KR102205651B1 - 원격 시뮬레이션 과정을 관리하는 클라우드 서비스 제공 방법 - Google Patents

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Abstract

클라우드 서비스 제공 방법은 네트워크를 통해 상호 연결된 사용자 단말, 액티브 폴더 서버 및 클라우드 서버를 포함하는 액티브 폴더 시스템에서 수행된다. 클라우드 서비스 제공 방법은 (a) 상기 사용자 단말을 통해 시뮬레이션과 연관된 메타데이터를 수신하여 액티브 폴더 서버의 액티브 폴더에 등록하는 단계 -상기 액티브 폴더는 메타데이터 모델을 파일 시스템의 폴더와 파일로 사상함-, (b) 상기 사용자 단말에서 수신된 파일 시스템 명령에 따라 상기 수신한 메타데이터를 조작하여 액티비티를 생성하는 단계 -상기 액티비티는 시뮬레이션 계획을 정의함- 및 (c) 상기 액티브 폴더 서버를 통해 할당된 클라우드 서버에서 상기 생성된 액티비티를 실행하는 단계를 포함한다. 따라서, 사용자는 계산 보다는 연구 데이터를 생성, 활용, 관리하는 측면에 더욱 집중하도록 할 수 있다.

Description

원격 시뮬레이션 과정을 관리하는 클라우드 서비스 제공 방법{METHOD OF PROVIDING CLOUD SERVICE FOR MANAGING REMOTE SIMULATION PROCESSES BY FILE SYSTEM COMMANDS}
본 발명은 클라우드 서비스 제공 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 파일 시스템 명령으로 원격 시뮬레이션 과정을 관리할 수 있는 클라우드 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
컴퓨터의 성능의 발전으로 데이터가 양적, 질적으로 팽창함에 따라 과학자는 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 연구 데이터의 신뢰성과 안정성을 확보하는 노력이 중요해졌다. 그러나 기존의 문제 해결 환경은 문제를 해결하는 알고리즘이나 모델을 적용하는 방법에 있어서 절차 중심적 관점으로 구현되어 왔다. 즉, 기존의 연구에서 데이터는 계산 결과와 그 계산을 위해 필요한 입력 정보로만 인식되어 왔다. 하지만 과학자에게 가장 중요한 것은 계산 자체 보다는 데이터이다.
도 1은 종래의 문제 해결 환경에 대한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 기존의 과학 계산을 이용한 연구는 “어떤 문제를 어떤 알고리즘이나 모델을 적용하여 풀 것인가?”에 사고가 중심이 되어 있다. 따라서 종래의 문제 해결 환경(100)은 문제를 풀기 위한 절차적인 관점에서 구축되어 왔다.
문제를 풀기 위해서 사용했던 알고리즘이나 모델들은 데이터를 생성하기 위한 도구이다. 문제 해결 환경은 이러한 도구들과 데이터 생성을 자동화할 수 있는 기획 기능들을 제공해야 한다.
퓨즈(FUSE : Filesystem in userspace)는 유닉스(Unix)와 같은 컴퓨터 운영 시스템을 위한 운영 시스템 매커니즘에 해당한다. 보다 구체적으로, 퓨즈는 운영 체제의 가상 파일 시스템으로 들어온 요청을 사용자 영역의 프로세스에 돌려주는 방식으로, 운영체제의 사용자 영역에서 파일 시스템의 기능을 구현할 수 있도록 한다. 퓨즈는 FTP(File transfer protocol), HTTP(Hypertext transfer protocol) 등과 같은 프로토콜로 제공되는 데이터도 운영체제의 사용자 영역에서 파일 시스템으로 전환하여 일반 파일처럼 접근이 가능하도록 한다. 즉, 레거시 소프트웨어(legacy software, 과거에 개발되어 현재에도 사용 중인 낡은 소프트웨어)가 소프트웨어 수정 없이 원격지에 있는 데이터를 직접 읽고 쓰는 것이 가능하다.
