데이터센터 구축하려면? 핵심 인프라와 세계적인 데이터센터 사례 분석

데이터센터란?

 

 

데이터센터의 역할, 기본 구성 요소, 데이터센터 건설 시 고려사항, 그리고 전 세계적으로 규모가 큰 데이터센터 및 이를 많이 보유한 국가·기업에 대해 정리한 포스팅입니다.

 

 

1. 데이터센터의 역할

데이터센터(Data Center)는 조직이나 기업, 혹은 클라우드 서비스 제공 업체가 사용하는 IT 인프라의 핵심 기반입니다.

• 데이터 저장: 각종 애플리케이션, 웹사이트, IoT 기기, 사물인터넷 등에서 생성되는 방대한 데이터를 안정적으로 보관합니다.
• 데이터 처리: 수많은 서버가 서로 연결되어 데이터를 빠르게 연산, 분석, 가공하여 실시간 서비스를 지원합니다.
• 데이터 전송: 전 세계 사용자들에게 원활한 서비스를 제공하기 위해 초고속 네트워크와 연동되어 트래픽을 배분하고 전송 효율을 극대화합니다.

현대 사회에서 거의 모든 디지털 서비스는 데이터센터 기반으로 구동됩니다. 클라우드 서비스(예: AWS, Azure, Google Cloud), SNS, OTT, 게임 서비스 등은 모두 고도화된 데이터센터가 뒷받침하고 있기에 가능해진 것입니다.

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2. 데이터센터의 기본 구성 요소

1. 서버(Server)
   • 데이터를 실제로 저장하고 처리하는 물리적 또는 가상화된 장치입니다.
   • 보통 랙(Rack)에 여러 대의 서버가 장착되어, 하나의 공간에서 집약적으로 운영됩니다.
2. 스토리지(Storage)
   • 대량의 데이터를 저장하기 위한 전용 디스크 어레이(스토리지 장치)가 존재합니다.
   • 최근에는 고속 I/O 처리를 위해 SSD(Solid State Drive) 기반 스토리지도 많이 사용됩니다.
3. 네트워크 장비(Network Equipment)
   • 스위치, 라우터, 방화벽 등 각종 네트워크 장비가 데이터 전송 경로를 관리하고, 트래픽을 제어합니다.
   • 고가용성(High Availability)을 위해 네트워크 경로를 이중화하는 것이 일반적입니다.
4. 전력 공급 및 UPS(Uninterruptible Power Supply)
   • 서버와 네트워크 장비는 24시간 무중단 전력 공급이 필수적입니다.
   • 정전, 전압 변동 등의 상황에 대비해 UPS와 예비 발전기(디젤 혹은 가스터빈 등)를 갖춥니다.
5. 냉각 시스템(Cooling System)
   • 서버가 작동하면서 발생하는 열을 효율적으로 제거해야 고장이 나지 않습니다.
   • 에어컨, 수랭식(물 기반), 공랭식(공기 기반) 등 다양한 냉각 방식을 사용합니다.
   • 에너지 효율을 위해 온도·습도를 철저히 관리합니다.
6. 보안 시스템(Security System)
   • 물리적 접근을 제어하기 위해 출입 통제(생체 인식, 보안 게이트 등)와 CCTV가 설치됩니다.
   • 데이터와 네트워크 안전을 지키기 위한 사이버 보안 솔루션(방화벽, 침입 방지 시스템 등)도 필수입니다.

