KR20190021458A - 데이터를 처리하기 위한 방법 및 디바이스 - Google Patents

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Abstract

본 출원은 데이터를 처리하기 위한 방법 및 디바이스를 개시한다. 방법은, 서버에 의해 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하는 단계; 실행 상태에서 예외가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하는 단계; 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하는 단계; 및 단말기 디바이스가 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 계산된 제1 레이트를 단말기 디바이스에 보내는 단계를 포함한다. 이 방법에서, 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 최종 사용자가 라이브 데이터의 점프, 롤백, 또는 정체와 같은 변화를 실질적으로 인지하게 되는 일 없이, 서버는 단말기 디바이스의 현재 디스플레이 레이트를 감소시키고 백 엔드 스탭의 트러블슈팅 또는 복구 시간을 연장할 수 있다. 이에 대응하여, 라이브 데이터 서비스가 복구된 후에, 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트가 증가될 수 있으며, 그리하여 단말기 디바이스는 서버가 보낸 새로운 라이브 데이터에 적응할 수 있다.

Description

데이터를 처리하기 위한 방법 및 디바이스
본 출원은, 2016년 6월 28일 중국 특허청에 제출되어 발명의 명칭이 “METHOD AND DEVICE FOR PROCESSING DATA”인 중국 특허 출원 번호 제201610490808.1호의 우선권을 주장하며, 이는 그 전체가 참조에 의해 여기에 포함된다.
본 출원은 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터를 처리하기 위한 방법 및 디바이스에 관한 것이다.
현재, 라이브(live) 스트리밍 및 라이브 TV와 같은 시나리오에서 데이터 라이브 브로드캐스트가 널리 적용되고 있다(데이터 라이브 브로드캐스트는 데이터의 실시간 디스플레이임). 사용자는 데이터 라이브 브로드캐스트를 통해 제 시간에 해당 정보에 대해 알아낼 수 있다.
예를 들어, Spring Festival 교통 피크 시간에 승객 유동량이 라이브 TV 중에 디스플레이될 수 있고, 따라서 라이브 TV를 보는 사용자는 Spring Festival 교통 피크 시간 내의 대응하는 승객 유동량에 대해 알 수 있다. 또다른 예를 들면, 쇼핑 웹사이트의 액세스 트래픽, 판매량 등이 웹사이트 상에 디스플레이될 수 있고, 따라서 쇼핑 웹사이트에 액세스하는 사용자는 해당 페이지에 대한 액세스 트래픽 및 판매량을 알 수 있다.
데이터의 라이브 디스플레이는 보통 서버(또는 서버 클러스터) 상의 라이브 데이터 서비스에 의해 구현된다(라이브 데이터 서비스는 대응하는 서버 상에서 실행됨). 라이브 데이터 서비스는 실시간으로 데이터 소스로부터 데이터를 획득하고, 라이브 데이터를 획득하기 위해 대응하는 통계 프로세싱을 수행하며, 디스플레이를 위한 단말기 디바이스에 라이브 데이터를 보낸다. 실제 데이터 라이브 디스플레이 프로세스는 본질적으로 지연(delay) 라이브 브로드캐스트임을 유의할 만하다. 구체적으로, 단말기 디바이스에 의해 디스플레이되는 데이터와 서버에 의해 생성되는 데이터 간에 시간 차이가 존재하며, 다르게 말하자면 단말기 디바이스에 의해 디스플레이되는 라이브 데이터는 보통 n초 전에 서버에 의해 생성된 것이다.
그러나, 실제 응용 시나리오에서, 라이브 데이터 서비스가 실행될 때 예외(exception)가 발생할 수 있고(예컨대, 카운팅 오류 또는 래깅), 해당 서비스 스탭이 트러블슈팅(troubleshooting) 및 복구를 수행하여야 한다.
기존의 기술에서는, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 서버는 이상있는(abnormal) 라이브 데이터 서비스를 교체하기 위해 백업 라이브 데이터 서비스로 전환한다.
그러나, 다음 이유로 백업 서비스로 전환하는 방법에 있어서 실시간으로 “점프(jump)” 또는 롤백(rollback)이 발생할 수 있다. 서버 상에서 실행 중인 라이브 데이터 서비스는 대응하는 통계 프로세싱을 수행하기 위해 데이터 소스로부터 획득된 실시간 데이터를 버퍼링한다. 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생하고 라이브 데이터 서비스가 백업 라이브 데이터 서비스로 교체되는 경우, 라이브 데이터 서비스의 버퍼에 저장된 실시간 데이터가 클리어되고(cleared), 백업 라이브 데이터 서비스는 백업 라이브 데이터 서비스가 실행된 후에 통계 프로세싱을 수행하도록 다시 실시간 데이터를 버퍼링한다. 이 경우에, 데이터 통계 프로세싱이 반복으로 수행되고, 따라서 데이터 라이브 브로드캐스트에서 롤백이 발생한다.
예로서 액세스 트래픽 데이터를 사용하여, 오리지널 라이브 데이터 서비스는 데이터 소스로부터 획득된 실시간 데이터 a900 내지 a960을 버퍼링하고, 액세스 트래픽 데이터 900 내지 960을 생성하도록 60 데이터 조각에 대해 통계 프로세싱을 수행한다. 라이브 데이터 서버가 실시간 데이터 a930 내지 a950에 기초하여 액세스 트래픽 데이터 930 내지 950을 생성하고 디스플레이를 위한 단말기 디바이스에 액세스 트래픽 데이터를 보낸다고 가정하자. 도 1a에 도시된 바와 같이, 서버가 보낸 액세스 트래픽 데이터에 기초하여 단말기 디바이스에 의해 현재 디스플레이된 액세스 트래픽은 935이다.
라이브 데이터 서비스가 액세스 트래픽 데이터 955를 생성할 때 예외가 발생하면, 서버는 이상있는 라이브 데이터 서비스를 정지하고, 이상있는 라이브 데이터 서비스를 교체하도록 백업 라이브 데이터 서비스를 인에이블한다. 백업 라이브 데이터 서비스가 실행된 후에, 오리지널 라이브 데이터 서비스에 의해 버퍼링된 데이터는 클리어되고, 백업 라이브 데이터 서비스는 실시간 데이터 a900 내지 a960을 다시 버퍼링하여 통계 프로세싱을 수행하고, 액세스 트래픽 데이터 900 내지 920을 생성하며, 디스플레이를 위한 단말기 디바이스에 액세스 트래픽 데이터를 보낸다. 이 경우에, 이전에 수신된 액세스 트래픽 데이터에 기초하여 단말기 디바이스가 액세스 트래픽 950을 디스플레이한 후에(도 1b에 도시된 바와 같이), 최근에 수신된 액세스 트래픽 데이터 900 내지 920에 기초하여 액세스 트래픽은 900으로 롤백되고, 도 1c에 도시된 바와 같이, 단말기 디바이스는 900에서 시작하는 디스플레이를 수행한다. 이것이 데이터 롤백인 것을 알 수 있다.
