KR102382884B1 - 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템 및 방법 - Google Patents

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금승우
문재원
유미선
김영기
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한국전자기술연구원
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Abstract

본 발명은, 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 관리하며, 복수의 엣지 단말에 관한 노드 정보를 저장하는 클러스터 관리부와, 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 추출하는 특성 추출부와, 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 노드 정보에 등록하는 특성 등록부와, 노드 정보에 등록된 자원 특성에 따라 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 서비스 배포부를 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템을 제공한다.

Description

엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR CONFIGURING AND OPERATING EDGE TERMINALS IN CLUSTER}
본 발명은 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 클라우드 및 빅데이터 분석 및 처리 기술의 발전으로 여러 서비스에서 인공 지능(Artificial Intelligence; AI) 기술이 보편적으로 적용되고 있다. 이와 같이 인공 지능 기술을 서비스에 적용하기 위해서는 많은 양의 데이터를 바탕으로 인공 지능 모델을 학습하는 절차가 선행되어야 한다.
인공 지능 모델의 학습에는 대규모 계산을 수행하기 위해 수많은 컴퓨터 리소스가 필요하다. 클라우드 컴퓨팅 기술은 복잡한 하드웨어 및 소프트웨어 설치 없이 인공 지능 모델을 학습할 수 있도록 컴퓨팅 인프라를 쉽게 제공할 수 있는 최상의 솔루션이다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 리소스의 중앙 집중화를 기반으로 하기 때문에 필요한 모든 데이터를 클라우드 메모리에 저장하고 모델 학습에 활용해야 한다. 데이터 중앙 집중화는 효율성 극대화라는 관점에서 많은 이점을 제공하지만, 사용자 개인 데이터의 유출 위험이 있으며, 특히 이는 데이터 전송이 증가함에 따라 더욱 중요한 비즈니스 이슈가 되고 있다.
또한, 기존 클라우드 컴퓨팅 기술은, 리소스의 위치에 따른 특성 부여가 없고, 각 리소스는 모두 동일(homogeneous)하다는 가정 하에 서비스를 배포하고 있어, 리소스가 서로 다른 다양한 IoT 장치 및 임베디드 장치에의 적용에 어려움이 있다.
예를 들어, 특정 위치에 설치된 엣지 단말에 특정 서비스가 배포되어야 하는 경우, 또는 특정 리소스를 갖는 엣지 단말에 특정 서비스가 배포되어야 하는 경우, 이에 대한 방법은 기존 클라우드 컴퓨팅 기술에서는 제공할 수 없는 실정이다.
한국공개특허공보 제10-2019-0074717호
상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 각 엣지 단말의 특정 자원 상황을 표현하는 방법을 제시하고, 각 엣지 단말의 자원 특성을 반영하여 특정 어플리케이션을 특정 엣지 단말로 배포할 수 있도록 하여 어플리케이션을 효율적으로 관리하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 효율적인 포트 할당을 지원하고, 기 할당된 포트가 중복 할당되는 것을 회피하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명은, 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 관리하며, 복수의 엣지 단말에 관한 노드 정보를 저장하는 클러스터 관리부와, 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 추출하는 특성 추출부와, 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 노드 정보에 등록하는 특성 등록부와, 노드 정보에 등록된 자원 특성에 따라 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 서비스 배포부를 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템을 제공한다.
여기서, 자원 특성은, 인공 지능 운용을 위한 가속기의 유무, 가속기의 종류, 가속기의 부속 메모리 크기 및 복수의 엣지 단말의 위치를 포함할 수 있다.
또한, 서비스 배포부는, 노드 정보에 접속하여 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 검토하여, 어플리케이션을 운용하는데 필요한 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포할 수 있다.
또한, 특성 추출부 및 특성 등록부는, 복수의 엣지 단말에 각각 설치될 수 있다.
