최근 데이터 센터 분야 근처에 계셨다면, 아마 어디에서나 새로 등장하는 약어인 OCS를 보셨을 것입니다. 광 회로 스위칭 (Optical Circuit Switching)입니다.
이것은 기술적으로 들립니다. 그리고 솔직히 말해서, 실제로 그렇습니다.
하지만 중요한 점은, 이것이 네트워크 엔지니어들의 밤잠을 설치게 만드는 문제에 대한 가장 실질적인 솔루션 중 하나라는 것입니다.
그 문제가 무엇일까요? 천정부지로 치솟는 전기 요금입니다. 사라지지 않는 지연 시간 (Latency)입니다. 그리고 전체 예산을 다 써버리지 않으면서 AI 클러스터를 확장하려는 시도입니다.
전통적인 스위치 (Switches)는 다른 시대를 위해 만들어졌습니다. 그것들은 오늘날 AI 워크로드 (AI workloads)가 생성하는 종류의 트래픽을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 그래서 사람들은 다른 무언가를 찾기 시작했습니다. 그리고 바로 그 지점에서 OCS가 등장했습니다.

그렇다면 OCS란 정확히 무엇일까요?
실제로 이해가 되는 용어로 설명해 보겠습니다.
일반적인 네트워크 스위치 (Network switch)는 광 신호 (Optical signal)를 받아 전기로 변환하고, 어디로 가야 할지 파악한 다음, 다시 빛으로 변환하여 전송합니다. 이는 매우 많은 왕복 과정을 거칩니다. 매 변환 단계마다 전력이 소모되고 지연 (Delay)이 추가됩니다.
광 회로 스위칭 (Optical Circuit Switch)은요? 그 모든 불필요한 과정을 건너뜁니다.
신호를 전체 과정 동안 광 영역 (Optical domain)에 그대로 유지합니다. 한 광섬유 (Fiber)에서 다른 광섬유로 빛의 줄기를 재지향하는 거울처럼 생각하면 됩니다. 변환도, 처리도 없이 그저 곧장 쏘아 보내는 것입니다.
그 결과는 더 낮은 지연 시간 (Latency), 더 적은 전력 소비, 그리고 A 지점에서 B 지점으로 가는 더 단순한 경로입니다.
주의를 기울여야 할 숫자가 하나 있습니다. 업계 데이터에 따르면 OCS는 AI 컴퓨팅 클러스터의 전체 전력 소비를 30% 이상 절감할 수 있다고 합니다. 이는 작은 숫자가 아닙니다. CTO들이 자리에서 일어나 주목하게 만들 만한 숫자입니다.

왜 지금인가? OCS는 새로운 것이 아니지만, 지금 전성기를 맞이하고 있습니다.
OCS는 새로운 기술이 아닙니다. 이미 한동안 존재해 왔습니다. 하지만 지금 이 기술이 주목받는 이유는 매우 명확합니다. 바로 AI 때문입니다.
Google, Microsoft, Meta는 이미 상당 기간 동안 자신들의 데이터 센터에 OCS를 배치해 왔습니다. 이들이 단순히 멋있어 보여서 도입하는 것이 아닙니다. 실제로 효과가 있기 때문에 도입하는 것입니다.
그리고 하이퍼스케일러(Hyperscalers)들이 특정 분야에 막대한 자금을 투입하기 시작한다면, 나머지 우리들도 아마 주의를 기울여야 할 것입니다.
Open Compute Project는 2025년에 Google, Microsoft, Meta, NVIDIA를 창립 멤버로 포함하는 OCS 프로젝트 그룹을 설립했습니다. 이는 개방형 표준(Open standards), 더 나은 상호 운용성(Interoperability), 그리고 앞으로 더 많은 선택지가 나올 것임을 의미합니다.

OCS는 실제로 어디에 사용되는가?
이 부분이 흥미로운 지점입니다. 왜냐하면 OCS는 단순히 Google 규모의 거대한 배포만을 위한 것이 아니기 때문입니다. 훨씬 더 많은 조직과 관련된 수많은 실질적인 응용 분야가 존재합니다.

🧠 AI 데이터 센터
이것이 가장 핵심적인 분야입니다. 수천 개의 GPU를 연결하고 있다면, 병목 현상(Bottleneck)이 발생하지 않는 네트워크가 필요합니다. OCS는 컴퓨팅 노드(Compute nodes) 사이에 직접적인 광 경로(Optical paths)를 생성하며, 이는 대기 시간은 줄이고 실제 컴퓨팅 시간은 늘린다는 것을 의미합니다.

일부 업계 추정치에 따르면, 전통적인 구성에서의 GPU는 네트워크 제약으로 인해 약 25%의 효율로만 활용된다고 합니다. OCS는 그 격차를 줄이는 데 도움을 줍니다.

