KR20140045156A - 프로비저닝 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝 관리 장치는 적어도 자원 행태 정보와 클라우드의 성능 측정 정보를 포함하는 클라우드 자원 정보를 수집하고, 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 클라우드 데이터 센터의 현재 자원 상태를 결정하며, 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산하고, 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는 경우에 클라우드 데이터 센터의 자원을 구성한 후, 자원 구성을 검증한다.

Description

프로비저닝 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVISIONING}
본 발명은 프로비저닝 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝에 관한 것이다.
클라우드 서비스 공급자는 자신의 클라우드 데이터 센터를 활용해 클라우드 서비스 소비자에게 클라우드 컴퓨팅 기능을 제공한다.
클라우드 데이터 센터의 효율적 활용을 위해서, 프로비저닝(Provisioning), 장애 관리 및 모니터링 등과 같은 관리 기술이 필요하다.
클라우드 데이터 센터에서의 프로비저닝은 클라우드 자원을 최적화하기 위해 자원 가용성 분석, 구성된 자원 재조정, 새 요청에 따른 자원 할당 및 통지 등의 기능을 제공한다. 그러나 해당 프로비저닝이 제대로 이루어졌는지 즉, 프로비저닝된 네트워크에서 기대 성능 수준을 제공하고 있는지 확인하는 기능은 제공하고 있지 않다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 프로비저닝된 네트워크에서 기대 성능 수준을 제공하고 있는지 확인할 수 있는 프로비저닝 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝 장치가 제공된다. 프로비저닝 장치는 자원 가용성 분석부, 자원 할당 스케줄링부, 그리고 자원 프로비저닝부를 포함한다. 상기 자원 가용성 분석부는 클라우드 자원 정보를 수집하고, 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 현재 자원 상태를 결정한다. 상기 자원 할당 스케줄링부는 상기 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산하고, 상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는지 판단한다. 그리고 상기 자원 프로비저닝부는 상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하면 상기 클라우드 데이터 센터의 자원을 구성한다.
상기 프로비저닝 장치는 상기 클라우드 데이터 센터의 자원 구성을 검증하는 검증부를 더 포함할 수 있다.
상기 검증부는 상기 자원 구성이 사용자에게 약속된 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)이 실제 제공되는지를 통해서 상기 검증을 수행할 수 있다.
상기 자원 프로비저닝부는 상기 검증에 실패하면 자원 구성을 수정하고, 상기 검증부는 상기 사용자 요청에 따라서 자원 구성을 다시 검증할 수 있다.
상기 자원 프로비저닝부는 상기 자원 구성이 사용자에게 약속된 SLA(Service Level Agreement)가 실제 제공되었는지의 정도에 따라서 자원 구성의 적어도 일부를 수정할 수 있다.
상기 자원 프로비저닝부는 네트워크의 변경 정도에 따라서 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정할 수 있다.
상기 클라우드 자원 정보는 자원 행태 정보와 클라우드의 성능 측정 정보를 포함하며, 상기 자원 가용성 분석부는 자원 관리 기능 모듈과 성능 관리 기능 모듈로부터 각각 상기 자원 행태 정보와 상기 클라우드의 성능 측정 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 다른 한 실시 예에 따르면, 프로비저닝 관리 장치에서 클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝 방법이 제공된다. 프로비저닝 방법은 적어도 자원 행태 정보와 클라우드의 성능 측정 정보를 포함하는 클라우드 자원 정보를 수집하는 단계, 상기 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 상기 클라우드 데이터 센터의 현재 자원 상태를 결정하는 단계, 상기 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산하는 단계, 상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는지 판단하는 단계, 상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는 경우, 상기 클라우드 데이터 센터의 자원을 구성하는 단계, 그리고 상기 클라우드 데이터 센터의 자원 구성을 검증하는 단계를 포함한다.
