KR20190037095A - 네트워크 인프라 시스템 및 이를 이용한 데이터 공유 및 서비스 최적화를 위한 데이터 처리 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 네트워크 인프라 시스템은, 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 및 처리를 구현하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서, 상기 네트워크 인프라 시스템내에는, 데이터를 저장, 처리, 공유하는 복수의 네트워크 인프라 노드들이 구비되고, 상기 각 네트워크 인프라 노드는 적어도 상기 응용 단말 또는 응용 서버로의 데이터 전달 기능, 데이터 분배 기능, 데이터 처리 기능 및 데이터 공유 기능을 포함하는 데이터 프로세싱 모듈을 구비한 것을 특징으로 한다.

Description

네트워크 인프라 시스템 및 이를 이용한 데이터 공유 및 서비스 최적화를 위한 데이터 처리 방법 {Method and architecture of Network Infrastructure for Optimal Application Service Processing and Data Sharing among Application domains}

본 발명은 네트워크 인프라 시스템 및 네트워크 인프라 시스템을 구성하는 네트워크 인프라 노드에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 상기 네트워크 인프라 시스템을 이용한 효율적인 데이터 공유 및 데이터 처리 방법에 관한 것이다.

IoT 기반 초연결 사회는 수집되는 대규모 데이터를 분석하여 지능을 창출하고, 산업간 경계를 넘어 데이터를 융합함으로써 고부가가치의 새로운 산업과 서비스가 발전하는 사회라고 전망된다. 따라서 각 산업 분야들은 최대한 많은 양과 고품질의 데이터, 다양한 데이터 수집에 많은 시간과 비용을 지불하고 있으며, 데이터의 분석/처리를 통하여 지능화된 고부가가치의 서비스/제품을 창출하고 있다.

그러나 종래의 데이터 수집은 각 산업 분야별 개별 플랫폼으로 패쇄적으로 수집되고 있으며, 자체 산업 분야(Domain) 내에서만 주로 활용되고 다른 산업 분야와의 공유 및 온라인 실시간 거래는 어려운 상황이다.

또한 데이터 처리 및 활용 면에서도, 산업필드, 개인 단말 등에서 만들어 지는 데이터는 원격의 클라우드 또는 원격의 응용 싸이트의 개별 수집 플랫폼에 수집된 후, 데이터 필터링 및 빅데이터 분석에 의하여 판단된 후, 다시 원격으로 서비스를 제공/제어한다. 이는 '클라우드(Cloud) 컴퓨팅 시스템' 으로도 알려져 있다. 하지만 종래 클라우드 컴퓨팅 시스템은 처리해야 될 데이터양이 기하급수적으로 증가함에 따라 데이터 전달 지연 및 데이터 과부하에 따른 처리 지연이 발생하는 문제점을 안고 있다.

따라서 종래의 수집 데이터는 주로 분석 및 예측 서비스 등 비실시간 서비스에 활용될 수 있으며, 자율 주행 또는 무인 공장과 같이 실시간 상황 파악과 분석을 통한 현장에서 신속한 제어(fast control loop)를 필요로 하는 초지능 서비스, 또는 물리 세계와 사이버 데이터가 현장에서 실시간 융합되어야 하는 AR/MR과 같은 초실감 서비스 등 미래사회 서비스 요구사항을 수용하기에 많은 한계를 가지고 있다.

관련하여, 상기 클라우드 컴퓨팅 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 최근엔 클라우드 영역이 아닌 데이터 생성 영역 부근에서 데이터 처리를 빠르게 처리하기 위한 네트워크 서비스가 개발되고 있으며, 이는 '포그(Fog) 컴퓨팅 시스템'으로 알려져 있다. 관련하여, 종래 포그 컴퓨팅 시스템은 액세스 또는 단말의 컴퓨팅 자원을 활용하여 데이터 전달 지연을 저감하는 응용에 적합하나, 지연 이외의 (네트워크 자원, 컴퓨팅 자원, 이동성 지원, 데이터 공유 등) 다양한 응용의 요구 사항과 네트워크의 효율성을 향상시키는 데는 한계를 가지고 있다.

따라서, 본 발명의 목적은, 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 데이터 공유 및 서비스 최적화를 위한 새로운 방식의 네트워크 인프라 시스템 및 데이터 처리 방법을 제공하는 데 있다.

또한, 본 발명의 목적은, 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 네트워크 인프라를 구성하는 복수의 네트워크 노드를 활용하여, 응용 서비스의 다양한 요구사항에 맞게 데이터 처리가 가능한 네트워크 인프라 시스템 및 이를 활용한 데이터 공유 방법 및 데이터 처리 방법을 제공하는 데 있다.

또한, 본 발명의 목적은, 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 네트워크 인프라를 구성하는 각 네트워크 노드에 의해, 적어도 데이터 전달 기능 (또는 데이터 중심 전달 기능), 이벤트 구동형 데이터 분배 기능, 데이터 처리 기능, 인프라 자원 관리 기능, 데이터 공유 관리 기능 및 최적화 기능 중 어느 하나를 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 데이터 기반 서비스 및 산업 발전을 위하여, 네트워크 인프라를 기반으로 하는 데이터 마켓 플레이스(Market Place)를 이용하여, 응용들이 도메인 경계를 넘어서 상호 데이터들을 실시간으로 (예를 들어, 1:1 또는 N:M) 공유 및 거래할 수 있도록 하며, 응용 서비스 요구에 따라 응용의 데이터와 응용의 소프트웨어를 동적(Dynamic) 또는 온-디멘드(On-demand)로 네트워크 인프라내 최적의 위치에 배치하고 실행함으로써 최적의 초실감 및 초지능 응용 서비스의 요구사항(KPI)를 만족할 수 있도록 하는 네트워크 인프라 시스템 및 데이터 처리 방법을 제공한다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 네트워크 인프라 시스템은, 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 및 처리를 구현하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서, 상기 네트워크 인프라 시스템 내에는, 데이터를 저장, 처리, 공유하는 복수의 네트워크 인프라 노드들이 구비되고, 상기 각 네트워크 인프라 노드는 적어도 상기 응용 단말 또는 응용 서버로의 1:1 데이터 전달 기능, N:M 이벤트 구동형 데이터 분배 기능, 데이터 공유 관리 기능 및 데이터 처리 기능을 포함하는 데이터 프로세싱 모듈(module)을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 노드는, 네트워크 인프라 시스템을 구성하는 액세스 네트워크 노드, 에지 네트워크 노드, 및 코어 네트워크 노드를 포함하는 네트워크 구성 노드 중 어느 하나에 해당되며, 상기 각 네트워크 인프라 노드는 응용 데이터 저장소 및 응용 소프트웨어 저장소를 더 포함한다.

