KR20170062241A - 빅 데이터 경량화 기능 제공장치 및 그 방법 - Google Patents

빅 데이터 경량화 기능 제공장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅 데이터를 전송함에 있어서 그 데이터의 용량을 감소 시킬 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것으로, 시스템 제어부, 경량화 요구 분석부, 가상 머신 생성부를 포함할 수 있으며, 이를 통해 빅 데이터 환경에서 데이터 보유자인 사용자가 원격의 빅 데이터 분석 서비스를 사용하는 경우에 사용자 단말에서 빅 데이터 분석 서버로 전송해야 할 데이터의 용량을 감소시키기 위하여 사용자가 보유하고 있는 데이터를 사용자 단말에서 경량화할 수 있도록 경량화 기능을 가지는 가상 머신을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

Description

빅 데이터 경량화 기능 제공장치 및 그 방법{big data lightweight function providing apparatus and method therefor}
본 발명은 빅 데이터를 전송함에 있어서 그 데이터의 용량을 감소 시킬 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것으로, 보다 구체적으로는 대용량의 데이터를 보유하고 있는 사용자의 단말에 데이터의 용량을 감소시키는 기능을 수행할 수 있는 가상 머신을 제공하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
빅 데이터의 활용도가 점차 높아지고 있는 가운데 빅 데이터 서비스 사업자들은 개인 및 기관이 보유한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 기반으로 온라인 상에서 분석, 처리할 수 있는 서비스들을 제공하고 있다.
이러한 서비스를 사용하기 위하여 데이터 보유자는 사용자의 스토리지에 저장되어 있는 대용량의 데이터를 온라인을 통해 원격지의 빅 데이터 분석 시스템에 전송 또는 저장할 필요성이 존재하며, 이를 위해서는 대용량의 원격 스토리지 자원뿐만 아니라, 대용량의 데이터를 전송함에 따른 네트워크 부하 및 전송 시간이 요구된다.
일반적으로 빅 데이터를 분석하는 과정은 수집, 전처리, 분석, 시각화의 단계로 구분되며, 이중 전처리 과정은 기초 데이터에서 불필요한 부분들을 제거하거나 구조화 하는 과정으로써 이를 통해 데이터의 용량을 크게 감소시킬 수 있으며 또한 대부분의 처리 과정이 복잡한 분석 처리가 아닌 단순, 반복 작업의 형태로 이루어지기 때문에 높은 컴퓨팅 성능을 요구하지 않는다는 특징을 갖는다.
이러한 전처리 작업을 효율적으로 대처하기 위하여, 본 발명은 데이터 보유자가 클라이언트에서 원격의 빅 데이터 분석 시스템으로 데이터를 전송하기 이전 단계에서 전처리 과정을 수행하는 것에 대한 필요성이 존재한다.
