KR102139058B1 - 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템 - Google Patents

서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102139058B1
KR102139058B1 KR1020190054766A KR20190054766A KR102139058B1 KR 102139058 B1 KR102139058 B1 KR 102139058B1 KR 1020190054766 A KR1020190054766 A KR 1020190054766A KR 20190054766 A KR20190054766 A KR 20190054766A KR 102139058 B1 KR102139058 B1 KR 102139058B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
failure
server
information
action
cloud
Prior art date
Application number
KR1020190054766A
Other languages
English (en)
Inventor
옥지만
김은희
Original Assignee
(주)비앤에스컴
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 (주)비앤에스컴 filed Critical (주)비앤에스컴
Priority to KR1020190054766A priority Critical patent/KR102139058B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102139058B1 publication Critical patent/KR102139058B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3006—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is distributed, e.g. networked systems, clusters, multiprocessor systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/301—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is a virtual computing platform, e.g. logically partitioned systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3055—Monitoring arrangements for monitoring the status of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring if the computing system is on, off, available, not available
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods

Abstract

본 발명은 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템에 관한 것으로, 사용자에게 소프트웨어적 공유자원을 제공하는 클라우드 서비스 서버, 상기 클라우드 서비스 서버와 연결되고, 사용자에게 소프트웨어적 공유자원과 하드웨어적 공유자원을 제공하는 복수의 로컬 서버들, 상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들 중 적어도 하나로부터 영상 신호를 전송 받아 각종 데이터가 출력되는 하나 이상의 출력장치 또는 입력장치를 포함하는 제로클라이언트용 단말기 및 관리 대상 서버들인 상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들의 관리를 위한 서버 관리 장치를 포함하는 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템을 제공한다.

Description

서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템{Cloud computing system for zero client device using cloud server having device for managing server and local server}
본 발명은 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 클라우드 컴퓨팅 시스템 환경에서 제로클라이언트용 단말기를 이용하여 클라우드 서버와 로컬 서버를 겸용으로 동시에 사용할 수 있는 시스템으로서, 로컬 서버의 데이터를 다수의 제로클라이언트용 단말기(다수의 모니터, 키보드, 마우스)로 전송하고 로컬 서버는 클라우드 서버와 연결되어 다수의 다른 공간에서 클라우드와 겸용으로 로컬 서버를 개인용 컴퓨터처럼 실시간으로 이용할 수 있으며, 클라우드 서버는 서버 관리 장치를 구비하여 클라우드 서버 또는 로컬 서버의 서버 관리를 효과적으로 수행할 수 있는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)은 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로, 공유 컴퓨터 처리 자원과 데이터를 컴퓨터와 다른 장치들이 요청할 때 제공한다.
클라우드 서비스란 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스를 말한다. 클라우드 서비스를 통해 인터넷 상에 저장된 자료들은 간단한 조작 및 클릭으로 쉽게 공유하고 전달할 수 있다. 인터넷 상의 서버에 단순히 자료를 저장하는 것뿐만 아니라, 따로 프로그램을 설치하지 않아도 웹에서 제공하는 응용 프로그램의 기능을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사람이 동시에 문서를 공유하면서 작업을 진행할 수도 있다.
하지만, 이러한 작업은 리소스 소모가 과다한 작업을 수행하거나 일정 수 이상의 사용자가 클라우드 서버에 동시 접속하는 경우 속도의 저하 및 부하가 발생하고, 이를 근본적으로 해결하기 위해서는 클라우드 서버의 용량을 증대시켜야 하나 이는 구축비를 더 소모되도록 하는 문제점이 있다.
한편, 서버 관리에는 전문적인 기술이 요구되며, 그러한 전문 인력을 채용하기에는 상당한 비용이 요구된다. 따라서 특히 소규모의 기업 등에서는 해당 서버 관리자로서 전문 기술자를 채용하는 것이 아니라, 사내 기존 인력 중에서 적절한 사람을 선택하여 서버 관리자로서 두고 있는 실정이다. 그럴 경우에는 서버 관리가 원활히 이루어지기 힘들며, 더구나 서버 장애 발생시에 원활히 대처하기가 거의 불가능하다.
또한, 서버 관리를 위해 전문 기술을 가진 서버 관리자를 채용하였을 경우에도, 서버 관리자가 출장 등의 이유로 서버에서 원격지에 있을 경우에는 서버의 장애 발생시 이러한 서버의 상황이 관리자에 신속히 통보되기가 힘들어서 서버 장애 발생시에 원활히 대처하기가 힘들었다 더욱이 서버 관리자가 해당 서버의 장애 발생을 통보 받았을 경우에도, 원격지에 있는 관계로 이에 대한 즉각적인 대처가 어려워서, 결국 서버가 다운되는 등 막대한 손실이 초래될 수 있다.
래에는 다수의 서버들을 통합하여 관리하는 서버 통합 관리 시스템에서 어떤 서버에 장애가 발생하면, 이를 감지하고, 사후에 장애를 복구하는 방식이다. 그러나, 이러한 종래의 사후 장애 복구 방식은, 장애가 발생한 서버를 복구하는 기간 동안 해당 서버의 동작이 중단되고, 서버 사용 중단에 따른 손실이 발생하고, 복구하는데 드는 인력과 비용에 따른 손해가 크다는 문제점이 있다.
