KR20190014442A - 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법 및 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 장치 - Google Patents

클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법 및 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 장치 Download PDF

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Abstract

클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법 및 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법은 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록하는 단계와, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득하는 단계와, 획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행하는 단계와, 상기 최적화에 기초하여 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합하는 가상 스토리지를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법 및 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 장치{METHOD OF OPTIMALIZING CLOUD STORAGE SEVICES AND APPRATUS THEREOF}
아래 실시예들은 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 방법 및 클라우드 스토리지 서비스들을 최적화하는 장치에 관한 것이다.
클라우드 서비스의 보편화와 함께, 클라우드 서비스 사업자들은 가장 단순하고 보편적인 클라우드 서비스로서 클라우드 스토리지 서비스를 제공하고 있다.
이에 따라 클라우드 서비스를 사용하는 사용자들은 단일 로컬 컴퓨터에 여러 종류의 클라우드 스토리지 서비스들을 동시에 제공 받아 사용하게 되는 경우가 높아지고 있지만, 클라우드 스토리지 간의 상이한 인터페이스, 서비스 정책 등으로 인하여 사용자들은 각각의 클라우드 스토리지 서비스 마다 별도의 용도를 지정하여 사용하거나 또는 활용빈도가 높은 서비스 만을 선택적으로 사용하게 된다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 복수개의 개별 클라우드 스토리지를 하나의 스토리지로 가상화하여 사용할 수 있도록 하는 클라우드 스토리지 공유 방법들이 발명되고 있는 실정이다.
일 실시예에 따른 최적화 방법은 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록하는 단계와, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득하는 단계와, 획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행하는 단계와, 상기 최적화에 기초하여 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합하는 가상 스토리지를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 최적화를 수행하는 단계는, 사용자가 선택한 최적화 규칙에 응답하여 상기 최적화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 최적화 규칙은, 서로 종속적인 복수의 환경 설정 값을 포함할 수 있다.
상기 복수의 환경 설정 값은, 스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 획득하는 단계는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 상기 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 정보는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 데이터 쓰기 속도 및 데이터 읽기 속도를 포함할 수 있다.
상기 가상 스토리지를 생성하는 단계는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들 간의 데이터 미러링(data mirroring)을 통해 상기 가상 스토리지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 상기된 최적화 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록할 수 있다.
일 실시예에 따른 최적화 장치는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록하는 접근 권한 관리부와, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득하는 성능 모니터와, 획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행하는 최적화 규칙 매니저와, 상기 최적화에 기초하여 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합하는 가상 스토리지를 생성하는 가상 스토리지 생성부를 포함한다.
상기 최적화 규칙 매니저는, 사용자에게 최적화 규칙을 제공하고, 상기 사용자의 선택을 수신하는 최적화 규칙 저장소와, 상기 선택에 응답하여 상기 최적화를 수행하는 가상 스토리지 구성부를 포함할 수 있다.
상기 최적화 규칙은, 서로 종속적인 복수의 환경 설정 값을 포함할 수 있다.
상기 복수의 환경 설정 값은, 스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 성능 모니터는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 상기 정보를 획득할 수 있다.
상기 정보는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 데이터 쓰기 속도 및 데이터 읽기 속도를 포함할 수 있다.
상기 가상 스토리지를 생성부는, 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들 간의 데이터 미러링(data mirroring)을 통해 상기 가상 스토리지를 생성할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 구조도를 나타낸다.
도 3은 도 2에 도시된 가성 스토리지 최적화부의 구조도를 나타낸다.
도 4는 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 환경 설정을 설명하기 위한 도면의 일 예이다.
도 6은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 일 예이다.
도 7은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 다른 예이다.
도 8은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 다른 예이다.
도 9는 일 실시예에 따른 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 사용자(200)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)에 사용중인 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)을 등록할 수 있다. 또한, 사용자(200)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)을 통해 최적화 규칙을 선택할 수 있다.
이에, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)는 사용자(200)가 선택한 최적화 규칙 및 등록된 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 조합을 통해 가상 스토리지(400)를 생성하여 사용자(200)에게 단일 스토리지 형태로 제공할 수 있다.
