KR102209044B1 - 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템 - Google Patents

클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템 Download PDF

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조수현
이용혁
양영진
배승인
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Abstract

본 발명은 특정 기능을 수행하기 위한 컨테이너 구조를 갖는 다수의 기능 서비스 모듈; 상기 다수의 기능 서비스 모듈별로 배정된 다수의 기능 데이터베이스; 상기 다수의 기능 서비스 모듈에 공통적으로 필요한 기반 데이터를 저장하는 공통 데이터베이스; 및 상기 공통 데이터베이스의 관리를 위한 컨테이너 구조의 공통 서비스 모듈; 을 포함하고, 상기 기능 서비스 모듈은, HTTP(hypertext transfer protocol) 기반의 API(Application Programming Interface)을 이용하여 특정 기능 데이터베이스에 접근 가능하며, 상기 공통 데이터베이스의 기반 데이터는, 별도의 테이블로 구성되어 상기 다수의 기능 데이터베이스에 동기화 저장되는 것을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템을 제공할 수 있다.

Description

클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템{CLOUD SYSTEM HAVING CLOUD NATIVE DATABASE STRUCTURE}
본 발명은 클라우드 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 통해 향상된 확장성 및 자율성을 갖는 클라우드 시스템에 관한 것이다.
서버 기반의 웹 호스팅은 서버 단위의 운용으로 제한되어 활용성이 떨어지는 문제점이 있다. 즉, 서버 기반의 호스팅은 서버 전체에 대한 완전한 활용이 사실상 어려우며, 상호 협의가 불가능한 전체 고객을 대상으로 서버 호스팅의 효율성을 극대화하는 것은 매우 어렵다. 또한, 서버 기반의 호스팅은 한정된 인력으로 다수의 서버를 관리하고 있어 운용시 관리 인력에 매우 큰 업무 부담을 줄 수 있다.
최근, 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 IT(information technology) 자원을 서비스로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 클라우드 관련 서비스와 제품들이 많이 출시되고 있다.
클라우드 컴퓨팅은 분산 처리 기술과 가상화 기술을 이용하여 스토리지, 네트워크, 플랫폼 및 컴퓨터 리소스를 사용자가 손쉽게 대여할 수 있도록 해주기 때문에 사용자는 인터넷 접속과 연산 기능을 갖춘 단말기만 갖고 있다면 어디서나 전산 작업이 가능하다. 가장 보편적인 클라우드 서비스 유형은 IaaS(Infrastructure as Service), PaaS(Platform as Service), SaaS(Software as Service)이 있다.
다만, 이러한 클라우드 서비스는 한정된 자원으로 인하여 사용자가 늘어날 때마다 성능 지연이나 시스템 지연 등의 문제가 발생할 우려가 있으며, 이에 따라 보다 향상된 확장성 및 자율성을 갖는 클라우드 시스템에 대한 연구 개발이 필요한 실정이다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명의 목적은 확장성 및 자율성의 향상이 가능한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 부하 분산 처리가 가능한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템을 제공하기 위함이다.
본 발명의 실시예에 의한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템은, 특정 기능을 수행하기 위한 컨테이너 구조를 갖는 다수의 기능 서비스 모듈, 상기 다수의 기능 서비스 모듈별로 배정된 다수의 기능 데이터베이스, 상기 다수의 기능 서비스 모듈에 공통적으로 필요한 기반 데이터를 저장하는 공통 데이터베이스, 및 상기 공통 데이터베이스의 관리를 위한 컨테이너 구조의 공통 서비스 모듈을 포함하고, 상기 기능 서비스 모듈은, HTTP(hypertext transfer protocol) 기반의 API(Application Programming Interface)을 이용하여 특정 기능 데이터베이스에 접근 가능하며, 상기 공통 데이터베이스의 기반 데이터는, 별도의 테이블로 구성되어 상기 다수의 기능 데이터베이스에 동기화 저장될 수 있다.
또한, 클라우드 내에서 할당된 영역을 가지며, 데이터 분산 처리를 위한 캐쉬를 제공하는 인메모리 클러스터, 및 상기 인메모리 클러스터를 기반으로 실시간 데이터의 분산 처리를 수행하는 분산 메시지 처리 모듈을 더 포함하며, 상기 분산 메시지 처리 모듈은, 상기 공통 데이터베이스의 기반 데이터를 복제하여 상기 다수의 기능 데이터베이스로 분산 제공하거나, 상기 기반 데이터의 변경 내역을 상기 다수의 기능 데이터베이스로 분산 제공할 수 있다.
또한, 상기 HTTP 기반의 API는, POST, GET, PUT, 및 DELETE를 포함하는 HTTP 메소드(Method) 중 어느 하나와 상기 기능 서비스 모듈이 처리하고자 하는 데이터의 URL(Uniform Resource Locator)을 포함할 수 있다.
또한, 상기 다수의 기능 서비스 모듈의 동작에 따라 발생된 로그 데이터가 상기 분산 메시지 처리 모듈에 의한 발행/구독(Publish/Subscribe) 구조의 메시지 큐(Message Queue)를 통해 상기 다수의 기능 데이터베이스에 분산 저장될 수 있다.