본원의 배경이 되는 기술은 대한민국 등록특허공보 제10-1263706호 및 대한민국 공개특허공보 제10-2015-0124642호에 개시되어 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 기술적 과제는 다수의 사용자가 제로클라이언트용 단말기로 클라우드 서버 또는 로컬 서버의 선택적으로 소프트웨어적 공유 자원을 제공받음으로써, 클라우드 서버의 부하를 분담하여 일정 속도 확보 및 불필요한 클라우드 서버 구축으로 예산 낭비를 방지할 수 있는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는 안정적인 유지 관리가 가능한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용한 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템은 사용자에게 소프트웨어적 공유자원을 제공하는 클라우드 서비스 서버; 상기 클라우드 서비스 서버와 연결되고, 사용자에게 소프트웨어적 공유자원과 하드웨어적 공유자원을 제공하는 복수의 로컬 서버들; 상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들 중 적어도 하나로부터 영상 신호를 전송 받아 각종 데이터가 출력되는 하나 이상의 출력장치 또는 입력장치를 포함하는 제로클라이언트용 단말기; 및 관리 대상 서버들인 상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들의 관리를 위한 서버 관리 장치를 포함하되, 상기 서버 관리 장치는: 상기 관리 대상 서버들로부터 서버 관리 정보를 수집하는 서버 관리 정보 수집부; 상기 서버 관리 정보와 데이터베이스에 저장된 과거 고장 사례 정보를 기반으로 상기 관리 대상 서버들 중 모니터링 대상인 모니터링 서버의 고장 패턴 정보를 생성하는 고장 패턴 정보 생성부; 상기 고장 패턴 정보와 상기 과거 고장 사례 정보를 이용하여 상기 모니터링 서버의 고장 조치 정보를 생성하는 고장 조치 정보 생성부; 상기 고장 패턴 정보 및 상기 고장 조치 정보를 기반으로 상기 모니터링 서버의 고장 등급 정보를 생성하는 고장 등급 정보 생성부; 및 상기 고장 조치 정보 및 상기 고장 등급 정보를 기반으로, 상기 모니터링 서버에 대해 고장 수리 또는 예방 조치를 수행하는 고장 조치 수행부를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 고장 패턴 정보 생성부는, 상기 관리 대상 서버들로부터 상기 모니터링 서버와 구성이 동일, 유사한 비교 관리 대상 서버들을 분류하고, 상기 비교 관리 대상 서버들에서 발생된 고장 사례와 이에 상응하는 과거 서버 관리 정보를 시계열적으로 매칭시켜 고장 발생에 관련된 고장 징후 정보를 추출하고, 상기 추출된 고장 징후 정보를 상기 모니터링 서버로부터 수집된 서버 관리 정보와 대비시켜 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 고장 패턴 정보 생성부는 상기 서버 관리 정보와 상기 과거 고장 사례 정보를 딥러닝 기법으로 미리 학습된 고장 패턴 정보 생성 모델에 적용하여 상기 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 고장 조치 정보 생성부는, 상기 고장 패턴 정보와 동일, 유사한 고장 패턴에 관련된 고장 수리 또는 예방 조치에 관한 정보를 상기 비교 관리 대상 서버들의 과거 고장 사례 정보로부터 추출하고, 상기 추출된 고장 수리 또는 예방 조치 정보로부터 최적의 고장 수리 또는 예방 조치를 선별하여 상기 고장 조치 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 서버 관리 장치는, 상기 고장 조치 수행부의 고장 수리 또는 예방 조치의 결과를 모니터링하고, 상기 고장 수리 또는 예방 조치 결과를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 피드백 하는 고장 조치 모니터링부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 다수의 사용자가 제로클라이언트용 단말기로 클라우드 서버 또는 로컬 서버의 소프트웨어적 공유 자원을 선택적으로 제공받음으로써 클라우드 서버의 부하를 분담하여 일정 속도 확보 및 불필요한 클라우드 서버 구축으로 예산 낭비를 방지하는 데 그 효과가 있다.
또한, 클라우드 서버 또는 로컬 서버로부터 수집된 서버 관리 정보를 과거 고장 사례 정보와 비교 및 분석하여 고장 패턴 정보, 고장 등급 정보 및 고장 조치 정보를 생성하고, 이를 기반으로 클라우드 서버 또는 로컬 서버의 고장 수리 또는 예방에 관한 조치를 주기적으로 수행함으로써, 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템의 안정적 유지 관리가 가능할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템을 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템의 일 실시예를 나타낸 구성도이다.
도 3은 도 1의 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 도 4의 고장 정보 생성부를 구체화하는 블록도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템을 도시한 구성도이다. 도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템의 일 실시예를 나타낸 구성도이다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템(100)은, 클라우드 서버(10), 로컬 서버(20), USB 허브(30), 제1통신부(40), 제2 통신부(50), 제로클라이언트용 단말기(70)를 포함하여 이루어진다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 다수의 사용자가 각자의 중앙처리장치나 스토리지를 포함한 주기억 장치가 없는 제로클라이언트용 단말기를 이용하여 클라우드 서버와 로컬 서버를 겸용으로 사용할 수 있다.
클라우드 서버(10)는 사용자에게 소프트웨어적 공유자원을 제공한다. 일 예로, 클라우드 서버(10)는 소프트웨어적 공유자원, 즉 사용자 측의 업무에 특유한 프로그램을 제공하여, 사용자는 클라우드 서버(10)로 접속하여 제로클라이언트용 단말기로 프로그램을 실행시켜 사용할 수 있다. 본 발명의 개념에 따르면, 클라우드 서버(10)는 클라우드 서버(10) 또는 로컬 서버(20)를 관리하기 위한 서버 관리 장치(400)를 포함할 수 있다. 서버 관리 장치(400)에 대해서는 도 3 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
로컬 서버(20)는 클라우드 서버(10)와 연결되고, 사용자에게 소프트웨어적 공유자원과 하드웨어적 공유자원을 제공한다.
또한, 로컬 서버(20)는 일정 공간에서 다수의 제로클라이언트용 단말기(모니터, 키보드, 마우스를 포함한 입출력장치에 해당)와 연결되어 다수의 사용자가 자리에서 컴퓨터 본체 없이 제로클라이언트용 단말기를 통하여 출력 및 입력의 기능을 사용할 수 있도록 소프트웨어적 공유자원과 하드웨어적 공유자원을 제공한다.
