KR20230020641A - Timeline-based cloud data migration method and system - Google Patents

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KR20230020641A
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Abstract

Disclosed are a timeline-based cloud data migration method and system, which can maintain service continuity as much as possible. According to one aspect of the present invention, the timeline-based cloud data migration method includes the steps of: analyzing timeline data of a target virtual machine to determine one or more split points when the virtual machine to be migrated is selected; preferentially performing first migration of transferring cloud data corresponding to a first time section divided by the split point to a migration cloud system, but maintaining a service which the target virtual machine uses cloud data of the remaining sections except for the first time section; and performing second migration of transferring cloud data corresponding to a second time section divided by the split point to the migration cloud system when the first migration is finished.

Description

타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법 및 시스템{Timeline-based cloud data migration method and system}Timeline-based cloud data migration method and system

본 발명은 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a timeline-based cloud data migration method and system.

근래에는 클라이언트단에서 각종 프로그램을 직접 설치하여 이용하는 방식을 탈피하여 서버단에서 응용프로그램뿐 아니라 다양한 플랫폼까지도 서비스 방식으로 제공하는 클라우드 서비스에 대한 이용자가 늘고 있는 추세이다.　In recent years, the number of users of cloud services, which provide not only application programs but also various platforms as a service method, is increasing at the server side, breaking away from the method of directly installing and using various programs at the client side.

다시 말해, 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 다수의 고객들에게 높은 수준의 확장성을 가진 IT 자원들을 서비스로 제공하는 시스템으로, 사용자들은 가상화된 리소스를 할당 받아 개인의 데스크탑 환경처럼 사용할 수 있다.　In other words, cloud computing is a system that utilizes Internet technology to provide IT resources with a high level of scalability to multiple customers as a service, and users can receive virtualized resources and use them like a personal desktop environment.

가상화를 통해 하나의 물리적 서버 내에서 향상된 컴퓨터 성능과 네트워크 리소스를 갖춘 멀티 가상 머신 및 가상 네트워크를 생성할 수 있다. 따라서, 클라우드 자원을 고객에게 임대하는 클라우드 호스팅 서비스는 클라우드에서 고객의 다양한 애플리케이션을 실행하는데 점점 더 널리 사용되고 있다. 클라우드에 배포된 응용프로그램을 사용하면 사용자가 컴퓨터 또는 모바일 장치를 사용하고 어느 위치에서나 다양한 서비스에 액세스 할 수 있다. Virtualization allows the creation of multiple virtual machines and virtual networks within a single physical server with improved computer performance and network resources. Therefore, cloud hosting services that lease cloud resources to customers are increasingly widely used to run customers' various applications in the cloud. Applications deployed in the cloud allow users to use a computer or mobile device and access various services from any location.

이러한 클라우드 시스템간에 데이터를 마이그레이션(migration) 해야하는 일이 종종 발생하는데, 대용량의 클라우드 데이터를 이전하기에는 오랜 시간이 걸려 서비스의 연속성을 유지하기가 어렵다. 특히, 최근에는 복수개의 클라우드 시스템을 이용함으로써, 장애에 대비하여 연속성 있는 서비스를 제공하기 위한 멀티클라우드 서비스의 이용이 늘고 있는 추세이다. 따라서 클라우드 시스템간의 효율적인 마이그레이션 방식이 필요한 실정이다.It is often necessary to migrate data between these cloud systems, but it takes a long time to transfer large amounts of cloud data, making it difficult to maintain continuity of service. In particular, recently, by using a plurality of cloud systems, the use of multi-cloud services for providing continuity services in preparation for failures is increasing. Therefore, an efficient migration method between cloud systems is required.

대한민국 등록특허 제 10-1959055 (멀티 가상 머신의 클라우드간 마이그레이션)Korean Registered Patent No. 10-1959055 (multi-virtual machine migration between clouds)

따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 서비스의 연속성을 최대한 유지하는 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, and is to provide a timeline-based cloud data migration method and system that maintains service continuity to the maximum.

본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.Other objects of the present invention will become clearer through preferred embodiments described below.

