KR102068440B1 - 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능들의 성능 및 성능 저하 유발 요인을 분석하는 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 상기 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용하는 NFV 환경 구성부, 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링하는 성능 모니터링부 및 상기 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 분석부를 포함한다.

Description

네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR PERFORMANCE ANALYSIS OF VIRTUAL NETWORK FUNCTIONS IN NETWORK FUNCTIONAL VIRTUALIZATION PLATFORM AND THE METHOD THEREOF}
본 발명은 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능들의 성능 및 성능 저하 유발 요인을 분석하는 기술에 관한 것이다.
네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization; NFV) 플랫폼은 다수의 구성요소들로 이루어진 복합체이다.
이하에서는, 도 1 및 도 2를 참조하여 기존 NFV 플랫폼에 대하여 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 기존 NFV 플랫폼의 구조 및 구성요소를 도시한 것이고, 도 2는 기존 서비스 체인의 예를 도시한 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 기존 NFV 플랫폼 내 각 구성요소에는 전체 성능을 저하시킬 수 있는 다양한 성능 저하 가능 요인들이 존재한다. 다만, 이러한 다양성에 비해 기존 분석 프레임워크의 경우, 네트워크 처리량(throughput), 지연속도(latency), 그리고 CPU 사용량 등 일부 성능 척도(performance feature)에 한정되어 각각의 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)들에 대한 성능을 측정 및 분석하는 형태로 제공되었다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 서비스 체인이 존재할 때, 기존 NFV 플랫폼을 이용한 분석 프레임워크는 각각의 VNF들이 네트워크 처리량을 개별적으로 측정하여 성능이 낮은 VNF를 찾아내거나, 각각의 VNF들 사이의 지연속도 차이를 이용하여 성능이 낮은 VNF를 찾아내었다. 하지만, 이러한 방법들은 외적으로 보이는 성능 척도에 의존적이어서 실제 해당 VNF가 성능 저하를 야기하는지, 어떠한 이유로 성능 저하가 발생되었는지 등을 특정하는데 한계가 존재하였다.
본 발명의 목적은 복수의 VNF들이 하나의 체인 형태인 서비스 체인으로 동작할 때, VNF들 각각의 성능 변화 및 주변 VNF들로 미치는 영향 정도를 분석하여 사용자에게 전체 VNF들 중 성능 저하를 유발하는 VNF를 특정하고, 이에 대한 원인을 분석한 결과를 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 네트워크 기능 가상화 플랫폼(Network Function Virtualization; NFV) 내 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)의 성능을 분석하는 장치에 있어서, 상기 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 상기 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용하는 NFV 환경 구성부, 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링하는 성능 모니터링부 및 상기 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 분석부를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치는 상기 가상 네트워크 기능에 관련된 정보를 포함하는 상기 VNF 정책 설정, 상기 서비스 체인의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 수집하는 수집부 및 네트워크 워크로드를 상기 서비스 체인에 전달하는 워크로드 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 NFV 환경 구성부는 상기 수집부를 통한 사용자로부터 상기 VNF 정책 설정을 수신하여 복수의 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 상기 서비스 체인을 생성할 수 있다.
상기 성능 모니터링부는 상기 NFV 환경 구성부에 의해 NFV 환경 구성이 완료되면, 상기 수집부를 통해 상기 성능 데이터를 수신하여 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정할 수 있다.
상기 성능 모니터링부는 가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링할 수 있다.
상기 성능 모니터링부는 단위 시간별로 상태 변화 과정, 각 상태 변화 횟수 및 변화 시간 중 적어도 어느 하나 이상의 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 측정할 수 있다.
상기 분석부는 상기 가상 네트워크 기능들로 구성된 상기 서비스 체인들을 정상적 현상 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링하는 분류부, 상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF 및 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출하는 도출부 및 도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태를 분석하여 상기 성능 저하 VNF를 특정하여 유발 원인을 규명하는 결과부를 포함할 수 있다.
