KR20240070066A - 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예는 서버의 메인보드 주변기기(Main Board Peripherals)를 제어하는 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller); 를 포함하고, 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는 인공지능의 이상 예측 알고리즘을 탑재하여 서버 팬의 이전 감지 데이터와 센서에서 감지된 현재의 감지 데이터를 통하여 향후 이상 발생 여부를 예측하여 메인보드 주변기기를 자동 제어하는 것;을 특징으로 하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템을 제공한다.

Description

지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템 및 방법{Server anomaly detection system through intelligent BMC's sensor data prediction and the method thereof}

본 발명은 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 실시간 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템에 관한 것이다.

BMC(Baseboard Management Controller)는 컴퓨팅 서버 상에 IPMI(Intelligent Platform Management Interface) 또는 Redfish 프로토콜을 통해 실시간 센서 데이터를 모니터링하고 제어하기 위한 설치된 특수화된 서비스 프로세서이다.

BMC는 컴퓨팅 서버 상에 센서를 통하여 전압, 전류, 팬 속도 및 서버 온도 등 다양한 정보를 실시간 수집한다.

기존 BMC는 IPMI 및 Redfish 프로토콜을 통해 실시간 센서데이터를 수집하고, 관리자 관리 도구를 통해 모니터링을 수행하며, 관리 도구 또는 명령어를 통해 수동으로 서버 제어를 수행할 수 있다.

현재 데이터 센터 내의 일반적인 컴퓨팅 서버는 단계 별로 팬 속도 설정이 가능하며, 단일 모드의 팬 속도로 동작하고 있으며, 관리자에 의해 수동으로 팬 속도 변경을 수행할 수 있다.

따라서 종래에는 실제 팬 이상이 발생하기 전까지 자동으로 팬 이상 감지를 수행할 수 없으며, 이로 인하여 서버 전력 소비가 높아지는 문제가 발생할 수 있으며, 최종적으로 팬 장애로 인한 서버 장애가 발생할 수 있다.

또한, 종래에는 데이터센터 내 컴퓨팅 서버의 경우 1년 동안 최대 컴퓨팅 출력의 평균 5~15%만 활용하고 있으며, 물리적 서버의 최대 30%는 유휴 상태에서 전력만 소비하고 있어 불필요한 전력을 낭비하고 있는 실정이다.

KR 101940223 B1(2019.01.14)

그러므로 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 팬 속도 및 온도를 예측하여 팬 장애로 인한 서버 장애를 방지할 수 있고, 전력 소비를 방지할 수 있는 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템을 제공함에 있다.

본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 하기와 같은 실시예를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예는 서버의 메인보드 주변기기(Main Board Peripherals)를 제어하는 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller); 를 포함하고, 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는 인공지능의 이상 예측 알고리즘을 탑재하여 서버 팬의 이전 감지 데이터와 센서에서 감지된 실시간 감지 데이터를 통하여 향후 이상 발생 여부를 예측하여 메인보드 주변기기를 자동 제어하는 것;을 특징으로 하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템을 제공한다.

위 실시예에서, 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는 이전의 서버 팬의 회전 속도와 온도를 저장하는 DB와, 센서에서 감지된 서버 팬)의 온도와, 회전속도 중 적어도 하나가 포함된 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈 및 이전 서버 팬의 회전속도와 온도의 증감 여부를 분석하고, 현재 서버 팬의 회전속도 및 온도 증감을 비교 분석하여 이상 여부를 예측하는 이상 감지 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 본 발명은 인공지능의 예측 알고리즘을 탑재한 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 방법을 포함하는 다른 실시예를 더 포함하고, 위 실시예는 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 서버 이상 감지 방법은 a)지능형 비엠씨에서 이전의 서버 팬 회전 속도와 온도 중 적어도 하나가 포함된 이전 데이터를 수집하는 단계와, b)이전 데이터를 통해 서버 팬의 회전 속도 대비 온도, 또는 온도 대비 팬의 회전 속도 변화량을 분석하여 현재 서버의 온도를 예측하는 단계와, c)예측된 온도가 임계치 온도에 해당되는 지를 감지하는 단계와, d)팬의 회전 속도를 감지하여 정상 범위를 초과하거나, c)단계에서 임계치 온도가 예측되면 이상을 경보하는 단계; 를 포함하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 방법을 제공한다.

