KR20150043376A

KR20150043376A - 데이터센터 용량 플래닝 및 관리

Info

Publication number: KR20150043376A
Application number: KR20157005986A
Authority: KR
Inventors: 브렌단 에프. 두리; 샘보디 채터지; 제션 카이; 로버트 윌콕스
Original assignee: 팬듀트 코포레이션
Priority date: 2012-08-13
Filing date: 2013-08-13
Publication date: 2015-04-22
Also published as: BR112015002822A2; EP2883142A4; JP2015531926A; EP2883142A2; WO2014028495A3; US20140052850A1; WO2014028495A2

Abstract

본 발명은 시설(facility) 관리의 분야에 관한 것이며, 보다 구체적으로, 데이터센터 용량 감시과 플래닝을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 실시예들은 요구되는 가드 밴드 내에 있는 동안 데이터센터 내의 작업 지시의 이동/추가/변경의 실행 및 계획을 돕기 위해 다양한 환경 변수를 활용한다.

Description

데이터센터 용량 플래닝 및 관리{DATACENTER CAPACITY PLANNING AND MANAGEMENT}

본 출원은 2012년 8월 13일에 출원된 미국 가출원 일련번호 61/682,460의 우선권을 주장하고, 그것의 전체가 참조로서 본 출원에 통합된다.

본 출원은 2011년 11월 29일에 출원되어 "Physical Infrastructure Management System Having an Integrated Cabinet"라는 표제가 붙어있는 미국 출원 일련번호 13/306,606의 전체가 참조로서 더 통합한다.

본 발명은 시설 관리 분야에 관련된 것이고, 더 상세하게는, 데이터센터 용량 감시 및 플래닝을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

개인적 및 비즈니스적 컴퓨팅이 수년간에 걸쳐 발전적 변화를 거침에 따라, 계속 증가하는 정보의 양이 전자적 네트워크를 통해 전송되고 있다. 데이터 전송 에서의 이 유입은 더 크고 더 강력한 네트워크를 필요하게 되었고, 그것의 중심에는 종종 데이터센터들, 하우징 컴플렉스, 및 비싼 컴퓨터 및 네트워크 장비가 있다. 큰 규모 종류의 많은 데이터센터들과 그곳에 수용되는 장비의 양이 주어지면, 유효 공간, 전력 소비, 무게 분배, 연결도, 및 쿨링은 연장된 가동시간, 신뢰할 수 있는 성능, 유지보수의 용이성, 및 확장성을 보장하기 위해 고려되어야만 하는 관심사들의 가운데에 있다. 더하여, 데이터센터 확장이 일어나면, 데이터센터 관리자들은 복잡한 용량 플래닝이라는 도전과 직면하게 된다.

이런 관심사들을 고려하면, 데이터센터 환경에서의 공간, 전력, 무게, 연결도, 및 쿨링 간의 상호 의존성을 이해하는 것이 특정한 데이터센터가 일종의 인프라스트럭쳐(Infrastructure)의 업그레이드를 요구하기 전에 얼마나 더 많은 서버들, 저장 유닛들, 또는 스위치들을 받아들일 수 있는지를 아는 것에 매우 중요할 수 있다. 따라서, 데이터센터의 다양한 측면들을 감시하고 감시한 요소들에 기초하여 피드백 모델들을 제공하는 것이 가능한 방법과 시스템에 대한 요구가 있다.

일 실시예에 있어서, 본 발명은 기업들이 비즈니스 요건들을 맞추어 조정하기 위해 데이터센터를 확장함에 따라 급속도로 성장하는 수요들을 충족하도록 구성된다.

다른 실시예에 있어서, 본 발명은 데이터센터 용량 플래닝을 사용자 엔드로부터 간소화할 수 있고, 이하의 정보를 제공하도록 도울 수 있다: 1) 사용자-정의된 서비스-레벨 동의서(service-level agreements: SLA)에 충족하는 새로운 서비스 요구를 위해 사용 가능한 물리적 인프라스트럭쳐 장소(들)로서, 새로운 서비스 요구는 네트워크 장비, 이를테면, 이에 한정되지 않으나, 서버들, 스위치들, 라우터들, 디스크 어레이들 및 NAS(Network Attached Storage) 시스템들을 설치하기 위한 요구이고; 2) 데이터센터의 총 용량으로서, 용량은 감시될 수 있는 어느 환경 변수로 언급되고; 3) 사용되는 용량의 양 그리고 이용 가능하게 남아있는 양; 4) 총 양, 가동된 양, 및/또는 이용 가능한 양이 바뀔 수 있는, 바뀌어도 되는, 및/또는 바뀔 때를 고려한 시간에 따른 정보; 및 5) 새로운 서비스 요구들의 예측. 새로운 서비스 요구들의 예측은 새로 더해지는 장비가 데이터센터의 용량에 영향을 어떻게 미치는지 추정하는 것에 도움이 될 수 있다.

또 다른 실시예에 있어서, 본 발명은 데이터센터가 가동되는 동안 가드 밴드들을 조절함에 따라 장비 배치의 효율을 개선하는데 도움이 될 수 있다. 이는 가드 밴드 제한들을 시간이 지남에 따라 줄임으로써 달성될 수 있고, 그것으로 추가적인 장비 설치를 가능하게 한다.

