2018년 10월 기준으로 인터넷 이용자 수는 약 4천 5백만 명으로 인구의 약 90.3% 이상이 인터넷을 사용하고 있으며, IP 주소 보유수는 약 1억 1천만 개이고, .kr 도메인을 사용하는 웹서비스는 약 1.3백만 개가 서비스 되고 있다. 이렇게 인터넷 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보제공 서비스가 확대되고 있다. 이러한 인터넷 서비스는 서버, 네트워크장비, 스토리지 등의 하드웨어와 Web, WAS, ...
2018년 10월 기준으로 인터넷 이용자 수는 약 4천 5백만 명으로 인구의 약 90.3% 이상이 인터넷을 사용하고 있으며, IP 주소 보유수는 약 1억 1천만 개이고, .kr 도메인을 사용하는 웹서비스는 약 1.3백만 개가 서비스 되고 있다. 이렇게 인터넷 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보제공 서비스가 확대되고 있다. 이러한 인터넷 서비스는 서버, 네트워크장비, 스토리지 등의 하드웨어와 Web, WAS, DBMS 등의 운영 소프트웨어를 기반으로 운영관리 되고 있으며, 장애의 원인은 개발 어플리케이션, Web SW, WAS SW, DBMS, 서버, 스토리지, 네트워크장비 등 다양한 원인에 의해서 발생한다. 그러나 이러한 웹서비스 장애에 대한 복구는 웹서비스 운영관리 담당자 개인의 경험과 노하우, 그리고 하드웨어와 소프트웨어 제공업체에서 제공하는 기술지원에 의해 처리된다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 구축·운영 중인 국가과학기술정보서비스(NDSL)에서 1997년부터 2018년까지 약 400백만 건의 논문을 검색한 결과 중 웹서비스 장애 관련 논문은 0.0012%인 약 500건 미만으로 확인되었다. 이와 같이 웹서비스 이용자와 웹을 통한 서비스가 증가하고 있으나 장애에 대한 적절한 대처는 이루어지지 않고 있으며, 장애처리 및 복구 등의 장애 관리를 위한 지원도 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹서비스 장애를 신속하고 안정적으로 관리하기 위하여 로지스틱 회귀분석 알고리즘 기반의 웹서비스 장애관리 모형을 제시한다. 웹 서비스 장애관리 모형은 첫째 장애패턴 학습을 위하여 웹서비스 로그를 수집· 분석하고, 둘째 장애관리 모형 수립을 위한 가설을 설정·검증하고, 셋째, 예측에 적합한 로지스틱 회귀분석알고리즘을 적용하여 웹 서비스 장애관리 모형을 설계하고, 넷째, 실제데이터를 가지고 장애관리 모형을 검증하고, 타 사이트에 본 연구에서 설계한 웹서비스 장애모형을 적용해 보았다. 실제데이터로 검증 결과 예측결과와 실제데이터에 대한 에러매칭율이 78.67%를 기록하였고, 타 사이트에 적용한 결과 예측결과와 실제데이터에 대한 에러매칭율이 82.35%를 기록한 로지스틱 회귀분석 기반의 웹서비스 장애관리 모형을 제시하고자 한다.
2018년 10월 기준으로 인터넷 이용자 수는 약 4천 5백만 명으로 인구의 약 90.3% 이상이 인터넷을 사용하고 있으며, IP 주소 보유수는 약 1억 1천만 개이고, .kr 도메인을 사용하는 웹서비스는 약 1.3백만 개가 서비스 되고 있다. 이렇게 인터넷 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보제공 서비스가 확대되고 있다. 이러한 인터넷 서비스는 서버, 네트워크장비, 스토리지 등의 하드웨어와 Web, WAS, DBMS 등의 운영 소프트웨어를 기반으로 운영관리 되고 있으며, 장애의 원인은 개발 어플리케이션, Web SW, WAS SW, DBMS, 서버, 스토리지, 네트워크장비 등 다양한 원인에 의해서 발생한다. 그러나 이러한 웹서비스 장애에 대한 복구는 웹서비스 운영관리 담당자 개인의 경험과 노하우, 그리고 하드웨어와 소프트웨어 제공업체에서 제공하는 기술지원에 의해 처리된다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 구축·운영 중인 국가과학기술정보서비스(NDSL)에서 1997년부터 2018년까지 약 400백만 건의 논문을 검색한 결과 중 웹서비스 장애 관련 논문은 0.0012%인 약 500건 미만으로 확인되었다. 이와 같이 웹서비스 이용자와 웹을 통한 서비스가 증가하고 있으나 장애에 대한 적절한 대처는 이루어지지 않고 있으며, 장애처리 및 복구 등의 장애 관리를 위한 지원도 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹서비스 장애를 신속하고 안정적으로 관리하기 위하여 로지스틱 회귀분석 알고리즘 기반의 웹서비스 장애관리 모형을 제시한다. 웹 서비스 장애관리 모형은 첫째 장애패턴 학습을 위하여 웹서비스 로그를 수집· 분석하고, 둘째 장애관리 모형 수립을 위한 가설을 설정·검증하고, 셋째, 예측에 적합한 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 적용하여 웹 서비스 장애관리 모형을 설계하고, 넷째, 실제데이터를 가지고 장애관리 모형을 검증하고, 타 사이트에 본 연구에서 설계한 웹서비스 장애모형을 적용해 보았다. 실제데이터로 검증 결과 예측결과와 실제데이터에 대한 에러매칭율이 78.67%를 기록하였고, 타 사이트에 적용한 결과 예측결과와 실제데이터에 대한 에러매칭율이 82.35%를 기록한 로지스틱 회귀분석 기반의 웹서비스 장애관리 모형을 제시하고자 한다.
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