| 1 |
1
지능화된 인프라 운용 관리 장치에 있어서,메모리; 및프로세서;를 포함하되,상기 프로세서는,운용 대상의 자원을 모니터링하여 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터에 대해 그래프 적인 시각화 방법에 의한 이상 탐지 분석(Anomaly Detection Analysis)을 수행하고, 상기 수집된 데이터에 대해 비정상 예측 분석(Abnormal Prediction Analysis)을 수행하고, 상기 이상 탐지 분석에 따른 결과 및 상기 비정상 트래픽 예측 분석에 따른 결과를 기반으로 사전유지보수 통합관리를 수행하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 2 |
2
제1 항에 있어서,상기 이상 탐지 분석에 대한 결과 및 상기 비정상 트래픽 예측 분석에 대한 결과는 그래프와 생성된 자연어로 표현되는 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 3 |
3
제2 항에 있어서,상기 생성된 자연어를 기반으로 증강 분석(Augmented Analytics)을 수행하는 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 4 |
4
제1 항에 있어서,상기 이상 탐지 분석은, 상기 수집된 데이터가 특이점 이상(Point Anomaly), 집단적 이상(Collective Anomaly), 및 맥락적 이상(Contextual Anomaly) 중 적어도 하나 이상의 이상 상태를 갖는지를 그래픽적인 시각화 방법을 기반으로 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 5 |
5
제4 항에 있어서,상기 이상 상태는, 그래픽적인 시각화 방법으로 산점도(scatter plot), 상자 그림(box plot), 상자 수염 그림(box-and-whisker plot, diagram), 노치드 상자 수염 그림(notched box whisker plot, diagram), 시계열 그림(Timeseries plot), 막대그래프(histogram), 줄기-잎 그림(stem 0026# leaf plot) 및 관리도(Control chart) 중 적어도 하나 이상을 이용해 이상치(outlier)를 탐지하는 것을 기반으로 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 6 |
6
제1 항에 있어서,상기 비정상 예측 분석은,사전에 비정상 트래픽에 대한 정보가 없는 상태에서 비정상 트래픽에 대하여 수행하는 군집 분석, 사전에 그룹에 대한 정보가 있는 상태에서 비정상 트래픽에 대해 수행하는 판별 분석 및 새로운 표본에 대한 비정상 트래픽을 판정하여 구분하는 분류 분석 중 적어도 하나 이상을 기반으로 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 7 |
7
제6 항에 있어서,상기 판별 분석은, 선형 판별 분석, 이차 판별 분석, 정준 판별분석, KNN(K-Nearest Neighbor) 판별 분석 중 적어도 하나 이상인, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 8 |
8
제6 항에 있어서,상기 분류 분석은, 피셔(Fisher)의 판별함수에 의한 분류, 사전확률 정보를 이용한 판별함수에 의한 분류, 마할라노비스 거리함수에 의한 분류 및 사후 확률에 의한 로지스틱 회귀 분류 분석 중 적어도 하나 이상인, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 9 |
9
제1 항에 있어서,상기 사전유지보수 통합관리는,상기 운용 대상의 소프트웨어 오류, 하드웨어의 장애 혹은 고장에 대한 과거 이력을 이용해 상기 운용 대상의 이상치(outlier), 비정상의 장애 및 고장을 예측하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 10 |
10
제9 항에 있어서, 상기 운용 대상의 비정상적인 트래픽의 장애, 및 고장에 대한 예측은,상기 운용 대상의 설계 특성과 연관된 내재된 가용성, 유지보수와 연관된 이상치, 비정상 운영 및 고장과 연관된 운영 중 하나 이상을 적용한 이상치, 비정상 및 고장 예측을 포함하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 11 |
11
제1 항에 있어서,상기 운용 대상은 컴퓨팅 장치, 서버, 네트워크 및 스토리지 중 적어도 하나 이상을 포함하고,상기 사전유지보수 통합관리는,상기 이상 탐지 분석에 대한 결과 및 상기 비정상 트래픽을 찾는 예측 분석에 대한 결과를 기반으로 그래프와 자연어를 생성하고, 이후 유지보수 수행한 결과의 수리 시간 정보를 상기 메모리에 저장하여 관리하는 것을 포함하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 12 |
12
제1 항에 있어서,상기 운용 대상은 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software Defined Networking) 및 네트워크 기능 가상화(NFV, Network Function Virtualization)를 기반으로 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 13 |
13
제1 항에 있어서,상기 군집 분석은,계층적 군집 분석 혹은 비계층적 군집 분석인, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 14 |
14
제13 항에 있어서,상기 계층적 군집 분석은,계층적 군집 모델을 이용해 최단 연결법, 최장 연결법, 평균 연결법, 중심 연결법, 와트 연결법 및 중위수 연결법 중 적어도 하나 이상을 기반으로 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 15 |
15
제13 항에 있어서,상기 비계층적 군집 분석은,비계층적 군집 모델을 이용해 K-평균법, X-평균법 중 적어도 하나 이상을 기반으로 그룹으로 구분하여 분석하고 분석 결과를 트리-다이어그램 또는 덴드로그램 형태의 그래프로 나타내게 하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 16 |
16
제13 항에 있어서,상기 군집 분석은,상기 트래픽 간의 유사성 또는 거리를 유클리드 거리, 표준화 거리, 민코우스키 거리, 마할라노비스 거리, 캔버라 거리, 체비세프 거리, 및 맨하탄 거리 중 적어도 하나 이상을 기반으로 하여 도출하는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 17 |
17
제1 항에 있어서,상기 비정상 개체를 찾는 예측 분석은,지도 학습 혹은 비지도 학습을 기반으로 이루어지는, 지능화된 인프라 운용 관리 장치
|
| 18 |
18
지능화된 인프라 운용 관리 방법에 있어서,운용 대상의 자원을 모니터링하여 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 데이터에 대해 그래픽적인 시각화 방법에 의한 이상 탐지 분석(Anomaly Detection Analysis)을 수행하는 단계;상기 수집된 데이터에 대해 비정상 트래픽을 찾는 예측 분석(Abnormal Detection Analysis)을 수행하는 단계; 및상기 이상 탐지 분석에 따른 결과 및 상기 비정상 트래픽을 찾는 예측 분석에 따른 결과를 기반으로 사전유지보수 통합관리를 수행하는 단계;를 포함하는, 지능화된 인프라 운용 관리 방법
|
| 19 |
19
컴퓨팅 장치에서,운용 대상의 자원을 모니터링하여 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 데이터에 대해 그래픽적인 시각화 방법에 의한 이상 탐지 분석(Anomaly Detection Analysis)을 수행하는 단계;상기 수집된 데이터에 대해 비정상 트래픽을 찾는 예측 분석(Abnormal Detection Analysis)을 수행하는 단계; 및상기 이상 탐지 분석에 따른 결과 및 상기 비정상 트래픽을 찾는 예측 분석에 따른 결과를 기반으로 사전유지보수 통합관리를 수행하는 단계;를 실행시키는, 지능화된 운용 관리를 수행하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