또 다른 실시예에 있어서, 본 발명은 오버프로비저닝(Over-provisioning)을 통해 데이터시간의 가동 시간을 늘리는데 도움이 될 수 있다. 이는 사용자로 하여금 서비스 요구들을 플래닝 및/또는 수행하는 동안 선택된 용량의 가드 밴드들 내에서 더 쉽게 남아있을 수 있도록 허가하는 것으로 달성될 수 있다.

또 다른 실시예에 있어서, 본 발명은 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 연결된, 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 복수의 데이터센터 변수들과 연관된 각각의 입력 정보를 수집하고, 데이터센터와 연관된 적어도 하나의 작업 지시를 분석하며, 작업 지시에 기초한 적어도 하나의 데이터센터 변수의 소비량을 계획하고, 및 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수의 용량 및 가동률(utilization) 중 적어도 하나를 예측하기 위한 명령들을 포함한다.

또 다른 실시예에 더 있어서, 본 발명은 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하는 방법으로, 방법은: 복수의 상기 데이터센터 변수들과 연관된 각각의 입력 정보를 수집하는 단계; 상기 데이터센터와 연관된 적어도 하나의 작업 지시를 분석하는 단계; 작업 지시에 기초하여 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수의 소비량을 계획하는 단계; 및 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수들의 용량 및 가동률의 중 적어도 하나를 예측하는 단계; 를 포함한다.

본 발명의 이들 및 다른 특징들, 양상들, 및 이점들은 이어지는 다음의 도면들, 설명, 및 임의의 청구항들을 참조하여 보다 양호하게 이해될 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대시보드를 예시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측을 예시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 업무 관리(Task Manager)를 예시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 모듈을 예시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 결과 모듈을 예시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 왓-이프(What-if) 플래닝 모듈을 예시한다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 왓-이프(What-if) 플래닝 모듈을 예시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터센터 맵 모듈을 예시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 랙 모듈을 예시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라스트럭쳐 관리자 모듈을 예시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자에 의해 사용되는 도 10의 인프라스트럭쳐 관리자 모듈의 일 부분을 예시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로비저닝 모듈을 예시한다.
도 13은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 인프라스트럭쳐 관리자 모듈을 예시한다.

일 실시예에 있어서, 본 발명은 적어도 하나의 데이터센터 환경 변수를 실-시간(real-time)으로 감시하는 수단과 사용자로 하여금 시스템과 상호작용과: 적어도 하나의 환경 변수의 실시간 상태 보여주기; 데이터센터 장비가 변화됨에 따라 환경 변수 중에서 적어도 하나 예측하기; 및 설치될 데이터센터 네트워크 장비의 물리적 배치와 연결된 쿼리 충족하기; 중에서 적어도 하나의 수행을 가능하게 해주는 복수의 모듈들을 포함하는 시스템이다. 상기에서 사용된 것처럼, "실-시간(real-time)"은 즉각적 또는 거의 즉각적으로 이해될 수 있다. 모듈들은 서버 또는 워크스테이션 컴퓨터에서 작동되는 것이 가능한 컴퓨터화된 시스템, 또는 본 발명의 사용자와 시스템 간의 상호 작용을 공급할 수 있는 어느 다른 전자 장비의 부분일 수 있다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터센터 대시 보드 모듈(대시 보드)의 실시예를 예시하고 있다. 대시 보드 모듈은 적어도 하나의 데이터 센터 환경 변수의 실-시간 상태를 디스플레이할 수 있다. 도 1에서 예시된 대시 보드 모듈에 다섯 데이터 센터 환경 변수가 표시되고 있음이 보인다: (1) 전력, (2) 온도, (3) 연결도, (4) 무게, (5) 랙 공간이다. 각각의 다섯 판독정보는 데이터 센터 내의 캐비닛들에 대한 가동률 및 용량 이용률 수치들을 (퍼센트로 나타남) 보이고 있다. 본 실시예에 기초하면, 본 발명은, 한 캐비닛을 포함하는, 임의의 수의 캐비닛들, 데이터센터의 일부분에 구비되는 캐비닛의 집합, 전체 데이터센터, 또는 복수의 데이터센터들을 감시할 수 있다.

예를 들면, 도 1의 열 용량 수치는 열 용량 가동률이 약 35% 정도임을 보이고, 이는 전체 열 용량 중에 약 65%가 이용 가능하게 남아있음을 의미한다. 대시 보드는 또한 60 또는 90일에서의 용량이 얼마나 될지에 대한 예측을 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 임의의 환경 변수에 대해 제공되는 예측의 수의 증가 또는 감소, 및 임의의 예측을 위한 기간의 증가 또는 감소를 포함하는(그러나 이에 한정되지 않음) 대시 보드에 표시된 예측은 임의의 바람직한 방식으로 바뀔 수 있다. 일 실시예에서, 예측은 만약 사용자가 특정한 예측을 보기 위해서 트리거를 선택한다면 보일 것이다. 이는 컴퓨터 및 그의 지원 장비에 의해 체크 되거나(예측을 보이기 위해) 체크를 없앨(예측을 숨기기 위해) 수 있는 체크박스를 연관시킴으로써 이루어질 수 있다. 다른 실시예에서, 어떤 수의 예측도 대시보드에 입력되면 자동으로 보여질 수 있다.