명백하게, 이러한 방법은 단말기 디바이스에 의해 디스플레이되는 라이브 데이터에 영향을 미친다.
본 출원의 구현은 기존의 기술에 있어서 라이브 데이터에서의 예외에 의해 초래되는 점프, 롤백 등을 감소시키도록 데이터를 처리하기 위한 방법을 제공한다.
본 출원의 구현은 기존의 기술에 있어서 라이브 데이터에서의 예외에 의해 초래되는 점프, 롤백 등을 감소시키도록 데이터를 처리하기 위한 디바이스를 제공한다.
본 출원의 구현에서는 다음의 기술적 해결책이 사용된다:
본 출원의 구현은, 데이터를 처리하는 방법으로서, 서버에 의해 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하는 단계; 실행 상태에서 예외가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하는 단계; 상기 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트(rate)를 계산하는 단계; 및 단말기 디바이스가 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 상기 계산된 제1 레이트를 상기 단말기 디바이스에 보내는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
본 출원의 구현은, 데이터를 처리하는 방법으로서, 단말기 디바이스에 의해, 서버가 보낸 제1 레이트 - 상기 제1 레이트는, 상기 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 상기 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 상기 서버에 의해 계산됨 - 를 수신하는 단계; 및 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하는 단계를 포함하는 방법을 더 제공한다.
본 출원의 구현은, 데이터를 처리하는 디바이스로서, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하도록 구성된 모니터링 모듈; 실행 상태에서 예외가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하도록 구성된 예측 모듈; 상기 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하도록 구성된 계산 모듈; 및 단말기 디바이스가 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 상기 계산된 제1 레이트를 상기 단말기 디바이스에 보내도록 구성된 송신 모듈을 포함하는 디바이스를 제공한다.
본 출원의 구현은, 데이터를 처리하는 디바이스로서, 서버가 보낸 제1 레이트 - 상기 제1 레이트는, 상기 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 상기 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 상기 서버에 의해 계산됨 - 를 수신하도록 구성된 수신 모듈; 및 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 모듈을 포함하는 디바이스를 제공한다.
본 출원의 구현에서 사용된 적어도 하나의 기술적 해결책은 다음 이로운 효과들을 달성할 수 있다:
라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생한 것을 검출할 때, 서버는 예측 복구 시간을 결정하고, 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하며, 제1 레이트를 단말기 디바이스에 보낸다. 제1 레이트는 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트를 제어하는 데에 사용될 수 있다. 다르게 말하자면, 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트가 제1 레이트로써 감소될 수 있고, 단말기 디바이스는 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하는 레이트를 감소시킨다. 따라서, 단말기 디바이스가 디스플레이되어야 할 국부 저장된 라이브 데이터를 디스플레이하는 데에 더 많은 시간이 걸린다. 그리하여, 서버 측에서, 서비스 스탭은 서버 상에서 실행 중인 라이브 데이터 서비스에 대해 트러블슈팅 및 복구를 수행할 충분한 시간을 갖는다.
기존의 기술에서 백업 라이브 데이터 서비스로 전환하는 방법과 비교하여, 본 출원의 방법에서는 오리지널 라이브 데이터 서비스가 예약될 수 있다(서비스 전환은 수행되지 않음). 라이브 데이터 서비스가 정상으로 돌아간 후에, 라이브 데이터 서비스는 라이브 데이터 서비스에 의해 버퍼링된 실시간 데이터에 기초하여 통계 프로세싱을 더 수행한다. 다르게 말하자면, 라이브 데이터 서비스 전환이 수행되지 않으면 라이브 데이터 서비스에 의해 버퍼링된 실시간 데이터는 클리어되지 않는다. 그리하여, 라이브 데이터 롤백 및 라이브 데이터 점프와 같은 예외가 발생하지 않는다.
또한, 최종 사용자는 라이브 데이터의 점프, 롤백, 또는 정체와 같은 변화를 실질적으로 인지하지 못한다.
여기에서의 첨부 도면은 본 출원의 부가의 이해를 제공하도록 사용되고 본 출원의 일부를 구성한다. 본 출원의 예시적인 구현 및 구현의 설명은 본 출원을 설명하는 데에 사용되며, 본 출원의 부적절한 한정을 구성하지 않는다.
도 1a 내지 도 1c는 기존의 기술에서의 데이터 라이브 브로드캐스트를 예시한 개략도이다.
도 2a는 본 출원의 구현에 따른 데이터 프로세싱 프로세스를 예시한 개략도이다.
도 2b 내지 도 2d는 본 출원의 구현에 따라 서버에 의해 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트를 조정하는 프로세스를 예시한 개략도이다.
도 3은 본 출원의 구현에 따라 서버 측에서 데이터를 처리하기 위한 디바이스를 예시한 개략 구조도이다.
도 4는 본 출원의 구현에 따라 단말기 디바이스 측에서 데이터를 처리하기 위한 디바이스를 예시한 개략 구조도이다.
본 출원의 목적, 기술적 해결책, 및 이점을 보다 명확하게 하기 위해, 다음은 본 출원의 구체적 구현 및 대응하는 첨부 도면을 참조하여 본 출원의 기술적 해결책을 명확하고 완전하게 설명한다. 명백하게, 기재된 구현은 본 출원의 구현 전부가 아니라 일부일 뿐이다. 창조적 노력을 들이지 않고서 당해 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자가 본 출원의 구현에 기초하여 얻는 모든 다른 구현들이 본 출원의 보호 범위 내에 속할 것이다.
상기에 기재된 바와 같이, 데이터 라이브 브로드캐스트 시나리오에서, 서버에 의해 생성된 라이브 데이터는 단말기 디바이스에 끊임없이 보내지며, 그리하여 단말기 디바이스는 라이브 데이터에 기초하여 데이터 라이브 디스플레이를 수행할 수 있다. 그러나, 서버측의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생한 후에, 서버는 백업 서비스로 전환하고, 이는 데이터 라이브 브로드캐스트 프로세스에서 데이터 롤백 또는 데이터 점프와 같은 변화를 일으킴으로써, 데이터 라이브 브로드캐스트의 정상 실행에 영향을 미친다.
