데이터센터의 에너지효율 최적화를 위한 관측기법 활용방안

이 글에서는 데이터 센터의 에너지 효율 최적화를 위한 다양한 관찰 기법과 ESG 목표 달성을 지원하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 센터는 현대적인 애플리케이션 및 서비스를 지원하기 위해 필요한 방대한 양의 데이터를 처리, 저장, 관리하는 데 필요한 인프라를 제공하기 때문에 디지털 시대에 중요한 역할을 수행하지만, 데이터 처리 능력에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터의 에너지 소비는 상당한 관심사가 되었습니다. 전 세계 전력 사용량의 약 1%를 데이터 센터가 소비하는 것으로 추정되지만, 디지털 트랜스포메이션 및 AI의 증가에 따라 이 숫자도 증가하여 운영 비용이 증가하고 환경에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 따라서 데이터 센터에서 에너지 효율을 달성하는 것은 다양한 산업 분야의 조직에서 우선 사항이 되었습니다. 이 글에서는 데이터 센터의 에너지 효율 최적화를 위한 다양한 관찰 가능 기법과 ESG(Environmental, Social, Governance) 목표 달성에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

 

데이터센터의 에너지효율 최적화를 위한 관측기법 활용방안

 

데이터 센터에서 에너지 효율의 중요성

데이터센터의 에너지 효율성은 경제적 측면과 환경적 측면 모두에서 매우 중요하며, 에너지 비용이 데이터센터 운영비의 상당 부분을 차지하고 있는 상황에서 에너지 효율성 향상은 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 또한 데이터센터는 전 세계 에너지 소비량 및 관련 온실가스 배출량의 상당 부분을 담당하고 있기 때문에 에너지 효율성 향상은 기후변화 완화 노력에 기여할 수 있습니다.

데이터 센터의 에너지 소비를 이끄는 주요 동인 중 하나는 냉각 시스템입니다. 데이터 센터 내에서 최적의 온도와 습도 수준을 유지하는 것은 장비의 적절한 작동과 수명을 보장하는 데 필수적입니다. 그러나 기존의 냉각 시스템은 비효율적이어서 에너지 사용량이 과다할 수 있습니다. 자연 자원을 활용하는 첨단 냉각 기술을 구현하거나 공기 흐름을 최적화하고 에너지 손실을 최소화하는 혁신적인 설계를 채택하면 데이터 센터의 에너지 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

데이터 센터에서 에너지 효율의 또 다른 중요한 측면은 IT 장비와 인프라를 최적화하는 것입니다. 여기에는 에너지 효율이 높은 서버 및 스토리지 장치의 선정, 가상화를 통한 서버 통합, 설비 내 전력 분배 최적화 등이 포함됩니다. IT 장비의 적절한 모니터링 및 관리를 통해 활용도가 낮거나 유휴 상태인 구성 요소의 전원을 사용하지 않을 때 차단함으로써 에너지 효율성을 높일 수도 있습니다.

데이터 스토리지 및 처리에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 데이터 센터는 전략적 목표로서 에너지 효율성을 우선시해야 합니다. 조직은 데이터 센터의 설계, 운영, 유지보수 및 에너지 소비의 지속적인 모니터링과 최적화를 포함하는 총체적 접근 방식을 채택해야 합니다. 에너지 효율적인 기술과 관행을 도입함으로써 데이터 센터는 상당한 비용 절감을 달성하고 환경 풋프린트를 줄이며 기후 변화에 대처하기 위한 글로벌 노력에 기여할 수 있습니다. 점점 더 상호 연결되고 데이터 중심적으로 변화하는 세상에서 데이터 센터에서 에너지 효율성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

 

 

에너지효율최적화기법

데이터 센터 에너지 효율성을 향상시키는 핵심 요소 중 하나는 관찰 가능성입니다. 즉, 에너지 소비 및 자원 활용을 포함한 데이터 센터 운영의 다양한 측면을 측정하고 모니터링할 수 있는 기능입니다. 정확하고 실시간 데이터를 통해 조직은 데이터 센터 운영을 최적화하고, 에너지 낭비를 최소화하며, 관련 비용을 절감할 수 있는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 센터에서의 관찰 가능성은 다양한 성능 지표에 대한 정보를 수집하는 고급 모니터링 및 측정 도구의 배치를 통해 달성될 수 있으며, 이 도구들은 데이터 센터에서 에너지 효율을 평가하기 위해 널리 사용되는 지표인 전력 사용 효율성(PUE)에 대한 데이터를 수집할 수 있으며, 운영자는 PUE 값을 추적함으로써 비효율성 영역을 파악하고 이를 해결하기 위한 전략을 구현할 수 있습니다.