또한, 상기 데이터 전달 기능은, 응용 도메인내의 모든 응용 단말 또는 응용 서버가 네트워크에 접속되는 인터페이스로서, 응용 데이터와 응용 소프트웨어의 이름(Name) 기반으로, 송신자와 수신자간 데이터를 요청/응답(Request/Response) 방식으로 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 전달 기능은, 데이터 이름 기반으로, 1:1의 요청/응답(Request/Response) 방식으로 동기화(Synchronous) 하여 데이터 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 분배 기능은, N개의 데이터 생산자와 M개의 데이터 소비자간 응용 데이터를 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적(Asynchronous)으로 전달함에 있어서, 데이터를 공유하고자 하는 N개의 데이터 생산자들은 데이터의 이름을 기반으로 데이터를 네트워크 인프라에 공개(Publish) 하고, 데이터를 소비하고자 하는 M개의 데이터 소비자들은 데이터의 이름을 기반으로 네트워크 인프라에 수신 희망 데이터를 구독 신청(Subscribe) 하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 분배 기능은, 상기 데이터 공개(Publish), 구독 신청(Subscription) 요청을 받아서, 공유 데이터를 분배 받을 대상 수신자 리스트 및 조건 정보를 저장 관리하고, 데이터가 공개(Publish) 되면 상기 수신자 리스트 및 조건 정보를 활용하여 구독 신청(subscribe)한 M개의 데이터 소비자들에게 별도의 추가 요청 없이도 데이터를 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 분배하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 데이터 분배 기능은 분배하고자 하는 데이터의 시간적 공유 특성, 공간적 공유 특성, 데이터 생산자와 데이터 소비자의 분포 상황에 따라 데이터의 저장 위치 및 분배 위치를 동적으로 결정하고, 생산자와 소비자의 위치 변화에 따라 분배 데이터의 저장 위치와 분배 위치를 조정하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 데이터 분배 기능은 네트워크에 접속된 모든 응용 도메인의 응용 단말 또는 응용 서버가 생산하는 원천 데이터(raw data) 뿐만 아니라, 네트워크 내부의 네트워크 노드에서 실행되는 응용 소프트웨어에 의하여 처리되어 재생산되는 가공 데이터도 공개(Publish)될 수 있으며, 네트워크 내부의 네트워크 노드에서 실행되는 응용 소프트웨어도 데이터의 소비자로서 임의의 데이터를 구독 신청(subscribe)하여 분배 받을 수 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 시스템내의 각 네트워크 인프라 노드는, 데이터 처리 기능을 더 포함하고, 상기 데이터 처리 기능은, 응용 단말이나 응용 서버로부터의 필요한 응용 데이터와 응용 소프트웨어 정보를 이름(Name)을 기반으로 서비스 요청을 수신하여, 서비스 처리를 위하여 필요한 응용 데이터와 응용 소프트웨어를 동적으로 가져온 후, 실행시키는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 이름(Name)을 기반으로 지정된 상기 응용의 데이터는 서비스 요구시 응용 단말 또는 응용 서버로부터 함께 전달될 수도 있고, 네트워크 인프라내의 임의의 저장소에 저장되어 있을 수도 있으며, 상기 이름(Name)을 기반으로 지정된 상기 응용 소프트웨어는 응용에 의하여 미리 네트워크 인프라내 임의의 저장소에 저장되어 있으며, 실행 요청이 수신될 때 데이터 처리 기능에 의하여 동적으로 네트워크 인프라내의 실행 최적 위치에 다운로드 되어 실행되고, 결과를 실행 요구한 응용 단말 또는 응용 서버에게 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 응용 소프트웨어의 최적 실행 위치는 해당 소프트웨어의 특성에 따라 결정하되, 처리할 데이터의 양이 많은 경우 데이터 가까운 위치의 네트워크 노드를, 응용 단말에게 빠른 처리 응답이 필요한 경우는 응용 단말 가까운 위치의 네트워크 노드를, 컴퓨팅 자원이 많이 필요한 경우는 해당 요구를 만족할 수 있는 컴퓨팅 자원을 보유한 네트워크 노드를, 처리할 데이터가 여러 곳에 분포된 경우 가장 최적 네트워크를 사용하는 네트워크 노드를 선택하는 등 응용 소프트웨어의 요구사항(KPI)를 만족하는 곳을 선택하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 처리 기능은 응용 단말 또는 응용 서버로부터 상기 응용 소프트웨어 이름(name)을 기반으로 실행 요청된 소프트웨어의 실행 위치를 결정 한 후, 해당 응용 단말 또는 응용 서버로부터 지정된 관련 응용 데이터의 이름(name)이 함께 명시된 경우 응용 데이터를 응용 도메인 또는 네트워크 내부 저장위치로부터 가져와서 응용 소프트웨어와 바인딩(binding)하여 실행되도록 하고, 그 실행 결과를 응용 단말 또는 응용 서버에게 반환하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 시스템내의 각 네트워크 인프라 노드는 인프라 자원 관리 기능 더 포함하고, 상기 인프라 자원 관리 기능은, 네트워크 인프라 시스템내 분산된 네트워크 인프라 노드들의 컴퓨팅 자원, 스토리지 자원, 네트워크 자원을 통합 관리하고, 자원의 증가, 감소, 장애에 대한 자동 스케일링(Auto-scaling)을 통하여, 네트워크 인프라 시스템내에 운용자의 명령이나 제어 없이도 응용 데이터를 분산하여 저장하고, 응용 소프트웨어를 실행할 수 있는 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 공유 기능은 데이터 보안 기능을 더 포함하고, 상기 데이터 보안 기능은 네트워크 인프라를 통하여 접속된 응용 도메인간의 데이터 공유를 위한 인가된 데이터 생산자와 소비자간 데이터 거래를 위한 암호키 관리 및 제공 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 데이터 공유 기능은 인가된 데이터 생산자와 소비자간 데이터 거래 사실의 무결성 검증을 위한 거래 기록을 저장하고 관리하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 노드는, 응용 서비스 요구사항(KPI)를 만족하도록 네트워킹 연결, 데이터의 저장 위치, 소프트웨어의 실행 위치를 최적화 하는 기능을 수행하되, 응용 데이터와 소프트웨어의 프로파일 기반으로 초기 위치를 결정하며, 응용 데이터의 접근 빈도, 네트워크 전송량, 응용 소프트웨어의 실행 품질 등에 대한 통계/이력 정보를 기반으로 저장 및 실행 위치에 대한 학습을 통해 최적화를 수행하는 최적화 엔진을 더 포함한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 노드는, N개의 데이터 생산자와 M개의 데이터 소비자의 숫자 변화와 위치 변화에 따라, 상기 데이터 생산자와 소비자간의 데이터 분배 기능을 학습을 통해 최적화를 수행하는 최적화 엔진을 더 포함한다.

또한, 상기 네트워크 인프라 시스템은, 클라우드 노드를 더 포함하며, 상기 클라우드 노드는 다른 네트워크 노드에 비하여 상대적으로 큰 규모의 컴퓨팅 자원과 큰 규모의 스토리지 자원을 가진 하나의 네트워크 노드로 간주된다.

또한, 본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템내 데이터 처리 방법은, 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 처리를 구현하는 복수의 네트워크 인프라 노드들을 포함하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서, 상기 각 네트워크 인프라 노드는 컴퓨팅 자원과 스토리지 자원을 보유하되, 내장된 컴퓨팅 자원과 스토리지 자원으로부터 응용 데이터의 저장과 응용 소프트웨어의 저장과 실행 환경을 제공하고, 상기 응용 도메인내의 응용 단말로부터 서비스를 위한 응용 소프트웨어 실행을 요청 받으면, 상기 네트워크 인프라 노드들 중 어느 하나는 해당 응용 소프트웨어를 검색하여 요구하는 프로파일에 따라 자신 또는 다른 네트워크 인프라 노드로 실행위치를 동적으로 결정하고, 해당 응용 소프웨어가 필요로 하는 데이터를 검색하여 해당 응용 소프트웨어에게 즉시적으로 전달한 후, 해당 응용 소프트웨어를 실행시켜서 얻은 결과를 요구한 응용 단말에게 전달함으로써 응용 서비스를 제공한다.

또한, 본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템을 구성하는 네트워크 인프라 노드는, 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 및 처리를 구현하는 복수의 네트워크 인프라 노드들을 포함하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서, 상기 네트워크 인프라 시스템에 제공된 데이터를 저장, 처리, 공유하는 데이터 프로세싱 모듈을 포함하고, 상기 데이터 프로세싱 모듈을 통해, 적어도 상기 응용 단말 또는 응용 서버로의 데이터 전달 기능, 데이터 분배 기능, 데이터 처리 기능 및 데이터 공유 기능을 제공하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 본 발명은 네트워크 인프라 기반 데이터 공유 및 응용 서비스 최적 수행 기능을 제공함으로써 다음과 같은 효과를 갖는다.

우선, 데이터 공유 효율성을 제공한다. 개인, 산업, 공공은 모두 네트워크를 통한 연결성을 가지고 있다. 따라서, 특정 응용 도메인의 플랫폼에서 마켓 플레이스를 제공하는 것이 아닌, 모든 응용 도메인이 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 또는 거래 가능한 데이터를 저장하고 거래되는 마켓 플레이스를 제공함으로써, 글로벌 범위의 모든 응용 도메인간 보편적 네트워크 접근 방법으로 데이터 공유가 가능하다. 또한, 네트워크 인프라 내의 액세스 네트워크 노드, 에지 네트워크 노드, 코어 네트워크 노드, 클라우드 네트워크 노드 등 임의의 네트워크 노드에서 데이터를 분배함으로써 비가공 원천 데이터(raw data)부터 가공 데이터까지 임의의 가공 범위의 데이터를, 공유 및 활용을 통한 새로운 가치 창출 가능성을 높일 수 있다. 즉, 네트워크 인프라가 가지는 종래 연결성 외에, 데이터 공유 및 처리 기능을 추가 구현함으로서, 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 효율성을 높일 수 있게 된다.

즉, 네트워크 인프라의 전달, 분배 및 공유 기능을 통하여 데이터 제공자 또는 생산자(Data Provider)와 데이터 소비자(Data Consumer) 간 암호키 기반의 1:1의 요청/응답(Request/Response) 형태의 데이터 공유 및 거래와 N:M의 그룹내 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적 다자간 데이터 공유 및 거래를 제공함으로써, 네트워크에 접속된 모든 응용 도메인간 효율적 데이터 공유를 통해 다양한 지능 창출 가능성을 높일 수 있게 된다.

다음으로, 응용 서비스 최적 실행이 가능하다. 필드 또는 로컬에서 생성된 데이터가 원격의 응용 서버에 수집된 후 원격의 응용 소프트웨어에 의하여 처리되는 것이 아니라, 응용의 서비스 요구사항(KPI)에 따라 네트워크 인프라내 액세스 노드부터 코어 노드까지 전국망(Nation-wide) 범위 중 최적의 위치에 응용의 데이터와 상기 응용 데이터를 처리할 응용 소프트웨어를 동적으로 옮겨 실행시킴으로써, 미래 다양한 초지능 및 초실감 응용 서비스를 각각의 요구사항에 맞게 최적으로 수행시킬 수 있게 된다. 예를 들어, 신속 제어(Fast control loop) 및 초저지연이 요구되는 서비스는 응용 데이터가 생성되는 엔드 유저(User)나 필드 가까이의 액세스 장비 또는 노드로 응용 소프트웨어를 위치시켜 서비스를 처리함으로써 빠른 제어를 가능하게 한다.

또한, 빅데이터의 수집과정에서 중요 데이터를 분석해내서 안전 또는 재난과 같은 주요하고 긴급한 서비스가 바로 처리되어야 하는 경우, 데이터 수집 및 분석 응용 소프트웨어가 네트워크 인프라의 트리(Tree) 형태의 계층 구조를 따라 액세스 네트워크 노드, 에지 네크워크 노드, 및 코어 네트워크 노드에 계층적으로 분산 배치된다. 이를 통해, 계층 순차적으로 데이터를 수집과 동시에 분석함으로써 최종적으로 빅데이터의 효율적 수집, 빠른 분석과 함께 중요 데이터의 실시간 검출 및 주요하고 긴급한 서비스가 효과적으로 제공될 수 있다. 또한, 프로세싱 부하가 높은 데이터 처리는 컴퓨팅 자원이 풍부한 코어 또는 에지 클라우드 센터 또는 노드에서 수행시킬 수도 있다.