상기 검증하는 단계는 사용자에 대한 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)의 제공 여부를 통해서 상기 자원 구성을 검증하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 검증하는 단계는 상기 자원 구성의 검증에 실패한 경우, 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 프로비저닝 방법은 사용자로부터 상기 자원 구성으로 생성되는 네트워크의 변경을 요청 받으면, 네트워크의 변경 정도에 따라서 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 해당 프로비저닝이 제대로 이루어졌는지 검증을 통해서 프로비저닝된 자원의 성능을 보장해 줄 수 있다.
또한 검증 기능이 고장 관리 기능에서 분리됨으로써, 향상된 성능을 제공할 수 있고, 클라우드 데이터 센터의 고장 관리 시스템의 작업 부하를 완화시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 클라우드 컴퓨팅 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 관리 장치를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 프로비저닝 기능 모듈의 동작을 설명한 흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 프로비저닝 기능 모듈을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 관리 장치에서의 프로비저닝 방법을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 프로비저닝 장치 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 클라우드 컴퓨팅 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 사용자 단말(100)은 클라우드 데이터 센터(200)에 연결되며, 클라우드 데이터 센터(200)는 사용자 단말(100)에게 제공할 데이터를 저장 및 관리한다. 클라우드 데이터 센터(200)는 네트워크(300)의 자원인 복수의 노드(310)를 이용하여 사용자 단말(100)로 클라우드 컴퓨팅 기능을 제공한다. 특히, 클라우드 데이터 센터(200)는 네트워크(300)의 물리적인 자원을 서버 가상화를 이용하여 가상 자원을 생성하고, 이들 가상 자원을 이용하여 사용자 단말(100)로 클라우드 컴퓨팅 기능을 제공할 수 있다. 이네트워크(300)의 노드(310)는 라우터나 스위치 및 서버와 같은 통신 장비를 포함할 수 있다.
이와 같이, 가상화를 이용하면 클라우드 데이터 센터(200)의 효율성을 극대화할 수 있으며 운영면에서 자율성 및 유연성을 제공해 줄 수 있다.
클라우드 관리 장치(400)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 네트워크(300), 네트워크(300)의 자원 및 서비스를 관리한다.
또한 클라우드 관리 장치(400)는 네트워크(300), 네트워크(300)의 자원 및 서비스를 관리함에 있어서 자동화(autonomic) 기능을 지원한다. 즉, 클라우드 관리 장치(400)는 관리자의 개입을 최소화해 자체의 자율적인 관리를 수행한다.
이러한 클라우드 관리 장치(400)는 클라우드 데이터 센터(200)의 특정 유형에 한정되지 않고 클라우드 데이터 센터(200)의 모드 유형에 적용될 수 있으며, 도 1과 같은 클라우드 컴퓨팅 환경뿐만 아니라 일반 데이터 센터에도 적용이 가능하다.
클라우드 데이터 센터(200)는 사용자의 요청에 적합한 서비스를 제공한다. 사용자의 요청 형태는 사용자가 클라우드 데이터 센터(200)를 이용할 때 어떠한 형태의 서비스를 제공 받고 싶은지를 나타낸다. IaaS 클라우드에서 사용자 요청은 자신이 필요로 하는 노드의 개수, 성능, 그리고 이를 특정한 방식으로 엮어주는 네트워크 토폴로지 등이 포함될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 관리 장치를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 2을 참고하면, 클라우드 관리 장치(400)는 인터페이스 모듈에 해당하는 메시지 서비스 버스(Message Service Bus, MSB)(410), 공통 평가 기준 기능 모듈(Common Criteria Function Module, CCFM)(420), 자원 관리 기능 모듈(Resource Management Function Module, RMFM)(430), 데이터베이스(Data Base, DB)(440), 공통 서비스 인터페이스 모듈(Common Service Interface Module, CSIM)(450), 오류 관리 기능 모듈(Fault Management Function Module, FMFM)(460), 프로비저닝 기능 모듈(Provisioning Function Module, PFM)(470), 인지 관리 기능 모듈(Cognitive Management Function Module, CMFM)(480) 및 성능 모니터링 기능 모듈(Performance Monitoring Function Module, PMFM)(490)을 포함한다.