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3. 데이터센터를 건설할 때 필요한 주요 고려사항

1. 입지 선정
   • 전력 비용과 안정성: 전기료가 지나치게 비싸지 않고, 정전 위험이 적은 곳이어야 합니다.
   • 기후 조건: 냉각에 드는 비용을 줄이려면 선선하고 습도가 낮은 지역이 유리합니다(예: 북유럽, 미국 북부 지역 등).
   • 지리적 위험 요소: 지진, 홍수, 태풍 등의 자연재해 위험이 낮은 지역이 선호됩니다.
2. 전력 인프라 확보
   • 대규모 전력을 안정적으로 끌어올 수 있는 지변(지상 변전소)과의 연계가 필요합니다.
   • 비상 발전기와 UPS 설치로 무중단 전력 공급을 실현해야 합니다.
3. 네트워크 연결성
   • 여러 통신사(ISP)와의 중복 회선을 통해 데이터 전송 병목 현상 및 장애 상황에도 대비합니다.
   • 글로벌 서비스 제공 시, 인터넷 백본(해저 케이블 등)과의 근접성, 지연 시간(Latency)도 매우 중요합니다.
4. 건물 구조 및 설계
   • 랙의 무게 및 진동, 그리고 냉각 효율을 고려한 건물 구조 설계가 필수입니다.
   • 운영 효율을 높이기 위해 모듈형 구조(필요할 때마다 서버실을 확장 가능)로 설계하기도 합니다.
5. 보안 및 규제 준수
   • 금융권, 의료 등 민감 정보 처리 데이터센터는 각종 규제(예: ISO 27001, SOC 2, HIPAA 등)를 충족해야 합니다.
   • 지역별 개인정보 보호법이나 데이터 주권 관련 법규에도 맞춰야 합니다.

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4. 전 세계적으로 가장 많은, 혹은 가장 큰 데이터센터를 보유한 국가·기업

• 미국
  • 글로벌 시장조사기관인 Synergy Research Group의 2023년 자료에 따르면, 세계 하이퍼스케일(hyperscale) 데이터센터 중 약 절반 가까이가 미국에 위치해 있습니다.
  • 아마존(AWS), 마이크로소프트(Azure), 구글(GCP), 메타(옛 페이스북) 등 이른바 빅테크 기업들이 모두 미국에 본사를 두고 있기 때문입니다.
• 중국
  • 중국 역시 빠르게 데이터센터를 확장하고 있습니다. 특히 알리바바(Alibaba), 텐센트(Tencent), 화웨이(Huawei) 등이 주요 사업자로 꼽힙니다.
  • 거대한 내수 시장과 정부 주도로 인프라 투자가 활발하여 전 세계 2위 수준의 하이퍼스케일 데이터센터 수를 보유하고 있습니다.

대규모 데이터센터 사례

1. Switch ‘The Citadel Campus’ (미국 네바다주)
   • 넓이가 약 **670,000㎡(약 720만 ft²)**에 달하는 캠퍼스로 알려져 있습니다.
   • 전력 공급, 보안, 냉각 효율 면에서 세계 최고 수준을 갖춘 시설로 평가됩니다.
2. China Telecom 내몽고 데이터센터(중국 내몽고)
   • 정확한 면적은 업체별로 보도 차이가 있지만, 최대 100만~120만 대 서버를 수용할 수 있는 규모로 알려져 있습니다.
   • 중국 북부 지방의 차가운 기후를 활용해 에너지 비용을 절감하고 있습니다.
3. Lakeside Technology Center (미국 시카고)
   • 미국 중서부의 주요 인터넷 허브 중 하나로, 약 111,500㎡(약 120만 ft²) 규모.
   • 시카고 다운타운에 위치하여 북미 교통망과 인터넷 백본에 유리한 위치를 차지하고 있습니다.

참고로, “가장 큰 데이터센터”를 단순 면적, 전력 용량, 서버 댓수 등 무엇으로 평가하느냐에 따라 순위가 달라질 수 있습니다. 위에 언급된 사례들은 전 세계적으로 대표적인 초대형 데이터센터로 자주 거론됩니다.