🔍 광섬유 모니터링 (Fiber Monitoring)
장거리 네트워크나 해저 케이블을 운영하고 있다면, 광섬유 단선(Fiber cut) 위치를 찾는 것이 얼마나 고통스러운 일인지 잘 알 것입니다. OCS 기반 모니터링 시스템은 테스트 신호를 다른 광섬유로 자동으로 전환하여, 결함을 찾는 데 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 정확한 지점을 찾아낼 수 있습니다.

🧪 테스트 및 측정 연구소 (Test and Measurement Labs)
R&D 팀은 매트릭스 광 스위치(Matrix optical switches)를 사용하여 케이블을 수동으로 다시 연결(Repatching)하지 않고도 여러 소스의 신호를 여러 검출기로 라우팅합니다. 이는 시간을 절약하고 오류를 줄여줍니다.

🛡️ 재해 복구 및 네트워크 보호 (Disaster Recovery and Network Protection)
OCS를 사용하면 광 경로를 즉석에서 재구성할 수 있습니다. 링크가 끊어지나요? 몇 초 만에 트래픽을 재라우팅(Reroute)하십시오.

GLHCLink가 제공하는 것
GLHCLink는 소규모 매트릭스 스위치(Matrix switches)부터 고밀도 랙마운트(Rackmount) 솔루션에 이르기까지 광 회로 스위칭 (OCS) 장비의 전체 라인업을 취급합니다.

이 모든 장비는 MEMS 기술을 사용합니다. 기본적으로 실리콘 위에 식각된 아주 작은 미세 거울(Micro-mirrors)이 기울어지면서 빛의 경로를 조절하는 방식입니다. 이는 낮은 삽입 손실 (Insertion loss), 빠른 스위칭 속도, 그리고 높은 신뢰성을 제공하는 검증된 접근 방식입니다.

또한 GLHCLink는 표준 랙마운트 방식과 맞춤형 M×N 구성을 모두 제공하므로, 거의 모든 네트워크 설계에 OCS를 적용할 수 있습니다.

주의해야 할 몇 가지 사항
OCS 도입을 고려하고 있다면, 다음과 같은 실질적인 고려 사항들이 있습니다.

모든 것을 즉시 대체할 수 있는 것은 아닙니다. OCS는 회로 스위칭 (Circuit switching), 즉 세션이 지속되는 동안 유지되는 전용 경로를 구축하는 데 탁월합니다. 모든 시나리오에서 패킷 스위칭 (Packet switching)을 대체하도록 설계된 것은 아닙니다. 하지만 AI 워크로드 (AI workloads), 대규모 데이터 이동, 그리고 네트워크 모니터링에는 매우 적합합니다.

하드웨어의 수명이 깁니다. 사람들이 항상 깨닫지 못하는 사실 중 하나는 OCS 스위치 하드웨어를 여러 세대에 걸쳐 재사용할 수 있다는 점입니다. 몇 년마다 모든 것을 교체해야 하는 상황에 처하지 않아도 됩니다. 이는 전통적인 스위칭 장비에 비해 상당한 비용 이점을 제공합니다.

생태계가 성장하고 있습니다. Open Compute Project는 2025년에 Google, Microsoft, Meta, NVIDIA를 창립 멤버로 하여 OCS 프로젝트 그룹을 설립했습니다. 이는 개방형 표준 (Open standards), 더 나은 상호 운용성 (Interoperability), 그리고 앞으로 더 많은 옵션이 등장할 것임을 의미합니다.

결론 (The Bottom Line)

솔직히 말씀드리면, 모든 네트워크가 당장 내일부터 광 회로 스위칭 (OCS)을 도입해야 한다고 말씀드리지는 않겠습니다. 하지만 만약 여러분이 AI 워크로드 (AI workloads)를 다루고 있거나, GPU 클러스터 (GPU clusters)를 확장 중이거나, 혹은 단순히 트래픽이 많은 데이터 센터 (Data center)의 전력 비용을 낮추려고 노력 중이라면? 진지하게 검토해 볼 가치가 있습니다.

시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 기술은 이미 검증되었으며, 제품 옵션은 나날이 접근하기 쉬워지고 있습니다.

8×8부터 48×48, 그리고 그 사이의 모든 구성을 포함하는 GLHCLink의 OCS 포트폴리오는 여러분이 시작할 수 있는 발판을 제공합니다. 기존 시설을 업그레이드하든 새로운 것을 설계하든, 아마도 적합한 구성이 있을 것입니다.

GLHCLink의 광 회로 스위치 (Optical Circuit Switch) 제품 및 솔루션에 대한 더 자세한 정보는 여기에서 전체 기사를 확인하세요.