KR20150087265A - 동적 컴포넌트 퍼포먼스 모니터링 - Google Patents

동적 컴포넌트 퍼포먼스 모니터링 Download PDF

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KR20150087265A
KR20150087265A KR1020157014832A KR20157014832A KR20150087265A KR 20150087265 A KR20150087265 A KR 20150087265A KR 1020157014832 A KR1020157014832 A KR 1020157014832A KR 20157014832 A KR20157014832 A KR 20157014832A KR 20150087265 A KR20150087265 A KR 20150087265A
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마크 북스바움
마이클 쥐. 뮬리건
팀 웨이클링
매튜 달시 애터버리
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아브 이니티오 테크놀로지 엘엘시
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Abstract

동적 그래프 퍼포먼스 모니터링을 위해 컴퓨터 스토리지 매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치를 개시한다. 이러한 방법 중의 하나의 방법은, 데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 데이터 처리 시스템에 의해 수신하는 단계를 포함한다. 본 방법은 입력 데이터의 특성을 결정하는 단계를 포함한다. 본 방법은, 어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하는 단계를 포함한다. 본 방법은 식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한 처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭(performance metrics)을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

동적 컴포넌트 퍼포먼스 모니터링{DYNAMIC COMPONENT PERFORMANCE MONITORING}
우선권 주장
본 출원은 35 U.S.C. §120 하에서 2012년 11월 16일자로 출원된 미국 특허 출원 번호 13/678,928을 원선권으로 주장하며, 이 특허 출원의 전체 내용이 원용에 의해 본 명세서에 통합되어 있다.
본 발명은 동적 그래프 및 기타 동적 컴퓨팅 구조의 퍼포먼스 메트릭(performance metrics)을 모니터링하는 것에 관한 것이다.
계산(computation)은 계산의 컴포넌트가 그래프의 꼭지점에 연관되고 컴포넌트 간의 데이터 흐름이 그래프의 링크(호, 에지)에 해당하는 방향성 그래프(directed graph)("데이터흐름 그래프"로 지칭됨)를 통한 데이터 흐름으로서 표현될 수 있다. 이러한 계산을 실행하기 위한 시스템의 물리적인 구현에서, 적절한 프로그램 명령을 실행하는 마이크로프로세서와 같은 데이터 처리 요소가 컴포넌트 및 데이터 흐름을 인스턴스화하기 위해 이용될 수 있다. 컴포넌트는 하나 이상의 입력 포트에서 데이터를 수신하고, 그 데이터를 처리하며, 하나 이상의 출력 포트로부터 데이터를 제공하는 데이터 처리 컴포넌트와, 데이터 흐름의 소스 또는 싱크(sink)로서 작용하는 데이터세트 컴포넌트를 포함할 수 있다. 컴포넌트는 또한 데이터가 예컨대 "동적 컴포넌트" 또는 "마이크로그래프"에서 실행될 때에 동적으로 로딩될 수 있는 하나 이상의 데이터 그래프를 포함할 수 있다. 이러한 그래프 기반 계산을 구현하는 시스템은 "Executing Computations Expressed as Graphs"를 발명의 명칭으로 하는 미국 특허 제5,966,072호에 개시되어 있으며, 이러한 그래픽 기반 계산에서 동적 컴포넌트를 구현하기 위한 시스템은 예컨대 "Dynamically Loading Graph-Based Computations"를 발명의 명칭으로 하는 미국 특허 출원 번호 13/161,010호에 예시되어 있다.
일 양태에서, 전반적으로, 데이터 처리 방법은 데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 데이터 처리 시스템에 의해 수신하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 입력 데이터의 특성을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은, 어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 또한 처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 결정하는 단계를 포함한다.
일 양태에서, 전반적으로, 데이터 처리 방법은 각각의 작업 단위(unit of work)가 하나 이상의 작업 요소를 포함하는 복수의 작업 단위를 수신하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 제1 작업 단위의 특성을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은, 제1 데이터흐름 그래프(first dataflow graph)의 컴포넌트에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 데이터흐름 그래프로부터 제2 데이터흐름 그래프를 식별하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 상기 제2 데이터흐름 그래프를 사용하여 상기 제1 작업 단위를 처리하는 단계를 포함한다. 상기 데이터 처리 방법은 처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 양태는 이하의 특징 중의 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 제2 데이터흐름 그래프가 상기 제1 데이터흐름 그래프에 무관하게 컴파일될 수 있다. 상기 데이터 처리 방법은 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 인-메모리 데이터 저장부(in-memory data store)에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 데이터 처리 방법은 저장된 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 영구 데이터 저장부에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 데이터 처리 방법은 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 이전에 획득된 퍼포먼스 메트릭과 취합(aggregate)하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 단계는, 상기 제2 데이터흐름 그래프에 연관된 식별자(identifier)에 기초하여 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 단계는, 상기 제1 데이터흐름 그래프에 연관된 식별자에 기초하여 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 데이터 처리 방법은 상기 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 특징은 이하의 장점 중의 하나 이상을 포함할 수 있다. 동적 컴포넌트를 위한 퍼포먼스 메트릭이 수집되고 보고될 수 있다. 동적 퍼포먼스의 수행을 모니터링함으로써 발생되는 레이턴시가 감소될 수 있다.
본 발명의 다른 특징 및 장점은 이하의 설명 및 청구항들로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 그래프 기반 계산을 실행하기 위한 시스템의 블록도이다.
도 2는 마이크로그래프를 위한 퍼포먼스 메트릭이 수집될 수 있는 일례의 환경을 도시한다.
도 3은 마이크로그래프로부터 퍼포먼스 메트릭을 수집하기 위한 흐름도이다.
도 4는 마이크로그래프 식별자에 의한 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 예를 예시한다.
도 5는 런-마이크로그래프 컴포넌트(run-micrograph component)가 병렬로 실행되는 일례의 환경을 예시한다.
도 6은 "신용 한도 상향(raise credit limit)" 트랜잭션을 위한 마이크로그래프의 예를 예시한다.
도 7은 시스템 모니터링 어플리케이션을 위한 일례의 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 8은 마이크로그래프를 디스플레이하는 일례의 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 9는 추가의 퍼포먼스 메트릭을 디스플레이하는 일례의 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 10은 퍼포먼스 메트릭을 수집하기 위한 일례의 프로세스에 대한 흐름도이다.
