KR20140066616A - 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스의 제공 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스의 제공 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스의 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 시스템은, 복수의 컴퓨터에서 실행되는 다양한 유형의 가상머신 자원을 제공하는 클라우드 인프라스트럭처와, 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청에 응답하여, 상기 요청된 워크플로우를 분석하고, 상기 분석된 워크플로우 실행에 필요한 복수의 가상머신 자원을 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하고, 상기 클라우드 인프라스트럭처로부터 제공된 상기 복수의 가상머신 자원을 그룹화하고, 상기 가상머신 그룹에 상기 워크플로우에 포함된 분산병렬 응용 프로그램을 배치하여 상기 가상머신 그룹이 상기 응용 프로그램을 실행하도록 제어하는 워크플로우 서비스 서버와, 상기 가상머신 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되며, 상기 워크플로우 서비스 서버와 연동하여 상기 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고 상기 실행 결과를 상기 워크플로우 서비스 서버에 전송하기 위한 자원 에이전트를 포함한다.

Description

클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스의 제공 방법, 장치 및 시스템{Method, Apparatus and System for Providing Cloud based Distributed-parallel Application Workflow Execution Service}
본 발명은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 시스템에 관한 것으로, 여러 개의 분산병렬 응용프로그램으로 이루어진 워크플로우의 구동 환경 구축 및 실행을 자동화함으로써, 워크 플로우 실행 환경 구성 및 유지 관리에 어려움을 겪는 사용자가 이를 보다 간편하게 이용 가능하도록 지원하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 다수의 사용자들에게 높은 수준의 확장성을 가진 다양한 IT 자원들을 서비스로 제공한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자들은 인터넷이 연결된 다양한 클라이언트 시스템을 통해 대규모 컴퓨터 집합에 접속하여 서버, 스토리지, 네트워크, 플랫폼, 응용프로그램 등 필요한 IT 자원을 원하는 시점에 필요로 하는 만큼 선택하고 대여 받아 사용하게 되며, 그 사용량에 대한 대가를 지불한다. 이러한 IT 자원 제공 및 과금 서비스 체계는 최근에 보편화된 서버/스토리지 가상화 기술 및 다양한 웹 서비스 기술에 의해 많은 부분이 구현 가능하게 되었다. 현재 클라우드 컴퓨팅 분야에서 스토리지나 컴퓨팅, 네트워크 같은 다양한 IT 자원을 제공해주고 그 비용을 계산해주는 많은 연구는 다양한 클라우드 인프라스트럭처(Infrastructure as a Service:IaaS)의 개발 및 공개 등 많이 이루어지고 있지만, 다양한 분산병렬처리 소프트웨어 및 프레임워크 등 복잡한 소프트웨어 환경의 구축 및 실행을 관리해주는 자동화 시스템에 대한 연구는 미비한 실정이다. 더욱이 분산병렬 응용프로그램으로 구성된 워크플로우를 처리하는 기술은 IT 서비스의 자동화 및 대규모 과학계산을 지원하기 위해 충분한 관련 연구를 필요로 하고 있다.
본 발명의 목적은 클라우드 인프라스트럭처(IaaS)를 통해 제공받은 가상머신 위에, 사용자가 구동하고자 하는 분산병렬 응용프로그램 워크플로우를 위한 소프트웨어 환경을 자동으로 구축하고 실행하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일측면에 따라 클라우드 인프라스트럭처에 기반하여 분산병렬 워크플로우 서비스를 제공하는 장치는, 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 워크플로우 전자명세 데이터를 생성하는 워크플로우 분석기와, 상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신 그룹 개수를 산출하고 상기 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용 프로그램 각각을 각 가상머신 그룹에 배치하는 동적 배치 스케쥴러와, 상기 산출된 가상머신 그룹 개수에 근거하여 상기 클라우드 인프라스트럭처에 가상머신 자원을 요청하는 자원 요청기와, 상기 클라우드 인프라스트럭처로부터 제공된 가상머신 자원을 상기 동적 배치 스케쥴러의 배치 결과에 따라 가상머신 그룹으로 그룹화하고, 상기 가상머신 그룹에서 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고, 상기 실행 결과를 수집하는 자원 관리자와, 상기 워크플로우의 각 단계에서 실행이 요구되는 분산병렬 응용 프로그램을 확인하여 상기 확인된 프로그램의 실행을 상기 자원 관리자에 지시하는 워크플로우 처리 엔진을 포함한다.
