KR20070084594A

KR20070084594A - 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리를 위한 플랫폼내자원관리방법, 이에 따른 플랫폼 및 컴퓨터 프로그램 제품

Info

Publication number: KR20070084594A
Application number: KR1020077011953A
Authority: KR
Inventors: 로사리오 알파노; 파브리지오 보비오; 쥬세페 카소네; 쥬세페 코비노; 다닐로 고타; 마리사 포르타; 마르코 우게티
Original assignee: 텔레콤 이탈리아 소시에떼 퍼 아찌오니
Priority date: 2004-10-28
Filing date: 2004-10-28
Publication date: 2007-08-24
Also published as: IL182824A; ES2351604T3; EP1806002A1; BRPI0419152A; IL182824A0; CN101084680A; DE602004028877D1; EP1806002B1; WO2006045337A1; US8264971B2; US20090122706A1; KR101096000B1; JP2008519322A; ATE479287T1; CN101084680B; BRPI0419152B1

Abstract

본 발명은 통신 서비스와 네트워크의 자원을 관리하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상기 방법과 시스템은 네트워크상에 기설정된 태스크를 수행하기 위해 처리장치(H)에 있는 분산 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 처리(WF1,…,WFn)의 실행에 관한 것으로 상기 시스템에 의해 충족되게 처리(WF1,…,WFn)하기 위한 목적과 자원활용에 대한 제약을 포함하여 타겟 데이터를 설정하는 단계와; 상기 에이전트에 의한 계산자원활용 및 처리실행을 모니터하고, 자원활용 및 처리실행을 나타내는 성능 데이터를 수집하는 단계와; 상기 설정 데이터와 상기 수집된 성능 데이터를 비교하는 단계와, 상기 비교를 기초로 하여 결정된 페널티를 최소화하기 위해 상기 분산 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 처리실행을 위해 자원을 재할당하는 단계를 포함하며, 상기 페널티는 성능 데이터가 타겟 데이터를 실행하지 못하는 경우 수립되는 것을 특징으로 한다.

통신 서비스, 네트워크 관리, 플랫폼내 자원관리

Description

통신 서비스 및/또는 네트워크 관리를 위한 플랫폼내 자원관리방법, 이에 따른 플랫폼 및 컴퓨터 프로그램 제품{Method For Managing Resources In A Platform For Telecommunication Service And/Or Network Management, Corresponding Platform And Computer Program Product Therefor}

본 발명은 통신 네트워크 및/또는 서비스를 관리하는데 대한 플랫폼내 자원관리방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 통신 네트워크 및/또는 서비스를 관리하기 위한 플랫폼내 자원 할당방법 및 이에 따른 관리 플랫폼에 관한 것이다.

통신 네트워크/서비스 분야에, 계층구조에 편성된, 때로는 에이전트에 근거한 운영지원 시스템(OSS, Operations Support System)과 같은 복수의 구성요소들을 포함하는 관리 플랫폼이 제공된다.

US 6 243 396은, 예컨대, 통신 네트워크 자원을 제어하는 상호연결된 관리의 다층 계층구조를 갖는 통신 네트워크 관리 시스템 또는 플랫폼을 개시하고 있다. 각 권한은 많은 에이전트들이 처리의 실행을 담당하게 하며, 상기 에이전트들은 지능적 또는 간단한 반응 에이전트일 수 있다.

공지의 구조에서, 반응 에이전트는 권한의 플랫폼부내에 위치되고 지능 에이 전트는 권한의 제어부내에 위치된다. 지능 및 반응 에이전트는 FCPAS(Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security) 기능을 플랫폼에 제공하기 위해 기능 구성요소들로 그룹화된다.

WO 01/02973은 일반적으로 구성요소들(에이전트들)에 대한 임무의 위임, 에이전트로들부터의 반응의 수집 등을 포함하는 (플로우차트와 유사한) 워크플로우 (workflow)설명을 실행하는 워크플로우 엔진으로 구현되는 분산 에이전트들의 조정을 위한 중앙 처리 조정자(centralised process coordinator)를 구비하는 플랫폼의 사용을 개시하고 있다.

본 출원인은 에이전트가 워크플로우 엔진에 의해 위임된 임무를 실행하는 것을 상기 구조가 보장하지 않는다고 생각한다. 실제로, 계산능력과 같이 에이전트에 이용가능한 IT 자원이 제한되고, IT 자원이 플랫폼에 요청된 비지니스 목적(business goals) 또는 워크로드(workload)에 충분히 부합하리라 인정되지 않는다.

다르게 말하면, 에이전트에 이용가능한 IT 자원은 예컨대 가입자에게 서비스의 전달과 같이 에이전트에 의해 수행되는 태스크(tasks)를 필요로 하는 기설정된 비지니스 목적을 달성하지 못하게 할 수 있다.

예컨대, 태스크가 기정의된 시간동안보다 더 짧은 평균시간내에 소정의 처리의 완료일 수 있거나 정해진 최종기한내에 소정 개수의 처리의 완료일 수 있다. 에이전트상의 큰 워크로드는 상기 에이전트가 기정의된 평균시간내에 또는 정해진 최종기한내에 태스크를 완료하지 못하게 할 수 있어 비지니스 목적이 도달되지 못하 게 한다.

WO 01/02973에 개시된 바와 같이, 중앙 처리 조정자를 사용하는 에이전트 기반의 구조에서 또 다른 문제는 조정자 자체가 플랫폼의 동작에 있어 병목(bottleneck)이 되고, 융통성을 향상시키기 위해 상기 조정자에 워크플로우를 추가한 에이전트들로 인해 처리 로직이 외부에 더 많이 있을수록, 상기 조정자가 더 느려지게 된다. 이는 실행에 대해 최종기한을 갖는 처리와 같이 비지니스 수행 목적을 대처하기 위한 구조의 능력을 악화시킬 수 있다.

IT 자원관리 분야에서, 미국특허출원 제2003/0167270호는 확장가능 애플리케이션의 호스트 인스턴트화 복제로 구성된 분산 환경내 자원관리 시스템을 개시하고 있다. 자원관리 시스템은 애플리케이션 복사 및 호스트 성능에 대한 정보를 기초로 한 시작, 셧다운, 또는 호스트를 가로질러 확장가능한 애플리케이션의 선택된 복사를 이동하라는 신호를 생성한다.

이러한 종류의 방안은 적어도 아래 이유들에 대해 처리 조정자 또는 워크플로우 엔진에 의해 조정되는 분산 에이전트 구조를 포함하는 플랫폼에 적합하지 못하다:

·모든 에이전트들이 이미 몇몇 태스크들을 실행하고 있는 경우, 긴급 태스크 또는 애플리케이션의 새로운 수행을 위해 어떠한 한가한 에이전트들도 있지 못할 수 있다;

-비지니스 목적(예컨대, 비지니스 진행에 대한 최종기한)을 충족시키기 위해, 매번 새로운 워크플로우(즉, 새로운 기능)가 정의될 때마다, 공지의 시스템은 애플리케이션에 대한 파라미터를 측정하고 새로운 모델을 형성하여 모든 에이전트들의 행동을 조정하는 것이 필요하다;

-공지의 자원관리 시스템은 다중 복제로 인스턴트화될 수 있는 애플리케이션 또는 기능에 대해서만 동작한다.

따라서, 본 발명의 목적은 통신 서비스 및/또는 네트워크를 관리하기 위한 에이전트 기반의 플랫폼의 자원을 관리하는 방법을 제공하는 것으로, 기설정된 비지니스 목적을 이행하기 위해 자원활용에 있어 최적 성능을 달성함으로써 플랫폼의 효율을 향상시킨다.

본 발명의 또 다른 목적은 융통성을 향상시키면서 플랫폼의 더 나은 성능을 달성하기 위해 탈중앙화 처리 로직을 갖는 관리 플랫폼이다.

본 발명에 따르면, 이들 목적은 통신 서비스 및/또는 네트워크를 관리하기 위한 플랫폼내 자원을 관리하는 방법에 의해 뿐만 아니라 독립항에 언급된 특징들을 갖는 관리 플랫폼에 의해 달성된다.

본 발명의 다른 목적은 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 프로그램 세트, 통신 네트워크 및 청구된 바와 같이 통신 관리 플랫폼의 설정 및 실행을 위한 방법이다.

요약하면, 종래 기술의 단점을 극복하기 위해, 본 발명은 기설정된 표시자(예컨대, 비지니스 핵심 표시자) 및 목적에 의해 도출된 예상 및 적응 방식을 기초로 한 방법 및 대응하는 플랫폼을 개시한 것으로, 관리 플랫폼에 IT 자원 활용의 측정 및 자동제어를 제공한다.

바람직하기로, 본 발명에 따른 플랫폼의 구조적 특징은 다음과 같다:

-제공된 모든 기능들을 실행하기 위해 에이전트 내부에 있는 처리(워크플로우 및 규칙) 엔진의 제공. 규칙 엔진은 특정한 타입의 임무를 수행하기 위해 워크플로우 엔진에 연결될 수 있다;

-처리 설명의 정의 및 저장을 위한 그리고 이들 설명을 에이전트로 배포하기 위한 중앙 처리설명 데이터의 제공;

-비지니스 목적(예컨대, 서비스 수준 계약서(Service Level Agreement, SLA))과 기능 및 집합(예컨대, 이행, 확신, 빌링과 같은 비지니스 처리영역)의 정의를 기초로 한 처리 우선순위를 포함한 타겟 데이터의 지정을 허용하는 목표 및 제약 콘솔(Constraint Consol)의 제공;

-플랫폼의 각 에이전트에서 각 처리실행뿐만 아니라 비지니스 처리에 의한 워크플로우의 실행에 의한 IT 자원의 사용을 모니터링하기 위해, 즉, 예컨대, 경과시간, 실행빈도 등을 감시하기 위해 배열된 컨트롤 에이전트의 제공;

-비지니스 목적 달성의 최대 수준을 제공하기 위해, 특정 타겟 데이터(비지니스 목적) 및 자원활용을 나타내는 모니터되는 성능 데이터를 기초로 적응식으로 플랫폼의 각 에이전트에 IT 자원을 재할당하기 위해 배열된 자원 할당 모듈의 제공.

