KR102012097B1 - 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템 - Google Patents

모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템 Download PDF

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Abstract

모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템이 개시된다. 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼은 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신하는 모니터링 프레임워크, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 분석하여 상기 IoT 디바이스 노드에 적용될 새로운 지식을 생성하는 분석 프레임워크 및 상기 분석 프레임워크에서 생성하는 지식에 기초하여 상기 IoT 디바이스 노드의 제어를 위한 제어 신호를 생성하고 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 제어 프레임워크를 포함한다.

Description

모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템{MONITORING, ANALYZING AND CONTROLLING PLATFORM, FOG SERVER EQUIPPED WITH THE SAME AND FOG COMPUTING SYSTEM INCLUDING THE FOG SERVER}
본 발명은 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 서비스 제공을 위한 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼, 이를 탑재한 포그 서버 및 이를 포함하는 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다.
네트워크 기술이 발전함에 따라 인터넷으로 연결된 사물들이 수집한 데이터를 분석하고 이에 기반한 서비스를 사용자에게 제공하는 사물인터넷(IoT) 서비스가 등장하였다. 센서 및 액추에이터가 부착된 IoT 디바이스는 상호 운용하여 다양한 분야에 적용되기 때문에 IoT 서비스를 이용하는 사용자의 수가 크게 증가하고 있다.
한편, IoT 디바이스는 점점 스마트해져 IoT 환경을 스스로 인지할 수 있고 원격 서버로부터 명령을 받아 특정한 임무를 수행하기도 한다. 이러한 IoT 디바이스는 다양한 종류의 데이터를 대량으로 수집 및 생성할 수 있다. IoT 디바이스는 대량의 데이터를 클라우드 서버로 보낼 수 있으며, 클라우드 서버는 IoT 디바이스로부터 받은 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅은 스마트해진 IoT 디바이스를 효율적으로 관리할 수 있어 각광받고 있다.
그러나, 클라우드 컴퓨팅은 IoT 디바이스와 물리적으로 거리가 멀어 데이터 전송 지연이 자주 발생하며, 날로 증가하는 IoT 디바이스로부터 끊임없이 생성되는 대용량을 모두 처리하기에 어려움이 있다. 따라서, IoT 디바이스의 응답 시간을 최소화하고 실시간 처리를 가능하게 하는 포그 컴퓨팅이 제안되었다.
포그 컴퓨팅은 말단 디바이스와 클라우드 서버 사이에서 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 서비스를 제공하는 고도의 플랫폼이다. 포그 서버는 IoT 디바이스와 클라우드 서버 사이에 위치할 수 있다. 포그 컴퓨팅에 따르면 포그 서버를 통해 클라우드 서버에 연결되어 사용자의 실시간 응용 프로그램, 위치 기반 서비스 및 이동성 지원을 이용 가능하게 하는 물리적 근접성을 제공할 수 있다. 이에, 포그 컴퓨팅은 스마트 홈, 스마트 오피스, 스마트 팩토리 및 스마트 그리드 등에 적용되어 다양한 서비스를 제공하고 있으며 관련 연구도 활발히 진행되고 있다.
예를 들면, 개발자들에게 사용자 영역 내 컴퓨팅 자원들을 활용가능하게 하는 엣지 컴퓨팅 프레임워크인 ParaDrop이 제안된바 있다. 이는 개발자들이 가상화된 컴퓨팅 자원을 설계하여 사용자 가까이에서 서비스를 제공할 수 있다. 사용자들은 개발자 API(Application Programming Interface)를 이용한 동적 설치와 관리 정책 설계를 통한 자원 제어 서비스를 제공받을 수 있다.
또한, 포그 컴퓨팅의 오케스트레이션 레이어를 지원하기 위한 정책 관리 모듈을 통해 확장된 프레임워크가 제안된바 있다. 확장된 프레임워크는 정책 결정 엔진, 정책 리졸버, 정책 저장소, 정책 집행자 등의 모듈로 구성된다. 이러한 모듈들은 데이터 기반 의사결정, 사용자 인증 및 확인, 정책 저장 등의 기능을 수행할 수 있다.
