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데이터센터(IDC)와 관련된 최신 트랜드에 대한 이야기를 전해 드립니다.
▲ Generative AI 로 생성한 이미지

동남아시아의 디지털 트랜드

지난 2023년 8월 아세안(동남아국가연합, Association of Southeast Asian Nations)은 디지털 경제 프레임워크 협정(DEFA, Digital Enconomy Framework Agreement)을 통하여 디지털 경제를 도약하고 2030년까지 2조 달러(한화 약 2,700조 원)를 창출하겠다는 비전을 제시하였습니다.
동남아시아는 인구 6억 명 중 4억 명 이상이 인터넷 사용자이며, 매일 125,000명이 인터넷 유저로 신규 가입하는 전세계에서 가장 역동적인 지역 중 하나입니다. 또한, 세계경제포럼(The World Economy Forum)에 따르면, 동남아시아 인터넷 사용자 1명 당 월간 데이터 사용량이 2020년 9.2GB에서 2025년에는 28.9GB 급증할 것으로 예상하며, 이에 대한 핵심 성장 동인을 디지털 수용의 가속화, 클라우드, 그리고 AI 기술의 발전에 두고 있습니다.
증가하는 데이터 수요를 충족하기 위하여서는 동남아시아 국가 내 데이터센터 건설에 대한 투자가 엄청난 속도로 증가할 것은 자명한 사실일 것입니다. 이번 글에서는 동남아시아 국가 중 데이터센터 산업을 이끌고 있는 세 개 국가의 데이터센터 현황에 대해 주요 내용 위주로 소개를 드리고자 합니다.

