KR102519838B1 - Apparatus and method for switching converged data - Google Patents

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KR102519838B1 KR1020180039321A KR20180039321A KR102519838B1 KR 102519838 B1 KR102519838 B1 KR 102519838B1 KR 1020180039321 A KR1020180039321 A KR 1020180039321A KR 20180039321 A KR20180039321 A KR 20180039321A KR 102519838 B1 KR102519838 B1 KR 102519838B1
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Abstract

데이터 융합 스위칭 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 장치는 데이터를 입력 받는 데이터 입력부; 상기 데이터를 식별하여 상기 데이터의 속성에 따라 상기 데이터를 분류하는 데이터 분류부 및 분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리하는 데이터 처리부를 포함한다.A data fusion switching apparatus and method are disclosed. A data convergence switching device according to an embodiment of the present invention includes a data input unit for receiving data; It includes a data classification unit that identifies the data and classifies the data according to properties of the data, and a data processing unit that processes the data according to predetermined requirements required by the classified data.

Description

데이터 융합 스위칭 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR SWITCHING CONVERGED DATA}Data convergence switching apparatus and method {APPARATUS AND METHOD FOR SWITCHING CONVERGED DATA}

본 발명은 네트워크 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 에지 클라우드 환경에서의 데이터 스위칭 기술에 관한 것이다.The present invention relates to network technology, and more particularly to data switching technology in an edge cloud environment.

에지 클라우드 환경에서 실시간 IOT 서비스, 원격 진료 서비스, 고품질 영상 서비스, AR/VR 등과 같은 저지연/대역폭 보장을 요구하는 새로운 서비스들에 대해, 네트워크 트래픽에 대한 저지연 대역폭 보장 서비스를 제공하기 위해 다양한 기술을 적용하여 왔다.Various technologies to provide low-latency bandwidth guarantee services for network traffic for new services that require low-latency/bandwidth guarantees such as real-time IOT service, telemedicine service, high-quality video service, AR/VR, etc. in an edge cloud environment has been applied

기존 기술은 멀티 코어 환경에서 테넌트 기반의 코어 할당 기술, 테넌트 QOS 처리 기술, 데이터의 병렬 처리 기술, 코어 스케일링 병렬 처리 기술, 코어 스케일링 가상 스위치 기술, 플로우 병렬 처리 기술, 가상 코어 병렬 처리 기술 등을 통해 기존 기술보다 더 좋은 네트워크 데이터 처리 기능을 제공한다. Existing technologies include tenant-based core allocation technology, tenant QOS processing technology, data parallel processing technology, core scaling parallel processing technology, core scaling virtual switch technology, flow parallel processing technology, and virtual core parallel processing technology in a multi-core environment. It provides better network data processing capabilities than existing technologies.

그러나, 에지 클라우드 환경에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 장비의 도입과, 고성능 스토리지장비(NVMe등과 같은)의 도입으로 인해, 기존에 분리된 네트워크를 통해 전달되던 컴퓨팅 네트워크, 스토리지 네트워크가 기존의 네트워크 트래픽과 융합되어, 하나의 네트워크로 전달되어 스위칭 처리 되어야 하는 상황이 발생하게 되었고, 서로 다른 요구사항을 가진 데이터(컴퓨터/스토리지/네트워크)에 대하여 융합 스위치에서 스위칭 처리해야 하는 문제가 발생하였다.However, due to the introduction of high-performance computing (HPC) equipment and high-performance storage equipment (such as NVMe) in the edge cloud environment, the computing network and storage network, which were previously delivered through separate networks, are converged with the existing network traffic. Therefore, a situation arises in which data (computer/storage/network) with different requirements must be transferred to a single network and processed by switching in a convergence switch.

에지 클라우드 환경에서 네트워크 트래픽에 대해 저지연 대역폭 보장 서비스를 제공하기 위한 배경 기술에는 다음과 같은 것들이 존재한다.Background technologies for providing a low-latency bandwidth guarantee service for network traffic in an edge cloud environment include the following.

한편, 한국공개특허 제 10-2015-0040087 호““클라우드 서비스 지원을 위한 통신 시스템, 융합 통신 장치 및 방법””는 기존 통신 노드, 인터넷 데이터센터와 연동하면서 단일 노드를 이용하여 여러 서비스 제공자들의 클라우드 서비스를 지원하도록 함으로서, 다양한 서비스 사업자들의 클라우드 서비스를 원활하게 지원하도록 하며, 새로운 물리적인 환경을 새로 구축하거나 추가하지 않고, 손쉽게 구비할 수 있는 통신 노드를 이용하여 클라우드 서비스를 지원하는 시스템, 장치 및 방법에 관하여 개시하고 있다.Meanwhile, Korean Patent Publication No. 10-2015-0040087 ““Communication System for Supporting Cloud Service, Convergence Communication Apparatus and Method”” is a cloud of multiple service providers using a single node while interworking with existing communication nodes and Internet data centers. By supporting the service, it is possible to smoothly support the cloud service of various service providers, and a system, device, and method is disclosed.

본 발명은 데이터가 융합 스위칭되는 에지 클라우드 시스템에서 데이터를 식별하여 전달하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to identify and transmit data in an edge cloud system in which data is converged and switched.

또한, 본 발명은 식별한 데이터에 따라 데이터가 요구하는 프로세스를 제공하는 것을 목적으로 한다.Further, the present invention aims to provide a process required by the data according to the identified data.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 장치는 데이터를 입력 받는 데이터 입력부; 상기 데이터를 식별하여 상기 데이터의 속성에 따라 상기 데이터를 분류하는 데이터 분류부 및 분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리하는 데이터 처리부를 포함한다.A data convergence switching device according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes a data input unit for receiving data; It includes a data classification unit that identifies the data and classifies the data according to properties of the data, and a data processing unit that processes the data according to predetermined requirements required by the classified data.