대용량의 데이터가 매우 신속하게 처리되어야 하는 곳에서는 데이터흐름 그래프 시스템(dataflow graph system)이 이용된다. 데이터흐름 그래프 시스템의 퍼포먼스를 모니터링하는 것은 사용자로 하여금 향상될 수 있거나 또는 부적절하게 수행하고 있을 수도 있는 데이터흐름 그래프의 컴포넌트를 개별적으로 또는 그룹으로서 식별하도록 한다. 예컨대, 퍼포먼스 모니터링은 과도한 양의 프로세서 시간을 사용하거나, 레이턴시 딜레이를 발생하거나, 또는 장애를 발생하기 쉬운 컴포넌트를 사용자가 식별하도록 할 수 있다. 이들 컴포넌트는 이들 결함을 바로잡기 위해 검사되고 수정될 수 있다.
동적으로 로딩된 컴포넌트(데이터흐름 그래프가 실행되는 때에 선택되고 로딩되는 컴포넌트)는 기존 그래프를 다시 컴파일링하지 않고서도 새로운 기능이 도입될 수 있도록 함으로써 데이터흐름 그래프의 기능을 향상시킨다. 그러나, 동적으로 로딩된 컴포넌트를 모니터링하는 것은 추가의 복잡성을 발생한다.
일반적으로, 데이터흐름 그래프의 작성자(creator)는 후속하여 도입된 동적 컴포넌트의 특성에 대해 알지 못할 수도 있어서, 이러한 컴포넌트를 모니터링하기가 곤란하게 된다. 종래에는, 데이터흐름 그래프가 이들 동적 컴포넌트의 퍼포먼스 특성을 적절하게 보고할 수 없다.
이와 동시에, 동적 컴포넌트는 퍼포먼스 문제를 발생하기가 더욱 쉽다. 예컨대, 동적 컴포넌트의 작성자는 컴포넌트가 로딩될 데이터흐름 그래프의 구축에서의 미묘한 차이(nuance)에 대해 알지 못할 수도 있다. 따라서, 동적 컴포넌트는 불필요한 연산을 수행할 수 있거나 또는 데이터흐름 그래프의 나머지 부분에 대한 처리 또는 퍼포먼스에 악영향을 줄 수 있다.
동적 컴포넌트를 설명하기 위해 데이터흐름 그래프의 모니터링 능력을 확장함으로써, 데이터흐름 그래프 시스템을 모니터링하기 위한 능력이 향상된다.
도 1은 퍼포먼스 모니터링 기술이 사용될 수 있는 일례의 데이터 처리 시스템(100)을 도시한다. 데이터 처리 시스템(100)은 온라인 데이터 스트림에의 접속 또는 스토리지 장치와 같은 데이터의 하나 이상의 소스를 포함할 수 있는 데이터 소스(102)를 포함하며, 이들의 각각은 데이터를 다양한 스토리지 포맷(예컨대, 데이터베이스 테이블, 스프레드시트 파일, 플랫 텍스트 파일(flat text file), 또는 메인프레임에 의해 사용된 네이티브 포맷(native format)) 중의 어떠한 포맷으로도 저장할 수 있다. 실행 환경(104)은 퍼포먼스 모니터링 모듈(106) 및 실행 모듈(112)을 포함한다. 실행 환경(104)은 UNIX 운영 시스템과 같은 적합한 운영 시스템의 제어 하에서 하나 이상의 범용 컴퓨터 상에 호스팅될 수 있다. 예컨대, 실행 환경(104)은 근거리의(local)(예컨대, 대칭적 다중처리(symmetric multiprocessing, SMP) 컴퓨터와 같은 멀티프로세서 시스템), 또는 근거리에 분산된(예컨대, 클러스터 또는 대량 병렬 처리(massively parallel processing, MPP)로서 결합된 복수의 프로세서), 또는 원격의, 또는 원격으로 분산된(예컨대, 하나 이상의 근거리 통신망(LAN) 및/또는 광역 통신망(WAN)을 통해 결합된 복수의 프로세서), 또는 이들의 임의의 조합 중의 어느 하나의 복수의 중앙 처리 장치(CPU)(또는 동등하게는 CPU "코어")를 사용하는 컴퓨터 시스템의 구성을 포함한 복수-노드 병렬 컴퓨팅 환경을 포함할 수 있다.
실행 모듈(112)은 데이터 소스(102)로부터 데이터를 판독한다. 데이터 소스(102)를 제공하는 스토리지 장치는, 예컨대 실행 환경(104)을 작동(running)하는 컴퓨터에 연결된 스토리지 매체 상에 저장되어 있는 것과 같이, 실행 환경(104)에 대해 근거리의 것일 수도 있고, 또는 예컨대 원격 접속을 통해 실행 환경(104)을 작동하는 컴퓨터와의 통신으로 원격 시스템(예컨대, 메인프레임(110))에 호스팅되는 것과 같이, 실행 환경(104)에 대해 원격일 수도 있다.
실행 모듈(112)은 실행 환경(104)에 대해 액세스 가능한 데이터 스토리지 시스템(116)에 저장되는 출력 레코드(114)를 발생하기 위해 데이터 소스(102)로부터의 데이터를 이용한다. 데이터 스토리지 시스템(116)은 또한 개발 환경(118)에 액세스 가능하다. 개발 환경(118)은, 몇몇 구현에에서는, 꼭지점들 간의 방향성 링크(directed link)(작업 요소의 흐름을 표현하는)에 의해 연결된 꼭지점들(컴포넌트 또는 데이터세트를 표현하는)을 포함하는 데이터흐름 그래프로서 어플리케이션을 개발하기 위한 시스템이다. 예컨대, 이러한 환경은 원용에 의해 본 명세서에 통합되는 "Managing Parameters for Graph-Based Applications"를 발명의 명칭으로 하는 미국 특허 공개 번호 2007/0011668에 더욱 상세하게 설명되어 있다. 이러한 그래프 기반 계산을 실행하기 위한 시스템은 원용에 의해 본 명세서에 통합되는 "Executing Computations Expressed as Graphs"를 발명의 명칭으로 하는 미국 특허 제5,566,072호에 개시되어 있다. 여기에서 사용되는 바와 같이, "그래프" 및 "마이크로그래프"라는 표현은 명령의 세트를 지칭하고, 이들 명령을 실행하는 프로세서와 연관된다. 이 시스템에 따라 이루어진 데이터흐름 그래프는 그래프 컴포넌트에 의해 표현된 개별 프로세스에 정보를 넣고 빼기 위한, 프로세스들 간에 정보를 이동시키기 위한, 그리고 프로세스들에 대한 작동 순서(running order)를 규정하기 위한 메카니즘을 제공한다. 이 시스템은 인터프로세스 통신 방법(interprocess communication method)을 선택하는 알고리즘을 포함한다(예컨대, 그래프의 링크에 따른 통신 경로가 프로세스들 간에 데이터를 통과시키기 위해 TCP/IP 또는 UNIX 도메인 소켓 또는 공유 메모리를 이용할 수 있음).