싱가포르

싱가포르는 동남아시아의 싱가포르섬에 위치한 아시아의 대표적인 미니국가 중 하나이며, 아시아와 오세아니아를 연결하는 글로벌 허브로 빠른 성장을 지속한 국가입니다.
특히, 차세대 국가 광대역망(NGNBN, Next Generation Nation Broadband Network)을 자체적으로 갖춘 싱가포르는 26개가 넘는 국제 해저 케이블이 서로 연결되어 있고 향후 10년 내에 이러한 해저 케이블의 용량(Capacity)도 두배로 늘릴 계획도 있습니다. 구글 및 메타 등 글로벌 빅테크 기업들의 데이터센터가 포진되어 있는 싱가포르는 그 숫자로 보면, 1MW 용량이 넘는 데이터센터가 총 42개(출처 : Data Centers in Singapore | Data Center Journal)로 분포되어 있으며, 규모가 작은 데이터센터를 포함하면 약 100여 개가 운영되고 있는 것으로 볼 수 있습니다. 과거 2019년에 싱가포르는 새로운 데이터센터 건설에 대한 유예령을 내리며 과도한 에너지의 소비와 열대 지방의 환경 보호 문제에 대응하는 등의 노력을 보이긴 하였으나, 향후 디지털 인프라 산업이 더욱 더 빠른 속도로 성장할 것을 예상하여 이 유예령을 2022년에 해제시키고 용량면에서 세계 최대의 데이터센터 보유 국가로 지속하는 목표로 재수정하는 해프닝도 있었습니다.
데이터센터 @ 동남아시아
2024/12/18 02:25
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
1990년 대 말부터 2000년 대 초에 일어난 닷컴 버블은 전세계적으로 IT 투자가 급증하게 되는 계기가 되었습니다. 하지만, 상대적으로 작은 규모의 닷컴 기업은 비용상의 문제로 IT투자에 소극적이었으므로 자체 전살실 보유가 어려운 상황이었고, 이러한 닷컴 기업의 수가 폭발적으로 증가하자 현재의 상업용 데이터센터 코로케이션 사업이 본격적으로 소개가 되기 시작하였습니다. 상대적으로 더 많은 보안을 중요시하는 금융기관 및 공공부문은 자체 데이터센터를 확보하려는 움직임이 일었고, 다른 한편으로 상업용 데이터센터에 입주하려는 중소형 기업들의 수요가 급증하게 되며, 데이터센터 산업은 1차 호황을 누리게 됩니다. 당시는 데이터센터를 짓는다는 입소문만으로도 입주 상담이 빗발치는터라 마케팅이라는 단어는 별로 중요시 생각치 않는 공급자 중심의 시대상을 볼 수 있었습니다.
점차 닷컴 버블이 잦아들면서 데이터센터 산업은 새로운 국면을 맞게 됩니다. 수요 기업들의 IT 투자 비용 절감으로 수요와 공급이 역전되는 현상이 지속되며 서비스 공급자 측면의 데이터센터는 직접적인 타격을 입기 시작하였습니다. 데이터센터 역시 원가 절감의 노력을 지속함과 동시에, 기술적인 부분에서 타 데이터센터 대비 우수성을 어필하며 수요기업들을 놓치지 않으려는 노력을 하게 됩니다. 앞선 글에서 다루었듯이, 하드웨어가 소비하는 전기는 대부분 열로 변환되며, 데이터센터 내 이러한 서버를 냉각하기 위한 전력은 전체 데이터센터에 공급되는 전력의 50% 이상을 차지하게 됩니다. PUE (Power Usage Effectiveness), 즉 전력사용효율을 낮추는 기술적인 노력은 수요 및 공급 기업 모두에게 경쟁력을 높일 수 있는 계기를 마련하게 되었습니다. 이와 병행하여, 데이터센터 가용성에 대한 신뢰도 지표 (Tier 1 ~ Tier 4) 를 높이면서, 99.995% 가용성 (연간 15분의 다운타임), 복수의 액티브 전력, 네트워크 경로를 보장하여 입주 고객사 서비스 운영에 영향을 주지 않는 기술적 요소의 첨단화도 가져오게 되었습니다. 수요자와 공급자 모두가 Win-win 전략을 모색하며 현재까지도 함께 성장하고 있는 모습이 지속되고 있습니다.
데이터센터 시장 : 수요자 중심의 시장으로
폐쇄적 생태계 안에서 매출과 수익을 창출하였던 애플이 OpenAI의 ChatGPT를 연동하였다는 것은 분명 획기적인 일이 아닐 수 없습니다. 그 이유 중 하나는 애플이 그간 폐쇄적 생태계 안에서 높은 수준의 개인정보보호를 강조하며 서비스를 제공하였기 때문입니다. 최근 PC 등 하드웨어에 AI 기능을 탑재하고 있는 상황에서 AI 모델 학습을 위해 개인과 기업의 데이터가 관행처럼 수집 사용되고 있는 것 또한 사실입니다. 애플 인텔리전스 역시 앞으로 이러한 위험에 노출될 수 있다는 것이 사실이나, 이번 WWDC를 통해 애플은 개인정보보호의 중요성을 다시 한번 강조하며 그 방법의 일환으로 프라이빗 클라우드 컴퓨팅 및 호환 애플칩(IC)가 탑재된 서버를 소개하였습니다.
WWDC 24 : 애플 인텔리전스와 프로젝트 ACDC (Apple Chips in Data Center)
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
AI의 영향으로 전세계적으로 데이터센터의 수요가 증가하면서, 데이터의 안정적인 저장을 위한 물리적 공간은 물론이고 AI 고유의 영역인 학습(Training)과 추론(Inference)의 영역을 충분히 수용할 수 있는 데이터센터의 역할이 점점 더 중요한 요소로 부각되기 시작하였습니다.
실제로 AI는 자연어처리, 컴퓨터비전 등 더 높은 밀도의 워크로드를 수용하기 위한 엄청난 수의 서버를 호스팅하는 물리적 영향을 고려해야 할 뿐만 아니라, 연산 중 발생하는 막대한 열에 대처하기 위한 액체 냉각 및 몰입형 냉각과 같은 새로운 기술 개발에 노력을 기울이고 있습니다. 과거 균일하고 일관된 부하를 유지하여 안정적인 저장 공간을 제공하였던 데이터센터는 이제 갑자기 늘어날 수 있는 엄청난 양의 부하를 감당하며 AI의 진화에 함께 발전할 수 있는 모습을 기대하고 있습니다.
이처럼 AI가 데이터센터에 미치는 영향을 이해하려면, 무엇보다 먼저 AI의 근간을 이루는 학습(Training)과 추론(Inference)에 대해 살펴볼 필요가 있습니다.