또한, 상기 다수의 기능 서비스 모듈 중 적어도 하나는 네트워크 연결된 사용자 단말기의 인증 기능을 수행하는 보안 모듈로 동작하며, 상기 보안 모듈은, 상기 사용자 단말기 별 인증 키를 생성하여 상기 인메모리 클러스터에 저장하고, 상기 사용자 단말기가 상기 클라우드 서비스를 이용하는 동안 상기 인메모리 클러스터에 저장된 인증 키를 이용하여 상기 사용자 단말기의 인증을 주기적으로 수행할 수 있다.
또한, 상기 보안 모듈의 개수는, 상기 사용자 단말기에 의한 트래픽에 대응하여 조절될 수 있다.
또한, 상기 인메모리 클러스터는, 상기 인증 키를 캐쉬에 저장하는 컨테이너 구조의 슬레이브 노드, 상기 슬레이브 노드의 상태를 감시하는 컨테이너 구조의 마스터 노드, 및 상기 인메모리 클러스터의 정보를 저장하는 컨테이터 구조의 매니저 노드를 포함할 수 있다.
또한, 상기 마스터 노드는, 확보된 자원의 활용량이 임계치에 도달한 경우 네트워크 연결된 관리자 단말기로 알림을 전송하고, 상기 매니저 노드는, 상기 관리자 단말기로부터 전송된 요청에 대응하여 상기 슬레이브 노드를 추가 생성할 수 있다.
이상 살펴본 바와 같은 본 발명에 따르면, 확장성 및 자율성의 향상이 가능한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 부하 분산 처리가 가능한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템과 사용자 단말기의 연결 관계를 나타낸 도면이다.
도 2a는 기존의 가상머신 계층도이고, 도 2b는 본 발명의 실시예에 의한 컨테이너 계층도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템의 아키텍쳐(Architecture)를 나타낸 도면이다.
도 4는 기존 애플리케이션의 분산처리 방식을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 의한 서비스 및 데이터베이스 구성 방식을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템의 구성 방식을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 의한 데이터베이스 동기화를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 의한 분산 메시지 처리 모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 의한 인메모리 클러스터를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 의한 공통 데이터베이스에 대한 접근 방안을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 의한 사용자 클라이언트 및 뷰 환경의 데이터 접근 방안을 나타낸 도면이다.
이하에서는 본 발명과 관련된 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 본 명세서에서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. "연결", "결합" 또는 "접속"의 경우, 물리적으로 "연결", "결합" 또는 "접속"되는 것뿐만 아니라 필요에 따라 전기적으로 "연결", "결합" 또는 "접속"되는 것으로 이해될 수 있다.
본 명세서에 기재된 "~부(유닛)", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주 기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
이하, 본 발명의 실시예들과 관련된 도면들을 참고하여, 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템과 사용자 단말기의 연결 관계를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템(100, 이하 클라우드 시스템)은 다수의 사용자 단말기(10)와 네트워크 연결될 수 있으며, 이를 통하여 다양한 클라우드 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
여기서, 네트워크는 단말 및 서버와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예는, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, 5G, LTE, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
최근 다양한 분야에서 생성되는 데이터들은 데이터의 크기와 종류로 인해 클라우드 컴퓨팅 환경을 도입하고 있으며, 특히 소프트웨어의 경우 대부분 클라우드 환경을 기반으로 하는 서비스 형태로 배포되고 있다.
또한, 대화형 메신저, 포털(Portal), 지식 블로그 등과 같은 서비스 역시 클라우드 환경을 기반으로 하여 제공되고 있다.
사용자 단말기(10)는 네트워크를 통해 클라우드 시스템(100)에 접속할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 클라우드 시스템(100)이 제공하는 다양한 클라우드 서비스를 이용할 수 있다.
또한, 사용자 단말기(10)는 클라우드 시스템(100)과 연결되는 통신 기능과 이미지나 텍스트를 출력할 수 있는 디스플레이 기능을 갖춘 장치라면 특별히 한정되지 않는다. 예를 들어, 사용자 단말기(10)는, 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 태블릿(tablet) PC, 무선전화기(wireless phone), 모바일폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), 웨어러블 장치(wearable device) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2a는 기존의 가상머신 계층도이고, 도 2b는 본 발명의 실시예에 의한 컨테이너 계층도이다.
클라우드를 구성하는 기존의 전통적인 방식인 서버 가상화 기술은 하이퍼바이저를 통한 가상머신 생성을 통해 구현되어 왔다. 도 2a를 참조하면, 가상머신은 하나의 컴퓨터이기 때문에 호스트 OS와 하이퍼바이저 위에 항상 게스트 OS를 설치해야 한다. 따라서, 이미지 안에 OS가 포함되기 때문에 이미지 용량이 커지는 단점이 있을 뿐만 아니라 가상화 이미지를 인터넷을 통해 전송하기 위해서는 많은 트래픽이 유발되는 문제가 있다. 특히, 가상머신은 OS를 가상화하는 것에만 초점이 맞춰져 있기 때문에, 이미지를 생성하고 실행하는 기능만 있을 뿐 배포와 관리 기능은 부족하다.
