KR20190061241A - 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치는 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 포함하는 컴퓨팅 리소스 유닛, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 메소스 프레임워크 유닛(MESOS Framework Unit), 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 메소스 슬레이브 유닛(MESOS Slave Unit) 및 상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 메소스 마스터 유닛(MESOS Master Unit)을 포함한다.

Description

리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법{MESOS PROCESS APPARATUS FOR UNIFIED MANAGEMENT OF RESOURCE AND METHOD FOR THE SAME}
본 발명은 리소스 관리 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, GPU(graphic processing unit)를 포함하는 다양한 리소스들을 효율적으로 공유할 수 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
메소스(Mesos) 기술은 데이터 센터 내의 자원에 관한 공유 및 격리를 관리하는 기술로서, 클러스터링 환경에서 동적으로 자원을 할당하고 격리해 주는 매커니즘을 기반으로 동작할 수 있다. 메소스 기술은 응용 프로그램에 맞는 최적의 자원을 할당하는 방식으로 공유된 기존 자원을 할당하여 응용 프로그램 간의 자원 간섭을 막아줌으로써 각 응용프로그램들의 독립적인 실행을 지원할 수 있다. 메소스 기술은 동적 클러스터 환경에서 다양한 작업들의 실행을 최적화할 수 있도록 다양한 방면으로 개발되고 있다.
한국등록특허 제10-1781063호(2017.09.18)는 동적 자원 관리를 위한 2단계 자원 관리 방법 및 장치에 관한 것으로, 클러스터 시스템에서 실행하고자 하는 작업을 입력 받고, 상기 입력된 작업에 대응되는 제1 유휴작업을 생성하여 상기 생성된 제1 유휴작업에 대응되는 제1 가상 머신을 생성하고, 생성된 제1 가상 머신에서 상기 입력된 작업을 실행하고, 상기 입력된 작업이 실행되는 중, 상기 제1 가상 머신의 가상 노드의 자원 사용을 감시하여 상기 가상 노드가 과부하 또는 저부하 상태인 경우, 상기 가상 노드의 조정을 수행함으로써, 작업이 실행될 때 자원의 사용 상태에 따라서 동적으로 자원을 조정할 수 있도록 하여 시스템의 자원 활용 효율을 높이고, 자원 부족으로 인한 서비스의 성능 저하를 방지할 수 있다.
한국공개특허 제10-2017-0088096호(2017.08.01)는 가상 클러스터 자원 분배 장치 및 방법에 관한 것으로, 복수개의 컴퓨트 노드들의 개수에 상응하는 복수개의 가상 머신(VIRTUAL MACHINE, VM)들을 생성하여 배치하는 것으로 가상 클러스터를 생성하는 자원 할당부 및 상기 가상 클러스터의 구성을 고려하여 상기 가상 클러스터를 더 생성하는 병렬 생성부를 포함한다.
한국등록특허 제10-1781063호(2017.09.18) 한국공개특허 제10-2017-0088096호(2017.08.01)
본 발명의 일 실시예는 GPU(graphic processing unit)를 포함하는 다양한 리소스들을 효율적으로 공유할 수 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 할당 리소스에 최적화된 리소스 컨테이너를 통해 리소스 공유 및 격리 효율을 향상시킬 수 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 GPU 리소스를 사용할 수 있고 각 노드의 일부 또는 전체 GPU 리소스를 사용 및 관리할 수 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치는 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 포함하는 컴퓨팅 리소스 유닛, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 메소스 프레임워크 유닛(MESOS Framework Unit), 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 메소스 슬레이브 유닛(MESOS Slave Unit) 및 상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 메소스 마스터 유닛(MESOS Master Unit)을 포함한다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 수행기 내에 독립적 쓰레드로 생성할 수 있다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기가 상기 할당 리소스 중 적어도 하나의 특정 리소스를 사용할 수 있는 리소스 컨테이너를 인스턴스화 하여 상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클을 관리할 수 있다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 상기 해당 태스크 정보에 의해 명시되고 상기 할당 리소스의 동적 사용과 연관된 가상 리소스가 모두 사용되는지 여부를 확인할 수 있다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 가상 리소스가 모두 사용되는 경우에는 상기 할당 리소스 이외의 추가적인 리소스 증원을 상기 메소스 마스터 유닛에게 요청할 수 있다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 가상 리소스의 사용 비율이 특정 비율을 넘어서면 추가적인 리소스 증원을 결정하고, 하기 수학식을 기초로 상기 특정 비율을 동적 조정할 수 있다.