또한, 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템은, 클러스터 내에 할당된 복수의 포트를 관리하는 포트 관리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 서비스 배포부는, 복수의 포트 중 가용 포트를 요청하여 이를 할당 받으며, 할당 받은 가용 포트를 이용해 어플리케이션을 배포하고, 배포한 어플리케이션을 노드 정보에 저장할 수 있다.
또한, 본 발명은, 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 운용하는 방법으로서, 복수의 엣지 단말의 인공 지능 운용을 위한 가속기의 유무, 가속기의 종류, 가속기의 부속 메모리 크기 및 복수의 엣지 단말의 위치를 포함하는 자원 특성을 추출하는 단계와, 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 노드 정보에 등록하는 단계와, 노드 정보에 등록된 자원 특성에 따라 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 단계를 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법을 제공한다.
여기서, 어플리케이션을 배포하는 단계는, 노드 정보에 접속하여 복수의 엣지 단말의 자원 특성을 검토하는 단계와, 어플리케이션을 운용하는데 필요한 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법은, 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 중 가용 포트를 요청하는 단계와, 가용 포트를 할당 받아 이를 이용해 어플리케이션을 배포하는 단계와, 배포한 어플리케이션 정보를 노드 정보에 기록하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 각 엣지 단말의 자원 상황이 동일하다는 가정으로부터 탈피하여 각 엣지 단말의 특정 자원 상황을 표현하는 방법을 제시하고, 각 엣지 단말의 자원 특성을 반영하여 특정 어플리케이션을 클라우드 기술을 이용하여 특정 엣지 단말로 전송할 수 있다. 이에 따라, 각 특정 엣지 단말에 배포된 어플리케이션을 효율적으로 관리할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 효율적인 포트 할당을 지원할 수 있으며, 기 할당된 포트가 중복 할당되는 것을 회피할 수 있도록 할 수 있다..
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 엣지-클라우드 협업 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클러스터 관리부가 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 할당을 지원하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 클러스터 관리부가 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 할당을 지원하는 방법의 흐름도이다.
본 발명의 구성 및 효과를 충분히 이해하기 위하여, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 설명한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라, 여러 가지 형태로 구현될 수 있고 다양한 변경을 가할 수 있다. 단지, 본 실시예에 대한 설명은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것이다. 첨부된 도면에서 구성요소는 설명의 편의를 위하여 그 크기를 실제보다 확대하여 도시한 것이며, 각 구성요소의 비율은 과장되거나 축소될 수 있다.
'제1', '제2' 등의 용어는 다양한 구성요소를 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소는 위 용어에 의해 한정되어서는 안 된다. 위 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 '제1구성요소'는 '제2구성요소'로 명명될 수 있고, 유사하게 '제2구성요소'도 '제1구성요소'로 명명될 수 있다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 표현하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어는 다르게 정의되지 않는 한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 통상적으로 알려진 의미로 해석될 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 말미암아, 최근에는 대부분의 데이터를 클라우드에서 관리하고 분석하는 것이 일반적이 되었다. 그러나, 클라우드에서 대부분의 작업이 이루어질 경우 서비스가 네트워크 연결 상태에 의존적일 수밖에 없기 때문에, 네트워크에 문제가 발생할 경우 서비스 이용 자체가 어려울 수 있다.
그리고, 데이터가 모두 클라우드로 전송되어야 하므로 개인 정보가 침해될 위험이 상대적으로 높다. 또한, 비디오 데이터와 같은 대용량 데이터를 전송할 경우 밴드위스 점유 문제로 인해 네트워크 트래픽이 증가하여 문제가 발생할 수 있다.
또한, 데이터를 저장, 분석 및 제어해야 할 경우 매번 클라우드를 통해서 결과를 제공 받기 때문에 응답 지연 문제도 발생할 수 있고, 실시간으로 반응해야 하는 서비스의 경우 지연 문제는 서비스 품질에 악영향을 미친다.