본 발명의 일 측면에 따르면, 클라우드 데이터의 마이그레이션 방법에 있어서, 마이그레이션 대상인 가상머신이 선정되면, 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정하는 단계; 상기 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행하되, 상기 대상 가상머신이 상기 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 유지하는 단계; 및 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 상기 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제2 마이그레이션을 수행하는 단계를 포함하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법 및 그 방법을 실행하는 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.According to one aspect of the present invention, in the cloud data migration method, when a virtual machine to be migrated is selected, analyzing timeline data of the target virtual machine to determine one or more division points; A first migration of transferring cloud data corresponding to the first time interval divided by the split time point to the migrating cloud system is first performed, but the target virtual machine uses cloud data of the remaining intervals except for the first time interval. maintaining service; and performing a second migration of transferring cloud data corresponding to a second time interval divided by the division point to the migration cloud system when the first migration is completed. and a recording medium on which a program for executing the method is recorded.

여기서, 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 상기 이주 클라우드 시스템의 신규가상머신에 의해 수행되도록 한다.Here, when the first migration is completed, a service using cloud data corresponding to the first time interval is performed by a new virtual machine of the migration cloud system.

또한, 상기 신규가상머신에 의한 서비스는 장애대응용으로 일정횟수 동안은 상기 대상 가상머신과 함께 이중으로 수행되도록 하고 모니터링한다.In addition, the service by the new virtual machine is duplicated and monitored together with the target virtual machine for a predetermined number of times to respond to failure.

또한, 상기 분할시점의 개수는 상기 대상 가상머신의 평균속도, 이용률, 이용데이터량에 따라 결정한다.In addition, the number of split points is determined according to the average speed, utilization rate, and amount of data used of the target virtual machine.

또한, 상기 제1 타임구간은 최신데이터 및 마이그레이션 예상수행기간이 짧은 것을 위주로 선택한다.In addition, the first time interval mainly selects the latest data and a short expected migration period.

또한, 상기 대상 가상머신에 대한 모든 마이그레이션이 완료되면, 클라우드 서비스 제공 시 일정횟수 동안은 상기 대상 가상머신과 상기 신규 가상머신을 각각 이용하여 이중으로 처리 및 모니터링한다.In addition, when all migrations for the target virtual machine are completed, the target virtual machine and the new virtual machine are respectively used for dual processing and monitoring for a certain number of times when providing the cloud service.

또한, 대상 클라우드 시스템의 서비스별 가상머신들의 상기 분할시점을 모두 결정하고, 각 분할시점의 개수를 이용하여 가상머신들의 마이그레이션 순서를 결정한다.In addition, all of the division points of the virtual machines for each service of the target cloud system are determined, and the migration order of the virtual machines is determined using the number of division points.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 마이그레이션 대상 클라우드 시스템에서 운영되는 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정하는 분할결정부; 상기 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행하고, 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 상기 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 마이그레이션부; 및 상기 제1 마이그레이션 수행도중엔 상기 대상 가상머신이 상기 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 유지하도록 하는 가상머신제어부를 포함하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, a division determination unit for determining one or more division points by analyzing timeline data of a target virtual machine operated in a migration target cloud system; A first migration, which transfers the cloud data corresponding to the first time interval divided by the division point to the migration cloud system, is performed first, and when the first migration is completed, the second time interval divided by the division point a migration unit for transferring corresponding cloud data to the migration cloud system; and a virtual machine control unit configured to allow the target virtual machine to maintain a service using cloud data of a section other than the first time section during the first migration, a timeline-based cloud data migration system is provided.

여기서, 상기 가상머신제어부는 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 상기 이주 클라우드 시스템의 신규가상머신에 의해 수행되도록 한다.Here, the virtual machine control unit causes the new virtual machine of the migration cloud system to perform a service using cloud data corresponding to the first time interval when the first migration is completed.

또한, 상기 가상머신제어부는 상기 신규가상머신에 의한 서비스는 장애대응용으로 일정횟수 동안은 상기 대상 가상머신과 함께 이중으로 수행되도록 하고 모니터링한다.In addition, the virtual machine control unit monitors and ensures that the service by the new virtual machine is duplicated along with the target virtual machine for a predetermined number of times in response to a failure.