도 1a 및 1b는 종래 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 및 데이터 처리 개념을 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 2a 및 2b는 본 발명에 의한 네트워크 인프라를 활용한 데이터 공유 및 데이터 처리 개념을 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 네트워크와 클라우드 기반의 데이터 공유 및 응용 서비스 최적화 처리를 위한 네트워크 인프라 구성도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 데이터 공유 및 서비스 최적화 처리를 위한 네트워크 인프라 시스템내의 데이터 프로세싱 모듈을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 네트워크 인프라의 응용 서비스 최적 수행을 위한 네트워크 인프라내의 데이터 처리 절차를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른, 네트워크 인프라의 응용 서비스간 1:1의 데이터 공유 및 거래를 위한 네트워크 인프라내의 처리 절차를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 네트워크 인프라의 응용 도메인간 N개의 데이터 제공자 대 M개의 데이터 소비자간 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적(Asynchronous) 데이터 공유 및 거래를 위한 네트워크 인프라내의 처리 절차를 도시한 것이다.
도 8 내지 도 11은 본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템을 활용한 실시예로서, 교통 응용 서비스를 예시적으로 도시한 것이다.

이하에서는 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.

본 발명의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 발명에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본 발명에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다.

본 발명에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다.

상기 목적을 달성하기 위해서, 네트워크 인프라 기반 응용간 데이터 공유 및 응용 서비스 최적화 방법 및 장치는, 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 보다 상세히 설명한다.

우선, 본 발명에서 '네트워크 인프라(network Infra)' 또는 '네트워크 인프라 스트럭쳐(infrastructure)'라 함은, 유무선 통신 네트워크을 구성하는 네트워크 컴포넌트(network component)를 포함하는 기저 영역의 통신 기본 환경을 의미한다. 예를 들어, 종래 통신 네트워크의 연결성을 위해 사용된 네트워크 인프라 컴포넌트(component)로는, 기지국(base station), 공유기(Access Point) 등이 해당된다. 이하, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 상기 '네트워크 인프라 스트럭쳐'를 '네트워크 인프라'로 개시하고, 또한, '네트워크 인프라 스트럭쳐 컴포넌트' 또는 '네트워크 인프라 컴포넌트'를 '네트워크 인프라 노드(Node)' 또는 '네트워크 노드(Node)'로 개시하고자 한다. 또한, 상기 네트워크 인프라 노드들이 연결된 상태를 '네트워크 시스템(Network System)' 또는 '네트워크 인프라 시스템(network Infra System)'으로 개시하고자 한다.

이하, 우선 본 발명의 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 및 처리와 종래 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 및 처리 방법에 대한 개념적 차이점에 대해 설명하고자 한다.

도 1a 및 1b는 종래 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 및 데이터 처리 개념을 설명하기 위해 도시한 것이다. 또한, 도 2a 및 2b는 본 발명에 의한 네트워크 인프라를 활용한 데이터 공유 및 데이터 처리 개념을 설명하기 위해 도시한 것이다.

우선, 본 발명의 네트워크 인프라를 통한 데이터 처리 방식과 종래 네트워크 인프라를 통한 데이타 처리 방식을 도 1a 및 도 2a를 참조하여 비교하면 다음과 같다.

도 1a는 종래 방식에 따른 네트워크 인프라를 통한 데이터 처리방식의 개념도를 도시한 것이다. 예를 들어, 로컬 또는 필드(local/field)에서 생성된 데이터(예를 들어, IoT 데이터)는, 상기 데이터를 처리할 수 있는 소프트웨어(SW)가 존재하는 원격의 퍼블릭 클라우드(public cloud)나 응용 서버(application server)로 전달되어 수집된다. 상기 수집된 데이타는 원격에서 분석되고 판단된 후, 다시 로컬 또는 필드(local/field)를 원격으로 제어하게 된다. 이때, 상기 종래 데이터 처리 방식은 결국 데이터를 통한 제어가 t+N 시간 후에 이루어질 수밖에 없어 신속 제어(fast control)가 요구되는 많은 현재 또는 미래 서비스 제공에 한계를 갖는다. 또한, 제어를 위하여 필요한 데이터가 아님에도 모든 데이터가 각 네트워크 노드를 통하여 전달되어야 하므로 각 네트워크 노드에서 'volumn * M(data creator수)' 만큼의 네트워크 밴드폭(network bandwidth) 소모의 문제를 갖게 된다.

반면, 도 2a는 본 발명에 따른 네트워크 인프라를 통한 데이터 처리 방식의 개념도를 도시한 것이다. 예를 들어, 본 발명의 네트워크 인프라에 따른 응용 소프트웨어 동적 네트워크내 프로세싱 (Dynamic In-Network Processing) 방식을 통하여, t 뿐만 아니라, t+1, t+2, t+3 등의 타이밍(timing)에 액세스 네트워크 노드 및 에지 네트워크 노드에서 응용 데이터를 수집하고 분석하여 요구사항에 맞는 신속 제어(fast control)가 가능하다. 또한 네트워크의 계층적 구조(hierarchical architecture)를 따라, 1차 액세스 노드 범위, 2차 에지 노드 범위, 3차 코어 노드 범위 단위의 데이터 수집과 동시에, 분석 및 가공으로 데이터에 대한 순차적 필터링(filtering)을 통하여 네트워크내의 불필요 데이터(garbage data) 전송으로 인한 네트워크 밴드폭(network bandwidth)의 감소가 가능하다. 예를 들어, 네트워크 밴드폭은 (v*M)/F1 에서 (v*M)/F1/F2 및 (v*M)/F1/F2/F3 까지 필터링(filtering function)의 기능에 따라 감소가 가능하게 되고, 결국 응용 도메인의 빅데이터 처리 속도 증가 및 부하를 줄여줄 수 있게 된다. 또한, 이 과정에서 주요 정보의 빠른 분석을 통하여 주요 서비스 실행 또한 가능하게 된다.

다음, 본 발명의 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 방식과 종래 네트워크 인프라를 통한 데이타 공유 방식을 도 1b 및 도 2b를 참조하여 비교하면 다음과 같다.

도 1b는 종래 방식에 따른 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 방식의 개념도를 도시한 것이다. 구체적으로, 수 많은 데이터가 IoT, 클라우드, AI 등을 통해 지능화되고 있지만, 이는 응용 도메인 한정 인텔리젼스 (Application/Domain specific Intelligence)라는 한계를 가지고 있다. 즉, 하나의 원천 데이터(raw data)가 다른 지능으로 다른 비즈니스를 만들어낼 수 있지만, 현재 데이터 수집 방법은 인터넷 또는 전용회선(leased line) 또는 가상 사설망(vpn)을 통한 단말과 원격 응용 플랫폼간 수집으로, 응용 도메인간 데이터 공유는 t+N의 타이밍(timing) 후에나 공유되어 활용이 가능하다. 또한, 원천 데이터(raw data) 부터 M차 가공 데이터까지 공유하기 위한 빅데이터 처리의 관리 및 복잡도 문제를 야기하고 있다.

반면, 도 2b는 본 발명에 따른 네트워크 인프라를 통한 데이터 공유 방식의 개념도를 도시한 것이다. 예를 들어, 응용 데이터의 네트워크내 이벤트 구동형 분배(In-Network Event-driven Data Distribution) 방식을 통하여 전국망 단위(nation-scale)에 분포된 응용 도메인 (예를 들어, 응용 단말, 응용 서버, 응용 소프트웨어)간 N:M의 이벤트 구동형(event-driven) 형태의 데이터 공유가 가능하다. 또한, 동적 네트워크내 프로세싱(Dynamic In-Network Processing) 기능을 통하여 응용 소프트웨어가 네트워크내에서 가공한 데이터를 공개(publish)함으로써, 원천 데이터(raw data) 부터 1차 가공, 2차 가공 데이터를 각각 t+1, t+3, t+5 타이밍(timing)에 응용의 요구에 맞게 임의의 원천 레벨(rawness level, 예를 들어 r, r+1, r+2, r+3 … r+N) 및 임의의 타이밍(timing)에 공유되는 것이 가능하다. 예를 들어, 이벤트 발생시 마다, (r, t+1), (r+1, t+2), (r+2, t+3), (r+N t+N)에 데이터 공유가 가능하게 된다,

부언하면, 상기 도 1a 및 1b의 종래 네트워크 인프라는 전술한 바와 같이 데이터 연결성(connectivity)을 목적으로 한다. 즉, 네트워크 데이터 제공자 또는 생산자에 의해 생성된 데이터들을 원격의 응용 서버 또는 클라우드 서버로 전달하는 기능을 수행한다.

이에 반해, 본 발명의 네트워크 인프라는 데이터 연결성뿐만 아니라 데이터 프로세싱 모듈 또는 기능(data processing)을 가지는 것을 특징으로 한다. 따라서, 도 2a 및 2b의 본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템내의 네트워크 노드들은 각자가 데이터를 저장하고 처리하는 데이터 프로세싱 모듈 또는 기능을 가지게 된다. 또한, 상기 데이터 프로세싱을 위해, 본 발명에 따른 네트워크 노드들은 원격의 응용 소프트웨어를 스스로 다운받아 데이터 처리에 활용하는 것이 가능하다.

