[웨비나 후기] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다

 

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀

 

📝 요약 SUMMARY

이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유했습니다. 

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안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.

 

AI 인프라가 고집적·고도화되면서 데이터센터의 구축과 운영도 한층 복잡해지고 있습니다. 방대한 운영 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 복잡한 설계와 시공 과정을 어떻게 효율적으로 관리할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

 

kt cloud는 지난 10월 7일 웨비나에서 AI를 활용한 데이터센터 운영 혁신과 BIM 기반 구축 혁신 사례를 소개했습니다.

 

현장 운영자가 직접 AI 도구를 개발하는 AIDC Ops Studio부터 BIM을 활용한 설계·시공 관리와 Digital Twin 확장 전략까지, 이번 웨비나의 주요 내용을 정리했습니다.

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운영자가 직접 만드는 데이터센터의 변화

 

kt cloud는 전국 데이터센터에서 약 5만 6천 대의 전력·설비 장비와 약 298만 개의 감시 포인트를 관리하고 있습니다. 10초 단위로 데이터를 수집한다고 가정하면 하루 약 257억 건, 연간 9조 건 이상의 데이터가 생성되는 규모입니다.

 

이처럼 방대한 데이터가 축적되고 있지만, 기존에는 주로 설비 이상을 감지하고 장애에 대응하는 데 활용해 왔습니다. 또한 현장의 운영 경험과 아이디어를 실제 분석 도구로 구현하려면 전문 개발 인력과 상당한 시간, 비용이 필요했습니다.

 

 

이번 웨비나에서 kt cloud 나지용님은 이러한 과제를 해결하기 위한 AIDC Ops Studio를 소개했습니다.

 

AIDC Ops Studio는 현장 운영자가 AI 기반 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 필요한 분석·예측 도구를 직접 개발하고 활용하는 데이터센터 운영 플랫폼입니다.

 

운영자가 자연어로 필요한 기능을 설명하면 AI가 코드를 생성하고, 여기에 실시간 설비 데이터와 기존 관리 시스템의 정보를 연결해 현장에서 활용할 수 있는 도구를 구현합니다.

 

현장을 가장 잘 이해하는 운영자가 직접 필요한 도구를 만들고, 이를 다른 데이터센터로 확산할 수 있다는 점이 특징입니다.

 

현재 kt cloud는 AIDC Ops Studio를 통해 이상 징후 선제 대응, 지능형 예지 보전, 서버실 공기 흐름 분석, 상면 분석, 냉방 에너지 효율 분석 등 다섯 가지 AI 기반 도구를 개발해 활용하고 있습니다.

 

대표적인 사례는 냉방 에너지 효율 분석입니다.

 

기존에는 냉방설비의 운전 수준을 운영자의 경험과 노하우에 따라 판단하는 경우가 많았습니다. 이제는 서버 사용 패턴과 온습도, 기상 예보 등을 종합적으로 분석해 향후 냉방 수요를 예측하고, 적정 운전 수준을 판단하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

 

냉방설비의 운전 조건에 따른 예상 에너지 절감 효과도 시뮬레이션할 수 있어, 데이터에 기반한 효율적인 운영을 지원합니다.

 

 

kt cloud는 이러한 AI 활용을 통해 장애 발생 이후 대응하는 Reactive Operation에서 이상 징후를 미리 파악하고 대응하는
Proactive Operation으로 운영 방식을 발전시키고 있습니다.

 

향후에는 장애 대응 모의훈련, 설비 점검 가이드, 현장 상황 기록 등으로 AI 활용 범위를 확대할 계획입니다.

 

AI가 운영자의 판단을 대신하는 것이 아니라, 방대한 데이터를 분석하고 객관적인 판단 근거를 제공하는 AI Digital Co-Worker로 활용되는 것입니다.

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BIM으로 구현하는 AIDC 구축 AX 전략

AI 데이터센터는 고집적 장비와 전력·냉각설비가 복잡하게 구성되는 만큼, 설계와 시공 과정에서 정확한 정보 관리와 사전 검증이 중요합니다.

 

두 번째 세션에서 kt cloud 임태훈님은 이러한 과제를 해결하기 위한 BIM(Building Information Modeling) 기반 데이터센터 구축 전략을 소개했습니다.