본 발명의 일측면에 따라 클라우드 인프라스트럭처에 기반하여 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스를 제공하는 방법은, 클라이언트로부터 워크플로우 서비스 요청을 수신하는 단계와, 상기 요청된 워크플로우를 분석하는 단계와, 상기 분석된 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신 자원을 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하는 단계와, 상기 요청에 응답하여 제공받은 가상머신 자원을 복수의 가상머신 그룹으로 그룹화하고 상기 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되는 자원 에이전트로 하여금 상기 가상머신 그룹에 배치된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키도록 제어하는 단계와, 상기 각 가상머신 그룹에서 실행된 분산병렬 응용 프로그램의 실행결과를 수집하여 상기 클라이언트에 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일측면에 따른 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 시스템은, 복수의 컴퓨터에서 실행되는 다양한 유형의 가상머신 자원을 제공하는 클라우드 인프라스트럭처와, 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청에 응답하여, 상기 요청된 워크플로우를 분석하고, 상기 분석된 워크플로우 실행에 필요한 복수의 가상머신 자원을 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하고, 상기 클라우드 인프라스트럭처부터 제공된 상기 복수의 가상머신 자원을 그룹화하고, 상기 가상머신 그룹에 상기 워크플로우에 포함된 분산병렬 응용 프로그램을 배치하여 상기 가상머신 그룹이 상기 응용 프로그램을 실행하도록 제어하는 워크플로우 서비스 서버와, 상기 가상머신 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되며, 상기 워크플로우 서비스 서버와 연동하여 상기 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고 상기 실행 결과를 상기 워크플로우 서비스 서버에 전송하기 위한 자원 에이전트를 포함한다.
본 발명에 따르면, 사용자는 시스템으로부터 제공받은 가상머신에 대한 번거로운 설정 작업이 필요 없이, 짧은 시간 내에 원하는 대규모 분산병렬 응용프로그램을 구동할 수 있는 소프트웨어 환경을 제공받아 손쉽게 이용 가능하다.
또한, 사용자의 과실 또는 예기치 못한 요소로 인한 설정 오류로 인해 분산병렬 응용프로그램이 오작동하는 것을 예방한다.
본 발명에 따르면, 다양한 운영체제를 지원하는 클라우드 기반의 가상머신 자원을 적극 도입하여, 불필요한 자원 유지로 인한 전력 소모를 줄이고, 물리 자원을 보다 탄력적으로 운영할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 인프라스트럭쳐 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스 제공 시스템 구성을 도시한 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 워크플로우 서비스 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는한 일반적으로 하나 이상을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어들중 모듈, 부, 기, 자,인터페이스 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 객체를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 및 이들의 조합을 의미할 수 있다.
본 발명의 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 본 발명인 클라우드 인프라스트럭쳐 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스 제공 시스템(이하, 시스템)의 구성을 도시한 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은, 분산병렬 응용 워크플로우 서비스의 실행을 요청하는 클라이언트(110), 클라이언트로부터 요청된 분산병렬 응용 워크플로우 서비스를 제공하는 워크플로우 서비스 서버(120), 워크플로우 서비스 서버(120)의 요청에 응답하여 복수의 가상머신(131 내지 136)으로 이루어진 가상 머신 그룹(130a, 130b)을 제공하는 클라우드 인프라스트럭처(140), 가상머신 그룹(130a, 130b)의 주 가상머신(131, 134) 각각에서 구동하는 자원 에이전트(151, 152)를 포함할 수 있다. 클라이언트(110), 워크플로우 서비스 서버(120), 가상머신 자원(131 내지 136) 및 클라우드 인프라스트럭처(140)는 네트워크용 통신 회선을 통해 상호 연결된다.
클라이언트(110)는 복수의 분산병렬 응용프로그램의 워크플로우를 기술한 전자문서, 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용프로그램 및 프로그램 입력 데이터를 포함하는 워크플로우 서비스 요청을 워크플로우 서비스 서버(110)로 전송한다.
워크플로우 서비스 서버(120)는 클라이언트(110)로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 클라이언트(110)로부터 요청받은 워크플로우 서비스의 실행에 필요한 가상머신 자원(131 내지 136)을 클라우드 인프라스트럭처(140)에 요청하고, 클라우드 인프라스트럭처(140)부터 제공된 복수의 가상머신 자원을 그룹화하고, 상기 가상머신그룹(130a, 130b)에 상기 워크플로우에 포함된 분산병렬 응용 프로그램을 배치하여 실행시킨다.
