KR102334034B1 - 서버 이상 진단 감시 장치 - Google Patents

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KR102334034B1
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최원준
박재완
김구
남민석
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Abstract

서버 이상 진단 감시 장치가 개시된다. 서버 이상 진단 감시 장치는, 디스플레이부, 외부 시스템과 통신을 수행하는 통신부, 랙마운트의 전체 전원인 주전력을 입력받고, 입력받은 주전력을 분기하여 서버 시스템의 각 장비로 전력을 공급하며, 서버 시스템의 전력 소모량을 측정하는 전력량계를 포함하는 전력 입출력부, 랙마운트 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하는 센서부 및 전력 소모량, 온도, 습도, 소음 및 진동에 대한 측정 데이터를 수집 및 분석하여 랙마운트 내의 정상 상황 또는 이상 상황 여부를 판단하고, 판단 결과 및 측정 데이터를 디스플레이부가 출력하고 통신부가 외부 시스템으로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

서버 이상 진단 감시 장치{Apparatus for monitoring server abnormality diagnosis}
본 발명은 서버 이상 진단 감시 장치에 관한 것이다.
데이터 센터 등에서 운영되는 서버 시스템은 구성되는 장비들의 가격이 비쌀 뿐만 아니라, 24시간 쉼없이 운영되어야 하는 인터넷 서버, 데이터베이스 서버, 기타 장치 등에 문제가 생기는 경우 매우 심각한 문제를 초래할 수 있다. 특히, 장애를 유발하는 가장 큰 원인으로는, 도 1에 도시된 바와 같이, 서버와 스토리지 등의 IT 하드웨어 에러, 장비 전력 공급 문제, 서버 룸에서의 온도상승 문제 등이 있다.
일반적으로, 데이터 센터 등에 설치되는 서버, 각종 장비 등은 랙마운트에 설치된다. 랙마운트에는, 목적에 따라 서버용 컴퓨터, 통신장비, IT 장비 및 기타 장비의 구성과 수량이 현장에서 결정되어 설치될 수 있다. 그래서, 필요에 따라 랙마운트에 장비가 추가되거나 필요 없는 장비도 발생함으로써, 공장에서 제품화되어 생산된 장비와 같이 일괄적인 관리가 어렵다. 그리고, 랙마운트에 설치되는 장비들은 대부분 24시간 쉼없이 운용되므로, 랙마운트의 특성에 적합한 운영과 유지관리가 매우 어려운 실정이다.
대한민국등록특허공보 제10-1416927호(2014.07.02)
본 발명은 서버 시스템을 구성하는 장비들이 장착된 랙마운트에 설치되며, 서버 시스템의 전력 소모량, 랙마운트 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하고, 화재를 감지하여 서버 시스템의 이상을 감지하는 서버 이상 진단 감시 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 서버 시스템을 구성하는 장비들이 장착된 랙마운트 내에 설치되는 서버 이상 진단 감시 장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치는, 디스플레이부, 외부 시스템과 통신을 수행하는 통신부, 상기 랙마운트의 전체 전원인 주전력을 입력받고, 상기 입력받은 주전력을 분기하여 상기 서버 시스템의 각 장비로 전력을 공급하며, 상기 서버 시스템의 전력 소모량을 측정하는 전력량계를 포함하는 전력 입출력부, 상기 랙마운트 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하는 센서부 및 상기 전력 소모량, 상기 온도, 상기 습도, 상기 소음 및 상기 진동에 대한 측정 데이터를 수집 및 분석하여 상기 랙마운트 내의 정상 상황 또는 이상 상황 여부를 판단하고, 상기 판단 결과 및 상기 측정 데이터를 상기 디스플레이부가 출력하고 상기 통신부가 외부 시스템으로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함한다.
상기 전력 입출력부는, 상기 입력받은 주전력을 분기하는 분기모듈, 상기 서버 시스템의 장비들 및 상기 서버 이상 진단 감시 장치 전체가 소모하는 전력을 측정하는 하나의 제1 전력량계 및 상기 서버 시스템의 각 장비가 소모하는 전력을 측정하는 복수의 제2 전력량계를 포함한다.
상기 외부 시스템은 현장 단말, 건물의 자동제어 시스템, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)을 포함한다.
상기 제어부는 상기 측정 데이터를 수집하여 기계학습(Machine Learning)하고, 상기 기계학습을 통해 산출된 학습결과를 이용하여 상기 랙마운트 내의 상기 서버 시스템의 이상 여부를 감지한다.