이하에서는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)의 세부 기능 및 처리 절차, 정보의 구성, 실시 예들을 도면을 통해 상세히 설명한다.
도 2는 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 구조도를 나타내고, 도 3은 도 2에 도시된 가성 스토리지 최적화부의 구조도를 나타낸다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 가상 스토리지 최적화부(110), 클라우드 스토리지 접근 관리부(120), 및 데이터 저장 관리부(130)를 포함한다.
가상 스토리지 최적화부(110)는 사용자(200)의 요구사항을 바탕으로 최적화된 가상 스토리지(400)를 생성할 수 있다. 가상 스토리지 최적화부(110)는 최적화 규칙 매니저(111)와 가상 스토리지 생성부(112)를 포함할 수 있다.
최적화 규칙 매니저(111)는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)로부터 단일 가상 스토리지(400)를 생성하기 위한 환경 설정 값(구성 정보)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 최적화 규칙 매니저(111)는 사용자(200)의 서비스 우선 순위에 기초하여 단일의 가상 스토리지(400)의 환경 설정 값을 생성할 수 있다. 단일의 가상 스토리지(400)는 단일화된 가상 스토리지(400)를 의미할 수 있다. 이때, 서비스 우선 순위는 성능, 안정성, 또는 이동성 등을 포함할 수 있다. 환경 설정 값은 스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 최적화 규칙 매니저(111)는 복수의 클라우드 서비스들(300-1~300-n)의 사업자들이 제공하는 스토리지 서비스들에 대한 성능 정보 등을 저장할 수 있다. 이에, 최적화 규칙 매니저(111)는 저장된 성능 정보 등에 기초하여 최적화 작업을 수행하고, 단일의 가상 스토리지(400)의 구성 정보를 생성할 수 있다. 최적화 규칙 매니저(111)는 생성한 구성 정보를 가상 스토리지 생성부(112)로 전달할 수 있다.
최적화 규칙 매니저(111)는 최적화 규칙 저장소(1111) 및 가상 스토리지 구성부(1112)를 포함할 수 있다.
최적화 규칙 저장소(1111)는 최적화 규칙을 저장할 수 있다. 예를 들어, 최적화 규칙은 스토리지 안정성(데이터 안전성), 스토리지 성능 향상, 사용자 위치 변동성(사용 환경의 이동성) 등을 고려한 규칙을 포함할 수 있다. 사용자(200)는 최적화 규칙 중에서 적어도 하나의 규칙을 선택할 수 있다. 이때, 사용자(200)가 선택한 환경 설정 값에 기초하여 최적화 규칙이 정의될 수 있다. 즉, 최적화 규칙은 상술한 환경 설정 값과 연관되어 있을 수 있다. 최적화 규칙 매니저(111)는 사용자(200)가 선택한 최적화 규칙에 기초하여 최적화 작업을 수행할 수 있다.
가상 스토리지 구성부(1112)는 사용자(200)가 선택한 최적화 규칙 및 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n) 중에서 가용 클라우드 스토리지 서비스 정보에 기초하여 단일의 가상 스토리지(400)의 구성 정보를 생성할 수 있다.
가상 스토리지 생성부(112)는 단일의 가상 스토리지(400)의 구성 정보에 기초하여 가상 스토리지(400)를 생성할 수 있다.
클라우드 스토리지 접근 관리부(120)는 사용자(200)가 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)에 등록한 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)에 접근하고, 모니터링을 수행할 수 있다. 클라우드 스토리지 접근 관리부(120)는 접근 권한 관리부(121), 접근API 관리부(122), 데이터 접근 이력 관리부(123), 및 성능 모니터(124)를 포함할 수 있다.
접근 권한 관리부(121)는 사용자(200)가 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)에 등록한 개별 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n 중에서 하나)에 대한 사용자 권한 및 인증 정보를 관리할 수 있다. 이때, 사용자 권한 정보는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 사업자들과 사용자(200) 간의 클라우드 SLI 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 권한 정보는 스토리지 사용 기간 및 비용, 데이터 저장, 호출 속도 등을 포함할 수 있다. 인증 정보는 개별 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n 중에서 하나)에 대한 사용자(200)의 인증 요소(방법), 접근 권한, 처리 가능한 작업 등을 포함할 수 있다.