하나 이상의 서브셋(예를 들면, 데이터 센터가 전체에 걸쳐 1기가비트 이더넷 연결도 내지 10기가비트 이더넷 연결도를 포함할 수 있는 연결도 변수와 같은)을 가질 수 있는 환경 변수에 대해, 대시 보드에 표시된 용량은 사용자에 의해 희망되는 어느 조합을 보이도록 구성될 수 있다. 따라서, 도 1의 대시 보드의 예시에서, 사용자가 오직 1기가비트 이더넷 연결도에 대한 연결도 용량 수치, 오직 10기가비트 이더넷 연결도에 대한 연결도 용량, 또는 1 및 10기가비트 이더넷 연결도 둘 모두에 대한 조합된 연결도 용량을 보기 위한 옵션을 선택할 수 있다.

본 실시예에 따르면, (또한, 가드 밴드 또는 밴드로 언급되는)상이한 레벨의 전력, 열, 연결도, 무게, 및 랙 공간의 용량 이용률/가동률들은 세 가지 색들로 표시된다. 이 세 가지 색들은 일반적으로 가동률 및 용량 이용률(availability)과 밀접하게 연관된 특정한 레벨을 의미하고, 공급자와 고객 사이에서의 SLA 시간에, 또는 그 이후 언제라도, 정의될 수 있다. 예를 들면, 녹색 또는 금색은 저 용량 가동률 및 고 용량 이용률로 간주될 수 있고; 노란색 또는 은색은 중간 용량 가동률 및 중간 유효 이용률로 간주될 수 있으며; 그리고 빨간색 또는 동색은 임계 또는 고 용량 가동률 및 저용량 이용률 또는 용량 이용률이 없는 것으로 간주될 수 있다. 다른 실시예에서, 녹색 또는 금색은 고 오버프로비저닝으로 간주될 수 있고, 노란색 또는 은색은 중간 오버프로비저닝으로 간주될 수 있으며, 그리고 빨간색 또는 동색은 저 오버프로비저닝으로 간주될 수 있고, 여기서, 더 중요한 자원들은 더 높은 레벨의 오버프로비저닝을 요구한다. 더하여, 밴드 범위는 어느 특정한 사용자의 필요들 따라 어느 특정한 환경 변수에 대한 임의의 요구된 퍼센트에서의 다양한 임계 레벨들 사이의 변환 포인트를 설정함으로써 정의될 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에서는 환경 변수들의 특정한 값들을 퍼센트들 대신 표시할 수 있다. 예를 들면, "열(Thermal)" 환경 변수는 화씨 40도 내지 100도의 범위로 보여질 것이다.

도 1의 대시보드를 참조하면, 전력 변수(좌 상단)는 전력 활용이 약 42%임을 보인다. 이는 감시 된 네트워크 장비가 전체 유효한 전력의 약 42%를 사용하고 있고, 58%의 전체 전력을 이용할 수 있게 남겨두고 있음을 의미한다. 도 1의 대시 보드는 0 에서 50%는 저 용량 가동률로 표시되고, 50에서 80%는 중간 용량 가동률로 표시되고, 80에서 100%는 임계 용량 가동률로 표시되는 것처럼 구성되었다. 도 1은 예시인 것을 주의해야 하며, 그리고 여기의 게이지들은 본 발명의 범위 내에서 다양한 방식으로 설명될 수 있다. 예를 들면, 다양한 용량 레벨은 다양한 아날로그 및/또는 디지털 게이지들 또는 게이지와 유사한 표시들로 설명될 수 있다.

상술한 바와 같이, 도 1에서 예시되는 실시예는 예측되는 용량 가동률이 60일에서 약 52%(50%로 설정된 중간 용량 가동률의 최소 레벨을 넘는), 90일에서 약 82%(80%로 설정된 임계 용량 가동률의 최소 레벨을 넘는)가 될 것임을 보이는 랙 공간에 대한 예측을 포함한다. 사용자는 이 예측의 자세한 모델을 보는 것을 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 모델 된 자세한 예측은 각각의 대시 보드에서 예측을 선택 (클릭) 하는 것으로 접근될 수 있다.

일 실시예에 따른 자세한 예측 모델 모듈은, 데이터 센터 내에서 랙 공간 가동률의 90일 예측 플롯을 보이는 도 2에서 예시된다. 인플라이트(in-flight) 예측 선은 다가올 장비 설치에 대해 예측된 랙 공간 가동률을 가리킨다. Y축은 랙 공간 가동률을 퍼센트로 나타낸다, 그리고 X축은 일(day)로 보이는 타임 라인을 나타낸다. 랙 공간의 예측으로서 자세한 모델이 설명되지만, 그런 모델은 본 발명의 시스템에 의해 감시 되는 어느 하나 또는 이상의 환경 변수들로 나타낼 수 있다. 본 발명의 다른 실시예는 Y축에 퍼센트들 대신 실제 환경 값들을 이용할 수 있다. 유사하게, 상기 타임 라인은, 시(hour), 주(week), 및 달(month)을 포함하되 이에 한정되지는 않는, 바람직한 어떤 방식으로 나타내어질 수 있다. 도 2의 그래프는 예시이며, 용량의 특정한 기간의 시간에 대한 계획은 본 발명의 범위 내에서 많은 수의 그래프, 표, 또는 다른 상세한 방식들로 설명될 수 있음을 주의하여야 한다.

