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쿠버네티스를 기반으로 하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템

  • 기술번호 : KST2022004758
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 발명은 쿠버네티스를 기반으로 하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 쿠버네티스를 기반으로 하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템에 있어서, 쿠버네티스 기반의 데이터 분석 오토 스케일링 시스템에 필요한 파라미터를 설정하고, 현재 동작중인 데이터 분석 컨테이너의 CPU 사용량을 수집하여 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하는 마스터 노드, 그리고 상기 마스터 노드로부터 상기 연산된 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수만큼 상기 데이터 분석 컨테이너를 복제하는 복수의 워커 노드를 포함하며, 상기 마스터 노드는, 상기 복수의 워커 노드로부터 수집된 상기 데이터 분석 컨테이너의 각각의 CPU 사용량을 수집하고, 상기 데이터 분석 컨테이너의 각각의 CPU 사용량 중에서 기준 값을 초과한 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하고, 연산된 결과를 오토 스케일링 알고리즘에 적용하여 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하여 상기 복수의 워커 노드에 데이터 분석 컨테이너의 복제를 요청한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 분석 서버의 로드가 증가할 경우 분석서버를 복제하여 복제된 분석 서버로 로드를 분산함으로써, 로드가 감소한 분석 서버는 더 빨리 데이터 분석을 수행할 수 있고 사용자에게 빠른 응답을 제공할 수 있다.
Int. CL G06F 9/50 (2018.01.01) H04L 65/40 (2022.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210011162 (2021.01.27)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0054154 (2022.05.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200137947   |   2020.10.23
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.27)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신용태 서울특별시 동작구
2 박수용 경기도 성남시 분당구
3 최종석 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.01.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-0106220-19
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.10.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5282132-58
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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쿠버네티스를 기반으로 하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템에 있어서, 쿠버네티스 기반의 데이터 분석 오토 스케일링 시스템에 필요한 파라미터를 설정하고, 현재 동작중인 데이터 분석 컨테이너의 CPU 사용량을 수집하여 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하는 마스터 노드, 그리고 상기 마스터 노드로부터 상기 연산된 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수만큼 상기 데이터 분석 컨테이너를 복제하는 복수의 워커 노드를 포함하며, 상기 마스터 노드는, 상기 복수의 워커 노드로부터 수집된 상기 데이터 분석 컨테이너의 각각의 CPU 사용량을 수집하고, 상기 데이터 분석 컨테이너의 각각의 CPU 사용량 중에서 기준 값을 초과한 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하고, 연산된 결과를 오토 스케일링 알고리즘에 적용하여 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하여 상기 복수의 워커 노드에 데이터 분석 컨테이너의 복제를 요청하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제1항에 있어서,상기 마스터 노드는, 상기 워커 노드와 데이터를 송수신하고, 상기 데이터 분석 컨테이너의 생성 또는 삭제 명령을 전달하는 API 서버(Application Programming Interface Server),오토 스케일링 관련 파라미터를 설정하고 오토 스케일링 알고리즘을 통하여 복제할 컨테이너의 개수를 판단하는 HPA(Horizontal Pod Auto scaler), 상기 워커 노드에 배포된 데이터 분석 컨테이너의 사용량을 수집하는 매트릭스 서버(Matrics Server), 그리고, 상기 데이터 분석 컨테이너의 라이프 사이클과 로드 밸런싱을 수행하고 상기 워커 노드의 동작이 멈추면 상기 데이터 분석 컨테이너를 재시작하도록 제어하는 컨트롤러(Controller)를 포함하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제2항에 있어서,상기 워커 노드는,데이터 분석을 실행하는 제1 워커 노드, 그리고상기 HPA에 의해 복제되어 상기 데이터 분석을 실행하는 복수의 제2 워커 노드를 포함하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제3항에 있어서,상기 제1 워커 노드 및 복수의 제2 워커 노드는,상기 마스터 노드의 명령을 수신하는 큐블랫(Kubelet), 상기 데이터 분석 오토 스케일링 시스템의 런타임 환경을 설정하는 독커(Docker)를 각각 포함하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제4항에 있어서,상기 제1 워크 노드는 팟 단위로 배포되는 데이터 분석 컨테이너(Data Analysis Container)를 더 포함하며,상기 복수의 제2 워크 노드는,팟 단위로 배포되는 상기 HPA에 의해 오토 스케일링된 데이터 분석 컨테이너(Scaled Data Analysis Container)을 더 포함하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제5항에 있어서,상기 HPA는,아래의 수학식을 이용하여 상기 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수를 연산하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템:여기서, 는 상기 복제할 데이터 분석 컨테이너의 개수이고, 는 상기 워커 노드에서 현재 동작중인 데이터 분석 컨테이너 및 오토 스케일링된 데이터 분석 컨테이너의 개수이고, 는 현재 작동중인 데이터 분석 컨테이너 CPU의 사용률이고, 은 하나의 데이터 분석 컨테이너가 사용 가능한 CPU의 사용률이다
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제6항에 있어서,상기 HPA는,상기 이 상기 를 초과하는지 판단하고, 상기 이 상기 를 초과하는 경우, 상기 이 데이터 분석 컨테이너의 최대 복제본의 개수() 미만인지 판단하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제7항에 있어서,상기 HPA는,상기 이 상기 미만이면, 상기 만큼 상기 데이터 분석 컨테이너를 복제하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제7항에 있어서,상기 HPA는,상기 이 상기 이상이면, 상기 만큼 상기 데이터 분석 컨테이너를 복제하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제7항에 있어서,상기 HPA는,상기 이 상기 를 초과하지 않는 경우, 상기 이 1을 초과하는지 판단하고, 상기 이 1을 초과하면, 상기 에서 상기 의 차이만큼 복제되어 있는 상기 데이터 분석 컨테이너를 삭제하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
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제10항에 있어서,상기 HPA는,상기 1이하이면, 상기 데이터 분석 컨테이너를 제외한 나머지 오토 스케일링된 데이터 분석 컨테이너를 제거하는 데이터 분석 오토 스케일링 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 숭실대학교 산학협력단 정보통신창의인재양성 SW중심대학(숭실대학교)