접근 API 관리부(122)는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 사업자들이 제공하는 개별 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n 중에서 하나)에 대한 접근 API(Application Program Interface)를 관리할 수 있다.
데이터 접근 이력 관리부(123)는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 사업자들이 제공하는 개별 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n 중에서 하나)에 저장되어 있는 사용자 데이터에 대한 접근 이력을 모니터링할 수 있다.
성능 모니터(124)는 개별 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n 중에서 하나)에 대한 성능을 평가하여 성능 정보를 생성할 수 있다. 성능은 데이터 쓰기 속도, 읽기 속도 등을 포함할 수 있다. 또한, 성능 모니터(124)는 성능 정보를 모니터링할 수 있다.
데이터 저장 관리부(130)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)의 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 데이터 저장 관리부(130)는 최적화를 위하여 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n) 간의 데이터 이동을 수행할 수 있다.
데이터 저장 관리부(130)는 데이터 이동성 관리부(131) 및 데이터 위치 관리부(132)를 포함할 수 있다.
데이터 이동성 관리부(131)는 사용자(200)가 요청하는 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 데이터 이동성 관리부(131)는 데이터를 저장, 호출, 이동, 또는 삭제할 수 있다.
데이터 위치 관리부(132)는 단일의 가상 스토리지(400) 상의 데이터와 복수의 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n)들 상의 데이터를 확인할 수 있다. 예를 들어, 데이터 위치 관리부(132)는 데이터들의 위치정보를 조회할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 사용자(200)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)에 사용중인 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)을 등록할 수 있다(1010). 이때, 사용자(200)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)의 UI(User Interface; 140)를 사용할 수 있다.
컨트롤러(controller; 150)는 시스템 제어(system control)를 수행할 수 있다. 즉, 컨트롤러(150)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)을 전반적으로 제어할 수 있다.
컨트롤러(150)는 UI(140)를 통해서 사용자(200)의 입력을 수신할 수 있다(1020).
컨트롤러(150)는 사용 중인 클라우드 스토리지 서비스(300-1~300-n)에 대한 정보를 접근 권한 관리부(121)에 저장할 수 있다(1030). 이때, 컨트롤러(150)는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)을 하나씩 개별적으로 등록하여 저장하거나, 또는 한꺼번에 등록하여 저장할 수 있다.
또한, 컨트롤러(150)는 접근 권한 관리부(121)에 성능 테스트를 요청할 수 있다(1040). 이에, 컨트롤러(150)는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 성능을 확인할 수 있다.
접근 권한 관리부(121)는 컨트롤러(150)의 명령에 응답하여 성능 모니터(124)에 성능 테스트를 요청할 수 있다(1050).
성능 모니터(124)는 등록된 복수의 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)에 대하여 성능을 테스트할 수 있다(1060). 즉, 성능 모니터(124)는 쓰기 속도 및 읽기 속도를 테스트할 수 있다.
성능 모니터(124)는 클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)의 성능을 접근 권한 관리부(121)에 저장할 수 있다(1070).
클라우드 스토리지 서비스들(300-1~300-n)에 대하여 등록 및 성능 테스트가 완료된 경우, 컨트롤러(150)는 접근 권한 관리부(121)에 가용 클라우드 스토리지 서비스 정보를 전달을 요청할 수 있다(1080).
접근 권한 관리부(121)는 사용자(200)가 등록한 가용 클라우드 스토리지 서비스 정보를 최적화 규칙 매니저(111)에게 전달할 수 있다(1090).
최적화 규칙 매니저(111)는 수신한 가용 클라우드 스토리지 서비스 정보와 최적화 규칙을 조합하여 스토리지 최적화 규칙 별 환경 설정 정보를 생성할 수 있다(1100). 이때, 최적화 규칙은 최적화 규칙 저장소(1111)에 저장되어 있을 수 있다.
최적화 규칙 매니저(111)는 컨트롤러(150)에 최적화 규칙 기반 환경설정을 요청할 수 있다(1110).