상기 도출부는 상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들을 도출하고, 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF들을 도출하며, 상기 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들과 상기 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF들에서 공통적으로 성능 저하를 유발하는 상기 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적인 현상을 도출할 수 있다.
상기 도출부는 상기 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 리스트화하여 성능 저하 유발 분류표를 생성할 수 있다.
상기 결과부는 상기 성능 저하 유발 분류표를 기반으로, 상기 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화의 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 상기 성능 저하 VNF와 이의 유발 원인을 분석할 수 있다.
상기 워크로드 통신부는 TCP 또는 UDP와 같은 특정 프로토콜에 대한 워크로드 및 전송되는 네트워크 볼륨의 양을 다르게 한 워크로드의 상기 네트워크 워크로드를 상기 서비스 체인에 전송 및 수신할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 네트워크 기능 가상화 플랫폼(Network Function Virtualization; NFV) 내 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)의 성능을 분석하는 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 상기 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용하는 단계, 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링하는 단계 및 상기 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 단계를 포함한다.
상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼에 적용하는 단계는 사용자로부터 상기 VNF 정책 설정을 수신하여 복수의 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 상기 서비스 체인을 생성할 수 있다.
상기 내부 형태를 모니터링하는 단계는 NFV 환경 구성이 완료되면, 상기 서비스 체인의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 이용하여 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정할 수 있다.
상기 내부 형태를 모니터링하는 단계는 가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링할 수 있다.
상기 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 단계는 상기 가상 네트워크 기능들로 구성된 상기 서비스 체인들을 정상적 현상 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링하는 단계, 상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF 및 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출하는 단계 및 도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태를 분석하여 상기 성능 저하 VNF를 특정하여 유발 원인을 규명하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 점차 복잡해지는 NFV 플랫폼 및 다수의 VNF들로 구성된 서비스 체인 환경에서 발생되는 성능 문제를 자동적으로 분석할 수 있으며, 기존 분석 프레임워크에서 보여주던 제한적 및 표면적 성능 분석이 아닌 실질적인 성능 저하 유발 대상과 원인을 함께 분석하여 제공할 수 있다. 이에 따라서, 사용자는 본 발명을 통해 적은 비용 및 인적자원으로도 효과적인 성능 분석 및 문제 해결이 가능하게 된다.
도 1은 기존 NFV 플랫폼의 구조 및 구성요소를 도시한 것이다.
도 2는 기존 서비스 체인의 예를 도시한 것이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치의 세부적인 구조를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 NFV 플랫폼 내 각 구성요소별 성능 척도를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 가상 머신의 상태 변화 다이어그램을 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 통한 성능 분석 과정의 흐름도를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 시청자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 실시예들은, 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 서비스 체인으로 체인화된 가상 네트워크 기능들 중에서 성능이 저하된 가상 네트워크 기능을 특정하고, 성능 저하 유발 요인을 분석하는 것을 그 요지로 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 크게 두 가지의 분석 방법을 통해 성능 저하를 유발하는 VNF(가상 네트워크 기능)를 특정하고, 성능 저하 원인을 규명하고자 한다. 첫 번째 방법은 NFV 플랫폼의 각 구성요소들에 대한 성능 척도 측정 및 각 VNF들 간의 상호연관성을 도출하는 것이며, 두 번째 방법은 VNF의 내부 동작 형태를 분석하고, 변형되는 내부 동작 형태를 통해 실제 성능 저하의 원인을 도출하 것이다.
이러한 본 발명에 대해 도 3a 내지 도 7을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치의 세부적인 구조를 도시한 것이다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치는 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 가상 네트워크 기능들의 성능 및 성능 저하 유발 요인을 분석한다.