실행 모듈(112)은 상이한 형태의 데이터베이스 시스템을 포함한 다양한 타입의 시스템으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 데이터는 가능하게는 널값(null value)을 포함한 각각의 필드("속성" 또는 "열(column)"로서도 지칭됨)에 대한 값을 갖는 레코드로서 조직될 수 있다. 데이터 소스로부터 데이터를 최초로 판독할 시에, 실행 모듈(112)은 통상적으로 그 데이터 소스 내의 레코드에 대한 몇몇 초기 포맷 정보로 개시한다. 몇몇 상황에서, 데이터 소스의 레코드 구조는 처음에는 알려지지 않을 수도 있고, 데이터 소스의 분석 후에 결정될 수 있다. 레코드에 대한 초기 정보는 디스팅트값(distinct value)을 표현하는 비트의 수, 레코드 내의 필드의 순서, 및 비트에 의해 표현되는 값의 타입(예컨대, 스트링, 서명된/서명되지 않은 정수)을 포함할 수 있다.
퍼포먼스 모니터링 모듈(106)은 실행 모듈(112)의 퍼포먼스에 대한 퍼포먼스 메트릭을 수집한다. 아래에 설명되는 바와 같이, 이들 메트릭은 예컨대 판독된 레코드의 수, 판독된 바이트의 수, 기입된 레코드의 수, 기입된 바이트의 수, 사용된 프로세서 시간, 및 경과 시간의 몇몇 또는 전부를 포함할 수 있다. 도 2는 실행 모듈에 의해 실행된 마이크로그래프의 퍼포먼스 메트릭을 수집하기 위한 일례의 환경을 도시한다. 일반적으로, 마이크로그래프는 동적으로 검색되고 런-마이크로그래프 컴포넌트(210) 내에 임베드되도록 구성된 특별화된 서브-그래프이다. 이러한 동적으로 로딩되는 그래프를 실행하기 위한 시스템은 원용에 의해 본 명세서에 통합되는 "Dynamically Loading Graph-Based Computations"를 발명의 명칭으로 하는 미국 특허 출원 번호 13/161,010에 개시되어 있다. 몇몇 구현에서는, 마이크로그래프가 프리컴파일(precompile)될 수 있다.
실행 모듈(112)은 그래프(202)를 실행한다. 실행 모듈은 예컨대 컴퓨터 시스템에 의해 실행되는 프로세스 또는 프로세스의 세트이어도 된다. 그래프는 데이터 스토리지(116)와 같은 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 스토리지 장치에 저장될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 명령의 세트이어도 된다. 그래프(202)는 예컨대 도 1의 데이터 스토리지(116)와 같은 데이터 저장부로부터 로딩될 수 있다.
이 예에서, 그래프(202)는 데이터 소스(204)로부터 데이터를 판독하는 컴포넌트(206)를 포함한다. 이 컴포넌트(206)는 링크(208)에 의해 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)에 연결된다. 컴포넌트(206)의 출력 포트로부터의 데이터 레코드는 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)의 입력 포트에 넘겨진다. 일반적으로, 포트는 데이터흐름 그래프의 컴포넌트가 데이터를 수신하거나 제공할 수 있게 하는 임의의 메카니즘을 지칭한다. 포트는 예컨대 전송 제어 프로토콜(TCP)/인터넷 프로토콜(IP) 포트, 네트워크 소켓, 또는 소프트웨어 파이프일 수 있다. 포트는 또한 예컨대 공유 메모리를 판독하고 기입하는 것과 같은 컴포넌트들 간의 다른 통신 방법을 지칭할 수도 있다.
런-마이크로그래프 컴포넌트(210)는 실행할 마이크로그래프(212)를 선택한다. 예컨대, 신용 처리 시스템(credit processing system)은 상이한 사용자를 대신하여 다수의 행위를 수행할 수 있다. 이 행위는 주소를 변경하는 것, 신용 한도를 상향시키는 것, 및 신용 카드를 취소하는 것을 포함할 수 있다. 이들 행위의 각각은 데이터 레코드에 저장된 상이한 코드에 연관될 수 있다. 일련의 데이터 레코드는 예컨대 제1 사용자로부터의 제1 주소 변경, 제2 사용자로부터의 제2 주소 변경, 제3 사용자로부터의 신용 카드 취소 요청, 제4 사용자로부터의 제3 주소 변경, 및 제5 사용자로부터의 신용 한도 상향 요청을 포함할 수 있다.
각각의 이들 레코드를 처리하기 위해, 하나 이상의 상이한 마이크로그래프(212)가 선택될 수 있다. 예컨대, 주소의 변경은 주소 변경 마이크로그래프에 의해 처리될 수 있고, 신용 카드 취소는 신용 카드 취소 마이크로그래프에 의해 처리될 수 있으며, 신용 한도 상향은 신용 한도 상향 마이크로그래프에 의해 처리될 수 있다. 마이크로그래프는 데이터 저장부에 저장되고 실행 시간에 동적으로 로딩될 수 있다. 몇몇 구현예에서, 마이크로그래프는 런-마이크로그래프 컴포넌트에 의해 액세스되는 프리컴파일된 데이터흐름 그래프일 수 있다.
런-마이크로그래프 컴포넌트는 출력 포트(214) 상의 출력 레코드를 발생할 수 있으며, 출력 레코드는 데이터 저장부(216)에 저장될 수 있다.
런-마이크로그래프 컴포넌트(210)는 마이크로그래프(212)의 퍼포먼스 특성을 모니터링하고 기록할 수 있다. 예컨대, 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)는 사용된 프로세서 시간, 경과 시간, 판독된 바이트의 수, 판독된 레코드의 수, 기입된 바이트의 수, 기입된 레코드의 수, 실행의 수, 실패한 실행의 수, 총지속기간(total duration), 평균 레코드 처리 속도(레코드/초), 평균 바이트 처리 속도(바이트/초) 등과 같은 퍼포먼트 메트릭을 수집할 수 있다.
