[기고]데이터센터로 AI를 활용하는 7가지 방법

7 Ways AI Revolutionizes Data Centers

글: 존 가베이(Jon Gabay)

제공: 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)

디지털 시대의 한가운데에서 인공지능(AI)이 혁신의 횃불로 떠오르고 있다. 한때는 경이로움과 의구심의 시선으로 바라보았던 AI가 강력한 툴로 자리잡음으로써 공상과학 소설에서나 가능했던 것들을 현실로 가져오고 있다. AI를 활용해서 대대적인 혁신을 이룰 수 있는 한 분야가 데이터센터이다.

디지털 영역에서 데이터센터는 혼잡한 도시에 비유할 수 있다. 거대한 양의 데이터 흐름을 물 흐르듯이 관리해야 하기 때문이다. 그러기 위해서 속도, 정확성, 효율을 중요하게 요구한다. 바로 이러한 요구를 충족할 수 있는 것이 AI와 머신러닝(ML)이다. AI를 활용해서 데이터센터 운영을 혁신하고 사람이 달성할 수 있는 것 이상으로 효율과 안전을 향상시킬 수 있다.

[1] 장비 활용 극대화

머신러닝(ML)은 통신의 우선순위를 결정하고, 일정을 관리하고, 최적 경로를 선택하기 위해서 중요한 역할을 한다. 머신러닝을 활용한 예측을 통해서 자원을 지능적으로 할당할 수 있다. 그럼으로써 전력을 절약하고 장비 활용도를 높일 수 있다. 여기에 더해 AI 도입으로 데이터센터가 좀 더 민첩하게 대응하고 효율적으로 장비 문제를 감지하고 조치를 취할 수 있다. 뿐만 아니라 수요 증가에 신속하게 대비할 수 있다.

[2] 지속가능성과 AI의 역할

오늘날 데이터센터가 직면한 시급한 과제 중의 하나가 지속가능성이다. 데이터센터는 전세계 온실 가스의 4퍼센트를 차지하며, 전세계 전기 생산의 1퍼센트를 소비한다⁽¹⁾. 더욱이 지금과 같은 성장 추세라면 앞으로 5년에 걸쳐서 데이터 센터 용량이 5배로 증가할 것으로 예상된다.

[참조. (1) Masanet, Eric, Arman Shehabi, Nuoa Lei, Sarah Smith, and Jonathan Koomey. Recalibrating global data center energy-use estimates, February 28, 2020. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba3758.]

이와 같은 에너지 소비 규모를 감안했을 때 데이터센터의 탄소 발자국을 최소화할 수 있는 방안들을 찾는 것이 중요하다. 이 측면에서 AI가 선구적인 해결책을 제시한다. 디지털 트윈은 물리적 시스템을 실시간으로 가상적으로 표현할 수 있는 기법이다. 데이터센터로 이러한 AI 지향적 모델을 활용해서 잠재적 문제들을 감지하고, 자원 활용을 최적화하고, 가동 시의 환경적 영향을 낮출 수 있다.

지속가능성을 높이기 위한 이러한 노력들은 단지 기술적 구현에 그치지 않고 사회적으로도 중대한 영향을 미친다. 좀 더 에너지 효율이 높은 데이터센터는 사업 운영을 위한 비용을 절감할 뿐만 아니라 지역 전력망에 대한 부담을 낮추고 탄소 배출을 크게 줄이도록 한다. AI 솔루션을 활용해서 데이터센터가 주요한 에너지 소비자에서 디지털 시대에 지속가능한 운영의 모범이 되는 쪽으로 일대 전환을 이룰 수 있다.

지속가능성을 높이는 것은 단지 환경에만 좋은 것이 아니다. 데이터센터의 에너지 소비를 낮출 수 있으므로, 이것은 가동 비용을 낮추는 것으로 이어진다. 이렇게 해서 절약된 비용을 혁신을 이루기 위한 연구개발로 돌림으로써 전세계 사용자들에게 제공하는 서비스 품질을 높일 수 있다.

[3] 데이터센터로 AI를 적용한 로보틱스 활용

데이터센터로 수작업적인 모니터링과 유지보수는 빠르게 저물어가고 AI를 적용한 로보틱스의 시대가 열리고 있다. 오늘날에는 데이터센터로 정교한 AI 알고리즘을 적용한 첨단 로봇을 활용해서 정기적인 유지보수에서부터 복잡한 문제 해결에 이르는 다양한 작업을 처리할 수 있게 되었다. 뛰어난 정밀성과 효율을 앞세운 이러한 로봇들이 운영을 합리화하고 잠재적 위협들을 차단함으로써 보안을 강화하는 역할을 한다.

