KR102073274B1

KR102073274B1 - 분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR102073274B1
Application number: KR1020180039251A
Authority: KR
Inventors: 김재헌; 김민기; 손주식; 이상현; 이권재
Original assignee: 네이버 주식회사
Priority date: 2018-04-04
Filing date: 2018-04-04
Publication date: 2020-02-05
Also published as: KR20190115947A

Abstract

분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 방법 및 그 시스템이 개시된다. 임계 상황 판단 방법은, 부하를 분산 처리하는 노드 각각에 대하여 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출하는 단계; 및 상기 노드 각각에 대하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING CRITICAL STATE OF DISTRIBUTED SYSTEM}

아래의 설명은 분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 기술에 관한 것이다.

현재 사용되고 있는 정보검색시스템은 방대한 양의 문헌을 관리하기 위해 개발되었으며, 현재는 인터넷 기술의 발전과 접목하여 더욱 다양한 형태로 발전하고 있다. 더욱 빨라진 컴퓨터, 보다 큰 용량의 고속 자료저장장치, 다양한 저장매체, 그리고 보다 넓은 광대역 통신망을 사용하는 정보검색시스템은 탁월한 탐색능력을 갖추고 있다. 현재의 상용 정보검색시스템은 수많은 주제에 있어서 수백만 개의 문헌이 수록된 데이터베이스를 제공한다.

정보검색시스템은 인터넷의 발전에 따라 그 중요성이 부각되어 왔으며, 특히 WWW(World Wide Web)의 발전으로 HTML(Hyper Text Markup Language) 문서를 대상으로 하는 다양한 종류의 검색 엔진 서비스가 제공되고 있다. 검색 엔진이란 정보를 담고 있는 사이트들을 색인해 두었다가 검색자가 필요한 정보와 관련된 검색어를 입력하면 검색어와 관련된 사이트들을 보여주는 일종의 프로그램이며, 또한 일종의 데이터베이스라고도 볼 수 있다.

대규모의 트래픽을 처리하고 무중단의 검색 서비스를 원활하게 제공하기 위해 분산 시스템을 적용하고 있으며, 예컨대 한국 공개특허공보 제10-2009-0019391호(공개일 2009년 02월 25일)에는 인터넷에 접속 가능한 다수 개의 저장장치에서 색인정보를 생성 및 저장하여 검색 서버에 부하가 가중되는 것을 방지할 수 있는 기술이 개시되어 있다.

정보검색시스템에 적합한 가용성 지표를 이용하여 분산 시스템의 임계 상황을 판단할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

장애가 발생하기 전에 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 미리 예측할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

전체 시스템의 각 구성요소 별로 임계 상황을 판단하여 어느 부분이 위험한지 구체적으로 인지할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 임계 상황 판단 방법에 있어서, 부하를 분산 처리하는 노드 각각에 대하여 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출하는 단계; 및 상기 노드 각각에 대하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 예측하는 단계를 포함하고, 상기 최대가용배수는 각 노드에서 현재 할당된 부하의 몇 배를 더 처리할 수 있는지를 나타내는 지표이고, 상기 부하증가배수는 하나의 노드에 장애 발생 시 나머지 노드에 몇 배의 부하가 더 할당되는지를 나타내는 지표인 것을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 예측하는 단계는, 상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 예측하는 단계는, 미리 정해진 모니터링 주기로 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 예측하는 단계는, 상기 임계 상황이 예측된 노드에 대해 상기 모니터링 주기를 다른 노드보다 짧게 조정하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 부하가 검색 서비스를 위한 서버 기능을 포함하는 경우 상기 모니터링 주기는 상기 검색 서비스의 이슈를 고려하여 정해질 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 임계 상황에 대한 알림을 사전에 정해진 관리자의 전자 기기로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 알림에는 상기 임계 상황이 예측된 노드의 식별 정보가 포함될 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 예측하는 단계는, 상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측하고, 상기 임계 상황이 예측된 이후 상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 작아지면 상기 임계 상황을 해제시키고, 상기 제공하는 단계는, 상기 임계 상황에 따른 알림과 상기 임계 상황의 해제에 따른 알림을 상기 관리자에게 제공할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 예측하는 단계는, 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수의 패턴을 분석하여 상기 임계 상황에 대한 양성 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

