KR102145403B1 - 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법 - Google Patents

익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스마트폰, 태블릿 피시 등에 설치 및 구동되는 애플리케이션의 익셉션 데이터를 수집, 분석하여 개발자에게 제공하여 익셉션 핸들링할 수 있도록 하는 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법은 애플리케이션이 설치된 다수의 스마트 디바이스에서 발생된 익셉션 로그를 수집하여 도큐먼트로 생성하는 익셉션 로그 수집 단계(S10); 색인어별로 색인어가 포함된 상기 도큐먼트를 대응시키는 색인 단계(S20); 상기 색인화된 도큐먼트들을 복수 개의 노드에 분산하여 저장하는 분산 저장 단계(S30) 및 상기 노드들에 실시간으로 색인화되는 익셉션의 내용을 표시하거나, 상기 노드들을 검색하여 특정 통계치를 분석하여 표시하는 분석 및 표시 단계(S40)로 구성되는 것을 기술적 특징으로 한다.

Description

익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법 {METHOD FOR APPLICATION MONITORING IN SMART DEVICES BY BIG DATA ANALYSIS OF EXCPTION LOG}
본 발명은 스마트폰, 태블릿 피시 등에 설치 및 구동되는 애플리케이션의 모니터링 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 애플리케이션의 익셉션 데이터를 수집, 분석하여 개발자에게 제공하여 익셉션 핸들링할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.
스마트폰, 태블릿 피시 등 스마트 디바이스의 보급이 활발해짐에 따라 스마트 디바이스를 활용하여 사용자의 수면 패턴이나 위치, 호흡, 맥박 등 생체 정보, 가정 내 장치들의 사용 상태, 공장 내 기계들의 조업도나 동작 상태 등을 모니터링하는 애플리케이션들이 급격히 늘어나고 있다.
그런데 이러한 애플리케이션들, 특히 새롭게 개발된 애플리케이션들은 에러나 단말기에 악영향을 주는 경우가 많기 때문에 애플리케이션을 검증한 후 시장에 보급하는 것이 일반적이다.
‘특허문헌 1’에 이러한 종래의 스마트폰 앱 검증 방법의 일례가 개시되어 있고, 도 1은 그 검증 방법의 순서도이다. 종래의 스마트폰 앱 검증 방법은 검중하고자 하는 스마트폰의 애플리케이션을 선정하는 단계(S1), 선정된 스마트폰의 애플리케이션을 다운로드하여 애플리케이션 설치 파일을 분석하는 단계(S2), 애플리케이션의 설치 파일을 분석한 결과를 토대로 시나리오를 구성하는 단계(S3), 시나리오에 해당하는 애플리케이션을 스마트폰에 설치하고 시나리오에 따라 실행 명령을 스마트폰으로 전송하는 단계(S4) 및 실행 명령에 대응하는 결과를 전달받아 악성 행위를 판단하는 단계(S5)로 구성되어, 스마트폰이 악성코드에 감염되는 것을 예방할 수 있다. 위 검증 방법은 악성코드 감염을 방지하는 것이지만 그 밖에도 애플리케이션의 정상 동작을 확인하는 검증도 사전에 실시되는 경우가 많다.
그러나 이러한 사전 검증을 거치더라도 단말기의 기종, 운영체제의 버전 등 사용자의 실제 사용환경에 따라 특정 기능이 사용 불능 상태에 빠지는 익셉션(exception)이나 익셉션의 결과 애플리케이션이 종료되는 크래쉬(crash)(이하 ‘익셉션 등’이라 한다)가 발생되는 경우가 많고, 이러한 익셉션 등에 대한 인지는 대개 애플리케이션 다운로드 화면에서 제공되는 평가나 리뷰에 의해 비정형적으로 이루어지는 문제점이 있다. 이때 애플리케이션에 대한 이해가 부족한 사용자의 경우 익셉션 등을 정확히 묘사하지 못하여 개발자에게 잘못된 정보를 전달하기도 하고, 사용자의 귀찮음으로 익셉션이 보고되지 않기도 한다.
KR 10-2013-0052246 A (2013. 5. 22.)
본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명에 해결하고자 하는 과제는 개발자에게 익셉션 등의 정보를 실시간, 전수로 정형화하여 전달할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법은 애플리케이션이 설치된 다수의 스마트 디바이스에서 발생된 익셉션 로그를 수집하여 도큐먼트로 생성하는 익셉션 로그 수집 단계; 색인어별로 색인어가 포함된 상기 도큐먼트를 대응시키는 색인 단계; 상기 색인화된 도큐먼트들을 복수 개의 노드에 분산하여 저장하는 분산 저장 단계 및 상기 노드들에 실시간으로 색인화되는 익셉션의 내용을 표시하거나, 상기 노드들을 검색하여 특정 통계치를 분석하여 표시하는 분석 및 표시 단계로 구성되는 것을 기술적 특징으로 한다.