[수학식]
Figure pat00001
(여기에서, 상기 r은 상기 특정 비율을 나타내고, 상기 r0는 1의 자리보다 작은 자리 값을 가진 0 보다 크고 1 보다 작은 소수로서, 설계자 또는 관리자에 의해 설정된 기준 비율을 나타내며, 상기 ncall은 상기 라이프사이클 과정에서 발생된 총 추가 리소스 증원 요청 횟수를 나타냄)
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 가상 리소스의 할당 위배를 야기하면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기가 상기 할당 위배와 연관된 상기 할당 리소스 전용의 시스템 호출을 처리할 수 있다.
상기 메소스 슬레이브 유닛은 상기 할당 리소스 전용의 시스템 호출 처리 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 상기 메소스 마스터 유닛의 관여 없이 해당 리소스 엘리먼트에 관한 직접적 제어를 허용하도록 할 수 있다.
실시예들 중에서, 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법은 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 준비하는 단계, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 단계, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 단계 및 상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 기록매체는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법을 기록하고 컴퓨터에 의해 수행되며 컴퓨터 판독 가능하다. 상기 기록매체에 있어서, 상기 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법은 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 준비하는 단계, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 단계, 상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 단계 및 상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 단계를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다 거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법은 GPU(graphic processing unit)를 포함하는 다양한 리소스들을 효율적으로 공유할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법은 할당 리소스에 최적화된 리소스 컨테이너를 통해 리소스 공유 및 격리 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치 및 방법은 GPU 리소스를 사용할 수 있고 각 노드의 일부 또는 전체 GPU 리소스를 사용 및 관리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치를 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치를 보다 상세히 설명하기 위한 일 실시 도면이다.
도 3은 도 2에 있는 할당 리소스 전용의 도커 수행기의 구조 및 논리적 실행 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1에 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치가 리소스 통합관리를 수행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다 거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에" 와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치를 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치(100)는 컴퓨팅 리소스 유닛(110), 메소스 프레임워크 유닛(MESOS Framework Unit)(120), 메소스 슬레이브 유닛(MESOS Slave Unit)(130) 및 메소스 마스터 유닛(MESOS Master Unit)(140)를 포함한다.
컴퓨팅 리소스 유닛(110)은 적어도 하나의 CPU 엘리먼트(112), 적어도 하나의 GPU 엘리먼트(114)와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트(116)를 리소스로서 포함한다.
적어도 하나의 CPU(central processing unit) 엘리먼트(112) 각각은 리소스로서 특정 메소스 슬레이브 유닛(130)에 할당되면 해당 메소스 슬레이브 유닛(130)과 연관된 태스크를 독립적으로 처리 및 수행할 수 있는 프로세서로 구현될 수 있다.
적어도 하나의 GPU(graphic processing unit) 엘리먼트(114) 각각은 각각은 리소스로서, 일 실시예에서, 특정 메소스 슬레이브 유닛(130)에 할당되면 해당 메소스 슬레이브 유닛(130)과 연관된 태스크의 수행 과정에서 해당 태스크와 연관된 그래픽 연산 전용의 프로세서로 구현될 수 있다.
적어도 하나의 메모리 엘리먼트(116) 각각은 리소스로서 특정 메소스 슬레이브 유닛(130)에 할당되면 해당 메소스 슬레이브 유닛(130)과 연관된 태스크의 수행 과정에서 생성되거나 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용될 수 있고, 보조기억장치로서 기능할 수 있는 비휘발성 메모리 및 주기억장치로서 기능할 수 있는 주기억장치 중 적어도 하나를 통해 구현될 수 있다.
메소스 프레임워크 유닛(120)은 컴퓨팅 리소스 유닛(110)에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성한다. 일 실시예에서, 메소스 프레임워크 유닛(120)은 메소스 마스터 유닛(140)으로부터 특정 메소스 슬레이브 유닛(130)과 연관되고 해당 메소스 프레임워크 유닛(120)에서 실행 가능한 컴퓨팅 리소스 유닛(110) 중 적어도 일부의 리소스 요청량을 포함하는 리소스 할당 요청을 수신할 수 있고, 예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛 식별자(identifier) 및 리소스별 요청 할당량을 포함하는 리소스 할당 요청을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 리소스 할당 요청은 특정 시간 구간으로 지정된 리소스 할당 예약시간 및 최소 리소스 할당 요청량을 더 포함할 수 있다.
