국립중앙도서관 데이터 100만배
대규모 AI 등 높은 연산처리 최적
자율주행 등 팀네이버 기술 접목
곳곳에 로봇 자동화 시스템 구현
최수연 네이버 대표가 지난 6일 세종특별자치시 위치한 네이버의 두 번째 데이터센터 '각 세종' 오픈식에서 인사말을 하고 있다. 네이버 제공
【파이낸셜뉴스 세종=임수빈 기자】 "네이버는 데이터의 소중함을 알고 10년 전 과감한 투자를 통해 첫 번째 자체 데이터센터인 '각 춘천'을 지었다. 이후 데이터센터 운영 효율과 안전을 위한 기술력을 차곡차곡 쌓아 하이퍼스케일(대규모) 데이터센터 '각 세종'을 공개하게 됐다. 방대한 규모의 부지는 물론, 고사양의 서버를 관리하기 위해 로봇, 인공지능(AI) 인프라 운영 등의 기술을 융합한 것이 특징이다. 각 세종은 향후 대한민국의 모든 디지털 산업의 엔진이 될 것이라 믿는다."
지난 6일 가동을 시작한 네이버의 두 번째 데이터센터 '각 세종' 오픈식에서 최수연 네이버 대표는 이같이 밝혔다. 세종특별자치시에 위치한 각 세종은 축구장 41개 크기(29만4000㎡)의 대규모 부지 위에 자리 잡아 외관에서부터 웅장함이 느껴졌다.
■국내 최대 규모 60만 유닛 서버 수용
각 세종은 단계적으로 공간을 오픈할 예정이다. 6차까지 전체 증설 시 단일 기업의 데이터센터 기준 국내 최대 수준인 약 60만 유닛(서버의 높이 단위규격)의 서버를 수용할 수 있는 인프라를 갖췄으며, 이를 통해 국립중앙도서관 전체 데이터의 약 100만배에 달하는 수준인 65엑사바이트에 달하는 데이터를 저장할 수 있다. 수전 용량(받을 수 있는 전기의 총량)도 각 춘천의 6.75배인 최대 270㎿(메가와트) 전력이 공급할 수 있도록 설계됐다.
김유원 네이버클라우드 대표는 "초대규모 AI와 같이 높은 연산 처리에 최적화된 그래픽처리장치(GPU)를 국내에서 가장 큰 규모로 운영하고 있다. 슈퍼컴퓨터가 클러스터 형태로 대량 구축된 사례는 네이버가 유일하다"면서 "오픈된 공간은 '각 세종' 전체 규모의 6분의 1에 불과하며, 향후 기술 발전과 데이터 증가량에 따라 인프라와 공간을 확장해 나갈 것"이라고 설명했다.
■로봇이 적재물 옮기고, 작업자 편의 개선
각 세종에는 AI·로봇·자율주행·디지털트윈 등 팀네이버의 기술도 대거 적용됐다. 데이터센터 곳곳에 네이버랩스에서 자체 개발한 로봇 자동화 시스템을 구현했다.
실제로 핵심 자산인 서버를 관리하는 로봇 '세로'는 IT창고 안에서 열심히 움직이고 있었다. 또 다른 로봇 '가로'는 서버실과 창고를 오가며 고중량의 서버를 운반하며, 파워 어시스트 모드를 켤 경우 작업자가 600㎏가 넘는 적재물도 쉽게 끌 수 있게 도왔다. 아울러 각 세종 부지 내에 자율주행 셔틀인 알트비(ALT-B)가 각 세종의 주요 거점을 연결하며 사람들의 이동을 돕고 있었다.
김재필 네이버클라우드 데이터센터 엔지니어링 리더는 "현재 각 세종에는 120~130명 정도가 일하고 있는데, 로봇 등 주요 기술이 적용되지 않았다면 서버실마다 작업할 사람이 5~10명은 더 필요했을 것"이라고 강조했다.
■고성능 컴퓨팅 인프라에 에너지 효율까지
각 세종은 자체 개발한 공조 시스템인 나무(NAMU·NAVER Air Membrane Unit) 설비를 활용해 자연 바람으로 24시간 돌아가는 서버실을 냉각한다. 각 세종에 적용된 나무 3세대는 세종시의 기후 변화에 맞게 직·간접 외기를 적절히 냉방에 활용할 수 있는 하이브리드 시스템으로 만들어졌다. 또 서버실을 식히고 배출되는 열기를 버리지 않고 온수, 바닥 난방, 내부 도로의 스노우 멜팅 시스템에 적용해 에너지 효율까지 극대화했다.
김재필 리더는 "현재 각 세종 전력효율지수(PUE)는 1.2 정도로 나오고 있고, 그 이하로 운영하는 것이 목표"라고 전했다.
PUE는 전체 전력량을 서버 등의 정보기술(IT) 장비가 사용하는 전력량으로 나눠 산출되며, PUE가 1에 가까울수록 효율적으로 에너지가 사용되고 있다는 것을 의미한다.
각 세종은 재난재해가 발생하더라도 서비스 지속성을 유지할 수 있도록 대비 시스템을 마련했다. 예를 들어 지진에 대비해 원자력 발전소 수준의 건물에 적용하는 특등급의 내진 설계를 건물 구조체뿐 아니라 서버랙 단위까지 전체 적용했다.
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