MSB(410)는 메시지를 통해서 클라우드 관리 장치(400)의 기능 모듈(420~490)간 인터페이스를 제공한다. 클라우드 관리 장치(400)의 각 기능 모듈(420~490)은 MSB(410)를 통해 전달되는 메시지를 통해서 정보를 교환한다. MSB(410)를 통해 전달되는 메시지는 클라우드 관리 장치(400)의 각 기능 모듈(420~490)을 위한 일관된 인터페이스를 제공하며, 가입/게시(subscribe/publish) 메소드를 통해서 동작한다. 예를 들어, PFM(470)이 PMFM(490)의 정보에 관심이 있다면, PFM(470)은 PMFM(490)에 가입하고, PMFM(490)이 정보를 게시했을 때 MSB(410)를 통해서 PMFM(490)의 원하는 정보를 수신하게 된다.
CCFM(420)은 클라우드 데이터 센터(200)를 위한 인증을 제공한다. 여기서, 인증은 클라우드 데이터 센터(200)의 사용자에 한정되지 않는다. 클라우드 데이터 센터(200)에 추가되는 노드 또한 인증되어야 하며, 네트워크 역시 사용자가 생성된 논리적 네트워크인지 클라우드 데이터 센터(200)의 물리적 네트워크가 될 것인지를 인증되어야 한다. 또한 클라우드 데이터 센터(200)에서 제공되는 서비스 또한 인증되어야 한다. 따라서 CCFM(420)은 클라우드 데이터 센터(200)의 사용자 인증뿐만 아니라 클라우드 데이터 센터(200)에 추가되는 노드 인증, 네트워크 인증 및 서비스 인증을 수행한다.
RMFM(430)은 스위치, 라우터 및 서버 등과 같은 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 관리한다. RMFM(430)은 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 발견하고, 고장이나 장애 등 각 자원의 행태를 모니터링하며, 각 자원의 행태를 분석한다. RMFM(430)은 발견된 자원 목록, 분석된 각 자원의 행태 정보 등을 MSB(410)를 통해서 DB(440)에 저장한다.
또한 고장이나 장애 등의 오류가 발생하면, RMFM(430)은 FMFM(460)에 의해 생성된 구제 정책을 수신하고, 수신한 구제 정책에 따라서 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 재구성한다.
FMFM(460)은 오류를 검출하고, 근본 원인을 분리하고 분석하며, 검출한 오류에 대한 구제 정책을 생성한다. 오류의 유형은 전원 정전 또는 장치 고장 등과 같은 장치 오류에 한정되지 않는다. 오류에는 링크의 높은 지연과 큰 지터 등과 같은 최종 사용자에 대한 서비스 수준 협약(Service Level Agreement, SLA) 위반의 모든 유형이 포함될 수 있다.
FMFM(460)은 오류를 분석하는 동안 오류에 대한 높은 수준의 이해를 위해 CMFM(480)과 상호 작용한다. 예를 들면, 클라우드 장애 발생 시 CMFM(480)는 FMFM(460)으로부터 장애에 대한 증상들을 받아보고 이러한 증상들을 근거로 한 근본적인 문제점을 찾아낸다. 또한, 이종 네트워크 장비로 이루어진 멀티-클라우드 환경 시 라우터에 사용되는 동일한 명령의 집합이 시스코와 주니퍼 라우터에서 서로 다른 것을 의미할 수 있으므로, 이러한 차이점을 이해하고 해석하는 것 또한 CMFM(480)의 역할에 포함된다.
또한 FMFM(460)은 오류의 분석을 위한 추가 정보를 수신하기 위해 RMFM(430) 및 PMFM(490)과 상호 작용한다. 즉, FMFM(460)은 RMFM(430)으로부터 분석된 각 자원의 행태 정보를 요청하여 수신하고, PMFM(490)으로부터 클라우드의 성능 측정 값을 요청하여 수신할 수 있으며, FMFM(460)은 수신한 정보들을 이용하여 오류를 분석할 수 있다.
FMFM(460)은 구제 정책이 생성되면 생성된 구제 정책을 RMFM(430)으로 전달한다. 또한 FMFM(460)은 오류의 심각도에 따라서 오류에 관련된 내역을 MSB(410)를 통해서 DB(440)에 저장할 수 있다.