클라우드 인프라스트럭처(IaaS,140)는 네트워크로 연결된 복수의 서버로 구축된 인프라스트럭처로서, 워크플로우 서비스 서버(120)로부터의 가상머신 자원 요청에 응답하여 클라이언트(110)의 워크플로우 서비스 실행에 필요한 복수의 가상머신 자원(131 내지 136)을 제공한다.
가상머신(131 내지 136)은 클라우드 인프라스트럭처(140) 내의 복수의 서버에서 가상머신 이미지 파일을 기초로 메모리상에 구동되는 가상의 컴퓨터 장치로서, 클라이언트와의 유무선 네트워크 연결을 통해 실제 존재하는 컴퓨터 서버처럼 작동한다. 상기 도면상에는 6개의 가상머신(131 내지 136)만이 도시되어 있으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐 실제 클라우드 인프라스트럭처(140)에서 제공하는 가상머신은 이보다 훨씬 대규모임은 당업자에게 자명하다.
자원 에이전트(151, 152)는 각 가상머신 그룹의 주 가상머신(131, 134)에서 구동되며, 워크플로우 서비스 서버(120)와 연동하여 상기 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고 실행 결과를 상기 워크플로우 서비스 서버에 전송한다. 일 실시예에서, 자원 에이전트(151, 152)는 사전에 가상머신 이미지 파일에 설치된 상태로 클라우드 인프라스트럭처(140)에 저장되어 있다가, 주 가상머신(131, 134)이 부팅하는 시점에 자동으로 구동이 개시되어 워크플로우 서비스 서버(120)에 접속함으로서, 해당 가상머신 그룹이 생성되었음을 워크플로우 서비스 서버(110)에 통보한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 워크플로우 서비스 서버(120)의 세부 구성을 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 워크플로우 서비스 서버(120)는, 워크플로우 분석기(210), 워크플로우 검증기(220), 자원 요청기(230), 동적 배치 스케줄러(240), 자원 관리자(250), 데이터 저장소(260), 워크플로우 처리 엔진(270)을 포함할 수 있다. 이러한 구성은 단지 일예에 불과한 것이며, 구현에 따라서는 워크플로우 서비스 서버(120)에 복수의 요소가 하나의 요소로 병합되거나, 일부 요소가 삭제되거나, 새로운 요소가 부가될 수 있다.
워크플로우 분석기(210)는 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 워크플로우 전자명세 데이터를 생성한다. 일 실시예에서, 워크플로우 분석기(210)는 상기 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 상기 워크플로우 실행에 필요한 가상머신 성능, 상기 가상머신에 구축되어야 하는 프로그램 실행 환경, 상기 워크플로우의 각 과정에 포함된 응용 프로그램 명칭, 상기 응용 프로그램의 입력 데이터 정보(예, 입력 데이터 명칭, 경로 등)중 적어도 하나를 파악하고 상기 파악된 정보를 포함하는 워크플로우 전자 명세 데이터를 생성한다.
워크플로우 검증기(220)는 상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우가 워크플로우 서비스 서버에서 제공가능한 워크플로우인지 판단한다. 일 실시예에서, 워크플로우 검증기(220)는 워크플로우 전자 명세 데이터를 확인하여 워크플로우가 서비스 내에서 정상적으로 동작 가능한지, 워크플로우에 포함된 분산병렬 응용프로그램들이 지원 가능한 모델인지 파악하고, 실행이 불가하거나 오류가 예상되는 경우 실행을 보류하고 클라이언트에게 통보한다. 이상이 없을 경우 검증한 전자 명세 데이터를 동적 배치 스케줄러(230)에 제공한다.
동적 배치 스케쥴러(230)는 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신 그룹 개수를 산출하고 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용 프로그램 각각을 각 가상머신 그룹에 배치한다. 일 실시예에서, 동적 배치 스케줄러(230)은 워크플로우를 구성하는 분산병렬 응용프로그램들을 순서에 맞추어 실행하기 위해 몇 개의 가상머신 그룹이 필요하고, 각각 어느 가상머신 그룹에 배치되어야 효율적인지를 판단하고, 상기 판단된 가상머신 그룹 개수 및 상기 분산병렬 응용 프로그램의 배치 정보를 전자 명세 데이터에 추가하여 자원 관리자(250)와 자원 요청기(240)에 제공한다.