또한, 대상 클라우드 시스템의 서비스별 가상머신들의 상기 분할시점을 모두 결정되면, 각 분할시점의 개수를 이용하여 가상머신들의 마이그레이션 순서를 결정하는 순서결정부를 더 포함한다.In addition, when all of the division points of the virtual machines for each service of the target cloud system are determined, a sequence determining unit for determining a migration order of the virtual machines using the number of division points is further included.

본 발명에 따르면, 가상머신별로 수행하며 더욱이 타임라인으로 클라우드 데이터를 분할하여 마이그레이션 처리함으로써 서비스의 연속성을 최대한 유지할 수 있다. According to the present invention, it is possible to maintain service continuity as much as possible by performing migration for each virtual machine and dividing cloud data into timelines.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 데이터 마이그레이션을 위한 전체 시스템을 개략적으로 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마이그레이션 시스템의 구성을 도시한 기능블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 과정을 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상머신 클라우드 데이터의 타임라인에 의한 분할 방식을 도시한 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 연속성을 위한 분할 마이그레이션 과정을 도시한 흐름도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 클라우드 시스템의 각 가상머신에 대한 마이그레이션 순서를 결정하는 과정을 도시한 흐름도.1 is a configuration diagram schematically illustrating an entire system for cloud data migration according to an embodiment of the present invention.
2 is a functional block diagram showing the configuration of a migration system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a timeline-based cloud data migration process according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a method of dividing virtual machine cloud data according to a timeline according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a partition migration process for service continuity according to an embodiment of the present invention;
6 is a flowchart illustrating a process of determining a migration order for each virtual machine of a target cloud system according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.

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. It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 후술될 제1 임계값, 제2 임계값 등의 용어는 실질적으로는 각각 상이하거나 일부는 동일한 값인 임계값들로 미리 지정될 수 있으나, 임계값이라는 동일한 단어로 표현될 때 혼동의 여지가 있으므로 구분의 편의상 제1, 제2 등의 용어를 병기하기로 한다. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, terms such as a first threshold value and a second threshold value, which will be described later, may be substantially different from each other or partially identical to each other. Since there is room, terms such as first and second are written together for convenience of classification.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 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 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "include" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.In addition, the components of the embodiments described with reference to each drawing are not limitedly applied only to the corresponding embodiment, and may be implemented to be included in other embodiments within the scope of maintaining the technical spirit of the present invention, and also separate Even if the description is omitted, it is natural that a plurality of embodiments may be re-implemented as an integrated embodiment.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same or related reference numerals are given to the same components regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 데이터 마이그레이션을 위한 전체 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마이그레이션 시스템의 구성을 도시한 기능블록도이다.1 is a configuration diagram schematically illustrating an entire system for cloud data migration according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of a migration system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 전체 시스템은 대상 클라우드 시스템(10), 이주 클라우드 시스템(20) 및 마이그레이션 시스템(30)을 포함한다. Referring to FIG. 1 , the entire system according to this embodiment includes a target cloud system 10 , a migration cloud system 20 and a migration system 30 .

마이그레이션 시스템(30)은 대상 클라우드 시스템(10)의 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템(20)으로 마이그레이션한다. 즉, 마이그레이션 시스템(30)은 통신망을 통해 대상 클라우드 시스템(10)의 특정 클라우드 서비스 제공자에 대한 클라우드 데이터를 다른 클라우드 시스템인 이주 클라우드 시스템(20)으로 마이그레이션을 수행한다. The migration system 30 migrates cloud data of the target cloud system 10 to the migration cloud system 20 . That is, the migration system 30 migrates cloud data for a specific cloud service provider of the target cloud system 10 to the migration cloud system 20 that is another cloud system through a communication network.

마이그레이션 시스템(30)의 구성도를 도시한 도 2를 참조하면, 통신부(210), 저장부(220) 및 제어부(230)를 포함하되, 제어부(230)는 분할결정부(231), 마이그레이션부(232), 가상머신제어부(233)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 showing a configuration diagram of the migration system 30, it includes a communication unit 210, a storage unit 220 and a control unit 230, the control unit 230 includes a division decision unit 231, a migration unit (232), and a virtual machine control unit (233).

통신부(210)는 대상 클라우드 시스템(10) 및 이주 클라우드 시스템(20)과 통신망을 통한 통신하기 위한 수단으로서 당업자에게는 자명할 것이므로 더욱 상세한 설명은 생략한다. The communication unit 210 is a means for communicating with the target cloud system 10 and the migration cloud system 20 through a communication network, and since it will be obvious to those skilled in the art, a detailed description thereof will be omitted.

저장부(220)에는 제어부(230)가 동작하기 위해 필요한 정보가 저장되며, 마이그레이션 처리 시 임시적으로 데이터를 저장하기 위한 공간으로 활용될 수도 있다.Information necessary for the operation of the control unit 230 is stored in the storage unit 220, and may be used as a space for temporarily storing data during migration processing.

제어부(230)의 분할결정부(231)는 마이그레이션을 수행하는 대상인 대상 클라우드 시스템(10)에서 운영되는 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정한다. 분할시점에 대해서는 차후 관련도면(도 4)을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.The division determination unit 231 of the control unit 230 determines one or more division points by analyzing timeline data of a target virtual machine operated in the target cloud system 10 , which is a migration target. The division point will be described in detail later with reference to related drawings (FIG. 4).

마이그레이션부(232)는 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템(20)으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행하고, 제1 마이그레이션이 완료되면 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템(20)으로 이전한다. The migration unit 232 first performs a first migration of transferring the cloud data corresponding to the first time interval divided by the division time to the migration cloud system 20, and when the first migration is completed, the division is divided according to the division time. The cloud data corresponding to the second time interval is transferred to the migration cloud system 20 .

제어부(230)의 가상머신제어부(233)는 제1 마이그레이션 수행도중엔 대상 가상머신이 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 유지하도록 제어한다. 그리고, 가상머신제어부는 제1 마이그레이션이 완료되면, 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 이주 클라우드 시스템(20)의 신규가상머신에 의해 수행되도록 제어한다. The virtual machine controller 233 of the control unit 230 controls the target virtual machine to maintain services using cloud data in the remaining sections except for the first time section during the first migration. Then, the virtual machine control unit controls the service using the cloud data corresponding to the first time interval to be performed by the new virtual machine of the migration cloud system 20 when the first migration is completed.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 과정을 도시한 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상머신 클라우드 데이터의 타임라인에 의한 분할 방식을 도시한 예시도이다.3 is a flowchart illustrating a timeline-based cloud data migration process according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an example showing a method of dividing virtual machine cloud data according to a timeline according to an embodiment of the present invention. It is also

도 3을 참조하면, 마이그레이션 시스템(30)은 대상 클라우드 시스템(10)의 마이그레이션 대상인 가상머신들 중 마이그레이션을 수행할 가상머신이 선정되면, 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정한다(S310).Referring to FIG. 3 , the migration system 30 analyzes timeline data of the target virtual machine to determine one or more division points when a virtual machine to be migrated is selected among virtual machines that are migration targets of the target cloud system 10 . Determine (S310).

일례를 도시한 도 4를 함께 참조하면, 제1 가상머신(Virtual Machine)이 대상 가상머신으로 선정됨으로써, 제1 가상머신에 의한 타임라인(time line)이 분석되어 두개의 분할시점(410, 420)이 결정된 경우가 도시되어 있는데, 그로 인해 3개의 타임구간으로 클라우드 데이터가 구분된다.Referring to FIG. 4 showing an example, as the first virtual machine is selected as the target virtual machine, the time line by the first virtual machine is analyzed and divided into two time points 410 and 420 ) is determined, whereby cloud data is divided into three time sections.