그러므로 본 발명은 BMC(Bboard Management Controller) 상에 인공지능 소프트웨어를 탑재하여 서버 팬의 회전 속도 및 온도 데이터에 대한 예측을 수행하고, 실시간으로 비정상 팬의 회전 속도 및 온도 데이터를 감지할 수 있어 시스템의 전력 소비를 절감하고, 서버 장애를 미리 예측하여 시스템 운영 효율성을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 개요를 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 발명에 따른 지능형 BMC를 도시한 블럭도이다.
도 3은 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 방법을 도시한 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있지만, 특정 실시예를 도면에 예시하여 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 서로 다른 방향으로 연장되는 구조물을 연결 및/또는 고정시키기 위한 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물중 어느 하나에 해당되는 것으로 이해되어야 한다.

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 배제 하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서 및 청구범위에서는 구성요소들 간의 구별을 위하여 '제1', '제2' 등과 같이 서수를 포함하는 용어가 사용될 수 있다. 이러한 서수는 동일 또는 유사한 구성 요소들을 서로 구별하기 위하여 사용하는 것이며, 이러한 서수 사용으로 인하여 용어의 의미가 한정 해석되어서는 안될 것이다. 일 예로, 이러한 서수와 결합된 구성 요소는 그 숫자에 의해 사용 순서나 배치 순서 등이 제한 해석되어서는 안된다. 필요에 따라서는, 각 서수들은 서로 교체되어 사용될 수도 있다.

이하에서는 본 발명에 따른 지능형 비엠씨(100)의 서버 이상 감지 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 지능형 비엠씨(100)의 서버 이상 감지 시스템 및 방법의 개요를 도시한 블럭도, 도 2는 지능형 비엠씨(100)를 도시한 블럭도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명은 서버의 메인보드 주변기기(Main Board Peripherals)와 네트워크 컨트롤러(Network Controller), 매니지먼트 컨트롤러(Management Controller)를 제어하는 지능형 비엠씨(100)(BMC, Baseboard Management Controller)에 인공지능의 서버 이상 감지 시스템을 구축한 것을 특징으로 한다.

지능형 비엠씨(100)(BMC, Baseboard Management Controller)는 센서(200)의 이전 감지 데이터와 현재의 감지 데이터를 통하여 향후 이상 발생 여부를 예측하여 메인보드 주변기기(Main Board Peripherals), 매지니먼트 컨트롤러(Management Controller) 및 네트워크 컨트롤러(Network Controller)를 제어하거나, 경보를 출력할 수 있다.

여기서 센서(200)는 서버 팬(300)(Server Pan)의 회전속도와 온도를 감지한다.

지능형 비엠씨(100)(BMC, Baseboard Management Controller)는 측정된 서버 팬(300)의 회전 속도와 온도를 실시간으로 감지하여 시간대별로 분류 및 저장하는 DB(140)와, 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈(110)과, 온도를 예측한, 온도 예측 모듈(120)과, 이상을 예측하는 이상 감지 모듈(130)를 포함할 수 있다.

데이터 수집 모듈(110)은 센서(200)에서 감지되는 팬(300)의 회전 속도와, 온도 감지 데이터를 실시간으로 수집하여 DB(140)에 저장한다. 여기서 데이터 수집 모듈(110)은 팬(300)의 회전 속도와, 온도 감지 데이터를 시간/일/주/월/년 단위 중 적어도 2 이상으로 분류하여 저장한다.

DB(140)는 실시간으로 감지되는 데이터와, 이전의 감지 데이터가 설정된 항목(예를 들면, 시간/일/주/월/년)별로 분류하여 저장한다. 아울러 DB(140)는 팬(300)의 회전 속도와, 팬(300)의 온도가 정상 부터 고장 또는 과열 되기 까지의 변화량(예를 들면, 시간 대비 회전 속도 변화량, 시간 대비 온도 변화량)을 포함할 수 있다.

온도 예측 모듈(120)은 실시간으로 수집된 팬(300)의 온도와, 이전 온도 및 그 변화량을 통해 향후 온도를 예측한다. 여기서 온도 예측 모듈(120)은 인공지능의 알고리즘으로서 DB(140)에 저장된 이전 온도 및 온도 변화량을 포함하는 학습 모델을 모델링하여 현재 온도 및 온도 변화량을 통해 향후 온도를 예측한다.