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5. 정리 및 결론

• 데이터센터는 디지털 시대의 핵심 기반: 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱, 웹사이트, 클라우드 서비스 모두 데이터센터에서 돌아갑니다.
• 데이터센터의 구성은 복합적: 서버, 네트워크, 전력, 냉각, 보안 등 다양한 요소가 긴밀하게 연결되어야 합니다.
• 건설 시 입지·전력·보안·규제 준수가 중요: 안정적으로 운영하기 위해선 꼼꼼한 사전 계획이 필수입니다.
• 전 세계적으로 미국이 최대 보유: 빅테크 기업의 본산이어서, 미국이 하이퍼스케일 데이터센터를 가장 많이 가지고 있습니다.
• 가장 큰 데이터센터는 지역별로 다를 수 있음: 규모를 어떤 지표로 평가하느냐에 따라 순위가 달라지지만, 미국과 중국이 대규모 데이터센터 시장에서 경쟁하고 있습니다.

디지털 전환이 가속화되면서, 데이터센터의 중요성은 앞으로도 더욱 커질 전망입니다. 에너지 효율과 탄소 중립이 전 세계적인 과제로 떠오른 만큼, 친환경 데이터센터를 만들기 위한 혁신 또한 계속될 것입니다.

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참고 자료(영문)

• Synergy Research Group
• Statista Data Center Market Insights

위 자료들은 데이터센터 시장 점유율, 하이퍼스케일 트렌드, 지역별 성장세 등 최신 통계를 제공합니다. 더 자세한 통계를 살펴보고 싶다면 참고하시길 바랍니다.

 

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LS그룹 손자 데이터센터 브라이튼구

 

위 기사는 월스트릿저널에서 발행한 25년 2월 18일 기사입니다. 기사내용으로는 LG창업자 손자인 브라이튼구 라는 인물이 한국에 전력규모 3기가와트가 되는 데이터센터 구축계획에 나섰다. 이런 내용인데 약 50조원 가량이 투입되는 대규모 프로젝트네요. 전남쪽에 지을 거 같다는 내용의 기사입니다. 참고로 브라이튼구는 LS계열쪽 가족이라 보면 되겠네요.

 

브라이언 구는 고 구인회 LG 창업자의 동생이자 LG그룹 창업 1세대인 고 구태회 LS전선 명예회장의 장남 고 구자홍 LS그룹 회장의 아들이다. 재벌 3세로는 드물게 가족기업 경영에 참여하지 않고 일찍이 미국 실리콘밸리로 진출해 벤처 투자사를 운영해 왔다.

 

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아마존(AWS), 마이크로소프트(Azure), 구글(GCP), 메타(옛 페이스북)의 데이터센터에서는 어떤 기업의 부품 및 장비를 사용할까?

 

아마존(AWS), 마이크로소프트(Azure), 구글(GCP), 메타(옛 페이스북) 등 이른바 ‘하이퍼스케일(Hyperscale) 클라우드 기업’은 일반적인 전산실보다 훨씬 더 큰 규모로 데이터센터를 운영합니다. 이들은 대규모 인프라를 효율적으로 운영하기 위해서, 종종 기존 전통 서버 제조사(예: Dell, HPE 등)뿐 아니라 **ODM(Original Design Manufacturer)**을 통한 ‘화이트박스(White Box)’ 서버나 자체 설계(custom design) 하드웨어도 사용합니다.
아래에서 기업별로 대표적인 하드웨어·부품 소싱 전략과 협력 업체들을 간단히 살펴보겠습니다.

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1. 아마존(AWS)

1) 서버/CPU

• ODM·화이트박스 서버: AWS는 오랫동안 Quanta, Foxconn, Inventec 등에서 생산된 화이트박스 서버를 기반으로 자체 사양에 맞춰 커스터마이징해 왔습니다.
• 자체 설계 칩(Arm 기반): 2018년부터 AWS는 Graviton 시리즈(Arm 아키텍처 기반) 프로세서를 자체 설계해, 일부 워크로드에서 x86 대비 전력 효율과 성능을 높이고 있습니다.
• x86 CPU: Intel Xeon 시리즈 또는 AMD EPYC를 적용한 서버 인스턴스도 여전히 다수 운영합니다.