PMFM(490)은 클라우드의 성능을 측정하는 역할을 한다. 즉, PMFM(490)은 컴퓨팅 자원 성능, 서비스 자원 성능, 네트워크 자원 성능 및 사용자의 논리적 네트워크 성능을 모니터링하고 측정한다.
PMFM(490)은 정전과 같은 단순한 오류를 측정할 뿐만 아니라 네트워크 성능을 결정하는 데 필요한 지연 통계나 처리량 등과 같은 네트워크 측정을 제공한다. PMFM(490)은 클라우드 데이터 센터(200)의 기판 네트워크의 네트워크 측정뿐만 아니라 사용자의 논리적 네트워크를 위한 네트워크 측정을 제공한다.
다른 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 480)들은 PMFM(490)에 의해 측정된 정보를 토대로 해당 기능을 수행한다. PMFM(490)는 측정한 정보로부터 각 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 480)에 관련되는 정보만을 필터링하여 해당하는 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 480)로 전달한다.
또한 PMFM(490)은 해당 정보를 DB(440)에 저장하며, PMFM(490)과 각 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 480)간의 통신은 MSB(410)를 통해서 이루어진다.
CMFM(480)은 클라우드 관리 장치(400)에 지능을 부여하는 모듈이다. CMFM(480)의 핵심 기능은 앞에서 설명한 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 490)과 협력하여 보다 나은 클라우드 관리를 가능하게 한다. 즉, CMFM(480)은 각 기능 모듈(420, 430, 460, 470, 490)에 의해서 제공되는 맥락 관련 정보를 해석하고, 각 기능 모듈이 이해하고 필요로 하는 정보를 생성한다. 즉, CMFM(480)은 클라우드 관리 장치(400)에 지능 또는 자율성을 부여하는 데 있어 중추적인 역할을 수행한다.
다음, PFM(470)은 효율적인 방법으로 가능한 많은 사용자 요청을 수행하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 PFM(470)은 DB(440), RMFM(430) 및 PMFM(430)과의 협력을 통해서 가용한 클라우드 자원 정보를 수집하고, 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 이론적인 최적 자원 예약을 계산한다. PFM(470)은 RMFM(430) 및 PMFM(430)로 필요한 정보를 요청하여 수집하고, DB(440)에서 필요한 정보를 검색함으로써, 가용한 클라우드 자원 정보를 수집할 수 있다.
PFM(470)은 계산한 이론적인 최적 자원 예약에 따라서 자원을 구성한다. PFM(470)은 자원 구성 후에 프로비저닝된 자원이 원래 의도한대로 동작하는지 확인하기 위해 프로비저닝된 자원을 모니터링한다.
CSIM(450)은 각 기능 모듈(430, 460, 470, 480, 490)들이 서로의 기능들을 사용할 수 있도록 기본적인 API(Application Program Interface)를 제공하며, 각 기능 모듈(430, 460, 470, 490)에 의해 생성되는 데이터를 일시적으로 저장하는 인-메모리 데이터 관리 기능을 가진다.
DB(440)에는 RMFM(430)에서 생성되는 정보, PMFM(490)에서의 클라우드 성능 측정 및 FMFM(460)에서 생성된 오류에 관련된 내역 등이 저장되며, DB(440)에 저장된 정보들은 나중에 자원 관리나 프로비저닝 시 참조용으로 사용된다.
관리자와 사용자는 운영 및 관리 시스템을 통해서 원의 상태, 오류 정보 등 클라우드 관리 장치(400)의 정보에 접근할 수 있다. 이 정보는 텍스트 또는 그래픽에 의해 운영 및 관리 시스템에 표시될 수 있다.
도 3은 도 2에 도시된 프로비저닝 기능 모듈의 동작을 설명한 흐름도이다.
도 3에 도시된 PFM(470)의 프로비저닝 알고리즘은 두 가지 경우에 의해 트리거될 수 있다. 두 가지 경우는 사용자가 새로운 사용자 네트워크의 생성을 요청한 경우와 사용자가 기존의 네트워크에 변경이 발생한 경우가 해당될 수 있다.