이러한 점을 고려하여, 데이터 라이브 브로드캐스트 프로세스에서 데이터 롤백 또는 데이터 점프를 감소시키기 위한 방법이 필요하다. 따라서, 본 출원의 구현은, 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때에도 어떠한 데이터 롤백 또는 데이터 점프도 일어나지 않음으로써 데이터 라이브 브로드캐스트의 정상 실행을 보장하도록, 데이터를 처리하기 위한 방법을 제공한다.
본 출원의 구현에서, 서버는 웹사이트 서버, 데이터 센터 서버 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 라이브 데이터 서비스를 제공할 수 있는 서버일 수 있다. 서버는 독립적으로 작업할 수 있거나(단 하나의 서버만 라이브 데이터 서비스를 제공함), 또는 클러스터에서 작업할 수 있다. 단말기 디바이스는 데이터 디스플레이 기능을 갖는 사용자의 단말기 디바이스, 예를 들어 이동 전화, 태블릿 컴퓨터, 스마트 TV, 또는 컴퓨터일 수 있다. 일부 실제 응용 시나리오에서, 단말기 디바이스는 대형 디스플레이 디바이스(예컨대, 라이브 홀에서 대형 화면을 갖는 디바이스)일 수 있다. 단말기 디바이스는 본 출원에서 여기에 한정되지 않는다.
또한, 서버 상의 라이브 데이터 서비스는 보통 라이브 데이터를 생성하도록 통계 프로세싱을 수행하는 프로세스에서 배치(batch)로 라이브 데이터를 생성한다는 것을 유의할 만하다. 다르게 말하자면, 라이브 데이터 서비스는 매우 짧은 시간 간격으로 특정 양의 라이브 데이터를 생성한다. 예를 들어, 라이브 데이터 서비스는 마지막 라이브 데이터 생성의 15ms 후에 라이브 데이터의 현재 2000 조각을 생성한다. 물론, 실제로, 매번 라이브 데이터 서비스에 의해 라이브 데이터를 생성하는 시간 간격 및 매번 생성되는 라이브 데이터의 양은 데이터 소스의 실시간 데이터 및 서버의 실행 부하와 관련된다. 구현은 본 출원에서 한정되지 않는다.
서버 상의 라이브 데이터 서비스가 정상적으로 실행될 때, 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 프로세스는 다음과 같이 상세히 설명된다:
먼저, 단말기 디바이스는 라이브 데이터를 획득하도록 서버와 상호작용한다.
본 출원의 구현의 방법에서, 단말기 디바이스는 매우 짧은 시간 간격으로 서버로부터 라이브 데이터를 주기적으로 획득한다. 예를 들어, 단말기 디바이스는 0.5s마다 서버로부터 라이브 데이터를 획득한다. 이 방법에서, 단말기 디바이스는 서버로부터 데이터를 능동적으로 획득한다. 실제로, 이 방법은 서버가 많은 단말기 디바이스에 대해 데이터 라이브 서비스를 제공하는 시나리오에 적용가능하다.
또다른 방법에서, 단말기 디바이스는 서버에 대해 지속적인 접속(persistent connection)을 유지한다. 서버 상의 라이브 데이터 서비스가 매번 라이브 데이터를 생성한 후에, 서버는 서버와 단말기 디바이스 간에 확립된 지속적인 접속을 통해 단말기 디바이스에 새로 생성된 라이브 데이터를 보낸다. 확실히, 실제로, 단말기 디바이스와 서버 간에 지속적인 접속을 확립하는 방법은 데이터 라이브 홀 및 중앙집중식(centralized) 데이터 라이브 브로드캐스트과 같은 시나리오에 더 적용가능하다. 많은 단말기 디바이스가 존재할 때, 서버가 각각의 단말기 디바이스에 대해 지속적인 접속을 유지한다면 서버의 작업 부하는 상당히 증가될 수 있다. 확실히, 실제로, 서버가 충분한 작업 부하를 견딜 수 있다면, 지속적인 접속을 확립하는 방법은 많은 단말기 디바이스의 경우에도 사용될 수 있다. 구현은 본 출원에서 한정되지 않는다.
라이브 데이터를 획득한 후에, 단말기 디바이스는 라이브 데이터를 디스플레이한다.
앞서 기재된 내용에 기초하여, 단말기 디바이스에 의해 획득된 라이브 데이터는 데이터 라이브 서비스에 의해 생성된 라이브 데이터의 배치(라이브 데이터의 배치는 복수의 데이터 조각을 포함함)이다. 라이브 데이터를 획득한 후에, 단말기 디바이스는 라이브 데이터를 국부적으로 버퍼링하고, 서버에 의해 지정된 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다. 예를 들어, 웹사이트 액세스 트래픽의 데이터 라이브 브로드캐스트 프로세스에서, 서버로부터 단말기 디바이스에 의해 획득된 액세스 트래픽 데이터의 배치는 액세스 트래픽 데이터 300 내지 350을 포함하고, 서버는 액세스 트래픽 데이터의 디스플레이 레이트가 1s마다 변할 것이라고 지정한다(매번 데이터의 5조각을 증가시키도록). 이 경우에, 단말기 디바이스가 08:01:10에서 액세스 트래픽 300을 디스플레이하면, 08:01:11에서 단말기 디바이스에 의해 디스플레이되는 액세스 트래픽은 305이다.
앞서 기재된 내용을 참조하여 본 출원의 구현에서 제공되는 기술적 해결책이 아래에 상세하게 기재된다.
도 2a는 본 출원의 구현에서의 데이터 프로세싱 프로세스를 예시하고, 프로세스는 구체적으로 다음 단계들을 포함함다.
S201. 서버가 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터한다.
라이브 데이터 서비스는 서버 상에서 실행된다. 라이브 데이터 서비스는 데이터 소스로부터 실시간 데이터를 획득하고, 디스플레이를 위해 라이브 데이터를 생성하도록 대응하는 통계 프로세싱을 수행한다. 실제로, 라이브 데이터 서비스는 많은 데이터를 처리한다. 따라서, 실행 프로세스에서, 백 엔드 호출 충돌이 있을 수 있고, 또는 많은 동작들 때문에 동작이 고르지 않을 수 있으며, 그 결과 라이브 데이터 서비스의 이상 실행을 초래할 수 있다. 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생한 후에, 라이브 데이터 서비스에 의해 생성된 라이브 데이터는 이상이 있다는 것을 알 수 있다.
따라서, 서버는 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하여, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때 대응하는 조치를 취하고, 그에 의해 단말기 디바이스에 의해 디스플레이되는 라이브 데이터의 명백한 점프 또는 롤백과 같은 예외를 감소시킨다.