AI 학습(Training)단계에서의 데이터센터 요구사항

학습(Training)은 AI 모델의 첫번째 단계입니다. 그리고 학습을 위해서는 많은 데이터들이 필요합니다. 이들 대량의 데이터는 딥러닝 신경망(Neural Network) 내 순방향 전파를 통해 각 신경 레이어를 거쳐가며 Loss Function 을 통해 에러율이 연산됩니다. 그리고 이 에러율을 줄이기 위해 역방향 전파로 다시 신경망 반대로 지나가면서 초기에 설정하였던 신경망 내 가중치(Weigh)가 수정되며, 점점 더 정답에 가까운 모델이 만들어지게 됩니다. 쉬운 예로, 고양이의 이미지 식별을 들어보겠습니다. 신경망은 고양이 같은(?) 모든 훈련 이미지를 가져오고 가중치를 적용한 후, 고양이 여부에 대해 판단 합니다. 알고리즘이 신경망에 그것이 틀렸다고 알리면, 네트워크 계층을 통해 역전파되어 올바른 답(즉, 고양이)을 얻을때까지 다시 추측하고 가중치를 두는 작업을 반복적으로 하게 됩니다.
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
이와 같은 학습(Training)은 대량의 이미지 데이터가 수많은 레이어 내 반복적인 연산을 통해 올바른 답을 찾는 과정이므로, 데이터센터의 요구사항이 비용(Cost)과 PUE(Performance Usage Effectiveness)에 맞추어져 있습니다. 대량의 데이터를 학습시키기 위해서는 랙 밀도가 높아지며 전력량의 증가를 가져옴과 동시에, 생성되는 열이 증가되는 만큼 소요되는 냉각 전력량도 많아지기 때문입니다.
AI 학습(Training)-추론(Inference) 그리고 데이터센터
2024/12/18 02:25
매년 하반기 G-Star 행사가 부산 벡스코에서 있다면, 상반기에는 PlayX4가 일산 킨텍스에서 개최됩니다! 무엇보다 중요한 것은, PlayX4에는 행사 가치를 높이는 다양한 인디게임들이 소개되고 있다는 점입니다.
경기도가 주최하고 경기콘텐츠진흥원이 주관하는 플레이엑스포(PlayX4)가 지난 5월 23일부터 나흘 간 고양시 킨텍스 제1전시장에서 개최되었습니다. 플레이엑스포 행사는 전시회 위주의 B2C관과 수출상담회 위주의 B2B관이 나뉘어져 있는 특징이 있으며, 이를 통해 게임이 제공하는 즐거움을 완연히 만끽하는 재미와 함께 바이어-개발사를 매칭해주는 소통의 공간이 모두 제공됨으로써 행사의 다양성이 더욱 풍부해질 수 있었던 듯 합니다.

인디게임에 대해 들어보신 적 있으신가요?

