Ⅲ. 데이터센터 에너지 효율화 사례 및 AI 융합

 

1. 데이터센터를 위한 에너지 효율화 동향 및 사례분석

1) 그린데이터센터를 위한 에너지 효율화 동향

(1) 에너지 소비 및 에너지 효율 지표

1.1) 에너지 소비 전망

1.2) 데이터센터 에너지 효율 지표

(2) 데이터센터 에너지효율 개선방안

2.1) 데이터센터 냉방 효율화

2.2) 데이터센터 냉각 기술

2.2.1) 기존 냉각시스템의 한계

2.2.2) 최신 냉각시스템 트렌드

a) 자유공기냉각(Free-Air Cooling) 방식

b) 액체냉각(Liquid Cooling) 방식

2.3) 데이터센터 폐열 활용

2.3.1) 활용 효과

2.3.2) 활용 사례

2.4) 데이터센터 저탄소 실천

(3) 그린데이터센터 인증제도 현황

3.1) 그린데이터센터 개요

3.2) 그린데이터센터 인증제도 현황

3.2.1) 인증 등급

3.2.2) 평가 항목

3.2.3) 인증 획득 현황

2) 주요 업체별 데이터센터 에너지 효율화 사례

(1) Microsoft

1.1) 2단계 액채냉각 방식 개발

1.2) 프로젝트 나틱(Project Natick)

(2) Google

2.1) AI융합 에너지 효율화

(3) Allibaba

3.1) 전(全) 침수형 액냉 데이터센터

(4) Nautilus

(5) Keppel Corporation

3) 국내외 데이터센터 폐열 활용사례

(1) 국내

1.1) 데이터센터 폐열의 지역난방 공급 사업사례

1.2) 사례로 본 국내 데이터센터 폐열 잠재량

(2) 국외

2.1) 미국

2.1.1) 활용사례

a) NREL

b) Amazon

2.1.2) 제도적 지원현황

2.2) 핀란드

2.2.1) 활용사례

2.2.2) 제도적 지원현황

2.3) 스웨덴

2.3.1) 활용사례

2.3.2) 제도적 지원현황

2.4) 노르웨이

2.4.1) 활용사례

2.4.2) 제도적 지원현황

2.5) 덴마크

2.5.1) 활용사례

2.5.2) 제도적 지원현황

2.6) 영국

2.6.1) 활용사례

2.6.2) 제도적 지원현황

a) IHRS

b) RHI

2.7) 중국

 

2. 인공지능과 머신러닝: 자율 데이터센터 미래전망

1) 데이터센터 자율화

2) AI와 머신러닝을 활용한 자율 데이터센터 구현방안

(1) 자율 데이터센터로 가는 5단계

1.1) 자율 데이터센터를 가능하게 해주는 AI 운영

1.2) 자율 데이터센터로 가는 5단계 로드맵

1.2.1) STEP 0: 장·단기 범위 설정

1.2.2) STEP 1: 배치 자동화

1.2.3) STEP 2: 데이터센터 분석 구현

1.2.4) STEP 3: 분석과 자동화의 결합

1.2.5) STEP 4: 프레임워크 확장

1.2.6) STEP 5: 전략적/전술적 자율화 구현

(2) AI와 머신러닝을 통한 자율 데이터센터 구현

(3) 자율 데이터센터 운영을 위한 AI 기반 솔루션 개발동향

3.1) 히타치 밴타라

3.2) 슈나이더 일렉트릭

3.3) 엔비디아

3.4) 삼성전자

3.5) 효성인포메이션시스템

3.6) 콤텍시스템