메소스 프레임워크 유닛(120)은 수신된 리소스 할당 요청을 기초로 실행하고자 하는 적어도 하나의 태스크 정보 및 해당 태스크별 필요 리소스 정보를 생성하는 리소스 스케쥴링을 수행할 수 있다. 메소스 프레임워크 유닛(120)은 수신된 리소스 할당 요청 중 적어도 일부 조건을 충족시키는 리소스 스케줄링을 통해 생성된 태스크 정보 및 해당 필요 리소스 정보를 메소스 마스터 유닛(140)에 전송할 수 있다.
일 실시예에서, 메소스 프레임워크 유닛(120)은 리소스 할당 요청이 수신되면 전체 가용 리소스 정보(예를 들어, CPU 20개, GPU 20개 및 메모리 200GB)와 현재 리소스 이용 상황(예를 들어, 현재 CPU 5개, GPU 3개 및 메모리 50GB 공유 중)을 분석하여 가용 리소스 정보(예를 들어, 현재 CPU 15개, GPU 17개 및 메모리 150GB 신규 할당 가능)를 검출할 수 있고, 검출된 가용 리소스 정보를 기초로 해당 리소스 할당 요청에 대응되는 리소스 할당을 위한 리소스 스케줄링을 수행할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 컴퓨팅 리소스 유닛(110)에 있는 리소스의 할당을 요청할 수 있다. 보다 구체적으로, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 메소스 마스터 유닛(140)에 자신이 사용하고자 하는 리소스 정보(예를 들어, CPU 5개, 메모리 20GB)를 전송하여 해당 리소스 정보에 대응되는 리소스의 할당을 요청할 수 있다. 일 실시예에서, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 복수 개로 구성된 메소스 마스터 유닛(140) 중 대기 상태에 있는 하나에게 리소스 할당을 요청할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 할당 리소스 전용의 도커 수행기(docker executor)(212)를 통해 해당 태스크를 수행한다. 이러한 내용은 도 2를 참조하여 보다 상세히 서술하도록 한다.
도 2는 도 1에 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치를 보다 상세히 설명하기 위한 일 실시 도면이다.
도 2에서, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 메소스 마스터 유닛(140)으로부터 메소스 프레임워크 유닛(120)에 의해 생성된 리소스 스케줄링 정보를 수신할 수 있고, 해당 리소스 스케줄링 정보에 있는 적어도 하나의 태스크를 메소스 에이전트를 통해 실행시킬 수 있다.
도 2를 참조하면, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 메소스 에이전트 각각을 실행시키기 위한 수행기(executor)(210)를 포함하고, 수행기(210)는 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212), 메소스 수행기(MESOS executor)(214) 및 도커 수행기(216)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 Nvidia-docker를 이용하여 수행될 수 있고, 예를 들어, 메소스 수행 모듈을 기본적으로 사용하며 메소스 컨테이너 환경 하에서 리소스 컨테이너 환경을 구축할 수 있다. 일 실시예에서, 메소스 수행기(214)는 cgroup을 이용하여 수행될 수 있고, 도커 수행기(216)는 docker를 이용하여 수행될 수 있다.
할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 메소스 마스터 유닛(140)의 제어 하에 메소스 슬레이브 유닛(130) 상에서 런칭되어 수신된 리소스 스케줄링 정보에서 우선적으로 스케줄된 태스크 정보 순으로 태스크들을 순차 수행할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)를 수행기(210) 내에 독립적 쓰레드로 생성할 수 있고, 예를 들어, 수행기(210) 내에 메소스 수행기(214) 및 도커 수행기(216)에 독립적인 쓰레드로서 생성될 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)가 리소스 컨테이너(resource container)(210)를 인스턴스화 하여 리소스 컨테이너(310)의 라이프사이클을 관리할 수 있다. 이러한 내용은 도 3를 참조하여 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 3은 도 2에 있는 할당 리소스 전용의 도커 수행기의 구조 및 논리적 실행 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 메소스 수행 모듈, CLI(Command Line Interface) 생성 모듈 및 할당 리소스 전용의 도커 수행 모듈을 포함할 수 있다.