또한, 서비스 지향적인 유틸리티 함수 기반의 이기종 자원 공유를 위한 수학적인 프레임워크가 제안된바 있다. 이는 특히 포그 컴퓨팅에서 극대화될 수 있으며, 서로 다른 단위를 정량화하여 모든 수치들을 시간 자원에 동등하게 매핑할 수 있다. 이에 따라, 서비스 대기시간을 효과적으로 줄이고 에너지 효율성을 높일 수 있다.
또한, 적절한 포그 디바이스 이웃 집합을 찾는 온라인 알고리즘을 접목한 온라인 비서 프레임워크가 제안된바 있다. 이는 주어진 포그 디바이스를 중심으로 포그 네트워크를 형성함으로써 지연을 최소화할 수 있다. 이를 통해, 컴퓨팅 자원의 원격 클라우드 서버와 포그 네트워크로의 적절한 분배가 가능하다.
이와 같이, 포그 컴퓨팅과 관련한 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분 사용자 근접성 증대, 효율적인 정책 관리 및 지연 최소화 등과 같은 특정 서비스에 초점을 맞추고 있다. 즉, 포그 컴퓨팅과 관련한 기존의 연구는 포그 컴퓨팅에서 발생하는 특정 문제 해결을 위한 프레임워크에 집중되어 있을뿐, 새로운 서비스 확장 또는 다양한 IoT 디바이스를 통합할 수 있는 포그 컴퓨팅 솔루션과 관련된 연구는 미비하다.
본 발명의 일측면은 공통 API를 사용하여 IoT 디바이스의 모니터링, 분석 및 제어 기능을 수행하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 공통 API를 사용하여 IoT 디바이스의 모니터링, 분석 및 제어 기능을 수행하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼을 탑재한 포그 서버를 제공한다.
본 발명의 또 다른 측면은 공통 API를 사용하여 IoT 디바이스의 모니터링, 분석 및 제어 기능을 수행하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼을 탑재한 포그 서버 및 포그 스토리지로 구성되는 포그 노드와, IoT 디바이스 노드로 구축되는 포그 컴퓨팅 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼은 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신하는 모니터링 프레임워크, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 분석하여 상기 IoT 디바이스 노드에 적용될 새로운 지식을 생성하는 분석 프레임워크 및 상기 분석 프레임워크에서 생성하는 지식에 기초하여 상기 IoT 디바이스 노드의 제어를 위한 제어 신호를 생성하고 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 제어 프레임워크를 포함한다.
한편, 상기 모니터링 프레임워크는, 상기 IoT 디바이스 노드의 접근을 제어하는 디바이스 커넥터, 상기 IoT 디바이스 노드로부터 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 특성에 따라 분류하여 저장하는 데이터 매니저 및 상기 IoT 디바이스 노드의 상태를 모니터링하는 디바이스 모니터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 매니저는, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류하여 저장할 수 있다.
또한, 상기 디바이스 모니터는, 상기 IoT 디바이스 노드에서 실행되는 프로세스, 인프라 네트워크 및 I/O 상태를 모니터링할 수 있다.
또한, 상기 분석 프레임워크는, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터의 변화를 추적하는 변화 추적기, 상기 변화 추적기에 의해 추적된 변화 정보로부터 특징을 추출하는 특징 추출기 및 상기 특징 추출기에 의해 추출된 특징에 따라 상기 IoT 디바이스에 적용될 새로운 지식을 생성하는 통합 분석기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 프레임워크는, 상기 분석 프레임워크에서 생성하는 지식에 기초하여 상기 IoT 디바이스 노드의 이벤트 트리거를 갱신하는 트리거 업데이터, 상기 IoT 디바이스 노드의 소프트웨어 모듈 업데이트를 수행하는 모듈 업데이터 및 상기 트리거 업데이터에 의해 갱신된 이벤트 트리거를 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 디바이스 컨트롤러를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디바이스 컨트롤러는, 상기 모니터링 프레임워크를 통해 상기 IoT 디바이스 노드의 모니터링 결과에 따른 상기 IoT 디바이스 노드의 결함 정보를 수신하고, 상기 IoT 디바이스 노드의 결함의 원인을 확인하여 그 결과에 따라 플랫폼 관리자에게 알리거나, 상기 소프트웨어 모듈 업데이트를 확인할 수 있다.
