WO2022139055A1 - 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법 - Google Patents

분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법 Download PDF

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WO2022139055A1
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시옹에릭
양성익
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쿠팡 주식회사
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Definitions

  • the present disclosure relates to a data processing system for processing event information using a distributed messaging system and a method for processing the same.
  • An object of the present embodiment is to provide an electronic device and a method for controlling the same for more efficient and rapid information processing by enabling event information to be processed using at least one processor based on a distributed messaging system.
  • an information processing method of a data processing system using a distributed messaging system includes: acquiring, by a first server, event information related to at least one item; transmitting, by the first server, a job creation request to a distributed message server based on the acquired event information; transmitting, by the distributed message server, a job request message to a second server based on the job creation request; processing, by the second server, event information using at least one processor based on the work request message;
  • the second server may include transmitting the processed event information to a front-end related server.
  • a data processing system using a distributed messaging system includes: a first server that acquires event information related to at least one item and transmits a job creation request to a distributed message server based on the acquired event information; the distributed message server for transmitting a job request message to a second server based on the job creation request; and the second server that processes event information using at least one processor based on the work request message and transmits the processed event information to a front-end related server.
  • the method comprising: obtaining, by a first server, event information related to at least one item; transmitting, by the first server, a job creation request to a distributed message server based on the acquired event information; transmitting, by the distributed message server, a job request message to a second server based on the job creation request; processing, by the second server, event information using at least one processor based on the work request message;
  • a computer readable program for executing an information processing method of a data processing system using a distributed messaging system comprising the step of the second server transmitting the processed event information to a front-end related server It may include a non-transitory recording medium that can.
  • a data processing system and an information processing method thereof can process information more efficiently and quickly by allowing event information to be processed using at least one processor based on a distributed messaging system.
  • the data processing system can control data processing by enabling a job interruption in the middle of data processing using a distributed cache system.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a data processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart of an information processing method of a data processing system according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of an operation of a data processing system according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which data processing status information of a data processing system is provided according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for describing event information of a data processing system according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which data processing completion information of a data processing system is provided according to an exemplary embodiment.
  • the 'electronic device' mentioned below may be referred to as an electronic device, and may be implemented as a computer or a portable terminal that can access a server or other electronic device through a network.
  • the computer includes, for example, a laptop, a desktop, and a laptop equipped with a web browser
  • the portable terminal is, for example, a wireless communication device that ensures portability and mobility.
  • IMT International Mobile Telecommunication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA Wide-Code Division Multiple Access
  • LTE Long Term Evolution
  • It may include a handheld-based wireless communication device.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a data processing system according to an embodiment. 1 shows components related to the present embodiment, but is not limited thereto, and other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 1 .
  • a data processing system (hereinafter, system) 100 may include a first server 110 , a distributed messaging server 120 , and at least one server 130 .
  • Each of the first server 110 , the distributed messaging server 120 , and the at least one server 130 may include a memory and a processor.
  • each of the first server 110 , the distributed messaging server 120 , and the at least one server 130 means a unit that processes at least one function or operation, which is hardware or software, or hardware and software. It can be implemented as a combination.
  • the first server 110 may acquire event information related to at least one item.
  • the at least one item may include, for example, at least one product sold online.
  • the event information is information about an event to be generated, where the event may include, for example, a discount event (or discount promotion) of at least one product.
  • the event information may be obtained based on a user input, but is not limited thereto, and may be generated based on information stored in the database of the system 100 or the first server 110 .
  • An example of obtaining event information based on a user's input may refer to FIG. 5 .
  • the event information may include, for example, at least one of the number of events, a discount amount, an event name, an event type, a delivery type, a product type, a sales period, a discount payment type, an event start time, and an event end time.
  • the number of events may include the number of events to be finally generated through data processing, which will be described later.
  • the discount amount may include an amount discounted through an event.
  • the event type may include, for example, whether the event is a fixed-rate discount type discounting a specific amount or a rate discount type discounting a specific ratio.
  • the shipping type may include, for example, whether it is free shipping.
  • the discount payment type is a payment type for applying a discount, and may include, for example, a specific credit card or a specific payment method.
  • the event information may be randomly generated.
  • the event information may be generated based on a random combination of information stored in a database. For example, a plurality of pieces of information about a discount amount (eg, 1,000 won, 3,000 won) and a plurality of pieces of information about a product type (eg, clothes, food) may be stored in the database.
  • the event information may be generated by randomly selecting one of the plurality of pieces of information on the discount amount and one of the plurality of pieces of information on the product type, respectively, to be defective. For example, a 1,000 won discount event for food or a 3,000 won discount event for clothing may be generated.
  • event information may be generated based on combining information stored in a database by reflecting the current situation. For example, when the current situation is summer, the event information may be generated based on a random combination of summer-related information in the database. In this case, event information corresponding to the current situation (eg, summer) may be specified in advance.
  • generation of event information may be made through the first server 110 , but is not limited thereto, and may be made by a separate configuration included in the system 100 or another configuration distinct from the first server 110 . have.
  • the first server 110 may include a stateful server. Specifically, the first server 110 may track a communication state with another connected electronic device (eg, a second server, an external device (not shown)) in real time and use the tracked communication state to provide its own service. For example, the first server 110 tracks information on the result of data transmission/reception with another electronic device in real time and provides a response thereto to the other electronic device quickly, and its operation state is also based on the tracked information. can be changed in real time.
  • another connected electronic device eg, a second server, an external device (not shown)
  • the first server 110 tracks information on the result of data transmission/reception with another electronic device in real time and provides a response thereto to the other electronic device quickly, and its operation state is also based on the tracked information. can be changed in real time.
  • the first server 110 may transmit a job creation request to the distributed message server 120 based on the event information. For example, when the first server 110 obtains event information, it may transmit a job creation request for requesting generation of event information to the distributed message server 120 . The first server 110 may use the distributed message server 120 to provide event information to the second server 130 .
  • the distributed message server 120 may include a server controlling the received information to be distributed to other devices.
  • the distributed message server 120 may include, but is not limited to, Apache Kafka ® , a distributed messaging system.
  • the distributed message server 120 may include a plurality of partitions related to information transmission.
  • a corresponding other device eg, at least one server 130
  • the information received from the first server 110 may be divided based on a plurality of partitions and transmitted to another device.
  • the distributed message server 120 transmits a work request message to a specific logical location, and the message transmission may be performed in such a way that the server corresponding to each of the plurality of partitions acquires the message stored in the logical location.
  • information received from the first server 110 is allocated to each of a plurality of partitions, and a server corresponding to each of the plurality of partitions (eg, the second server 131, the third The server 132 may obtain a work request message based on a connection with a plurality of partitions.
  • some of the information (eg, a job request message to generate 10000 discount events) received from the first server 110 in the first partition of the distributed message server 120 (eg, 5000 discount events) (a work request message for generating .) and another part of the information received from the first server 110 (eg, a work request message for generating the remaining 5000 discount events) may be assigned to the second partition.
  • the information allocated to the first partition is acquired by the server mapped to the first partition among the at least one server 130
  • the information allocated to the second partition is mapped to the second partition among the at least one server 130 . It can be obtained by a server that has been
  • the distributed message server 120 may transmit a job request message to a server (eg, the second server 131 and the third server 132) corresponding to each of the plurality of partitions.
  • a server eg, the second server 131 and the third server 132
  • the distributed message server 120 divides the job creation request and generates 5000 discount events for each of the at least one server 130 .
  • message can be sent.
  • the distributed message server 120 divides the job creation request and generates 5000 discount coupons in each of at least one server 130. message can be sent.
  • the operation of the second server 131 will be described based on the operation, and the operation corresponding to the operation of the second server 131 is another server included in the at least one server 130 , for example, It may also be performed by the third server 132 .
  • at least one server 130 is illustrated as including two servers (eg, the second server 131 and the third server 132 ) in FIG. 1 , the present invention is not limited thereto, and the second server 131 is not limited thereto. Alternatively, a larger number of servers corresponding to the third server 132 may be included.
  • the second server 131 may process event information using at least one processor 141 based on the work request message.
  • the second server 131 may include at least one processor 141 , and may process event information by performing an operation corresponding to the work request message using the at least one processor 141 .
  • the work request message includes a message for generating 5000 discount events
  • the at least one processor 141 may generate 5000 discount events. Accordingly, event information allocated to the second server 131 may be processed.
  • the at least one processor 141 may be implemented as a plurality of processors.
  • the job request message allocated to the second server 131 may be divided and processed by each processor.
  • the amount of the work request message divided to each processor may be different depending on the performance of the processor and the type of event information. For example, if the event information corresponds to the first type of event information, it is allocated to the first processor and the second processor at a ratio of 1:1, and if the event information corresponds to the second type of event information, the first processor and the second processor 2 processors can be allocated in a ratio of 2:1.
  • the second server 131 may transmit the processed event information to a front-end related server.
  • the front-end related server may include a server that provides a service using actual event information.
  • the front-end-related server may include a server corresponding to an online site providing a discount event.
  • the second server 131 may include a stateless (or stateless) server. Specifically, the second server 131 may provide a service based on an input received from another connected electronic device (eg, the first server 130 or the distributed message server 120 ). That is, unlike the first server 110 , which checks the communication state in real time and controls its own operation based thereon, the second server 131 performs an operation according to an input received from another device. The second server 131 may stably operate irrespective of the communication state.
  • the second server 131 may include a distributed cache system (memcached).
  • the distributed cache system may include a configuration in which at least a portion of data and objects to be read are cached in order to reduce the number of reads with an external data source.
  • the distributed cache system may be implemented in software, but is not limited thereto.
  • each of the at least one processor 141 of the second server 131 may share the distributed cache system.
  • the distributed cache system may be used by each of the first processor and the second processor.
  • the distributed cache system may store information related to work interruption.
  • the distributed cache system may store information related to work interruption shared with at least one server 130 or at least one processor 141 .
  • the information related to job interruption may include flag information indicating job interruption.
  • the at least one processor 141 may stop processing event information corresponding to the received message when there is information related to operation stop in the message received from the distributed message server 120 .
  • the second server 131 may generate an event A based on a work request message for generating an event A.
  • the second server 131 may receive a new job request message.
  • the second server 131 may check whether the received new work request message corresponds to information pre-stored in the distributed cache system.
  • the second server 131 may stop processing an event corresponding to the new work request message when the received new work request message corresponds to information previously stored in the distributed cache system. At this time, if the event corresponding to the new work request message is the A event, the generation of the A event may be stopped.
  • the second server 131 may receive a stop request to stop the operation.
  • the second server 131 may receive from the distributed messaging server 120 a message including predetermined information indicating the abort request.
