MIT 전기공학·컴퓨터과학과 크리스티나 델리트루 교수 연구팀이 머신러닝을 활용해 대규모 클라우드 데이터센터의 서버·네트워크 자원 관리를 최적화하는 연구를 진행하고 있다. 연구진은 스탠퍼드 박사과정 당시 대규모 컴퓨팅 시스템 대부분이 약 15%의 용량으로만 가동되고 있다는 사실을 발견했으며, 이를 근거로 신규 인프라 확충 없이도 AI로 기존 하드웨어의 활용률을 높일 수 있다고 본다. 연구팀이 개발한 '시어(Seer)'는 딥러닝으로 클라우드 애플리케이션의 장애를 사전에 예측하고, '디토(Ditto)'는 실제 클라우드 환경을 모사해 신기술을 안전하게 검증하도록 돕는다. 델리트루 교수는 AI 기반 자원 관리에는 판단 근거를 설명하기 어렵다는 한계가 있다며, 설명 가능성을 높이는 연구도 병행하고 있다고 밝혔다.

• •대규모 컴퓨팅 시스템 상당수가 약 15% 용량으로만 가동된다는 연구 결과가 출발점
• •머신러닝으로 서버·네트워크 자원 배분을 자동화해 기존 하드웨어에서 더 많은 연산 확보
• •땅러닝 기반 '시어(Seer)'는 클라우드 애플리케이션 장애를 사전 예측
• •'디토(Ditto)'는 실제 클라우드 환경을 모사해 신기술을 안전하게 검증
• •AI 판단의 설명 가능성 부족을 한계로 지적, 관련 연구도 병행 중