[트렌드 리포트] AI로 데이터센터를 운영하는 시대, 현장은 얼마나 준비됐을까?

 

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀

 

📝 요약 SUMMARY

데이터센터 운영 현장의 주요 과제부터 운영 데이터·AI 활용 현황, 향후 활용 수요까지 웨비나 설문 결과를 통해 살펴봤습니다.

AI 기반 데이터센터 운영에 대한 현장의 기대와 앞으로의 현실적인 도입 과제를 짚어봅니다.

 

안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.

AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 운영 환경이 복잡해지면서, 안정적이고 효율적인 운영을 위한 AI 기술의 중요성이 커지고 있습니다.

 

그렇다면 실제 데이터센터 현장에서는 AI를 얼마나 활용하고 있으며, AI 기반 운영을 위한 준비는 얼마나 되어 있을까요?

 

kt cloud는 지난 10월 7일 개최한 'AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다' 웨비나 참석자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 운영 현장의 주요 과제부터 데이터·AI 활용 현황, 향후 활용 수요와 도입 시 우려사항까지, 설문 결과를 통해 현장의 목소리를 살펴봤습니다.

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데이터센터 운영의 가장 큰 어려움은 '장애 대응'

 

데이터센터 운영 환경이 복잡해지는 가운데, 실제 현장에서 가장 큰 어려움을 느끼는 영역은 무엇일까요?

 

설문 결과, '장애 발생 시 원인 파악 및 신속한 대응'(49.2%)이 가장 높은 응답률을 기록했습니다. 이어 '전력 사용량 및 에너지 효율 관리'(40.2%), '운영 인력 부족 및 업무 부담 증가'(29.6%), '방대한 운영 데이터의 관리 및 활용'(28.5%), '냉각 효율 및 열 관리'(26.3%) 순으로 나타났습니다.

 

특히 장애 대응과 전력·에너지 효율 관리가 높은 응답률을 보이면서 서비스 안정성 확보와 에너지 효율 관리가 주요 과제임을 확인할 수 있었습니다.

 

운영 인력 부족과 데이터 관리·활용의 어려움도 주요 과제로 꼽혔습니다. 이는 설비의 안정적인 관리와 함께 운영 인력의 업무 부담을 줄이고, 데이터 활용도를 높이는 방안도 중요하게 고려되고 있음을 보여줍니다.

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데이터는 쌓이는데, 실제 운영에는 얼마나 활용되고 있을까?

 

데이터센터에서는 전력 사용량과 온도, 냉각 설비 상태 등 다양한 운영 데이터가 지속적으로 수집됩니다. 하지만 데이터를 수집하는 것과 이를 실제 운영 개선에 활용하는 것은 다른 문제입니다.

 

운영 데이터 활용 수준을 물은 결과, '장애 발생 후 원인 확인 등 사후 분석에 주로 활용한다'는 응답이 30.2%로 가장 높았습니다. '데이터를 수집하고 있으나 실제 업무 활용은 거의 하지 않는다'는 응답도 20.7%를 차지했습니다. 두 응답을 합하면 50.9%로, 응답자의 절반가량이 운영 데이터를 주로 사후 분석에 활용하거나 실제 업무에 거의 활용하지 않는 것으로 나타났습니다.

 

반면 '모니터링 및 운영 현황 파악'에 활용한다는 응답은 18.4%, '운영 효율화 및 최적화를 위한 분석'은 16.2%였습니다. '이상 징후 탐지·예측 등 선제적인 운영'에 활용한다는 응답은 6.1%에 그쳤습니다.

 

운영 데이터는 지속적으로 축적되고 있지만, 이를 분석해 운영 효율을 높이거나 이상 징후를 사전에 파악하는 등 적극적인 활용은 아직 제한적인 것으로 볼 수 있습니다.

 

 

 

그렇다면 데이터 활용을 어렵게 만드는 요인은 무엇일까요?

가장 많은 응답자가 '설계·시공·운영 단계 간 정보가 원활하게 연계되지 않는다'(34.6%)고 답했습니다.

 

이어 '데이터의 양이 많아 필요한 정보를 찾기 어렵다'(31.8%), '데이터가 여러 시스템에 분산되어 있다'(31.3%), '데이터 형식이나 기준이 서로 달라 통합이 어렵다'(30.7%)는 응답이 비슷한 수준으로 나타났습니다. 데이터의 양이 많다는 점뿐 아니라 필요한 정보를 찾고, 서로 다른 시스템과 단계에서 생성된 데이터를 연결하는 데에도 어려움을 겪고 있는 것입니다.

 

이러한 결과를 고려하면, 데이터 기반 운영을 고도화하기 위해서는 데이터 수집뿐 아니라 설계·시공·운영 단계의 정보를 체계적으로 연결하고 통합적으로 활용할 수 있는 환경을 갖추는 것이 중요합니다.

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데이터센터 AI 도입, 실제 현장은 어디까지 왔을까?

운영 데이터 활용에 여러 과제가 남아 있는 가운데, 현재 데이터센터 운영 현장의 AI 도입은 어디까지 진행되고 있을까요?

설문 결과, 'AI 기술 도입을 검토하고 있다'는 응답이 34.1%로 가장 높았습니다.