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)는 NFV 환경 구성부(310), 성능 모니터링부(320) 및 분석부(330)를 포함하며, 수집부(340) 및 워크로드 통신부(350)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)는 수집부(340)를 통해 사용자로부터 가상 네트워크 기능에 관련된 정보를 포함하는 VNF(Virtual Network Function; 가상 네트워크 기능) 정책 설정 및 서비스 체인(Service Chain)의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 상기 VNF 정책 설정은 분석을 수행하고자 하는 VNF들에 대한 정보일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)는 워크로드 전송부 및 워크로드 수신부를 포함하는 워크로드 통신부(350)를 더 포함할 수 있으며, 워크로드 통신부(350)는 TCP 또는 UDP와 같은 특정 프로토콜에 대한 워크로드 및 전송되는 네트워크 볼륨의 양을 다르게 한 워크로드의 네트워크 워크로드를 서비스 체인에 전송 및 수신할 수 있다.
도 3a를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)는 NFV 환경 구성부(310), 성능 모니터링부(320) 및 분석부(330)를 포함하는 성능 분석 프레임워크를 제안한다.
NFV 환경 구성부(310)는 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용한다. 예를 들면, NFV 환경 구성부(310)는 사용자로부터 수신되는 VNF 정책 설정을 수신하여 자동적으로 주어진 복수의 가상 네트워크 기능들로 구성할 수 있는 모든 가능한 서비스 체인(Service Chain)을 생성하며, 각 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 NFV(Network Function Virtualization; 네트워크 기능 가상화) 플랫폼에 적용(deployment)할 수 있다. 이 때, 서비스 체인은 복수의 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)들이 체인 형태로 연결된 것이며, 워크로드 통신부(350)를 통해 다양한 형태의 네트워크 워크로드를 수신 및 전송할 수 있다.
성능 모니터링부(320)는 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링한다.
성능 모니터링부(320)는 NFV 환경 구성부(310)에 의해 NFV 환경 구성이 완료되면, 수집부(340)를 통해 성능 데이터를 수신하여 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정할 수 있다.
이후로, 성능 모니터링부(320)는 가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링할 수 있다. 이 때, 성능 모니터링부(320)는 단위 시간별로 상태 변화 과정, 각 상태 변화 횟수 및 변화 시간 중 적어도 어느 하나 이상의 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 측정할 수 있다.
이하에서는 도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 성능 모니터링부에 대해 상세히 설명하고자 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 NFV 플랫폼 내 각 구성요소별 성능 척도를 도시한 것이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 가상 머신의 상태 변화 다이어그램을 도시한 것이다.
NFV 환경 구성부(310)에 의해 각각의 서비스 체인에 대한 NFV 환경 구성이 완료되면, 성능 모니터링부(320)는 수집부(340)를 통해 성능 분석을 위한 성능 데이터의 수집을 수행한다. 이 때, 성능 모니터링부(320)는 두 가지 형태의 성능 데이터를 수집하는데, 도 4에 도시된 바와 같이 NFV 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도들에 대해 측정하고, 각 가상 네트워크 기능들 뿐만 아니라 서비스 체인 전체에 대해서도 측정을 수행할 수 있다.
이후에, 성능 모니터링부(320)는 각 가상 네트워크 기능(VNF)들의 내부 동작 형태를 분석하기 위해 각 가상 네트워크 기능들을 포함하고 있는 가상 머신(virtual machine)의 동작 형태를 추출(tracing)하는 모니터링을 수행할 수 있다. 이를 위해, 성능 모니터링부(320)는 도 5에 도시된 바와 같이 가상 머신의 주요 상태 변화(state transition)을 이용하여 내부 동작 형태를 추출할 수 있다. 이 때, 성능 모니터링부(320)는 단위 시간별로 상태 변화 과정, 각 상태 변화 횟수 및 변화 시간을 측정한다.
