오랫동안 로봇은 사람들의 탐험에 대한 열정을 자극하고 설명할 수 없는 두려움을 가져왔습니다. 그러나 현대 데이터 센터의 대규모 로봇 배치는 항상 잘못된 시작으로 인해 어려움을 겪었으며 여러 유명 프로젝트가 프로토타입 또는 파일럿 단계를 통과하지 못했습니다. 광범위한 홍보에도 불구하고 수동 운영 및 운영은 여전히 대부분의 데이터 센터에서 표준입니다.
그러나 상황은 역전되기 시작합니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 데이터 센터 인프라에 새로운 압박과 수요가 가중되었으며, 인공 지능의 상당한 발전과 함께 차세대 유연한 로봇이 건물의 모든 구석구석을 탐색할 수 있게 되었습니다. 효율성 및 보안 개선을 포함한 운영상의 이점은 이제 데이터 센터 업계에서 더욱 널리 인식되고 있습니다. Gartner는 2025년까지 클라우드 데이터 센터의 절반이 인공 지능 기능을 갖춘 고급 로봇을 배치할 것이라고 예측합니다.
그러나 운영 우수성을 촉진하는 로봇의 새로운 역할을 이해하려면 자동화된 데이터 센터 시설이 인간 개입의 필요성을 완전히 제거하는 "소등" 데이터 센터의 원래 개념을 넘어서야 합니다. 대신, 로봇 공학의 진정한 장점은 기술이 데이터 센터 직원의 전문성을 보완하고 향상시키는 방법에 있습니다. 인간의 기술이 로봇의 정밀도와 속도를 만나면 로봇의 프로세스는 360도 지능과 더욱 원활하게 통합될 수 있습니다.
COVID-19 전염병의 영향이 완화되었지만 글로벌 데이터 센터 수요는 계속해서 급증하고 있습니다. 이러한 요구를 충족하고 수많은 새로운 기술과 애플리케이션을 수용하기 위해 오늘날의 데이터 센터는 그 어느 때보다 더 복잡하고 규모가 크며 상호 연결되어 있습니다. 런던에서만 2021년에 데이터센터 용량이 24% 증가했습니다.
이는 데이터 센터 운영 팀이 원활하고 효율적인 데이터 센터 운영을 보장해야 한다는 연중무휴 압박을 받고 있음을 의미합니다. 그러나 IT, 시설, 보안을 포함한 모든 데이터 센터 구성 요소를 적극적으로 모니터링하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 동시 발생 문제와 장애에 실시간으로 대응하려면 작업자에게 전례 없는 가시성과 운영 효율성이 필요합니다. 오늘날의 하이퍼스케일 미로 같은 구조에서는 쉽지 않은 일입니다.
데이터 센터의 규모가 계속 증가함에 따라 보안, 규정 준수 및 효율성에 대한 압박감과 우려도 커지고 있습니다. 생태계가 점점 더 뜨거워지고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 에너지 수요가 증가하면 효율성과 냉각 효율성을 최적화하기 위한 새롭고 혁신적인 방법에 대한 필요성도 커집니다.
이렇게 증가하는 비즈니스 요구 사항을 충족하려면 여러 분야에 걸쳐 통합된 솔루션이 필요합니다. 결과적으로 최신 로봇 공학 혁신은 수동 데이터 센터 프로세스를 간소화 및 개선하여 효율성을 높이고 응답 및 해결 시간을 가속화하며 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
지능형 의사 결정
로봇은 "단일 정보 소스"를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ” 또는 엔드투엔드 가시성을 통해 사일로화된 데이터에 쉽게 액세스하고 협업을 강화할 수 있습니다. 이는 모든 운영의 원활한 실행을 지원하기 위해 보안, IT 및 시설이 신속하게 통신하고 조정되어야 하는 환경에서 특히 중요합니다. 이러한 중앙 집중식 가시성이 없으면 문제를 사전에 적시에 해결하기가 매우 어렵습니다. 즉, 오류나 안전 위험은 더 큰 문제로 확대될 때까지 눈에 띄지 않을 수 있습니다.
