데이터 센터에서 AI를 사용하는 방법

Google, Amazon 및 Facebook과 같은 가장 큰 데이터 센터 및 스토리지 제공업체는 수년 동안 인공지능을 사용해 왔다. 이러한 "하이퍼스케일러"의 경우 AI 기술은 개발 및 배포에 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있고 경제적으로 실현 가능하다. 대부분의 데이터 센터에서 AI는 이제 막 합리적인 투자가 되고 있다.

많은 센터에서 특히 전력 및 냉각 관리와 관련하여 운영 효율성을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있다. 모든 데이터 과학자는 이 두 가지 작업 측면이 가장 중요하다는 것을 알고 있다. 불행히도 비용의 중요한 원천이 될 수 있으며 비효율적으로 운영되는 경향이 있다. 범용 냉각은 전력 소모가 가장 높은 서버를 냉각해야 하므로 필요하지 않은 서버에 에너지가 낭비된다. AI가 이를 돕고 있다.

인공지능은 데이터 센터 전체에서 전력 및 냉각 요구 사항을 자율적으로 모니터링하고 조정할 수 있다. Google에서 DeepMind가 HVAC 시스템을 제어하도록 허용하자 에너지 절약이 40% 증가했다.

마찬가지로 AI는 습도, 온도 및 운영 성능과 같은 데이터센터 장비의 상태를 모니터링하는 데 사용된다. AI가 수집한 데이터와 결론은 데이터 센터가 예측 유지 관리를 수행하는 데 도움이 되며 긴급 수리를 위한 광범위한 가동 중지 시간을 방지한다. 

데이터 센터 AI의 현재 동향

AI가 더 많은 데이터 센터에서 더 쉽게 액세스할 수 있게 되면서 몇 가지 주요 사용 추세가 나타나고 있다. 예를 들어, 보안은 지난 몇 년 동안 전 세계 데이터 센터의 주요 우선 순위가 되었다. 코로나19 전염병은 모든 산업 및 조직 유형을 대상으로 하는 사이버 범죄의 전 세계적인 급증을 촉발했다.

모든 규모의 데이터 센터는 이제 조직의 귀중한 데이터를 보관하는 금고이며 해커로부터 스스로를 보호해야 한다. 인공지능은 이러한 사이버 보안 요구 사항을 충족하기 위한 도구로 부상하고 있다. 데이터 센터는 AI를 사용하여 트래픽을 자율적으로 모니터링하고 무단 액세스 또는 비정상적인 액세스와 같은 의심스러운 활동을 보고할 수 있다. 또한 보안 사고가 발생하기 전후에 액세스 제어, 권한 부여 및 위험 및 취약성 분석에도 사용할 수 있다.

더 많은 데이터 센터가 클라우드 스토리지 및 운영으로 이동함에 따라 AI 트래픽 모니터링은 필수적이다. 전문가들은 트래픽이 데이터 센터 배포 및 구성 방식의 핵심 요소라는 점에 주목한다. AI 모니터링 시스템에서 수집한 통찰력은 데이터 센터가 클라우드 운영으로 전환하는 데 도움이 될 수 있으며, 가장 많은 전력과 스토리지가 필요한 곳과 더 많은 최적화를 사용할 수 있는 영역에 대한 매우 상세한 조사를 제공할 수 있다.

마찬가지로 워크로드 관리는 데이터 센터에서 AI에 대한 또 다른 인기 있는 인기 애플리케이션이다. 이를 통해 트래픽 모니터링을 한 단계 더 발전시키고 시설 전체의 워크로드를 관리하여 최대한 효율적으로 운영할 수 있다. 이 기능만으로도 센터를 진정으로 활성화하여 기존, 신규, 심지어 하이브리드 및 클라우드 시스템에 성능 향상을 가져올 수 있다.

AI가 시설 전체의 트래픽, 작업 부하 및 온도를 모니터링하면 작업 부하를 실시간으로 재구성하여 원활하게 실행할 수 있다. 최적화된 작업 부하 관리 덕분에 시설의 과열된 장치가 줄어들기 때문에 데이터 센터가 에너지 비용을 절약하는 데 도움이 될 수도 있다.

데이터 센터에서 AI를 위한 미래 애플리케이션

앞으로 데이터 센터에서 눈에 띄는 AI에 대한 몇 가지 미래 애플리케이션 및 추세가 있다. 센터가 확장되고 앞으로 몇 년 동안 인공지능의 기능을 구체화함에 따라 이러한 사용은 의심할 여지 없이 증가할 것이다.

틀림없이 가장 눈에 띄는 애플리케이션은 AI를 사용한 완전한 데이터 센터 자동화이다. 흥미롭게도 이러한 추세는 데이터 과학자 부족과 함께 나타나며 업계의 발전이자 데이터 센터가 직면하고 있는 증가하는 도전 과제에 대한 대응이 되었다. 전문가들은 "자동 모든 것" 센터가 사이버 보안 위협을 예측하고 방어할 준비가 더 잘 되어 있고 최소한의 직원으로도 고성능에 최적화될 것으로 기대한다.

또한 R&D는 AI 기능을 지속적으로 확장하고 기술의 경제성과 접근성을 개선한다. 최근까지 Meta 및 Alphabet과 같은 대규모 기술 회사만이 대규모 AI를 배포할 수 있었다.

하지만 변화하고 있다. 앞으로 몇 년 안에 더 많은 소규모 데이터 센터에서 AI 기술과 서비스를 활용할 수 있게 될 것이다. Facebook의 AI 연구소인 FAIR와 같은 일부 빅 테크 기업은 AI 모델의 자연어 처리 기능과 콘텐츠 조정 및 모니터링을 확장하는 기술 개발을 돕고 있다.

AI를 통한 데이터 센터 발전

데이터 센터가 조직 및 운영에 인공 지능을 통합함으로써 많은 이점을 얻을 수 있다. AI는 운영 효율성, 성능 및 보안을 향상시켜 데이터 센터를 활성화한다.

이러한 기능을 보다 광범위하게 사용할 수 있어 소규모 데이터 센터에서 이 기술의 이점을 활용할 수 있다. 앞으로 몇 년 동안 인공 지능에 대한 액세스는 훨씬 더 향상될 뿐만 아니라 전체 데이터 센터 자동화를 위한 AI의 기능도 향상될 것이다.