퍼포먼스 메트릭은 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)의 제2 출력 포트(218) 상에서 발생될 수 있다. 예컨대, 퍼포먼스 메트릭은 다른 선택된 마이크로그래프와 함께 선택된 마이크로그래프(212)의 퍼포먼스에 대한 정보를 포함하는 하나 이상의 레코드일 수 있다.
퍼포먼스 메트릭은 퍼포먼스 모니터링 모듈(106) 내의 데이터 저장부(220)에 저장될 수 있다. 몇몇 구현예에서, 데이터 저장부(220)는 퍼포먼스 메트릭을 기입하는 것의 퍼포먼스 임팩트(performance impact)를 최소화하도록 선택된다. 예컨대, 퍼포먼스 메트릭을 데이터 저장부(220)에 기입함으로써 발생되는 레이턴시를 감소시키는 것이 이로울 수 있다. 몇몇 구현예에서, 데이터 저장부(220)는 공유 메모리(220)에 위치될 수 있다. 공유(예컨대, 반도체) 메모리에 기입하는 동작은 일반적으로 더 적은 오버헤드(overhead)를 도입하고, 그 결과 자기 디스크와 같은 영구 데이터 저장부에 기입하는 유사 동작보다 더 빠르게 이루어진다.
주기적으로, 예컨대, 매 5분마다, 10분마다, 또는 30분마다, 전송 컴포넌트(222)는 데이터 저장부(220)로부터 퍼포먼스 메트릭을 판독하고, 퍼포먼스 메트릭을 시스템 모니터링 로그(system monitoring log)(224)에 기입한다. 몇몇 구현예에서, 시스템 모니터링 로그는 영구 데이터 저장부에 위치될 수 있다.
시스템 모니터링 컴포넌트(226)는 데이터 저장부(220)로부터 퍼포먼스 메트릭을 판독할 수 있고, 추가로 데이터를 처리하고 취합할 수 있다. 예컨대, 시스템 모니터링 어플리케이션은 하나의 비지니스 트랜잭션을 함께 구성하는 복수의 데이터흐름 그래프에 연관된 퍼포먼스 메트릭을 조합할 수 있다. 시스템 모니터링 어플리케이션은 사용자(228)에게 퍼포먼스 메트릭을 제시할 수 있다. 일반적으로, 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)에 의해 수신되는 각각의 데이터 레코드는 상이한 마이크로그래프의 로딩 및 처리를 발생할 수 있지만, 복수의 데이터 레코드를 처리하기 위해 동일한 마이크로그래프가 사용될 수도 있다.
도 3은 데이터 레코드의 컨텐츠에 기초하여 로딩되는 마이크로그래프로부터 퍼포먼스 메트릭을 수집하는 프로세스에 대한 흐름도이다. 이 프로세스는 예컨대 도 1의 실행 모듈(112)과 같은 실행 모듈에 의해 실행될 수 있다.
예컨대 런-마이크로그래프 컴포넌트의 입력 포트 상에서 데이터가 수신된다(302). 일반적으로, 데이터는 하나 이상의 레코드의 형태이어도 된다. 레코드는 하나 이상의 필드에 대응할 수 있는 하나 이상의 값을 포함할 수 있다. 예컨대, 신용 카드 트랜잭션 데이터 레코드는 계정 식별자 필드에 대응하는 4개의 정수값의 4개의 그룹(예컨대, "1234 1234 1234 1234")을 포함할 수 있다.
각각의 레코드에 대해, 마이크로그래프가 로딩될 수 있으며(304); 마이크로그래프가 실행될 수 있으며(306), 메트릭이 처리될 수 있다(308).
마이크로그래프는 영구 데이터 저장부와 같은 하나 이상의 위치 또는 디바이스로부터 로딩될 수 있거나, 또는 메모리에 저장될 수 있다. 마이크로그래프를 로딩하는 단계는 예컨대 레코드 내의 데이터의 몇몇을 포함하는 데이터를 평가함으로써 로딩할 적절한 마이크로그래프를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 레코드에 포함된 데이터의 평가에 기초하여, 마이크로그래프는 하나 이상의 마이크로그래프로부터 선택될 수 있다. 예컨대, 특정 필드 또는 필드들의 조합이 어느 마이크로그래프를 로딩할지에 대한 결정 요인이 될 수 있다.
일반적으로, 마이크로그래프의 선택에 사용되는 데이터는 제어 데이터로서 지칭된다. 몇몇 구현예에서, 제어 데이터는 처리될 데이터와는 별도의 데이터 레코드 내의 런-마이크로그래프 컴포넌트에 제공될 수 있다. 다른 구현예에서는, 제어 데이터는 각각의 데이터 레코드에 통합될 수 있으며, 몇몇 경우에는 또한 처리될 데이터를 포함할 수 있다.
마이크로그래프는 컴파일되고 데이터 저장부에 저장될 수 있다. 몇몇 구성에서, 마이크로그래프는 이전에 컴파일되고 데이터 스토리지 시스템에 저장된 데이터 흐름 그래프이거나 또는 이러한 데이터 흐름 그래프로부터 구해진다. 몇몇 구성에서, 마이크로그래프는 데이터 저장부로부터 로딩될 때에 컴파일되지 않은 형태로 유지된다. 마이크로그래프는 런-마이크로그래프 컴포넌트를 포함하는 데이터흐름 그래프에 상관없이 컴파일될 수 있다.
마이크로그래프를 실행하는 단계(306)는, 데이터 레코드를 마이크로그래프의 입력 포트에 제공하는 단계와, 마이크로그래프의 출력 포트로부터 출력 레코드를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 몇몇 구현예에서, 마이크로그래프는 영(0) 또는 그 이상의 데이터 레코드를 수신할 수 있고, 영(0) 또는 그 이상의 출력 레코드를 발생할 수 있다.
메트릭을 처리하는 단계(308)는 마이크로그래프를 위한 퍼포먼스 메트릭(예컨대, 프로세서 시간, 경과 바이트, 판독된 바이트, 및 기입된 바이트)을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 메트릭은 취합될 수 있다. 즉, 메트릭은 마이크로그래프의 하나 이상의 실행에 걸쳐 합산될 수 있다. 예컨대, 퍼포먼스 메트릭은 마이크로그래프에 연관된 명칭 또는 기타 레이블(label)에 기초하여 취합될 수 있다. 예컨대, "신용 카드 취소" 마이크로그래프의 모든 실행의 퍼포먼스가 조합될 수 있다. 이에 부가하여, 마이크로그래프가 실행되는 횟수가 추적될 수도 있다. 퍼포먼스 메트릭은 인-메모리 데이터 저장부에 저장될 수 있다.