그에 반해, 도 2b에 도시된 바와 같이 컨테이너는 가상머신에 비해 상대적으로 경량화된 계층 구조를 갖는데, 이러한 컨테이너에는 호스트 OS 위에 컨테이너 엔진만 존재할 뿐 별도의 게스트 OS가 존재하지 않는다. 따라서, 컨테이너에 설치되는 이미지에 서버 운영을 위한 프로그램과 라이브러리만 격리해서 설치할 수 있으며, OS 자원은 호스트 OS와 공유하는 방법으로 이미지 용량을 크게 줄일 수 있다. 또한, 컨테이너는 가상머신과 달리 하드웨어를 가상화하는 계층이 별도로 없기 때문에 메모리 접근, 파일시스템 및 네트워크 속도가 가상머신에 비해 상대적으로 빠른 장점을 가질 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템의 아키텍쳐(Architecture)를 나타낸 도면이다.
클라우드 시스템(100)은 컨테이너 기반으로 설계되어 다양한 서버 환경 및 웹 기반의 애플리케이션(Application)을 지원하는 시스템으로, 도 3에 도시된 형태의 아키텍쳐 환경을 보유하고 있다.
즉, 클라우드 시스템(100)은 컨테이너가 배포되는 가상 또는 물리 머신인 워커 노드(Worker Node), 워커 노드 전체를 관리하는 관리 노드(또는 마스터 노드(Master Node)), 및 컨테이너 이미지가 저장되는 컨테이너 레파지토리(Container Repository)로 이루어진다.
또한, 각 워커 노드는 하나 또는 다수의 컨테이너 애플리케이션을 포함하며, 같은 워커 노드에 속한 컨테이너들은 서로 로컬 통신이 가능하고 디스크 자원도 공유할 수 있다.
관리 노드는 클라우드 시스템의 설정 환경을 저장하고, 워커 노드로 이루어진 클러스터 전체에 대한 관리를 수행할 수 있다. 이를 위하여, 관리 노드는 네트워크 프록시(Network Proxy), API 서버(API Server), 제어 관리기(Controller Manager), 이벤트 관리기(Event Manager), 스케줄러(Scheduler)를 포함할 수 있다.
네트워크 프록시는 컴퓨터 네트워크에서 다른 서버 상의 자원을 찾는 클라이언트로부터 요청을 받아 중계하며, 이를 통해 분산 시스템의 구조를 단순화하고 캡슐화하여 서비스의 복잡도를 줄이는 역할을 한다.
API 서버는 사용자로부터의 요청이나 노드 간의 통신을 담당하고, 스케줄러는 컨테이너(또는 포드(Pod))의 배포 및 서비스에 필요한 리소스를 적절한 노드에 할당한다.
또한, 제어 관리기는 컨테이너(또는 포드)의 저장 공간 조절, 동적으로 추가 또는 삭제되는 컨테이너(또는 포드)에 대한 라벨(Label) 할당, 복제, 여러 컨테이너(포드)의 그룹핑 서비스 시 로드 밸런싱 등을 관리하며, 이벤트 관리기는 클라우드 시스템 내에서 특정 상황(또는 이벤트) 발생 시 이를 관리자 단말기로 통지하는 역할을 수행한다.
워커 노드는 관리 노드에 의해 명령을 받고 실제 작업을 수행하는 서비스 컴포넌트로, 적어도 하나 이상의 컨테이너 애플리케이션을 보유할 수 있다.
도 4는 기존 애플리케이션의 분산처리 방식을 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 의한 서비스 및 데이터베이스 구성 방식을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 기존 애플리케이션은 사용자 클라이언트(client) 및 뷰(View) 환경, 컨트롤러 레벨(Controller Level), 서비스 레벨(Service Level), DAO(Data Access Object), 데이터베이스(DB)로 구성된다. 이러한 종래 애플리케이션의 경우 L4 등과 같은 로드밸런서(Load Balancer)를 통해 부하(Load)에 대한 분산 처리를 수행하였다.
그러나 기존의 분산 처리 방식은 데이터의 특성을 고려하지 않고 데이터베이스를 단순히 중복 구성한 것에 불과하며, 또한 각 애플리케이션이 공통적으로 활용하는 데이터는 분할될 수밖에 없다.
도 5를 참조하면, 상술한 문제를 해결하기 위하여 본 발명은 마이크로 서비스를 먼저 기능 단위로 세분화하고, 관련 기능에 따라 데이터를 분리하는 과정을 수행한다.
즉, 각 서비스를 분리한 후 공통 및 기준 서비스와 개별 마이크로 서비스를 각각 구성하고, 분리된 데이터간 연결방안을 구축하여 전체 서비스를 구성하도록 한다.