도 3에서 보이는 모델에 기초하여, 사용자는 예측된 랙 공간 용량 가동률이 중간 경계에 도달할 때까지 12일이 남았고, 예측된 랙 공간 용량 가동률이 임계 경계에 도달할 때까지 85일이 남았음을, 관찰할 수 있다. 전에 언급한 것처럼, 랙 공간 가드 밴드들은 이하와 같이 정의된다: 0 내지 50%는 저 용량 가동률이고, 50 내지 80%는 중간 용량 가동률이고, 80 내지 100%는 임계 용량 가동률이다. 12일에, 상기 인플라이트 예측 선은 50%의 레벨인 중간 용량 가동률에 도달한다. 이는 12일에서 Y축을 따라 연장되며 예측 선과 교차하는 수직선에 의해 보여진다. 85일에, 상기 인플라이트 예측 선은 80%의 임계 용량 가동률에 도달한다. 유사하게, 이런 일은 85일에서 Y축을 따라 연장되며 예측 선과 교차하는 수직선에 의해 설명될 수 있다. 상기 수직선들은 상응하는 다양한 용량의 가드 밴드들과 같은 색깔일 수 있다. 이 모델은 사용자에게 기존에 저장된 및/또는 팬듀트의 물리적 인프라스트럭쳐 관리자(Physical Infrastructure Manager: PIM)와 같은 인프라스트럭쳐 관리 소프트웨어에서 만들어지는 실시간 요구들에 기반하여 상세한 데이터 센터 활용/유효 용량 예측을 볼 수 있는 능력을 제공한다. 실-시간(또는 인플라이트로 알려진) 요구들은 사용자에 의해 입력되고 기술자 또는 다른 실행부에 의해 할당된 작업 지시 요구들을 포함할 수 있다.

도 3은 본 발명의 시스템의 일 실시예에 따른 임무 관리자 모듈을 도시한다. 이 모듈에서, 사용자는 처리중인 및 실행된 서비스 요구(또한, 임무로 언급된)들을 볼 수 있다. 일 실시예에서, 이런 서비스 요구들은 데이터센터 관리자 또는 기술자와 같은 사용자에 의해 인프라스트럭쳐 관리자 소프트웨어에서 만들어진 엔트리들을 거쳐 발생한다. 이 모듈로부터 직접, 사용자는 또한 서비스 요구를 완수하는데 도움이 되기 위해 검색 연산을 수행할 수 있다. 그런 검색의 한 예는 네트워킹 장비를 위한 데이터센터 내 공간의 이용률을 결정하는데 도움이 될 수 있는 하나 또는 그 이상의 기준에 기초한 용량 검색일 것이다. 도 3에서 선택된 요구된 임무는 100 클라우드(cloud) 애플리케이션 서버들을 데이터센터에 더하는 것이다. 사용자는 임무를 선택(메뉴를 생성하기 위해 임무를 왼 클릭)할 수 있고 서비스 요구를 충족할 수 있는 물리적인 장소들을 결정하기 위해 데이터센터를 검색할 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 검색 옵션이 선택된 뒤에, 임무 요구와 관련된 정보는 자동으로 용량 검색 모듈에 파퓰레이트(populate)될 수 있다. 대안적으로, 검색 쿼리를 충족하기 위해 필요한 정보는 수동적으로 입력될 수 있다. 이용 가능한 물리적인 장소를 위해 검색할 때, 특정한 활용 레벨 이내의 장소로 검색의 경우의 수를 줄이는 것이 바람직할 수 있다. 본 발명은 사용자에게 이를 달성하기 위한 두 가지 옵션을 제공할 수 있다.

첫 번째 옵션은, 사용자는 각각의 환경 변수의 용량 가동률을 위해 요구된 가드 밴드 레벨들을 개별적으로 한정할 수 있다. 예를 들면, "전력(Power)" 변수를 "금색"으로 설정하며 "공간(Space)" 변수를 "동색"으로 설정한다, 검색 결과는 "전력" 변수에 대해 저 용량 가동률의, "공간" 변수에 대해 낮은, 중간, 또는 임계 용량 가동률의 실시간 상태를 갖는 물리적 장소에 한정될 것이다. 본질적으로, 검색 동안 선택된 가드 밴드 레벨은 검색 결과를 선택되거나 더 나은(저 용량 가동률이 중간 용량 가동률보다 낫고, 중간 용량 가동률이 임계적인 용량 가동률보다 나음) 용량 가동률을 갖는 어떤 장소로 한정하는 상한치처럼 동작한다. 두 번째 옵션은, 사용자는 선택된 가드 밴드 레벨 또는 더 나은 물리적인 장소만 검색 결과로 리턴되는 전반적인 가드 밴드를 선택할 수 있다. 예를 들면, 일반적인 중간(은색) 가드 밴드 레벨 용량 가동률과의 검색은 낮거나 중간 용량 가동률의 실시간 상태를 갖는 모든 감시 된 환경 변수의 물리적 장소에 대한 결과를 리턴한다. 만약 어떤 특정한 물리적 장소에 대한 감시 된 값이 검색 요구에서 특정된 것보다 나쁜 용량 가동률 상태를 갖는다고 고려되면 (본 예에서는 임계(동색) 용량 가동률) 그 물리적 장소들은 검색 결과로서 리턴되지 않을 것이다.