본 발명은 데이터가 융합 스위칭되는 에지 클라우드 시스템에서 데이터를 식별하여 전달할 수 있다.The present invention can identify and transmit data in an edge cloud system where data is converged and switched.

또한, 본 발명은 식별한 데이터에 따라 데이터가 요구하는 프로세스를 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a process required by the data according to the identified data.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 에지 클라우드 환경의 데이터 융합 스위칭 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터 분류부와 데이터 처리부의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 방법을 나타낸 동작흐름도이다.1 is a diagram illustrating a data convergence switching system in an edge cloud environment according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a data convergence switching device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing an example of the data classification unit and data processing unit shown in FIG. 2 in detail.
4 is an operational flowchart illustrating a data fusion switching method according to an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Here, repeated descriptions, well-known functions that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, and detailed descriptions of configurations are omitted. Embodiments of the present invention are provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clarity.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 에지 클라우드 환경의 데이터 융합 스위칭 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a data convergence switching system in an edge cloud environment according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 에지 클라우드 환경의 데이터 융합 스위칭 시스템은 에지 클라우드 환경에서 스위칭 되는 데이터를 식별하여 컴퓨팅 데이터에 대해서는 저지연/무손실 전달 보장 또는 저지연 전달 보장 또는 무손실 전달 보장이 되게 처리하고, 스토리지 데이터에 대해서는 저지연/무손실 전달 보장 또는 무손실 전달 보장이 되게 처리하고, 네트워크 데이터에 대해서는 저지연 전달 보장 또는 Best Effort 전달을 처리할 수 있다.Referring to FIG. 1, the data convergence switching system in an edge cloud environment according to an embodiment of the present invention identifies data switched in an edge cloud environment and guarantees low-latency/lossless delivery or low-latency delivery or lossless delivery for computing data. It can be processed to guarantee delivery, low-latency/lossless delivery guarantee or lossless delivery guarantee for storage data, and low-latency delivery guarantee or best effort delivery for network data.

본 발명의 일실시예에 따른 에지 클라우드 환경의 데이터 융합 스위칭 시스템의 융합 데이터 네트워킹에서는 기존 별도의 네트워크로 구성되던 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터가 기존 네트워크 데이터와 혼재되어 존재할 수 있다.In convergence data networking of a data convergence switching system in an edge cloud environment according to an embodiment of the present invention, computing data and storage data, which were previously configured as separate networks, may coexist with existing network data.

일부 컴퓨팅 데이터는 저지연 전달 보장과 무손실 전달 보장을 요구할 수 있고, 일부 컴퓨팅 데이터는 무손실 전달 보장을 요구 할 수 있고, 또 다른 일부 컴퓨팅 데이터는 저지연 전달 보장을 요구할 수도 있다.Some computing data may require low latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee, some computing data may require lossless delivery guarantee, and some computing data may require low latency delivery guarantee.

일부 스토리지 데이터는 저지연 전달 보장과 무손실 전달 보장을 요구할 수 있고, 일부 스토리지 데이터는 무손실 전달 보장을 요구할 수 있다.Some storage data may require low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees, and some storage data may require lossless delivery guarantees.

일부 네트워크 데이터는 저지연 전달 보장을 요구할 수 있고, 일부 네트워크 데이터는 Best Effort 전달을 요구할 수도 있다.Some network data may require low latency delivery guarantee, and some network data may require best effort delivery.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 장치를 나타낸 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a data convergence switching device according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 장치는 데이터 입력부(110), 데이터 분류부(120) 및 데이터 처리부(130)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , the data convergence switching device according to an embodiment of the present invention includes a data input unit 110 , a data classification unit 120 and a data processing unit 130 .

데이터 입력부(110) 데이터를 입력 받을 수 있다.The data input unit 110 may receive data.

이 때, 데이터 입력부(110) 유/무선 통신을 통해 엣지 클라우드 네트워크 상의 데이터를 수신하여 입력 받을 수도 있다.At this time, the data input unit 110 may receive and receive data on the edge cloud network through wired/wireless communication.

데이터 분류부(120)는 데이터를 식별하여 데이터의 속성에 따라 데이터를 분류할 수 있다.The data classification unit 120 may identify data and classify the data according to data attributes.

이 때, 데이터 분류부(120)는 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.At this time, the data classification unit 120 may classify the data as one of computing data, storage data, and network data.

이 때, 데이터 분류부(120)는 데이터의 속성에 따라 데이터를 분류 할 수 있다,At this time, the data classification unit 120 may classify the data according to the attributes of the data.

이 때, 데이터 분류부(120)는 데이터 헤더의 SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 특정 정보를 해시 함수를 사용하여 일정한 크기의 값으로 매핑 한 값 자체를 바탕으로 분류할 수 있다.At this time, the data classification unit 120 may classify data based on a value obtained by mapping specific information of a header such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL of the data header to a value of a certain size using a hash function. .

