KR102255252B1 - Method and server for deciding summary value from big raw data - Google Patents

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KR102255252B1
KR102255252B1 KR1020200048109A KR20200048109A KR102255252B1 KR 102255252 B1 KR102255252 B1 KR 102255252B1 KR 1020200048109 A KR1020200048109 A KR 1020200048109A KR 20200048109 A KR20200048109 A KR 20200048109A KR 102255252 B1 KR102255252 B1 KR 102255252B1
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KR
South Korea
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value
calculation
summary value
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processing
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KR1020200048109A
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강선근
김자환
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브레인즈컴퍼니 주식회사
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Abstract

Disclosed are a method and a server for determining a summary value from large-capacity source data. According to an embodiment of the present invention, the method comprises the steps of: calculating time-series measurement data generated for each predetermined calculation period during a predetermined storage period in a first calculating method, and storing a first calculated value; calculating the time-series measurement data generated for each calculation period during the predetermined storage period in a second calculating method, and storing a second calculated value; separately storing a processing time and the number of processing cases for the time series measurement data generated during a current calculation period, for each calculation period during the predetermined storage period; determining a first summary value by calculating the first calculated value corresponding to a report period among the stored first calculated values in the first calculating method when a summary value request signal including the report period is input; determining a second summary value by calculating the second calculated value corresponding to the report period among the stored second calculated values in a second calculating method; and determining a third summary value using the stored processing time and number of processing cases corresponding to the report period. Accordingly, necessary summary information can be accurately obtained from source data.

Description

대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버 {Method and server for deciding summary value from big raw data}Method and server for deciding summary value from big raw data}

본 발명은 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 계산결과의 오류없이 또한 저장소 및 계산량에 부하를 주지 않으면서 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a server for determining a summary value from a large amount of source data, and more particularly, a method of determining a summary value from a large amount of source data without an error in the calculation result and without a load on the storage and calculation amount, and It's about the server.

통신망의 발달로 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 종류의 콘텐츠(contents)가 통신망을 통해 송수신되고 있다. 통신망의 구성이 점점 더 복잡해지고 콘텐츠의 종류 및 양이 증가함에 따라 이러한 콘텐츠를 송수신하는 장치가 처리하여야 할 콘텐츠의 종류 및 양도 점점 증가한다.With the development of communication networks, various types of contents such as voices, images, and videos are being transmitted and received through communication networks. As the configuration of a communication network becomes more and more complex and the types and amounts of contents increase, the types and amounts of contents to be processed by a device transmitting and receiving such contents also increase.

한편, 통신망을 통해 콘텐츠를 전송하는 경우 콘텐츠를 송신하는 송신 측과 콘텐츠를 수신하는 수신 측 사이의 혼잡도, 즉, 트래픽(traffic)과 대역폭(bandwidth)에 따라 전송할 콘텐츠의 송수신량이 결정되고 결정된 송수신량에 따라 콘텐츠의 송신 및 수신이 이루어진다. 그리고, 콘텐츠를 수신한 디지털 처리 장치에서는 수신한 콘텐츠를 저장하거나 정보 독출 등의 일정한 과정에 따라 데이터를 처리하고 필요한 경우 다른 디지털 처리 장치로 전송하게 된다.Meanwhile, when content is transmitted through a communication network, the amount of transmission/reception of the content to be transmitted is determined and the determined transmission/reception amount according to the degree of congestion between the transmitting side transmitting the content and the receiving side receiving the content, that is, traffic and bandwidth. Contents are transmitted and received accordingly. In addition, the digital processing device that has received the content processes the data according to a certain process such as storing the received content or reading information, and if necessary, transmits the data to another digital processing device.

최근에는, 통신망의 구성이 복잡해짐에 따라 일방적으로만 콘텐츠를 수신하거나 전송하는 일방향 통신이 아닌 콘텐츠나 기타 데이터 또는 신호의 수신 및 송신이 모두 이루어지는 양방향 통신이 일반적이며, 따라서 현재 통신망에 연결되어 콘텐츠를 포함하는 데이터나 신호를 처리할 수 있는 장치들은 대부분 수신이나 송신 중 하나만을 수행하는 것이 아니라 수신과 송신을 모두 수행하게 되고 있다.Recently, as the configuration of a communication network becomes complicated, it is not a one-way communication in which content is received or transmitted only unilaterally, but two-way communication in which both the reception and transmission of content or other data or signals is common. Most of the devices capable of processing data or signals including signals are not only performing either reception or transmission, but both reception and transmission.

이러한 콘텐츠 전송 장치는 디지털 처리 장치로서 콘텐츠의 송신 및 수신을 포함하는 데이터 처리를 위한 프로세서를 포함하고 있으며, 이러한 프로세서를 포함하여 디지털 처리 장치 전체를 제어하는 장치로서 CPU(Central Processing Unit)를 콘텐츠 전송 장치 내에 포함하게 된다.Such a content transmission device is a digital processing device and includes a processor for data processing including transmission and reception of content, and includes a CPU (Central Processing Unit) as a device that controls the entire digital processing device including such a processor. It will be included in the device.

콘텐츠 전송 장치에서 발생하는 시계열 측정 데이터는 빠른 주기로 대량 누적된다. 이러한 시계열 측정 데이터는 사용자의 요청에 의해 특정 기간에 해당하는 써머리(Summary) 값을 구해 보고서를 작성해야 한다.Time series measurement data generated by the content transmission device is accumulated in a large amount at a fast cycle. For such time series measurement data, a report must be prepared by obtaining a summary value corresponding to a specific period at the request of the user.

