S06)는 상기 차량인식단계(S01)를 통하여 생성된 차량목록DB에 저장되어 있는 차량 중 차량의 처리 용량과 이탈률을 기준으로 차량을 선택하고, 선택된 차량에 요청된 서비스를 할당한다. 이때 차량목록DB에 저장되어 있는 차량의 저장 공간 및 컴퓨팅 능력에 따라 요청된 서비스를 몇 개의 차량에 나누어 할당하여 분산 처리를 유도할 수 있다. 따라서 요청된 서비스가 각 차량의 능력에 따라 할당되어 보다 효과적인 처리가 가능하다.
또한 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는 상기 자원 관리자단계(S06)에서 할당된 서비스를 선택된 차량에 전송하며, 선택된 차량의 서비스 처리의 종료를 감시한다.
상기 서비스완료판단단계(S08)는 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)에서 차량의 서비스 처리가 종료되었을 경우, 할당된 서비스의 처리가 완료되었는지 판단한다. 즉, 클러스터 코디네이터는 처리자원인 각 차량에 할당된 서비스를 전송하고 이의 서비스 처리를 감시하여 관리하며, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)에서 처리자원의 서비스 처리가 종료되었을 경우, 할당된 서비스의 처리가 완료되었는지를 상기 서비스완료판단단계(S08)를 통하여 판단한다.
이후, 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되었다고 판단되었을 경우, 상기 결과전송단계(S09)를 통해 이를 데이터센터로 전송하여 처리를 종료한다.
이때, 도 3에서 도시한 바와 같이, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는 관리자가 미리 입력해 놓은 시간에 선택된 차량에서 처리하고 있는 서비스의 중간결과 및 해당 서비스ID를 롤백서버로 전송하는 롤백데이터저장단계(S07a)를 더 포함할 수 있다.
또한 상기 자원 관리자단계(S06)는 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되지 않았다고 판단될 경우, 롤백서버에 저장된 해당 서비스ID의 중간결과를 선택된 차량에 다시 할당할 수 있다.
이와 같은, 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법의 일 실시예는, 처리자원을 선택하기 위해 주차장에 있는 차량의 처리 용량과 이탈률을 고려한 체크 포인트 메커니즘을 사용한다. 예상된 실행시간(
Figure 112017109521910-pat00008
)을 기반으로 한 평가 함수를 사용하여
Figure 112017109521910-pat00009
에 작업을 할당한다. 이때 예상 실행 시간은 시작부터 완료된 시점까지의 처리 시간으로 정의한다.
Figure 112017109521910-pat00010
[체크포인트가 없는 예상 실행시간]
상기 그림은 체크포인트가 없을 때 예상 실행시간을 보여준다.
Figure 112017109521910-pat00011
는 차량
Figure 112017109521910-pat00012
에서 작업이 실행될 때 필요한 시간을 나타낸다. 이
Figure 112017109521910-pat00013
는 작업량 W를
Figure 112017109521910-pat00014
의 용량으로 나누어 계산할 수 있으며, 실패가 없는 경우 예상 실행 시간은 (a)과 같이
Figure 112017109521910-pat00015
이다. 그러나 작업이 완료되기 전에 자동차가 주차장을 떠나면, 작업은 상기 롤백데이터저장단계(S07a)를 통해 롤백서버에 저장되어 있는 데이터를 롤백하고 다시 시작하는데, 복구 시간은 r이 필요하다. 이 경우
Figure 112017109521910-pat00016
는
Figure 112017109521910-pat00017
및
Figure 112017109521910-pat00018
의 세 가지 용어로 나타낼 수 있으며 아래 수식과 같다.
Figure 112017109521910-pat00019
Figure 112017109521910-pat00020
는 실행시간 동안 실패할 시간을 나타내는 확률 변수이며, 매개변수
Figure 112017109521910-pat00021
(
Figure 112017109521910-pat00022
)로 분포되며,
Figure 112017109521910-pat00023
를
Figure 112017109521910-pat00024
의 확률밀도함수(pdf)라고 한다. 주차장 내의 차량
Figure 112017109521910-pat00025
가 푸아송분포에 의해 이탈할 확률을
Figure 112017109521910-pat00026
로 가정했을 때, 확률은
Figure 112017109521910-pat00027
로 주어진다.
