AI가 데이터센터 효율성을 높임으로써 비즈니스를 더욱 발전시킬 수 있는 잠재력은 4가지 주요 카테고리로 분류된다.
- 전력 관리 : AI 기반 전력 관리는 냉난방 시스템을 최적화해 전기 비용을 절감하고 관리 인력을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 이 분야의 대표적인 솔루션 업체로는 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric), 지멘스(Siemens), 버티브(Vertiv), 이튼(Eaton Corp) 등이 있다.
- 장비 관리 : AI 시스템은 서버, 스토리지, 네트워킹 장비의 상태를 모니터링하고 시스템이 여전히 적절히 구성되어 있는지 확인하며, 장비의 고장 시기를 예측할 수 있다. 가트너에 따르면, AI옵스 IT 인프라 관리카테고리의 솔루션 업체로는 옵스램프(OpsRamp), 데이터독(Datadog), 버타나(Virtana), 사이언스로직(ScienceLogic), 제노스(Zenoss) 등이 있다.
- 워크로드 관리 : AI 시스템은 온프레미스, 클라우드, 엣지 환경 간에, 또 데이터센터 내부 및 하이브리드 클라우드 환경 내에서 실시간으로 워크로드를 가장 효율적인 인프라로 자동으로 옮길 수 있다. 레드우드(Redwood), 타이달 오토메이션(Tidal Automation), 이그니오(Ignio) 등 AI 기반 워크로드 최적화를 제공하는 전문업체가 증가하고 있다. 시스코, IBM, VM웨어 등도 관련 솔루션을 제공한다.
- 보안 : AI 툴은 정상적인 트래픽이 무엇인지 ‘학습’하고 이상 트래픽을 찾아내며, 보안 실무자의 관심이 필요한 경보의 우선순위를 설정하고 문제의 사후 분석을 지원하며 기업 보안 방어선의 허점에 대한 권고사항을 제공할 수 있다. 이런 기능을 제공하는 솔루션 업체는 벡트라AI(VectraAI), 다크트레이스(Darktrace), 엑스트라홉(ExtraHop), 시스코(Cisco) 등이 있다.
이 모든 것을 고려할 때 AI는 사람의 개입이 거의 필요 없고 높은 수준의 효율성과 회복성을 갖추고 운영되는 매우 자동화되고 안전하며 스스로 수리하는 데이터센터를 구축하는 데 도움이 될 것이다.
델 테크놀로지스의 글로벌 CTO실 소속 엔지니어 사이드 타벳은 “AI 자동화가 확장되어 인간의 역량을 넘어서는 수준으로 데이터를 분석하고, 에너지 사용 최적화에 필수불가결한 인사이트를 모으고, 워크로드를 분산시키고 효율성을 극대화해 더 높은 수준의 데이터센터 자산 활용도를 달성할 것이다”라고 설명했다.
물론, 자율주행 자동차와 마찬가지로 자율 데이터센터도 아직 완성되지 않았다. 데이터센터에는 AI가 통과해야 할 상당한 기술, 운영, 인력의 장벽이 있다. 현재 도입 초기이긴 하지만 잠재적인 이점 때문에 기업은 계속 변화의 기회를 찾을 것이다.
서버 워크로드 관리에 접근하는 전력 관리
데이터센터는 전 세계 전기 공급량의 3%를 소비하고 약 2%의 온실 가스를 배출하는 것으로 추산된다. 많은 기업이 비용을 절감하고 환경적 책임을 지기 위해 데이터센터 전력 관리를 면밀히 살피고 있는 것이 당연한 일이다.451 리서치의 수석 애널리스트 다니엘 비조는 AI 기반 시스템이 데이터센터 운영자가 공기 흐름을 방해하는 고밀도 캐비닛, 성능이 부족한 HVAC 장치, 열기와 냉기 통로 사이의 부족한 공기 분리 등으로 인해 찬 공기를 제대로 공급하지 못하는 현재의 또는 잠재적인 냉각 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 말했다.
비조는 “AI는 단순히 좋은 시설 설계로 가능한 것 이상의 이점을 제공한다. AI 시스템은 데이터센터 안에서 HVAC 시스템 데이터와 환경 감지 값을 상호 연계해 시설을 학습할 수 있다”라고 설명했다.
IT 자문 및 컨설팅 업체인 스토리지IO의 설립자 그렉 슐츠는 “전력 관리는 손쉽게 달성할 수 있는 목표이다. 현재 중요한 것은 생산성, BTU당 작업 처리 효율 증가, 와트당 작업 처리량 증가, 즉, 더 스마트하게 일하고 장비를 더 스마트하게 운용하는 것이다”라고 덧붙였다.
또한 용량 계획 측면도 존재한다. 핫스팟과 쿨스팟을 찾는 것 외에 AI 시스템은 데이터센터가 적절한 수의 물리 서버에 전력을 공급하고 일시적인 수요 증가 시 새로운 물리 서버를 구성(해제)할 수 있는 용량을 확보할 수 있다.
슐츠는 전력 관리 도구가 발전하면서 장비와 워크로드를 관리하는 시스템에 통합되고 있다고 덧붙였다. 예를 들어, 센서가 과도한 서버 온도를 감지하면 시스템이 워크로드를 활용도가 낮은 서버로 신속하게 자동으로 이동시켜 업무에 필수적인 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 서비스 중단을 방지할 수 있다. 그리고 시스템이 서버 과열 문제를 조사할 수 있다. 고장 난 팬(HVAC 문제), 곧 고장 난 물리적인 부품(장비 문제), 서버 과부하(워크로드 문제) 등이 원인일 수 있다.
AI를 통한 상태 모니터링, 구성 관리 감독
데이터센터는 정기적인 유지보수가 필요한 물리 장비로 가득 차 있다. AI 시스템은 예약된 유지보수의 수준을 넘어 즉각적인 주의가 요구되는 특정 영역을 찾을 수 있는 원격측정 데이터 수집 및 분석을 지원한다. 슐츠는 “AI 툴은 모든 데이터를 분석해 패턴을 찾아 이상을 발견할 수 있다”라고 말했다.
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.