그런데, 시계열 측정 데이터로부터 직접 써머리 값을 구하려면 해당 주기만큼 반복 저장된 양의 데이터를 저장해야 하고, 이 저장된 데이터를 복원하여 써머리값을 구하는 과정을 거쳐야 한다. 여기서, 산출기간이 길어지면 길어질수록 데이터를 저장하는 저장소 및 계산량에 대한 부하가 커지게 되므로, 이에 대한 해결방안이 필요하다.However, in order to directly obtain the summary value from the time series measurement data, it is necessary to store the amount of data repeatedly stored for a corresponding period, and to restore the stored data to obtain the summary value. Here, the longer the calculation period is, the greater the load on the storage for storing data and the amount of calculation increases, so a solution to this is required.

국내공개특허 제2010-0102299호(2010. 9. 24. 공개)Korean Patent Publication No. 2010-0102299 (published on September 24, 2010)

전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 시스템의 과부하를 방지하면서, 대용량의 원천데이터로부터 필요한 써머리 정보를 정확하게 획득할 수 있는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버를 제시하는 데 있다.In order to solve the above-described problem, the present invention provides a method and a server for determining a summary value from large-capacity source data capable of accurately obtaining necessary summary information from a large amount of source data while preventing system overload. To present.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem of the present invention is not limited to those mentioned above, and other problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시 예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법은, 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터를 제1 계산방식으로 산출하여 제1 계산값을 저장하는 단계, 기설정된 저장기간 동안 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터를 제2 계산방식으로 산출하여 제2 계산값을 저장하는 단계, 기설정된 저장기간 동안 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 각각 저장하는 단계, 보고기간을 포함한 써머리값 요청신호가 입력되면, 저장된 제1 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제1 계산값을 제1 계산방식으로 산출하여 제1 써머리(Summary) 값을 결정하는 단계, 저장된 제2 계산값 중 보고기간에 해당하는 제2 계산값을 제2 계산방식으로 산출하여 제2 써머리 값을 결정하는 단계, 및 보고기간에 해당하는 저장된 처리시간 및 처리건수를 이용하여 제3 써머리 값을 결정하는 단계를 포함한다.As a means for solving the above-described technical problem, the method of determining a summary value from large-capacity source data according to an embodiment of the present invention includes a first calculation method for time series measurement data generated every preset calculation period during a preset storage period. Calculating and storing the first calculated value, calculating the time series measurement data generated every calculation period during a preset storage period using a second calculation method and storing the second calculated value, each calculation period during a preset storage period Storing the processing time and the number of processing for the time series measurement data occurring during the current calculation period, respectively, when a summary value request signal including the reporting period is input, a first calculated value corresponding to the reporting period among the stored first calculation values Determining a first summary value by calculating a first calculation method, calculating a second calculated value corresponding to the reporting period among the stored second calculation values using a second calculation method to determine a second summary value And determining a third summary value using the stored processing time and the number of processing cases corresponding to the reporting period.

바람직하게, 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고, 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간일 수 있다.Preferably, the first summary value is a CPU usage rate, the second summary value is the number of data processing, and the third summary value is an average processing time per data processing.

또한, 바람직하게, 제1 계산방식은 평균 산출 방식이고, 제2 계산방식은 합계 산출 방식, 최대값 산출 방식, 및 최소값 산출 방식 중 어느 하나일 수 있다.Also, preferably, the first calculation method is an average calculation method, and the second calculation method may be any one of a sum calculation method, a maximum value calculation method, and a minimum value calculation method.

또한 바람직하게, 제3 써머리 값을 결정하는 단계는, 보고기간에 해당하는 저장된 처리시간을 합산하는 단계, 보고기간에 해당하는 저장된 처리건수를 합산하는 단계, 및 처리시간의 합산값과 처리건수의 합산값의 비율을 이용하여 제3 써머리 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, preferably, the step of determining the third summary value includes summing the stored processing time corresponding to the reporting period, summing the stored processing time corresponding to the reporting period, and the summation of the processing time and the number of processing. It may include the step of calculating a third summary value by using the ratio of the sum value.

또한 바람직하게, 제3 써머리 값을 산출하는 단계는, 하기의 수식에 의해 제3 써머리 값을 결정할 수 있다;Also preferably, in the step of calculating the third summary value, the third summary value may be determined by the following equation;

Figure 112020040982021-pat00001
Figure 112020040982021-pat00001

여기서, summary3는 제3 써머리 값이고, sumf는 합산된 처리건수이며, sumt는 합산된 처리시간이다.Here, summary 3 is the third summary value, sum f is the total number of processing cases, and sum t is the summed processing time.

한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버는, 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터의 제1 계산방식 및 제2 계산방식으로 각각 합산하는 계산부, 기설정된 저장기간 동안 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 수집하는 수집부, 산출주기마다 계산부 및 수집부의 동작 결과를 저장하는 저장부, 보고기간을 포함한 써미리값 요청신호를 입력받는 관리자 인터페이스부, 및 써머리값 요청신호가 입력되면, 저장된 제1 계산값 중 보고기간에 해당하는 제1 계산값을 제1 계산방식으로 산출하여 제1 써머리(Summary) 값을 결정하고, 저장된 제2 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제2 계산값을 제2 계산방식으로 산출하여 제2 써머리 값을 결정하며, 보고기간에 해당하는 저장된 처리시간 및 처리건수를 이용하여 제3 써머리 값을 결정하는 써머리값 결정부를 포함한다.On the other hand, the server for determining the summary value from the large-capacity source data according to another embodiment of the present invention adds the time series measurement data generated at each preset calculation period for a preset storage period in a first calculation method and a second calculation method, respectively. A calculation unit that collects the processing time and number of processing times for the time series measurement data generated during the current calculation period for each calculation period during a preset storage period, a storage unit that stores the operation results of the calculation unit and the collection unit for each calculation period, When the summary value request signal is input, the manager interface unit receives the summation value request signal including the reporting period, and when the summary value request signal is input, a first calculated value corresponding to the reporting period among the stored first calculated values is calculated using a first calculation method, A summary value is determined, a second calculated value corresponding to the reporting period among the stored second calculated values is calculated using a second calculation method to determine a second summary value, and the stored processing time corresponding to the reporting period and It includes a summary value determination unit that determines a third summary value using the number of processing cases.