본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법은 실시간으로 개발자가 익셉션 발생 현황을 구체적으로 파악할 수 있으므로, 신속한 대응이 가능하다.
또 익셉션 로그가 복수 개의 노드에 분산 저장되어 각 노드에 걸리는 부하가 적고 짧은 시간에 익셉션이 급증하더라도 실시간에 준하는 처리가 가능하다.
도 1은 종래의 스마트폰 앱 검증 방법의 순서도
도 2는 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법의 순서도
도 3은 익셉션 로그의 구성 및 예시도
도 4는 샤드를 노드에 샤드 복제본과 함께 분산 저장한 일례
도 5는 4개의 노드로 구성되는 클러스터
도 6 및 7은 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법으로 구현되는 모니터링 시스템 화면의 일례
이하에서는 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법의 순서도이다. 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법은 익셉션 로그 수집 단계(S10), 색인 단계(S20), 분산 저장 단계(S30), 분석 및 표시 단계(S40)로 구성되고, 편집툴 제공 단계(S50) 및 테스트 단계(S60)가 더 포함되어 구성될 수 있다.
익셉션 로그 수집 단계(S10)는 애플리케이션이 설치된 다수의 스마트 디바이스에서 발생된 익셉션에 관련된 정보, 즉 익셉션 로그를 수집하는 단계이다. 본 발명에서 익셉션 로그에 포함되는 파라미터는 스마트 디바이스의 단말기 고유값, 애플리케이션 버전, 스마트 디바이스의 OS 버전, 스마트 디바이스의 OS 구분, 익셉션 명칭, 익셉션 발생 시간, 스마트 디바이스의 모델명, 접속 네트워크 타입, 접속 아이피 등이 있다. 도 3은 익셉션 로그의 구성 및 예시를 도시한 것으로서, 현재 스마트 디바이스의 OS로 사용되는 iOS 및 Android 버전별로 대해 스마트 디바이스 모델에 따라 익셉션 로그를 수집함을 알 수 있다. OS나 OS 버전, 스마트 디바이스의 모델을 포함하여 익셉션 로그를 수집하는 이유는 OS에 따라 익셉션이 발생되지 않을 수도 있고, OS 버전 업데이트에 따른 익셉션 발생 가능성이 있으며, 스마트 디바이스의 하드웨어에 의존하는 익셉션도 있을 수 있기 때문이다.
수집된 익셉션 로그는 도큐먼트 형태로 다음 단계에 전달된다.
색인 단계(S20)는 수집된 익셉션 로그를 검색하기 쉽도록 색인화(indexing)하는 단계로서, 색인어(index term) 별로 색인어가 포함된 도큐먼트를 대응시키는 단계이다. 예를 들어, 도큐먼트 D1, D2, D3, D4, D5가 있고, 이 중 iOS에서 발생된 익셉션에 대한 도큐먼트가 D1, D3이고, Android에서 발생된 익셉션에 대한 도큐먼트가 D2, D4, D5라면, 색인화는 iOS(색인어 1) = {D1, D3}, Android(색인어 2) = {D2, D4, D5}와 같이 이루어진다. 위의 예는 도큐먼트 수가 적기 때문에 그 효과의 체감이 낮지만 일반적으로 애플리케이션 다운로드 수가 수십만 내지 수백만에 이르는 점을 감안하면 색인화에 따른 효과는 매우 크다. 위 [해결하고자 하는 과제]에서도 언급하였지만 본 발명은 개발자가 애플리케이션의 익셉션을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하기 위한 것이기 때문에 색인 단계(S20)는 없어서는 안 되는 단계이다.
분산 저장 단계(S30)는 색인화된 도큐먼트들을 복수 개의 노드(서버)에 분산하여 저장하는 단계이다. 분산 저장이 필요한 이유는 검색 속도의 향상, 분산 중복 저장에 따른 도큐먼트 멸실의 방지, 특정 노드 장애 시 검색 가능성 등이다. 도큐먼트들이 분산 저장된 노드들은 클러스터를 형성하여 색인화와 검색의 대상 그룹이 된다.