처리될 레코드가 더 있는지의 여부가 단계 310에서 판정된다. 예컨대, 마이크로그래프는 하나의 출력 레코드를 발생하기 위해 복수의 입력 레코드를 처리할 수 있다. 마이크로그래프 또는 런-마이크로그래프 컴포넌트가 추가의 레코드를 요구하면, 단계 302에서 새로운 레코드가 데이터로서 수신된다. 추가의 레코드가 요구되지 않으면, 단계 312에서 출력 레코드가 제공되고 저장된다.
퍼포먼스 메트릭은 런-마이크로그래프 컴포넌트에 기초하여 취합될 수 있다. 즉, 특정 런-마이크로그래프 컴포넌트에 의한 모든 마이크로그래프에 대한 모든 실행이 취합된다. 퍼포먼스 메트릭은 또한 전술한 바와 같이 마이크로그래프 식별자에 의해 취합될 수도 있다. 즉, 특정 타입의 마이크로그래프에 의한 모든 실행이 취합된다. 마이크로그래프 식별자는 예컨대 마이크로그래프의 명칭일 수도 있다.
퍼포먼스 메트릭은 또한 취합되지 않고, 마이크로그래프의 각각의 개별 실행을 위해 저장될 수 있다. 몇몇 구현예에서, 런-마이크로그래프 컴포넌트는 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 방법을 지시하는 사용자 정의 파라미터를 수신하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 마이크로그래프의 실행 동안 수집된 퍼포먼스 메트릭은 메트릭이 수집되는 때에 취합될 수 있다. 도 4는 마이크로그래프 식별자에 의한 퍼포먼스 메트릭를 취합하는 예를 예시하고 있다. 취합된 퍼포먼스 메트릭은 시스템 모니터링 어플리케이션에 의해 사용되고, 사용자에게 디스플레이될 수 있다. 테이블(400)이 예컨대 도 2의 데이터 저장부(220)와 같은 데이터 저장부에 위치될 수 있다. 이 예에서, 테이블은 "마이크로그래프 식별자" 열(402), "프로세서 시간" 열(404), "경과 시간" 열(406), 및 "호출(invocation)" 열(408)을 포함한다. 먼저, 테이블은 "신용 카드 취소" 마이크로그래프의 식별자, "구매" 마이크로그래프의 식별자, 및 "지불" 마이크로그래프의 식별자를 위한 행들을 포함한다.
예컨대 도 2의 런-마이크로그래프 컴포넌트(210)와 같은 런-마이크로그래프 컴포넌트가 마이크로그래프를 실행하는 때에, 테이블(400)이 업데이트될 수 있다. 이 예에서, 테이블(400)은 데이터 레코드(412)에 의해 표현된 "신용 카드 취소" 마이크로그래프의 새로운 호출에 기초하여 업데이트된다. 새로운 호출은 0.04초의 프로세서 시간과 0.10초의 경과 시간을 포함한다.
"신용 카드 취소" 행(410)은 테이블(400)로부터 판독되고, 새로운 호출로부터의 정보로 업데이트된다. 이 예에서는, "신용 카드 취소" 마이크로그래프에 대한 축적 퍼포먼스 메트릭(cumulative performance metrics)이 32개의 호출에 걸쳐 1.23초의 프로세서 시간과 2.62초의 경과 시간을 포함한다. 새로운 레코드가 추가된 후에, 업데이트된 신용 카드 취소 행(414)은 33개의 호출에 걸쳐 1.27초의 프로세서 시간(1.23초 + 0.04초)과 2.72초의 경과 시간을 포함한다.
이러한 방식으로, 퍼포먼스 메트릭은 마이크로그래프의 실행 동안 취합될 수 있다. 퍼포먼스 메트릭을 취합하는 것은 테이블(400)을 저장하고 관리하기 위해 요구되는 메모리 오버헤드의 양을 최소화하는 이점을 가질 수 있다.
퍼포먼스 메트릭을 취합하는 것은 또한 동일한 데이터흐름 그래프의 상이한 인스턴스가 병렬로 실행될 수 있기 때문에 더욱 복잡하게 된다. 예컨대, 복수의 상이한 머신이 동일한 마이크로그래프의 상이한 인스턴스를 위한 퍼포먼스 메트릭을 동시에 실행하고 수집할 수도 있다.
도 5는 런-마이크로그래프 컴포넌트가 병렬로 실행되는 일례의 환경을 예시한다. 런-마이크로그래프 컴포넌트의 각각의 인스턴스는 하나의 머신, 버추얼 머신, 프로세서 등에서 실행될 수 있다.
이 예에서, 파티션 요소(502)는 입력 레코드의 흐름을 런-마이크로그래프 컴포넌트(210a, 210b, 210c)의 복수의 인스턴스로 분할한다. 런-마이크로그래프 컴포넌트가 입력 레코드를 처리하고, 출력 레코드를 발생하는 때에, 출력 레코드는 개더 요소(gather element)(504)에 의해 수집된다.
각각의 런-마이크로그래프 컴포넌트를 위한 퍼포먼스 메트릭은 데이터 저장부(220)에 전달되고 각각의 병렬 인스턴스에 걸쳐 취합될 수도 있거나, 또는 각각의 병렬 인스턴스에 대해 분리되어 저장될 수도 있다. 몇몇 구현예에서, 각각의 병렬 인스턴스에 대한 퍼포먼스 메트릭은 런-마이크로그래프 인스턴스와 동일한 머신 또는 디바이스 상에 위치되는 별도의 데이터 저장부에 저장될 수 있다.
서브-그래프로서, 각각의 마이크로그래프는 데이터 레코드를 이용하여 하나 이상의 디스팅트 연산(distinct operation)을 수행하는 복수의 개별 컴포넌트를 포함할 수 있다. 몇몇 구현예에서, 마이크로그래프는 마이크로그래프의 개별 컴포넌트의 퍼포먼스에 대한 추가의 정보(예컨대, 보다 상세한 정보)를 보고하도록 설비될 수 있다. 도 6은 "신용 한도 상향" 트랜잭션을 위한 마이크로그래프의 예를 예시한다.
