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첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.

Fatima BoolaniAnalyst

안녕하세요. 웹캐스트로 함께하시는 분들께도 좋은 저녁입니다. 여러분께서 자리 잡으실 수 있도록 몇 분만 시간을 드리겠습니다. 그럼 바로 시작하기에 앞서, 간단히 소개부터 드리겠습니다. 저는 파티마 불라니입니다. 저는 씨티에서 엔터프라이즈 소프트웨어 리서치 커버리지를 공동 총괄하고 있으며, 오늘 오후 데이터독의 CEO 겸 공동창업자이신 올리비에 포멜과 함께 키노트 세션을 진행하게 되어 큰 영광입니다. 올리비에, 오늘 오후 이렇게 시간 내서 함께해 주셔서 정말 감사합니다.

Olivier PomelCEO and Founder

초대해 주셔서 감사합니다. 사실 여기서 15분 정도 걸어가면 되는 곳에 있었어서, 끝나고 바로 다시 일하러 갈 수 있습니다.

Fatima BoolaniAnalyst

좋네요. 걸음 수는 채우셨겠어요. 오늘은 균형 잡힌 일정으로 진행해 드리려고 합니다. ‘스위트 16’이라는 말로 분위기를 좀 깔아보고 싶었습니다. 데이터독은 6월 기준으로 창립 16주년을 맞았고, 상장사로서의 기간도 그 절반 정도에 가까워지고 있습니다. 2019년에 상장하셨죠. 그래서 여쭤보고 싶은데요. 현재 데이터독의 최신 현황은 어떠하며, 회사는 지난 16년, 특히 상장사로서의 여정뿐 아니라 무엇보다 최근 12~18개월 동안 어떻게 진화해 왔나요?

Olivier PomelCEO and Founder

음, 우선 무엇보다도 성장이 매우 컸습니다. 저희가 상장했을 당시에는, 클라우드 마이그레이션이 아직 초기 국면이라고 할 수 있는 시점 한가운데 있었고, 저희는 그 분야로 잘 알려져 있었습니다. 그것이 회사를 만들었습니다. 지금은 AI 전환의 한가운데에 있고, 제 생각에 본질적으로는 비슷하지만 규모는 훨씬 더 큽니다. 상장 이후 저희는 정말 먼 길을 왔습니다. 매출 기준으로 보면 규모가 한 자릿수 자릿수, 즉 한 차수(오더) 정도 더 커졌다고 생각합니다. 저희는 규모가 한 차수(오더)입니다. 상장 이후 주가도 한 차수(오더) 정도 상승했다고 생각합니다. 그런 것들은 모두 훌륭합니다. 네.

Olivier PomelCEO and Founder

네, 네. 그리고 이것도요. 사람들이 가끔 저한테 "그런데 왜 아직도 여기 계세요?"라고 묻는데, 저는 앞으로 10년을 위해 여기 있습니다.

Olivier PomelCEO and Founder

저희가 눈앞에 있다고 보고 실제로 달성할 수 있다고 생각하는 또 다른 한 차수(오더)의 성장을 위해 여기 있습니다. 지난 분기를 보면 성장세가 가속화되는 것을 확인했습니다. 실적은… 한 달 전에 실적 발표를 했기 때문에 수치를 약간 틀릴 수도 있습니다. 하지만 여러 분기에 걸쳐 분기별로 가속화된 뒤, 전년 동기 대비 성장률이 36%까지 가속화됐던 것으로 기억합니다. 특히 저희가 흥미롭게 보는 점은 이런 가속화가 고객 기반 전반에서 나타난다는 것입니다. AI 고객만 아주 빠르게 성장하는 문제만은 아닙니다. 물론 그들도 그렇습니다. 하지만 나머지 사업, 즉 비(非) AI 고객들—기존에 존재해 왔고 AI가 주된 사업이 아닌 모든 기업들—도 지난 1~2년 동안 성장세가 가속화되고 있습니다.

