KR101997777B1 - Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same - Google Patents

Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same Download PDF

Info

Publication number
KR101997777B1
KR101997777B1 KR1020190009652A KR20190009652A KR101997777B1 KR 101997777 B1 KR101997777 B1 KR 101997777B1 KR 1020190009652 A KR1020190009652 A KR 1020190009652A KR 20190009652 A KR20190009652 A KR 20190009652A KR 101997777 B1 KR101997777 B1 KR 101997777B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
game server
report
resource
performance indicator
Prior art date
Application number
KR1020190009652A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
서일환
김용완
김효석
류철민
Original Assignee
넷마블 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 넷마블 주식회사 filed Critical 넷마블 주식회사
Priority to KR1020190009652A priority Critical patent/KR101997777B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101997777B1 publication Critical patent/KR101997777B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/30Interconnection arrangements between game servers and game devices; Interconnection arrangements between game devices; Interconnection arrangements between game servers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/70Game security or game management aspects
    • A63F13/77Game security or game management aspects involving data related to game devices or game servers, e.g. configuration data, software version or amount of memory
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/06Generation of reports
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0823Errors, e.g. transmission errors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

Disclosed is an abnormality sensing apparatus. One embodiment of the present invention determines the present or absence of an abnormality on a game server based on at least one of performance index data of the game server and resource data of the game server and provides notification based on a determined result. Accordingly, the present invention is possible to improve work efficiency and accessibility.

Description

이상 감지 장치 및 이의 동작 방법{APPARATUS OF DETECTING ABNORMALITY AND OPERATING METHOD OF THE SAME}Technical Field [0001] The present invention relates to an abnormality sensing apparatus and an operation method thereof,

아래 실시예들은 이상 감지에 관한 것이다.The following embodiments relate to anomaly detection.

기존에는 게임 오픈 전 성능 테스트를 수행하는 경우, 문제 도출 시기까지 사람이 수동으로 모니터링을 하였다. 다시 말해, 기존에는 게임 오픈 전의 성능 테스트 동안 관리자 또는 담당자가 직접 모니터링하지 않으면 성능에 이상 또는 문제가 발생하였는지를 감지하기가 어렵다. 또한, 기존에는 성능 테스트가 종료된 후 사람이 직접 성능 테스트에 대한 레포트를 작성한다.Previously, when performance tests were performed before game opening, people manually monitored until the issue was brought out. In other words, it is difficult to detect whether an abnormality or a problem occurs in the performance unless the manager or the person in charge monitors it directly during the performance test before the game is opened. Also, after the performance test is finished, the person manually creates a report on the performance test.

관련 선행기술로, 한국 등록특허공보 제10-1881804 호(발명의 명칭: 게임 테스트 자동화 장치 및 방법, 출원인: 넷마블 주식회사)가 있다. 해당 등록특허공보에는 게임 서비스 내에서 테스트하고자 하는 게임 스크립트들의 조합인 테스트 프로시져(test procedure) 정보를 저장하는 데이터베이스, 및 상기 테스트 프로시져 정보에 기초하여 상기 게임 서비스의 게임 빌드에 대하여 테스트를 수행하고 상기 테스트의 수행 과정에서 도출된 게임 상태 정보 및 상기 테스트에 대한 테스트 리포트를 생성하는 테스트 수행부가 개시된다.Korean Patent Registration No. 10-1881804 entitled " Game Test Automation Device and Method, Applicant: Net Marble Inc. " The disclosed patent publication includes a database for storing test procedure information, which is a combination of game scripts to be tested in the game service, and a test program for testing the game build of the game service based on the test procedure information, And a test execution unit for generating game status information derived from a test execution process and a test report for the test.

일 측에 따른 이상 감지 장치의 동작 방법은 게임 서버의 성능 지표 데이터 및 상기 게임 서버의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 게임 서버에 이상이 있는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 결정 결과를 기초로 알림을 수행하는 단계를 포함한다.The method comprising: determining whether the game server is abnormal based on at least one of performance indicator data of the game server and resource data of the game server; And performing a notification based on the determination result.

상기 성능 지표 데이터는 상기 게임 서버가 상기 게임 서버의 테스트를 위해 인가된 부하를 기초로 동작한 결과를 포함하고 상기 리소스 데이터는 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 포함한다.The performance indicator data includes a result of the game server operating based on a load applied for testing the game server, and the resource data includes a resource usage amount of the game server.

상기 이상 감지 장치의 동작 방법은 데이터 파이프라인으로부터 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of operation of the anomaly detection device may further include receiving the performance indicator data and the resource data from a data pipeline.

상기 결정하는 단계는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 사이의 상관 관계를 분석하여 상기 이상이 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The determining may include analyzing a correlation between the performance indicator data and the resource data to determine whether the abnormality is present.

상기 이상 감지 장치의 동작 방법은 상기 테스트가 완료된 경우, 상기 테스트에 대한 레포트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. The operation method of the abnormality sensing apparatus may further include generating a report for the test when the test is completed.

상기 레포트를 생성하는 단계는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하는 단계; 및 상기 로그의 분석 결과를 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 상기 레포트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The generating of the report may include analyzing a log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data; And generating the report including a text representing the analysis result of the log in a natural language.

상기 레포트를 생성하는 단계는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하는 단계; 상기 테스트 동안에 발생한 에러를 분석하는 단계; 상기 에러의 발생 시간에서의 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 분석하는 단계; 및 상기 로그의 분석 결과, 상기 에러의 분석 결과, 및 상기 리소스 사용량의 분석 결과를 기초로 상기 레포트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The generating of the report may include analyzing a log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data; Analyzing errors that occurred during the test; Analyzing resource usage of the game server at the time of occurrence of the error; And generating the report based on an analysis result of the log, an analysis result of the error, and an analysis result of the resource usage amount.

상기 이상 감지 장치의 동작 방법은 상기 생성된 레포트를 사용자의 메일 계정으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method of operating the anomaly detection device may further include transmitting the generated report to a user's mail account.

