[디지털데일리 백지영기자] 데이터센터 운영 비용을 절감하는 것은 탄소 배출 감소와 직결된다. 특히 데이터센터 운영에서 가장 많은 비용을 차지하는 냉각(쿨링) 비용을 줄이는 것만으로 탄소 배출을 절감할 수 있다. 

슈나이더 일렉트릭 코리아 최동훈 매니저는 26일 DD튜브에서 개최된 ‘ESG 경영을 위한 기업 DX 전략 버추얼 컨퍼런스’에서 자사의 데이터센터 AI 쿨링 자동운영솔루션인 ‘쿨링 옵티마이저’ 활용할 경우 냉각 전력 사용량은 약 22%, 탄소(CO2) 배출량도 38% 가량 절감할 수 있다고 강조했다.

현재 데이터센터의 운영 효율을 평가하는 것은 PUE(전력효율지수)다. PUE는 전체 데이터센터의 전력 사용량을 IT 장비의 전력 사용량으로 나눈 값이다. PUE가 1에 가까울수록 전력 효율이 높은 것으로 평가한다. PUE의 개선은 탄소 배출의 절감을 뜻하기도 한다. 

때문에 최근엔 PUE 외에 탄소배출량을 기준으로 한 CUE(탄소사용 효율지수)를 활용하기도 한다. CUE은 전체 데이터센터에서 발생하는 탄소배출량을 IT 장비에서 발생한 탄소배출량으로 나눈 값이다.

업타임 인스튜트에 따르면 지난 15년 간 전세계 PUE는 계속해서 줄고 있다. 2006년의 경우 PUE는 평균은 2.5였는데 2020년엔 1.59로 상당한 개선이 있었다. 데이터센터 산업 혁신을 주도하는 구글 데이터센터의 PUE가 현재 1.1이다. 반면 현재 국내 데이터센터의 평균 PUE는 약 2.6이다.

최 매니저는 “국내 공공 데이터센터의 PUE 약 3.0 이상, 민간 데이터센터가 2.0으로 더 많은 PUE 개선 여지가 있다”며 “PUE를 낮출 수 있는 여러 가지 방안이 있지만, 이중 AI를 활용한 쿨링 최적화 솔루션의 적용을 통해 냉각 효율을 높일 수 있다”고 설명했다.
현재 슈나이더일렉트릭은 데이터센터용 에코스트럭처 가운데 AI 기반의 ‘쿨링 옵티마이저’를 통해 효율적인 냉각 관리를 제공한다. 그는 “쿨링 옵티마이저의 컨셉은 데이터센터 내에서 냉각을 어떻게 잘 조절할 수 있느냐는 물음으로 시작했다”며 “데이터센터 내 IT부하에 딱 필요한 만큼의 냉각을 자동으로 조절해 낭비되는 에너지를 최소화하는 것이 특징”이라고 말했다.

쿨링 옵티마이저의 작동 원리는 다음과 같다. 우선 각 랙당 상부와 하부에 센서를 설치하고, 이 센서에서 나오는 데이터를 AI 서버에 전달한다. AI서버는 이를 통해 맵(지도)을 만들고, 온도 변화를 감지할 수 있는 모니터링 기능을 활성화시킨다. 냉각 장비에도 역시 센서를 설치해 원격에서 전력 사용에 대한 모니터링을 할 수 있다. 모니터링을 통해 냉각 최적화 값을 만들고 이를 AI가 분석해 지속적으로 최적화시키는 과정을 반복한다.

최 매니저는 “쿨링 옵티마이저를 통해 데이터센터 전력 비용 절감과 PUE 개선을 통해 ESG 경영에 부합할 수 있는 데이터센터를 운영할 수 있다”며 “특히 AI 기반 운영을 통해 데이터센터의 핫스팟을 최대한 빠르게 제거해 온도와 관련한 서비스수준협약(SLA)을 쉽게 관리할 수 있고, 자동 운영 방식을 통해 냉각 장비의 마모율이 낮춰 수명을 연장시키는 것도 가능하다”고 강조했다.

그는 “궁극적인 데이터센터의 최종 목적은 전체(all) 자동화이며, 쿨링 옵티마이저가 큰 역할을 할 수 있을 것”이라며 “또, 쿨링 옵티마이저를 통해 CUE 지수를 평가하는 기본 데이터도 확보할 수 있어 친환경 데이터센터로 평가받을 수도 있다”고 덧붙였다.

현재 쿨링 옵티마이저 설치를 위해선 800평 기준 데이터센터에서 약 3주 정도의 시간이 소요된다. 이미 국내외 기업 및 공공기관에서 쿨링 옵티마이저를 통해 냉각 비용 절감 및 탄소배출량 감소를 이뤄내는 사례가 많아지고 있다.

실제 홍콩의 한 에너지 사업자의 경우, 냉각 전력 소비를 감소시켜 탄소배출을 약 38% 절감해 녹색 이니셔티브를 충족할 수 있었다. 이 기업은 각 지역센터 별 546톤의 이산화탄소를 감축했다. 또, 국내 최대 반도체 기업은 냉각 전력 사용량을 22% 절감해 연간 2억원의 에너지 비용 감소가 예상된다.


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