관측 도구는 PUE 측정 외에도 냉각 효율성, 서버 이용률 및 네트워크 성능과 같은 데이터 센터 운영의 다른 중요한 측면에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 냉각 효율성을 모니터링하는 것은 운영자가 시스템 장애로 이어지기 전에 냉기 분포의 불균형을 파악하거나 냉각 장비의 잠재적인 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 센터에서 에너지 효율을 최적화하려면 운영자는 관찰 가능성 기법을 활용하여 에너지 사용 패턴과 애플리케이션 동작에 대한 통찰력을 얻어야 합니다. 이러한 기법에는 다음과 같은 것들이 중 몇 가지가 있습니다:

 

 

다층연관기술

다중 계층 상관 기술은 특허를 받은 응용 관찰 가능 기술로, 데이터 센터가 애플리케이션의 동작과 에너지 소비에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 지원합니다. 특허에서 언급한 바와 같이 이 방법은 자원 관리에 예측 분석과 처방 분석을 모두 사용하여 고객이 데이터 센터 운영을 최적화하고 비용을 절감하며 지속 가능한 목표를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

 

 

머신 러닝

머신 러닝을 사용하여 과거 데이터를 분석하면 머신 러닝 모델이 미래의 에너지 소비를 예측할 수 있으므로 데이터 센터 운영자가 에너지 효율을 최적화하기 위해 사전에 조정할 수 있습니다. 데이터 센터 운영 중단이 일반적이고 장기화됨에 따라 이러한 운영 중단이 발생하는 이유와 데이터 센터 성능을 최적화할 수 있는 위치를 아는 것이 필수적입니다. AI와 ML을 사용하면 오류의 근본 원인에 깊이 빠져들어 효율성을 높이는 것이 더 쉬워집니다. 벤처비트 특별호 기사에서 데이터 센터 운영자의 57% 이상이 AI가 일상적인 운영 결정을 내릴 것이라고 신뢰할 것입니다.

 

 

실시간 모니터링

실시간 모니터링은 데이터 센터 운영자가 실시간으로 자동화된 방식으로 에너지 소비량을 추적할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 에너지 낭비 및 비효율을 신속하게 파악할 수 있어 에너지 사용량을 최적화하기 위한 즉각적인 시정 조치가 가능합니다.

 

 

예측 분석

예측 분석은 데이터, 통계 알고리즘 및 머신 러닝 기법을 사용하여 미래 에너지 소비 추세를 예측하는 관찰 가능성 기법으로도 활용됩니다. 예측 분석은 과거 에너지 사용량 데이터 및 기타 관련 요인을 분석함으로써 데이터 센터 운영자가 자원 할당 및 에너지 효율적 전략의 패턴을 파악할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

 

 

에너지 효율의 이점

데이터 센터에서 에너지 효율을 최적화하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다:

운영 비용 절감: 에너지 소비를 줄임으로써 데이터 센터 운영자는 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

환경적 지속 가능성: 에너지 소비를 줄이면 데이터 센터의 탄소 배출량을 최소화하여 친환경 환경에 기여할 수 있습니다.

성능 향상: 에너지 효율적인 데이터 센터는 성능과 신뢰성이 향상되어 가동 시간과 서비스 품질이 향상되는 경향이 있습니다.

ESG 등급 향상: 에너지 효율성에 초점을 맞추면 데이터 센터가 ESG 목표를 달성하는 데 도움이 되어 지속 가능한 관행을 우선적으로 고려하는 투자자와 고객을 유치할 수 있습니다.

확장성 및 용량 관리: 에너지 효율적인 데이터 센터는 증가하는 워크로드를 처리하고 필요에 따라 운영을 확장할 수 있도록 더 잘 갖추어 졌습니다. 에너지 사용량을 최적화함으로써 데이터 센터 운영자는 보다 효과적으로 용량을 관리하고 자원을 할당할 수 있어 인프라스트럭처의 효율적인 활용을 보장할 수 있습니다.

냉각 요구량 감소: 고밀도 컴퓨팅 장비로 인해 데이터 센터에서 상당한 양의 열이 발생합니다. 에너지 효율적인 냉각 시스템 및 관행을 구현함으로써 데이터 센터는 냉각 요구량 및 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 냉각에 필요한 에너지 소비량 및 인프라 모두를 절감할 수 있습니다.

장비 수명 연장: 과도한 열과 비효율적인 전력 사용은 데이터 센터 장비에 부담을 주어 수명을 단축시킬 수 있습니다. 에너지 효율을 최적화하여 데이터 센터에서 발생하는 열을 줄이고 적절한 전력 관리를 보장하여 장비 수명을 연장할 수 있습니다. 따라서 장비를 자주 교체할 필요가 줄어들어 비용과 자원이 절약됩니다.

규정 및 표준 준수: 많은 지역 및 대도시에서 에너지 소비 및 탄소 배출에 관한 규정 및 표준을 마련하고 있으며, 에너지 효율을 최적화함으로써 데이터 센터는 이러한 규정을 준수하고 잠재적인 불이익을 방지할 수 있습니다. 또한 업계 표준을 준수하는 것은 지속 가능한 관행에 대한 의지를 보여주며 데이터 센터의 명성을 높일 수 있습니다.