웹데브(WebDAV: Web-based Distributed Authoring and Versioning)는 인터넷 상에서 광범위하고 다양한 콘텐츠의 비동기적인 분산 저작 활동을 지원하기 위한 표준 프로토콜에 해당한다. 웹데브는 HTTP/1.1 프로토콜의 확장을 통하여 원거리에 있는 웹상의 자원을 편집하고 관리할 수 있는 하부 구조를 제공한다. 웹데브 접근 제어 프로토콜(WebDAV Access Control Protocol)은 웹데브 서버에 의해 관리되는 자원과 이들에 대한 속성/정보에 대한 접근을 임의적으로 제어할 수 있는 기능을 표준적으로 제공한다.
퓨즈는 네트워크 프로토콜을 파일시스템으로 변경하여 레거시 소프트웨어로 하여금 접근하게 할 수 있게 하고, 웹 데브는 원격지의 데이터들을 파일 개념으로 관리할 수 있게 한다. 그러나, 퓨즈와 웹데브는 데이터를 관리하기 위한 연산 외에 데이터를 생산하기 위한 계산 등의 복잡한 연산을 로컬 파일 시스템에서 표현하기에는 적합하지 않은 문제점이 있다.
"MGrid: 분자 시뮬레이션 그리드 시스템", 정보과학회논문지, 시스템 및 이론 제33권 제7호, 2006.7, 380-389 "시뮬레이션 데이터 공유 및 재 실험을 위한 Glyco-MGrid시스템", 정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제34권 제1호(B), 2007.6, "The anatomy of the grid" in International Journal of High Performance Computing Applications, Mar. 2001. "Why and Where: A Characterization of Data Provenance" in 8th International Conference, Jan. 4-6, 2001. "A Survey of Data Provenance in e-Science" in Journal of ACM Sigmod Record, Volume 34 Issue 3, Sep. 2005, 31-36 "Cloud Computing: Distributed Internet Computing for IT and Scientific Research", in Internet Computing, IEEE, Sept. 2009, "FUSE: Filesystem in Userspace," <http://fuse.sourceforge.net/> "File Transfer Protocol," IETF RFC 959, 1985. "Hypertext Transfer Protocol - HTTP/1.1," IETF RFC 2616, Standards Track, Jun. 1999. "WEBDAV: IETF Standard for Collaborative Authoring on the Web," IEEE Internet Computing, pp.34-40, Sep./Oct. 1998. "HTTP Extensions for Distributed Authoring - WEBDAV," IETF RFC 2518, Standards Track, Feb. 1999. "Versioning extensions to WebDAV," IETF Internet Draft, Jan. 1999. "WebDAV Access Control Protocol," IETF WebDAV Working Group, Oct. 2003. "Web Distributed Authoring and Versioning (WebDAV) Access Control Protocol," IETF RFC 3744, Standards Track, May 2004. "Cloud Computing: Distributed Internet Computing for IT and Scientific Research," in Internet Computing, IEEE, Sep. 2009. "The anatomy of the grid," in International Journal of High Performance Computing Applications, Mar. 2001. Dropbox <http://www.dropbox.com> Google Drive <http://drive.google.com>
본 발명은 사용자가 계산 보다는 연구 데이터를 생성, 활용, 관리하는 측면에 더욱 집중할 수 있는 데이터 중심의 문제 해결 환경을 위한 클라우드 서비스 제공 기술을 제공하고자 한다.
본 발명은 사용자가 문제 해결 환경을 새로 학습하고 사용하는 데 필요한 오버헤드를 최소화하기 위해서 문제 해결 환경 원격지에 있는 데이터를 관리할 수 있는 클라우드 서비스 제공 기술을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서 클라우드 서비스 제공 방법은 네트워크를 통해 상호 연결된 사용자 단말, 액티브 폴더 서버 및 클라우드 서버를 포함하는 액티브 폴더 시스템에서 수행된다. 클라우드 서비스 제공 방법은 네트워크를 통해 상호 연결된 사용자 단말, 액티브 폴더 서버 및 클라우드 서버를 포함하는 액티브 폴더 시스템에서 수행된다. 클라우드 서비스 제공 방법은 (a) 상기 사용자 단말을 통해 시뮬레이션과 연관된 메타데이터를 수신하여 액티브 폴더 서버의 액티브 폴더에 등록하는 단계 -상기 액티브 폴더는 메타데이터 모델을 파일 시스템의 폴더와 파일로 사상함-, (b) 상기 사용자 단말에서 수신된 파일 시스템 명령에 따라 상기 수신한 메타데이터를 조작하여 액티비티를 생성하는 단계 -상기 액티비티는 시뮬레이션 계획을 정의함- 및 (c) 상기 액티브 폴더 서버를 통해 할당된 클라우드 서버에서 상기 생성된 액티비티를 실행하는 단계를 포함한다.