일 측에 따른 이상 감지 장치는 게임 서버의 성능 지표 데이터 및 상기 게임 서버의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 게임 서버에 이상이 있는지 여부를 결정하고, 상기 결정 결과를 기초로 알림을 수행하는 컨트롤러를 포함한다.The abnormality sensing device according to one side determines whether or not there is an abnormality in the game server based on at least one of the performance index data of the game server and the resource data of the game server, .

상기 성능 지표 데이터는 상기 게임 서버가 상기 게임 서버의 테스트를 위해 인가된 부하를 기초로 동작한 결과를 포함하고 상기 리소스 데이터는 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 포함한다. The performance indicator data includes a result of the game server operating based on a load applied for testing the game server, and the resource data includes a resource usage amount of the game server.

상기 컨트롤러는 데이터 파이프라인으로부터 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터를 수신할 수 있다.The controller may receive the performance indicator data and the resource data from a data pipeline.

상기 컨트롤러는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 사이의 상관 관계를 분석하여 상기 이상이 있는지 여부를 결정할 수 있다.The controller may analyze the correlation between the performance indicator data and the resource data to determine whether the abnormality is present.

상기 컨트롤러는 상기 테스트가 완료된 경우, 상기 테스트에 대한 레포트를 생성할 수 있다. The controller may generate a report for the test when the test is complete.

상기 컨트롤러는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하고, 상기 로그의 분석 결과를 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 상기 레포트를 생성할 수 있다.The controller may analyze the log belonging to at least one of the performance index data and the resource data and generate the report including the text representing the analysis result of the log in a natural language.

상기 컨트롤러는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하고, 상기 테스트 동안에 발생한 에러를 분석하며, 상기 에러의 발생 시간에서의 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 분석하고, 상기 로그의 분석 결과, 상기 에러의 분석 결과, 및 상기 리소스 사용량의 분석 결과를 기초로 상기 레포트를 생성할 수 있다.Wherein the controller analyzes the log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data, analyzes errors occurred during the test, analyzes the resource usage of the game server at the occurrence time of the error, As a result of the analysis, the report can be generated based on the analysis result of the error and the analysis result of the resource usage amount.

상기 컨트롤러는 상기 생성된 레포트를 사용자의 메일 계정으로 전송할 수 있다.The controller can transmit the generated report to the user's mail account.

실시예들은 게임 서버의 성능 테스트 동안 게임 서버에 이상 또는 문제가 발생한 경우, 관리자 또는 담당자에게 자동으로 알림을 전송할 수 있어 발생한 이상 또는 문제가 빠른 시간 내에 해결되도록 할 수 있고 업무 효율이 향상될 수 있다. Embodiments can automatically transmit a notification to a manager or a person in charge when an abnormality or a problem occurs in a game server during a performance test of the game server, so that an abnormality or a problem can be solved within a short time and the work efficiency can be improved .

또한, 실시예들은 데이터 분석을 통해 자동으로 성능 테스트에 대한 레포트를 생성할 수 있어, 업무 효율이 보다 향상될 수 있다. In addition, the embodiments can automatically generate a report on the performance test through data analysis, thereby improving work efficiency.

또한, 실시예들은 부하 도구를 클라우스 시스템에서 구현할 수 있어, 접근성이 향상될 수 있다.Further, the embodiments can implement the load tool in the Klaus system, and the accessibility can be improved.

도 1은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치를 포함하는 감지 시스템을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2 내지 도 3은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 이상 감지 및 알림을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 5는 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 레포트 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 7은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 챗봇을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 이상 감지 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
1 is a flowchart illustrating a sensing system including an anomaly detection device according to an embodiment.
2 to 3 are diagrams for explaining abnormality detection and notification of the abnormality sensing apparatus according to an embodiment.
FIGS. 4 to 5 are diagrams for explaining report generation by the anomaly detection apparatus according to an embodiment.
6 to 7 are views for explaining a chatbot of the anomaly detection apparatus according to an embodiment.
8 is a flowchart illustrating an operation method of an anomaly detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
9 is a block diagram for explaining an anomaly detection apparatus according to an embodiment.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Various modifications may be made to the embodiments described below. It is to be understood that the embodiments described below are not intended to limit the embodiments, but include all modifications, equivalents, and alternatives to them.

실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used only to illustrate specific embodiments and are not intended to limit the embodiments. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as ideal or overly formal in the sense of the art unless explicitly defined herein Do not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and redundant explanations thereof will be omitted. In the following description of the embodiments, a detailed description of related arts will be omitted if it is determined that the gist of the embodiments may be unnecessarily blurred.

도 1은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치를 포함하는 감지 시스템을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a sensing system including an anomaly detection device according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 감지 시스템(100)은 복수의 부하 에이전트들(load agents)(110-1 내지 110-n), 게임 서버(120), 데이터 파이프라인(data pipeline)(130), 이상 감지 장치(140), 및 푸시(push) 서버(150)를 포함한다.1, a sensing system 100 according to one embodiment includes a plurality of load agents 110-1 through 110-n, a game server 120, a data pipeline (e.g., 130, an anomaly detection device 140, and a push server 150.

부하 에이전트들(110-1 내지 110-n)은 하나 이상의 물리적 장치(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 구현될 수 있다.The load agents 110-1 through 110-n may be implemented by one or more physical devices (e.g., a computer).