이하 도 3 내지 도 11을 통해 본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템의 구성 및 네트워크 인프라 노드의 데이터 프로세싱 모듈 또는 기능을 상세히 설명하고자 한다.

도 3은 본 발명에 따른 네트워크와 클라우드 기반의 데이터 공유 및 응용 서비스 최적화 네트워크 인프라 구성도를 도시한 것이다.

예를 들어, 본 발명의 네트워크 시스템을 구성하는 물리적 인프라는, 엔드 유저(End User, 101), 액세스 네트워크 장비 (Access Network, 102. 이하 '액세스 네트워크 노드' 또는 '액세스 노드'로 개시한다), 메트로/에지 네트워크 장비 (Metro/Edge Network, 104, 이하 '에지 네트워크 노드' 또는 '에지 노드'로 개시한다), 코어 네트워크 장비 (Core Network, 106, 이하 '코어 네트워크 노드' 또는 '코어 노드'로 개시한다) 및 에지 클라우드(103), 코어 클라우드(105)로 구성될 수 있다. . 관련하여 상기 네트워크 인프라 구성은 본 발명의 설명을 위해 예를 들어 도시한 것일 뿐, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 네트워크 인프라내의 각 네트워크 노드들은 상호 수평적 관계를 유지할 수 있으며, 이 경우, 제1 노드, 제2 노드, 제3 노드와 같이 호칭될 수도 있다.

상기 엔드 유저(101)는 개인, 산업, 공공 분야의 PC, 모바일폰, 자율주행차, 드론 및 로봇 등과 같이 데이터를 생산하거나 소비하는 모든 사람 또는 사물, 응용을 포함한다.

또한, 상기 액세스 네트워크 노드(102)는 유선 또는 무선의 네트워크 접속 노드로서 상기 엔드 유저(101)가 네트워크로 접속할 수 있는 인터페이스를 제공한다.

또한, 상기 에지 네트워크 노드(104)는 상기 액세스 네트워크 노드를 집선하는 역할을 수행하며, 상기 코어 네트워크 노드(106)는 상기 에지 네트워크 노드간을 연결하는 기능을 갖는다.

또한, 에지(103) 및 코어 클라우드(105)는 전술한 바와 같이 대규모의 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 가진 인프라 네트워크 클라우드 노드를 의미한다.

상기 본 발명에 따른, 물리적 인프라는 엔드 유저(101)로부터 액세스 네트워크 노드(102)로, 액세스 네트워크 노드로부터 에지 네트워크 노드(104)로, 에지 네트워크 노드(104)로부터 코어 네트워크 노드(106)로 집선되는 계층적 구조를 가질 수 있다. 단, 이는 본 발명의 설명을 위해 예를 들어 도시한 것일 뿐, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 네트워크 인프라내의 각 네트워크 노드들(102, 104, 106)은 분산형으로 구성하여 상호 수평적 관계를 유지하는 것도 가능하다.

본 발명에 따른 네트워크 인프라 시스템은, 상기 엔드 유저부터 액세스 네트워크 노드, 에지 네트워크 노드 및 코어 네트워크 노드까지 모든 네트워크 구성요소들이 기존의 네트워킹 또는 연결성 기능뿐만 아니라 응용 소프트웨어를 수행할 수 있는 컴퓨팅 기능(107)과 응용 데이터를 저장할 수 있는 스토리징 기능(107)을 선택적으로 가지는 것을 특징으로 한다.

이러한 물리적 인프라 하드웨어에서 데이터 공유 및 응용 서비스 최적 수행 기능은, 분산된 액세스/에지/코어 네트워크 노드와 에지/코어 클라우드노드의 컴퓨팅/스토리지/네트워크 자원상에서 수행되는 인프라 소프트웨어(108~113)로서, 예를 들어, 데이터 전달기능(108), 데이터 공유 및 분배 기능(109), 데이터 저장기능(110), 데이터 처리기능(111), 데이터 보안기능(112), 최적화 엔진 기능(113)을 수행하는 것이 가능하다. 관련하여, 상기 인프라 소프트웨어 (108~113)는 각 네트워크 인프라 노드에서 모두 공통적으로 적용되거나, 또는 네트워크 인프라 노드별로 선택적인 기능을 수행하는 것도 가능하다. 또한, 특정 인프라 소프트웨어로서 예를 들어 최적화 엔진 기능(113)의 경우는, 보다 상위 계층의 글로벌(global) 기능을 가진 네트워크 노드내에서만 구비하도록 설계하는 것도 가능하다.

또한, 상기 물리적 인프라 하드웨어와 데이터 공유 및 서비스 최적화 인프라 소프트웨어를 기반으로 예를 들어, 제조, 의료, 교통 등 다양한 응용 서비스들의 응용 소프트웨어(115) 및 응용 데이터(116)가 동적(dynamic)으로 저장되고, 최적의 서비스 수행을 위하여 네트워크 인프라 내에서 실행된다.

구체적으로, 예를 들어, 전술한 도 3은 네트워크 인프라 시스템내에서 특정 액세스 네트워크 노드(102)는 '의료' 및 '교통' 응용 서비스 지원이 가능하고, 특정 에지 네트워크 노드(104)는 '제조' 응용 서비스 지원이 가능하고, 특정 코어 네트워크 노드(104)는 '제조' 및 '교통' 응용 서비스 지원이 가능하고, 특정 에지 클라우드 노드(103)는 '의료' 및 '제조' 응용 서비스 지원이 가능하고, 특정 코어 클라우드 노드(105)는 '의료' 응용 서비스 지원이 가능한 경우를, 각각 예시적으로 도시한 것이다. 따라서, 상기 각 노드들의 응용 서비스들은 상기 언급된 서비스만을 고정된 서비스로 지원하는 것이 아니고, 다양한 응용 서비스를 응용의 요구에 따라 즉시적 및 동적(dynamic)으로 추가하거나 또는 제거하는 것이 가능하다.

도 4는 본 발명에 따른 데이터 공유 및 서비스 최적화 인프라 시스템내의 데이터 프로세싱 모듈을 도시한 것이다. 전술한 바와 같이, 모든 네트워크 노드 및 클라우드 노드는 데이터 공유 및 서비스 최적화를 위하여 해당 소프트웨어를 탑재하고 실행할 수 있다.

데이터 공유 및 서비스 최적화 인프라(201)에 접속되어 있는 응용 단말(202)과 응용 서비스 서버(203)는 데이터 공유 또는 거래 입장에서, 데이터를 공유하는 데이터 생산자/제공자 역할 또는 데이터를 공유 받는 데이터 소비자 역할을 하게 된다. 또한, 상기 응용 단말(202)과 응용 서비스 서버(203)는 서비스 최적화 입장에서는 응용 서비스 요청자(Service Requester, 202, 203) 역할을 수행하게 되며 데이터 공유 및 서비스 최적화 인프라를 이용하여 서비스에 필요한 데이터를 공유 또는 거래를 통해 제공받고, 응용 소프트웨어 기능을 실행함으로써 원하는 응용 서비스를 제공받을 수 있다.

본 발명에 따른 데이터 공유 및 서비스 최적화 인프라(201)는, 내부적으로 데이터 프로세싱 모듈(module)로서, 데이터 전달 모듈(204), 데이터 분배 모듈(205), 데이터 처리 모듈(206), 인프라 자원 관리 모듈(207), 데이터 공유 모듈(208), 데이터 보안 모듈(209) 및 최적화 엔진 모듈(210)을 포함할 수 있다. 관련하여, 상기 각 모듈은 고유의 기능(function)을 수행하는 소프트웨어로 구성될 수 있으며, 이하 각 모듈을 기능으로 설명하면 다음과 같다.

우선, 상기 데이터 전달 기능(204)은 모든 응용 단말 또는 응용 서버가 네트워크에 접속되는 인터페이스 역할을 수행하며, 응용 데이터와 응용 소프트웨어를 이름(Name)을 기반으로 송신자와 수신자간 데이터를 요청/응답(Request/Response) 방식으로 동기화(Synchronous)되어 전달한다.

상기 데이터 분배 기능(205)은 N개의 데이터 생산자와 M개의 데이터 소비자간 응용 데이터를 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적(Asynchronous)으로 전달한다. 데이터를 공유하고자 하는 N개의 데이터 생산자들은 데이터의 이름을 기반으로 데이터를 네트워크 인프라에 공개(Publish) 하고, 데이터를 소비하고자 하는 M개의 데이터 소비자들은 데이터의 이름을 기반으로 네트워크 인프라에 수신 희망 데이터를 구독신청(Subscribe) 한다. 데이터 분배 기능은 상기 데이터 공개(Publish), 구독신청(Subscription) 요청을 받아서, 공유 데이터를 분배 받을 대상 수신자 리스트 및 조건을 저장 관리한다. 이 후, 관리되는 데이터가 공개(Publish) 되면 상기 리스트 정보를 활용하여 구독 신청(subscribe) 요청한 M개의 데이터 소비자들에게 별도의 추가 요청 없이도 데이터를 이벤트 발생시(Event-driven)마다 분배한다.