S202. 실행 상태에서 예외가 발생하는 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정한다.
실제로, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생하면, 해당 서비스 스탭은 트러블슈팅 및 복구와 같은 동작을 수행할 수 있다. 트러블슈팅 또는 복구 동작을 수행하는 데에는 일부 시간이 걸린다. 따라서, 서버는 라이브 데이터 서비스에서의 예외 발생과 예측되는 복구 시간 사이의 지속기간(예측 복구 시간)을 결정한다.
S203. 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산한다.
본 출원의 이 구현에서 제1 레이트는 라이브 데이터의 변경 레이트일 수 있다는 것을 유의할 만하다. 예를 들어, 라이브 데이터는 매 ns마다 변한다.
대안으로서, 제1 레이트는 라이브 데이터의 각각의 변경 크기일 수 있다. 예를 들어, 한번에 라이브 데이터의 n 조각이 증가되거나 한번에 라이브 데이터의 n 조각이 감소된다.
대안으로서, 제1 레이트는 시간 경과 레이트(time lapse rate)일 수 있다. 구체적으로, 실제 시간이 기준으로서 사용되고, 제1 레이트는 레이트 계수를 단위 시간과 곱함으로써 결정된다. 예를 들어, 제1 레이트에 대한 1s=1.5*실제 시간에서의 1s라고 지정될 수 있다. 다르게 말하자면, 단말기 디바이스에서의 1s는 제1 레이트로써 실제 시간에서의 1.5s이다. 확실히, 제1 레이트의 선택적 방법은 본 출원에 대한 한정을 구성하지 않는다.
앞서 기재된 내용을 고려하여, 단말기 디바이스가 라이브 데이터를 디스플레이할 때, 디스플레이 레이트가 서버에 의해 지정되기 때문에, 단말기 디바이스는 서버에 의해 지정된 디스플레이 레이트에 기초하여 단말기 디바이스에 의해 획득된 라이브 데이터를 디스플레이한다. 따라서, 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 라이브 데이터의 디스플레이 레이트가 단말기 디바이스에 대하여 감소된다면, 서비스 스탭은 라이브 데이터 서비스에 대해 트러블슈팅 또는 복구를 수행할 더 많은 시간을 가질 수 있다.
예를 들어, 정상적으로 단말기 디바이스가 액세스 트래픽 데이터 300 내지 350을 국부적으로 저장하고 단말기 디바이스가 1s마다 라이브 데이터를 업데이트함으로써 라이브 디스플레이를 수행하는 경우(한 번에 액세스 트래픽 데이터의 5조각이 증가된다고 가정함), 단말기 디바이스에 의해 액세스 트래픽 300 내지 350을 디스플레이하기 위해 보통 10s의 지속기간이 필요하다. 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생하고 서버가 예측 복구 시간에 기초한 계산을 통해 제1 레이트를 알면, 2s마다 변경하도록(액세스 트래픽 데이터의 5조각을 증가시키도록), 제1 레이트에 기초하여 단말기 디바이스에 의해 액세스 트래픽 300 내지 350을 디스플레이하기 위해 20s의 지속기간이 필요하다.
앞의 예로부터, 제1 레이트로써, 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 지속기간은 정상 상태의 경우보다 10s 더 많다는 것을 알 수 있다. 이 경우에, 백 엔드 서비스 스탭은 라이브 데이터 서비스에 대해 트러블슈팅 또는 복구를 수행할 10s를 갖는다. 확실히, 앞의 예는 단지 제1 레이트의 기능을 기재한다. 실제로, 제1 레이트는 예측 복구 시간에 기초하여 예측될 수 있다. 구현은 본 출원에서 한정되지 않는다.
S204. 단말기 디바이스가 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록 단말기 디바이스에 계산된 제1 시간 경과 레이트를 보낸다.
상기에 기재된 바와 같이 제1 레이트를 획득한 후에, 서버는 단말기 디바이스에 제1 레이트를 보내고, 그리하여 단말기 디바이스는 제1 레이트에 기초하여 단말기 디바이스에 의해 획득된 라이브 데이터를 디스플레이한다. 세부사항에 대해, 앞의 예를 참조할 수 있다.
앞의 단계에서, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생한 것을 검출할 때, 서버는 예측되는 복구 시간을 결정하고, 예측된 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하며, 제1 레이트를 단말기 디바이스에 보낸다. 제1 레이트는 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트를 제어하는 데에 사용될 수 있다. 다르게 말하자면, 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트는 제1 레이트로써 감소될 수 있고, 단말기 디바이스는 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하는 레이트를 감소시킨다. 따라서, 단말기 디바이스가 디스플레이될 국부적으로 저장된 라이브 데이터를 디스플레이하는 데에 더 많은 시간이 걸린다. 그리하여, 서버측에서, 서비스 스탭은 서버 상에서 실행 중인 라이브 데이터 서비스에 대해 트러블슈팅 및 복구를 수행할 충분한 시간을 갖는다.
기존의 기술에서 백업 라이브 데이터 서비스로 전환하는 방법과 비교하여, 본 출원의 방법에서는 오리지널 라이브 데이터 서비스가 예약될 수 있다(서비스 전환은 수행되지 않음). 라이브 데이터 서비스가 정상으로 돌아간 후에, 라이브 데이터 서비스는 라이브 데이터 서비스에 의해 버퍼링된 실시간 데이터에 기초하여 통계 프로세싱을 더 수행한다. 다르게 말하자면, 라이브 데이터 서비스 전환이 수행되지 않는다면 라이브 데이터 서비스에 의해 버퍼링된 실시간 데이터는 클리어되지 않는다. 그리하여, 라이브 데이터 롤백 및 라이브 데이터 점프와 같은 예외가 발생하지 않는다.
앞의 구현에서 제공된 방법에서의 단계들은 하나의 디바이스, 구체적으로 서버에 의해 수행될 수 있다는 것을 유의할 만하다.
다음은 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 경우를 상세하게 기재한다.
실제로, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 트러블슈팅 또는 복구가 보통 이상있는 라이브 데이터 서비스에 대해 수동으로 수행된다는 것을 유의할 만하다. 이 프로세스에서, 해당 서비스 스탭은 예측 복구 시간을 결정한다. 확실히, 선택적인 방법에서, 서버는 대응하는 진단 인터페이스를 제공하고, 인터페이스는 예측 복구 시간의 옵션을 제공한다. 트러블슈팅 또는 복구를 수행할 때, 서비스 스탭은 옵션에 대응하는 예측 복구 시간을 입력할 수 있다.
