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[kt cloud summit 2026] Navigating Challenges & Technologies of AIDC Operation｜(주)어니언소프트웨어 조창희
kt cloud Summit 2026 kt cloud · YouTube
AI 핵심 요약
AI 데이터센터의 기가와트급 확장과 액체 냉각 도입으로 관제 포인트와 초 단위 대응 요구가 커지면서, 기존 BMS의 처리 용량과 운영 방식이 과제가 됐다. 어니언소프트웨어는 클러스터링 기반 BMS로 대량 데이터를 수집·제어·기록하고, 클로닝 기술로 여러 데이터센터의 운영 화면을 본부에 통합하는 방안을 소개했다. 오픈 API를 통해 Grafana와 AI를 연계하고, 인력 부족에는 CMMS·고객 요청 자동화, 온프레미스 AI, 점검 로봇으로 대응하는 방향을 제시했다. 핵심은 데이터 처리량과 증적 기록을 고려해 시스템을 설계하고, 자동화와 원격 운영으로 제한된 인력을 보완하는 것이다.
- 관제 포인트 총량보다 초당 수집·제어·저장해야 하는 데이터 처리량을 기준으로 용량을 설계해야 한다.
- 대규모 BMS를 여러 서버로 분산하면 확장성은 얻지만 서버 이중화에 따른 비용과 운영 복잡성도 함께 따져야 한다.
- BMS의 오픈 API를 활용하면 Grafana 대시보드나 AI 분석 기능을 기존 운영 데이터 위에 연결할 수 있다.
- 데이터센터 운영 데이터는 보안과 기밀성 때문에 퍼블릭 AI에 보내기보다 온프레미스 AI 적용을 고려해야 한다.
- 인력 부족에 대비해 워크플로 자동화, AI 기반 운영 지원, 점검 로봇을 함께 활용하는 방안을 검토할 수 있다.
소개
☁️ AX 실행은 더 쉽게, 비즈니스 확장은 더 빠르게 ☁️ AX의 현재와 미래를 제시하는 Keynote와 AX 시대에 필요한 인프라 기술 및 서비스 운영 경험을 소개하는 20개 세션의 다시보기 영상을 만나보세요. 👉🏻 행사 홈페이지 바로가기: https://summit.ktcloud.com/replay/summit2026.php
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