인공 지능과 기계 학습은 데이터 센터 운영의 판도를 어떻게 변화시킬 준비가 되어 있습니까?

오늘날의 데이터 센터는 거의 해결이 불가능해 보이는 과제에 직면해 있습니다. 데이터 센터 운영이 그 어느 때보다 바쁜 반면, 데이터 센터 운영 팀은 기업 탄소 감소 목표의 일환으로 에너지 소비를 줄여야 한다는 압력을 받고 있습니다. 더욱이, 전기 가격의 급격한 상승은 데이터 센터 운영자에게 예산 압박을 가하고 있습니다.

데이터 센터가 사람들의 업무와 생활에서 점점 더 필요로 하는 필수 기술 서비스를 지원하는 데 중점을 두고 있기 때문에 데이터 센터 운영이 그만큼 부담스러운 것은 당연합니다. 둔화될 조짐 없이 비디오, 스토리지, 컴퓨팅 요구, 스마트 IoT 통합 및 5G 연결 출시와 관련된 데이터 사용량이 크게 증가하고 있습니다. 그러나 작업 부하 증가에도 불구하고 오늘날의 많은 데이터 센터 시설은 불행하게도 충분히 효율적으로 운영되지 않습니다.

데이터 센터의 평균 작업 수명이 20년이 넘는다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 효율성은 항상 데이터 센터 시설의 원래 설계에 따라 달라지며 오랫동안 초과된 예상 IT 부하를 기준으로 합니다. 동시에 새로운 애플리케이션이 계속 발전함에 따라 플랫폼, 장치 설계, 토폴로지, 전력 밀도 및 냉각 요구 사항이 모두 진화하면서 변화가 끊임없이 이루어지고 있습니다. 그 결과 전 세계 데이터 센터에서는 현재 및 계획된 IT 부하를 핵심 인프라와 일치시키는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 상황은 데이터 센터 수요가 증가함에 따라 더욱 심화될 것입니다. 분석가 예측에 따르면 데이터 센터 워크로드는 지금부터 2025년까지 연간 약 20%의 비율로 계속 증가할 것입니다.

기존의 데이터 센터 기술과 방법은 이러한 진화하는 요구 사항을 충족하기 어렵습니다. 가용성의 우선순위를 정하면 효율성이 저하됩니다. 너무 많은 작업이 여전히 운영 직원의 경험에 의존하고 올바른 가정을 신뢰하기 때문입니다. 불행하게도 증거에 따르면 이 모델은 더 이상 유효하지 않습니다. 원격 센서 모니터링 제공업체인 EkkoSense의 조사에 따르면 데이터 센터의 IT 랙 중 평균 15%가 ASHRAE의 온도 및 습도 지침을 벗어나 작동하고 있으며 비효율성으로 인해 데이터 센터 냉각 에너지 소비량이 60%에 달하는 것으로 나타났습니다. 이는 큰 문제입니다. Uptime Institute에서는 비효율적인 냉각 및 공기 흐름 관리로 인해 전 세계 데이터 센터에서 낭비되는 에너지 중 약 180억 달러가 손실되는 것으로 추산하고 있습니다. 이는 약 1,500억kWh의 전력을 낭비하는 것과 같습니다.

데이터 센터 인프라에서 사용되는 에너지의 35%가 냉각에 사용되는 상황에서 기존의 성능 최적화 방법은 효율성 향상을 달성할 수 있는 큰 기회를 놓치는 것이 분명합니다. EkkoSense의 조사에 따르면 계획되지 않은 데이터 센터 중단의 1/3이 과열 문제로 인해 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 문제를 관리하는 다양한 방법을 찾아야 하며, 이를 통해 데이터 센터 운영 팀은 가용성을 보장하고 효율성을 향상시킬 수 있는 훌륭한 방법을 얻을 수 있습니다.