상기 데이터 처리 기능(206)은 응용 단말이나 응용 서버로부터의 서비스 요청을 수신하여, 서비스 처리를 위하여 필요한 응용 데이터와 응용 소프트웨어를 동적(dynamic)으로 다운로드 받은 후, 연결하여 실행시키는 기능을 수행한다. 구체적으로, 예를 들어, 상기 필요한 응용 데이터는, 서비스 요구시 응용 단말 또는 응용 서버로부터 함께 전달될 수도 있고, 또는 네트워크 인프라내의 임의의 저장소에 저장되어 있을 수도 있다. 또한, 상기 필요한 응용 소프트웨어는 응용에 의하여 미리 네트워크 인프라내 임의의 저장소에 저장되어 있으며, 실행 요청이 수신될 때 데이터 처리 기능에 의하여 동적으로 네트워크 인프라내의 실행 최적 위치에 다운로드되어 실행되고, 결과를 실행 요구한 응용 단말 또는 응용 서버에게 전달하게 된다. 여기서, 상기 응용 소프트웨어의 최적 실행 위치는 해당 소프트웨어의 특성에 따라 결정할 수 있다. 예를 들면, 처리할 데이터의 양이 많은 경우 데이터 가까운 위치에서, 또는 응용 단말에게 빠른 처리 응답이 필요한 경우 응용 단말 가까운 위치에서, 또는 컴퓨팅 자원이 많이 필요한 경우 해당 요구를 만족할 수 있는 컴퓨팅 자원이 위치한 곳이 선택되어 실행될 수 있다.

상기 인프라 자원 관리 기능(207)은 IoT단말, 유무선 액세스/에지/코어 네트워크 노드, 클라우드 노드 등 네트워크상(Network-wide)에 분산된 노드들의 컴퓨팅 자원, 스토리지 자원, 네트워크 자원을 통합 관리한다. 구체적으로, 자원의 증가, 감소, 장애에 대한 자동 스케일링(Auto-scaling)을 통하여, 네트워크 인프라 내에 운용자의 명령이나 제어 없이도 응용의 데이터를 분산하여 안전하게 저장하고 응용의 소프트웨어를 실행할 수 있는 컴퓨팅 환경을 제공한다. 상기 인프라 자원 관리 기능(207)은 상기 기능 수행을 위해, 응용 데이터 저장소 및 응용 소프트웨어 저장소를 별도 관리할 수 있다.

상기 데이터 공유 기능(208) 및 데이터 보안 기능(209)은 네트워크 인프라를 통하여 접속된 응용 도메인간의 데이터 공유 또는 거래의 기록, 무결성 검증 및 인가된 데이터 제공자(Provider)와 소비자(Consumer)간 데이터 거래를 위한 암호키(key) 관리 및 제공 기능을 수행한다. 상기 데이터 공유 기능(208)은 상기 기능 수행을 위해, 데이터 거래에 대한 분산 장부 저장소를 관리할 수 있다.

상기 최적화 엔진기능(210)은 응용 서비스 요구사항(KPI)를 만족하도록 네트워킹 연결, 데이터 저장 위치, 소프트웨어의 실행 위치를 최적화 하는 기능을 수행한다. 이러한 최적화 기능은 최적화 정책(policy)으로 상기 소프트웨어 모듈에 전달된다. 구체적으로, 상기 최적화 엔진 기능(210)은 응용 데이터와 소프트웨어의 프로파일 기반으로 초기 위치를 결정하며, 응용 데이터의 접근 빈도, 네트워크 전송량, 응용 소프트웨어의 실행 품질 등에 대한 통계 또는 이력 정보(Mon.D, Monitoring Data)를 기반으로 저장 및 실행 위치에 대한 학습을 통해 최적화를 수행한다.

전술한 데이터 공유 및 서비스 최적화 네트워크 인프라의 내부 모듈 도는 기능들은 네트워크 인프라내의 모든 노드들에 배치되어 수행될 수 있다. 단, 상기 최적화 엔진 기능(210)은 모든 네트워크 노드들에 구비되지 않고, 특정 노드 (예, 코어 네트워크 노드) 에서만 구비되어 상기 최적화 정책을 전달하는 것도 가능하다.

도 5는 본 발명에 따른 네트워크 인프라의 응용 서비스 최적 수행을 위한 네트워크 인프라내의 데이터 처리 절차를 도시한 것이다.

구체적으로, 데이터 공유 및 서비스 처리 인프라(301)에는 액세스 네트워크 노드(302), 에지 네트워크 노드(304), 코어 네트워크 노드(306)가 존재하며, 상기 각 네트워크 노드들은 네트워킹 리소스 및 기능뿐만 아니라 컴퓨팅, 스토리지 리소스와 기능을 포함하고 있다. 또한 응용의 데이터와 소프트웨어를 저장할 수 있는 저장소(303, 305)를 네트워크 인프라내에서 균등하게 접근할 수 있도록 분산해서 상기 네트워크 노드들 또는 클라우드 노드들에 분산 위치할 수 있다.

관련하여, 도 5의 서비스 처리 예시는 응용 서비스 제공자의 서비스(307)를 응용의 단말(308)이 인프라(301)를 통하여 제공받는 과정을 예시적 도시한 것으로, 응용 서비스 제공자나 응용 단말이 접속된 임의의 인프라 노드에서 실행될 수 있는 처리 절차이다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

우선, 응용 서비스 제공자(307)는 응용의 소프트웨어를 네트워크 인프라내에 해당 응용 소프트웨어 이름으로 등록한다(309).

상기 응용 소프트웨어를 등록받은 네트워크 인프라내의 임의의 네트워크 노드는 전술한 최적화 엔진 기능(210)을 통하여 응용 소프트웨어의 프로파일 및 서비스 요구사항(KPI)를 분석한 후(310), 초저지연 요구사항, 서비스 요청 위치 요구사항, 기타의 요구사항에 따라 가장 효율적으로 예상되는 인프라내의 초기 저장 위치를 결정하여 저장한다(311). 예를 들어, 저장하고자 하는 응용 소프트웨어 특성을, 지연에 민감한 소프트웨어(311a), 글로벌 스케일 서비스 소프트웨어(311b), 기타 소프트웨어(311c) 등으로 분류하고, 각각 응용 소프트웨어 특성에 적합한 네트워크 인프라내 최적 위치에 저장하게 된다.

이후, 임의의 시간에 해당 응용 서비스를 요구하는 응용 단말로부터 해당 소프트웨어의 실행 요청이 네트워크 인프라로 수신되면(312), 실행 요청을 받은 네트워크 인프라내의 임의의 네트워크 노드는 전술한 데이터 처리 기능(206)을 통해, 해당 응용 소프트웨어의 프로파일과 서비스 요구사항(KPI)을 파악하고, 소프트웨어 저장 위치 및 실행을 위하여 필요한 응용 데이터의 저장 위치를 파악한다(313).

상기 단계 313를 통해 응용 데이터 저장 위치가 파악되면, 신속 제어(Fast control)와 같은 실시간 제어 서비스는 요청한 단말과 가까운 곳에서, 또는 데이터 대역폭이 큰 경우는 응용 데이터 가까운 곳에서, 또는 컴퓨팅 파워가 많이 필요한 경우는 클라우드와 같이 컴퓨팅 자원 비용이 작은 곳으로, 각각 응용 소프트웨어의 실행위치를 결정한다(314).

상기 단계 314를 통해 응용 소프트웨어의 실행 위치가 결정되면, 해당 실행 위치의 데이터 처리 기능은 네트워크 인프라내 저장되어 있는 필요한 응용 소프트웨어를 해당 실행 위치로 동적(Dynamic)으로 온-디맨드(On-demand)로 다운로드하고(315), 필요한 응용 데이터를 동적(Dynamic) 또는 온-디맨드(On-demand)로 수신한다(316).

이후, 전술한 인프라 자원 관리 기능(207)에게 해당 응용 소프트웨어의 실행을 요청한다(317, 318). 네트워크 인프라내에서 실행된 응용 소프트웨어의 결과는 상기 요청한 응용 단말(308) 또는 응용 서비스 제공자(307)에게 즉시 전달될 수 있고(319), 또는 네트워크 인프라내의 특정 저장소에 저장되어 향후 검색 또는 다른 응용 소프트웨어에 의하여 사용될 수도 있다(320).

도 6은 본 발명에 따른, 네트워크 네트워크 인프라(401)의 응용 서비스간 1:1의 데이터 공유 및 거래를 위한 네트워크 인프라내의 처리 절차를 도시한 것이다.

상기 데이터 공유 및 서비스 처리 인프라(401)에는 액세스 네트워크 노드(402), 에지 네트워크 노드(404), 코어 네트워크 노드(406)가 존재하며, 상기 각 네트워크 노드들은 전술한 바와 같이 네트워킹 리소스 및 기능뿐만 아니라 컴퓨팅, 스토리지 리소스와 처리 기능을 포함하고 있다. 또한 응용의 데이터와 소프트웨어를 저장할 수 있는 저장소(403, 405)를 네트워크 인프라내에서 균등하게 접근할 수 있도록 분산해서 상기 네트워크 노드들 또는 클라우드 노드들에 분산 위치할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 데이터 공유 또는 거래 처리 예시는 응용1 서비스(409)와 응용2(410), 응용3(407), 응용4(408) 서비스간 1:1 데이터 요청에 의한 데이터 공유 또는 거래가 이루어지는 과정을 도시한 것이다.

응용1 도메인의 응용 단말(409)이나 서버는 공유하고자 하는 데이터를 데이터 이름으로 데이터의 특성을 나타내는 프로파일과 함께 네트워크 인프라내에 제공한다(411). 네트워크 인프라의 전술한 데이터 공유 기능(208)은 해당 데이터를 암호화할 암호화 키(Key)를 데이터 제공자인 응용1 단말(409)에게 전달한다.