또한, 데이터 분류부(120)는 데이터 헤더의 SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 특정 정보를 해시 함수를 사용하여 일정한 크기의 값으로 매핑 한 값을 속성 테이블의 주소로 사용하여 데이터의 분류 정보를 읽어오도록 할 수도 있다. In addition, the data classification unit 120 maps specific information of headers such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL of the data header to a value of a certain size using a hash function, and uses a value as an address of the attribute table to data It is also possible to read the classification information of

또한, 데이터 분류부(120)는 순서를 가지는 데이터를 속성에 따라 분류할 때, SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 값이 동일한 데이터의 순서 집합을 플로우(flow)로 정의할 수 있고, 각각의 플로우에 대한 속성 테이블을 유지할 수 있다. 속성 테이블은 해당 플로우가 하나 이상의 큐에 대해 어떤 큐에 매핑 되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. In addition, when the data classification unit 120 classifies ordered data according to attributes, an ordered set of data having the same header values such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL can be defined as a flow. and maintain an attribute table for each flow. The attribute table may include information on which queues a corresponding flow is mapped to at least one queue.

이 때, 데이터 분류부(120)는 입력된 데이터로부터 플로우를 분류한 후, 해당플로우의 속성 테이블을 확인하여, 해당 플로우가 어떤 큐에 큐잉 되어 처리될 지를 결정할 수 있다.At this time, the data classification unit 120 may determine which queue the corresponding flow is to be queued and processed by checking the attribute table of the corresponding flow after classifying the flow from the input data.

예를 들어, 데이터 분류부(120)는 입력 받은 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.For example, the data classification unit 120 may classify input data into one of computing data, storage data, and network data.

컴퓨팅 데이터는 저지연 및 무손실 전달 보장, 무손실 전달 보장, 또는 저지연 전달 보장이 요구될 수 있다.Computing data may require low latency and guaranteed lossless delivery, guaranteed lossless delivery, or guaranteed low latency delivery.

스토리지 데이터는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장 또는 무손실 전달 보장이 요구될 수 있다Storage data may require low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees or lossless delivery guarantees.

네트워크 데이터는 저지연 전달 보장 또는 Best Effort 전달이 요구될 수 있다.Network data may require low-latency delivery guarantees or best effort delivery.

데이터 처리부(130)는 분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리할 수 있다.The data processing unit 130 may process the data according to predetermined requirements required by the classified data.

이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, the data processing unit 130 allocates the data of the corresponding flow to one or more dedicated queues dedicated to processing, in order to guarantee low-latency delivery and guaranteed loss-free delivery of computing data requiring low-latency delivery guarantee and loss-free delivery guarantee. , it is possible to provide a low-latency delivery guarantee and a lossless delivery guarantee for the corresponding computing data by a scheduler dedicated to processing the one or more dedicated queues.

이 때, 데이터 처리부(130)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, the data processing unit 130 allocates the data of the corresponding flow to one or more dedicated queues exclusively processing the data of the corresponding flow to ensure lossless delivery of the computing data requiring lossless delivery guarantee, and processes the corresponding one or more dedicated queues exclusively. By means of the scheduler, it is possible to provide lossless delivery guarantee for corresponding computing data.

이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 저지연 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, the data processing unit 130 assigns the data of the flow to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow to ensure low-delay delivery of the computing data requiring low-delay delivery guarantee, and dedicated to the one or more dedicated queues It is possible to provide a low-latency delivery guarantee for the corresponding computing data by the scheduler that processes the data.

이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 스토리지 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 스토리지 데이터에 대한 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다.At this time, the data processing unit 130 allocates the data of the flow to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the flow to ensure low-latency delivery and loss-free delivery for storage data requiring low-latency delivery guarantee and loss-free delivery guarantee. , Low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees for corresponding storage data may be provided by a scheduler dedicated to processing one or more dedicated queues.

이 때, 데이터 처리부(130)는 무손실 전달 보장이 필요한 스토리지 데이터에 대해서, 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 스토리지 데이터에 대한 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, the data processing unit 130 allocates the storage data requiring lossless delivery guarantee to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow to ensure lossless delivery, and the one or more dedicated queues are dedicated to processing It is possible to provide a lossless delivery guarantee for corresponding storage data by a scheduler that does.

이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 네트워크 데이터에 대한 저지연 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, the data processing unit 130 allocates the network data requiring low-delay delivery guarantee to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow to ensure low-delay delivery, and dedicated to the one or more dedicated queues It is possible to provide a low-delay delivery guarantee for the corresponding network data by the scheduler processing the data.

이 때, 데이터 처리부(130)는 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 데이터에 대해서, Best Effort 전달을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 네트워크 데이터에 대한 Best Effort 전달을 제공할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다.At this time, the data processing unit 130 allocates the network data requiring best effort delivery to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow for best effort delivery, and processes the one or more dedicated queues exclusively. Best effort delivery for the corresponding network data can be provided by a scheduler that does. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 본 발명에서는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for computing/storage data requiring guaranteed low-latency delivery and guaranteed lossless delivery. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. In the present invention, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.Also, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use an end-to-end credit based scheduler as the dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터와 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for computing/storage data requiring low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee and computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use an end-to-end credit based scheduler as the dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터와 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 트래픽에 대해, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee and network traffic requiring Best Effort delivery. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above.

또한, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 별도의 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, the data processing unit 130 may use one or more separate dedicated queues and the same dedicated scheduler for each tenant to which the data belongs, for computing/storage data requiring guaranteed low-delay delivery and guaranteed loss-free delivery. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use an end-to-end credit based scheduler as the dedicated scheduler described above.

이 때, 데이터 처리부(130)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In this case, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler for each tenant to which the data belongs, for computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use an end-to-end credit based scheduler as the dedicated scheduler described above.