부하 에이전트들(110-1 내지 110-n)은 게임 서버(120)에 부하를 제공한다. 달리 표현하면, 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n)은 게임 서버(120)의 성능을 테스트할 수 있다. 일례로, 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각은 시나리오가 포함된 스크립트를 기초로 가상 유저를 생성할 수 있고 해당 가상 유저를 기초로 게임 서버(120)에 부하를 제공할 수 있다. 보다 구체적인 일례로, 부하 에이전트(110-1)의 가상 유저는 테스트 대상에 해당하는 게임 내의 상점에서 아이템 구매를 시도할 수 있고, 부하 에이전트(110-2)의 가상 유저는 해당 게임 내에서 사냥을 수행할 수 있으며, 부하 에이전트(110-n)의 가상 유저는 해당 게임 내에서 퀘스트를 수행할 수 있다. 이 때, 상술한 아이템 구매 시도, 사냥 수행, 및 퀘스트 수행은 게임 서버(120)에게 부하가 될 수 있다.The load agents 110-1 to 110-n provide a load to the game server 120. [ In other words, the load agents 110-1 through 110-n may test the performance of the game server 120. [ In one example, each of the load agents 110-1 through 110-n may generate a virtual user based on a script including the scenario, and may provide a load to the game server 120 based on the virtual user . As a more specific example, the virtual user of the load agent 110-1 may attempt to purchase items in the game in the game corresponding to the test object, and the virtual user of the load agent 110-2 may hunt in the game And the virtual user of the load agent 110-n can perform the quest in the game. At this time, the above-mentioned item purchase attempt, hunting performance, and quest performance may be a load on the game server 120.

게임 서버(120)는 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각의 부하에 대응되는 성능 지표 데이터를 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각으로 전송한다. 다시 말해, 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각은 자신이 게임 서버(120)에 인가한 부하에 대응되는 성능 지표 데이터를 수집할 수 있다. 성능 지표 데이터는, 예를 들어, TPS(transaction per second) 및 응답 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. The game server 120 transmits the performance indicator data corresponding to the load of each of the load agents 110-1 to 110-n to each of the load agents 110-1 to 110-n. In other words, each of the load agents 110-1 to 110-n may collect performance indicator data corresponding to the load applied to the game server 120 by itself. The performance indicator data may include, but is not limited to, at least one of, for example, transaction per second (TPS) and response time.

부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각은 성능 지표 데이터를 데이터 파이프라인(130)으로 전송한다. 다시 말해, 데이터 파이프라인(130)은 부하 에이전트들(110-1 내지 110-n) 각각으로 성능 지표 데이터를 수신한다.Each of the load agents 110-1 through 110-n transmits performance indicator data to the data pipeline 130. [ In other words, the data pipeline 130 receives the performance indicator data into each of the load agents 110-1 through 110-n.

데이터 파이프라인(130)은 게임 서버(120)로부터 리소스 데이터를 수신한다. 리소스 데이터는, 예를 들어, CPU 사용량, 메모리 사용량, 및 로그 데이터(예를 들어, 게임 엔진/데이터베이스 로그 데이터) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.The data pipeline 130 receives resource data from the game server 120. The resource data may include, but is not limited to, for example, at least one of CPU usage, memory usage, and log data (e.g., game engine / database log data).

데이터 파이프라인(130)은 게임 서버(120)의 성능 테스트를 테스터가 모니터링할 수 있도록 시각화할 수 있다. The data pipeline 130 can visualize the performance test of the game server 120 for the tester to monitor.

또한, 데이터 파이프라인(130)은 성능 지표 데이터와 리소스 데이터를 이상 감지 장치(140)로 전송할 수 있다. The data pipeline 130 may also send performance indicator data and resource data to the anomaly detection device 140.

이상 감지 장치(140)는 성능 지표 데이터와 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 게임 서버(120)에 이상(abnormality)이 있는지 여부를 결정한다. 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)에 이상이 있다고 결정하면, 알림을 수행한다. 일례로, 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)에 이상이 있다고 결정하면, 푸시 서버(150)를 통해 관리자 또는 담당자의 메일 계정으로 이상이 있음을 나타내는 메시지를 전송하거나 관리자 또는 담당자의 단말로 이상이 있음을 나타내는 메시지를 전송할 수 있다.The anomaly detection device 140 determines whether there is an abnormality in the game server 120 based on at least one of the performance indicator data and the resource data. If the anomaly detection device 140 determines that the game server 120 is abnormal, it performs notification. For example, when the abnormality detection device 140 determines that the game server 120 is abnormal, the abnormality detection device 140 transmits a message indicating that there is an error to the administrator account or the mail account of the person in charge through the push server 150, A message indicating that there is an error can be transmitted.

이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)의 성능 테스트가 종료한 경우, 관리자 또는 담당자로부터 데이터 분석을 요청받을 수 있다. 이 경우, 이상 감지 장치(140)는 레포트를 생성할 수 있고, 데이터 분석 요청자의 메일 계정으로 레포트를 전송할 수 있다. 레포트 생성에 대해선 후술한다.When the performance test of the game server 120 is terminated, the anomaly detection device 140 may be requested to analyze data from an administrator or a person in charge. In this case, the anomaly detection device 140 can generate a report and transmit the report to the mail analyzer's mail account. Report generation will be described later.

실시예에 있어서, 이상 감지 장치(140)는 GMM(Gaussian mixture model) 모델 또는 선형 회귀 모델에 해당할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.In an embodiment, the anomaly detection device 140 may correspond to a Gaussian mixture model (GMM) model or a linear regression model, but is not limited thereto.

실시예에 있어서, 이상 감지 장치(140)는 Unity(photon Cloud), Unreal(dedicated Server), Nosql, RDB, 일반 게임 서버, 및 Proud Net과 호환될 수 있어, 범용성과 확장성을 가질 수 있다.In an embodiment, the anomaly detection device 140 can be compatible with Unity (photon Cloud), Unreal (dedicated Server), Nosql, RDB, general game server, and Proud Net, and can have versatility and expandability.

기존에는 게임 서버(120)의 성능 테스트가 수행되는 동안 관리자 또는 담당자가 직접 모니터링하지 않으면 게임 서버(120)에 이상 또는 문제가 발생하였는지를 감지하기가 어렵다. 하지만, 일 실시예에 따르면, 게임 서버(120)의 성능 테스트 동안 게임 서버(120)에 이상 또는 문제가 발생한 경우, 관리자 또는 담당자에게 자동으로 알림이 전송될 수 있어 발생한 이상 또는 문제가 빠른 시간 내에 해결될 수 있고 업무 효율이 향상될 수 있다. In the past, it is difficult to detect whether an error or a problem occurs in the game server 120 unless the administrator or the person in charge monitors the performance of the game server 120 during the performance test. However, according to one embodiment, when an error or a problem occurs in the game server 120 during the performance test of the game server 120, a notification may be automatically sent to the manager or the person in charge, Can be solved and work efficiency can be improved.