바람직하게, 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고, 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간일 수 있다.Preferably, the first summary value is a CPU usage rate, the second summary value is the number of data processing, and the third summary value is an average processing time per data processing.

또한, 바람직하게, 제1 계산방식은 평균 산출 방식이고, 제2 계산방식은 합계 산출 방식, 최대값 산출 방식, 및 최소값 산출 방식 중 어느 하나일 수 있다.Also, preferably, the first calculation method is an average calculation method, and the second calculation method may be any one of a sum calculation method, a maximum value calculation method, and a minimum value calculation method.

또한 바람직하게, 써머리값 결정부는, 보고기간에 해당하는 저장된 처리시간을 합산하고, 보고기간에 해당하는 저장된 처리건수를 합산하며, 처리시간의 합산값과 처리건수의 합산값의 비율을 이용하여 제3 써머리 값을 산출할 수 있다.In addition, preferably, the summary value determination unit sums the stored processing time corresponding to the reporting period, adds up the stored processing number corresponding to the reporting period, and determines using the ratio of the sum of the processing time and the sum of the number of processing cases. 3 You can calculate the summary value.

또한 바람직하게, 써머리값 결정부는, 하기의 수식에 의해 제3 써머리 값을 결정할 수 있다:Also preferably, the summary value determination unit may determine the third summary value by the following equation:

Figure 112020040982021-pat00002
Figure 112020040982021-pat00002

여기서, summary3는 제3 써머리 값이고, sumf는 합산된 처리건수이며, sumt는 합산된 처리시간이다.Here, summary 3 is the third summary value, sum f is the total number of processing cases, and sum t is the summed processing time.

본 발명에 따르면, 대용량의 원천데이터에 대한 써머리값을 결정하는데 필요한 데이터를 주기적으로 저장해 둠으로써, 써머리값 산출시 발생하는 시스템의 과부하를 방지할 수 있으며, 써머리값의 종류에 따라 다른 산출방식을 적용하여 일률적인 계산 방식을 적용하여 발생하는 오류를 해소할 수 있는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버를 제공하는 효과가 있다.According to the present invention, by periodically storing data necessary to determine a summary value for a large amount of source data, it is possible to prevent overload of the system that occurs when calculating the summary value, and a different calculation method is used according to the type of the summary value. There is an effect of providing a method and a server for determining a summary value from large-capacity source data that can eliminate errors that occur by applying a uniform calculation method.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 시스템의 네트워크 구성도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버의 블럭도, 그리고,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a network configuration diagram of a system for determining a summary value from a large amount of source data according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a server for determining a summary value from a large amount of source data according to a preferred embodiment of the present invention, and,
3 is a flowchart illustrating a method of determining a summary value from a large amount of source data according to a preferred embodiment of the present invention.

이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.The above objects, other objects, features, and advantages of the present invention will be easily understood through the following preferred embodiments related to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided so that the disclosed contents may be thorough and complete, and the spirit of the present invention may be sufficiently conveyed to those skilled in the art.

본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.In the present specification, when a component is referred to as being on another component, it means that it may be formed directly on the other component or that a third component may be interposed therebetween. In addition, in the drawings, the thickness of the components is exaggerated for effective description of the technical content.

본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 구성요소들을 기술하기 위해서 사용된 경우, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시 예들은 그것의 상보적인 실시 예들도 포함한다.In the present specification, when terms such as first and second are used to describe constituent elements, these constituent elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element from another element. The embodiments described and illustrated herein also include complementary embodiments thereof.

또한, 제1 엘리먼트 (또는 구성요소)가 제2 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1 엘리먼트(또는 구성요소)는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, when a first element (or component) is referred to as being operated or executed on (ON) a second element (or component), the first element (or component) is the second element (or component). It should be understood that it is operated or executed in an environment in which it is operated or executed, or is operated or executed through direct or indirect interaction with the second element (or component).

어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.Where an element, component, device, or system is stated to contain a program or a component made of software, the element, component, device, or system is the execution or operation of the program or software, even if not explicitly stated. It should be understood to include hardware (for example, memory, CPU, etc.) or other programs or software (for example, a driver required to run an operating system or hardware).

또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, it should be understood that the element (or component) may be implemented in software, hardware, or any form of software and hardware, unless otherwise specified in the implementation of a certain element (or component).

또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 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 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.In addition, terms used in the present specification are for describing exemplary embodiments and are not intended to limit the present invention. In this specification, the singular form also includes the plural form unless specifically stated in the phrase. As used in the specification, "comprises" and/or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other components.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 시계열 측정 데이터의 써머리값 결정 시스템의 네트워크 구성도이다.1 is a network configuration diagram of a system for determining a summary value of time series measurement data according to a preferred embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 시스템은 서로 네트워크를 통해 통신 가능하게 연결되는 서버(100)와 다수의 통신단말장치(200)로 이루어진다.Referring to FIG. 1, a system for determining a summary value from large-capacity source data according to a preferred embodiment of the present invention includes a server 100 and a plurality of communication terminal devices 200 that are communicatively connected to each other through a network.

서버(100)는 네트워크를 통해 다수의 통신단말장치(200)들과 통신을 하는 것으로, 네트워크 망을 통해 다수의 통신단말장치(200)로 콘텐츠를 전송하거나, 다수의 통신단말장치(200)로부터 업로드되는 콘텐츠를 수신받을 수 있다. The server 100 communicates with a plurality of communication terminal devices 200 through a network, and transmits content to a plurality of communication terminal devices 200 through a network or from a plurality of communication terminal devices 200. You can receive uploaded content.