여기에서, 상기 액티비티는 폴더 형태로 나타나고, 스크립트를 포함하는 적어도 하나의 시뮬레이션 작업을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 클라우드 서비스 제공 방법은 (d) 상기 액티비티의 실행이 종료되면, 결과 파일을 액티브 폴더에 프로덕트로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기에서, 상기 프로덕트는 상기 시뮬레이션과 연관된 메타데이터를 속성 정보로 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 액티브 폴더는 상기 액티비티의 실행과 상기 생성된 프로덕트를 감시하는 모니터링 에이전트를 포함할 수 있다. 또한, 상기 액티브 폴더는 상기 시뮬레이션의 실행 과정을 상기 프로덕트의 상태 전이로 나타내고, 상기 프로덕트의 상태 전이는 액티비티가 생성되는 준비 상태, 시뮬레이션 진행 중을 나타내는 생성 상태, 시뮬레이션의 종료를 나타내는 완료 상태 및 손상 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 클라우드 서비스 제공 방법은 (e) 상기 사용자 단말에 상주하는 액티브 폴더 클라이언트를 통해 상기 사용자 단말과 상기 액티브 폴더간의 동기화를 수행하고, 사용자 단말에 상기 프로덕트를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서비스 제공 방법은 데이터 액티브 폴더를 통해 사용자가 계산 보다는 연구 데이터를 생성, 활용, 관리하는 측면에 더욱 집중하도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서비스 제공 방법은 액티브 폴더를 통해 사용자가 문제 해결 환경을 새로 학습하고 사용하는 데 필요한 오버헤드를 최소화할 수 있다.
도 1은 종래의 문제 해결 환경의 개념도이다.
도 2는 데이터 중심의 문제 해결 환경의 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액티브 폴더 시스템의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 액티브 폴더 시스템의 개요도이다.
도 5는 도 4에 있는 스크립트를 설명하는 예시도이다.
도 6은 도 4에 있는 프로덕트를 설명하는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 시뮬레이션 과정을 관리하는 클라우드 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c, ...)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 2는 데이터 중심의 문제 해결 환경의 개념도이다.
종래의 문제 해결 환경(100)에서 문제를 풀기 위해서 사용했던 알고리즘이나 모델들은 데이터를 생성하기 위한 도구에 해당한다. 문제 해결 환경(200)은 이러한 도구들과 데이터 생성을 자동화할 수 있는 기획 기능들을 제공하여야 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 중심의 문제 해결 환경(200)은 데이터 중심으로 과학 계산 연구를 관리하는 방법을 분류화 하고. 보다 구체적으로, 데이터의 보관(store), 보관된 데이터의 활용(usage), 시스템에 데이터를 확보하는 생산(product), 이러한 생산을 자동화할 수 있는 기획(plan), 다른 사용자와 협력하기 위한 공유(sharing)로 분류한다.
이하에서는 분류된 방법들 각각의 기능을 상세히 설명한다.
·데이터 보관: 데이터는 임시 혹은 영구적으로 보관된다. 특정 시점에서 과거에 생산한 데이터에 접근할 수 있다. 또한 지리적으로 분산된 환경에서도 똑같은 방법으로 데이터에 접근할 수 있다. 보관된 데이터를 분류 및 정리하는 것에 제한이 없다.
·데이터 활용: 데이터는 소프트웨어의 의해서 접근이 가능하다. 데이터를 수정하거나, 데이터를 분석하거나 혹은 계산의 입력 자료로 사용하기 위해 소프트웨어 의한 접근이 허용된다. 사용자가 주로 활용하는 레거시 소프트웨어를 새로운 데이터 시스템을 위한 수정 없이 활용할 수 있다.