분할시점의 개수는 대상 가상머신의 평균처리속도, 다른 가상머신들에 대비한 이용률, 평균적인 이용데이터량에 따라 결정된다. 예를 들어, 처리속도가 느리고, 이용률과 이용데이터량이 많을수록 분할시점의 개수는 많아진다. 다시 말해 분할되는 영역을 많게 하여 마이그레이션을 여러 번 나누어 수행하도록 한다. 분할시점을 기준으로 마이그레이션을 수행할 클라우드 데이터는 복수개의 타임구간(타임라인에 따른 데이터로 구분)으로 구분되며, 각각 순차적으로 마이그레이션이 수행된다. 그리고, 일례에 따르면 가장 먼저 마이그레이션을 수행하게 되는 제1 타임구간은 최신데이터 및 마이그레이션 예상수행기간이 짧은 것을 위주로 선택한다.The number of split points is determined according to the average processing speed of the target virtual machine, the utilization rate compared to other virtual machines, and the average amount of data used. For example, the slower the processing speed and the greater the utilization rate and the amount of data used, the greater the number of division points. In other words, by increasing the number of areas to be divided, the migration is divided into several times. Cloud data to be migrated based on the division point is divided into a plurality of time sections (divided into data according to the timeline), and migration is performed sequentially. And, according to an example, the first time interval in which migration is performed first is selected based on the latest data and a short expected migration period.

다시 도 2를 참조하면, 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템(20)으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행한다(S320). 즉, 제1 타임구간에 따른 클라우드 데이터만을 이주 클라우드 시스템(20)으로 마이그레이션하는 것이며, 이 때 대상 가상머신이 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 클라우드 서비스는 유지한다. 다시 말해, 제1 타임구간에 따른 클라우드 데이터를 마이그레이션하는 동안은 대상 가상머신은 나머지 데이터들을 이용한 클라우드 서비스는 연속성을 갖도록 클라이언트에게 제공하는 것이다.Referring back to FIG. 2 , a first migration of transferring cloud data corresponding to a first time interval divided by a division point to the migration cloud system 20 is first performed (S320). That is, only cloud data according to the first time interval is migrated to the migrating cloud system 20, and at this time, the target virtual machine maintains cloud services using cloud data of the remaining intervals except for the first time interval. In other words, while the cloud data is migrated according to the first time interval, the target virtual machine provides a cloud service using the remaining data to the client so as to have continuity.

그리고, 제1 마이그레이션이 완료되면 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템(20)으로 이전하는 제2 마이그레이션을 수행한다(S330). 만일 분할시점이 복수개인 경우, 차후 제3 타임구간 등 나머지 타임구간들도 순차적으로 마이그레이션을 수행하며, 그 처리 방식은 동일하다.Then, when the first migration is completed, a second migration is performed to transfer the cloud data corresponding to the second time interval divided by the division point to the migration cloud system 20 (S330). If there are a plurality of division points, the remaining time sections such as the third time section are also migrated sequentially, and the processing method is the same.

여기서, 제1 마이그레이션이 완료되면, 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 클라우드 서비스는 이주 클라우드 시스템(20)의 신규가상머신에 의해 수행되도록 한다. 즉, 제1 타임구간에 해당하는 클라우드 데이터는 마이그레이션이 완료되었으므로, 클라이언트로부터 제 1 타임구간에 해당하는 데이터를 이용한 서비스 요청 시 신규가상머신에 의해 해당 서비스를 제공하는 것이다. Here, when the first migration is completed, the cloud service using the cloud data corresponding to the first time interval is performed by the new virtual machine of the migration cloud system 20 . That is, since migration of the cloud data corresponding to the first time interval is completed, when a client requests a service using data corresponding to the first time interval, the corresponding service is provided by the new virtual machine.

그리고 일례에 따르면, 이때에는 신규가상머신에 의한 서비스는 장애대응용으로 일정횟수(예를 들어, 10회 등) 동안은 대상 가상머신과 함께 이중으로 수행되도록 하고 각각 모니터링한다. 만일 일정횟수 동안 두 가상머신에서의 서비스 처리내용을 비교한 결과가 동일하다면 이후에는 신규가상머신에 의한 서비스만을 처리한다. 이때, 이중화 처리 시 하나의 처리결과만 클라이언트로 제공하고, 나머지는 자체 임시저장하여 모니터링에 이용한다. 이를 위해, 제1 타임구간의 데이터를 마이그레이션하더라도, 상술한 모니터링을 위해 임시적으로는 제1 타임구간의 데이터를 대상가상머신도 이용할 수 있도록 한다. And according to an example, at this time, the service by the new virtual machine is duplicated with the target virtual machine for a predetermined number of times (eg, 10 times, etc.) for failure response, and each is monitored. If the result of comparing the service processing content in the two virtual machines for a certain number of times is the same, thereafter, only the service by the new virtual machine is processed. At this time, during duplication processing, only one processing result is provided to the client, and the rest are temporarily stored and used for monitoring. To this end, even if the data of the first time interval is migrated, the data of the first time interval is temporarily available to the target virtual machine for the monitoring described above.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 연속성을 위한 분할 마이그레이션 과정을 도시한 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a partition migration process for service continuity according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 제1 타임구간의 데이터를 이용한 신규가상머신에 의한 클라우드 서비스가 클라이언트에게 제공되면(S510), 상술한 바와 같이 일정한 횟수동안 이중화 처리 및 모니터링에 의해 정상 서비스되는지를 확인한다(S520). Referring to FIG. 5, when the cloud service by the new virtual machine using the data of the first time interval is provided to the client (S510), as described above, it is checked whether the service is normal by duplication processing and monitoring for a certain number of times (S510). S520).