USB 허브(30)는 로컬 서버(20)와 제1 통신부(40) 사이에 연결되어 USB를 지원하는 주변기기와 통신하기 위해 구성된다. 보다 상세하게는, 클라우드 서버(10)에 로컬 서버(20)가 연결되고, 로컬 서버(20)에서 제1 통신부(40)에 USB 신호를 전송하기 위한 USB 허브(30)가 로컬 서버(20) 사이에 USB허브 연결케이블(31)로 상호 연결되어 있으며, USB 허브(30)는 다수의 제1 통신부(40)가 연결되어 있다.
USB 허브(30)는 로컬 서버(20)로부터 각종 문서 데이터, 음성 데이터 등을 USB 포트(47)에 끼워진 USB 연결케이블(32)을 통해 로컬 서버(20)에서 제1 통신부(40)로 송수신해준다.
제1 통신부(40)는 랜 접속포트(41), 그래픽카드연결포트(43), 제1 USB포트(47)를 포함하여 구성되고, 제1 통신부(40)는 로컬 서버(20)와 그래픽카드 케이블(45)로 연결되어 로컬 서버(20)로부터 신호를 전송 받는다.
특히, 클라우드 서버(10)와 로컬 서버(20)의 영상신호를 제로클라이언트용 단말기에 전송하기 위한 그래픽카드 연결포트(43)와 제1 USB포트(47), 및 랜 접속포트(41)를 포함하는 하드웨어를 연결할 수 있는 포트가 구비된다.
또한, 제1 통신부(40)는 제2통신부(50)에 신호를 송신하는 송신장치, 제2 통신부(50)는 제1통신부의 신호를 수신하는 수신장치로 볼 수 있다.
또한, 제1 통신부(40)는 로컬 서버(20) 또는 클라우드 서버(10)의 영상신호를 제로클라이언트용 단말기 전송하기 위한 그래픽카드 연결포트(43)가 두개 이상 구비되며, 한쪽을 로컬 서버(20)의 영상신호를 받도록 하면 다른 쪽은 클라우드 서버(10)의 영상신호를 받도록 한다.
또한, 제1 통신부(40)는, 상기 제2 통신부(50)에 클라우드 서버(10)의 신호 또는 로컬 서버(20)의 신호를 전송하기 위한 제1 랜 접속포트(41)가 두 개 이상 구비되며, 한쪽을 로컬 서버(20)의 신호를 받도록 하면 다른 쪽은 클라우드 서버(10)의 신호를 받도록 한다.
보다 상세하게는, 도 1 내지 도 2를 참조하면 클라우드 서버(10)에 다수개의 로컬 서버(20)가 연결되고 로컬 서버(20)에서 다수의 제1 통신부(40)에 USB신호를 전송하기 위한 USB 허브(30)가 연결되어 있으며, 그래픽카드 케이블(45)이 각각 제1 통신부(40)의 그래픽카드 포트(43)에 연결되어, 제로클라이언트용 단말기는 어느 한 부분은 클라우드 서버(10)의 신호를 출력하고 다른 한 부분은 로컬 서버(20)의 신호를 출력하는 것을 특징으로 한다.
제2 통신부(50)는 제1 통신부(40)로부터 신호를 전송받고, 제2 랜접속포트(51), 스피커 포트(57), 키보드 포트(55), 마우스 포트(56), 제로클라이언트용 단말기 연결포트(53), 제2 USB포트(59), 및 마이크 포트(58)를 포함하는 하드웨어를 연결할 수 있는 포트가 구비된다.
제2 통신부(50)는, 제1 통신부(40)로부터 클라우드 서버(10)의 신호 및 로컬 서버(20)의 신호를 전송 받기 위한 제2 랜 접속포트(51)가 하나 이상 구성되고, 영상신호를 상기 제로클라이언트용 단말기(70)에 전송하기 위한 제로클라이언트용 단말기 연결포트(53)가 하나 이상 구성되며, 제2 통신부(50)의 키보드포트(55)에 키보드(90)가 연결되고, 마우스포트(56)에 마우스(91)가 연결되며, 스피커 포트(57)에 스피커가 연결될 수 있으며, USB포트(59)에 각종 USB가 연결될 수 있도록 한다.
제로클라이언트용 단말기(70)는 제2 통신부(50)와 하나 이상 연결되고, 클라우드 서버(10)나 로컬 서버(20)로부터 영상 신호를 제1 통신부(40)와 제2 통신부(50)를 통해 전송 받아 각종 데이터가 출력되는 하나 이상의 출력장치 및 입력장치를 포함한다. 여기서, 출력장치는 대표적으로 모니터를 사용할 수 있고, 입력장치는 키보드(90), 마우스(91) 등을 사용한다.
또한, 제로클라이언트용 단말기(70)는 클라우드 서버(10), 로컬 서버(20)와 제1, 2통신부들(40, 50)을 통해 통신을 수행하는 단말기로서, 상기 단말기 내에 CPU 및 메모리장치 등 중앙처리장치가 없어 제1 및 2 통신부들(40, 50)로 단순 통신만을 수행하는 단말기이다.
또한, 제로클라이언트용 단말기(70)(모니터, 키보드(90), 마우스(91)를 포함한 입출력장치에 해당)에서는 사용자가 클라우드 서버(10) 또는 로컬 서버(20) 중 어느 하나의 서버를 선택하여 접속할 수 있으며, 선택된 서버에 설치된 소프트웨어적 공유자원을 이용하여 작업을 수행할 수 있다.
보다 상세하게는, 제로클라이언트용 단말기(70)의 출력장치는 클라우드 서버(10)의 신호를 어느 하나의 화면이나 분할 화면의 일부분에 출력하고, 로컬 서버(20)의 신호는 다른 하나의 화면이나 분할 화면의 다른 부분 또는 연결된 다른 출력장치의 화면에 출력하는 것을 특징으로 한다.