·데이터 생산: 문제 해결 환경(200)은 다양한 방법으로 데이터를 생성할 수 있는 수단을 제공한다. 외부 시스템에 의해서 작성되어진 데이터의 등록, 사용자가 직접 시스템에서 데이터를 작성하는 편집, 시스템에 연결된 로컬이나 원격의 컴퓨팅 자원을 이용한 계산을 통해서 데이터를 생성할 수 있다.
·데이터 기획: 문제 해결 환경(200)은 반복적이거나 프로그래밍 규칙으로 데이터를 생산할 수 있다. 사용자가 데이터를 생산하는 방법을 기획하고, 기획된 내용을 규칙으로 정의할 수 있다. 규칙은 사용자가 재활용할 수 있도록 매개 변수를 적용할 수 있다. 시스템은 사용자가 정의할 수 있는 규칙과 규칙의 작성 방법, 일괄처리 등의 규칙을 실행하는 방법을 통해서 데이터 생산을 자동화할 수 있다.
·데이터 공유: 사용자는 다른 사용자와 공동으로 데이터를 분석이나 계산하는 연구할 수 있다. 따라서 사용자간에 연구에 필요한 데이터를 같이 공유할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액티브 폴더 시스템의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 액티브 폴더 시스템(300)은 사용자 단말(310), 액티브 폴더 서버(320) 및 클라우드 서버(330)를 포함한다. 여기에서, 사용자 단말(310), 액티브 폴더 서버(320) 및 클라우드 서버(330)는 네트워크(특히, 인터넷)을 통해 연결될 수 있다.
사용자 단말(310)은 클라이언트를 통해 사용자 단말(310)의 상태를 감시하여 변화를 탐지하고, 사용자에게 특수 명령을 제공한다. 여기에서, 클라이언트는 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있고, 액티브 폴더 서버(320)에서 제공될 수 있다. 여기에서, 제공은 컴퓨터 프로그램의 배포, 가상 또는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 컴퓨터 프로그램 실행을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 클라이언트는 사용자 단말(310)에 상주하며 설정된 사용자 디스크 영역 일부를 할당받아 후술할 액티브 폴더 메타데이터 모델을 파일 시스템으로 표현한다. 할당받은 디스크 공간을 주기적으로 감시하여 서비스의 메타 데이터와 사용자 디스크에 동기화하는 일을 지속적으로 수행한다.
사용자 단말(310)은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 동작될 수 있는 데스크톱, 노트북, 스마트폰 또는 태블릿 PC, 서버, 로컬 시스템에 해당할 수 있다.
액티브 폴더 서버(320)는 시뮬레이션과 관련된 메타 데이터를 관리하는 서비스를 제공한다.
여기에서, 서비스는 크게 데이터를 관리하는 서비스와 서버로 표현되는 컴퓨팅 자원을 관리하는 서비스로 구분된다. 데이터 관리는 액티브 폴더 메타 데이터 모델과 연결된 클라우드 저장장치의 내용을 일관성 있게 유지하는 것을 주기적으로 수행한다. 서버의 관리는 후술할 액티비티 실행과 감시를 위해서 액티비티를 실행하기 위한 대기열과 클라우드 컴퓨팅이나 그리드 컴퓨팅으로 연결할 수 있는 실행 컴포넌트, 실행된 액티비티와 액티비티가 생성하는 프로덕트를 감시하는 모니터링 에이전트를 포함한다.
클라우드 서버(330)는 사용자의 데이터를 보관하고, 시뮬레이션을 수행한다. 클라우드 서버(330)는 사용자의 데이터를 보관하는 클라우드 저장장치, 계산을 담당하는 컴퓨팅 자원을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 액티브 폴더 시스템의 개요도이다.
도 4를 참조하면, 액티브 폴더 시스템(300)은 사용자의 시뮬레이션을 메타데이터 모델로 표현하고, 이를 파일 시스템의 파일로 표출한다. 이하에서는, 도 4 내지 6을 참조하여, 액티브 폴더에서 사용하는 메타데이터 모델을 상세히 설명한다. 여기에서, 액티브 폴더는 데이터 중심적 개념으로 연구 시뮬레이션과 데이터를 관리할 수 있도록 구현한 원격 파일 시스템 서비스에 해당한다.