정상 작동하는 경우 제2 마이그레이션을 수행한다(S530). 다시 말해, 제1 마이그레이션을 완료하고 바로 제2 마이그레이션을 수행하는 것이 아니라, 제1 마이그레이션 결과에 따른 신규가상머신에 의한 정상작동을 확인한 이후 제2 마이그레이션을 수행하는 것이다. 이로 인해 잘못된 마이그레이션을 모두 수행함에 따른 비효율적인 처리를 예방할 수 있다. 그리고, 제2 마이그레이션을 수행하게 되면 제1 타임구간의 데이터를 이용한 클라우드 서비스 이중화는 종료될 수 있다.If it operates normally, a second migration is performed (S530). In other words, instead of performing the second migration immediately after completing the first migration, the second migration is performed after confirming normal operation by the new virtual machine according to the result of the first migration. This can prevent inefficient processing due to performing all erroneous migrations. In addition, when the second migration is performed, cloud service duplication using the data of the first time interval may be terminated.

이와 달리 정상작동되지 않는 것으로 판단되는 경우(즉, 대상가상머신과 신규가상머신의 모니터링 결과 동일한 서비스가 제공되지 못하면), 이중화 처리를 유지시키고 장애내용을 확인한다(S540). 이에 따라 장애 등의 문제 발생시에도 클라이언트에게 클라우드 서비스는 정상적으로 제공될 수 있으며, 관리자는 장애내용(예를 들어, 제1 마이그레이션의 오류, 또는 신규가상머신의 운영 오류 등)을 확인함으로써, 마이그레이션을 중단하는 등의 빠른 대처를 수행할 수 있게 된다. Unlike this, if it is determined that the operation is not normal (ie, if the same service is not provided as a result of monitoring the target virtual machine and the new virtual machine), the duplication process is maintained and the details of the failure are checked (S540). Accordingly, cloud services can be normally provided to clients even when problems such as failures occur, and the administrator stops migration by checking the details of failures (eg, errors in the first migration or operating errors in new virtual machines, etc.) to be able to act quickly, such as

대상 클라우드 시스템(10)에는 다수의 가상머신이 운용되는 경우가 많으므로, 각 가상머신에 대한 마이그레이션 순서를 정하는 것도 중요한 이슈 중 하나이다. 대상가상머신들의 마이그레이션 순서의 결정에 있어 분할시점의 개수가 이용될 수 있다. Since a plurality of virtual machines are often operated in the target cloud system 10, determining a migration order for each virtual machine is also one of the important issues. The number of division points may be used in determining the migration order of target virtual machines.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 클라우드 시스템(10)의 각 가상머신에 대한 마이그레이션 순서를 결정하는 과정을 도시한 흐름도이다. 6 is a flowchart illustrating a process of determining a migration sequence for each virtual machine of the target cloud system 10 according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 대상 클라우드 시스템(10)의 마이그레이션 대상이 되는 대상가상머신들의 분할시점에 대한 분석을 우선하여 수행하고(S610), 각 대상가상머신들의 분할시점의 개수를 이용하여 가상머신들의 마이그레이션 순서를 결정한다. 예를 들어, 분할시점의 개수가 많을수록 많이 이용되는 가상머신이라 판단될 수 있으므로, 상황에 따른 가장 빠른 또는 가장 늦은 마이그레이션이 수행되도록 결정할 수 있을 것이다. 마이그레이션 순서의 결정에는 가상머신의 처리 속도의 저하정도, 클라이언트 이용률, 이용되는 평균 데이터량 등이 더 이용될 수 있다.Referring to FIG. 6 , the analysis of the split point of target virtual machines, which are the migration targets of the target cloud system 10, is first performed (S610), and the number of split points of each target virtual machine is used to determine the number of virtual machines. Determine the migration order. For example, as the number of split points increases, it may be determined that the virtual machine is frequently used, so it may be determined to perform the fastest or latest migration according to circumstances. Determination of the migration order may further use the degree of degradation of the processing speed of the virtual machine, the client utilization rate, the average amount of data used, and the like.