이러한 클라우드 컴퓨팅 기술의 단점으로 인해, 최근 데이터 저장과 분석을 어디에서 어떻게 해야 하는지 결정하는 이슈가 활발하게 논의되고 있다.
엣지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅 기술에서의 데이터 저장과 분석에 따른 문제점을 해결하기 위한 대안으로 물리적으로 사용자 단말(예컨대, IoT 장치)과 가까운 곳에 있는 컴퓨팅 자원이 데이터를 저장하고 연산하는 것을 의미한다.
이와 같은, 엣지 컴퓨팅 기술에 따르면, 네트워크 연결 문제에 독립적이고 트래픽으로부터의 영향이 적고, 데이터의 로컬 저장이 가능하기 때문에 개인 정보 보호 문제에 강인하며 상대적으로 빠르게 응답이 가능하다.
그러나, 엣지 컴퓨팅 기술은 여러 사용자가 동시에 접근하는 것이 어렵고, 그로 인해 서비스의 관리가 상대적으로 어렵다.
본 발명에서는 서비스의 활용과 관리가 용이하도록 리소스 관리 및 콘텐츠 생성은 클라우드 서버에서 담당하지만, 네트워크 트래픽의 영향을 최소화 하고 개인 정보 보호가 가능하도록 분석 및 콘텐츠 관리는 엣지 단말에서 담당하도록 플랫폼 구조를 이분화하여 설계하였다.
이에 따라, 본 발명은 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 기술의 장단점을 적절히 보완하면서도 유연한 구조의 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 엣지-클라우드 협업 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 엣지-클라우드 협업 시스템은 클라우드 서버(100), 복수의 엣지 단말(200) 및 복수의 사용자 단말(300)을 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 클라우드 서버(100), 복수의 엣지 단말(200) 및 복수의 사용자 단말(300)은 통신 네트워크로 연결되어 있다.
클라우드 서버(100)는 사용자 단말(300)이 전송하는 데이터를 수집 및 분석하여 특정 결과값을 도출하기 위한 복수의 어플리케이션(예컨대, 인공 지능 학습 모델)을 생성할 수 있다.
클라우드 서버(100)는 엣지 단말(200)의 요청에 응답하여 엣지 단말(200)의 데이터 수집 및 분석 작업에 최적화된 어플리케이션을 선택하여 이를 엣지 단말(200)로 전송할 수 있다.
엣지 단말(200)은 클라우드 서버(100) 및 복수의 사용자 단말(300) 사이에 위치하며, 클라우드 서버(100) 및 복수의 사용자 단말(300)과 연결된다.
엣지 단말(200)은 클라우드 서버(100)로부터 전송 받은 어플리케이션을 이용하여 사용자 단말(300)로부터 수집한 데이터를 분석하여 결과값을 도출할 수 있다. 그리고, 도출된 결과값을 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 클라우드 서버(100)는 클러스터 관리부(110)를 포함하여 구성될 수 있다.
클러스터 관리부(110)는 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말(200)을 클러스터로 구성 및 관리하며, 복수의 엣지 단말(200)에 관한 노드 정보(111)를 저장할 수 있다. 또한, 클러스터 관리부(110)는 서비스 배포부(112)를 포함하여 구성될 수 있다.
엣지 단말(200)은 특성 추출부(210) 및 특성 등록부(220)를 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은 특성 추출부(210) 및 특성 등록부(220)는 복수의 엣지 단말(200)에 각각 설치될 수 있다.
특성 추출부(210)는 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 추출할 수 있다.
여기서, 자원 특성은, 복수의 엣지 단말(200) 마다 상이(heterogeneous)하며, 인공 지능(Artificial Intelligence; AI) 운용을 위한 가속기(Accelerator)의 유무, 가속기의 종류, 가속기의 부속 메모리 크기 및 복수의 엣지 단말(200)의 위치를 포함할 수 있다.