본 출원의 이 구현에서, 예측 복구 시간을 결정하는 것은 구체적으로 다음을 포함한다: 예측 복구 시간을 결정하고; 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생한 시간을 결정하고; 결정된 예측 복구 시간 및 결정된 시간에 기초하여 예측 복구 시간을 결정한다.
예를 들어, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생한 시간이 12:08:02이고, 서비스 스탭에 의해 예측되는 복구 시간이 12:08:40인 경우, 예측 복구 시간은 38s이다.
예측 복구 시간이 결정된 후에, 제1 시간 경과 레이트가 더 계산될 수 있다. 구체적으로, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생할 때 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 것을 정지하는 시간이 결정되고, 제1 레이트는 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 것을 정지하는 결정된 시간 및 예측 복구 시간에 기초하여 결정된다.
예측 복구 시간이 길수록 더 낮은 제1 레이트를 나타낸다. 설명을 쉽게 하기 위해, 예측 복구 시간은 이하 Tyu로 지칭된다.
라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 서버는 단말기 디바이스에 라이브 데이터를 보내는 것을 정지하고 단말기 디바이스는 오리지널 디스플레이 레이트로 로컬 라이브 데이터를 디스플레이한다는 것을 유의할 만하다. 소정 기간 후에, 단말기 디바이스는 디스플레이되지 않은 로컬 라이브 데이터를 디스플레이하는 것을 완료할 수 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 단말기 디바이스는 마지막 라이브 데이터를 디스플레이한 후에 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하며(이 경우, 단말기 디바이스가 국부적으로 버퍼링된 모든 라이브 데이터를 디스플레이하였고 서버가 제공하는 새로운 라이브 데이터를 획득하지 못했기 때문에), 이는 다음과 같이 나타낸다: 단말기 디바이스에 의해 디스플레이된 라이브 데이터는 값으로 정지한다. 예를 들어, 단말기 디바이스에 의해 디스플레이된 액세스 트래픽은 500에서 정지한다.
따라서, 본 출원의 이 구현에서, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생할 때, 서버는 현재 시간과 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하는 시간 사이의 지속기간을 결정한다(설명을 쉽게 하기 위해, 라이브 데이터 서비스에서의 예외 발생과 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하는 것 사이의 지속기간은 이하 Tc1로 지칭됨). 확실히, 본 출원의 이 구현의 선택적인 방법에서, 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트는 서버에 의해 지정되고, 따라서 서버는 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트를 알 수 있다. 또한, 서버 상의 라이브 데이터 서비스가 매번 라이브 데이터를 생성하도록 통계 프로세싱을 수행하는 시간이 기록되고(예컨대, 대응하는 데이터 로그에), 그 시간에 대응하는 라이브 데이터의 양도 또한 기록되기 때문에, 서버는 마지막으로 단말기 디바이스에 보내진 라이브 데이터를 생성한 시간을 결정할 수 있고, 따라서 서버는 단말기 디바이스에 저장된 라이브 데이터의 양을 결정할 수 있다. 단말기 디바이스에 저장된 라이브 데이터의 양과 디스플레이 레이트 둘 다 알고 따라서 서버가 Tc1을 결정할 수 있다는 것을 알 수 있다.
Tc1은 디스플레이 레이트가 변하지 않을 때 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하기 위한 지속기간으로서 간주될 수 있지만, Tc1 후에, 단말기 디바이스는 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하며, 이는 데이터 라이브 브로드캐스트에 디스플레이 예외를 초래한다. Tyu는 백 엔드 서비스 스탭이 복구를 수행하는 데에 필요할 수 있는 지속기간이기 때문에, 본 출원의 이 구현에서, 제1 레이트가 Tc1 및 Tyu에 기초하여 결정되고, 그리하여 Tc1는 제1 레이트로써 연장된다.
단말기 디바이스에 의해 웹사이트의 액세스 트래픽 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 레이트가 매 초마다 데이터의 10 조각을 증가시키는 것이고, 현재 서버로부터 단말기 디바이스에 의해 획득된 액세스 트래픽 데이터가 1000 내지 1200을 포함한다고 가정하자. 디스플레이가 액세스 트래픽 1000을 디스플레이할 때 서버 상에서 실행 중인 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생하는 경우, 단말기 디바이스는 서버로부터 액세스 트래픽 데이터를 계속해서 획득할 수 없다. 디스플레이 레이트로 단말기 디바이스에 의해 액세스 트래픽 1000 내지 액세스 트래픽 1200을 디스플레이하기 위해 20s의 지속기간 Tc1이 필요하다는 것을 알 수 있다. 그러나, 예측 복구 시간 Tyu가 40s이기 때문에, 단말기 디바이스의 현재 디스플레이 레이트는 20s 후에 데이터 정체를 감소시키도록 조정될 필요가 있다.
이 예에서, 제1 레이트=Tc1/Tyu*현재 디스플레이 레이트=0.5*10=5이다.
다르게 말하자면, 제1 레이트는 매 초마다 데이터의 5조각을 증가시키는 것이다. 명백하게, 제1 레이트에 기초하여 단말기 디바이스에 의해 액세스 트래픽 1000 내지 액세스 트래픽 1200을 디스플레이하기 위해 필요한 지속기간은 40s이고, 오리지널 디스플레이 지속기간이 연장된다.
확실히, 앞의 방법은 제1 레이트가 라이브 데이터의 양에 대한 변경을 나타내는 경우의 설명이다. 제1 레이트가 시간 경과 레이트인 경우, 제1 레이트는 다음 방식으로 계산될 수 있다:
제1 레이트(클라이언트의 시간 경과 레이트)=[(서버와 클라이언트 간의 시간 차이*클라이언트 시간)/Tyu]+클라이언트의 오리지널 시간 경과 레이트.
앞에 기재된 내용은, 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트를 조정하는 프로세스이다. 구체적으로 도 2b에 도시된 바와 같이, 앞의 프로세스에서, 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트는 계산된 제1 레이트에 기초하여 본질적으로 감소된다. 실제 응용 시나리오에서, 백 엔드 서비스 스탭이 라이브 데이터 서비스를 복구한 후에, 라이브 데이터 서비스는 대응하는 라이브 데이터를 생성하도록 실시간 데이터에 대해 통계 프로세싱을 정상적으로 수행하고, 라이브 데이터를 단말기 디바이스에 보낸다. 단말기 디바이스는 제1 레이트에 기초하여 비교적 낮은 디스플레이 레이트로 라이브 데이터를 디스플레이한다. 단말기 디바이스가 서버에 의해 보내진 라이브 데이터를 정상적으로 수신할 수 있게 된 후에, 단말기 디바이스는 새로운 라이브 데이터에 적응하도록 디스플레이 레이트를 증가시킬 수 있다.
