[더테크=전수연 기자] 화웨이가 2024년 미래 데이터 센터가 갖춰야 할 특징을 신뢰성, 단순성, 지속 가능성으로 정의하고 관련 기술 트렌드를 공유했다.

화웨이는 올해 주목해야 할 10대 데이터 센터 트렌드에 대한 컨퍼런스를 개최하고 이와 관련된 백서를 발표했다고 22일 밝혔다.

컨퍼런스에서 화웨이는 AI 파운데이션 모델의 성장에 따라 향후 5년간 글로벌 AI 컴퓨팅 파워 부문이 80% 이상의 연평균 성장률을 보일 것이며 이는 클라우드 데이터 센터에서 클라우드·지능형 컴퓨팅 데이터 센터로의 전환을 촉진할 것이라고 언급했다.

이에 따라 화웨이가 선정한 데이터 센터 시설 10대 트렌드 중 첫 번째는 신뢰성 높은 제품과 전문 서비스였다. 데이터 센터는 방대한 양의 데이터를 저장·처리·전송해 안정된 운영을 지원하지만 안전·신뢰성의 위험도 존재한다. 이 때문에 제품 설계·제조 전반에 걸친 ‘풀 체인(full chain) 안전성을 구현해 사람의 개입을 줄인 자동화를 보장해야 한다.

두 번째로는 분산형 냉각 아키텍처가 선정됐다. 현재 대규모 데이터 센터는 주로 중앙 집중식 냉각 아키텍처를 사용하고 있다. 예를 들어 기존의 냉각수 시스템은 냉각기 공장 내 7가지 하위시스템과 수십 개의 장치를 사용한다.

해당 장치는 독립해서 작동할 수 없기 때문에 단일 지점에서 장애 발생 시 전체 공장 운영에 영향을 미칠 수 있다. 반면 독립된 하위 시스템을 갖춘 분산형 냉각 구조는 특정 디바이스에서 발생한 장애가 다른 디바이스 작동에 영향을 미치지 않고 단일 지점에서 발생한 장애를 차단함으로써 안정된 운영을 지원한다.

세 번째로는 예측형 유지보수를 통한 데이터 센터 장애 대응 시간 단축이 언급됐다. 예측형 유지보수가 인프라 기본 기능으로 자리 잡으며 범위가 확대되고 이를 통해 취약 부품의 수명, 디바이스 열기, 냉각 시스템 누수 등을 예측해 사고를 예방할 수 있을 것으로 분석됐다.

네 번째는 라이프사이클 네트워크 보안 보호 시스템이었다. 무정전 전원장치, 냉각 장비가 공격을 받으면 데이터 센터는 보안과 안정성 측면에서 영향을 받게 된다. 이 때문에 데이터 센터는 하드웨어, 소프트웨어 측면을 모두 고려해야 하며 공급 보안, 심층 방어, 운영 보안 등의 라이프사이클 네트워크 시스템을 기반으로 구축돼야 한다.

다섯 번째는 조립식·모듈형 솔루션이었다. 기존 데이터 센터는 느린 구축 속도와 복잡한 엔지니어링으로 수요에 부족한 상황이었다. 이에 따라 구축 기간이 짧은 고품질의 조립식 모듈형 솔루션이 최적의 선택지로 떠오를 것으로 보인다.

제품과 유사한 엔지니어링·사전 조립식 설계를 통해 제품을 사전 조립하고 공장에서 더 일찍 가동할 수 있게 된다. 이는 현장 배송·배송 기간 단축 등 서비스 출시에 대한 요구사항을 충족하고 현장 공사로 인한 폐기물도 줄일 수 있다.

여섯 번째로는 보안·효율성을 높이는 전문 관리 플랫폼이 꼽혔다. 화웨이는 1000개의 랙을 보유한 건물에서 10000개의 랙을 적재한 캠퍼스까지 데이터 센터의 확장에 따라 복잡성도 증가하고 있다고 판단했다.

특히 대부분의 데이터 센터 디바이스는 전문인력이 필요하며 결함 발견에 오랜 시간이 소요된다. 이 때문에 전문 관리 플랫폼을 통해 심층적인 디바이스 관리 역량 구축을 지원하는 것이 중요하다.

일곱 번째는 액체 냉각 방식의 융합이었다. 일반 범용 서버를 위한 단일 랙의 전력 밀도는 공랭식 장비의 냉각 조건을 초과하지 않는다. 반면 지능형 컴퓨팅 센서의 전력 밀도는 초과하기 때문에 열 방출을 위한 액체 냉각이 필요하다. 이 때문에 공랭식과 액체 냉각의 비율을 조정해 두 가지 방식을 융합한 아키텍처가 부상할 것으로 보인다.

여덟 번째는 간접 증발식 냉각이다. 간접 증발식 냉각 시스템의 분산 냉각 구조는 단일 지점에서 고장이 발생하는 것을 방지해 신뢰성을 높이고 자율냉각원의 활용을 극대화해 단 한 번의 열 교환만 필요로 한다. 

아홉 번째는 시스템 엔지니어링 최적화로 시스템 엔지니어링 관점에서 현실과 부품 기술 수준을 균형 있게 고려해 최적의 솔루션을 도출해야 할 것으로 보인다. 

마지막은 에너지 절약 요구사항을 충족하기 위해 데이터 센터에 AI 에너지 효율 최적화 솔루션의 필요성이 높아지고 있다는 것이었다. AI 에너지 솔루션은 사전 설정된 AI 알고리즘과 빅데이터 모델을 통해 기존 데이터 센터의 에너지 효율을 최적화한다. 또한 AI 최적화는 관련 인력의 전문 지식에 의존하지 않기 때문에 빠른 최적화와 지능형 냉방으로의 전환을 돕는다.

아울러 화웨이는 오늘날 지능형 컴퓨팅 성능의 증가는 업계에 좋은 영향을 불러오고 있다며 향후 더 많은 컴퓨팅 성능을 발휘할 수 있도록 친환경 컴퓨팅 인프라 구축 지원을 지속할 예정이라고 전했다.