본 발명은 빅 데이터 환경에서 데이터 보유자인 사용자가 원격의 빅 데이터 분석 서비스를 사용하는 경우에 사용자 단말에서 빅 데이터 분석 서버로 전송해야 할 데이터의 용량을 감소시키기 위하여 사용자가 보유하고 있는 데이터를 사용자 단말에서 경량화할 수 있도록 경량화 기능을 가지는 가상 머신을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치는 사용자로부터 샘플 데이터 및 사용자 시스템 환경정보를 수신하고, 생성된 가상 머신을 사용자 시스템으로 전송하는 시스템 제어부; 상기 샘플 데이터를 분석하여 획득한 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보, 경량화 알고리즘 정보를 이용하여 필요한 경량화 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구 정보를 생성하는 경량화 요구 분석부; 및 상기 경량화 도구 정보에 기초하여 사용자 시스템에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성하는 가상 머신 생성부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 수신하거나 미리 생성된 가상 머신 메타정보를 저장 또는 갱신하고, 상기 경량화 요구 분석부로부터 상기 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색 요청을 수신하여, 상기 요청에 해당하는 가상 머신 메타정보가 존재하는 경우에 상기 가상 머신 메타정보를 송신하는 가상 머신 메타정보 관리부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 요구 분석부는, 상기 가상 머신 메타정보를 수신하지 않는 경우에는 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 요구 분석부는, 상기 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 상기 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 상기 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고 상기 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 요구 분석부는, 상기 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하여 데이터 유형정보를 생성하는 샘플 데이터 분석부; 데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신하는 경량화 알고리즘 관리부; 상기 데이터 유형정보 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 경량화 도구정보 생성부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 가상 머신 생성부는, 량화 환경블록을 조합하여 상기 경량화 도구정보에 해당하는 가상 머신의 구동 환경을 생성하는 가상 머신 구동 환경 생성부; 및 상기 가상 머신 구동 환경에서 상기 경량화 도구정보에 해당하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성하는 경량화 도구 생성부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 가상 머신 구동 환경 생성부로부터 경량화 환경블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 환경블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 환경블록을 송신하는 경량화 환경블록 제공부; 및 상기 경량화 도구 생성부로부터 경량화 기능블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 기능블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 기능블록을 송신하는 경량화 기능블록 제공부를 포함하는 경량화 블록 제공부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 가상 머신 생성부는, 상기 생성한 가상 머신에 대한 메타 정보를 상기 시스템 제어부로 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 시스템 제어부는, 수신한 상기 가상 머신에 대한 메타 정보를 상기 가상 머신 메타정보 관리부로 송신할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공방법은 사용자로부터 샘플 데이터 및 사용자 시스템 환경정보를 수신하고, 생성된 가상 머신을 사용자 시스템으로 전송하는 단계; 상기 샘플 데이터를 분석하여 획득한 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보, 경량화 알고리즘 정보를 이용하여 필요한 경량화 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 단계; 및 상기 경량화 도구정보에 따라 사용자 시스템에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 수신하거나 미리 생성된 가상 머신의 메타정보를 저장 또는 갱신하고, 상기 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색 요청을 수신하여, 상기 요청에 해당하는 가상 머신 메타정보가 존재하는 경우에 상기 가상 머신 메타정보를 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는, 상기 가상 머신 메타정보를 수신하지 않는 경우에는 데이터 유형에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는,
상기 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 상기 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 상기 가상 머신 메타 정보 및 데이터 유형에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고, 상기 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는, 상기 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하는 단계; 데이터 유형에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신하는 단계; 상기 데이터 유형 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 가상 머신을 생성하는 단계는, 경량화 환경블록을 조합하여 상기 경량화 도구정보에 해당하는 가상 머신의 구동 환경을 생성하는 단계; 및 상기 가상 머신 구동 환경에서 상기 경량화 도구정보에 해당하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 경량화 환경블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 환경블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 환경블록을 송신하는 단계; 및 상기 경량화 기능블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 기능블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 기능블록을 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 상기 가상 머신을 생성하는 단계는, 상기 생성한 가상 머신에 대한 메타 정보를 송신할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치와 사용자 단말, 빅 데이터 분석 시스템 사이의 데이터 흐름을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치의 구성도이다.
도 3는 도 1에 도시된 경량화 요구 분석부의 세부 구성도이다.
도 4는 도 1에 도시된 가상 머신 생성부의 세부 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 데이터 흐름을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 데이터 유형 정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 가상 머신 메타정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 경량화 도구정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 가상 머신 생성 절차를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공방법의 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치 및 그 방법에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)와 사용자 단말, 빅 데이터 분석 시스템 사이의 데이터 흐름을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)와 사용자 단말, 빅 데이터 분석 시스템의 연결관계 및 데이터 흐름이 나타나 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)은 사용자 단말과 연결되어, 사용자 단말로부터 수신한 샘플 데이터 및 사용자 단말 환경정보를 바탕으로 빅 데이터 경량화를 위한 가상 머신을 생성할 수 있다.