이점적으로, 본 발명의 바람직한 실시에에 따르면, 자원 할당자 콘솔이 자원 재할당 규칙을 정의하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스로서 제공되고, SLA 이행 동향 및 대응하는 IT 자원활용과 관련된 비용을 제어하게 하는 모니터링 콘솔이 제공된다.

에이전트내 처리엔진의 제공은 모든 엔진들이 중앙처리 조정자에 위치된 경우인 병목현상을 야기함이 없이 융통성을 향상시키며 에이전트들 간의 IT 자원의 동적 할당을 위한 이점적인 특징인 것으로 판명된다. 에이전트내 처리엔진은 각 기능실행(즉, 처리 실행)을 위해 에이전트내 자원활용을 분석적으로(예컨대, CPU 시간 및 사용된 RAM) 측정하게 한다.

중앙 데이터베이스 내 처리설명은 플랫폼의 모든 동작 기능들과 함께 자동 동기를 달성하며 처리엔진 내 사용을 위해 플랫폼을 가로질러 각 에이전트에 배포되므로 그 결과 일의 의미와 함께 작동하는 자원관리 절차를 조정할 수 있게 된다.

실제로, 통신 서비스 및 네트워크를 관리하는 플랫폼 관리자는 하나 이상의 워크플로우 및/또는 규칙을 처리 데이터베이스에서 정의하거나 기존의 것들을 조합하는 임의의 FCAPS(Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security) 기능을 형성할 수 있다; 그런 후 자동적으로 상기 에이전트는 새로운 처리(워크플로우 및 규칙) 정의를 획득하고 필요할 때 상기 처리를 실행한다. 자동적으로, 목표 콘솔은 새로운 처리에 대한 SLA 및 우선순위를 정의하게 한다. 런타임(runtime)시에, 컨트롤 에이전트는 새로운 처리를 위한 SLA 동향 및 대응하는 IT 자원활용을 제어하게 하여 자원 할당자 모듈이 전체 구성을 최적화할 수 있게, 즉, 에이전트에 워크플로우 우선순위를 바꾸거나 더 많은 계산자원(CPU, 메모리 등)을 제공할 수 있게 된다.

본 발명에 따른 자원 관리는 분산모듈(컨트롤 에이전트)과 함께 중앙모듈(관리모듈)에 의해 플랫폼에 실행되는 것이 바람직하다. 중앙 및 분산 기능의 조합이 해결방안의 적응형 방식의 기본이다.

본 발명의 다른 특징과 이점은 첨부도면을 참조로 비제한적인 예로써 제공된 하기의 설명에 더 상세하게 설명되어 있다:

도 1은 본 발명에 따른 통신 네트워크 및 서비스를 관리하기 위한 시스템 및 플랫폼의 구조를 도시한 블록도이다;

도 2는 도 1의 관리모듈의 내부 구조를 도시한 블록도이다;

도 3은 에이전트 모듈과 컨트롤 에이전트을 갖는 도 1의 호스트 장치의 내부 구조를 도시한 블록도이다;

도 4는 다른 실시예에 따른 에이전트 모듈의 내부 구조를 도시한 블록도이다;

도 5는 본 발명에 따른 자원관리방법의 흐름도이다;

도 6은 본 발명에 따른 시스템을 포함하는 3층 서비스 제공 시나리오의 개략도이다.

도 7은 도 6의 서비스 제공 시나리오에서 다중-레벨 워크플로우를 도시한 블록도이다.

도 1은 본 발명에 따른 통신 서비스 및 네트워크를 관리하기 위한 시스템 및 플랫폼의 예시적인 구조를 도시한 것이다. 시스템은 복수의 처리 호스트 장치들(H)을 구비하는 분산처리 구조상에 실행되는 것이 바람직하며, 상기 각각의 호스트 장치는 하나 이상의 소프트웨어 에이전트(A1,A2,A3)를 포함할 수 있다.

시스템(또는 플랫폼)은 처리설명의 배포, 동작의 호출, 관리제어 등과 같이 호스트 장치상에 실행되고 다양한 조정작동을 위해 분산 에이전트와 상호작용하는 프로그램 또는 프로그램 세트를 포함하는 중앙제어모듈 또는 관리모듈(MM)을 구비한다. 관리모듈(MM)은 또한 바람직하게는 시스템 관리자와 같이 사용자와 상호작용하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.

본 명세서에서, 용어 처리는 하나 이상의 워크플로우, 하나 이상의 규칙 또는 바람직하게는 하나 이상의 워크플로우와 하나 이상의 규칙의 조합을 나타내는데 사용된다.

워크플로우는 정보 또는 태스크가 절차 규칙 세트에 따라 작동하기 위해 한 에이전트에서 또 다른 에이전트로 전해지는 동안의 비지니스 절차의 자동화로서 정의될 수 있다.

워크플로우는 플로우차트를 통해 태스크의 시퀀스 뿐만 아니라 시간 및 다른 또는 병행 분기를 포함하는 태스크들 간의 로직 의존성으로 표현될 수 있다. 워크플로우 설명을 공식화하기 위해 XPDL(XML 처리기술언어)과 같은 임시 언어(ad hoc languages)가 있다. 규칙은 조건/이벤트의 특정 세트가 발생되는 경우 동작이 실행되어야 하는 선언문이다.

관리모듈(MM)은 플랫폼의 동작 및 기능적 태양을 나타내는 모든 처리들, 즉, 워크플로우와 규칙을 저장하도록 구성된 처리설명 데이터베이스(PDB)를 구비한다.

데이터베이스(PDB)는 예컨대 워크플로우 및 규칙에 의해 처리된 데이터 모델을 더 구비한다. 처리설명 데이터베이스(PDB)는 예컨대 당업자에게 알려진 임의의 종래 네트워크 인벤토리 시스템(Network Inventory Systems)의 카탈로그 부분과 관련될 수 있다.

도 1의 구조는 복수의 다층 에이전트 모듈을 포함하며, 3개의 층들은 예로써 몇몇의 에이전트들(A1, A2, A3)을 각각 포함하는 것으로 도시되어 있다. 동일한 계층에 속하는 에이전트들은 서로 연결될 수 있거나 서로 별개일 수 있다. 상기 에이전트들은 있다면 더 높은 레벨의 에이전트에 연결된다. 더 낮은 레벨에서 에이전트는 (일반적으로 통신 네트워크(N)와 같이 도시된) 제어하에 있는 네트워크 요소에, 예컨대, ATM 스위치 또는 메일 서버 애플리케이션 또는 VAS 서버 애플리케이션, 즉, 이동전화 응답 장치 서비스와 같은 수치 추가 서비스(Value Added Service) 애플리케이션과 같은 다른 서비스 애플리케이션(APP)에 연결된다.

관리모듈(MM) 자체는 예컨대 통신 버스(B)를 통해 플랫폼의 다른 동작 지원 시스템(OSS)에 연결된다.

마스터 에이전트(MA) 또는, 수단의 타입의 따라, 조정자로서 작동하는 복수의 마스터 에이전트들(MA)(도 1에 개시되어 있지 않음)이 관리모듈(MM)에 대한 다층 에이전트 구조의 근원에 제공되어 있다.

각각의 에이전트(A1,A2,A3)는 처리엔진(PE)을 포함하고 상기 처리엔진(PE)을 이용하여 몇가지 처리의 실행을 담당하고 있다. 처리엔진은 워크플로우 및/또는 규 칙을 실행하는 소프트웨어 모듈이다.

처리엔진의 외부 위치는 성능 저하를 야기할 수 있는 원격 호출을 갖는 것을 의미할 수 있기 때문에 처리엔진(PE)은 이점적으로 각 엔진내에 내장되어 있다.

바람직하기로, 각 에이전트의 처리는 동일한 레벨 또는 더 높은 레벨을 갖는 다른 에이전트에 의해 외부에 호출될 수 있고, 각 에이전트는 호출 에이전트에 제공되는 서비스에 해당한다.

임의의 층에 대한 처리엔진은 예컨대 워크플로우와 규칙을 각각 관리할 수 있는 워크플로우 및 규칙 엔진의 조합이도록 의도되어 있다. 예컨대, 제공 과정은 워크플로우로서 더 잘 표현되는 한편, 경보 상관관계는 규칙의 조합으로서 더 잘 표현될 수 있다. 가능하다면, 규칙 충돌 및 규칙 관리를 다루는 복잡도를 포함하지 않기 때문에 워크플로우의 사용이 바람직하다.