Figure 112017109521910-pat00028
에
Figure 112017109521910-pat00029
을 대입하면, 체크포인트가 없을 때의 예상 실행 시간을 확보할 수 있으며 아래 수식과 같다.
Figure 112017109521910-pat00030
자원의 용량이 아무리 크더라도 이탈률이 높은 차량은 안정적으로 작업을 처리할 수 없다. 제안된 자원평가 전략은 상기 수식과 같이 평가 함수를 사용하고 예상실행 시간이 최소인 차량을 선택한다.
Figure 112017109521910-pat00031
[체크포인트가 있는 예상시간]
상기 그림은 상기 롤백데이터저장단계(S07a)를 통하여 주기적으로 중간 결과를 롤백서버에 저장하고, 주기적으로 복원하는 주기적인 체크 포인트 메커니즘을 사용한 실행을 보여 준다.
각 간격 "
Figure 112017109521910-pat00032
"에 대한 예상 실행 시간은
Figure 112017109521910-pat00033
일 때, 정상 실행 시간
Figure 112017109521910-pat00034
와 체크 포인트 시간
Figure 112017109521910-pat00035
로 나눌 수 있습니다. 체크포인트
Figure 112017109521910-pat00036
주기 중 실패가 확인될 경우,
Figure 112017109521910-pat00037
주기의 체크포인트로 롤백하는 프로세스를 반드시 실행한다.
이러한 주의 롤백까지 포함된 예상 총 실행 시간은 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112017109521910-pat00038
각 주기가 균일하게 분포되어 있고
Figure 112017109521910-pat00039
가 일정한 시간 r일 때, 체크 포인트 메커니즘을 사용한 예상 실행 시간
Figure 112017109521910-pat00040
는 아래 수식으로 계산될 수 있다.
Figure 112017109521910-pat00041
상기 수식과 같은 예상 실행 시간 평가를 통하여 처리 용량과 이탈률을 모두 반영할 수 있다. 따라서 이탈률을 감안한 최소 예상 실행 시간을 가지는 적절한 차량을 리소스로 선택할 수 있다.
또한 도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법은, 상기 차량목록DB에 해당 주차장의 고정되어 있는 컴퓨팅자원의 이름, 차량의 처리 용량 및 이탈률이 저장될 수 있다.
상기 컴퓨팅자원은 정적 자원으로서 주차관리를 위한 컴퓨터단말기와 같은 기기 또는 IoT 장치와 같은 고정형 장치가 해당될 수 있으며, 이를 동적 자원인 차량과 연계시킴으로써 효율적인 서비스 처리가 가능하고, 관리 및 운용비용을 절감할 수 있다.
또한 차량의 이동에 따른 데이터 처리 중단으로 인하여 발생되는 서비스 처리 실패를 체크 포인트 및 롤백 메커니즘으로 보완하여 보다 안정적인 서비스 처리가 가능하다.
더불어, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는 서비스를 처리하는 차량에 대한 보상정보를 차량목록DB에 저장할 수 있다. 이를 통하여 차량의 주인들에게 차량을 처리자원으로 사용하는 것에 대한 보상을 주차료, 상품권 등과 같은 다양한 방법으로 제공하여 경제적 이득을 통한 보다 적극적인 참여를 유도할 수 있다.
또한 주차장을 활용한 데이터센터를 구축하여 개인적인 정보보다는 공통정보를 공유하여 이용할 수 있도록 한다. 예를 들어 교통신호 관리, 도시감시, 재난상황관리 뿐 아니라 내가 위치한 곳의 정보나 주변정보들을 얻을 수 있다.
