AWS를 기반으로 스마트 빌딩 에너지 관리 시스템을 개발한 스케일업 Enerbrain

이탈리아 프롭테크 스케일업인 Enerbrain은 창업 초기부터 AWS에서 클라우드 네이티브 아키텍처를 개발하기로 결정했습니다. 이 회사는 Amazon Lambda와 Amazon Athena를 비독점 IoT 에너지 최적화 솔루션의 핵심 요소로 활용하여 고객의 빌딩 관리 시스템(BMS)에서 생성되는 대량의 센서 데이터를 처리합니다. Enerbrain의 주요 차별화 요소는 기계 학습 기술을 활용한다는 것입니다. Amazon SageMaker를 사용하여 알고리즘을 훈련하고 에너지 소비와 탄소 배출을 줄일 최상의 전략을 제공하는 것은 물론, 대규모 비즈니스 전반의 데이터 투명성에 필수적인 ESG 보고서에도 정보 피드를 제공합니다. 

기후 변화는 전 세계 정부와 기업의 최우선 과제이며, 에너지 효율성은 공공 부문과 민간 부문을 막론하고 주요한 목표 중 하나입니다. 환경, 사회 및 기업 거버넌스(ESG) 조치를 자체적으로 시행하는 가장 진보적인 기업들이 갈수록 이러한 흐름을 주도하고 있습니다.

이탈리아에 본사를 둔 스케일업 기업인 Enerbrain은 탄소 배출의 가장 큰 원인 중 하나가 빌딩 사용이라는 점에 주목하여, ESG의 중요성을 잘 알고 있는 기업들이 에너지 효율을 개선하고 탄소 감축 목표를 달성할 수 있도록 지원할 방법을 모색했습니다. 이 회사의 비전은 빌딩 관리 시스템(BMS)에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 활용하여 에너지 사용을 줄이고, 빌딩의 내부 쾌적도를 개선하며, ESG 보고용 정보 피드를 제공하기 위한 벤치마크를 생성하는 디지털 솔루션을 개발하는 것이었습니다. 

아직 스타트업이었던 2015년에 Enerbrain은 기술의 변화에 잘 대응할 수 있는 기업이 되고자 했습니다. 이에 온프레미스 IT 장비에 투자하지 않고 처음부터 클라우드 네이티브 플랫폼을 이용하기로 결정했습니다. 서버리스 클라우드 아키텍처를 배포하면서 이 회사는 자체 데이터 센터 관리에 시간을 투자할 필요 없이 비즈니스 개발에만 집중할 수 있게 되었습니다. 

Enerbrain은 다양한 관리형 서비스를 활용하고 운영 비용을 최소화하기 위해 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 시스템을 구축하기로 결정했습니다. Enerbrain의 CTO이자 공동 창립자인 Marco Martellacci는 “AWS와의 협력은 우리 비즈니스의 성장을 가속화해줄 것입니다. 더 많은 빌딩을 빠르게 관리하려면 쉽게 확장할 수 있어야 합니다. AWS에서 플랫폼을 개발한 이후 비교적 짧은 시간에 관리하는 빌딩 수를 10개에서 450개로 손쉽게 늘릴 수 있게 되었습니다.”라고 말합니다. 

Enerbrain이 고객 현장에 새로 설치하는 환경 센서 및 액추에이터와 같은 수많은 디바이스에서 생성되는 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖추는 것이 이 회사에는 중요했습니다. 또한 학교, 공항, 쇼핑몰, 사무실, 대형 산업용 빌딩 등 다양한 수직 시장 부문에 적합한 모델을 다양하게 구축할 수 있어야 했습니다. 

이 회사는 먼저 Amazon Aurora를 기반으로 아키텍처를 구축하는 것으로 시작했습니다. 초기 개념 증명 단계에서는 필요에 따라 확장할 수 있는 기능이 필수적이었기 때문에 계약 시작 시에 Enerbrain WebApp 시스템을 사용하여 최적의 에너지 사용 기준을 개발했습니다. 또한 이 회사는 빠른 데이터 분석을 위해 Amazon Athena와 Amazon Simple Storage Service(S3)를 함께 사용하고 있습니다.

이 회사의 전사적 IoT 솔루션인 Enerbrain System을 개발하기 위해 Amazon Lambda와 함께 Amazon SageMaker를 사용하여 컴퓨팅 요소를 제공하고 있습니다. Amazon SageMaker는 기계 학습으로 알고리즘을 훈련하여 이 회사가 각 고객에게 최상의 에너지 사용 전략을 제공하도록 지원합니다. 이 조합을 사용한 덕분에 이 회사의 고객은 에너지 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있었으며, 관리하는 빌딩의 연간 CO2 배출량을 대폭(9,600톤) 감축했습니다. 이는 승용차 1,894대의 연간 탄소 배출량과 맞먹는 수치입니다. 

Martellacci는 “기계 학습은 우리의 주요 차별화 요소입니다. AWS 서비스를 이용하면 고객으로부터 수집한 데이터에서 특정 빌딩 내의 특정 영역까지 높은 수준의 에너지 효율과 최적의 쾌적도를 제공할 방법을 쉽게 알아낼 수 있습니다”라고 말합니다.

Enerbrain의 빌딩 및 시설 관리자인 AWS 덕분에 고객은 대시보드를 통해 에너지 소비 현황을 손쉽게 모니터링하고 관리하면서 일상적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 대시보드는 실시간 데이터를 사용하여 지속적으로 업데이트되면서 빌딩의 난방, 환기 및 공조(HVAC) 시스템과 관련한 모든 종류의 문제를 추적합니다. 

Martellacci는 “우리 시스템은 제어와 조절을 지원하도록 설계되었으므로, 시스템 장애와 같은 위험 신호를 쉽게 찾아내거나 이동 중에 온도와 같은 항목을 신속하게 조정할 수 있도록 HVAC 시스템을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. AWS가 가동 시간과 가용성을 보장해주기 때문에 이제 이 같은 모니터링은 우리에게 쉬운 일입니다.”라고 말합니다. 

이탈리아에는 숙련된 IT 직원이 상대적으로 부족하다는 점을 감안할 때, AWS 클라우드를 기반으로 구축하면 Enerbrain은 직원 수를 늘릴 필요가 없고 기존 직원이 AWS 서비스에 대한 최신 정보를 확보하는 데 집중할 수 있다는 이점도 있습니다. 

Martellacci는 “AWS의 클라우드 기반 서비스가 지속적으로 발전하는 만큼, 우리도 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다. “AWS 팀은 시스템을 개발하고 최적화하는 모든 단계에서 훌륭한 지원을 제공했으며 비용을 최소한으로 유지하도록 도와주었습니다.”

클라우드 기술과 관련한 지금까지의 매우 긍정적인 경험을 바탕으로, Enerbrain은 AWS의 사용을 확대할 계획입니다. Martellacci는 끝으로 “클라우드가 곧 미래입니다. 언제든 우리가 필요할 때 컴퓨팅 파워를 가동할 수 있기 때문에 장기적으로 신경망을 빠르게 훈련할 수 있고, 결과적으로 고객에게 훨씬 더 스마트한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이는 큰 이점입니다.”라고 말합니다.