2) GPU/AI 가속기

• NVIDIA GPU(Tesla, A100, H100 등)를 주로 사용해 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC)용 인스턴스를 제공합니다.
• 일부 AI 워크로드에서는 AWS Trainium, Inferentia(AWS 자체 칩)를 사용합니다.

3) 네트워크 장비

• 화이트박스 스위치 기반에 AWS 자체 네트워크 OS를 얹어 대규모 클라우드 트래픽을 처리합니다.
• 스위치 칩셋은 주로 Broadcom을 사용하는 것으로 알려져 있지만, 내부적으로는 다양한 ASIC 벤더를 검토하고 있습니다.

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2. 마이크로소프트(Microsoft, Azure)

1) 서버/CPU

• ODM 및 OCP(Open Compute Project) 참여: Azure는 Dell, HPE, Lenovo 등 기존 서버 제조사 제품도 사용하지만, OCP 기반 화이트박스 서버를 도입하여 자체 사양에 맞게 개선한 모델을 운영합니다.
• CPU: Intel Xeon, AMD EPYC 기반 서버가 주류이며, Arm 아키텍처(프로젝트 Olympus 등)에 대한 시험적 도입도 진행해 왔습니다.

2) GPU/AI 가속기

• NVIDIA GPU(V100, A100 등)를 기반으로 한 고성능 VM을 제공하며, 특정 AI 서비스에는 AMD GPU도 사용합니다.
• 일부 AI 가속 솔루션은 마이크로소프트가 직접 FPGA(Field Programmable Gate Array, 예: Xilinx) 기반 하드웨어 가속을 시도하기도 했습니다. (예: Bing 검색 엔진 가속)

3) 네트워크 장비

• 화이트박스 스위치와 **마이크로소프트 SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)**라는 자체 개발 네트워크 OS를 활용해 스위치를 제어합니다.
• 스위치 ASIC은 Broadcom 외에 Mellanox(NVIDIA) 칩 등을 다양하게 적용하기도 합니다.

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3. 구글(Google, GCP)

1) 서버/CPU

• 자체 서버 설계: 구글은 일찍부터 전 세계 데이터센터를 직접 설계하고, **화이트박스 방식(Quanta, Wiwynn 등)**으로 생산해 왔습니다.
• 커스텀 보드 & PSU: 효율성을 극대화하기 위해 마더보드(메인보드), 전원공급장치(PSU) 등도 독자적인 사양으로 주문합니다.
• CPU: 주로 Intel Xeon, AMD EPYC 기반 서버를 사용하며, 내부적으로 특정 워크로드용 Arm 아키텍처도 테스트해왔습니다.

2) TPU (Tensor Processing Unit)

• 자체 AI 칩: 구글은 머신러닝(특히 딥러닝)을 가속화하기 위해 TPU(Tensor Processing Unit)라는 전용 ASIC을 개발·사용합니다.
• GPU 역시 NVIDIA 칩셋(A100, H100 등)을 활용한 VM 옵션을 제공하지만, 구글 자사의 AI 서비스(예: Google Translate, Google Photo, 구글 검색 일부) 등은 TPU 기반으로 대규모 ML 연산을 수행합니다.

3) 네트워크 장비

• 커스텀 스위치: 기존 상용 스위치 대신 내부 아키텍처(‘Jupiter’ 네트워크 구조 등)에 맞춰 자체 설계한 화이트박스 스위치를 사용합니다.
• ASIC 칩셋은 역시 Broadcom이나 기타 파트너사의 칩을 커스터마이징해서 활용합니다.