도 1에 도시된 다층구조는 다른 레벨에서 처리의 조각내기(segmentation)를 가능하게 한다. 에이전트가 배열될 수 있는 레벨의 개수에 대해 어떠한 제약도 없다. 이런 식으로, 최하위의 가능한 층들의 개수를 갖는 것과 분산 및 중앙편성 간의 자유로운 처리 할당을 허용하는 것 사이의 트레이드 오프(trade-off)를 발견하기 위해 상기 구조를 설정할 수 있다. 이러한 조각내기는 또한 비지니스 보기에서 시스템 보기에까지 다른 서비스 보기를 제공할 수 있다. 아래에서, 워크플로우 엔진들은 바람직한 것으로 고려되나 규칙 엔진들도 또한 적용될 수 있다.

각각의 호스트 장치 실행 에이전트(마스터 에이전트 및 서브레벨 에이전트 모두)는 바람직하게는 하나 이상의 컨트롤 에이전트(CA)를 포함한다. 상기 에이전 트는 로컬 에이전트(즉, 상기 호스트상에 진행되는 에이전트)의 자원활용 및 성능 측정 뿐만 아니라 자원관리의 로컬 최적화 수행을 담당하는 모듈이다. 컨트롤 에이전트(CA)는 관리모듈과 다른 컨트롤 에이전트에 연결되고 상기 관리모듈 및/또는 다른 컨트롤 에이전트로 측정된 데이터를 전송한다.

그 구조가 후술되어 있는 관리모듈(MM)은 플랫폼의 관리, 구성 및 제어를 담당한다. 인간 운영자와 외부 OSS로부터 들어오는 데이터를 분석하고 비지니스 성능 목적을 총족하기 위해 플랫폼 구성을 조정하는 법을 결정하기 위해 배열된다. 주요 태스크는 다음과 같다:

-처리 데이터베이스(PDB)로부터 에이전트로 처리설명 및 데이터 모델의 분산;

-호스트 장치상에 에이전트의 분산, 도메인 관리(에이전트들 간의 전체 네트워크의 파티셔닝), 성능 모니터링을 포함한 컨트롤 에이전트에 의해 제공된 정보를 갖는 플랫폼의 상태에 대한 모니터링;

-관련된 컨트롤 에이전트와의 상호작용을 통해 에이전트가 처리실행을 하게 할당된 자원의 최적 사용을 위한 동작의 실행; 이들 동작의 예는 워크플로우의 우선순위에 있어 변화와 에이전트들간의 부하 밸런싱의 변경, 즉, 하나 이상의 에이전트에서 대기 작업들의 리스케쥴링이다;

-다른 동작 지원 시스템과 같은 외부 시스템과의 상호작용.

그 구조가 후술되어 있는 마스터 에이전트(MA)는 처리 실행의 상단 레벨의 조정을 담당한다. 실제로, 상단층의 에이전트에 요구된 처리는 서브층 에이전트에 요구된 서브처리를 포함할 수 있다. 더욱이, (다른 에이전트와는 달리) 외부 실체와의 상호작용 및 하부층 에이전트에 의해 분산된 방식으로 쉽게 또는 효율적으로 수행될 수 없는 에이전트들 간의 조정을 필요로 하는 기능들을 제공하기 위해 특징된 처리들이 있다. 에이전트에 의해 실행되는 처리는 분산되는 식으로 실행되어야 하는 처리들이다.

각 에이전트(A1,A2,A3)는 FCAPS(장애(Fault), 구성(Configuration), 과금(Accounting), 성능(Performance), 보안(Security)) 기능과 같은 임의의 네트워크 및 서비스 관리기능(즉, 처리)을 지원할 수 있다. 이는 예컨대 낮시간 동안 더 많은 에이전트들을 서비스 제공에 그리고 밤시간 동안 더 많은 에이전트들을 네트워크 최적화에 전용시키는 것과 같이 에이전트의 런타임 태스크-맞춤화 및 태스크 우선순위 및 자원 필요성을 기초로 에이전터상에 기능 재할당을 가능하게 한다.

에이전트에서 처리엔진(PE)의 제공은 각 기능(즉, 처리) 실행 및 기능 호출의 발생에 의해 자원의 활용을 모니터링할 수 있게 한다. 이들 데이터는 메니저 모듈(MM)에 의해 동작된 자동 플랫폼 제어용 정보의 주요 소스이다.

각 에이전트(A1,A2,A3)는 이벤트시에 트리거되나 또한 처리에 대한 자발적 시작을 제공하는 반응적이고 주도적인 동작 모두를 나타낸다.

바람직하기로, 에이전트 모듈은 더 용이한 배포를 위해 예컨대 장애 허용오차 문제 수행을 위해 처리장치를 가로질러 컨트롤 에이전트 또는 관리모듈에 의해 이동가능하다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 관리모듈(MM)의 내부 구조를 도시 한 것이다.

중앙 관리모듈(MM)은 예컨대 서브모듈로 편성된다. 서브모듈들 중 하나는 일반적으로 관리콘솔(MNG_CNS)로 표시된 MNG_CNS 콘솔이다; 바람직한 실시예에서 관리 콘솔(MNG_CNS)은 다음을 포함한다:

-플랫폼 성능 데이터를 보유한 성능 데이터베이스(PFM_DB)와 관련된 모니터링 콘솔(MC);

-목적 및 제약 콘솔(GC);

-자원 할당자 콘솔(RC);

-관리콘솔에 의해 관리되는 관리 데이터를 포함하는 관리 데이터베이스(ADB)와 관련된 관리콘솔(AC);

-서비스 생성 환경 콘솔(SCC);

-용량 계획모듈(미도시); 및

-예상콘솔(미도시).

목적콘솔(GC), 관리콘솔(AC) 및 서비스 생성 콘솔(SCC)이 처리설명 데이터베이스(PDB)에 모두 연결된다.

관리모듈(MM)은 목적 및 제약 콘솔(GC)과 자원 할당자 콘솔(RC)에 직접 연결된 자원 할당자(RA)를 구비한다. 자원 할당자(RA)는 또한, 예컨대, 관리 데이터베이스(ADB) 뿐만 아니라 플랫폼 성능 데이터를 보유하는 성능 데이터베이스(PFM_DB)에 연결된다. 관리모듈(MM)은 바람직한 실시예에서 모니터링 데이터 획득모듈(MDM)과 플랫폼 컨트롤러(PC)를 더 구비한다.

모니터링 데이터 획득모듈(MDM)은 플랫폼 컨트롤러(PC)에서 성능 데이터베이스(PFM_DB)로 성능 데이터를 전송하기 위해 구성된다. 더욱이, 자원 할당자는 예컨대 외부 OSS 및 관리 플랫폼 간의 상호작용을 모니터링하기 위해 외부 인터페이스 모듈(I)에 연결될 수 있다.

플랫폼 컨트롤러(PC)는 일반적으로 관리모듈과 에이전트들 간의 중개자로서 작동한다. 특히, 플랫폼 컨트롤러(PC)는 관리모듈 외부에 있는 매니저 에이전트(MA)(미도시)와 자원 할당자 모듈(RA)과의 상호작용을 실행하고, 처리설명 데이터베이스(PDB)와 연결된 것과 같이 모니터링 콘솔(MC), 모니터링 데이터 획득모듈(MDM), 관리콘솔(AC) 및 관리 데이터베이스(ADB)와 연결된다.

목적 및 제약 콘솔(GC)은 처리설명 데이터베이스(PDB)에 저장된 처리에 연관된 공통으로 타겟 데이터라고 하는 비지니스 목적(예컨대, 서비스 수준 계약서, SLA) 및 제약의 정의를 위해 의도되어 있다.

서비스 수준 계약서 또는 SLA는 비지니스 처리수준 품질의 (계약상 또는 간단히 동의된) 정량화이다. SLA는 성능 표시자(평균 실행시간, 백분위수(percentiles), 또는 기타)에 기초하고 플랫폼상에 보장되는 이들 표시자들에 대한 값들을 선언한다. 일반적으로, SLA는 SLA 목적(성능 표시자)과 SLA 페널티 조항(SLA 목적 및 수집된 성능 데이터 간의 비교에 기초한 SLA 비용 기능), 예컨대, SLA 위반의 경제적 페널티의 평가를 식별하는 특정 언어("문법")를 통해 기술될 수 있다. SLA는 일반적인 비지니스 처리(예컨대, 워크플로우) 또는 (하나 이상의 워크플로우 속성에 있어 식별될 수 있는) 특수화 중 하나에 연관될 수 있으며, 특수화 용 SLA는 일반적으로 있다면 루트 비지니스 처리 위에 작성된다.

제약은 자원활용에 대한 데이터에 관한 것이다. 제약은 바람직하게는 다음을 포함한다:

-보장된 최소 처리율로 표현된 사전할당 자원, 최소 개수의 관리가능한 네트워크 요소들(더 많이 알기 쉬운 비즈니스 메트릭(business metric)을 사용하기 위해 이용 퍼센트 대신에 "처리율" 항을 사용하는 것이 바람직하다);

-할당가능한 자원들의 최대 개수(전체 자원의 비용 또는 백분율로 표현됨, 예컨대, 디폴트 값이 50%일 수 있음).