검색 모듈 용량을 통해 제출된 쿼리에 응답하여, 사용자는 검색결과 모듈에서 검색 기준에 합치하는 데이터센터 랙의 리스트를 받을 것이다. 도 5에 검색 기준에 합치하는 4개의 랙이 은색으로 하이라이트 되어 있는 검색 결과 모듈의 예가 도시되어 있다: 랙-06, 랙-07, 랙-13, 및 랙-14. 대부분의 랙 속성 필드는 금색으로 하이라이트 되어 있지만, 본 발명의 실시예에서, 랙 레벨은 가장 낮은 속성 등급, 동색이 가장 낮은 등급이며 금색이 가장 높은 등급인, 에 의해 결정된다. 예를 들어, 10G 포트 칼럼은 은색으로 하이라이트 되어 있고 속성 칼럼의 나머지는 금색으로 하이라이트 되어 있다, 그러므로, 랙은 은색으로 하이라이트 된다. 만약 랙에서 하나의 용량 속성이 동색으로 등급이 매겨졌다면, 그 랙은 역시 동색으로 등급될 것이다.

결과를 받은 후, 사용자는 랙을 선택(클릭함으로써)할 수 있고 가상으로 그 속에 장치와 요구된 연결도를 삽입할 수 있다. 도 5는 사용자가 장치를 랙-14에 설치하는 것을 선택하면 불려오는 메뉴의 실시예를 보인다. 사용자가 다양한 장치를 삽입하는 것처럼, 랙의 용량 속성은 본 발명의 시스템 내에서 업데이트될 것이다. 가상의 추가의 결과는, 도 6에서 보이는 실시예인, "왓-이프 플래닝(What-If Planning)" 모듈에서 보인다. 이곳에서, 우리는 사용자가 두 장치를 랙-06에 그리고 두 장치를 랙-14에 삽입하고, 각각의 랙에 삽입된 모든 장치를 위해 하나의 10G 포트를 상응되게 예약함을 볼 수 있다. 추가에 앞서, 랙-06은 총 두 개의 유효한 10G 포트를 가지며 랙-13은 하나의 유효한 10G 포트를 갖는다. 장치 추가 이후에, 사용자는 포트 숫자가 업데이트 되고, 은색 가드 밴드 범위에 대해 미리 정의된 한계 밑으로 가는 결과에 따라 랙-13에 대한 10G 포트 속성이 동색으로 하이라이트 됨을 볼 수 있다.

이런 동적인 업데이트 특징은 가드 밴드 위반을 쉽게 시각화하는데 도움이 될 수 있고 따라서 계획된 업그레이드 또는 다운그레이드에서 원하지 않는 특징이 가상으로 해결될 수 있다. 예를 들면, 도 6에 도시된 사용자가 가상의 계획을 직면하면 10G 포트와 관련한 가드 밴드 위반을 회피할 필요가 있는지 결정할 수 있다. 그리고 그는 다양한 랙으로부터 다양한 장치를 만족스러운 결과에 도달할 때까지 추가 또는 제거하는 가상의 변화를 더 만들 수 있다. 도 7에 이 예가 예시되어 있는데, 랙-13에 가드 밴드 위반이 인지되면 사용자는 가상으로 한 장치를 그 랙으로부터 제거한 후 랙-07에 설치한다. 랙-07은 하나의 유효한 10G 포트가 있으므로, 단 하나의 10G 포트가 하나의 장치가 가상으로, 가드 밴드 위반이, 랙을 동색으로 보이게 하는, 야기됨 없이, 설치되기 위해 필요하다. 더하여, 전력 및 열적 용량 이용률 레벨은 또한 자동으로 업데이트 된다.

설명된 현재 일 실시예의 "왓-이프 플래닝" 모듈은 또한 슬라이드-아웃(slide-out) 예측 도구를 포함하고 있다. 이 특징은 사용자로 하여금 마커를 특정한 수의 날들 위로 슬라이드를 할 수 있도록 허용하며 전에 설명한 예측 모델에 기초하여 가상의 변화가 보이는 랙의 용량 레벨에 어떻게 영향을 미치는지 보여준다. 예를 들면, 만약 랙-06에서 10G 포트의 유효 숫자가 2(도 5에 최초로 도시되어 있는)에서 0이 되도록 하는 변화가 사용자가 가상의 변화를 만드는 날로부터 5일 내에 계획되어 있다면, 사용자는 랙-06의 10G 연결도에 어떤 추가적인 장치를 설치하는 것이 계획된 변경이 효력을 발휘한 뒤에 가드 밴드 위반을 야기할 수 있음을 깨닫지 못했을 수 있다. 이는 5일 전에 가드 밴드 위반을 예측함으로 피할 수 있다.

