• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.