도 4에서, 가상 머신(VM)에서의 CPU 시간은 하이퍼바이저(hypervisor)의 사용자 시간, 시스템 시간 및 VNF에서의 CPU 시간을 합한 값과 같다. 또한, 도 5에 도시된 하이퍼바이저에서의 VNF 워크 플로우를 살펴보면, 스케줄 아웃(Scheduled Out)에서 VNF가 다른 VNF와 비교하여 소비되는 시간을 나타내며, I/O 오퍼레이션 과정(<I/O operation>)에서 패킷 처리를 위한 VNF가 소비하는 시간을 나타낸다. 또한, 계산 과정(<Computation>)에서 VNF가 단독으로 계산에 소비하는 시간을 나타내며, VM 종료(Exit from VM)에서 특정 작업이 얼마나 자주 트리거되는지를 확인한다.
다시 도 3a 및 도 3b를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)의 분석부(330)는 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출한다.
보다 구체적으로, 분석부(330)는 도 3b에 도시된 바와 같이 분류부(331), 도출부(332) 및 결과부(333)를 포함할 수 있다.
이하에서는 도 3b 및 도 6을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 분석부(330)에 대해 상세히 설명하고자 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 통한 성능 분석 과정의 흐름도를 도시한 것이다.
NFV 환경 구성부(310) 및 성능 모니터링부(320)에 의해 모든 가능한 서비스 체인들에 대한 성능 모니터링이 완료되면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)의 분석부(330)는 도 3b 및 도 6에 도시된 바와 같이 크게 3단계의 분석 방법을 통해 성능 저하의 대상 즉, 성능 저하 VNF를 특정하고, 이의 원인을 도출할 수 있다.
제1 단계에서, 분류부(331)는 가상 네트워크 기능들(VNFs)로 구성된 서비스 체인들(Service Chains)을 성능 척도에 따라 정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 처리량에 대해서 대부분의 서비스 체인 내 VNF들이 A라는 결과를 보이다가 일부 서비스 체인 내에서 B라는 결과를 보인다면 B 결과를 보이는 서비스 체인을 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인으로 판단할 수 있다. 이에, 분류부(331)는 VNF들 각각에 대한 성능 척도별 정상적 현상과 비정상적 현상도 클러스터링을 수행할 수 있다.
이 때, 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치(300)의 분류부(331)는 현상 탐지를 위해 아웃라이어 감지 기법(Outlier Detection)을 사용할 수 있다.
제2 단계에서, 도출부(332)는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들(Service Chains) 내 비정상적 VNF 및 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 도출부(332)는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들(Abnormal Chain Set)을 도출하고, 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF들(Abnormal VNF set)을 도출하며, 상기 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들과 상기 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF들에 대해 공통적으로 문제를 야기하는 공통적인 비정상적 VNF 세트(Common VNF Set)를 도출할 수 있다. 이에, 도출부(332)는 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적인 현상(Abnormal Behavior Analysis)을 도출할 수 있다.
제3 단계에서, 결과부(333)는 도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태를 분석하여 성능 저하 VNF를 특정하여 유발 원인을 규명할 수 있다.
결과부(333)는 성능 저하 유발 분류표를 기반으로, 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화의 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 성능 저하 VNF와 이의 유발 원인을 분석할 수 있다.
예를 들면, 도출부(332)는 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적 현상을 도출하게 되면, 상태 변화를 리스트화하여 성능 저하 유발 분류표를 생성할 수 있다. 이에, 결과부(333)는 성능 저하 유발 분류표에 따라 해당 VNF들이 집중적인 계산(intensive computation), 메모리 액세스(memory access), 인터럽트(interrupt), I/O 오퍼레이션(I/O operation) 및 컨텍스트 스위칭(context switching) 중 어떠한 어느 하나 이상의 이유로 비정상적 현상을 야기하였는지를 분석할 수 있게 된다.
결과적으로, 결과부(333)는 최종 도출된 VNF들 간의 비정상적 상태 변화에 따른 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 성능 저하 VNF를 특정하고, 이의 유발 원인을 규명할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것이다.
도 7의 방법은 도 3에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치에 의해 수행된다.