일 예로, 제로클라이언트용 단말기(70)는 어느 하나의 모니터에서 클라우드 서버(10)의 신호를 출력하고 다른 하나의 모니터에서는 로컬 서버(20)의 신호를 출력할 수 있고, 경우에 따라 모니터 한 개에 클라우드 서버(10)의 데이터와 로컬 서버(20)의 데이터를 각각 출력하여 사용자로 하여금 한 개의 모니터에서 화면을 교체하며 각각 출력된 화면을 확인할 수 있도록 할 수도 있다.
따라서, 사용자는 평소 일반 업무를 처리 시, 클라우드 서버(10)를 소프트웨어 자원을 제공받아 업무를 처리할 수 있고, HD급 풀 동영상, 캐드프로그램 등 무거운 소프트웨어를 사용 시 속도저하 등의 불편함이 있을 때, 로컬 서버(20)에서 소프트웨어 자원을 제공받아 사용할 수 있다.
또한, 다수의 사용자가 각각 제로클라이언트용 단말기(70)를 통하여 클라우드 서버(10)를 이용한 데이터로 작업을 하다가 필요 시 로컬 서버(20)를 선택하면 제로클라이언트용 단말기(70)에서 로컬 서버(20)의 데이터로 작업을 할 수 있다.
도 3은 도 1의 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 클라우드 서버(10)는 복수 의 로컬 서버들(20)과 연결되며, 클라우드 서버(10) 및/또는 복수의 로컬 서버들(20)을 관리하기 위한 수단으로서 서버 관리 장치(400)를 포함할 수 있다. 예컨대, 서버 관리 장치(400)는 클라우드 서버(10)의 일 부분으로서 클라우드 서버(10)에 구비된 관리 서버에 해당할 수 있다. 즉, 클라우드 서버(10)는 도 1및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같은 제로클라이언트용 단말기(70)의 사용을 위해 제공되는 클라우드 서비스 서버(10A)와, 클라우드 서비스 서버(10A) 및 복수의 로컬 서버들(20)의 관리를 위해 제공되는 관리 서버(400)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 서버 관리 장치(400)는 클라우드 서버(10)와 독립된 별개의 관리 서버의 형태로 제공될 수도 있다.
서버 관리 장치(400)는 클라우드 서비스 서버(10A) 및/또는 복수의 로컬 서버들(20)의 각각으로부터 서버관리 정보를 수신 받고, 상응하는 고장 패턴 정보, 고장 조치 정보 및 고장 등급 정보를 생성하여 클라우드 서비스 서버(10A) 또는 로컬 서버(20)의 고장 수리 또는 예방을 위한 조치를 수행할 수 있다. 이하, 클라우드 서비스 서버(10A) 및/또는 복수의 로컬 서버들(20)은 관리 대상 서버로 지칭한다.
나아가, 서버 관리 장치(400)는 고장 패턴 정보, 고장 조치 정보 및 고장 등급 정보를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 송신할 수 있으며, 관리 대상 서버의 고장 수리 또는 예방을 위한 조치의 수행 여부에 대한 선택 요청 신호를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 송신하고, 이에 대한 선택 정보를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로부터 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(200)은 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 시스템(100)을 공급자로부터 제공받아 제로클라이언트용 단말기(70)의 이용자에게 제공하는 사용자의 단말일 수 있고, 관리자 단말(300)은 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 시스템(100)을 사용자에게 공급하는 공급자 또는 서버 관리 업체의 단말일 수 있다.
사용자 단말(200) 및 관리자 단말(300)은 서버 관리 장치(400)로부터 정보를 송수신할 수 있다. 사용자 단말(200) 및 관리자 단말(300)은 일반적인 데스크탑 컴퓨터는 물론, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같은 전자 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치는 하나 이상의 일반적이거나 특수한 목적의 프로세서, 메모리, 스토리지, 및/또는 네트워킹 컴포넌트(유선 또는 무선)를 가질 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 5는 도 4의 고장 정보 생성부를 구체화하는 블록도이다.
도 4및 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 서버 관리 장치(400)는 제어부(410), 데이터베이스(420), 서버 관리 정보 수집부(430), 고장 정보 생성부(440), 고장 조치 실행부(450) 및 고장 조치 모니터링부(460)를 포함할 수 있다. 그리고, 고장 정보 생성부(440)는 고장 패턴 정보 생성부(442), 고장 조치 정보 생성부(444), 및 고장 등급 정보 생성부(446)를 포함할 수 있다.
제어부(410)는 서버 관리 장치(400)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(410)는 데이터베이스(420), 서버 관리 정보 수집부(430), 고장 정보 생성부(440), 고장 조치 실행부(450) 및 고장 조치 모니터링부(460)의 동작들을 제어할 수 있다. 제어부(410)는 프로세서(processor) 및 메모리(memory)를 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치일 수 있다. 프로세서는, 예컨대, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array)을 포함할 수 있다. 메모리는 프로세서가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 메모리는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있다.
데이터베이스(420)는 빅데이터 저장부(422), 고장 정보 저장부(424) 및 백업 데이터 저장부(426)를 포함할 수 있다.
빅데이터 저장부(422)는 관리 대상 서버의 서버 관리 정보 및 관리 대상 서버의 과거 고장 사례 정보를 저장할 수 있다.
고장 정보 저장부(424)는 고장 정보 생성부에 의해 생성된 고장 패턴 정보, 고장 조치 정보, 및 고장 등급 정보를 저장할 수 있다.
백업 데이터 저장부(426)는 고장 조치 수행부(450)에 의해 수행된 고장 수리 또는 예방 조치의 결과로서, 관리 대상 서버의 데이터를 백업 저장할 수 있다.