이상 감지 모듈(130)은 온도 예측 모듈(120)의 예측 정보와, 팬(300)의 현재 속도를 확인하여 이상 여부를 예측 및/또는 감지하여 경보를 발령할 수 있다. 예를 들면, 이상 감지 모듈(130)은 온도 예측 모듈(120)에서 예측된 팬(300)의 온도가 임계치 이상이고, 팬(300)의 회전 속도가 정상속도 범위를 초과하면 이상 발생 경보 및/또는 예측한다.

그러므로 지능형 비엠씨(100)(BMC, Baseboard Management Controller)는 이와 같은 온도 예측 정보를 통하여 메인보드 주변기기 및 네트워크 컨트롤러를 실시간으로 제어하여 이상을 경보한다.

본 발명은 상기와 같은 구성을 구비하여 서버 팬의 이상 감지 방법을 실행한다. 이는 도 3을 참조하여 설명한다.

도 3은 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 서버 이상 감지 방법을 도시한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 지능형 비엠씨(100)(BMC, Baseboard Management Controller)의 서버 이상 감지 방법은 과거 온도 데이터를 수집하는 S110 단계와, 팬(300)의 회전 속도 데이터를 수집하는 S120 단계와, 서버 온도 대비 팬(300) 속도 정보를 분석하는 S130 단계와, 현재 서버 온도 및 팬(300) 정보를 수집하는 S140 단계와, 정상 범위 팬(300)의 속도를 감지하는 S150 단계와, 정상 판정하는 S160 단계와, 서버 온도를 예측하는 S170 단계와, 온도 임계치 도달 여부를 감지하는 S180 단계와, 이상을 경보하는 S190 단계를 포함한다.

S110 단계는 데이터 수집 모듈(110)이 과거 서버 온도 데이터를 수집하는 단계이다. 데이터 수집 모듈(110)은 과거 서버 온도 데이터를 수집하여 DB(140)에 저장한다. 여기서 과거 서버 온도 데이터는 팬(300) 속도를 자동으로 제어하기 위한 기반으로 사용된다.

S120 단계는 과거 팬(300)의 속도 데이터를 수집하는 단계이다. 데이터 수집 모듈(110)은 과거 온도 데이터와 동일 시간대의 팬(300) 회전 속도의 데이터를 수집한다.

S130 단계는 서버 온도에 따른 팬(300) 속도 정보를 분석하는 단계이다. 이상 감지 모듈(130)은 과서 서버의 온도 대피 팬(300) 속도와, 온도의 변화량 대비 팬(300) 속도 변화량을 분석한다. 즉, 이상 감지 모듈(130)은 과거의 온도 데이터와 팬(300) 회전 속도 변화량을 통하여 온도 대비 팬(300) 회전속도의 정상 범위를 유추할 수 있다. 여기서 온도 예측 모듈(120)은 S170 단계를 통하여 서버 온도를 예측할 수 있다.

S170 단계는 온도 예측 모듈(120)이 과거의 온도 및 팬(300) 회전 속도 데이터를 통하여 팬(300)이 정상 작동할 때와 정상 온도 범위를 예측하는 단계이다.

S140 단계는 S130 단계 이후에 현재 서버의 온도 및 팬(300)의 회전 속도 정보를 수집하는 단계이다. 데이터 수집 모듈(110)은 과거 데이터의 수집 이후 또는 동시에 현재 서버의 팬(300) 회전 속도와 온도 데이터를 수집할 수 있다.

S150 단계는 이상 감지 모듈(130)이 팬(300)의 회전 속도가 정상 범위에 해당되는 지를 감지하는 단계이다. 서버팬(300)의 회전 속도는 서버의 온도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 서버의 온도가 높을 수록 팬(300)의 회전속도가 빨라지고, 서버의 온도가 낮을 수록 팬(300)의 회전속도가 낮아진다.

따라서 이상 감지 모듈(130)은 S140 단계에서 감지된 서버의 온도 대비하여 현재 팬(300)의 회전 속도가 정상 범위에 해당되는 지를 감지한다.

또한, 이상 감지 모듈(130)은 S150 단계에서 현재 팬(300)의 회전 속도가 서버의 온도 대비하여 정상 범위에 해당되지 않으면 S190 단계를 진행한다.

