IDC 인사이드

데이터센터(IDC)와 관련된 최신 트랜드에 대한 이야기를 전해 드립니다.

과거에서처럼 데이터센터를 구축해 놓으면 수요 고객들이 알아서 찾아와주는 시대는 저물고 있습니다. 이제는 고객의 다양한 제품 및 서비스에 필요한 인프라 환경 조건들을 충족시켜주며 서비스의 품질과 인프라 비용의 최적화를 이루어 낼 수 있는 데이터센터 비즈니스가 필요한 시기입니다. 저희 효성 IDC도 이러한 흐름에 발맞추어 고객 인프라 사용에 대한 Pain Point를 먼저 파악하고, 고객이 최적의 조건으로 데이터센터에 입주할 수 있는 상품 및 프로그램을 지속하여 개발하도록 하겠습니다.

데이터센터 시장 : 수요자 중심의 시장으로

2024/06/21 00:59

▲ WWDC 24 홈페이지 (https://developer.apple.com/wwdc24/)

WWDC 24

WWDC(Worldwide Developer Conference)는 애플(Apple Inc.)에서 1983년부터 매년 정기적으로 개최하는 개발자 컨퍼런스입니다. 애플은 iOS, macOS, watchOS 등 새로운 그리고 한층 더 업그레이드 된 소프트웨어를 소개하는 자리로 사용하고 있으며, 특히 작년 WWDC 2023에서는 새롭게 선보이는 Vision Pro 와 기반운영체제인 VisionOS 도 함께 소개하였습니다.

올해 2024년 WWDC는 어제 6월 10일 미국 캘리포니아 쿠퍼티노에서 개최되었습니다.

약 2년 전 OpenAI에서 소개하였던 생성형 AI 기술은 이제 전세계 많은 기업들이 그들의 서비스에 적용하려는 노력을 지속하고 있으며, 드디어 애플도 이번 WWDC 행사를 통해 아이폰 사용자에게 생성형 AI 기술을 제공할 계획이라고 공식적으로 발표하였습니다.

애플 인텔리전스 (Apple Intelligence)

애플 인텔리전스(Apple Intelligence)로 지칭되는 애플의 개인화 인공지능 시스템(예. Apple Siri)은 그간 애플 고유의 폐쇄적 생태계 안에 머물러 있었으나, 생성형 AI가 소개된 이후 애플 내부에서도 이러한 폐쇄성으로는 글로벌 시장에서 승산이 없다는 판단이 되었던 것으로 보입니다. 그래서 이번 WWDC 2024에서는 Apple Intelligence 서비스를 강화하기 위하여 생성형 AI 연동을 밝혔던 것입니다. 실제로 ChatGPT와의 연동을 위해 실제로 OpenAI와의 계약도 체결하였으며, 서비스적으로 보았을때 애플 인텔리전스가 처리할 수 없는 요청은 사용자 선택에 따라 ChatGPT로 연동되는 형태로 개선되었습니다.

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.

Project ACDC (Apple Chips in Data Center)

지난 2024년 5월 Wall Street Journal 등에 애플이 데이터센터에 맞추어진 자체 AI 칩을 개발하고 있다는 기사가 있었으며, 이것은 “Project ACDC (Apple Chips in Data Center)”라고 불리는 프로젝트를 통해 애플의 칩 설계 기능을 클라이언트 서버 작동에 통합하는 기술을 개발하고 있는 것으로 알려졌습니다. 그리고 실제로 애플은 TSMC 3나노 공정을 활용해 자체 개발한 AI 서버 프로세서를 개발 중에 있으며, 2025년 하반기 양산을 목표로 하고 있다는 기사도 접할 수 있었습니다.

Apple Jumps Into A.I. Fray With Apple Intelligence

The iPhone maker, which has been slow to embrace artificial intelligence, will weave it into the technology that runs on billions of devices.

https://www.nytimes.com/2024/06/10/technology/apple-intelligence-openai.html

Exclusive | Apple Is Developing AI Chips for Data Centers, Seeking Edge in Arms Race

The company is leaning on its long history of chip development in the effort, code-named Project ACDC.

https://www.wsj.com/tech/ai/apple-is-developing-ai-chips-for-data-centers-seeking-edge-in-arms-race-0bedd2b2?mod=tech_lead_story

메시지 요약

이번 WWDC를 통해 애플이 전세계 개발자들에게 전달하고자 하는 메시지는

•

폐쇄적 생태계의 애플 역시 이제 OpenAI의 ChatGPT - Apple Intelligence와의 연동을 시도하며, 생성형 AI를 하드웨어에 탑재시키는 경쟁에 참여했다라는 점

WWDC 24 : 애플 인텔리전스와 프로젝트 ACDC (Apple Chips in Data Center)

2024/06/12 23:39

▲ Generative AI 로 생성한 이미지

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 추론(Inference)단계에서의 데이터센터 요구사항

추론(Inference)은 AI 모델의 두번째 단계이며, 추론을 위한 학습은 필요조건에 해당합니다. 대량의 데이터와 신경망 내 수많은 레이어 속 연산에 의해 학습된 모델에 새로운 데이터를 인풋하여 값을 찾아주는 작업을 수행하는 과정을 추론이라 합니다. 추론 과정에서는 신경망 내 순방향 전파만을 통하여 데이터가 이동하며, 가중치(Weight) 역시 일정하게 유지됩니다. 쉬운 예로, 고양이와 강아지를 분류하는 학습된 모델에 고양이 사진을 넣었을 때 고양이라고 분류해주는 과정을 추론이라 할 수 있을 것입니다.