또한, 기존에는 게임 서버(120)의 성능 테스트가 종료되면 관리자 또는 담당자가 해당 성능 테스트에 대한 레포트를 작성해야 했다. 하지만, 일 실시예에 따르면, 데이터 분석을 통해 자동으로 성능 테스트에 대한 레포트가 생성될 수 있어, 서버 검증이 빠르게 수행될 수 있고 업무 효율이 보다 향상될 수 있다. In addition, when the performance test of the game server 120 is completed, an administrator or a person in charge has to prepare a report about the performance test. However, according to one embodiment, a report on the performance test can be automatically generated through data analysis, so that server verification can be performed quickly and work efficiency can be further improved.

또한, 일 실시예에 따르면, 부하 도구가 클라우스 시스템에서 구현될 수 있어, 접근성이 향상될 수 있다.Further, according to one embodiment, the load tool can be implemented in the Claus system, and accessibility can be improved.

도 2 내지 도 3은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 이상 감지 및 알림을 설명하기 위한 도면이다.2 to 3 are diagrams for explaining abnormality detection and notification of the abnormality sensing apparatus according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 이상 감지 장치(140)는 데이터 파이프라인(130)으로부터 데이터를 입력받는다. 이상 감지 장치(140)로 입력된 데이터, 즉, 입력 데이터는 상술한 성능 지표 데이터 및 리소스 데이터를 포함할 수 있다. 일례로, 입력 데이터는 CPU 사용량, 초당 입출력 처리량(IOPS, Input/output operations per second), 메모리 사용량, 네트워크 대역폭, TSP, 응답 시간, 가상 유저 상태 카운트(Vuser status Count), game server active connection, game action log, 및 PVP 매칭 시간 중 어느 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.Referring to FIG. 2, an anomaly detection apparatus 140 according to an embodiment receives data from a data pipeline 130. Data input to the abnormality sensing apparatus 140, that is, input data may include the above-described performance indicator data and resource data. For example, input data includes CPU usage, input / output operations per second (IOPS), memory usage, network bandwidth, TSP, response time, Vuser status count, game server active connection, game action log, and PVP matching time, or any combination thereof.

실시예에 있어서, 이상 감지 장치(140)는 입력 데이터를 기초로 게임 서버(120)에 이상이 발생하였는지 여부를 결정한다. In the embodiment, the anomaly detection device 140 determines whether an error has occurred in the game server 120 based on the input data.

일례로, 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)의 리소스 데이터를 분석하여 게임 서버(120)에 이상이 발생하였는지 여부를 결정할 수 있다. 도 3에 도시된 예를 참조하면, 이상 감지 장치(140)는 메모리 사용량(x1)에 따른 CPU 사용량(y)의 여러 데이터(320-1 내지 320-6)에 선형 회귀를 적용하여 예측 함수(310)를 도출할 수 있다. 데이터(330-1)와 데이터(330-2)가 예측 함수(310)에서 일정 수준을 벗어났으면, 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)에 이상이 발생하였다고 결정할 수 있다. 달리 표현하면, 이상 감지 장치(140)는 예측 함수(310)와 데이터(330-1) 사이의 거리가 threshold 이상이고 예측 함수(310)와 데이터(330-2) 사이의 거리가 threshold 이상이면, 게임 서버(120)에 이상이 발생하였다고 결정할 수 있다. 여기서, threshold는 이상 감지 장치(140)에 의해 보정 또는 조절될 수 있다. 구현에 따라, 리소스 데이터는 IOPS(x2), 네트워크 대역폭(x3) 등의 변수를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 다중 선형 회귀 모델이 적용될 수 있다. 이상 감지 장치(140)는 변수들을 조합(예를 들어, x1/x2)하여 분석할 수 있고, 분석 결과를 기초로 게임 서버(120)에 이상이 발생하였는지 여부를 결정할 수 있다. For example, the abnormality sensing device 140 may analyze the resource data of the game server 120 to determine whether an abnormality has occurred in the game server 120. 3, the abnormality sensing apparatus 140 applies a linear regression to various data 320-1 to 320-6 of the CPU usage amount y according to the memory usage x1 to determine a prediction function 310 can be derived. If the data 330-1 and the data 330-2 are out of a certain level in the prediction function 310, the abnormality sensing apparatus 140 may determine that an error has occurred in the game server 120. [ In other words, when the distance between the prediction function 310 and the data 330-1 is equal to or greater than threshold and the distance between the prediction function 310 and the data 330-2 is equal to or greater than threshold, It can be determined that an error has occurred in the game server 120. Here, the threshold may be corrected or adjusted by the abnormality sensing device 140. Depending on the implementation, the resource data may further include variables such as IOPS (x2), network bandwidth (x3), and the like. In this case, a multiple linear regression model can be applied. The anomaly detection device 140 may analyze the combination of variables (for example, x1 / x2), and may determine whether an error has occurred in the game server 120 based on the analysis result.

다른 일례로, 이상 감지 장치(140)는 성능 지표 데이터 및 리소스 데이터 사이의 상관 관계를 분석하여 게임 서버(120)에 이상이 발생하였는지 여부를 결정할 수 있다. 일례로, 이상 감지 장치(140)는 특정 시간대의 CPU 사용량과 TPS를 알 수 있고, 특정 시간대의 CPU 사용량과 TPS 사이의 상관 관계가 정상에 가깝지 않으면 게임 서버(120)에 이상이 발생하였다고 결정할 수 있다.In another example, the abnormality sensing device 140 may analyze the correlation between the performance indicator data and the resource data to determine whether or not an abnormality has occurred in the game server 120. [ For example, the abnormality sensing apparatus 140 can determine the CPU usage amount and the TPS of a specific time zone, and determine that an abnormality has occurred in the game server 120 when the correlation between the CPU usage amount and the TPS in a specific time zone is not close to normal have.

