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가상화된 데이터 센터를 운영하는 시스템에 있어서,상기 데이터 센터 내 가상 머신들의 기동을 제어하고, 상기 기동된 가상 머신들로부터 운영 관련 정보를 수집하는 VNFM(Virtual Network Function Manager);상기 데이터 센터 내 적어도 하나의 설비로부터 환경 관련 정보를 수집하는 게이트웨이; 및상기 VNFM으로부터 상기 운영 관련 정보를 획득하고, 상기 게이트웨이로부터 상기 환경 관련 정보를 획득하여, 인공 지능 기반의 학습을 수행하고, 상기 인공 지능 기반의 학습을 통해 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나에 대한 운영 정보를 결정하고, 상기 결정된 운영 정보를 기반으로 기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나를 제어하는 오케스트레이터를 포함하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 운영 정보는, 상기 데이터 센터 내에서 기동될 가상 머신의 개수, 또는 상기 가상 머신의 기동 위치 중 적어도 하나를 포함하는 시스템
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제2항에 있어서,상기 오케스트레이터는, 상기 VNFM로 상기 운영 정보를 전송하고,상기 VNFM은 상기 운영 정보에 기반하여 상기 가상 머신들에 대한 스케일 인(scale-in) 또는 스케일 아웃(scale-out)을 제어하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 운영 정보는, 상기 적어도 하나의 온도 관련 설비에 대한 온도 제어 정보를 포함하며,상기 적어도 하나의 온도 관련 설비는, 항온항습기인 시스템
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제4항에 있어서,상기 오케스트레이터는, 상기 온도 제어 정보를 상기 게이트웨이를 통해 상기 항온항습기로 전송하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 가상 머신들로부터 획득되는 운영 관련 정보는, 상기 가상 머신들 각각의 프로세서 부하율, 상기 가상 머신들에 대응되는 서버의 온도, 또는 상기 가상 머신들 각각의 전력 사용량 중 적어도 하나를 포함하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 게이트웨이는, 상기 데이터 센터 내 분전반으로부터 전력 사용량 정보를 수집하고, 상기 데이터 센터 내 항온항습기로부터 온도 정보, 또는 습도 정보 중 적어도 하나를 수집하고,상기 수집된 전력 사용량 정보, 상기 온도 정보, 또는 상기 습도 정보 중 적어도 하나를 상기 오케스트레이터로 전송하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 오케스트레이터는, 복수의 예측 알고리즘들 중에서 예측에 대한 오차율이 가장 낮은 예측 알고리즘을 선택하고,선택된 예측 알고리즘이 적용된 학습 모델을 기반으로, 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나에 대한 운영 정보를 획득하는 시스템
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가상화된 데이터 센터를 운영하는 오케스트레이터의 동작 방법에 있어서,상기 데이터 센터 내 가상 머신들에 대한 운영 관련 정보를 획득하는 동작;상기 데이터 센터 내 적어도 하나의 설비에 대한 환경 관련 정보를 획득하는 동작;상기 운영 관련 정보 및 환경 관련 정보를 이용하여, 인공 지능 기반의 학습을 수행하는 동작;상기 인공 지능 기반의 학습을 통해 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나에 대한 운영 정보를 획득하는 동작; 및상기 획득된 운영 정보를 기반으로 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나를 제어하는 동작을 포함하는 방법
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제9항에 있어서,상기 운영 정보는, 상기 데이터 센터 내에서 기동될 가상 머신의 개수, 또는 상기 가상 머신의 기동 위치 중 적어도 하나를 포함하는 방법
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제 10항에 있어서,상기 획득된 운영 정보를 기반으로 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나를 제어하는 동작은,상기 가상 머신들의 기동을 제어하는 E-VNFM(Energy-Virtual Network Function Manager)로 상기 운영 정보를 전송하는 동작을 포함하는 방법
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제 9항에 있어서,상기 운영 정보는, 상기 적어도 하나의 온도 관련 설비에 대한 온도 제어 정보를 포함하며,상기 적어도 하나의 온도 관련 설비는, 항온항습기인 방법
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제12항에 있어서,상기 획득된 운영 정보를 기반으로 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나를 제어하는 동작은, 게이트웨이를 통해 상기 온도 제어 정보를 상기 항온항습기로 전송하는 동작을 포함하는 방법
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제9항에 있어서,상기 가상 머신들에 대한 운영 관련 정보는, 상기 가상 머신들 각각의 프로세서 부하율, 상기 가상 머신들에 대응되는 서버의 온도, 또는 상기 가상 머신들 각각의 전력 사용량 중 적어도 하나를 포함하는 방법
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 설비에 대한 환경 관련 정보는,상기 데이터 센터 내 분전반에서 감지된 전력 사용량 정보, 상기 데이터 센터 내 항온항습기로부터 획득되는 온도 정보, 또는 상기 항온항습기로부터 획득되는 습도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법
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제9항에 있어서,상기 인공 지능 기반의 학습을 통해 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나에 대한 운영 정보를 획득하는 동작은,복수의 예측 알고리즘들 중에서 예측에 대한 오차율이 가장 낮은 예측 알고리즘을 선택하는 동작; 및선택된 예측 알고리즘이 적용된 학습 모델을 기반으로, 상기 가상 머신들, 또는 상기 적어도 하나의 설비 중 적어도 하나에 대한 운영 정보를 획득하는 동작을 포함하는 방법
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가상화된 데이터 센터를 운영하는 VNFM(Virtual Network Function Manager)의 동작 방법에 있어서,상기 데이터 센터 내 가상 머신들로부터 운영 관련 정보를 획득하는 동작;상기 획득된 운영 관련 정보를 오케스트레이터로 전송하는 동작; 상기 오케스트레이터로부터 상기 가상 머신들에 대한 운영 정보를 수신하는 동작; 및상기 운영 정보에 기반하여, 상기 가상 머신들의 기동을 제어하는 동작을 포함하는 방법
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제 17항에 있어서,상기 운영 정보는, 상기 데이터 센터 내에서 기동될 가상 머신의 개수, 또는 상기 가상 머신의 기동 위치 중 적어도 하나를 포함하는 방법
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제17항에 있어서,상기 운영 관련 정보는, 상기 가상 머신들 각각의 프로세서 부하율, 상기 가상 머신들에 대응되는 서버의 온도, 또는 상기 가상 머신들 각각의 전력 사용량 중 적어도 하나를 포함하는 방법
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컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,컴퓨터 상에서 실행될 때, 제9항 내지 제16항 중 어느 하나의 항에 따라 가상화된 데이터 센터 운영하는 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체
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