1000: 주차장
1100: 차량
S01: 차량인식단계
S02: 자원평가단계
S03: 서비스요청수신단계
S04: 클라우드 중개인단계
S05: 클라우드 스케줄링단계
S06: 자원 관리자단계
S07: 클러스터 코디네이터단계
S07a: 롤백데이터저장단계
S08: 서비스완료판단단계
S09: 결과전송단계

Claims (6)

  1. 주차장(1000)에서 차량(1100)을 식별하고 차량의 처리 용량과 이탈률을 계산하여 차량목록DB 및 자원목록DB에 저장하고, 수신된 서비스 요청을 분석하여 선택된 차량에 요청된 서비스를 할당하는 데이터센터; 및
    상기 할당된 서비스를 선택된 차량에 전송하고, 선택된 차량의 서비스 처리를 감시하며, 할당된 서비스의 처리가 완료되는 경우 이를 데이터센터로 전송하는 클러스터 코디네이터;를 포함하는 데이터센터 관리시스템을 사용한 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법에 있어서,
    각각의 주차장(1000)에서 각각의 차량(1100)을 식별하고 주차장과 차량의 통계자료를 활용하여 차량의 처리 용량과 이탈률을 계산하여 데이터센터의 차량목록DB에 저장하는 차량인식단계(S01);
    각각의 차량의 처리 용량과 이탈률을 이용하여 클라우드 자원으로서 가치를 평가하고 이를 데이터센터의 자원목록DB에 저장하는 자원평가단계(S02);
    데이터센터에서 서비스 요청을 전송 받는 서비스요청수신단계(S03);
    데이터센터에서, 수신된 서비스 요청을 분석하고 요구 사항에 따라 요청을 이행할 수 있는지 여부를 판단하는 클라우드 중개인단계(S04);
    데이터센터에서, 상기 자원평가단계(S02)를 통하여 생성된 자원목록DB에 저장되어 있는 주차장(1000) 중 상기 수신된 서비스 요청을 이행할 수 있는 주차장(1000)에 해당 서비스 요청을 할당하는 클라우드 스케줄링단계(S05);
    데이터센터에서, 상기 차량인식단계(S01)를 통하여 생성된 차량목록DB에 저장되어 있는 차량 중 차량의 처리 용량과 이탈률을 기준으로 차량을 선택하고, 선택된 차량에 요청된 서비스를 할당하는 자원 관리자단계(S06);
    클러스터 코디네이터에서, 상기 자원 관리자단계(S06)에서 할당된 서비스를 선택된 차량에 전송하며, 선택된 차량의 서비스 처리의 종료를 감시하는 클러스터 코디네이터단계(S07);
    클러스터 코디네이터에서, 상기 클러스터 코디네이터단계(S07)에서 차량의 서비스 처리가 종료되었을 경우, 할당된 서비스의 처리가 완료되었는지 판단하는 서비스완료판단단계(S08); 및
    클러스터 코디네이터에서, 상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되었다고 판단되었을 경우 이를 데이터센터로 전송하는 결과전송단계(S09);를 포함하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 방법은
    관리자에 의해 미리 정해진 시간 이후 상기 차량인식단계(S01) 및 상기 자원평가단계(S02)를 재수행하는 것을 특징으로 하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 방법은
    상기 차량목록DB에 해당 주차장의 고정되어 있는 컴퓨팅자원의 이름, 차량의 처리 용량 및 이탈률이 저장되는 것을 특징으로 하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는
    관리자가 미리 입력해 놓은 시간에 선택된 차량에서 처리하고 있는 서비스의 중간결과 및 해당 서비스ID를 롤백서버로 전송하는 롤백데이터저장단계(S07a)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 자원 관리자단계(S06)는
    상기 서비스완료판단단계(S08)에서 서비스의 처리가 완료되지 않았다고 판단될 경우, 롤백서버에 저장된 해당 서비스ID의 중간결과를 선택된 차량에 다시 할당하는 것을 특징으로 하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 클러스터 코디네이터단계(S07)는
    서비스를 처리하는 차량에 대한 보상정보를 차량목록DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 사용하는 방법.
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