한국건설생활환경시험연구원(KCL)이 국내 데이터센터 에너지절감을 위해 ‘PUE 1.3x급 데이터센터 구현을 위한 에너지절감 통합 솔루션 및 설비 모듈 개발’을 주제로 총 3년간 연구에 돌입했다.
이번 과제는 KCL이 총괄하고 △한일엠이씨 △삼화에이스 △피앤이이노텍 △비바엔에스 △중앙대학교 △SK텔레콤 등 이 참여해 △에너지절감 요소기술 △에너지절감 기반기술 △통합솔루션‧제어플랫폼 △비즈니스 모델‧표준화 정책 등을 개발할 계획이다.
총괄책임자인 조진균 KCL 선임기술원을 만나 이번 과제의 배경과 목표, 국내 데이터센터 기술개발 방향에 대해 들어봤다.
■ KCL에서 데이터센터 과제는 생소할 것 같은데
KCL은 건축물의 패시브, 액티브, 신재생에너지분야에서 다양한 연구개발을 수행해왔다.
데이터센터도 건물의 용도 중 하나로 에너지소비의 그 파급력이 크고 지속적으로 이슈화돼 왔기 때문에 이번에 국내의 데이터센터 최고의 전문기관들과 함께 컨소시엄을 구성해 연구개발을 진행하게 됐다.
데이터센터는 단일 건물로는 에너지사용량이 가장 높은 초고도 에너지다소비 건물에 해당된다. 일반건물과 비교해 최대 100배 이상의 에너지를 사용하는 데이터센터도 존재한다. 2015년 기준 국내 124개 데이터센터의 연간 총 적산전력 사용량은 약 26.5억kWh로 산업용 전력소비량(2,735억kWh)의 1%, 국내 원전 1기 전력생산량의 약 40%를 차지할 정도로 크다.
이러한 막대한 에너지를 사용함에도 불구하고 데이터센터는 IT산업의 발전과 연계돼 안정적인 데이터 활용과 운영에 초점이 맞춰져 있었고 에너지는 큰 이슈가 되지 않았다.
그러나 글로벌 트렌드와 국내의 건물에너지 당면과제를 극복하기 위해서는 적극적인 데이터센터의 에너지효율화가 필요하다.
■ 왜 PUE=1.3x급 데이터센터가 목표인가
현재 세계 최고수준의 데이터센터는 PUE(Power Usage Effectiveness: 전력효율지수) 1.10 이하로 높은 에너지효율성을 갖고 있으나 기후‧건축계획‧IT운영환경 등 다양한 변수가 작용한다. 국내 기후환경과 기축 데이터센터에 보급 가능한 에너지효율화 기술의 목적으로 PUE 1.3x는 도전적인 수치라고 생각된다.
데이터센터 에너지절감 통합솔루션은 기축 데이터센터를 우선 대상으로 데이터센터의 에너지를 효과적으로 저감할 수 있는 에너지절감형 공조-전력-제어 설비인프라 모듈과 데이터센터에 최적화된 설계‧시공‧운영 융합시스템을 개발한다. 또한 개발제품의 실제 데이터센터 실증을 통해 개발기술을 검증하고 효율적인 저소비에너지 건축물 활성화를 위한 데이터센터 설비인프라 제품의 보급을 확산하는 사업이다.
이번 연구에서는 데이터센터 시설특성 및 운영패턴, 에너지사용 특성에 기반한 공조-전력-제어 시스템의 에너지절감 기반‧요소 설비기술을 개발하고 이를 통합하는 구역단위 설비인프라 모듈을 구축한다. 또한 DCIM(Data Center Infrastructure Management)의 정보를 에너지관리시스템과 연계한 CPS(Cyber Physic System) 수요대응형 스마트제어를 개발하고 실증을 하는 것이다.
신축‧기축 데이터센터에 모두 적용 가능한 에너지저감형 통합 솔루션과 이것이 구현된 설비인프라 모듈을 개발해 국산화 및 보급하는 것이 연구의 궁극적인 목표다.
구 분 | 기존기술 또는 유사기술 | 과제 개발기술 |
에너지 최적 설계기술 | 설계단계 효율요소(MCL/ECL)분석(×) 운영단계 효율(PUE)평가(○) | 설계단계 효율요소(MCL/ECL)분석(○) 운영단계 효율(PUE)평가(○) |
고밀도 IT부하(>10 kW/랙) 대응 공조 에너지 효율 개선 | 고밀도 IT부하 대응(△), 실(room)단위 공조(○), free-cooling(△), 장비국산화(△) | 고밀도 IT부하 대응(○), 구역(row)단위 공조(○), free-cooling(○), 장비국산화(○) |
전력공급·소비 효율 개선 | UPS+ESS 기능(△) 전력수요관리 DR 대응(×) | UPS+ESS 기능(○) 전력수요관리 DR 대응(○) |
에너지 관리 시스템 | 가상물리시스템(CPS)(×) DCIM 정보 활용(△), 실시간 수요 대응(△) | 가상물리시스템(CPS)(○) DCIM 정보 활용(○), 실시간 수요 예측(○) |
공간 효율화, 에너지 소비 개선 | 실(room)단위 설비인프라 구성(○) 공간/에너지 효율성 반영(×) | 공간(row)단위 설비인프라 모듈화(○) 공간/에너지 효율성 반영(○) |
■ 데이터센터는 고밀도·고집적화되고 있는데
데이터센터의 에너지효율화 달성을 위한 기술구현은 단순하게 PUE와 연계되는 공조 및 전력설비의 단순한 효율향상에 중점을 두지는 않는다.