B2C관은 주로 인디게임과 콘솔게임 개발사 중심으로 구성되어 있었습니다. 특히, 인디게임존에는 60여 개 중소 게임 개발사들이 참가하였으며, 다소 생소하게 느껴질 수 있는 인디게임에 대해 조금 더 집중하여 알아볼 수 계기가 되었습니다.
인디게임은 대규모 퍼블리싱 회사의 재정적인 지원없이 소규모 개발과 운영으로 창의성과 혁신적인 게임 메커니즘 그리고 아트 스타일을 실험할 수 있는 게임을 의미하며, 우리가 잘 알고 있는 마인크레프트(Minecraft)가 바로 인디게임으로 성공을 거둔 타이틀이기도 합니다. 개인 자금이나 클라우드 펀딩 등으로 편성된 작은 예산 및 자원, 그리고 한정된 인력의 제약에도 불구하고 대형 스튜디오가 제작한 게임과 경쟁할 수 있는 고품질 게임도 나올 수 있다라는 점에서 인디게임은 게임업계 “신데렐라” 스토리의 주인공으로 불리워 질 수도 있을 것 입니다.
국내에도 플레이엑스포와 비슷하게 정부 지자체의 지원을 받은 [부산 인디컨넥트 페스티벌]과 [성남 인디크래프트 The FESTA]와 같은 행사들을 통해 게임 전시와 함께 다양한 정보 공유의 장을 조성하며 인디게임의 활성화에 다함께 노력을 기울이고 있습니다. 또한, 최근 국내 대형 퍼블리셔의 MMORPG나 단순한 캐주얼 게임에 피로감을 느끼고 있는 유저들이 많아지고 있는 상황에서 창의적이고 신선한 인디게임 소개를 통해 한국에서도 신데렐라 스토리가 나올 것이라 기대해 봅니다.
플레이엑스포(PlayX4) 2024 참관기 - 인디게임
2024/12/18 02:25
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
첨단 운전자 지원 시스템이라 불리는 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) 는 운전자가 보다 안전하고 편리하게 운전하기 위한 보조 시스템입니다.
ADAS는 20세기 중반 잠김 방지 브레이크 시스템이라 불리는 ABS (Anti-lock braking System) 적용을 시작으로, 운전자가 지정한 속도를 유지하며 주행할 수 있게 도움을 주는 크루즈 컨트롤 시스템 (Cruise Control System) 을 비롯하여, 최근에는 차선이탈경보 (Lane Departure Warning) 까지 지속적으로 혁신을 가져왔으며, 오늘날의 ADAS는 더 높은 수준의 자율성(Autonomous)를 향해 달려나가고 있습니다.
자율주행 (Autonomous Driving) 에서는 운전자가 아니라, 자동차가 운전자의 역할을 맡게 됩니다. 좀 더 데이터 관점에서 풀어보자면, 자율주행 상에서 핵심 감지 센서인 카메라, 레이더(RADAR), 라이더(LiDAR), GPS 등의 이벤트 데이터를 입력받아 소프트웨어로 처리하여 액추에이터(시스템을 움직이거나 제어하는데 쓰이는 기계장치)에 올바른 신호값을 생성하여 자동차가 모든 상황에서 안전하게 주행할 수 있게 도와주는 시스템으로 ADAS는 진화하고 있다라고 풀이할 수 있습니다.

방대한 양의 ADAS 데이터

자율주행 상에서 ADAS 가 생성하는 데이터의 양은 상당합니다. Lucid Motors 의 연구결과에 따르면, 자율주행 자동차의 센서는 시간당 1.4TB 에서 19TB 양의 데이터가 생성된다고 보고 있습니다. 이를 연간으로 환산해보면, 자동차 한 대가 단 1년 만에 생성하는 데이터의 양은 380TB 에서 5,100TB 수준이고, 이는 4GB 초고화질 영화 100만 편에 해당하는 방대한 양이라 할 수 있습니다.

ADAS 데이터의 신뢰성과 짧은 지연시간의 통신은 필수!