이에, 컨트롤러(150)는 사용자(200)에게 최적화 규칙 기반 환경설정을 요청할 수 있다(1120).
사용자(200)는 최적화 규칙 매니저(111)를 통해 환경 설정을 수행할 수 있다(1130). 예를 들어, 사용자(200)는 사용 목적에 따라 가상 스토리지(400)에 대한 구성 정보를 확정할 수 있다. 사용자(200)가 환경 설정을 수행하는 구성은 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.
컨트롤러(150)는 환경 설정에 따른 구성 정보를 가상 스토리지 생성부(112)로 전달할 수 있다(1140).
이에, 가상 스토리지 생성부(112)는 환경 설정에 기초하여 가상 스토리지(400)를 구성(생성)할 수 있다.
도 5는 환경 설정을 설명하기 위한 도면의 일 예이다.
도 5를 참조하면, 사용자(200)는 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)에 4개의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록할 수 있다. 이때, 클라우드 스토리지 서비스들의 용량의 합은 200G일 수 있다.
최적화 규칙 매니저(111)는 최적화 규칙 및 가용 클라우드 스토리지 서비스 정보를 바탕으로 초기 설정 값을 생성할 수 있다. 최적화 규칙 매니저(111)는 초기 설정 값을 사용자(200)에게 전달할 수 있다.
사용자(200)는 스토리지의 크기(또는 용량), 데이터의 안전성(또는 스토리지 안정성), 스토리지의 반응 속도, 사용 환경의 이동성(사용자(200)의 위치 변동성) 값을 조정하여 환경 설정을 완료할 수 있다. 이때, 최적화 규칙에 따라 각각의 환경 설정 값은 다른 항목의 값들에 영향을 미칠 수 있다. 즉, 각각의 환경 설정 값은 서로 종속적일 수 있다.
예를 들어, 스토리지 크기 값을 최대로 잡을 경우, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성은 가장 낮은 값으로 설정될 수 있다. 또한, 데이터 안전성 및 스토리지 반응 속도를 높일 경우, 데이터의 복제, 미러링, 스토리지 우선 순위 적용 등을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 반면, 통합된 가용 스토리지 용량은 상대적으로 낮아질 수 있다.
가상 스토리지 생성부(112)는 최적화 규칙 매니저(111)로부터 전달된 환결 설정 값(가상 스토리지(400)의 구성 정보)를 바탕으로 단일의 가상 스토리지(400)를 생성할 수 있다.
사용자(200)가 단일의 가상 스토리지(400)를 사용함에 있어서, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 단일의 가상 스토리지(400)와 실제 클라우드 스토리지 서비스에 대하여 모니터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 데이터 접근 이력 관리부(123)를 사용하여 데이터 접근 이력을 모니터링할 수 있다. 또한, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 성능 모니터(124)를 사용하여 성능 모니터링을 수행할 수 있다. 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 사용자(200)에 의해 선택된 최적화 규칙을 기반으로 가상 스토리지(400)의 최적화를 지속적으로 수행할 수 있다.
이하에서는, 도 6 내지 도 8을 참조하여, 사용자(200)의 다양한 상황에 따라 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)이 최적화를 수행하는 동작을 설명한다.
도 6은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 일 예이다.
도 6을 참조하면, 스토리지의 안정성(또는 데이터의 안전성) 및 성능 향상을 위한 단일의 가상 스토리지(650)의 최적화 예를 확인할 수 있다. 사용자(200)는 서로 다른 4개의 클라우드 솔루션 프로바이더(Cloud Solution Provider(CSP); 610, 620, 630, 및 640)로부터 각각 1TB 용량의 클라우드 스토리지 서비스들(611, 621, 631, 및 641)을 사용하고 있을 수 있다.
즉, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 클라우드 스토리지 서비스들(611, 621, 631, 및 641)로부터 최적화를 수행하여 가상 스토리지(650)를 생성할 수 있다.
