KR20160069444A - 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 - Google Patents

클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스를 위하여 클라이언트에 서비스 품질 확인 모듈을 탑재하여, 이상 발견시 이를 통보하고 관리하여 실시간 모니터링 및 장애 예측이 가능한 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다. 본 발명은 각 클라이언트 장치로부터 서비스 품질과 관련된 정보를 취합하고 모니터링할 수 있으며, 취합된 서비스 품질 관련 정보를 기반으로 서비스 품질을 분석하여 장애 발생시 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원하여 클라우드 스트리밍과 같은 실시간 전송 방식 시스템의 안정적이고 원활한 서비스 제공을 보장하는 효과가 있다.

Description

클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체{Quality of service monitoring system and method for cloud streaming service, and computer readable medium having computer program recorded}
본 발명은 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스를 위하여 클라이언트에 서비스 품질 확인 모듈을 탑재하여, 이상 발견시 이를 통보하고 관리하여 실시간 모니터링 및 장애 예측이 가능한 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
현재 다양한 통신망의 발전과 더불어 고속으로 다양한 종류의 데이터를 종단에 구성된 사용자 장치에 전달할 수 있으며, 이에 따라 웹 어플리케이션이나 영상을 가상화하여 제공하는 클라우드 스트리밍 서버 측에서 데이터를 저장한 상태로 사용자 장치에 각종 데이터를 스트리밍 방식으로 전달하여 실시간으로 웹 어플리케이션이나 영상을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 스트리밍 서비스의 발전이 두드러지고 있다.
이러한 클라우드 스트리밍 서비스를 통해 사용자 장치의 하드웨어나 소프트웨어의 사양이 웹 어플리케이션의 실행이나 영상 재생에 적합한 사양을 갖추지 못하고 있는 경우라 하더라도, 클라우드 스트리밍 서비스를 제공하는 클라우드 스트리밍 서버에서 웹 어플리케이션이나 영상을 재생하고 이를 가상화하여 실시간 스트리밍 방식으로 사용자 장치에 제공할 수 있으므로, 사용자 장치에 프로그램을 설치하여 어플리케이션의 실행이나 영상을 재생하는 것과 동일한 품질의 서비스를 제공할 수 있으며 이를 통해 사용자 장치는 소프트웨어나 하드웨어의 제약없이 웹 상에 데이터를 저장한 상태로 원하는 웹 어플리케이션을 구동하고 영상을 재생할 수 있다.
특히, 웹 어플리케이션은 대부분 사용자 장치(셋톱박스나 사용자 단말 장치)가 서비스 제공 장치(서비스 서버)에 온라인으로 연결된 상태에서 동작하는 것으로, 클라우드 스트리밍 서비스를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하여 웹 어플리케이션 서비스를 제공하는 경우 사용자가 필요한 소프트웨어를 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제든 사용할 수 있고 동시에 각종 정보통신 기기로 데이터를 손쉽게 공유할 수 있는 사용 환경을 제공할 수 있다.
즉, 개인이 웹에 접속해서 포토샵, 오피스 같은 프로그램을 작업할 수 있고 그 작업에 대한 저장도 웹에서 하게 된다. 결국 가상공간에 한 서버(컴퓨터)만을 놓고 이러한 컴퓨터를 통해 여러 사람이 개인 작업을 할 수 있는 것이다.
그러나, 기술이 발전함에 따라 사용자는 점차 웹 어플리케이션에 다양한 기능을 요구하고 있으며, 이러한 기능을 반영한 웹 프로그램의 복잡도가 점진적으로 증가되고 있어, 웹 어플리케이션의 프로그램 자체 용량이 증가하고 있을 뿐 아니라 자연히 이러한 웹 어플리케이션을 통해 처리되는 데이터량 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다.
이에 더하여, 웹 어플리케이션을 사용하는 사용자수가 증가하고 있어 이러한 데이터량은 더욱 증가할 것으로 추정되고 있다.
이러한 웹 어플리케이션의 이용에 따른 데이터 증가 요인들은 네트워크 부하를 가중시키게 되며, 이로 인해 네트워크에서 처리 가능한 용량을 초과하는 경우 서비스 품질이 하락할 우려가 있다.
따라서, 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스가 제공되도록 서비스 품질을 모니터링하고, 장애를 미리 예측하여 이에 대비한 조치가 이루어지도록 하기 위한 시스템이 요구되고 있다.
한국공개특허 제10-2014-0011530호 [발명의 명칭: 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터간 연결 경로 장애 관리 방법 및 그 장치]
본 발명은 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스가 이루어지도록 클라이언트의 서비스 품질을 측정하여 네트워크 이상이나 처리 속도 이상 또는 클라이언트에 수신된 데이터의 유효성 검사를 통한 이상 발생시 이를 관리자나 서비스 운영 센터에 통보하여 신속한 조치가 이루어지도록 지원할 수 있는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 서비스 품질에 대한 정보를 정량적으로 수집하고, 이상 발생에 따른 장애 내역 및 이에 대한 장애 조치 내역을 기반으로 서비스 장애를 사전에 예측하고 실시간 검출할 수 있도록 지원하여, 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스가 제공되도록 지원하기 위한 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템은 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치에 구성되어 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정한 결과를 로그 정보로 제공하고, 미리 설정된 기준에 따른 서비스 품질의 이상 판단시 에러 로그 정보를 제공하는 서비스 분석 모듈과, 서비스 분석 모듈이 제공하는 로그 정보들과 분석에 필요한 정보를 저장하는 로그 DB와, 상기 로그 DB에 저장된 로그 정보들을 기반으로 서비스 품질 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 서비스 품질 정보에 따른 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애정보를 생성하여 제공하는 서비스 품질 분석 서버 및 상기 장애정보를 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 상기 로그 DB에 누적된 정보를 통계 분석하여 생성한 서비스 통계정보를 상기 로그 DB에 저장하는 서비스 운영 서버를 포함하되, 상기 서비스 품질 분석 서버는 상기 로그 DB에 누적된 정보를 기반으로 생성한 장애 패턴 정보와 상기 서비스 분석 모듈로부터 실시간으로 수신되는 상기 에러 로그 정보를 누적하여 생성한 에러 로그 패턴을 비교하여 일치하는 경우 장애 예측 경보 정보를 생성하여 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 서비스 분석 모듈은 네트워크 속도와 처리 속도를 측정하여 상기 로그 정보를 생성하고, 상기 네트워크 속도 및 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나 상기 결과정보로 수신되는 데이터의 유효성 검사를 통한 이상 발생시 상기 에러 로그 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템은 각 클라이언트 장치의 서비스 분석 모듈로부터 로그 정보를 수집하여 상기 로그 DB에 저장하는 로그 수집 서버 및 각 클라이언트 장치의 서비스 분석 모듈로부터 에러 로그 정보를 수집하여 상기 로그 DB에 저장하는 에러 로그 수집 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 운영 서버는 상기 서비스 품질 분석 서버로부터 상기 장애정보를 수신하고, 상기 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 서비스 품질 관련 파라미터에 따라 장애 종류를 식별하고, 식별된 장애 종류와 관련되어 조치한 내용에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 저장하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 운영 서버는 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치에 대하여 원격으로 서비스 품질 우선순위 클래스를 가변하거나 가용 자원의 할당 정도를 가변하도록 제어하여 장애 조치를 수행하고, 장애 조치 내용에 대한 상기 장애 조치 내역 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 운영 서버는 장애 조치 내역 정보를 장애 정보와 매칭하여 로그 DB에 누적 저장하며, 서비스 품질 분석 서버로부터 장애 정보 수신시 수신된 장애정보에 대응되는 장애 조치 내역 정보를 상기 로그 DB로부터 추출하여 관리자 장치에 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 각 클라이언트 장치는 사용자 장치로부터 웹 어플리케이션의 실행에 따라 생성된 영상 정보 및 음성정보를 인코딩하여 생성한 결과정보를 사용자 장치로 스트리밍 방식으로 전송하는 클라우드 스트리밍 서버 및 상기 결과정보를 수신하여 상기 결과정보에 포함된 영상정보 및 음성정보를 디코딩하여 재생하는 사용자 장치중 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법은 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치에 구성된 서비스 분석 모듈이 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정한 결과를 로그 정보로 제공하고, 미리 설정된 기준에 따른 서비스 품질의 이상 판단시 에러 로그 정보를 제공하는 단계와, 로그 수집 서버 및 에러 로그 수집 서버가 상기 서비스 분석 모듈이 제공하는 로그 정보들을 로그 DB에 저장하는 단계와, 서비스 품질 분석 서버가 상기 로그 DB에 저장된 로그 정보들을 기반으로 서비스 품질 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 서비스 품질 정보에 따른 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애정보를 생성하여 제공하는 단계와, 서비스 운영 서버가 상기 장애정보를 수신하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 상기 로그 DB에 누적된 정보를 통계 분석하여 서비스 통계정보를 생성한 후 로그 DB에 저장하는 단계 및 상기 서비스 품질 분석 서버가 상기 로그 DB에 누적된 정보를 기반으로 생성한 장애 패턴 정보와 상기 서비스 분석 모듈로부터 실시간으로 수신되는 상기 에러 로그 정보를 누적하여 생성한 에러 로그 패턴을 비교하여 일치하는 경우 장애 예측 경보 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 에러 로그 정보를 제공하는 단계는 상기 서비스 분석 모듈이 네트워크 속도와 처리 속도를 측정하여 상기 로그 정보를 생성하고, 상기 네트워크 속도 및 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나 상기 클라이언트 장치에 수신되는 데이터의 유효성 검사를 통한 이상 발생시 상기 에러 로그 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 기록매체에는 상술한 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장될 수 있다.