  • the second server 131 may receive a message including predetermined information indicating a stop request from another device (eg, a front-end related server).
  • the second server 131 may stop processing the work request message corresponding to the interruption request, and record the state of the message whose processing is stopped as the interrupted state.
  • the state of the message may be recorded in the distributed cache system, but is not limited thereto.
  • the second server 131 may check whether the received interrupt request corresponds to information stored in the distributed cache system.
  • the distributed cache system may include information related to work interruption as described above, and the second server 131 is configured to respond to the received interruption request when the received interruption request corresponds to information stored in the distributed cache system. You can stop the processing of work request messages on request.
  • the second server 131 may record the status of the message whose processing is interrupted as the interrupted state.
  • the second server 131 may upload at least some of the messages recorded in the interrupted state to a database associated with the first server.
  • the database may correspond to a database that stores information related to generation of the above-described event information, but is not limited thereto and may correspond to a separate database.
  • the interruption request may be generated in response to the task processing time of the front-end related server exceeding a predetermined value.
  • the second server 131 may receive a stop request when the job processing time of the front-end-related server exceeds a predetermined value.
  • the interruption request may be provided from the front-end-related server to the second server 131, but is not limited thereto. 110 ) may be provided to the second server 131 .
  • the interruption request may be generated when the task processing time related to the provision of the event of the front-end related server exceeds a predetermined time. For example, if the operating time related to the provision of the event of the front-end server exceeds the predetermined time, a discount coupon must be provided to 10000 users in response to the event that 10000 discount coupons are generated. It may include a case in which the required time exceeds a predetermined time.
  • the predetermined time can be specified in advance according to the type of event, and the front-end related server checks the predetermined time in response to the reception of the processed event information. You can create an abort request.
  • the generation of the interrupt request is performed by a server other than the front-end-related server, for example, when the front-end-related server and the first server are connected, the first server checks whether the interrupt request is generated and the generation of the interrupt request is performed. can
  • the interruption request may be generated when the current time of the front-end-related server is different from a predetermined period in relation to the event (eg, a discount period of an event, a period of providing an event). For example, if the current time of the front-end-related server is different from the predetermined period related to the event (eg, discount period of the event, the period of providing the event), the time of the front-end-related server is December 20, 2020,
  • the predetermined period in relation to the event may include a case from November 11, 2020 to November 20, 2020.
  • the current time of the front-end server is different from the predetermined period related to the event (eg, the discount period of the event, the period of providing the event), including the case where the current time is past the predetermined period can, but is not limited thereto.
  • the predetermined period related to the event eg, the discount period of the event, the period of providing the event
  • the interruption request may be generated when the number of inputs received from the customer (or the customer's electronic device) exceeds a predetermined number based on the event information being provided through the front-end related server. For example, when a customer's response input (eg, use of a coupon) to an event currently in progress is greater than or equal to a predetermined number or ratio (eg, 80% of all coupons provided), an interruption request may be generated.
  • a predetermined number or ratio eg, 80% of all coupons provided
  • the abort request may be generated by a user input.
  • the interruption request may be generated when a predetermined input is received from the user to the first server 110 .
  • the second server 131 may receive a stop request from the first server 110 through the distributed messaging server 120 .
  • the first server 110 may check a restart request for at least some of the messages recorded in the suspended state uploaded to the database.
  • the first server 110 may transmit at least a part of the message corresponding to the restart request from the first server 110 to the second server 131 through the distributed message server 120 .
  • the second server 131 may resume processing of the received message.
  • information about the restart request may be previously stored in the distributed cache system.
  • the message interrupted by the interrupt request may be stored in the distributed cache system.
  • the first server 110 may transmit information about the restart request to the second server 131 through the distributed messaging server 120 in response to confirming the restart request.
  • the second server 131 may check a message corresponding to the restart request in the distributed cache system to resume processing. For example, when the received restart request information corresponds to the information stored in the distributed cache system, the second server 131 checks the message corresponding to the restart request among the interrupted messages in the distributed cache system and adds it to the confirmed message. processing can be performed.
  • the restart request may be generated based on a user input or a state of a front-end related server.
  • the restart request may be generated by the first server 110 based on receiving a specific input of the user indicating restart.
  • the restart request is a device that detects the state of the second server 130 or the second server 130 when the operation error of the second server 130 is resolved (eg, the first server 110) can be created by
  • the second server 131 may transmit the processed event information to the first server 110 through the distributed message server 120 . Accordingly, the first server 110 may determine the execution status of the requested task.
  • event information may be divided and processed by at least one server 130 .
  • the first server 110 may receive the event information processed from each of the at least one server 130 .
  • the information processing speed of at least some of the at least one server 130 may be different.
  • the first server 110 may receive the processed event information, that is, information indicating the processing result of the event information at different times. have.
  • the first server 110 may provide information on the processing status of event information. For example, when the first server 110 obtains a processing result from some of the at least one server 130 , the first server 110 may provide information indicating that the processing state of the event information is 'working'.
  • the first server 110 may provide information indicating that the processing status of the event information is 'complete' when the processing results are obtained from all of the at least one server 130 .
  • FIG. 2 is a flowchart of an information processing method of a data processing system according to an exemplary embodiment. Each step of the method shown in FIG. 2 may be performed in a different order from that shown in the figure, depending on the case.
  • content overlapping with the content described in FIG. 1 may be omitted.
  • the first server may acquire event information related to at least one item.
  • the at least one item may include, for example, a product sold through an online site, but is not limited thereto.
  • the event information is information on an event to be provided in relation to at least one item, and may include, for example, discount promotion information.
  • Event information includes at least one of various information related to discount promotion, for example, the number of events, discount amount, event name, event type, delivery type, product type, sales period, discount payment type, event start time, and event end time can do.
  • the event information may be acquired by the first server based on being generated by the first server or another device.
  • the present invention is not limited thereto, and in some cases, the first server may obtain it based on a user's input.
  • the first server may transmit a job creation request to the distributed message server based on the acquired event information.
  • the first server may transmit a job creation request for requesting event generation corresponding to the event information to the distributed message server.
  • the event corresponding to the event information is a service generated based on the event information, and may include, for example, a discount event or a coupon generation event.
  • An event may be generated based on processing of event information, and a processing method of event information, for example, how to combine event information or an algorithm to which event information is applied, may be designated in advance.
  • the second server may acquire the job request message generated by the distributed message server based on the job creation request.
  • the distributed message server receives the job creation request, it allocates a job request message to the partition mapped with the second server based on the received job creation request, so that the job request message is obtained by the second server.
  • the job request message may be included in the job creation request, but is not limited thereto, and the distributed message server may generate the job request message based on the job creation request.
  • the job request message may include at least a portion of the event information and information on the job assigned to the second server.
  • the second server may generate an event using at least a portion of the event information received based on the information on the task assigned to the second server.
  • the second server may correspond to one of at least one server connected to the distributed message server.
  • each of the servers other than the second server included in the at least one server may also obtain the work request message.
  • the second server may process the event information using at least one processor based on the work request message.
  • the second server may include at least one processor.
  • the second server may process event information to generate an event corresponding to the work request message using at least one processor.
  • An event assigned to the second server may be generated based on the processing of the event information.
  • the second server may transmit the processed event information to the front-end related server.
  • the second server may transmit the processed event information to the front-end related server.
  • the front-end-related server is a server that provides a service using an event, and may include, for example, a server for managing an online site, but is not limited thereto.
  • the processed event information may be executed based on transmission to the front-end related server, and accordingly, the event may be provided to a user using the service.
  • the second server may transmit information indicating completion of event information processing to the first server in response to the event information being processed. This transmission can be done through a distributed message server.
  • the first server when the first server receives information indicating completion of event information processing from the second server, the first server may provide status information on event information processing to the user of the first server.
  • a more specific example related thereto may refer to FIG. 4 or FIG. 6 .
  • the data processing system may include a distributed cache system.
  • the distributed cache system may be included in, for example, the second server, but is not limited thereto, and may be provided as a separate configuration and connected to other devices such as the first server and the second server.
  • the distributed cache system may store information related to work interruption.
  • the second server may use the distributed cache system to check whether a received message is related to job interruption, and if related to job interruption, stop processing the message. For example, upon receiving the message, the second server may check whether the message includes an abort request using the distributed cache system. The second server may stop a processing operation corresponding to the received message when the stop request is included.
  • the second server may transmit information about the message whose processing is stopped to the first server.
  • the first server may store the received information in a database related to the first server.
  • an input for resuming processing of a message for which processing was interrupted may be received.
  • the first server may transmit a restart request for resumption of message processing to the second server.
  • the second server may check a message corresponding to the restart request and process the checked message.
  • the message whose processing is interrupted may be stored in the distributed cache system.
  • the second server may check the message for which processing is stopped stored in the distributed cache system based on the restart request is received. The second server may resume processing of the acknowledged message.
  • the above-described interruption request may be generated based on at least one of a state of a server related to the front end and a user input to the first server.
  • an abort request may occur when an error occurs in the server's event provision related to the front end. More specifically, for example, if the processing time of a task related to the provision of an event by the front-end-related server exceeds a predetermined time, the current time of the front-end-related server is changed for a predetermined period (eg, event) related to the event. discount period, event provision period), or when the number of inputs received from the customer (or customer's electronic device) exceeds a predetermined number based on the event information being provided through the front-end related server.
  • a predetermined period eg, event
  • a discount coupon must be provided to 10000 users in response to the event that the event is the generation of 10000 discount coupons, It may include a case where the time required to provide the discount coupon exceeds a predetermined time.
  • the predetermined time can be specified in advance according to the type of event, and the front-end related server checks the predetermined time in response to the reception of the processed event information. You can create an abort request.
  • the generation of the interrupt request is performed by a server other than the front-end-related server, for example, when the front-end-related server and the first server are connected, the first server checks whether the interrupt request is generated and the generation of the interrupt request is performed.
  • the time of the front-end-related server is December 20, 2020.
  • the predetermined period may include the case from November 11, 2020 to November 20, 2020.
  • the case where the current time of the front-end related server is different from the predetermined period related to the event may include a case where the current time is past the predetermined period.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the customer's electronic device when the number of inputs received from the customer (or the customer's electronic device) exceeds a predetermined number based on the event information being provided through the front-end related server, for example, the customer's response input to the current event It may include cases where (eg, use of coupons) is greater than or equal to a predetermined number or ratio (eg, 80% of all coupons provided).
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of an operation of a data processing system according to an embodiment.
  • the data processing system 300 may include a first server 310 , a distributed message server 320 , and a second server 330 .
