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물리 네트워크에서 가상화를 통해 구성된 NFV 환경(Network Function Virtualization Infrastructure)의 가상 네트워크에서 동작하는 VNF(Virtualized Network Function)의 이상 상태를 탐지하기 위한 이상 상태 탐지 장치에 있어서,서비스가 정상적으로 제공되어 생성되는 정상 상태 데이터와 결함 주입 방법을 통해 생성되는 이상 상태 데이터를 모니터링 에이전트와 모니터링 모듈을 통해 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터는 시계열(time-series) 데이터 베이스에 저장되고, 시계열 데이터 베이스에 저장된 모니터링 데이터가 이상 상태 여부를 판단하기 위해 데이터 분석부로 전송하는 데이터 수집부; 및데이터 수집부에서 제공받은 모니터링 데이터를 전처리를 통해 이상 상태 탐지에 필요한 특성을 추출하고, 추출된 특성 데이터를 이상 상태 탐지 모델로 보내면, 이상 상태 탐지 모델은 실시간으로 들어오는 데이터를 분석하여 이상 상태 여부를 판단하고, 이상 상태가 발생한 경우 네트워크 관리자에게 통지하는 데이터 분석부; 를 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 시스템
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청구항 1에 있어서, 데이터 수집부는,가상 네트워크에서 동작하는 각 가상머신의 자원 사용 상태를 주기적으로 수집하고, 수집된 모니터링 데이터를 모니터링 모듈로 보내는 모니터링 에이전트; 데이터 베이스에 저장된 시계열 모니터링 데이터를 시각화 형태로 제공하는 데쉬보드; 를 더 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 시스템
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이상 상태 탐지 모델을 학습시키기 위해 NFV 환경(Network Function Virtualization Infrastructure)을 모니터링하는 NFVI 모니터링 단계; VNF(Virtualized Network Function)의 비정상적인 상태를 발생시키는 결함 주입(fault injection) 단계;이전 단계에서 수집된 모니터링 데이터를 이상 상태 탐지 모델을 학습시키기에 적합한 형태로 변환하는 전처리(preprocessing) 단계; 및이상 상태 탐지 알고리즘을 통해 이상 상태 탐지 모델을 학습시키고, 학습된 이상 상태 탐지 모델을 검증한 결과를 비교하여 최적 이상 상태 탐지 모델을 도출하는 이상 상태 탐지 모델 학습 성능 평가 단계; 를 포함하는, 가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 방법은,이상 상태 탐지 모델 학습 성능 평가 단계에서 도출된 최적 이상 상태 탐지 모델을 기반으로 이상 상태 탐지 알고리즘을 통해 다시 이상 상태 탐지 모델을 학습시키는 피드백 단계를 더 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, NFVI 모니터링 단계는, 모니터링 에이전트(agent)가 가상 네트워크에서 동작하는 각 가상머신의 자원 사용 상태인 모니터링 측정치를 주기적으로 수집하고, 모니터링 모듈(module)이 모니터링 에이전트로부터 수집된 모니터링 측정치 데이터를 수신하고, 수집된 모니터링 측정치 데이터를 시계열 데이터 데이터 베이스에 저장하고, 대쉬보드(dashboard)가 학습을 위한 데이터셋(dataset) 형태로 변환되어 데이터 베이스에 저장된 데이터가 전처리 과정을 거치고 난 후 사용자가 원하는 시각화 형태로 제공받는 단계인,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 결함 주입 단계는,결함 주입(fault injection)은 실제 운영 환경에서 발생하는 이상 상태의 발생 빈도를 제어하기 위해 사용하는 기술을 이용하여 VNF가 동작하는 가상 네트워크에서 발생 가능한 소프트웨어 및 하드웨어의 이상 상태를 결함 주입 기술을 통해 발생시키는 단계인, 가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 결함 주입 단계는,VNF가 동작하는 VM에 이상 상태를 발생시키거나, 대량의 트래픽을 전송하여 정상 서비스를 보장할 수 없을 정도의 과부하를 유발하는 결함 주입 기술을 통해 이상 상태를 발생시키는 단계인,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 