서버(100)는 콘텐츠를 송수신하기 위한 디지털 처리를 위해 CPU(Central Processing Unit)를 포함하고 있으며, 관리자의 요청에 의해 특정 주기에 써머리(Summary) 값을 산출하여 보고서를 작성해 관리자에게 제공할 수 있다.The server 100 includes a CPU (Central Processing Unit) for digital processing for transmitting and receiving content, and may generate a report by calculating a summary value at a specific cycle at the request of the manager and provide it to the manager. .

본 실시예에서, 서버(100)에서 관리자에게 제공하는 써머리 값은 대용량의 원본 데이터로부터 산출되는 것으로, 이하에서 대용량의 원본 데이터는 시계열 측정 데이터라 한다. 본 실시예에서 산출하는 써머리 값으로는 제1 써머리 값, 제2 써머리 값, 및 제3 써머리 값이 있다.In this embodiment, the summary value provided to the administrator by the server 100 is calculated from a large amount of original data, and hereinafter, the large amount of original data is referred to as time series measurement data. The summary values calculated in this embodiment include a first summary value, a second summary value, and a third summary value.

제1 써머리 값은 제1 계산방식에 의해 산출되는 값일 수 있고, 제2 써머 값은 제2 계산방식에 의해 산출되는 값일 수 있다. 또한, 제1 계산 방식은 평균 산출 방식이고, 제2 계산 방식은 합계 산출 방식, 최대값 산출 방식, 및 최소값 산출 방식 중 어느 하나일 수 있다. 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고, 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간일 수 있다.The first summary value may be a value calculated by a first calculation method, and the second summer value may be a value calculated by a second calculation method. In addition, the first calculation method may be an average calculation method, and the second calculation method may be any one of a sum calculation method, a maximum value calculation method, and a minimum value calculation method. The first summary value may be a CPU usage rate, the second summary value may be the number of data processing, and the third summary value may be an average processing time per data processing case.

서버(100)는 제1 내지 제3 써머리 값 계산을 위한 데이터를 주기적으로 저정한다. 본 실시예에서는, 제1 계산방식으로 평균 값을 예로 들고, 제2 계산방식으로 합산 값을 예로 들어 설명하도록 한다. 보다 구체적으로, 서버(100)는 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다, 시계열 측정 데이터의 평균, 합산값, 처리시간, 및 처리건수를 각각 저장해둘 수 있다. 서버(100)의 동작에 관하여는 후술하는 도 2에서 보다 상세히 설명한다.The server 100 periodically stores data for calculating the first to third summary values. In the present embodiment, an average value is taken as an example as the first calculation method, and a sum value is taken as an example as the second calculation method. More specifically, the server 100 may store the average of the time series measurement data, the sum value, the processing time, and the number of processing for each predetermined calculation period during the predetermined storage period. The operation of the server 100 will be described in more detail in FIG. 2 to be described later.

다수의 통신단말장치(200)는 네트워크를 통해 서버(100)에 접속하여 서버(100)에서 제공하는 콘텐츠를 이용하거나 혹은 콘텐츠를 서버(100)로 업로드할 수도 있다. 다수의 통신단말장치(200)는 데스크탑, 노트북, 모바일 전자기기 등 네트워크 접속이 가능한 다수의 단말장치일 수 있다.The plurality of communication terminal devices 200 may access the server 100 through a network and use the content provided by the server 100 or upload the content to the server 100. The plurality of communication terminal devices 200 may be a plurality of terminal devices capable of network access, such as a desktop, a notebook computer, and a mobile electronic device.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버의 블럭도이다.2 is a block diagram of a server determining a summary value from a large amount of source data according to a preferred embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 서버(100)는 네트워크 인터페이스부(110), 관리자 인터페이스부(120), 계산부(130), 수집부(140), 저장부(150), 써머리값 결정부(160), 및 제어부(170)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the server 100 according to a preferred embodiment of the present invention includes a network interface unit 110, an administrator interface unit 120, a calculation unit 130, a collection unit 140, and a storage unit 150. , A summary value determination unit 160, and a control unit 170.

네트워크 인터페이스부(110)는 서버(100)의 네트워크 통신을 지원한다. 서버(100)는 네트워크 인터페이스부(110)를 통해 다수의 통신단말장치(200)들과 콘텐츠를 송수신한다.The network interface unit 110 supports network communication of the server 100. The server 100 transmits and receives content to and from a plurality of communication terminal devices 200 through the network interface unit 110.

관리자 인터페이스부(120)는 서버(100)와 관리자 간의 인터페이스를 지원한다. 서버(100)는 관리자 인터페이스부(120)를 통해 관리자로부터의 다양한 요청 및 지시사항을 입력받게 된다.The manager interface unit 120 supports an interface between the server 100 and the manager. The server 100 receives various requests and instructions from the manager through the manager interface unit 120.

본 실시예에서는, 관리자가 관리자 인터페이스부(120)를 통해 써머리값 요청신호를 입력할 수 있다. 이때, 써머리값 요청신호에는 관리자가 지정한 써머리값을 얻고 싶은 보고기간이 포함된다.In this embodiment, an administrator may input a summary value request signal through the manager interface unit 120. At this time, the summary value request signal includes a reporting period to obtain the summary value designated by the administrator.

계산부(130)는 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터를 합산하고, 이 시계열 측정 데이터의 평균을 산출한다. 만약, 기설정된 저장기간이 하루이고, 기설정된 산출주기가 1분이라고 한다면, 계산부(130)는 하루동안 1분마다 시계열 측정 데이터를 합산하고 그 평균을 산출하도록 제어된다.The calculation unit 130 adds up the time series measurement data generated at each preset calculation period during the preset storage period, and calculates an average of the time series measurement data. If the preset storage period is one day and the preset calculation period is 1 minute, the calculation unit 130 is controlled to add up the time series measurement data every minute during the day and calculate the average thereof.