·액티비티(Activity, 410)는 사용자의 시뮬레이션 계획을 정의하는 메타데이터이다. 액티비티는 작업들과 파라미터 집합을 가지며, 액티브 폴더에서 컴퓨팅 자원을 할당하는 기본 단위에 해당한다.
일 실시예에서, 액티비티는 파일 시스템에서 디렉토리 형태로 표현될 수 있다. 액티비티는 이름, 생성날짜, 마지막 수정날짜, 버전 등의 정보와 다수의 작업을 가질 수 있다.
·작업(Task, 420)은 하나의 컴퓨팅 노드에서 실행되는 시뮬레이션 작업에 해당한다. 작업은 같은 액티비티에 속하는 작업간의 데이터 의존성이 없다면, 동시에 실행될 수 있다. 하나의 작업은 최초에 실행되는 스크립트 외에 다수의 스크립트를 가질 수 있다.
일 실시예에서, 작업은 파일 시스템에서 디렉토리 형태로 표현될 수 있다. 작업은 이름, 생성 날짜, 마지막 수정날짜 등의 정보와 다수의 스크립트를 가질 수 있다.
·스크립트(Script, 430)는 컴퓨팅 노드에서 실제 시뮬레이션을 수행하는 소프트웨어 실행 루틴에 해당한다.
도 5는 도 4에 있는 스크립트를 설명하는 예시도이다.
도 5를 참조하면, 스크립트 표현 규칙을 사용하여 스크립트에서 사용해야 하는 파일과 생성할 파일을 정의할 수 있다. 여기에서, 사용한 파일 이름은 액티비티 내에서 유일하다.
일 실시예에서, 스크립트는 파일 시스템에서 파일로 표현될 수 있다.
·파라미터 집합(Parameter-set, 440)은 액티비티에 속한 모든 스크립트에서 정의한 파라미터의 집합이다. 파라미터 집합은 액티비티에서 오직 하나만 존재한다.
일 실시예에서, 파라미터 집합은 파일 시스템에서 폴더로 표현하며 각각의 파라미터는 파일로 표현될 수 있다. 여기에서, 파일로 표현된 파라미터는 각각의 파라미터가 가지는 기본 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 3에서 도시된 입력 파일 파라미터의 경우에는 후술할 프로덕트의 경로를 포함할 수 있다.
·프로덕트(Product, 450)는 액티브 폴더에서 시뮬레이션 수행에 필요한 원시 데이터 혹은 연산 결과 데이터에 해당한다. 프로덕트는 외부 시스템으로부터 업로드 한 결과뿐만 아니라, 시뮬레이션 수행의 결과로 얻은 결과들을 포함한다.
도 6은 도 4에 있는 프로덕트를 설명하는 예시도이다.
도 6을 참조하면, 프로덕트는 생성시 연관된 프로덕트를 비롯한 메타데이터들을 속성 정보로 관리한다. 이를 통해, 지정된 프로덕트와 같은 방법으로 생성된 프로덕트, 프로덕트 생성에 사용한 액티비티, 적용된 파라미터 집합 등을 추적할 수 있다. 또한, 프로덕트는 데이터 생성 중, 즉, 시뮬레이션이 실행되면서 결과 파일을 점진적으로 기록하는 상황을 프로덕트의 상태 전이로 표현할 수 있다.
일 실시예에서, 프로덕트는 액티브 폴더 시스템(300)에서 데이터의 관리 이력에 대한 정보를 관리한다. 사용자가 시뮬레이션에 필요한 파일을 액티브 폴더 시스템(300) 외부에서 수입(Import)하거나, 액티비티의 전송(Send) 혹은 프로덕트를 복제(Copy)하여 프로덕트를 생성할 수 있다. 프로덕트는 수입에 의한 생성, 전송에 의한 생성, 생성할 때 사용된 액티비티 정보, 파라미터 정보를 관리하여 추적할 수 있다. 전송에 의해 생성된 프로덕트는 프로덕트 생성에 관여한 액티비티에 대한 메타데이터를 가지고 있어, 액티비티를 추출 및 재현하는 것이 가능하다. 이러한 관리 이력은 프로덕트 복제 시 같이 복제되어진다.
