문맥 (context)
전 세계 정보통신(ICT) 산업의 발전으로 데이터센터가 빠르게 증가하고 있으며, 이로 인한 데이터센터의 전력소비는 2007년 216 TWh에서 2012년 269 TWh로 20% 이상 증가했다. 전 세계 전력소비에서 차지하는 비중이 1%에 불과하지만 성장 속도를 고려하면 2030년에는 3천 TWh 수준으로 증가해 그 비중도 8%까지 확대될 것으로 전망된다. 데이터센터의 에너지소비는 IT 장비와 냉방 등에서 발생하며, 냉방이 차지하는 비중이 40~50%에 이르는 것으로 알려져 있다. 따라서 최근 들어 데이터센터의 에너지효율을 높이는 방법으로 효율적인 냉방 방식으로 전환하는 것과 데이터센터에서 발생하는 폐열을 회수해 냉난방에 재활용하는 방안이 고려되고 있다. 지역냉난방에서 데이터센터 폐열을 활용하는 사례는 최근들어 미국, 중국과 지역난방이 비교적 활성화 되어 있는 유럽 국가들에서도 많이 목격되고 있다.
이렇게 데이터센터의 전력소비 비중이 전체 ICT 산업 내에서도 높게 나타남에 따라 데이터센터의 에너지효율을 높이기 위한 노력들이 꾸준히 이루어져 왔다. 클라우드(cloud) 데이터센터와 하이퍼스케일(hyper scale) 데이터센터의 등장과 증가가 그것이다. 클라우드 데이터센터는 “기존의 데이터센터에 클라우드 기술을 적용해 친환경, 에너지절약 추세에 부응하고 기존의 운영방식을 개선하거나 전면적으로 재설계함으로써 저비용, 고효율의 데이터센터로 새로이 진화된 것을 의미한다”. 하이퍼스케일 데이터센터는 규모의 경제를 통해 데이터센터의 에너지소비 효율을 높이고자 한다. 그럼에도 불구하고 콘텐츠들의 고급화와 무선 기술의 발전으로 유통되는 데이터의 증가속도가 데이터 프로세싱의 효율화 속도를 압도하고 있어 향후 데이터센터에서 사용하는 전력소비가 가파르게 증가하는 것은 불가피해 보인다. 이러한 여건에서 데이터센터의 전력소비를 증가를 억제하고 에너지효율을 높이는 또 다른 방안으로 고려되고 있는 것이 데이터센터의 냉방 효율 개선과 IT 장비에서 발생하는 폐열의 재활용이다.
데이터센터의 에너지소비는 그 기능에 따라 크게 두 가지로 구분할 수 있다. IEA (2017)는 데이터센터의 전력소비는 크게 IT 장비와 IT 장비의 운영을 지원하기 위한 인프라(infra)로부터 발생하는 것으로 구분하였다. IT 장비는 컴퓨팅 서버와 데이터를 저장하는 하드웨어 등으로 구성되며, 인프라는 냉방 설비나 조명 등을 일컫는다. 그리고 인프라에서 발생하는 에너지소비는 거의 대부분 냉방 설비가 차지한다. Chen (2017)에 따르면 일반적인 데이터센터의 에너지소비는 냉방과 IT 장비, 그리고 손실되는 부분이 각각 50%, 35%, 15%를 나타내는 구조라고 밝히고 있다. 따라서 데이터센터의 전반적인 에너지효율을 높이기 위해서는 데이터센터의 대형화와 IT 장비의 고도 화 외에도 냉방의 효율화가 매우 중요함을 강조한다.
Zhang et al. (2017)에 따르면 데이터센터에서 소비되는 에너지 중에서 냉방 및 환기(cooling and ventilation) 시스템이 차지하는 비중은 평균적으로 40%에 이른다. 따라서 최근 들어 데이터센터의 에너지효율을 개선하기 위해 보다 에너지효율적인 냉방 방식을 선택하는 것이 데이터센터 설계에서 중요하게 고려되고 있다. Marcinichen et al. (2012)은 일반적인 공조 시스템을 사용하는 데이터센터의 냉방 에너지소비 비중이 전체 데이터센터의 에너지소비에서 45%를 차지하는데 반해 보다 효율적인 냉방 방식으로 전환할 경우 냉방 에너지 비중을 10% 가량 낮출 수 있다고 말한다. 구글(Google), 애플(Apple), 페이스북(Facebook)과 같은 글로벌 IT 기업들이 유럽 시장을 겨냥한 데이터센터를 냉대기후(microthermal climate) 지역인 북유럽에 건설하고 있는 중요한 이유 중에 하나도 냉방 에너지효율과 관련된다. 공기 냉각을 전력소비를 통해서가 아닌 차가운 외부 대기온도를 활용함으로서 컴퓨터 서버실의 냉방 에너지소비를 크게 줄일 수 있기 때문이다.