[4] AI를 활용한 보안 강화

디지털 영역에서는 정교한 멀웨어(malware) 공격에서부터 조직화된 해킹에 이르기까지 다양한 공격이 일어날 수 있다. 그러므로 진보된 보안 프로토콜의 필요성이 어느 때보다 높아지게 되었다. 이 측면에서 또한 AI가 진가를 발휘할 수 있다. AI를 활용해서 신속하게 악의적인 트래픽을 추적하고 위협을 감지함으로써 일차적인 방어선을 구축할 수 있다. 제일선에서 AI를 활용함으로써 사람이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 위협을 식별하고 무력화할 수 있다.

[5] AI를 활용한 인프라 보호

데이터센터를 통해서 흐르는 거대한 양의 데이터를 보호하는 것도 중요하지만, 물리적 인프라 자체를 보호하는 것도 중요하다. AI 시스템과 함께 첨단 로보틱스를 활용해서 이러한 이중의 보호를 달성할 수 있다. 이러한 시스템들을 활용해서 장비 건전성을 모니터링하고, 결함을 예측하고, 더 나아가서는 예측적 유지보수 또는 수리를 통해서 중단 없는 서비스를 제공할 수 있다.

[6] 중요한 데이터에 우선순위 부여

데이터센터에서는 거대한 양의 데이터를 처리하므로 데이터관리에 대해서 천편일률적인 접근법은 적합하지 않다. AI를 활용해서 지능적으로 우선순위를 판단할 수 있다. 그러므로 예를 들어서 항공 교통 관제에 사용되는 것과 같이 중요도 높은 데이터에는 더 높은 우선순위를 부여할 수 있다. 그럼으로써 필수적인 서비스들을 방해하지 않으면서 데이터를 신속하게 전달하고 향상된 보호를 달성할 수 있다.

[7] AI를 활용함으로써 환경에도 유익

데이터센터로 AI를 활용함으로써 당장에 운영 상의 유익함만이 아니라 환경에도 유익할 수 있다. AI를 활용해서 패턴을 분석하고 미래의 수요를 예측함으로써 장비 활용을 극대화할 수 있다. 좀 더 높은 속도의 라인들을 좀 더 효과적으로 활용하는 역 다중화(inverse multiplexing) 같은 기법들을 활용해서 다중의 장비를 동시적으로 가동해야 할 필요성을 낮출 수 있다. AI의 예측 능력을 활용해서 자원을 동적으로 할당함으로써 에너지 소비를 낮추고 탄소 발자국을 줄일 수 있다.

맺음말

AI는 오용되었을 때 예를 들어서 채용 심사 시에 차별로 이어지는 것과 같은 문제들이 제기되므로 신중하고도 윤리적인 구현이 중요하다. 우리는 지금 전례없는 디지털 시대를 통과해가고 있으며 기후 위기라는 과제에 직면해 있다. 이러한 시기에 데이터센터로 AI를 활용해서 일대 전환을 이룰 수 있다. 그럼으로써 운영 효율을 높일 뿐만 아니라 지속가능하고 안전한 디지털 미래를 실현할 수 있다.

데이터센터로 AI가 단지 신조어나 상상에 그치지 않고, 더 밝고 더 효율적이고 환경적으로 의식적인 디지털 세상을 실현하도록 중요한 역할을 하게 되었다. 우리가 갈수록 더 디지털 솔루션에 의존함에 따라서 데이터센터로 지속가능성, 보안, 효율을 높이기 위해서 AI를 활용하는 것이 선택이 아니라 필수가 되고 있다.

[저자 소개]
존 가베이(Jon Gabay)는 전기공학을 전공한 후에 방위, 상업용, 산업용, 컨슈머, 에너지, 의료 분야 회사들에서 설계 엔지니어, 펌웨어 코더, 시스템 디자이너, 연구원, 제품 개발자로 재직했다. 대안 에너지 연구자이자 발명가로서 자동화 기술과 관련해서 Dedicated Devices라는 회사를 설립하고 2004년까지 운영했다. 이후로 차세대 엔지니어와 학생들을 위해서 연구개발, 기사 기고, 기술 개발 등에 매진하고 있다.