다른 실시예에서, 검색 결과는 리턴된 물리적 장소를 아직 예약하지 않은 것으로 한정하기 위해, 어느 계획된 장비의 설치(추가)를 즉시 고려할 수 있다. 이 실시예에서, 슬라이드-아웃 예측 도구는 검색 결과를 미래의 장치 제거, 하지만 장치 추가는 아닌, 에 기초하여 검색 결과를 바꿀 것이다. 예를 들면, 만약 랙-06에서 10G 포트의 유효 숫자가 2(도 5에 최초로 도시되어 있는)에서 0이 되도록 하는 분리된 서비스 요구가 사용자가 가상의 변화를 만드는 5일 이내에 일어날 것으로 계획되었다면, 랙-06은 검색 결과에 보이지 않을 것이다(SLA는 검색 요구 동안 은색으로 설정되어 있고 동색 가드 밴드는 10G 포트의 번호가 2 이하인 장소를 포함하도록 미리 설정되는 것으로 추정된다). 다른 한편으로는, 만약 같은 랙(랙-06)이 사용자가 가상의 변화를 만드는 날로부터 10일 이내에 두 10G 포트를 유효하게 하는 결과를 초래하도록 장치를 제거하는 계획된 서비스 요구를 갖는다면, 랙-06은 사용자가 슬라이드-아웃 예측 도구를 10일 마크를 지나 슬라이드 하면 검색 결과에 보일 것이다.

도 7에서 보이듯이, 모든 필요한 장비의 가상의 추가가 끝나면, 사용자는 서비스 요구를 위해 선택된 랙을 예약하는 작업 지시서를 생성할 수 있다. 앞서 설명한 바처럼, 사용자는 모든 필요한 네트워크 장비를 원하지 않는 가드 밴드 위반을 야기하지 않고 랙에 삽입했다; 모든 랙은 용량 검색에서 나타난 검색 기준을 충족하는 은색으로 하이라이트 되어 있다.

생성된 작업 지시서는 요구된 네트워크 장비를 상응하는 물리적 장소에 물리적으로 설치를 진행할 수 있는 기술자로부터 수신될 수 있다. 임무를 완료하고, 사용자는 변화가 데이터 센터에 어떻게 영향을 미쳤는지 보기 위해 대시 보드로 돌아올 수 있다. 유사하게, 사용자는 잔여 임무를 작업을 진행하기 위해 임무 관리자로 돌아올 수 있다.

그뿐만 아니라, 본 발명은 또한 프로비전 랙으로 확장될 수 있다. 이는 특정 실시예에서, 본 발명은 이미 네트워크 장비와 파퓰레이트된 완료 랙의 용량 플래닝으로 사용될 수 있다. 일반적으로, 데이터센터가 구성되면, 랙 장소는 쿨링, 전력, 그리고 연결도와 같은 핵심 구성요소를 어디에 설치해야 하는지 식별하기 위한 청사진에 포함된다. 데이터센터에서 각각의 랙 위치는 전력, 무게, 쿨링, 케이블링, 플로어 공간, 및 다른 시스템에 입력된 그리고 이 랙들을 프로비저닝 하기 위해 저장된/사용된 다른 특성들에 대해 관련된 용량을 포함할 수 있다. 이 청사진들과 관련한 정보 및 관련된 용량들은 본 발명의 시스템에 입력될 수 있다. 도 8에 도시된 일 실시예에 따르면, 사용자는 모든 유효한 랙 장소와 함께 데이터센터의 청사진을 볼 수 있다. 사용자는 그리고 어느 장소든지 그 상응하는 장소의 용량 정보를 보거나, 입력하거나, 또는 변경하기 위해 선택할 수 있다. 이 정보는 이후에 랙의 프로비저닝에 사용된다.

그것과 같이, 사용자는 프로비전되는 것이 필요한 랙의 가상 모델을 설정할 수 있다. 이는 랙을 가상의 랙 모델 모듈 안에 가상으로 집합시킴으로 이루어질 수 있다. 도 9에 그런 예가 도시되어 있다. 이곳에서, 사용자는 프로비전되는 랙에 관련된 모든 필요한 정보와 특성을 입력할 수 있다. 이 정보는, 국한되는 것은 아니지만, 쿨링, 전력, 무게, 연결도, 랙 크기, 플로어 공간, 및 특정한 네트워킹 장비를 포함할 수 있다. 더하여, 본 발명은 설치된 장비의 모델/제조사에 기초하여 프로비저닝에 필요한 적어도 조금의 정보를 공급하는 데이터베이스에 연결될 수 있다. 이 실시예에서, 사용자는 가상으로 검색된 네트워크 장비의 제조사와 모델을 입력함으로써 필요한 소비 정보를 획득할 수 있다.