또한, S180 단계는 이상 감지 모듈(130)이 S170 단계에서 서버 팬(300)의 회전 속도에 따라 예측된 서버 온도와, S140 단계에서 수집된 현재 서버의 온도가 임계치 온도인지를 감지하는 단계이다. 이상 감지 모듈(130)은 예측된 온도와 현재 서버 온도가 임계치를 초과한다면, S190 단계를 진행한다.

S190 단계는 이상 감지 모듈(130)이 팬(300)의 속도가 정상 범위에 해당되지 않거나, 현재 온도 또는 예측된 온도가 임계치를 초과할 경우에 이상 경보를 발령하는 단계이다. 여기서 이상 감지 모듈(130)은 예측된 온도가 임계치를 초과할 것으로 예측되면, 현재 팬(300)의 회전 속도를 올릴 수 있도록 서버 팬(300)을 제어하여 서버 내의 온도가 예측 온도로 상승됨을 방지할 수 있다.

또는, 이상 감지 모듈(130)은 서버 내의 온도 대비하여 팬(300)의 회전 속도가 정상 범위에 해당되지 않다면 팬(300)의 이상 여부를 경보할 수 있다.

위와 같이 본 발명은 과거의 서버 팬(300)의 회전 속도와 온도 데이터를 분석하여, 과거의 온도 대비 팬(300)의 회전 속도 변화량을 학습하여 현재 온도 및 팬(300)의 정상 범위를 설정하고, 팬(300)의 온도를 미리 예측하여 한발 앞서 팬(300)을 제어할 수 있어 서버 내부의 온도를 효율적으로 제어할 수 있다. 이와 같은 온도제어의 효율적 관리는 전력소비를 방지하는 효과를 얻을 수 있을 것이다.

이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.

본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 지능형 비엠씨
110 : 데이터 수집 모듈
120 : 온도 예측 모듈
130 : 이상 감지 모듈
140 : DB
200 : 센서
300 : 팬

Claims (5)

1. 서버의 메인보드 주변기기(Main Board Peripherals)를 제어하는 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller); 를 포함하고,
   지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는
   인공지능의 이상 예측 알고리즘을 탑재하여 서버 팬의 이전 감지 데이터와 센서에서 감지된 현재의 감지 데이터를 통하여 향후 이상 발생 여부를 예측하여 메인보드 주변기기를 자동 제어하는 것;을 특징으로 하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서, 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는
   이전의 서버 팬의 회전 속도와 온도를 저장하는 DB;
   센서에서 감지된 서버 팬의 온도와, 회전속도 중 적어도 하나가 포함된 데이터를 실시간 수집하는 데이터 수집 모듈; 및
   이전 서버 팬의 회전속도와 온도의 증감 여부를 분석하고, 현재 서버 팬의 회전속도 및 온도 증감을 비교 분석하여 이상 여부를 예측하는 이상 감지 모듈; 을 포함하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템.
   
3. 청구항 2에 있어서, 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)는
   실시간으로 수집된 팬의 온도와, 이전 온도 및 그 변화량을 통해 향후 온도를 예측하는 온도 예측 모듈; 을 더 포함하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템.
   
4. 청구항 3에 있어서, 이상 감지 모듈은
   온도 예측 모듈에서 예측된 팬의 온도가 임계치 이상이고, 팬의 회전 속도가 정상속도 범위를 초과하면 이상 발생을 경보하는 것; 을 특징으로 하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 시스템.
   
5. 인공지능의 예측 알고리즘을 탑재한 지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 방법; 을 포함하고,
   지능형 비엠씨(BMC, Baseboard Management Controller)의 서버 이상 감지 방법은
   a)지능형 비엠씨에서 이전의 서버 팬 회전 속도와 온도 중 적어도 하나가 포함된 이전 데이터를 수집하는 단계;
   b)이전 데이터를 통해 서버 팬의 회전 속도 대비 온도, 또는 온도 대비 팬의 회전 속도 변화량을 분석하여 현재 서버의 온도 및 팬 속도를 예측하는 단계;
   c)예측된 온도가 임계치 온도에 해당되는 지를 감지하는 단계;
   d)팬의 회전 속도를 감지하여 온도 대비 정상 범위를 초과하거나, c)단계에서 임계치 온도가 예측되면 이상을 경보하는 단계; 를 포함하는 지능형 비엠씨의 센서 데이터 예측을 통한 서버 이상 감지 방법.
   

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