비즈니스 제약(Business Constraint)이 변경된 경우, 사전할당된 자원들이 최대 할당가능한 전력을 앞지르는지 여부를 검증하기 위해 검사가 필요하다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 자원 할당자(RA)는 중앙화되고 플랫폼을 적응가능하게 제어하기 위해 에이전트로의 자원할당을 관리한다. 예컨대:

ⅰ)목적 콘솔(GC)로부터의 비지니스 목적;

ⅱ)성능 데이터베이스(PFM_DB)로부터 이들 데이터를 획득하는 (실행시간과 같은) 모니터링되는 성능 데이터 및 모든 호스트 장치의 하드웨어 자원활용;

ⅲ)선택적으로, 부하 테스팅으로부터의 정보, 즉, 워크플로우의 더 중한 이용을 위한 자원활용에 대한 측정;

ⅳ)이용가능한 호스트 장치 및 이들의 하드웨어 특성에 대한 데이터(예컨대, 표준성능평가사에 의한 SPECINT200 레이트를 이용한 정규화된 CPU 속도); 이는 (예컨대, 기준 CPU의 시간당 초 단위로 측정된)전체 처리능력을 모니터하는 것이다;

ⅴ)(성능 데이터베이스(PFM_DB)로부터) 모든 호스트 장치의 하드웨어 자원활용.

자원 할당자(RA)는 바람직하게는 예시적인 설명 및 기능이 하기 명세서에 주어져 있는 2개의 서브모듈, 즉, 평가모듈 및 판단모듈을 구비한다.

평가모듈은

-상단 레벨(MA) 워크플로우 실행요청, 및

-모든 에이전트에서 워크플로우 실행요청 큐에 대한 데이터를 수신하도록 배열된다.

더욱이, 평가모듈은 과거 워크플로우 실행 요청의 히스토리 동향과 요소들 및 복잡도 면에서 관리된 통신 네트워크의 동향을 분석하도록 구성되어 있다.

판단모듈은 플랫폼이 나중에 명시되는 바와 같이 몇가지 기준에 따라 모든 요청들을 처리할 수 있는 경우 이전 정보를 기초로 판단하도록 구성되어 있다.

플랫폼이 모든 요청을 처리할 수 없는 경우, 판단모듈은 예컨대 경고 메세지를 발송하고 동작이 상황을 향상시킬 수 있는지를 판단하도록 구성된다. 특히, 자원이 충분하나, SLA가 완벽하게 충족되지 않는 경우, 판단모듈은 플랫폼을 가로질러 처리(즉, 워크플로우 실행)를 재분포하도록 구성된다. 바람직하기로, 이들 동작은 워크플로우의 다른 인스턴스에 연관된 제약과 우선순위를 다룬다.

관리콘솔(AC)은 예컨대 적어도 하기의 세트를 정의하고 모니터하도록 의도되어 있다:

ⅰ)플랫폼, 즉, 분산된 에이전트들에 의한 처리 실행에 대한 처리능력을 갖 는 호스트(H)의 하드웨어 구성; 예컨대, 새로운 호스트 장치가 기정의된 호스트 그룹에 추가되는 경우, 전체 플랫폼에 자동으로 연결되는데 이는, 예컨대, 호스트가 존재를 통보하거나 대안으로 관리콘솔이 운영자에 의해 예컨대 GUI를 통해 명령 입력을 수신함으로써 호스트(H)를 인식하기 때문이다;

ⅱ)소프트웨어 배포/할당의 정의를 위한 GUI(즉, 목적과 제약 콘솔(GC))에서 제약에 관한 데이터를 수신하기 위한 인터페이스).

특히, 예컨대 다음을 기초로 호스트 장치의 그룹을 설정하기 위해 사용된다.

-그래픽 제약(예컨대, 소정 워크플로우가 영역내에 설치된 에이전트들에만 실행되고 다른 에이전트에서는 실행될 수 없거나, 소정 워크플로우는 특정 호스트 장치에만 실행될 수 있다);

·계층 제약(예컨대, 특정 장치상에 제 2 레벨 워크플로우만을 실행할 수 있다);

·서비스 제약(즉, 특정타입의 처리에 대한 제약);

ⅲ)워크플로우 스케쥴(예컨대, 서비스 제공 워크플로우가 아침시간에만 계획된다).

자원 할당자 콘솔(RC)은 자원 재할당 정책, 즉, 비지니스 제약과 모니터된 데이터를 기초로 비지니스 목적 만족을 최적화하기 위해 자원을 언제 그리고 어떻게 재할당할지에 대한 명령의 정의를 위해 구성된다. 자원 할당자 콘솔은 중앙 및 분산 콘솔 모두에 대해 정책들을 실행하게 한다. 특히, 하기의 정의를 가능하게 한다:

ⅰ)SLA 만족의 최선의 가능한 수준에 도달하기 위해 워크플로우 우선순위에 대해 언제 그리고 어떻게 작동할지를 정의한 중앙 제어용 규칙; 이들 규칙들은 전체적으로 관리된 플랫폼을 조사하고(즉, 규칙들은 장치에 대한 직접적인 동작을 하지 않는다) 모든 자원 할당자 모듈 입력 데이터와 예상 데이터를 기초로 작동한다;

ⅱ)로컬 소프트웨어 및 하드웨어 자원의 사용을 최적화를 목표로 한 관련된 CA(스레드 병렬 및 부하 밸런싱)을 통해 단일 에이전트에 대해 작동하는 분산 제어용 규칙;

ⅲ)규칙에 포함된 복잡한 표현을 계산하는 기능.

모니터링 콘솔(MC)은 다음과 같은 브라우징 모니터링 정보를 위해 구성된다:

ⅰ)평균 시간 처리율(예컨대, 일간), 큐내의 요청 회수(예컨대, 일간), 평균실행시간(예컨대, 일간), 목적이 설정된 모든 비지니스 거래에 대한 최종기한;

ⅱ)SLA 표시자의 동의된 값과 측정된 값 사이의 차에 의해 샘플링 주기시간에 걸쳐 계산된 (위반된 것을 강조하는) SLA의 상황과 관련된 비용기능의 평가;

ⅲ)예컨대 (단일 레벨과 그 아래에 있는 모든 레벨에 대해 모두) CPU 사용 및/또는 사용된 RAM의 초에 의한 모든 워크플로우에 대한 하드웨어 자원활용; 모든 호스트 장치가 다른 것들로부터 다른 계산능력을 갖기 때문에, 하드웨어 자원활용, 예컨대 CPU 사용이 기준 CPU에 대해 정규화된다;

ⅳ)과금정보: (전체 중에서 퍼센트 및 비용으로 환산하여) 모든 워크플로우에 의해 사용된 자원.

모니터링 콘솔(MC)은 계층식으로 워크플로우의 성능 및 자원활용(특히, 워크 플로우의 모든 블록)을 브라우징하는 것이 가능하다. 모든 SLA에 대해, 자원의 중한 활용으로 인해, 최적화될 가치있는 워크플로우에 대한 리포트를 보낼 수 있다. 측정의 다른 점들도 워크플로우의 다른 레벨에 대해 설정되는 경우, 상기 다른 점들도 역시 MC상에 나타난다. 게다가, MC는 워크플로우에 의해 사용된 자원면에서 빌링(billing)에 대한 정보를 나타낸다.

서비스 생성 환경 콘솔(SCC)이 PDB에서 처리 및 이에 따라 관리 플랫폼에 제공된 모든 비지니스 기능의 정의, 생성 및 변형을 위해 구성되어 있다. 이 태스크를 용이하게 하기 위해 그래픽 인터페이스를 기초로 한다. 이 콘솔은 또한 워크플로우상의 새로운 모니터링 지점들의 삽입을 가능하게 한다.

또 다른 실시예에서, MM 모듈에 의해 관리된 데이터는 또한 예상 콘솔 및 용량 계획모듈을 MM 모듈에 추가함으로써 유용한 용량계획을 달성하는데 사용된다.

예상 콘솔은 유용한 능력계획 활동을 달성하기 위해 활용 예상을 설정하도록 구성된다. 이 콘솔의 입력은 다음과 같다:

ⅰ)예상 처리율; 및

ⅱ)네트워크 호스트의 예상된 개수와 타입들(이 특징은 처리 설명 데이터베이스에서 데이터의 추정으로서 계산될 수 있다).

용량계획모듈은 시간에 걸쳐 하드웨어 자원을 보장하도록 구성되어 있다. 예상 콘솔과 다른 콘솔들(목적 및 제약콘솔, 관리콘솔 및 자원 할당자 콘솔)로부터의 입력을 수신하고 자원의 이용가능성을 검증하도록 배열되어 있다. 자원이 충분하지 않으면, 용량계획모듈이 예상된 증가 동향을 충족시키는데 필요한 하드웨어 양에 대한 콘솔을 조작자에게 경고하도록 구성되어 있다. 이 모듈은 다음 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터 세트에 대한 분석을 기초로 한다:

ⅰ)(히스토리적 동향면에서) 예상 처리율;

ⅱ)모든 워크플로우(및 특히 제 1 레벨 워크플로우)의 자원활용에 대한 정보; 및

ⅲ)지리적 제약.

용량계획모듈은 불확실한 데이터(특히 장기간의 데이터)를 기초로 하므로, 주로 정보목적용으로 배열된다. 장래 필요성을 강조할 수 있으나, 자원할당자(RA)와 상호작용하지 않는 것이 바람직하다.

도 3은 호스트의 전반적인 성능과 상기 호스트상에 실행되는 모든 에이전트들에 대한 제어를 담당하는 에이전트 모듈(A) 및 컨트롤 에이전트(CA)를 포함하는 호스트 장치의 내부구조의 예를 도시한 것이다.