도 3을 참고하면, PFM(470)은 사용자로부터 새로운 사용자 네트워크의 생성 요청을 수신하면(S302), MSB(410)를 통해 DB(440), RMFM(430) 및 PMFM(490)로부터 가용한 클라우드 자원 정보에 대한 정보를 수집한다(S304).
PFM(470)은 수집한 클라우드 자원 정보를 토대로 현재의 자원 상태를 결정한다(S306). 예를 들어, PFM(470)은 클라우드 데이터 센터(200)에서 가용할 수 있는 CPU 자원 양, 메모리 자원, 스토리지 자원, 네트워크 자원 또한 스위치 라우터에서의 대역폭 자원 등을 토대로 현재의 자원 상태를 결정할 수 있다.
일단, PFM(470)은 클라우드 데이터 센터(200)의 현재 자원 상태가 결정되고 나면, 이론적인 최적 자원 예약을 계산한다(S308). 이 단계에서는 이론적으로 최적 자원 예약이 계산되며 실제 자원은 변경되지 않는다. 최적 자원 예약 계산에는 수학/경제학 등 여러 분야의 이론을 이용한 알고리즘들이 사용될 수 있고, 예를 들어, 가장 기본적인 라운드 로빈(Round Robin)이나 워터 필링(Water filling) 방식에서부터 경제학 이론에서 나오는 선호 선택(preference selection)과 같은 방법들이 사용될 수 있다.
학계로부터 많은 자원 할당 문제에서, 이 문제는 NP(Non-deterministic Polynomial-time)-하드 문제로 알려져 있으며, 이는 최적 자원 예약의 계산이 제법 쉽지 않음을 의미한다. 따라서 어떤 실제 프로비저닝이 수행되기 전에 유효한 이론적인 최적 자원 예약이 계산될 수 있도록 확실히 할 필요가 있다. 또한 이 단계(S308)에서 PFM(470)은 사용자의 요청에 대응하기 위해 존재하는 클라우드 자원 구성을 이론적으로 변경할 수도 있다.
PFM(470)의 계산된 이론적인 최적 자원 예약의 출력은 사용자의 요청에 대응하는 클라우드를 구성하는 명령어의 집합이다. 일 예로서, 명령의 집합은 표 1과 같을 수 있다. 표 1에 도시된 예시는 보다 쉬운 이해를 위한 것으로, 실제 명령의 세트는 이보다 훨씬 복잡할 수 있다.
[표 1]
Figure pat00001
PFM(470)은 이론적인 최적 자원 예약이 계산되면(S308), 예약된 이론적인 최적 자원이 사용자 요청을 수용하는지 확인한다(S310).
이론적인 최적 자원이 사용자 요청을 수용하는 경우, PFM(470)은 이론적인 최적 자원을 토대로 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 구성하기 위한 명령의 집합을 생성하고, 생성한 명령의 집합에 따라서 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 구성한다(S312).
이와 같이, PFM(470)은 이론적인 최적 자원 예약의 계산과 실제 자원의 구성 단계를 분리시키는데, 이와 같이 분리하는 이유는 현재 클라우드 상황에 최적화된 프로비저닝을 하기 위한 것이며, 애초에 수용하기 불가능한 SLA들을 걸러냄으로써 불필요한 자원 구성을 미연에 방지할 수 있다.
한편, PFM(470)은 이론적인 최적 자원이 사용자 요청을 수용하지 않는 경우(S310), 클라우드 데이터 센터(200)의 관리자와 사용자에게 통보하고(S318), 프로비저닝을 종료한다(S320).
PFM(470)은 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 구성한 후 자원 구성의 유효성을 검증한다(S314). 이때 자원 구성의 유효성의 검증은 사용자의 요청을 확인하는 것으로 이루어질 수 있다. 즉, 이 단계(S314)는 자원 구성이 사용자에게 약속된 SLA가 실제로 전달되고 있는지 확인하는 단계이다. 예를 들어, PFM(470)은 노드들의 자원 같은 CPU 속도나 메모리 등을 측정해서 이들 측정 값이 사용자의 요청과 부합되는지 확인함으로써 자원 구성의 유효성을 검증한다.