또한, 상기 IoT 디바이스 노드와 상기 모니터링 프레임워크 또는 상기 제어 프레임워크 간, 상기 모니터링 프레임워크, 상기 분석 프레임워크 및 상기 제어 프레임워크 간에 공통 API 가 사용될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 측면은 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼을 탑재한 포그 서버일 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 측면에 따른 포그 컴퓨팅 시스템은 각종 데이터를 생성 또는 획득하는 IoT 디바이스와 외부 서버를 연결하는 IoT 디바이스 노드 및 상기 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 수신하고, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 특성 별로 분류하여 저장하며, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 IoT 디바이스의 제어를 위한 제어 신호를 생성하여 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 포그 노드를 포함한다.
한편, 상기 포그 노드는, 상기 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 수신하고, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류하는 포그 서버 및 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류된 저장 공간을 제공하는 포그 스토리지를 포함할 수 있다.
또한, 상기 IoT 디바이스 노드는, 상기 IoT 디바이스와 연결되어 상기 IoT 디바이스의 외부 서버 연결을 위한 인터페이스를 제공하는 엣지 게이트웨이를 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면 새로운 서비스 확장 또는 다양한 IoT 디바이스의 통합이 용이한 일관된 인터페이스의 구축이 가능하며, 우수한 확장성을 보장할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼이 탑재된 포그 서버의 개념도이다.
도 3 및 도 4는 도 2에 도시된 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼의 동작을 구현하기 위한 알고리즘이다.
도 5는 도 1에 도시된 포그 컴퓨팅 시스템에서의 데이터 흐름을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 포그 컴퓨팅 시스템에서의 함수 콜 그래프이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템(1000)은 포그 노드(10) 및 IoT 디바이스 노드(20) 영역으로 구성될 수 있다.
포그 노드(10)에는 포그 서버(11) 및 포그 스토리지(12)가 포함될 수 있다. 포그 서버(11)는 IoT 디바이스 노드(20)와 연결되어 IoT 디바이스 모니터링, 분석 및 제어를 수행할 수 있다. 포그 스토리지(12)에는 포그 서버(11)에 의해 처리되는 데이터가 저장될 수 있다.
IoT 디바이스 노드(20)는 IoT 디바이스의 외부 서버 연결을 가능하게 하는 영역으로, 고사양 IoT 디바이스(21)에 의해 구축되는 영역 및 저사양 IoT 디바이스(22)에 의해 구축되는 영역으로 나뉠 수 있다. 고사양 IoT 디바이스(21)의 경우 높은 연산 능력과 넓은 네트워크 대역폭을 가져 자체적으로 외부 네트워크에 연결될 수 있다. 그러나, 저사양 IoT 디바이스(22)의 경우 단순 센서 및 액추에이터로 구성되어 저조한 연산 능력과 좁은 네트워크 대역폭을 가진다. 이에, IoT 디바이스 노드(20)는 저사양 IoT 디바이스(22)의 외부 네트워크 연결을 가능하게 하는 엣지 게이트웨이(23)를 포함할 수 있다. 엣지 게이트웨이(23)는 저사양 IoT 디바이스(22)와 연결되어 저사양 IoT 디바이스(22)의 외부 네트워크 연결을 가능하게 하는 내부 인터페이스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템(1000)은 IoT 디바이스 모니터링, 분석 및 제어가 가능한 포그 서버(11)를 통한 IoT 서비스를 구현할 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템(1000)은 포그 서버(11)를 구축하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)에 의해 IoT 서비스에 있어서, 사용자의 요구에 따른 새로운 서비스의 확장 및 다양한 IoT 디바이스의 통합이 용이한 인터페이스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 도 2를 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼이 탑재된 포그 서버의 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)은 포그 서버(11)를 구축할 수 있다. 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)은 모니터링 프레임워크(110), 분석 프레임워크(120) 및 제어 프레임워크(130)를 포함할 수 있다. 여기서, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)과 IoT 디바이스 노드(20) 간에는 D2F API가 사용될 수 있다. 또한, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)에 포함되는 프레임워크 간에는 F2F API가 사용될 수 있다. 또한, IoT 디바이스 노드(20) 간에는 D2D API가 사용될 수 있다. 또한, 도 2에는 도시되지 않았지만 모니터링 프레임워크(110), 분석 프레임워크(120) 및 제어 프레임워크(130)의 각 모듈 간에는 MaaS API, AaaS API 및 CaaS API 가 각각 사용될 수 있다. 이와 같은 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)에 사용되는 API를 정리하면 아래 표 1과 같다.