시뮬레이션 실행을 의미하는 액티비티 전송을 통해서 프로덕트를 생성할 때에, 시뮬레이션이 장기간 수행되면서 점진적으로 생성할 수 있다. 액티브 폴더에서는 장기간 수행되는 시뮬레이션의 중간 결과를 확인할 수 있도록 하기 위하여 도 5에서 도시한 바와 같이 상태 전이를 가진다. 여기에서, 상태 전이는 준비(Dormant) 상태, 시뮬레이션 중간의 상태인 생성(Creating) 상태, 시뮬레이션이 종료되어 생성이 완료(Completed) 상태, 시뮬레이션이 아닌 다른 도구에 의해 내용이 손상(Damaged) 상태에 해당한다. 프로덕트 수입의 경우에도 파일의 크기에 따라 전송시간이 길어질 수 있으므로, 전송중인 상태를 생성 상태로 정의할 수 있다.
프로덕트 상태에 따라 액티비티에서 참조할 수 있는 여부가 결정된다. 아직 파일이 존재하지 않거나 생성중인 상태에서는 참조할 수 없고, 프로덕트가 완료되거나 손상 상태에서만 참조할 수 있다. 만약, 손상 상태의 프로덕트를 참조하여 시뮬레이션을 수행하여 얻은 프로덕트는 관리 이력에서 손상된 프로덕트를 참조하여 얻었음을 확인 할 수 있다.
프로덕트의 이력 관리를 통해서 액티브 폴더는 사용자에게 결과 데이터에 대한 안전장치를 제공한다.
·런(Run, 460)은 액티비티를 실제 서버에서 수행중인 상태 정보를 포함한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 런은 수행 요청 당시의 액티비티에 대한 정보(activity.dat)와 할당된 서버(server.rsc), 액티비티의 진행상태(activity.status), 액티비티의 연관 파일 정보(@stage-xxx/*)를 포함할 수 있다. 런은 파일 시스템에서 "/execute"로 시작하는 경로 아래에 표현될 수 있고, 각 정보는 파일 형태로 표현될 수 있다.
·서버(Server, 470)는 시뮬레이션을 수행할 수 있는 컴퓨팅 자원 정보(예를 들어, server.rsc)와 컴퓨팅 자원 상태 정보(예를 들어, server.status)를 포함한다. 여기에서, 컴퓨팅 자원 정보는 실행 가능한 소프트웨어, 최대 CPU 노드 수, 병렬 시스템 지원 여부 및 병렬 라이브러리에 대한 정보 등을 포함한다. 액티비티가 서버에서 실행될 때 정보를 참조한다. 서버는 파일 시스템에서 "/server"로 시작하는 경로 아래에 표현될 수 있다.
·레이블(Label, 480)은 사용자가 액티비티와 프로덕트를 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 역할을 수행한다. 레이블은 파일 시스템 표현을 위한 것과 검색을 위한 키워드로 나뉜다. 레이블은 액티비티와 프로덕트 모델에 하나 이상 연관될 수 있다.
액티브 폴더는 레거시 소프트웨어가 액티브 폴더의 메타데이터를 별도의 수정 없이 접근할 수 있도록 하기 위해서, 모든 메타데이터 모델을 파일 시스템의 폴더와 파일 형태로 사상(abstract)한다.
Data Model File System
Activity sub folders in "/activities/"
Job folder in Activity
Script file in Job
Parameter set folder called "Parameters" in Activity
Product files in "/products/"
Run sub folders in "/apps/execute/" and files in those folders
Server sub folders in "/apps/server/" and files in those folders
Label showed by file path from "/activities/" or "/products/". label of key word type is not shown in the path in file system
표 1은 파일 시스템의 폴더와 파일로 표현된 메타데이터 모델(Mapping to File System)을 나타낸다.
한편, 액티비티의 구조는 도 4에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 작업과 하나의 파라미터 집합으로 구성된 폴더에 해당한다. 액티비티가 사상된 폴더는 파일의 생성을 허가하지 않는다.
런은 확정된 액티비티 실행 문맥 정보와 실행 상태, 수행 중인 서버 정보, 입/출력에 사용되는 파일 정보들을 폴더로 묶고, 각각의 정보를 파일로 제공한다. 서버는 구성 정보와 서버 상태를 폴더로 묶고, 각 정보를 파일로 제공한다.