또한, ADAS 통해 전달되는 데이터의 신뢰성과 짧은 지연 시간의 통신은 자율주행 자동차에 필수적이자 가장 까다로운 요건 중 하나라 할 수 있습니다. 실시간 분석은 잠재적인 위험을 감지하여 대응하고, 교통 패턴을 식별하고, 경로를 최적화하는데 도움을 주며, 분석과 동시에 실제 엑추에이터까지 오는데 걸리는 시간 역시 10ms (0.01초) 이내이어야 완전자율주행이 가능하다고 한국전자통신연구원(ETRI)에서 보고 있습니다.
ADAS에서 자율주행으로 이어지는 통로에는 데이터센터가 있다.
2024/12/18 02:25
▲ 마이크로소프트 Project Natick (출처 : 마이크로소프트 홈페이지)
이제 데이터센터는 AI 시대의 핵심이 되었습니다. 생성형 AI 와 같은 혁신적인 기술 수요를 충족시키기 위해 전세계적으로 더 많은 데이터센터가 건설되고 있고, 동시에 데이터센터 내 인프라에 대한 기술 개발 역시 중요하게 다루어지고 있습니다.
데이터센터를 건설하기 위해서는 센터의 위치를 어디로 해야하는지가 핵심이며, 막대한 비용으로 많은 양의 에너지를 사용하는 데이터센터의 냉각 시스템(일반적인 데이터센터에서 에너지 사용량의 40~45% 만이 실제 컴퓨팅에 사용되며, 나머지는 주로 서버 냉각에 사용)의 효율성과 환경 친화성이 대두되면서, 여러 창의적인 형태의 미래 지향적 데이터센터 건설에 도전하고 있는 기업들을 종종 볼 수 있습니다.

드넓은 바다를 이용하자.

2015년 마이크로소프트는 100일 동안 캘리포니아 해안 약 10m 수면안에서 미니 데이터센터 프로토타입을 가동한 이래로, 2020년 7월까지의 프로젝트 나틱 (Project Natick) 을 통해 해저 데이터센터의 가능성을 보여주었습니다. 해당 프로젝트를 통해 수중 데이터 센터가 안정적이고 실용적이며 지속 가능한 에너지 사용이 가능하다라는 것을 발견하며, 공식적으로 수중 데이터센터 테스트의 성공을 발표하였습니다.

설마 광산에도?

여러분은 광산에 데이터센터가 있다는 것을 들어보셨나요? 네, 바로 노르웨이의 레프달(Lefdal) 광산에 건설된 데이터센터 (Lefdal Mine Data Center)가 그 예입니다. 전세계에서 가장 효율적인 데이터센터 중 하나로 알려진 이 데이터센터는 인근 피요르드 해수로 냉각되고 재생 가능한 에너지원에서 생성된 전기를 사용합니다.
미래 지향적 데이터센터 건설을 위한 노력
2024/12/18 02:25
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
RBC Capital Markets 조사에 따르면, 전세계 데이터의 30%는 의료 산업에서 생성되고 있다고 합니다. 또한, 2025년까지 의료 데이터의 연평균 성장율은 36% 로 예상하며, 이는 금융 서비스 데이터 (10%), 미디어&엔터테인먼트 데이터 (11%) 보다 더 빠른 속도로 증가할 것으로 전망하고 있습니다.

DATAOME

실제 우리 주변에서도 쉽게 접할 수 있는 스마트 워치를 비롯하여, 심부 체온을 측정할 수 있는 이어버드, 아기의 심박수를 모니터링 할 수 있는 양말, 암을 감지할 수 있는 스포츠 브라에 이르기까지 수많은 웨어러블 디바이스들이 양산되어 인간의 삶에 침투되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 생성된 데이터는 개인의 DATAOME (데이터옴, 생물학적 자아 외부에 있는 데이터) 을 생성하며, 데이터의 추적, 분석, 저장하는 기술뿐만 아니라, 더 나아가 건강에 대한 솔루션이 제안되고, 치료법 역시 제공될 것입니다.