각 에이전트(A)는 적어도 다음 부품들의 세트를 포함한다:

·워크플로우 큐 또는 큐(WFQ); 이는 각 서브-큐가 동일한 우선순위를 갖는 요청을 보유하는 멀티레벨 우선순위 큐이다. 에이전트에 전송된 각각의 워크플로우 요청은 우선순위를 기초로 해당하는 서브큐에 삽입된다. 다른 워크플로우는 도 3에서 WF1,…,WFn으로 표시된다. 서브큐에서 워크플로우 요청의 결핍을 방지하기 위해, 큐(WFQ)는 예컨대 타임아웃 기준을 기초로 서브-큐내 요청에 대한 우선순위 업그레이드를 실행한다. 큐(WFQ)에 연관된 상기 큐(WFQ)에 대한 특히 다음과 같은 정보가 있다:

각 타입의 워크플로우에 대해 측정된 큐에서 워크플로우의 CPU 소비시간을 계산 추가하는 측정된 CPU 계산시간(이들 데이터는 PFM_DG로부터 획득된다); 및

특정 타입의 워크플로우가 또 다른 에이전트에 의해 실행되도록 요청되는 속도(예컨대, 워크플로우/시간)를 통계적으로 측정하는 요청 입력속도.

-워크플로우 큐(WFQ)와 관련된 워크플로우 스케쥴(WFS): 이는 우선순위를 기초로 한 큐에 포함된 워크플로우(WFn)를 스케쥴링하도록 구성된다. 매번 에이전트의 하나 이상의 처리엔진이 워크플로우를 실행하기 위해 준비될 때마다, 스케쥴러가 상기 큐내에 있는 더 높은 우선순위의 워크플로우를 대기 처리엔진 스레드 중 하나에 전송한다.

-워크플로우 스케쥴(WFS)에 의해 제어된 복수의 처리엔진 스레드(TH1,…,,THn): 모든 에이전트가 동시에 워크플로우의 구성가능한 개수를 실행할 수 있다. 이는 에이전트에서 처리엔진 스레드(TH1,…,,THn)(별도의 실행자)를 구성함으로써 달성된다. 각각의 처리엔진 스레드(TH1,…,,THn)는 한번에 하나의 워크플로우, 예컨대 자바 언어로 실행된 스레드(thread)를 실행할 수 있다.

컨트롤 에이전트(CA)는 적어도 다음 구성요소 세트 바람직하게는 실행된 소프트웨어를 포함한다:

·자원 모니터(RM): 이 구성요소는 제어하에 있는 에이전트내 하드웨어 및 소프트웨어 자원활용에 대한 데이터를 모니터하고 수집하기 위해 배열되어 있다. 역할은 워크플로우 실행으로 인한 에이전트(에이전트 호스트)를 포함한 호스트상에 현재 자원활용과 CPU 및 메모리 소비 모두를 측정하는 것이다. 측정값은 관리모 듈(MM)과 스레드 컨트롤러(TC) 모두로 전송된다;

·스레드 컨트롤러(TC): 자원 모니터(RM)와 워크플로우 큐(WFQ)에 연결되고, 로컬 성능제어를 위해 구성된다. 에이전트 스레드의 병렬계산을 적극적으로 관리하는 것을 목표로 한다. 큐에서 실행되도록 대기되는 워크플로우의 개수를 입력으로서 수신하도록 배열되어 있고, CPU 사용 및 장치의 PE 스레드의 총 개수가 실행된다. 상기 입력을 기초로, 스레드 컨트롤러(TC)는 최상의 워크플로우 실행 병렬계산을 달성하기 위해 처리엔진 스레드(PE 스레드)의 개수를 늘리거나 줄인다. 예컨대, 큐가 실행되도록 대기되는 워크플로우를 포함하는 경우, PE 스레드의 총 개수가 허용되는 최대 개수 아래인 경우, 그리고 CPU 사용이 특정 임계치 아래인 경우, 새 PE 스레드를 생성한다. 에이전트가 (장치, 네트워크 장비 등과 같은) 외부 자원과의 직접적인 상호작용을 맡고 있는 경우, PE 스레드의 허용된 최대 개수는 외부자원의 허용가능한 동시발생에 의해 제한된다. 더욱이, 스레드 컨트롤러는 몇몇 PE 스레드가 정의된 시간주기동안 사용되지 않는 것을 검출하는 경우 PE의 가비지 컬렉터(garbage collector)를 실행시킨다.

-처리엔진 스레드에 결합된 실행배정기(dispatcher, D): 이 구성요소는 다른 에이전트에 워크플로우 실행요청을 전송하기 위해 구성되어 있다. 각 PE 스레드는 이러한 요청을 전송하기 위해 실행배정기(D)를 사용한다.

실행배정기는 예컨대 다음과 같은 부하 밸런싱 알고리즘을 사용하는 다른 에이전트들에 요청을 전송한다. 2단계로 요청을 전송하기 위해 최선의 에이전트를 선택한다. 먼저, CPU 및 메모리 면에서 더 적게 로드된 호스트를 선택한다. 둘째, 에 이전트 큐의 측정된 CPU 소비시간의 최소량을 기초로 선택된 호스트의 이용가능한 에이전트를 선택한다.

옆의 컨트롤 에이전트(CA)는 바람직하게는 바람직한 실시예에 따른 중요한 특징을 갖는다. 컨트롤 에이전트들은 처리 스레드의 병렬계산(로컬 최적화)을 능동적으로 관리할 수 있다. 큐 재순서화 및 병렬관리결합의 2가지 능력은 같이 본 발명의 태양에 따른 적응형 장치의 기본이다.

도 4에 도시된 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 예컨대, 호스트 장치(H)상에 단일 에이전트 모듈(A)이 있는 경우, 자원 모니터(RM), 스레드 컨트롤러(TC) 및 실행배정기(D)가 에이전트 모듈에 병합될 수 있다.

본 발명의 시스템의 바람직한 실시예는 이동특성을 갖는 에이전트를 실행하기 위한 JADE(Java Agent Development framework), 처리 정의를 위한 XPDL(XML 처리 정의 언어), Shark로서 XPDL 워크플로우 엔진을 사용하여 실행된다.

아래에, 동작을 나타내는 도면과 함께 자원 할당자 모듈의 보다 상세한 설명이 주어진다.

자원 할당자(RA)는 제약처리, 데이터 조작 및 구성 변경 기능을 갖는 전문가 규칙-기반의 시스템으로서 실행될 수 있다. 관리된 네트워크, 외부 시스템, 인간 지식 및 내부 분석에서 나온 모든 데이터, 제약 및 규칙들은 관련된 지식 데이터베이스에 의해 실질적으로 표현될 수 있는 지식기반을 구성한다.

자원할당자 모듈(RA)은 시나리오의 내용에 따라 개별적으로 설정될 수 있는 분석의 기설정된 주기로 평가 모듈 및 판단 모듈을 실행한다.

먼저, 자원 할당자가 연이은 시간간격 동안 예상된 서비스/기능 요청의 개수를 평가하고 관련된 지식 데이터베이스내 이 정보를 유지하기 위해 버스(B)를 통해 외부 시스템으로부터 처리요청에 대한 데이터를 얻는다.

그런 후, 판단 모듈은 최적화된 방식으로 기설정된 비지니스 목적을 달성하기 위해 취해지는 동작을 발견하도록 자원 재할당 규칙을 활성화시킨다.

상세하게, 각 주기(T)에서, 자원 재할당 모듈은 히스토리 기반에 기초한 예상 요청의 개수와 큐 요청 개수를 고려한다. 이용가능한 하드웨어 자원(주로 CPU 및 RAM)량의 제 1 평가를 수행한다. 이들 데이터는 나중에 설명되는 "배경 오류정정"을 고려하여 가능하게는 주기의 마지막에서 실제 측정된 데이터를 사용하여 조정된다.

다음 데이터는 통계적 방식으로 수집된다:

-각 레벨에서 각 워크플로우에 대한 CPU 필요성: 및

-서브-워크플로우 요청에 대한 상단 레벨 워크플로우 합성(구조의 모든 레벨과 연관된 CPU 필요성과 함께; 이 정보는 또한 있다면 지리적 제약도 고려해야 한다).

수집된 정보는 시간(t)에서 큐의 길이와 성분 및 다음 간격을 비교하는 세트 또는 복수의 간격 후에 위치된 간격들의 세트로서 의도된 연이은 간격동안 CPU 능력의 총 요청을 계산하기 위해 간격[t, t+T] 동안 (예상에 의한) 예측된 요청 개수와 상관된다.

CPU의 총 량, 즉, (레벨 및 지리적 제약을 고려한) 새 간격 동안 요청된 계 산능력이 이용가능한 CPU 능력에 대해 비교된다. 충분하지 않은 경우, (새로운 하드웨어를 요청하는) 경고가 콘솔에 발생되고 워크플로우의 우선순위가 어떻게 부하를 처리할지 결정하게 된다.

"배경 오류정정"이 이용가능한 하드웨어 자원에 대한 데이터를 조정하기 위해 고려되는 경우, 모든 주기에서, 모든 워크플로우와 모든 호스트 장치에 대해 종전 주기동안 사용된 CPU 양이 다른 워크플로우에 의해 사용된 CPU 양과 비교된다. 이 값은 연이은 간격동안 CPU의 실제 이용가능성을 "정정"하는데 사용된다.