 

이미 AI를 활용하고 있다는 응답도 적지 않았습니다. '일부 운영 업무에 적용하고 있다'는 응답은 25.7%, '여러 운영 업무에 본격적으로 활용하고 있다'는 응답은 6.7%로, 실제 운영 업무에 AI를 적용하고 있다는 응답은 총 32.4%였습니다.

 

이 밖에 'PoC·테스트를 진행하고 있다'는 응답은 11.7%, '현재 활용하지 않으며 도입 계획도 없다'는 응답은 11.2%였습니다.

 

AI 도입을 검토하는 단계부터 PoC·테스트, 실제 운영 업무에 적용하는 단계까지 현장의 활용 수준은 다양하게 나타났습니다. 특히 응답자의 약 3분의 1이 이미 AI를 운영 업무에 활용하고 있다는 점에서, AI가 데이터센터 운영 현장에 점차 적용되고 있음을 확인할 수 있습니다.

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데이터센터 현장이 AI에 가장 기대하는 역할은 '장애 대응'

그렇다면 앞으로 데이터센터 운영 현장에서 AI를 가장 활용하고 싶은 업무는 무엇일까요?

가장 높은 응답률을 기록한 분야는 '장애 발생 시 원인 분석 및 대응 지원'(45.8%)이었습니다.

 

이어 '반복적인 운영·점검 업무 자동화'(37.4%), '냉각 효율 및 열 관리 최적화'(30.2%), '전력 사용량 및 에너지 효율 최적화'(28.5%), '운영 데이터 분석 및 인사이트 도출'(28.5%) 순으로 나타났습니다.

 

주목할 점은 앞서 살펴본 데이터센터 운영의 가장 큰 어려움에서도 '장애 대응'(49.2%)이 1위를 차지했다는 사실입니다. 현재 가장 큰 어려움을 느끼는 업무와 향후 AI를 활용하고 싶은 업무가 모두 장애 대응에 집중된 것입니다. 그만큼 장애 원인을 신속하게 파악하고 대응하는 데 AI가 실질적인 도움이 되기를 기대하고 있는 것으로 해석할 수 있습니다.

 

반복적인 운영·점검 업무의 자동화와 냉각·전력 효율 최적화에 대한 수요도 높았습니다. AI를 통해 운영 인력의 업무 부담을 줄이고, 설비 운영의 효율성을 높이려는 요구도 함께 나타난 셈입니다.

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AI 도입, 비용보다 더 걱정되는 것은?

 

AI 활용에 대한 기대가 높더라도 실제 운영 환경에 적용하기 위해서는 해결해야 할 문제가 있습니다.

 

AI 도입·활용 시 가장 우려되는 부분을 물은 결과, '보안 및 데이터 유출 위험'(57.0%)이 가장 높은 응답률을 기록했습니다. 이어 'AI 분석 결과의 정확성 및 신뢰성'(52.5%)이 두 번째로 높았습니다.

 

'AI 도입 및 운영 비용'(37.4%), '기존 운영 시스템과의 연동'(34.6%), 'AI 기술을 실제 업무에 적용하기 위한 역량 부족'(21.2%) 등이 뒤를 이었습니다.

 

특히 비용보다 보안과 신뢰성에 대한 우려가 더 높게 나타났다는 점이 눈에 띕니다. 데이터센터는 서비스의 안정성과 연속성이 중요한 환경입니다. 따라서 AI 도입 시에도 운영 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는지, AI가 제공하는 분석 결과를 실제 업무에 신뢰하고 활용할 수 있는지가 중요한 판단 기준이 되는 것으로 보입니다.

 

결국 AI 기술 자체의 성능뿐 아니라 실제 데이터센터 운영 환경에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 것이 중요한 과제라고 할 수 있습니다.

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AI 기반 데이터센터 운영, 변화는 현장에서 시작됩니다

이번 설문을 통해 데이터센터 운영 현장에서 AI 도입이 점차 이루어지고 있지만, 운영 데이터의 활용과 정보 연계에는 여전히 어려움이 있다는 점을 알 수 있었습니다. 또한 장애 대응과 반복 업무 자동화 등 실제 운영 과제를 해결하기 위한 AI 활용 수요도 확인할 수 있었습니다.

 

이처럼 데이터센터 현장에서는 축적된 데이터를 효과적으로 활용하고, 이를 실제 운영 업무의 개선으로 연결하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

 

이번 kt cloud 웨비나에서는 이러한 변화에 주목해, AI와 디지털 기술을 데이터센터 구축·운영 현장에 적용하는 두 가지 사례를 소개했습니다.

 

 

먼저 AIDC Ops Studio 세션에서는 현장 운영자가 AI를 활용해 필요한 분석·예측 도구를 직접 구현하고 활용하는 방식을 살펴봤습니다. 이어 BIM 기반 구축 AX 전략 세션에서는 설계·시공 단계의 정보를 체계적으로 관리하고, 이를 운영 단계까지 연계해 활용하는 방안을 소개했습니다.

 

두 세션은 각각 AI 활용과 데이터 연계라는 서로 다른 주제를 다뤘지만, 데이터와 디지털 기술을 실제 데이터센터 구축·운영 업무에 적용한다는 공통점이 있습니다.

 

kt cloud가 AI 기술을 데이터센터 구축·운영 현장에 어떻게 적용하고 있는지 궁금하시다면, 웨비나 영상에서 확인해 보시기 바랍니다.

감사합니다.

 

 

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REFERENCES

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