이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터와 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 별도의 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 본 발명에서는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.At this time, the data processing unit 130 uses one or more separate dedicated queues for each tenant to which the data belongs, for computing/storage data requiring low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee, and computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. A dedicated scheduler can be used. At this time, the data processing unit 130 may use a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the dedicated scheduler described above. In the present invention, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전달 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. Also, at this time, the data processing unit 130 may use the same one or more dedicated queues and the same delivery scheduler for each tenant to which the data belongs, for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee. At this time, the data processing unit 130 may use the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler for each tenant. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the same dedicated scheduler for each tenant.

또한, 이 때, 데이터 처리부(130)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터와 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 트래픽에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전달 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, at this time, the data processing unit 130 uses the same one or more dedicated queues and the same delivery scheduler for each tenant to which the data belongs, for computing/storage/network data requiring low-delay delivery guarantee and network traffic requiring Best Effort delivery. can be used At this time, the data processing unit 130 may use the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method scheduler as the same dedicated scheduler for each tenant. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as the same dedicated scheduler for each tenant.

또한, 데이터 처리부(130)는 서로 다른 속성의 데이터들을 저장한 하나 이상의 전용 큐에 대해, 개별 스케줄러 대신에 통합된 하나의 스케줄러를 사용하여 전체 전용 큐를 스케줄링 할 수 도 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다. Also, the data processing unit 130 may schedule all dedicated queues using one integrated scheduler instead of individual schedulers for one or more dedicated queues storing data of different attributes. At this time, the data processing unit 130 may use a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method as one of the aforementioned unified schedulers. At this time, the data processing unit 130 may use a calendar queue type scheduler having multiple priorities as one integrated scheduler described above. At this time, the data processing unit 130 may use an end-to-end credit based scheduler as one integrated scheduler.

또한, 데이터 처리부(130)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로, 일정 대역폭에 대해서는 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용하고, 일정 대역폭에 대해서는 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용하는 하이브리드 스케줄러 방식을 사용할 수 있다. 전술한 하이브리드 스케줄러 방식에서 각각의 스케줄러가 사용하는 대역폭은 해당 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률에 따라 동적으로 조정할 수도 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률이 감소하는 경우, 만약 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우, 크레딧 기반의 사용하는 대역폭을 일정 비율로 증가시키고, 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭을 일정 비율로 감소 시킬 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우에는, 대역폭의 변경을 하지 않을 수 있다. In addition, the data processing unit 130 is the above-mentioned integrated scheduler, and uses an end-to-end credit-based scheduler for a certain bandwidth, and uses a round robin (RR) method or a weighted round robin for a certain bandwidth ( A hybrid scheduler method using a WRR) method scheduler may be used. In the hybrid scheduler method described above, the bandwidth used by each scheduler may be dynamically adjusted according to the overall utilization rate of the corresponding switch or the utilization rate for each port. At this time, the data processing unit 130, when the overall utilization rate of the switch or the utilization rate per port decreases, if the utilization rate of the bandwidth used by the credit-based scheduler is determined by the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method. If the rate of bandwidth used by the scheduler is greater than a certain value, the credit-based bandwidth used is increased by a certain percentage, and the bandwidth used by the round-robin (RR) or weighted round-robin (WRR) scheduler is kept constant. ratio can be reduced. At this time, the data processing unit 130, when the bandwidth usage rate used by the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method scheduler is greater than the bandwidth usage rate used by the credit-based scheduler by a predetermined value or more, , the bandwidth may not be changed.

또한, 데이터 처리부(130)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로, 일정 대역폭에 대해서는 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용하고, 일정 대역폭에 대해서는 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용하는 하이브리드 스케줄러 방식을 사용할 수 있다. 전술한 하이브리드 스케줄러 방식에서 각각의 스케줄러가 사용하는 대역폭은 해당 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률에 따라 동적으로 조정할 수도 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률이 감소하는 경우, 만약 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우, 크레딧 기반의 사용하는 대역폭을 일정 비율로 증가시키고, 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭을 일정 비율로 감소 시킬 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(130)는 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우에는, 대역폭의 변경을 하지 않을 수 있다.In addition, the data processing unit 130 is the aforementioned unified scheduler, which uses an end-to-end credit-based scheduler for a certain bandwidth and uses a calendar queue method having multiple priorities for a certain bandwidth. A hybrid scheduler method using a scheduler can be used. In the hybrid scheduler method described above, the bandwidth used by each scheduler may be dynamically adjusted according to the overall utilization rate of the corresponding switch or the utilization rate for each port. At this time, the data processing unit 130, when the overall utilization rate of the switch or the utilization rate per port decreases, if the utilization rate of the bandwidth used by the credit-based scheduler is used by the calendar queue-type scheduler having multiple priorities If the bandwidth usage rate is greater than a certain value, the credit-based used bandwidth can be increased at a certain rate, and the bandwidth used by a multi-priority calendar queue-type scheduler can be reduced at a certain rate. At this time, the data processing unit 130 changes the bandwidth when the bandwidth usage rate used by the calendar queue method scheduler having multiple priorities is greater than the bandwidth usage rate used by the credit-based scheduler by a predetermined value or more. may not do

도 3은 도 2에 도시된 데이터 분류부와 데이터 처리부의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a diagram showing an example of the data classification unit and data processing unit shown in FIG. 2 in detail.

도 3을 참조하면, 데이터 분류부(120)는 입력 받은 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터를 요구사항에 따라 분류하는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 3 , it can be seen that the data classification unit 120 classifies input data into computing data, storage data, and network data according to requirements.