본 발명은 각 클라이언트 장치로부터 서비스 품질과 관련된 정보를 취합하고 모니터링할 수 있으며, 취합된 서비스 품질 관련 정보를 기반으로 서비스 품질을 분석하여 장애 발생시 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원하여 클라우드 스트리밍과 같은 실시간 전송 방식 시스템의 안정적이고 원활한 서비스 제공을 보장하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 운영 모니터링(O&M: Operation Monitoring) 및 종단간 서비스 품질 모니터링 정보를 기반으로 빅데이터 기반의 서비스 장애 모니터링을 제공하는 것으로 실제 서비스의 서비스 품질(QoS)을 정량적으로 모니터링(지연(latency), 네트워크 컨디션 등)할 수 있고, 서비스 품질(QoS) 및 서비스 통계, 운영 모니터링(O&M), 장애 조치 등과 관련된 정보를 바탕으로 서비스 장애를 예측 또는 실시간 검출하여 장애를 사전에 예방할 수 있는 효과가 있다.
더하여, 본 발명은 장애 종류별로 구분하여 장애 패턴에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 갱신할 수 있으며, 이와 같이 장애와 관련된어 수집된 빅 데이터를 기반으로 다양한 장애 종류에 대응되어 장애 패턴 정보를 학습하여 장애 예측에 이용할 수 있으므로 장애가 예측되는 클라이언트 장치 및 서비스 네트워크에 대하여 장애 종류에 따른 적절한 선조치를 진행할 수 있으며, 서비스 장애를 사전에 미리 예방하여 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스가 이루어지도록 지원하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템에 대한 구성 환경도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 장치의 구성도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템의 구성도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템의 동작 예시도.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템의 장애 예측을 위한 동작 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법에 대한 순서도.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 통해 설명되는 "에러 로그 정보"는 이하 설명되는 서비스 분석 모듈에서 서비스 품질 측정을 위해 정의된 파라미터별로 정량적으로 산출되는 측정값이 각 파라미터에 대응되어 미리 설정된 기준을 만족하지 못하는 경우 산출되는 정보이며, "장애 정보"는 서비스 품질 분석 서버에서 에러 로그 정보에 따른 파라미터별 측정값을 서비스 품질 측정을 위한 알고리즘에 대입하여 산출되는 서비스 품질에 대한 측정치를 산출하고, 이러한 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우에 산출되는 정보로 정의될 수 있다.
다시 말해, "에러 로그 정보"는 서비스 품질의 측정을 위한 인자로 이용될 수 있으며, "장애 정보"는 "에러 로그 정보"를 통해 산출되는 서비스 품질 정도를 의미할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예를 통해 설명되는 "에러 로그 패턴"은 실시간으로 클라이언트 장치에서 제공되는 에러 로그 정보를 수집 및 취합하여 생성한 시간 흐름에 따른 실시간 현재 장애 패턴을 의미하며, '장애 패턴 정보'는 과거로부터 현재까지 장애와 관련되어 누적된 정보를 분석하여 서비스 품질이 미리 설정된 기준치 이하로 하락하기 이전에 나타나는 장애 패턴을 일반화하여 장애 예측에 이용되기 위한 기준을 의미할 수 있다.
다시 말해, "에러 로그 패턴"은 현재의 실제 장애 현황을 나타내며, "장애 패턴 정보"은 서비스 품질이 미리 설정된 기준치 이하로 하락하기 이전에 나타나는 일반적인 장애 패턴으로 정의되며 에러 로그 패턴에 따른 실제 장애 현황과 비교되어 서비스 품질 하락을 사전에 예측하기 위한 기준으로 사용되는 정보를 의미할 수 있다.
이하, 상술한 내용을 토대로 하여 본 발명의 상세 실시예를 도면을 참고하여 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 예시도로서, 도시된 바와 같이 클라우드 스트리밍 서버(110)는 웹 어플리케이션 프로그램을 구동하고, 웹 어플리케이션 구동에 따라 출력되는 영상정보 및 음성정보를 실시간으로 압축하여 결과정보를 생성한 후 사용자 장치(120)에 실시간 스트리밍(live streaming) 방식으로 전송할 수 있다. 이때, 클라우드 스트리밍 서버(110)는 압축 효율을 높이기 위하여 H.264로 인코딩할 수 있으나, 이에 제한되지 않으며 다양한 압축 알고리즘(코덱)을 적용할 수 있다.
이에 따라, 사용자 장치(120)는 실시간으로 전송(live streaming)되는 결과정보를 수신하여 영상정보와 음성정보를 분리하며, 영상정보와 음성정보에 포함된 동기 정보를 기초로 영상정보 및 음성정보를 동기화하여 사용자 장치(120)의 웹 브라우저를 통해 재생할 수 있다.
이때, 사용자 장치(120)는 영상정보 및 음성정보의 압축 방식에 대응되는 디코딩 방식으로 영상정보 및 음성정보를 디코딩한 후 렌더링 과정을 거친 영상정보 및 음성정보를 출력하여 재생할 수 있다.
한편, 사용자 장치(120)는 웹 어플리케이션의 구동에 따라 실시간 전송되는 영상정보를 화면을 통해 실시간으로 출력하며, 화면 상에서 출력되는 웹 어플리케이션의 구동 상황을 확인하면서 웹 어플리케이션을 조작하기 위한 터치 입력이나 키 입력을 수신하면 이에 대한 사용자 입력정보를 생성하여 클라우드 스트리밍 서버(110)로 실시간으로 전송할 수 있다.
이에 따라, 클라우드 스트리밍 서버(110)는 사용자 입력정보에 대응되는 웹 어플리케이션과 관련된 기능을 실행한 후 실행 결과에 대한 영상정보 및 음성정보를 다시 스트리밍 방식으로 실시간으로 사용자 장치(120)에 전송할 수 있다.
이와 같이, 클라우드 스트리밍 서버(110)는 웹 어플리케이션의 실행에 따른 결과를 영상으로 제공하면서, 사용자 장치(120)로부터 웹 어플리케이션의 조작에 대한 사용자 입력정보가 수신되면 사용자 입력정보에 대응되어 웹 어플리케이션을 실행하여 다시 그 결과를 영상으로 실시간 스트리밍으로 제공하여, 웹 어플리케이션을 가상화하여 제공할 수 있다.