본 발명에 따른 방법 및 시스템은 우선순위에 기초한 정책을 사용하며, 이에 의해 다른 우선순위의 레벨들이 있다. 모든 주기(T)에서, 관리 알고리즘에 따른 판단모듈은 비지니스 목적을 달성하기 위해 우선순위 큐를 조작할 수 있다. 결핍을 방지하기 위해, 워크플로우 요청이 낮은 우선순위 큐에 훨씬 더 많은 시간을 보내게 되는 경우, 요청이 더 높은 우선순위 큐로 이동하도록 우선순위가 자동적으로 업데이트된다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 관리 알고리즘은 모든 단계에서 자원 재구성을 향상시키고 증량성 행동(incremental behavior)을 갖는 최선의 구성에 도달하려고 노력하는 적응형 방안에 기초한다. 본 접근의 결과는 평균 워크플로우 실행시간의 적어도 2 또는 3배인 분석 주기를 사용하여 발생된다(합당한 간격은 애플리케이션의 상황에 따르며 5분에서 1시간 이상까지 변할 수 있다).

우선순위는 다음을 고려한 워크플로우의 모든 실행에 관련된다:

-동의된 SLA의 상황(많은 위험한 워크플로우들이 더 큰 비중을 유지하게 된 다);

-각각의 SLA의 우선순위와 경제적 실행과 같이 워크플로우용 목적 콘솔에 정의된 초기 우선순위;

-워크플로우용으로 최소로 사전할당된 자원의 양; 및

-SLA의 초기 협상동안 정의된 최대 할당가능한 자원의 양.

이는 우선순위가 시간종속적인 것을 의미한다. 워크플로우 성능의 인스턴스가 SLA에 가까이 가는 경우(즉, 그 성능이 저하되는 경우), 우선순위가 더 높게 설정되어 진다.

처리엔진 대신에, 기능의 실행을 정의하고 측정하는 임의의 수단, 예컨대 통계적 기술을 사용한 CPU 평가가 사용될 수 있다.

하기에서, 제안된 구조를 기초로 한 성능 적용 시나리오의 예가 나타나 있다. 최적화된 자원은 CPU 부하이다.

본 시나리오에 따르면, 상단 레벨 워크플로우들은 시간 t≫ΔT내에 완료되는 워크플로우의 퍼센트로 표현된 우선순위 특성을 특징으로 하는 SLA와 관련된 서비스들이며, 여기서 ΔT는 관찰주기시간이다. 주기 t내 재조정하는데 충분한 시간을 플랫폼에 주기 위해 마지막 추정이 요구된다.

상단 레벨 워크플로우들은 많은 서브 워크플로우들의 합성에 따른다. 모든 워크플로우들은 실행전에 큐 대기시간 및 워크플로우 CPU 타임 슬라이스(time slice)에 영향을 끼치는 우선순위 특성을 갖는다.

입력 데이터는 다음과 같다:

-각 워크플로우와 각 호스트 장치에 대한 CPU 부하[초];

-제약, 즉, 동일한 워크플로우는 호스트 장치 서브세트 상에서만 실행될 수 있음;

-서브-워크플로우들로 제 1 레벨의 워크플로우 합성;

-지난 ΔT 주기 내에 워크플로우 도착 개수; 및

-지난 ΔT 주기 내에 워크플로우 실행 개수.

목적은 다음과 같다:

-계산자원들이 다음 ΔT 주기 내에 모든 워크플로우 실행을 수행하는데 충분한 지를 예상;

-계산자원들이 SLA 순응적이게 적합한 지를 예상;

-SLA 순응성(compliance)에 도달하기 위해 워크플로우 실행 우선순위의 적응.

성능 적응 처리는 최소 플랫폼 적응시간을 나타내는 수행된 모든 ΔT 시간을 모니터링하는데 근거한다.

모니터링 수행된 모든 ΔT 시간 간격의 예를 나타내는 도 5의 흐름도를 참조하면, 각 ΔT에 대해 다음 단계들은 자원 재할당(RA)에 의해 관리된다:

1)각 호스트상에 각 워크플로우의 CPU 부하의 평가(단계 100). 이는 호스트 샘플상에 부하 테스팅 워크플로우를 실행하고 CPU 문서화(우선순위 예상)를 사용하여 달성되어야 한다. 구해진 값은 워크플로우 실행시 제약을 고려해 넣으며 이전 ΔT 에서 실행된 각 워크플로우와 관련된 실제 CPU 시간을 사용하여 미세 조정될 수 있다;

2)다음 ΔT 내에 도달할 것으로 예상되는 큐와 워크플로우에 여전히 대기중인 워크플로우를 실행하는데 필요한 CPU 시간의 예상(단계 120);

3)단계(120)에서 평가된 CPU 시간을 계산 자원 면에서 중요한 호스트 그룹 및 이로부터 영향받은 SLA에 연관된 제 1 워크플로우를 식별하기 위해 이용가능한 CPU 시간과 비교(단계 140); 필요로 하는 CPU 자원이 이용가능한 CPU 자원보다 더 큰 경우, 낮은 CPU 자원을 알린다(단계 150);

4) 각 SLA에 대해, SLA 요건을 수용하기 위해 워크플로우의 최소 개수를 실행하는데 필요한 CPU 시간을 예상하고(단계 160), 그런 후, 계산자원이 SLA 순응되어 지도록 충분한 지를 판단하기 위해 이용가능한 CPU 시간과 비교한다(단계 170);

5)종전 단계가 워크플로우 실행에 있어 현재 플랫폼 우선순위 구성이 SLA 제약을 견딜 수 없는 것을 나타내는 경우, 상기 구성은 (계산자원면에서 워크플로우 가중치를 고려해 넣은) 워크플로우 우선순위의 리밸런스(rebalance)와 더불어 워크플로우 우선순위 적응 방법론을 통해 조정되어야만 한다(단계 180);

6)어떠한 우선순위 적응도 필요하지 않은 경우 또는 우선순위 적응이 실행된 경우, 시스템은 성능적응처리를 종료하고 다음 ΔT 모니터링 주기를 대기한다.

성능적응처리의 예상 방법론 예가 하기에 상세히 기술되어 있다. 정의들은 다음과 같다:

-ΔT: 모니터링 주기 및 최소 시스템 적응시간;

-L_wf(n): 호스트(n) 상에 워크플로우(wf) 실행을 위한 CPU 부하[초]. 이들 값은 우선순위(또는 자동학습접근 사용)로 평가될 수 있고 그런 후, 예컨대, 시간에 걸친 모바일 평균으로 플랫폼 동작 동안 조정된다.

·V_wf(n): 주어진 호스트(n) 상에 워크플로우(wf)에 대한 제약:

다음 ΔT내에 예상된 모든 워크플로우를 실행하는데 필요한 CPU 시간의 예상은 다음과 같다:

여기서:

g는 세트 WF(g)내 모든 워크플로우에 대한 동일 호스트의 그룹이다. 이는 세트 WF(g)에 속하는 각 워크플로우가 그룹(g)의 호스트 중 하나에 동일한 확률로 실행될 수 있는 것을 의미한다.

l_wf는 다음과 같이 주어진 그룹(g)의 호스트 상에 워크플로우(wf)를 실행하는데 필요한 CPU 시간의 예상이다:

NEP_wf는 다음에 의해 주어진 워크플로우(wf)에 대한 예상실행 회수이다:

여기서:

NQ_wf는 다음 식에 의한 제 1 레벨의 워크플로우 호출로 표현되어야 하는 실행 큐내 워크플로우(wf)의 총 개수이다:

NAP_wf(g)는 다음과 같이 주어진 연이은 ΔT 주기시간에서 예상된 워크플로우(wf)의 총 개수의 예상이다:

여기서:

P_i는 이전 ΔT_i에 도달된 워크플로우의 가중치이고,

NA_wf ₍ _l1 _),i(n)은 제 1 레벨 워크플로우(wfl1)의 서브-워크플로우인 ΔT_i 주기시간내 호스트(n) 상에 도달된 워크플로우(wf)의 개수이다.

상술한 3가지 목적, 예상 및 적응 단계에 대한 언급이 하기에 이루어진다.

이용가능한 CPU 시간이 연이은 ΔT에서 예상 워크플로우를 실행할 정도로 충분한 지를 예상하기 위해, 그룹(g)상에 각 그룹(g)에 대해 CPU 시간(CpuTimeP(g)) 과 이용가능 CPU 시간 간의 비교가 아래와 같이 수행된다:

만일

이면, 시스템은 모든 태스크를 수행하기 위해 충분한 계산자원을 가진 것이다.

만일

이면, 시스템이 더 많은 CPU 시간을 필요로 하고, 따라서 다음과 같은 메세지를 전송하게 된다:

a)계산자원 면에서 중요한 호스트의 그룹(g); 및

b)자원의 부족에 의해 더 영향받을 수 있는 SLA와 관련된 제 1 레벨의 워크플로우.

계산자원이 SLA 순응적일 정도로 충분한 지를 예상하기 위해, 제 1 레벨의 워크플로우상에 정의된 각 SLA에 대해, SLA 순응적이도록 연이은 ΔT에 실행되는 wfl1의 개수, 즉, NSAL_wfl1이 계산된다:

SLA가 시간 t내에(t》ΔT) 실행되는 워크플로우(wfl1)의 퍼센트 p[%]로 정의 되는 경우, NSAL_wfl1은 다음과 같이 주어진다:

여기서, NSLAQ_wfl1은 각 ΔT_i에 대해 ΔT_i에 도달된 큐에 아직 대기중인 워크플로우(wfl1)의 개수와 SLA 순응적이게 시간내에 이들 워크플로우를 완료하기 위해 아직 이용가능한 ΔT_s의 개수 n = (t-kΔT)/ΔT 간의 비의 합에 의해 주어진다; k는 ΔT_s의 개수로서 이는 워크플로우가 도착으로부터 큐에 대기중이기 때문이다; 그리고

NSLAP_wfl1은 다음 ΔT_i에 도달된 워크플로우(wfl1)의 개수의 예상과 SLA 순응적이게 이들 워크플로우를 완료하기 위해 아직 이용가능한 ΔT_s의 개수 간의 비이다(즉, t/ΔT).