이때, 가상 스토리지(400)의 용량은 4TB에서 2TB로 줄어들게 되지만, 클라우드 스토리지 서비스들(611, 621, 631, 및 641) 간의 데이터 미러링(data mirroring)을 통해 스토리지 안정성(또는 데이터의 안전성)을 확보하고, 또한 미러링 된 각각의 클라우드 스토리지 서비스들(611, 621, 631, 및 641)에 동시에 접속하여 데이터를 요청함으로써 데이터 읽기 속도를 향상시킬 수 있다. 데이터 미러링은 데이터를 중복하여 저장하는 동작을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제1 클라우드 스토리지 서비스(611) 및 제2 클라우드 스토리지 서비스(621)가 서로 데이터 미러링을 수행하고, 제3 클라우드 스토리지 서비스(631) 및 제4 클라우드 스토리지 서비스(641)가 서로 데이터 미러링을 수행할 수 있다.
도 7은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 다른 예이다.
도 7을 참조하면, 스토리지의 성능 향상을 위한 단일의 가상 스토리지(750)의 최적화 예를 확인할 수 있다. 사용자(200)는 서로 다른 클라우드 솔루션 프로바이더(710, 720, 730, 및 740)로부터 서로 다른 용량과 성능의 클라우드 스토리지 서비스들을 사용하고 있을 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 클라우드 스토리지 서비스들(711, 721, 731, 및 741)로부터 최적화를 수행하여 가상 스토리지(750)를 생성할 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 우선 순위에 따라 메인 저장소(main workplace; 710)와 데이터 보관소(retirement place; 740)를 설정할 수 있다. 사용자(200)는 가상 스토리지(750)를 사용하여, 빈번하게 주로 사용하는 데이터는 메인 저장소(710)에 저장하고, 전체 데이터는 데이터 보관소(740)에 저장할 수 있다. 즉, 빈번하게 주로 사용되는 데이터는 제1 클라우드 스토리지 서비스(711)에 저장되고, 전체 데이터는 제4 클라우드 스토리지 서비스(741)에 저장될 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 데이터 이동성 관리부(131)를 통하여 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 클라우드 스토리지 서비스들(711, 721, 731, 및 741) 간 데이터를 이동시키거나, 클라우드 스토리지 서비스들(711, 721, 731, 및 741)의 데이터를 저장, 호출, 또는 삭제할 수 있다.
이때, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 데이터 접근 이력 관리부(123)을 통해 모니터링된 개별 데이터에 대한 접근 빈도를 바탕으로 사전에 정의된 시간 또는 메인 저장소(710)의 데이터 용량 수준 등에 따라 데이터를 처리할 수 있다.
이에, 사용자(200)는 언제든지 성능이 가장 높게 측정된 클라우드 스토리지 서비스에 준하는 가상 스토리지(750)를 이용할 수 있다. 즉, 통합된 가상 스토리지(750)에 대한 성능 효율성을 향상시킬 수 있다.
도 8은 도 1에 도시된 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템의 최적화를 설명하기 위한 도면의 다른 예이다.
도 8을 참조하면, 사용자(210)의 위치 변동성(또는 사용 환경의 이동성)에 따른 단일의 가상 스토리지(850)의 최적화 예를 확인할 수 있다. 사용자(200)는 서로 다른 클라우드 솔루션 프로바이더(710, 720, 730, 및 740)로부터 서로 다른 용량과 성능의 클라우드 스토리지 서비스들을 사용하고 있을 수 있다.
사용자(200)는 네바다 주(State of Nevada)에서 컴퓨터(210)를 사용하다가 워싱턴 D.C.(Washington, D.C.)에서 컴퓨터(220)를 사용할 수 있다. 이때, 컴퓨터(210)와 컴퓨터(220)는 동일하거나, 또는 상이할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(210)와 컴퓨터(220)가 동일한 경우, 컴퓨터(210 및 220)는 휴대용 컴퓨터로 구현될 수 있다. 사용자(200)는 컴퓨터(210 및 220)를 사용하면서 이동할 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 클라우드 스토리지 서비스들(811, 821, 831, 및 841)로부터 최적화를 수행하여 가상 스토리지(850)를 생성할 수 있다.
