KR20240014757A

KR20240014757A - 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템

Info

Publication number: KR20240014757A
Application number: KR1020220092324A
Authority: KR
Inventors: 이진규; 장민영
Original assignee: 주식회사 어니언소프트웨어
Priority date: 2022-07-26
Filing date: 2022-07-26
Publication date: 2024-02-02

Abstract

본 발명은 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템에 관한 것으로서, 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈을 구축하고, 구축된 데이터 센터의 디지털 트윈을 시뮬레이션하여 이를 바탕으로 데이터 센터 내 공조 장비의 최적의 운영 계획을 수립하고 이에 맞춰 운영할 수 있는 발명에 관한 것이다.
이러한 본 발명은, 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 정보가 저장되는 DB모듈과; DB모듈에 수록된 정보를 바탕으로 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈을 구현하는 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈과; 상기 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈에서 구축된 데이터 센터 디지털 트윈에 대해서 공조 상태 시뮬레이션을 수행하는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈과; 상기 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈에서 수행한 시뮬레이션 정보를 토대로 실제 데이터 센터의 공간 내에서 핫스팟이 생성되지 않도록 데이터 센터의 공조 계획을 수립하는 계획 수립 모듈과; 상기 계획 수립 모듈에서 수립된 계획에 따라서 실제 데이터 센터에 대한 공조 장비를 운영하는 운영 제어 모듈과; 상기 운영 제어 모듈에 의하여 운영된 실제 데이터 센터에서 도출되는 운영사의 정보를 수집하고 모니터링 하는 모니터링 모듈과; 상기 모니터링 모듈에 의하여 수집된 정보를 DB모듈에 제공하는 업데이트 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템을 제공한다.

Description

디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템 {An optimal operating system for data center air conditioning equipment based on digital twin simulation}

본 발명은 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템에 관한 것으로서, 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈을 구축하고, 구축된 데이터 센터의 디지털 트윈을 시뮬레이션하여 이를 바탕으로 데이터 센터 내 공조 장비의 최적의 운영 계획을 수립하고 이에 맞춰 운영할 수 있는 발명에 관한 것이다.

데이터센터는 컴퓨터를 집합적으로 관리하기 위한 시설로 컴퓨터 운영을 위한 전력설비, 공조설비, 안전 운영관리설비 등으로 구성된 시설이다.

서버 컴퓨터는 허용되는 온도(보통 28도 이하)에서 운영되어야 하며, 온도가 높을 경우 장치가 다운되는 등 이상이 발생하게 된다. 따라서 서버를 구동하는 데이터센터에서는 서버측 입구온도 관리가 중요하다.

이를 위해 데이터센터에서는 일정한 온도와 습도를 유지하기 위한 항온항습 장치를 설치하여 운영하고 있다.

데이터센터 구조상 서버는 랙(Rack)에 고정되어 설치되며, 보통 하나의 랙에 다수의 서버가 설치된다. 서버실은 다수의 랙이 있으며, 냉각을 위해 다수의 냉각장치(항온항습기)이 가동된다.

서버실 온도관리에서 랙 입구 온도 관리를 하는 것이 일반적이며, 냉각장치에서 냉각된 공기가 랙의 입구로 들어와 서버를 거쳐 뜨거워지며, 이 공기가 냉각장치로 순환되는 구조로 되어있다.

서버실 온도관리에 있어서 냉각장치는

1. 서버실 전체 열량을 처리할 수 있어야 하며,

2. 서버실 지역별 핫스팟이 발생하지 않도록 관리되어야 한다.

서버실에 핫스팟이 발생하는 이유는 여러가지 있으나, 주된 이유는 공기 순환이 원활하지 않을 경우 또는 지역적으로 서버 부하가 높을 경우의 이유에서 발생될 수 있다.

서버실에 지역적으로 핫스팟이 발생될 경우 발생지역에 영향을 줄 수 있는 냉각장치나 공기순환장치의 가동률을 높여 해당 지역의 냉각률을 높이는 방법으로 이를 해결할 수 있다.

현재의 서버룸의 온도 제어 방법은 서버랙의 온도 입구 또는 냉각 장치(항온 항습기)로 들어오는 리턴 온도를 기준으로 냉각장치의 가동률을 조정하는 방식으로 구동된다.

따라서, 국지적으로 발생하는 핫스팟(hot spot), 콜드스팟(cold spot)에 대한 제어의 한계로 인해서 데이터 센터 온도 유지의 안정성을 저해하고, 필요 이상의 냉각 장치의 가동으로 에너지가 낭비되고 있다.

이 경우, 전술한 데이터센터 서버룸의 항온항습기와 같은 공조장비에 대한 최적화 운영은 서버에 대한 안정적 운영과 전력의 절감을 위해서 필수적인 과정에 해당한다.

이 경우, 상기 공조장비의 최적화 운영은 서버룸의 상면 구조, 서버랙 배치, 항온항습기의 배치 및 설정 용량, 서버 부하 등에 따라 영향을 받으며, 각각의　상황에 따른 공조장비의 운전 설정 값이 요구된다.