상술한 본 발명에 따른 클라우드 데이터 마이그레이션 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다. The cloud data migration method according to the present invention described above may be implemented as computer readable code on a computer readable recording medium. Computer-readable recording media includes all types of recording media in which data that can be decoded by a computer system is stored. For example, there may be read only memory (ROM), random access memory (RAM), magnetic tape, magnetic disk, flash memory, optical data storage device, and the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed to computer systems connected through a computer communication network, and stored and executed as readable codes in a distributed manner.

또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In addition, although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can make the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. It will be appreciated that various modifications and variations may be made.

10 : 대상 클라우드 시스템
20 : 이주 클라우드 시스템
30 : 마이그레이션 시스템10: target cloud system
20: migration cloud system
30: migration system

Claims (12)

클라우드 데이터의 마이그레이션 방법에 있어서,
마이그레이션 대상인 가상머신이 선정되면, 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정하는 단계;
상기 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행하되, 상기 대상 가상머신이 상기 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 유지하는 단계; 및
상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 상기 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제2 마이그레이션을 수행하는 단계를 포함하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
In the cloud data migration method,
determining one or more split points by analyzing timeline data of the target virtual machine when a virtual machine to be migrated is selected;
A first migration of transferring cloud data corresponding to the first time interval divided by the split time point to the migrating cloud system is first performed, but the target virtual machine uses cloud data of the remaining intervals except for the first time interval. maintaining service; and
and performing a second migration of transferring cloud data corresponding to a second time interval divided by the division point to the migration cloud system when the first migration is completed.
 청구항 1에 있어서,
상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 상기 이주 클라우드 시스템의 신규가상머신에 의해 수행되도록 하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 1,
When the first migration is completed, a service using cloud data corresponding to the first time interval is performed by a new virtual machine of the migration cloud system.
 청구항 2에 있어서,
상기 신규가상머신에 의한 서비스는 장애대응용으로 일정횟수 동안은 상기 대상 가상머신과 함께 이중으로 수행되도록 하고 모니터링하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 2,
The timeline-based cloud data migration method of performing and monitoring the service by the new virtual machine in duplicate with the target virtual machine for a certain number of times for failure response.
 청구항 3에 있어서,
상기 모니터링 결과 동일한 서비스가 제공되지 못하면, 이중화 처리를 유지시키고 장애내용을 확인하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 3,
As a result of the monitoring, if the same service is not provided, a timeline-based cloud data migration method for maintaining dual processing and checking the failure details.
 청구항 1에 있어서,
상기 분할시점의 개수는 상기 대상 가상머신의 평균속도, 이용률, 이용데이터량에 따라 결정하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 1,
The number of split points is determined according to the average speed, utilization rate, and amount of data used of the target virtual machine, timeline-based cloud data migration method.
 청구항 3에 있어서,
상기 제1 타임구간은 최신데이터 및 마이그레이션 예상수행기간이 짧은 것을 위주로 선택하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 3,
The first time interval is a timeline-based cloud data migration method in which the latest data and the expected migration period are selected mainly.
 청구항 1에 있어서,
대상 클라우드 시스템의 서비스별 가상머신들의 상기 분할시점을 모두 결정하고, 각 분할시점의 개수를 이용하여 가상머신들의 마이그레이션 순서를 결정하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 방법.
The method of claim 1,
A timeline-based cloud data migration method of determining all the division points of virtual machines for each service of a target cloud system and determining a migration order of virtual machines using the number of division points.
