데이터는 우리가 보유하고 있는 가장 귀중한 전략적 자원일 수 있지만, 데이터를 효과적으로 사용할 때만 그렇습니다. 분리된 데이터를 사용하면 개별 시스템을 간단하게 유지할 수는 있으나 기회가 줄어들게 됩니다. 데이터 통합이 강력한 비즈니스 인텔리전스를 만드는 핵심입니다. 데이터를 통합하고 센서와 액추에이터를 AI 효율과 하나로 연결하면, 다양한 산업과 분야에 걸쳐 유의미한 운영 효율성으로 이어질 수 있는 활용 가능한 인사이트가 도출됩니다.

스마트 빌딩과 스마트 시티는 데이터 통합의 힘을 보여주는 좋은 예입니다. 오늘날의 건물은 전 세계 에너지의 40%를, 온실가스 배출의 33%를 차지하고 있습니다. 다양한 관리 시스템이 통합된 스마트 빌딩은 HVAC(냉난방 및 환기장치) 및 조명 시스템의 반응형 제어와 지능적인 작업자 배치 관리를 통해 연간 에너지 및 유지 관리 비용을 25% 절감할 것으로 기대할 수 있습니다. 오늘날 도시는 전 세계 에너지의 60~80%를 소비하고 있으며 Cisco는 정보가 견인하는 도시에서 20년에 걸쳐 에너지 효율성을 30% 향상할 수 있을 것으로 추정하고 있습니다. 이것이 정렬의 힘입니다. 적절하게 분석한 데이터는 서비스를 사용하는 사람과 서비스를 연결하여 광범위한 시스템을 효율적으로 통합합니다.

그렇다면 데이터 센터에서도 이러한 경우가 항상 적용되지 않는 이유는 무엇일까요? 에너지 효율성, 자산 보안, 서비스 품질에 대한 수요가 높은 오늘날의 환경에서, 데이터 센터는 고객이 어느 때보다 복잡한 데이터 분석을 요구함에 따라 더 높아진 프로세싱 및 열 요구 사항을 해결해야 합니다. 건물 보안 및 하드웨어 관리는 종종 별개의 영역으로 나뉘지만, 요구 사항을 충족하려면 데이터 센터의 모든 가용 자원을 활용해야 합니다.

새로운 스마트 네트워킹 패러다임

다행히 정렬에 대한 수요는 전에 없을 정도로 정렬을 구현할 도구를 쉽게 이용할 수 있게 되었을 때 등장했습니다. 이제 IoT(Internet of Things) 장치에서 내부적으로 데이터를 수집, 프로세스, 분석하는 기능이 훨씬 개선되었습니다. 에지에서 작업함으로써 클라우드 서버와 대량의 데이터를 지속적으로 주고받을 필요가 없어졌다는 것만으로도 대역폭 요구 사항이 크게 줄어들었으며, 외부 프로세싱 수요가 낮아졌고 엔드 투 엔드 지연 시간이 100~250ms에서 10~20ms로 단축되었습니다.

IoT 장치도 마침내 동일한 언어로 소통하기 시작했습니다. 업계 표준 TCP/IP 네트워킹을 기반으로 하는 MQTT(Message Queue Telemetry Transport) 프로토콜의 인기가 높아짐에 따라, 이러한 장치의 데이터를 서버나 클라우드 기반 애플리케이션으로 통합하기가 어느 때보다 쉬워졌습니다. MQTT는 개방형 소스이며 개방형 표준에 기반하므로, 고유한 요구 사항을 충족하도록 설계된 맞춤형 애플리케이션에서도 더 직관적으로 데이터를 기반으로 하는 새로운 엔드포인트를 통합하거나 자동화를 개발할 수 있게 되었습니다. 실제로 데이터 센터의 보안 및 카메라 모니터링 시스템이 기존 DCIM(Data Center Infrastructure Management) 센서에서 떨어진 별도의 네트워크에 있을 필요가 없습니다.