따라서, 워크플로우(wfl1)에 대해 SLA 순응적이기 위해 필요로 하는 CPU 시간은 다음과 같이 주어진다:

여기서,

그리고

여기서, NE_wf ₍ _wfl1 ₎(g)은 다음과 같이 주어진 워크플로우(wfl1)의 각 실행에 대해 호스트 그룹(g)상에 실행되는 워크플로우(wf)의 개수의 예상이다:

다시, 만일

이면, 시스템은 워크플로우(wfl1)에 대해 SLA 순응적이게 충분한 계산 자원을 갖게 된다.

만일

이면, 시스템은 워크플로우(Wfl1)에 대해 SLA 순응적일 수 없고, 다음 항들에서 기술된 워크플로우 우선순위 적응방법이 적용된다.

아래의 식에 대해 SLA와 관련된 적어도 A 타입 제 1 레벨의 워크플로우가 있 는 경우 워크플로우 우선순위 적용방법이 적용되고,

한편 다른 경우로 B 타입 제 1 레벨 워크플로우가 있는 경우 다음과 같이 적용된다:

방법은 복잡도에 의해 정렬된 다양한 동작들로 있게 되며, 그 적어도 몇몇 예들이 다음에 기술되어 있다:

a)타입 A 워크플로우의 우선순위 올리기;

b)타입 B 워크플로우의 우선순위 내리기;

c)동작 a) 또는 b)를 실행하기 위해 가장 관련된 하나를 선택하도록 각각의 제 1 레벨 워크플로우에 가중치를 연관시키기;

d)페널티 조항이 시간 내에 증가하지 않는 이러한 SLA에 대해, 이전 ΔT에서 이미 SLA에 순응적이지 못한 워크플로우의 우선순위 내리기;

e)페널티 조항이 시간에 따라 증가하는 이러한 SLA에 대해, 이전 ΔT에서 이미 SLA에 순응적이지 못한 워크플로우의 우선순위 올리기.

동작 d) 및 e)는 목적 및 제약콘솔(GC)을 통해 정의된 SLA 페널티의 대가영향을 최소화하도록 노력하는 기능에 기초한 것이다.

편의상, 이러한 방법은 각 워크플로우에 대해 할당된 CPU 시간의 최대량과 같은 자원활용에 대한 제약을 고려한 것이다. 이는 역(逆) CPU 시간의 최대량을 이미 이용한 워크플로우의 우선순위가 높아질 수 없는 것을 의미한다.

각 워크플로우의 정확한 대가의 수집이 너무 중한 경우, 다른 가능성은 에이전트가 실행되는 "빌딩 블록"의 개수를 기설정된 주기로(예컨대 매 5분 마다) 모으고 시스템 자원활용(예컨대, CPU 이용)과의 상관관계를 형성하는 것이다.

다변량 회귀(multivariate regressive)기술은 종종 과부하 상태에 있는 컴퓨터 시스템의 평가성능에 이용된다. 이러한 선택은 용량을 초과하여 사용된 많은 인필드(in-field) OSS의 동작 분석에 따른다. 결과는 CPU 활용과 같이 OSS에 대한 대부분의 공통 성능 메트릭스가 선형 회귀에 의해 모델화되어질 수 있다는 것이다. 예컨대, 시스템 응답시간은 적절한 지수법칙에 따라 커진다. 따라서, 시스템 성능을 예상하기 위한 하한(lower bound)은 시스템 자원 데이터 및 워크플로우 실행 데이터를 기초로 한 다변량 선형회귀 기술에 의해 구해질 수 있다.

간단한 다항식 모델의 예는 다음과 같다:

U_cpu = a₀ + a₁·N_A + a₂·N_B + a₃·N_C

여기서,

U_cpu = 에이전트의 CPU 활용;

N_A = 빌딩블록 A의 실행 개수;

N_B = 빌딩블록 B의 실행 개수;

N_C = 빌딩블록 C의 실행 개수.

이점적으로, 모든 측정(및 특히 SLA 정의)은 일치하는 식으로 적응을 최적화하기 위해 경제적인 양으로 번역되어야 한다.

도 6은, 예로써, 융통성과 확장성을 특징으로 하는 본 발명에 따른 3층 서비스 제공 시나리오의 설정을 도시한 것이다.

예에서, 하층 에이전트들은 네트워크 요소와의 상호작용을 맡고 있고 자원 프록시(Resource Proxy)라 하며 RP1, PR2, PR3로 나타낸다.

"Offer 1"이라고 하는 광대역 서비스는 IP 연결성을 얻기 위해 접속장치(예컨대, ADSL 장비), ATM 백본 및 BAS(광대역 접속 서비스)를 포함하는 통신 네트워크에 전달되어야 한다.

RP에 의해 제공된 서비스의 예는 포트의 구성, 교차연결의 생성, 연결속성의 변경이다. 이들 각각은 장비로/장비에 의해 송수신되는 기본 명령의 시퀀스를 포함할 수 있다.

AA1, AA2, AA3는 각각 ADSL 장비(E)의 이미지를 나타내는 자원 프록시(RP1)(종단간 회로의 종점 A), ADSL 장비(E)에 연결된 ATM 스위치(SW)의 이미지를 나타내는 자원 프록시(RP2), 및 BAS의 이미지를 나타내는 자원 프록시(RP3)(종단간 회로의 종점Z)를 관리하는 에이전트이다.

서비스 "Offer 1"의 활성화 제공에 포함된 다층 워크플로우가 도 7에 도시되어있다.

레벨(1) 또는 상단 레벨 워크플로우는 2 단계 또는 태스크를 구비하고 마스터 에이전트(MA)에 의해 실행된다. 제 1 단계(ADSL 연결)는 에이전트 레벨(AA1,AA2,AA3)에서 실행되는 레벨 2 워크플로우의 실행을 요청하는 한편, 제 2 단계, 즉, 메일박스 태스크(이 예에서 상세하게 기술되지 않음)는 외부 플랫폼에 의해 수행될 수 있다.

따라서, ADSL 연결 태스크는 자원 프록시 레벨(RP1,PR2,PR3)에서 실행되는 레벨 3 워크플로우, 기술 및 판매업체에 따른 시퀀스를 포함하는 레벨 2 워크플로우이다. 레벨 3 워크플로우는 자원 프록시에 의한 통신 네트워크 장비상에 수행되어야만 하는 명령 시퀀스를 포함한다. 레벨 3 워크플로우의 예가 도 7에 레벨 2 워크플로우"Create ADSL Port Vendor A"를 확장함으로써 주어져 있다.

자원활용(CPU, RAM) 및 각 워크플로우의 경과시간을 측정하면, 모니터링 콘솔(MC)이 특정 판매업체에 대해 또는 특정 워크플로우상에 문제가 있는 지를 강조한다.

또 다른 서비스 "Offer 2"는 서비스 "Offer 1"와 유사하나 메일박스가 없다고 추정하면, 목적 콘솔은 SLA 제어규칙과 관련된 대가기능을 사용하여 Offer 1 및 Offer 2에 SLA를 정의하는 것이 가능하다. 서비스 "Offer 2"상의 SLA가 더 중요한 경우(예컨대, "Offer 2"에 연관된 대가기능은 1초의 평균 실행시간을 초과하는 초(second)들의 수와 같고, "Offer 1"에 연관된 대가기능은 4초의 평균 실행시간을 초과하는 초들의 수와 같다), "Offer 2"상의 우선순위는 "Offer 1"의 우선순위보다 훨씬 더 빨리 커진다. 이는 하드웨어 자원(예컨대, CPU)이 동일한 개수의 요청으로 부족해지는 경우, "Offer 2"의 처리율은 "Offer 1"의 처리율보다 더 커지게 되는 것을 의미한다.

따라서, 플랫폼은 목적에 도달하도록 자원활용을 조정하고, 외부 운영자에 의해 또는 에이전트 포화로 인한 설정된 요건이 되게 한다.

물론, 실시예의 동일한 형태를 유지하고 있는 본 발명의 원리는 특허청구범위에 정의된 본 발명의 보호범위로부터 벗어남이 없이 순전히 비제한적인 예로써 설명되고 예시된 실시예들에 대해 광범위하게 변할 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에 포함됨.