생성된 가상 머신은 사용자 단말로 제공되며, 사용자 단말은 가상 머신을 이용하여 보유하고 있는 빅 데이터에 대한 경량화를 수행할 수 있으며, 사용자 단말은 경량화가 이루어진 데이터를 원격 빅 데이터 분석 시스템에 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)은 원격 빅 데이터 분석 시스템의 내부에 포함될 수 있으며, 외부에 별도의 장치로 존재할 수도 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)는 사용자 단말, 빅 데이터 분석 시스템과 연결되어 빅 데이터 경량화 기능을 수행할 수 있도록 아래와 같은 시나리오로 빅 데이터 경량화 기능을 제공할 수 있다.
[제1 시나리오]
사용자는 사용자 단말(단순 디바이스뿐만 아니라 서버도 이에 포함될 수 있음)에 저장되어 있는 대용량의 빅 데이터를 분석하여 그 결과를 활용하기 위하여 원격으로 연결된 빅 데이터 분석 시스템에 보유한 빅 데이터 전부를 전송하지 아니하고, 빅 데이터 경량화 서비스 제공자(빅 데이터 분석 시스템 관리자 일 수도 있으며, 제3자일 수도 있음)가 제공하는 빅 데이터 경량화 기능(가상 머신의 제공)을 활용하여 전송될 데이터를 최소화하여 경량화된 데이터를 전송할 수 있다.
[제2 시나리오]
사용자는 센서 디바이스 등을 통해 수집되는 대용량의 정보(빅 데이터)를 사용자 단말에 저장하는 경우 저장된 정보는 실시간으로 급격하게 증가할 수 밖에 없다.
이 때 사용자는 실시간으로 증가하는 빅 데이터를 분석 활용하기 위하여 빅 데이터 분석 서비스 제공자가 제공하는 빅 데이터 경량화 기능을 활용함으로써 현재까지 저장되어 있는 데이터를 경량화하여 서버에 전송하고, 또한 실시간으로 수집되는 정보 중 분석에 필요한 정보들을 추출하여 빅 데이터 분석 시스템으로 전송함으로써 전송될 데이터를 최소화 할 수 있다.
[제3 시나리오]
사용자가 자체적으로 보유한 데이터 저장소에 저장된 데이터베이스와 원격의 빅 데이터 분석 시스템을 연동하여 사용하고자 하는 경우, 데이터 분석 과정에서 자체 저장소에 존재하는 데이터를 빅 데이터 분석 시스템으로 전송함에 있어 빅 데이터 경량화 기능을 활용하여 사용자 단말에서 경량화 과정을 수행할 수 있다.
이에 따라 원격 빅 데이터 분석 시스템에 의존하지 아니하고 각 사용자의 단말에서 분산 처리함으로써, 데이터 전송에 따른 자원의 낭비를 최소화 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)의 구성도이다.
도 2를 참조하면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)는 시스템 제어부(100), 경량화 요구 분석부(200), 가상 머신 생성부(300)를 포함할 수 있다.
반면 또 다른 일 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)는 가상 머신 메타정보 관리부(400) 및/또는 경량화 블록 제공부(500)를 더 포함할 수 있다.
시스템 제어부(100)는 사용자로부터 샘플 데이터 및 사용자 단말 환경정보를 수신하고, 생성된 가상 머신을 사용자 단말로 전송할 수 있다.
여기서 샘플 데이터는 경량화의 대상이 되는 빅 데이터 중 일부 데이터를 의미할 수 있으며, 데이터 유형에 대한 정보를 분석할 수 있을 정도의 정보를 포함하고 있다면 데이터의 크기나 형식에 제한 없이 사용될 수 있다.
또한 사용자 단말 환경정보는 사용자 단말의 운영체제 및/또는 빅 데이터를 관리하고 있는 프로그램에 대한 유형, 구동방식, 데이터 형식 등에 대한 정보를 포함하는 환경정보를 의미하나, 이에 한정되지 아니하고 제공된 가상 머신이 사용자 단말에서 동작할 수 있도록 생성함에 있어서 사용될 수 있는 정보라면 제한 없이 사용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 시스템 제어부(100)는 가상 머신 생성부(300)에서 생성된 가상 머신을 사용자의 단말로 전송함으로써 경량화 기능을 제공할 수 있다.
