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플랫폼 서비스 운용환경에서 빅데이터 플로우 관리를 통한 장애 상황 관리 방법
The Method of Failure Management through Big Data Flow Management in Platform Service Operation Environment

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  • 발행기관
    중소기업융합학회 바로가기
  • 간행물
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제5호 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.23-29
  • 저자
    백송기, 임재현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A394880

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원문정보

초록

영어
Recently, a situation in which a specific content service is impossible worldwide has occurred due to a failure of the platform service and a significant social and economic problem has been caused in the global service market. In order to secure the stability of platform services, intelligent platform operation management is required. In this study, big data flow management(BDFM) and implementation method were proposed to quickly detect to abnormal service status in the platform operation environment. As a result of analyzing, BDFM technique improved the characteristics of abnormal failure detection by more than 30% compared to the traditional NMS. The big data flow management method has the advantage of being able to quickly detect platform system failures and abnormal service conditions, and it is expected that when connected with AI-based technology, platform management is performed intelligently and the ability to prevent and preserve failures can be greatly improved.
한국어
최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 플랫폼 운용 및 장애관리 현황
2.1 플랫폼 운용관리
2.2 플랫폼 장애 관리
3. 빅데이터 플로우 관리 기능 구현
3.1 플랫폼 메시지 플로우 관리
3.2 플랫폼 트래픽 플로우 관리
3.3 플랫폼 플로우 관리 모듈 구현
4. 플랫폼 장애관리 및 성능통계 분석
5. 결론
REFERENCES

키워드

플랫폼 관리 빅데이터 플로우 관리 플랫폼 서비스 네트워크 관리시스템 Platform management Bigdata Flow management Platform services Network management system

저자

  • 백송기 [ Song-Ki Baik | 공주대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ]
  • 임재현 [ Jae-Hyun Lim | 공주대학교 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    중소기업융합학회 [Convergence Society for SMB]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 회는 정보기술을 다양한 산업 분야에 융합하는 정책 및 관련 기술들을 개발하고 보급함으로써 중소기업 발전은 물론 이를 통한 국가발전과 국제협력 증진에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2586-1816
  • eISSN
    2586-4440
  • 수록기간
    2011~2022
  • 십진분류
    KDC 004 DDC 004

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