수집부(140)는 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 각각 수집한다.The collection unit 140 collects the processing time and the number of processing for time series measurement data generated during the current calculation period at each preset calculation period during a preset storage period.

저장부(150)는 본 서버(100)의 전반적인 동작에 필요한 모든 정보를 저장한다. 일 예로, 저장부(150)는 기설정된 산출주기마다 계산부(130) 및 수집부(140)의 동작에 따른 결과값을 저장할 수 있다.The storage unit 150 stores all information necessary for the overall operation of the server 100. For example, the storage unit 150 may store a result value according to the operation of the calculation unit 130 and the collection unit 140 at each preset calculation period.

만약, 기설정된 저장기간은 하루이고, 기설정된 산출주기는 1분이라고 가정한다. 그러면, 저장부(150)에는 하루 동안 매 1분마다 즉, 24×60개의 시계열 측정 데이터의 평균이 저장되고, 24×60개의 시계열 측정 데이터의 합산값이 저장된다.If, it is assumed that the preset storage period is one day, and the preset calculation period is 1 minute. Then, the storage unit 150 stores an average of 24×60 time series measurement data every 1 minute for a day, that is, and stores the sum of 24×60 time series measurement data.

써머리값 결정부(160)는 관리자의 써머리값 요청이 있을 경우에 동작하여 써머리값을 결정한다. 여기서, 써머리값은 제1 내지 제3 써머리값이 있을 수 있다. 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고, 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간일 수 있다.The summary value determination unit 160 operates when there is a request for a summary value from an administrator to determine the summary value. Here, the summary value may include first to third summary values. The first summary value may be a CPU usage rate, the second summary value may be the number of data processing, and the third summary value may be an average processing time per data processing case.

써머리값 결정부(160)에서 써머리 값 결정에 사용하는 원본 데이터인 시계열 측정 데이터는 빠른 주기로 대량 누적된다. 관리자의 요청에 의해, 시계열 측정 데이터로부터 비교적 장기간에 대한 써머리 값을 산출하여야 하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 요구에 응답하여, 써머리값 결정부(160)에서는 자동으로 필요한 써머리 값을 산출하여 관리자에게 제공할 수 있다.Time series measurement data, which is the original data used by the summary value determination unit 160 to determine the summary value, is accumulated in a large amount at a fast cycle. At the request of an administrator, there are many cases in which it is necessary to calculate a summary value for a relatively long period from time-series measurement data. In response to this request, the summary value determination unit 160 may automatically calculate a required summary value and provide it to the manager.

써머리값 결정부(160)에서는 써머리값 요청신호에 포함되어 있는 보고기간에 기반하여, 저장부(150)에 저장되어 있는 시계열 측정 데이터를 이용하여 제1 내지 제3 써머리값을 결정한다.The summary value determination unit 160 determines the first to third summary values based on the reporting period included in the summary value request signal, using the time series measurement data stored in the storage unit 150.

첫번째로, 써머리값 결정부(160)는 저장부(150)에 저장된 계산부(130)의 동작 결과 중, 보고기간에 해당하는 시계열 측정 데이터을 제1 계산방식에 의해 예를 들면, 평균을 추출한 후, 이 추출한 시계열 측정 데이터들의 평균값을 산출하여, 이 평균값을 제1 써머리 값으로 결정한다.First, the summary value determination unit 160 extracts, for example, an average of the time series measurement data corresponding to the reporting period among the operation results of the calculation unit 130 stored in the storage unit 150 by a first calculation method. , An average value of the extracted time series measurement data is calculated, and this average value is determined as a first summary value.

두번째로, 써머리값 결정부(160)는 저장부(150)에 저장된 계산부(130)의 동작 결과 중, 보고기간에 해당하는 시계열 측정 데이터을 제2 계산방식에 의해 예를 들면, 합산값을 추출한 후, 이 추출한 시계열 측정 데이터들의 합산값을 산출하여, 이 합산값을 제2 써머리 값으로 결정한다.Secondly, the summary value determination unit 160 extracts, for example, a sum value by using the second calculation method, from the operation results of the calculation unit 130 stored in the storage unit 150, for the time series measurement data corresponding to the reporting period. Thereafter, a sum value of the extracted time series measurement data is calculated, and the sum value is determined as a second summary value.

세번째로, 써머리값 결정부(160)는 저장부(150)에 저장된 수집부(140)의 동작 결과 중, 보고기간에 해당하는 처리시간 및 처리건수를 추출한다. 이후, 써머리값 결정부(160)는 이 추출된 보고기간에 해당하는 처리시간들을 합산하고, 또한 이 추출된 처리건수들을 합산한다. 이에 의해, 써머리값 결정부(160)는 이 합산된 처리시간과 처리건수의 비율에 의해 제3 써머리 값을 결정한다.Third, the summary value determination unit 160 extracts a processing time and number of processing corresponding to the reporting period from the operation results of the collection unit 140 stored in the storage unit 150. Thereafter, the summary value determination unit 160 adds up the processing times corresponding to the extracted reporting period, and also adds up the extracted processing times. Accordingly, the summary value determination unit 160 determines the third summary value based on the ratio of the summed processing time and the number of processing cases.

써머리값 결정부(160)는 수학식 1에 의해 제3 써머리값을 산출할 수 있다.The summary value determination unit 160 may calculate a third summary value by Equation 1.

Figure 112020040982021-pat00003
Figure 112020040982021-pat00003

여기서, summary3는 제3 써머리 값이고, sumf는 보고기간에 해당하는 합산된 처리건수이며, sumt는 보고기간에 해당하는 합산된 처리시간이다.Here, summary 3 is the third summary value, sum f is the total number of processing cases corresponding to the reporting period, and sum t is the total processing time corresponding to the reporting period.