상술한 바와 같은 구성에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 안정적이고 원활하게 제공하기 위하여 서비스 품질(QoS: Quality of Service)에 대한 실시간 모니터링이 요구되며, 이를 통해 장애가 발생한 경우 이에 대한 정보를 제공하여 신속한 조치가 이루어지도록 하는 것이 중요하다.
이를 위해, 본 발명은 클라우드 스트리밍을 통해 데이터를 송수신하는 클라우드 스트리밍 서버(110)와 사용자 장치(120) 중 어느 하나로 구성된 각 클라이언트 장치(100)에서 서비스 품질 측정을 통해 생성된 데이터를 분석하여 서비스 품질이 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애 발생에 대한 정보를 제공하여 장애 발생에 대한 모니터링이 이루어지도록 지원한다.
또한, 본 발명은 각 클라이언트 장치(100)에서 서비스 품질 측정을 통해 생성된 데이터를 누적하여 이를 기반으로 장애 발생이 예상되는 장애 패턴을 파악하고, 실시간으로 수집되는 에러 발생 패턴과의 비교를 통해 장애 예측이 가능하도록 지원하여 장애 발생 이전에 선조치가 이루어지도록 함으로써 안정적인 클라우드 스트리밍 시스템의 운영이 이루어질 수 있도록 지원할 수 있다.
상술한 내용을 기반으로 한 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템의 구성을 이하 도면을 통해 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템의 구성도로서, 도시된 바와 같이 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치(100)는 서비스 분석 모듈(10)을 포함하며, 각 서비스 모듈은 클라이언트 장치(100)에서 데이터 송수신시 트래픽의 흐름을 자동 감지하여 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 미리 설정된 알고리즘에 따라 측정할 수 있으며, 서비스 품질 측정에 따른 결과를 로그 정보로 생성하여 로그 수집 서버(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 분석 모듈(10)은 미리 설정된 기준에 따른 서비스 품질의 이상 판단시 에러 로그 정보를 생성하여 에러 로그 수집 서버(300)로 제공할 수 있다.
일례로, 서비스 분석 모듈(10)은 서비스 품질 측정을 위해 네트워크 속도, 각 클라이언트 장치(100)의 데이터 처리 속도와 수신된 데이터의 유효성 검사 등과 같은 서비스 품질 측정을 위해 정의된 각종 파라미터에 대한 측정값을 정량적으로 산출하고, 이를 로그정보로 생성할 수 있다.
또한, 서비스 분석 모듈(10)은 네트워크 속도나 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나, 클라이언트 장치(100)에 수신된 데이터의 유효성 검사를 수행하고, 이러한 검사 시 데이터 손실률이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 이상으로 판단하여 이에 대한 에러 로그 정보를 생성할 수 있다.
이외에도, 서비스 분석 모듈(10)은 네트워크 컨디션에 따른 연결설정 지연, 연결설정 실패 확률, 전송률, 전송 지연, 전송 오류율 등에 대한 서비스 품질 측정을 위한 파라미터별 측정값을 정량적으로 산출하여 로그 정보를 생성할 수 있으며, 로그 정보에 포함된 파라미터별 측정값이 각 파라미터에 대응되어 설정된 기준을 만족하는지 여부에 따라 상술한 에러 로그 정보를 생성할 수 있다.
이를 통해, 서비스 분석 모듈(10)은 클라이언트 장치(100)의 트래픽 처리 우선순위에 따른 이상여부나, 각종 지연(latency) 문제에 따른 네트워크 혼잡도 및 클라이언트 장치(100)의 내부 처리 지연 정도를 판단할 수 있는 자료를 제공할 수 있다.
한편, 로그 수집 서버(200)는 통신망을 통해 각 클라이언트 장치(100)의 서비스 분석 모듈(10)로부터 로그 정보를 수집하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있으며, 에러 로그 수집 서버(300)는 통신망을 통해 각 클라이언트 장치(100)의 서비스 분석 모듈(10)로부터 에러 로그 정보를 수집하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있다.
이때, 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)는 클라이언트 장치(100)의 식별정보에 로그 정보 및 에러 로그 정보를 매칭하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있음은 물론이다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 DB(20)를 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)와 함께 공유하며, 통신망을 통해 로그 DB(20)에 액세스하여 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집하여 취합할 수 있다.
이후, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 서비스 품질을 분석하여 서비스 품질 정보를 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정보에 따른 서비스 품질 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애 발생에 대한 장애 정보를 생성할 수 있다.
이때, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 측정을 위해 미리 설정된 알고리즘에 로그 정보 및 에러 로그 정보에 따른 각 파라미터의 측정값을 대입하여 종합적인 서비스 품질 측정치를 산출하고, 해당 서비스 품질 측정치를 서비스 품질 정보로 생성할 수 있다.
이를 통해, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 정보를 기초로 클라우드 스트리밍 서비스를 수행하는 클라이언트 장치(100)의 서비스 상태에 따른 지연 문제나 네트워크 컨디션 등을 파악할 수 있다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 정상 운용되는 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 구분하고, 이상이 발생한 하나 이상의 파라미터를 장애 종류별로 매칭된 파라미터와 비교하여 이상이 발생한 파라미터를 모두 포함하거나 미리 설정된 개수 이상 일치하는 장애 종류를 식별하여 이를 기초로 장애 정보를 생성할 수 있다.
다시 말해, 서비스 품질 분석 서버(400)는 장애 종류별로 영향을 미치는 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 비교하여 모든 파라미터가 일치하거나 미리 설정된 개수 이상의 파라미터가 일치하는 장애 종류를 판단하여 장애 정보를 생성할 수 있으며, 장애 정보에는 장애 종류, 장애 파라미터, 장애 파라미터별 측정값 등을 포함할 수 있다.
이때, 서비스 품질 분석 서버(400)는 클라이언트 장치(100)별로 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집할 수도 있으며, 이를 통해 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 명확히 식별할 수 있다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 장애 정보에 대응되는 하나 이상의 클라이언트 장치(100)별 식별정보를 장애 정보에 포함시킬 수 있음은 물론이다.
한편, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 정보와 장애 발생에 따라 생성한 장애 정보를 통신망을 통해 전체적인 클라우드 스트리밍 서비스의 운영 상태를 모니터링하고 장애 발생시 장애 조치를 취하는 서비스 운영 센터(Service Operation Center:SOC)에서 운영하는 서비스 운영 서버(500)에 제공할 수 있다.
이때, 서비스 운영 서버(500)는 운영 모니터링(O&M) 및 종단간 서비스 품질 모니터링 정보를 기반으로 빅데이터 기반의 서비스 장애 모니터링을 제공하기 위한 구성으로서, 서비스 품질 분석 서버(400)로부터 제공되는 서비스 품질 정보와 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 식별하고, 해당 클라이언트 장치(100)에 대한 장애 조치를 수행할 수 있다.
일례로, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)가 클라우드 스트리밍 서버(110)이며, 지속적인 전송 지연이 발생하는 경우 원격으로 서비스 품질 우선순위 클래스를 가변할 수 있으며, 데이터 처리가 미리 설정된 기준치를 만족하지 못하는 경우 특정 스트림이나 패킷 처리를 위한 가용 자원의 할당 정도를 가변하여 처리 속도를 증가시킬 수도 있다.
더하여, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 메시지 정보로 생성하여 관리자에게 전송하는 EMS(Enhanced Message Service) 서버를 이용하여 관리자가 소지한 관리자 장치로 해당 메시지 정보를 전송하여, 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)에 대한 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.
한편, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보에 따른 장애 조치를 수행하고, 이에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성할 수 있으며 해당 장애 조치 내역 정보와 이에 대응되는 장애 정보를 장애 DB(30)에 누적 저장할 수 있다.