랙이 가상으로 만들어진 이상, 이는 본 발명의 인프라스트럭쳐 관리자 모듈에 나타난다. 이 모듈은 완료되고 프로비전될 준비가 되어있는 랙, 성공적으로 프로비전되고 이미 예약된 물리적 장소와 연관되어 있는 랙, 및/또는 물리적으로 이미 데이터센터에 설치된 랙의 리스트를 제공할 수 있다. 장소 트리의 방법으로 랙의 리스트를 보이는 이런 모듈의 예가 도 13에 도시되어 있다. 사용자는 어느 특정한 랙을 보기 위해 선택하고 관련된 특성을 수정할 수 있다. 도 11에 도시된 바와 같이 인프라스트럭쳐 관리자 모듈로부터, 사용자는 랙 프로비저닝을 개시할 수 있다. 이는 하나 또는 이상의 랙을 선택하고 시스템에 요구된 동작을 시작하라고 요구함으로 이루어 질 수 있다.

본 발명은 사용자가 두 분리된 모듈을 통해 랙을 프로비전 할 수 있도록 허가할 수 있다. 도 12에 도시된, 이 첫 번째 프로비저닝 모듈은 랙에 할당된 다양한 물리적 장소와 데이터센터의 청사진과 유사한 장면을 출력한다. 이미 장비에 의해 사용되는 물리적 장소는 음영으로 처리될 수 있다, 또는 이 장소들은 새로운 랙 설치를 위해 유효하지 않음을 사용자에게 경고하기 위한 어느 적합한 방법으로 식별될 수 있다. 유사하게, 아직 장비가 그곳에 설치되지는 않았으나, 예약된 장소는 또한, 음영 처리, 패턴 처리, 또는 어떤 다른 적당한 방법으로써 식별될 수 있다. 첫 번째 프로비저닝 모듈은 또한 사용자가 가상으로 만들고 프로비저닝하는 랙의 시리즈를 출력할 수 있다. 이는 데이터센터의 청사진과 유사한 장면의 주변을 따라 랙 아이콘이 정렬되는 형태일 수 있다. 사용자는 어느 하나의 랙과 같은 아이콘(각각은 가상의 랙을 나타내는)을 드래그하고 희망하는 청사진과 유사한 장면에 보이는 물리적 랙 장소에 드롭 함으로써 진행할 수 있다.

첫 번째 프로비저닝 모듈은 그리고 선택된 장소가 프로비전되는 가상의 랙에 상응하는 랙을 지원할 수 있는지 판단하기 위해 가상의 랙의 요건과 선택된 물리적 랙 장소의 용량 특성을 비교할 수 있다. 용량 특성은 사용자에 의해 미리 입력(도 8에 도시되고 설명된 것처럼)된 정보, 주어진 전력선으로부터 남아있는 전력 용량과 주어진 전류를 판단할 수 있는 전력 분배 유닛(PDU)과 같은 실시간 감지 장비, 및 상기에서 설명된 예측 모델로부터 얻은 예측 데이터를 포함하는 다양한 자원으로부터 계산되거나 취득될 수 있다.

만약에 할당된 랙 장소가 어느 가드 밴드 위반 또는 잠재적인 우려 없이 그곳에 드래그-앤드-드롭 된 가상 랙을 지원할 수 있다면, 사용자는 이에 대해서 알게 될 것이고 특정한 물리적 장소는 더하여 차후의 랙의 설치를 위해 예약될 것이다. 유사하게, 사용자는, 만약 선택된 장소가 가상의 랙의 용량 요건을 충족하기에 또는 특정 가드 밴드 레벨에 머물기에 충분한 용량 이용률이 없거나 없을 수 있다면, 잠재적인 우려 또는 가드 밴드 위반에 대해서 알게 될 것이다. 랙 3을 물리적 장소 A1에 드래그-앤드-드롭을 시도한 후에 첫 프로비저닝 모듈이 전력 분배 유닛이 더는 전력을 공급해오던 랙의 시리즈를 지원할 수 없음을 판단하는 잠재적인 우려의 예가 도 12에 도시되어 있다. 잠재적인 문제점은 사용자에게 알려진다. 첫 번째 프로비저닝 모듈은 요구되는 이용 가능한 용량이 부족하거나 부족할 수 있는 구성요소를 더 식별할 수(하이라이트닝 또는 다른 적당한 식별을 통해) 있다. 본 발명의 실시예에서, 전력 분배 유닛이 충분한 용량을 갖지 못할 수도 있기 때문에, 더 쉬운 식별을 위해서 하이라이트 된다.

사용자는 또한 두 번째 프로비저닝 모듈의 구비를 선택할 수 있다. 이 모듈은 이용 가능한 데이터센터 장소의 설치를 수행할 수 있다 그리고 특정한 검색 요구를 충족할 장소만을 출력한다. 그런 검색 요구는 도 4에 도시되고 설명된 검색 요구와 사용자가 요구를 충족하기에 필요하고 결과로서 특정한 레벨 또는 더 나은 물리적 장소만을 얻을 수 있는 특정 가드 밴드 레벨을 특정할 수 있다는 점에서, 사실상 비슷할 수 있다. 더하여, 슬라이드-아웃 예측 도구는 또한 가까운 미래에 요구된 가드 밴드 레벨의 범위에 들어올 물리적 장소를 제거하거나 포함하는데 사용될 수 있다.

