생성형 AI, 로봇, 클라우드, 빅데이터, 사물인터넷 등 신기술의 도입이 활발해지면서 데이터 트래픽이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 특히, 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대가 본격화되면서 급증하는 데이터로 인해 기업들의 데이터 관리에 대한 고민도 늘어나고 있는데요. 그 이유는 생성형 AI를 학습하는 과정에서 막대한 양의 데이터가 요구되기 때문입니다.

생성형 AI가 제조, 물류, 유통, 금융, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 비즈니스 혁신에 미치는 영향력이 높아지는 가운데, 기업이 생성형 AI 기술을 도입하고 비즈니스에 접목하기 위해서는 데이터 관리 인프라가 뒷받침되어야 합니다. 이로 인해 방대한 양의 데이터를 원활하게 저장, 처리, 관리할 수 있어야 합니다. 즉, 생성형 AI와 데이터센터는 필연적인 관계라고 할 수 있습니다. 동시에 생성형 AI 시대에 필수 인프라인 데이터센터를 성공적으로 도입하기 위해 알아야 할 주요 트렌드와 고려 사항은 무엇일까요?


생성형 AI의 본격화로 변화하는 데이터센터, 주목해야 할 트렌드는?

데이터센터는 기업의 데이터를 통합 및 관리하는 인프라를 운영하는 시설입니다. 이러한 데이터센터는 과거부터 기술의 발전에 따라 함께 성장하고 변화해 왔습니다.

과거 데이터센터는 정보화 시대의 시작과 함께 기업들이 전산실 형태의 소규모로 구축한 시설에 불과했습니다. 이후 인터넷의 등장과 함께 컴퓨팅과 네트워크를 연결한 형태로 발전했으며, 점차 데이터 관리의 규모가 커지자 스마트 디바이스와 ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line, 비대칭 디지털 가입자 회선) 등의 장비를 통해 진화하기 시작했습니다.

최근에는 대규모 데이터와 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 데이터센터로 고도화되면서 하이퍼스케일 데이터센터가 등장했는데요. 메모리 중심의 컴퓨팅이 요구되는 AI 서비스, 저지연이 요구되는 엣지 컴퓨팅, 복수 개의 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 멀티 클라우드 등 신기술의 수요로 증가하는 데이터 트래픽에 대응하기 위해 데이터센터가 진화한 것입니다. 그리고 2025년, 고도화된 생성형 AI 기술 기반 AX 시대 전환이 앞당겨짐에 따라 그 규모가 더욱 커질 전망입니다.



생성형 AI 비즈니스 혁신을 앞당기는 데이터센터가 갖춰야 할 필수 요소

생성형 AI 기반 고성능 컴퓨팅 기술이 요구되면서 안정적인 데이터센터 확보의 중요성이 부각되고 있습니다. 업무 환경, 고객 서비스 제공 등 실시간 데이터 처리가 필요한 오늘날, 데이터센터의 중단 및 장애 발생은 곧 비즈니스 이슈로 이어질 수 있습니다. 이에 따라, 배터리의 충전 상태를 관리하는 소프트웨어와 예기치 못한 재해 및 재난 상황에 대비할 체계적인 통합관제시스템의 필요성도 높아지고 있습니다.

점점 고성능으로 고도화되는 데이터센터, 성공적인 데이터센터 구축을 위한 주요 트렌드를 살펴보겠습니다.

첫 번째, 급변하는 환경에도 안정으로 운영될 수 있도록 중장기적인 관점에서 ‘토탈 라이프사이클 관리’가 필요합니다. 데이터센터의 토탈 라이프사이클 관리는 컨설팅부터 설계, 구축, 그리고 운영까지 전 과정을 지원하는 전문 서비스를 의미하며, 여기에는 데이터센터의 최적화, 친환경, 그리고 지속가능성이 포함되어 있습니다. 데이터센터는 에너지 효율성, 운영 비용 절감 등 운영에 있어 최적화된 시스템을 구축해야 합니다. 막대한 데이터를 처리할 고성능 컴퓨팅 기술이 데이터센터에 도입되면서 전력 소비가 늘어나는 가운데, 이를 최적화하여 에너지 효율성을 높이고 전력 사용량과 운영 비용을 줄일 수 있는 데이터센터를 구축하는 것은 중요한 일입니다.

두 번째, '친환경 데이터센터'를 구축하는 것입니다. 데이터센터는 대량의 전력을 사용함에 따라 높은 열이 발생하며, 이를 해결하기 위한 방안으로 다수의 냉각 장치가 활용되고 있습니다. 이러한 냉각 장치는 또다시 과도한 전력 소비의 원인이 되어 탄소배출량을 높이는 원인이 됩니다. 따라서 냉각 장치가 일으키는 환경적 문제를 해결할 수 있도록 재생 가능한 에너지를 활용하고, 더 나아가 효율적인 냉각 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

세 번째, '지속가능한 데이터센터'를 구축하는 것입니다. 앞서 언급한 내용과 같이 데이터센터의 이슈는 곧 비즈니스의 이슈로 연결될 수 있습니다. 따라서 데이터센터에 구축되는 모든 인프라가 중단되지 않도록 체계적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.