분산 저장 단계(S30)에서 색인어 별로 하나의 노드에 저장하는 경우 색인어에 대응되는 도큐먼트의 집합인 인덱스가 너무 큰 경우 저장이 불가능한 문제가 생기고, 검색 속도 향상에도 한계가 있다. 따라서 아파치 루씬의 샤드(shard) 개념을 적용하여 인덱스를 복수 개의 샤드로 분할하고 분할된 샤드를 여러 개의 노드에 분산 저장하는 것이 바람직하다. 이때 샤드의 복제본을 생성하여 동일한 샤드가 하나의 노드에 저장되지 않도록 함으로써 샤드 또는 노드가 장애 시에도 검색이 가능하도록 하고, 검색이 샤드 복제본에서도 수행되도록 함으로써 검색 속도의 향상에도 기여할 수 있다. 도 4는 샤드 A, B, C, D, E를 3개의 노드에 샤드 복제본 a, b, c, d, e와 함께 분산 저장한 일례를 도시한 것이다. 샤드 복제본은 적어도 1개 이상으로 설정될 수 있다. 다만, 검색 효율성을 높이기 위하여 샤드 복제본의 수는 노드 수/샤드 수의 정수 부분(즉, 절댓값)으로 결정되는 것이 바람직하고, 정수 부분이 0인 경우 1로 본다.
클러스터에는 클러스터, 노드, 샤드의 정보가 저장되어 클러스터 제어 명령을 생성하는 마스터 노드가 포함되어야 한다. 이때 마스터 노드가 색인화와 검색을 수행하지 않도록 하여 클러스터의 안정성을 향상시킬 수 있다. 클러스터를 구성하는 나머지 노드들은 색인화와 검색을 수행하는 데이터 노드로 설정된다. 데이터 노드 중 일부는 마스터 노드의 정보를 저장하고 있다가 마스터 노드에 장애가 발생되거나 마스터 노드에서 분리되는 경우 마스터 노드의 역할을 수행하도록 할 수 있다. 다만, 마스터 노드의 정보가 저장되는 데이터 노드(후보 노드)의 수가 많아질수록 클러스터의 성능이 저하되므로 후보 노드의 수는 클러스터 내 전체 노드의 수/2의 정수 부분(즉, 절댓값)이 적절하다.
활성화되어 있는 마스터 노드와 후보 노드를 합산한 개수는 적어도 3개 이상인 것이 바람직하다. 그 이유는 데이터 무결성에 관련된 것인데, 구체적으로는 네트워크 단절 시 어떤 클러스터를 기준 클러스터로 보느냐에 관한 것이다. 도 5는 4개의 노드 N1, N2, N3, N4로 구성되는 클러스터를 도시한 것이다. 도 5(a)와 같이 마스터 노드와 후보 노드를 합산한 개수가 1, 즉 후보 노드가 없는 경우라면 마스터 노드에 장애 발생 시 클러스터 전체가 불능이 된다. 만약 마스터 노드가 1개, 후보 노드가 1개 라면 네트워크 단절 시 운이 나쁜 경우 도 5(b)와 같이 마스터 노드 N1과 후보 노드 N2가 각각 분리된 클러스터에 속할 수 있다. 후보 노드는 마스터 노드가 없으면 마스터 노드로 작동되므로, 마스터 노드 N1이 제어하는 제1 클러스터와 새로운 마스터 노드가 된 후보 노드 N2가 제어하는 제2 클러스터가 각각 데이터 노드 N3, N4에 대해 색인화나 검색을 수행하여 데이터의 추가, 삭제, 변경 등이 이루어진다. 이 경우 네트워크가 다시 정상화되었을 때 노드 N3와 N4의 데이터가 정합된다는 보장이 없기 때문에 제1 클러스터와 제2 클러스터 중 어떤 클러스터를 변화의 기준으로 보아야 하는지의 문제가 생기는 것이다. 마스터 노드와 후보 노드를 합산한 개수가 3개라면 다수결에 의해 항상 기준 클러스터를 정할 수 있으므로, 활성화되어 있는 마스터 노드와 후보 노드를 합산한 개수가 적어도 3개 이상이어야 하는 것이다. 다수결에 의한 기준 클러스터의 결정이므로, 활성화되어 있는 마스터 노드와 후보 노드를 합산한 개수는 홀수이기도 해야 한다.
분석 및 표시 단계(S40)는 노드들에 실시간으로 색인화되는 익셉션에 대해 익셉션이 발생한 메소드 이름, 발생 파일명, 줄 번호 등의 상세 내용을 표시하거나, 노드들을 검색하여 특정 통계치를 분석하여 표시하는 단계이다. 도 6 및 7은 본 발명에 따른 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법으로 구현되는 모니터링 시스템 화면의 일례로서, 도 6에 도시된 바와 같이 실시간 익셉션 발생 현황과 익셉션명, 발생경로, OS 및 OS 버전 등 익셉션 상세 정보를 표시할 수 있고, 도 7에 도시된 바와 같이 OS별, 애플리케이션 버전별, 스마트 디바이스 기기별 익셉션 발생 현황 등으로 표시할 수 있다.
