[Data Center Insight] 데이터센터의 친환경 성적표 ‘PUE’: 역사부터 AI 시대의 전력·냉각 규제 대응 전략까지
전 세계적으로 인공지능(AI)과 클라우드 수요가 폭발하면서 데이터센터는 국가 전력망을 좌우하는 대규모 전력 소비 주체로 부상했습니다. 최근 랙당 전력 밀도가 40kW~100kW를 넘나드는 초고밀도 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 본격화됨에 따라, “이 방대한 전력을 얼마나 효율적으로 사용하는가?”에 대한 대답이 데이터센터 사업의 생존을 결정짓고 있습니다. 이러한 에너지 효율성을 평가하는 데 있어 전 세계 인프라 산업계가 공통으로…
[Data Center Insight] PMDC의 진짜 심장: APC의 전설에서 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)의 차세대 AIDC 쿨링·전력 솔루션까지
2x년간 IT 세일즈 현장을 누비며 데이터센터 전력과 서버룸 인프라를 다뤄본 전문가라면 ‘APC(American Power Conversion)’라는 이름에 깊은 향수와 신뢰를 갖고 계실 것입니다. 과거 데이터센터 항온항습과 무정전 전원 공급 시스템(UPS)의 대명사였던 APC는 오늘날 글로벌 에너지 관리 및 자동화 기업인 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)의 핵심 기술 브랜드로 안착하여 차세대 AIDC(AI…
[AIDC Insight] 소버린 AI 시대의 데이터 주권과 폭주하는 GPU: 왜 모듈러 데이터센터(MDC/PMDC)가 최선의 해답인가?
현재 글로벌 IT 인프라 산업은 거대한 패러다임의 격변기를 맞이하고 있습니다. 인공지능(AI) 서비스 및 대대적인 생성형 AI(Generative AI) 연구의 폭발적 확산으로 전 세계 데이터센터의 최우선 과제는 “AIDC(AI Data Center) 인프라의 신속한 구축과 즉각적인 서비스 전환(Time-to-Market)”이 되었습니다. 하지만 최신 AI 워크로드에 필요한 초고가 GPU 가속기를 어렵게 확보하더라도, 이를 수용할…
[Server Architecture] 최신 AI 워크로드의 한계를 깨는 8-GPU 몬스터: Lenovo ThinkSystem SR680a V4 아키텍처 심층 분석
인공지능(AI)과 대형언어모델(LLM) 학습, 그리고 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드가 데이터센터를 지배하는 현시점, 인프라 담당자들의 최대 화두는 단연 “어떻게 하면 GPU의 연산 병목 없이 최상의 I/O 대역폭과 전력/냉각 효율을 확보할 것인가?”입니다. 조립 기반의 화이트박스(White-box) GPU 서버가 시장에 넘쳐나고 있지만, 랙당 전력 밀도가 급증하고 초고속 패브릭 통신이 필수적인 차세대 AI 인프라(AIDC)…
[Software Insight] AI 지원 코딩을 넘어 ‘AI 지원 전달’로: 기업형 AI 코딩 에이전트 ‘IBM Bob’과 AX의 완성
발행인 / IT 인프라 아키텍트 : 손진성 (Jinsung Son) DC SQUARE (dcsquare.net) 1. 서론: AX(AI Transformation) 시대, 인프라를 넘어 ‘개발 생산성’의 전쟁으로 거대생성형 AI(LLM) 시대를 맞아 전 세계 IT 시장은 GPU, 초고성능 스토리지, 고대역폭 네트워크 등 물리적 인프라 확보에 천문학적인 자금을 투입해 왔습니다. 하지만 인프라가 구축된 지금, 기업 C-Level과 IT 리더들에게 주어진…
[Infra Deep-Dive] 엔지니어의 ‘심리적 저항’은 어떻게 ‘구조적 확신’이 되었는가: AMD EPYC 패러다임과 AI 데이터센터의 재편
1. 서론: TCO와 밀도(Density)의 한계 상황에 직면한 데이터센터 글로벌 데이터센터 시장은 최근 심각한 구조적 병목에 직면해 있습니다. 반도체 공급망 이슈로 인한 물리 서버의 단위 단가 급등과 더불어, 데이터센터 전력 밀도(Power Density) 및 랙 공간(Floor Space) 한계는 단순한 장비 수량의 스케일아웃(Scale-out)을 가로막고 있습니다. [Image comparing multi-core CPU architecture…
[Infra Insight] AI 시대를 받치는 전설의 혈관: SAN 스위치는 왜 영원한가?
안녕하세요, DCSQUARE.NET입니다. 최근 IT 인프라 업계의 화두는 단연 클라우드 네이티브, Object Storage, Scale-out NAS, 그리고 RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 같은 차세대 전송 기술들입니다. 일각에서는 *”이제 Fibre Channel(FC) 기반의 SAN 스위치는 유물이 되어가는 것이 아닌가?”*라는 성급한 질문을 던지기도 합니다. 그러나 현장에서 테라바이트를…
[Infra Insight] 레거시 Volume Manager의 한계와 엔터프라이즈 초고성능 병렬 파일 시스템: IBM Storage Scale (GPFS) 전략 가이드
1. Executive Summary: AI 시대의 인프라 패러다임 전환과 레거시의 종말 거대생성형 AI(LLM), 고성능 컴퓨팅(HPC), 대규모 실시간 데이터 분석 워크로드가 데이터센터의 주류로 자리 잡으면서, 전통적인 블록/파일 스토리지 아키텍처는 심각한 I/O 병목 현상에 직면했습니다. 과거 Enterprise SAN 기반 환경에서 데이터 가상화와 볼륨 관리를 책임지던 Veritas Volume Manager(VVM / InfoScale) 등…
[Infra Insight] 혼돈의 인프라 전환기: 왜 Red Hat OpenShift가 기업의 ‘최후 패브릭 플랫폼’이 되어야 하는가?
불과 10년 전을 돌아봅시다. 데이터센터의 표준은 ‘서버 가상화(Virtualization)’였습니다. 그러나 10년이 지난 지금, 인프라 패러다임은 가상화를 넘어 컨테이너, 하이브리드 클라우드, AI 인프라, 그리고 데이터 주권을 지키는 소버린 AI(Sovereign AI)까지 가히 폭풍처럼 변화했습니다. 문제는 기업의 현장입니다. 빠른 기술의 진보와 달리, 대규모 예산을 들여 오랜 기간 안정화해 둔 기업의 레거시(기간계)…
[Infra Insight] HPC와 AI 워크로드의 융합: 차세대 고밀도 데이터센터 아키텍처와 액체 냉각(DLC) 도입 전략
글로벌 연구기관과 첨단 기업을 중심으로 HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 시뮬레이션과 대규모 AI 모델(LLM) 연구를 통합 수용할 수 있는 융합형 컴퓨팅 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 단순히 “고성능 서버를 랙에 꽂는” 기존 데이터센터 구축 방식은 랙당 40kW~100kW를 넘어서는 초고밀도 전력 및 발열 병목에 가로막혀 한계에 직면했습니다. 특히 2028~2029년 도입을…