이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)에 이상이 발생하였으면, 알림을 수행한다. 일례로, 이상 감지 장치(140)는 "이상"의 결과를 푸시 서버(150)를 통해 관리자 또는 담당자에게 알릴 수 있다.The anomaly detection unit 140 notifies the game server 120 of an abnormality. In one example, the abnormality sensing device 140 can notify the manager or the person in charge through the push server 150 of the result of "abnormal ".

일 실시예에 따르면, 게임 서버(120)의 성능 테스트 동안 게임 서버(120)에 이상 또는 문제가 발생한 경우, 관리자 또는 담당자에게 자동으로 알림이 전송될 수 있어 발생한 이상 또는 문제가 빠른 시간 내에 해결될 수 있고 업무 효율이 향상될 수 있다.According to an embodiment, when an error or a problem occurs in the game server 120 during the performance test of the game server 120, a notification can be automatically sent to the manager or the person in charge, And work efficiency can be improved.

도 4 내지 도 5는 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 레포트 생성을 설명하기 위한 도면이다. FIGS. 4 to 5 are diagrams for explaining report generation by the anomaly detection apparatus according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 이상 감지 장치(140)는 분류기(410), 로그 분석기(420), 에러 분석기(430), 리소스 분석기(440), 및 레포트 생성기(450)를 포함한다.4, the anomaly detection apparatus 140 includes a classifier 410, a log analyzer 420, an error analyzer 430, a resource analyzer 440, and a report generator 450.

이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)의 성능 테스트가 종료된 경우, 관리자 또는 담당자로부터 성능 테스트에 대한 레포트 생성을 요청받을 수 있다. 이 경우, 이상 감지 장치(140)는 각 분석기가 데이터를 분석한 결과를 이용하여 레포트를 생성할 수 있다. 여기서, 데이터는, 예를 들어, CPU 사용량, IOPS, 메모리 사용량, 네트워크 대역폭, TSP, 응답 시간, 로그 데이터, 에러 카운트(error count), 에러 분류(error classification), game action log, PVP 매칭 시간, 및 게임 밸런스 데이터(game balance data) 중 어느 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 레포트 생성에 대해서 자세히 설명한다.When the performance test of the game server 120 is terminated, the anomaly detection device 140 may be requested to generate a report for the performance test from the administrator or the person in charge. In this case, the anomaly detection device 140 can generate a report using the result of analyzing the data of each analyzer. Here, the data includes, for example, CPU usage, IOPS, memory usage, network bandwidth, TSP, response time, log data, error count, error classification, game action log, PVP matching time, And game balance data, or a combination thereof. However, the present invention is not limited thereto. Report generation will be described in detail.

분류기(410)는 로그 데이터를 입력 받을 수 있다. 로그 데이터는 사용자 커스텀 로그(user custom log)(예를 들어, 가상 유저 로그, 서버 로그 등)를 포함할 수 있다. 일례로, 로그 데이터는 가상 유저의 게임 로그인 로그, 가상 유저의 사냥에 관한 로그, 가상 유저의 상점 아이템 구매 로그 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. The classifier 410 can receive log data. The log data may include a user custom log (e.g., virtual user log, server log, etc.). For example, the log data may include, but is not limited to, a virtual user's game login log, a virtual user's hunting log, a virtual user's store item purchase log, and the like.

분류기(410)는 로그 데이터에 분류(예를 들어, 텍스트 분류(text classification))를 수행한다. 일례로, 분류기(410)는 가상 유저의 사냥에 관한 로그를 입력 받으면, 텍스트 분류를 통해 해당 로그를 "사냥"으로 분류할 수 있고, 가상 유저의 상점 아이템 구매 로그를 입력 받으면, 텍스트 분류를 통해 해당 로그를 "상점"으로 분류할 수 있다.The classifier 410 performs classification (e.g., text classification) on the log data. For example, when the log of the hunting of the virtual user is input, the classifier 410 can classify the log as "hunting" through text classification, and when receiving the shop item purchase log of the virtual user, You can classify this log as "store".

로그 분석기(420)는 분류된 로그를 분석할 수 있고, 분석 결과를 레포트 생성기(450)로 전달할 수 있다. 일례로, 로그 분석기(420)는 "상점"으로 분류된 로그를 분석할 수 있고 "가상 유저가 상점에서 아이템 구매를 시도하였다"의 분석 결과를 레포트 생성기(450)로 전달할 수 있다. The log analyzer 420 may analyze the categorized log and may pass the analysis results to the report generator 450. For example, the log analyzer 420 may analyze the log categorized as "store" and pass the analysis result of "the virtual user has attempted to purchase items at the store" to the report generator 450.

실시예에 있어서, 성능 테스트 동안 에러가 발생할 수 있고, 성능 테스트가 종료한 경우, 에러 분석기(430)는 에러를 분석할 수 있다. 일례로, 성능 테스트 동안 가상 유저가 상점에서 아이템 구매를 시도하였으나 구매 실패가 발생하였다고 할 때, 에러 분석기(430)는 스택 영역을 트레이스(trace)함으로써 에러를 분석할 수 있다.In an embodiment, an error may occur during the performance test, and if the performance test is terminated, the error analyzer 430 may analyze the error. For example, during a performance test, when a virtual user attempts to purchase items from a store but a purchase failure occurs, the error analyzer 430 may analyze the error by tracing the stack area.

에러 분석기(430)는 에러 분석 결과를 레포트 생성기(450)로 전달할 수 있다. The error analyzer 430 may forward the error analysis result to the report generator 450. [

리소스 분석기(440)는 리소스 데이터를 분석할 수 있다. 일례로, 리소스 분석기(440)는 성능 테스트 동안의 에러 발생 시점에서의 CPU 사용량, 메모리 사용량 등을 분석할 수 있다. 리소스 분석기(440)는 분석 결과를 레포트 생성기(450)로 전달할 수 있다. The resource analyzer 440 may analyze the resource data. For example, the resource analyzer 440 may analyze CPU usage, memory usage, and the like at the time of occurrence of an error during the performance test. The resource analyzer 440 may communicate the analysis results to the report generator 450.