경량화 요구 분석부(200)는 샘플 데이터를 분석하여 획득한 데이터 유형 정보 및 사용자 단말 환경정보, 경량화 알고리즘 정보를 이용하여 필요한 경량화 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구 정보를 생성할 수 있다.
여기서 데이터 유형정보는 텍스트, 이미지, 동영상 등 데이터의 종류 및 이에 따른 데이터 포맷정보와 배치, 스트리밍 시간정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고 데이터를 식별함에 있어 필요한 정보라면 제한 없이 사용될 수 있다.
데이터 유형정보는 도 7을 참조하며 더 자세히 설명하도록 한다.
여기서 경량화 알고리즘 정보는 데이터 유형에 따라 경량화 기능을 수행할 수 있는 경량화 알고리즘에 대한 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 정보를 의미할 수 있다.
경량화 요구 분석부(200)는 도 3을 참조하여 더 자세히 설명하도록 한다.
가상 머신 생성부(300)는 경량화 도구 정보에 기초하여 사용자 단말에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 경량화 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성할 수 있다.
여기서 경량화 환경블록은 해당 사용자 단말에서 가상 머신이 경량화 기능을 수행할 수 있는 환경을 이루고 있는 정보 블록(Information Block)을 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 적어도 하나의 경량화 환경블록을 조합하여 해당 사용자 단말에서 경량화 기능을 수행할 수 있는 가상 머신 구동 환경에 대한 정보를 생성할 수 있다.
또한 경량화 기능 블록은 경량화 도구 정보에 기초하여 사용자 단말에서 해당하는 경량화 알고리즘에 따라 경량화를 수행할 수 있는 기능을 구현하기 위한 정보를 포함하고 있는 정보 블록을 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 적어도 하나의 경량화 기능 블록을 조합하여 해당 사용자 단말에서 경량화 기능을 수행할 수 있는 가상 머신에 필요한 정보를 생성할 수 있다.
가상 머신 생성부(300)는 도 4를 참조하며 더 자세히 설명하도록 한다.
가상 머신 메타정보 관리부(400)는 수신하거나 미리 생성된 가상 머신 메타정보를 저장 또는 갱신하고, 경량화 요구 분석부(200)로부터 데이터 유형 정보 및 사용자 단말 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색 요청을 수신할 수 있다.
또한 가상 머신 메타정보의 탐색 요청에 해당하는 가상 머신 메타정보가 존재하는 경우에 가상 머신 메타정보를 송신할 수 있다.
여기서 가상 머신 메타정보는 기존에 생성되었던 가상 머신의 환경 및 기능에 대한 정보를 포함하며, 이를 이용하여 가상 머신을 생성할 수 있는 정보를 의미할 수 있다.
본 발명의 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)가 가상 머신 메타정보 관리부(400)를 포함하는 일 실시 예에 따르면 경량화 요구 분석부(200)가 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
또한 본 발명의 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)가 가상 머신 메타정보 관리부(400)를 포함하는 또 다른 실시 예에 따르면 경량화 요구 분석부(200)가 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 상기 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고 상기 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
경량화 블록 제공부(500)는 가상 머신 구동 환경 생성부(300)로부터 수신한 요청에 해당하는 경량화 환경블록 및 경량화 기능블록을 송신할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 블록 제공부(500)는 경량화 환경블록 제공부(510), 경량화 기능블록 제공부(520)을 포함할 수 있다.
경량화 환경블록 제공부(510)는 가상머신 구동 환경 생성부(410)로부터 경량화 환경블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 환경블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 환경블록을 송신할 수 있다.
경량화 기능블록 제공부(520)는 경량화 도구 생성부(420)로부터 경량화 기능블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 기능블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 기능블록을 송신할 수 있다.
