2018.12.24

AI가 데이터센터를 어떻게 바꿔 놓을까? CIO가 알아야 할 7가지

John Edwards | CIO
인공지능과 머신러닝이 데이터센터의 일상적인 업무와 고급 작업을 점점 더 많이 대신하고 있다. 데이터센터 관리자와 담당 직원이 출근하지 않아도 될 만큼 인공지능과 머신러닝이 이들의 업무를 대신하게 될까? AI로 데이터센터가 어떻게 바뀔지 알아보자. 
 
Credit: GettyImages


대다수 IT리더는 데이터센터 관리, 운영, 계획에서 스스로 완벽하다고 믿고 싶어 한다. 그런데 이는 사실이 아니다. 

IT리더나 IT전문가 팀이 필수적 데이터센터 작업을 초 단위로, 또는 그보다 더 세심하게 제어할 방법은 없다. 아울러 인간은 아무리 고급 교육과 훈련을 받았다 해도, 개인적 선호, 편견, 오해로 인해 미래 계획 및 여타 중대한 직무에서 판단이 흐려진다. 

인공지능(AI)은 이러한 결함이 없다. 그래서 데이터센터 운영자는 하이브리드 환경, 사물인터넷, 여타 난제에 아무리 지쳐있더라도 AI가 핵심 데이터센터 운영 및 서비스에 주기 시작하고 있는 영향에 대해 고려할 필요가 있다. 

여기서는 AI가 어떻게 데이터센터를 보다 강력하고 효율적인 설비로 변화시키는지를 알 필요가 있는 7가지 사실을 고찰한다. 

1. AI의 혜택을 받을 수 있는 데이터센터의 종류는 많다  
기업 백업 및 재난 복구 기술 업체인 클라우드 대디(Cloud Daddy)의 CEO이자 뉴욕시 법무부 CIO였던 조 머서스는 어떤 종류의 데이터센터든지 AI의 혜택을 받을 수 있지만, 일반적으로 가장 큰 혜택을 받는 데이터센터는 대형 설비, 예컨대 대기업 데이터센터, 퍼블릭 클라우드 데이터센터, 코로케이션 데이터센터, 외주 데이터센터라고 말했다. 

데이터 스토리지 분석 업체인 커플린 어소시에이츠(Coughlin Associates)의 IEEE 펠로우이자 사장인 탐 커플린은 어떤 데이터센터든지 머신러닝 등 AI 기법의 혜택을 얻을 수 있다고 믿는다. 즉 내부 자원의 관리를 제고하고, 미래의 하드웨어 및 데이터 요건을 예상할 수 있다는 것이다. 그는 “AI는 가장 중요한 데이터센터 애플리케이션이 되고 있다”고 지적했다. 

데이터센터 유지보수 서비스 사업자인 파크 플레이스 테크놀로지스(Park Place Technologies)의 혁신 책임자인 폴 머시너에 따르면, 머신러닝은 기본적인 패턴 인식과 전통적 알고리즘으로부터 더욱 정교한 딥러닝의 영역으로 이동 중이다. 그는 “머신러닝의 핵심 혜택이라면 인간이 어떤 이론이나 전제를 테스트할 필요 없이, 반복 기법을 이용해 데이터 내의 구조를 발견하는 능력이다”고 말했다. 딥러닝은 다중 레이어의 인공 신경망을 이용해 물체 감지 및 분류, 음성 인식, 언어 번역 등의 작업에서 수준 높은 정확성을 전달한다. 
 

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-> 데이터센터 효율성 개선을 위한 6가지 팁테크
-> 컨버지드 인프라, 데이터센터의 미래인가?
-> ‘데이터센터 비용 절감’ 페이스북의 오픈소스 디자인 활용법
-> 8가지 획기적인 데이터센터 전력 비용 절감 방안
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2. AI는 데이터센터의 에너지 효율을 높인다 
지난 몇 년 동안 AI 툴은 데이터센터 에너지 소비 및 폐기물을 줄이는 역할에서 갈수록 비중이 높아졌다. 머시너는 “이들 애플리케이션은 전력을 절감하고, 냉각 비효율을 보고하고, 핵심 임무 시스템의 건강 상태를 분석해 효율을 높여 에너지를 절감한다”라고 밝혔다. 

네덜란드 데이터센터 협회(Dutch Data Center Association)의 경영 책임자인 스티전 그로브에 따르면, 데이터센터 환경은 계속 변화하고 있다. AI를 이용해 현재 실내 및 실외 온도를 분석하고 모니터링하는 한편 앞으로의 기후 조건들을 예측한다면 데이터센터가 냉각 자원을 최적화하고 에너지를 절약할 수 있다고 그는 조언헸다. 

서버는 데이터센터에서 에너지를 가장 많이 소비하는 자원이다. 그로브는 “클라우드 서비스를 필요에 따라 자동으로 확장하거나 축소할 수 있고, 각 서버를 최대한 활용하고 비사용 자원을 중지시킨다면 에너지를 많이 절약할 것이다”고 지적했다.  

또한 AI는 스토리지 에너지 소비도 크게 줄일 수 있다. AI 모니터링과 애널리틱스를 활용해 각종 이용자 활동을 예측함으로써 덜 빈번하게 사용되는 데이터를 저전력 스토리지 자원으로, 더 빈번하게 사용되는 데이터를 고성능 스토리지로 신속히 이동시키는 것이다. 커플린은 “아울러 AI를 이용하면 프로세싱 작업 중 데이터를 이리저리 이동시키는 것도 최소화할 수 있다”고 말했다. 그러면서 그는 “실제로 사용 중인 데이터에 대한 스마트 데이터 배치에 의해 데이터와 프로세싱을 더 가까이 위치시킬 수 있고, 따라서 과도한 데이터 이동으로 인해 소비되는 에너지를 절감할 수 있다”라고 설명했다. 