Olivier PomelCEO and Founder

콜에서 저희가 말씀드린 것으로는, 그 사업 부문이 1년 전에는 전년 동기 대비 성장률이 아마 18%였는데 지금은 20% 후반대로 가속화됐다고 했던 것 같습니다. 그러니 그쪽에서의 가속화가 매우 큽니다. 이것이 정말로 보여주는 것은 AI 전환이 진행되고 있다는 것입니다. 저희에게는 고객 기반 전체에 영향을 미치고 있습니다. 클라우드 마이그레이션의 맥락에서 관측 가능성(Observability)이 전환의 핵심 요소였던 것처럼, AI 전환에서도 관측 가능성(Observability)이 핵심 요소라고 보고 있습니다. 이는 고객들에게서 일어나는 방식에서도 보이지만, 우리가 최종 상태(end state)를 생각할 때도 그렇게 보입니다. 그렇다면 모든 것은 어디로 가고 있을까요?

Olivier PomelCEO and Founder

5년 혹은 10년 뒤에는 우리는 어디에 도달해 있을까요? 관측 가능성(Observability)은 아마도 유일하게 남는 카테고리일 것입니다. AI가 어떤 일이든 그 일의 상당 부분을 더 많이 수행하게 된다면, AI를 계속 모니터링하고, AI가 무엇을 하고 있는지와 그 이유를 이해하며, 그것이 목표에 부합하는지, 우리가 원하는 결과를 얻고 있는지, 적정한 비용으로 수행하고 있는지를 확인하는 일은, 제 생각에 마지막까지 남게 될 소프트웨어 카테고리일 가능성이 큽니다. 상당히 기대가 크고, 이를 구축하느라 매우 바쁘게 움직이고 있습니다.

Fatima BoolaniAnalyst

올리비에, 말씀하신 내용에 제가 시간을 들여 자세히 풀어보고 싶은 핵심 이슈들이 많이 포함돼 있었습니다. 다만 그에 앞서, 당신은 하나가 아니라 이제 두 번째에 가까워지고 있는 거대한 기술 및 컴퓨팅 패러다임 전환을 지켜보고 직접 경험해오시는 혜택, 나아가 특권까지 누리셨습니다. 저 자신도 그렇고, 이 자리에 계신 많은 투자자분들도 과거의 선례와 유사 사례를 바탕으로, 3년 뒤, 5년 뒤 기술의 모습, 엔터프라이즈 소프트웨어 또는 인프라 소프트웨어 스택의 모습이 어떨지에 대한 머릿속 모델을 세우는 경향이 있습니다.

Fatima BoolaniAnalyst

클라우드 컴퓨팅 전환을 거쳐온 경험을 바탕으로 여쭙고 싶은데요, 우리가 AI로 인해 거대한 세대적 기회와 전환의 문턱에 서 있는 지금, 이번 혁신 사이클과 패러다임 전환을 클라우드 컴퓨팅 사이클과 비교했을 때 어떤 공통점(유사점)을 도출해볼 수 있을지 의견을 들려주실 수 있을까요?

Olivier PomelCEO and Founder

사실 많은 부분이 동일합니다. 클라우드 시대에 우리가 성공할 수 있었던 요인이 무엇이었는지 생각해보면, 그중 하나는 역할이 변화하고 있었다는 점입니다. 더 빠르게 릴리스해야 했고, 그 결과 더 빠르게 반복 개선(이터레이션)해야 했습니다. 개발과 운영처럼 예전에는 완전히 분리돼 있던 역할들이 서로 뒤섞여 하나로 합쳐졌습니다. AI 시대에는 그런 현상이 더 많이 나타날 것이라고 봅니다. 이 부분은 나중에 조금 더 이야기할 수 있겠지만, 개발과 운영뿐 아니라 보안, 그리고 일부 비즈니스 기능 사이에서도 그런 일이 꽤 많이 일어날 것입니다. 오늘날 사람들이 소프트웨어를 만드는 방식을 보면, 기술 배경이 없는 제품 매니저도 소프트웨어를 만들 수 있습니다.