  • the data processing system 300 may further include a front-end related server 340, but is not limited thereto.
  • at least some of the additionally added configuration of the data processing system 300 eg, the input unit 311 , the database 312 , and the event management unit 335 ) related to FIG. may be implemented or omitted to be included in other components (eg, the first server 311 , the second server 330 , and the front-end related server 340 ), and the present embodiment is not limited thereto.
  • the input unit 311 may receive an input from the users 301 and 302 .
  • the input unit 311 may receive from the first user 301 an input related to event information generation, for example, determining a work processing method for event information generation.
  • the input unit 311 may receive event information processed by the data processing system 300 from the second user 302 .
  • the event information may be, for example, information related to generation of a service (eg, discount promotion, coupon promotion) to be provided to a customer, and may be referred to as a job queue according to an embodiment.
  • An example related to the input of event information may refer to FIG. 5 .
  • the input unit 311 may be implemented in various configurations for receiving an input.
  • the input unit may be implemented in the form of an online storage service or another distributed message server distinguished from the distributed message server 320 to be described later.
  • the first server 310 may acquire information input to the input unit 311 .
  • the first server 310 may obtain information on a work processing method input from the first user 301 and may obtain event information input from the second user 301 .
  • the first server 310 may process event information according to the job processing method.
  • the work processing method divides the work to at least one server based on the distributed provision of a work request message for event information processing from the first server 310 to at least one server through the distributed message server 320, for example. It may include a method in which event information corresponding to the request message is processed.
  • the first server 310 is a stateful server, and may transmit event information input from the input unit 311 to the distributed message server 320 .
  • the distributed message server 320 may divide the received event information to at least one server and transmit it.
  • the at least one server may include the second server 330 of FIG. 3 .
  • the at least one server may further include another server distinguished from the second server 330 .
  • the operation of the second server 330 which will be described later, may be similarly performed in other servers, and the job request message transmitted to the second server 330 may be transmitted to the other servers as well.
  • the distributed message server 320 may include a plurality of partitions corresponding to each of at least one server.
  • the distributed message server may generate a work request message corresponding to the event information and distribute it to each of a plurality of partitions. For example, if the event information is 10000 promotions creation and there are 2 plurality of partitions (in this case, at least one server may be 2), a work request to divide 10000 promotions into two to generate 5000 promotions each A message can be distributed to each of a plurality of partitions.
  • the processing of event information by each of the at least one server that is, 5000 promotions, may be generated based on the confirmation of the work request message by each of the at least one server.
  • the second server 330 may include at least one processor 331 .
  • each of the at least one processor 331 may be used to process an assigned task (eg, generate 5000 promotions).
  • the at least one processor 331 may include a plurality of processors as illustrated, but is not limited thereto.
  • the second server 330 may transmit the processed event information to the front-end related server 340 .
  • the event information processed as shown in FIG. 3 may be transmitted to the front-end related server 340 through the event management unit 335 .
  • the event management unit 335 may be connected to each of the at least one server, receive event information processed from each of the at least one server, and transmit it to the front-end related server 340 .
  • the types of events generated through the first server 310 , the distributed message server 320 , and at least one server may be varied.
  • the front-end-related servers corresponding to each type of event may be different.
  • the first event may be provided to the customer through the first front-end related server
  • the second event may be provided to the customer through the second front-end related server.
  • the event management unit 335 may check the type of event received from each of the at least one server and provide processed event information to the corresponding front-end-related server according to the confirmed type.
  • the event management unit 335 may receive an input from the third user 303 .
  • the third user 303 may include a user who controls the operation of the event management unit 335 .
  • the event management unit 335 may receive an input for the event type criterion from the third user 303, classify the event information processed based on the received input, and provide it to the corresponding front-end related server. .
  • the second server 330 may transmit information indicating processing completion to the first server 310 when the processing of event information is completed based on the work request message.
  • the first server 310 may receive the received Information may be stored in database 312 .
  • FIG. 3 shows an example in which the database 312 is configured separately from the first server 310 , the present invention is not limited thereto, and the database 312 may be implemented to be included in the first server 310 .
  • the data processing system 300 may include a distributed cache system 333 .
  • the distributed cache system 333 may be a configuration for storing information related to work interruption.
  • FIG. 3 shows an example in which the distributed cache system 333 is included in the second server 330 , the present invention is not limited thereto and may be implemented in a configuration distinct from the second server 330 .
  • Information stored in the distributed cache system 333 may be shared by at least one server and at least one processor included in each of the at least one server. In this case, it may be checked whether the information received through the distributed message server 320 is a stop request based on the distributed cache system 333 .
  • the second server 330 may check whether the work request message corresponds to the interruption request based on the distributed cache system 333 .
  • the work request message may include predetermined information indicating the stop request, and the predetermined information may be stored in advance in the distributed cache system 333 . Accordingly, upon receiving the work request message, the second server 330 may check whether the work request message is related to the interrupt request through comparison with information stored in the distributed cache system 333 .
  • the second server 330 may stop performing a processing operation corresponding to the work request message. For example, the second server 330 checks event information corresponding to the work request message among the event information being processed by the second server 330 when the work request message is related to a stop request, and processes the confirmed event information can be stopped
  • the second server 330 may record the state of the message corresponding to the event information whose processing is stopped in response to the interruption of the processing of the event information as the interrupted state.
  • the second server 330 may upload at least some of the messages recorded in the interrupted state to the database 312 associated with the first server 310 .
  • the first server 310 may receive a request for restarting the processing of the message whose processing has been stopped. In this case, the first server 310 may transmit a restart request to the second server 330 through the distributed message server 320 .
  • Information indicating the restart request may be stored in advance in the distributed cache system 333 , and the second server 330 may check the restart request based on the distributed cache system 333 to restart information processing.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which data processing status information of a data processing system is provided according to an exemplary embodiment.
  • information on the processing status of event information may be provided.
  • information on the current state of the processing status of event information may be briefly provided in the first area 410 , and detailed information on the processing status may be provided in the second area 420 .
  • the information on the current state may include information on whether the current state corresponds to which state among 'registration', 'distribution', 'execution', and 'complete'.
  • Specific information on the processing status may include the number of events corresponding to each processing status item (eg, duplicate, success, failure, interruption) of event information that has been processed. For example, when event information is related to generation of 601,813 events, the number of events corresponding to each item among 601,813 events may be included.
  • event information is related to generation of 601,813 events
  • the number of events corresponding to each item among 601,813 events may be included.
  • FIG. 4 may show an example of a screen provided to a user of the first server, but is not limited thereto.
  • FIG. 5 is a diagram for describing event information of a data processing system according to an exemplary embodiment. Specifically, FIG. 5 shows an example of a screen provided for information input when event information is input based on a user input.
  • the event information may include a file, and in this case, a file corresponding to the event information may be uploaded through a screen as shown in FIG. 5 . Accordingly, the first server may check the event information and perform a data processing operation.
  • the file corresponding to the event information is referred to as a CSV file, but the embodiment of the present specification is not limited to this term.
  • the format of the uploadable file may be specified in advance.
  • the first server may provide file format information, that is, a template through a screen as shown in FIG. 5 .
  • a template may be downloaded to the user's electronic device in response to a user input for a button 'download template' is received.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which data processing completion information of a data processing system is provided according to an exemplary embodiment. Specifically, FIG. 6 shows an example of a screen for providing event information processing status information when processing of event information is completed.
  • FIG. 6 when the processing of event information is completed, the number of events that have succeeded in processing, the number of events that have failed processing, and the number of events that have not been newly created because an event has already been generated, among the number of events corresponding to the total event information requested.
  • Information about the number of duplicate events may be displayed.
  • information such as a job requester of event information, a job request date, an update date of the job information, and the like may be provided.
  • FIG. 6 is only an example, and the present embodiment is not limited to this example, and various information related to the processing of event information may be provided.
  • the data processing system and the information processing method according to the present embodiment receive an input based on a stateful server (eg, the first server), but the job processing is performed by a stateless server (eg, the second server) By making it based on , it is possible to efficiently process the job regardless of the communication state.
  • a stateful server eg, the first server
  • a stateless server eg, the second server
  • the stateful server sends an event generation request to the stateless server, and the stateless server adaptively adjusts the number of processors to perform operations according to the amount or type of operation, and After processing in parallel, the processing result can be sent back to the stateful server using a distributed message service.
  • the server related to the front service information according to the job processing result can be provided to the user. Through such an operation, excessive load for information change or generation on the stateful server can be prevented, and processing speed can be increased by distributing and processing a large number of tasks in parallel.
  • the data processing system and the information processing method according to the present embodiment can process a large number of tasks more quickly by distributing the tasks to a plurality of stateless servers to process them in parallel.
  • the data processing system and the information processing method according to the present embodiment can effectively manage the operation of the stateless server by stopping or restarting the operation of the stateless server using the distributed cache system.
  • the electronic device includes a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, a key, a button, etc. It may include the same user interface device and the like.
  • Methods implemented as software modules or algorithms may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program instructions executable on the processor.
  • the computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (eg, read-only memory (ROM), random-access memory (RAM), floppy disk, hard disk, etc.) and an optically readable medium (eg, CD-ROM). ), and DVD (Digital Versatile Disc)).
  • the computer-readable recording medium may be distributed among network-connected computer systems, so that the computer-readable code may be stored and executed in a distributed manner.
  • the medium may be readable by a computer, stored in a memory, and executed on a processor.
  • This embodiment may be represented by functional block configurations and various processing steps. These functional blocks may be implemented in any number of hardware and/or software configurations that perform specific functions.
  • an embodiment may be an integrated circuit configuration, such as memory, processing, logic, look-up table, etc., capable of executing various functions by the control of one or more microprocessors or other control devices. can be hired Similar to how components may be implemented as software programming or software components, this embodiment includes various algorithms implemented in a combination of data structures, processes, routines or other programming constructs, including C, C++, Java ( Java), assembler, Python, etc. can be implemented in a programming or scripting language. Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors.
  • the present embodiment may employ the prior art for electronic environment setting, signal processing, and/or data processing.
  • Terms such as “mechanism”, “element”, “means” and “configuration” may be used broadly and are not limited to mechanical and physical configurations. The term may include the meaning of a series of routines of software in connection with a processor or the like.

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Abstract

본 개시에 따르면, 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법은, 제1 서버가 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 서버가 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 단계; 상기 작업 생성 요청을 기반으로 상기 분산 메시지 서버가 생성한 작업 요청 메시지를 제2 서버가 획득하는 단계; 상기 작업 요청 메시지를 기반으로 상기 제2 서버가 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하는 단계; 상기 제2 서버가 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법
본 개시는 분산 메시징 시스템을 이용하여 이벤트 정보를 처리하는 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법에 관한 것이다.