가속기는 인공 지능 어플리케이션의 빠른 처리를 위해 특별히 설계된 하드웨어 또는 마이크로 칩을 의미한다. 그리고, 인공 지능 어플리케이션은 대규모의 병렬 연산을 기반으로 하고 있으며, 3차원 그래픽스 관련 벡터 연산에 사용되었던 GPU(Graphics Processing Unit)에 내장된 많은 연산 코어를 인공 지능 어플리케이션 연산에 활용하여 인공 지능과 관련된 작업(예컨대, 기계 학습, 뉴럴 네트워크 및 컴퓨터 비전)의 가속이 가능하다.
또한, 엣지 단말(200)의 특정 위치는, 엣지 단말(200)의 물리적 위치를 의미하며, GIS(Geographic Information System)의 위치 정보, 동 및 호수, 방 번호 등 다양한 방법을 적용하여 위치를 특정할 수 있다.
특성 등록부(220)는, 특성 추출부(210)에 의해 추출된 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 클러스터 관리부(110)의 노드 정보(111)에 등록을 요청할 수 있다.
이에 따라, 클러스터 관리부(110)는 특성 등록부(220)의 요청에 응답하여 엣지 단말(200)의 자원 특성을 노드 정보(111)에 등록할 수 있다. 한편, 노드 정보(111)에 기 등록된 자원 특성이 있고, 엣지 단말(200)의 자원 특성에 변경이 있는 경우, 클러스터 관리부(110)는 자원 특성을 갱신할 수 있다. 이에 따라, 엣지 단말(200)의 자원 특성 변경에 유연하게 대처할 수 있다.
여기서, 클러스터 관리부(110)는 쿠버네티스(Kubernetes)의 Custom Label 기법을 이용하여 노드 정보(111)에 자원 특성을 기록할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
서비스 배포부(112)는, 노드 정보(111)에 접속하여 노드 정보(111)에 등록된 자원 특성에 따라 복수의 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포할 수 있다.
서비스 배포부(112)는 자원 특성을 기초로 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성에 부합하는 어플리케이션을 생성하여 이를 배포할 수 있다. 또한, 서비스 배포부(112)는 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 검토하여, 어플리케이션을 운용하는데 필요한 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말(200)에 선별적으로 어플리케이션을 배포할 수 있다.
구체적으로, 서비스 배포부(112)는 가속기를 구비하거나 특정 가속기를 구비한 엣지 단말(200)에 부합하는 어플리케이션을 생성하고 이를 해당 엣지 단말(200)에 배포할 수 있다. 또한, 서비스 배포부(112)는 일정 크기 이상의 메모리를 구비하거나 특정 위치에 있는 엣지 단말(200)에 부합하는 어플리케이션을 생성하고 이를 해당 엣지 단말(200)에 배포할 수 있다.
또한, 서비스 배포부(112)는, 어플리케이션 운영에 필요한 가속기를 구비하거나 특정 가속기를 구비한 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포할 수 있다. 또한, 서비스 배포부(112)는 어플리케이션 운영에 필요한 일정 크기 이상의 메모리를 구비하거나 특정 위치에 있는 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포할 수 있다. 한편, 이와 같은 자원 특성들은 AND/OR로 조합되어 엣지 단말(200)의 선택을 지원할 수 있다.
예를 들어, 서비스 배포부(112)는, 어플리케이션 운영에 필요한 자원 특성이, 가속기를 구비하고 상기 가속기가 Nvidia Xavier 또는 호환기이고, 메모리가 최소 4GB 이상이고, 엣지 단말의 위치는 4층 1호인 경우, 이 자원 특성을 갖는 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템은, 각 엣지 단말(200)의 자원 상황이 동일하다는 가정으로부터 탈피하여 각 엣지 단말(200)의 특정 자원 상황을 표현하는 방법을 제시하고, 각 엣지 단말(200)의 자원 특성을 반영하여 특정 어플리케이션을 클라우드 기술을 이용하여 특정 엣지 단말(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 각 특정 엣지 단말(200)에 배포된 어플리케이션을 효율적으로 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클러스터 관리부가 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 할당을 지원하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
각 엣지 단말(200)에 배포된 어플리케이션은 기본적으로 클러스터 내에서만 접속이 가능하며, 특정 네트워크 포트를 할당 받아야만 클러스터 외부에서 접속이 가능하다.