그런데, 상기 공조장비의 최적화 운전에 필요한 설정값을 획득하기 위해서 공조장비의 운전 상태에 변화를 주고 그에 따른 영향을 확인해야 하는데, 기축 데이터센터의 경우 이미 서비스 운영 상태이므로 임의의 공조 운전 설정값 변경은 이미 제공되는 서비스에 악영향을 줄 수 있다.

또한, 전술한 악영향을 피하고자 예전에 모니터링 시스템에 축적된 데이터를 활용할 수 있지만, 과거부터 현재까지 서버랙의 서버 장착과 탈착, 서버 부하의 불균등, 전력 계통이나 공조장비의 변경,　계절적 요인에 따른 공조 부하의 변화 발생으로 인해 서버의 데이터에 노이즈가 포함될 수 있는 문제점이 있다.

본 출원인의 한국 공개 특허 10-2020-0072765호에서는 서버룸의 공기 조화 상태 평가 방법 및 그 평가 시스템이 개시되고, 또한 본 출원인의 한국 공개 특허 10-2021-0076349에서는 데이터 센터 서버룸의 온도 시뮬레이션 모델링 방법 및 모델링 장치가 개시되는데, 이러한 본 출원인의 선행특허에서도 최적화 운전을 수행하기 위한 솔루션을 제공한 바 있다.

하지만, 이러한 솔루션들은 이미 설치된 실제의 데이터 센터의 장비들에 대한 시뮬레이션이 아니라, 장비가 설치되기 전에 미리 가상의 모델을 만들어서 CFD를 이용하여 시뮬레이션을 하기 때문에, 실제 이미 설치된 데이터 센터 내의 장비에 대해서는 시뮬레이션이 어렵다는 문제점이 있었다.

실제 이미 설치된 데이터 내의 장비에 대해서는 본 출원인의 한국 공개 특허 10-2017-0036291에서 개시된 항온 항습기의 최적 제어 시스템 및 그 제어방법이 개시되어 있으나, 여기서는 서버랙에 설치된 하부 온도 센서와 상부 온도 센서에서 취득한 온도 분포 및 리턴 공기의 온도 분포만 가지고 제어를 할 뿐이고, 이미 설치된 장비를 가상객체화 하여 전체적으로 시뮬레이션을 수행할 수 없다는 문제점이 있었다.

1. 한국 공개특허 10-2017-0036291 (2017. 4. 3 공개) 2. 한국 공개특허 10-2020-0072765 (2020. 6. 23 공개) 3. 한국 공개특허 10-2021-0076349 (2021. 6. 24 공개)

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 실제 운영되고 있는 데이터 센터에 대해서 디지털 트윈을 구축하여 이에 대한 운영 시뮬레이션을 수행함으로써 예측 모델을 수립하고, 이를 바탕으로 최적의 운영 계획을 수립하여 데이터 센터를 최적상태로 운영할 수 있도록 돕는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 정보가 저장되는 DB모듈과; DB모듈에 수록된 정보를 바탕으로 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈을 구현하는 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈과;상기 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈에서 구축된 데이터 센터 디지털 트윈에 대해서 공조 상태 시뮬레이션을 수행하는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈과;상기 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈에서 수행한 시뮬레이션 정보를 토대로 실제 데이터 센터의 공간 내에서 핫스팟이 생성되지 않도록 데이터 센터의 공조 계획을 수립하는 계획 수립 모듈과; 상기 계획 수립 모듈에서 수립된 계획에 따라서 실제 데이터 센터에 대한 공조 장비를 운영하는 운영 제어 모듈과; 상기 운영 제어 모듈에 의하여 운영된 실제 데이터 센터에서 도출되는 운영사의 정보를 수집하고 모니터링 하는 모니터링 모듈과; 상기 모니터링 모듈에 의하여 수집된 정보를 DB모듈에 제공하는 업데이트 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템을 제공한다.

상기 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈은 상기 DB모듈에 저장된 정보를 바탕으로 하여 데이터 센터 디지털 트윈에 대해서 현시점으로부터 미래의 특정 시점에서의 공조 장비 운영에 따른 결과예측치를 제공하는 것을 특징으로 한다.

상기 DB모듈은 데이터 센터의 공간 정보 DB와, 장비정보 DB와; 전력 사용량이나 온도 또는 가동률을 포함한 데이터 센터의 운영정보를 수록하는 운영 정보 DB와; 데이터 센터 내부의 공간 또는 장비와 같은 실제 객체의 3D모델정보를 수록하는 3D모델정보 DB를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 공간정보 DB에는 서버실의 바닥의 하부구조에 대한 정보, 이중 마루 배치구조 정보, 컨테인먼트 배치정보, 천정 상부 구조 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되며, 상기 장비정보 DB에는 랙의 정보, 서버를 포함하는 IT장비의 정보, 공조 장비 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되며, 상기 운영정보 DB에는 랙별 및 항온 항습기 전력 사용량 정보, 항온 항습기의 냉방 용량 정보, 랙별 온도 정보, 서버실 온도 정보, 서버실 습도 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되는 것을 특징으로 한다.