전자 기술의 발달에 따라 생활 전반에는 전자 기술을 이용한 서비스가 자리잡게 되었다. 이러한 서비스는 다수의 사용자에게 제공되기 때문에 사용자의 수에 비례하여 많은 데이터를 처리해야하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 예를 들어 전자상거래 서비스에서 상품과 관련된 이벤트를 생성하고자 하는 경우, 이벤트는 다수의 고객에게 제공되기 때문에 제공될 고객의 수에 비례하여 다량의 이벤트 정보에 대한 처리가 요구된다.
이와 같이 다량의 데이터를 처리하는 경우에는 데이터 처리량에 비례하여 많은 소요 시간이 요구된다. 그러나 시간은 한정적이기 때문에 다량의 데이터를 보다 효율적으로 처리하기 위한 방안이 요구된다.
본 실시 예가 해결하고자 하는 과제는, 분산 메시징 시스템을 기반으로 적어도 하나의 프로세서를 이용하여 이벤트 정보가 처리되도록 함으로써 보다 효율적이며 신속하게 정보 처리가 이루어지도록 하는 전자 장치 및 그 제어 방법을 제공하는데 있다.
본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
제1 실시 예에 따라, 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법은, 제1 서버가 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 서버가 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 단계; 상기 작업 생성 요청을 기반으로 상기 분산 메시지 서버가 제2 서버에 작업 요청 메시지를 전송하는 단계; 상기 작업 요청 메시지를 기반으로 상기 제2 서버가 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하는 단계; 상기 제2 서버가 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
제2 실시 예에 따라, 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템은, 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하고 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 제1 서버; 작업 생성 요청을 기반으로 제2 서버에 작업 요청 메시지를 전송하는 상기 분산 메시지 서버; 상기 작업 요청 메시지를 기반으로 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하고, 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 상기 제2 서버를 포함할 수 있다.
제3 실시 예에 따라, 제1 서버가 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 서버가 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 단계; 상기 작업 생성 요청을 기반으로 상기 분산 메시지 서버가 제2 서버에 작업 요청 메시지를 전송하는 단계; 상기 작업 요청 메시지를 기반으로 상기 제2 서버가 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하는 단계; 상기 제2 서버가 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 단계를 포함하는 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체를 포함할 수 있다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 개시에 따르면, 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법은 분산 메시징 시스템을 기반으로 적어도 하나의 프로세서를 이용하여 이벤트 정보가 처리되도록 함으로써 보다 효율적이며 신속하게 정보 처리가 이루어지도록 할 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면 데이터 처리 시스템은 분산 캐시 시스템을 이용하여 데이터 처리 중간에 작업 중단이 가능하도록 함으로써 데이터 처리에 대한 제어가 이루어지도록 할 수 있다.
발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 개념도를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법의 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 동작의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 데이터 처리 현황 정보가 제공되는 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 이벤트 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 데이터 처리 완료 정보가 제공되는 예를 나타내는 도면이다.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
명세서 전체에서 기재된 "a, b, 또는 c 중 적어도 하나"의 표현은, 'a 단독', 'b 단독', 'c 단독', 'a 및 b', 'a 및 c', 'b 및 c', 또는 'a, b, 및 c 모두'를 포괄할 수 있다.
이하에서 언급되는 '전자 장치'는 전자 장치로 지칭될 수 있으며, 네트워크를 통해 서버나 타 전자 장치에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 개념도를 나타낸다. 도 1에는 본 실시 예와 관련된 구성요소들이 도시되어 있으나 이에 제한되는 것은 아니며 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있다.
도 1을 참조하면, 데이터 처리 시스템(이하, 시스템)(100)은 제1 서버(110), 분산 메시징 서버(120), 적어도 하나의 서버(130)를 포함할 수 있다. 제1 서버(110), 분산 메시징 서버(120) 및 적어도 하나의 서버(130) 각각은 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제1 서버(110), 분산 메시징 서버(120) 및 적어도 하나의 서버(130) 각각은 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
제1 서버(110)는 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득할 수 있다. 적어도 하나의 아이템은 예를 들면 온라인을 통해 판매되는 적어도 하나의 상품을 포함할 수 있다. 이벤트 정보는 생성하고자 하는 이벤트에 대한 정보로, 여기서 이벤트는 예를 들면 적어도 하나의 상품의 할인 이벤트(또는 할인 프로모션)를 포함할 수 있다.
실시 예에서, 이벤트 정보는 사용자의 입력을 기초로 획득될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며 시스템(100) 또는 제1 서버(110)의 데이터베이스에 저장된 정보를 기초로 생성될 수 있다. 사용자의 입력을 기초로 이벤트 정보가 획득되는 예는 도 5를 참조할 수 있다.
이벤트 정보는 예를 들면 이벤트 개수, 할인금액, 이벤트 명칭, 이벤트 유형, 배송 유형, 상품 유형, 판매 기간, 할인 결제 유형, 이벤트 시작 시간 및 이벤트 종료 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이벤트 개수는 후술하는 데이터 처리를 통해 최종적으로 생성할 이벤트의 수를 포함할 수 있다. 할인금액은 이벤트를 통해 할인되는 금액을 포함할 수 있다. 이벤트 유형은 예를 들면 이벤트가 특정 금액을 할인해주는 정액할인형인지, 특정 비율을 할인해주는 비율할인형인지를 포함할 수 있다. 배송 유형은 예를 들면 무료배송인지 여부를 포함할 수 있다. 할인 결제 유형은 할인을 적용하기 위한 결제 유형으로, 예를 들어 특정 신용카드 또는 특정 결제방식을 포함할 수 있다.
실시 예에서, 이벤트 정보는 랜덤하게 생성될 수 있다. 구체적으로, 이벤트 정보는 데이터베이스에 저장된 정보가 랜덤하게 조합됨에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어 데이터베이스에는 할인금액에 대한 복수의 정보(예: 1000원, 3000원) 및 상품 유형에 대한 복수의 정보(예: 의류, 식품)가 저장될 수 있다. 이러한 경우 이벤트 정보는 할인금액에 대한 복수의 정보 중 하나와 상품 유형에 대한 복수의 정보 중 하나가 각각 랜덤하게 선택되어 결함됨으로써 생성될 수 있다. 예를 들어 식품 1000원 할인 이벤트 또는 의류 3000원 할인 이벤트가 생성될 수 있다.
경우에 따라 이벤트 정보는 현재 상황을 반영하여 데이터베이스에 저장된 정보를 조합함에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어 이벤트 정보는 현재 상황이 여름인 경우 데이터베이스 중 여름과 관련된 정보 중에서 랜덤하게 조합됨에 기초하여 생성될 수 있다. 이 때, 현재 상황(예: 여름)에 대응하는 이벤트 정보는 미리 지정될 수 있다.
한편, 이벤트 정보의 생성은 제1 서버(110)를 통해 이루어질 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고 시스템(100)에 포함된 별도의 구성 또는 제1 서버(110)와 구분되는 다른 구성에 의해 이루어질 수도 있다.
실시 예에서, 제1 서버(110)는 스테이트풀(stateful) 서버를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 서버(110)는 연결된 다른 전자 장치(예: 제2 서버. 외부 장치(미도시))와의 통신 상태를 실시간으로 추적하고 추적된 통신 상태를 자신의 서비스 제공에 이용할 수 있다. 예를 들어, 제1 서버(110)는 다른 전자 장치와의 데이터 송수신의 결과에 대한 정보를 실시간으로 추적하고 이에 대한 응답을 다른 전자 장치에게 신속하게 제공하며 자신의 동작 상태 또한 추적된 정보를 기반으로 실시간으로 변경할 수 있다.
제1 서버(110)는 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버(120)에 작업 생성 요청을 전송할 수 있다. 예를 들어, 제1 서버(110)는 이벤트 정보를 획득하면 분산 메시지 서버(120)에 이벤트 정보의 생성을 요청하는 작업 생성 요청을 전송할 수 있다. 제1 서버(110)는 분산 메시지 서버(120)를 이용하여 이벤트 정보가 제2 서버(130)에 제공되도록 할 수 있다.
분산 메시지 서버(120)는 수신된 정보가 다른 장치로 분산되도록 제어하는 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어 분산 메시지 서버(120)는 분산 메시징 시스템인 Apache Kafka®를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
실시 예에서, 분산 메시지 서버(120)는 정보 전송과 관련된 복수의 파티션을 포함할 수 있다. 복수의 파티션 각각에는 대응하는 다른 장치(예: 적어도 하나의 서버(130))가 매핑될 수 있다. 이러한 경우 제1 서버(110)로부터 수신한 정보는 복수의 파티션을 기반으로 구분되어 다른 장치로 전달될 수 있다.
일 실시 예에서 분산 메시지 서버(120)는 작업 요청 메시지를 특정 논리적 위치에 전송하고, 복수의 파티션 각각에 대응하는 서버가 상기 논리적 위치에 저장된 메시지를 획득하는 방식으로 메시지 전송이 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분산 메시지 서버(120)는 복수의 파티션 각각에 제1 서버(110)로부터 수신한 정보가 할당되고, 복수의 파티션 각각에 대응하는 서버(예: 제2 서버(131), 제3 서버(132))는 복수의 파티션과의 연결을 기초로 작업 요청 메시지를 획득할 수 있다. 구체적으로 예를 들면 분산 메시지 서버(120)의 제1 파티션에 제1 서버(110)로부터 수신한 정보(예: 10000개의 할인 이벤트를 생성하도록 하는 작업 요청 메시지) 중 일부(예: 5000개의 할인 이벤트를 생성하도록 하는 작업 요청 메시지)가 할당되고 제2 파티션에 제1 서버(110)로부터 수신한 정보 중 다른 일부(예: 나머지 5000개의 할인 이벤트를 생성하도록 하는 작업 요청 메시지)가 할당될 수 있다. 이러한 경우 제1 파티션에 할당된 정보는 적어도 하나의 서버(130) 중 제1 파티션과 매핑된 서버가 획득하고, 제2 파티션에 할당된 정보는 적어도 하나의 서버(130) 중 제2 파티션과 매핑된 서버가 획득할 수 있다.