컴퓨터와 결합되어 상기 임계 상황 판단 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

상기 임계 상황 판단 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 임계 상황 판단 시스템에 있어서, 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 부하를 분산 처리하는 노드 각각에 대하여 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출하는 지표 산출부; 및 상기 노드 각각에 대하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 예측하는 장애 예측부를 포함하고, 상기 최대가용배수는 각 노드에서 현재 할당된 부하의 몇 배를 더 처리할 수 있는지를 나타내는 지표이고, 상기 부하증가배수는 하나의 노드에 장애 발생 시 나머지 노드에 몇 배의 부하가 더 할당되는지를 나타내는 지표인 것을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 정보검색시스템에 보다 적합한 가용성 지표를 이용하여 분산 시스템의 임계 상황을 정확하게 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 장애가 발생하기 전에 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 미리 예측할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 전체 시스템의 각 구성요소 별로 임계 상황을 감시함으로써 정확히 어느 부분이 위험한지 구체적으로 인지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서 부하 분산을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6과 도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가용성 지표를 설명하기 위한 예시 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 전체 시스템의 각 세부 영역 별로 임계 상황을 미리 예측할 수 있고, 이를 통해 정확성, 효율성, 유연성, 신뢰성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 시스템으로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기(110)는 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 시스템들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제1 서비스를 제공하는 시스템일 수 있으며, 서버(160) 역시 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제2 서비스를 제공하는 시스템일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 서버(150)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)에 설치되어 구동되는 컴퓨터 프로그램으로서의 어플리케이션을 통해, 해당 어플리케이션이 목적하는 서비스(일례로, 검색 서비스 등)를 제1 서비스로서 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 제공할 수 있다. 다른 예로, 서버(160)는 상술한 어플리케이션의 설치 및 구동을 위한 파일을 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 배포하는 서비스를 제2 서비스로서 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기(110), 그리고 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 또한, 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 상술한 전자 기기(110) 또는 서버(150)와 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(211, 221)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 전자 기기(110)나 서버(150)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 특정 서비스의 제공을 위해 전자 기기(110)에 설치된 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로, 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 전자 기기(110) 및/또는 서버(150)가 다른 전자 기기(일례로 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 카메라 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(215)는 전자 기기(110)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 서버(150)의 입출력 인터페이스(224)는 서버(150)와 연결되거나 서버(150)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

이하에서는 분산 시스템의 임계 상황을 판단하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

부하 분산은 컴퓨터 네트워크 기술의 일종으로 둘 혹은 셋 이상의 중앙처리장치 또는 저장장치와 같은 컴퓨터 자원(이하, '노드'라 칭함)에게 작업을 나누는 것을 의미한다.

부하 분산을 위한 대부분의 응용 프로그램은 다수의 노드를 이용하여 한 가지 종류의 인터넷 서비스를 지원하는 방식으로, 보통 트래픽이 많은 웹사이트, IRC(internet relay chat) 네트워크, FTP(file transfer protocol) 사이트, NNTP(network news transfer protocol) 서버, DNS(domain name system) 서버 등에 적용되고 있다.

예를 들어, 부하 분산은 도 3에 도시한 바와 같이 메인 노드(300)에서 부하를 여러 대의 서브 노드(301~303)에 분산시키는 환경을 의미할 수 있다.

본 발명은 부하를 여러 대의 노드(301~303)에 분산하여 처리하는 환경에서 각 노드(301~303)에 감당하기 힘든 부하가 들어오는 순간, 즉 임계 상황을 미리 예측할 수 있다.