의료 디지털화가 불러온 데이터센터 전략

병원 역시 디지털화가 진행되고 있어, 주로 임상 데이터를 취급하는 EMR (Electronic Medical Record, 전자 의무 기록) 에 더해서, 환자의 맞춤형 데이터인 EHR (Electronic Health Record) 과 같이 환자의 댜양한 외부 의료 환경에서 수집된 개인화된 건강 데이터의 채택륟로 높아지고 있는 추세입니다. 한국의약품안전관리원은 2018년부터 2022년까지 총 27개 의료기관에서 약 3,300만 명의 환자정보를 EHR 기반 공통데이터모델(CDM, Common Data Mode)로 구축하였고, 해당 사업을 계속 확대해 나갈 계획이라고 밝히고 있습니다.
MEDI:GATE NEWS 2023년 병원 EHR 기반 공통데이터모델(CDM) 구축 사업 확대 추진
한국의약품안전관리원은 오는 2023년 1월 6일까지 병원 전자의무기록(EHR, Electronic Health Record) 기반 공통데이터모델(CDM, Common Data Model) 확대 구축 사업에 참여할 기관을 모집한다고 밝혔다. 병원 EHR 기반 CDM은 의료기관에서 환자 진료내역이 담긴 EHR 자료를 추출해 표준화·가명화한 것이다. 이를 통해 의약품안전원은 개인정보의 유출 없이 신속·정확한 약물 사용 양상 파악과 부작용 분석 등 공익 목적으로 활용하고 있다. 의약품안전원은 지난 2018년부터 2022년까지 총 27개 의료기관에서 약 3300만명의 환자정보를 CDM으로 구축했다. 이번 사업 공고로 의료기관 3개소를 추가로 선정, 총 30개 기관 구축을 완료하고 지속적으로 운영할 방침이다. 지원 자격은 공모지원서접수 마감일 전일까지 국가종합전자조달시스템 입찰 참가 자격등록 규정에 의해 반드시 나라장터(G2B)에 학술·연구용역(업종코드 : 1169)으로 입찰 참가 자격을 등록한 자다. 또한 중소기업기본법 제2조에 따른 소기업자, 소상공인 보호 및 지원에 관한 법률 제2조에 따른 소상공인으로, 중소기업 범위 및 확인에 관한 규정에 따라 발급된 '소기업·소상공인 확인서'를 소지한 자로 제한된다. 중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률시행령 제2조의3 제2호에 해당하는 비영리법인도 입찰 참여가 가능하다. 오는 2023년 1월 13일 제안평가를 시행할 계획이며, 대면으로 이뤄진다. 상세 일정과 장소는 공고일정에 따라 변동될 수 있으며, 별도 안내할 예정이다. 기타 모집 공고와 관련한 상세 내용은 의약품안전관리원 누리집 (www.drugsafe.or.kr), 공공기관경영정보공개시스템(알리오) 및 조달청 나라장터 모집 공고에서 확인할 수 있다. 한국의약품안전관리원은 의약품 안전관리 업무를 효율적으로 수행하기 위해 지난 2012년 설립(약사법 제68조의3)된 식품의약품안전처 산하 공공기관으로, ▲의약품안전정보 수집·분석·평가‧관리 및 제공 ▲의약품 부작용의 인과관계 조사·규명 ▲의약품적정사용(DUR)정보 개발·제공 ▲의약품 안전정보의 개발‧활용을 위한 조사‧연구 및 교육‧홍보 ▲의약품 부작용 피해구제 ▲마약류통합관리시스템을 활용한 의료용 마약류 취급정보의 수집‧조사‧이용 및 제공 ▲의약품통합정보시스템 운영 지원 및 유지관리 ▲첨단바이오의약품 장기추적조사 및 종합적인 정보‧기술 지원 업무 등을 수행하고 있다.
https://medigatenews.com/news/1009989161
이렇듯 의료 산업은 새로운 혁신과 가능성을 함께 가져오고 있습니다.
의료 디지털화가 불러온 데이터센터 전략
2024/12/18 02:25
▲ Generative AI 로 생성한 이미지
Statista는 2024년 전세계의 13억 명이 비디오 게임을 즐기고 있으며, 2027년까지 14억 7,200만 명에 이를 것으로 예상하고 있습니다.
그 중 e스포츠는 전세계적으로 호황을 누리고 있는 산업이며, 헌신적인 게이머와 팬들은 많은 양의 데이터를 생성하는 생태계를 만들고 있습니다. 2018년 리그오브레전드 월드 챔피언쉽 결승전은 30개 플랫폼에서 19개 언어로 1억 명이 넘는 시청자에게 방송이 되었을 정도로 e스포츠는 규모의 경제답게 참가자와 주최자 모두에게 많은 돈을 가져다 주며 대기업으로 성장시켜주고 있습니다.
또한, 올해 2024년 여름에 개최되는 사우디아라비아의 e스포츠월드컵(EWC)은 총 상금 규모가 830억 원에 달하고, 최대 규모답게 리그오브레전드, DOTA2 등 19개가 넘는 게임 종목에 총 7만 3000명을 수용할 수 있는 4개의 e스포츠 경기장이 완공될 전망이라고 합니다. 이처럼 e스포츠 산업의 발전 속도는 지속적으로 그 기록을 경신하고 있으며, 혁신이 가져오는 재미와 흥미진진함은 게임 회사로 하여금 계속 진화하는 기술적 제약을 해소해야 하는 챌린지 역시 안고 있습니다.
▲ 사우디아라비아 Qiddiya Project 중 Esports Arena (출처 : Arab News)
따라서 많은 e스포츠 게임 회사가 데이터센터와 협력하여 게이머와 고객에게 최고의 온라인 경험을 제공하고자 노력하고 있습니다.

