포그 계층의 각 인스턴스가 메트릭 측정부를 통해 미리 정해진 주기에 따라 부하를 나타내는 메트릭 값을 측정하는 단계; 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 상기 측정된 메트릭 값에 따라 각 인스턴스의 스케일 업 또는 스케일 다운을 결정하는 단계; 인스턴스를 스케일 업할 경우, 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 해당 인스턴스와 같은 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하고, 같은 노드 내에 자원이 부족할 경우, 이웃 노드 중 여분의 자원이 존재하는 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하는 단계; 및 분산 자기-적응형 수평 오토스케일러를 통해 글로벌 클라우드에 해당 인스턴스 복제 또는 삭제 요청을 전송하고 서비스 레지스트리를 업데이트 하는 단계를 포함하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 방법.

제1항에 있어서,상기 포그 계층의 각 인스턴스가 메트릭 측정부를 통해 미리 정해진 주기에 따라 부하를 나타내는 메트릭 값을 측정하는 단계는, 메트릭 측정부를 통해 각 인스턴스에 대하여 미리 정해진 주기에 따라 CPU 사용률, 메모리 사용률, 워크로드를 포함하는 메트릭 값을 주기적으로 수집하고, 상기 메트릭 값을 측정하는 과정에서 네트워크 통신이 관여하지 않도록 메트릭 측정부를 통해 인스턴스를 보유하는 컨테이너 내의 메트릭 값만 가져오는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 방법.

제1항에 있어서,상기 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 상기 측정된 메트릭 값에 따라 각 인스턴스의 스케일 업 또는 스케일 다운을 결정하는 단계는, 상기 메트릭 값을 수신하여 미리 정해진 임계값에 따라 인스턴스의 스케일 업 또는 스케일 다운을 결정하고, 상기 메트릭 값이 미리 정해진 상위 임계값을 초과하면, 스케일 업을 결정하여 해당 인스턴스를 자식 인스턴스로 복제하고, 상기 메트릭 값이 미리 정해진 하위 임계값을 초과하면, 스케일 다운을 결정하여 해당 인스턴스를 삭제하며, 상기 복제된 자식 인스턴스를 레이블링하고 각 자식 인스턴스는 해당 부모 인스턴스의 컨테이너의 ID를 보유하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 방법.

제1항에 있어서,상기 인스턴스를 스케일 업할 경우, 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 해당 인스턴스와 같은 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하고, 같은 노드 내에 자원이 부족할 경우, 이웃 노드 중 여분의 자원이 존재하는 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하는 단계는, 상기 인스턴스에 대한 스케일 업에 따라 복제 명령을 받을 경우, 해당 인스턴스는 복제할 자식 인스턴스를 배포하기 위한 노드를 선택하기 위해 현재 노드에 자식 인스턴스를 배포하기 위한 자원이 있는 경우 현재 노드를 선택하고, 현재 노드에 자식 인스턴스를 배포하기 위한 자원이 부족할 경우 복제 명령이 라운드 로빈 방식으로 이웃 노드에 전달되어, 이웃 노드가 전달된 복제 명령을 수신하여 자원이 있는 이웃 노드를 발견할 때까지 노드 선택 프로세스를 반복하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 방법.

제1항에 있어서,상기 분산 자기-적응형 수평 오토스케일러를 통해 글로벌 클라우드에 해당 인스턴스 복제 또는 삭제 요청을 전송하고 서비스 레지스트리를 업데이트 하는 단계는, 상기 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 선택된 노드에 인스턴스 복제 또는 삭제 요청을 전송하고, 인스턴스 복제 요청을 전송하는 경우, 자식 인스턴스가 배포될 때, 부모 인스턴스에 연결된 엔드 디바이스들 중 일부는 서비스 레지스트리를 다시 방문할 필요 없이 새로 생성된 자식 인스턴스들에 직접 인계되고 배포되며, 서비스 레지스트리는 복제된 자식 인스턴스들의 네트워크 주소로 업데이트되는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 방법.

포그 계층의 각 인스턴스에 대해 미리 정해진 주기에 따라 부하를 나타내는 메트릭 값을 측정하는 메트릭 측정부; 상기 측정된 메트릭 값에 따라 각 인스턴스의 스케일 업 또는 스케일 다운을 결정하고, 인스턴스를 스케일 업할 경우, 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 해당 인스턴스와 같은 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하고, 같은 노드 내에 자원이 부족할 경우, 이웃 노드 중 여분의 자원이 존재하는 노드를 선택하여 인스턴스를 복제하는 적응 및 분산 컨트롤러; 및 글로벌 클라우드에 해당 인스턴스 복제 또는 삭제 요청을 전송하고 서비스 레지스트리를 업데이트 하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일러를 포함하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 시스템.

제6항에 있어서,상기 메트릭 측정부는, 각 인스턴스에 대하여 미리 정해진 주기에 따라 CPU 사용률, 메모리 사용률, 워크로드를 포함하는 메트릭 값을 주기적으로 수집하고, 상기 메트릭 값을 측정하는 과정에서 네트워크 통신이 관여하지 않도록 메트릭 측정부를 통해 인스턴스를 보유하는 컨테이너 내의 메트릭 값만 가져오는분산 자기-적응형 수평 오토스케일 시스템.

제6항에 있어서,상기 적응 및 분산 컨트롤러는, 상기 메트릭 값을 수신하여 미리 정해진 임계값에 따라 인스턴스의 스케일 업 또는 스케일 다운을 결정하고, 상기 메트릭 값이 미리 정해진 상위 임계값을 초과하면, 스케일 업을 결정하여 해당 인스턴스를 자식 인스턴스로 복제하고, 상기 메트릭 값이 미리 정해진 하위 임계값을 초과하면, 스케일 다운을 결정하여 해당 인스턴스를 삭제하며, 상기 복제된 자식 인스턴스를 레이블링하고 각 자식 인스턴스는 해당 부모 인스턴스의 컨테이너의 ID를 보유하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 시스템.

제6항에 있어서,상기 적응 및 분산 컨트롤러는, 상기 인스턴스에 대한 스케일 업에 따라 복제 명령을 받을 경우, 해당 인스턴스는 복제할 자식 인스턴스를 배포하기 위한 노드를 선택하기 위해 현재 노드에 자식 인스턴스를 배포하기 위한 자원이 있는 경우 현재 노드를 선택하고, 현재 노드에 자식 인스턴스를 배포하기 위한 자원이 부족할 경우 복제 명령이 라운드 로빈 방식으로 이웃 노드에 전달되어, 이웃 노드가 전달된 복제 명령을 수신하여 자원이 있는 이웃 노드를 발견할 때까지 노드 선택 프로세스를 반복하는 분산 자기-적응형 수평 오토스케일 시스템.

제6항에 있어서,상기 분산 자기-적응형 수평 오토스케일러는, 상기 적응 및 분산 컨트롤러를 통해 선택된 노드에 인스턴스 복제 또는 삭제 요청을 전송하고, 인스턴스 복제 요청을 전송하는 경우, 자식 인스턴스가 배포될 때, 부모 인스턴스에 연결된 엔드 디바이스들 중 일부는 서비스 레지스트리를 다시 방문할 필요 없이 새로 생성된 자식 인스턴스들에 직접 인계되고 배포되며, 서비스 레지스트리는 복제된 자식 인스턴스들의 네트워크 주소로 업데이트되는분산 자기-적응형 수평 오토스케일 시스템.