“쉴틈없는 데이터센터, AI가 24시간 이상징후 감지”

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“쉴틈없는 데이터센터, AI가 24시간 이상징후 감지”

디지털데일리 발행일 2025-01-15 08:30:00

오병훈 기자

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14일 허영신 마키나락스 최고사업책임자(CBO)가 ‘2025 데이터센터 혁신컨퍼런스’에서 ‘AI 기반 데이터센터 운영혁신’을 주제로 발표 중이다.

[디지털데일리 오병훈기자] “제조업과 마찬가지로 데이터센터는 ‘무중단’으로 운영되는 것이 중요한 산업이다. 설비가 망가지지 않는 선에서 무중단으로 운영되려면, 적절한 시간에 로드다운(부하감소)을 시키는 등 조치가 필요한데 여기서 인공지능(AI)이 로드다운 최적 타이밍을 찾아주는데 도움을 줄 수 있다.”

14일 허영신 마키나락스 최고사업책임자(CBO)는 ‘2025 데이터센터 혁신컨퍼런스’에서 ‘AI 기반 데이터센터 운영혁신’을 주제로 발표하며 이같이 강조했다. AI가 각종 산업 공정 효율에 일조하기 시작한 가운데, 데이터센터 효율성 증대 측면에서도 AI의 역할이 점차 커지고 있다는 설명이다.

마키나락스는 제조업 기반 AI 솔루션 개발로 시작해 다양한 산업군에서 기업의 핵심 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 집중해 온 글로벌 AI 스타트업이다. 세계경제포럼 글로벌 이노베이터로 선정된 바 있으며, 제조 AI 분야 세계 100대 기업으로 인정받는 등 기술력을 검증받았다.

허 CBO는 먼저 산업별 특화 AI 중요성을 강조했다. 그는 “AI가 단순히 번역, 이미지 생성 같은 범용 서비스를 제공하는 것을 넘어 각 산업별 특화 문제를 해결하는 데 집중할 시점”이라며 “제조 현장이나 데이터센터와 같은 실제 물리적 환경에서 실질적 가치를 창출할 것”이라고 말했다.

그는 AI가 데이터센터 산업 현장에서 데이터센터의 가동 효율을 극대화해줄 수 있다고 봤다. 데이터센터 운영에서 가장 중요한 과제 중 하나는 무중단인데, 안전한 무중단 가동을 위해서는 AI를 활용한 이상 탐지가 필수적이라는 설명이다.

허 CBO는 “데이터센터 무중단 운전은 예상치 못한 셧다운 징후를 사전에 감지하고 대응하는 데서 시작된다”며 “AI는 기존 시스템으로는 발견할 수 없는 복잡한 데이터 간의 관계를 학습하고, 새로운 이상 징후를 조기에 탐지할 수 있다”고 강조했다.

이와 관련해 그는 화학 공장 내 AI 활용 사례를 소개했다. 마키나락스가 설계한 AI 모델은 화학공장 설비 셧다운을 7일전 감지 예측한 바 있다. 이같은 선제적인 셧다운 징후 감지 기술이 데이터센터 운영에도 적용 가능하다는 것이다.

허 CBO는 에너지 효율 측면에서도 AI를 활용한 냉각 시스템 최적화가 가능하다고 언급했다. 그는 “데이터센터 전력 소모를 줄이는 가장 현실적인 방법은 공조 시스템 효율성을 극대화하는 것”이라며 ”마키나락스는 전기차 HVAC(공조) 시스템에 AI 기반 제어 알고리즘을 도입해 에너지 소비를 10% 절감한 사례가 있다. AI를 활용한 최적 제어 알고리즘은 불필요한 냉난방 동작을 줄이고, 목표 온도를 일정하게 유지해 에너지 효율을 극대화할 수 있다”고 말했다.

허 CBO는 발표를 마치며 “AI가 모든 문제를 해결하지는 못하지만, 데이터센터의 기존 인프라와 결합해 새로운 가능성을 열어줄 수 있다”며 “이제는 데이터센터에서도 AI 기술을 활용한 다양한 시도를 해야 할 때”라고 강조했다.

이어 “AI 기술의 발전은 데이터센터 운영과 효율성을 새롭게 정의할 것”이라며 “데이터센터와 AI를 결합해 업계를 선도하는 사례를 만들겠다”고 덧붙였다.