결함 주입 단계는,VNF가 동작하는 VM에 CPU 부하 및 메모리 부족, 디스크 I/O 엑세스 실패, 네트워크 지연, 네트워크 패킷 손실의 직접적으로 결함을 주입하는 단계이거나, 트래픽 또는 서비스에 대한 접근(access) 및 요청(request)의 허용 범위를 초과하여 들어오는 상황을 발생시켜 패킷 처리의 지연(packet processing delay) 및 커널에 의한 패킷 드롭(packet drop)을 발생하는 단계인, 가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 전처리 단계는, 모니터링을 통해 수집된 측정값들 중 정상 및 이상 상태를 판별하는데 기준이 되는 값들을 구별하여 선정하고, 수집되는 각 측정치 중 서로 중복되거나 비슷한 특성을 지니는 항목을 제거하여, VNF의 정상 및 이상 상태를 판별하는 특성들을 추출하여 그 데이터를 모델 학습에 사용하는 특성 선택(feature selection) 단계를 포함하는, 가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 전처리 단계는,추출된 특성 데이터(feature data)를 지도학습 기반의 머신러닝 알고리즘에 사용할 수 있도록 각 시점의 데이터를 정상 상태 및 이상 상태로 분류하는 데이터 레이블링(data labeling) 단계를 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 전처리 단계는,결함 주입으로 발생시킨 시스템 및 트래픽의 과부하로 인해 VNF 내부에서 발생하는 SLA 위반을 판단할 수 있는 정보와 서비스의 요청 상태를 기준으로 이상 상태를 정의하고,SLA 위반 및 서비스 요청 실패가 발생하는 경우를 이상 상태로, 이상 상태 이외의 상태를 정상 상태로 레이블링하여 데이터셋을 생성하는 단계인,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 이상 탐지 모델 학습 성능 평가 단계는,전처리 단계에서 생성된 레이블링 데이터셋을 통해 지도학습 기반의 XGBoost 알고리즘을 사용한 학습으로 이상 탐지 모델을 생성하는 단계를 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 이상 탐지 모델 학습 성능 평가 단계는,결함 주입 단계 및 전처리 단계에서 SLA 위반 정보 및 응용 서비스 제공 상태를 바탕으로 레이블링된 데이터셋을 통해 XGBoost 알고리즘 기반 학습으로 이상 탐지 모델을 생성하고, 생성된 이상 탐지 모델의 분류 정확도를 검증하고 모델 성능을 평가하는 단계를 포함하는, 가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 모델 학습 단계는,이상 상태 탐지 학습을 위해 선택된 특성 목록으로 측정 시각, VNF 인스턴스명, CPU - 유휴 시간, CPU - 인터럽트 처리에 소모한 시간, CPU - nice value의 프로세스를 실행하며 소모한 시간, CPU - softirq 처리에 소모한 시간, CPU - hypervisor에 의한 CPU 대기 시간, CPU - kernel 모드에서 소모한 시간, CPU - user 모드에서 소모한 시간, CPU - I/O 대기 시간, 네트워크 인터페이스의 수신 트래픽 대역폭, 네트워크 인터페이스의 송신 트래픽 대역폭, 네트워크 인터페이스의 수신 패킷 수, 네트워크 인터페이스의 송신 패킷 수, Disk - 여유 공간, Disk - 예약된 공간, Disk - 사용 중인 공간, Disk - I/O 읽기, Disk - I/O 쓰기, Disk - I/O 수행 시간, Memory - 여유 공간, Memory - 버퍼된 공간, Memory - 캐시된 공간, Memory - 사용중인 공간, 네트워크 패킷 지연 시간을 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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청구항 3에 있어서, 모델 학습 단계는,VNF 이상 탐지 모델이 사용하는 XGBoost 알고리즘의 하이퍼 파라미터 값으로 트리 개수, 트리의 최대 depth, leaf의 최소 observation 수, column 샘플링 비율, 트리당 column 샘플링 비율, early stopping에 사용할 메트릭, early stopping에 사용되는 값, L2 regularization, L1 regularization를 포함하는,가상 네트워크 관리를 위한 머신 러닝 기반 VNF 이상 탐지 방법
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