도 3는 도 1에 도시된 경량화 요구 분석부의 세부 구성도이다.
도 3을 참조하면 경량화 요구 분석부(200)는 샘플 데이터 분석부(210), 경량화 알고리즘 관리부(220), 경량화 도구정보 생성부(230)를 포함할 수 있다.
샘플 데이터 분석부(210)는 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하여 데이터 유형정보를 생성할 수 있다.
경량화 알고리즘 관리부(220)는 데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보는 데이터의 유형에 따라 각 유형에 해당하는 경량화 방법에 대한 알고리즘을 매핑한 매핑 정보를 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 알고리즘 매핑 정보는 주기적으로 또는 외부로부터 송신될 때마다 갱신될 수 있다.
경량화 도구정보 생성부(230)는 데이터 유형정보 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
여기서 경량화 도구정보란 가상 머신을 생성함에 있어 필요한 경량화 방법 및 경량화 기능 항목에 대한 가상 머신 기능 정보 및 생성할 가상 머신이 구동해야 할 환경에 대한 구동 환경정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 도구정보는 가상 머신 메타정보 관리부(400)로부터 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 가상 머신 메타정보에 따라 생성될 수 있으며, 또 다른 실시 예에 따르면 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하여 이를 기초로 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 도구정보는 가상 머신 메타정보 관리부(400)로부터 가상 머신 메타정보를 수신하지 않은 경우에는 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 가상 머신 메타정보를 이용하여 경량화 도구정보를 생성한 경우 자동 생성하거나 또는 자동 생성된 경량화 기능 항목을 사용자 시스템의 UI를 통해 사용자에게 전달함으로써 사용자가 경량화에 필요한 기능을 선택하게 할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 가상 머신 생성부(300)의 세부 구성도이다.
도 4를 참조하면 가상 머신 생성부(300)는 가상 머신 구동 환경 생성부(310), 경량화 도구 생성부(320)를 포함할 수 있다.
가상 머신 구동 환경 생성부(310)는 경량화 환경블록을 조합하여 경량화 도구정보에 해당하는 가상 머신의 구동 환경을 생성할 수 있다.
여기서 가상 머신의 구동 환경이란 사용자 단말에서 생성된 가상 머신이 동작할 수 있는 환경을 의미한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 환경블록을 조합하는 것은 적어도 하나의 경량화 환경블록을 원하는 가상 머신의 구동 환경을 조성할 수 있도록 결합하여 하나의 구동환경을 생성하는 것을 의미할 수 있다.
경량화 도구 생성부(320)는 가상 머신 구동 환경에서 경량화 도구정보에 해당하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 생성된 가상 머신의 구동 환경에서 경량화 알고리즘에 따라 경량화 기능을 수행할 수 있는 가상 머신을 생성하기 위하여 경량화 기능 블록을 조합할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 기능 블록을 조합하는 것은 적어도 하나의 경량화 기능블록을 원하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 결합하여 특정 작업을 수행하는 기능을 생성하는 것을 의미할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 데이터 흐름을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 빅 데이터 경량화 기능 제공장치(1000)는 사용자 단말로부터 데이터 경량화를 위한 샘플 데이터와 시스템 환경 세부정보 및 분석 용도정보를 포함한 사용자 시스템 환경정보를 수신할 수 있다(S10).
시스템 제어부(100)는 사용자 단말로부터 수신한 샘플 데이터와 사용자 시스템 환경정보를 기반으로 경량화 요구 분석부(200)에 경량화 요구사항 분석을 요청할 수 있다(S20).
경량화 요구사항 분석부(200)는 샘플 데이터를 분석하여 데이터 유형에 대한 정보를 획득하고, 가상 머신 메타정보 관리부(400)에 획득된 데이터 유형과 사용자 시스템 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색을 요청할 수 있다(S30).
가상 머신 메타정보 관리부(400)는 요청된 가상 머신 메타정보를 탐색하여 경량화 요구사항 분석부(200)에 송신할 수 있다(S40).