이하에서는 검색 서비스를 위한 서버 기능을 분산 처리하는 환경을 구체적인 예시로 하여 설명하고 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 상기한 바와 같이 부하를 분산 처리하는 환경이라면 모두 적용 가능하다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

본 실시예에 따른 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 검색 서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 한다. 특히, 서버(150)는 검색 서비스를 위한 서버 기능을 여러 대의 서버(미도시)(즉, 노드)에 분배하여 처리 부하를 분산하는 분산 시스템을 포함할 수 있다.

이를 위해 서버(150)의 프로세서(222)는 구성요소로서 도 4에 도시된 바와 같이, 지표 산출부(410), 장애 예측부(420), 및 알림 제공부(430)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(222)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 프로세서(222)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 5의 임계 상황 판단 방법이 포함하는 단계들(S510 내지 S540)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 프로세서(222)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 서버(150)가 서버(150)의 가용성 지표를 산출하도록 상술한 명령에 따라 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로서 지표 산출부(410)가 이용될 수 있다.

단계(S510)에서 프로세서(222)는 서버(150)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(221)로부터 필요한 명령을 읽어들일 수 있다. 이 경우, 상기 읽어들인 명령은 프로세서(222)가 이후 설명될 단계들(S520 내지 S540)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

단계(S520)에서 지표 산출부(410)는 분산 시스템의 각 구성요소 별로 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출할 수 있다. 여기서, 분산 시스템의 구성요소는 검색 서비스를 위한 서버 기능을 분산 처리하는 개별 서버를 의미하는 것으로, 지표 산출부(410)는 전체 시스템의 각 세부 영역인 개별 서버 각각에 대하여 최대가용배수와 부하증가배수를 산출할 수 있다.

일반적으로 시스템 가용성(Availability)은 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.

[수학식 1]

Availability=MTBF/(MTTR+MTBF)

여기서, MTTR은 중단 시간을 의미하는 평균 복구 시간(mean time to repair)이고, MTBF는 가동 시간을 의미하는 평균 무고장 시간(mean time between failures)이다.

예를 들어, 1년 동안 10분간 장애가 발생한다면, MTBF=1년-10분=365×24×60-10=525,590(분)이고, MTTR=10(분)이다. 수학식 1에 대입해보면, 525,590/525,600=0.99998=99.998%가 된다.

즉, 시스템의 가동 시간(MTBF)과 중단 시간(MTTR)의 비율을 통해 가용성을 계산할 수 있다. 이러한 가용성 지표는 장애가 발생하기 전에 미리 예방하는 용도로 사용할 수 없어 검색 시스템에 적용하기에 무리가 있고 장애가 시스템의 어느 부분에서 발행했는지 구체적으로 판단하기 어렵다.

본 발명에서는 검색 시스템에 적합한 가용성 지표로서 최대가용배수와 부하증가배수를 제안한다.

도 6과 도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가용성 지표를 설명하기 위한 예시 도면이다.

도 6은 4L의 물을 담을 수 있는 세 개의 양동이에 각각 물이 2L씩 담겨 있는 모습을 나타내고 있다. 이때, 하나의 양동이 바닥에 구멍이 생겨 급하게 물을 다른 두 개의 양동이로 나눠 옮겨야 하는 상황을 가정한 것이다. 구멍 난 양동이의 물을 똑같이 나누어 두 개의 양동이로 옮기게 되면 두 개의 양동이에 각각 3L씩 채워지게 된다. 이 경우에는 구멍 난 양동이를 수리하는 동안 나머지 두 개의 양동이만으로도 충분히 물을 보관할 수 있다.

한편, 도 7은 4L의 물을 담을 수 있는 세 개의 양동이에 각각 물이 3L씩 담겨 있는 모습을 나타내고 있다. 마찬가지로, 하나의 양동이 바닥에 구멍이 생겨 급하게 물을 다른 두 개의 양동이로 나눠 옮겨야 하는 상황을 가정한 것이다. 구멍 난 양동이의 물이 3L인데 비해 나머지 두 양동이에 여유가 1L씩이므로 똑같이 나누어 두 개의 양동이로 옮기게 되더라도 1L의 물이 남게 되고 결국 1L의 물은 보관할 곳이 없게 된다.