이 때, 데이터 분류부(120)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 분류하고, 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 분류하고, 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터를 분류하고, Best Effort 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터를 분류하는 것을 알 수 있다.At this time, the data classification unit 120 classifies computing data and storage data requiring low-latency guarantee and loss-free delivery guarantee, classifies computing data and storage data requiring loss-free delivery guarantee, and computes data requiring low-latency delivery guarantee. It can be seen that it classifies data, storage data, and network data, and classifies network data that requires Best Effort delivery guarantee.

이 때, 네트워크 처리부(130)는 데이터 큐(131)에서, 분류된 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 저지연 무손실 큐에 할당하고, 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 무손실 큐에 할당하고, 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터를 저지연 큐에 할당하고, Best Effort 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터를 Best Effort 큐에 할당하는 것을 알 수 있다.At this time, the network processing unit 130 allocates the classified low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee computing data and storage data from the data queue 131 to the low-latency lossless queue, and the computing data requiring lossless delivery guarantee and It can be seen that storage data is allocated to lossless queues, computing data, storage data, and network data requiring low-latency delivery guarantee are allocated to low-latency queues, and network data requiring best-effort delivery guarantee is allocated to best-effort queues. .

이 때, 네트워크 처리부(130)는 스케줄러(132)에서, 저지연 무손실 큐에 할당된 데이터를 저지연/무손실 스케줄러를 통해 저지연 및 무손실 전달을 보장할 수 있다.At this time, the network processing unit 130 may ensure low-delay and lossless delivery of the data allocated to the low-delay lossless queue in the scheduler 132 through the low-delay/lossless scheduler.

이 때, 네트워크 처리부(130)는 스케줄러(132)에서, 무손실 큐에 할당된 데이터를 무손실 스케줄러를 통해 무손실 전달을 보장할 수 있다.At this time, the network processing unit 130 may guarantee lossless delivery of the data allocated to the lossless queue in the scheduler 132 through the lossless scheduler.

이 때, 네트워크 처리부(130)는 스케줄러(132)에서, 저지연 큐에 할당된 데이터를 저지연 스케줄러를 통해 저지연 전달을 보장할 수 있다.At this time, the network processing unit 130 may ensure low-delay delivery through the scheduler 132, the data assigned to the low-delay queue through the low-delay scheduler.

이 때, 네트워크 처리부(130)는 스케줄러(132)에서, Best Effort 큐에 할당된 데이터를 Best Effort 스케줄러를 통해 Best Effort 전달을 보장할 수 있다.At this time, the network processing unit 130 may guarantee best effort delivery of the data allocated to the best effort queue in the scheduler 132 through the best effort scheduler.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 방법을 나타낸 동작흐름도이다.4 is an operational flowchart illustrating a data fusion switching method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 방법은 먼저 데이터를 입력 받을 수 있다(S210).Referring to FIG. 4 , the data convergence switching method according to an embodiment of the present invention may first receive data (S210).

즉, 단계(S210)는 유/무선 통신을 통해 엣지 클라우드 네트워크 상의 데이터를 수신하여 입력 받을 수도 있다.That is, in step S210, data on the edge cloud network may be received and received through wired/wireless communication.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 방법은 데이터를 분류할 수 있다(S220).In addition, the data convergence switching method according to an embodiment of the present invention may classify data (S220).

즉, 단계(S220)는 데이터를 식별하여 데이터의 속성에 따라 데이터를 분류할 수 있다.That is, in step S220, data may be identified and classified according to data attributes.

이 때, 단계(S220)는 데이터를 식별하여 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.At this time, in step S220, data may be identified and classified into one of computing data, storage data, and network data.

이 때, 단계(S220)는 데이터의 속성에 따라 데이터를 분류 할 수 있다,At this time, step S220 may classify the data according to the attributes of the data.

이 때, 단계(S220)는 데이터 헤더의 SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 특정 정보를 해시 함수를 사용하여 일정한 크기의 값으로 매핑 한 값 자체를 바탕으로 분류할 수 있다.At this time, in step S220, specific information of the header such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL of the data header may be classified based on the value itself mapped to a value of a certain size using a hash function.

또한, 단계(S220)는 데이터 헤더의 SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 특정 정보를 해시 함수를 사용하여 일정한 크기의 값으로 매핑 한 값을 속성 테이블의 주소로 사용하여 데이터의 분류 정보를 읽어오도록 할 수도 있다. In addition, in step S220, data is classified using a value obtained by mapping specific information of a header such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL of the data header to a value of a certain size using a hash function as an address of an attribute table. You can also read information.

또한, 단계(S220)는 순서를 가지는 데이터를 속성에 따라 분류할 때, SIP, DIP, SPORT, DPORT 및 PROTOCOL 등과 같은 헤더의 값이 동일한 데이터의 순서 집합을 플로우(flow)로 정의할 수 있고, 각각의 플로우에 대한 속성 테이블을 유지할 수 있다. 속성 테이블은 해당 플로우가 하나 이상의 큐에 대해 어떤 큐에 매핑 되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. In addition, in step S220, when classifying data having an order according to attributes, an ordered set of data having the same header value such as SIP, DIP, SPORT, DPORT, and PROTOCOL may be defined as a flow, You can maintain an attribute table for each flow. The attribute table may include information on which queues a corresponding flow is mapped to at least one queue.

이 때, 단계(S220)는 입력된 데이터로부터 플로우를 분류한 후, 해당플로우의 속성 테이블을 확인하여, 해당 플로우가 어떤 큐에 큐잉 되어 처리될 지를 결정할 수 있다.At this time, in step S220, after classifying the flow from the input data, checking the attribute table of the corresponding flow, it is possible to determine which queue the corresponding flow will be queued and processed.