Figure 112017114251512-pat00001
이때, D2F API, F2F API, D2D API, MaaS API, AaaS API 및 CaaS API는 모두 공통 API이다. 이에 따라, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)은 새로운 프레임워크는 물론 IoT 디바이스 노드(20)가 추가되더라도 별도의 추가 작업 없이 공통 API를 사용할 수 있으므로, 우수한 확장성을 보장할 수 있다.
이하, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)를 구성하는 모니터링 프레임워크(110), 분석 프레임워크(120) 및 제어 프레임워크(130)에 대하여 자세히 설명하기로 한다.
모니터링 프레임워크(110)는 IoT 디바이스 노드(20)와 연결되어, IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신할 수 있다. 이러한 모니터링 프레임워크(110)는 디바이스 커넥터(111), 데이터 매니저(112) 및 디바이스 모니터(113)의 세 모듈로 구성될 수 있다.
디바이스 커넥터(111)는 IoT 디바이스 노드(20)의 포그 서버(11)로의 접근을 제어할 수 있다. 디바이스 커넥터(111)는 포그 서버(11)에 요청하는 IoT 디바이스 노드(20)의 인증을 수행할 수 있다. 디바이스 커넥터(111)는 인증된 IoT 디바이스 노드(20)를 연결할 수 있다.
데이터 매니저(112)는 디바이스 커넥터(111)에 의해 인증된 IoT 디바이스 노드(20)로부터 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 주기적으로 수신할 수 있다. 데이터 매니저(112)는 수신한 데이터를 특성에 따라 분류하여 포그 스토리지(12)에 저장할 수 있다. 데이터 매니저(112)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류하여 저장할 수 있다. 여기서, 사용자 생성 데이터는 IoT 디바이스를 통해 사용자에 의해 생성된 개인 데이터로, 예를 들면, 사진, 동영상, 일정 등을 포함할 수 있다. 시스템 생성 데이터는 IoT 디바이스가 스스로 생성하는 구성 파일, 이벤트 트리거 및 센싱 데이터일 수 있다. 환경 데이터는 포그 서버(11) 및 IoT 디바이스가 위치한 환경 관련 데이터로, 온도, 습도 및 강수량 등을 포함할 수 있다. 환경 데이터는 IoT 디바이스에서 직접 획득하거나, National Weather Server 또는 Met Office 와 같은 서버로부터 받아올 수 있다.
디바이스 모니터(113)는 IoT 디바이스 노드(20)의 상태를 주기적으로 모니터링할 수 있다. 디바이스 모니터(113)는 IoT 디바이스 노드(20)에 예기치 못한 결함이 발생하는지를 모니터링할 수 있다. 디바이스 모니터(113)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 실행되는 프로세스, 인프라 네트워크 및 I/O 상태를 모니터링할 수 있다.
분석 프레임워크(120)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 분석하여 IoT 디바이스 노드(20)에 적용될 새로운 지식을 생성할 수 있다. 이러한 분석 프레임워크(120)는 변화 추적기(121), 특징 추출기(122) 및 통합 분석기(123)의 세 모듈로 구성될 수 있다. 이때, 특징 추출기(122) 및 통합 분석기(123)는 학습 엔진 모듈을 이용할 수 있다.
변화 추적기(121)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터의 변화를 주기적으로 추적할 수 있다.
특징 추출기(122)는 변화 추적기(121)에 의해 추적된 IoT 디바이스 노드(20)의 변화 정보를 분석하여 특징을 추출할 수 있다. 특징 추출기(122)는 변화 정보를 학습 엔진에 적용하여 특징을 추출할 수 있다.