서버 관리 정보 수집부(430)는 관리 대상 서버(들)(즉, 클라우드 서비스 서버(10A) 및/또는 복수의 로컬 서버들(20))로부터 서버 관리 정보를 수집할 수 있다. 서버 관리 정보는 관리 대상 서버의 고장 발생 여부를 판단하기 위한 기반 정보로서, 관리 대상 서버의 식별정보, 저장매체 정보, CPU 성능 정보, 메모리 사용량 정보, 프로세스 상태 정보, 환경설정 파일 정보 및 로그인 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 식별정보는 관리 대상 서버의 제품 모델, 제조일, 사용 개시일 및 서버 설치 장소 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
저장매체 정보는 HDD(hard disk drive) 또는 SSD(solid stare drive)와 같은 관리 대상 서버의 저장 매체의 종류, 전체 용량, 사용 용량 및 잔여 용량에 관한 정보를 포함할 수 있다.
CPU 성능 정보는 CPU 프로세스 상태에 관련된 정보로서, 관리 대상 서버의 CPU 종류 및 CPU 사용량에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, CPU 성능 정보는 CPU의 클럭수, CPU 사용자의 사용량, CPU시스템의 사용량, CPU 입출력을 위한 대기 사용량 및 CPU 휴지기간에 관한 정보를 포함할 수 있다.
메모리의 사용량 정보는 관리 대상 서버의 총 메모리 크기 정보 및 현재 사용하고 있는 메모리 사용량 정보를 포함할 수 있다.
프로세스 상태 정보는 관리 대상 서버의 현재 실행중인 프로세스 명과 프로세스 ID, 사용자 ID, CPU 점유율, 총 메모리크기, 사용된 메모리, 프로세스의 현재 상태 및 CPU 사용기간에 관한 정보를 포함할 수 있다.
환경설정 파일 정보는 관리 대상 서버의 주요 환경설정 파일 정보 및 환경설정 파일 변경에 관한 정보를 포함할 수 있다.
로그인 정보는 제로클라이언트 단말기(70)를 이용해 관리 대상 서버에 접속한 사용자 ID, 패스워드, 로그인 시간, 로그인 IP 주소 및 터미널 노드 디바이스 타입에 관한 정보를 포함할 수 있다.
서버 관리 정보 수집부(430)는 상술한 서버 관리 정보를 일정 주기로 수집할 수 있으며, 수집된 서버 관리 정보는 데이터베이스(420)로 전송되어 저장될 수 있다.
고장 패턴 정보 생성부(442)는 서버 관리 정보 및 과거 고장 사례 정보를 기반으로 관리 대상 서버의 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다. 과거 고장 사례 정보는 관리 대상 서버(즉, 즉, 클라우드 서비스 서버(10A) 및/또는 복수의 로컬 서버들(20))에서 과거에 발생된 고장 사례 및 상기 고장 사례에 상응하는 과거의 서버 관리 정보를 포함할 수 있다. 고장 패턴 정보는 고장 유형, 고장 발생 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 복수의 관리 대상 서버들로부터 현재 모니터링 하는 관리 대상 서버(이하, 설명의 편의 상 모니터링 서버로 지칭될 수 있다)와 구성이 동일, 유사한 비교 관리 대상 서버(들)을 분류하고, 비교 관리 대상 서버(들)에서 발생된 고장 사례와 이에 상응하는 과거 서버 관리 정보를 시계열적으로 매칭시켜 고장 발생에 관련된 고장 징후 정보를 추출하고, 추출된 고장 징후 정보를 모니터링 서버로부터 수집된 식별정보, 저장매체 정보, CPU 성능 정보, 메모리 사용량 정보, 프로세스 상태 정보, 환경설정 파일 정보 및 로그인 정보 중 적어도 하나와 대비시켜 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일 예로, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 비교 관리 대상 서버(들)의 저장 매체들에서 고장이 발생된 고장 사례와 상기 고장 발생 시점의 저장매체 정보(예컨대, 사용기간 대비 사용량)를 시계열적으로 매칭시켜 저장매체의 마모율 및 교체시기에 관련된 고장 징후 정보를 추출하고, 추출된 고장 징후 정보와 모니터링 서버의 저장매체 정보와 대비하여 고장 유형, 고장 발생 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
다른 예로, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 비교 관리 대상 서버(들)의 CPU 프로세서의 무리한 사용으로 시스템 속도 저하가 발생된 고장 사례와 상기 고장 발생 시점의 CPU 성능 정보(예컨대, 사용자, 시스템, 입출력 대기별에 따른 CPU프로세스 사용량 정보)를 시계열적으로 매칭시켜 시스템 속도 저하와 관련된 고장 징후 정보를 추출하고, 추출된 고장 징후 정보를 모니터링 서버의 CPU 성능 정보와 대비하여 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
또 다른 예로, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 비교 관리 대상 서버(들)에서 과거 환경설정 파일의 변경과 관련하여 시스템 다운 등의 고장 사례가 있는 경우, 이로부터 고장 징후 정보를 추출하고, 고장 징후 정보와 모니터링 서버의 환경설정 파일 정보와 대비하여 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 빅데이터 기반의 딥러닝 기법으로 학습된 모델을 이용하여 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 고장 패턴 정보 생성부(442)는 서버 관리 정보 및 과거 고장 사례 정보를 미리 학습된 고장 패턴 정보 생성 모델에 적용하여, 고장 발생에 관련된 고장 징후 정보를 추출하고, 추출된 고장 징후 정보를 관리 대상 서버의 식별정보, 저장매체 정보, CPU 성능 정보, 메모리 사용량 정보, 프로세스 상태 정보, 환경설정 파일 정보 및 로그인 정보 중 적어도 하나와 대비시켜 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성할 수 있다.