자원 요청기(240)는 상기 산출된 가상머신 그룹 개수에 근거하여 상기 클라우드 인프라스트럭처에 가상머신 자원을 요청한다. 일 실시예에서, 자원 요청기(240)는 전자 명세 데이터 중 가상머신에 대한 항목을 찾아 워크플로우 실행에 요구되는 성능의 가상머신을 클라우드 인프라스트럭처에 생성하도록 요청한다. 또한, 자원 요청기(240)는 워크플로우 실행이 완료되어 더 이상 필요 없는 가상머신의 해지를 클라우드 인프라스트럭처에 요청할 수 있다. 이용이 끝난 가상머신 그룹을 자동으로 종료하고 폐기하여 전력 소모 및 전산 자원의 낭비를 막을 수 있다.
자원 관리자(250)는 클라우드 인프라스트럭처로부터 제공된 가상머신 자원을 전자 명세 데이터에 근거하여 가상머신 그룹으로 그룹화하고 상기 가상머신 자원 각각에 분산병렬 응용프로그램을 배치하여 실행시키고, 상기 실행 결과를 수집한다. 일 실시예에서, 자원 관리자(250)는 가상머신 그룹 각각에서 선택된 주 가상머신(121, 124)의 자원 에이전트(131-132)와 통신하여 가상머신과 워크플로우 서비스 서버 간 데이터 교환을 담당한다. 자원 관리자(250)는 가상머신 그룹별 자원 에이전트를 통해 전자 명세 데이터에 따라 각 가상머신 그룹의 주 가상머신들(131,134)에 보낼 조작 명령과, 상기 그룹에서 실행될 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 전송함으로써 상기 가상머신 그룹에 상기 프로그램의 실행 환경 구축을 지시할 수 있다. 주 가상머신들(131, 134)은 자신이 통제해야 하는 가상머신 그룹의 마스터로서, 요구받은 프로그램 환경을 자신과 보조 가상머신(132-123, 135-136)을 일련의 스크립트를 이용하여 구축한다.
워크플로우 처리 엔진(260)은 워크플로우의 각 단계에서 실행이 요구되는 분산병렬 응용 프로그램을 확인하여 상기 확인된 프로그램의 실행을 상기 자원 관리자(250)에 지시한다. 워크플로우 처리 엔진(260)은 워크플로우의 모든 단계를 완료할 때까지 각각의 가상머신 그룹에 배치된 응용프로그램의 완료 여부를 자원 관리자로부터 주기적으로 보고받고, 그 결과를 평가한다. 워크플로우의 구동이 완료되면 그 결과물 수집을 자원 관리자(250)에 지시한다.
데이터 저장소(270는 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청에 포함된 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터와, 상기 자원 관리자(250)에 의해 수집된 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행 결과를 저장한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
단계(310)에서, 클라이언트로부터 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 요청을 수신한다. 일 실시예에서, 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청은 실행하고자 하는 워크플로우를 기술한 전자문서, 상기 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 전자문서는 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행에 요구되는 가상머신의 성능 정보 및 상기 프로그램의 실행 환경 정보를 더 포함할 수 있다.
단계(320)에서, 요청된 워크플로우를 분석한다. 일 실시예에서, 전자문서를 분석하여 워크플로우의 각 단계에서 실행되어야 할 분산병렬 응용 프로그램의 명칭 및 상기 프로그램의 입력데이터 정보와, 상기 가상머신의 성능 정보 및 상기 프로그램의 실행 환경을 포함하는 워크플로우 전자 명세 데이터를 생성한다.
일 실시예에서, 상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우가 서비스 가능한 워크플로우인지 판단하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 전자명세 데이터가 시스텡에서 서비스 가능한 워크플로우를 기술하는지, 서비스 가능한 분산병렬 응용프로그램 모델을 요구하는지 판단할 수 있다. 상기 워크플로우가 서비스 불가한 것으로 판단되면 상기 클라이언트에 상기 판단 결과를 통보한다.
일 실시예에서, 상기 서비스 가능한 워크플로우로 판단되면, 구동해야 할 워크플로우를 클라이언트가 요구하는 처리시간(Makespan)이내에 처리하기 위해 필요한 최소한의 가상머신 개수를 결정하고, 각 그룹에 배치할 분산병렬 응용 프로그램을 결정한다.