다른 일 실시 예에서, 분산 메시지 서버(120)는 복수의 파티션 각각에 대응하는 서버(예: 제2 서버(131), 제3 서버(132))로 작업 요청 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, 작업 생성 요청이 1만개의 할인 이벤트를 생성하는 요청인 경우 분산 메시지 서버(120)는 작업 생성 요청을 나누어 적어도 하나의 서버(130) 각각에 5000개의 할인 이벤트를 생성하도록 하는 작업 요청 메시지를 전송할 수 있다. 다른 예를 들면 작업 생성 요청이 1만개의 할인 쿠폰을 생성하는 요청인 경우 분산 메시지 서버(120)는 작업 생성 요청을 나누어 적어도 하나의 서버(130) 각각에 5000개의 할인 쿠폰을 생성하도록 하는 작업 요청 메시지를 전송할 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 제2 서버(131)의 동작을 기준으로 설명하겠으며, 제2 서버(131)의 동작에 대응하는 동작은 적어도 하나의 서버(130)에 포함되는 다른 서버, 예를 들어 제3 서버(132)에 의해서도 수행될 수 있다. 또한, 도 1에서는 적어도 하나의 서버(130)가 2개의 서버(예: 제2 서버(131)와 제3 서버(132))를 포함하는 것으로 도시하였으나 이에 제한되지 않고, 제2 서버(131) 또는 제3 서버(132)에 대응하는 더 많은 수의 서버를 포함할 수도 있다.
제2 서버(131)는 작업 요청 메시지를 기반으로 적어도 하나의 프로세서(141)를 사용하여 이벤트 정보를 처리할 수 있다. 구체적으로, 제2 서버(131)는 적어도 하나의 프로세서(141)를 포함할 수 있으며, 적어도 하나의 프로세서(141)를 이용하여 작업 요청 메시지에 대응하는 동작을 수행함으로써 이벤트 정보를 처리할 수 있다. 예를 들어 작업 요청 메시지가 5000개의 할인 이벤트를 생성하도록 하는 메시지를 포함하는 경우, 적어도 하나의 프로세서(141)는 5000개의 할인 이벤트를 생성할 수 있다. 이에 따라 제2 서버(131)에 할당된 이벤트 정보의 처리가 이루어질 수 있다.
실시 예에서, 적어도 하나의 프로세서(141)는 복수개의 프로세서로 구현될 수 있다. 이러한 경우 제2 서버(131)에 할당된 작업 요청 메시지는 각각의 프로세서로 나뉘어 처리될 수 있다. 경우에 따라, 각각의 프로세서로 나뉘는 작업 요청 메시지의 양은 프로세서의 성능, 이벤트 정보의 유형에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어 이벤트 정보가 제1 유형의 이벤트 정보에 대응하는 경우는 제1 프로세서와 제2 프로세서에 1:1의 비율로 할당되고, 제2 유형의 이벤트 정보에 대응하는 경우는 제1 프로세서와 제2 프로세서에 2:1의 비율로 할당될 수 있다.
제2 서버(131)는 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송할 수 있다. 프론트 엔드(front end) 관련 서버는 실제 이벤트 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어 이벤트 정보가 할인 이벤트인 경우 프론트 엔드 관련 서버는 할인 이벤트를 제공하는 온라인 사이트에 대응하는 서버를 포함할 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(131)는 스테이트리스(stateless)(또는 무상태) 서버를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제2 서버(131)는 연결된 다른 전자 장치(예: 제1 서버(130). 또는 분산 메시지 서버(120))로부터 수신된 입력을 기초로 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 통신 상태를 실시간으로 확인하고 그에 기초하여 자신의 동작을 제어하는 제1 서버(110)와는 달리, 제2 서버(131)는 다른 장치로부터 수신되는 입력에 따라 동작을 수행한다. 이러한 제2 서버(131)는 통신 상태와 무관하게 안정적으로 동작을 수행할 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(131)는 분산 캐시 시스템(memcached)을 포함할 수 있다. 분산 캐시 시스템은 외부 데이터 소스와의 읽기 횟수를 줄이기 위해 읽을 대상이 되는 데이터 및 객체 중 적어도 일부를 캐시 처리한 구성을 포함할 수 있다. 분산 캐시 시스템은 소프트웨어로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
실시 예에서, 제2 서버(131)가 분산 캐시 시스템을 포함하는 경우 제2 서버(131)의 적어도 하나의 프로세서(141) 각각은 분산 캐시 시스템을 공유할 수 있다. 예를 들어 적어도 하나의 프로세서가 제1 프로세서와 제2 프로세서를 포함하는 경우 분산 캐시 시스템은 제1 프로세서와 제2 프로세서 각각에 의해 이용될 수 있다.
실시 예에서, 분산 캐시 시스템은 작업 중단과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어 분산 캐시 시스템은 적어도 하나의 서버(130) 또는 적어도 하나의 프로세서(141)와 공유되는 작업 중단과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 작업 중단과 관련된 정보는, 작업 중단을 나타내는 플래그 정보를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 적어도 하나의 프로세서(141)는 분산 메시지 서버(120)로부터 수신되는 메시지에 작업 중단과 관련된 정보가 있는 경우 수신되는 메시지에 대응하는 이벤트 정보 처리를 중단할 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 제2 서버(131)는 A 이벤트 생성을 위한 작업 요청 메시지를 기반으로 A 이벤트를 생성할 수 있다. A 이벤트 생성 과정에서 제2 서버(131)는 새로운 작업 요청 메시지를 수신할 수 있다. 이러한 경우 제2 서버(131)는 수신된 새로운 작업 요청 메시지가 분산 캐시 시스템에 기저장된 정보에 대응하는지 여부를 확인할 수 있다. 제2 서버(131)는 수신된 새로운 작업 요청 메시지가 분산 캐시 시스템에 기저장된 정보에 대응하는 경우 새로운 작업 요청 메시지에 대응하는 이벤트 처리를 중단할 수 있다. 이 때 새로운 작업 요청 메시지에 대응하는 이벤트가 A 이벤트인 경우, A 이벤트의 생성은 중지될 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(131)는 작업을 중단하는 중단 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어 제2 서버(131)는 중단 요청을 나타내는 기지정된 정보를 포함하는 메시지를 분산 메시징 서버(120)로부터 수신할 수 있다. 다른 예를 들면 제2 서버(131)는 중단 요청을 나타내는 기지정된 정보를 포함하는 메시지를 다른 장치(예: 프론트 엔드 관련 서버))로부터 수신할 수 있다. 제2 서버(131)는 중단 요청에 대응하는 작업 요청 메시지의 처리를 중단하고, 처리가 중단된 메시지의 상태를 중단 상태로 기록할 수 있다. 여기서 메시지의 상태는 분산 캐시 시스템에 기록될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
실시 예에 따라, 제2 서버(131)는 수신된 중단 요청이 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 분산 캐시 시스템은 상술한 바와 같이 작업 중단과 관련된 정보를 포함할 수 있는데, 제2 서버(131)는 수신된 중단 요청이 이러한 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는 경우, 수신된 중단 요청에 작업 요청 메시지의 처리를 중단할 수 있다. 제2 서버(131)는 처리가 중단된 메시지의 상태를 중단 상태로 기록할 수 있다.
제2 서버(131)는 중단 상태로 기록된 메시지 중 적어도 일부를 제1 서버와 연관된 데이터베이스에 업로드할 수 있다. 여기서, 데이터베이스는 상술한 이벤트 정보의 생성과 관련된 정보를 저장하는 데이터베이스에 대응할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니고 별도의 데이터베이스에 대응할 수도 있다.
실시 예에서, 중단 요청은 프론트 엔드 관련 서버의 작업 처리 시간이 기지정된 값을 초과함에 대응하여 생성될 수 있다. 이러한 경우, 제2 서버(131)는 프론트 엔드 관련 서버의 작업 처리 시간이 기지정된 값을 초과하는 경우 중단 요청을 수신할 수 있다. 이 때 중단 요청은 프론트 엔드 관련 서버로부터 제2 서버(131)로 제공될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고 예를 들어 프론트 엔드 관련 서버의 동작 상태를 감지하는 다른 서버, 예를 들어 제1 서버(110)로부터 제2 서버(131)로 제공될 수도 있다.
일 실시 예에서, 중단 요청은 프론트 엔드 관련 서버의 이벤트의 제공과 관련된 작업 처리 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우, 생성될 수 있다. 예를 들어 프론트 엔드 관련 서버의 이벤트의 제공과 관련된 동작 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우는 이벤트가 할인 쿠폰 10000개의 생성임에 대응하여 10000명의 사용자에게 할인 쿠폰을 제공해야하는데, 할인 쿠폰 제공에 소요되는 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우를 포함할 수 있다. 기지정된 시간은 이벤트의 종류에 따라 미리 지정될 수 있으며 프론트 엔드 관련 서버는 처리된 이벤트 정보의 수신에 대응하여 기지정된 시간을 확인하고, 기지정된 시간을 초과하여 이벤트 제공에 시간이 소요되는 경우에는 중단 요청을 생성할 수 있다. 다만, 중단 요청 생성은 프론트 엔드 관련 서버 이외의 다른 서버, 예를 들어 프론트 엔드 관련 서버와 제1 서버가 연결되는 경우는 제1 서버에 의해 중단 요청 생성 여부의 확인 및 중단 요청의 생성이 수행될 수 있다.
다른 일 실시 예에서, 중단 요청은 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우 생성될 수 있다. 예를 들어 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우는 프론트 엔드 관련 서버의 시간은 2020년 12월 20일인데, 이벤트와 관련하여 기지정된 기간은 2020년 11월 11일로부터 2020년 11월 20일인 경우를 포함할 수 있다. 이와 같이 경우에 따라 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우는 현재 시간이 기지정된 기간 보다 과거 시점인 경우를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
또 다른 일 실시 예에서, 중단 요청은 이벤트 정보가 프론트 엔드 관련 서버를 통해 제공됨에 기초하여 고객(또는 고객의 전자 장치)으로부터 수신되는 입력의 수가 기지정된 수를 초과하는 경우 생성될 수 있다. 예를 들어 현재 진행 중인 이벤트에 대한 고객의 대응 입력(예: 쿠폰의 사용)이 기지정된 수 또는 비율(예: 제공된 전체 쿠폰의 80%)이상 인 경우 중단 요청이 생성될 수 있다.
실시 예에서, 중단 요청은 사용자의 입력에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어 중단 요청은 사용자로부터 제1 서버(110)에 기지정된 입력이 수신되는 경우 생성될 수 있다. 이러한 경우 제2 서버(131)는 분산 메시징 서버(120)를 통해 제1 서버(110)로부터 중단 요청을 수신할 수 있다.
실시 예에서, 제1 서버(110)는 데이터베이스에 업로드 된 중단 상태로 기록된 메시지 중 적어도 일부에 대한 재시작 요청을 확인할 수 있다. 제1 서버(110)는 분산 메시지 서버(120)를 통해 재시작 요청에 대응되는 메시지 중 적어도 일부를 제1 서버(110)에서 제2 서버(131)로 전송할 수 있다. 이러한 경우, 제2 서버(131)는 수신된 메시지에 대한 처리를 재개할 수 있다.