일 실시예에서, 액티브 폴더의 메타데이터를 조작하기 위한 연산은 레거시 파일 시스템에 사상된 형태로도 연산될 수 있다.
Model Operation command / function in file system
Activity create use a new command called mkactivity
delete delete activity fold
modify changing folder's name to change
activity's name
execute 1. use a command called submit
2. Drag&Drop in file explorer in GUI
Job Create create a new folder in activity
delete delete job folder
modify changing folder's name to change job's name
Script create create a new file in Job
delete delete script file
modify edit and save file
Parameter Set create created automatically by editing script
delete delete either all parameter files or"Parameters" folder.
modify parameter values are replaced by modifying parameter file
Product * same as regular file system
Run - read only
stop delete the file called "activity.status" in run folder
Server - read only
stop
write STOP in the file "server.status" or delete the file "server.status"
start write START in the file "server.status" or create emty file "server.status"
unregister delete either the file "server.rsc" or the
server folder
Label
create/
delete
create or delete folders in /activities/ or /products/
tagging move model (activity or product) to the
folder named by the label
표 2는 액티브 폴더의 메타데이터 연산을 파일 시스템 연산으로 수행할 수 있는 방법을 나타낸다(action mapping to file system).
표 2를 참조하면, 액티비티는 레이블의 생성 방법과 구분하기 위해서 mkactivity 라는 별도의 명령어를 사용한다. 액티비티의 하위 모델은 기본적인 파일 연산을 통해서 생성, 수정, 변경이 가능하다. 액티비티는 일반 데이터와는 달리 실행할 수 있는 데이터 모델로, "submit" 이라는 명령어를 사용하여 다음과 같이 실행하거나, GUI 환경에서는 액티비티를 서버 디렉토리로 드래그-앤-드롭(Drag & Drop)하여 실행할 수 있다.
"submit activity/ [ apps/server/server-name-1/ ]"
프로덕트는 일반 파일 시스템과 동일하게 처리된다. 반면에 런과 서버는 특수한 폴더로써, 대부분의 파일은 읽기 전용으로 변경할 수 없다. 런은 액티비티의 실행을 표현하는 것으로 액티비티 실행의 의해 생성되어진다. 실행을 중단하기 위해서는 런의 수행 상태 파일(activity.status)을 삭제한다. 서버는 정해진 웹 서비스를 통해서만 등록하여 생성할 수 있다. 파일 시스템 명령으로는 서버의 연결을 중단하거나 시작하는 것과 등록을 취소하는 연산만 실행 가능하다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 시뮬레이션 과정을 관리하는 클라우드 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
앞서 설명한 바와 같이, 액티브 폴더는 사용자가 사용하고 있는 레거시 소프트웨어만을 이용해서 데이터 중심의 문제 해결 환경(200)을 구현할 수 있다. 예를 들어, 드롭박스를 통해 구현한 액티브 폴더를 사용해서 클라우드 컴퓨팅 자원에 시뮬레이션을 실행하고 그 결과를 얻는 과정을 보여준다. 이를 통해, 사용자는 시뮬레이션을 수행하고 결과를 얻을 수 있다.
도 7을 참조하면, 액티브 폴더 시스템(300)은 사용자 단말(310)에서 선택되고 시뮬레이션에 사용될 파일을 액티브 폴더에 등록한다(S710).
액티브 폴더 시스템(300)은 파일 시스템 명령(표 2 참조)을 사용해서 사용자 단말(310)에서 액티비티를 생성한다(S720).
일 실시예에서, 드롭박스나 구글드라이브처럼 사용자가 액티브 폴더에 할당된 디스크 공간의 내용이나 구조를 변경하면, 클라이언트(액티브 폴더 클라이언트)가 액티브 폴더 서버(320)와 클라우드 서버(330, 특히, 클라우드 저장소)에 동기화할 수 있다.
사용자로부터 submit 혹은 드래그&드롭을 통해 시뮬레이션의 실행이 요청되면, 액티브 폴더 시스템(300)은 액티비티를 컴퓨팅 자원에 실행한다(S730).