경쟁력 강화 및 시장 차별화: 오늘날의 비즈니스 환경에서 에너지 효율성과 지속 가능성은 고객과 투자자에게 점점 더 중요한 요소입니다. 데이터 센터는 에너지 사용량을 최적화하고 탄소 배출량을 줄임으로써 시장에서 차별화하여 환경에 민감한 고객과 투자자를 유치할 수 있으며, 이는 경쟁 우위를 확보하고 새로운 비즈니스 기회를 열어줄 수 있습니다.

재해 대비 향상: 에너지 효율적인 데이터 센터는 자원 사용을 최적화하기 위해 고급 모니터링 및 관리 시스템을 통합하는 경우가 많습니다. 또한 이러한 시스템은 전력 소비에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 데이터 센터 운영자가 불규칙성 및 잠재적 문제를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 센터는 에너지 관리에 능동적이므로 재해 대비를 강화하고 전력과 관련된 사고나 장애의 위험을 완화할 수 있습니다.

전반적으로 데이터 센터에서 에너지 효율을 최적화하는 것은 비용 절감과 환경적 이점을 넘어 자원 관리를 개선하고 신뢰성을 강화하며 데이터 센터를 지속 가능한 관행의 선두주자로 자리매김함으로써 운영 효율성과 비즈니스 성과를 향상시킵니다.

 

 

데이터센터의 에너지효율 최적화 사례

앞서 언급한 관찰 가능성 기술을 활용하여 데이터 센터가 에너지 효율을 최적화할 수 있도록 지원하는 몇 가지 혁신적인 솔루션이 있습니다. 이러한 솔루션 중 일부는 다음과 같습니다:

 

 

Propet Stor의 에너지 효율과 계획 솔루션

PropetentStor는 자사의 특허 받은 머신 러닝(Machine Learning)과의 다층 상관 기술을 활용하여 데이터 센터를 위한 최첨단 에너지 효율 및 계획 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 데이터 센터가 과거와 미래의 애플리케이션 동작을 이해할 수 있도록 도와 자원 및 에너지 사용량에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. PropetentStor의 솔루션은 포괄적이고 정확한 정보를 제공함으로써 데이터 센터가 에너지 소비를 줄이고 ESG 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

Automatic은 Prometeus와 Grafana를 활용하여 6개 대륙에 걸쳐 있는 30개 데이터 센터의 서버 온도를 파악했습니다. 이들은 전체 랙 열에 대한 열 지도를 작성하여 공기 흐름 관리를 시각화하고 잠재적인 개선 영역을 식별할 수 있었습니다. Automatic은 동일한 데이터 및 그래프 옵션을 사용하여 데이터 센터 간의 온도를 비교하고 최적의 온도를 목표로 할 수 있었습니다.

Augtera의 혁신적인 데이터 센터 네트워크 AIOps 솔루션은 데이터 센터 운영을 수동에서 사전 예방적으로 대규모로 전환하는 것을 입증했습니다. 멀티 레이어 자기 상관 기술은 네트워크 전반의 이벤트와 이상 현상을 상관시켜 사고 티켓을 25-75% 감소시켜 오류 해결을 위한 높은 컨텍스트를 제공합니다.

 

 

개별 데이터 센터를 위한 솔루션 사용자 정의

각 데이터 센터마다 에너지 효율 최적화를 위한 고유한 요구사항과 과제가 존재합니다. 따라서 솔루션은 확장성이 뛰어나고 개별 데이터 센터의 특정 요구사항에 맞게 조정되어야 합니다. 이를 통해 데이터 센터는 규모나 복잡성에 관계없이 에너지 효율 솔루션을 최대한 활용할 수 있습니다. 또한 이러한 솔루션을 기존 데이터 센터 인프라스트럭처에 통합하는 것이 효율적이고 비용 효율적이어야 하며 보다 효율적인 운영으로 원활하게 전환할 수 있어야 합니다.

 

 

데이터센터의 미래 에너지 효율 최적화 방안

기술이 계속 발전하고 데이터 센터가 에너지 소비를 줄여야 하는 압력이 증가함에 따라 에너지 효율 최적화를 위한 관측 기술 활용의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 혁신적인 솔루션과 새로운 기술을 수용함으로써 데이터 센터는 디지털 세계의 요구를 충족시키면서 에너지 효율을 지속적으로 개선하고 지속 가능하게 유지할 수 있습니다.

 

 

결론

데이터 센터에서 에너지 효율을 최적화하는 것은 운영 비용, 환경 지속 가능성 및 전반적인 성능에 광범위한 영향을 미치기 때문에 데이터 센터 운영자에게 매우 중요한 임무입니다. 다중 계층 상관 관계 기술, 기계 학습, 실시간 모니터링 및 예측 분석과 같은 관찰 가능성 기술을 활용하면 데이터 센터는 에너지 사용 패턴 및 애플리케이션 동작에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 맞춤형 에너지 효율 솔루션을 구현하고 새로운 기술을 채택함으로써 데이터 센터는 에너지 소비를 크게 줄이고 보다 지속 가능한 미래에 기여할 수 있습니다.