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 요구사항 분석부(200)는 수신한 가상 머신 메타정보가 하나일 경우 이를 그대로 사용하며 둘 이상 존재할 경우 이를 조합하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
또한 가상 머신 메타정보를 수신 받지 아니한 경우에는 데이터 유형에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하고 이를 시스템 제어부(100)에 반환할 수 있다(S50).
시스템 제어부는 가상 머신 생성부에 경량화 도구정보를 송신하고 가상 머신의 생성을 요청할 수 있다(S60).
가상 머신 생성부(300)는 수신한 경량화 도구정보에 대응되는 경량화 환경블록 및 경량화 기능블록을 경량화 블록 제공부(500)에 요청하고 전달 받을 수 있다(S70).
가상 머신 생성부(300)는 경량화 블록 제공부(500)로부터 수신한 경량화 환경블록 및 경량화 기능블록을 조합하여 가상 머신을 생성하고, 생성한 가상 머신의 메타정보를 시스템 제어부로 전달할 수 있다(S80).
시스템 제어부(100)는 가상 머신 메타정보 관리부(400)에 신규로 생성된 가상 머신 메타정보의 등록을 요청할 수 있고(S90), 가상 머신 메타정보 관리부(400)는 요청된 가상 머신 메타정보를 등록 또는 갱신할 수 있다(S100).
시스템 제어부(100)는 경량화 요구사항 분석부(200)에 가상 머신의 생성 결과를 전달할 수 있으며(S110), 경량화 요구사항 분석부(200)는 이를 바탕으로 경량화 알고리즘 정보를 갱신한다(S120).
시스템 제어부(100)는 가상 머신 생성부(300)에 생성된 가상 머신을 사용자 시스템에 전송하도록 요청할 수 있다(S130).
사용자 시스템은 수신한 가상 머신을 사용자 단말에 제공할 수 있다(S140).
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 데이터 유형 정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 유형 정보가 나타나 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 데이터 유형 정보에는 데이터 유형에 대한 고유 식별자(DTID), 메타 데이터, 데이터의 대표구조, 데이터의 표준 포맷, 데이터의 분할 기준 등의 항목이 포함될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 가상 머신 메타정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 머신 메타정보가 나타나 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 가상 머신 메타 정보는 식별정보, 경량화 대상이 되는 데이터에 대한 유형, 데이터 경량화 처리를 위해 사용된 기능 블록, 클라이언트 환경 및 이를 지원하는 환경 블록 목록 등을 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 경량화 알고리즘 정보의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 경량화 알고리즘 정보가 나타나 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 알고리즘 정보로는 경량화 방법에 대한 성명 또는 실시 예에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 경량화 방법으로는 필터링, 변환, 정제 등의 방법이 포함될 수 있으나 이에 한정되지 아니한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공장치에서의 가상 머신 생성 절차를 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 가상 머신 생성부(300)는 경량화 블록 제공부(500)에 경량화 도구 정보에 해당하는 가상 머신의 생성을 위해 필요한 경량화 환경블록 및 경량화 기능블록을 요청하고, 요청에 따른 경량화 환경블록 및 경량화 기능블록을 전송 받을 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 수신한 적어도 하나의 경량화 환경블록을 조합하여 가상 머신의 구동환경을 생성하며, 해당 구동환경에서 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터 경량화 기능 제공방법의 흐름도이다.
샘플 데이터 및 사용자 시스템 환경정보를 수신한다(1010).
여기서 샘플 데이터는 경량화의 대상이 되는 빅 데이터 중 일부 데이터를 의미할 수 있으며, 데이터 유형에 대한 정보를 분석할 수 있을 정도의 정보를 포함하고 있다면 데이터의 크기에 제한 없이 사용될 수 있다.
