지이코노미 양하영 기자 | 디지털 전환의 가속화로 데이터센터가 클라우드와 인공지능(AI) 산업을 지탱하는 핵심 인프라로 자리 잡으면서, 거대해진 설비 규모에 걸맞은 안정적인 운영과 효율적인 유지보수 기술이 산업계의 화두로 떠오르고 있다.

현재 대부분의 데이터센터는 전력, 온도, 냉각 설비 등 방대한 운영 데이터를 실시간으로 수집하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 여전히 특정 수치 이상 시 경고를 보내는 ‘알람 기반 대응’ 방식에 의존하고 있어, 설비 이상을 사전에 완벽히 예측하거나 운영 효율을 극대화하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기되어 왔다.

이러한 한계를 극복하기 위해 최근 글로벌 빅테크 기업을 중심으로 AI를 활용한 설비 데이터 분석과 운영 최적화 기술이 적극 도입되고 있다. 구글(Google)의 경우 AI 기술을 냉각 시스템에 적용해 에너지 효율을 획기적으로 개선하며 데이터 기반 운영의 실효성을 입증한 바 있다.

이와 함께 산업 전반에서는 설비 상태 데이터를 정밀 분석해 고장을 사전에 예측하는 ‘상태 기반 유지보수(CBM+, Condition Based Maintenance Plus)’ 방식이 주목받고 있다. 센서 데이터를 바탕으로 유지보수 최적 시점을 도출함으로써 운영 안정성을 확보하고 불필요한 점검 비용을 절감할 수 있기 때문이다.

이러한 흐름 속에서 공학 해석 및 데이터 분석 전문 기업 에이블맥스가 선보인 ‘PRISM(Predictive Reliability & Integrated System Maintenance)’ 플랫폼이 차세대 CBM+ 솔루션으로 눈길을 끌고 있다.

PRISM은 단순한 실시간 모니터링 수준을 넘어, AI 기반 분석을 통해 설비의 이상 징후를 사전에 포착하고 최적의 유지보수 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 방대한 데이터를 자산화하여 설비 수명을 예측하고 관리함으로써 데이터센터 운영의 패러다임을 사후 조치에서 사전 예방으로 전환한다는 평을 받는다.

업계 관계자는 “데이터센터의 대형화와 고밀도화가 진행됨에 따라 운영 효율이 곧 기업의 경쟁력이 되는 시대”라며, “단순 모니터링을 넘어 PRISM과 같은 데이터 기반 예지정비 플랫폼의 역할은 앞으로 더욱 중요해질 것”이라고 전망했다.