고장 패턴 정보 생성 모델은 딥러닝(Deep learning) 기법으로 학습된 모델로서, 서버 관리 정보 및 과거 고장 사례 정보를 이용하여 관리 대상 서버의 고장 패턴 정보를 추출 및 생성하기 위한 정보 처리 알고리즘일 수 있다. 예컨대, 딥러닝 기법은 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN), 합성곱 신경망(Convolutional deep Neural Networks, CNN), 또는 순환 신경망(Reccurent Neural Network, RNN)을 포함할 수 있다. 딥러닝은 이미지, 음성인식, 패턴인식 등 다양한 분류 문제에서 SVM(Support vector machine), BN(Bayesian network), DT(Decision tree), kNN(k-th nearest neighbor)등 기존 분류 모델들에 비해 높은 정확도 보이고 있으며, 특히 텍스트 시퀀스 형태로 표현되는 데이터를 분류하는 문제에서는 CNN, RNN 등이 기존의 TF/IDF 기반의 'Bag of words'나 'n-gram' 기반의 모델들에 비해 우수한 성능을 보이고 있다.
고장 조치 정보 생성부(444)는 고장 패턴 정보 생성부(442)에 의해 획득된 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나와 과거 고장 사례 정보를 이용하여, 모니터링 서버의 고장 수리 또는 예방 조치에 관한 고장 조치 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 고장 조치 정보 생성부(444)는 고장 패턴 정보(예컨대, 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나)와 동일, 유사한 고장 패턴에 관련된 고장 수리 또는 예방 조치에 관한 정보를 비교 관리 대상 서버(들)의 과거 고장 사례 정보로부터 추출하고, 추출된 고장 수리 또는 예방 조치 정보로부터 최적의 고장 수리 또는 예방 조치를 선별하여 고장 조치 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 고장 조치 정보는 고장 패턴 정보에 따른 최적의 고장 수리 또는 예방 조치 방법으로, 저장매체 교체, 메모리 증설, 환경파일 설정 복원, CPU 프로세스 리셋, 불필요한 소프트웨어 실행 중지, 임시 파일 삭제 등에 관한 고장 조치 정보를 포함할 수 있다.
고장 등급 정보 생성부(446)는 고장 패턴 정보 및 고장 조치 정보를 기반으로, 현재 발생 또는 향후 발생 예상되는 고장(이하, 발생 예상 고장으로 지칭)이 관리 대상 서버의 사용에 미치는 영향과 고장 수리의 난이도, 기간 및 비용을 수치화하여 모니터링 서버에서 현재 발생 또는 향후 발생 예상되는 고장 의 고장 등급을 부여할 수 있다.
예컨대, 고장 등급 정보 생성부(446)는 현재 모니터링 하는 관리 대상 서버(즉, 모니터링 서버)의 상태가 정상인 경우 4등급, 시스템 속도 저하 등과 같은 사소한 고장이 발생했거나 예상되는 경우 3등급, 저장매체의 용량 초과, 임계 마모율 또는 임계 교체시기 초과 등의 고장 발생이 예상되어 시급한 조치가 필요한 경우 2등급, 가까운 시일 내에 시스템 다운 혹은 데이터 손실과 같은 중대한 고장의 발생이 예상되는 경우 1등급으로 고장 등급을 부여할 수 있다.
고장 조치 수행부(450)는 고장 조치 정보 및 고장 등급 정보를 기반으로, 고장 등급에 따라 미리 설정되거나, 사용자 또는 관리자의 선택에 따른 고장 수리 또는 예방 조치를 수행할 수 있다.
구체적으로, 고장 조치 수행부(450)는 고장 정보 생성부(440)에 의해 생성된 고장 정보 즉, 고장 패턴 정보, 고장 조치 정보 및 고장 등급 정보를 주기적으로 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 전송할 수 있다. 아울러, 고장 조치 수행부(450)는 고장 정보에 관한 알람 메세지와 함께 고장 수리 또는 예방 조치 실행에 대한 선택 요청 신호를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 송신하고, 고장 수리 또는 예방 조치 실행 여부에 대한 선택 정보를 수신 받아 고장 수리 또는 예방 조치를 수행할 수 있다. 이와 달리, 고장 조치 수행부(450)는 관리 대상 서버의 고장 정보가 미리 설정된 조건에 부합하는 경우 자동으로 고장 수리 또는 예방 조치를 수행할 수 있다.
일 예로, 고장 등급이2 등급 또는 3등급인 경우, 고장 조치 수행부(450)는 미리 설정된 조건 또는 사용자(또는 관리자)의 선택에 따라 불필요한 메모리나 소프트웨어의 사용 중지, 디스크 정리, 환경설정 파일 복원, 블랙리스트 사용자의 강제 로그아웃 조치 등을 실행할 수 있다. 다른 예로, 고장 조치 수행부(450)는 1등급의 경우와 같이 중대한 서버 고장이 발생 예상되는 경우, 미리 설정된 조건 또는 사용자(또는 관리자)의 선택에 따라 관리 대상 서버의 데이터를 백업 저장할 수 있다.
