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마크베이스 "시계열 DBMS 기술력으로 고객의 데이터 문제 해결"

머니투데이
  • 이동오 기자
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  • 2024.02.19 16:57
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-김성진 마크베이스 대표 인터뷰

"스마트 세상이 열리면서 센서 데이터 폭증의 시대가 도래했다. 결과적으로 많은 고객들이 데이터 처리의 문제를 겪고 있고, 이를 해결하기 위한 효율적이고 경제적인 솔루션을 찾고 있다. 이러한 시대를 위해 준비한 제품이 바로 Time-Series DBMS(시계열 데이터베이스)이다. 더 많은 고객들이 우리 제품을 잘 이해하고 잘 활용할 수 있기를 기대한다." 김성진 마크베이스 대표의 말이다.


마크베이스는 B2B 비즈니스 영역에서 '고객의 데이터 문제를 해결하는 기업'이라는 미션 아래 시계열 데이터베이스 엔진을 기반으로 다양한 디지털 트랜스포메이션 분야에서 실시간성이 중요한 모든 데이터를 초고속으로 수집하고 저장 및 분석할 수 있는 솔루션 서비스를 제공하고 있다. 다음은 김 대표와 진행한 일문일답.

김성진 대표/사진제공=마크베이스
김성진 대표/사진제공=마크베이스
-사업을 하게 된 동기는.
▶1999년 In-Memory DBMS(인-메모리 데이터베이스) 벤더인 알티베이스 창업 멤버로 시작해 국내외 관련 분야를 거의 석권한 기업의 핵심 개발자로 근무했다. 그런데 고객들의 데이터 용량과 패턴이 전통적인 데이터베이스로 해결하기 힘든 형태로 발생하고 있었고, 이런 대용량의 IoT 데이터 처리에 특화된 솔루션이 미래에 필요할 것이라고 생각했다. 이에 새로운 데이터베이스를 개발하고자 2013년 창업했다.

-사업의 특징은.
▶많은 기업 고객들의 데이터 문제, 특히 대용량의 센서 데이터에 대한 저장과 관리에 어려움을 겪고 있는 고객들에게 시계열 데이터베이스 기술을 통한 빠른 해결책을 제공하는 것이다. 그래서 우리 고객들 대부분이 스마트시티, 스마트팩토리, 이차전지, 에너지관리, 데이터서비스, IoT 등의 산업에 속한다.


-현재의 사업현황과 앞으로의 전망은.
▶마크베이스는 데이터베이스의 성능을 공식적으로 인증하는 국제 공인 성능평가기관 TPC의 테스트에서 알리바바, 델 등 글로벌 기업을 제치고 1위를 지난 5년간 수성하고 있는 소프트웨어 기술의 최강자다. 이러한 사실을 바탕으로 2019년도에는 국내 신기술 분야의 품질 대상과 과학기술정보통신부 장관상 등을 수상한 바 있다.

세상이 점점 더 스마트화되고 있기 때문에 우리 삶의 모든 분야에서 센서 데이터가 폭발적으로 증가하고 있고, 이것이 더 많은 기업 고객의 데이터 처리에 대한 문제를 발생시키고 있다. 이러한 현상이 마크베이스의 미래를 밝게 보는 가장 중요한 증거이다. 전체 직원의 60%가 핵심 기술 개발과 솔루션 구축에 필요한 인원으로 구성된 기술 중심의 회사이고, 향후 5년 내 1000억의 매출 목표를 달성하기 위해 열심히 매진하고 있다.

-앞으로의 사업 방향과 계획은.
▶데이터베이스 핵심 기술을 기반으로 현재는 솔루션 개발과 제공에 힘을 쏟고 있다. 특히 최근에 이슈가 되고 있는 이차전지의 안정성에 관련된 데이터 수집과 충방전 시의 화재 예방에 필요한 솔루션인 마크베이스 RAS를 출시하고 고객들에게 전달하고 있으며, 이와 연관된 충전기 관련 솔루션도 함께 개발하고 있다. 이를 통해 센서 데이터 중심의 이차전지 연관 사업을 확장하여 이후 전기차와 연관된 모빌리티를 회사의 차세대 성장 동력으로 삼고자 한다.

그리고 올해부터 마크베이스는 공공시장에 적극적으로 진출할 계획을 가지고 있다. 이미 서울시 도시 데이터 서비스에서 마크베이스가 적용되어 대규모 데이터 서비스의 핵심으로 구동되고 있는데, 관련 공공시장에서도 마크베이스 제품이 더 확산되고 적용되는 케이스가 많아지도록 노력하겠다.

-특별한 마케팅 전략이 있다면.
▶개발자 대상 교육에 힘쓰고 있다. 이와 관련해 매달 강남에서 무료로 제품 교육을 제공하고 있으며, 교육 수료자에게는 교육 수료증도 함께 제공하고 있다. 올해부터는 교육의 내용을 좀 더 확장하여 데이터베이스 자체뿐만 아니라 관련된 다양한 솔루션을 쉽게 개발하고 연동할 수 있는 교육 프로그램을 증설하여 고객의 여러 가지 요구 사항에 대해 좀 더 심도 깊은 지식을 제공하고자 한다.



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