단계(330)에서, 상기 분석된 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신을 클라우드 인프라스트럭처에 요청한다. 일 실시예에서, 가상머신 자원을 요청하기 이전에, 클라우드 인프라스트럭처와의 연결 상태를 점검하여 원하는 가상머신의 생성이 가능한 상태인지 확인할 수 있다. 요청한 가상머신이 생성되고 선택된 주 가상머신에서 자동으로 구동된 자원 에이전트가 워크플로우 서비스 서버에 접속하여 상호 데이터 교환을 위한 통신 회선을 연결한다. 이 과정을 통해 워크플로우 서비스 서버는 요청한 가상머신 그룹이 준비되었는지 파악한다.
단계(340)에서, 상기 요청에 응답하여 클라우드 인프라스트럭처로부터 제공받은 복수의 가상머신 자원을 상기 결정된 개수의 가상머신 그룹으로 그룹화하고 상기 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되는 자원 에이전트로 하여금 상기 가상머신 그룹에 배치된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키도록 제어한다. 상기 자원 에이전트에 상기 구축된 통신 회선을 통해 상기 가상머신 그룹에서 실행될 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 전송함으로써 상기 가상머신 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행 환경 구축을 지시한다. 그 다음, 상기 가상머신 그룹 각각에서 상기 그룹 각각에 전송된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시킨다.
일 실시예에서, 워크플로우 서비스 서버의 자원 관리자(250)가 자원 에이전트(151,152)를 통해 전자 명세 데이터에 따라 각각의 주 가상머신(131, 134)에 보낼 조작 명령과 분산병렬 응용프로그램, 입력 데이터를 전송함으로서 소프트웨어의 환경설정 및 구축을 지휘한다. 주 가상머신(131, 134)들은 자신이 통제해야 하는 가상머신 그룹(130a, 130b)의 마스터로서, 요구받은 소프트웨어 환경을 자신과 보조 가상머신(132-133, 135-136)을 일련의 스크립트를 이용하여 구축한다.
이용할 모든 가상머신(131-136)에서 소프트웨어의 구동환경 구축이 완료되면, 워크플로우 서비스 서버의 워크플로우 처리 엔진(260)은 작업 관리자(250)와 자원 에이전트(141,-142)를 통해 분산병렬 응용프로그램이 가상머신 그룹(130a, 130b)들에서 실행되도록 명령한다. 특정 응용프로그램 처리 후 다음 단계에 처리할 응용프로그램을 잇따라 실행하도록 지시한다. 실행 중 예기치 못한 오류가 발생시 워크플로우 진행을 멈추고 오류에 대한 관련정보를 수집하여 사용자에게 통보할 수 있다.
단계(350)에서, 각 가상머신 그룹에서 실행된 분산병렬 응용 프로그램의 실행결과를 수집하여 상기 클라이언트에 전송한다. 워크플로우의 모든 분산병렬 응용프로그램의 실행이 완료되면, 각각의 자원 에이전트(151,152)는 가상머신 그룹에 저장된 결과물 데이터를 수집하여 워크플로우 서비스 서버에 전송한다. 결과물 데이터는 워크플로우 서비스 서버의 데이터 저장소(270)에 저장된다. 워크플로우 서비스 서버는 클라이언트에게 소프트웨어 실행의 종료를 통보하고 결과물 데이터를 전송한다.
또한, 워크플로우 서비스 서버(110)는 작업이 끝나 더 이상 연결이 불필요한 자원 에이전트(151,152)와의 연결 상태를 종료하고, 클라우드 인프라스트럭처(140)에 사용이 끝난 가상머신(131 내지 136)의 종료를 요청한다.