본 발명은 하나 이상의 실시예(들)에 의해 설명되었지만, 이들 실시예(들)는 비-제한적이며, 본 발명의 범위 내에 속하는, 변경들, 치환들, 및 등가물들이 있는 것을 주의해야 한다. 본 발명의 시스템들, 방법들, 장치들을 구현하는 많은 대안적인 방식이 있다는 것 또한 주의 되어야 한다. 그러므로 이어질 수 있는 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위 내에 속하는 모든 그러한 변경들, 치환들, 및 등가물들을 포함하는 것으로 해석되도록 의도된다.

Claims

적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템에 있어서, 상기 시스템은 :
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 연결된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 상기 컴퓨터 판독 가능매체는 복수의 상기 데이터센터 변수들과 관련된 각각의 입력 정보를 수집하고, 상기 데이터센터와 관련된 적어도 하나의 작업 지시를 분석하고, 상기 작업지시에 기초하여 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수의 소비량(consumption)을 계획하고, 및 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수 중 용량 및 가동률(utilization)의 적어도 하나를 예측하기 위한 명령들을 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제1 항에 있어서, 상기 복수의 데이터센터 변수들은 네트워킹 용량 변수, 무게 용량 변수, 연결도 용량 변수, 공간 용량 변수, 및 쿨링 용량 변수를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제2 항에 있어서, 상기 컴퓨터 판독 가능한 매체는 상기 작업 지시를 실행하기 위해 상기 데이터센터 내의 적어도 하나의 장소를 결정을 하기 위한 명령들을 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제3 항에 있어서, 상기 결정을 하기 위한 명령들은 네트워킹 장비를 위한 상기 데이터센터 내의 공간 이용률(availability)을 결정하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제2 항에 있어서, 상기 용량들의 각각은 사용된 양 및 남은 양 중 적어도 하나를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제2 항에 있어서, 상기 예측하기 위한 명령들은 상기 데이터센터 변수들 중 적어도 하나의 전체 양, 활용된 양, 이용가능한 양, 및 변화량 중 적어도 하나의 시간에 따른(temporal) 정보를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제1 항에 있어서, 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수에 대한 가드 밴드(guard band) 계산을 위한 명령을 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제7 항에 있어서, 상기 데이터센터 변수들 중 적어도 하나는 네트워킹 용량 변수, 무게 용량 변수, 연결도 용량 변수, 공간 용량 변수, 및 쿨링 용량 변수를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제8 항에 있어서, 적어도 하나의 상기 가드 밴드는 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수의 용량 가동률을 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제9 항에 있어서, 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 상기 작업 지시를 실행하기 위한 상기 데이터센터 내의 적어도 하나의 장소를 결정을 위한 명령들을 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제10 항에 있어서, 상기 결정하기 명령들은 네트워킹 장비를 위한 상기 데이터센터 내의 공간의 이용률을 결정하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제11 항에 있어서, 적어도 하나의 가드 밴드 레벨은 상기 적어도 하나의 장소를 선택된 용량 가동률 및 더 나은 용량 가동률 중 적어도 하나를 갖도록 제한하는 상한치(upper limit)를 제공하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제10 항에 있어서, 적어도 하나의 상기 가드 밴드는 저 용량 가동률, 중간 용량 가동률, 및 임계 용량 가동률 중 적어도 하나의 등급을 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 서버, 스위치, 라우터, 디스크 어레이, 저장 시스템에 부착된 네트워크, 지능형 패치 패널, 패치 패널, 전력 분배 유닛, 그리고 및 랙 기기의 일부분인, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 감시하는 시스템.
적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
복수의 상기 데이터센터 변수들과 연관된 각각의 입력 정보를 수집하는 단계;
상기 데이터센터와 연관된 적어도 하나의 작업 지시 분석하는 단계;
상기 작업 지시에 기초하여 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수의 소비량을 계획하는 단계; 및
상기 데이터센터 변수들 중 적어도 하나의 용량 및 가동률중 적어도 하나를 예측하는 단계를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제15 항에 있어서, 적어도 하나의 상기 데이터센터 변수에 대한 가드 밴드를 계산하는 단계를 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제16 항에 있어서, 상기 작업 지시를 실행하기 위한 상기 데이터 센터 내의 적어도 하나의 장소를 결정하는 단계를 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제17 항에 있어서, 상기 계산하는 단계는 상기 적어도 하나의 장소를 선택된 용량 가동률 및 더 나은 용량 가동률 중 적어도 하나를 갖도록 제한하는 상한치를 제공하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제15 항에 있어서, 상기 작업 지시를 실행하기 위한 상기 데이터센터 내의 적어도 하나의 장소를 결정하는 단계를 더 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제19 항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 네트워킹 장비를 위한 상기 데이터센터 내의 복수의 공간들을 식별하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.
제15 항에 있어서, 상기 예측하는 단계는 상기 데이터센터 변수들 중 적어도 하나의 전체 양, 활용된 양, 이용가능한 양, 및 변화량의 시간-기반 정보를 포함하는, 적어도 하나의 데이터센터 변수를 예측하기 위한 방법.