네트워크 카메라의 역할 변화

에지 프로세싱이 증가함에 따라 카메라의 역할도 단순히 고품질 비디오를 스트리밍하는 데서 훨씬 많이 벗어났습니다. 카메라는 강력하고 다양한 기능을 갖춘 센서로서 정보 관리에 혁신을 가져올 수 있습니다. 카메라는 주요 기기의 핵심이 되었습니다. 카메라는 중요한 장비에서 접근할 수 없는 부분을 모니터링하고, 크레인 작업자가 화물을 두어야 할 곳에 정확히 둘 수 있도록 도움을 주고, 물류 팀이 어디에서나 화물을 추적할 수 있도록 지원합니다. 간단히 말해 카메라는 효율성을 새롭게 실현합니다. 소매업계에서 AI 기반 비디오 분석은 소매업체가 더 세부적인 사항을 드릴다운하고 고객 수, 체류 시간, 개별 고객 재방문 및 전환율 데이터를 생성하는 데 도움을 줍니다. 데이터는 매장 레이아웃을 최적화하고 결제 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 센터에서 MQTT의 단순하면서 개방적인 특징은 관리자에게 새롭고 강력한 데이터를 통합할 기회를 제공합니다. 다시 말해 보안을 넘어서 지능형 센서로 카메라를 활용함으로써 현대적인 DCIM 시스템의 요구를 충족합니다. 열 모니터링을 예로 들어 보겠습니다. 내부 열 센서가 서버 랙에서 뜨거운 부분을 감지하면 이 데이터를 열화상 카메라로 전달할 수 있습니다. 카메라는 모든 관련 데이터가 담긴 이미지를 비디오 관리 시스템으로 전달하여, 엔지니어가 문제가 발생한 위치를 시각적으로 파악할 수 있게 합니다. 동시에 MQTT가 실행되는 IP 혼 스피커를 통해 알람이 울리고 운영자의 모바일 장치로 경고를 전송합니다.

일부 데이터 센터 모니터링 역할의 경우 카메라가 가장 적합한 하드웨어가 될 수 있습니다. 적외선(IR) 카메라는 가스 누출이나 연기를 최초로 감지하는 부분이 될 수 있으며, 다른 카메라와 센서는 누수를 감지하고 서버 캐비닛의 개폐 여부를 식별할 수 있습니다. 이러한 데이터는 DCIM과 통합하여 시각적 오버레이 이미지로 디스플레이됨으로써, 사이트 전체에 걸친 여러 장치와 센서에서 수집한 정보를 제공합니다. 정확한 정보를 바탕으로 상황을 잘 파악한 엔지니어는 어떤 문제든 즉시 해결할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 에너지 사용량을 최적화하여 냉각 솔루션을 개선하는 등, 다양한 센서 수집된 정보를 결합하면 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

새로운 기회와 솔루션

네트워크 카메라로 수집한 데이터를 새롭고 참신한 방법으로 해석하여 활용하거나, 프로세스의 순서를 바꾸어 카메라 기능을 새롭고 혁신적인 방식으로 사용하는 것은 에너지 사용량, 비용, DCIM의 복잡성 요구 사항을 크게 줄일 기회이기도 합니다. 다양한 적용 분야에서 최신 네트워크 카메라를 사용하여 빈틈없이 관리하는 것은 데이터 센터를 가능한 한 효율적으로 운영하는 데 도움이 됩니다. 또한 카메라를 이미 보안 목적으로 사용하는 데이터 센터는 카메라의 잠재력을 최대한 활용하여 운영상의 이점을 얻을 수 있으므로 필요한 장치의 수는 줄어들고 기능은 간편해집니다.

진정한 스마트 데이터 센터가 표준이 될 날이 오고 있습니다. 그렇다고 기존 DCIM 솔루션을 버리거나 중요한 센서를 교체해야 하는 것은 아닙니다. 이러한 변화를 통해 기존 데이터의 모든 부분을 활용하여 새로운 기회를 창출하고 최첨단 연결 장치와 솔루션을 최대한 활용하여 더 스마트하고 안전한 세상을 만드는 것일 뿐입니다.

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