경우에 따라, 재시작 요청에 대한 정보는 분산 캐시 시스템에 미리 저장되어 있을 수 있다. 또한, 상기 중단 요청에 의해 중단된 메시지는 분산 캐시 시스템에 저장되어 있을 수 있다. 이러한 경우 제1 서버(110)는 재시작 요청을 확인함에 대응하여 재시작 요청에 대한 정보를 분산 메시징 서버(120)를 통해 제2 서버(131)로 전송할 수 있다. 제2 서버(131)는 수신된 재시작 요청에 대한 정보가 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는 경우, 재시작 요청에 대응하는 메시지를 분산 캐시 시스템에서 확인하여 처리를 재개할 수 있다. 예를 들어 제2 서버(131)는 수신된 재시작 요청에 대한 정보가 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는 경우, 중단된 메시지 중 재시작 요청에 대응하는 메시지를 분산 캐시 시스템에서 확인하여 확인된 메시지에 대한 처리를 수행할 수 있다.
실시 예에서, 재시작 요청은 사용자의 입력 또는 프론트 엔드 관련 서버의 상태를 기반으로 생성될 수 있다. 예를 들어 재시작 요청은 재시작을 나타내는 사용자의 특정 입력이 수신됨에 기초하여 제1 서버(110)에 의해 생성될 수 있다. 다른 예를 들면, 재시작 요청은 제2 서버(130)의 동작 오류가 해소되는 경우 제2 서버(130) 또는 제2 서버(130)의 상태를 감지하는 장치(예: 제1 서버(110))에 의해 생성될 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(131)는 처리된 이벤트 정보를 분산 메시지 서버(120)를 통해 제1 서버(110)에 전송할 수 있다. 이에 따라 제1 서버(110)는 요청된 작업의 수행 상태를 파악할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 이벤트 정보는 적어도 하나의 서버(130)에 의해 나누어서 처리될 수 있다. 이러한 경우 제1 서버(110)는 적어도 하나의 서버(130) 각각으로부터 처리된 이벤트 정보를 수신할 수 있다. 적어도 하나의 서버(130) 중 적어도 일부의 정보 처리 속도는 상이할 수 있으며, 이러한 경우 제1 서버(110)는 처리된 이벤트 정보, 즉 이벤트 정보의 처리 결과를 나타내는 정보를 상이한 시점에 수신할 수 있다. 이러한 정보의 수신에 따라 제1 서버(110)는 이벤트 정보의 처리 상태에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어 제1 서버(110)는 적어도 하나의 서버(130) 중 일부로부터 처리 결과를 획득한 경우 이벤트 정보의 처리 상태가 '작업중'이라는 정보를 제공할 수 있다. 제1 서버(110)는 적어도 하나의 서버(130) 모두로부터 처리 결과를 획득한 경우 이벤트 정보의 처리 상태가 '완료'라는 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법의 흐름도이다. 도 2 도시된 방법의 각 단계는 경우에 따라 도면에 도시된 바와 그 순서를 달리하여 수행될 수 있다. 이하에서는 앞서 도 1에서 서술한 내용과 중복되는 내용이 생략될 수 있다.
도 2를 참조하면, 단계 210에서, 제1 서버가 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득할 수 있다. 적어도 하나의 아이템은 예를 들면 온라인 사이트를 통해 판매되는 상품을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 이벤트 정보는 적어도 하나의 아이템과 관련하여 제공될 이벤트에 대한 정보로, 예를 들면 할인 프로모션 정보를 포함할 수 있다. 이벤트 정보는 할인 프로모션과 관련된 다양한 정보, 예를 들면 이벤트 개수, 할인금액, 이벤트 명칭, 이벤트 유형, 배송 유형, 상품 유형, 판매 기간, 할인 결제 유형, 이벤트 시작 시간 및 이벤트 종료 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예에서, 이벤트 정보는 제1 서버 또는 다른 장치에 의해 생성됨에 기초하여 제1 서버가 획득할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니고 경우에 따라 사용자의 입력에 기초하여 제1 서버가 획득할 수 있다.
단계 220에서, 제1 서버는 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송할 수 있다. 제1 서버는 이벤트 정보를 획득하면 이벤트 정보에 대응하는 이벤트 생성을 요청하는 작업 생성 요청을 분산 메시지 서버에 전송할 수 있다. 이벤트 정보에 대응하는 이벤트는 이벤트 정보를 기반으로 생성되는 서비스로 예를 들면 할인 이벤트 또는 쿠폰 생성 이벤트를 포함할 수 있다.
이벤트는 이벤트 정보의 처리를 기반으로 생성될 수 있으며, 이벤트 정보의 처리 방식, 예를 들어 이벤트 정보를 어떻게 조합할 것인지 또는 이벤트 정보를 적용할 알고리즘은 미리 지정될 수 있다.
단계 230에서, 작업 생성 요청을 기반으로 분산 메시지 서버가 생성한 작업 요청 메시지를 제2 서버가 획득할 수 있다. 분산 메시지 서버는 작업 생성 요청을 수신하면 제2 서버와 매핑된 파티션에 수신된 작업 생성 요청을 기초로 작업 요청 메시지를 할당하여, 제2 서버에 의해 작업 요청 메시지가 획득되도록 할 수 있다. 이 때 작업 요청 메시지는 작업 생성 요청에 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고 분산 메시지 서버가 작업 생성 요청을 기초로 작업 요청 메시지를 생성할 수도 있다.
실시 예에서, 작업 요청 메시지는 이벤트 정보 중 적어도 일부, 제2 서버에 할당된 작업에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 경우 제2 서버는 제2 서버에 할당된 작업에 대한 정보를 기반으로 수신한 적어도 일부의 이벤트 정보를 이용하여 이벤트를 생성할 수 있다.
한편, 제2 서버는 분산 메시지 서버와 연결된 적어도 하나의 서버 중 하나에 대응할 수 있다. 이러한 경우, 제2 서버가 작업 요청 메시지를 획득하는 경우 적어도 하나의 서버에 포함되는 제2 서버 이외의 다른 서버 각각도 작업 요청 메시지를 획득할 수 있다.
단계 240에서, 작업 요청 메시지를 기반으로 제2 서버가 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리할 수 있다. 제2 서버는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 이러한 경우 제2 서버는 적어도 하나의 프로세서를 이용하여 작업 요청 메시지에 대응하는 이벤트 생성을 위해 이벤트 정보를 처리할 수 있다. 이벤트 정보의 처리를 기반으로 제2 서버에 할당된 이벤트가 생성될 수 있다.
단계 250에서, 제2 서버가 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드 관련 서버에 전송할 수 있다. 예를 들어, 제2 서버는 이벤트 정보의 처리가 완료되면 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드 관련 서버에 전송할 수 있다. 프론트 엔드 관련 서버는 이벤트를 이용하여 서비스를 제공하는 서버로, 예를 들면 온라인 사이트의 관리를 위한 서버를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
실시 예에서, 처리된 이벤트 정보는 프론트 엔드 관련 서버에 전송됨에 기초하여 실행될 수 있고, 이에 따라 이벤트가 서비스를 이용하는 사용자에게 제공될 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버는 이벤트 정보가 처리됨에 대응하여 이벤트 정보 처리의 완료를 나타내는 정보를 제1 서버로 전송할 수 있다. 이러한 전송은 분산 메시지 서버를 통해 이루어질 수 있다.
실시 예에서, 제1 서버는 이벤트 정보 처리의 완료를 나타내는 정보를 제2 서버로부터 수신한 경우 제1 서버의 사용자에게 이벤트 정보 처리에 대한 상태 정보를 제공할 수 있다. 이와 관련된 보다 구체적인 예는 도 4 또는 도 6을 참조할 수 있다.
실시 예에서, 데이터 처리 시스템은 분산 캐시 시스템을 포함할 수 있다. 분산 캐시 시스템은 예를 들면 제2 서버에 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고 별도의 구성으로 마련되어 제1 서버, 제2 서버와 같은 다른 장치와 연결될 수 있다.
실시 예에서, 분산 캐시 시스템은 작업 중단과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 이러한 경우 제2 서버는 분산 캐시 시스템을 이용하여 수신되는 메시지가 작업 중단과 관련되는지 여부를 확인하고, 작업 중단과 관련된 경우 해당 메시지에 대한 처리를 중단할 수 있다. 예를 들어 제2 서버는 메시지를 수신하면 분산 캐시 시스템을 이용하여 메시지에 중단 요청이 포함되는지 여부를 확인할 수 있다. 제2 서버는 중단 요청이 포함되는 경우 수신된 메시지에 대응하는 처리 동작을 중단할 수 있다.
실시 예에서, 메시지에 대한 정보 처리가 중단된 경우 제2 서버는 제1 서버로 처리가 중단된 메시지에 대한 정보를 전송할 수 있다. 제1 서버는 수신된 정보를 제1 서버와 관련된 데이터베이스에 저장할 수 있다. 경우에 따라, 처리가 중단된 메시지에 대한 처리를 재개하기 위한 입력이 수신될 수 있다. 이러한 경우 제1 서버는 제2 서버로 메시지 처리의 재개를 위한 재시작 요청을 전송할 수 있다. 제2 서버는 재시작 요청에 대응하는 메시지를 확인하여 확인된 메시지에 대한 처리를 수행할 수 있다.
실시 예에 따라 메시지의 처리가 중단된 경우 분산 캐시 시스템에는 처리가 중단된 메시지가 저장될 수 있다. 이러한 경우 제2 서버는 재시작 요청이 수신됨에 기초하여 분산 캐시 시스템에 저장된 처리가 중단된 메시지를 확인할 수 있다. 제2 서버는 확인된 메시지에 대한 처리를 재개할 수 있다.