데이터센터의 에너지효율에 있어서도 독보적인 입지를 가지고 있는 MS사의 데이터센터도 2000년 전후에는 2.0 이상의 PUE를 나타냈다. 즉 IT 장비, 즉 서버에서 소비되는 전력보다 다른 용도로 소비되는 전력이 더 많았음을 의미한다. 데이터센터가 진화하면서 전력소비효율도 동시에 향상되었으며, MS사의 데이터센터 PUE는 1.2 이내로 서버 외에서 소비되는 전력이 서버에서 소비되는 전력의 20%를 넘지 않는 수준으로 대폭 개선되었다. 그럼에도 불구하고 전 세계 데이터센터의 평균적인 PUE 수준은 2013년을 기준으로 1.65로 파악된다. 반면, 국내 데이터센터의 PUE는 2016년을 기준으로 평균 2.54를 나타내 전력소비효율이 전 세계 평균에 비해 저조하다고 할 수 있다. 공공부문을 제외한 민간기업의 데이터센터만을 따지면 1.73으로 역시 세계 평균치에 비해 높다. 따라서 국내 데이터센터의 냉방용 전력소비 효율성은 전 세계에서 비교적 떨어지는 편에 속한다고 볼 수 있다.
하지만 PUE를 활용한 에너지효율 분석은 많은 한계를 가지고 있다는 지적이 있다. 온실가스 배출의 집약도를 알 수 없으며, IT 기기의 종류나 가동률을 반영할 수 없다. 또한 IT 장비의 에너지효율이 나쁠 경우에도 오히려 PUE는 개선될 여지가 있다. 그리고 데이터센터에서 발생하는 폐열의 재활용이나 재생에너지의 활용을 반영할 수 없는 한계가 지적되고 있다. 이러한 한계들을 감안해 그 대안으로 다양한 지표가 개발되었으며, CUE(Carbon Usage Effectiveness), MLC(Mechanical Load Component), ELC(Electrical Loss Component), DCP(Data Center Productivity), PPW(Performance per Watt), ERE(Energy Reuse Effectiveness), ERF(Energy Reuse Factor) 등이 이에 해당한다.
이 가운데 데이터센터에서 발생하는 폐열을 재활용하는 경우를 반영할 수 있는 에너지효율 지표는 ERE와 ERF이다. 이 지표들은 PUE에 재활용되는 에너지가 있을 경우 수치가 낮아질 수 있도록 지수를 개선한 것이다. 이는 데이터센터 자체의 에너지소비가 과도하더라도 재활용되는 정도를 반영해 보다 포괄적인 데이터센터의 에너지효율성을 측정하는 지표라 할 수 있다. 또한 ERF는 데이터센터의 총 에너지소비에서 재활용되는 에너지의 정도를 나타내는 지표로서 ERE와 크게 다르지 않다. 이러한 지표들은 데이터센터들의 에너지효율 개선을 유도하기 위한 기술적 또는 제도적 기준을 마련하는데 매우 중요한 근거를 제공하는 것으로 국가 에너지정책의 설계에 있어서도 유용하게 활용될 수 있다. 현재 미국과 영국 등에서는 이러한 지표에 근거해 효율적인 데이터센터에 대해 투자나 세제에 있어 지원을 하고 있다. 우리나라에서도 그린데이터센터(Green IDC) 인증 제도를 운영하고 있지만 민간 차원의 인증 제도에 불과해 에너지효율 정보 제공을 통해 기업의 기술 및 환경 관련 이미지를 제고하는 효과를 갖는데 그치고 있다.
지시문 (instruction)
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질문 (question)
데이터센터의 에너지효율을 측정하는 지표 중 PUE의 한계를 보완하기 위해 개발되었으며, 데이터센터에서 발생하는 폐열을 재활용하는 경우를 반영할 수 있는 지표 두 가지는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretationPUE 지표의 한계를 보완하면서 폐열 재활용을 반영할 수 있는 특정 에너지효율 지표를 찾는 것이다.
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2정보 추출
information_extractionPUE의 한계점과 이를 대체하거나 보완하기 위해 개발된 다양한 지표들을 추출한다.
- PUE를 활용한 에너지효율 분석은 많은 한계를 가지고 있다는 지적이 있다.
- 그 대안으로 다양한 지표가 개발되었으며, CUE(Carbon Usage Effectiveness), MLC(Mechanical Load Component), ELC(Electrical Loss Component), DCP(Data Center Productivity), PPW(Performance per Watt), ERE(Energy Reuse Effectiveness), ERF(Energy Reuse Factor) 등이 이에 해당한다.
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3근거 선택
evidence_selection나열된 지표들 중 폐열 재활용을 반영할 수 있다고 명시된 지표를 선택한다.
- 이 가운데 데이터센터에서 발생하는 폐열을 재활용하는 경우를 반영할 수 있는 에너지효율 지표는 ERE와 ERF이다.
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4논리 통합
logical_integration문맥에서 폐열 재활용 반영 가능성을 직접적으로 언급한 지표인 ERE와 ERF를 결합한다.
- 이 가운데 데이터센터에서 발생하는 폐열을 재활용하는 경우를 반영할 수 있는 에너지효율 지표는 ERE와 ERF이다.
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5결론 도출
conclusion_formulation질문에서 요구하는 두 가지 지표는 ERE와 ERF임을 확인한다.
- ERE와 ERF이다.
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6답변 생성
answer_generation최종 답변으로 ERE와 ERF를 제시한다.
- ERE와 ERF
최종 답변 (final_answer)
ERE(Energy Reuse Effectiveness)와 ERF(Energy Reuse Factor)이다.
핵심 해석 (core_interpretation)
데이터센터의 폐열 재활용을 반영할 수 있는 PUE 지표의 한계를 보완하기 위해 개발된 에너지효율 지표는 ERE와 ERF이다.