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4. 메타(Meta, 옛 페이스북)

1) 서버/CPU

• OCP(Open Compute Project) 주도: 메타는 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP)를 주도적으로 시작하면서, 화이트박스 서버 설계 표준을 공개해 왔습니다.
  • 전 세계 ODM 업체(Quanta, Wiwynn, Foxconn 등)가 OCP 디자인을 기반으로 제작한 서버를 메타가 대규모로 사용합니다.
• CPU: Intel Xeon, AMD EPYC 기반이 주류입니다. 최근에는 AI 연산량 증가에 따라 ARM이나 커스텀 칩 도입도 검토 중이라고 알려져 있습니다.

2) AI 가속기

• NVIDIA GPU를 사용하여 대규모 AI 트레이닝 클러스터를 구성합니다.
• 메타는 자체 AI 추론 가속기 칩 개발 프로젝트도 진행 중으로, 대규모 SNS 서비스(예: 뉴스피드 추천) 최적화를 목표로 합니다.

3) 네트워크 장비

• 화이트박스 스위치(OCP 스펙 기반): 자체 네트워크 운영체제(Facebook SONiC 변형 버전 등)를 사용해 트래픽 흐름을 제어합니다.
• 스위치 칩셋으로 Broadcom, Intel (Barefoot Networks), Mellanox 등이 거론되며, OCP 커뮤니티를 통해 하드웨어 사양을 공개해 왔습니다.

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5. 정리: 하이퍼스케일 기업들의 공통 전략

1. 화이트박스 & ODM 활용: Dell, HP, Lenovo 같은 전통 기업 장비도 쓰지만, Quanta, Wiwynn, Foxconn, Inventec 등 ODM을 통해 자체 요구 사양을 반영한 하드웨어를 대량 주문하는 경향이 강합니다.
2. OCP(Open Compute Project) 주도: 메타(페이스북)에서 시작해 마이크로소프트, 구글 등이 참여하며, 효율적인 서버·스위치 설계를 공유·개방하고 있습니다.
3. 특정 파트 자체 개발:
   • - AWS: Graviton, Inferentia, Trainium
   • - 구글: TPU
   • - MS: FPGA(프로젝트 카타나) 시범 운영
   • - 메타: AI 가속기 칩 개발 중
   • 이를 통해 연산 효율과 운영 비용을 크게 절감하려는 목표를 가집니다.
4. ASIC·GPU 협력사: 가상화·네트워크 칩셋은 주로 Broadcom, **Mellanox(NVIDIA)**를, AI/ML 가속용 GPU는 NVIDIA를 활용하는 사례가 많습니다.
5. 주요 CPU: 대다수 서버가 Intel Xeon 또는 AMD EPYC 기반이지만, 최근에는 전력 효율과 특정 워크로드 최적화를 위해 Arm 아키텍처 도입이 늘어나는 추세입니다.

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결론

• AWS, Azure, GCP, 메타 같은 하이퍼스케일 기업들은 기존 서버·네트워크 벤더뿐 아니라 ODM/화이트박스, 자체 칩 개발에 적극적입니다.
• CPU, 스토리지, 네트워킹 등 핵심 인프라를 직접 설계하거나 OCP 생태계에 의존하여 효율화와 비용 절감을 동시에 추구합니다.
• GPU/AI 가속기 시장에서는 대부분 NVIDIA를 사용하지만, 점차 자체 ASIC(AWS Inferentia, 구글 TPU 등)을 내놓아 전력 효율, 성능, 원가 절감에서 경쟁 우위를 확보하려 합니다.

결국 하이퍼스케일 데이터센터 운영사들은 **“자체 디자인 + ODM·화이트박스 + 특정 파트너 칩셋”**이라는 형태를 통해, 전 세계 수많은 고객의 클라우드 워크로드와 AI/ML 수요를 감당하고 있다고 볼 수 있습니다.

추가 참고:

• Open Compute Project (OCP) 공식 사이트
• AWS Graviton Processor 공식 페이지
• Google Cloud TPU

이러한 자료들은 각 기업이 어떤 하드웨어 설계를 채택하거나 직접 개발하는지, 그리고 어떤 협력사들과 함께 인프라를 구축하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.