또한, 서비스 운영 서버(500)는 장애 DB(30)에 저장된 정보가 로그 DB(20)에 누적 저장되도록 할 수 있으며, 이를 통해 서비스 품질 분석 서버(400)가 장애 조치 내역 정보와 장애 정보를 이용하여 장애가 발생할 것으로 예측되는 클라이언트 장치(100)를 구분하여 장애 발생 이전에 선조치가 이루어지도록 지원할 수도 있다. 이에 대한 상세한 설명은 이하에서 설명한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 클라우드 스트리밍과 같은 실시간 전송 방식의 안정적이고 원활한 서비스 제공을 위해 서비스 품질에 대한 모니터링 구성을 제공하여, 서비스 품질 측정에 따라 이상이 발견되면 이를 통보하고 관리할 수 있도록 지원한다.
특히, 이러한 운영 모니터링(O&M: Operation Monitoring) 및 종단간 서비스 품질 모니터링 정보를 기반으로 빅데이터 기반의 서비스 장애 모니터링을 제공하는 것으로 실제 서비스의 서비스 품질(QoS)을 정량적으로 모니터링(지연(latency), 네트워크 컨디션 등)할 수 있고, 추후 설명하는 서비스 품질(QoS) 및 서비스 통계, 운영 모니터링(O&M)과 관련된 정보를 바탕으로 서비스 장애를 예측 또는 실시간 검출할 수 있다.
한편, 상술한 구성에서 로그 수집 서버(200), 에러 로그 수집 서버(300), 서비스 품질 분석 서버(400) 및 서비스 운영 서버(500)는 웹 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 등의 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 각 서비스 제공 장치(200, 300)에는 네트워크 부하 분산 메커니즘, 내지 서비스 장치가 인터넷 또는 다른 네트워크 상에서 동작할 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 중 하나 이상이 설치될 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터화된 시스템으로 구현될 수 있다. 또한, 네트워크는 http 네트워크일 수 있으며, 전용 회선(private line), 인트라넷 또는 임의의 다른 네트워크일 수 있다. 나아가, 각 서버간 또는 서버와 클라이언트 장치(100)와의 연결은 데이터가 임의의 해커 또는 다른 제3자에 의한 공격을 받지 않도록 보안 네트워크로 연결될 수 있다. 또한, 각 서버는 복수의 데이터베이스 서버를 포함할 수 있으며, 이러한 데이터베이스 서버가 분산 데이터베이스 서버 아키텍쳐를 비롯한 임의의 유형의 네트워크 연결을 통해 각 서버와 별도로 연결되는 방식으로 구현될 수 있다.
또한, 로그 수집 서버(200), 에러 로그 수집 서버(300), 서비스 품질 분석 서버(400), 서비스 운영 서버(500) 및 클라이언트 장치(100)는 유/무선 통신망을 통해 상호 통신할 수 있으며, 이러한 무선 통신망의 일례로 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신망으로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
도 3은 상술한 구성에 따른 서비스 분석 모듈(10)이 구성된 클라이언트 장치(100) 중 사용자 장치(120)에 대한 구성도이다.
도시된 바와 같이, 사용자 장치(120)는 서비스 분석 모듈(10)을 포함하는 제어부(121), 통신부(122), 저장부(123), 표시부(124) 및 입력부(125)를 포함할 수 있다.
이때, 사용자 장치(120) 셋톱박스(STB: Set-top Box) 이외에도, 통신 기능을 구비한 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal) 등과 같은 다양한 단말기를 포함할 수 있다.
입력부(125)는 사용자에 의한 버튼 조작 또는 임의의 기능 선택에 따른 신호를 수신하거나, 디스플레이되는 화면을 터치/스크롤하는 등의 조작에 의해 생성된 명령 또는 제어 신호를 수신하거나, 사용자에 의해 입력된 정보에 대응하는 신호를 수신하며, 키 패드(Key Pad), 돔 스위치 (Dome Switch), 터치 패드(정압/정전), 터치 스크린(Touch Screen), 조그 휠, 조그 스위치, 조그 셔틀(Jog Shuttle), 마우스(mouse), 스타일러스 펜(Stylus Pen), 터치 펜(Touch Pen) 등의 다양한 장치가 사용될 수 있다.
더하여, 상기 표시부(124)는 상기 제어부(121)의 제어에 의해 상기 저장부(123)에 저장된 사용자 인터페이스 및/또는 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 다양한 메뉴 화면 등과 같은 다양한 콘텐츠를 표시할 수 있다. 여기서, 상기 표시부(124)에 표시되는 콘텐츠는 다양한 텍스트 또는 이미지 데이터(각종 정보 데이터 포함)와 아이콘, 리스트 메뉴, 콤보 박스 등의 데이터를 포함하는 메뉴 화면 등을 포함한다. 또한, 상기 표시부(124)는 터치 스크린 일 수 있다. 이때, 사용자의 터치 제스쳐를 감지하기 위한 터치 센서가 포함될 수 있다. 터치 센서는 정전식이나, 감압식, 압전식 등과 같은 다양한 형태 중 하나일 수 있다. 정전식인 경우 터치 스크린 표면에 코팅된 유전체를 이용하여, 사용자의 신체 일부가 터치 스크린 표면에 터치되었을 때 사용자의 인체로 여기되는 미세 전기를 감지하여 터치 좌표가 산출된다. 감압식인 경우 터치 스크린에 두 개의 전극 판이 내장되며, 사용자가 화면을 터치하면 터치된 위치의 상하 전극 판이 접촉되어 전류가 흐르게 되며, 이러한 전류의 흐름이 감지되어 터치 좌표가 산출된다. 이 외에도, 사용자 장치(120)가 펜 입력 기능을 지원할 수 있으며, 이 경우 사용자의 신체 일부가 아닌 펜과 같은 입력 수단을 활용한 사용자의 제스쳐도 감지될 수 있다. 예로서, 입력 수단이 코일을 내부에 포함하는 스타일러스 펜인 경우, 사용자 장치(120)는 스타일러스 펜 내부의 코일에 의해 변화되는 자기장을 감지하기 위한 자기장 감지 센서를 포함할 수 있다. 이 경우 사용자의 터치 제스쳐 뿐만 아니라 호버링(hovering)과 같은 사용자의 근접 제스쳐도 감지할 수 있다. 또한, 상기 표시부(124)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있으며, 이를 위한 구동회로, 백라이트 유닛 등을 함께 포함할 수 있다.
통신부(122)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 네트워크 서비스 시스템, 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(122)는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등과 같은 무선통신 방식을 지원할 수 있다. 또한, 통신부(122)는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등과 같은 유선통신 방식을 지원할 수 있다.
또한, 저장부(123)는 사용자 장치(120)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.
또한, 저장부(123)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 장치(120)는 인터넷(internet)상에서 저장부(123)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
한편, 제어부(121)는 저장부(123)에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 사용자 장치(120)의 전반적인 제어 기능을 실행한다. 제어부(121)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. 제어부(121)는 저장부(123)에 액세스하여, 저장부(123)에 저장된 운영체제(OS: Operating System)를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 저장부(123)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행할 수 있다.
사용자 장치(120)의 각각의 구성부(또는 모듈)는 상기 사용자 장치(120)의 메모리 상에 저장되는 소프트웨어일 수 있다. 메모리는 사용자 장치(120)의 내부 메모리 일 수 있으며, 외장형 메모리 또는 다른 형태의 저장 장치일 수 있다. 또한, 메모리는 비휘발성 메모리일 수 있다. 메모리 상에 저장되는 소프트웨어는 실행 시 사용자 장치(120)로 하여금 특정 동작을 수행하도록 하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.
서비스 분석 모듈(10)은 제어부(121)에 구성되어 데이터 트래픽을 검출하여 네트워크 속도를 산출하거나, 제어부(121)가 데이터 수신을 위해 할당한 대역폭 및 버퍼 등과 같은 가용 자원 상태에 따른 데이터 처리 속도를 산출할 수 있으며, 이를 통해 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정할 수 있다.