AX 시대, 성공적인 데이터센터 도입을 위한 고려사항

토탈 라이프사이클 관리 트렌드에 부합하는 데이터센터를 도입하기 위해 기업은 무엇을 고려해야 할까요? 기업이 성공적인 데이터센터 도입에 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
1. 365일 24시간 무중단, 무장애 안정적인 운영
데이터센터는 구축에서 끝나는 게 아니라, 구축 및 운영할 수 있는 End-to-End 맞춤형 서비스 제공이 중요합니다. 즉, 비즈니스가 언제 어떤 상황에서도 중단되지 않도록 24*365 무중단, 무장애 운영이 가능한 Total Lifecycle 지원 여부를 파악하는 것이 중요합니다.

2. 네트워크 중립 및 Hybrid Cloud로 고객 Needs에 대응하는 맞춤형 환경 제공
데이터센터는 원활한 고객 서비스 제공에 큰 영향을 미치는 인프라 중 하나로, 데이터센터를 도입하는 기업과 데이터센터를 이용하는 고객의 니즈에 언제든 대응할 수 있어야 합니다. 따라서 네트워크 중립 및 Hybrid Cloud Connect로 맞춤형 환경을 구현하는 것이 중요합니다.
이를 위해선 데이터센터 도입 전 국내 및 글로벌 통신사의 네트워크 회선 제공 여부 및 제공 범위를 확인하고, 센터 인입부터 고객 상면에 이르는 전 구간에서 네트워크 중립성을 보장하는지 확인해야 합니다. 또한 건축·전기·소방·보안·네트워크 등 전 분야 전문가 그룹을 통한 설계부터 구축/운영까지의 고객 요구사항이 반영되는지도 체크할 필요가 있습니다.

3. 최첨단 통합 보안 시스템 및 재난·재해 설비 보유
데이터센터 운영의 핵심 중 하나는 설비가 중단되지 않고 원활히 운영할 수 있도록 유지하는 것입니다. 따라서 기업은 재난, 재해 상황과 같이 예상치 못한 이슈에 대비할 수 있는 시스템과 해킹 등에 대비할 보안 기술이 제대로 갖춰져 있는지 따져볼 필요가 있습니다. 특히 개인정보의 유출은 기업 신뢰도에 큰 타격을 줄 수 있기 때문에 각별한 관리가 필요합니다.
이러한 데이터센터를 성공적으로 도입하기 위해서는 스마트 보안 솔루션, 자가 비상 발전 설비, 내진/면진 및 수혜 대비 설계 등 보안과 재난, 재해 상황에 유연하게 대응할 수 있는 시스템과 설비가 구축되어 있는지 체크할 필요가 있습니다.

4. 글로벌 네트워크 커넥션 서비스를 지원하는 국내외 데이터센터 지점 보유
글로벌 각 나라의 웹사이트에 접속할 경우 원본 서버에서 데이터를 전송하는 데 시간이 더 오래 걸려 페이지 로드 속도가 느려질 수 있습니다. 이는 고객의 데이터 서비스 이용 만족도를 저하시키는 원인이 됩니다. 이를 방지하려면 데이터센터 이슈 발생 시 대체로 데이터를 처리할 수 있는 서버를 보유하고 있는지, 또한 해외 지점에 데이터센터를 운영하고 있는지를 확인하는 것이 중요합니다.

5. ESG 경영을 위한 에너지 효율 Green 데이터센터
에너지 효율적인 지속가능한 데이터센터를 구축하기 위해서는, 데이터센터 내 과도한 전력 소비의 원인이 되는 냉각 장치를 효율적으로 관리하여 불필요한 에너지 낭비를 줄일 수 있어야 합니다. 즉, 온실가스 관리시스템 구축 여부, 고효율 냉방기, 그린데이터센터 인증 여부, 친환경 기술 적용 여부를 체크하여 Green 데이터센터를 도입하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 다양한 그린 IT 기술과 개선 활동을 통해 기후 변화 이슈인 온실가스 배출 저감을 실현하는 방안이 있습니다. 또한 온실가스 관리 시스템을 활용해 효율적으로 에너지를 관리하는 방법과 집중 냉각 장치를 이용해 냉방이 필요한 공간을 선별해 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 방법도 존재합니다.

데이터센터는 단순한 기술의 집합체를 넘어 기업의 미래 성장을 이끄는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI 기술의 발전과 함께 데이터가 생산량이 폭발적으로 증가하는 시대 속에서 맞춤형 데이터센터 서비스와 지속가능성을 고려한 도입 방식은 기업 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것입니다.

AX 시대 성공적인 데이터센터 구축을 위해 이러한 요소를 신중히 검토한다면, 운영 효율성을 넘어 급변하는 인공지능 전환 환경에서도 유연하게 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다.