다음은 라이브 데이터 서비스가 복구된 후의 프로세스를 상세하게 기재한다.
앞의 복구 프로세스에서, 서비스 스탭은 라이브 데이터 서비스가 복구될 수 있을 시간(예측 복구 시간)을 예측한다. 실제 응용 시나리오에서, 라이브 데이터 서비스의 실제 복구 시간과 서비스 스탭에 의해 예측되는 복구 시간 사이에 시간 차이가 존재할 수 있다. 예를 들어, 서비스 스탭에 의해 예측되는 복구 시간이 12:08:40이고 라이브 데이터 서비스가 실제로 12:07:50에 복구되면, 2개의 시간 사이에 50s의 시간 차이가 존재한다.
실제로, 제1 레이트가 예측 복구 시간에 기초하여 결정되기 때문에, 라이브 데이터 서비스의 실제 복구 시간과 예측 복구 시간 사이에 시간 차이가 존재하는 경우, 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트의 증분이 시간 차이에 기초하여 결정될 필요가 있으며, 즉 제2 레이트가 결정된다.
따라서, 라이브 데이터 서비스가 복구된 후에, 방법은 다음을 더 포함한다: 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 것이 검출될 때 복구 시간 차이를 결정하고; 복구 시간 차이에 기초하여 제2 레이트를 계산하며; 계산된 제2 시간 경과 레이트를 단말기 디바이스에 보내고, 그리하여 단말기 디바이스는 제2 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다.
확실히, 앞서 기재된 내용으로부터, 복구 시간 차이를 결정하는 것은 구체적으로 다음을 포함한다는 것을 알 수 있다: 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간을 결정하고; 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간 및 예측 복구 시간에 기초하여 복구 시간 차이를 결정한다.
앞의 예에서, 라이브 데이터 서비스에서 12:01:00에 예외가 발생한 경우, 예측 복구 시간이 40s이기 때문에 예측 복구 시간은 12:01:40이지만, 라이브 데이터 서비스의 실제 복구 시간은 12:01:20이다(이 때에 새로운 액세스 트래픽 데이터가 생성됨). 다르게 말하자면, 라이브 데이터 서비스가 예측 복구 시간보다 20s 일찍 복구된다. 이 경우에, 단말기 디바이스는 디스플레이되지 않은 액세스 트래픽 데이터의 100 조각을 갖는다. 라이브 데이터 서비스가 정상으로 실행된 후에, 서버는, 라이브 데이터 서비스가 정상으로 실행된 후에 단말기 디바이스가 라이브 데이터 서비스에 의해 생성된 새로운 액세스 트래픽 데이터에 적응할 수 있도록, 단말기 디바이스의 현재 디스플레이 레이트(제1 레이트)를 조정할 필요가 있다. 이 경우에, 단말기 디바이스는 남은 액세스 트래픽 데이터의 디스플레이를 가속시킨다(다르게 말하자면, 제2 레이트가 생성됨).
확실히, 복구 시간 차이가 작을수록 더 높은 제2 레이트를 나타낸다는 것을 알 수 있다.
마찬가지로, 앞의 방법은 제2 레이트가 라이브 데이터의 양에 대한 변경을 나타내는 경우의 설명이다. 제2 레이트가 시간 경과 레이트인 경우, 제2 레이트는 다음 방식으로 계산될 수 있다:
제2 레이트(클라이언트의 시간 경과 레이트)=[(실제 복구 시간-클라이언트 시간)*Tyu/실제 복구 시간 차이]+제1 레이트.
라이브 데이터 서비스가 정상으로 돌아갈 때 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트를 조정하는 프로세스가 상기에 기재되어 있다. 상세한 프로세스가 도 2c에 도시되어 있다.
확실히, 단말기 디바이스가 남은 라이브 데이터의 디스플레이를 가속시킨 후에(그리고 새로운 라이브 데이터를 수신함), 서버는 다시 단말기 디바이스에 정상 레이트를 보내며, 그리하여 단말기 디바이스는 정상 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다. 이 프로세스가 도 2d에 도시되어 있다.
또한, 실제 응용 시나리오에서, 라이브 데이터 서비스의 실제 복구 시간은 예측 복구 시간보다 더 늦을 수 있다는 것을 유의할 만하다. 예를 들어, 라이브 데이터 서비스에서 12:01:00에 예외가 발생하고 예측 복구 시간이 12:01:40이지만, 라이브 데이터 서비스는 실제로 12:02:20에 정상으로 돌아간다. 명백하게, 이 경우에, 단말기 디바이스가 앞의 방법에서 계산된 제1 레이트에만 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하면, 라이브 데이터 디스플레이가 여전히 정지될 수 있다. 따라서, 본 출원의 이 구현에서, 제1 레이트는 이러한 경우를 감소시키도록 동적으로 조정될 수 있다. 다르게 말하자면, 복수의 제1 레이트가 계산될 수 있고 단말기 디바이스에 보내질 수 있다.
예를 들어, 제1 레이트에 관한 앞의 예에 이어서, 앞의 예로부터, 처음 생성된 제1 레이트가 매 초마다 액세스 트래픽 데이터의 5 조각을 증가시키는 것이고 라이브 데이터 서비스는 10s 후에 여전히 복구되지 않는다는 것을 알 수 있다(이 경우에, 단말기 디바이스에 의해 디스플레이된 액세스 트래픽이 1150이고, 액세스 트래픽 데이터의 150 조각이 남아 있으며 30s 내에 전부 디스플레이될 수 있다). 따라서, 서버는 새로운 제1 레이트(단말기 디바이스의 디스플레이 지속기간을 연장하는 데에 사용됨)를 계산할 수 있다. 새로운 제1 레이트가 매 초마다 액세스 트래픽 데이터의 2조각을 증가시키는 것이라면, 단말기 디바이스의 디스플레이 지속기간은 75s으로 연장될 수 있다.
확실히, 앞의 예는 본 출원의 이 구현에서 실제 응용 시나리오에 대한 가능한 방법일 뿐이며, 본 출원에 대한 한정을 구성하지 않는다.