상기 디지털 트윈 구축 모듈은;실제 데이터 센터의 공간 또는 장비의 사진에 대한 영상이나 이미지 정보를 제공받아서 분석하는 영상분석부와;상기 영상분석부에 의하여 분석된 장비나 공간 객체를 3D모델로 매핑하는 3D매핑부와;3D 매핑부에서 맵핑된 객체를 실제 데이터 센터에 설치되어 있는 실제 객체의 현재 상태로 동기화 시키는 3D 모델 동기화부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이와 같은 본 발명에 의하면 실제 구현되어 동작하고 있는 데이터 센터를 디지털 트윈을 통해서 사이버 공간에 구현함으로써, 실제 설비에서도 최적 운전을 위한 시뮬레이션을 할 수 있다는 장점이 있다.

또한, 최적 운영 환경을 구현하기 해서 시뮬레이션을 통해서 최적의 공조 운영 플랜을 수립함으로서, 기존에 항온항습기로 리턴되는 온도에 근거하여 주먹구구식으로 운영되는 공조 운영 정책에서 벗어나 보다더 체계적으로 공조 시스템을 운영할 수 있다는 장점이 있다.

또한, 실제 동작 후에 얻어진 데이터를 시뮬레이션 데이터와 비교하여, 그 차이에 대한 분석 및 그 차이를 극복할 수 있는 파리미터들을 수정하고, 이를 디지털 트윈 모델에 업데이트 함으로써, 시뮬레이션의 정확성을 지속적으로 높일 수 있다는 장점이 있다.

그리고, 위의 동작을 주기적으로 반복함으로써, 데이터 축적 및 지속적인 업데이트를 통해서 시스템의 신뢰성을 지속적으로 높일 수 있다는 장점이 있다.

도1은 서버실 상면의 온도 분포도이다.
도2는 본 발명의 개요도이다
도3은 본 발명의 개략적인 제어 블록도이다.
도4는 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈 및 데이터 센터 디지털 트윈 DB의 제어 블록도이다.
도5는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈이 구축된 상태의 예시 화면이다.
도6은 시뮬레이션 결과와 실제 운영한 결과를 비교한 도면이다.
도7(a)와 (b)는 데이터 센터 전체의 일반 현황 및 모니터링 화면의 예시이다.
도7(c)와 (d)는 특정 서버실에서의 에너지 관리 현황 및 온도 분포 화면의 예시이다.
도8(a)와 (b)는 전력 피크 및 핫스팟 분석에 대한 화면의 예시이다.
도8(c)와 (d)는 PUE(Power Usage Effectiveness) 조회 및 이에 대한 분석화면의 예시이다.
도9는 본 발명 따른 데이터 센터 운영 시스템의 운영 상태별 화면을 표시한 것이다.
도10은 본 발명 따른 데이터 센터 운영 시스템의 흐름을 도시한 것이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소 들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다.

상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도1에서 나타난 바와 같이, 서버실(1) 내에는 다수의 서버랙(10)이 하나의 열을 이루면서, 다수의 서버랙 열이 이격되게 마주보도록 배열된다.

서버의 특성상 많은 열을 발생시키기 때문에, 서버 과열로 인한 문제를 방지하기 위해서 서버 온도가 특정 온도이상으로 올라가지 않도록 꾸준하게 냉각 공기를 제공하는 것이 중요하다.

이를 위해서 특정한 서버랙 열과, 인접한 서버랙 열 사이에 냉각된 공기를 공급하는데, 이러한 냉각된 공기가 공급되는 공간을 냉복도(20)라고 정의한다.

도1에서 ⓒ로 표시된 영역이 냉복도이고,ⓗ로 표시된 부분은 각각의 서버와 열교환되어 가열된 열이 방출되는 열복도(30)이다.

냉각 효율 및 냉각 공기의 집중도를 높이기 위해서 냉복도(20)가 밀폐된 공간을 이루도록, 밀폐실(200)을 구현할 수 있다.

여기서 빨간색으로 표시되는 영역을 핫스팟이라고 하여 기준 온도보다 높은 온도를 갖는 영역으로 정의하고, 파란색으로 표시되는 영역을 콜드스팟이라하여 기준온도보다 낮은 영역으로 정의한다.

핫스팟이 지속적으로 발생하면, 그만큼 냉각이 덜 되어 열에 의한 서버의 파손 등 심각한 문제를 유발할 수 있으므로, 그러한 문제 발생을 미연에 방지하기위해서 서버실 내부에서 핫스팟이 나타나지 않도록 하되, 한편으로는 지나치게 과냉되어 콜드스팟이 나타나지 않도록 하는 최적제어가 필요하다.

본 발명은, 실제 운영되고 있는 데이터 센터 내의 서버실의 최적 제어를 통해서 데이터 센터의 디지털 트윈을 구축하여 이에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 이를 바탕으로 최적 제어를 할 수 있도록 돕는데 그 목적이 있다.

도2은 본 발명의 개요도이다.

도2에서 도시한 바와 같이, 데이터 센터의 디지털 트윈은 서버실의 3D 공간정보와, 서버실 상면 발열원 및 냉각원 정보를 포함하고 있다.

디지털 트윈이란, 컴퓨터에 현실 속 사물과 동일한 특성을 갖는 3차원 개체를 만들어서 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 하여 결과를 미리 예측하는 기술이다.

