업타임 인스티튜트(Uptime Institute, 이하 업타임)가 제14차 연례 글로벌 데이터센터(DC) 설문조사 결과를 발표했다. 미국 뉴욕에 본사를 둔 업타임 인스티튜트는 글로벌 디지털인프라기관(Global Digital Infrastructure Authority)으로서 전 세계 80개 이상의 국가에서 1,000건 이상의 프로젝트를 진행하고 있다. 30년 이상 DC 성능, 복원력, 지속가능성 및 효율성에 대한 선도적 벤치마크를 구축해왔으며 디지털인프라가 개별 비즈니스 니즈에 부합하는 다양한 운영조건을 제시하고 있다.
업타임의 티어 스탠다드(Tier Standard)는 DC설계, 구축 및 운영을 위한 IT업계의 신뢰성 높은 글로벌 표준이다. 업타임은 티어 스탠다드 및 인증(Tier Standard and Certifications), 관리 및 운영검토와 SCIRA-FSI 금융부문 위험평가를 포함한 평가, 광범위한 추가 위험 관리, 성능, 가용성 및 관련 제공서비스 등을 수행한다.
최근 규모와 컴퓨팅 집약도를 모두 요구하는 디지털서비스에 대한 수요 증가는 기존 인프라의 전력 및 냉각기능에 도전적인 환경을 조성하고 있다. 증가하는 수요를 충족하기 위해 DC 운영자와 IT고객은 IT서비스 및 시설에 더 많은 투자와 노력을 쏟으며 혁신을 실행하거나 외부서비스를 사용하고 있다. 업타임은 이러한 투자효과와 영향은 향후 몇 년 동안 DC업계를 형성하는 데 도움이 될 것으로 전망했다.
앤디 로렌스(Andy Lawrence) 업타임 인텔리전스(Uptime Intelligence)연구 전무는 “우리의 데이터는 운영자들이 여러 수준에서 앞으로 큰 변화를 맞이할 준비가 돼 있음을 보여준다”라며 “2024년에 우리는 수요증가가 기존 시설의 전력 및 냉각능력에 영향을 미치는 문제와 수요를 따라잡기 위한 추가 투자의 필요를 겪고 있다”고 지적했다.
이어 “동시에 업계는 용량 증가에 부응하기 위해 지속적인 인력배치 문제에 집중해야 한다”라며 “그리고 규제 요건이 역시 무시할 수 없다”고 꼬집었다.
올해로 14주년을 맞이한 업타임 인스티튜트의 연례 설문조사는 동종연구 중 가장 포괄적이고 가장 오래 지속된 연구로 남아 있다. 보고서의 결과는 복원력, 지속가능성, 효율성, 인력 배치, 클라우드 및 AI분야에서 DC 소유자와 운영자의 관행과 경험을 강조한다. 이 보고서는 디지털 인프라 환경에 대한 자세한 통찰력과 미래 궤적에 대한 관점을 제공한다.
보고서에 따르면 DC 지속가능성을 평가하거나 계류 중인 규제 요구사항을 충족하는 데 필요한 지표를 추적하고 있는 소유자와 운영자는 절반 미만에 그쳤다. 또한 대부분의 사업자는 AI의 이점과 그 잠재력을 인식하고 있으나 많은 사업자가 이 기술을 호스팅할 계획임에도 불구하고 DC운영에 사용되는 AI에 대한 신뢰성은 3년 연속 감소했다.
평균 PUE의 경우 5년 연속 거의 변동 없는 수준이 유지되고 있는 것으로 분석됐다. 2007년 2.5에 달했던 글로벌 평균 PUE는 2011년 1.98을 기록하며 2 미만으로 낮아졌다. 2015년 1.58을 기록하며 1.5대에 진입했지만 증감을 거듭하다 2024년 1.56에 머무른 것으로 나타났다. 이는 지난해 1.58에 비해 소폭 감소했지만 2022년 1.55에 비해서는 증가한 수치다.
DC 중단의 빈도와 심각성에 대해서는 2023년과 크게 다르지 않은 상황이거나 약간의 개선을 보이는 것으로 나타났다. 운영자는 복잡성, 밀도 및 극한 날씨의 증가에 대해 투자와 우수한 관리 관행으로 대응하고 있다.
평균 서버 랙 밀도의 경우 꾸준히 증가하고 있지만 우려와 달리 여전히 8kW 미만으로 나타났다. 대부분의 시설에는 30kW 이상의 랙이 없으며 있다고 하더라도 몇 개 수준으로 나타났다. 다만 업타임은 앞으로 몇 년 내에 상황이 바뀔 것으로 예상했다.
또한 기업들은 하이브리드 아키텍처를 통해 자신의 IT 니즈를 지속적으로 충족하고 있었다. 작업부하의 절반 이상(45%)이 현재 오프 프레미스(off-premises) 방식이며 최근 몇 년간 점진적으로 증가하는 추세를 이어가고 있다. 많은 기업이 자체 DC를 계속 유지하고 있다.
인력배치 문제는 2023년 수준에서 정체됐다. 용량증가 속도에 맞춰 인력풀과 기술세트를 확장하기 위해서는 더 많은 노력이 필요한 것으로 도출됐다.