이 예에서, "신용 한도 상향" 마이크로그래프(602)는 입력 포트(604)를 통해 입력 레코드를 받아들인다. "신용 한도 상향 마이크로그래프"(602)는 신용 한도 증가를 요청하는 사용자의 결제 내역(payment history)을 획득하는 내역 획득 컴포넌트(606), 사용자의 신용을 체크하는 신용 체크 컴포넌트(608), 내역 및 신용 체크에 기초하여 새로운 신용 한도를 선택하는 한도 선택 컴포넌트(610), 및 새로운 신용 한도로 출력 레코드를 업데이트하거나 생성하는 레코드 업데이트 컴포넌트(612)와 같은 복수의 컴포넌트를 포함한다. 출력 레코드는 마이크로그래프(602)의 출력 포트(614)에 제공된다.
마이크로그래프(602)는 자신의 구성 컴포넌트의 퍼포먼스 특성을 퍼포먼스 모니터링 출력 포트(616)를 통해 보고할 수 있다. 예컨대, "신용 한도 상향" 마이크로그래프(612)는 내역 획득 컴포넌트(606), 신용 체크 컴포넌트(608), 한도 선택 컴포넌트(610), 및 레코드 업데이트 컴포넌트(612)에 대한 프로세서 시간 및 경과 시간을 보고할 수 있다. 런 마이크로그래프 컴포넌트(도시하지 않음)는 전술한 바와 같은 취합 방식에 기초하여 이들 퍼포먼스 메트릭을 수집하고 보고할 수 있다.
몇몇 구현예에서, 런-마이크로그래프 컴포넌트는 예컨대 전용 입력 포트(도시하지 않음)를 통해 메시지를 전송함으로써 마이크로그래프의 구성 컴포넌트의 리스트를 요청할 수 있다. 런-마이크로그래프 컴포넌트는 컴포넌트의 리스트를 퍼포먼스 모니터링 출력 포트(616)를 통해 제공할 수 있다. 예컨대, 런-마이크로그래프 컴포넌트(도시하지 않음)로부터의 요청에 응답하여, "신용 한도 상향" 마이크로그래프는 콤마로 구분되는 리스트(comma-delimited list) "내역 획득, 신용 체크, 한도 선택, 레코드 업데이트"를 퍼포먼스 메트릭 포트를 통해 제공할 수 있다.
몇몇 구현예에서, 런-마이크로그래프 컴포넌트는 이전에 로딩된 마이크로그래프의 레코드를 유지한다. 마이크로그래프가 로딩되는 때에, 런-마이크로그래프 컴포넌트는 마이크로그래프가 이전에 로딩되었는지의 여부를 판정할 수 있다. 마이크로그래프가 이전에 로딩되지 않았다면, 런-마이크로그래프 컴포넌트는 마이크로그래프의 구성 컴포넌트의 리스트를 요청한다. 구성 컴포넌트의 아이덴티티가 데이터 저장부에 저장될 수 있다.
퍼포먼스 메트릭이 예컨대 도 2의 영구 데이터 저장부(224)와 같은 영구 데이터 저장부에 저장되는 때에, 퍼포먼스 모니터링 어플리케이션은 저장된 퍼포먼스 메트릭을 액세스하고 사용할 수 있다. 일반적으로, 퍼포먼스 모니터링 어플리케이션은 수집된 메트릭을 메트릭을 이해함에 있어서 사용자에게 도움을 주는 방식으로 사용자에게 제시한다.
도 7은 수집된 퍼포먼스 메트릭을 사용자에게 제시하는 시스템을 위한 일례의 사용자 인터페이스를 예시한다. 이 예에서, 사용자 인터페이스(700)는 사용자 인터페이스의 일부분(702)에 데이터의 개요를 제시한다. 사용자 인터페이스(700)는 상이한 타입의 네트워크 기반 애셋(network-based asset)과 같은 하나 이상의 형태로, 예컨대 사용자의 컴퓨터 시스템 상의 웹 브라우저에 디스플레이된 웹페이지로, 제시될 수 있다.
모니터 셀렉터(714)는 마이크로그래프의 실행을 모니터링할지의 여부를 사용자로 하여금 동적으로 결정하도록 할 수 있다. 몇몇 구현예에서, 사용자가 마이크로그래프의 실행을 모니터링하지 않도록 선정하면, 퍼포먼스 메트릭이 수집되지 않는다. 모니터 셀렉터(714)는 또한 사용자로 하여금 퍼포먼스 메트릭이 취합되는 방법을 선택하도록 할 수 있다. 예컨대, 사용자는 마이크로그래프 명칭에 의해 마이크로그래프를 위한 퍼포먼스 메트릭을 요약하거나, 모든 마이크로그래프에 걸쳐 퍼포먼스 메트릭을 요약하거나, 각각의 마이크로그래프의 가장 최근의 실행만을 저장하거나, 또는 마이크로그래프의 각각의 실행의 상세를 저장하도록 선택할 수 있다.
일반적으로, 잡(job)은 하나 이상의 데이터흐름 그래프에 의해 데이터 레코드의 세트를 처리하는 것을 지칭한다. 퍼포먼스 메트릭은 각각의 잡에 대해 상이하게 요약될 수 있다. 예컨대, 하나의 마이크로그래프(716)("mg_runner_all.mp"를 타이틀로 함)는 모든 마이크로그래프 실행에 걸쳐 요약된다. 또 다른 마이크로그래프(718)("mg_runner_name.mp"를 타이틀로 함)는 자신의 마이크로그래프 명칭에 의해 요약된다. 또 다른 마이크로그래프(720)("mg_runner.mp"를 타이틀로 함)는 각각의 실행의 퍼포먼스 메트릭을 별도로 기록한다.
각각의 마이크로그래프에 대한 퍼포먼스 메트릭은 영구 데이터 저장부에 저장된 퍼포먼스 메트릭으로부터 획득된다. 예컨대, 개시 시각(708) 및 경과 시간(710)뿐만 아니라 사용된 총 프로세서 시간(712)이 보고된다.
몇몇 구현예에서, 사용자 인터페이스는 사용자로 하여금 특정 잡, 마이크로그래프 등의 세부사항을 확장하고 볼 수 있도록 한다. 도 8은 마이크로그래프를 디스플레이하는 일례의 사용자 인터페이스(800)를 예시하고 있다. 이 예에서, 리포맷 마이크로그래프(reformat micrograph)(804)가 디스플레이된다. 리포맷 마이크로그래프(804)에 입력 레코드를 제공하기 위한 입력 포트(802)와 리포맷 마이크로그래프(804)로부터 출력 레코드를 획득하기 위한 출력 포트(806) 또한 디스플레이되어 있다.