이때, 사용자(200)의 위치 변동성(또는 사용 환경의 이동성)에 따라 클라우드 스토리지 서비스들(811, 821, 831, 및 841)에 대한 접근 속도가 상이할 수 있다. 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 가장 성능이 우수하게 측정된 클라우드 스토리지 서비스(831)에 우선적으로 접근하여 데이터를 기록할 수 있다. 또한 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 모니터링 중인 데이터 접근 이력 중 최근 가장 빈번하게 요청되는 데이터를 높은 성능을 가진 클라우드 스토리지 서비스(811)로 복제함으로써 가상 스토리지(850)의 성능을 최적화할 수 있다.
이상에서 설명한 절차들을 통해 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)이 단일의 가상 스토리지를 생성하고, 모니터링하여, 상황에 따라 최적화하는 데 사용할 수 있다. 즉, 사용자(200)는 단일화된 가상 스토리지를 자신의 시스템 활용 용도에 최적화된 형태로 활용할 수 있게 됨으로써 스토리지 비용을 절감할 수 있다.도 9는 일 실시예에 따른 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록할 수 있다(910). 복수의 클라우드 스토리지 서비스들은 크기, 속도 등의 성능이 동일하거나 또는 상이할 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득할 수 있다(920). 이때, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 복수의 클라우드 스토리지 서비스들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 정보를 획득할 수 있다. 정보는 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 데이터 쓰기 속도 및 데이터 읽기 속도를 포함할 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행할 수 있다(930). 이때, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 사용자(200)가 선택한 최적화 규칙에 응답하여 최적화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 최적화 규칙은 서로 종속적인 복수의 환경 설정 값을 포함할 수 있다. 환경 설정 값은 스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 최적화에 기초하여 가상 스토리지를 생성할 수 있다(940). 즉, 클라우드 스토리지 공유 기반 스토리지 최적화 시스템(100)은 최적화에 기초하여 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록하는 단계;
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득하는 단계;
    획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행하는 단계; 및
    상기 최적화에 기초하여 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합하는 가상 스토리지를 생성하는 단계
    를 포함하는 최적화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 최적화를 수행하는 단계는,
    사용자가 선택한 최적화 규칙에 응답하여 상기 최적화를 수행하는 단계
    를 포함하는 최적화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 최적화 규칙은,
    서로 종속적인 복수의 환경 설정 값을 포함하는 최적화 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 환경 설정 값은,
    스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함하는 최적화 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 상기 정보를 획득하는 단계
    를 포함하는 최적화 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 정보는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 데이터 쓰기 속도 및 데이터 읽기 속도를 포함하는 최적화 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 가상 스토리지를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들 간의 데이터 미러링(data mirroring)을 통해 상기 가상 스토리지를 생성하는 단계
    를 포함하는 최적화 방법.
  8. 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 등록하는 접근 권한 관리부;
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 정보를 획득하는 성능 모니터;
    획득한 정보에 기초하여 최적화를 수행하는 최적화 규칙 매니저; 및
    상기 최적화에 기초하여 상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들을 통합하는 가상 스토리지를 생성하는 가상 스토리지 생성부
    를 포함하는 최적화 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 최적화 규칙 매니저는,
    사용자에게 최적화 규칙을 제공하고, 상기 사용자의 선택을 수신하는 최적화 규칙 저장소; 및
    상기 선택에 응답하여 상기 최적화를 수행하는 가상 스토리지 구성부
    를 포함하는 최적화 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 최적화 규칙은,
    서로 종속적인 복수의 환경 설정 값을 포함하는 최적화 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 환경 설정 값은,
    스토리지 크기, 데이터 안전성, 스토리지 반응 속도, 및 사용 환경의 이동성 중에서 적어도 하나를 포함하는 최적화 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 성능 모니터는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 상기 정보를 획득하는 최적화 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 정보는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들의 데이터 쓰기 속도 및 데이터 읽기 속도를 포함하는 최적화 장치.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 가상 스토리지를 생성부는,
    상기 복수의 클라우드 스토리지 서비스들 간의 데이터 미러링(data mirroring)을 통해 상기 가상 스토리지를 생성하는 최적화 장치.
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