최근, IT분야의 컨설팅 기업으로 널리 알려진 인터내셔널 데이터 코퍼레이션(IDC)에 따르면 2016년에 하루 평균 생산되는 데이터는 약 440억 Gigabyte(GB)이며, 향후 2025년에는 10배가 넘는 4,630억 GB에 도달할 것으로 예측하였다[1-2]. 이에 2016년도 기준으로 전 세계 데이터센터에서 소비한 전력이 416.2 Terawatt Hours(TWh)로 집계되었다. 이러한 전력소비량은 전 세계 전력 공급량의 3%를 차지하며, 전체 온실가스 배출량의 약 2%에 해당한다[1-2]. 향후 2025년도 경에는 전 세계 탄소 배출량의 3.2%와 전 세계 전력 소비의 5분의 1을 차지할 것으로 예상하였다[3-4].

이에 본 논문에서는 데이터센터의 서버에 대한전력 사용패턴을 분석하고, 이를 기반으로 전력 소비를 관리할 수 있는 전력 절감 관리 시스템(Power Saving Management System, PSMS)을 설계 구현하였다. 제안한 PSMS는 서버 전력사용 패턴을 시간, 일, 주간, 월간, 분기, 년간 등의 단위로 사전학습을 통해 전력소비 패턴을 분석한다. 이때 분석된 전력소비 패턴은 본 논문에서 제안한 PSMS에 서버의 전력 절감정책으로 등록하여 서버의 효율적인 동작 시간 관리로 에너지 절감을 수행한다[3-6].

본 논문의 구성은 2장에서 관련 연구에 관하여 기술하였다. 먼저, 2.1절에서는 상황인지 기술을, 2.2절에서는 운영체제의 전원관리 방법 등에 관하여 기술하였다. 마지막으로 2.3절에서는 국내·외의 사례를 분석하여 3가지 모델에 관하여 비교 기술하였다. 3장에서는 PSMS 모델링에 관하여 기술하였다. 먼저, 3.1절에서는 데이터센터내의 서버들에 대한 전력소비 유형 특징에 관하여 기술하였으며, 3.2절에서는 3.1절을 기반으로 서버 전력소비 패턴의 구조화에 관하여 기술하였다. 3.3절에서는 PSMS의 구성도 및 동작원리에 관하여 기술하였으며, 3.4절에서는 설계한 상세 DB에 관하여 기술하였다. 그리고 4장에서는 3장에서 제안한 PSMS의 구현 시스템과 국내·외의 3가지 사례와 본 논문의 제안모델에 관하여 비교 평가하였다. 마지막으로 5장에서는 결론 및 향후 연구과제 등으로 기술하였다.

상황인지 기술은 사용자 자신에 대한 모든 데이터뿐만 아니라 사용자와 주변 환경과의 상호작용으로 나타나는 모든 데이터를 분석하여 사용자의 요구에 맞는 최적의 의사결정을 분석하고 예측할수 있도록 하는 기술이다[7-8]. 상황인식 시스템은 상황 정보를 수집하고 교환하기 위해서는 표준화된 모델링 기술이 필요하다. 현재까지 알려진 모델링 기법으로는 (1)키값 기반 모델, (2) 마크업 기반모델, (3)그래픽 기반 모델, (4)객체지향 기반 모델, (5)로직 기반 모델, (6)온톨로지 기반 모델 등이 있다[8-9].

윈도우 시스템의 전원관리로는 (1)균형조정, (2)절전, (3)고성능, (4)사용자 지정 등 4가지 모드를 제공한다[9-10]. 첫 번째로 균형조정 모드는 에너지 소비와 성능 사이의 균형을 자동으로 조정하는 기능을 제공한다. 두 번째로 절전모드는 컴퓨터 성능을 최대로 낮추어 에너지를 절약할 수 있다. 세 번째로 고성능 모드는 성능에 중점을 두는 대신 에너지가 많이 소모될 수 있는 단점을 가진다. 마지막으로 사용자 지정 모드는 컴퓨터 사용자의 개별적인 환경설정에 따라 전원관리를 지정할 수 있다.

리눅스의 전원관리 표준은 크게 Advanced Power Management(APM)와 Advanced Configuration and Power Interface(ACPI)로 구분한다. 먼저, APM은 주로 BIOS에 의존하여 전원관리 작업을 수행한다. 이에 리눅스 시스템에서는 가장 중요한 CPU 전원관리를 클럭 주파수와 전압 등의 요인을 고려하여 동적 주파수 조정과 동적 전압조정 두 가지 기능을 기반으로 아이들(Idle) 모드와 슬립(Sleep) 모드를 제공한다[9-10].

일반적으로 데이터센터 내의 주요한 전력 소비요인으로는 다양한 관련 장비로부터 발생하는 것으로 보고되고 있다[1]. 그러나 대부분의 데이터센터 모니터링 도구는 관리자들의 편의성 및 효율성과 데이터센터의 자산 관리에 중점을 두고 있으며, 전력량 모니터링 및 절감 정책 반영 등은 단순하거나 일부분만을 제공하고 있다[1-2]. 이에 본 논문에서는 국내·외의 3개 모델에 대하여 비교 분석하였다. 첫 번째는 Xclarity는 레노버사에서 제공하는 제조사 공급 형태의 도구이다. 주요 기능으로는 (1)다양한 시스템 관리, (2) 운영체제 배포 관리, (3)펌웨어 업데이트 관리, (4) 시스템 구성 관리, (5)이벤트·경고 관리, (6) 인벤토리·로그 관리, (7) 전원관리, (8) 보완관리 등이 있다. 이는 데이터센터의 인프라에 대한 관리 효율성 및 편리성 등에 대한 목적으로 설계되었다[10,11]. 두 번째로 Power Meter 측정기는 RLE테크놀러지사의 전력측정형 도구이다[11-12]. 이는 전압 및 전류 등 다양한 유형의 전력량 등을 계측할 수 있으며, 이를 통해 전력수요 조절기 기능을 제공할 수 있다. 따라서, 이들은 주로 데이터센터 내의 조명, 냉난방기, 가전기기 및 각종 부하제어 등 관련 장치 등에 대한 전력관리를 위한 목적으로 설계되었다. 마지막으로 Energy Wise는 시스코사에서 제공하는 통합형 모니터링 수행 도구이다. 이는 네트워크에 연결된 윈도우즈 서버와 자사의 네트워크 장비 등에 대하여 소비전력을 가시화하고, 이를 분석, 제어할 수 있으며, 모바일 기기를 통한 스마트 원격 On/Off 기능도 제공해 준다. 또한, 데이터센터 내의 개별 서버 소비전력도 측정할 수 있으며, 최대 전력소비량과 서버 자원의 사용량도 분석할 수 있다[1,2].

이 장에서는 본 논문에서 제안하는 PSMS 모델링에 관하여 기술한다. 먼저, 3.1절에서는 서버의 전력소비 형태에 관하여, 3.2절에서는 전력소비 패턴의 구조화에 관해 기술하였다. 그리고, 3.3절에서는 전체 구조와 동작 원리에 관하여, 3.4절에서는 설계한 상세 DB에 관하여 기술하였다.

일반적으로 데이터센터의 주요 목적은 안정적인 운영과 데이터 공급자의 역할에 그 목적을 두고 있어서 데이터센터의 전력 소비 분석은 거의 관심을 가지지 않았다. 이에 본 논문에서는 데이터센터의 효율적인 에너지 활용적인 측면에서 서버들의 전력 패턴을 분석하고 그 특징들을 <표 1>과 같이 도출하였다[1,2,13-16].

본 논문에서는 <표 1>을 기반으로 서버 시스템의 전력소비 패턴에 영향을 주는 요인으로 시간, 일, 주간, 월간, 분기, 계절, 전력관리 옵션, 서버 등 8개의 항목을 도출하였다[14-16]. 그리고, 전력소비에 영향을 줄 수 있는 항목들간의 의존성을 고려하여 <그림 1>과 같이 상관관계를 구성하였다. 표현된 4개의 원형에서 가장 내부의 항목은 전력소비 절감에 가장 직접적인 의미를 나타내며, 내부에서 외부로 표현된 항목들은 내부의 항목에 대한 포괄적인 의미를 가지고 있다.

이 절에서는 서버의 전력 소비 패턴의 구조화에 관하여 기술하였다. 이는 3.1절에서 도출한 항목들을 기반으로 구조화를 구성하였으며, 이는 본 논문에서 구현한 PSMS의 전력 절감패턴 정책을 생성할때 적용된 기본 구조이다.

<그림 2>는 3.1절에서 전력 소비에 영향을 미치는 항목들을 기초로 하여 6개의 항목으로 구조화를 설계하였다. 3.1절에서 도출한 항목 중 계절 항목은 분기 항목에 포함하였으며, <그림 2>를 통해 생성된 서버의 전력 절감 정책을 본 논문에서는 전력 절감 패턴이라 정의하였다.

이 절에서는 PSMS의 전체 구조와 전력 절감 정책 동작 원리에 관하여 기술한다.

위의 <그림 3>은 본 논문에서 설계한 PSMS의 전체 구조이며, 5개의 부시스템과 18개의 세부 모듈로 구성하였다. <그림 3>에서 첫 번째 부분은 자원관리 모니터링 부시스템이다. 이는 PSMS에서 모니터링할 서버의 전력소비 정보와 연결상태 정보 등을 관리하며, 서버와의 접속 이벤트 정보도 관리한다. 두 번째로는 서버 등록관리 부시스템이다. 이는 전력소비 정보를 모니터링하기 위해 개별 서버를 등록하는 과정이다. 이를 위해 서버의 H/W 및 S/W 자원정보 등을 등록하여 개별 서버의 자원정보, 전력소비 정보 및 모니터링의 시작과 중지 등을 관리한다. 세 번째로는 절전정책 관리 부시스템이다. 이는 개별 서버의 전력소비 패턴 분석 완료한 후 전력 절전정책을 개별 서버에 적용하고 관리한다. 네 번째로는 전력소비 분석 부시스템이다. 이는 등록된 서버의 전력 소비 분석에 대하여 기간별, 시간별 등으로 쉽고 편리하게 비교 분석할 수 있도록 전력 소비 분석에 대한 정보를 그래픽 형태로 생성해 준다. 마지막으로 환경설정 부시스템이다. 이는 관리자와 사용자 관리, 전력소비량과 CPU 사용률 알림정보, 구현된 PSMS정보와 도움말 등의 정보를 제공해 준다.

본 논문에서 제안한 PSMS는 다음의 <그림 4>와 같이 4단계로 동작한다.

첫 번째 단계에서는 서버의 전력소비 패턴 정보를 수집하는 단계이다. 3.1절에서 살펴본 것처럼 데이터센터의 전력소비 형태 및 환경은 매우 다양하다. 이에 시간별, 주간별, 월간별, 분기별 등의 유형으로 전력소비 정보를 수집한다. 두 번째 단계는 수집된 전력소비 정보를 3.2절의 전력소비 패턴의 구조화를 기반으로 개별 서버의 전력소비 형태를 고성능, 균형, 절전, 사용자 지정 등 4가지 패턴으로 분석한다. 세 번째로는 전력절감 정책 생성이다. 이는 두 번째 단계에서 분석된 전력소비 형태를 기반으로 클러스터링 작업과 상황인지 기술이 적용된다. 본 논문에서의 전력소비 패턴에 대한 최소 분석 단위는 24시간을 기준으로 수행하며, 이는 다시 주간, 월간, 분기 등의 유형으로 클러스터링 알고리즘을 적용하여 재분석한다. 이를 기반으로 해당 서버에 대한 작업처리 및 환경에 적합한 상황인지 기술을 적용하여 전력절감 정책을 결정하게 된다. 마지막으로 생성된 전력절감 정책은 해당 서버에 적용하여 전력관리 모니터링을 수행한다.

이 절에서는 본 논문에서 구현한 PSMS의 DB 테이블 목록과 상세항목 및 기능에 관하여 기술한다. PSMS에서는 9개의 DB 테이블로 설계하였으며, 각각의 역할 및 기능은 <표 2>와 같다.

<표 2>에서 첫 번째는 PSMS_Data DB테이블이다. 이는 서버의 장치 및 전력사용에 대한 이력정보를 관리한다. 이를 위하여 52개의 항목과 4개의 데이터 타입으로 구성하였다. 두 번째는 PSMS_Event_Log 테이블이다. 이는 서버 시스템에서 발생하는 이벤트 로그 정보를 관리한다. 이는 전력 소비정보에 대해 모니터링을 수행할 때 수집시간, 서버 장비 등의 정보를 관리한다. 이를 위해 6개의 항목과 3개의 데이터 타입으로 구성하였다. 세 번째는 PSMS_Logging 테이블이다. 이는 서버시스템의 전원, CPU, 메모리, 디스크 등에 대한 전력 소비정보를 관리한다. 이를 위해 7개의 항목과 4개의 데이터 타입으로 구성하였다. 네 번째는 PSMS_Log과 PSMS_Login_Log 테이블이다. 이는 관리자와 일반 사용자를 관리한다. 이를 위해 각각 4개의 항목과 4개의 데이터 타입으로 구성하였다. 다섯 번째는 PSMS_Map_5x5_x와 PSMS_Map_5x5_y 테이블이다. 이는 PSMS는 자원정보를 모니터링하기 위해 대쉬 보드에 다양한 그래픽 정보를 생성한다. 이때 생성된 정보를 나타내기 위해 x축과 y축에 대한 좌표를 관리한다. 이를 위해 기본적으로 5개의 항목과 한 개의 데이터 타입으로 구성하였다. 여섯 번째로는 PSMS_Policy 테이블이다. 이는 개별 서버에 적용된 전력절감 정책을 등록 관리한다. 이를 위해 13개의 항목과 3개의 데이터 타입으로 구성하였다. 마지막으로 PSMS_Rack 테이블이다. 이는 서버의 디스크 확장성을 지원하는 Rack의 형태와 동일한 개념으로 모니터링할 서버를 1:n 형태로 하나의 아이콘내에서 관리할 수 있도록 한다. 이를 위해 9개의 항목과 2개의 데이터 타입으로 구성하였다.

<그림 5>는 PSMS의 DB 테이블에 대한 상세 DB 스키마이다.

이 장에서는 본 논문에서 구현한 PSMS와 타사 모델과의 비교·분석에 관하여 기술한다. 먼저, 4.1절에서는 PSMS의 구현 결과물에 관하여 기술하고, 4.2절에서는 타 시스템과의 장단점에 관하여 비교 분석한 자료를 기술한다.

이 절에서는 PSMS의 구현 결과물에 관하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 PSMS는 자원관리 모니터링, 서버 등록관리, 전력관리, 절전정책 분석, 환경설정 등 5개의 부시스템으로 구현하였다.

4.1.1 자원관리 모니터링 부시스템

자원관리 모니터링 부시스템은 4개의 화면과 11개의 세부기능으로 구성하였으며, <표 2>에서 7개 DB 테이블을 사용하였다. 이에 구현된 결과물은 <그림 6>과 같다.

위의 <그림 6>은 PSMS의 첫번째 실행 화면이다. 먼저, ①은 PSMS의 5가지 중 자원관리 모니터링 기능이며, ②는 전력 수집정보를 나타내는 부분이다. ③은 Rack을 구현한 아이콘을 표시하며, 이를 클릭하면 ⑤와 같이 서버를 관리할 수 있는 42개의 Rack 형태 기능을 제공한다. 마지막으로 ④는 서버의 이벤트 정보를 테이블 형태로 관리한다.

4.1.2 서버 등록관리 부시스템

서버등록 관리 부시스템은 4개의 화면과 13개의 세부기능으로 구성하였으며, <표 2>에서 6개의 DB테이블을 사용하였다. 이에 구현된 결과물은 <그림 7>과 같다.

<그림 7>에서 ①은 PSMS의 5가지 중 서버등록기능이며, ②는 등록된 서버의 목록과 등록관리 기능을 제공한다. 이때 등록된 서버관리 정보는 ③번의 아이콘과 ④번의 목록 테이블 2가지 형태로 표현하며, 장비명, 전력소비량, CPU 전력소비량 등의 항목으로 오름차순과 내림차순으로 정렬할 수 있다. ⑤는 서버 추가를 ⑥은 등록된 서버를 삭제 수 있다.

4.1.3 절전정책 관리 부시스템

절전정책 관리 부시스템은 3개의 화면과 4개의 세부기능으로 구성하였으며, <표 2>에서 2개의 DB테이블을 사용하였다. 이에 구현된 결과물은 <그림 8>과 같다.