본 실시예에서는 기정해진 기간동안 기정해진 주기에 따라 처리시간 및 처리건수를 각각 저장해 두었다가 제3 써머리 값인 처리건당 평균 처리시간을 산출하는 방법에 대하여 설명하였다.In the present embodiment, a method of calculating the average processing time per processing case, which is a third summary value, after storing the processing time and the number of processing cases according to a predetermined period for a predetermined period has been described.

예를 들어, 하루 중 12시부터 12시 30분까지 30분 동안은 매 분당 처리건수가 300건이면 평균 처리시간은 0.3초이다. 그런데, 이외의 시간에는 매 분당 처리건수가 10건이고, 처리건당 평균 처리시간은 0.1초일 수 있다.For example, if the number of treatments per minute is 300 for 30 minutes from 12:00 to 12:30 of a day, the average treatment time is 0.3 seconds. However, at other times, the number of treatments per minute may be 10, and the average treatment time per treatment may be 0.1 seconds.

이러한 경우, 하루동안의 처리건당 평균 처리시간을 (총 처리시간)/(총 처리건수)로 구한다면,In this case, if the average processing time per processing for a day is calculated as (total processing time)/(total processing number),

총 처리시간 = 0.3×300×30+0.1×10×(30+23×60) = 4,110 초Total processing time = 0.3×300×30+0.1×10×(30+23×60) = 4,110 seconds

총 처리건수 = 30×300+(30+23×60) = 10,410 건Total number of processing = 30×300+(30+23×60) = 10,410 cases

결과적으로, (총 처리시간 / 총 처리건수) = 4,110 / 10,410 = 약 0.395초/건으로 산출되어야 한다.As a result, (total processing time / total number of processing) = 4,110 / 10,410 = about 0.395 seconds / case should be calculated.

하지만, CPU 사용률, 및 처리건수를 결정하는 방식과 유사한 형태로 처리건당 평균 처리시간을 결정하면, (0.3×30+0.1×(30+23×60)) / (24×60) = 약 0.104초/건의 결과를 얻게 된다. However, if the average processing time per processing is determined in a form similar to the method of determining the CPU usage rate and the number of processing cases, (0.3×30+0.1×(30+23×60)) / (24×60) = about 0.104 seconds. /You will get a result.

그러므로, 본 발명에서는 써머리값 결정부(160)에서 저장부(150)에 기저장된 처리시간과 처리건수를 각각 추출하여 수학식 1에 의해 처리건당 평균 처리시간을 산출한다. 이러한 방식에 의해, 본 실시예에서는 정확한 처리건당 평균 처리시간의 산출 결과를 얻을 수 있다.Therefore, in the present invention, the summation value determination unit 160 extracts the processing time and the number of processing previously stored in the storage unit 150, and calculates the average processing time per processing according to Equation 1. In this manner, in the present embodiment, it is possible to obtain a result of calculating the average processing time per exact processing case.

제어부(170)는 본 서버(100)의 전반적인 기능을 제어한다. 즉, 제어부(170)는 네트워크 인터페이스부(110), 관리자 인터페이스부(120), 계산부(130), 수집부(140), 저장부(150), 및 써머리값 결정부(160)들 간의 신호 입출력을 제어한다. The controller 170 controls the overall functions of the server 100. That is, the control unit 170 is a signal between the network interface unit 110, the manager interface unit 120, the calculation unit 130, the collection unit 140, the storage unit 150, and the summary value determination unit 160 I/O is controlled.

예를 들면, 제어부(170)는 관리자 인터페이스부(120)를 통해 써머리값 요청신호가 입력되면, 저장부(150)로부터 필요한 데이터를 추출하여 써머리값 결정부(160)가 제1 내지 제3 써머리값을 결정하도록 제어할 수 있다.For example, when a summary value request signal is input through the manager interface unit 120, the control unit 170 extracts necessary data from the storage unit 150, and the summary value determination unit 160 sends the first to third summary values. It can be controlled to determine the value.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of determining a summary value from a large amount of source data according to a preferred embodiment of the present invention.

여기에서는 도 1 내지 도 3을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 시계열 측정 데이터의 써머리값 결정 방법을 설명한다.Here, a method of determining a summary value of time series measurement data according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3.

서버(100)는 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 시계열 측정 데이터의 평균과 합산을 저장한다. 보다 구체적으로, 계산부(130)에서는 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터를 합산하여 합산값을 계산하고, 시계열 측정 데이터의 평균을 계산하며, 계산부(130)의 계산 결과를 저장부(150)에 저장한다(S300).The server 100 stores the average and sum of the time series measurement data at each preset calculation period during a preset storage period. More specifically, the calculation unit 130 calculates a sum value by summing the time series measurement data generated at each preset calculation period during a preset storage period, calculates an average of the time series measurement data, and calculates the calculation unit 130 The result is stored in the storage unit 150 (S300).

또한, 서버(100)는 저장기간 동안 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 수집한다. 이러한 동작은 수집부(140)에 의해 이루어지며, 수집부(140)의 동작 결과를 저장부(150)에 저장한다(S310).In addition, the server 100 collects the processing time and the number of processing for time series measurement data generated during the current calculation period for each calculation period during the storage period. This operation is performed by the collection unit 140, and the result of the operation of the collection unit 140 is stored in the storage unit 150 (S310).

서버(100)에서 S300 및 S310의 동작은 특별한 이벤트가 발생하지 않는 한 지속적으로 수행된다.The operation of S300 and S310 in the server 100 is continuously performed unless a special event occurs.