상기 제어부는 상기 서버 이상 진단 감시 장치가 상기 랙마운트에 설치되어 기계학습 모드로 동작하도록 설정되면, 상기 측정 데이터를 미리 설정된 주기로 수집하고, 상기 수집된 측정 데이터를 이용하여 기계학습을 수행한다.
상기 제어부는 상기 수집된 측정 데이터를 선형회귀분석(Linear regression analysis)하여 상기 서버 시스템의 정상 운전 데이터 범위를 산출한다.
상기 서버 이상 진단 감시 장치가 상기 랙마운트의 상기 서버 시스템에 대하여 감시 모드로 동작하게 되면, 상기 제어부는 상기 산출된 정상 운전 데이터 범위를 이용하여 실시간 측정 데이터로부터 상기 서버 시스템이 정상 상황인지 또는 이상 상황인지 여부를 판별한다.
본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치는, 서버 시스템을 구성하는 장비들이 장착된 랙마운트에 설치되며, 서버 시스템의 전력 소모량, 랙마운트 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하고, 화재를 감지하여 서버 시스템의 이상을 조기에 감지함으로써, 서버 시스템의 고장을 예방하여 고장으로 인한 시간적 및 경제적 손실을 최소화할 수 있다.
도 1은 한국의 데이터 센터의 장애원인을 조사한 결과를 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 외형을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 내부 모습을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 설치 예를 나타낸 도면.
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 동작을 설명하기 위한 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 외형을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 내부 모습을 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 설치 예를 나타낸 도면이고, 도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 2를 중심으로, 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치(100)에 대하여 설명하되, 도 3 내지 도 7을 참조하기로 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치(100)는, 전력 입출력부(110), 센서부(120), 통신부(130), 디스플레이부(140) 및 제어부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 본 발명의 실시예에 따른 서버 이상 진단 감시 장치(100)는 도 5에 도시된 바와 같이, 서버 시스템을 구성하는 장비들이 장착된 랙마운트(10) 내에 서버 시스템의 장비들과 함께 장착될 수 있다.
전력 입출력부(110)는 랙마운트(10)의 전체 전원인 주전력을 입력받고, 입력받은 주전력을 분기하여 출력함으로써, 서버 시스템의 장비들 및 서버 이상 진단 감시 장치(100)로 전력을 공급한다.
즉, 전력 입출력부(110)는 도 4에 도시된 바와 같이, 입력받은 주전력을 분기하는 분기모듈(111), 서버 시스템의 장비들 및 서버 이상 진단 감시 장치(100) 전체가 소모하는 전력을 측정하는 하나의 제1 전력량계(112) 및 서버 시스템의 각 장비가 소모하는 전력을 측정하는 복수의 제2 전력량계(113)를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 제1 전력량계(112)의 입력단자에는 주전력을 공급하는 주전력선이 연결되고, 복수의 제2 전력량계(113)의 출력단자에는 각각 서버 시스템의 각 장비로의 공급전력선이 연결될 수 있다. 그리고, 제1 전력량계(112)의 출력단자와 복수의 제2 전력량계(113)의 입력단자 사이에는, 주전력선을 통해 공급되는 주전력을 서버 시스템의 각 장비로 분기하는 분기모듈(111)이 연결될 수 있다.
이를 통해, 전력 입출력부(110)는 서버 시스템 전체의 전력 소모량과 서버 시스템의 각 장비의 전력 소모량을 측정할 수 있다.
센서부(120)는 랙마운트(10) 내의 서버 시스템의 장비들에 의하여 발생되는 각종 상황을 센싱한다.
즉, 센서부(120)는 랙마운트(10) 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하며, 화재발생을 감지할 수 있다.
예를 들어, 센서부(120)는 도 4에 도시된 바와 같이, 온습도 센서(121), 소음 센서(122), 화재감지 센서(123) 및 진동 센서(124)를 포함할 수 있다.
통신부(130)는 유무선 통신을 통해 다른 시스템과 통신을 수행한다.
예를 들어, 통신부(130)는 전력 입출력부(110) 및 센서부(120)를 통해 감지된 상황(정상 상황, 이상 상황 등)을 외부 시스템과 공유하기 위하여, 외부 시스템과 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 외부 시스템은 현장 단말, 건물의 자동제어 시스템, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System) 등을 포함할 수 있다.