또한, 데이터베이스에 대한 접근을 각 서비스 모듈을 통한 HTTP(hypertext transfer protocol) 기반의 API(Application Programming Interface)를 활용하도록 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템의 구성 방식을 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 의한 데이터베이스 동기화를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 클라우드 시스템(100)은 다수의 서비스 모듈(131, 132), 다수의 데이터베이스(151, 152), 및 인메모리 클러스터(120)를 포함할 수 있다.
서비스 모듈(131, 132)은 각각 특정 기능을 수행하기 위하여 세분화된 컨테이너 구조의 모듈로서, 네트워크 연결된 사용자 단말기(10)로 다양한 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 서비스 모듈(131, 132)은 적어도 하나의 공통 서비스 모듈(131)과 다수의 기능 서비스 모듈(132)을 포함할 수 있다.
공통 서비스 모듈(131)은 다수의 서비스 모듈(131, 132) 중 공통 데이터베이스(151)의 관리를 수행하는 모듈로, 공통 데이터베이스(151)에 대응하여 설치될 수 있다.
또한, 공통 서비스 모듈(131)은 공통 데이터베이스(151)에 저장된 기반 데이터의 관리를 담당하며, 기능 서비스 모듈(132)로부터 기반 데이터에 대한 접근 요청이 있는 경우 해당 기반 데이터에 접근이 가능하도록 하는 HTTP 기반의 API를 상기 기능 서비스 모듈(132)로 제공할 수 있다.
기능 서비스 모듈(132)은 서비스 모듈(131, 132) 중 공통 서비스 모듈(131)을 제외한 모듈로서, 각각 세분화된 특정 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 기능 서비스 모듈(132)은 사용자 단말기(10)에 대한 인증을 수행하는 보안 모듈, 대화형 메신저 서비스와 관련된 단체 메시지 모듈, 메시지 지연에 대한 처리 모듈, 외부 모바일 알림 메시지 모듈, PC 메시지 모듈 등으로 설정될 수 있다.
또한, 기능 서비스 모듈(132)은 특정 기능 수행 시 자신과 연관된 기능 데이터베이스(152) 이외의 다른 기능 데이터베이스(152)를 참조하는 경우가 있다.
이 경우, 기능 서비스 모듈(132)은 HTTP 기반의 API를 이용하여 특정 기능 데이터베이스(152)에 접근할 수 있다.
예를 들어, 기능1 서비스 모듈(132)이 기능2 데이터베이스(152)를 참조하고자 하는 경우, 기능1 서비스 모듈(132)은 기능2 서비스 모듈(132)로 기능2 데이터베이스(152)에 대한 접근 요청을 전송할 수 있으며, 기능2 서비스 모듈(132)은 HTTP 기반의 API를 기능1 서비스 모듈(132)로 제공할 수 있다.
이때, HTTP 기반의 API는 POST, GET, PUT, 및 DELETE를 포함하는 HTTP 메소드(Method) 중 어느 하나와 기능1 서비스 모듈(132)이 처리하고자 하는 데이터의 URL(Uniform Resource Locator)을 포함할 수 있다.
이에 따라, 기능1 서비스 모듈(132)은 기능2 서비스 모듈(132)로부터 전달된 API를 이용하여, 기능2 데이터베이스(152)를 대상으로 한 데이터 생성(POST), 데이터 조회(GET), 데이터 수정(PUT), 데이터 삭제(DELETE)를 수행할 수 있다.
한편, 도 6에서는 기능 서비스 모듈(132)이 컨트롤러 레벨, 서비스 레벨, DAO, 서비스 레벨(Service Level), DAO(Data Access Object)로 이루어지고, 각 기능 서비스 모듈(132)에 기능 데이터베이스(152)가 연관 설치되는 경우를 도시하였다.
다만, 기능 서비스 모듈(132)의 형태는 변화될 수 있다. 예를 들어, 기능 서비스 모듈(132)에 연관된 기능 데이터베이스(152)가 존재하지 않는 경우, 해당 기능 서비스 모듈(132)은 서비스 레벨만으로 구성될 수 있다. 또한, 기능 서비스 모듈(132)의 서비스 레벨이 생략될 수 있으며, 이 경우 해당 기능 서비스 모듈(132)은 컨트롤러 레벨과 연관 기능 데이터베이스(152)에 액세스를 위한 DAO로 구성될 수 있다.
데이터베이스(151, 152)는 비휘발성 메모리(non-volatile memory) 등의 자원을 기반으로 이루어질 수 있다. 인메모리 클러스터(120)에 저장된 데이터들은 주기적으로 데이터베이스(151, 152)에 저장될 수 있다.
또한, 데이터베이스(151, 152)는 서비스 모듈(131, 132)과 연관되어 배치될 수 있으며, 각 서비스 모듈(131, 132)과 관련된 데이터를 저장하는 역할을 수행할 수 있다.
예를 들어, 데이터베이스(151, 152)는 적어도 하나의 공통 데이터베이스(151)와 다수의 기능 데이터베이스(152)를 포함할 수 있다.
공통 데이터베이스(151)는 다수의 데이터베이스(151, 152) 중 공통 서비스 모듈(131)에 대응하여 설치되는 데이터베이스로, 다수의 기능 서비스 모듈(132)에 공통적으로 필요한 기반 데이터를 저장할 수 있다.