이를 위해 크게 △기반기술 △요소기술 △통합기술로 구체적인 기술을 분류해 체계적인 단계별 기술개발을 통해 사업화 모델을 구현한다는 계획이다.
데이터센터의 공조, 전력 에너지효율화 및 최적제어를 통해 설비인프라 에너지를 효과적으로 절감할 수 있는 통합솔루션 패키지 및 설비인프라 모듈 개발을 위한 대상기술 및 제품을 7가지의 세부항목으로 구성했고 각 참여기관에서 역할을 수행할 예정이다.
기반기술-1 | 데이터센터 에너지효율성(손실) 분석‧진단‧평가 기술 개발 |
기반기술-2 | 데이터센터 공조‧전력 에너지최적화 설계기술 |
요소기술-3 | 데이터센터 초 고효율 공조‧냉각기술 개발 |
요소기술-4 | 데이터센터 전력분배효율 최적화 |
요소기술-5 | CPS, 빅데이터 기반 제어 알고리즘 개발 |
통합기술-6 | 공조-전력 통합제어 DCIM Platform 및 최적화를 위한 솔루션 개발 구역단위 공간‧구조 설비 인프라 통합모듈 개발 |
솔루션 구현 및 실증 | 데이터센터 에너지시스템의 통합솔루션 실증 및 표준화 |
■ 통합솔루션과 모듈화에 초점을 두고 있는데
데이터센터는 사업의 변화에 따라 지속적으로 변화하고 있다. 단순하게 생각하면 신축 데이터센터는 이러한 요구를 설계에 반영해 구축하면 큰 문제는 없다. 그러나 에너지효율화의 문제는 신축 데이터센터가 아니라 운영 중에 변경되고 확장되는 기축 데이터센터다.
데이터센터는 건물 전체를 대상으로 시스템 변경 및 개선이 불가능하기 때문에 노후된 시스템을 독립적으로 변경 및 설치가 가능한 설비 통합 솔루션과 모듈화가 기축 데이터센터 에너지 효율화의 핵심이고 이것이 이번 과제의 목표다.
즉 구역단위 공간‧구조 설비 인프라 통합모듈 개발을 통해 독립적인 설치-운영-철거가 가능하도록 하는 것이 큰 특징이다
■ 국내 데이터센터 관련기술을 평가한다면
PUE 관점으로 보면 국내 데이터센터 PUE는 평균 2.66으로 해외 데이터센터의 평균 PUE 1.7과 큰 차이를 보인다.
국내 신축 데이터센터는 연간 PUE 1.40 수준으로 계획되고 있으며 PUE 1.30이 최고의 수준으로 운영되고 있다. 기후, 운영환경 등에 따라 PUE 성능을 절대적으로 평가할 수는 없지만 해외의 최고 수준의 에너지효율을 갖는 데이터센터는 PUE 1.07이다.
그러나 PUE가 높다고 기술적으로 우수한 데이터센터라고 판단할 수 없다. PUE 수치의 경쟁보다는 비용대비 효과적이면서 운영의 안정성을 유지하고 에너지효율화를 달성하는 것이 더 중요하다.
글로벌 IT기업들의 데이터센터 관련기술 개발은 저에너지 데이터센터 구축, 데이터센터 서비스의 효율적 제공을 위한 내부 시스템 개선에 중점을 두고 있다.
국내 데이터센터 기술개발 동향은 친환경 데이터센터 구축, 모듈형 데이터센터 구축 기술개발 등 글로벌 기술 발전에 맞춰가고 있는 추세이며 해외와의 기술격차는 평균 4년 정도 뒤쳐져 있는 것으로 조사됐다.
■ 향후 실증시험 대상과 계획은
데이터센터는 사업방향 및 확장, 운영계획에 따라 변화가 빈번한 건물이다. 기술개발 후 3년 뒤에 적용되는 실증 데이터센터를 확정하는 것은 매우 어렵고 향후 변동사항에 대한 우려는 있다.
현재 실증데이터센터는 대전 소재 대규모 데이터센터로 진행하는 것으로 협의됐다. 현재 수준의 에너지효율 평가를 위해 그린데이터센터 인증을 추진 중이고 향후 개발된 통합솔루션을 적용해 그 효과를 객관적으로 판단할 예정이다.
또한 중소규모 데이터센터를 대상으로 개발기술 및 에너지효율화 적용을 위한 Pilot test를 병행할 예정이다.
한국건설생활환경시험연구원(KCL)이 국내 데이터센터 에너지절감을 위해 ‘PUE 1.3x급 데이터센터 구현을 위한 에너지절감 통합 솔루션 및 설비 모듈 개발’을 주제로 총 3년간 연구에 돌입했다.
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