디스플레이부(140)는 서버 이상 진단 감시 장치(100)가 획득하거나 처리한 정보를 출력한다.
즉, 디스플레이부(140)는 서버 이상 진단 감시 장치(100)의 구동 및 상태를 표시하며, 측정된 서버 시스템의 전력 소모량, 측정된 랙마운트(10) 내의 온도, 습도, 소음 및 진동, 화재발생 감지 여부, 정상 상황 또는 이상 상황 여부 등을 표시할 수 있다.
예를 들어, 디스플레이부(140)는 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 서버 이상 진단 감시 장치(100)가 랙마운트(10)에 장착되었을 때 사용자가 표시 내용을 확인할 수 있도록, 서버 이상 진단 감시 장치(100)의 외측에 설치될 수 있다.
제어부(150)는 기본적으로, 서버 이상 진단 감시 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어부(150)는 전력 입출력부(110) 및 센서부(120)를 통해 획득되는 데이터를 수집 및 분석하여 랙마운트(10) 내의 정상 상황 또는 이상 상황 여부를 판단하고, 디스플레이부(140)가 판단 결과 및 측정 데이터를 출력하도록 제어할 수 있다. 또한, 제어부(150)는 통신부(130)를 통해 외부 시스템으로 판단 결과 및 측정 데이터를 전송할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 제어부(150)는 전력 입출력부(110) 및 센서부(120)가 획득하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기계학습(Machine Learning)하고, 기계학습을 통해 산출된 학습결과를 이용하여 랙마운트(10) 내의 서버 시스템의 이상 여부를 감지할 수 있다.
우선, 제어부(150)는 서버 이상 진단 감시 장치(100)가 랙마운트(10)에 설치되어 기계학습 모드로 동작하도록 설정되면, 전력 입출력부(110) 및 센서부(120)를 통해 획득되는 데이터를 미리 설정된 주기로 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 기계학습을 수행할 수 있다.
즉, 제어부(150)는 전력 입출력부(110)의 전력량계(112, 113)가 측정한 서버 시스템의 전력 소모량, 온습도 센서(121), 소음 센서(122) 및 진동 센서(124)가 측정한 랙마운트(10) 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 수집할 수 있다.
그리고, 제어부(150)는 수집된 데이터를 선형회귀분석(Linear regression analysis)하여 기계학습을 수행할 수 있으며, 수행된 기계학습을 통해 서버 시스템의 정상 운전 데이터 범위를 산출할 수 있다.
이후, 서버 이상 진단 감시 장치(100)가 랙마운트(10)의 서버 시스템에 대하여 감시 모드로 동작하게 되면, 제어부(150)는 산출된 정상 운전 데이터 범위를 이용하여 실시간 측정 데이터로부터 서버 시스템이 정상 상황인지 또는 이상 상황인지 여부를 판별할 수 있다.
예를 들어, 수집된 데이터에 대한 선형회귀분석의 결과는 도 6의 그래프와 같이 나타낼 수 있다. 도 6을 참조하면, 선형회귀분석을 통해 도출된 선형회귀선에서 정상 운전 데이터 범위에 포함되는 측정 데이터는 정상운전 데이터로 간주될 수 있으나, 선형회귀선에서 정상 운전 데이터 범위를 벗어나는 측정 데이터는 이상운전 데이터로 간주될 수 있다. 측정 데이터에 대하여 선형회귀선의 적합성을 나타내는 결정계수(R2)가 0.9가 될 때까지 기계학습이 수행될 수 있다.
선형회귀분석을 통해 산출되는 선형회귀선은 전력 소모량 대 온도, 전력 소모량 대 습도, 전력 소모량 대 소음, 전력 소모량 대 진동으로 산출될 수 있다.
즉, 제어부(150)는 전력 소모량 대한 온도의 비율, 전력 소모량에 대한 습도의 비율, 전력 소모량에 대한 소음의 비율 및 전력 소모량에 대한 진동의 비율의 측정 데이터가 각 정상 운전 데이터 범위에 포함되는지 여부를 판단하여 서버 시스템이 정상 상황인지 또는 이상 상황인지 여부를 판별할 수 있다.