본 발명의 실시예에 따른 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 클라이언트
120: 워크플로우 서비스 서버
131-136: 가상머신
140: 클라우드 인프라스트럭처

Claims (17)

  1. 클라우드 인프라스트럭처에 기반하여 분산병렬 워크플로우 서비스를 제공하는 장치로서,
    클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 워크플로우 전자명세 데이터를 생성하는 워크플로우 분석기와,
    상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신 그룹 개수를 산출하고 상기 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용 프로그램 각각을 각 가상머신 그룹에 배치하는 동적 배치 스케쥴러와,
    상기 산출된 가상머신 그룹 개수에 근거하여 상기 클라우드 인프라스트럭처에 가상머신 자원을 요청하는 자원 요청기와,
    상기 클라우드 인프라스트럭처로부터 제공된 가상머신 자원을 상기 동적 배치 스케쥴러의 배치 결과에 따라 가상머신 그룹으로 그룹화하고, 상기 가상머신 그룹에서 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고, 상기 실행 결과를 수집하는 자원 관리자와,
    상기 워크플로우의 각 단계에서 실행이 요구되는 분산병렬 응용 프로그램을 확인하여 상기 확인된 프로그램의 실행을 상기 자원 관리자에 지시하는 워크플로우 처리 엔진
    을 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 워크플로우 분석기는 상기 워크플로우 서비스 요청을 분석하여 상기 워크플로우 실행에 필요한 가상머신 성능, 상기 가상머신에 구축되어야 하는 프로그램 실행 환경, 상기 워크플로우의 각 과정에 포함된 응용 프로그램 명칭, 상기 응용 프로그램의 입력 데이터 정보중 적어도 하나를 파악하고 상기 파악된 정보를 상기 워크플로우 전자 명세 데이터에 포함시키는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우가 상기 장치에서 제공가능한 워크플로우인지 판단하는 워크플로우 검증기를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 워크플로우 검증기의 검증 결과 상기 워크플로우가 실행 불가한 것으로 판단되면 상기 클라이언트에 상기 결과를 통보하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 동적 배치 스케쥴러는 상기 가상머신 그룹 개수 및 상기 분산병렬 응용 프로그램의 배치 정보를 상기 워크플로우 전자 명세 데이터에 추가하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 가상머신 그룹 각각의 주 가상머신에서 자원 에이전트가 자동 구동되고, 상기 자원 관리자와 상기 가상머신 그룹별 자원 에이전트간에 통신 회선이 연결되는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 자원 관리자는 상기 가상머신 그룹별 자원 에이전트에 상기 통신 회선을 통해 상기 가상머신 그룹에서 실행될 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 전송함으로써 상기 가상머신 그룹에 상기 프로그램의 실행 환경 구축을 지시하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 워크플로우 처리 엔진은 상기 워크플로우의 각 단계에서 실행되는 분산병렬 응용 프로그램을 완료 여부를 확인하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청에 포함된 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터와, 상기 자원 관리자에 의해 수집된 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행 결과를 저장하는 데이터 저장소를 더 포함하는, 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  10. 클라우드 인프라스트럭처에 기반하여 분산병렬 응용 워크플로우 실행 서비스를 제공하는 방법으로서,
    클라이언트로부터 워크플로우 서비스 요청을 수신하는 단계와;
    상기 요청된 워크플로우를 분석하는 단계와,
    상기 분석된 워크플로우 실행에 요구되는 가상머신 자원을 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하는 단계와,
    상기 요청에 응답하여 제공받은 가상머신 자원을 복수의 가상머신 그룹으로 그룹화하고 상기 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되는 자원 에이전트로 하여금 상기 가상머신 그룹에 배치된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키도록 제어하는 단계와,
    상기 각 가상머신 그룹에서 실행된 분산병렬 응용 프로그램의 실행결과를 수집하여 상기 클라이언트에 전송하는 단계
    를 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청은 실행하고자 하는 워크플로우를 기술한 전자문서, 상기 워크플로우에 포함되는 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 전자문서는 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행에 요구되는 가상머신의 성능 정보 및 상기 프로그램의 실행 환경 정보를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 요청된 워크플로우를 분석하는 단계는, 상기 전자문서에 근거하여, 상기 워크플로우의 각 단계에서 실행되어야 할 분산병렬 응용 프로그램의 명칭 및 상기 프로그램의 입력데이터 정보와, 상기 가상머신의 성능 정보 및 상기 프로그램의 실행 환경을 포함하는 워크플로우 전자 명세 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 워크플로우 전자명세 데이터에 근거하여 상기 워크플로우가 서비스 가능한 워크플로우인지 판단하는 단계와,
    상기 워크플로우가 서비스 불가한 것으로 판단되면 상기 클라이언트에 상기 결과를 통보하는 단계
    를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 장치.