예를 들어, 단계(S220)는 입력 받은 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류할 수 있다.For example, in step S220, the received data may be classified as one of computing data, storage data, and network data.

컴퓨팅 데이터는 저지연 및 무손실 전달 보장, 무손실 전달 보장, 또는 저지연 전달 보장이 요구될 수 있다.Computing data may require low latency and guaranteed lossless delivery, guaranteed lossless delivery, or guaranteed low latency delivery.

스토리지 데이터는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장 또는 무손실 전달 보장이 요구될 수 있다Storage data may require low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees or lossless delivery guarantees.

네트워크 데이터는 저지연 전달 보장 또는 Best Effort 전달이 요구될 수 있다.Network data may require low-latency delivery guarantees or best effort delivery.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 융합 스위칭 방법은 데이터를 처리할 수 있다(S230).Also, the data convergence switching method according to an embodiment of the present invention may process data (S230).

즉, 단계(S230)는 분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리할 수 있다.That is, in step S230, the classified data may be processed according to preset requirements required by the classified data.

이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, step (S230) allocates the data of the corresponding flow to one or more dedicated queues dedicated to processing, in order to guarantee low-latency delivery and guaranteed loss-free delivery for computing data requiring low-latency delivery guarantee and loss-free delivery guarantee, Low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees for corresponding computing data may be provided by a scheduler dedicated to processing the one or more dedicated queues.

이 때, 단계(S230)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, step S230 allocates the data of the flow to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow to ensure lossless delivery of the computing data requiring lossless delivery guarantee, and the one or more dedicated queues are dedicated to processing The scheduler may provide a lossless delivery guarantee for that computed data.

이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 컴퓨팅 데이터에 대한 저지연 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, in step S230, for the computational data requiring low-delay delivery guarantee, in order to guarantee low-delay delivery, allocating among one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow, dedicated to the one or more dedicated queues By processing the scheduler, it is possible to provide a low-latency delivery guarantee for the corresponding computing data.

이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 스토리지 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 스토리지 데이터에 대한 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다.At this time, in step S230, for storage data requiring low-latency delivery guarantee and loss-free delivery guarantee, in order to guarantee low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee, the data of the corresponding flow is allocated to one or more dedicated queues dedicated to processing, Low-latency delivery guarantees and lossless delivery guarantees for corresponding storage data may be provided by a scheduler that exclusively processes the one or more dedicated queues.

이 때, 단계(S230)는 무손실 전달 보장이 필요한 스토리지 데이터에 대해서, 무손실 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 스토리지 데이터에 대한 무손실 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, step S230 allocates the data of the flow to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the flow to ensure lossless delivery for storage data requiring lossless delivery guarantee, dedicated to processing the one or more dedicated queues The scheduler may provide a lossless delivery guarantee for corresponding storage data.

이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터에 대해서, 저지연 전달 보장을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 네트워크 데이터에 대한 저지연 전달 보장을 제공할 수 있다. At this time, in step S230, for network data requiring low-delay delivery guarantee, in order to guarantee low-delay delivery, allocating among one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow, dedicated to the one or more dedicated queues By processing the scheduler, it is possible to provide a low-latency delivery guarantee for the corresponding network data.

이 때, 단계(S230)는 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 데이터에 대해서, Best Effort 전달을 위해, 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하여, 해당 하나 이상의 전용 큐를 전담하여 처리하는 스케줄러에 의해, 해당 네트워크 데이터에 대한 Best Effort 전달을 제공할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다.At this time, step S230 allocates network data requiring Best Effort delivery to one or more dedicated queues dedicated to processing the data of the corresponding flow for Best Effort delivery, and dedicatedly processing the one or more dedicated queues. The scheduler can provide best effort delivery of corresponding network data. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler.

또한, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈R) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 본 발명에서는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for computing/storage data requiring guaranteed low-latency delivery and guaranteed lossless delivery. At this time, in step S230, a round robin R) method or a weighted round robin (WRR) method scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler. In the present invention, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 단계(S230)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.Also, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler. At this time, in step S230, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터와 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for computing/storage data requiring low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee and computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. In this case, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the same dedicated scheduler described above. At this time, in step S230, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터에 대해서, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler.

또한, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터와 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 트래픽에 대해, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee and network traffic requiring Best Effort delivery. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler.

또한, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 별도의 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.In addition, in step S230, one or more separate dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for each tenant to which the data belongs, for computing/storage data requiring guaranteed low-delay delivery and guaranteed loss-free delivery. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler. At this time, in step S230, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

이 때, 단계(S230)는 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.At this time, in step S230, the same one or more dedicated queues and the same dedicated scheduler may be used for each tenant to which the data belongs, for computing/storage data requiring lossless delivery guarantee. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler. At this time, in step S230, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터와 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지 데이터에 대해서, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 별도의 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전담 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 본 발명에서는 전술한 동일 전담 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다.At this time, in step S230, for computing/storage data requiring low-latency delivery guarantee and lossless delivery guarantee and computing/storage data requiring lossless delivery guarantee, for each tenant to which the data belongs, one or more separate dedicated queues are assigned the same dedicated queue. A scheduler can be used. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned dedicated scheduler. In the present invention, an end-to-end credit based scheduler may be used as the same dedicated scheduler described above.

또한, 이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전달 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, at this time, step S230 may use the same one or more dedicated queues and the same delivery scheduler for each tenant to which the data belongs for computing/storage/network data requiring low-delay delivery guarantee. At this time, in step S230, the scheduler of the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler for each tenant as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the same dedicated scheduler for each tenant described above.