또한, 네트워크 인프라의 데이터 공유 기능(208)은 해당 데이터의 제공자로부터 전달받은 프로파일을 분석하여, 해당 데이터의 저장 위치를 결정한다(412). 즉, 지연(latency)에 민감한 서비스의 데이터는 액세스 네트워크 노드 근처에, 또는 특정 지역에서 유효한 데이터는 해당 지역에, 또는 전국망에서 골고루 활용될 데이터는 전체 액세스 네트워크 노드 또는 코어 네트워크 노드에, 또는 데이터 양이 많고 비실시간 처리 가능한 데이터는 중앙의 클라우드 노드와 같이, 각각의 프로파일 특성을 고려하여 저장 위치를 결정할 수 있다. 또한, 상기 데이터 저장시 저장되는 데이터는 데이터 공유자에게 제공한 암호화 키(key)를 이용하여 암호화한 후 저장한다(413).

이 후, 적어도 응용2 도메인의 단말(410), 응용3 도메인의 서버(407), 응용4 도메인의 서버(408) 또는 네트워크 인프라내에서 실행되고 있는 응용2 도메인의 소프트웨어(416) 및 응용 4 도메인의 소프트웨어(417) 중 어느 하나 또는 전체로부터,상기 응용1이 제공한 데이터에 대한 거래 또는 공유 요청이 수신되면, 네트워크 인프라의 전술한 데이터 공유 기능(208)은 상기 응용1 데이터에 대한 응용1 단말과 응용2 단말, 응용3 서버, 응용4 서버 간의 거래 관계를 기록한 후(419), 해당 데이터를 요청한 응용들에게 응용1 데이터에 대한 복호화키(key)를 전달한다(414).

구체적으로, 예를 들어, 응용2의 단말(410)이 응용1 데이터의 이름으로 네트워크 인프라에 데이터를 요청하면, 네트워크 인프라의 전술한 데이터 전달 기능(204)에 의하여 해당 응용1의 암호화된 데이터가 전달된다. 응용1의 데이터는 네트워크 인프라내의 전술한 데이터 분배 기능(205)에 의하여 임의의 저장소에 저장되어 있을 수도 있고, 또는 응용1의 단말이나 서버가 보유하고 있을 수도 있다(416). 또한 데이터를 요구하는 응용2 소프트웨어(416) 및 응용4 소프트웨어(417)는 네트워크 인프라내의 임의의 실행위치에서 실행 중인 소프트웨어를 의미하는 바,임의의 시간에 응용1 데이터 공유를 각각 요청할 수 있다. 상기 모든 경우에 있어서, 네트워크 인프라의 데이터 이름 기반의 전달 기능에 의하여 데이터 제공자(응용1)와 데이터 소비자(응용2, 응용3, 응용4)간 암호화된 데이터가 1:1 요청/응답(Request/Response) 방식으로 전달될 수 있게 된다.

이 후, 데이터를 전달받은 응용2의 단말(410))이나 응용3의 서버(407), 응용4의 서버(408)) 또는 네트워크 인프라내에서 수행되고 있는 응용2의 소프트웨어(416) 및 응용4의 소프트웨어(417)는 수신 받은 데이터를 복호화 한 후 활용한다(423, 424).

도 7은 본 발명에 따른 네트워크 인프라(501)의 응용 도메인간 N개의 데이터 제공자 대 M개의 데이터 소비자간 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적(Asynchronous) 데이터 공유 또는 거래를 위한 인프라내의 처리 절차를 도시한 것이다.

상기 데이터 공유 및 서비스 처리 인프라(501)에는 액세스 네트워크 노드(502), 에지 네트워크 노드(504), 코어 네트워크 노드(506)가 존재하며, 상기 각 네트워크 노드들은 네트워킹 리소스 및 기능뿐만 아니라 컴퓨팅, 스토리지 리소스와 처리 기능을 포함하고 있다. 또한 응용의 데이터와 소프트웨어를 저장할 수 있는 저장소(503, 505)를 네트워크 인프라내에서 균등하게 접근할 수 있도록 분산해서 상기 네트워크 노드들 또는 클라우드 노드들에 분산 위치할 수 있다. 상기 도 7의 데이터 공유 또는 거래 처리는 예를 들어, 응용1에서 실시간으로 생성된 데이터를 응용2, 응용3, 응용4 서비스에서 요청(Request) 없이도 이벤트 발생시 구동형(Event-driven)으로 데이터 공유가 이루어지는 N:M 비동기(Asynchronous) 데이터 공유 및 거래 과정이다.

구체적으로, 응용1 도메인의 응용 서버 또는 단말(509)은 공유하고자 하는 데이터의 이름과 데이터의 특성을 설명하는 프로파일을 네트워크 인프라의 전술한 데이터 공유 기능(208)으로 제공함으로써 데이터 공개(Publish)를 등록한다(511).

전술한 네트워크 인프라의 데이터 공유 기능(208)은 해당 데이터의 제공자에게 전달받은 프로파일을 분석하여, 해당 데이터의 저장 위치를 결정한다(512). 즉, 지연(latency)에 민감한 서비스의 데이터는 액세스 네트워크 노드 근처에, 또는 특정 지역에서 유효한 데이터는 해당 지역에, 또는 전국망에서 골고루 활용될 데이터는 전체 액세스 네트워크 노드 또는 코어 네트워크 노드에, 또는 데이터 양이 많고 비실시간 처리 가능한 데이터는 중앙의 클라우드 노드에,각각 프로파일 특성을 고려하여 저장 위치를 결정할 수 있다(513). 이때 암호화 상태로 데이터가 공유되는 경우, 응용 1 데이터 제공자에게 암호화 키(Key)를 전달할 수 있다.

응용2 도메인의 단말(510), 응용 3 도메인의 서버(507), 응용 4 도메인의 서버(508), 또는 네트워크 인프라내에서 실행되고 있는 응용2 도메인의 소프트웨어(515) 및 응용 4 도메인의 소프트웨어(516)로부터 응용1의 공개(Publish) 등록된 데이터에 대한 구독신청이 접수되면(Subscription 과정), 전술한 네트워크 인프라의 데이터 공유 기능(208)은 특정 데이터에 대해 구독 신청(Subscribe)한 응용2, 응용3, 응용4 리스트를 관리한다(518). 또한 암호화된 상태로 데이터가 공유되는 경우, 응용 1 데이터에 대한 복호화키(Key)를 각각 전달할 수 있다.

이후, 응용1 단말(509)로부터 공개 등록된 데이터가 생성되면(519), 이를 수신한 네트워크 인프라의 전술한 데이터 분배 기능(205)은 해당 데이터를 저장한다(520). 또한 해당 데이터에 대해 구독 신청(Subscription)한 인프라 외부의 응용2 단말(510), 응용 3 서버(507), 응용 4 서버(508) 및 네트워크 인프라 내에서 실행중인 응용2 소프트웨어(515) 및 응용 4 소프트웨어(516)에게 수신한 데이터를 동시에 전달한다(521). 상기 구독 신청(Subscription)한 데이터를 전달받은 응용들은 해당 데이터가 암호화된 경우 상기 전달 받은 복호화 키를 활용하여 복호화한 후, 데이터를 활용한다(522).

이때, 네트워크 인프라는 예를 들어 외부의 응용4와 같이, 이동으로 인하여 구독 신청(subscription)한 데이터를 수신하지 못한 경우(523), 응용4의 이동이 완료된 후, 네트워크 인프라로 해당 응용4의 이동 위치가 감지되면, 네트워크 인프라의 전술한 데이터 분배 기능(205)은 저장된 데이터를 이용하여 이동 완료한 응용4에게 데이터를 전달하여 활용되도록 할 수 있다(524).

도 8 내지 도 11은 본 발명에 따른 데이터 공유 네트워크 인프라 시스템을 활용한 실시예를 교통 응용 서비스를 예로 하여 설명한 것이다.

도 8은 본 발명의 실시예를 교통 서비스를 위한 빅데이터 처리 서비스 효율성 면에서 도시한 것이다. 예를 들어, 네트워크 인프라 시스템내에는 네트워크 노드로서, 액세스 노드(A1, A2, A3, …, A8, A9, A10, A11, A12), 에지 노드(E1, E2, E3, E4),및 코어 노드(C1)가 계층적으로 전국망(Nation-wide)으로 구축되어 있으며, 각 네트워크 노드는 전술한 바와 같이 네트워킹 연결 뿐 아니라 컴퓨팅과 스토리징 자원을 포함하여, 응용 데이터를 저장하고 응용 소프트웨어를 실행시킬 수 있는 기능을 가지고 있다.

관련하여, 도 8의 실시 예는 교통환경에서의 응용 서비스를 예로 들었으며, 단말(Terminal)은 '자율 주행차', '신호등', '카메라'를 대상으로 할 수 있다. 예를 들어 상기 하나의 액세스 노드는 하나의 지역 교차로에 해당되고, 하나의 에지 노드는 여러 교차로를 포함하는 지역 교통 범위에 해당될 수 있다.