종래의 클라우드 관리 장치에서는 이 단계(S314)와 비슷한 단계를 FMFM(460)에 의해 수행된다. 그러나 FMFM(460)은 네트워크에 존재하는 모든 단일 사용자 네트워크를 모니터링하므로, 부하량이 엄청 크다. 따라서, 본 발명의 실시 예와 같이 이 단계(S314)를 PFM(470)에서 수행하면, FMFM(460)의 의무의 일부를 해소하므로, FMFM(460)의 부하량을 줄일 수 있게 해준다.
또한 새로 추가된 네트워크는 예를 들면, 예상 SLA 수준을 충족하기가 어렵거나 심지어 예상 SLA 수준보다 더 나빠지는 문제 등과 같은 더 많은 문제를 일으킬 것으로, 이미 구성된 사용자 네트워크에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또는 단순히 단계(S308)의 이론적인 최적 자원 예약 계산이 정확하지 않을 수 있다. 따라서 오류의 원인이 무엇이든, 새롭게 구성된 사용자 네트워크의 무결성을 확인하기 위해 자원 구성의 유효성 검증 단계(S314)가 필요하다.
PFM(470)은 자원 구성의 유효성이 성공적으로 검증되면(S316), 관리자와 사용자에게 통보하고(S318), 프로비저닝을 종료한다(S320).
한편, PFM(470)은 자원 구성의 검증에 실패하는 것과 같이 프로비저닝에 문제가 발생할 경우(S316), 수정 루틴을 소환한다.
도 3에 도시한 바와 같이, 수정 루틴에는 단계(S302)로 돌아가 처음부터 프로비저닝을 시작하는 제1 루틴(L1)과 단계(S324, S326)를 통해서 클라우드 자원 정보를 수집한 후에 수집한 클라우드 자원 정보를 일부 수정한 후 단계(S314)를 수행하는 제2 루틴(L2)이 있다.
PFM(470)은 프로비저닝 문제의 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따라서 제1 및 제2 루틴(L1, L2) 중 하나를 선택한다.
PFM(470)은 프로비저닝 문제의 심각도에 따라서 전체 수정이 필요한 것으로 판단되면(S322), 단계(S302)로 돌아가 처음부터 프로비저닝을 다시 시작한다.
한편, 전체 수정이 필요하지 않은 경우, PFM(470)은 클라우드 전체 자원 정보가 아닌 문제가 발생한 일부의 클라우드 자원 정보를 수집한 후에(S324), 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 단계(S306~S312)를 통하여 자원을 구성하고, 자원 구성에 부분적 수정을 수행한다(S326).
그런 다음, PFM(470)은 자원 구성의 유효성을 다시 검증한다(S314).
한편, PFM(470)은 프로비저닝 문제의 심각도에 따라서 큰 수정이 필요한 것으로 판단되면(S322), 단계(S302)로 돌아가 처음부터 프로비저닝을 다시 시작한다.
이때, 프로비저닝 알고리즘의 무한 루프를 방지하기 위해 PFM(470)은 루틴 반복의 수를 설정할 수 있다. 따라서 PFM(470)은 루틴 반복이 설정된 수에 도달할 때까지 프로비저닝이 성공적이지 못한 경우, 관리자와 사용자에게 프로비저닝 실패를 알리고, 프로비저닝을 종료할 수 있다.
또한, 사용자가 사용자 네트워크의 사양을 변경한 경우에, PFM(470)은 이를 수신하며(S328), 네트워크의 변경 정도에 따라서 제1 및 제2 루틴(L1, L2) 중 하나를 선택한다. 제1 및 제2 루틴(L1, L2) 중 하나를 선택하는 방법은 앞에서 설명한 바와 동일할 수 있다. 즉, PFM(470)은 네트워크의 변경 정도에 따라서 작은 수정이 필요한 것으로 판단되면 제2 루틴(L2)을 선택하고, 그렇지 않으면 제1 루틴(L1)을 선택할 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 프로비저닝 기능 모듈을 나타낸 도면이다.
