기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현하는 디지털트윈. 디지털트윈의 가장 큰 장점은 정보를 시각화할 수 있다는 점인데요. 요즘 이 정보의 시각화를 절실히 필요로 하는 분야가 있어요. 바로 데이터센터예요. 오늘은 전력그리드)신사업개발Part 김요한 매니저가 디지털트윈으로 데이터센터를 똑똑하게 관리할 우리 회사의 그리드솔 큐브(GridSol CUBE)를 소개해드릴게요.
복잡한 인프라는
통합해 관리해야죠.
요즘 데이터센터에서는 인프라를 통합 관리하는 것이 추세예요. 통합 관리의 필요성이 증가하는 이유는 두 가지인데요. 첫째, 데이터센터에 하이퍼스케일 바람이 불면서 인프라가 점점 복잡해지고 있어요. 서버나 네트워크 장비와 같은 IT 자원뿐만 아니라 전력, 공조, 보안, 화재 예방까지 데이터센터에는 굉장히 다양한 설비가 들어가는데요, 규모가 커질수록 운영 복잡성도 함께 증가할 수밖에 없죠. 둘째, 인프라의
구성은 복잡한 데 비해 관리 인원이 적어요. 레거시 산업은 여전히 인력 의존도가 높아 기계, 전력 등의 인프라를 독립적으로 관리할 수 있지만, 데이터센터는 그렇지 않아요. 적은 인원으로 복잡한 인프라를 관리하기 위해선 솔루션을 통한 운영 효율화가 시급한 상황이죠.
스마트 에너지 관리부터 설비 진단 영역까지 데이터센터를 위한 다양한 솔루션을 운영 중인 우리 회사. 그리드솔 큐브는 그중에서도 데이터센터의 인프라를 통합 관리할 수 있도록 돕는 솔루션이에요. 복잡한 것은 단순화하고, 눈에 보이지 않는 것은 시각화해 보여주는 것. 이것이 그리드솔 큐브만의 인프라 관리 비법인데요. 지금부터 그리드솔 큐브가 어떠한 기술을 이용해 데이터센터의 인프라를 관리하는지 자세히 살펴볼게요.
AI로 통합 분석하고
디지털트윈으로 데이터 시각화까지!
❶ AI로 전력 사용량 예측하고 이상 징후 탐색하기
다양한 인프라를 24시간 가동해야 하는 데이터센터는 ‘전기 먹는 하마’라는 별명이 붙을 정도로 에너지 사용량이 많은 곳이에요. 에너지 사용량 절감이야말로 데이터센터가 최우선적으로 해결해야 할 과제라 할 수 있는데요. 그리드솔 큐브는 우리 회사가 개발한 AI 모델로 인프라 데이터를 분석해 미래 전력 사용량을 예측할 수 있도록 돕고 있어요. 전력 데이터를 수집해 분석해보면 전력 사용량이 많았던 시기에만 나타나는 일종의 패턴들을 발견할 수 있는데, 이 패턴을 활용해 전력 사용량이 증가할 때를 예측할 수 있는 거죠. 이를 통해 에너지 절감 포인트를 찾아내어 전력 사용량을 절감할 수 있답니다.
AI 모델을 활용해 할 수 있는 일이 한 가지 더 있는데요. 바로 이상 징후를 예측하는 거예요. 데이터센터에서 화재와 같은 대형 사고가 발생하기 전에는 보통 열적 변이나, 아크 발생, 부분 방전과 같은 이상 징후가 포착되는데요. 전력 장비 데이터를 분석해 이러한 이상 징후가 언제 발생할지 예상할 수 있어요. 예를 들어 변압기나 차단기와 같은 전력 장비에서는 전압, 전류, 저항과 같은 전력 데이터들이 수집되는데, AI 학습을 통해 이러한 데이터에서도 어떤 패턴을 발견할 수 있는 거죠.
❷ 분석한 데이터는 디지털트윈으로 시각화!