실시 예에서, 상술한 중단 요청은 프론트 엔드와 관련된 서버의 상태 및 제1 서버에 대한 사용자의 입력 중 적어도 하나를 기초로 발생할 수 있다. 예를 들어, 중단 요청은 프론트 엔드와 관련된 서버의 이벤트 제공에 오류가 발생하는 경우 발생할 수 있다. 보다 구체적으로 예를 들면 중단 요청은 프론트 엔드 관련 서버의 이벤트의 제공과 관련된 작업 처리 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우, 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우, 또는 이벤트 정보가 프론트 엔드 관련 서버를 통해 제공됨에 기초하여 고객(또는 고객의 전자 장치)으로부터 수신되는 입력의 수가 기지정된 수를 초과하는 경우 생성될 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 프론트 엔드 관련 서버의 이벤트의 제공과 관련된 작업 처리 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우는 이벤트가 할인 쿠폰 10000개의 생성임에 대응하여 10000명의 사용자에게 할인 쿠폰을 제공해야하는데, 할인 쿠폰 제공에 소요되는 시간이 기지정된 시간을 초과하는 경우를 포함할 수 있다. 기지정된 시간은 이벤트의 종류에 따라 미리 지정될 수 있으며 프론트 엔드 관련 서버는 처리된 이벤트 정보의 수신에 대응하여 기지정된 시간을 확인하고, 기지정된 시간을 초과하여 이벤트 제공에 시간이 소요되는 경우에는 중단 요청을 생성할 수 있다. 다만, 중단 요청 생성은 프론트 엔드 관련 서버 이외의 다른 서버, 예를 들어 프론트 엔드 관련 서버와 제1 서버가 연결되는 경우는 제1 서버에 의해 중단 요청 생성 여부의 확인 및 중단 요청의 생성이 수행될 수 있다.
또한, 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우는 프론트 엔드 관련 서버의 시간은 2020년 12월 20일인데, 이벤트와 관련하여 기지정된 기간은 2020년 11월 11일로부터 2020년 11월 20일인 경우를 포함할 수 있다. 경우에 따라 프론트 엔드 관련 서버의 현재 시간이 이벤트와 관련하여 기지정된 기간(예: 이벤트의 할인 기간, 이벤트의 제공 기간)과 상이한 경우는 현재 시간이 기지정된 기간 보다 과거 시점인 경우를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 이벤트 정보가 프론트 엔드 관련 서버를 통해 제공됨에 기초하여 고객(또는 고객의 전자 장치)으로부터 수신되는 입력의 수가 기지정된 수를 초과하는 경우는 예를 들어 현재 진행 중인 이벤트에 대한 고객의 대응 입력(예: 쿠폰의 사용)이 기지정된 수 또는 비율(예: 제공된 전체 쿠폰의 80%)이상 인 경우를 포함할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 동작의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면 데이터 처리 시스템(300)은 제1 서버(310), 분산 메시지 서버(320) 및 제2 서버(330)를 포함할 수 있다. 경우에 따라 도시된 바와 같이 데이터 처리 시스템(300)은 프론트 엔드 관련 서버(340)를 더 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 또한 이하 도 3과 관련된 추가적으로 부가된 데이터 처리 시스템(300)의 구성(예: 입력부(311), 데이터베이스(312), 이벤트 관리부(335)) 중 적어도 일부는 구현 형태에 따라 데이터 처리 시스템(300)의 다른 구성(예: 제1 서버(311), 제2 서버(330), 프론트 엔드 관련 서버(340))에 포함되도록 구현되거나 생략될 수 있으며 이에 본 실시 예가 제한되지는 않는다.
실시 예에서 입력부(311)는 사용자(301, 302)의 입력을 수신할 수 있다. 구체적으로 입력부(311)는 제1 사용자(301)로부터 이벤트 정보 생성과 관련된 예를 들어 이벤트 정보 생성을 위한 작업 처리 방식을 결정하는 입력을 수신할 수 있다. 입력부(311)는 제2 사용자(302)로부터 데이터 처리 시스템(300)에 의해 처리되는 이벤트 정보를 수신할 수 있다. 이벤트 정보는 예를 들면 고객에게 제공할 서비스(예: 할인 프로모션, 쿠폰 프로모션)의 생성과 관련된 정보일 수 있으며, 실시 예에 따라 작업 큐(jop queue)로 지칭될 수 있다. 이벤트 정보의 입력과 관련된 예는 도 5를 참조할 수 있다.
실시 예에서, 입력부(311)는 입력을 수신하는 다양한 구성으로 구현될 수 있다. 예를 들어 입력부는 온라인 스토리지 서비스(online storage service) 또는 후술하는 분산 메시지 서버(320)와 구분되는 다른 분산 메시지 서버의 형태로 구현될 수 있다.
실시 예에서, 제1 서버(310)는 입력부(311)에 입력되는 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 제1 서버(310)는 제1 사용자(301)로부터 입력된 작업 처리 방식에 대한 정보를 획득하고 제2 사용자(301)로부터 입력된 이벤트 정보를 획득할 수 있다. 제1 서버(310)는 상기 작업 처리 방식에 따라 이벤트 정보가 처리되도록 할 수 있다.
한편, 작업 처리 방식은 예를 들면 분산 메시지 서버(320)를 통해 제1 서버(310)로부터 적어도 하나의 서버로 이벤트 정보 처리를 위한 작업 요청 메시지가 분산 제공됨에 기초하여 적어도 하나의 서버에 나누어서 작업 요청 메시지에 대응하는 이벤트 정보가 처리되는 방식을 포함할 수 있다.
실시 예에서, 제1 서버(310)는 스테이트풀(stateful) 서버로, 입력부(311)로부터 입력된 이벤트 정보를 분산 메시지 서버(320)로 전송할 수 있다. 분산 메시지 서버(320)는 수신된 이벤트 정보를 적어도 하나의 서버로 나누어 전송할 수 있다. 적어도 하나의 서버는 도 3의 제2 서버(330)를 포함할 수 있다. 도시하지는 않았으나 적어도 하나의 서버는 제2 서버(330)와 구분되는 다른 서버를 더 포함할 수도 있다. 이러한 경우 후술하는 제2 서버(330)의 동작은 다른 서버에서도 마찬가지로 수행될 수 있고, 제2 서버(330)로 전송되는 작업 요청 메시지는 다른 서버에도 전송될 수 있다.
실시 예에서, 분산 메시지 서버(320)는 적어도 하나의 서버 각각에 대응하는 복수의 파티션을 포함할 수 있다. 분산 메시지 서버는 이벤트 정보에 대응하는 작업 요청 메시지 생성하여 복수의 파티션 각각에 분배할 수 있다. 예를 들어 이벤트 정보가 10000개의 프로모션 생성이고, 복수의 파티션이 2개(이 경우 적어도 하나의 서버는 2개일 수 있다)인 경우 10000개의 프로모션을 2개로 나누어 각각 5000개의 프로모션을 생성하도록 하는 작업 요청 메시지를 복수의 파티션 각각에 분배할 수 있다. 이러한 작업 요청 메시지는 적어도 하나의 서버 각각에 의해 확인됨에 기초하여 적어도 하나의 서버 각각에 의해 이벤트 정보의 처리, 즉 5000개의 프로모션이 생성될 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(330)는 적어도 하나의 프로세서(331)를 포함할 수 있다. 제2 서버(330)는 적어도 하나의 프로세서(331)를 포함하는 경우 적어도 하나의 프로세서(331) 각각을 이용하여 할당된 작업(예: 5000개의 프로모션 생성)의 처리를 수행할 수 있다. 한편, 적어도 하나의 프로세서(331)는 도시된 바와 같이 복수의 프로세서를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
실시 예에서, 제2 서버(330)는 작업 요청 메시지를 기반으로 이벤트 정보의 처리가 수행되면, 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드 관련 서버(340)로 전송할 수 있다. 경우에 따라 도 3에 도시된 바와 같이 처리된 이벤트 정보는 이벤트 관리부(335)를 통해 프론트 엔드 관련 서버(340)로 전송될 수 있다. 여기서, 이벤트 관리부(335)는 적어도 하나의 서버 각각과 연결되어 적어도 하나의 서버 각각으로부터 처리된 이벤트 정보를 수신하고 이를 프론트 엔드 관련 서버(340)로 전송할 수 있다.
실시 예에서, 제1 서버(310), 분산 메시지 서버(320), 적어도 하나의 서버(예: 제2 서버(330))를 통해 생성되는 이벤트의 종류를 다양할 수 있다. 이러한 경우 이벤트의 종류 별로 대응하는 프론트 엔드 관련 서버는 상이할 수 있다. 예를 들어 제1 이벤트의 경우 제1 프론트 엔드 관련 서버를 통해 고객에게 제공되는 것이고, 제2 이벤트의 경우 제2 프론트 엔드 관련 서버를 통해 고객에게 제공되는 것일 수 있다. 이러한 경우 이벤트 관리부(335)는 적어도 하나의 서버 각각으로부터 수신되는 이벤트의 종류를 확인하고 확인된 종류에 따라 대응하는 프론트 엔드 관련 서버로 처리된 이벤트 정보를 제공할 수 있다.
경우에 따라, 도시된 바와 같이 이벤트 관리부(335)는 제3 사용자(303)로부터 입력을 수신할 수 있다. 제3 사용자(303)는 이벤트 관리부(335)의 동작을 제어하는 사용자를 포함할 수 있다. 이러한 경우 이벤트 관리부(335)는 제3 사용자(303)로부터 이벤트 종류의 기준에 대한 입력을 수신하고, 수신된 입력을 기초로 처리된 이벤트 정보를 구분하여 대응하는 프론트 엔드 관련 서버로 제공할 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(330)는 작업 요청 메시지를 기반으로 이벤트 정보의 처리가 완료되는 경우 처리 완료를 나타내는 정보를 제1 서버(310)로 전송할 수 있다 제1 서버(310)는 수신된 정보를 데이터베이스(312)에 저장할 수 있다. 한편, 도 3에서는 데이터베이스(312)가 제1 서버(310)와 별도로 구성되는 예를 나타내었으나, 이에 제한되는 것은 아니고 데이터베이스(312)는 제1 서버(310)에 포함되도록 구현될 수도 있다.
실시 예에서, 데이터 처리 시스템(300)은 분산 캐시 시스템(333)을 포함할 수 있다. 분산 캐시 시스템(333)은 작업 중단과 관련된 정보를 저장하는 구성일 수 있다. 한편, 도 3에서는 분산 캐시 시스템(333)이 제2 서버(330)에 포함되는 예를 나타내었으나 이에 제한되는 것은 아니며 제2 서버(330)와 구분되는 구성으로 구현될 수도 있다.