기존 모니터링 기술의 한계

안타깝게도 현재 운영 팀 중 약 5%만이 랙별로 데이터 센터 장비 온도를 모니터링하고 보고합니다. 또한 DCIM 및 기존 모니터링 솔루션은 추세 데이터를 제공하고 오류 발생 시 경고를 제공하도록 설정할 수 있지만 이러한 조치만으로는 충분하지 않습니다. 문제의 원인과 향후 문제를 해결하고 방지하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 분석 기술이 부족합니다.

운영팀은 이러한 기존 모니터링 기술에 한계가 있다는 것을 인식하고 있지만, 보유한 데이터를 가져와 이를 분석하여 의미 있는 통찰력을 도출할 리소스와 시간이 없다는 것도 알고 있습니다. 좋은 소식은 이제 데이터 센터가 이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 기술 솔루션을 사용할 수 있다는 것입니다.

이제는 데이터센터를 머신러닝, 인공지능과 통합할 때입니다

머신러닝과 인공지능의 적용은 데이터센터 운영 처리 방식에 새로운 패러다임을 만들었습니다. 너무 많은 성능 데이터로 넘쳐나는 대신 이제 운영 팀은 머신 러닝을 활용하여 보다 세부적인 데이터를 수집할 수 있습니다. 즉, 데이터 센터가 어떻게 운영되고 있는지 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 핵심은 접근성을 높이는 것입니다. 스마트 3D 시각화를 사용하는 것은 데이터 센터 팀이 성능과 데이터를 더 깊은 수준에서 더 쉽게 해석할 수 있는 좋은 방법입니다(예: 변경 사항 표시 및 이상 강조 표시).

다음 단계는 기계 학습과 인공 지능 분석을 적용하여 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것입니다. 기계 학습 알고리즘으로 측정 데이터 세트를 보강함으로써 데이터 센터 팀은 이해하기 쉬운 통찰력을 즉시 활용하여 실시간 최적화 결정을 지원할 수 있습니다. 5분마다 실시간으로 세분화된 데이터 수집과 AI/머신 러닝 분석을 결합하면 운영 직원은 데이터 센터 시설에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있을 뿐만 아니라 이에 대해 왜, 무엇을 해야 하는지 파악할 수 있습니다.

AI 및 기계 학습 기반 분석을 통해 최적의 설정 지점, 바닥 그릴 레이아웃, 냉각 시설 운영 및 팬 속도 조정과 같은 주요 영역에서 실행 가능한 변경 사항을 권장하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수도 있습니다. 열 분석을 통해 랙을 설치하기에 가장 좋은 위치도 확인할 수 있습니다. 또한 AI는 실시간 가시성을 제공하므로 데이터 센터 팀은 구현된 모든 변경 사항에 대한 즉각적인 성능 피드백을 신속하게 얻을 수 있습니다.

데이터 센터 운영에 도움이 되는 인공 지능 및 기계 학습

탄소 배출을 줄이고 전기 가격 상승의 영향을 최소화해야 하는 상황에서 데이터 센터 팀이 신뢰성과 효율성 목표를 달성하려면 새로운 최적화 지원이 필요합니다.

최신 기계 학습과 인공 지능 기반 데이터 센터 최적화 방법을 활용하면 냉각 에너지와 사용량을 줄여 확실히 효과를 얻을 수 있으며 몇 주 내에 즉각적인 결과를 얻을 수 있습니다. 세분화된 데이터를 최적화 계획의 최전선에 배치함으로써 데이터 센터 팀은 과열 및 정전 위험을 제거할 수 있을 뿐만 아니라 냉각 에너지 비용과 탄소 배출량을 평균 30% 절감할 수 있습니다. 특히 전기 가격이 급격하게 오르는 시기에 이런 종류의 비용 절감이 미칠 수 있는 영향을 무시하기는 어렵습니다. 최적화를 위해 위험과 가용성을 따지는 시대는 지나갔고, 인공 지능과 기계 학습 기술이 데이터 센터 운영의 최전선에 있을 것입니다.

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