수많은 산업에서 중추적인 역할을 맡게 된 클라우드 컴퓨팅은 조직이 분석과 머신 러닝 및 AI의 힘을 활용하여 인사이트를 얻고 혁신을 추구할 수 있도록 도와줍니다.

*이 글은  Spiros Potamitis 가 작성한 내용을 SAS코리아에서 번역한 것입니다.

그러나 클라우드 컴퓨팅의 급속한 확대로 인해 클라우드의 탄소 발자국 역시 크게 증가했습니다. 알기 쉽게 비교하자면, 클라우드 컴퓨팅의 탄소 배출량은 글로벌 배출량의 최대 4%에 달하는 것으로 계산되었으며, 이는 항공 산업이 차지하는 비중보다도 큽니다.

이에 대해 우리가 할 수 있는 일은 무엇일까요? 게다가 온프레미스 컴퓨팅도 탄소를 배출합니다. 클라우드 대 온프레미스 논쟁과 관련하여, 선도적인 시장조사 회사인 IDC는 클라우드가 컴퓨팅 리소스를 집약하는 효율이 더 높기 때문에 온프레미스 컴퓨팅에 비해 환경 친화적인 선택이라고 주장합니다. 따라서 AI 및 분석 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하는 것이 문제의 해결책일 수 있습니다.

그러나 클라우드 환경에서 컴퓨팅의 효율성을 개선하고 있는 조직이 점점 많아질 수 있다면, 누적된 영향을 고려했을 때 아주 작은 개선도 커다란 변화를 가져올 수 있게 됩니다.

 

SAS® Viya®와 환경 영향

SAS Viya는 탄소 발자국을 5년 안에 최대 50톤의 CO2e를 줄일 수 있는 잠재력을 제공합니다. 다 자란 나무 한 그루가 이만큼의 온실가스를 흡수하는 데는 무려 4,513년이 걸립니다!

 

탄소 발자국을 알아보는 흥미로운 계산

우리는 Viya가 가져올 수 있는 환경적 이점을 전체적으로 조망하면서 계산해보기 위해 컴퓨팅 워크로드의 탄소 발자국을 추정 및 리포팅하는 툴인 Green Algorithm Calculator를 사용했습니다. 완벽한 계산을 위해 Futurum 벤치마킹 연구에서 가져온 수치를 사용했으며, 여기에는 서로 다른 여러 Azure Cloud 아키텍처에서 실행된 1,500건 이상의 테스트가 포함되어 있습니다. 이러한 테스트에서 Viya는 오픈소스 및 우수한 대체품에 비해 평균 30배 더 빠르다고 나와 있습니다.

우리는 대규모 조직에서 일반적으로 발생하는 수준의 인프라 및 분석 워크로드를 가정했습니다. 그와 동시에 이번 계산에 따라 도출된 이점을 확실하게 수치화하기 위해 Futurum 연구에서 사용되었던 기술적 설정을 재현했습니다.

우리가 Green Algorithm Calculator를 사용한 계산을 수행하기 위해 따른 단계는 다음과 같습니다.

• 먼저 런타임을 계산합니다. 50명의 데이터 사이언티스트가 1년 동안 데이터 사이언스 워크로드를 실행하는 데 걸리는 총 시간을 추정합니다. 데이터 사이언티스트 한 명의 1 근무일 당 실행 시간을 평균 1시간으로 가정하면, 총 13,200시간이 됩니다. 이를 계산기의 "런타임"으로 사용합니다.
• 코어의 유형, 개수, 열 설계 전력(Thermal Design Power, TDP)의 경우, 여기서는 각각 12개의 코어와 110W의 TDP를 사용하는 188개의 CPU가 가동 중인 대규모 분석 환경을 상정해 보겠습니다. 계산기에서 CPU 유형을 "기타"로 선택하고 TDP는 110W를 입력합니다. "코어당 TDP"의 값은 110W를 12(CPU당 코어 수)로 나누어 계산합니다.
• 가용 메모리: 대규모 조직에서 일반적으로 사용되는 용량인 1400GB를 가정합니다.
• 플랫폼 및 서버: 우리는 Azure 클라우드 컴퓨팅을 선택한 다음 서버 위치를 북미 지역의 미국 동부로 설정했습니다.
• 마지막 두 질문에는 "아니요"를 선택합니다.

그 다음으로 Viya가 다른 우수한 대안들과 비교했을 때 평균 30배 더 빠르다는 부분을 반영합니다. "런타임"을 제외한 나머지 모든 값을 동일하게 두고 계산기를 다시 실행합니다. 런타임의 경우, 원래 값의 1/30인 440시간이 됩니다. 두 가지 계산에서 도출된 CO2e 규모의 차이는 5년에 걸쳐 50톤의 CO2e를 줄인 데 따른 잠재적인 환경적 이익이 어느 정도인지를 말해줍니다.

이러한 이점은 조직이 분석 작업을 완료한 후 컴퓨팅 환경을 껐을 때 실현됩니다. 에너지 소비량은 실제 사용량이 아닌 가용 메모리의 용량에 따라서 달라지기 때문입니다. 필요한 순간에만 클라우드상의 리소스를 사용하는 것은 온실가스 배출을 줄일 수 있는 효과적인 방법입니다.

이 ebook에서 클라우드에서 최적화된 성능이 조직에 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대한 더 많은 인사이트를 확인할 수 있습니다.

이 기사는 SAS Cloud Economics 및 Business Value 팀의 Spiros Potamitis와 Francesco Rainini의 기여로 작성되었습니다.