글루시스(대표 박성순)는 '서버 장애 자동예측시스템 및 방법'에 대해 특허(10-1984730호)를 취득했다고 12일 밝혔다.
이 특허는 각각의 시스템 자원을 모니터링하면서 수집한 데이터에 딥러닝(CNN)을 활용, 최적의 장애예측시스템을 구현하는 내용을 담았다. 시스템이 데이터 분석 시 필수적인 데이터 전처리를 수행해 장애 발생 속성을 분류하고, 머신러닝에서 모델 학습에 중요한 역할을 하는 초매개변수(hyper parameter)값을 자동 조절해 최적화된 장애예측모델을 생성하는 방식이다.
기존 신경망 기반 장애예측모델은 설계와 최적화 과정에서 적용할 초매개변수와 분류 알고리즘의 경우의 수가 너무 많다 보니 분석가가 직접 조정하는 과정에서 오류나 시간, 비용 문제가 있었다.
이 시스템을 이용하면 서버 장애를 사전 예측해 피해를 막을 수 있다. 회사는 특히 수년간 축적해온 디스크의 SMART 데이터와 다양한 시스템 정보를 활용해 예측모델의 성능을 높였다.
김경표 글루시스 CTO는 "이 기술을 활용해 최적화된 장애예측시스템이 적용된 시스템 리포팅 기능을 개발할 계획"이라면서 "이 기술을 NAS 스토리지 제품 '애니스토 엔터프라이즈'에 탑재해 경쟁력을 높이겠다"고 말했다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr
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이 특허는 각각의 시스템 자원을 모니터링하면서 수집한 데이터에 딥러닝(CNN)을 활용, 최적의 장애예측시스템을 구현하는 내용을 담았다. 시스템이 데이터 분석 시 필수적인 데이터 전처리를 수행해 장애 발생 속성을 분류하고, 머신러닝에서 모델 학습에 중요한 역할을 하는 초매개변수(hyper parameter)값을 자동 조절해 최적화된 장애예측모델을 생성하는 방식이다.
기존 신경망 기반 장애예측모델은 설계와 최적화 과정에서 적용할 초매개변수와 분류 알고리즘의 경우의 수가 너무 많다 보니 분석가가 직접 조정하는 과정에서 오류나 시간, 비용 문제가 있었다.
이 시스템을 이용하면 서버 장애를 사전 예측해 피해를 막을 수 있다. 회사는 특히 수년간 축적해온 디스크의 SMART 데이터와 다양한 시스템 정보를 활용해 예측모델의 성능을 높였다.
김경표 글루시스 CTO는 "이 기술을 활용해 최적화된 장애예측시스템이 적용된 시스템 리포팅 기능을 개발할 계획"이라면서 "이 기술을 NAS 스토리지 제품 '애니스토 엔터프라이즈'에 탑재해 경쟁력을 높이겠다"고 말했다. 안경애기자 naturean@dt.co.kr
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