도 4를 참고하면, PFM(470)은 자원 가용성 분석부(472), 자원 할당 스케줄링부(474), 자원 프로비저닝부(476) 및 검증부(478)를 포함한다.
자원 가용성 분석부(472)는 사용자로부터 새로운 사용자 네트워크의 생성을 요청 받으면, DB(440) 및 PMFM(490)으로부터 클라우드 데이터 센터(200)의 자원과 관련된 클라우드 자원 정보를 수집한다.
자원 가용성 분석부(472)는 가용한 클라우드 자원 정보로부터 클라우드 데이터 센터(200)의 현재 자원 상태를 결정한다.
자원 할당 스케줄링부(474)는 클라우드 데이터 센터(200)의 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산한다. 즉, 자원 할당 스케줄링부(474)는 CSIM(450)의 프로비저닝 지식 정보 기반을 이용하여 최적 자원 예약을 계산하고, 계산한 최적 자원 예약을 토대로 자원을 구성하기 위한 이론적인 명령의 집합을 생성한다.
자원 프로비저닝부(476)는 이론적인 명령의 집합에 따라서 클라우드 데이터 센터(200)의 자원을 구성한다.
검증부(478)는 클라우드 데이터 센터(200)의 자원이 구성되고 나면, 자원 구성의 유효성을 검증한다. 검증부(478)는 자원 구성이 사용자에게 약속된 SLA가 실제 제공되는지를 통해서 검증을 수행할 수 있다.
검증부(478)는 자원 구성의 유효성의 검증 결과를 관리자와 사용자에게 통보한다.
한편, 검증부(478)에서 자원 구성의 검증에 실패한 경우, 자원 프로비저닝부(476)는 프로비저닝 문제의 심각도를 판단하고, 프로비저닝의 재시작을 결정하거나 자원 구성의 수정을 결정할 수 있다.
자원 프로비저닝부(476)는 자원 구성의 수정을 결정한 경우, 자원 가용성 분석부(472)에서 수집된 가용한 클라우드 자원 정보를 이용하여 존재하는 자원 구성에 이론적인 수정을 행할 수 있다. 그러면, 검증부(478)는 수정된 자원 구성의 유효성을 다시 검증하게 된다.
또한 자원 프로비저닝부(476)는 사용자로부터 사용자 네트워크의 변경을 요청 받은 경우, 프로비저닝의 재시작을 결정하거나 자원 구성의 수정을 결정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 클라우드 관리 장치에서의 프로비저닝 방법을 나타낸 도면이다.
도 5를 참고하면, PFM(470)은 사용자의 요청을 수신하면, 클라우드 데이터 센터(200)의 자원 상태와 관련된 클라우드 자원 정보를 수집한다. PFM(470)은 MSB(410)를 통해 DB(440)와 PMFM(490)으로 자원 상태와 관련된 정보를 요청하고, DB(440)와 PMFM(490)으로부터 자원 상태와 관련된 정보를 수신하는 과정을 통해서 자원 상태와 관련된 클라우드 자원 정보를 수집한다(S1).
PMFM(490)은 PFM(470)으로부터 요청된 정보를 생성할 때, 네트워크 통계에 관한 유용한 정보를 생성하기 위해 네트워크 자원 정보 데이터를 분석하는 데 CMFM(480)과 협력한다(S2). PMFM(490)은 PFM(470)이 정보를 수신할 준비가 될 때까지 CSIM(450)에 일시적으로 해당 정보를 저장할 수 있다.
한편, PFM(470)의 자원 가용성 분석부(472)는 클라우드 자원 정보를 이용하여 클라우드 데이터 센터(200)의 현재 자원 상태를 결정하고, 클라우드 데이터 센터(200)의 현재 자원 상태가 완전히 결정되고 나면, 자원 할당 스케줄링부(474)에서 프로비저닝 지식 정보 기반을 이용하여 자원을 구성하기 위한 명령을 생성한다(S3). PFM(470)의 자원 프로비저닝부(476)는 생성한 명령 집합에 따라서 자원을 구성하는데, 자원 구성이 이론적으로 가능한 것으로 판단되면, 생성한 명령 집합을 바탕으로 자원을 구성한다(S4). 이때 명령 집합을 바탕으로 자원이 구성되는 동안 CSIM(450)의 프로비저닝 지식 정보와 CMFM(480)과의 협력이 필요할 수도 있다.