통합 분석기(123)는 특징 추출기(122)에 의해 추출된 특징 정보를 분석하여 IoT 디바이스 노드(20)에 적용될 새로운 지식을 생성할 수 있다. 통합 분석기(123)는 특징 정보를 학습 엔진에 적용하여 IoT 디바이스 노드(20)에 적용될 새로운 지식을 생성할 수 있다.
제어 프레임워크(130)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터의 분석 결과에 기초하여, IoT 디바이스 노드(20)의 제어를 위한 제어 신호를 생성하고, IoT 디바이스 노드(20)로 전송할 수 있다. 이러한 제어 프레임워크(130)는 트리거 업데이터(131), 모듈 업데이터(132) 및 디바이스 컨트롤러(133)의 세 모듈로 구성될 수 있다.
트리거 업데이터(131)는 통합 분석기(123)에 의해 새로운 지식이 생성되면, 새롭게 생성된 지식에 기초하여 IoT 디바이스 노드(20)를 제어하기 위한 이벤트 트리거를 갱신할 수 있다. 트리거 업데이터(131)는 통합 분석기(123)에서 생성하는 새로운 지식에 따라 IoT 디바이스 노드(20)에 적용될 이벤트 변수 및 파라미터를 업데이트할 수 있다.
모듈 업데이터(132)는 IoT 디바이스 노드(20)의 소프트웨어 모듈 업데이트를 주기적으로 확인할 수 있다. 모듈 업데이터(132)는 IoT 디바이스의 벤더(vendor)로부터 제공되는 업데이트 모듈을 주기적으로 확인할 수 있다. 모듈 업데이터(132)는 벤더로부터 제공되는 업데이트 모듈이 확인되면 IoT 디바이스 노드(20)의 모듈 업데이트를 실시할 수 있다. 또는, 모듈 업데이터(132)는 디바이스 모니터(113)에서의 IoT 디바이스 노드(20)의 모니터링에 따른 결함이 발생하면, IoT 디바이스 노드(20)의 모듈 업데이트를 실시할 수 있다.
디바이스 컨트롤러(133)는 트리거 업데이터(131)에 의해 갱신된 이벤트 트리거를 IoT 디바이스 노드(20)로 전송할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 트리거 업데이터(131)에 의해 갱신되는 이벤트 변수 및 파라미터를 IoT 디바이스 노드(20)로 전송할 수 있다. 이와 같은 경우, IoT 디바이스 노드(20)는 디바이스 컨트롤러(133)로부터 수신하는 이벤트 변수 및 파라미터에 따른 명령을 실행할 수 있다.
또한, 디바이스 컨트롤러(133)는 디바이스 모니터(113)에서의 IoT 디바이스 노드(20)의 모니터링에 따른 결함이 발생하면, 그 원인을 확인할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 IoT 디바이스 노드(20)의 결함이 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 내부 설계 및 구현에 따른 것인지, 또는, 벤더에 의해 제공되는 소프트웨어 모듈에 따른 것인지를 확인할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 IoT 디바이스 노드(20)의 결함의 원인이 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 내부 설계 및 구현에 따른 것으로 확인되면, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 관리자에게 해당 사실을 알릴 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 IoT 디바이스 노드(20)의 결함의 원인이 벤더에 의해 제공되는 소프트웨어 모듈에 따른 것으로 확인되면, 모듈 업데이터(132)를 통한 소프트웨어 모듈의 업데이트를 실시하거나 벤더에게 해당 사실을 알릴 수 있다.
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여, 도 2에 도시된 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 동작 프로세스에 대하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3 및 도 4는 도 2에 도시된 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼의 동작을 구현하기 위한 알고리즘이다.
도 3을 참조하면, 모니터링 프레임워크(110)에서 IoT 디바이스 노드(20)와의 연결 및 IoT 디바이스 노드(20)로부터 수신하는 데이터를 저장하는 동작 프로세스를 확인할 수 있다.