자동화 기술은 전체 생태계에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 최대 효율성을 위해 수동 작업을 지원하고 간소화합니다. 기계는 데이터 센터에 대한 4K 심층 360도 가시성을 확보하고, 문제를 부지런히 해결하며, 분석을 위해 모든 이상 현상을 관련 팀에 다시 제공할 수 있습니다. 이를 통해 시기적절하고 정보에 입각한 의사 결정이 가능해지며 일상적인 작업에 대한 중단을 최소화할 수 있습니다.
따라서 로봇을 사용하면 작업자는 인간의 전문 지식과 자동화의 정확성 및 속도를 결합하여 안전과 규정 준수를 향상시킬 수 있습니다. 이는 데이터 센터 운영에 관련된 모든 사람에게 중요한 질문이며 전체 생태계의 기능을 향상시킵니다. 예를 들어, 로봇은 여러 부서의 결속을 보장하기 위해 안전, 시설 및 환경 보건과 관련된 데이터를 전달하는 동시에 짧은 시간 내에 포괄적인 위험 검사를 수행할 수 있습니다.
데이터 센터 내 탐색
데이터 센터가 계속 확장되고 인구가 증가함에 따라, 로봇은 일반 정적 카메라가 복제할 수 없는 수준의 가시성, 속도 및 다중 계층 지능을 의사 결정자에게 제공할 수 있습니다. 로봇은 혁신적인 자율 주행 기술을 활용하여 데이터 센터를 자동으로 매핑 및 탐색하고, 규범을 설정하고, 인간 분석을 위해 이상 현상을 신속하게 확대합니다. AI 기반 센서와 내부 히트 맵과 같은 에너지 역학의 실시간 시각화를 통해 온도, Wi-Fi 신호 강도, 공기질 지수, 건물 내 연기 및 가스 수준을 포함한 다양한 지표를 정확하게 감지할 수 있습니다
실시간 보고를 통해 모든 문제를 사전에 해결할 수 있으므로 데이터 센터가 설치 공간을 줄이고 데이터 센터 인프라 복잡성을 관리하며 고객 만족도를 유지할 수 있습니다. 습도 및 온도 수준과 같은 영역에 대한 사전 보고를 통해 운영자는 데이터 센터 워크로드, 비용 및 에너지 효율성의 균형을 더 잘 맞출 수 있어 가시성이 향상되는 이점을 누릴 수 있습니다.
이 기능은 환경적 요인(예: 날씨, 물, 열 또는 컴퓨터실 에어컨 고장)이 계획되지 않은 데이터 센터 중단의 24%를 유발할 때 점점 더 중요해집니다. 복잡하고 현대적인 데이터 센터에서 로봇은 상호의존도가 높은 대규모 구조 내에서 자신의 자리를 찾았을 가능성이 높습니다
The Rise of Robotics
로봇이 일자리를 빼앗는 것에 대한 두려움은 여전히 존재하지만 최근에는 태도가 바뀌었을 수도 있습니다. 그러나 오늘날의 데이터 센터에서 이러한 발전은 혁명적이라기보다는 진화적입니다. 로봇은 인간을 대체하기보다는 점점 더 데이터 센터에서 인간과 함께 자리를 찾고 있습니다.
미래에 로봇이 데이터 센터 직원에게서 빼앗아 갈 수 있는 유일한 직업은 애초에 직원이 해서는 안 되는 일입니다. 봇은 가장 평범하고 반복적이며 시간이 많이 소요되는 데이터 센터 작업 요소를 탁월하게 처리함으로써 인간 팀의 기술을 지원하고 보완하여 인간 팀이 보다 전략적인 비즈니스 영역에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 궁극적으로 데이터 센터 내 작업 흐름을 개선하여 증가하는 수요 문제를 해결하기 위한 더 큰 통찰력과 혁신을 생성합니다.
데이터 센터 로봇 공학이 계속 성숙해짐에 따라 효율성과 운영 우수성을 목격할 수 있을까요? 완전히 새로운 장은 어떨까요? ?
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