그런 다음, PFM(470)의 검증부(478)는 프로비저닝 자원을 검증하고(S5), 자원 프로비저닝부(476)는 검증 결과에 따라서 필요한 경우 자원 구성에 대해 수정할 수 있다(S6).
마지막으로, PFM(470)의 검증부(478)는 프로비저닝의 검증 결과를 사용자와 관리자에게 통보한다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (11)

  1. 클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝 장치로서,
    클라우드 자원 정보를 수집하고, 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 현재 자원 상태를 결정하는 자원 가용성 분석부,
    상기 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산하고, 상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는지 판단하는 자원 할당 스케줄링부, 그리고
    상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하면 상기 클라우드 데이터 센터의 자원을 구성하는 자원 프로비저닝부
    를 포함하는 프로비저닝 장치.
  2. 제1항에서,
    상기 클라우드 데이터 센터의 자원 구성을 검증하는 검증부
    를 더 포함하는 프로비저닝 장치.
  3. 제2항에서,
    상기 검증부는 상기 자원 구성이 사용자에게 약속된 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)이 실제 제공되는지를 통해서 상기 검증을 수행하는 프로비저닝 장치.
  4. 제3항에서,
    상기 자원 프로비저닝부는 상기 검증에 실패하면 자원 구성을 수정하고,
    상기 검증부는 상기 사용자 요청에 따라서 자원 구성을 다시 검증하는 프로비저닝 장치.
  5. 제3항에서,
    상기 자원 프로비저닝부는 상기 자원 구성이 사용자에게 약속된 SLA가 실제 제공되었는지의 정도에 따라서 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 프로비저닝 장치.
  6. 제2항에서,
    상기 자원 프로비저닝부는 네트워크의 변경 정도에 따라서 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 프로비저닝 장치.
  7. 제1항에서,
    상기 클라우드 자원 정보는 자원 행태 정보와 클라우드의 성능 측정 정보를 포함하며,
    상기 자원 가용성 분석부는 자원 관리 기능 모듈과 성능 관리 기능 모듈로부터 각각 상기 자원 행태 정보와 상기 클라우드의 성능 측정 정보를 수신하는 프로비저닝 장치.
  8. 프로비저닝 관리 장치에서 클라우드 데이터 센터를 위한 프로비저닝 방법으로서,
    적어도 자원 행태 정보와 클라우드의 성능 측정 정보를 포함하는 클라우드 자원 정보를 수집하는 단계,
    상기 수집한 클라우드 자원 정보를 이용하여 상기 클라우드 데이터 센터의 현재 자원 상태를 결정하는 단계,
    상기 현재 자원 상태를 토대로 이론적인 최적 자원 예약을 계산하는 단계,
    상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는지 판단하는 단계,
    상기 이론적인 최적 자원 예약이 사용자 요청을 수용하는 경우, 상기 클라우드 데이터 센터의 자원을 구성하는 단계, 그리고
    상기 클라우드 데이터 센터의 자원 구성을 검증하는 단계
    를 포함하는 프로비저닝 방법.
  9. 제8항에서,
    상기 검증하는 단계는 사용자에 대한 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)의 제공 여부를 통해서 상기 자원 구성을 검증하는 단계를 포함하는 프로비저닝 방법.
  10. 제8항에서,
    상기 검증하는 단계는 상기 자원 구성의 검증에 실패한 경우, 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 단계를 포함하는 프로비저닝 방법.
  11. 제8항에서,
    사용자로부터 상기 자원 구성으로 생성되는 네트워크의 변경을 요청 받으면, 네트워크의 변경 정도에 따라서 상기 자원 구성의 적어도 일부를 수정하는 단계
    를 더 포함하는 프로비저닝 방법.
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