도 3을 참조하면, 클러스터 관리부(110)는 포트 관리부(113)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
포트 관리부(113)는 클러스터 내에 할당된 복수의 포트를 관리한다.
서비스 배포부(112)는 포트 관리부(113)에 복수의 포트 중 가용 포트를 요청하여 이를 할당 받으며, 할당 받은 가용 포트를 이용해 어플리케이션을 엣지 단말(200)에 배포하고, 배포한 어플리케이션을 노드 정보(111)에 저장할 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템은, 효율적인 포트 할당을 지원할 수 있으며, 서비스 배포부(112)가 노드 정보(111)에 접속하여 기 할당된 포트가 중복 할당되는 것을 회피할 수 있도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법의 흐름도이다.
본 발명은 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 운용하는 방법을 제공한다.
이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법을 설명하되 전술한 내용과 동일한 내용은 생략하겠다.
먼저, 복수의 엣지 단말(200)의 인공 지능 운용을 위한 가속기의 유무, 가속기의 종류, 가속기의 부속 메모리 크기 및 복수의 엣지 단말(200)의 위치를 포함하는 자원 특성을 추출한다(S110). 이 때, 자원 특성은 엣지 단말(200)에 설치된 특성 추출부(210)에 의해 추출될 수 있다.
다음, 엣지 단말(200)에 설치된 특성 등록부(220)가 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 클라우드 서버(100)에 등록 또는 갱신을 요청한다(S120).
다음, 특성 등록부(220)의 등록 또는 갱신 요청에 응답하여, 클라우드 서버(100)는 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 클라우드 서버(100)에 구비된 노드 정보(111)에 등록한다(S130)
다음, 어플리케이션 배포 요청을 받으면(S140), 클라우드 서버(100)에 설치된 서비스 배포부(112)가 노드 정보(111)에 등록된 자원 특성에 따라 복수의 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포한다(S160).
이 때, 서비스 배포부(112)는 노드 정보(111)에 접속하여 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성을 검토하고(S150), 어플리케이션을 운용하는데 필요한 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말(200)에 어플리케이션을 배포할 수 있다.
또한, 서비스 배포부(112)는 자원 특성을 기초로 복수의 엣지 단말(200)의 자원 특성에 부합하는 어플리케이션을 생성하여 이를 배포할 수도 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법은, 각 엣지 단말(200)의 자원 상황이 동일하다는 가정으로부터 탈피하여 각 엣지 단말(200)의 특정 자원 상황을 표현하는 방법을 제시하고, 각 엣지 단말(200)의 자원 특성을 반영하여 특정 어플리케이션을 클라우드 기술을 이용하여 특정 엣지 단말(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 각 특정 엣지 단말(200)에 배포된 어플리케이션을 효율적으로 관리할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 클러스터 관리부가 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 할당을 지원하는 방법의 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 먼저, 서비스 배포부(112)가 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 중 가용 포트를 요청한다(S210). 이 때, 서비스 배포부(112)는 클러스터 내에 할당된 복수의 포트를 관리하는 포트 관리부(113)에 가용 포트를 요청할 수 있다.
다음, 포트 관리부(113)는 가용 포트 요청에 응답하여 복수의 포트 중 가용 포트를 검색한다. 그러면, 서비스 배포부(112)가 포트 관리부(113)로부터 가용 포트를 할당 받으며(S220), 할당 받은 가용 포트를 이용해 어플리케이션을 엣지 단말(200)에 배포한다(S230).