도 7을 참조하면, 단계 710에서, 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용한다. 예를 들면, 단계 710은 사용자로부터 VNF 정책 설정을 수신하여 자동적으로 주어진 복수의 가상 네트워크 기능들로 구성할 수 있는 모든 가능한 서비스 체인(Service Chain)을 생성하며, 각 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 NFV(Network Function Virtualization; 네트워크 기능 가상화) 플랫폼에 적용(deployment)할 수 있다.
이 때, 서비스 체인은 복수의 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)들이 체인 형태로 연결된 것이며, 워크로드 수신부 및 워크로드 전송부를 포함하는 워크로드 통신부를 통해 다양한 형태의 네트워크 워크로드를 수신 및 전송할 수 있다.
단계 720에서, 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링한다.
단계 710에 의해 NFV 환경 구성이 완료되면, 단계 720은 서비스 체인의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 이용하여 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정할 수 있다. 이후로, 단계 720은 가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링할 수 있다. 이 때, 단계 720은 단위 시간별로 상태 변화 과정, 각 상태 변화 횟수 및 변화 시간 중 적어도 어느 하나 이상의 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 측정할 수 있다.
단계 730에서, 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출한다.
단계 730은 가상 네트워크 기능들로 구성된 서비스 체인들을 정상적 현상 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링하는 제1 단계(미도시), 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인 내 비정상적 VNF 및 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출하는 제2 단계(미도시) 및 도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태를 분석하여 성능 저하 VNF를 특정하여 유발 원인을 규명하는 제3 단계(미도시)를 포함할 수 있다.
상기 제1 단계는 가상 네트워크 기능들(VNFs)로 구성된 서비스 체인들(Service Chains)을 성능 척도에 따라 정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 처리량에 대해서 대부분의 서비스 체인 내 VNF들이 A라는 결과를 보이다가 일부 서비스 체인 내에서 B라는 결과를 보인다면 B 결과를 보이는 서비스 체인을 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인으로 판단할 수 있다. 이에, 상기 제1 단계는 VNF들 각각에 대한 성능 척도별 정상적 현상과 비정상적 현상도 클러스터링을 수행할 수 있다.
이 때, 상기 제1 단계는 현상 탐지를 위해 아웃라이어 감지 기법(Outlier Detection)을 사용할 수 있다.
상기 제2 단계는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들(Service Chains) 내 비정상적 VNF 및 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 제2 단계는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들(Abnormal Chain Set)을 도출하고, 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF들(Abnormal VNF set)을 도출하며, 상기 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들과 상기 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF들에 대해 공통적으로 문제를 야기하는 공통적인 비정상적 VNF 세트(Common VNF Set)를 도출할 수 있다. 이에, 상기 제2 단계는 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적인 현상(Abnormal Behavior Analysis)을 도출할 수 있다.
상기 제3 단계는 도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태를 분석하여 성능 저하 VNF를 특정하여 유발 원인을 규명할 수 있다.
상기 제3 단계는 성능 저하 유발 분류표를 기반으로, 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화의 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 성능 저하 VNF와 이의 유발 원인을 분석할 수 있다.
예를 들면, 상기 제2 단계는 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적 현상을 도출하게 되면, 상태 변화를 리스트화하여 성능 저하 유발 분류표를 생성할 수 있다. 이에, 상기 제3 단계는 성능 저하 유발 분류표에 따라 해당 VNF들이 집중적인 계산(intensive computation), 메모리 액세스(memory access), 인터럽트(interrupt), I/O 오퍼레이션(I/O operation) 및 컨텍스트 스위칭(context switching) 중 어떠한 어느 하나 이상의 이유로 비정상적 현상을 야기하였는지를 분석할 수 있게 된다.
결과적으로, 상기 제3 단계는 최종 도출된 VNF들 간의 비정상적 상태 변화에 따른 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 성능 저하 VNF를 특정하고, 이의 유발 원인을 규명할 수 있게 된다.