편집툴 제공 단계(S50)는 분석 및 표시 단계(S40)에서 도출되는 메소드, 파일, 줄 번호 등의 정보에 기반하여 애플리케이션의 편집 위치를 찾아 제공하는 단계로서, 편집툴 제공에 의해 실시간으로 수집되는 익셉션에 대해 빠르게 대응할 수 있다.
테스트 단계(S60)는 익셉션에 대응하여 애플리케이션 수정 후 동일한 익셉션이 발생하는지 검증하는 단계로서, OS, 애플리케이션 버전 등 익셉션 로그에 포함되는 파라미터로 환경 설정한 후 애플리케이션을 구동하여 익셉션 발생 여부를 확인하는 단계이다. 이때 환경 설정의 우선 순위는 위 분석 및 표시 단계(S40)의 분석 결과를 참조하여 설정할 수 있다.
도 7을 예로 든다면, OS별, 애플리케이션 버전별, 기기별 등의 익셉션 중 Android - 애플리케이션 1.3 - SM-G955N의 비중이 가장 높으므로 위 환경에서 테스트를 우선 수행하고, 다음으로 Android - 애플리케이션 1.0 - SM-G955N 환경에서 테스트를 수행하는 식으로 전체 익셉션 발생 중 익셉션 발생 비중이 높은 익셉션 로그 파라미터 조합의 순서대로 환경 설정하여 모든 익셉션 발생 상황에 대하여 익셉션이 발생되지 않을 때까지 테스트함으로써 애플리케이션의 완성도를 높일 수 있다.
S10 익셉션 로그 수집 단계 S20 색인 단계
S30 분산 저장 단계 S40 분석 및 표시 단계
S50 편집툴 제공 단계 S60 테스트 단계

Claims (5)

  1. 애플리케이션이 설치된 다수의 스마트 디바이스에서 발생된 익셉션 로그를 수집하여 도큐먼트로 생성하는 익셉션 로그 수집 단계(S10);
    색인어별로 색인어가 포함된 상기 도큐먼트를 대응시키는 색인 단계(S20);
    상기 색인화된 도큐먼트들을 복수 개의 노드에 분산하여 저장하는 분산 저장 단계(S30);
    상기 노드들에 실시간으로 색인화되는 익셉션의 내용을 표시하거나, 상기 노드들을 검색하여 특정 통계치를 분석하여 표시하는 단계로서, 상기 노드들에 실시간으로 색인화되는 익셉션의 내용에 익셉션이 발생된 메소드 이름, 발생 파일명, 줄 번호를 포함하는 분석 및 표시 단계(S40) 및
    상기 분석 및 표시 단계(S40)에서 도출되는 메소드 이름, 발생 파일명, 줄 번호에 기반하여 애플리케이션의 편집 위치를 찾아 제공하는 편집툴 제공 단계(S50)로 구성되고,
    상기 익셉션 로그가 스마트 디바이스의 단말기 고유값, 애플리케이션 버전, 스마트 디바이스의 OS 버전, 스마트 디바이스의 OS 구분, 익셉션 명칭, 익셉션 발생 시간, 스마트 디바이스의 모델명, 접속 네트워크 타입, 접속 아이피를 파라미터로 포함하며,
    상기 색인화된 도큐먼트들이 분산 저장된 노드들이 클러스터를 형성하고, 상기 클러스터는 상기 클러스터 및 노드의 정보가 저장되어 클러스터 제어 명령을 생성하는 마스터 노드 및 색인화와 검색을 수행하는 데이터 노드로 구성되며, 상기 데이터 노드 중 일부가 상기 마스터 노드의 정보를 저장하여 상기 마스터 노드의 장애 시 마스터 노드의 역할을 수행하는 후보 노드로 지정되고, 상기 후보 노드의 수는 클러스터 내 전체 노드 수를 2로 나눈 정수 부분과 같으며,
    활성화되어 있는 상기 마스터 노드와 후보 노드의 개수가 적어도 3 이상의 홀수 개인 것을 특징으로 하는 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 익셉션에 대응하여 애플리케이션 수정 후 동일한 익셉션이 발생하는지 검증하는 단계로서, OS, 애플리케이션 버전을 포함하여 상기 익셉션 로그에 포함되는 파라미터로 환경 설정한 후 상기 애플리케이션을 구동하여 익셉션 발생 여부를 확인하는 테스트 단계(S60)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 분산 저장 단계(S30)에서 색인어에 대응되는 도큐먼트의 집합인 인덱스를 복수 개의 샤드로 분할하고 분할된 샤드를 여러 개의 상기 노드에 분산 저장하는 것을 특징으로 하는 익셉션 로그 빅데이터 분석에 의한 스마트 디바이스의 애플리케이션 모니터링 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
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