 제 1항의 방법을 수행하기 위한 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체.
A recording medium containing instructions executable by a computer such as an application or program module to be executed by a computer for performing the method of claim 1.
 마이그레이션 대상 클라우드 시스템에서 운영되는 대상 가상머신의 타임라인 데이터를 분석하여 하나 이상의 분할시점을 결정하는 분할결정부;
상기 분할시점에 의해 구분되는 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 제1 마이그레이션을 우선 수행하고, 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 분할시점에 의해 구분되는 제2 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 상기 이주 클라우드 시스템으로 이전하는 마이그레이션부; 및
상기 제1 마이그레이션 수행도중엔 상기 대상 가상머신이 상기 제1 타임구간을 제외한 나머지 구간의 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 유지하도록 하는 가상머신제어부를 포함하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 시스템.
a division determination unit that determines one or more division points by analyzing timeline data of a target virtual machine operated in a cloud system to be migrated;
A first migration, which transfers the cloud data corresponding to the first time interval divided by the division point to the migration cloud system, is performed first, and when the first migration is completed, the second time interval divided by the division point a migration unit for transferring corresponding cloud data to the migration cloud system; and
A timeline-based cloud data migration system including a virtual machine control unit for allowing the target virtual machine to maintain a service using cloud data of a section other than the first time section during the first migration.
 청구항 8에 있어서,
상기 가상머신제어부는 상기 제1 마이그레이션이 완료되면 상기 제1 타임구간에 상응하는 클라우드 데이터를 이용한 서비스는 상기 이주 클라우드 시스템의 신규가상머신에 의해 수행되도록 하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 시스템.
The method of claim 8,
The virtual machine control unit, when the first migration is completed, the service using the cloud data corresponding to the first time interval is performed by the new virtual machine of the migration cloud system, timeline-based cloud data migration system.
 청구항 10에 있어서,
상기 가상머신제어부는 상기 신규가상머신에 의한 서비스는 장애대응용으로 일정횟수 동안은 상기 대상 가상머신과 함께 이중으로 수행되도록 하고 모니터링하는, 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 시스템.
The method of claim 10,
The virtual machine control unit is a timeline-based cloud data migration system for monitoring and allowing the service by the new virtual machine to be performed in duplicate with the target virtual machine for a certain number of times for failure response.
 청구항 8에 있어서,
대상 클라우드 시스템의 서비스별 가상머신들의 상기 분할시점을 모두 결정되면, 각 분할시점의 개수를 이용하여 가상머신들의 마이그레이션 순서를 결정하는 순서결정부를 더 포함하는 타임라인 기반 클라우드 데이터 마이그레이션 시스템.
The method of claim 8,
The timeline-based cloud data migration system further comprising a sequence determining unit for determining a migration order of virtual machines by using the number of division points when all the division points of the virtual machines for each service of the target cloud system are determined.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012159928A (en) * 2011-01-31 2012-08-23 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Information processing device, information processing system, arrangement configuration determination method, and program and recording medium therefor
KR20170017049A (en) * 2015-08-04 2017-02-15 한국전자통신연구원 Cloud service broker and method thereof
KR101820269B1 (en) * 2017-07-21 2018-01-18 건국대학교 산학협력단 Method and system for migration
JP2019061359A (en) * 2017-09-25 2019-04-18 富士ゼロックス株式会社 Program and information processing device
KR101959055B1 (en) 2017-10-02 2019-07-04 광주과학기술원 Cloud-to-Cloud migration of multiple virtual machines

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012159928A (en) * 2011-01-31 2012-08-23 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Information processing device, information processing system, arrangement configuration determination method, and program and recording medium therefor
KR20170017049A (en) * 2015-08-04 2017-02-15 한국전자통신연구원 Cloud service broker and method thereof
KR101820269B1 (en) * 2017-07-21 2018-01-18 건국대학교 산학협력단 Method and system for migration
JP2019061359A (en) * 2017-09-25 2019-04-18 富士ゼロックス株式会社 Program and information processing device
KR101959055B1 (en) 2017-10-02 2019-07-04 광주과학기술원 Cloud-to-Cloud migration of multiple virtual machines

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