본 발명에서 실제 운영되고 있는 데이터 센터는 컴퓨터에서 3차원의 데이터 센터 디지털 트윈로 구현되는데, 3차원의 데이터 센터 디지털 트윈는 데이터 센터의 구조와 장비에 대한 뷰데이터, 구조와 장비 정보를 포함하는 물자표 데이터, 그리고, 구조와 장비의 도면과 이의 메뉴얼을 포함하는 도큐먼트 데이터를 이용하여 데이터 센터를 모델링한 3차원 모델을 의미한다.

3차원 데이터 센터 디지털 트윈은 실제 존재하는 데이터 센터에 포함된 각 구성요소에 대응하여 공간 정보, 구조 정보, 장비 정보, 장비의 메뉴얼 정보, 각종 운영 관련 정보를 매칭하여 모델링 된다.

예를 들어 데이터 센터의 3차원 모델의 서버실에, 서버실의 도면정보를 매칭하거나, 서버실 내의 항온 항습기 또는 서버랙에 대한 도면 정보 또는 장비 정보 및 메뉴얼 정보. 전력 사용 정보, 온도/습도 정보, 배치 정보를 매칭할 수 있다.

이에 따라서, 사용자가 3차원 데이터 센터 디지털 트윈에서 구성요소를 선택하면 선택된 구성요소에 대응되는 도면 정보, 메뉴얼 정보, 스펙 정보 등이 컴퓨터 화면상에서 출력될 수 있다.

도2에서 도시한 바와 같이, 데이터 센터의 디지털 트윈의 서버실 3D 공간정보에는 서버실의 바닥 하부구조, 이중 마루 배치구조, 컨테인먼트 배치구조, 천정의 상부 구조 등이 포함되며 이외에도 여러가지 공간 관련 정보가 포함된다. .

서버실 상면 발열원 및 냉각원 정보에는 랙/IT장비(예, 서버 등)의 배치정보, 랙 별 전력 사용량, 항온 항습기 배치 정보, 항온 항습기 냉방용량이 포함된다.

본 발명은 디지털 트윈 시뮬레이션 기술을 활용하여 데이터 센터의 공조 장비를 사용할 때 사용되는 에너지 절감에 기여할 수 있다.

즉, 데이터 센터 디지털 트윈을 구성하는 리소스들과 이들의 특성정보(예, 전력사용량, 냉방용량. 배치정보, 공간 정보)를 이용해서 시뮬레이션을 수행하면, 서버룸 상면 온도 제어시의 위험(예, 핫스팟 생성)을 분석할 수 있고, 그러한 위험을 억제하기 위한 냉각 장치(항온 항습기) 사용을 위한 운전 방식이나, 사용 전략량을 분석할 수 있다.

이를 통해서 핫스팟을 생성시키지 않고도 소비 전력량을 과도하게 사용하지 않고 최적의 전력사용량을 사용할수 있는 최적의 공조 플랜을 생성할 수 있다.

현 시점에서 현재의 랙 사용 전력량, 공조 장치 가동률, 현재 상면 온도 기반으로로 미래 특정 시점의 상면 온도 분포 상태, 공조 장치의 사용 전력량을 예측해 볼 수 있다.

데이터 센터 서버실 상면의 온도 제어를 위한 냉각 장치 관리의 목표는 핫스팟이 생기지 않고 소모 에너지를 최소로 하는 것이다. 따라서, 여러개의 공조장치의 가동 방법에 대한 플랜을 계획하고 시뮬레이션 하여 어러개의 플랜 중 최적의 플랜을 선정할 수 있다.

즉, 데이터 센터 디지털 트윈의 현재 환경에 기반한 일정 시간 후의 예상 환경을 시뮬레이션 하고, 에너지 소비량을 예상하여, 최소 에너지 플랜을 생성하여 이를 공조 에너지 운영에 적용할 수 있다.

그리고 최적 플랜이 선정된 경우에, 이를 바탕으로 실제로 서버룸을 운영하여, 공조기를 실시간으로 제어한다. 이를 통해서 풍속, 풍량, 공기 온도, 유속등을 제어한다.

그리고, 이러한 공조기 제어에 따라 서버룸에서 나타나는 온도 분포 및 에너지 사용현황을 모니터링하는 운영환경 모니터링을 수행한다.

모니터링을 수행하면서 얻은 운영자료 데이터(예, 실시간 전력 사용량, 실사간 냉각 장치 가동률, 실시간 상면온도 등)을 데이터 센터의 디지털 트윈에 제공하여 실시간 운영 자료를 이용하여 시뮬레이션이 보다 실제에 가깝게 이루어질 수 있도록 한다.

이하에서 각각의 "모듈" 이나 "부"는 PC(personal computer), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 (tablet) PC, 모바일 인터넷 장치(mobile internet device(MID)), 인터넷 태블릿, IoT(internet of things) 장치, IoE(internet ofeverything) 장치, 데스크 탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑(laptop) 컴퓨터, 워크스테이션 컴퓨터, Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 및 PDA (Personal Digital Assistant) 중 어느 하나일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 온라인 네트워크를 호스팅할 수 있고, 네트워크 주소 지정이 가능한 장치로서, 별도의 데이터 베이스를 액세스하고 데이터를 라이트(write)하거나 리드(read)할 수 있는 서버로 구현될 수도 있다

도3에서 도시한 바와 같이 본 발명은 크게 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈(110)과, 데이터 센터 디지털 트윈 DB(120), 시뮬레이션 모듈(130)과, 분석 모듈(140)과, 운영 플랜 수립 모듈(150)을 포함한다.