퍼포먼스 메트릭은 사용자 인터페이스에 통합된다. 이 예에서, 사용자 인터페이스는 하나의 레코드가 마이크로그래프에 제공되고(808) 하나의 레코드가 마이크로그래프에 의해 발생되었다는(810) 것을 디스플레이한다.
도 9는 추가의 퍼포먼스 메트릭을 디스플레이하는 일례의 사용자 인터페이스를 예시한다. 사용자 인터페이스(900)는 취합된 퍼포먼스 메트릭을 표 형태로 제시한다. "메트릭" 열(902)은 메트릭의 명칭을 나열하며, "값" 열(904)은 메트릭스에 대한 대응하는 값을 제공한다. "단위" 열(906)은 값(904)을 규정하는 단위를 제공한다. 메트릭의 리스트에는 마이크로그래프를 실행한 횟수 및 마이크로그래프가 실행을 성공적으로 완료하는 것을 실패한 횟수가 포함된다.
도 10은 퍼포먼스 메트릭을 수집하기 위한 일례의 프로세스의 흐름도이다. 프로세스(1000)는 예컨대 도 1의 실행 모듈(104)과 같은 실행 모듈을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다. 간략화를 위해, 이 프로세스는 이 프로세스를 수행하는 시스템과 관련하여 설명될 것이다.
단계 1002에서 복수의 작업 단위(unit of work)가 수신된다. 작업 단위는 데이터흐름 그래프의 컴포넌트에 의해 수신될 수 있다. 작업 단위는 영(0) 또는 그 이상의 입력 데이터 레코드를 포함할 수 있다. 입력 데이터 레코드는 데이터 저장부로부터 또는 데이터흐름 그래프에서의 이전의 컴포넌트의 출력 포트로부터 제공될 수 있다.
단계 1004에서는 작업 단위의 특정이 결정된다. 특성은 입력 데이터 레코드의 하나의 레코드의 필드에 기억된 하나 이상의 값일 수 있다. 예컨대, 특성은 데이터흐름 그래프의 컴포넌트에 의해 수행될 연산을 식별하는 필드 내의 값일 수 있다.
단계 1006에서는 특성에 기초하여 마이크로그래프가 식별된다. 예컨대, 프로세스는 필드에 의해 식별된 연산을 수행하는 마이크로그래프를 식별할 수 있다. 마이크로그래프는, 예컨대 탐색표, 사전 또는 유사 데이터 구조를 사용함으로써와 같이, 작업 단위의 특성을 이용 가능한 마이크로그래프의 리스트에 비교함으로써 식별될 수 있다.
단계 1008에서는 식별된 데이터흐름 그래프가 로딩된다. 런-마이크로그래프 컴포넌트는 데이터흐름 그래프를 로딩할 수 있다. 마이크로그래프는 예컨대 데이터 저장부에 저장된 데이터 흐름 그래프일 수 있다. 마이크로그래프는 예컨대 도 2의 런-마이크로그래프 컴포넌트(222)와 같은 데이터 흐름 그래프의 컴포넌트에 의해 로딩되고 실행되도록 구성될 수 있다. 몇몇 구성에서, 마이크로그래프는 데이터 스토리지 시스템으로부터 로딩될 때에 컴파일되지 않은 형태로 유지된다. 몇몇 구성에서, 마이크로그래프는 데이터 스토리지 시스템에 저장되기 전에 시리얼라이즈(serialize)된다. 일반적으로, 시리얼라이제이션은 컴파일된 또는 컴파일되지 않은 형태의 데이터흐름 그래프가 0과 1의 바이너리 스트림으로 변환되어, 데이터흐름 그래프가 데이터 저장부에 용이하게 저장될 수 있는 형태로 되는 프로세스이다.
단계 1010에서는 식별된 데이터흐름 그래프를 사용하여 작업 단위가 처리된다. 몇몇 구현예에서, 작업 단위는 식별된 마이크로그래프의 입력 포트에서 제공된다. 발생된 출력 레코드는, 존재하는 경우, 식별된 마이크로그래프의 출력 포트에 의해 제공된다.
단계 1012에서는 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭이 결정된다. 퍼포먼스 메트릭은 런-마이크로그래프 컴포넌트에 의해 결정될 수 있거나, 또는 마이크로그래프는 마이크로그래프의 특수한 출력 포트로 퍼포먼스 메트릭을 제공하도록 설비될 수 있다.
본 명세서에서 설명한 기술은 다른 동적 프로그래밍 시스템에서 사용될 수 있다. 예컨대, 본 기술은 어플리케이션 컴포넌트 또는 소프트웨어 프로그램이 입력 데이터에 응답하여 동적으로 로딩되는 어떠한 시스템에서도 사용될 수 있다. 예컨대, 실행 환경은 데이터 구동형 요청(data driven request)에 응답하여 라이브러리를 동적으로 로딩할 수 있다. 예컨대, Java 프로그래밍 언어에서, 객체는 아카이브 파일(archive file)(.jar 또는 JAR 파일로서 지칭되는)에 저장될 수 있다. 다른 환경에서, 소프트웨어는 동적 라이브러리(예컨대, DLL로도 알려진 다이나믹 링크드 라이브러리)에 저장될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기술은 이들 동적 로딩된 소프트웨어 컴포넌트의 퍼포먼스를 모니터링하기 위해 사용될 수 있다.
이들 기술은 데이터 구동형 프로그래밍(data driven programming)에서도 사용될 수 있다. 데이터 구동형 프로그래밍에서, 컴퓨터 어플리케이션을 실행하는 것에 대한 제어의 흐름은 입력 데이터에 의해 결정된다. 예컨대, 로봇 또는 유사 디바이스를 제어하기 위한 명령은 "우측, 앞쪽, 뒤쪽, 좌측, 정지" 명령을 포함할 수 있다. "우측", "앞쪽", "좌측" 및 "정지" 명령의 각각은 상이한 세트의 프로그래밍 로직에 대응할 수 있다. 몇몇 구현예에서, 프로그래밍 로직은 동적으로 결정될 수 있으며, 또한 확장 가능하게 될 수 있으며, 예컨대 2차 데이터 저장부 상의 업데이트 가능 라이브러리에 저장될 수 있다. 이러한 시나리오에서, 저장된 프로그래밍 로직의 퍼포먼스는 위에서 설명한 기술을 이용하여 모니터링될 수 있다.