 

BIM은 건물을 3차원으로 표현하는 데 그치지 않고, 설비의 위치와 용량, 속성정보 등을 함께 관리하는 기술입니다. 설계·시공 과정에서 생성되는 정보를 체계적으로 축적하고 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다.

 

 

예를 들어 건축·구조·설비 정보를 하나의 3D 모델로 통합하면 설계 단계에서 설비 간 간섭이나 공간상의 문제를 미리 확인할 수 있습니다.

 

또한 LiDAR 기반 3D 스캐닝으로 실제 시공된 공간을 기록하고, 이를 BIM 모델과 비교해 시공 결과를 검증할 수 있습니다. AR 기술을 활용하면 실제 현장에 설치 예정인 설비를 겹쳐 보여주어 시공 전 문제를 검토하는 것도 가능합니다.

 

이를 통해 설계 오류와 재작업을 줄이고, 현장 관계자들이 동일한 정보를 바탕으로 협의하고 의사결정할 수 있습니다.

 

 

kt cloud가 지향하는 BIM 전략은 크게 세 가지입니다.

• BIM 데이터 기반 구축: 정확한 3D 모델과 장비 속성정보 확보
• 프로젝트 데이터 연계: 설계·시공 정보와 AR, As-Built Data, 운영시스템 연결
• 데이터 기반 의사결정: 축적된 데이터를 AI 분석·예측과 의사결정 지원에 활용

특히 BIM에 축적된 설비의 형상·자산정보와 실시간 운영데이터를 결합하면 향후 Digital Twin으로 확장할 수 있습니다.

이는 설계와 시공 과정에서 만들어진 정보가 준공 이후에도 활용될 수 있음을 의미합니다.

 

임태훈님은 AI 전환을 위해서는 새로운 기술을 도입하는 것뿐 아니라, AI가 활용할 수 있는 데이터를 정확하게 구축하고 지속적으로 연결·축적하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

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❔kt cloud 데이터센터에 대해 무엇이든 물어보세요! FAQ

Q 운영자가 AIDC Ops Studio를 통해 직접 AI 도구를 만들 때 주로 어떤 AI 모델이나 개발 도구를 활용하시나요? 
         또 하나의 도구를 실제 운영에 적용하기까지 어느 정도 시간이 걸리는지도 궁금합니다.

AI 코딩 어시스턴트를 활용한 바이브 코딩 방식으로 개발하며, FastAPI·Next.js와 Google Gemini 계열 모델을 용도별로 활용합니다. 민감 데이터는 망 분리 환경에서 처리하고 API 키는 중앙 관리합니다. 

단순 자동화는 하루~수일, 데이터 연동 및 분석 도구는 보안 검토와 배포를 포함해 약 1~2주 소요됩니다.

Q 운영자가 직접 만든 AI/자동화 업무를 다른 데이터센터에서도 그대로 재사용할 수 있나요?

도구별 독립 컨테이너 구조로 개발하고 센터별 설비·접속 정보 등을 설정값으로 분리해 다른 센터에서도 재사용할 수 있습니다. 다만 데이터 구조가 크게 다른 경우에는 추가 연동 작업이 필요할 수 있습니다.

Q 실제로 데이터센터에 BIM을 적용해보셨을 때, 설계·시공·운영 단계 중 가장 효과를 크게 체감하신 부분은 어디였나요?

시공 Shop 도면 설계 단계에서 가장 큰 효과를 체감했습니다. 3D 모델 기반 사전 간섭 검토로 재시공 비용을 줄이고 공종 간 협의 효율을 높일 수 있습니다. 장기적으로는 운영 단계에서 데이터 활용 가치가 더욱 클 것으로 예상합니다.

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AI와 BIM으로 달라지는 데이터센터의 미래

이번 웨비나에서는 AI와 BIM을 활용해 데이터센터의 구축·운영 효율을 높이고,
현장의 데이터와 경험을 실제 기술로 구현하는 kt cloud의 다양한 사례를 소개했습니다.

 

AIDC Ops Studio의 실제 활용 사례부터 BIM 기반 구축 혁신 전략까지,
자세한 내용은 웨비나 영상에서 확인해 보세요.

 

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