기능 데이터베이스(152)는 다수의 데이터베이스(151, 152) 중 기능 서비스 모듈(132)별로 대응 설치되는 데이터베이스로, 상기 다수의 기능 서비스 모듈(132)에 할당된 특정 기능을 수행하기 위하여 필요한 데이터를 저장할 수 있다.
즉, 기능 데이터베이스(152)는 다수의 기능 서비스 모듈(132)과 일대일 대응하도록 배정될 수 있으며, 공통 데이터베이스(151)로부터 기반 데이터를 전달받아 저장할 수 있다.
예를 들어, 기반 데이터는 기능 서비스 모듈(132)에서 공통적으로 필요로 하는 사용자(고객) 정보, 구성원 정보, 상담원 정보, 협력사 정보, 조직 정보, 통계 정보, 시스템 정보 등을 포함할 수 있으며, 이러한 기반 데이터는 별도의 테이블로 구성될 수 있다.
기능 데이터베이스(152)에는 상기 기반 데이터와 함께 기능 서비스 모듈(132)의 특정 기능(또는 서비스)를 구현하기 위한 별도의 기능 데이터가 저장될 수 있다.
다만, 다수의 기능 서비스 모듈(132)이 필요로 하는 기반 데이터가 하나 또는 소수의 공통 데이터베이스(151)에만 저장되어 있는 경우, 기반 데이터에 대한 대량의 요청 발생 시 공통 데이터베이스(151)의 펜딩(Pending)이 일어나게 된다. 이러한 펜딩 현상은 동시에 접속한 DB 트랜젝션(transaction)이 한계를 초과하면 더 이상의 트랜젝션을 거부하고 추가적인 요청을 거부하는 형태를 말한다.
이에 따라, 별도의 테이블로 구성되어 공통 데이터베이스(151)에 저장되어 있는 기반 데이터를 각 기능 데이터베이스(152)에 동기화 저장되도록 할 수 있다.
즉, 데이터베이스(151, 152)를 공통 및 기준이 되는 기반 데이터를 저장하는 공통 데이터베이스(151)와 각 기능 서비스 모듈(132) 별로 배정되는 기능 데이터베이스(152)로 재구성함과 동시에, 공통 데이터베이스(151)의 기반 데이터를 각 기능 데이터베이스(152)에 동기화 저장함으로써 데이터베이스(151, 152)에 대한 부하 분산이 가능하도록 구현하였다. 이에 따라, 대규모의 사용자가 동시 접속하여도 성능 저하 등의 문제가 발생하지 않는 클라우드 시스템(100)을 제공할 수 있다.
인메모리 클러스터(120)는 컨테이너 기반으로 인증 키 및 이벤트 데이터를 저장할 수 있으며, 분산 메시지 처리 모듈(160)의 데이터 분산 처리를 위한 저장 공간을 제공할 수 있다. 이러한 인메모리 클러스터(120)는 클라우드 내에서 할당된 영역을 가지며, 캐시(Cache) 및 램(RAM) 메모리 등과 같은 휘발성 메모리(volatile memory) 자원을 기반으로 이루어질 수 있다.
즉, 인메모리 클러스터(120)는 인증 키 및 이벤트 데이터의 저장 및 데이터 분산 처리에 활용될 수 있는 캐쉬(Cache)를 제공하며, 이를 통하여 보다 쾌적하고 향상된 속도의 클라우드 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
인증 키는 클라우드 시스템(100)을 이용하고자 하는 사용자의 인증을 위하여 사용되며, 이벤트 데이터는 기능 서비스 모듈(132)에 의한 클라우드 서비스의 제공을 위하여 필요한 데이터 및 클라우드 서비스의 제공 시 발생되는 데이터의 집합을 의미한다.
즉, 기능 서비스 모듈(132)은 인메모리 클러스터(120)에 저장된 이벤트 데이터를 이용하여 클라우드 서비스를 제공하며, 이에 따라 향상된 속도 및 응답성을 갖는 서비스의 제공이 가능하다.
인메모리 클러스터(120)에 저장된 이벤트 데이터는 정기적으로 기능 데이터베이스(152)에 분산 저장될 수 있다. 예를 들어, 다수의 기능 서비스 모듈(132) 중 적어도 하나는 데이터 저장 모듈로 설정될 수 있으며, 상기 데이터 저장 모듈은 인메모리 클러스터(120)에 저장된 이벤트 데이터를 정기적으로 해당 기능 데이터베이스(152)에 저장할 수 있다.
한편, 다수의 기능 서비스 모듈(132) 중 적어도 하나는 네트워크 연결된 사용자 단말기(10)의 인증 기능을 수행하는 보안 모듈로 동작할 수 있다.
이 경우, 해당 보안 모듈은 컨테이너 구조를 가지며, 사용자의 로그인 및 인증 절차를 수행할 수 있다. 예를 들어, 보안 모듈은 네트워크 연결된 사용자 단말기(10)를 대상으로 로그인 인터페이스를 제공할 수 있으며, 로그인 절차가 완료된 사용자 단말기(10)를 대상으로 주기적인 인증을 수행할 수 있다.