보다 구체적으로, submit은 액티브 폴더 서버(320)에 요청하고, 액티브 폴더 서버(320)는 해당 액티비티를 실행할 수 있도록 클라우드 서버(330)에 맞게 변환한 후 실행한다.
시뮬레이션의 실행이 종료되면, 액티브 폴더 시스템(300)은 결과 파일을 액티브 폴더에 프로덕트로 출력한다(S740).
이를 통해, 사용자는 최종적으로 디스크 공간에 동기화된 프로덕트를 얻게 되고, 친숙한 레거시 소프트웨어를 사용하여 이를 분석하거나 또 다른 데이터를 생성할 수 있다(S750).
사용자가 과학 계산 방법과 관련된 일 보다 데이터의 생성과 활용 측면에 더 집중할 수 있도록 하기 위해서, 본 발명에서는 데이터 중심의 문제 해결 환경(200)을 제공한다. 데이터 중심의 문제 해결 환경(200)은 데이터를 얻기 위한 방법과 데이터를 활용하는 방법 그리고 데이터를 관리하는 방법을 기획, 생성, 활용, 보관, 공유로 분류하고 각각의 기능을 정의하였다.
데이터 중심의 문제 해결 환경(200)을 구현하기 위해서 본 발명은 시뮬레이션을 지원하는 원격 파일 시스템 서비스인 액티브 폴더를 제공한다. 액티브 폴더는 데이터 생성 및 분석을 위한 계산과 이를 위한 컴퓨팅 자원의 표현을 데이터 중심으로 바꾸는 모델을 정의하고, 이를 레거시 파일 시스템에 사상된 형태로 나타낼 수 있다. 원격지인 클라우드 서버(330, 특히, 클라우드 저장소)와 액티브 폴더 서버(320)에 데이터를 저장하지만, 레거시 프로그램이 바로 접근 가능하도록 액티브 폴더의 모델에 필요한 액션을 모두 레거시 파일 시스템 명령으로 사상시켰다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 종래의 문제 해결 환경
200 : 데이터 중심의 문제 해결 환경
300 : 액티브 폴더 시스템
310 : 사용자 단말 320 : 액티브 폴더 서버
330 : 클라우드 서버

Claims (7)

  1. 네트워크를 통해 상호 연결된 사용자 단말, 액티브 폴더 서버 및 클라우드 서버를 포함하는 액티브 폴더 시스템에서 수행되는 클라우드 서비스 제공 방법에 있어서,
    (a) 상기 사용자 단말을 통해 시뮬레이션과 연관된 메타데이터를 수신하여 액티브 폴더 서버의 액티브 폴더에 등록하는 단계 -상기 액티브 폴더는 메타데이터 모델을 파일 시스템의 폴더와 파일로 사상함-;
    (b) 상기 사용자 단말에서 수신된 파일 시스템 명령에 따라 상기 수신한 메타데이터를 조작하여 액티비티를 생성하는 단계 -상기 액티비티는 시뮬레이션 계획을 정의함-;
    (c) 상기 액티브 폴더 서버를 통해 할당된 클라우드 서버에서 상기 생성된 액티비티를 실행하는 단계; 및
    (d) 상기 액티비티의 실행이 종료되면 결과 파일을 액티브 폴더에 프로덕트로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 액티비티는
    스크립트를 포함하는 적어도 하나의 시뮬레이션 작업을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로덕트는
    상기 시뮬레이션과 연관된 메타데이터를 속성 정보로 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 액티브 폴더는
    상기 액티비티의 실행과 상기 프로덕트를 감시하는 모니터링 에이전트를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 액티브 폴더는
    상기 시뮬레이션의 실행 과정을 상기 프로덕트의 상태 전이로 나타내고,
    상기 프로덕트의 상태 전이는 액티비티가 생성되는 준비 상태, 시뮬레이션 진행 중을 나타내는 생성 상태, 시뮬레이션의 종료를 나타내는 완료 상태 및 손상 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    (e) 상기 사용자 단말에 상주하는 액티브 폴더 클라이언트를 통해 상기 사용자 단말과 상기 액티브 폴더간의 동기화를 수행하고, 사용자 단말에 상기 프로덕트를 제공하는 단계를 더 포함하는 클라우드 서비스 제공 방법.
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