 

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2018.12.24

AI가 데이터센터를 어떻게 바꿔 놓을까? CIO가 알아야 할 7가지

John Edwards | CIO
인공지능과 머신러닝이 데이터센터의 일상적인 업무와 고급 작업을 점점 더 많이 대신하고 있다. 데이터센터 관리자와 담당 직원이 출근하지 않아도 될 만큼 인공지능과 머신러닝이 이들의 업무를 대신하게 될까? AI로 데이터센터가 어떻게 바뀔지 알아보자. 
 
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대다수 IT리더는 데이터센터 관리, 운영, 계획에서 스스로 완벽하다고 믿고 싶어 한다. 그런데 이는 사실이 아니다. 

IT리더나 IT전문가 팀이 필수적 데이터센터 작업을 초 단위로, 또는 그보다 더 세심하게 제어할 방법은 없다. 아울러 인간은 아무리 고급 교육과 훈련을 받았다 해도, 개인적 선호, 편견, 오해로 인해 미래 계획 및 여타 중대한 직무에서 판단이 흐려진다. 

인공지능(AI)은 이러한 결함이 없다. 그래서 데이터센터 운영자는 하이브리드 환경, 사물인터넷, 여타 난제에 아무리 지쳐있더라도 AI가 핵심 데이터센터 운영 및 서비스에 주기 시작하고 있는 영향에 대해 고려할 필요가 있다. 

여기서는 AI가 어떻게 데이터센터를 보다 강력하고 효율적인 설비로 변화시키는지를 알 필요가 있는 7가지 사실을 고찰한다. 

1. AI의 혜택을 받을 수 있는 데이터센터의 종류는 많다  
기업 백업 및 재난 복구 기술 업체인 클라우드 대디(Cloud Daddy)의 CEO이자 뉴욕시 법무부 CIO였던 조 머서스는 어떤 종류의 데이터센터든지 AI의 혜택을 받을 수 있지만, 일반적으로 가장 큰 혜택을 받는 데이터센터는 대형 설비, 예컨대 대기업 데이터센터, 퍼블릭 클라우드 데이터센터, 코로케이션 데이터센터, 외주 데이터센터라고 말했다. 

데이터 스토리지 분석 업체인 커플린 어소시에이츠(Coughlin Associates)의 IEEE 펠로우이자 사장인 탐 커플린은 어떤 데이터센터든지 머신러닝 등 AI 기법의 혜택을 얻을 수 있다고 믿는다. 즉 내부 자원의 관리를 제고하고, 미래의 하드웨어 및 데이터 요건을 예상할 수 있다는 것이다. 그는 “AI는 가장 중요한 데이터센터 애플리케이션이 되고 있다”고 지적했다. 

데이터센터 유지보수 서비스 사업자인 파크 플레이스 테크놀로지스(Park Place Technologies)의 혁신 책임자인 폴 머시너에 따르면, 머신러닝은 기본적인 패턴 인식과 전통적 알고리즘으로부터 더욱 정교한 딥러닝의 영역으로 이동 중이다. 그는 “머신러닝의 핵심 혜택이라면 인간이 어떤 이론이나 전제를 테스트할 필요 없이, 반복 기법을 이용해 데이터 내의 구조를 발견하는 능력이다”고 말했다. 딥러닝은 다중 레이어의 인공 신경망을 이용해 물체 감지 및 분류, 음성 인식, 언어 번역 등의 작업에서 수준 높은 정확성을 전달한다. 
 

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2. AI는 데이터센터의 에너지 효율을 높인다 
지난 몇 년 동안 AI 툴은 데이터센터 에너지 소비 및 폐기물을 줄이는 역할에서 갈수록 비중이 높아졌다. 머시너는 “이들 애플리케이션은 전력을 절감하고, 냉각 비효율을 보고하고, 핵심 임무 시스템의 건강 상태를 분석해 효율을 높여 에너지를 절감한다”라고 밝혔다. 

네덜란드 데이터센터 협회(Dutch Data Center Association)의 경영 책임자인 스티전 그로브에 따르면, 데이터센터 환경은 계속 변화하고 있다. AI를 이용해 현재 실내 및 실외 온도를 분석하고 모니터링하는 한편 앞으로의 기후 조건들을 예측한다면 데이터센터가 냉각 자원을 최적화하고 에너지를 절약할 수 있다고 그는 조언헸다. 

서버는 데이터센터에서 에너지를 가장 많이 소비하는 자원이다. 그로브는 “클라우드 서비스를 필요에 따라 자동으로 확장하거나 축소할 수 있고, 각 서버를 최대한 활용하고 비사용 자원을 중지시킨다면 에너지를 많이 절약할 것이다”고 지적했다.  

또한 AI는 스토리지 에너지 소비도 크게 줄일 수 있다. AI 모니터링과 애널리틱스를 활용해 각종 이용자 활동을 예측함으로써 덜 빈번하게 사용되는 데이터를 저전력 스토리지 자원으로, 더 빈번하게 사용되는 데이터를 고성능 스토리지로 신속히 이동시키는 것이다. 커플린은 “아울러 AI를 이용하면 프로세싱 작업 중 데이터를 이리저리 이동시키는 것도 최소화할 수 있다”고 말했다. 그러면서 그는 “실제로 사용 중인 데이터에 대한 스마트 데이터 배치에 의해 데이터와 프로세싱을 더 가까이 위치시킬 수 있고, 따라서 과도한 데이터 이동으로 인해 소비되는 에너지를 절감할 수 있다”라고 설명했다. 

 

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