예를 들어, 보안 모듈은 로그인 절차가 완료된 사용자 단말기(10)에 대하여 각각 상이한 인증 키를 생성 및 부여할 수 있으며, 이러한 사용자 단말기(10) 별 인증 키를 인메모리 클러스터(120)에 저장할 수 있다.
또한, 보안 모듈은 사용자 단말기(10)가 클라우드 시스템(100)이 제공하는 클라우드 서비스를 이용하는 동안 인메모리 클러스터(120)에 저장된 인증 키를 이용하여 사용자 단말기(10)의 인증을 주기적으로(예를 들어, 5초 간격) 수행할 수 있다.
일례로, 보안 모듈이 부여한 인증 키는 사용자 단말기(10)에도 저장될 수 있으며, 보안 모듈은 사용자 단말기(10)로부터 주기적으로 인증 키를 전달받아 이를 인메모리 클러스터(120)에 저장된 인증 키와 비교함으로써 인증 절차를 진행할 수 있다. 즉, 사용자 단말기(10)로부터 전송된 인증 키가 인메모리 클러스터(120)에 저장된 인증 키와 동일한 경우 인증에 성공한 것으로 판단하여 사용자의 클라우드 서비스의 이용을 지속적으로 허가하며, 사용자 단말기(10)로부터 전송된 인증 키가 인메모리 클러스터(120)에 저장된 인증 키와 상이한 경우 인증에 실패한 것으로 판단하여 사용자의 클라우드 서비스의 이용을 차단할 수 있다.
사용자 단말기(10)의 접속이 종료된 경우 보안 모듈은 인메모리 클러스터(120)에 저장된 사용자 단말기(10)의 인증 키를 삭제할 수 있으며, 추후 사용자 단말기(10)가 재접속하는 경우 앞서 설명한 로그인 절차 및 인증 절차를 다시 수행할 수 있다.
보안 모듈은 인메모리 클러스터(120)에 저장된 인증 키를 기반으로 인증 절차를 수행하므로, 기존 대비 향상된 속도를 갖는 인증 동작을 수행할 수 있다.
또한, 다수의 기능 서비스 모듈(132) 중 적어도 하나는 보안 모듈 또는 다른 기능 서비스 모듈(132)에 대한 스케일링(Scaling)을 수행하는 관리 모듈로 동작할 수 있다.
스케일링은 다수의 사용자 접속 등에 의해 발생되는 부하를 분산시키기 위한 것으로, 발생 부하에 대응하여 해당 모듈(132)의 개수를 조절하는 기능을 의미한다. 예를 들어, 사용자 단말기(10)의 세션 수 및/또는 사용자 단말기(10)에 의해 발생되는 트래픽에 대응하여 해당 모듈(132)의 수를 증가시키거나 감소시킬 수 있다.
한편, 서비스 모듈(131, 132)은 각각 컨테이너 구조를 갖기 때문에, 이러한 컨테이너 구조의 서비스 모듈(131, 132)에 대한 복제 및 관리가 용이하다.
즉, 관리 모듈(140)은 서비스 모듈(131, 132)의 부하 분산을 위하여 서비스 모듈(131, 132)의 스케일링을 수행할 수 있다. 구체적으로, 관리 모듈(140)은 사용자 단말기(10)에 의해 발생되는 트래픽에 대응하여 서비스 모듈(131, 132)의 개수를 조절할 수 있다.
예를 들어, 대규모의 사용자 단말기(10)가 클라우드 시스템(100)에 추가 접속되는 경우, 특정 기능 서비스 모듈(예를 들어, 보안 모듈)의 부하가 급격히 증가하여 인증 절차 및 서비스 이용이 지연될 수 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 관리 모듈(140)은 사용자 단말기(10)에 의한 트래픽을 검출하여 검출된 해당 트래픽이 기설정된 기준값을 초과하는 경우 특정 기능 서비스 모듈(예를 들어, 보안 모듈)의 수를 증가시킬 수 있으며, 상기 기준값을 넘는 트래픽 양에 대응하여 특정 기능 서비스 모듈(예를 들어, 보안 모듈)의 증가 개수를 결정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 의한 분산 메시지 처리 모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
분산 메시지 처리 모듈(160)은 실시간 데이터의 분산 처리를 수행하는 모듈로, 인메모리 클러스터(120) 기반으로 동작할 수 있다.
분산 메시지 처리 모듈(160)은 대용량 실시간 로그 처리 시스템으로서, 발행/구독(Publish/Subscribe) 패러다임을 사용하여 처리하는 메시지 큐잉(message queuing) 시스템으로 정의될 수 있다.
또한, 분산 메시지 처리 모듈(160)은 앞서 설명한 공통 데이터베이스(151)와 기능 데이터베이스(152)의 기반 데이터 동기화를 위하여 사용될 수 있다.
즉, 분산 메시지 처리 모듈(160)은 공통 데이터베이스(151)의 기반 데이터를 복제하여 다수의 기능 데이터베이스(152)로 분산 제공할 수 있으며, 이에 따라 각 기능 데이터베이스(152)는 제공받은 기반 데이터를 저장할 수 있다.