고장 조치 모니터링부(460)는 고장 조치 수행부(450)의 고장 수리 또는 예방 조치의 결과를 모니터링하고, 고장 수리 또는 예방 조치 결과를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 피드백 할 수 있다. 아울러, 고장 조치 모니터링부(460)는 고장 조치 수행부(450)가 수행한 고장 수리 또는 예방 조치와 관련된 관리 대상 서버의 서버 관리 정보, 고장 패턴 정보, 고장 등급 정보 및 고장 조치 정보를 데이터베이스화하여 향후 관리 대상 서버의 관리를 위한 과거 고장 사례 정보로 이용할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 관리 대상 서버로부터 수집된 서버 관리 정보를 과거 고장 사례 정보와 비교 및 분석하여 고장 패턴 정보, 고장 등급 정보 및 고장 조치 정보를 생성하고, 이를 기반으로 관리 대상 서버의 고장 수리 또는 예방에 관한 조치를 주기적으로 수행함으로써, 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템의 안정적 유지 관리가 가능할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 클라우드 서버 20 : 로컬 서버
70 : 제로클라이언트용 단말기
100 : 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템
200 : 사용자 단말 300: 관리자 단말
400 : 서버 관리 장치
410 : 제어부 420 : 데이터베이스
430 : 서버 관리 정보 수집부 440 : 고장 정보 생성부
450 : 고장 조치 수행부 460 : 고장 조치 모니터링부

Claims (5)

  1. 사용자에게 소프트웨어적 공유자원을 제공하는 클라우드 서비스 서버;
    상기 클라우드 서비스 서버와 연결되고, 사용자에게 소프트웨어적 공유자원과 하드웨어적 공유자원을 제공하는 복수의 로컬 서버들;
    상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들 중 적어도 하나로부터 영상 신호를 전송 받아 각종 데이터가 출력되는 하나 이상의 출력장치 또는 입력장치를 포함하는 제로클라이언트용 단말기; 및
    관리 대상 서버들인 상기 클라우드 서비스 서버 및 상기 복수의 로컬 서버들의 관리를 위한 서버 관리 장치를 포함하되,
    상기 서버 관리 장치는:
    상기 관리 대상 서버들로부터 서버 관리 정보를 수집하는 서버 관리 정보 수집부;
    상기 서버 관리 정보와 데이터베이스에 저장된 과거 고장 사례 정보를 기반으로 상기 관리 대상 서버들 중 모니터링 대상인 모니터링 서버의 고장 패턴 정보를 생성하는 고장 패턴 정보 생성부;
    상기 고장 패턴 정보와 상기 과거 고장 사례 정보를 이용하여 상기 모니터링 서버의 고장 조치 정보를 생성하는 고장 조치 정보 생성부;
    상기 고장 패턴 정보 및 상기 고장 조치 정보를 기반으로, 상기 모니터링 서버에서 발생 예상되는 고장이 상기 모니터링 서버의 사용에 미치는 영향과 고장 수리의 난이도, 기간 및 비용을 수치화하여 상기 모니터링 서버의 고장 등급 정보를 생성하는 고장 등급 정보 생성부; 및
    상기 고장 조치 정보 및 상기 고장 등급 정보를 기반으로, 고장 등급에 따라 미리 설정되거나, 상기 사용자 또는 상기 서버 관리 장치를 관리하는 관리자의 선택에 따라 상기 모니터링 서버에 대해 고장 수리 또는 예방 조치를 수행하는 고장 조치 수행부를 포함하고,
    상기 고장 조치 수행부는 상기 고장 패턴 정보, 상기 고장 조치 정보 및 상기 고장 등급 정보를 주기적으로 상기 사용자가 사용하는 사용자 단말 또는 상기 관리자가 사용하는 관리자 단말로 전송하되,
    상기 고장 조치 수행부는 상기 고장 패턴 정보, 상기 고장 조치 정보 및 상기 고장 등급 정보에 관한 고장 정보의 알람 메세지와 함께 상기 고장 수리 또는 예방 조치의 실행에 대한 선택 요청 신호를 상기 사용자 단말 또는 상기 관리자 단말로 송신하고, 상기 고장 수리 또는 예방 조치의 실행 여부에 대한 선택 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 관리자 단말로부터 수신 받아 상기 고장 수리 또는 예방 조치를 수행하거나, 상기 고장 정보가 미리 설정된 조건에 부합하는 경우 자동으로 상기 고장 수리 또는 예방 조치를 수행하는, 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 고장 패턴 정보 생성부는,
    상기 관리 대상 서버들로부터 상기 모니터링 서버와 구성이 동일, 유사한 비교 관리 대상 서버들을 분류하고, 상기 비교 관리 대상 서버들에서 발생된 고장 사례와 이에 상응하는 과거 서버 관리 정보를 시계열적으로 매칭시켜 고장 발생에 관련된 고장 징후 정보를 추출하고,
    상기 추출된 고장 징후 정보를 상기 모니터링 서버로부터 수집된 서버 관리 정보와 대비시켜 고장 유형, 고장 가능성 및 고장 발생 예상 시점에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고장 패턴 정보를 생성하는 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 고장 패턴 정보 생성부는 상기 서버 관리 정보와 상기 과거 고장 사례 정보를 딥러닝 기법으로 미리 학습된 고장 패턴 정보 생성 모델에 적용하여 상기 고장 패턴 정보를 생성하는 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 고장 조치 정보 생성부는,
    상기 고장 패턴 정보와 동일, 유사한 고장 패턴에 관련된 고장 수리 또는 예방 조치에 관한 정보를 상기 비교 관리 대상 서버들의 과거 고장 사례 정보로부터 추출하고, 상기 추출된 고장 수리 또는 예방 조치 정보로부터 최적의 고장 수리 또는 예방 조치를 선별하여 상기 고장 조치 정보를 생성하는 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 고장 등급 정보 생성부는 상기 모니터링 서버의 상태가 정상인 경우 4등급, 시스템 속도 저하와 같은 고장 발생이 예상되는 경우 3등급, 저장매체의 용량 초과, 임계 마모율 또는 임계 교체시기 초과와 같은 고장 발생이 예상되는 경우 2등급, 시스템 다운 혹은 데이터 손실과 같은 고장 발생이 예상되는 경우 1등급으로 상기 모니터링 서버의 고장 등급을 부여하고,
    상기 모니터링 서버의 고장 등급이 2등급 또는 3등급인 경우, 상기 고장 조치 수행부는 미리 설정된 조건 또는 상기 사용자 또는 상기 관리자의 선택에 따라 불필요한 메모리나 소프트웨어의 사용 중지, 디스크 정리, 환경설정 파일 복원 또는 블랙리스트 사용자의 강제 로그아웃 조치를 실행하고,
    상기 모니터링 서버의 고장 등급이 1등급인 경우, 상기 고장 조치 수행부는 미리 설정된 조건 또는 상기 사용자 또는 상기 관리자의 선택에 따라 상기 모니터링 서버의 데이터를 백업 저장하고,
    상기 서버 관리 장치는,
    상기 고장 조치 수행부의 고장 수리 또는 예방 조치의 결과를 모니터링하고, 상기 고장 수리 또는 예방 조치 결과를 상기 사용자 단말 또는 상기 관리자 단말로 피드백 하는 고장 조치 모니터링부를 더 포함하는 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 컴퓨팅 시스템.