이런 관점에서 추론(Inference)에 대한 데이터센터의 요구사항은 상대적으로 덜 까다롭게 됩니다. 실제로 추론 엔진은 데이터센터 고객들에게는 익숙한 엔진이며, 랙의 10kW ~ 20kW 범위에서 가동하게 됩니다. 반면, 추론은 실제로 해당 모델에 원하는 데이터를 입력(Input)하고, 실시간 결과를 출력(Output)할 수 있는 서비스에 활용되기 때문에 지연시간(Latency)에 매우 민감한 요구사항이 있습니다. 자율주행에 있어서 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 통해 전달되는 데이터의 신뢰성과 짧은 지연시간 내 통신에 대한 요구사항은 어쩌면 학습단계에서보다 더 민감한 요구사항으로 받아드려야 할 수도 있겠습니다.

▲ Generative AI 로 생성한 이미지

올해 초 엔비디아에서는 “데이터센터 사업 매출의 40% 이상이 학습(Training)이 아닌 추론(Inference)을 수행하는 작업에서 오며, 향후 데이터센터 비즈니스에서 추론의 역할이 더욱 더 중요해질 것으로 예상”한다고 언급하였습니다.

데이터센터도 변화하는 고객의 AI 수요에 맞춘 설계가 이루어져야 할 것이며, 동시에 데이터센터 입주를 고민하는 고객의 측면에서도, AI의 근간을 이루는 학습/추론과 데이터센터의 관계를 고려하며 현재 비즈니스에서의 요구사항을 면밀히 검토하며 진행해야 할 것입니다.

AI 학습(Training)-추론(Inference) 그리고 데이터센터

2024/06/05 04:24

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.

B2B관 입구 양 옆에 자리잡은 클라우드 회사

인디게임을 개발하고 운영하기 위해 고민해야 하는 많은 난관들이 있습니다. 하지만, 혁신적인 인디게임 타이틀을 개발하고, 달성 가능한 한계를 계속해서 확장할 수 있는 기회를 제공하는 신데렐라 스토리의 “왕자”의 역할을 하는 인프라도 있습니다. 바로 클라우드입니다. 왕자의 역할답게, 플레이엑스포 B2B관을 들어서자마자 입구 양 옆에 자리잡은 클라우드사를 보니 초기 인디게임 개발과 운영에 큰 도움을 주고 있다는 인상이 강하게 들었습니다. 인디게임의 개발자와 운영자들은 이러한 클라우드 컴퓨팅을 통해 쉽고 안정적으로 게임 개발에 집중할 수 있고, 기계 학습을 활용하고, 실시간 분석을 함으로써 데이터 리소스의 균형을 맞추고, 궁극적으로 비용을 최적화 할 수 있게 됩니다.

클라우드에서 IDC로 전환의 시점

이러한 인디게임이 대중의 호응을 얻어가며 점점 더 성공의 길에 놓여질 무렵에는 왕자와 같았던 클라우드 호스팅의 가격이 부담으로 다가오는 시점이 오게 됩니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스는 운영할 때 발생하는 트래픽만큼 비용을 내는 과금 체계를 지녔기에, 규모가 커지고 트래픽이 일정 수준 고정적으로 발생하게 되면 클라우드보다는 IDC에서 운영하는 것이 비용면에서 더 유리하게 됩니다. IDC를 도입하게 되면 트래픽의 최고치를 설정하고 그 안에서 자유롭게 운영하면 되므로, 보다 안정적인 서비스 운영 환경을 구축할 수 있게 됩니다. 또한, 클라우드 인프라는 VM(Virtual Machine)으로 구분지었지만 결국은 한 서버에 여러 회사 서비스가 운영될 수 있다라는 점에서 불안 요소가 존재하게 되는데, IDC에서는 온전히 인디게임 자신의 서비스를 위해 인프라 장비를 구성하는 안정성도 보장받게 됩니다.

재정적으로나 인력적으로 제약이 있는 초기 인디게임 개발자에게는 클라우드가 “백마 탄 왕자”처럼 도움이 되는 존재임에는 틀림없습니다. 하지만, 이 시기가 지나 인디게임 타이틀에 대한 흥행을 기대할 무렵 트래픽이 안정적으로 상승하고, 예측이 가능한 시점에는 IDC의 도입을 고민해야 할 시기가 오게 될 것입니다.