Olivier PomelCEO and Founder

이런 모든 역할이 한데로 모이고 있는데, 이는 우리에게 비즈니스적으로 유리합니다. 우리는 그 사람들을 하나의 플랫폼으로 끌어들이고, 서로 다른 모든 관심사를 가로지르는 단일한 세계의 표현(단일 뷰)을 제공하는 일을 하고 있기 때문입니다. 관측할 수 있는 측면을 보면, 상당히 비슷한 기반 요소들이 많이 보입니다. 기업들은 더 디지털해질 필요가 있고, 고객과 디지털로 상호작용해야 하며, 인프라를 구축해야 하고, 성능이 우수한 애플리케이션을 갖춰야 합니다. 제 생각에는 AI 구축의 80%~90%는 실제로 클라우드 구축과 매우 비슷해 보입니다. 그리고 여기에 몇 가지 새로운 계층이 추가로 나타나고 있습니다. AI 전환을 위해서는 우리가 관측하고 관리할 수 있어야 하는 매우 깊은 스택이 존재하지만, 그 부분은 앞으로 모두 보게 되실 겁니다.

Olivier PomelCEO and Founder

잠깐만 다시 돌아가서 말씀드리면, 저희는 AI와 완전히 새롭게 생겨나는 것들, 그리고 우리가 새로 진출할 수 있는 영역들에 대해 많이 이야기하곤 합니다. 하지만 관측 가능성과 저희가 하는 일의 핵심에만 범위를 좁혀 보더라도, 그 시장에서 저희는 현재 리더입니다. 저희 시장점유율은 약 13%~14%입니다. 그 시장은 누구에게 묻느냐에 따라 다르지만, 전년 대비 15%, 20%, 25%, 30% 수준으로 성장하고 있습니다. 거기에서 저희가 5배, 10배 성장할 수 있다는 걸 이해하는 데는 큰 상상력이 필요하지 않습니다. 저희가 하는 일의 핵심만 놓고 봐도, 툴 스택으로 확장하는 것만으로도 이제는 더 빠르게 성장할 것이고, 이는 매우 좋은 비즈니스 스토리가 된다고 생각합니다.

Fatima BoolaniAnalyst

관측 가능성 회사로서는 지금이 그 어느 때보다도 최고의 시기입니다. 기회를 조금 단순화해서 두 갈래로 나누자면, 하나는 ‘AI를 위한 관측 가능성’이고 다른 하나는 ‘관측 가능성을 위한 AI’라고 할 수 있습니다. 이 두 가지 서로 다른 기회를 고객 입장과 Datadog 입장에서 하나씩 짚어 주시고, 오늘날 비즈니스에서 얼마나 많은 부분이 이런 새로운 AI 시스템, 에이전트형 AI 시스템을 모니터링하는 데서 나오고 있는지, versus Datadog에 자체 AI 역량을 내장하고 프로덕션 환경에 적용해 고객이 Datadog을 사용할 때 플랫폼 효율성과 활용도를 더 높일 수 있도록 돕는 데서 나오고 있는지 설명해 주시겠습니까? 이런 기회들을 규모 측면에서 어떻게 산정하거나 분류하시며, 현재 비즈니스에 미치는 영향은 어느 정도라고 보십니까?

Olivier PomelCEO and Founder

네, 감사합니다. 이건 거의 저희의 브랜딩입니다. 저희는 ‘AI를 위한 Datadog’과 ‘Datadog을 위한 AI’라고 이야기하는데, 이런 방식으로 비즈니스의 여러 부분을 설명합니다. 지금 가장 빠르게 성장하는 부분은 ‘AI를 위한 Datadog’이며, 기본적으로 전체 스택을 어떻게 관측하느냐입니다. 그 스택의 상당 부분은 사실 AI가 아닌 경우와 동일합니다. 대부분의 AI 기업들은 다른 기업들도 사용하는 인프라 위에서 구축돼 있습니다. 대부분의 AI 에이전트는 실제로 시간을 대부분 툴을 사용하는 데 씁니다. AI 에이전트가 사용하는 툴은 표준 애플리케이션이며, 그 애플리케이션들도 구축돼야 하고 모니터링돼야 합니다. 그중 상당 부분은 동일합니다. 제 생각에는 지금 기준으로 스택의 70%, 80%는 동일합니다. 그리고 그 위에 몇 가지 새로운 레이어가 추가됩니다.

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