Axis Communications의 글로벌 엔터프라이즈 세그먼트 마케팅 매니저인 Sienna Cacan이 데이터 센터를 보다 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 최첨단 기술의 잠재력에 대해 알아봅니다.
디지털 인프라 부문이 폭발적인 성장을 일으키고 있습니다. 따라서 전자 서비스에 대한 수요가 향후 10년 동안 두 배로 증가할 것으로 예상되며, 전 세계 데이터 센터 산업은 동일한 기간 동안 이처럼 거센 수요를 충족하기 위해 규모가 3배 증가할 수 있습니다. 이러한 인프라의 대부분은 전 세계가 의존하는 일상 서비스를 움직이는 한편 수요 증가의 큰 부분은 차세대 서비스인 AI의 세계를 여는 데 있습니다.
인공 지능은 최근 몇 년 동안 크게 바뀌어 왔습니다. 생성형 AI에 대한 수많은 관심은 급속한 진화에서 비롯되었으며, 텍스트, 이미지 및 비디오 생성 AI가 주류 도구로 떠올랐습니다. 반면에 예측 AI는 데이터를 생성하기 위해서가 아니라 분석하고 결론을 내리기 위해 만들어졌는데, 대중의 반응은 크지 않았습니다. 인간만이 달성할 수 있는 수준을 넘어 사운드, 이미지 그리고 가장 중요한 비디오로부터 귀중한 통찰력을 추출할 수 있는 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고 말이죠.
비디오 데이터와 AI 통합
AI는 단순히 성장을 촉진하는 데 그치지 않고 성장이 가능하도록 만듭니다. 데이터 센터의 규모가 커지고 복잡해지고 전 세계 수요를 충족하기 위해 그 위치가 광범해지면서 AI는 데이터 센터 현장의 로컬 및 원격 관리를 간소화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 전력 소비가 증가함에 따라(2028년까지 생성형 AI에만 38GW가 추가로 필요할 것으로 예상됨) AI로 새로운 효율성을 찾고 낭비의 원인을 발견할 수도 있을 것입니다. 또한, 데이터 센터의 입지가 커지는 시대가 되면서 AI는 현장의 필수 보안 및 안전 기능도 지원할 것으로 예상됩니다.
비디오 데이터는 이제 AI 분석에 사용되는 풍부한 리소스가 되었습니다. 카메라는 매초 수백만 개의 데이터 포인트를 생성하기에 기업이 도입할 수 있는 가장 강력한 센서가 될 것입니다. 모든 픽셀은 격리하고 분석할 수 있으며, 단일 카메라 보기를 여러 관심 지점으로 분할하면 한 대의 카메라로 한 번에 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 객체 기반 분석은 장면 안의 항목을 감지, 추적 및 분류하고 쉽게 정의할 수 있는 룰에 따라 자동화 프로세스를 가동할 수 있습니다. 카메라는 다용도로 쓸 수 있고 그 활용 범위는 거의 무한합니다.
기존의 기술과 새로운 기회
카메라가 무언가를 볼 수 있다면 AI는 이를 바탕으로 조치를 할 수 있습니다. 딥 러닝이 생기면서 오래된 문제에 새로운 솔루션을 제공하는 맞춤 반응형 애플리케이션을 개발할 수도 있고 너무 늦기 전에 새로운 문제를 발견하기도 가능합니다. 그리고 데이터 센터의 급속한 성장을 뒷받침하는 무거운 AI 작업과는 달리, 적절히 훈련된 AI 모델은 이러한 분석 애플리케이션을 네트워크 에지에서 바로 실행하는데, AI가 의존하는 카메라 하드웨어 내에서 실행됩니다.
즉, 이미 보안용으로 사용 중인 카메라는 AI 분석을 사용하여 민감한 구역의 무단 침입자를 식별하고 자동으로 알람을 울리거나 도난 또는 침입과 같은 의심스러운 활동을 감지하여 작업자에게 경고할 수 있습니다. 이는 또한 하나의 카메라로 더 많은 작업을 할 수 있다는 의미이기도 합니다. 액세스 제어 시스템과 통합하여 테일게이팅을 감지하거나 열상 네트워크 카메라와 병행하여 작업자에게 과열 지점의 실시간 보기 기능을 제공하고 추가적인 냉각을 자동으로 실행할 수도 있습니다.
신선한 혁신을 위한 창의적인 가능성
AI에 창의적인 잠재력이 있다는 말은 데이터 센터 환경의 고유한 요구에 맞게 분석 애플리케이션을 추가할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어 물병과 같은 금지된 물체를 검색하도록 객체 감지를 설정할 수 있습니다. 또한 카메라가 마이크를 통해 서버 고장 또는 성능 저하 시 발생하는 시각적 또는 청각적 신호를 감지하도록 구성할 수 있습니다. 분석은 훈련을 통해 누출과 같은 환경적 위험을 모니터링하고 적절한 유지보수를 수행하여 장비 수명을 연장할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
데이터 센터 고객 수가 증가함에 따라, 비디오 분석은 동일한 데이터 센터에 입주한 클라이언트가 물리적 서버의 정확한 상태를 시각적으로 확인하거나 점유율 감지를 통해 자동 조명 및 냉각 시스템을 실행하여 에너지 사용을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 재난 복구 분야 역시 AI 분석의 이점을 누릴 수 있습니다. 연기를 감지하는 카메라는 자동으로 스피커 경보를 발동할 수 있으며 카메라, 인터콤 및 리더 카탈로그는 정확한 직원 수와 위치를 카탈로그화하여 대피 절차를 간소화합니다.
데이터 센터의 미래 지원하기
데이터 센터는 미래 기술의 초석이지만 디지털 인프라를 빠르게 확장하기란 결코 쉽지 않습니다. 운영자는 비용 절감, 에너지 절약 또는 깨끗하고 효율적이며 안전한 시설 운영 등 가능한 모든 이점을 확보해야 합니다. AI 분석은 이러한 모든 이점과 그 이상을 제공하며, 이 분석 기능의 사용 여부에 관계없이 보안을 수행하는 하드웨어의 일부분으로써 동작합니다.
세상과 마찬가지로 디지털 인프라도 점점 더 스마트해지고 있습니다. AI의 이점을 최대한 활용하기 위해 새로운 위치를 계획하거나 업그레이드하는 것은 운영자, 고객 및 중요 데이터 모두가 스마트하고 안전해질 수 있는 방법입니다.