플레이엑스포(PlayX4) 2024 참관기 - 인디게임

2024/05/28 00:33

▲ 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.

자율주행 ADAS 두뇌인 데이터센터

이처럼 자율주행 ADAS에 의해 수집되는 방대한 데이터의 양과 신속한 의사결정을 위한 데이터 처리를 위해서는 데이터센터의 역할이 중요합니다. 데이터센터의 고성능 컴퓨팅 기능은 자율주행의 ADAS 상 두뇌 역할을 하며, 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하여 운전자의 안정을 보장할 것입니다. 미국의 전기차 생산업체 테슬라(Tesla)는 2023년 텍사스 주 오스틴 본사에 “최초의 데이터센터”인 Dojo 데이터센터를 건설하고 있다고 전하였습니다. 테슬라 CEO 인 Elon Must는 Dojo 에 10억 달러 이상을 지출할 계획이며, 캐비닛 당 200kW 이상의 밀도를 지원하기 위해 완전히 맞춤 설계된 냉각 분배 장치를 만들었다고 밝혔습니다.

▲ 미국 Tesla 본사 (출처 : 테슬라 홈페이지)

물론 테슬라는 Dojo 데이터센터를 통해 ADAS 시스템 성능을 향상시킬 것입니다. 그리고 앞으로 완전한 자율주행 기술 개발을 위해서도 방대한 양의 비디오 데이터를 처리하고 실시간 분석할 수 있는 데이터센터의 역할은 무엇보다 중요할 것으로 여겨집니다. 미래의 도로에서 요구되는 거의 모든 양의 데이터를 지원할 수 있는 데이터센터는 인간 중심의 차량에서 무인 완전 자율차량으로 전환하는 통로가 될 것입니다.

ADAS에서 자율주행으로 이어지는 통로에는 데이터센터가 있다.

2024/05/24 05:39

▲ 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.

Project Natick Phase 2

Project Natick is a research project to determine the feasibility of subsea datacenters.

https://natick.research.microsoft.com/

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.

Homepage - Lefdal Mine Datacenter

Reliability is everything in a data center. With 100 percent uptime SLAs, Lefdal Mine Datacenter ensures your data is always available and accessible.

https://www.lefdalmine.com/

가자 우주로!

그리고 머지않은 미래에는 지구밖 데이터센터가 여러분의 데이터를 저장하고 관리하게 될 가능성이 있습니다. 일본의 NTT 가 대표적인 사례이며, 컴퓨터 위성, 메모리 위성, 레이저 위성을 하나로 묶은 “우주 데이터센터”를 2025년까지 구축하겠다는 계획을 발표하였습니다. 광활한 공간이 있는 우주에서 영하권 온도는 서버들을 냉각시켜주게 되며, 연속성이 보장되는 태양 에너지원으로 전기를 생산할 것입니다.

NTT and SKY Perfect JSAT Agree to Establish Space Compass Corporation -Novel Space Integrated Computing Network Enterprise to Aid Realization of a Sustainable Society- | Press Release | NTT

NTT Corporation (NTT, President & CEO: Jun Sawada) and SKY Perfect JSAT Corpo...

https://group.ntt/en/newsrelease/2022/04/26/220426a.html

인류가 더 많은 컴퓨팅 능력을 갈망하는 것과 동시에 에너지 사용과 배출을 줄이기 위한 지속적인 노력이 전세계 각국에서 시행되고 있습니다. 이처럼 미래 지향적 데이터센터는 센터 자체 운영에 대한 비용 절감과 함께 환경 친화, 더 나아가 지역 사회에 환원을 할 수 있는 형태로 발전될 것입니다.

미래 지향적 데이터센터 건설을 위한 노력

2024/05/21 08:19

▲ 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.

그리고 이러한 변화 속에서 의료 산업의 데이터센터 전략이 무엇보다 중요해지고 있다는 것이 사실입니다. 병원은 EMR과 EHR 등 더 많은 환자의 기록을 저장하고, 더 많은 미션 크리티컬 프로세스를 클라우드 또는 데이터센터에 호스팅함에 따라 높은 수준의 진료를 위해 디지털 리소스가 빠르고 안전하며 효과적으로 작동할 수 있어야 하기 때문입니다. 또한, 의료 데이터는 사이버범죄에 대비하여, 다른 영역보다 더 높은 보안 표준을 충족하는 동시에 승인된 사용자가 민감한 데이터에 빠르게 접근할 수 있도록 보장해야 하는 특성도 함께 가지고 있습니다.

▲ Generative AI 로 생성한 이미지

데이터의 볼륨, 유형, 선호하는 저장 매체 등 병원에서 원하는 데이터센터의 요구사항은 모두 다양할 것입니다. 따라서, 데이터센터도 보안 및 규정 준수에 대한 업계 전반의 요구를 고려하며, 각 기관마다 다른 특정 요구사항을 충족하도록 유연하게 서비스를 진행해야 할 것입니다.