상기 단말(예, 자율차, 신호등, 카메라)에서 생성되는 단말 단위의 데이터(Data Raw, DR1, DR2, DR3)는 액세스 노드 A1의 교차로 교통 정보 수집 및 분석 응용 소프트웨어(F1)로 수집되어 교차로 단위 교통 가공정보(D11)를 생성 및 저장한다. 교차로 단위 교통 정보(D11)는 다시 에지 노드 E1의 지역 교통 정보 수집 및 분석 응용 소프트웨어(F2)에 수집되어 지역 단위 교통 가공 정보(D21)을 생성 및 저장한다. 또한, 지역 단위 교통 가공 정보(D21)는 코어 노드 C1의 전국망 교통 정보 수집 및 분석 응용 소프트웨어(F3)에 수집되어 전국 단위 교통 가공 정보(D31)을 생성 및 저장한다. 상기와 같이, 단말로부터 생성된 데이터는 네트워크 인프라내의 계층적 노드들을 통해 전달되는 과정속에서 대량의 빅데이터를 계층적으로 수집하고 신속하게 분석하여, 보다 실시간의 분석 및 제어가 가능할 수 있는 구조를 가진다. 또한 상기 빅데이타 처리 소프트웨어와 같은 응용의 소프트웨어들이 최적 실행 위치에 응용 단말 및 응용 서버의 요구에 따라 온디멘드(On-demand)로 동적으로 탑재되어 실행될 수 있다.

관련하여, 도 8의 실시 예에 따른 계층적 구조로 이루어진 각 네트워크 노드 (A1, …, A12, E1, …, E4, C1) 에 응용 소프트웨어가 분산 탑재되어 실행된다는 면에서 종래의 단말 위치 근접의 액세스 네트워크 노드를 대상으로 하는 포그(Fog) 컴퓨팅 시스템이 지향했던 저지연 위주의 요구사항 해결방안 보다 더 다양한 응용의 요구사항(네트워크 대역, 컴퓨팅 자원, 이동성, 데이터 근접 등)을 처리할 수 있다는 포괄성과 효율성을 가진 진일보한 시스템으로 구별할 수 있다. 또한, 응용 단말이나 서버의 요구에 따라 즉시적, 동적으로 응용 소프트웨어를 온라인(On-line)으로 검색하고 다운로드 하여 운용자의 개입없이 동적으로 실행시킬 수 있다는 특징은 기존 포그(Fog)나 에지(Edge Cloud) 시스템보다 진일보한 시스템으로 구별된다.

도 9는, 전술한 도 8의 실시예를 응용하여 교통 서비스를 위한 신속 제어(Fast Control) 효율성 면에서 구현한 예를 도시한 것이다.

예를 들어, 교차로 교통 정보를 수집 및 분석하는 액세스 노드 A1의 응용 소프트웨어 F1은 교차로에서 사고가 발생하는 것을 검출하면 해당 데이터(D11)를 즉시 교차로 자율주행차 속도 제어 응용 소프트웨어(F10)에게 액세스 노드 A1에서 바로 전달되게 함으로써, 교통사고로 인한 후속 자율 주행차들의 속도제어 또는 정지 등의 긴급 제어가 필요한 실시간 서비스들이 최대한의 저지연(low latency)로 긴급 서비스들이 처리될 수 있다.

또한 교차로의 사고 발생 정보를 수집한 에지 노드 E1의 응용 소프트웨어 F2의 지역 교통 데이터(D21)은 해당 사고 정보를 지역 교통 제어 응용 소프트웨어(F20)에게 에지 노드E1에서 바로 전달되게 함으로써, 교통사고 후 정체로 인한 지역내의 트래픽을 제어하기 위하여 인근 교차로 신호등 제어를 변형적으로 실시하거나, 인근 자율 주행차의 네비게이션 정보를 변경하여 원활한 교통이 이루어지도록 하는 것이 가능하게 된다.

도 10은, 전술한 도 8의 실시예를 응용하여 교통 서비스 환경에서의 동적(dynamic), 온-디맨드(On-demand)로 복지 서비스를 효과적으로 구현한 예를 도시한 것이다.

예를 들어, 도 10의 교통 서비스 환경에서 거동이 불편한 노약자가 로봇휠체어를 타고 거리를 나온다고 가정한다. 또한 해당 로봇휠체어는 자율주행 소프트웨어나 카메라와 같은 고가의 센서가 없는 자율 주행 휠체어로 가정할 수 있다. 상기 로봇휠체어가 거리로 나오면, 로봇휠체어는 접속된 액세스 노드 A2에게 자신을 위한 로봇 자율주행 응용 소프트웨어(F-R)의 실행을 요청한다(단계1). 액세스 노드 A2는 네트워크 인프라내의 소프트웨어 저장소(FS)로부터 상기 요청된 F-R 응용 소프트웨어를 검색하여 동적으로 A2 노드로 다운로드(download) 한 후(단계 2), 해당 다운로드 받은 소프트웨어를 실행시킨다(단계 3). 예를 들어, 상기 F-R 응용 소프트웨어는 로봇휠체어 자율 주행을 위하여 필요한 액세스 노드 A2 교차로의 교통(신호등, 카메라, 자율차등) 정보(D1)를 얻기 위한 정보 공유 과정(단계 4, Data Subscription)을 수행한다. A2 지역의 교통정보(D1)을 수신한 F-R 응용 소프트웨어는 로봇휠체어의 자율 주행을 위한 루트(route)를 결정하여(단계 5) 로봇휠체어를 가장 가까운 액세스 노드 A2에서 실시간으로 제어한다(단계6). 이때, 로봇휠체어가 인근 지역(액세스 노드A5)로 이동하면(단계 7), 로봇휠체어는 A2 액세스 노드에서 수행한 과정을 동일하게 A5 액세스 노드에서 실행하게 되며(단계 8), 이후 네트워크 인프라는 상기 단계 (2)~(6) 과정의 반복을 통하여, 필요한 데이터와 로봇휠체어 자율주행 복지 응용 서비스를 네트워크 인프라내 최적의 위치에서 공유하고 실행시킴으로써, 로봇 휠체어에게 목적지까지 자율주행 서비스가 가능하도록 한다.

도 11은 전술한 도 8의 실시예를 응용하여 교통, 복지, 안전 응용 도메인간 공유 또는 거래하는 마켓 플레이스(Market place) 과정을 구현한 예를 도시한 것이다.

예를 들어, 도 11의 액세스 노드 A2에 수집, 저장, 처리되고 있는 교통 데이터(D1)에 대해서 자율 주행차 속도 제어 교통 응용 소프트웨어(F10), 로봇 휠체어 자율 주행 복지 응용 소프트웨어(F-R) 및 범인 차량 검거를 위한 안전 응용 소프트웨어(F-S)가 데이터를 공유 및/또는 거래하는 과정이다. 데이터 공유 또는 거래 절차를 통하여 D1 교통 데이터를 활용할 수 있도록 안전 및 복지 응용 도메인은 D1 데이터를 복호화할 수 있는 키(Key)를 분배 받는다. F-R과 F-S 복지 및 안전 응용 서비스는 데이터 D1에 대해서, 전술한 네트워크 인프라내 데이터 공유 기능(208)에게 공유를 요청한다(단계 2, Subscription). 이후, 신호등 또는 카메라로부터 데이터가 생성되면(단계 1), 해당 데이터는 구독 신청(subscription)된 F-S, F-R 응용 소프트웨어에 전달되고, 데이터를 전달받은 F-S, F-R 응용 소프트웨어는유효키(Valid Key)를 이용하여 데이터를 복호화한 후 단말을 제어(예를 들어, 경찰차 이동, 로봇휠체어 움직임) 하게 된다(단계 3). 또한, 공유 또는 거래된 데이터는 인근 응용 단말뿐만 아니라 원격의 단말로부터 구독 신청(subscription)된 경우, 네트워크 경로를 따라 동일하게 전달될 수 있다(단계 4). 또한, 데이터의 공유 또는 거래가 승인되지 않은 F-P 응용 소프트웨어의 경우, 데이터를 구독 신청(subscription) 해서 전달받는다고 해도 유효 키(valid key) 부재로 인하여 데이터를 공유할 수 없게 되므로(단계 5), 정상적인 데이터 공유 또는 거래 마켓 플레이스 기능을 만족하게 된다.

관련하여, 상기 시스템를 구성하는 각 블록은 설명의 편의를 위해 개별적인 블록으로 도시하였으나, 소프트웨어가 프로그램된 하나의 매체에서 구현하는 것도 가능하다. 상기 프로그램된 매체는, ROM 메모리를 포함할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

100 : 네트워크 인프라 시스템
102 : 액세스 네트워크 노드
104 : 에지 네트워크 노드
106 : 코어 네트워크 노드
103, 105 : 클라우드 네트워크 노드

Claims (20)

1. 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 및 처리를 구현하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서,
   상기 네트워크 인프라 시스템내에는, 데이터를 저장, 처리, 공유하는 복수의 네트워크 인프라 노드들이 구비되고,
   상기 각 네트워크 인프라 노드는 적어도 상기 응용 단말 또는 응용 서버로의 데이터 전달 기능, 데이터 분배 기능, 데이터 처리 기능 및 데이터 공유 기능을 포함하는 데이터 프로세싱 모듈을 구비한 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 네트워크 인프라 노드는, 네트워크 인프라 시스템을 구성하는 액세스 네트워크 노드, 에지 네트워크 노드, 및 코어 네트워크 노드를 포함하는 네트워크 구성 노드중 어느 하나에 해당되며,
   상기 각 네트워크 인프라 노드는 응용 데이터 저장소 및 응용 소프트웨어 저장소를 더 포함하는 네트워크 인프라 시스템.
   
3. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 전달 기능은, 응용 도메인내의 모든 응용 단말 또는 응용 서버가 네트워크에 접속되는 인터페이스로서, 응용 데이터와 응용 소프트웨어의 이름(Name) 기반으로, 송신자와 수신자간 데이터를 요청/응답(Request/Response) 방식으로 전달하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
4. 제 3항에 있어서,
   상기 데이터 전달 기능은, 데이터 이름 기반으로, 1:1의 요청/응답(Request/Response)방식으로 동기화(Synchronous) 하여 데이터 전달하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
5. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 분배 기능은, N개의 데이터 생산자와 M개의 데이터 소비자간 응용 데이터를 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 비동기적(Asynchronous)으로 전달함에 있어서, 데이터를 공유하고자 하는 N개의 데이터 생산자들은 데이터의 이름을 기반으로 데이터를 네트워크 인프라에 공개(Publish) 하고, 데이터를 소비하고자 하는 M개의 데이터 소비자들은 데이터의 이름을 기반으로 네트워크 인프라에 수신 희망 데이터를 구독 신청(Subscribe) 하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
6. 제 5항에 있어서,
   상기 데이터 분배 기능은, 상기 데이터 공개(Publish), 구독 신청(Subscription) 요청을 받아서, 공유 데이터를 분배 받을 대상 수신자 리스트 및 조건 정보를 저장 관리하고, 데이터가 공개(Publish) 되면 상기 수신자 리스트 및 조건 정보를 활용하여 구독 신청(subscribe)한 M개의 데이터 소비자들에게 별도의 추가 요청없이도 데이터를 이벤트 발생시 마다(Event-driven) 분배하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
7. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 분배 기능은 분배하고자 하는 데이터의 시간적 공유 특성, 공간적 공유 특성, 데이터 생산자와 데이터 소비자의 분포 상황에 따라 데이터의 저장 위치 및 분배 위치를 동적으로 결정하고, 생산자와 소비자의 위치 변화에 따라 분배 데이터의 저장 위치와 분배 위치를 조정하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
8. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 분배 기능은 네트워크에 접속된 모든 응용 도메인의 응용 단말 또는 응용 서버가 생산하는 원천 데이터(raw data) 뿐만 아니라, 네트워크 내부의 네트워크 노드에서 실행되는 응용 소프트웨어에 의하여 처리되어 재생산되는 가공 데이터도 공개(Publish)될 수 있으며, 네트워크 내부의 네트워크 노드에서 실행되는 응용 소프트웨어도 데이터의 소비자로서 임의의 데이터를 구독 신청(subscribe)하여 분배받을 수 있는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
9. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 처리 기능은, 응용 단말이나 응용 서버로부터의 필요한 응용 데이터와 응용 소프트웨어 정보를 이름(Name)을 기반으로서비스 요청을 수신하여, 응용 소프트웨어의 최적 실행 위치를 결정하고, 서비스 처리를 위하여 필요한 응용 데이터와 응용 소프트웨어를 동적으로 가져온 후, 실행시키는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
   
10. 제 9항에 있어서,
    이름(Name)을 기반으로 지정된 상기 응용의 데이터는 서비스 요구시 응용 단말 또는 응용 서버로부터 함께 전달될 수도 있고, 네트워크 인프라내의 임의의 저장소에 저장되어 있을 수도 있으며,
    이름(Name)을 기반으로 지정된 상기 응용 소프트웨어는 응용에 의하여 미리 네트워크 인프라내 임의의 저장소에 저장되어 있으며, 실행 요청이 수신될 때 상기 데이터 처리 기능에 의하여 동적으로 네트워크 인프라내의 실행 최적 위치에 다운로드되어 실행되고, 결과를 실행 요구한 응용 단말 또는 응용 서버에게 전달하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
    
11. 제 10항에 있어서,
    상기 응용 소프트웨어의 최적 실행 위치는 해당 소프트웨어의 특성에 따라 결정하되, 처리할 데이터의 양이 많은 경우 데이터 가까운 위치의 네트워크 노드를, 응용 단말에게 빠른 처리 응답이 필요한 경우는 응용 단말 가까운 위치의 위치의 네트워크 노드를, 컴퓨팅 자원이 많이 필요한 경우는 해당 요구를 만족할 수 있는 컴퓨팅 자원을 보유한 네트워크 노드를, 처리할 데이터가 여러 곳에 분포된 경우 가장 최적 네트워크를 사용하는 네트워크 노드를 선택하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
    
12. 제 9항에 있어서,
    상기 데이터 처리 기능은 응용 단말 또는 응용 서버로부터 상기 응용 소프트웨어 이름(name)을 기반으로 실행 요청된 소프트웨어의 실행 위치를 결정 한 후, 해당 응용 단말 또는 응용 서버로부터 지정된 관련 응용 데이터의 이름(name)이 함께 명시된 경우 응용 데이터를 응용 도메인 또는 네트워크 내부 저장 위치로부터 가져와서 응용 소프트웨어와 바인딩(binding)하여 실행되도록 하고, 그 실행 결과를 응용 단말 또는 응용 서버에게 반환하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
    
13. 제 1항에 있어서,
    상기 네트워크 인프라 시스템내의 각 네트워크 인프라 노드는 인프라 자원 관리 기능을 더 포함하고, 상기 인프라 자원 관리 기능은, 네트워크 인프라 시스템내 분산된 네트워크 인프라 노드들의 컴퓨팅 자원, 스토리지 자원, 네트워크 자원을 통합 관리하고, 자원의 증가, 감소, 장애에 대한 자동 스케일링(Auto-scaling)을 통하여, 네트워크 인프라 시스템내에 운용자의 명령이나 제어 없이도 응용 데이터를 분산하여 저장하고, 응용 소프트웨어를 실행할 수 있는 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 특징으로 하는, 네트워크 인프라 시스템.
    
14. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 공유 기능은 데이터 보안 기능을 더 포함하고, 상기 데이터 보안 기능은 네트워크 인프라를 통하여 접속된 응용 도메인간의 데이터 공유를 위한 인가된 데이터 생산자와 소비자간 데이터 거래를 위한 암호키 관리 및 제공 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
    
15. 제 14항에 있어서,
    상기 데이터 공유 기능은 인가된 데이터 생산자와 소비자간 데이터 거래 사실의 무결성 검증을 위한 거래 기록을 저장하고 관리하는 것을 특징으로 하는 네트워크 인프라 시스템.
    
16. 제 1항에 있어서,
    상기 네트워크 인프라 노드는, 응용 서비스 요구사항(KPI)를 만족하도록 네트워킹 연결, 데이터의 저장 위치, 소프트웨어의 실행 위치를 최적화 하는 기능을 수행하되, 응용 데이터와 소프트웨어의 프로파일 기반으로 초기 위치를 결정하며, 응용 데이터의 접근 빈도, 네트워크 전송량, 응용 소프트웨어의 실행 품질 등에 대한 통계/이력 정보를 기반으로 저장 및 실행 위치에 대한 학습을 통해 최적화를 수행하는 최적화 엔진을 더 포함하는 네트워크 인프라 시스템.
    
17. 제 16항에 있어서,
    상기 네트워크 인프라 노드는, N개의 데이터 생산자와 M개의 데이터 소비자의 숫자 변화와 위치 변화에 따라, 상기 데이터 생산자와 소비자간의 데이터 분배 기능을 학습을 통해 최적화를 수행하는 최적화 엔진을 더 포함하는 네트워크 인프라 시스템
    
18. 제 1항에 있어서,
    상기 네트워크 인프라 시스템을 구성하는 네트워크 노드로서, 클라우드 노드를 더 포함하며, 상기 클라우드 노드는 응용 데이터 저장소 및 응용 소프트웨어 저장소를 포함하는 네트워크 인프라 시스템.
    
19. 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 처리를 구현하는 복수의 네트워크 인프라 노드들을 포함하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서,
    상기 각 네트워크 인프라 노드는 컴퓨팅 자원과 스토리지 자원을 보유하되, 내장된 컴퓨팅 자원과 스토리지 자원으로부터 응용 데이터의 저장과 응용 소프트웨어의 저장과 실행 환경을 제공하고,
    상기 응용 도메인내의 응용 단말로부터 서비스를 위한 응용 소프트웨어 실행을 요청 받으면, 상기 네트워크 인프라 노드들 중 어느 하나는 해당 응용 소프트웨어를 검색하여 요구하는 프로파일에 따라 자신 또는 다른 네트워크 인프라 노드로 실행위치를 동적으로 결정하고, 해당 응용 소프트웨어를 실행시켜서 얻은 결과를 요구한 응용 단말에게 전달함으로써 응용 서비스를 제공하는, 네트워크 인프라 시스템내 데이터 처리 방법.
    
20. 응용 도메인을 구성하는 응용 단말 또는 응용 서버가 공통적으로 연결된 네트워크 인프라를 통하여 데이터 공유 및 처리를 구현하는 복수의 네트워크 인프라 노드들을 포함하는 네트워크 인프라 시스템에 있어서,
    상기 네트워크 인프라 시스템에 제공된 데이터를 저장, 처리, 공유하는 데이터 프로세싱 모듈을 포함하고,
    상기 데이터 프로세싱 모듈을 통해, 적어도 상기 응용 단말 또는 응용 서버로의 데이터 전달 기능, 데이터 분배 기능, 데이터 처리 기능 및 데이터 공유 기능을 제공하는 네트워크 인프라 노드.

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