여기에서 양동이의 용량을 '서버의 가용량', 물은 '부하'라고 할 때, 도 6과 같은 상황은 서버 1대에 문제가 생기더라도 나머지 2대의 서버를 이용해서 전체 부하의 분산 처리가 가능하다. 그러나, 도 7과 같은 상황에서는 똑같이 서버 1대가 문제가 생기면 나머지 2대의 서버만으로 전체 부하를 처리할 수 없기 때문에 사용자 서비스에 결국 장애가 발생할 수밖에 없게 된다.

상기한 개념을 수치화하여 최대가용배수와 부하증가배수를 정의할 수 있다.

먼저, 최대가용배수(maximum available multiple)는 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.

[수학식 2]

최대가용배수=한계 사용량/현재 사용량

즉, 최대가용배수는 서버 1대에서 현재 할당된 부하의 몇 배를 더 처리할 수 있을지를 나타내는 지표이다.

도 6의 경우에는 양동이 하나의 전체 용량이 4L이고 현재 채워져 있는 용량이 2L이기 때문에 현재보다 2배의 물을 더 담을 수 있고, 이때 양동이 하나의 최대가용배수는 2가 된다. 도 7의 경우에는 전체 용량이 4L인 양동이에 3L가 채워져 있기 때문에 최대가용배수는 3/4배에 해당하는 약 1.33이 된다.

그리고, 부하증가배수(load increase multiple)는 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.

[수학식 3]

부하증가배수=n/(n-1)

여기서, n은 개별 서버의 개수를 의미한다.

즉, 부하증가배수는 서버 1대에 장애가 발생하면 나머지 서버에 현재 할당된 부하의 몇 배가 더 할당되는지를 나타내는 지표이다.

도 6과 도 7 모두 처음에 양동이 개수가 3개이므로 하나의 양동이에 문제가 생기면 나머지 두 양동이로 50%씩 물을 나누어 각각 1.5(=3/2)배만큼의 물을 더 받게 된다. 이러한 경우 부하증가배수가 1.5가 된다.

분산 시스템에서 1대의 서버에 장애가 발생할 확률에 비해 여러 대의 서버에서 동시에 장애가 발생할 확률은 기하급수적으로 줄어들기 때문에 발생 확률이 가장 높은 취약점, 즉 서버 1대에서 장애가 발생하는 경우를 기준으로 하여 최대가용배수와 부하증가배수를 정의한 것이며, 이에 한정되는 것은 아니다.

지표 산출부(410)는 전체 시스템의 개별 서버 각각에 대하여 최대가용배수와 부하증가배수를 산출할 수 있다.

다시 도 5에서, 단계(S530)에서 장애 예측부(420)는 개별 서버 각각에 대하여 최대가용배수와 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 상황을 예측할 수 있다. 최대가용배수와 부하증가배수를 비교해보면 장애가 발생할 수 있는 상황을 예측할 수 있다.

도 6의 상황을 고려해보면, 각 개별 서버에서는 현재 처리하고 있는 부하의 2배까지 감당할 수 있기 때문에(최대가용배수=2) 혹시 다른 서버에 문제가 생겨 1.5배의 부하가 더 들어온다고 하더라도(부하증가배수 = 1.5) 아무런 문제 없이 서비스 제공이 가능하다. 반면, 도 7의 상황에서는 각 개별 서버에서는 현재 처리하고 있는 부하의 1.33배까지 밖에 감당할 수 없는데(최대가용배수 = 1.33) 다른 서버의 장애로 인해 갑자기 1.5배의 부하가 들어온다면(부하증가배수 = 1.5) 모든 요청을 다 처리할 수가 없어서 서비스에 문제가 생기게 된다.

