AI 데이터센터에 맞는 AIOps 기반 운영 & 관리가 필요

AI 데이터센터는 구축과 운영 모두 비용이 많이 들지만 조직의 미래 비전과 전략 실행의 근간이다 보니 투자 우선 순위가 높습니다. 이처럼 중요한 시설 투자일 수록 24시간 365일 장애나 중단 없이 GPU 자원을 효율적으로 활용하며 안정적으로 돌아가야 합니다. 이번 포스팅에서는 KAYTUS의 KSManage 도구로 AIOps 기반 AI 데이터센터 인프라 운영과 관리 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보겠습니다.

한계에 도달한 전통적 운영 방식

전통적인 데이터센터 운영 방식은 여러모로 AI 데이터센터와 맞지 않습니다. 그 이유는 크게 이기종 환경, 매뉴얼 방식의 관리, 사후 대응에 초점을 맞춘 모니터링에서 찾아 볼 수 있습니다.

일반적인 데이터센터는 여러 벤더의 장비가 혼재된 이기종 장비로 구성되어 있습니다. 각 장비가 고유의 관리 인터페이스와 프로토콜을 사용하다 보니 자연스럽게 운영 환경이 파편화되고 사일로화됩니다. 이런 조건에서는 자원 활용 현황 파악이 어렵고, 총소유비용(TCO)이 높아지고, 특정 벤더 종속 같은 문제가 생길 수 있습니다.

다음으로 펌웨어, BIOS, NIC, 드라이브 등에 대한 구성 관리를 수작업에 의존하면 막대한 인력과 시간을 소모하게 됩니다. 이러한 수작업 기반 프로세스는 효율이 낮고 사람의 실수로 인한 장애 발생에서 자유롭지 않습니다. 이외에도 사소한 설정 오류가 잠재적인 보안 취약점과 서비스 수준 협약(SLA) 위반 리스크로 이어질 우려도 있습니다.

전통적인 모니터링 시스템과 스크립트 기반 자동화는 근본적으로 사후 대응(reactive)을 전제로 한 접근법입니다. 문제가 발생해야 경고를 보내다 보니 문제를 인지해도 방대한 운영 데이터에서 원인과 해결책을 찾는 데 한계가 있습니다.

데이터센터 운영 방식을 바꿀 ‘AIOps’

기존 데이터센터 운영과 관리에도 여러 문제가 내재되어 있는데, 기존 방식을 AI 데이터센터에 적용한다면? 기존 방식의 문제가 더 크게 다가올 것입니다. 이런 고민을 해결하는 열쇠는 AIOps(AI for IT Operations)에서 찾을 수 있습니다. 사실 AIOps는 거의 모든 관리 도구의 핵심 기능으로 자리 잡아 가고 있습니다. AI 데이터센터 인프라 관리 도구 분야도 이 추세를 따라가고 있습니다. 대표적인 예가 KAYTUS의 KSManage입니다.

KSManage는 이기종 장비를 단일 플랫폼으로 묶어 중앙 집중식 관리, 완전 자동화, AI 기반 예측·진단·최적화를 제공하는 데이터센터 운영 플랫폼입니다. KSManage의 핵심 목표는 지능적이고 효율적인 운영과 관리를 실현하여, 기업이 인프라 관리 부담에서 벗어나 비즈니스 혁신에 전적으로 집중하도록 지원하는 것입니다. 실제로 버전 업데이트를 통해 지속해서 AIOps 기능을 강화하고 있는 KSManage를 사용하면 사후 대응적인 문제 해결 방식에서 벗어나  예측(predictive), 예방(proactive), 자동화(automated) 기반의 운영 및 관리 체계로 전환할 수 있습니다.

KSManage V2.0을 예로 본 지능형 운영의 3대 핵심 요소

KSManage V2.0을 예로 AIOps 기반으로 AI 데이터센터의 지능형 운영 시대를 열기 위해 어떤 것들이 필요한지 알아보겠습니다. 결론부터 말하자면 차세대 AI 데이터센터 운영의 지능화는 '중앙 집중식 관리', '완전 자동화', 'AIOps 기반 지능'이라는 세 가지 요소의 유기적인 결합을 통해 실현할 수 있습니다.