구체적으로는, 디바이스 커넥터(111)는 checkConnection() API를 이용하여 현재 연결 상태의 IoT 디바이스 노드(20)를 체크할 수 있다. 디바이스 커넥터(111)는 accessControl() API를 호출하여 IoT 디바이스 노드(20)를 인증할 수 있다. 여기서, IoT 디바이스 노드(20)는 requestConnection() API를 이용하여 포그 서버(11)와의 연결을 요청할 수 있으며, 디바이스 커넥터(111)에 의해 인증이 완료되면 send() API를 이용하여 데이터 매니저(112)로 데이터를 전송할 수 있다.
데이터 매니저(112)는 receive() API를 이용하여 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신할 수 있다. 데이터 매니저(112)는 IoT 디바이스 노드(20)로부터 데이터를 수신할 때, 주기적으로 classify() API를 호출하여 수신하는 데이터를 특성에 따라 분류할 수 있다. 이때, 데이터 매니저(112)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 생성 또는 획득한 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류할 수 있다.
도 4를 참조하면, 모니터링 프레임워크(110)에서 IoT 디바이스 노드(20)를 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 제어 프레임워크(130)에서 IoT 디바이스 노드(20)를 제어하는 동작 프로세스를 확인할 수 있다.
구체적으로는, 디바이스 모니터(113)는 IoT 디바이스 노드(20)에 예기치 못한 결함 발생 여부를 확인할 수 있도록 주기적으로 monitor() API를 호출하여 IoT 디바이스 노드(20)를 모니터링할 수 있다. 디바이스 모니터(113)는 IoT 디바이스 노드(20)에서 결함을 발견하면, 해당 결함 정보를 디바이스 컨트롤러(133)로 전달할 수 있다.
디바이스 컨트롤러(133)는 디바이스 모니터(113)로부터 IoT 디바이스 노드(20)의 결함 정보를 수신하면, checkFault() API를 호출하여 해당 결함이 발생한 원인을 확인할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 IoT 디바이스 노드(20)의 결함이, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 내부 설계 또는 프로세스에 의해 발생한 것으로 확인되면, 해당 결함 정보를 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)의 관리자에게 전송할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 IoT 디바이스 노드(20)의 결함이 벤더에 의해 제공되는 IoT 디바이스 노드(20)의 소프트웨어 모듈에 의해 발생한 것으로 확인되면, 결함 정보를 모듈 업데이터(132)로 보낼 수 있다.
모듈 업데이터(132)는 IoT 디바이스 노드(20)의 소프트웨어 모듈의 업데이트 사항이 존재하는지를 확인하여 IoT 디바이스 노드(20)의 모듈 업데이트를 실시할 수 있다. 그러나, 모듈 업데이터(132)는 소프트웨어 모듈의 업데이트 사항이 존재하지 않는 것으로 확인되면, 벤더에게 결함 정보를 전송할 수 있다.
이외에도, 모듈 업데이터(132)는 updateModule() API를 이용하여 주기적으로 IoT 디바이스 노드(20)의 소프트웨어 모듈의 일부분에 대한 업데이트 또는 소프트웨어 모듈의 업데이트가 벤더에 의해 제공되는지를 확인할 수 있다. 여기서, IoT 디바이스 노드(20)에서 소프트웨어 업데이트 시 전체 프로세스의 동작을 멈추는 것이 일반적이다. 이에, 모듈 업데이터(132)는 큰 단위의 업데이트 모듈을 실행 상태, 하드웨어 구성, 동작 시스템 등의 작은 모듈로 나눔으로써 IoT 디바이스 노드(20)의 현재 진행중인 프로세스에 영향을 끼치지 않는 모듈 업데이트를 실시할 수 있다.
이하에서는, 도 5 및 도 6을 참조하여 도 1에 도시된 포그 컴퓨팅 시스템(1000)에서의 데이터 흐름에 대하여 설명하기로 한다.
도 5는 도 1에 도시된 포그 컴퓨팅 시스템에서의 데이터 흐름을 나타낸 도면이고, 도 6은 도 1에 도시된 포그 컴퓨팅 시스템에서의 함수 콜 그래프이다.