이때, 서비스 분석 모듈(10)은 데이터 트래픽의 상태를 통해 네트워크 지연 정도를 검출할 수 있으며, 제어부(121)에서 데이터 처리 과정에서 발생하는 버퍼링 정도를 통해 내부 처리 지연 정도 및 네트워크 지연 정도를 검출할 수 있다.
또한, 서비스 분석 모듈(10)은 서비스 품질 측정을 위해 통신부(122)를 통해 수신된 데이터의 유효성 검사를 수행하여 데이터 손실율을 측정할 수도 있다.
이와 같이, 서비스 분석 모듈(10)은 서비스 품질 측정을 위해 정의된 각종 파라미터에 대한 측정값을 정량적으로 산출하고, 이를 로그정보로 생성할 수 있다.
또한, 서비스 분석 모듈(10)은 네트워크 속도나 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나, 클라이언트 장치(100)에 수신된 데이터의 유효성 검사를 수행하여 데이터 손실률이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 이상으로 판단하여 이에 대한 에러 로그 정보를 생성할 수 있다.
이외에도, 서비스 분석 모듈(10)은 네트워크 컨디션에 따른 연결설정 지연, 연결설정 실패 확률, 전송률, 전송 지연, 전송 오류율 등에 대한 서비스 품질 측정을 위한 파라미터별 측정값을 정량적으로 산출하여 로그 정보를 생성할 수 있으며, 로그 정보에 포함된 파라미터별 측정값이 각 파라미터에 대응되어 설정된 기준을 만족하는지 여부에 따라 상술한 에러 로그 정보를 생성할 수 있다.
이를 통해, 서비스 분석 모듈(10)은 클라이언트 장치(100)의 트래픽 처리 우선순위에 따른 이상여부나, 각종 지연(latency) 문제에 따른 네트워크 혼잡도 및 내부 처리 지연 등을 판단할 수 있는 데이터를 로그 정보로 제공할 수 있다.
상술한 사용자 장치(120)의 구성은 클라이언트 장치(100)인 클라우드 스트리밍 서버(110)에 구성될 수도 있으며, 클라우드 스트리밍 서버(110)에 구성된 서비스 분석 모듈(10)은 클라우드 스트리밍 서버(110)에서 송수신되는 데이터 트래픽 및 내부 처리 상태를 판단하여 상술한 로그 정보 및 에러 로그 정보를 생성할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 서비스 품질 분석 서버(400)는 상술한 서비스 분석 모듈(10)에 의해 생성된 로그 정보 및 에러 로그 정보를 이용하여 전체 네트워크의 실시간 서비스 품질을 측정하고, 장애가 발생한 경우 이에 대한 조치가 이루어지도록 할 수 있는데 이를 도 4 및 도 5의 구성을 통해 상세히 설명한다.
도시된 바와 같이, 서비스 분석 모듈(10)은 서비스 품질 측정에 따라 생성한 로그 정보를 로그 수집 서버(200)로 제공할 수 있으며, 서비스 품질 측정에 따른 이상 발생시 에러 로그 정보를 생성하여 에러 로그 수집 서버(300)로 제공할 수 있다.
이에 따라, 로그 수집 서버(200)는 로그 정보를 수신하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있으며, 에러 로그 수집 서버(300)는 에러 로그 정보를 수신하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있다. 이때, 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)는 클라이언트 장치(100)별로 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집하고, 클라이언트 장치(100)의 식별정보와 매칭하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있음은 물론이다.
한편, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 분석부(410)와 실시간 서비스 모니터링부(420)를 포함할 수 있다. 또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 DB(20)를 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)와 함께 공유할 수 있다.
이에 따라, 서비스 품질 분석 서버(400)의 로그 분석부(410)는 통신망을 통해 로그 DB(20)에 액세스하여 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집하여 취합할 수 있다.
또한, 로그 분석부(410)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 서비스 품질을 분석하여 서비스 품질 정보를 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정보가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애 발생에 대한 장애 정보를 생성할 수 있다.
이때, 로그 분석부(410)는 서비스 품질 측정을 위해 미리 설정된 알고리즘에 로그 정보 및 에러 로그 정보에 따른 각 파라미터의 측정값을 대입하여 종합적인 서비스 품질 측정치를 산출하고, 해당 서비스 품질 측정치를 서비스 품질 정보로 생성할 수 있으며, 서비스 품질 정보를 로그 DB(20)에 누적 저장할 수 있다.
이때, 서비스 품질 정보에는 서비스 품질 측정에 이용된 로그 정보 및 에러 로그 정보를 포함할 수 있다.
이를 통해, 로그 분석부(410)는 서비스 품질 정보를 기초로 클라우드 스트리밍 서비스를 수행하는 클라이언트 장치(100)의 서비스 상태에 따른 지연 문제나 네트워크 컨디션 등을 파악할 수 있다.
또한, 로그 분석부(410)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 정상인 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 구분하고, 이상이 발생한 하나 이상의 파라미터를 장애 종류별로 매칭된 파라미터와 비교하여 이상이 발생한 파라미터를 모두 포함하는 장애 종류를 식별하여 이를 기초로 장애 정보를 생성할 수 있다.
다시 말해, 로그 분석부(410)는 장애 종류별로 영향을 미치는 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 비교하여 모든 파라미터가 일치하거나 미리 설정된 개수 이상의 파라미터가 일치하는 장애 종류를 판단하여 장애 정보를 생성할 수 있으며, 장애 정보에는 장애 종류, 장애 파라미터, 장애 파라미터별 측정값 등을 포함할 수 있다.
이때, 로그 분석부(410)는 클라이언트 장치(100)별로 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집할 수도 있으며, 이를 통해 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 명확히 식별할 수 있다.
또한, 로그 분석부(410)는 장애 정보에 대응되는 하나 이상의 클라이언트 장치(100)별 식별정보를 장애 정보에 포함시킬 수 있음은 물론이다.
한편, 로그 분석부(410)는 서비스 품질 정보와 장애 발생에 따라 생성한 장애 정보를 통신망을 통해 전체적인 클라우드 스트리밍 서비스의 운영 상태를 모니터링하고 장애 발생시 장애 조치를 취하는 서비스 운영 서버(500)에 제공할 수 있다.
이에 따라, 서비스 운영 서버(500)는 서비스 품질 분석 서버(400)의 로그 분석부(410)로부터 제공되는 서비스 품질 정보와 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 식별하고, 해당 클라이언트 장치(100)에 대한 장애 조치를 수행할 수 있다.
일례로, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)가 클라우드 스트리밍 서버(110)이며, 지속적인 전송 지연이 발생하는 경우 원격으로 서비스 품질 우선순위 클래스를 가변할 수 있으며, 데이터 처리가 미리 설정된 기준치를 만족하지 못하는 경우 특정 스트림이나 패킷 처리를 위한 가용 자원의 할당 정도를 가변하여 처리 속도를 증가시킬 수도 있다.
더하여, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 메시지 정보로 생성하여 관리자에게 전송하는 EMS(Enhanced Message Service) 서버를 이용하여 관리자가 소지한 관리자 장치로 해당 메시지 정보를 전송하여, 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)에 대한 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.
또한, 서비스 운영 서버(500)는 사용자 인터페이스를 제공하여 관리자 입력에 따라 관리자가 장애에 대응되어 조치한 내용에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성할 수 있으며, 관리자 장치로부터 장애 조치 내역 정보를 통신망을 통해 수신할 수도 있다.
한편, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보에 따른 장애 조치를 수행하고, 이에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성할 수 있으며 해당 장애 조치 내역 정보와 이에 대응되는 장애 정보를 상호 매칭하여 장애 DB(30)에 누적 저장할 수 있다.