앞에 기재된 내용에서, 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 최종 사용자가 라이브 데이터의 점프, 롤백, 또는 정체와 같은 변화를 실질적으로 알게 되는 일 없이, 서버는 단말기 디바이스의 현재 디스플레이 레이트를 감소시킬 수 있고, 백 엔드 스탭의 트러블슈팅 또는 복구 시간을 연장할 수 있다. 이에 대응하여, 라이브 데이터 서비스가 복구된 후에, 단말기 디바이스의 디스플레이 레이트가 증가될 수 있으며, 그리하여 단말기 디바이스는 서버에 의해 보내진 새로운 라이브 데이터에 적응할 수 있다.
확실히, 단말기 디바이스 측에서, 본 출원은 데이터를 처리하기 위한 방법을 제공한다. 구체적으로, 서버 상의 라이브 데이터 서비스에서 예외가 발생할 때, 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 1: 단말기 디바이스는 서버에 의해 보내진 제1 레이트를 수신하되, 제1 레이트는 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 서버에 의해 계산된다.
단계 2: 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다.
서버 상의 라이브 데이터 서비스가 정상으로 돌아갈 때, 방법은 다음을 더 포함한다: 단말기 디바이스에 의해, 서버가 보낸 제2 레이트를 수신하되, 제2 레이트는 서버가 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 것을 검출할 때 서버에 의해 결정되는 복구 시간 차이에 기초하여 서버에 의해 계산된 것이고, 제2 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다.
단말기 디바이스 측이 라이브 데이터를 획득하고 상이한 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하는 구현 프로세스에 대하여, 앞에 기재된 내용을 참조할 수 있다. 세부사항은 여기에서 생략된다.
본 출원의 구현에서 제공되는 데이터를 처리하는 방법이 상기에 기재되어 있다. 동일 아이디어에 기초하여, 본 출원의 구현은 데이터를 처리하기 위한 디바이스를 더 제공한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 데이터를 처리하는 디바이스는 서버 측에 배치되고, 디바이스는, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하도록 구성된 모니터링 모듈(301); 실행 상태에서 예외가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하도록 구성된 예측 모듈(302); 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하도록 구성된 계산 모듈(303); 및 단말기 디바이스가 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 계산된 제1 레이트를 단말기 디바이스에 보내도록 구성된 송신 모듈(304)을 포함한다.
구체적으로, 예측 모듈(302)은 예측 복구 시간을 결정하고, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생한 시간을 결정하고, 결정된 예측 복구 시간 및 결정된 시간에 기초하여 예측 복구 시간을 결정한다.
또한, 예측 모듈(302)은, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생할 때 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하는 시간을 결정하고, 단말기 디바이스에 의해 라이브 데이터를 디스플레이하는 것을 정지하는 결정된 시간 및 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 결정한다.
예측 복구 시간이 길수록 더 낮은 제1 레이트를 나타낸다.
디바이스는, 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 것이 검출될 때 복구 시간 차이를 결정하고; 복구 시간 차이에 기초하여 제2 레이트를 계산하며; 단말기 디바이스가 제2 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 단말기 디바이스에 계산된 제2 시간 경과 레이트를 보내도록 구성된 복구 모듈(305)을 더 포함한다.
또한, 복구 모듈(305)은. 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간을 결정하고; 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간 및 예측 복구 시간에 기초하여 복구 시간 차이를 결정한다.
이에 기초하여, 계산 모듈(303)은 복구 시간 차이 및 제1 레이트에 기초하여 제2 레이트를 결정한다.
복구 시간 차이가 작을수록 더 높은 제2 레이트를 나타낸다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 출원의 구현은 단말기 디바이스 측에 배치된, 데이터를 처리하는 디바이스를 더 제공하며, 디바이스는, 서버에 의해 보내진 제1 레이트를 수신하도록 구성된 수신 모듈(401)로서, 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트가 서버에 의해 계산되는 것인, 수신 모듈(401); 및 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 모듈(402)을 포함한다.
확실히, 라이브 데이터 서비스가 복구된 후에, 서버는 단말기 디바이스에 제2 레이트를 더 보내고, 수신 모듈(401)은 서버에 의해 보내진 제2 레이트를 수신한다. 제2 레이트는, 서버가 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아온 것을 검출할 때 서버에 의해 결정되는 복구 시간 차이에 기초하여 서버에 의해 계산된다.
디스플레이 모듈(402)은 제2 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이한다.
당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 본 개시의 구현이 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 물품으로서 제공될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 따라서, 본 개시는 하드웨어 전용 구현, 소프트웨어 전용 구현, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합으로의 구현의 형태를 사용할 수 있다. 또한, 본 개시는 컴퓨터 사용가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 사용가능한 저장 매체(자기 디스크 스토리지, CD-ROM, 및 광학 메모리 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않음) 상에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.
본 개시는 본 개시의 구현에 따른 방법, 디바이스(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 기재되어 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어는 흐름도 및/또는 블록도에서의 각각의 프로세스 및/또는 각각의 블록 및 흐름도 및/또는 블록도에서의 프로세스 및/또는 블록의 조합을 구현하도록 사용될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는, 기계를 발생시키도록 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 내장 프로세서, 또는 또다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 대하여 제공될 수 있으며, 그리하여 컴퓨터 또는 또다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 의해 실행된 명령어는 흐름도에서의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도에서의 하나 이상의 블록에서의 지정된 기능을 구현하기 위한 장치를 발생시킨다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어는, 컴퓨터 또는 또다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 디바이스에 특정 방법으로 작업하게끔 명령할 수 있는 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장될 수 있으며, 그리하여 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장된 명령어는 명령 장치를 포함하는 인공물을 생성할 수 있다. 명령 장치는 흐름도에서의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도에서의 하나 이상의 블록에서의 지정된 기능을 구현한다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 또다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 디바이스로 로딩될 수 있으며, 그리하여 일련의 동작들 및 단계들이 컴퓨터 또는 또다른 프로그램가능 디바이스 상에서 수행됨으로써, 컴퓨터 구현 프로세싱을 발생시킨다. 따라서, 컴퓨터 또는 또다른 프로그램가능 디바이스 상에서 실행되는 명령어는 흐름도에서의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도에서의 하나 이상의 블록에서의 지정된 기능을 구현하기 위한 단계를 제공한다.
통상의 구성에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세서(CPU), 입력/출력 인터페이스, 네트워크 인터페이스 및 메모리를 포함한다.
메모리는 비영구적 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM; random access memory), 비휘발성 메모리, 및/또는 컴퓨터 판독가능한 매체의 또다른 형태, 예를 들어 판독 전용 메모리(ROM; read-only memory) 또는 플래시 메모리(flash memory)를 포함할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독가능한 매체의 예이다.