레포트 생성기(450)는 로그 분석기(420)의 분석 결과, 에러 분석기(430)의 분석 결과, 및 리소스 분석기(440)의 분석 결과 중 적어도 하나를 기초로 레포트를 생성할 수 있다. 레포트 생성기(450)는 분석기들(420 내지 440) 각각의 분석 결과의 조합을 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 레포트를 생성할 수 있다. 생성된 레포트의 일례가 도 5에 도시된다.The report generator 450 may generate a report based on at least one of an analysis result of the log analyzer 420, an analysis result of the error analyzer 430, and an analysis result of the resource analyzer 440. The report generator 450 may generate a report containing text representing the combination of analysis results of each of the analyzers 420 to 440 in natural language. An example of the generated report is shown in Fig.

도 5를 참조하면, 레포트에는 분석기들(420 내지 440) 각각의 분석 결과의 조합을 자연어로 표현한 텍스트(510)를 포함한다. 기존에는 게임 서버(120)의 성능 테스트가 종료되면 관리자 또는 담당자가 해당 성능 테스트에 대한 레포트를 직접 작성하지만, 일 실시예에 따르면, 분석기들(420 내지 440) 각각의 분석을 통해 자동으로 성능 테스트에 대한 레포트가 생성될 수 있어, 서버 검증이 빠르게 수행될 수 있고 업무 효율이 보다 향상될 수 있다. Referring to FIG. 5, the report includes a text 510 representing a combination of analysis results of each of the analyzers 420 to 440 in a natural language. In the past, when the performance test of the game server 120 is completed, an administrator or a person in charge directly creates a report for the performance test. However, according to one embodiment, A server verification can be performed quickly, and work efficiency can be further improved.

도 6 내지 도 7은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 챗봇을 설명하기 위한 도면이다. 6 to 7 are views for explaining a chatbot of the anomaly detection apparatus according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 이상 감지 장치(610)는 레포트 챗봇 기능을 가질 수 있다. 보다 구체적으로, 이상 감지 장치(610)는 레포트에 대한 문의를 사용자 단말(예를 들어, PC, 이동 단말 등)로부터 수신할 수 있다(610). 다시 말해, 사용자는 레포트에 대해 이상 감지 장치(610)에게 문의할 수 있다. 일례로, 사용자는 도 5에 도시된 레포트의 결과 문의 버튼(520)을 선택하여 레포트에 대해 이상 감지 장치(610)에게 문의할 수 있다.Referring to FIG. 6, the anomaly detection device 610 may have a report chatting function. More specifically, the anomaly detection device 610 may receive 610 a query for a report from a user terminal (e.g., a PC, a mobile terminal, etc.). In other words, the user can inquire the abnormality sensing device 610 for the report. For example, the user may select the result inquiry button 520 of the report shown in FIG. 5 to inquire the abnormality sensing device 610 for the report.

이상 감지 장치(610)는 사용자의 문의가 있으면 레포트를 분석할 수 있고(620), 응답을 사용자 단말로 전송할 수 있다(630).The anomaly detection device 610 may analyze the report 620 if the user is inquired, and may transmit the response to the user terminal 630.

도 7에 레포트 챗봇에 의한 대화창의 일례가 도시된다.7 shows an example of a chat window by report chatbot.

사용자가 도 5에 도시된 레포트의 결과 문의 버튼(520)을 선택하면, 메시지(710)를 포함하는 대화창(700)이 사용자 단말의 디스플레이에 표시될 수 있다. When the user selects the result inquiry button 520 of the report shown in Fig. 5, the dialog window 700 including the message 710 can be displayed on the display of the user terminal.

사용자가 메시지(720)를 사용자 단말에 입력하면, 사용자 단말은 메시지(720)를 이상 감지 장치(610)로 전송할 수 있다. When the user inputs a message 720 to the user terminal, the user terminal may send the message 720 to the anomaly detection device 610. [

이상 감지 장치(610)는 메시지(720)를 분석하여 사용자가 레포트에 어떤 문의를 가지고 있는지 확인할 수 있고, 해당 레포트를 분석하여 메시지(730)를 사용자 단말로 전송할 수 있다.The anomaly detection device 610 may analyze the message 720 to determine which query the user has on the report, analyze the report, and send the message 730 to the user terminal.

도 8은 일 실시예에 따른 이상 감지 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating an operation method of an anomaly detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)의 성능 지표 데이터 및 게임 서버(120)의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 게임 서버(120)에 이상이 있는지 여부를 결정한다(810). 여기서, 성능 지표 데이터는 게임 서버(120)가 게임 서버(120)의 테스트를 위해 인가된 부하를 기초로 동작한 결과(예를 들어, TPS, 응답 시간 등)를 포함할 수 있고 리소스 데이터는 게임 서버(120)의 리소스 사용량을 포함할 수 있다.8, the anomaly detection device 140 determines whether there is an error in the game server 120 based on at least one of the performance index data of the game server 120 and the resource data of the game server 120 (810). Here, the performance indicator data may include a result (e.g., TPS, response time, etc.) that the game server 120 operates based on the load applied for the test of the game server 120, And may include the resource usage of the server 120.

이상 감지 장치(140)는 단계(810)의 결정 결과를 기초로 알림을 수행한다(820). 일례로, 이상 감지 장치(140)는 게임 서버(120)의 성능 테스트 동안에 성능 지표 데이터 및 리소스 데이터 중 적어도 하나를 분석하여 게임 서버(120)에 이상이 발생하였다고 결정하면, 푸시 서버(150)를 통해 관리자 또는 담당자에게 알릴 수 있다.The anomaly detection unit 140 performs notification based on the determination result of step 810 (820). For example, when the anomaly detection device 140 analyzes at least one of the performance indicator data and the resource data during the performance test of the game server 120 and determines that an error has occurred in the game server 120, To the manager or the person in charge.