이때, 서비스 운영 서버(500)는 서비스 품질 정보를 장애 DB(30)에 장애정보 및 장애 조치 내역 정보와 함께 누적 저장할 수 있으며, 장애 DB(30)에 저장된 정보가 로그 DB(20)에 누적 저장되도록 할 수 있다.
이에 따라, 서비스 운영 서버(500)는 서비스 품질 분석 서버로부터 장애정보를 수신한 경우 장애 DB(30) 또는 로그 DB(20)로부터 장애정보에 대응되는 장애 조치 내역 정보를 추출하여 관리자 장치로 장애 정보와 함께 메시지로 전송하거나 별도 디스플레이 장치를 통해 출력할 수 있다.
이를 통해, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보 수신시 장애정보에 대한 적절한 조치 방법에 대한 장애 조치 내역 정보를 제공하여 장애에 대한 처리 방안을 제공할 수 있으며, 이에 따라 장애에 대한 신속한 조치가 이루어지도록 할 수 있다.
한편, 서비스 운영 서버(500)는 장애 DB(30)에 저장된 정보를 기초로 통계 분석하여 시간별 장애 내역과 장애 조치 내역에 대한 정보에 따른 서비스 상태 패턴과 서비스 품질 현황에 대한 서비스 통계정보를 생성한 후 통계 DB(40)에 저장할 수 있다.
또한, 서비스 운영 서버(500)는 서비스 품질 분석 서버(400)의 로그 분석부(410)로부터 제공되는 정보를 장애 DB(30)에 지속적으로 누적 저장할 수 있으며, 장애 DB(30)에 누적되는 정보를 기반으로 통계 DB(40)의 서비스 통계정보를 지속적으로 갱신하고, 갱신된 서비스 통계 정보가 로그 DB(20)에 저장되도록 할 수 있다.
상술한 구성에서, 서비스 운영 서버(500)는 클라이언트 장치(100)의 식별정보를 서비스 품질 분석 서버(400)의 로그 분석부(410)로부터 장애정보와 함께 제공받아, 클라이언트 장치(100)별로 장애 조치 내역 정보 및 서비스 통계 정보를 생성하여 로그 DB(20)에 누적 저장되도록 할 수 있음은 물론이다.
또한, 장애 DB(30)와 통계 DB(40)는 로그 DB(20)와 함께 하나의 DB로 구성될 수도 있음은 물론이며, 서비스 운영 서버(500)는 장애 DB(30) 및 통계 DB(40)에 저장되는 정보를 로그 DB(20)에 누적 저장하고, 로그 DB(20)에 누적 저장된 정보를 통계 분석하여 서비스 통계 정보를 생성할 수도 있다.
한편, 로그 분석부(410)는 로그 DB(20)에 누적 저장되는 서비스 품질 정보, 서비스 통계 정보, 장애 정보 중 적어도 하나를 기반으로 장애 패턴에 대한 장애 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이때, 로그 분석부(410)는 장애가 발생하는 시간대, 장애 종류, 장애 발생 이전에 발생되는 시간대별 에러 로그 패턴 또는 로그 패턴, 장애 종류에 따른 장애와 연관된 파라미터 등에 대한 정보를 장애 패턴 정보로 생성할 수 있다.
또한, 로그 분석부(410)는 클라이언트 장치(100)별로 구분하여 장애 패턴 정보를 생성할 수도 있으며, 장애 패턴 정보를 로그 DB(20)에 저장할 수 있다.
상술한 바와 같이 생성된 장애 패턴 정보를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 서비스 품질 분석 서버(400)는 실시간으로 에러 로그 정보를 모니터링하여 장애가 발생할 것으로 예측되는 클라이언트 장치(100)를 구분하여 장애 발생 이전에 장애 예측 경보 정보를 제공하여 선조치가 이루어지도록 지원할 수 있는데 이를 도 4의 구성을 기초로 도 6 및 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도시된 바와 같이, 서비스 품질 분석 서버(400)는 실시간 서비스 모니터링부(420)를 포함하며, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 에러 로그 수집 서버(300)로부터 에러 로그 정보를 실시간으로 수신할 수 있다.
이때, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 에러 로그 수집 서버(300)로부터 에러 로그 정보와 함께 에러 로그 정보에 대응되는 클라이언트 장치(100)의 식별정보를 수신할 수 있다.
이에 따라, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 로그 DB(20)에서 클라이언트 장치(100)의 식별정보에 대응되는 장애 패턴 정보를 추출할 수 있다.
이후, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 실시간으로 수신되는 복수의 에러 로그 정보를 취합하여 실시간 에러 패턴을 산출할 수 있으며, 장애 패턴 정보에 따른 장애 패턴과 실시간 에러 패턴을 비교할 수 있다.
이에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이 실시간 서비스 모니터링부(420)는 실시간 에러 패턴과 장애 패턴을 상호 비교하여 미리 설정된 기준치 이상 일치하거나 유사도를 측정하여 미리 설정된 오차 범위 내에서 상호 유사한 경우 장애가 예측되는 것으로 판단하고, 장애 발생을 사전에 방지하기 위한 장애 예측 경보 정보를 생성할 수 있다.
상술한 구성에서, 로그 분석부(410)는 장애 종류별로 상이한 장애 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 에러 로그 정보를 기초로 이상이 발생한 파라미터를 구분할 수 있으며, 장애 패턴 정보에 포함된 하나 이상의 파라미터와 비교하여 에러 로그 정보와 연관된 파라미터에 대응되는 장애 패턴 정보를 로그 DB(20)에서 추출할 수 있다.
이를 통해, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 장애 종류에 따라 추출된 장애 패턴 정보를 기반으로 에러 로그 정보와 비교하여 장애 예측 경보 정보 생성시 장애가 발생할 것으로 예측되는 장애 종류를 정확히 구분하여 통지할 수 있다.
이때, 장애 예측 경보 정보는 장애 종류에 대한 정보, 에러 로그 정보에 대응되는 클라이언트 장치(100)의 식별정보 등을 포함할 수 있다.
이후, 실시간 서비스 모니터링부(420)는 장애 예측 경보 정보를 서비스 운영 서버(500)에 제공할 수 있으며, 서비스 운영 서버(500)는 장애 예측 경보 정보에 포함된 장애 종류에 대한 정보 및 클라이언트 장치(100)의 식별정보를 토대로 장애가 발생할 것으로 예상되는 대상 클라이언트 장치(100) 및 네트워크를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 장애 종류까지 판단할 수 있다.
이를 통해, 서비스 운영 서버(500)는 장애가 예측되는 클라이언트 장치(100) 및 네트워크에 대하여 장애 종류에 따른 적절한 선조치를 진행할 수 있으며, 서비스 장애를 사전에 미리 예방할 수 있다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 DB(20)에 지속적으로 누적 저장되는 정보를 이용하여 장애 종류별로 지속적으로 장애 패턴 정보를 갱신시킬 수 있으며, 이를 통해 다양한 장애 종류에 대응되어 장애 패턴 정보를 학습하여 장애 예측에 이용할 수 있다.
이를 통해, 본 발명은 단순한 실시간 장애 정보나 평균 대비 이상 정보 등의 실시간 서비스 품질 모니터링이 가능하고 통계적 분석을 통한 장애 예측이 가능하며, 이러한 예측을 통해서 네트워크나 서버의 자원 분배를 조정하거나 필요에 따라 자원을 증설하는 것으로 서비스 품질을 목표에 맞추어 유지할 수 있게 된다.
이와 같이, 본 발명은 각 클라이언트 장치(100)로부터 수신되는 에러 로그 정보와 로그 정보를 기반으로 서비스 품질을 다양한 방식으로 분석하여 실시간 품질에 대한 정보 뿐만 아니라 장애 정보 및 장애가 예측되는 경우 서비스 장애를 방지하기 위한 장애 발생 경보를 생성하고, 이를 서비스 운영 서버(500)에 제공하여 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 운영 모니터링(O&M)과 더불어 장애 발생이 우려되는 요소에 대한 선조치가 이루어지도록 할 수 있다.