할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 할당 리소스 중 적어도 하나의 특정 리소스(예를 들어, GPU)를 사용할 수 있는 리소스 컨테이너(310)를 생성할 수 있고, 생성된 리소스 컨테이너(310)를 인스턴스화하여 리소스 컨테이너(310)의 라이프사이클을 관리할 수 있다. 일 실시예에서, 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 메소스 에이전트의 수행 과정에서 특정 에이전트 노드에 해당 리소스 스케줄링에 따른 적어도 하나의 리소스 컨테이너(310)를 인스턴스화하고 해당 리소스 컨테이너(310)를 통해 어플리케이션을 실행시킬 수 있으며, 이러한 과정 전반에서 런(run), 킬(kill) 및 모니터링(monitoring)을 포함하는 라이프사이클 과정을 통해 해당 리소스 컨테이너(310)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)는 요청된 리소스 할당 요청에 따라 제1 및 제2 태스크와 해당 태스크에 따른 리소스가 할당되었다면 제1 리소스 컨테이너(310a)를 통해 해당 제1 어플리케이션을 런한 후에 제1 태스크의 수행을 모니터링하고 해당 수행이 종료되면 제1 리소스 컨테이너(310a)를 킬한 후에 제2 리소스 컨테이너(310b)를 통해 해당 제2 어플리케이션을 런하는 등의 라이프사이클 과정을 제어할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 리소스 컨테이너(310)의 라이프사이클 과정에서 리소스 컨테이너(310)가 해당 태스크 정보에 의해 명시되고 할당 리소스의 동적 사용과 연관된 가상 리소스가 모두 사용되는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 해당 태스크를 위해 10개의 CPU 엘리먼트(112), 10개의 GPU 엘리먼트(114) 및 100GB의 메모리 엘리먼트(116)의 리소스 할당을 요청하였으나 실제로 상기 순서로 7개, 7개 및 70GB의 리소스를 할당받았다면, 실제 할당된 리소스들(7개, 7개 및 70GB)과 가상 리소스들(10개, 10개 및 100GB) 간의 매핑을 통해 실제 요청량보다 부족한 3개, 3개 및 30GB의 리소스가 할당된 리소스들 중 적어도 일부에 중첩 매핑될 수 있고, 메소스 마스터 유닛(140)을 통해 해당 가상 리소스가 모두 사용되는지 여부를 확인할 수 있다. 해당 실시예에서, 메소스 프레임워크 유닛(120)은 해당 가상 리소스와 실제 할당 리소스 간의 매핑을 수행할 수 있고, 메소스 마스터 유닛(140)은 이러한 매핑 결과를 수신하여 관리할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 해당 가상 리소스가 모두 사용되는 경우에는 해당 할당 리소스 이외의 추가적인 리소스 증원을 메소스 마스터 유닛(140)에게 요청할 수 있다. 예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 실제 할당 리소스들과 매핑된 모든 가상 리소스들이 사용되는 경우에는 추가적인 리소스가 필요한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 해당 가상 리소스의 사용 비율이 특정 비율을 넘어서면 추가적인 리소스 증원을 메소스 마스터 유닛(140)에게 요청할 수 있고, 하기의 수학식 1을 기초로 특정 비율을 동적으로 조정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00002
(여기에서, r은 특정 비율을 나타내고, r0는 1의 자리보다 작은 자리 값을 가진 0 보다 크고 1 보다 작은 소수로서, 설계자 또는 관리자에 의해 설정된 기준 비율(예를 들어, 0.9)을 나타내며, ncall은 해당 라이프사이클 과정에서 발생된 총 추가 리소스 증원 요청 횟수를 나타냄)
메소스 슬레이브 유닛(130)은 리소스 컨테이너(310)의 라이프사이클 과정에서 해당 리소스 컨테이너(310)가 가상 리소스의 할당 위배를 야기하면 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)가 해당 할당 위배와 연관된 할당 리소스 전용의 시스템 호출을 처리할 수 있다. 예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 7개의 CPU 엘리먼트(112), 7개의 GPU 엘리먼트(114) 및 70GB의 메모리 엘리먼트(116)를 리소스로서 할당받은 상태에서 해당 리소스와 기준 값 이상 연관되지 않은 다른 리소스에 대한 접근이 시도되면 가상 리소스의 할당 위배가 야기된 것으로 판단할 수 있고, 새로운 프로세스 또는 태스크의 수행을 위한 할당 리소스 전용의 시스템(예를 들어, 새로운 그래픽 연산) 호출 요청으로서 인지할 수 있다.