관리자 인터페이스부(120)를 통해 관리자에 의한 써머리값 요청신호가 입력되면(S320-Y), 제어부(170)는 저장부(150)로부터 관리자가 요청한 보고기간에 해당하는 기저장된 데이터들을 추출하여 써머리값 결정부(160)가 동작하도록 제어하여, 써머리값 결정부(160)가 제1 내지 제3 써머리값을 결정하도록 한다(S330).When a summary value request signal is input by the manager through the manager interface unit 120 (S320-Y), the control unit 170 extracts pre-stored data corresponding to the reporting period requested by the manager from the storage unit 150 and performs a summary. The value determination unit 160 is controlled to operate so that the summary value determination unit 160 determines the first to third summary values (S330).

이후, 제어부(170)는 써머리값 결정부(160)에 의해 결정된 제1 내지 제3 써머리값을 기설정된 포맷으로 관리자에게 제공하기 위한 보고서를 작성 및 제공한다(S340).Thereafter, the control unit 170 creates and provides a report for providing the first to third summary values determined by the summary value determination unit 160 to the manager in a preset format (S340).

앞에서도 언급한 바와 같이, 제1 써머리 값은 제1 계산방식에 의해 산출되 것으로 본 실시예에서는 시계열 측정 데이터의 평균값에 의해 산출되는 CPU 사용률이고, 제2 써머리 값은 제2 계산방식에 의해 산출되는 것으로 본 실시예에서는 시계열 측정 데이터의 합산값, 최대값, 및 최소값 중 어느 하나에 의해 산출되는 처리건수이다. 다만, 설명의 편의를 위하여, 이전 기재에서는 제1 써머리 값은 평균값을 사용하고, 제2 써머리 값은 합산값을 사용하는 것으로 예를 들어 설명하였음을 재차 언급한다.As mentioned earlier, the first summary value is calculated by the first calculation method.In this embodiment, it is the CPU usage rate calculated by the average value of the time series measurement data, and the second summary value is calculated by the second calculation method. In the present embodiment, it is the number of processing cases calculated by any one of the sum value, the maximum value, and the minimum value of the time series measurement data. However, for convenience of explanation, it will be mentioned again that in the previous description, the first summary value is the average value and the second summary value is the sum value.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 서버(100)는 지속적으로 기설정된 저장기간 및 산출주기에 따라 써머리값 결정을 위한 데이터들을 산출 및 저장해 둔다. 이에 의해, 최종적으로 써머리값 보고서를 작성할 때, 기저장해 둔 중간 데이터들을 활용할 수 있으므로, 시스템의 과부하를 방지할 수 있음은 물론, 오류가 발생하지 않는 정확한 데이터를 제공할 수 있다.As described above, the server 100 continuously calculates and stores data for determining a summary value according to a preset storage period and calculation period. As a result, when preparing a summary report, it is possible to utilize pre-stored intermediate data, thereby preventing overloading of the system and providing accurate data that does not cause errors.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. Therefore, the embodiments described above are illustrative in all respects and should be understood as non-limiting. The scope of the present invention is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

100 : 서버 110 : 네트워크 인터페이스부
120 : 관리자 인터페이스부 130 : 계산부
140 : 수집부 150 : 저장부
160 : 써머리값 결정부 170 : 제어부100: server 110: network interface unit
120: manager interface unit 130: calculation unit
140: collection unit 150: storage unit
160: summary value determination unit 170: control unit

Claims (10)

기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터를 제1 계산방식으로 산출하여 제1 계산값을 저장하는 단계;
상기 기설정된 저장기간 동안 상기 산출주기마다 발생하는 상기 시계열 측정 데이터를 제2 계산방식으로 산출하여 제2 계산값을 저장하는 단계;
상기 기설정된 저장기간 동안 상기 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 각각 저장하는 단계;
보고기간을 포함한 써머리값 요청신호가 입력되면, 상기 저장된 제1 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제1 계산값을 상기 제1 계산방식으로 산출하여 제1 써머리(Summary) 값을 결정하는 단계;
상기 저장된 제2 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제2 계산값을 제2 계산방식으로 산출하여 제2 써머리 값을 결정하는 단계; 및
상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리시간 및 처리건수를 이용하여 제3 써머리 값을 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 제3 써머리 값을 결정하는 단계는,
상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리시간을 합산하는 단계;
상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리건수를 합산하는 단계; 및
상기 처리시간의 합산값과 상기 처리건수의 합산값의 비율을 이용하여 상기 제3 써머리 값을 산출하는 단계;를 포함하며,
상기 제3 써머리 값을 산출하는 단계는, 하기의 수식에 의해 상기 제3 써머리 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법:
Figure 112021037253456-pat00009

여기서, summary3는 상기 제3 써머리 값이고, sumf는 상기 합산된 처리건수이며, sumt는 상기 합산된 처리시간이다.Calculating time series measurement data generated every preset calculation period during a preset storage period using a first calculation method and storing the first calculated value;
Calculating the time series measurement data generated every calculation period during the preset storage period using a second calculation method and storing a second calculated value;
Storing a processing time and a processing number of time series measurement data generated during a current calculation period for each calculation period during the preset storage period;
Determining a first summary value by calculating a first calculated value corresponding to the reporting period among the stored first calculated values by the first calculation method when a summary value request signal including a reporting period is input;
Determining a second summary value by calculating a second calculated value corresponding to the reporting period among the stored second calculated values using a second calculation method; And
Including; determining a third summary value using the stored processing time and processing number corresponding to the reporting period; and
The step of determining the third summary value,
Summing the stored processing time corresponding to the reporting period;
Summing the stored number of processed cases corresponding to the reporting period; And
And calculating the third summary value using a ratio of the sum value of the processing time and the sum value of the number of processing cases; and
The calculating of the third summary value includes determining the third summary value by the following equation:
Figure 112021037253456-pat00009