e스포츠. 지연 시간에 대한 해소 방안은?

그 중 대표적으로 지연 시간을 해소하는 노력을 들 수 있습니다. 지연 시간은 게임 데이터를 플랫폼에서 데이터센터로 전송하고 다시 전송하는데 걸리는 시간입니다. 지연 시간이 길어진다는 것은 e스포츠와 같은 멀티플레이어 게임에서 특정 플레이어가 경쟁에서 불리해질 수 있는 상황을 연출할 수 있습니다. 서버와 게이머 사이의 물리적 거리가 가까울수록 이러한 지연시간이 줄어든다는 점을 감안한다면, 데이터센터와 근접성이 우선적으로 중요한 요소라 할 수 있을 것입니다. 물론 리그오브레전드 게임을 개발한 Riot Games 가 2016년 홍콩 스튜디오를 시작으로 2020년 싱가포르, 2021년 상해 스튜디오를 오픈하는 등 개발사들도 적극적으로 고객과의 근접성면에서 노력하고 있습니다.
e스포츠 산업은 왜 데이터센터와 협력해야 할까?
2024/12/18 02:25
▲ Meta 싱가포르 데이터센터 (출처 : 메타 홈페이지)
오늘은 META(메타)가 IDC를 짓고 있는 이유를 다른 각도에서 알아보겠습니다.
모두들 아시다시피, 메타는 페이스북, 인스타그램 등 세계에서 가장 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼을 제공하고 있는 기업입니다. 다양한 메타 서비스 앱을 사용하고 있는 전세계 월간 활성 사용자(Monthly Active User, MAU) 가 35억 명에 다다르고 있고, 이들 사용자가 하루 평균 38분 동안 앱에서 시간을 보내고 있다고 합니다.
데이터적인 측면에서 보더라도, 메타가 생산하는 데이터는 사용자가 직접 남긴 검색어와 검색 기록 뿐만 아니라, 사용자의 동기, 감정, 욕구 및 요구사항 등 사회적 상호 작용과 선호도를 포함하는 퀄리티가 높은 데이터입니다. 때문에 메타는 방대한 데이터 저장소와 보다 더 정교한 데이터 분석 기술이 요구됩니다.
현재 메타는 전 세계에 걸쳐 21개의 IDC(데이터센터)를 운영중에 있습니다. 본격적으로 데이터센터 운영을 시작한 2011년 이래로, 10여 년 간 200억 달러 넘게 투자하고 있으며, 해마다 신규 데이터센터 건설 및 기존 데이터센터 인프라 개선 등에 수많은 자본을 투입하고 있습니다. 이는 전세계 35억 명이 이용하는 서비스를 24시간 안정적으로 가동하기 위해서라는 것을 누구나 다 이해하고 있습니다.

Meta 의 자체 클라우드 서비스 출시 가능성은?

메타의 데이터센터에 또하나 주목할 점이 있습니다. 앞서 언급한 “퀄리티가 높은 데이터”, 즉 페르소나 데이터를 보유하고 있다라는 점입니다.
META가 IDC를 짓고 있는 또다른 이유는?!
2024/12/18 02:25
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