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클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019024856
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템은 리눅스 컨테이너 구조 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 스케일링 시스템으로서, 리소스 서버에서 운영중인 컨테이너의 자원 사용량 정보를 수집하는 리소스 정보 수집기, 상기 리소스 정보 수집기로부터 상기 자원 사용량 정보를 수신하여 시간 창(time window) 묶음으로 수집하는 애그리 게이터 및 상기 자원 사용량 정보의 제1시간단위 자원이동 평균 정보와 제2시간단위 자원이동 평균 정보를 산출하여 자원 사용량의 증감을 예측하는 상태 예측부를 포함한다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) G06F 15/16 (2018.01.01) H04L 12/24 (2006.01.01)
CPC G06F 9/5077(2013.01) G06F 9/5077(2013.01) G06F 9/5077(2013.01)
출원번호/일자 1020150188442 (2015.12.29)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1740490-0000 (2017.05.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170526) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.12.29)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허의남 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 김원용 대한민국 경기도 남양주시 순화궁로 ,

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김등용 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 *** *층-***(구로동,제이엔케이디지털타워)(동진국제특허법률사무소)
2 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 경기도 용인시 기흥구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2015-1282070-66
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0694543-15
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2016-1156361-15
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.11.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1156379-25
5 등록결정서
Decision to grant		 2017.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0152476-10
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
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번호 청구항
1 1
리눅스 컨테이너 구조 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 스케일링 시스템으로서,리소스 서버에서 운영중인 컨테이너의 자원 사용량 정보를 수집하는 리소스 정보 수집기;상기 리소스 정보 수집기로부터 상기 자원 사용량 정보를 수신하여 시간 창(time window) 묶음으로 수집하는 애그리 게이터; 및상기 자원 사용량 정보의 단기 자원이동 평균 정보와 장기 자원이동 평균 정보를 산출하여 자원 사용량의 증감을 예측하는 상태 예측부를 포함하고,상기 상태 예측부는 단기 자원이동 평균이 장기 자원이동 평균에 비해 큰 값을 가지며, 두 값 사이의 비율이 일정수준을 초과하여 증가하는 경우 자원사용량의 급격한 전입으로 예측하고, 단기 자원이동 평균이 장기 자원이동 평균에 비해 작은 값을 가지며, 두 값 사이의 비율이 일정 수준을 초과하여 작아지는 경우 자원 사용량의 급격한 감소로 예측하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 상태 예측부에서 자원 사용량의 증가를 예측한 경우, 스케일을 확장하고, 상기 상태 예측부에서 자원 사용량의 감소를 예측한 경우, 스케일을 감소시키는 컨테이너 확장기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 상태 예측부는 자원 사용량의 증감이 예측된 경우, 서비스 협약 수준(SLA : Service Level Agreement)에 도달하기 전에 스케일링을 수행하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템
4 4
제2항에 있어서,상기 컨테이너 확장기는 최적화된 리소스 서버를 선택하여 스케일 확장 또는 감소를 수행하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 시스템
5 5
리눅스 컨테이너 구조 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 리소스 서버로부터 자원 사용량 정보를 전송받는 관리서버에 의해서 수행되는 사전 오토 스케일링 방법으로서,상기 자원 사용량 정보를 전송받아 수집하는 단계;수집된 정보를 동일한 서비스에 따라 그룹화하는 단계;상기 자원 사용량 정보를 수신하여 시간 창(time window) 묶음으로 수집하는 단계;단기 자원 이동 평균과 장기 자원 이동 평균을 비교하여 자원사용량의 증감을 예측하는 단계; 및예측된 상기 자원사용량의 증감에 따라 스케일링을 수행하는 단계를 포함하고,상기 자원사용량의 증감을 예측하는 단계는 단기 자원이동 평균이 장기 자원이동 평균에 비해 큰 값을 가지며, 두 값 사이의 비율이 일정수준을 초과하여 증가하는 경우 자원사용량의 급격한 전입으로 예측하고, 단기 자원이동 평균이 장기 자원이동 평균에 비해 작은 값을 가지며, 두 값 사이의 비율이 일정 수준을 초과하여 작아지는 경우 자원 사용량의 급격한 감소로 예측하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 스케일링을 수행하는 단계는 자원 사용량의 증감이 예측된 경우, 서비스 협약 수준(SLA : Service Level Agreement)에 도달하기 전에 스케일링을 수행하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 방법
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제5항에 있어서,상기 스케일링을 수행하는 단계 이전에,최적화된 리소스 서버를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사전 오토 스케일링 방법
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제5항 내지 제7항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 경희대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 실시간 모바일 클라우드 서비스 플랫폼 연구개발