대체적으로, 분산 메시지 처리 모듈(160)은 공통 데이터베이스(151)의 기반 데이터의 변경 내역을 다수의 기능 데이터베이스(152)로 분산 제공할 수 있으며, 이에 따라 각 기능 데이터베이스(152)는 제공받은 기반 데이터의 변경 내역을 참조하여 저장된 기반 데이터의 업데이트를 수행할 수 있다.
예를 들어, CDC(Change Data Capture) 기술을 기반으로 공통 데이터베이스(151)에 저장된 기반 데이터의 변경 내역을 추출할 수 있다.
도 8을 참조하면, 분산 메시지 처리 모듈(160)은 공통 데이터베이스(151)의 기반 데이터 변경 여부를 관리하는 커넥터(161), 데이터의 송수신을 위하여 직렬화를 수행하는 데이터 고속처리기(162), 및 직렬화된 데이터의 분산 처리를 실시간으로 수행하는 실시간 메시징 큐(163)를 포함할 수 있다.
이를 통해, 공통 데이터베이스(151)의 기반 데이터 또는 기반 데이터의 변경 내역은 분산 메시지 처리 모듈(160)에 의한 발행/구독(Publish/Subscribe) 구조의 메시지 큐(Message Queue)를 통해 다수의 기능 데이터베이스(152)에 분산 저장될 수 있다.
또한, 각 애플리케이션의 실행 시 다수의 기능 서비스 모듈(132)이 클라우드 서비스를 제공함에 따라 발생된 로그 데이터의 경우, 분산 메시지 처리 모듈(160)에 의한 발행/구독(Publish/Subscribe) 구조의 메시지 큐(Message Queue)를 통해 다수의 기능 데이터베이스(152)에 분산 저장될 수 있다.
일례로, 분산 메시지 처리 모듈(160)로는 아파치 카프카(Apache Kafka)가 사용될 수 있다. 아파치 카프카는 LinkedIn에서 개발된 분산 메시징 시스템으로써 2011년에 오픈 소스로 공개되었으며, 대용량의 실시간 로그처리에 특화된 아키텍처 설계를 통하여 기존 메시징 시스템보다 우수한 TPS를 보여주고 있다. 카프카는 발행-구독(publish-subscribe) 모델을 기반으로 동작하며. 크게 프로듀서(producer), 컨슈머(consumer), 브로커(broker)로 구성된다. 카프카의 브로커는 토픽(topic)을 기준으로 메시지를 관리한다. 프로듀서는 특정 토픽의 메시지를 생성한 뒤, 해당 메시지를 브로커에 전달한다. 그리고, 브로커가 전달받은 메시지를 토픽 별로 분류하여 쌓아 놓으면, 해당 토픽을 구독하는 컨슈머(consumer)들이 메시지를 가져가서 처리하게 된다. 카프카는 확장성(scale-out)과 고가용성(high availability)을 위하여 브로커(broker)들이 클러스터로 구성되어 동작하도록 설계되어 있으며, 심지어 브로커(broker)가 1개 밖에 없을 때에도 클러스터로써 동작한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 의한 인메모리 클러스터를 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 인메모리 클러스터(120)는 각각 도 2b의 컨테이너 구조를 가지는 슬레이브 노드(121), 마스터 노드(122), 매니저 노드(123)을 포함할 수 있다.
슬레이브 노드(121)는 인증 키 및 이벤트 데이터를 캐쉬에 저장할 수 있다. 이를 위하여, 슬레이브 노드(121)에는 각각 데이터를 저장할 수 있는 캐쉬가 할당될 수 있다.
마스터 노드(122)는 슬레이브 노드(121)의 상태를 감시하는 역할을 수행한다. 일례로, 마스터 노드(122)는 슬레이브 노드(121)를 통해 확보된 자원의 활용량이 기설정된 임계치에 도달한 경우 네트워크 연결된 관리자 단말기(미도시)로 알림을 제공할 수 있다.
이에 대응하여 관리자는 관리자 단말기를 통해 슬레이브 추가 요청을 전송할 수 있으며, 매니저 노드(123)는 해당 요청에 대응하여 슬레이브 노드(121)를 추가함으로써 필요한 자원을 추가로 확보할 수 있다.
이러한 인메모리 클러스터(120)를 위와 같은 컨테이너 기반으로 설계함으로써, 대규모 사용자가 동시 접속됨에 따라 인메모리 클러스터(120)에 예기치 못한 부하가 발생하고 이에 따른 시스템 장애 등이 발생하는 것을 방지할 수 있다. 즉, 컨테이너 기반으로 인메모리 클러스터(120)를 구성함으로써 실제 데이터 요청에 실시간으로 반응하여 원하는 자원량을 확보할 수 있는 바, 대규모의 사용자가 동시 접속하여도 성능 저하 등의 문제가 발생하지 않는 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 의한 공통 데이터베이스에 대한 접근 방안을 나타낸 도면이고, 도 11은 본 발명의 실시예에 의한 사용자 클라이언트 및 뷰 환경의 데이터 접근 방안을 나타낸 도면이다.