이와 같이 부하증가배수의 값이 최대가용배수의 값보다 커지는 상황을 임계 상황이라 할 수 있으며, 이러한 임계 상황은 아직 실제로 서비스에 장애가 발생하지 않은 시점에, 즉 미래에 발생할지도 모르는 장애를 예견해준다는 점에서 매우 중요한 의미를 가진다.

장애 예측부(420)는 개별 서버 각각에 대하여 최대가용배수와 부하증가배수를 비교하여 부하증가배수가 최대가용배수보다 큰 경우 장애가 발생할 수 있는 상황, 즉 임계 상황으로 예측할 수 있다. 장애 예측부(420)는 전체 시스템의 각 구성요소 별로 임계 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 다른 예로, 장애 예측부(420)는 미리 정해진 주기마다 혹은 특정 이벤트나 관리자의 요청이 있을 때마다 임계 상황을 모니터링할 수 있으며, 이러한 모니터링 주기는 검색 서비스의 이슈 등을 고려하여 정해질 수 있다. 또한, 장애 예측부(420)는 임계 상황이 예측된 개별 서버에 대해 모니터링 주기를 다른 개별 서버보다 짧게 조정하여 임계 상황을 집중적으로 주시하고 있다가 부하증가배수가 최대가용배수보다 작아지면 임계 상황을 해제시킬 수 있다.

다시 도 5에서, 단계(S540)에서 알림 제공부(430)는 임계 상황 발생 시 임계 상황에 대한 알림을 사전에 정해진 관리자의 전자 기기(예컨대, 전자 기기(110))로 제공할 수 있다. 알림 정보에는 임계 상황이 예견된 개별 서버의 식별 정보가 포함될 수 있으며, 관리자는 알림 정보를 통해 전체 시스템에서 어느 부분이 위험한지 구체적으로 인지 가능하다. 즉, 알림 제공부(430)는 임계 상황이 감지되면 관리자에게 경보를 보내 장애가 발생하기 전에 미리 대응할 수 있도록 한다. 알림 제공부(430)는 임계 상황의 발생에 따른 알림은 물론이고 임계 상황이 해제되는 경우에도 관리자에게 알림을 제공할 수 있다.

임계 상황이 발생한 경우 항상 관리자의 즉각적인 대응이 필요한 장애가 일어난 것으로 볼 수 없으며, 많은 경우 저절로 시스템이 정상화될 수 있는 일시적인 현상이거나 주기적으로 발생하는 무의미한 상황이 포함되어 있다. 임계 상황이 발생했지만 즉각적인 대응이 불필요한 경우를 거짓 양성(false positive) 상황이라 한다. 장애 예측부(420)는 가용성 지표들(최대가용배수, 부하증가배수)의 패턴을 분석하여 참/거짓 양성 여부를 구분함으로써 거짓 양성 상황을 최소화할 수 있다. 일례로, 장애 예측부(420)는 가용성 지표들의 패턴을 기존에 발생했던 상황들과 비교하는 데이터 분석을 통해 실제 관리자의 대응이 급박하게 필요한 상황인지, 주변 시스템으로부터 영향을 받은 상황인지, 어떤 원인에 의해 발생한 상황인지 등을 자동으로 판단할 수 있다. 이에, 알림 제공부(430)는 임계 상황이 발생할 때마다 경보를 제공하는 것이 아니라 거짓 양성 상황으로 인한 경보 피로가 누적되지 않도록 관리자의 즉각적인 대응이 필요한 실제 장애 상황에 대해서만 관리자에게 경보를 제공할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 정보검색시스템에 보다 적합한 가용성 지표를 이용하여 분산 시스템의 임계 상황을 정확하게 판단할 수 있고, 특히 장애가 발생하기 전에 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 미리 예측할 수 있고, 전체 시스템의 각 구성요소 별로 임계 상황을 감시함으로써 정확히 어느 부분이 위험한지 구체적으로 인지할 수 있다.