Claims

분산 에이전트(A1,A2,A3)에 의해 처리 우선순위를 갖는 처리 실행을 관리할 수 있는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법으로서,

상기 분산 에이전트에 의한 처리실행에 대한 목적과 플랫폼 자원활용에 대한 제약을 포함하며, 상기 플랫폼에 의해 충족되게 타겟 데이터를 설정하는 단계와,

상기 분산 에이전트(A1,A2,A3)와 자원활용에 의한 처리실행을 모니터하는 단계와,

상기 처리실행 및 상기 자원활용을 나타내는 성능 데이터를 수집하는 단계와,

상기 수집된 성능 데이터와 상기 설정된 타겟 데이터를 비교하는 단계와,

상기 에이전트의 수집된 성능 데이터와 상기 설정된 타겟 데이터 간의 비교를 기초로 적어도 하나의 페널티 조항을 수립하는 단계와,

상기 수립된 적어도 하나의 페날티 조항을 기초로 하여 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 처리실행을 위해 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 자원을 재할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 1 항에 있어서,

상기 자원 재할당 단계는 상기 분산 에이전트(A1,A2,A3)에서 처리 우선순위 를 변경하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 1 항에 있어서,

상기 자원 재할당 단계는

결정된 관찰 주기로 평가단계 및 판단단계를 실행하는 단계를 포함하고,

상기 평가단계는

연이은 관찰 주기 중 적어도 하나에 대한 처리실행과 예상 처리실행의 회수 모두를 나타내는 데이터를 수집하는 단계와,

상기 수집된 데이터를 기초로, 상기 에이전트에 의해 요청될 때 상기 자원들을 평가하는 단계를 포함하고,

상기 판단단계는

상기 각각의 에이전트(A1,A2,A3)에 의해 이용될 수 있는 자원들과 요구되는 자원들을 비교하는 단계와,

상기 에이전트(A1,A2,A3)들 중에 자원활용 변경 및/또는 상기 에이전트(A1,A2,A3)에서의 처리 우선순위 변화 및/또는 상기 에이전트(A1,A2,A3)들 간의 처리실행 재할당을 하기 위해 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 결정된 자원 재할당 규칙을 적용하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 에이전트(A1,A2,A3)에 분산 처리엔진(PE)을 제공하는 단계와,

상기 분산 처리엔진(PE)에 연관된 처리설명 데이터베이스(PDB)에 처리를 나타내는 처리설명을 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 4 항에 있어서,

상기 처리설명은 워크플로우 및/또는 규칙을 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 에이전트(A1,A2,A3)의 다층 구성에 따른 계층구조에 상기 에이전트(A1,A2,A3)를 제공하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 6 항에 있어서,

상기 처리실행은 중앙관리모듈(MM)에 의해 상기 에이전트(A1,A2,A3)의 다층구성에 할당되는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 7 항에 있어서,

상기 성능 데이터를 수집하는 단계는

상기 성능 데이터를 상기 중앙관리모듈(MM) 및/또는 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 연관된 복수의 로컬 성능 컨트롤 에이전트(CA)로 전달하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 7 항에 있어서,

상기 에이전트(A1,A2,A3)의 다층 구성의 상단층에 적어도 하나의 마스터 에이전트(MA)를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 마스터 에이전트(MA)는 상기 다층 구성의 서브층들에 위치되는 에이전트(A1,A2,A3)에 대한 처리실행을 변경하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 각 에이전트(A1,A2,A3)에 대해, 우선순위 기준에 따라 멀티레벨 우선순위 처리 큐(WFQ)에 처리실행 요청을 삽입하는 단계와,

상기 멀티레벨 우선순위 처리 큐(WFQ)를 기초로 상기 처리실행을 스케쥴링하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 10 항에 있어서,

각 에이전트에 연관된 적어도 하나의 처리엔진 스레드(TH1,…,THn)에 의해 처리실행을 스케쥴링하는 단계를 포함하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 10 항에 있어서,

상기 멀티레벨 우선순위 처리 큐(WFQ)에서 상기 처리실행 요청은 타임아웃 기준을 기초로 하여 업그레이드되는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 8 항 또는 제 11 항에 있어서,

상기 각각의 컨트롤 에이전트(CA)는 상기 처리엔진 스레드(TH1,…,THn)의 개수와 상기 에이전트들에 의한 자원활용을 제어하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
제 8 항에 있어서,

상기 컨트롤 에이전트(CA)는 상기 에이전트의 부하를 결정하기 위해 부하 밸런싱 알고리즘을 실행하고,

상기 컨트롤 에이전트(CA)에 의해 결정된 바와 같이 적어도 상기 에이전트의 부하의 평가를 포함하며, 기준을 기초로 상기 각각의 에이전트(A1,A2,A3)가 다른 에이전트(A1,A2,A3)에 처리실행 요청을 전송하는 통신 서비스 및/또는 네트워크 관 리용 플랫폼에서의 자원관리방법.
처리 우선순위를 갖는 처리실행(WF1,…,WFn)을 관리할 수 있는 복수의 분산 에이전트(A1,A2,A3)를 구비하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼으로서,

상기 에이전트에 연관되고, 상기 분산 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 처리실행과 자원활용을 모니터링하기 위해 구성된 처리엔진(PE)과,

상기 플랫폼에 의해 충족되도록 타겟 데이터를 설정하고, 상기 분산 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 상기 자원활용과 상기 처리실행을 나타내는 성능 데이터를 수집하며, 상기 설정된 타겟 데이터와 상기 수집된 성능 데이터를 비교하고, 상기 에이전트의 수집된 성능 데이터와 상기 설정목표 데이터 간의 비교를 기초로 하여 적어도 하나의 페널티 조항을 수립하며, 상기 수립된 적어도 하나의 페널티 조항을 기초로 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 처리실행을 위해 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 자원을 재할당하도록 구성된 중앙관리모듈(MM)을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항에 있어서,

상기 중앙관리모듈(MM)은

연이은 관찰주기 동안 처리실행 및 예상처리 실행 회수 모두를 나타내는 데이터를 수집하고, 상기 에이전트들에 의해 필요로 하는 자원들을 상기 수집된 데이 터를 기초로 평가하기 위해 구성된 평가모듈과,

필요로 하는 자원들을 상기 각 에이전트(A1,A2,A3)에 의해 이용될 수 있는 자원들과 비교하고, 상기 에이전트(A1,A2,A3) 사이의 자원활용 변경 및/또는 상기 에이전트(A1,A2,A3)에서 처리 우선순위 변화 및/또는 상기 에이전트(A1,A2,A3) 사이의 처리실행 재할당을 위해 상기 에이전트(A1,A2,A3)에 결정된 자원 재할당 규칙을 적용하도록 구성된 판단모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항 또는 제 16 항에 있어서,

상기 중앙관리모듈(MM)은 상기 플랫폼의 동작 및 기능적 태양을 나타내는 처리설명을 저장하기 위한 처리설명 데이터베이스(PDB)를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 17 항에 있어서,

상기 중앙관리모듈(MM)은 처리설명 데이터베이스(PDB)에서 처리설명의 정의, 생성 및 변경을 위해 배열된 서비스 생성 콘솔(SCC)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 17 항에 있어서,

상기 처리설명은 워크플로우 및/또는 규칙을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 복수의 분산 에이전트(A1,A2,A3)는 다층구성에 따라 계층 레벨상에 편성되고,

상기 중앙관리모듈(MM)은 상기 에이전트의 다층구성에 처리실행을 할당하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 적어도 분산 에이전트(A1,A2,A3) 세트에 연관된 로컬 성능 컨트롤 에이전트(CA)를 특징으로 하고,

상기 처리엔진(PE)은 상기 성능 데이터를 상기 중앙관리모듈(MM) 및/또는 에이전트(A1,A2,A3)에 연관된 로컬 성능 컨트롤 에이전트(CA)에 전달하기 위해 구성된 자원 모니터 모듈(RM)을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 20 항에 있어서,

상기 에이전트(A1,A2,A3)의 다층 구성의 상단층에 위치되고 상기 다층 구성의 서브층에 위치된 에이전트(A1,A2,A3)에 처리실행을 부과하도록 구성된 적어도 하나의 마스터 에이전트(MA)를 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항 내지 제 22 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 복수의 분산 에이전트(A1,A2,A3) 중 적어도 한 세트를 포함하는 적어도 하나의 처리장치(H)를 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 23 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 성능 컨트롤 에이전트(CA)가 상기 적어도 하나의 처리장치(H)에 연관되는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 24 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 로컬 성능 컨트롤 에이전트(CA)는

상기 에이전트(A1,A2,A3)에 의한 자원활용과 처리실행을 나타내는 성능 데이터를 수집하고 상기 중앙관리모듈(MM)로 상기 성능 데이터를 전송하기 위해 구성된 공통 로컬 성능 모니터링 모듈(RM)과,

대기처리(WF1,…,WFn)를 실행하기 위해 처리엔진 스레드(TH1,…,THn)를 생성하도록 구성된 상기 자원 모니터(MM)에 연결된 공통 스레드 컨트롤러(TC)와,

상기 처리엔진 스레드(TH1,…,THn)에 연결되고 기설정된 부하 밸런싱 알고리즘에 따라 다른 에이전트(A1,A2,A3)에 처리실행 요청을 전송하도록 구성된 공통 배정기 모듈(common dispatcher module)(D)을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항에 있어서,

상기 관리모듈(MM)은 현 자원활용을 나타내는 데이터와 히스토리 성능을 기초로 관찰 주기에서 자원의 이용가능성을 예측하기 위해 구성된 용량계획모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항에 있어서,

상기 관리모듈(MM)은 상기 플랫폼의 하드웨어 구성을 정의하고, 처리실행에 대한 제약을 정의하기 위해 구성된 관리콘솔(AC)을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 서비스 및/또는 네트워크용 자원관리 플랫폼.
제 15 항 내지 제 27 항 중 어느 한 항에 따른 플랫폼에 의해 관리되는 통신 네트워크.
제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 정의된 방법에 따라 자원을 관리하는 단계를 포함하는 통신 서비스, 예컨대, ADSL 연결 서비스 설정 및 관리 방법.
제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 단계를 실행하기 위해 적어도 하나의 컴퓨터 메모리에 로드될 수 있고 소프트웨어 코드 부분을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 프로그램 제품들의 컴퓨터 프로그램 세트.