메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스 전용의 시스템 호출 처리 과정에서 리소스 컨테이너(310)가 메소스 마스터 유닛(140)의 관여 없이 해당 리소스 엘리먼트에 관한 직접적 제어를 허용하도록 할 수 있다.
예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스 전용의 시스템의 호출에 따라 획득된 임시적 직접제어권한을 기초로 해당 리소스 컨테이너(310)가 해당 할당 위배와 연관된 리소스 엘리먼트(예를 들어, CPU 엘리먼트(110))에 대해 한정적인 직접적 제어를 수행하여 미리 설정된 특정 기준 범위 내에서 추가적인 리소스를 증원하도록 할 수 있다.
다른 예를 들어, 메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스 전용의 시스템의 호출 과정에서 메소스 마스터 유닛(140)에 특정 리소스 엘리먼트에 관한 가상 리소스의 할당 위배 여부를 전송하여 메소스 마스터 유닛(140)이 해당 리소스 엘리먼트에 관해 해당 리소스 컨테이너(310)에 의한 직접적 제어를 허용하도록 요청할 수 있고, 리소스 컨테이너(310)는 해당 허용에 따라 해당 할당 위배와 연관된 리소스 엘리먼트에 대해 비한정적인 직접 제어를 수행하여 미리 설정된 특정 기준 범위 내에서 추가적인 리소스를 증원할 수 있다.
메소스 마스터 유닛(140)은 메소스 슬레이브 유닛(130)으로부터 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 리소스의 할당을 결정하여 메소스 프레임 워크 유닛(120)에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어한다. 일 실시예에서, 메소스 마스터 유닛(140)은 리소스 할당 요청이 수신되면 기 저장된 리소스 정책을 기초로 메소스 프레임 워크 유닛(120)에 요청하고자 하는 리소스별 요청 할당량을 결정하여 전송할 수 있고, 해당 메소스 프레임 워크 유닛(120)로부터 수신된 리소스 스케줄링 및 태스크 정보에 따라 해당 메소스 슬레이브 유닛(130)의 노드에 해당 할당된 리소스 기반의 태스크를 실행시켜 메소스 슬레이브 유닛(130)에 의해 수행되는 애플리케이션 간에 리소스 공유가 가능하도록 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 리소스 정책은 메소스 프레임 워크 유닛별 가용 자원량을 기준으로 자원의 할당량을 균등 할당하기 위한 제1 리소스 정책, 사전에 기 설정된 기준 할당량으로 정밀 할당하기 위한 제2 리소스 정책, 특정 주기로 갱신되는 총 자원 할당량을 기준으로 최소 및 최대 할당량을 결정하여 이들 간의 할당량으로 동적 할당하기 위한 제3 리소스 정책 및 특정 주기로 갱신되는 총 자원 요청량을 기준으로 최소 및 최대 할당량을 결정하여 이들 간의 할당량으로 동적 할당하기 위한 제4 리소스 정책을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 리소스 정책은 외부로부터 신규 리소스 정책을 수신하는 메소스 마스터 유닛(140)의 정책 갱신 모듈을 통해 새로운 리소스 정책이 수신되면 갱신될 수 있다.
메소스 마스터 유닛(140)은 특정 메소스 프레임워크 유닛(120)을 통해 메소스 슬레이브 유닛(130)으로부터 요청된 리소스의 할당에 관한 요청 중 일부만 충족되었다면 해당 요청이 모두 충족될 때까지 적어도 하나의 다른 메소스 프레임워크 유닛(120)을 통해 나머지를 충족하기 위한 시도를 반복할 수 있다. 일 실시예에서, 메소스 마스터 유닛(140)은 이러한 과정에서 메소스 프레임워크 유닛(120) 중 가장 오래 대기되었거나 해당 메소스 프레임워크 유닛(120)과 제일 높게 연관된 상위 N 개(N은 자연수)의 대기 유닛을 검출하여 나머지 리소스 할당을 위한 시도를 수행할 수 있다.
컴퓨팅 리소스 유닛(110), 메소스 프레임워크 유닛(120), 메소스 슬레이브 유닛(130) 및 메소스 마스터 유닛(140)은 각각 물리적인 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있고, 이들 중 적어도 일부는 서버로서 기능할 수 있다.