컴퓨터 판독가능한 매체는, 임의의 방법 또는 기술을 사용함으로써 정보 저장장치를 구현할 수 있는 영구적, 비영구적, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독가능한 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는, PRAM(phase-change random access memory), SRAM(static random access memory), DRAM(dynamic random access memory), 또는 또다른 유형의 RAM, ROM, EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리 또는 또다른 메모리 기술, CD-ROM(compact disk read-only memory), DVD(digital versatile disc), 또는 또다른 광 스토리지, 카세트, 카세트 자기 디스크 스토리지, 또는 또다른 자기 스토리지 디바이스, 또는 임의의 다른 비전송 매체를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서의 정의에 기초하여, 컴퓨터 판독가능한 매체는 일시적 컴퓨터 판독가능한 매체, 예를 들어 변조된 데이터 신호 및 캐리어를 포함하지 않는다.
용어 "포함한다", "함유한다" 또는 이의 기타 변형은 비배타적인 포함을 커버하도록 의도되며, 그리하여 일련의 요소들을 포함하는 프로세스, 방법, 물품, 또는 디바이스는 이 요소들을 포함할 뿐만 아니라, 명시적으로 열거되지 않은 다른 요소도 포함하며, 또는 이러한 프로세스, 방법, 물품, 또는 디바이스에 고유한 요소를 더 포함한다는 것을 더 유의할 만하다. "...를 포함한다"에 의해 기재된 요소는, 더 이상의 제약 없이, 그 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 물품, 또는 디바이스에서의 추가의 동일 요소의 존재를 배제하지 않는다.
당해 기술 분야에서의 숙련자는 본 발명의 구현이 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 전용 구현, 소프트웨어 전용 구현, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합으로의 구현의 형태를 사용할 수 있다. 또한, 본 출원은 컴퓨터 사용가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 사용가능한 저장 매체(자기 디스크 스토리지, CD-ROM, 및 광학 메모리 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않음) 상에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.
상기의 기재는 단지 본 출원의 구현일 뿐이고, 본 출원을 한정하도록 의도되지 않는다. 당해 기술 분야에서의 숙련자에 대하여, 본 출원은 다양한 수정 및 변경을 행할 수 있다. 본 출원의 진정한 의미 및 원리 내에서 행해지는 임의의 수정, 등가의 교체, 개선 등은 본 출원의 청구항의 보호 범위 내에 속할 것이다.

Claims (10)

  1. 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    서버에 의해 라이브(live) 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하는 단계;
    실행 상태에서 예외(exception)가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하는 단계;
    상기 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트(rate)를 계산하는 단계; 및
    단말기 디바이스가 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 상기 계산된 제1 레이트를 상기 단말기 디바이스에 보내는 단계
    를 포함하는, 데이터를 처리하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 예측 복구 시간을 결정하는 단계는 구체적으로,
    예측 복구 시간을 결정하는 단계;
    상기 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생한 시간을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 예측 복구 시간 및 상기 결정된 시간에 기초하여 상기 예측 복구 시간을 결정하는 단계
    를 포함하는 것인, 데이터를 처리하는 방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하는 단계는 구체적으로,
    상기 라이브 데이터 서비스의 실행 상태에서 예외가 발생할 때 상기 단말기 디바이스에 의해 상기 라이브 데이터를 업데이트하는 것을 정지하는 시간을 결정하는 단계; 및
    상기 단말기 디바이스에 의해 상기 라이브 데이터를 디스플레이하는 것을 정지하는 상기 결정된 시간 및 상기 예측 복구 시간에 기초하여 상기 제1 레이트를 결정하는 단계를 포함하고,
    예측 복구 시간이 길수록 제1 레이트가 더 낮음을 나타내는 것인, 데이터를 처리하는 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 것이 검출될 때 복구 시간 차이를 결정하는 단계;
    상기 복구 시간 차이에 기초하여 제2 레이트를 계산하는 단계; 및
    상기 단말기 디바이스가 상기 제2 레이트에 기초하여 상기 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 상기 계산된 제2 시간 경과 레이트를 상기 단말기 디바이스에 보내는 단계를 더 포함하는, 데이터를 처리하는 방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 복구 시간 차이를 결정하는 단계는 구체적으로,
    상기 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간을 결정하는 단계; 및
    상기 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 시간 및 상기 예측 복구 시간에 기초하여 상기 복구 시간 차이를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 데이터를 처리하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 복구 시간 차이에 기초하여 제2 시간 경과 레이트를 계산하는 단계는 구체적으로,
    상기 복구 시간 차이 및 상기 제1 레이트에 기초하여 상기 제2 레이트를 결정하는 단계를 포함하고,
    복구 시간 차이가 더 작을수록 제2 레이트가 더 높음을 나타내는 것인, 데이터를 처리하는 방법.
  7. 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    단말기 디바이스에 의해, 서버가 보낸 제1 레이트 - 상기 제1 레이트는, 상기 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 상기 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 상기 서버에 의해 계산됨 - 를 수신하는 단계; 및
    상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 데이터를 처리하는 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 단말기 디바이스에 의해, 상기 서버가 보낸 제2 레이트 - 상기 제2 레이트는, 상기 서버가 라이브 데이터 서비스의 실행 상태가 정상으로 돌아간 것을 검출할 때 상기 서버에 의해 결정되는 복구 시간 차이에 기초하여 상기 서버에 의해 계산됨 - 를 수신하는 단계; 및
    상기 제2 레이트에 기초하여 상기 라이브 데이터를 디스플레이하는 단계
    를 더 포함하는, 데이터를 처리하는 방법.
  9. 데이터를 처리하는 디바이스에 있어서,
    라이브 데이터 서비스의 실행 상태를 모니터하도록 구성된 모니터링 모듈;
    실행 상태에서 예외가 발생한 것이 검출될 때 예측 복구 시간을 결정하도록 구성된 예측 모듈;
    상기 예측 복구 시간에 기초하여 제1 레이트를 계산하도록 구성된 계산 모듈; 및
    단말기 디바이스가 상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록, 상기 계산된 제1 레이트를 상기 단말기 디바이스에 보내도록 구성된 송신 모듈
    을 포함하는, 데이터를 처리하는 디바이스.
  10. 데이터를 처리하는 디바이스에 있어서,
    서버가 보낸 제1 레이트 - 상기 제1 레이트는, 상기 서버가 실행 상태에서 예외가 발생한 것을 검출할 때 상기 서버에 의해 결정되는 예측 복구 시간에 기초하여 상기 서버에 의해 계산됨 - 를 수신하도록 구성된 수신 모듈; 및
    상기 제1 레이트에 기초하여 라이브 데이터를 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 모듈
    을 포함하는, 데이터를 처리하는 디바이스.
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