도 5를 참조하면, IoT 디바이스 노드(20)와 포그 노드(10) 간의 데이터 흐름을 확인할 수 있다. 여기서, 포그 노드(10)는 모니터링 프레임워크(110), 분석 프레임워크(120) 및 제어 프레임워크(130)를 포함하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)을 탑재한 포그 서버(11) 및 포그 스토리지(12)로 구성될 수 있다. IoT 디바이스 노드(20)는 고사양 IoT 디바이스(21) 또는 엣지 게이트웨이(23)로 구현될 수 있는데, 엣지 게이트웨이(23)는 저사양 IoT 디바이스(22)와 연결될 수 있다.
IoT 디바이스 노드(20)는 고사양 IoT 디바이스(21) 또는 엣지 게이트웨이(23)에서 생성 또는 획득한 데이터를 데이터 매니저(112)로 전송할 수 있다.
데이터 매니저(112)는 IoT 디바이스 노드(20)로부터 수신하는 데이터를 사용자 데이터, 시스템 데이터 및 환경 데이터로 분류하여 포그 스토리지(12)에 저장할 수 있다.
변화 추적기(121)는 포그 스토리지(12)에 저장되는 데이터를 주기적으로 분석하여 데이터 변화 정보를 추출할 수 있다. 특징 추출기(122)는 데이터 변화 정보를 주기적으로 분석하여 특징 정보를 추출할 수 있다. 통합 분석기(123)는 학습 엔진을 통해 변화 추적기(121) 및 특징 추출기(122)에 의해 주기적으로 추출되는 변화 정보 및 특징 정보를 학습하여 새로운 지식을 생성할 수 있다.
트리거 업데이터(131)는 통합 분석기(123)에 의해 생성되는 새로운 지식에 기초하여 IoT 디바이스 노드(20)를 제어하기 위한 이벤트 변수 및 파라미터를 업데이트할 수 있다. 디바이스 컨트롤러(133)는 트리거 업데이터(131)에 의해 업데이트된 이벤트 변수 및 파라미터를 IoT 디바이스 노드(20)로 전송할 수 있다. 모듈 업데이터(132)는 주기적으로 IoT 디바이스 노드(20)의 모듈 업데이트를 실시할 수 있다.
IoT 디바이스 노드(20)는 디바이스 컨트롤러(133)로부터 수신하는 이벤트 변수 및 파라미터에 따라 명령을 실행할 수 있다.
도 6을 참조하면, IoT 디바이스 노드(20)와 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)에 포함되는 모니터링 프레임워크(110), 분석 프레임워크(120) 및 제어 프레임워크(130) 간에 이용되는 API와, 모니터링 프레임워크(110) 내부 모듈 간에 이용되는 API, 분석 프레임워크(120) 내부 모듈 간에 이용되는 API, 제어 프레임워크(130) 내부 모듈 간에 이용되는 API가 모두 공통됨을 확인할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템(1000)은 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)이 탑재된 포그 서버(11)를 통해 일관된 인터페이스의 구축이 가능하다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 포그 컴퓨팅 시스템(1000)은 새로운 IoT 디바이스 노드(20)가 추가되거나, 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼(100)에 프레임워크가 추가되더라도, 별도의 추가 작업 없이 공통 API를 사용할 수 있으므로, 우수한 확장성을 보장할 수 있다.