실시예에 있어서, 이상 감지 장치(140)는 테스트가 완료된 경우, 테스트에 대한 레포트를 생성할 수 있다. 일례로, 이상 감지 장치(140)는 성능 지표 데이터 및 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석할 수 있고, 로그의 분석 결과를 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 레포트를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 테스트 동안에 에러가 발생할 수 있다. 이 경우, 이상 감지 장치(140)는 성능 지표 데이터 및 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석할 수 있고, 테스트 동안에 발생한 에러를 분석할 수 있으며, 에러의 발생 시간에서의 게임 서버(120)의 리소스 사용량을 분석할 수 있다. 이상 감지 장치(140)는 로그의 분석 결과, 에러의 분석 결과, 및 리소스 사용량의 분석 결과를 기초로 레포트를 생성할 수 있다. In an embodiment, the anomaly detection device 140 may generate a report for the test when the test is completed. For example, the anomaly detection apparatus 140 may analyze a log belonging to at least one of the performance index data and the resource data, and may generate a report including a text representing a result of analysis of the log in a natural language. Depending on the embodiment, an error may occur during the test. In this case, the anomaly detection device 140 can analyze the log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data, analyze the error occurred during the test, You can analyze resource usage. The anomaly detection device 140 can generate a report based on the analysis result of the log, the analysis result of the error, and the analysis result of the resource usage amount.

이상 감지 장치(140)는 생성된 레포트를 사용자의 메일 계정으로 전송할 수 있다. 여기서, 사용자는 상술한 관리자 또는 담당자에 해당할 수 있다.The anomaly detection device 140 can transmit the generated report to the user's mail account. Here, the user may correspond to the above-mentioned manager or person in charge.

도 1 내지 도 7을 통해 기술된 사항들은 도 8을 통해 기술된 사항들에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명을 생략한다.1 through 7 can be applied to the matters described with reference to FIG. 8, detailed description thereof will be omitted.

도 9는 일 실시예에 따른 이상 감지 장치를 설명하기 위한 블록도이다.9 is a block diagram for explaining an anomaly detection apparatus according to an embodiment.

도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 이상 감지 장치(140)는 통신부(910) 및 컨트롤러(920)를 포함한다.Referring to FIG. 9, the anomaly detection apparatus 140 includes a communication unit 910 and a controller 920.

통신부(910)는 이상 감지 장치(140)가 푸시 서버(150)와 데이터 파이프라인(130)과 유선(또는 무선)으로 연결되게 한다.The communication unit 910 allows the anomaly detection device 140 to be connected to the push server 150 and the data pipeline 130 in a wired or wireless manner.

컨트롤러(920)는 이상 감지 장치(140)의 전반적인 동작을 수행한다. 보다 구체적으로, 컨트롤러(920)는 게임 서버(120)의 성능 지표 데이터 및 게임 서버(120)의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 게임 서버(120)에 이상이 있는지 여부를 결정하고, 결정 결과를 기초로 알림을 수행한다.The controller 920 performs the overall operation of the abnormality sensing device 140. [ More specifically, the controller 920 determines whether there is an abnormality in the game server 120 based on at least one of the performance index data of the game server 120 and the resource data of the game server 120, Performs notifications as a basis.

도 1 내지 도 8을 통해 기술된 사항들은 도 9를 통해 기술된 사항들에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명을 생략한다.1 through 8 can be applied to the matters described with reference to FIG. 9, so that a detailed description will be omitted.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.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. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (14)