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, FPA(field programmable 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 어플리케이션을 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.
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.
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.
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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 네트워크 기능 가상화 플랫폼(Network Function Virtualization; NFV) 내 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)의 성능을 분석하는 장치에 있어서,
    상기 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 상기 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용하는 NFV 환경 구성부;
    상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링하는 성능 모니터링부;
    상기 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 분석부;
    상기 가상 네트워크 기능에 관련된 정보를 포함하는 상기 VNF 정책 설정, 상기 서비스 체인의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 수집하는 수집부; 및
    네트워크 워크로드를 상기 서비스 체인에 전달하는 워크로드 통신부를 포함하되,
    상기 NFV 환경 구성부는
    상기 수집부를 통한 사용자로부터 상기 VNF 정책 설정을 수신하여 복수의 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 상기 서비스 체인을 생성하며,
    상기 성능 모니터링부는
    상기 NFV 환경 구성부에 의해 NFV 환경 구성이 완료되면, 상기 수집부를 통해 상기 성능 데이터를 수신하여 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하고,
    상기 분석부는
    상기 가상 네트워크 기능들로 구성된 상기 서비스 체인들을 성능 척도별 정상적 현상 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링하는 분류부;
    상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들(Service Chains) 내 비정상적 VNF 및 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출하는 도출부; 및
    도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화에 따른 연관성을 확인하여 상기 성능 저하 VNF를 특정하고, 이의 유발 원인을 규명하는 결과부를 포함하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 성능 모니터링부는
    가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 성능 모니터링부는
    단위 시간별로 상태 변화 과정, 각 상태 변화 횟수 및 변화 시간 중 적어도 어느 하나 이상의 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 측정하는 것을 특징으로 하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 도출부는
    상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들을 도출하고, 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF들을 도출하며, 상기 서비스 체인들 내 비정상적 VNF들과 상기 가상 네트워크 기능들 내 비정상적 VNF들에서 공통적으로 성능 저하를 유발하는 상기 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 비정상적인 현상을 도출하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 도출부는
    상기 공통적인 비정상적 VNF 세트에 대해서 내부 동작 상태 빈도와 시간을 리스트화하여 성능 저하 유발 분류표를 생성하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 결과부는
    상기 성능 저하 유발 분류표를 기반으로, 상기 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화의 연관성을 확인하여 성능을 저하시키는 상기 성능 저하 VNF와 이의 유발 원인을 분석하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 워크로드 통신부는
    TCP 또는 UDP와 같은 특정 프로토콜에 대한 워크로드 및 전송되는 네트워크 볼륨의 양을 다르게 한 워크로드의 상기 네트워크 워크로드를 상기 서비스 체인에 전송 및 수신하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 장치.