한편, 모니터링 모듈(200)은 실제 존재하는 서버룸 내의 장비(예, 항온항습기, 조명기기, IT기기/서버랙) 및 서버룸 공간 내의 다양한 파라미터(예, 사용 전력량, 온도, 습도, 풍량, 풍속, 전력 사용량 등)을 측정하고, 이러한 모니터링된 내용들을 데이터 센터 디지털 트윈 DB(120)로 송신하여 모니터링 된 내용이 추후 시뮬레이션에서 반복적으로 사용되고 업데이트 될 수 있도록 한다.

도4는 데이터센터 디지털 트윈 구축 모듈(110)의 구체적인 구성요소를 도시한 것이다. 데이터센터 디지털 트윈 구축 모듈(110)은 영상분석부(111)와, 저장부(112), 3D모델링부(113), 3D모델 매핑부(114), 3D모델 동기화부(115), 검증부(116)를 포함한다.

데이터 센터 디지털 트윈 구축을 하는 경우 데이터 센터내의 서버룸의 공간을 구성하는 구조들(예, 바닥 하부구조, 천장 상부구조, 이중 마루 배치 정보, 컨테인먼트 배치 정보)의 시각 자료(도면, 사진, 영상)과, 랙과 IT장비들의 시각자료(도면, 사진, 영상)을 바탕으로 3D 모델링을 해야하므로 모델링을 하기 전에 이 자료들로부터 나타나는 각 구조나 장비의 외관적 시각적 특장점을 파악하기 위한 영상분석부(111)가 필요하다.

영상 분석부(111)는 각 자료를 복수의 분할(예, 메쉬 분할)하여 영역 별로 특성을 분석할 수 있고, 더 나아가 하나의 객체(예, 랙)에 대한 도면자료와, 영상자료, 사진 자료를 비교하여 객체의 특성을 명확하게 다듬을 수 있다.

3D 모델링부(113)는 사진 자료 또는 영상 자료 또는 도면 자료를 토대로 하여 각 객체들을 3D 모델로 구현한다.

3D 모델 매핑부(114)는 영상 분석부에 의하여 생성된 분석 정보와 기 저장된 객체의 모델 타입들을 매칭하여, 분석 정보에 가장 유사한 값을 갖는 모델 타입을 특정 객체의 모델 타입으로 결정할 수 있다.

여기서, 모델 타입들은 각 객체에 발생할 수 있는 가상의 상황을 가정하여 생성된 상태 정보로서, 각 모델 타입은 특징점 분포의 위치 및 개수에 관한 정보를 포함하고 있다.

즉, 모델 타입은 객체에 발생할 수 있는 가상의 상황에 대한 특징점 분포에 대한 정보를 저장하고 있다. 예를 들어서 천장 상부 구조나 바닥 하부 구조에 균열이 발생하거나 아니면 일부가 불완전하게 유지되는 상황에 대한 정보를 모델 타입으로 저장할 수 있다.

예를 들어 도면 자료에서는 온전한 구조의 마루이나, 최근 촬영한 사진에서는 마루의 일부가 균열이 있다면, 이러한 현재 상태를 반영하여 3D 모델을 매핑한다.

3D 모델 동기화부(115)는 3D 모델링부 및 3D 매핑부에 의하여 구현되는 각 객체의 3D 모델들이 하나의 완성된 공간에서 실제로 어울릴 수 있도록 어셈블링 하는 역할을 수행한다. 즉, 하나의 서버실을 구성하는 천장 모델과, 바닥 모델과, 컨테인먼트 모델과, 서버랙 모델과, 항온 항습기 모델, 배관 모델, 배선 모델이 있는 경우, 이들 각각이 서로 상대적인 배치관계를 유지하면서 실제 서버실의 구현 모습과 동일하게 구현되도록 한다. 3D 모델 동기화부에 의한 전체적인 서버실 내부의 디지털 트윈 모델 구현예가 도5에서 나타난다.

저장부(112)는 영상분석부(111)에서 분석된 정보, 3D모델링부 및 3D 매핑부, 3D 모델 동기화부(115)에서 구현된 정보들이 저장된다.

검증부(116)는 구현된 각 객체별 3D 모델들이 실제 존재하는 객체를 온전히 반영하였는지 여부를 판단하는데, 이는 구현된 3D 모델을 복수의 영역 또는 구역별로 나누고, 이를 수집된 자료(도면, 사진, 영상)과 비교하여 차이점과 동일점을 비교분석하는 역할을 한다.

데이터 센터 디지털 트윈 DB(120)는 라이브러리 역할을 수행하며, 구체적으로는 공간정보 DB(121)와, 장비 정보 DB(122)와, 운영 정보 DB(123)와, 시뮬레이션 정보 DB(124)와, 디지털 트윈 모델 저장부(125)를 포함한다.

공간 정보 DB(121)는 서버룸을 구성하는 천장, 바닥, 컨테인먼트, 마루 등의 정보가 수록되고, 장비정보 DB(122)는 서버랙, IT기기, 공조 장비 등의 정보가 수록된다.