도 4는 도 1에 있는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치가 리소스 통합관리를 수행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4에서, 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치(100)는 적어도 하나의 CPU 엘리먼트(112), 적어도 하나의 GPU 엘리먼트(114)와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트(116)를 리소스로서 준비한다(단계 S410). 메소스 프레임워크 유닛(120)은 컴퓨팅 리소스 유닛(110)에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성한다(단계 S420). 메소스 슬레이브 유닛(130)은 컴퓨팅 리소스 유닛(110)에 있는 리소스의 할당을 요청할 수 있다(단계 S430). 메소스 슬레이브 유닛(130)은 할당 리소스가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 할당 리소스 전용의 도커 수행기(212)를 통해 해당 태스크를 수행한다(단계 S440). 메소스 마스터 유닛(140)은 메소스 슬레이브 유닛(130)으로부터 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 리소스의 할당을 결정하여 메소스 프레임 워크 유닛(120)에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어한다(단계 S450).
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치
110: 컴퓨팅 리소스 유닛
120: 메소스 프레임워크 유닛
130: 메소스 슬레이브 유닛
140: 메소스 마스터 유닛

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 포함하는 컴퓨팅 리소스 유닛;
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 메소스 프레임워크 유닛(MESOS Framework Unit);
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 메소스 슬레이브 유닛(MESOS Slave Unit); 및
    상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 메소스 마스터 유닛(MESOS Master Unit)을 포함하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 수행기 내에 독립적 쓰레드로 생성하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기가 상기 할당 리소스 중 적어도 하나의 특정 리소스를 사용할 수 있는 리소스 컨테이너를 인스턴스화 하여 상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클을 관리하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 상기 해당 태스크 정보에 의해 명시되고 상기 할당 리소스의 동적 사용과 연관된 가상 리소스가 모두 사용되는지 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 가상 리소스가 모두 사용되는 경우에는 상기 할당 리소스 이외의 추가적인 리소스 증원을 상기 메소스 마스터 유닛에게 요청하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 가상 리소스의 사용 비율이 특정 비율을 넘어서면 추가적인 리소스 증원을 결정하고, 하기 수학식을 기초로 상기 특정 비율을 동적 조정하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
    [수학식]
    Figure pat00003

    (여기에서, 상기 r은 상기 특정 비율을 나타내고, 상기 r0는 1의 자리보다 작은 자리 값을 가진 0 보다 크고 1 보다 작은 소수로서, 설계자 또는 관리자에 의해 설정된 기준 비율을 나타내며, 상기 ncall은 상기 라이프사이클 과정에서 발생된 총 추가 리소스 증원 요청 횟수를 나타냄)
  7. 제3항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 리소스 컨테이너의 라이프사이클 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 가상 리소스의 할당 위배를 야기하면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기가 상기 할당 위배와 연관된 상기 할당 리소스 전용의 시스템 호출을 처리하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 메소스 슬레이브 유닛은
    상기 할당 리소스 전용의 시스템 호출 처리 과정에서 상기 리소스 컨테이너가 상기 메소스 마스터 유닛의 관여 없이 해당 리소스 엘리먼트에 관한 직접적 제어를 허용하도록 하는 것을 특징으로 하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 장치.
  9. 적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 준비하는 단계;
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 단계;
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 단계; 및
    상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 단계를 포함하는 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법.
  10. 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법을 기록하고 컴퓨터에 의해 수행되며 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 있어서,
    상기 리소스 통합관리를 위한 메소스 처리 방법은
    적어도 하나의 CPU 엘리먼트, 적어도 하나의 GPU 엘리먼트와 적어도 하나의 메모리 엘리먼트를 리소스로서 준비하는 단계;
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 관한 리소스 할당 요청에 따라 리소스 스케쥴링을 수행하여 태스크 정보를 생성하는 단계;
    상기 컴퓨팅 리소스 유닛에 있는 리소스의 할당을 요청하고, 상기 할당 요청된 리소스 중 적어도 일부(이하, 할당 리소스)가 성공적으로 할당되어 해당 태스크 정보가 수신되면 상기 할당 리소스 전용의 도커 수행기를 통해 해당 태스크를 수행하는 단계; 및
    상기 메소스 슬레이브 유닛으로부터 상기 리소스의 할당을 요청받으면 주어진 리소스 정책에 따라 상기 리소스의 할당을 결정하여 상기 메소스 프레임 워크 유닛에 통보하여 태스크들 간에 리소스 공유를 제어하는 단계를 포함하는 기록매체.
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