[디지털데일리 백지영기자] 2016년 기준 국내 데이터센터(IDC)의 숫자는 145개다. 인공지능(AI)이나 자율주행차 등 기술 고도화에 따라 급속히 증가하는 데이터 수요, 그 기반이 되는 클라우드 플랫폼 확대에 따라 이 숫자는 계속해서 늘어날 전망이다.

현재 데이터센터의 가장 큰 고민은 ‘전력 비용’이다. 특히 클라우드 데이터센터로 진화하면서 랙(서버 선반)당 전력은 증가한다. 클라우드 인프라는 기본적으로 고집적, 고밀도 운영을 표방하기 때문이다. 동일한 상면에 더 많은 장비를 집적해 효율성을 증대시킨다.

데이터센터의 전력 비용 가운데 약 40%는 냉각, 즉 IT장비의 열을 식히는데 사용된다. IT장비는 열에 취약하다. 발열이 심해지면 장비의 성능이 약해지거나 고장이 날 수도 있다.

최근에는 일정 수준의 고온에서도 견딜 수 있는 장비도 출시되고 있지만, 그렇다고 온도를 올려서 운영하는 데이터센터는 많지 않다. IT장비의 온도 유지를 위해 냉각기와 항온항습기 등을 통해 18℃~21℃에서 운영하는 경우가 대부분이다. 결국 데이터센터의 전력을 절감하려면 냉각 비용을 줄이는 것이 중요하다.

슈나이더 일렉트릭의 ‘DCIM 쿨링 옵티마이즈(DCIM for Cooling Optimize)’는 데이터센터의 공기 흐름을 조절해 평균 온도를 유지하는데 도움을 주는 솔루션이다. 데이터센터 내의 공기흐름을 개선해 핫스팟(뜨거운 공기가 있는 지역)을 제거하고, 이를 통해 전력비용 절감 및 탄소 발생을 줄인다. 흥미로운 점은 이 솔루션에 인공지능(AI)이 적용돼 있다는 점이다.

김민재 슈나이더일렉트릭코리아 IT비즈니스 사업본부 데이터센터 사업팀 부장<사진>은 “쉽게 비유하면 모 전자회사의 ‘인공지능 스스로 에어컨’의 작동원리와 비슷하다”며 “랙에 부착된 센서를 통해 데이터를 수집하고 이를 분석해 최적화된 상태로 만들어준다”고 설명했다. 특히 노후화된 데이터센터에서 쉽게 적용할 수 있는 것이 특징이다.

작동원리는 모든 냉각 장치가 랙에 미치는 영향을 지속적으로 학습한다. 이후 이를 활용해 냉각장치 설정과 공기흐름을 자동으로 조정하고, 모든 랙에 적절한 냉각량을 제공한다. 일반적으로 이를 통해 약 98%까지 핫스팟이 제거되고 냉각 전력 소비를 줄일 수 있다.

김 부장은 “마치 한여름에 빨리 시원해지기 위해 에어컨의 희망온도를 낮춰서 쎄게 트는 것처럼 데이터센터에서도 쿨링에 문제가 생기지 않도록 냉각기를 과도하게 돌리는 경우가 많다”며 “하지만 AI 기반의 DCIM 쿨링 최적화 솔루션을 사용할 경우, 사람의 힘으로 조정이 불가능한 열감지 등을 통해 효율적으로 냉각이 가능하다”고 강조했다.

그는 “더군다나 수백평 규모의 데이터센터에 흩어져 있는 다양한 장비의 온도를 세심하게 맞추는 것은 쉽지 않다”며 “처음 이 솔루션을 적용할 경우, 대형 데이터센터에서 공간을 학습하는데 이틀 이상이 걸린다”고 말했다. 1차 학습이 끝나면 스스로 온도를 조절하고 냉각을 효율적할 수 있다.

공식 런칭된지는 3년 가량 된 솔루션이지만, 국내에서는 지난해부터 본격적으로 영업을 시작했다. 김 부장은 “현재 기술검증(PoC)을 하고 있는 곳이 몇군데 있다”며 “보통 15% 이상, 많게는 41%까지 전력 비용을 줄일 수 있어 신규 데이터센터는 물론, 노후화된 곳에도 적합하다”고 말했다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr