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.

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.

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.