  12. 네트워크 기능 가상화 플랫폼(Network Function Virtualization; NFV) 내 가상 네트워크 기능(Virtual Network Function; VNF)의 성능을 분석하는 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 가상 네트워크 기능의 VNF 정책 설정을 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 서비스 체인을 생성하며, 상기 서비스 체인에 해당하는 가상 네트워크 기능들을 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼(NFV)에 적용하는 단계;
    상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 형태를 모니터링하는 단계; 및
    상기 서비스 체인 내에서 성능을 저하하는 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 단계를 포함하되,
    상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼에 적용하는 단계는
    사용자로부터 상기 VNF 정책 설정을 수신하여 복수의 상기 가상 네트워크 기능들로 구성되는 상기 서비스 체인을 생성하며,
    상기 내부 형태를 모니터링하는 단계는
    NFV 환경 구성이 완료되면, 상기 서비스 체인의 성능 분석을 위한 성능 데이터를 이용하여 상기 네트워크 기능 가상화 플랫폼 내 각 구성요소의 성능 척도 및 상기 서비스 체인에 대한 성능 척도를 측정하고,
    상기 성능 저하 VNF를 특정하여 원인을 도출하는 단계는
    상기 가상 네트워크 기능들로 구성된 상기 서비스 체인들을 성능 척도별 정상적 현상 또는 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들로 클러스터링하는 단계;
    상기 비정상적 현상을 나타내는 서비스 체인들(Service Chains) 내 비정상적 VNF 및 상기 비정상적 현상을 나타내는 가상 네트워크 기능들(VNFs) 내 비정상적 VNF을 도출하여 내부 동작 상태 빈도와 시간을 기반으로 한 비정상적인 현상을 도출하는 단계; 및
    도출되는 공통적인 비정상적 VNF 세트 간의 비정상적인 상태 변화에 따른 연관성을 확인하여 상기 성능 저하 VNF를 특정하고, 이의 유발 원인을 규명하는 단계를 포함하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제12항에 있어서,
    상기 내부 형태를 모니터링하는 단계는
    가상 머신(virtual machine)의 주요 상태 변화(state transition)를 이용하여 상기 가상 네트워크 기능들의 내부 동작 형태를 모니터링하는, 가상 네트워크 기능의 성능 분석 방법.
  16. 삭제
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US11349774B2 (en) * 2019-12-13 2022-05-31 At&T Intellectual Property 1, L.P. Methods, systems and computer readable media for diagnosing network function virtualization performance

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170019192A (ko) * 2015-08-11 2017-02-21 한국전자통신연구원 네트워크 기능 가상화 환경에서 네트워크 서비스의 정형 검증을 위한 방법 및 장치
JP2017050715A (ja) * 2015-09-02 2017-03-09 Kddi株式会社 ネットワーク監視システム、ネットワーク監視方法およびプログラム
KR20170135359A (ko) * 2016-05-31 2017-12-08 아토리서치(주) 서비스 기능 체인을 운용하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9838265B2 (en) * 2013-12-19 2017-12-05 Amdocs Software Systems Limited System, method, and computer program for inter-module communication in a network based on network function virtualization (NFV)
US9838272B2 (en) * 2015-04-13 2017-12-05 Ciena Corporation Service enhancement discovery for connectivity traits and virtual network functions in network services
CN106533935B (zh) * 2015-09-14 2019-07-12 华为技术有限公司 一种在云计算系统中获取业务链信息的方法和装置
US20180069749A1 (en) * 2016-09-07 2018-03-08 Netscout Systems, Inc Systems and methods for performing computer network service chain analytics
US20180077080A1 (en) * 2016-09-15 2018-03-15 Ciena Corporation Systems and methods for adaptive and intelligent network functions virtualization workload placement
WO2018149514A1 (en) * 2017-02-16 2018-08-23 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for virtual function self-organisation
US20190199602A1 (en) * 2019-03-01 2019-06-27 Intel Corporation Method and apparatus for closed-loop optimization flow in a network functions virtualization environment
US10992745B2 (en) * 2019-05-13 2021-04-27 Verizon Patent And Licensing Method and system for lifecycle management of application services at edge network
US11237861B2 (en) * 2019-05-31 2022-02-01 Vmware, Inc. Managing virtual infrastructure resources in cloud environments

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170019192A (ko) * 2015-08-11 2017-02-21 한국전자통신연구원 네트워크 기능 가상화 환경에서 네트워크 서비스의 정형 검증을 위한 방법 및 장치
JP2017050715A (ja) * 2015-09-02 2017-03-09 Kddi株式会社 ネットワーク監視システム、ネットワーク監視方法およびプログラム
KR20170135359A (ko) * 2016-05-31 2017-12-08 아토리서치(주) 서비스 기능 체인을 운용하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102542149B1 (ko) * 2022-12-27 2023-06-13 오케스트로 주식회사 우선순위 기반의 장애 모니터링을 통한 가상머신 통합관리 방법 및 이를 구현하는 가상머신 통합관리 시스템

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