Here, summary 3 is the third summary value, sum f is the summed number of treatments, and sum t is the summed treatment time. 제 1 항에 있어서,
상기 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고,상기 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 상기 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간인 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법.The method of claim 1,
The first summary value is a CPU usage rate, the second summary value is the number of data processing, and the third summary value is an average processing time per data processing. 제 1 항에 있어서,
상기 제1 계산방식은 평균 산출 방식이고,
상기 제2 계산방식은 합계 산출 방식, 최대값 산출 방식, 및 최소값 산출 방식 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법.The method of claim 1,
The first calculation method is an average calculation method,
The second calculation method is any one of a sum calculation method, a maximum value calculation method, and a minimum value calculation method. 삭제delete 삭제delete 기설정된 저장기간 동안 기설정된 산출주기마다 발생하는 시계열 측정 데이터의 제1 계산방식 및 제2 계산방식으로 각각 제1 계산값 및 제2 계산값을 산출하는 계산부;
상기 기설정된 저장기간 동안 상기 산출주기마다 현재 산출주기 동안 발생하는 시계열 측정 데이터에 대한 처리시간 및 처리건수를 수집하는 수집부;
상기 산출주기마다 상기 계산부 및 상기 수집부의 동작 결과를 저장하는 저장부;
보고기간을 포함한 써머리값 요청신호를 입력받는 관리자 인터페이스부; 및
상기 써머리값 요청신호가 입력되면, 상기 저장된 제1 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제1 계산값을 상기 제1 계산방식으로 산출하여 제1 써머리(Summary) 값을 결정하고, 상기 저장된 제2 계산값 중 상기 보고기간에 해당하는 제2 계산값을 제2 계산방식으로 산출하여 제2 써머리 값을 결정하며, 상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리시간 및 처리건수를 이용하여 제3 써머리 값을 결정하는 써머리값 결정부;를 포함하며,
상기 써머리값 결정부는, 상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리시간을 합산하고, 상기 보고기간에 해당하는 상기 저장된 처리건수를 합산하며, 상기 처리시간의 합산값과 상기 처리건수의 합산값의 비율을 이용하여 상기 제3 써머리 값을 산출하고, 하기의 수식에 의해 상기 제3 써머리 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버:
Figure 112021037253456-pat00010

여기서, summary3는 상기 제3 써머리 값이고, sumf는 상기 합산된 처리건수이며, sumt는 상기 합산된 처리시간이다.A calculation unit that calculates a first calculation value and a second calculation value, respectively, in a first calculation method and a second calculation method of time series measurement data generated every preset calculation period during a preset storage period;
A collection unit for collecting a processing time and a number of processing times for the time series measurement data generated during the current calculation period for each calculation period during the preset storage period;
A storage unit for storing operation results of the calculation unit and the collection unit for each calculation period;
A manager interface unit receiving a request signal for a summary value including a reporting period; And
When the summary value request signal is input, a first calculation value corresponding to the reporting period among the stored first calculation values is calculated using the first calculation method to determine a first summary value, and the stored second calculation value Among the calculated values, a second summary value is determined by calculating a second calculated value corresponding to the reporting period using a second calculation method, and a third summary value is calculated using the stored processing time and the number of processing cases corresponding to the reporting period. Includes; a summary value determining unit to determine,
The summary value determination unit sums the stored processing time corresponding to the reporting period, sums the stored processing number corresponding to the reporting period, and calculates a ratio of the sum value of the processing time and the sum of the number of processing cases. A server for determining the summary value from large-capacity source data, characterized in that the third summary value is calculated using the following equation and the third summary value is determined:
Figure 112021037253456-pat00010

Here, summary 3 is the third summary value, sum f is the summed number of treatments, and sum t is the summed treatment time. 제 6 항에 있어서,
상기 제1 써머리 값은 CPU 사용률이고, 상기 제2 써머리 값은 데이터 처리건수이며, 상기 제3 써머리 값은 데이터 처리건당 평균 처리시간인 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버.The method of claim 6,
The first summary value is a CPU usage rate, the second summary value is the number of data processing, and the third summary value is an average processing time per data processing. 제 6 항에 있어서,
상기 제1 계산방식은 평균 산출 방식이고,
상기 제2 계산방식은 합계 산출 방식, 최대값 산출 방식, 및 최소값 산출 방식 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 서버.The method of claim 6,
The first calculation method is an average calculation method,
The second calculation method is any one of a sum calculation method, a maximum value calculation method, and a minimum value calculation method. 삭제delete 삭제delete
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010040806A (en) * 1998-12-09 2001-05-15 타노 미치야수 Driving management system capable of analyzing driving tendency and components of system
JP2010128853A (en) * 2008-11-28 2010-06-10 Cores:Kk Time-series data processing program
KR20100102299A (en) 2009-03-11 2010-09-24 (주)씨디네트웍스 Method for managing cpu load of contents transmitting device and contents transmitting device thereof
JP2011065269A (en) * 2009-09-15 2011-03-31 Toshiba Corp Time series data analysis support program and device
JP2013097783A (en) * 2011-11-03 2013-05-20 Fujitsu Ltd Program, analysis method, and information processor

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010040806A (en) * 1998-12-09 2001-05-15 타노 미치야수 Driving management system capable of analyzing driving tendency and components of system
JP2010128853A (en) * 2008-11-28 2010-06-10 Cores:Kk Time-series data processing program
KR20100102299A (en) 2009-03-11 2010-09-24 (주)씨디네트웍스 Method for managing cpu load of contents transmitting device and contents transmitting device thereof
JP2011065269A (en) * 2009-09-15 2011-03-31 Toshiba Corp Time series data analysis support program and device
JP2013097783A (en) * 2011-11-03 2013-05-20 Fujitsu Ltd Program, analysis method, and information processor

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