위에서 설명된 기술이 유용하게 될 수 있는 시나리오의 다른 예는 동적 클래스 로딩(dynamic class loading)을 포함한다. 예컨대, COM 프로그래밍에서, 라이브러리는 스트링(예컨대, "microsoft.scripting")에 의해 식별될 수 있다. 라이브러리(예컨대, 함수 호출, 메쏘드 등)의 액세스에 대한 퍼포먼스 메트릭이 전술한 모니터링 기술에 기초하여 결정될 수 있다.
전술한 퍼포먼스 모니터링 접근방법은 컴퓨터 상에서의 실행을 위한 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예컨대, 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서, 하나 이상의 데이터 스토리지 시스템(휘발성 및 비휘발성 메모리 및/또는 스토리지 요소를 포함하는), 하나 이상의 입력 디바이스 또는 포트, 및 하나 이상의 출력 디바이스 또는 포트를 각각 포함하는 하나 이상의 프로그래밍된 또는 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템(분산 클라이언트/서버, 또는 그리드(grid)와 같은 다양한 아키텍처로 이루어질 수 있는) 상에서 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에서의 프로시저(procedure)를 형성한다. 소프트웨어는 대형 프로그램의 하나 이상의 모듈을 형성할 수 있으며, 예컨대 소프트웨어는 데이터흐름 그래프의 설계 및 구성에 관련된 다른 서비스를 제공할 수 있다. 그래프의 노드 및 요소는 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 데이터 구조로서 구현되거나 또는 데이터 레포지터리에 저장된 데이터 모델에 부합하는 다른 조직화된 데이터로서 구현될 수 있다.
소프트웨어는 범용 또는 전용의 프로그래머블 컴퓨터에 의해 판독 가능한 CD-ROM과 같은 스토리지 매체로 제공되거나, 그 소프트웨어가 실행되는 컴퓨터의 스토리리 매체에 네트워크의 통신 매체를 통해 전달(전파 신호로 부호화되어)될 수도 있다. 기능의 전부가 전용 컴퓨터 상에서 또는 코프로세서와 같은 전용 하드웨어를 사용하여 수행될 수도 있다. 소프트웨어에 의해 특정되는 계산의 상이한 부분이 상이한 컴퓨터에 의해 수행되는 분산 방식으로 소프트웨어를 구현할 수도 있다. 컴퓨터 시스템에 의해 스토리지 매체 또는 장치가 판독되어 위에 설명한 프로시저가 수행될 때에 그 컴퓨터를 구성하여 동작시키기 위해서는, 이러한 컴퓨터 프로그램 각각은 범용 또는 전용 프로그래머블 컴퓨터에 의해 판독 가능한 탠저블한 비일시적(tangible, non-transitory) 스토리지 매체 또는 장치(예컨대, 솔리드 스테이트 메모리, 또는 솔리드 스테이트 매체, 또는 마그네틱 매체 또는 광학 매체)에 저장되거나 다운로드되는 것이 바람직하다. 본 발명의 시스템은 또한 컴퓨터 프로그램으로 구성되는 컴퓨터 판독 가능 스토리지 매체로서 구현되도록 고려될 수도 있으며, 이 경우, 이와 같이 구성된 스토리지 매체는 컴퓨터 시스템으로 하여금 특정의 미리 규정된 방법으로 동작하여 본 명세서에서 설명하는 기능을 수행하도록 작용한다.
이상과 같이, 본 발명의 여러 실시예를 설명하였지만, 전술한 설명은 첨부된 청구항들의 범위에 의해 정해지는 본 발명의 범위를 예시하기 위한 것으로, 본 발명의 범위를 한정하려는 것이 아니라는 것을 이해할 것이다. 본 발명의 사상 및 범위를 일탈하지 않고도 다양한 변형이 가능함을 알 수 있다. 예컨대, 상기 설명한 단계들 중 일부는 순서와 무관하게 행해질 수도 있으며, 이에 따라서 상기 설명한 것과는 다른 순서로 수행될 수도 있다. 그외의 다른 실시예도 이하의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (4)

  1. 데이터 처리 시스템에서의 데이터 처리 방법에 있어서,
    데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 상기 데이터 처리 시스템에 의해 수신하는 단계;
    상기 입력 데이터의 특성을 결정하는 단계;
    어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하는 단계;
    식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하는 단계; 및
    처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭(performance metrics)을 결정하는 단계
    를 포함하는 데이터 처리 방법.
  2. 데이터 처리 시스템에서 데이터를 처리하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 스토리지 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램이, 컴퓨팅 시스템으로 하여금,
    데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 상기 데이터 처리 시스템에 의해 수신하고,
    상기 입력 데이터의 특성을 결정하고,
    어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하고,
    식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하고,
    처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 결정하도록
    하는 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 스토리지 매체.
  3. 데이터를 처리하는 컴퓨팅 시스템에 있어서,
    입력 데이터를 수신하도록 구성된 입력 디바이스 또는 포트; 및
    데이터를 처리하도록 구성된 하나 이상의 프로세서
    를 포함하며, 상기 처리는,
    데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 상기 데이터 처리 시스템에 의해 수신하는 동작;
    상기 입력 데이터의 특성을 결정하는 동작;
    어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하는 동작;
    식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하는 동작; 및
    처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 결정하는 동작
    을 포함하는, 컴퓨팅 시스템.
  4. 데이터를 처리하는 컴퓨팅 시스템에 있어서,
    데이터 처리 시스템 상에서 실행되는 어플리케이션에 의해 제공되는 입력 데이터를 상기 데이터 처리 시스템에 의해 수신하기 위한 수단;
    상기 입력 데이터의 특성을 결정하기 위한 수단;
    어플리케이션에 의해, 결정된 특성에 기초하여, 데이터 스토리지 시스템에 저장되는 복수의 이용 가능한 동적 컴포넌트로부터 동적 컴포넌트를 식별하기 위한 수단;
    식별된 동적 컴포넌트를 사용하여 상기 입력 데이터를 처리하기 위한 수단; 및
    처리에 연관된 하나 이상의 퍼포먼스 메트릭을 결정하기 위한 수단
    을 포함하는 컴퓨팅 시스템.
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