한편, 본 명세서에 기술된 다양한 장치 및 구성부는 하드웨어 회로(예를 들어, CMOS 기반 로직 회로), 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 전기적 구조의 형태로 트랜지스터, 로직게이트 및 전자회로를 활용하여 구현될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법에 대한 순서도이다.
도시된 바와 같이, 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치(100)에 구성된 서비스 분석 모듈(10)은 클라우드 스트리밍 서비스에 대하여 미리 설정된 알고리즘에 따라 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정하여(S1) 생성한 결과를 로그 정보로 제공하고, 미리 설정된 기준에 따라 서비스 품질 측정에 따른 이상 판단시 에러 로그 정보를 생성하여 제공할 수 있다(S2).
이를 통해, 서비스 분석 모듈(10)은 클라이언트 장치(100)의 트래픽 처리 우선순위에 따른 이상여부나, 각종 지연(latency) 문제에 따른 네트워크 혼잡도 및 클라이언트 장치(100)의 내부 처리 지연 정도를 판단할 수 있는 자료를 제공할 수 있다.
한편, 로그 수집 서버(200)는 통신망을 통해 각 클라이언트 장치(100)의 서비스 분석 모듈(10)로부터 로그 정보를 수집하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있으며, 에러 로그 수집 서버(300)는 통신망을 통해 각 클라이언트 장치(100)의 서비스 분석 모듈(10)로부터 에러 로그 정보를 수집하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있다(S3).
이때, 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)는 클라이언트 장치(100)의 식별정보에 로그 정보 및 에러 로그 정보를 매칭하여 로그 DB(20)에 저장할 수 있음은 물론이다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 DB(20)를 로그 수집 서버(200) 및 에러 로그 수집 서버(300)와 함께 공유하며, 통신망을 통해 로그 DB(20)에 액세스하여 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집하여 취합할 수 있다.
이후, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 서비스 품질을 분석하여 서비스 품질 정보를 생성할 수 있으며(S4), 서비스 품질 정보에 따른 서비스 품질 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우(S5) 장애 발생에 대한 장애 정보를 생성할 수 있다(S6).
이때, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 측정을 위해 미리 설정된 알고리즘에 로그 정보 및 에러 로그 정보에 따른 각 파라미터의 측정값을 대입하여 종합적인 서비스 품질 측정치를 산출하고, 해당 서비스 품질 측정치를 서비스 품질 정보로 생성할 수 있으며, 해당 서비스 품질 정보를 로그 DB(20)에 누적 저장할 수 있다(S7).
이를 통해, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 정보를 기초로 클라우드 스트리밍 서비스를 수행하는 클라이언트 장치(100)의 서비스 상태에 따른 지연 문제나 네트워크 컨디션 등을 파악할 수 있다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 정보 및 에러 로그 정보를 기초로 정상 운용되는 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 구분하고, 이상이 발생한 하나 이상의 파라미터를 장애 종류별로 매칭된 파라미터와 비교하여 이상이 발생한 파라미터를 모두 포함하는 장애 종류를 식별하여 이를 기초로 장애 정보를 생성할 수 있다.
다시 말해, 서비스 품질 분석 서버(400)는 장애 종류별로 영향을 미치는 파라미터와 이상이 발생한 파라미터를 비교하여 모든 파라미터가 일치하거나 미리 설정된 개수 이상의 파라미터가 일치하는 장애 종류를 판단하여 장애 정보를 생성할 수 있으며, 장애 정보에는 장애 종류, 장애 파라미터, 장애 파라미터별 측정값 등을 포함할 수 있다.
이때, 서비스 품질 분석 서버(400)는 클라이언트 장치(100)별로 로그 정보 및 에러 로그 정보를 수집하여 서비스 품질 정보 및 장애 정보를 생성할 수도 있으며, 이를 통해 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 명확히 식별할 수 있다.
또한, 서비스 품질 분석 서버(400)는 장애 정보에 대응되는 하나 이상의 클라이언트 장치(100)별 식별정보를 장애 정보에 포함시킬 수 있음은 물론이다.
한편, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 정보와 장애 발생에 따라 생성한 장애 정보를 통신망을 통해 전체적인 클라우드 스트리밍 서비스의 운영 상태를 모니터링하고 장애 발생시 장애 조치를 취하는 서비스 운영 서버(500)에 제공할 수 있다.
한편, 서비스 품질 분석 서버(400)는 서비스 품질 정보와 장애 발생에 따라 생성한 장애 정보를 통신망을 통해 전체적인 클라우드 스트리밍 서비스의 운영 상태를 모니터링하고 장애 발생시 장애 조치를 취하는 서비스 운영 서버(500)에 제공할 수 있다.
이때, 서비스 운영 서버(500)는 운영 모니터링(O&M) 및 종단간 서비스 품질 모니터링 정보를 기반으로 빅데이터 기반의 서비스 장애 모니터링을 제공하기 위한 구성으로서, 서비스 품질 분석 서버(400)로부터 제공되는 서비스 품질 정보와 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)를 식별하고, 해당 클라이언트 장치(100)에 대한 장애 조치를 수행할 수 있다.
일례로, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)가 클라우드 스트리밍 서버(110)이며, 지속적인 전송 지연이 발생하는 경우 원격으로 서비스 품질 우선순위 클래스를 가변할 수 있으며, 데이터 처리가 미리 설정된 기준치를 만족하지 못하는 경우 특정 스트림이나 패킷 처리를 위한 가용 자원의 할당 정도를 가변하여 처리 속도를 증가시킬 수도 있다.
더하여, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보를 메시지 정보로 생성하여 관리자에게 전송하는 EMS(Enhanced Message Service) 서버를 이용하여 관리자가 소지한 관리자 장치로 해당 메시지 정보를 전송하여, 장애가 발생한 클라이언트 장치(100)에 대한 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.
한편, 서비스 운영 서버(500)는 장애 정보에 따른 장애 조치를 수행하고, 이에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성할 수 있으며 해당 장애 조치 내역 정보와 이에 대응되는 장애 정보를 장애 DB(30)에 누적 저장할 수 있다.
또한, 서비스 운영 서버(500)는 장애 DB(30)에 누적 저장된 정보가 로그 DB(20)에 누적 저장되도록 할 수 있으며, 이를 통해 서비스 품질 분석 서버(400)가 장애 조치 내역 정보와 장애 정보를 이용하여 장애가 발생할 것으로 예측되는 클라이언트 장치(100)를 구분하여 장애 발생 이전에 선조치가 이루어지도록 지원할 수도 있다.
한편, 서비스 운영 서버(500)는 서비스 품질 분석 서버(400)로부터 장애정보를 수신하여 로그 DB(20)에 누적 저장하고, 로그 DB(20)에 누적된 정보를 통계 분석하여 서비스 통계정보를 생성한 후 로그 DB(20)에 저장할 수 있다(S8).
이후, 서비스 품질 분석 서버(400)는 로그 DB(20)에 누적된 정보를 기반으로 장애 패턴 정보를 생성하고(S9), 상기 서비스 분석 모듈(10)로부터 실시간으로 수신되는 에러 로그 정보를 누적하여 에러 로그 패턴을 생성할 수 있다(S10).
다음, 서비스 품질 분석 서버(400)는 장애 패턴 정보에 따른 장애 패턴과 에러 로그 패턴을 비교하여(S11) 상호 일치하는 경우(S12) 장애 예측 경보 정보를 생성하여 서비스 운영 서버(500)로 제공함으로써(S13), 서비스 운영 서버(500)에서 장애가 예측되는 클라이언트 장치(100)에 대한 선조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 각 클라이언트 장치(100)로부터 서비스 품질과 관련된 정보를 취합하고 모니터링할 수 있으며, 취합된 서비스 품질 관련 정보를 기반으로 서비스 품질을 분석하여 장애 발생시 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원하여 클라우드 스트리밍과 같은 실시간 전송 방식 시스템의 안정적이고 원활한 서비스 제공을 보장할 수 있다.