예를 들어, 정상 운전 데이터 범위는 하기 수학식으로 나타낼 수 있으며, 정상 운전 데이터 범위를 이용한 실시간 측정 데이터의 이상 여부 판단은 도 7의 그래프와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112021069401209-pat00001
여기서, μ 및 σ는 기계학습을 통해 산출된 정상 운전 데이터의 평균 및 표준편차로서, 전력 소모량 대한 온도의 비율의 평균 및 표준편차이거나, 전력 소모량에 대한 습도의 비율의 평균 및 표준편차이거나, 전력 소모량에 대한 소음의 비율의 평균 및 표준편차이거나, 전력 소모량에 대한 진동의 비율의 평균 및 표준편차일 수 있다.
즉, 표준편차 구간(ㅁ3σ)이 정상 운전 데이터 범위가 될 수 있다. 수학식 1이 나타내는 정상 운전 데이터 범위는 측정 데이터가 정상 데이터에 얼마나 가까운지를 결정하는데 사용될 수 있으며, 측정 데이터가 1에 근접할수록 정상 데이터에 가까워진다. 통계적으로, 정상 데이터의 99.7%가 표준편차 구간(ㅁ3σ)에 포함될 수 있고, 표준편차 구간(ㅁ3σ)을 벗어나는 측정 데이터는 이상 데이터로 판별될 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 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 실시예들을 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. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
100: 서버 이상 진단 감시 장치
110: 전력 입출력부
120: 센서부
130: 통신부
140: 디스플레이부
150: 제어부

Claims (7)

  1. 서버 시스템을 구성하는 장비들이 장착된 랙마운트 내에 설치되는 서버 이상 진단 감시 장치에 있어서,
    디스플레이부;
    외부 시스템과 통신을 수행하는 통신부;
    상기 랙마운트의 전체 전원인 주전력을 입력받고, 상기 입력받은 주전력을 분기하여 상기 서버 시스템의 각 장비로 전력을 공급하며, 상기 서버 시스템의 전력 소모량을 측정하는 전력량계를 포함하는 전력 입출력부;
    상기 랙마운트 내의 온도, 습도, 소음 및 진동을 측정하는 센서부; 및
    상기 전력 소모량, 상기 온도, 상기 습도, 상기 소음 및 상기 진동에 대한 측정 데이터를 수집하여 기계학습(Machine Learning)하고, 상기 기계학습을 통해 산출된 학습결과를 이용하여 상기 랙마운트 내의 정상 상황 또는 이상 상황 여부를 판단하고, 상기 판단 결과 및 상기 측정 데이터를 상기 디스플레이부가 출력하고 상기 통신부가 외부 시스템으로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함하되,
    상기 전력 입출력부는,
    상기 입력받은 주전력을 분기하는 분기모듈;
    상기 서버 시스템의 장비들 및 상기 서버 이상 진단 감시 장치 전체가 소모하는 전력을 측정하는 하나의 제1 전력량계; 및
    상기 서버 시스템의 각 장비가 소모하는 전력을 측정하는 복수의 제2 전력량계를 포함하고,
    상기 제1 전력량계의 입력단자에는 상기 주전력을 공급하는 주전력선이 연결되고,
    상기 복수의 제2 전력량계의 출력단자에는 각각 상기 서버 시스템의 각 장비로의 공급전력선이 연결되고,
    상기 제1 전력량계의 출력단자와 상기 복수의 제2 전력량계의 입력단자 사이에는, 상기 주전력선을 통해 공급되는 상기 주전력을 상기 서버 시스템의 각 장비로 분기하는 상기 분기모듈이 연결되고,
    상기 제어부는,
    상기 서버 이상 진단 감시 장치가 상기 랙마운트에 설치되어 기계학습 모드로 동작하도록 설정되면, 상기 측정 데이터를 미리 설정된 주기로 수집하고, 상기 수집된 측정 데이터를 선형회귀분석(Linear regression analysis)하여 상기 서버 시스템의 정상 운전 데이터 범위를 산출하고,
    상기 서버 이상 진단 감시 장치가 상기 랙마운트의 상기 서버 시스템에 대하여 감시 모드로 동작하게 되면, 상기 산출된 정상 운전 데이터 범위를 이용하여 실시간 측정 데이터로부터 상기 서버 시스템이 정상 상황인지 또는 이상 상황인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 서버 이상 진단 감시 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 외부 시스템은 현장 단말, 건물의 자동제어 시스템, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)을 포함하는 것을 특징으로 하는 서버 이상 진단 감시 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
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