게임 서버의 성능 지표 데이터 및 상기 게임 서버의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 게임 서버에 이상이 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
상기 결정 결과를 기초로 알림을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 성능 지표 데이터는 상기 게임 서버가 상기 게임 서버의 테스트를 위해 인가된 부하를 기초로 동작한 결과를 포함하고 상기 리소스 데이터는 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 포함하고,
상기 결정하는 단계는 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 사이의 상관 관계를 분석하여 상기 이상이 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
Determining whether there is an error in the game server based on at least one of performance indicator data of the game server and resource data of the game server; And
Performing a notification based on the determination result
Lt; / RTI >
Wherein the performance indicator data includes a result that the game server operates based on a load applied for testing the game server, the resource data includes a resource usage amount of the game server,
Wherein the determining comprises analyzing a correlation between the performance indicator data and the resource data to determine whether the abnormality is present.
A method of operating an anomaly detection device.
제1항에 있어서,
데이터 파이프라인으로부터 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터를 수신하는 단계
를 더 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
The method according to claim 1,
Receiving the performance indicator data and the resource data from a data pipeline
≪ / RTI >
A method of operating an anomaly detection device.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 테스트가 완료된 경우, 상기 테스트에 대한 레포트를 생성하는 단계
를 더 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
The method according to claim 1,
If the test is completed, generating a report for the test
≪ / RTI >
A method of operating an anomaly detection device.
제4항에 있어서,
상기 레포트를 생성하는 단계는,
상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하는 단계; 및
상기 로그의 분석 결과를 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 상기 레포트를 생성하는 단계
를 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein generating the report comprises:
Analyzing a log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data; And
Generating the report including the text representing the analysis result of the log in a natural language
/ RTI >
A method of operating an anomaly detection device.
제4항에 있어서,
상기 레포트를 생성하는 단계는,
상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하는 단계;
상기 테스트 동안에 발생한 에러를 분석하는 단계;
상기 에러의 발생 시간에서의 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 분석하는 단계; 및
상기 로그의 분석 결과, 상기 에러의 분석 결과, 및 상기 리소스 사용량의 분석 결과를 기초로 상기 레포트를 생성하는 단계
를 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein generating the report comprises:
Analyzing a log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data;
Analyzing errors that occurred during the test;
Analyzing resource usage of the game server at the time of occurrence of the error; And
Generating the report based on an analysis result of the log, an analysis result of the error, and an analysis result of the resource usage amount
/ RTI >
A method of operating an anomaly detection device.
제4항에 있어서,
상기 생성된 레포트를 사용자의 메일 계정으로 전송하는 단계
를 더 포함하는,
이상 감지 장치의 동작 방법.
5. The method of claim 4,
Transmitting the generated report to the user's mail account
≪ / RTI >
A method of operating an anomaly detection device.
게임 서버의 성능 지표 데이터 및 상기 게임 서버의 리소스 데이터 중 적어도 하나를 기초로 상기 게임 서버에 이상이 있는지 여부를 결정하되, 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 사이의 상관 관계를 분석하여 상기 이상이 있는지 여부를 결정하고, 상기 결정 결과를 기초로 알림을 수행하는 컨트롤러
를 포함하고,
상기 성능 지표 데이터는 상기 게임 서버가 상기 게임 서버의 테스트를 위해 인가된 부하를 기초로 동작한 결과를 포함하고 상기 리소스 데이터는 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 포함하는,
이상 감지 장치.
Determining whether there is an abnormality in the game server based on at least one of the performance index data of the game server and the resource data of the game server and analyzing a correlation between the performance indicator data and the resource data, A controller for determining whether to make a decision based on the determination result,
Lt; / RTI >
Wherein the performance indicator data includes a result that the game server operates based on a load applied for testing the game server, and the resource data includes a resource usage amount of the game server,
Abnormality sensing device.
제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는 데이터 파이프라인으로부터 상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터를 수신하는,
이상 감지 장치.
9. The method of claim 8,
The controller receiving the performance indicator data and the resource data from a data pipeline,
Abnormality sensing device.
삭제delete 제8항에 있어서,
상기 컨트롤러는 상기 테스트가 완료된 경우, 상기 테스트에 대한 레포트를 생성하는,
이상 감지 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the controller generates a report for the test when the test is completed,
Abnormality sensing device.
제11항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하고, 상기 로그의 분석 결과를 자연어로 표현한 텍스트를 포함하는 상기 레포트를 생성하는,
이상 감지 장치.
12. The method of claim 11,
The controller comprising:
Analyzing a log belonging to at least one of the performance index data and the resource data, and generating the report including a text expressed as a natural language analysis result of the log,
Abnormality sensing device.
제11항에 있어서,
상기 컨트롤러는,
상기 성능 지표 데이터 및 상기 리소스 데이터 중 적어도 하나에 속한 로그를 분석하고, 상기 테스트 동안에 발생한 에러를 분석하며, 상기 에러의 발생 시간에서의 상기 게임 서버의 리소스 사용량을 분석하고, 상기 로그의 분석 결과, 상기 에러의 분석 결과, 및 상기 리소스 사용량의 분석 결과를 기초로 상기 레포트를 생성하는,
이상 감지 장치.
12. The method of claim 11,
The controller comprising:
Analyzing a log belonging to at least one of the performance indicator data and the resource data, analyzing an error occurred during the test, analyzing a resource usage amount of the game server at the occurrence time of the error, And generating the report based on the analysis result of the error and the analysis result of the resource usage amount,
Abnormality sensing device.
제11항에 있어서,
상기 컨트롤러는 상기 생성된 레포트를 사용자의 메일 계정으로 전송하는,
이상 감지 장치.
12. The method of claim 11,
The controller sends the generated report to the user's mail account,
Abnormality sensing device.
KR1020190009652A 2019-01-25 2019-01-25 Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same KR101997777B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190009652A KR101997777B1 (en) 2019-01-25 2019-01-25 Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190009652A KR101997777B1 (en) 2019-01-25 2019-01-25 Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190078560A Division KR20200092836A (en) 2019-07-01 2019-07-01 Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101997777B1 true KR101997777B1 (en) 2019-07-08

Family

ID=67255890

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190009652A KR101997777B1 (en) 2019-01-25 2019-01-25 Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101997777B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100900666B1 (en) * 2007-05-04 2009-06-01 엔에이치엔(주) Online game service method and system
KR20120039108A (en) * 2010-10-15 2012-04-25 주식회사 엔씨소프트 Method and system for bad user monitoring of on-line game system
KR101881804B1 (en) * 2017-08-16 2018-07-25 넷마블 주식회사 Method and apparatus for automating game test

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100900666B1 (en) * 2007-05-04 2009-06-01 엔에이치엔(주) Online game service method and system
KR20120039108A (en) * 2010-10-15 2012-04-25 주식회사 엔씨소프트 Method and system for bad user monitoring of on-line game system
KR101881804B1 (en) * 2017-08-16 2018-07-25 넷마블 주식회사 Method and apparatus for automating game test

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9672137B1 (en) Shadow test replay service
CN107294808B (en) Interface test method, device and system
US10185650B1 (en) Testing service with control testing
US10320828B1 (en) Evaluation of security in a cyber simulator
US10212058B2 (en) System and method for detecting system's performance regression
Gulenko et al. A system architecture for real-time anomaly detection in large-scale nfv systems
CN109977012B (en) Joint debugging test method, device, equipment and computer readable storage medium of system
KR101423030B1 (en) Method of analysis application object which computer-executable, server performing the same and storage media storing the same
WO2015080742A1 (en) Production sampling for determining code coverage
US9811447B2 (en) Generating a fingerprint representing a response of an application to a simulation of a fault of an external service
US7539904B2 (en) Quantitative measurement of the autonomic capabilities of computing systems
US11169910B2 (en) Probabilistic software testing via dynamic graphs
CN109522181A (en) A kind of performance test methods of distributed memory system, device and equipment
WO2022042126A1 (en) Fault localization for cloud-native applications
WO2012008058A1 (en) Management system and management method for computer system
US10725894B2 (en) Measuring and improving test coverage
US11106563B2 (en) Log analysis device, log analysis method, and recording medium storing program
KR101997777B1 (en) Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same
KR101794016B1 (en) Method of analyzing application objects based on distributed computing, method of providing item executable by computer, server performing the same and storage media storing the same
Santos et al. An empirical study on the influence of context in computing thresholds for Chidamber and Kemerer metrics.
KR20200092836A (en) Apparatus of detecting abnormality and operating method of the same
CN115185829A (en) Business process testing method and device, terminal equipment and storage medium
CN113656313A (en) Automatic test processing method and device
CN113656314A (en) Pressure test processing method and device
US20130006568A1 (en) Test Operation

Legal Events

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