다음, 서비스 배포부(112)가 배포한 어플리케이션을 노드 정보(111)에 저장한다(S240).
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법은, 효율적인 포트 할당을 지원할 수 있으며, 서비스 배포부(112)가 노드 정보(111)에 접속하여 기 할당된 포트가 중복 할당되는 것을 회피할 수 있도록 할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관하여 설명하였으나 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되지 않으며, 후술되는 청구범위 및 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 클라우드 서버
110: 클러스터 관리부
111: 노드 정보
112: 서비스 배포부
113: 포트 관리부
200: 엣지 단말
210: 특성 추출부
220: 특성 등록부

Claims (9)

  1. 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 관리하며, 상기 복수의 엣지 단말에 관한 노드 정보를 저장하는 클러스터 관리부;
    상기 복수의 엣지 단말의 상기 자원 특성을 추출하는 특성 추출부;
    상기 복수의 엣지 단말의 상기 자원 특성을 상기 노드 정보에 등록하는 특성 등록부; 및
    상기 노드 정보에 등록된 상기 자원 특성에 따라 상기 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 서비스 배포부
    를 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 자원 특성은
    인공 지능 운용을 위한 가속기의 유무, 상기 가속기의 종류, 상기 가속기의 부속 메모리 크기 및 상기 복수의 엣지 단말의 위치를 포함하는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 서비스 배포부는
    상기 노드 정보에 접속하여 상기 복수의 엣지 단말의 상기 자원 특성을 검토하여, 상기 어플리케이션을 운용하는데 필요한 상기 자원 특성을 갖는 상기 복수의 엣지 단말에 상기 어플리케이션을 배포하는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성 추출부 및 상기 특성 등록부는
    상기 복수의 엣지 단말에 각각 설치되는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 클러스터 내에 할당된 복수의 포트를 관리하는 포트 관리부를 더 포함하는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 서비스 배포부는
    상기 복수의 포트 중 가용 포트를 요청하여 이를 할당 받으며, 할당 받은 상기 가용 포트를 이용해 상기 어플리케이션을 배포하고, 배포한 상기 어플리케이션을 상기 노드 정보에 저장하는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 시스템.
  7. 서로 다른 복수의 자원 특성을 갖는 복수의 엣지 단말을 클러스터로 구성 및 운용하는 방법으로서,
    특성 추출부가 상기 복수의 엣지 단말의 인공 지능 운용을 위한 가속기의 유무, 상기 가속기의 종류, 상기 가속기의 부속 메모리 크기 및 상기 복수의 엣지 단말의 위치를 포함하는 자원 특성을 추출하는 단계;
    특성 등록부가 상기 복수의 엣지 단말의 상기 자원 특성을 노드 정보에 등록하는 단계; 및
    서비스 배포부가 상기 노드 정보에 등록된 상기 자원 특성에 따라 상기 복수의 엣지 단말에 어플리케이션을 배포하는 단계
    를 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 서비스 배포부가 상기 어플리케이션을 배포하는 단계는
    상기 노드 정보에 접속하여 상기 복수의 엣지 단말의 상기 자원 특성을 검토하는 단계;
    상기 어플리케이션을 운용하는데 필요한 상기 자원 특성을 갖는 상기 복수의 엣지 단말에 상기 어플리케이션을 배포하는 단계를 포함하는
    엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 서비스 배포부가 상기 클러스터 내에 할당된 복수의 포트 중 가용 포트를 요청하는 단계;
    상기 서비스 배포부가 상기 가용 포트를 할당 받아 이를 이용해 상기 어플리케이션을 배포하는 단계; 및
    배포한 상기 어플리케이션에 관한 정보를 상기 서비스 배포부가 상기 노드 정보에 기록하는 단계
    를 더 포함하는 엣지 단말의 클러스터 구성 및 운용 방법.
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