도 10 및 도 11을 참조하면, 공통 데이터베이스(151)에 직접 접근할 필요가 없는 사용자 클라이언트 및 뷰(View) 환경은 로드밸런서 및/또는 인메모리 클러스터(120)를 통해 실제 실시간 데이터를 양방향으로 비동기 접근할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이지 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 사용자 단말기
100: 클라우드 시스템
120: 인메모리 클러스터
131: 공통 서비스 모듈
132: 기능 서비스 모듈
151: 공통 데이터 베이스
152: 기능 데이터 베이스
160: 분산 메시지 처리 모듈

Claims (8)

  1. 클라우드 내에서 할당된 영역을 가지며, 데이터 분산 처리를 위한 캐쉬를 제공하는 인메모리 클러스터;
    특정 기능을 수행하기 위한 컨테이너 구조를 갖는 다수의 기능 서비스 모듈;
    상기 다수의 기능 서비스 모듈별로 배정된 다수의 기능 데이터베이스;
    상기 다수의 기능 서비스 모듈에 공통적으로 필요한 기반 데이터를 저장하는 공통 데이터베이스; 및
    상기 공통 데이터베이스의 관리를 위한 컨테이너 구조의 공통 서비스 모듈; 을 포함하고,
    상기 기능 서비스 모듈은, HTTP(hypertext transfer protocol) 기반의 API(Application Programming Interface)을 이용하여 특정 기능 데이터베이스에 접근 가능하며,
    상기 공통 데이터베이스의 기반 데이터는, 별도의 테이블로 구성되어 상기 다수의 기능 데이터베이스에 동기화 저장되고,
    상기 다수의 기능 서비스 모듈은, 제1 기능 서비스 모듈 및 제2 기능 서비스 모듈을 포함하며,
    상기 기능 데이터베이스는, 상기 제1 기능 서비스 모듈에 배정된 제1 기능 데이터베이스, 및 상기 제2 기능 서비스 모듈에 배정된 제2 기능 데이터베이스를 포함하고,
    상기 제1 기능 서비스 모듈이 상기 제2 기능 서비스 모듈로 상기 제2 기능 데이터베이스에 대한 접근 요청을 전송하는 경우, 상기 제2 기능 서비스 모듈이 상기 제1 기능 서비스 모듈로 HTTP 기반의 API를 제공하며,
    상기 제1 기능 서비스 모듈로 제공된 HTTP 기반의 API는, POST, GET, PUT, 및 DELETE를 포함하는 HTTP 메소드(Method) 중 어느 하나와 상기 제1 기능 서비스 모듈이 처리하고자 하는 데이터의 URL(Uniform Resource Locator)을 포함하고,
    상기 다수의 기능 서비스 모듈은, 네트워크 연결된 사용자 단말기의 인증 기능을 수행하는 보안 모듈을 더 포함하며,
    상기 보안 모듈은, 상기 사용자 단말기 별 인증 키를 생성하여 상기 인메모리 클러스터에 저장하고, 상기 사용자 단말기가 클라우드 서비스를 이용하는 동안 상기 인메모리 클러스터에 저장된 인증 키를 이용하여 상기 사용자 단말기의 인증을 주기적으로 수행하고,
    상기 다수의 기능 서비스 모듈은, 관리 모듈을 더 포함하며,
    상기 관리 모듈은, 상기 사용자 단말기의 트래픽에 대응하여 상기 보안 모듈의 개수를 조절하는 것을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인메모리 클러스터를 기반으로 실시간 데이터의 분산 처리를 수행하는 분산 메시지 처리 모듈; 을 더 포함하며,
    상기 분산 메시지 처리 모듈은,
    상기 공통 데이터베이스의 기반 데이터를 복제하여 상기 다수의 기능 데이터베이스로 분산 제공하거나, 상기 기반 데이터의 변경 내역을 상기 다수의 기능 데이터베이스로 분산 제공하는 것을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 다수의 기능 서비스 모듈의 동작에 따라 발생된 로그 데이터가 상기 분산 메시지 처리 모듈에 의한 발행/구독(Publish/Subscribe) 구조의 메시지 큐(Message Queue)를 통해 상기 다수의 기능 데이터베이스에 분산 저장되는 것을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 인메모리 클러스터는,
    상기 인증 키를 캐쉬에 저장하는 컨테이너 구조의 슬레이브 노드;
    상기 슬레이브 노드의 상태를 감시하는 컨테이너 구조의 마스터 노드; 및
    상기 인메모리 클러스터의 정보를 저장하는 컨테이터 구조의 매니저 노드; 를 포함하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 마스터 노드는,
    확보된 자원의 활용량이 임계치에 도달한 경우 네트워크 연결된 관리자 단말기로 알림을 전송하고,
    상기 매니저 노드는,
    상기 관리자 단말기로부터 전송된 요청에 대응하여 상기 슬레이브 노드를 추가 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 데이터베이스 구조를 갖는 클라우드 시스템.
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