또한 사용자 단말 환경정보는 사용자 단말의 운영체제 및/또는 빅 데이터를 관리하고 있는 프로그램에 대한 유형, 구동방식, 데이터 형식 등에 대한 정보를 포함하는 환경정보를 의미하나, 이에 한정되지 아니하고 제공된 가상 머신이 사용자 단말에서 동작할 수 있도록 생성함에 있어서 사용될 수 있는 정보라면 제한 없이 사용될 수 있다.
샘플 데이터를 분석하여 데이터 유형정보를 생성한다(1020).
본 발명의 일 실시 예에 따르면 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하여 데이터 유형정보를 생성할 수 있다.
데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신한다(1030).
데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 알고리즘 매핑 정보는 데이터의 유형에 따라 각 유형에 해당하는 경량화 방법에 대한 알고리즘을 매핑한 매핑 정보를 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 알고리즘 매핑 정보는 주기적으로 또는 외부로부터 송신될 때마다 갱신될 수 있다.
데이터 유형 정보 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 및/또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 경량화 도구정보를 생성한다(1040).
본 발명의 일 실시 예에 따르면 데이터 유형정보 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
여기서 경량화 도구정보란 가상 머신을 생성함에 있어 필요한 경량화 방법 및 경량화 기능 항목에 대한 가상 머신 기능 정보 및 생성할 가상 머신이 구동해야 할 환경에 대한 구동 환경정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 도구정보는 가상 머신 메타정보가 수신된 경우에는 가상 머신 메타정보에 따라 생성될 수 있으며, 또 다른 실시 예에 따르면 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하여 이를 기초로 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 도구정보는 가상 머신 메타정보가 수신되지 않은 경우에는 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 가상 머신 메타정보를 이용하여 경량화 도구정보를 생성한 경우 자동 생성하거나 또는 자동 생성된 경량화 기능 항목을 사용자 시스템의 UI를 통해 사용자에게 전달함으로써 사용자가 경량화에 필요한 기능을 선택하게 할 수 있다.
경량화 도구정보에 따라 경량화 환경 블록 및 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성한다(1050).
본 발명의 일 실시 예에 따르면 경량화 도구 정보에 기초하여 사용자 단말에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 경량화 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 요청에 의하여 수신 받은 적어도 하나의 경량화 환경 블록 및 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
1000 : 빅 데이터 경량화 기능 제공장치
100 : 시스템 제어부 200 : 경량화 요구 분석부
300 : 가상 머신 생성부 400 : 가상 머신 메타정보 관리부
500 : 경량화 블록 제공부

Claims (17)

  1. 사용자로부터 샘플 데이터 및 사용자 시스템 환경정보를 수신하고, 생성된 가상 머신을 사용자 시스템으로 전송하는 시스템 제어부;
    상기 샘플 데이터를 분석하여 획득한 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보, 경량화 알고리즘 정보를 이용하여 필요한 경량화 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구 정보를 생성하는 경량화 요구 분석부; 및
    상기 경량화 도구 정보에 기초하여 사용자 시스템에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성하는 가상 머신 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    수신하거나 미리 생성된 가상 머신 메타정보를 저장 또는 갱신하고, 상기 경량화 요구 분석부로부터 상기 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색 요청을 수신하여, 상기 요청에 해당하는 가상 머신 메타정보가 존재하는 경우에 상기 가상 머신 메타정보를 송신하는 가상 머신 메타정보 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  3. 제 2 항에 있어서 상기 경량화 요구 분석부는,
    상기 가상 머신 메타정보를 수신하지 않는 경우에는 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  4. 제 2 항에 있어서 상기 경량화 요구 분석부는,
    상기 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 상기 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 상기 가상 머신 메타정보 및 데이터 유형 정보에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고 상기 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  5. 제 1 항에 있어서 상기 경량화 요구 분석부는,
    상기 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하여 데이터 유형정보를 생성하는 샘플 데이터 분석부;
    데이터 유형정보에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신하는 경량화 알고리즘 관리부;
    상기 데이터 유형정보 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 경량화 도구정보 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  6. 제 1 항에 있어서 상기 가상 머신 생성부는,
    경량화 환경블록을 조합하여 상기 경량화 도구정보에 해당하는 가상 머신의 구동 환경을 생성하는 가상 머신 구동 환경 생성부; 및
    상기 가상 머신 구동 환경에서 상기 경량화 도구정보에 해당하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성하는 경량화 도구 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 가상 머신 구동 환경 생성부로부터 경량화 환경블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 환경블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 환경블록을 송신하는 경량화 환경블록 제공부; 및
    상기 경량화 도구 생성부로부터 경량화 기능블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 기능블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 기능블록을 송신하는 경량화 기능블록 제공부를 포함하는 경량화 블록 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  8. 제 2 항에 있어서 상기 가상 머신 생성부는,
    상기 생성한 가상 머신에 대한 메타 정보를 상기 시스템 제어부로 송신하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  9. 제 8 항에 있어서 상기 시스템 제어부는,
    수신한 상기 가상 머신에 대한 메타 정보를 상기 가상 머신 메타정보 관리부로 송신하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공장치.