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, 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 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, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 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. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

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

컴퓨터로 구현되는 임계 상황 판단 방법에 있어서,
부하를 분산 처리하는 노드 각각에 대하여 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출하는 단계; 및
상기 노드 각각에 대하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 예측하는 단계
를 포함하고,
상기 최대가용배수는 각 노드에서 현재 할당된 부하를 기준으로 추가로 처리 가능한 부하량 비율을 나타내는 지표이고,
상기 부하증가배수는 하나의 노드에 장애 발생 시 나머지 노드에 추가로 할당되는 부하 증가 비율을 나타내는 지표인 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
미리 정해진 모니터링 주기로 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제3항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
상기 임계 상황이 예측된 노드에 대해 상기 모니터링 주기를 다른 노드보다 짧게 조정하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제3항에 있어서,
상기 부하가 검색 서비스를 위한 서버 기능을 포함하는 경우 상기 모니터링 주기는 상기 검색 서비스의 이슈를 고려하여 정해지는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 임계 상황에 대한 알림을 사전에 정해진 관리자의 전자 기기로 제공하는 단계
를 더 포함하는 임계 상황 판단 방법.
제6항에 있어서,
상기 알림에는 상기 임계 상황이 예측된 노드의 식별 정보가 포함되는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제6항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측하고,
상기 임계 상황이 예측된 이후 상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 작아지면 상기 임계 상황을 해제시키고,
상기 제공하는 단계는,
상기 임계 상황에 따른 알림과 상기 임계 상황의 해제에 따른 알림을 상기 관리자에게 제공하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 방법.
제1항에 있어서,
상기 예측하는 단계는,
상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수의 패턴을 분석하여 상기 임계 상황에 대한 양성 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 임계 상황 판단 방법.
컴퓨터와 결합되어 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 임계 상황 판단 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 임계 상황 판단 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
컴퓨터로 구현되는 임계 상황 판단 시스템에 있어서,
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
부하를 분산 처리하는 노드 각각에 대하여 가용성 지표인 최대가용배수와 부하증가배수를 산출하는 지표 산출부; 및
상기 노드 각각에 대하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 이용하여 장애가 발생할 수 있는 임계 상황을 예측하는 장애 예측부
를 포함하고,
상기 최대가용배수는 각 노드에서 현재 할당된 부하를 기준으로 추가로 처리 가능한 부하량 비율을 나타내는 지표이고,
상기 부하증가배수는 하나의 노드에 장애 발생 시 나머지 노드에 추가로 할당되는 부하 증가 비율을 나타내는 지표인 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제12항에 있어서,
상기 장애 예측부는,
상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제12항에 있어서,
상기 장애 예측부는,
미리 정해진 모니터링 주기로 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제14항에 있어서,
상기 장애 예측부는,
상기 임계 상황이 예측된 노드에 대해 상기 모니터링 주기를 다른 노드보다 짧게 조정하여 상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수를 비교하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제14항에 있어서,
상기 부하가 검색 서비스를 위한 서버 기능을 포함하는 경우 상기 모니터링 주기는 상기 검색 서비스의 이슈를 고려하여 정해지는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제12항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 임계 상황에 대한 알림을 사전에 정해진 관리자의 전자 기기로 제공하는 알림 제공부
를 더 포함하는 임계 상황 판단 시스템.
제17항에 있어서,
상기 알림에는 상기 임계 상황이 예측된 노드의 식별 정보가 포함되는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제17항에 있어서,
상기 장애 예측부는,
상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 큰 경우 상기 임계 상황으로 예측하고,
상기 임계 상황이 예측된 이후 상기 부하증가배수가 상기 최대가용배수보다 작아지면 상기 임계 상황을 해제시키고,
상기 알림 제공부는,
상기 임계 상황에 따른 알림과 상기 임계 상황의 해제에 따른 알림을 상기 관리자에게 제공하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.
제12항에 있어서,
상기 장애 예측부는,
상기 최대가용배수와 상기 부하증가배수의 패턴을 분석하여 상기 임계 상황에 대한 양성 여부를 판단하는 것
을 특징으로 하는 임계 상황 판단 시스템.