  15. 제10항에 있어서, 상기 자원 에이전트로 하여금 상기 가상머신 그룹에 배치된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키도록 제어하는 단계는,
    상기 가상머신 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되는 상기 자원 에이전트와 통신 회선을 구축하는 단계와,
    상기 자원 에이전트에 상기 통신 회선을 통해 상기 가상머신 그룹에서 실행될 분산병렬 응용 프로그램 및 상기 프로그램의 입력 데이터를 전송함으로써 상기 가상머신 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램의 실행 환경 구축을 지시하는 단계와,
    상기 가상머신 그룹 각각에서 상기 그룹 각각에 전송된 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키는 단계
    를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  16. 제10항에 있어서, 상기 워크플로우에 포함된 모든 분산병렬 응용 프로그램의 실행이 완료되면 상기 가상머신 자원의 해지를 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하는 단계를 더 포함하는 클라우드 인프라스트럭처 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 제공 방법.
  17. 복수의 컴퓨터에서 실행되는 다양한 유형의 가상머신 자원을 제공하는 클라우드 인프라스트럭처와,
    클라이언트로부터 수신된 워크플로우 서비스 요청에 응답하여, 상기 요청된 워크플로우를 분석하고, 상기 분석된 워크플로우 실행에 필요한 복수의 가상머신 자원을 상기 클라우드 인프라스트럭처에 요청하고, 상기 클라우드 인프라스트럭처부터 제공된 상기 복수의 가상머신 자원을 그룹화하고, 상기 가상머신 그룹에 상기 워크플로우에 포함된 분산병렬 응용 프로그램을 배치하여 상기 가상머신 그룹이 상기 응용 프로그램을 실행하도록 제어하는 워크플로우 서비스 서버와,
    상기 가상머신 그룹 각각의 주 가상머신에서 구동되며, 상기 워크플로우 서비스 서버와 연동하여 상기 그룹 각각에 상기 분산병렬 응용 프로그램을 실행시키고 상기 실행 결과를 상기 워크플로우 서비스 서버에 전송하기 위한 자원 에이전트
    를 포함하는 클라우드 기반 분산병렬 응용 워크플로우 서비스 시스템.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104536806A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 东南大学 一种云环境下的工作流应用弹性资源供应方法
KR20200004234A (ko) * 2018-07-03 2020-01-13 한국전자통신연구원 계층형 엔진 프레임워크에 기반한 크로스 도메인 워크플로우 제어 시스템 및 방법
KR20210064847A (ko) * 2019-11-26 2021-06-03 한전케이디엔주식회사 클라우드 서비스를 위한 통합 작업흐름관리 시스템 및 그 방법
CN114527962A (zh) * 2020-11-23 2022-05-24 中国移动通信集团重庆有限公司 流程自动化处理装置、方法及计算设备

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102656839B1 (ko) * 2023-01-18 2024-04-12 주식회사 신세계아이앤씨 워크플로우 기반의 클라우드 인프라 자원 통합 신청 서비스 제공방법 및 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070072387A (ko) * 2005-12-30 2007-07-04 고려대학교 산학협력단 그리드 기반의 워크플로우 관리 시스템 및 그 방법
JP2007272263A (ja) * 2006-03-30 2007-10-18 Hitachi Ltd 計算機の管理方法、計算機システム、及び管理プログラム
KR20100092850A (ko) * 2009-02-13 2010-08-23 경희대학교 산학협력단 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 리소스 분배 장치 및 그 방법
KR20120045322A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 에스케이씨앤씨 주식회사 클라우드 컴퓨팅 기반의 스프레드 시트 처리 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070072387A (ko) * 2005-12-30 2007-07-04 고려대학교 산학협력단 그리드 기반의 워크플로우 관리 시스템 및 그 방법
JP2007272263A (ja) * 2006-03-30 2007-10-18 Hitachi Ltd 計算機の管理方法、計算機システム、及び管理プログラム
KR20100092850A (ko) * 2009-02-13 2010-08-23 경희대학교 산학협력단 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 리소스 분배 장치 및 그 방법
KR20120045322A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 에스케이씨앤씨 주식회사 클라우드 컴퓨팅 기반의 스프레드 시트 처리 시스템 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104536806A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 东南大学 一种云环境下的工作流应用弹性资源供应方法
KR20200004234A (ko) * 2018-07-03 2020-01-13 한국전자통신연구원 계층형 엔진 프레임워크에 기반한 크로스 도메인 워크플로우 제어 시스템 및 방법
KR20210064847A (ko) * 2019-11-26 2021-06-03 한전케이디엔주식회사 클라우드 서비스를 위한 통합 작업흐름관리 시스템 및 그 방법
CN114527962A (zh) * 2020-11-23 2022-05-24 中国移动通信集团重庆有限公司 流程自动化处理装置、方法及计算设备

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