운영 정보 DB(123)는 장비별/시간대별 전력 소모량, 온도, 습도, 풍량, 핫스팟/콜드스팟 생성에 관한 정보 등이 수록된다.

시뮬레이션 정보 DB(124)는 시뮬레이션 모듈에서 수행했던 시뮬레이션의 여러 히스토리들이 저장되고, 디지털 트윈 모델 저장부(125)는 3D모델로 구현된 디지털 트윈에 여러 장비/공간의 특성 파라미터가 결합된 내용들이 저장된다.

도3에서 시뮬레이션 모듈(130)은 구현된 데이터 센터의 디지털 트윈에 대해서 특정한 입력값(외부 온도, 전력 요금, 운용되어야할 서버 및 IT기기의 종류와 수량, 운영되는 서버 및 IT기기의 위치, 운용할 항온 항습기의 종류/수량/위치 등)이 입력모듈을 통해 입력된 경우, 최대한 핫스팟의 발생이 억제될 수 있으면서도 서버룸 내의 최적의 온도 조건을 구현할 수 있도록 시뮬레이션하는 역할을 수행한다.

시뮬레이션 모듈(130)은 입력 모듈(160)에서 입력된 값에 기초해서 CFD(Computational Fluid Dynamics)시뮬레이션을 이용해서 서버룸 내의 상면 온도의 분포 변화 추이를 시각적으로 구현할 수 있다.

시뮬레이션 모듈(130)은 시간 조건과 전력 요금 조건 등을 고려하고, 지금 현재가 아닌 미래의 특정 시점에 실제 서버룸을 운영하는 경우에 그 때의 상황을 시뮬레이션 할 수 있다.

도3의 분석모듈(140)은 시뮬레이션 모듈을 통해서 구현된 시뮬레이션에서 핫스팟/콜드 스팟의 발생을 최대한 억제하거나, 아예 없는 경우에 그 당시의 항온 항습기를 포함한 공조 장비의 운용 상태 및 그 때의 국부 위치별 풍속, 풍량, 온도 분포, 습도 분포 등을 분석한다.

서버룸 상면 온도 변화와, 공조 장비에 대한 영향도 빅데이터 분석 기술, 위치별 온도 정보, 항온 항습기 가동 정보, IT장비 전력 사용량 정보를 활용한 항온 항습기 선정 및 항온 항습기에 대한 목표 온도 및 그에 따른 소모 전력량 예측 또는 분석이 분석 모듈에 의하여 수행된다.

분석 모듈(140)은 인공 지능 기반으로 최적화 모델 데이터를 분석하는데, 인공지능 기반 최적화 모델 구현을 위해서는 입력 값과 출력 값의 관계를 설명할 수 있는 입력변수들을 추출하거나 입력변수들 간에 강한 상관관계를 줄이는 것이 성능향상에 직접적인 영향이 있다.

상관분석을 통한 상관계수가 높은 변수들 분석 및 추출, 입력변수들과 예측 값과의 기후, 계절, 건물 사용자에 따른 패턴분석을 통한 입력변수 1차원 벡터화 및 2차원 벡터화, 입력변수들 간의 특징분석을 통한 다중 공선성 문제 해결 및 입력변수 정규화 예측된 에너지 소비량과 실제 에너지 소비량과의 mean squared error(MSE) 등의 다양한 통계를 활용한 차이 분석, 결과를 바탕으로 에너지 소비량의 패턴을 이해하고 인공지능 기반 최적화 모델 개발 및 다양한 학습모델 평가 방식을 이용하여 모델의 성능을 평가한 이후에 최적의 모델을 통하여 분석을 수행한다.

한편, 운영 플랜 수립 모듈(150)은 상기 분석 모듈에서 분석한 내용을 토대로 하여 케이스별 공조 설비의 운영 플랜을 수립한다.

즉, 핫스팟 및 콜드스팟의 발생하지 않게 하거나, 최대한 발생을 억제하는 조건을 만족하면서도, 전력 요금 또는 전략 사용량을 최소화 할 수 있도록 항온 항습기의 운영 대수, 각 위치별 항온 항습기의 개별 동작 모드, 동작 시간 등을 고려한 전체적인 운영 계획을 수립한다.

운영 플랜 수립 모듈(150)에 의하여 수립되는 하나의 플랜만 수립되는 것이 아니라 여러 상황에 대비한 플랜A, 플랜B, 플랜C ...등이 수립될 수 있으며, 운영자는 그 중 어느 하나를 선택하여 실제 서버룸 운영에 반영할 수 있다.

도3에서 도시한 바와 같이, 실제 데이터 센터의 서버룸은 적어도 1열 이상의 서버랙열(310)과, 적어도 한 대 이상의 항온 항습기(320), 각각의 서버랙에 장착되는 IT기기(예, 서버)(330)를 포함하고 있다.

IT기기(330) 및 항온항습기(320)의 동작에 따른 서버실 내부의 온도, 습도, 전력 사용량 등의 정보는 모니터링 모듈(200)에 의하여 수집된다. 모니터링 모듈(200)은 서버랙열 온도 센서, 습도 센서, 풍량센서, 항온 항습기 리턴 온도 센서, 서버실 온도 센서, 전력 사용량계 등이 포함된다

서버랙열(310)을 구성하는 각각의 서버랙의 상부와 하부에는 온도 센서가 마련되어 서버랙에서 방출되는 공기의 온도를 측정할 수 있다.

