KT클라우드, 액체냉각부터 AI 장애 예측까지 데이터센터 운영 고도화

KT클라우드가 고발열 서버를 위한 액체냉각 기술과 인공지능(AI) 기반 장애 예측을 결합하며 데이터센터 운영 방식의 변화를 추진하고 있다. 자율주행 로봇을 시설 점검에 활용하는 한편 전문기업과 설계 단계부터 협력해 데이터센터 구축 기간도 줄이겠다는 구상이다.

서울 목동의 KT클라우드 AI 이노베이션센터에서는 자체 개발한 ‘부하기’로 그래픽처리장치(GPU) 서버의 발열을 재현한다. 고가의 GPU 서버를 설치하기 전에 냉각 설비의 성능을 확인하기 위한 장치다. 경향신문에 따르면 이 과정에서 냉각수의 유량과 압력, 온도도 검증한다.^[1]

냉각에는 GPU 칩에 냉각판을 직접 부착하고 냉각수로 열을 제거하는 직접칩냉각(D2C) 기술을 적용했다. 서버에서 발생하는 큰 열에 대응할 수 있도록 액체냉각 기술을 고도화하는 방식이다.

운영 단계에서는 AI가 설비 데이터를 분석해 이상 징후를 감지하고 장애를 예측한다. 전력 설비에 문제가 생기면 상태를 분석해 최적의 우회 경로도 찾는다. 전자신문은 목동2데이터센터에서 자율주행 로봇이 서버 상태를 점검하고 데이터를 중앙 관제 화면으로 전달했으며, AI 솔루션 ‘패스 파인더’가 전력 설비의 장애 복구 경로를 탐색한다고 전했다.^[2]

KT클라우드는 데이터센터 구축 기간을 줄이기 위해 LS일렉트릭, 버티브 등과 설계부터 협력하고 있다. 경향신문에 따르면 LS일렉트릭과는 모듈형 데이터센터용 전력 인프라를 공동 연구하고, 버티브와는 전력·액체냉각·모듈형 인프라 설계를 최적화하고 있다.^[1]

방재원 KT클라우드 AIDC사업개발팀장은 “군산 AIDC에 실제 이를 적용해 건설 기간을 단축했다”며 “내년 부천을 시작으로 개봉·용인·안산 등 신규 데이터센터도 순차적으로 지어 2031년까지 1GW(기가와트)를 추가 확보할 계획”이라고 말했다.