또한, 이 때, 단계(S230)는 저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅/스토리지/네트워크 데이터와 Best Effort 전달이 필요한 네트워크 트래픽에 대해, 데이터가 속하는 테넌트 별로, 동일한 하나 이상의 전용 큐와 동일한 전달 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 테넌트 별 동일 전담 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, at this time, step S230 uses the same one or more dedicated queues and the same delivery scheduler for each tenant to which the data belongs, for computing/storage/network data requiring low-latency delivery guarantee and network traffic requiring Best Effort delivery. can At this time, in step S230, the scheduler of the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method may be used as the same dedicated scheduler for each tenant as described above. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the same dedicated scheduler for each tenant described above.

또한, 단계(S230)는 서로 다른 속성의 데이터들을 저장한 하나 이상의 전용 큐에 대해, 개별 스케줄러 대신에 통합된 하나의 스케줄러를 사용하여 전체 전용 큐를 스케줄링 할 수 도 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용할 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용할 수 있다. In addition, in step S230, for one or more dedicated queues storing data of different attributes, all dedicated queues may be scheduled using one integrated scheduler instead of individual schedulers. At this time, in step S230, a scheduler of a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method may be used as the aforementioned unified scheduler. At this time, in step S230, a calendar queue type scheduler having multiple priorities may be used as the aforementioned unified scheduler. At this time, in step S230, an end-to-end credit based scheduler may be used as one integrated scheduler described above.

또한, 단계(S230)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로, 일정 대역폭에 대해서는 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용하고, 일정 대역폭에 대해서는 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러를 사용하는 하이브리드 스케줄러 방식을 사용할 수 있다. 전술한 하이브리드 스케줄러 방식에서 각각의 스케줄러가 사용하는 대역폭은 해당 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률에 따라 동적으로 조정할 수도 있다. 이 때, 단계(S230)는 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률이 감소하는 경우, 만약 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우, 크레딧 기반의 사용하는 대역폭을 일정 비율로 증가시키고, 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭을 일정 비율로 감소 시킬 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 라운드 로빈(RR) 방식 또는 가중치 기반 라운드 로빈(WRR) 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우에는, 대역폭의 변경을 하지 않을 수 있다. In addition, in step S230, an end-to-end credit-based scheduler is used for a certain bandwidth as the above-described integrated scheduler, and a round robin (RR) method or a weighted round robin (WRR) method is used for a certain bandwidth. ) method scheduler can be used. In the hybrid scheduler method described above, the bandwidth used by each scheduler may be dynamically adjusted according to the overall utilization rate of the corresponding switch or the utilization rate for each port. At this time, in step S230, if the overall utilization rate of the switch or the utilization rate per port decreases, if the utilization rate of the bandwidth used by the credit-based scheduler is the round robin (RR) method or the weighted round robin (WRR) method scheduler If it is greater than the usage rate of the bandwidth used by a certain value, the credit-based bandwidth used is increased by a certain percentage, and the bandwidth used by the round-robin (RR) or weighted round-robin (WRR) scheduler is reduced by a certain percentage. can be reduced to At this time, in step S230, if the bandwidth utilization rate used by the round robin (RR) or weighted round robin (WRR) scheduler is greater than the bandwidth utilization rate used by the credit-based scheduler by a predetermined value or more, You may not change the bandwidth.

또한, 단계(S230)는 전술한 통합된 하나의 스케줄러로, 일정 대역폭에 대해서는 종단간 크레딧(credit) 기반의 스케줄러를 사용하고, 일정 대역폭에 대해서는 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러를 사용하는 하이브리드 스케줄러 방식을 사용할 수 있다. 전술한 하이브리드 스케줄러 방식에서 각각의 스케줄러가 사용하는 대역폭은 해당 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률에 따라 동적으로 조정할 수도 있다. 이 때, 단계(S230)는 스위치의 전체 사용률 또는 포트 별 사용률이 감소하는 경우, 만약 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우, 크레딧 기반의 사용하는 대역폭을 일정 비율로 증가시키고, 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭을 일정 비율로 감소 시킬 수 있다. 이 때, 단계(S230)는 다중 우선순위를 가지는 캘린더(Calendar) 큐 방식의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률이 크레딧 기반의 스케줄러가 사용하는 대역폭의 사용률보다 일정치 이상 클 경우에는, 대역폭의 변경을 하지 않을 수 있다.In addition, step S230 is the aforementioned integrated scheduler, which uses an end-to-end credit-based scheduler for a certain bandwidth and a calendar queue-type scheduler having multiple priorities for a certain bandwidth. You can use a hybrid scheduler method using . In the hybrid scheduler method described above, the bandwidth used by each scheduler may be dynamically adjusted according to the overall utilization rate of the corresponding switch or the utilization rate for each port. At this time, in step S230, if the overall utilization rate of the switch or the utilization rate per port decreases, if the utilization rate of the bandwidth used by the credit-based scheduler is the bandwidth used by the multi-priority calendar queue-type scheduler If the utilization rate is greater than a certain value, the credit-based used bandwidth can be increased at a certain rate, and the bandwidth used by the multi-priority calendar queue method scheduler can be reduced at a certain rate. At this time, in step S230, if the bandwidth usage rate used by the calendar queue method scheduler having multiple priorities is greater than the bandwidth usage rate used by the credit-based scheduler by a predetermined value or more, the bandwidth is changed. may not

이상에서와 같이 본 발명에 따른 데이터 융합 스위칭 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the data convergence switching device and method according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments are of each embodiment so that various modifications can be made. All or part of them may be selectively combined.