이와 같은, 포그 컴퓨팅 시스템의 구현방법은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
본 발명에 따른 다양한 IoT 디바이스를 모니터링하고 분석하여 제어하는 서비스(Monitoring, Analyzing, and Controlling as a Service(MACaaS)) 플랫폼을 통해 IoT 디바이스나 사용자의 추가적인 요구에 따라 새로운 서비스를 쉽게 확장할 수 있고 다양한 IoT 디바이스를 통합할 수 있는 일관된 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한, 새로운 IoT 디바이스나 프레임워크가 MACaaS 플랫폼에 추가되어도 새로운 IoT 디바이스나 프레임워크를 위한 추가 작업 없이 공통 API를 재사용할 수 있다. 이는 MACaaS 플랫폼의 내부 구조에 대한 세부사항을 모른 채로 우수한 성능과 확장성을 제공할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 플랫폼을 IoT 서비스가 극대화될 수 있는 스마트 홈, 스마트 오피스, 스마트 팩토리, 스마트 의료, 스마트 그리드 등 포그 컴퓨팅 구축이 모든 스마트 공간에 적용하면 민첩성과 혁신성을 더한 서비스를 제공할 수 있으며 관련 원천기술 확보와 더불어 4차 산업 기반 국가 SW 산업 경쟁력도 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
1000: 포그 컴퓨팅 시스템
10: 포그 노드
11: 포그 서버
12: 포그 스토리지
20: IoT 디바이스 노드
21: 고사양 IoT 디바이스
22: 저사양 IoT 디바이스
23: 엣지 게이트웨이

Claims (12)

  1. IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신하는 모니터링 프레임워크;
    상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 분석하여 상기 IoT 디바이스 노드에 적용될 새로운 지식을 생성하는 분석 프레임워크; 및
    상기 분석 프레임워크에서 생성하는 지식에 기초하여 상기 IoT 디바이스 노드의 제어를 위한 제어 신호를 생성하고 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 제어 프레임워크를 포함하고,
    상기 IoT 디바이스 노드와 상기 모니터링 프레임워크 또는 상기 제어 프레임워크 간, 상기 모니터링 프레임워크, 상기 분석 프레임워크 및 상기 제어 프레임워크 간에 공통 API 가 사용되는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모니터링 프레임워크는,
    상기 IoT 디바이스 노드의 접근을 제어하는 디바이스 커넥터;
    상기 IoT 디바이스 노드로부터 상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 특성에 따라 분류하여 저장하는 데이터 매니저; 및
    상기 IoT 디바이스 노드의 상태를 모니터링하는 디바이스 모니터를 포함하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 데이터 매니저는,
    상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류하여 저장하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 디바이스 모니터는,
    상기 IoT 디바이스 노드에서 실행되는 프로세스, 인프라 네트워크 및 I/O 상태를 모니터링하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 분석 프레임워크는,
    상기 IoT 디바이스 노드에서 생성 또는 획득한 데이터의 변화를 추적하는 변화 추적기;
    상기 변화 추적기에 의해 추적된 변화 정보로부터 특징을 추출하는 특징 추출기; 및
    상기 특징 추출기에 의해 추출된 특징에 따라 상기 IoT 디바이스에 적용될 새로운 지식을 생성하는 통합 분석기를 포함하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어 프레임워크는,
    상기 분석 프레임워크에서 생성하는 지식에 기초하여 상기 IoT 디바이스 노드의 이벤트 트리거를 갱신하는 트리거 업데이터;
    상기 IoT 디바이스 노드의 소프트웨어 모듈 업데이트를 수행하는 모듈 업데이터; 및
    상기 트리거 업데이터에 의해 갱신된 이벤트 트리거를 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 디바이스 컨트롤러를 포함하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 디바이스 컨트롤러는,
    상기 모니터링 프레임워크를 통해 상기 IoT 디바이스 노드의 모니터링 결과에 따른 상기 IoT 디바이스 노드의 결함 정보를 수신하고, 상기 IoT 디바이스 노드의 결함의 원인을 확인하여 그 결과에 따라 플랫폼 관리자에게 알리거나, 상기 소프트웨어 모듈 업데이트를 확인하는 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼.
  8. 삭제
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 모니터링, 분석 및 제어 플랫폼을 탑재한 포그 서버.
  10. 각종 데이터를 생성 또는 획득하는 IoT 디바이스와 외부 서버를 연결하는 IoT 디바이스 노드; 및
    상기 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 수신하고, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 특성 별로 분류하여 저장하며, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 IoT 디바이스의 제어를 위한 제어 신호를 생성하여 상기 IoT 디바이스 노드로 전송하는 포그 노드를 포함하고,
    상기 IoT 디바이스 노드는,
    상기 IoT 디바이스와 연결되어 상기 IoT 디바이스의 외부 서버 연결을 위한 인터페이스를 제공하는 엣지 게이트웨이를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 포그 노드는,
    상기 IoT 디바이스 노드와 연결되어, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 수신하고, 상기 IoT 디바이스에서 생성 또는 획득하는 데이터를 사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류하는 포그 서버; 및
    사용자 생성 데이터, 시스템 생성 데이터 및 환경 데이터로 분류된 저장 공간을 제공하는 포그 스토리지를 포함하는 포그 컴퓨팅 시스템.
  12. 삭제
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