KR1020190054766A 2019-05-10 2019-05-10 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템 KR102139058B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190054766A KR102139058B1 (ko) 2019-05-10 2019-05-10 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190054766A KR102139058B1 (ko) 2019-05-10 2019-05-10 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102139058B1 true KR102139058B1 (ko) 2020-07-29

Family

ID=71893358

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190054766A KR102139058B1 (ko) 2019-05-10 2019-05-10 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102139058B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102225577B1 (ko) * 2020-08-21 2021-03-09 (주)테온 하이브리드 스토리지를 이용한 데이터 분산 저장 방법 및 장치
KR102509380B1 (ko) * 2022-05-04 2023-03-14 (주)와치텍 머신러닝을 통한 어플리케이션 트랜잭션 학습 및 실시간 장애 예측과 해결을 위한 방법
KR102526368B1 (ko) * 2022-09-29 2023-05-02 주식회사 지니에이아이 멀티벤더를 지원하는 서버 관리 시스템
WO2023158153A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 그 동작 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007267352A (ja) * 2006-03-02 2007-10-11 Alaxala Networks Corp 障害回復システム及びサーバ
KR20080044508A (ko) * 2006-11-16 2008-05-21 삼성에스디에스 주식회사 통계적인 분석을 이용한 성능장애 관리시스템 및 그 방법
KR101495862B1 (ko) * 2011-05-18 2015-03-13 한국전자통신연구원 제로 클라이언트를 지원하는 가상화 서버 및 가상 머신 관리 방법
KR101670984B1 (ko) * 2015-09-24 2016-10-31 (주)헤리트 IoT 출력 공유장치 및 이를 이용한 컨텐츠 출력 방법
KR20170070568A (ko) * 2015-12-14 2017-06-22 주식회사 이스턴생명과학 서버 통합 관리 시스템 및 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007267352A (ja) * 2006-03-02 2007-10-11 Alaxala Networks Corp 障害回復システム及びサーバ
KR20080044508A (ko) * 2006-11-16 2008-05-21 삼성에스디에스 주식회사 통계적인 분석을 이용한 성능장애 관리시스템 및 그 방법
KR101495862B1 (ko) * 2011-05-18 2015-03-13 한국전자통신연구원 제로 클라이언트를 지원하는 가상화 서버 및 가상 머신 관리 방법
KR101670984B1 (ko) * 2015-09-24 2016-10-31 (주)헤리트 IoT 출력 공유장치 및 이를 이용한 컨텐츠 출력 방법
KR20170070568A (ko) * 2015-12-14 2017-06-22 주식회사 이스턴생명과학 서버 통합 관리 시스템 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102225577B1 (ko) * 2020-08-21 2021-03-09 (주)테온 하이브리드 스토리지를 이용한 데이터 분산 저장 방법 및 장치
WO2023158153A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 그 동작 방법
KR102509380B1 (ko) * 2022-05-04 2023-03-14 (주)와치텍 머신러닝을 통한 어플리케이션 트랜잭션 학습 및 실시간 장애 예측과 해결을 위한 방법
KR102526368B1 (ko) * 2022-09-29 2023-05-02 주식회사 지니에이아이 멀티벤더를 지원하는 서버 관리 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102139058B1 (ko) 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템
US10891182B2 (en) Proactive failure handling in data processing systems
US10048996B1 (en) Predicting infrastructure failures in a data center for hosted service mitigation actions
US10462027B2 (en) Cloud network stability
CN101689161B (zh) 自动管理计算机网络中的系统停机时间
KR101351688B1 (ko) 서버 관리 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체, 관리 서버, 가상 서버 배치 방법
US9917741B2 (en) Method and system for processing network activity data
US10489232B1 (en) Data center diagnostic information
US8305911B2 (en) System and method for identifying and managing service disruptions using network and systems data
US20190044825A1 (en) Method and system to proactively determine potential outages in an information technology environment
US10397164B2 (en) Deputizing agents to reduce a volume of event logs sent to a coordinator
US20210224676A1 (en) Systems and methods for distributed incident classification and routing
CN103116531A (zh) 存储系统故障预测方法和装置
EP3956771B1 (en) Timeout mode for storage devices
CN105556499A (zh) 智能自动缩放
US20200159638A1 (en) Collaborative Decision Making to Enhance Resiliency of Workloads in Data Center Environments
US10169166B2 (en) Real-time fault-tolerant architecture for large-scale event processing
US20240103946A1 (en) Intelligent error monitoring and alert
KR102188987B1 (ko) 서버 관리 장치를 구비한 클라우드 서버 및 로컬 서버를 이용하는 제로클라이언트 단말기용 클라우드 컴퓨팅 시스템의 운영 방법
US11086919B2 (en) Service regression detection using real-time anomaly detection of log data
CN111327685A (zh) 分布式存储系统数据处理方法、装置及设备和存储介质
US11012291B2 (en) Remote access controller support system
Chen et al. Survivability modeling and analysis of cloud service in distributed data centers
CN112714022A (zh) 多套集群的控制处理方法、装置及计算机设备
WO2019241199A1 (en) System and method for predictive maintenance of networked devices

Legal Events

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