110: 데이터 입력부
120: 데이터 분류부
130: 데이터 처리부110: data input unit
120: data classification unit
130: data processing unit

Claims (10)

데이터를 입력 받는 데이터 입력부;
상기 데이터를 식별하여 상기 데이터의 속성에 따라 상기 데이터를 분류하는 데이터 분류부; 및
분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리하는 데이터 처리부;
를 포함하고,
상기 데이터 분류부는
상기 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류하고,
상기 데이터 처리부는
상기 어느 하나로 분류된 데이터의 종류에 따라 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하고, 상기 전용 큐를 처리하는 스케쥴러를 이용하여 상기 데이터를 처리하고,
상기 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중,
저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 저지연 무손실 큐에 할당하고,
무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 무손실 큐에 할당하고,
저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터를 저지연 큐에 할당하고,
Best Effort 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터를 Best Effort 큐에 할당하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 장치.a data input unit for receiving data;
a data classification unit that identifies the data and classifies the data according to attributes of the data; and
a data processing unit that processes the data according to predetermined requirements required by the classified data;
including,
The data classification unit
Classifying the data as any one of computing data, storage data, and network data;
The data processing unit
Allocating the data of a corresponding flow to one or more dedicated queues dedicated to processing according to the type of data classified as one of the above, and processing the data using a scheduler that processes the dedicated queues;
Among the computing data, storage data and network data,
Allocate compute data and storage data that require low-latency delivery guarantees and loss-free delivery guarantees to low-latency lossless queues;
Allocate compute data and storage data that require lossless delivery guarantees to lossless queues;
Allocate compute data, storage data, and network data that require low-latency delivery guarantees to low-latency queues;
A data convergence switching device that allocates network data requiring best effort delivery guarantee to a best effort queue. 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 분류부는
상기 데이터의 헤더에서 기설정된 정보를 해시 함수를 이용하여 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 장치.The method of claim 1,
The data classification unit
Data convergence switching device, characterized in that for classifying the predetermined information in the header of the data using a hash function. 삭제delete 삭제delete 청구항 2에 있어서,
상기 스케쥴러는
라운드 로빈 방식, 가중치 기반 라운드 방식, 캘린더(Calendar) 큐 방식 및 크레딧(credit) 방식 중 어느 하나를 이용하여 상기 데이터를 처리하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 장치.The method of claim 2,
The scheduler
The data convergence switching device, characterized in that for processing the data using any one of a round robin method, a weighted round method, a calendar queue method, and a credit method. 데이터 융합 스위칭 장치의 데이터 융합 스위칭 방법에 있어서,
데이터를 입력 받는 단계;
상기 데이터를 식별하여 상기 데이터의 속성에 따라 상기 데이터를 분류하는 단계; 및
분류된 데이터가 필요로 하는 기설정된 요구 사항에 따라 상기 데이터를 처리하는 단계;
를 포함하고,
상기 데이터를 분류하는 단계는
상기 데이터를 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중 어느 하나로 분류하고,
상기 데이터를 처리하는 단계는
상기 어느 하나로 분류된 데이터의 종류에 따라 해당 플로우의 데이터를 전담 처리하는 하나 이상의 전용 큐 중에 할당하고, 상기 전용 큐를 처리하는 스케쥴러를 이용하여 상기 데이터를 처리하고,
상기 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터 중,
저지연 전달 보장 및 무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 저지연 무손실 큐에 할당하고,
무손실 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터와 스토리지 데이터를 무손실 큐에 할당하고,
저지연 전달 보장이 필요한 컴퓨팅 데이터, 스토리지 데이터 및 네트워크 데이터를 저지연 큐에 할당하고,
Best Effort 전달 보장이 필요한 네트워크 데이터를 Best Effort 큐에 할당하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 방법.In the data fusion switching method of the data fusion switching device,
Receiving data input;
identifying the data and classifying the data according to attributes of the data; and
processing the data according to predetermined requirements required by the classified data;
including,
Classifying the data is
Classifying the data as any one of computing data, storage data, and network data;
The step of processing the data is
Allocating the data of a corresponding flow to one or more dedicated queues dedicated to processing according to the type of data classified as one of the above, and processing the data using a scheduler that processes the dedicated queues;
Among the computing data, storage data and network data,
Allocate compute data and storage data that require low-latency delivery guarantees and loss-free delivery guarantees to low-latency lossless queues;
Allocate compute data and storage data that require lossless delivery guarantees to lossless queues;
Allocate compute data, storage data, and network data that require low-latency delivery guarantees to low-latency queues;
A data convergence switching method characterized by allocating network data requiring best effort delivery guarantee to a best effort queue. 청구항 6에 있어서,
상기 데이터를 분류하는 단계는
상기 데이터의 헤더에서 기설정된 정보를 해시 함수를 이용하여 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 방법.The method of claim 6,
Classifying the data is
Data convergence switching method, characterized in that for classifying the predetermined information in the header of the data using a hash function. 삭제delete 삭제delete 청구항 7에 있어서,
상기 데이터를 처리하는 단계는
상기 스케쥴러가, 라운드 로빈 방식, 가중치 기반 라운드 방식 및 캘린더(Calendar) 큐 방식 및 크레딧(credit) 방식 중 어느 하나를 이용하여 상기 데이터를 처리하는 것을 특징으로 하는 데이터 융합 스위칭 방법.The method of claim 7,
The step of processing the data is
The data convergence switching method of claim 1 , wherein the scheduler processes the data using any one of a round robin method, a weighted round method, a calendar queue method, and a credit method.
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