운영 플랜 수립 모듈(150)에 의하여 수립된 플랜 중 특정 상황/부하에 맞는 플랜이 수립된 후에 그 상황/부하가 현실적으로 도래하면, 해당 플랜에 맞춰서 서버실의 항온 항습기 등 전체적인 공조 장비를 동작시킨다.

모니터링 모듈(200)은 서버실 전체의 온도, 습도, 풍량, 풍속, 전력 사용량 등을 모니터링 한다. 그리고, 모니터링된 실제 운영 정보들은 데이터 센터 디지털 트윈 DB(120)로 전달되어 DB내의 정보가 업데이트 되도록 한다.

그리고, 비교모듈(180)에 의하여 시뮬레이션 결과과 실제 운영한 결과가 분석된다.

도6에서 도시한 바와 같이, 예를 들어서 특정 운영 플랜에 맞추어 시뮬레이션을 하여 전력 사용 예측 데이터와, 상면 환경(온도 환경; 핫스팟/콜드스팟 발생여부 및 온도 분포)에 대한 예측 데이터를 제공한 후에, 이를 바탕으로 실제 운영을 해본 결과 데이터, 즉 전력 사용 상세 데이터와 상면 환경 운영 데이터가 모니터링 부에 의하여 작성된다.

모니터링 모듈(200)에 의하여 수집되고 작성되는 데이터의 예시가 도7과 도8에서 나타난다. 도7(a)와 (b)는 데이터 센터 전체의 일반 현황 및 모니터링 화면의 예시이고, 도7(c)와 (d)는 특정 서버실에서의 에너지 관리 현황 및 온도 분포 화면을 보인 것이다.

그리고, 도8(a)와 (b)는 전력 피크 및 핫스팟 분석에 대한 화면이며, 도8(c)와 (d)는 PUE(Power Usage Effectiveness) 조회 및 이에 대한 분석화면이다.

이와 같이, 모니터링부는 데이터를 수집하면서도 데이터를 조합/분석하여 보여주는 기능도 수행한다.

도3에서 나타난 비교 모듈(180)에서는 특정 운영 플랜에 대한 시뮬레이션 결과와 실제 운영 결과를 비교 분석하고, 계획과 실부하에 따른 공조 전력, 상면 온도 분포, 풍속 등의 비교 리포트를 작성하여 제공하고, 이에 따라서 계획/운영의 적합성 평가 및 실제 ROI(투자자본 수익율; Return on investment)가 분석 모듈에 하여 분석된다.

시뮬레이션의 정확성을 분석하기 위해서는 선진기술이 구축된 국외(미국 ASHRAE, DOE)의 표준화된 평가방법 활용할수 있는 바, Cv(RMSE)를 이용하여 시뮬레이션 모델 예측값의 적합성 검증을 하고, MBE를 이용하여 시뮬레이션 모델 예측값의 정확성 검증을 할 수 있다.

MBE는 측정 기간 동안의 시뮬레이션과 측정 데이터의 총량적 오차를 의미하며 % 단위로 나타내고, Cv(RMSE는) 측정 기간 동안의 시뮬레이션과 측정데이터의 분포적 오차를 의미하며, % 단위로 나타낸다.

S는 시뮬레이션의 결과값, M은 실측된 에너지사용량 을 나타내며 에너지원에 따라서 가스나 전력 사용량 등이 될 수 있다. N은 데이터의 간격수로 12개월의 데이터를 사용하는 경우 11을 적용한다. 이와 같은 오차는 가이드라인 별로 적정수준의 허용 가능한 범주를 갖으며 다음 Table 1은 허용 가능한 오차수준을 나타내고 있다.

Table 1의 값보다 오차가 작은 경우 적정수준의 Baseline모델로 적용이 가능하다. 완성된 Baseline 모델을 통한 에너지 절감량 산출은 Baseline 모델 에너지 사용량과 개보수가 끝난 후의 건물의 에너지사용량과의 차이로 계산된다.

서버실 내 환경(온도, 습도, 기류, 압력 등)을 시뮬레이션 한 결과와 센서에서 측정된 실계측 결과의 상관성 분석을 위해 시뮬레이션에서 구성된 가상 센서 격자망에서 각 센서 노드 위치를 최적화함으로써 서버실 내 환경 주요 특성을 효율적으로 도출할 수 있다.

비교 모듈(180)에 의한 시뮬레이션 오차 분석이 이루어져서, 그러한 오차에 대해서 학습 또는 연관 파라미터의 수정을 통해 향후 시뮬레이션의 정확성을 높일 수 있다는 장점이 있다.

이하에서는 도9 및 도10을 이용하여 본 발명의 동작에 대해서 설명하기로 하겠다.

도9(a) 및 도10(a)에서와 같이 데이터 센터 디지털 트윈이 구축되고, 디지털 트윈 내에 서버실 위치별 온도 정보, 항온 항습기 가동 정보, IT기기 전력 사용량, IT기기 사용 정보 등이 수록된다.