  10. 사용자로부터 샘플 데이터 및 사용자 시스템 환경정보를 수신하고, 생성된 가상 머신을 사용자 시스템으로 전송하는 단계;
    상기 샘플 데이터를 분석하여 획득한 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보, 경량화 알고리즘 정보를 이용하여 필요한 경량화 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 단계; 및
    상기 경량화 도구정보에 따라 사용자 시스템에 가상 머신이 구동할 수 있도록 경량화 환경 블록 및 기능 블록을 이용하여 가상 머신을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    수신하거나 미리 생성된 가상 머신의 메타정보를 저장 또는 갱신하고, 상기 데이터 유형 정보 및 상기 사용자 시스템 환경정보에 대응되는 가상 머신 메타정보의 탐색 요청을 수신하여, 상기 요청에 해당하는 가상 머신 메타정보가 존재하는 경우에 상기 가상 머신 메타정보를 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  12. 제 11 항에 있어서 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는,
    상기 가상 머신 메타정보를 수신하지 않는 경우에는 데이터 유형에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  13. 제 11 항에 있어서 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는,
    상기 가상 머신 메타정보를 수신하는 경우에는 상기 가상 머신 메타정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하거나, 상기 가상 머신 메타 정보 및 데이터 유형에 대응되는 경량화 알고리즘 정보를 조합하고, 상기 조합한 정보를 기초로 하여 경량화 도구정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  14. 제 10 항에 있어서 상기 경량화 도구정보를 생성하는 단계는,
    상기 샘플 데이터를 분석하여 해당하는 데이터 유형을 판단하고, 데이터 유형을 분류하는 단계;
    데이터 유형에 따른 알고리즘 매핑 정보를 포함하는 경량화 알고리즘 정보를 저장 및 갱신하는 단계;
    상기 데이터 유형 및 사용자 시스템 환경정보와 경량화 알고리즘 정보 또는 가상 머신 메타정보를 이용하여 필요한 가상 머신 기능 정보 및 구동 환경정보를 포함하는 경량화 도구정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  15. 제 10 항에 있어서 상기 가상 머신을 생성하는 단계는,
    경량화 환경블록을 조합하여 상기 경량화 도구정보에 해당하는 가상 머신의 구동 환경을 생성하는 단계; 및
    상기 가상 머신 구동 환경에서 상기 경량화 도구정보에 해당하는 경량화 기능을 수행할 수 있도록 경량화 기능 블록을 조합하여 가상 머신을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  16. 제 16 항에 있어서,
    상기 경량화 환경블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 환경블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 환경블록을 송신하는 단계; 및
    상기 경량화 기능블록 요청을 수신하고, 미리 저장된 경량화 기능블록 중 상기 요청에 대응되는 경량화 기능블록을 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
  17. 제 11 항에 있어서 상기 가상 머신을 생성하는 단계는,
    상기 생성한 가상 머신에 대한 메타 정보를 송신하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터 경량화 기능 제공방법.
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