분산 캐시 시스템(333)에 저장된 정보는 적어도 하나의 서버 및 적어도 하나의 서버 각각에 포함되는 적어도 하나의 프로세서에 의해 공유될 수 있다. 이러한 경우 분산 메시지 서버(320)를 통해 수신되는 정보는 분산 캐시 시스템(333)을 기반으로 중단 요청인지 여부가 확인될 수 있다. 예를 들어 제2 서버(330)는 분산 메시지 서버(320)를 통해 작업 요청 메시지를 수신하면 분산 캐시 시스템(333)을 기반으로 작업 요청 메시지가 중단 요청에 대응하는지 여부를 확인할 수 있다. 구체적으로, 작업 요청 메시지가 중단 요청과 관련된 경우 작업 요청 메시지에는 중단 요청을 나타내는 기지정된 정보가 포함될 수 있으며, 기지정된 정보는 분산 캐시 시스템(333)에 미리 저장될 수 있다. 이에 따라 제2 서버(330)는 작업 요청 메시지를 수신하면 분산 캐시 시스템(333)에 저장된 정보와의 비교를 통해 작업 요청 메시지가 중단 요청과 관련되는지 여부를 확인할 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(330)는 작업 요청 메시지가 중단 요청과 관련된 경우 작업 요청 메시지에 대응하는 처리 동작의 수행을 중단할 수 있다. 예를 들어, 제2 서버(330)는 작업 요청 메시지가 중단 요청과 관련된 경우 제2 서버(330)가 처리 중인 이벤트 정보 중 작업 요청 메시지에 대응하는 이벤트 정보를 확인하고, 확인된 이벤트 정보의 처리를 중단할 수 있다.
실시 예에서, 제2 서버(330)는 이벤트 정보의 처리 중단에 대응하여 처리가 중단된 이벤트 정보에 대응하는 메시지의 상태를 중단 상태로 기록할 수 있다. 제2 서버(330)는 중단 상태로 기록된 메시지 중 적어도 일부를 제1 서버(310)와 연관된 데이터베이스(312)에 업로드할 수 있다.
경우에 따라, 제1 서버(310)는 처리가 중단된 메시지의 처리를 재시작하는 요청을 수신할 수 있다. 이러한 경우 제1 서버(310)는 재시작 요청을 분산 메시지 서버(320)를 통해 제2 서버(330)로 전송할 수 있다. 재시작 요청을 나타내는 정보는 분산 캐시 시스템(333)에 미리 저장될 수 있으며, 제2 서버(330)는 재시작 요청은 분산 캐시 시스템(333)을 기반으로 확인하여 정보 처리를 재시작할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 데이터 처리 현황 정보가 제공되는 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 이벤트 정보의 처리 현황에 대한 정보가 제공될 수 있다. 예를 들어 제1 영역(410)에는 이벤트 정보의 처리 현황에 대한 현재 상태에 대한 정보가 간략하게 제공되고 제2 영역(420)에는 처리 현황에 대한 구체적인 정보가 제공될 수 있다. 현재 상태에 대한 정보는 도시된 바와 같이 '등록', '배포', '실행', '완료' 중 현재 상태가 어떤 상태에 대응하는지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
처리 현황에 대한 구체적인 정보는 처리가 진행된 이벤트 정보의 처리 상태 항목(예: 중복, 성공, 실패, 중단) 별 대응하는 이벤트의 수를 포함할 수 있다. 예를 들어 이벤트 정보가 601,813개의 이벤트 생성과 관련된 경우, 601,813개의 이벤트 중 항목 별 대응하는 이벤트의 수를 포함할 수 있다.
실시 예에서, 도 4는 제1 서버의 사용자에게 제공되는 화면의 예를 나타낼 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 5는 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 이벤트 정보를 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로, 도 5는 사용자 입력을 기초로 이벤트 정보가 입력되는 경우 정보 입력을 위해 제공되는 화면의 예를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 이벤트 정보의 입력을 요청하는 화면이 제공될 수 있다. 이벤트 정보는 파일을 포함할 수 있으며, 이러한 경우 이벤트 정보에 대응하는 파일이 도 5와 같은 화면을 통해 업로드될 수 있다. 이에 따라 제1 서버는 이벤트 정보를 확인하여 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다
도 5에서는 이벤트 정보에 대응하는 파일은 CSV 파일이라고 지칭하였으나, 이러한 용어에 본 명세서의 실시 예가 제한되지는 않는다.
경우에 따라 업로드가능한 파일의 형식은 미리 지정될 수 있다. 이러한 경우 제1 서버는 도 5와 같은 화면을 통해 파일의 형식 정보, 즉 템플릿를 제공할 수 있다. 예를 들어 '템플릿 다운로드'라는 버튼에 대한 사용자의 입력이 수신됨에 대응하여 사용자의 전자 장치로 템플릿이 다운로드될 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템의 데이터 처리 완료 정보가 제공되는 예를 나타내는 도면이다. 구체적으로 도 6은 이벤트 정보의 처리가 완료된 경우 이벤트 정보의 처리 현황 정보를 제공하는 화면의 예를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 이벤트 정보의 처리가 완료되면, 요청된 전체 이벤트 정보에 대응하는 이벤트 수 중에서 처리를 성공한 이벤트의 수, 처리를 실패한 이벤트의 수, 이미 이벤트가 생성되어 새롭게 이벤트를 생성하지 않은 중복 이벤트의 수에 대한 정보가 표시될 수 있다. 또한, 이벤트 정보의 작업 요청자, 작업 요청일, 작업 정보의 업데이트일 등과 같은 정보가 제공될 수 있다. 다만 도 6은 예시일 뿐 이러한 예에 본 실시 예가 제한되지 않으며 이벤트 정보의 처리와 관련된 다양한 정보가 제공될 수 있다.
본 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법은 스테이트풀(stateful) 서버(예: 제1 서버)를 기반으로 입력을 수신하지만 작업 처리는 스테이트리스(stateless) 서버(예: 제2 서버)를 기반으로 이루어지도록 함으로써 작업 처리가 통신 상태에 무관하게 효율적으로 이루어지도록 할 수 있다.
이와 같이 분산 메시지 서비스를 사용해서 스테이트풀 서버에서 이벤트 생성 요청을 스테이트리스 서버로 전송하고, 스테이트리스 서버는 작업의 양이나 종류에 따라 연산을 수행할 프로세서의 수를 적응적으로 조절하고, 작업을 병렬적으로 처리한 뒤 처리 결과를 다시 분산 메시지 서비스를 사용하여 스테이트풀 서버로 전송할 수 있다. 또한 작업 처리 결과와 관련된 정보를 프론트 서비스와 관련된 서버에 전송함으로써 작업 처리 결과에 따른 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이와 같은 동작으로 통해 스테이트풀 서버에 정보 변경이나 생성을 위한 과도한 부하가 발생하는 것을 막을 수 있고, 다량의 작업을 병렬적으로 분산 처리함으로써 처리 속도가 빨라질 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법은 복수의 스테이트리스 서버에 작업을 분산시켜 병렬적으로 처리하도록 함으로써 보다 신속하게 다량의 작업이 처리되도록 할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템 및 그 정보 처리 방법은 분산 캐시 시스템을 이용하여 스테이트리스 서버에 대한 작업 중단 또는 작업 재시작이 이루어지도록 함으로써 스테이트리스 서버의 동작을 효과적으로 관리할 수 있다.
전술한 실시 예들에 따른 전자 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 여장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 파이썬 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
전술한 실시 예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시 예들이 구현될 수 있다.

Claims (13)

  1. 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템의 정보 처리 방법에 있어서,
    제1 서버가 적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 서버가 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 단계;
    상기 작업 생성 요청을 기반으로 상기 분산 메시지 서버가 생성한 작업 요청 메시지를 제2 서버가 획득하는 단계;
    상기 작업 요청 메시지를 기반으로 상기 제2 서버가 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하는 단계;
    상기 제2 서버가 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 단계를 포함하는 정보 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 분산 캐시 시스템을 공유하고,
    상기 분산 캐시 시스템은 작업 중단과 관련된 정보를 저장하는, 정보 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 서버가 작업을 중단하는 중단 요청을 수신하는 단계;
    상기 제2 서버가 상기 수신된 중단 요청에 대응하는 작업 요청 메시지의 처리를 중단하고, 상기 처리가 중단된 메시지의 상태를 중단 상태로 기록하는 단계; 및
    상기 중단 상태로 기록된 메시지 중 적어도 일부를 제1 서버와 연관된 데이터베이스에 업로드 하는 단계를 포함하는 더 포함하는 정보 처리 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 기록하는 단계는,
    상기 수신된 중단 요청이 상기 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는지 여부를 확인하는 단계;
    상기 수신된 중단 요청이 상기 분산 캐시 시스템에 저장된 정보에 대응하는 경우, 상기 제2 서버가 상기 수신된 중단 요청에 작업 요청 메시지의 처리를 중단하고, 상기 처리가 중단된 메시지의 상태를 중단 상태로 기록하는 단계를 포함하는 정보 처리 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 업로드 된 중단 상태로 기록된 메시지 중 적어도 일부에 대한 재시작 요청을 확인하는 단계; 및
    상기 분산 메시지 서버를 통해 상기 재시작 요청에 대응되는 메시지 중 적어도 일부를 상기 제1 서버에서 상기 제2 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 정보 처리 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 중단 요청은 상기 프론트 엔드 관련 서버의 작업 처리 시간이 기지정된 값을 초과함에 대응하여 생성되는, 동작 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 중단 요청은 상기 제1 서버의 사용자의 입력에 의해 생성되는, 동작 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제2 서버는 상기 처리된 이벤트 정보를 상기 분산 메시지 서버를 통해 상기 제1 서버에 제공하는 단계를 더 포함하는, 정보 처리 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 이벤트 정보는 이벤트 개수, 할인금액, 이벤트 명칭, 이벤트 유형, 배송 유형, 상품 유형, 판매 기간, 할인 결제 유형, 이벤트 시작 시간 및 이벤트 종료 시간 중 적어도 하나를 포함하는 정보 처리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 분산 메시지 서버는 복수의 파티션을 포함하고,
    상기 제2 서버는 상기 복수의 파티션 중 하나에 대응하는, 동작 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 이벤트 정보를 처리하는 단계는,
    상기 작업 생성 요청을 기반으로 상기 적어도 하나의 프로세서를 확인하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서 각각을 이용하여 상기 이벤트 정보를 나누어서 처리하는 단계를 포함하는, 동작 방법.
  12. 분산 메시징 시스템을 이용한 데이터 처리 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 아이템과 관련된 이벤트 정보를 획득하고 상기 획득된 이벤트 정보를 기반으로 분산 메시지 서버에 작업 생성 요청을 전송하는 제1 서버;
    작업 생성 요청을 기반으로 제2 서버에 작업 요청 메시지를 전송하는 상기 분산 메시지 서버;
    상기 작업 요청 메시지를 기반으로 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 이벤트 정보를 처리하고, 상기 처리된 이벤트 정보를 프론트 엔드(front end) 관련 서버에 전송하는 상기 제2 서버를 포함하는 시스템.
  13. 제1항의 정보 처리 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체.
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