위의 <그림 8>은 절전정책 관리 부시스템이다. 먼저, ①은 PSMS의 5가지 중 절전정책기능이다. ②는 전력소비 분석 부시스템을 통해 결정된 서버의 전력절전 정책을 해당 서버에 설정할 수 있다. 이를 위해 ④와 같이 절전정책 입력화면을 구성하였으며, 절전명칭, 시간, 요일, 전력사용 유형, 서버 등의 세부정보를 선택할 수 있다. 마지막으로 ③은④를 통해 등록된 절전 정책을 아이콘 형태로 표현한다.

4.1.4 전력소비 분석 부시스템

전력소비 분석 부시스템은 3개의 화면과 23개의 세부기능으로 구성하였으며, <표 2>에서 7개의 DB 테이블을 사용하였다. 이에 구현된 결과물은 <그림 9>와 같다.

위의 <그림 9>는 전력소비 분석 부시스템이다. 먼저, ①은 PSMS의 5개 주요 기능 중 전력소비 분석 기능이다. ②는 전력소비 분석 부시스템에서 제공하는 전력사용량, CPU사용률, 전력사용량 비교, 장비별 사용량 등 5개의 비교기능으로 구성한 부분이다. ③은 ②번의 세부기능을 선택하였을 때 서버로부터 수집된 전력소비 정보를 ④부터 ⑦과 같이 그래픽 형태로 정보를 나타내준다. 이를 기반으로 최종적으로 ⑧과 같이 해당 서버의 전력절감 정책을 생성한다.

4.1.5 환경설정 부시스템

환경설정 부시스템은 2개의 화면구성과 7개의 세부기능으로 설계하였으며, <표 2>로부터 4개의 DB 테이블을 사용하였다.

위의 <그림 10>은 이에 구현된 결과물이다. 먼저, ①은 환경설정 부시스템의 메인이며, 프로그램정보, 사용자, 알림정보, 도움말 등 4가지 기능을 제공한다. 이에 대한 상세화면은 ②부터 ④까지로 구성하였다.

이 절에서는 2.3절에서 소개한 3가지 모델과 본 논문에서 구현한 모델과의 4가지 항목에 대하여 <표 3>과 같이 상호 비교 분석하였다.

<표 3>에서는 각 항목의 지원 여부에 따른 유·무(□와 Ⅹ)로 상호 비교하였다. 먼저, A사는 Lenovo사의 Xclarity이며, 제조사 공급 형태의 도구이다. B사는 RLE 테크놀러지사의 Power Meter로 주로 전력측정형 전용 도구이다. C사는 시스코사에서 제공하는 Energy Wise로 주로 자사의 장비에 대하여 통합형 모니터링을 수행할 수 있는 도구이다. 앞의 3개 모델은 국내외 데이터센터에 공급되는 주요한 장치들이며, 주요한 목적으로는 데이터센터의 자사 혹은 일부 자원들에 대하여 효율적 운영 관리에 그 목적을 두고 있었다. 따라서 본 논문에서 제안한 PSMS는 데이터센터의 전력 절감이라는 관점에서는 매우 우수함을 보여줄 뿐만 아니라 향후 4차 산업시대를 대비한 에너지 절감 분야에서의 주요한 연구기술이라 할 수 있다.

본 논문에서는 데이터센터의 에너지 절감에 관한 추천정책을 상황인지 기반으로 생성하여 적용하는 모델에 관하여 구현하였다. 일반적으로 데이터센터의 전력 소비 측면에서는 불필요한 전력 소비가 상당 부분 존재할 것으로 추정되었다. 이에 데이터센터의 서버에서 사용되는 전력소비 형태를 기반으로 개별 서버에 대한 전력 절감 정책을 수립하고, 이를 적용하여 불필요한 전력 소비를 절감 할 수 있는 PSMS를 설계 구현하였다. 구현한 모델을 기반으로 가상 시뮬레이션 결과는 개별 서버에 대한 전력 소비의 5%에 해당하는 절감 요소가 있는 것으로 판단되었다. 이에 향후 연구과제로는 데이터센터의 구성 요소에 대한 제어기술과 이를 통합할 수 있는 모니터링에 관한 연구를 진행할 예정이다.