데이터를 열심히 분석했다고 해도 분석 결과를 쉽게 확인할 수 없다면 제공되는 정보의 가치가 떨어질 텐데요. 그리드솔 큐브는 디지털트윈을 활용해 인프라의 다양한 데이터를 시각화해 전달하고 있어요. 건물의 주변 지역부터 건물 내 개별 공간 그리고 각 인프라에 포함된 장치들까지 그리드솔 큐브는 건물 안팎의 모든 요소들을 3D 모델링으로 가상화해요. 덕분에 현장 관리자는 인프라의 현황을 위치별로 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 앞서 언급한 열적 변이나 부분 방전과 같은 위험 요소 역시 발생 즉시 파악할 수 있어요.
장비 내 발열 지점까지 시각화해주는 그리드솔 큐브
특히 그리드솔 큐브는 데이터센터의 안전 문제와 직결된 전력 장비 관리에 특화되어 있어요. 전력 장비의 외관뿐만 아니라 그 내부까지 3D 모델링으로 완벽하게 구현한 덕분이죠. 수배전과 같은 전력 장비에서 문제가 발생할 경우 관리자는 판넬을 열어 내부를 직접 확인해야 하는데, 수배전반 안에는 전기가 흐르고 있기 때문에 이는 사실 매우 위험한 작업이에요. 그런데 그리드솔 큐브는 이러한 장비 내부에 전기가 흐르는 요소와 흐르지 않는 요소를 명확하게 구분하여 시각화했기에 관리자가 장비를 직접 열어보지 않아도 문제를 확인할 수 있어요. 이는 우리 회사가 전력 설비 제조사로서 도메인 지식을 보유하고 있었기에 가능한 작업이었어요. 우리 회사가 구현한 디지털트윈 기술이 특별한 이유가 바로 여기에 있겠죠?
글로벌 데이터센터 인증기관인 업타운 인스티튜트의 조사에 따르면, 요즘 데이터센터 운영자들의 가장 큰 현안은 에너지 사용량의 증가와 인력난이라고 해요. 데이터센터에 엄청난 양의 전기가 쓰인다는 점은 이미 잘 알려진 사실이고, 요즘은 기계 및 전기 전문직의 인력 유출도 지속적으로 증가하고 있대요. AI와 디지털트윈 기술을 활용해 데이터센터 운영자가 안고 있는 과제를 똑똑하게 해결해주는 그리드솔 큐브! 그럼 지금까지 살펴본 그리드솔 큐브의 특장점을 다시 한번 정리해볼까요?
모든 인프라 장비를
그리드솔 큐브로 구현할 날을 기대하고 있어요.
그리드솔 큐브는 데이터센터를 타깃으로 개발되었지만, 사실 인프라 관리가 필요한 영역이라면 어디든 적용할 수 있는 솔루션이에요. 현재 우리 회사는 볼보 자동차 코리아와 의약품 제조 기업 한독에 그리드솔 큐브를 구축 중인데요. 향후에는 플랜트 산업으로도 보급 범위를 확대하려 해요.
우리 회사가 바라보고 있는 또 하나의 목표는 자사 제조 장비뿐만 아니라 타사 제조 장비의 내부 3D 모델링 수준 역시 고도화하는 거예요. 그리드솔 큐브는 다양한 장비의 내부 3D 모델링을 지원하고 있지만 그 모델링의 완성도가 균일하진 않아요. 이러한 부분은 앞으로 여러 장비 제조사들과의 협력을 통해 보완해갈 수 있을 것 같아요. 그렇게 된다면 그리드솔 큐브의 솔루션 가치를 더욱 키울 수 있지 않을까요? 디지털트윈 기술을 활용해 인프라 관리 영역에 새로운 전환점을 만들어낼 수 있도록 그리드솔 큐브가 최선을 다해 볼게요!
이번 시간엔 우리 회사의 그리드솔 큐브에 관해 알아보았는데요.
한번 배운 내용 잊어버리면 너무 아깝겠죠?
아래 문제를 풀어보고 오늘 배운 내용 잊지 마세요~