이 상태에서, 외부온도, 날씨, 계절, 기후, 기타 돌발상황 등 특정한 미래의 상황이 벌어질 것을 전제로 하여 그러한 외부 상황 및 IT기기의 사용량을 입력하고, 데이터 센터의 디지털 트윈을 시뮬레이션 하면, 도9(b) 및 도10(b)와 같이 서버실 내의 온도 분포 및 전력 사용량이 표시되고, 더 나아가 최적의 온도 분포(핫스팟/콜드스팟이 없거나 최소화된 상황)을 달성하기 위한 최적 제어에 대한 플랜이 수립된다. 이 상태에서 최적 제어시 달성할 수 있는 에너지 사용량 및 상면의 온도 분포 등이 예측될 수 있다.

수립된 최적 운영 플랜에 기반하여 도9(c) 및 10(c)와 같이 실제 데이터 센터의 서버실에 대해서 공조 동작을 수행한다. 최적 운영 환경을 유지하여 핫스팟(과열 지점), 콜드 스팟(과냉 지점)을 해소하도록 하고, 최적 제어를 통해서 에너지 및 비용을 절감하도록 한다.

그리고, 실제 공조 동작을 통하여 얻은 데이터가 모니터링 모듈에 의하여 수집되어 각 설비의 성능을 분석하고, 위험 판단, 에너지 사용량 분석, 설비의 효율 이 분석되고, 분석된 데이터 및 시뮬레이션 결과와 실제 동작의 결과 간의 오차에대한 분석 내용이 다시 데이터 센터 디지털 트윈으로 되돌려져서 학습 대상이 되고, 학습된 내용이 업데이트 되어 차후 시뮬레이션의 정확성을 높이는데 기여한다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체 (magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code)명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로,또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 본 발명을 도면에 도시한 실시예를 참고하여 설명하였으나, 이는 발명을 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 발명의 상세한 설명으로부터 다양한 변형 또는 균등한 실시예가 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

따라서 본 발명의 진정한 권리범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 결정되어야 한다.

110: 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모델 120: 시뮬레이션 모듈
130: 데이터 센터 디지털 트윈 DB 140: 분석모듈
150: 운영플랜 수립 모듈 160: 입력모듈
170: 제어모듈 160: 비교모듈
200: 모니터링 모듈

Claims

실제 존재하는 데이터 센터에 대한 정보가 저장되는 DB모듈과;
DB모듈에 수록된 정보를 바탕으로 실제 존재하는 데이터 센터에 대한 디지털 트윈을 구현하는 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈과;
상기 데이터 센터 디지털 트윈 구축 모듈에서 구축된 데이터 센터 디지털 트윈에 대해서 공조 상태 시뮬레이션을 수행하는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈과;
상기 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈에서 수행한 시뮬레이션 정보를 토대로 실제 데이터 센터의 공간 내에서 핫스팟이 생성되지 않도록 데이터 센터의 공조 계획을 수립하는 계획 수립 모듈과;
상기 계획 수립 모듈에서 수립된 계획에 따라서 실제 데이터 센터에 대한 공조 장비를 운영하는 운영 제어 모듈과;
상기 운영 제어 모듈에 의하여 운영된 실제 데이터 센터에서 도출되는 운영사의 정보를 수집하고 모니터링 하는 모니터링 모듈과;
상기 모니터링 모듈에 의하여 수집된 정보를 DB모듈에 제공하는 업데이트 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템.
제1항에 있어서,
상기 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈은 상기 DB모듈에 저장된 정보를 바탕으로 하여 데이터 센터 디지털 트윈에 대해서 현시점으로부터 미래의 특정 시점에서의 공조 장비 운영에 따른 결과예측치를 제공하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템.
제1항에 있어서,
상기 DB모듈은 데이터 센터의 공간 정보 DB와,
장비정보 DB와;
전력 사용량이나 온도 또는 가동률을 포함한 데이터 센터의 운영정보를 수록하는 운영 정보 DB와;
데이터 센터 내부의 공간 또는 장비와 같은 실제 객체의 3D모델정보를 수록하는 3D모델정보 DB를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템.
제3항에 있어서,
상기 공간정보 DB에는 서버실의 바닥의 하부구조에 대한 정보, 이중 마루 배치구조 정보, 컨테인먼트 배치정보, 천정 상부 구조 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되며,
상기 장비정보 DB에는 랙의 정보, 서버를 포함하는 IT장비의 정보, 공조 장비 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되며,
상기 운영정보 DB에는 랙별 및 항온 항습기 전력 사용량 정보, 항온 항습기의 냉방 용량 정보, 랙별 온도 정보, 서버실 온도 정보, 서버실 습도 정보 중 적어도 어느 하나가 수록되는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템.
제1항에 있어서,
상기 디지털 트윈 구축 모듈은;
실제 데이터 센터의 공간 또는 장비의 사진에 대한 영상이나 이미지 정보를 제공받아서 분석하는 영상분석부와;
상기 영상분석부에 의하여 분석된 장비나 공간 객체를 3D모델로 매핑하는 3D매핑부와;
3D 매핑부에서 맵핑된 객체를 실제 데이터 센터에 설치되어 있는 실제 객체의 현재 상태로 동기화 시키는 3D 모델 동기화부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 시뮬레이션 기반 데이터센터 공조설비의 최적운영시스템.