KSManage V2.0은 중앙집중식 관리를 지원합니다. 이 플랫폼은 파편화 문제를 해결하기 위해 광범위한 호환성을 바탕으로 한 단일 창(Single Pane of Glass)을 제공합니다. 관리자는 단일 창을 통해 컴포넌트 수준의 세분화된 상태 모니터링, 데이터센터의 전력·온도·용량을 파악하는 2D/3D 글로벌 시각화 대시보드, 맞춤형 분석 보고서 생성 등의 기능을 활용할 수 있습니다.

자동화 수준도 높습니다. KSManage V2.0은 원클릭 자동화 배치 구성(One-click batch) 기능으로 수작업을 최소화합니다. 예를 들어 볼까요. KAYTUS는 중앙 집중식 펌웨어 리포지토리(KSManage Repo)를 제공합니다. 관리자는 장치 시리얼 번호만 등록하면 검증된 최신 펌웨어를 자동으로 탐지하고 적용할 수 있습니다. BMC, BIOS, CPLD부터 NIC, 드라이브까지 서버 펌웨어의 일괄 업그레이드를 지원해 유지보수 효율성을 높일 수 있습니다. 더 나아가 Ansible 컬렉션(kaytus.ksmanage)을 통해 KSManage 작업을 표준화된 IaC·GitOps 파이프라인에 통합하여 인적 개입을 최소화할 수 있는 자동화 기반 운영을 할 수도 있습니다.

KSManage V2.0은 수준 높은 AIOps 엔진을 탑재하고 있습니다. 이 엔진은 사후 대응적 모니터링의 문제를 해결하고 운영 패러다임을 예측과 예방으로 전환하는 원동력이 될 수 있습니다. 이게 어떻게 가능할까요? KSManage V2.0의 예측 유지보수 기능은 드라이브 장애를 최대 15일 전에 사전 예측하고, 메모리 장애 예측 정확도를 30% 향상시켜 예기치 않은 다운타임을 방지합니다. 신속/정확한 진단 기능은 혁신적인 ETF 알람 알고리즘으로 정확도가 높고 장애 원인 진단도 정확해 문제 해결 시간을 단축합니다. 지능형 에너지 관리 기능은 동적인 워크로드 기반 에너지 조정을 통해 AI 데이터센터의 전체 에너지 소비를 낮추고, 실시간 탄소 배출량을 시각화하여 기업의 ESG 목표 달성까지 지원합니다.

AI 데이터센터 현장에서 검증을 마친 플랫폼

기술의 진정한 가치는 현장 검증을 통해 드러납니다. KSManage는 KAYTUS 고객의 데이터센터 운영 관련 고충을 해결하며 검증을 마쳤습니다. 3,000대 이상의 대규모 서버를 운영하던 튀크키에의 한 이커머스 기업은 비효율적인 펌웨어 관리와 잦은 구성 오류라는 심각한 병목 현상 문제에 직면했습니다. KSManage V2.0 도입 후 이 기업은 놀라운 운영 지표 개선을 경험했습니다. 펌웨어 업그레이드 시간이 70% 줄어 보안 패치를 신속하게 적용할 수 있게 되었습니다. 구성 정확도는 99.8%를 달성해 인적 오류로 인한 서비스 중단이 줄어 들었습니다. 일일 서버 배포 역량은 하루 최대 500대에 달해 비즈니스 민첩성을 확보했으며, 전반적인 데이터센터 운영 관리 효율성은 80% 높여 운영 비용 절감과 IT팀의 전략적 업무 집중을 가능하게 했습니다. 아울러 예측 기반 유지보수 및 구성 일관성 확보를 통해 하드웨어 장애 발생률을 40%로 낮추었습니다. 이 사례는 KSManage V2.0이 가용성을 높이고, 배포/변경을 가속하며, 에너지 효율을 높이고, 도구를 하나로 모아 TCO를 절감하는 핵심 동력임을 잘 보여줍니다.

관리 도구를 넘어…

살펴본 바와 같이 KSManage V2.0은 복잡한 AI 데이터센터 환경을 위한 단순한 관리 도구가 아닙니다. KSManage V2.0은 도구 통합, 프로세스 자동화, 운영 지능화를 핵심 축으로 AI 시대 데이터센터의 복잡성 문제를 정면 돌파합니다. 여기에 액체 냉각 및 차세대 GPU 시스템 지원을 더해 고밀도 AI 클러스터 운영의 난제까지 해결하고 있습니다. KSManage V2.0에 대한에 대한 더 자세한 내용이 궁금하시면 대원씨티에스로 문의 바랍니다.

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