또한, 본 발명은 운영 모니터링(O&M: Operation Monitoring) 및 종단간 서비스 품질 모니터링 정보를 기반으로 빅데이터 기반의 서비스 장애 모니터링을 제공하는 것으로 실제 서비스의 서비스 품질(QoS)을 정량적으로 모니터링(지연(latency), 네트워크 컨디션 등)할 수 있고, 서비스 품질(QoS) 및 서비스 통계, 운영 모니터링(O&M), 장애 조치 등과 관련된 정보를 바탕으로 서비스 장애를 예측 또는 실시간 검출하여 장애를 사전에 예방할 수 있다.
더하여, 본 발명은 장애 종류별로 구분하여 장애 패턴에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 갱신할 수 있으며, 이와 같이 장애와 관련된어 수집된 빅 데이터를 기반으로 다양한 장애 종류에 대응되어 장애 패턴 정보를 학습하여 장애 예측에 이용할 수 있으므로 장애가 예측되는 클라이언트 장치(100) 및 서비스 네트워크에 대하여 장애 종류에 따른 적절한 선조치를 진행할 수 있으며, 서비스 장애를 사전에 미리 예방하여 안정적인 클라우드 스트리밍 서비스가 이루어지도록 지원할 수 있다.
상술한 실시예에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 해당 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터나 본 발명의 실시예에 따른 클라이언트 장치, 서버 등에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법을 구현할 수 있다.
정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램은 클라이언트 장치, 서버의 내장 메모리에 저장 및 설치될 수 있다. 또는, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램을 저장 및 설치한 스마트 카드 등의 외장 메모리가 인터페이스를 통해 클라이언트 장치, 서버에 장착될 수도 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 각 클라이언트 장치로부터 서비스 품질과 관련된 정보를 취합하고 모니터링할 수 있으며, 취합된 서비스 품질 관련 정보를 기반으로 서비스 품질을 분석하여 장애 발생시 신속한 장애 조치가 이루어지도록 지원하여 클라우드 스트리밍과 같은 실시간 전송 방식 시스템의 안정적이고 원활한 서비스 제공을 보장하는 것으로서, 클라우드 스트리밍 서비스 분야, 네트워크 서비스 품질 모니터링 분야 등에서 광범위하게 이용될 수 있다.
10: 서비스 분석 모듈 100: 클라이언트 장치
200: 로그 수집 서버 300: 에러 로그 수집 서버
400: 서비스 품질 분석 서버 410: 로그 분석부
420: 실시간 서비스 모니터링부 500: 서비스 운영 서버

Claims (10)

  1. 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치에 구성되어 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정한 결과를 로그 정보로 제공하고, 미리 설정된 기준에 따른 서비스 품질의 이상 판단시 에러 로그 정보를 제공하는 서비스 분석 모듈;
    상기 서비스 분석 모듈이 제공하는 로그 정보들과 분석에 필요한 정보를 저장하는 로그 DB;
    상기 로그 DB에 저장된 로그 정보들을 기반으로 서비스 품질 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 서비스 품질 정보에 따른 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애정보를 생성하여 제공하는 서비스 품질 분석 서버; 및
    상기 장애정보를 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 상기 로그 DB에 누적된 정보를 통계 분석하여 생성한 서비스 통계정보를 상기 로그 DB에 저장하는 서비스 운영 서버를 포함하되,
    상기 서비스 품질 분석 서버는 상기 로그 DB에 누적된 정보를 기반으로 생성한 장애 패턴 정보와 상기 서비스 분석 모듈로부터 실시간으로 수신되는 상기 에러 로그 정보를 누적하여 생성한 에러 로그 패턴을 비교하여 일치하는 경우 장애 예측 경보 정보를 생성하여 제공하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 서비스 분석 모듈은 네트워크 속도와 처리 속도를 측정하여 상기 로그 정보를 생성하고, 상기 네트워크 속도 및 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나 상기 결과정보로 수신되는 데이터의 유효성 검사를 통한 이상 발생시 상기 에러 로그 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    각 클라이언트 장치의 서비스 분석 모듈로부터 로그 정보를 수집하여 상기 로그 DB에 저장하는 로그 수집 서버; 및
    각 클라이언트 장치의 서비스 분석 모듈로부터 에러 로그 정보를 수집하여 상기 로그 DB에 저장하는 에러 로그 수집 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 서비스 운영 서버는 상기 서비스 품질 분석 서버로부터 상기 장애정보를 수신하고, 상기 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 서비스 품질 관련 파라미터에 따라 장애 종류를 식별하고, 식별된 장애 종류와 관련되어 조치한 내용에 대한 장애 조치 내역 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 서비스 운영 서버는 장애 정보를 기초로 장애가 발생한 클라이언트 장치에 대하여 원격으로 서비스 품질 우선순위 클래스를 가변하거나 가용 자원의 할당 정도를 가변하도록 제어하여 장애 조치를 수행하고, 장애 조치 내용에 대한 상기 장애 조치 내역 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 서비스 운영 서버는 장애 조치 내역 정보를 장애 정보와 매칭하여 로그 DB에 누적 저장하며, 서비스 품질 분석 서버로부터 장애 정보 수신시 수신된 장애정보에 대응되는 장애 조치 내역 정보를 상기 로그 DB로부터 추출하여 관리자 장치에 전송하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 각 클라이언트 장치는 사용자 장치로부터 웹 어플리케이션의 실행에 따라 생성된 영상 정보 및 음성정보를 인코딩하여 생성한 결과정보를 사용자 장치로 스트리밍 방식으로 전송하는 클라우드 스트리밍 서버 및 상기 결과정보를 수신하여 상기 결과정보에 포함된 영상정보 및 음성정보를 디코딩하여 재생하는 사용자 장치중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템.
  8. 클라우드 스트리밍 방식으로 데이터를 송수신하는 각 클라이언트 장치에 구성된 서비스 분석 모듈이 클라우드 스트리밍 서비스에 대한 서비스 품질(Qulity of Service)을 측정한 결과를 로그 정보로 제공하고, 미리 설정된 기준에 따른 서비스 품질의 이상 판단시 에러 로그 정보를 제공하는 단계;
    로그 수집 서버 및 에러 로그 수집 서버가 상기 서비스 분석 모듈이 제공하는 로그 정보들을 로그 DB에 저장하는 단계;
    서비스 품질 분석 서버가 상기 로그 DB에 저장된 로그 정보들을 기반으로 서비스 품질 정보를 생성하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 서비스 품질 정보에 따른 측정치가 미리 설정된 기준치 이하인 경우 장애정보를 생성하여 제공하는 단계;
    서비스 운영 서버가 상기 장애정보를 수신하여 상기 로그 DB에 누적 저장하고, 상기 로그 DB에 누적된 정보를 통계 분석하여 서비스 통계정보를 생성한 후 로그 DB에 저장하는 단계; 및
    상기 서비스 품질 분석 서버가 상기 로그 DB에 누적된 정보를 기반으로 생성한 장애 패턴 정보와 상기 서비스 분석 모듈로부터 실시간으로 수신되는 상기 에러 로그 정보를 누적하여 생성한 에러 로그 패턴을 비교하여 일치하는 경우 장애 예측 경보 정보를 제공하는 단계를 포함하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 에러 로그 정보를 제공하는 단계는 상기 서비스 분석 모듈이 네트워크 속도와 처리 속도를 측정하여 상기 로그 정보를 생성하고, 상기 네트워크 속도 및 처리 속도가 미리 설정된 기준치 이하이거나 상기 클라이언트 장치에 수신되는 데이터의 유효성 검사를 통한 이상 발생시 상기 에러 로그 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법.
  10. 제 8항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 상기 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체.
KR1020150020700A 2014-12-08 2015-02-11 클라우드 스트리밍 서비스를 위한 서비스 품질 모니터링 시스템 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체 KR102312354B1 (ko)

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