마크베이스 작성한 Tech information 칼럼을 읽어 보실 수 있습니다

산업 현장의 데이터 관리자라면 한 번쯤 이런 고민에 빠집니다. "PLC 데이터 좀 긁어오려는데, 대체 게이트웨이랑 미들웨어를 몇 개나 설치해야 하는 거야?" "서버 간 데이터 전송 중 중단되면, 누락된 구간은 어떻게 복구할 수 있을까요?" "수집 서버, DB 서버, 분석 엔진... 관리가 너무 복잡해서 머리가 터질 것 같아요." 현장은 점점 더 스마트해지고 있지만, 데이터를 다루는 방식은 여전히 복잡합니다. 그리고 복잡성은 곧 비용, 장애, 운영 리스크로 이어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 마크베이스 NEO v8.5가 탄생했습니다.   데이터 수집부터 애플리케이션 개발, 그리고 무중단 전송까지. 현장 데이터 인프라의 구조 자체를 바꾸는 업데이트, 이번 영상에서 자세히 알려드립니다.  2차 NEO V8.5 App 패키지 JSH & Replication & OPC-UA *이미지 클릭시 해당 영상으로 이동합니다. 다. 내장형 런타임: Go 엔진

Machbase NEO V8.5가 여는 AI 에이전트 시대 데이터는 산처럼 쌓여가는데, 정작 그 데이터를 활용해 업무를 자동화하려니 막막하셨나요? 지금까지의 데이터베이스(DBMS)는 사람이 직접 SQL을 짜고, 수동으로 데이터를 탐색해야만 움직이는 '사람 중심'의 구조였기 때문입니다. 하지만 이제 시대가 변했습니다. 고객이 사람이 아닌 AI 에이전트가 되는 시대, 마크베이스가 그 혁명적 변화의 중심에 섭니다. 2026년 4월 27일 오전 10시, AI 에이전트가 가장 잘 이해하고 스스로 일할 수 있게 설계된 차세대 인프라, AI 데이터 관리의 패러다임을 바꿀 Machbase NEO V8.5가 공식 출시됩니다. 또한, 오늘(4/20)부터 일주일간 NEO V8.5의 핵심 기능과 기술을 순차적으로 공개합니다. AI 어플리케이션이 요구하는 차세대 데이터 플랫폼이 어떻게 구현되는지 직접 확인 해보세요 ! 1일차 신제품 소개 & NEO DBMS 기능 소개 S

배경 마크베이스의 고객들이 자주 물어보시는 질문이 있습니다. 그것은 마크베이스에서 백업했던 파일을 아마존의 S3에 저장해 놓았을 때 이 파일을 바로 볼 수 없냐? 는 것입니다. 마크베이스의 백업과 마운트 기술을 미국 및 한국 특허로 등록이 되어 있는 마크베이스의 가장 독특하면서도, 탁월한 데이터 관리 기술 중 하나입니다. 그러나, 이 제품을 설계한 당시만 하더라도 백업 파일을 아마존과 같은 클라우드에 저장한다는 생각을 하지 못했었고, 실제로 S3와 같은 저렴한 곳에 저장을 한 경우에는 이 백업에 보존된 데이터를 다시 추출하기 위해서는 언제나 다운로드/복사 및 복원 과정을 거쳐야 했습니다. 그런 이유로 이 글은 2025년 클라우드가 보편화되고, 수 많은 백업 파일들이 저렴한 S3 계열의 저장소에 보관되는 환경에서 마크베이스의 마운트 기능을 사용할 수 있는지에 대한 검증이 되겠습니다. 혹시나 마크베이스의 혁신적인 백업과 마운트 기능에 대해 더 궁

이번 블로그에서는 K-방산으로 유명한 대한민국 국방사업의 무기체계를 위한 에지 장비 기반의 시계열 DBMS의 활용에 대한 이야기를 해 보도록 하겠습니다. 에지 장비와 에지 컴퓨팅 K-방산의 무기체계에 대한 이야기를 하기 위해서는 데이터 처리 모델이 변하고 있는 전세계적인 트랜드를 이야기해야 할 것 같습니다. 그것은 바로 에지 컴퓨팅이라는 변화인데요, 기존에는 모든 데이터를 클라우드로 옮겨서 처리하는 것이 주요한 핵심이었다면, 이러한 데이터가 점점 더 단말 장비에서 처리하는 방향으로 움직이고 있습니다. 이렇게 움직이는 가장 큰 이유는 아래의 3가지 이유 때문입니다. 실시간 데이터 처리 - 클라우드로 갔다 오는 것은 너무 느립니다. 데이터 보안 - 데이터를 외부에 두지 않아도 안전해요. 비용 절감 - 클라우드나 서버의 스토리지를 별도로 사용하지 않아도 되지요. 이런 이유로 에지 컴퓨팅에 대한 관심이 점점 더 높아지고 있습니다. 대한민국 무기 체계 현

클로드 MCP를 Machbase Neo에 연동하고, AI스럽게 사용해보기

복잡한 좌표를 숫자대신 SQL로 바로 지도에 위치를 표시 할 수 있다면? "이런 것 까지 가능해?" 싶은 신박한 GEOMAP() 기능을 소개합니다. GEOMAP 소개 GEOMAP이란 지리적 맵에 표시되는 측정항목을 오버레이 및 차트로 나타낸 지도입니다. 마크베이스 네오 v8.0.44부터는 저장된 위치정보(GPS, 위경도)를 SQL 쿼리로 질의하여 어려운 숫자표현 대신 지도상의 위치로 한번에 표시 할 수 있는 GEOMAP() 기능을 출시했습니다. GEOMAP()을 사용하면 위경도 데이터를 직관적으로 지도에 시각화 할 수 있다는 소식 ! 차근차근 핵심 기능과 활용법, 예시들을 소개해보겠습니다😊 GEOMAP의 핵심 기능 다양한 지리적 데이터 표현과 팝업 및 툴팁 기능 제공: 마커, 도형, 팝업과 툴팁을 지도에 표시할 수 있어요. 손쉬운 SQL 활용: 기존 SQL 환경에서 간단한 명령어로 지도 데이터를 생성하고 조작할 수 있습니다. 유연한 타일맵 지원:

Machbase Neo로 AI 학습의 한계를 뛰어넘어 더 빠르고 효율적인 데이터 분석을 실현하세요!

현대 사회에서 데이터는 그 어느 때보다 중요한 자원이 되었습니다. 특히 시간에 따라 변화하는 데이터의 중요성이 날로 커지고 있는 가운데, 이를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 도구의 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 배경에서 시계열 데이터베이스(Time Series Database, TSDB)가 주목받고 있으며, 더불어 인공지능(AI) 기술과의 결합을 통해 그 가치가 더욱 증대되고 있습니다. 이 글에서는 TSDB와 AI의 시너지 효과에 대해 심도 있게 살펴보고자 합니다. 시계열 데이터베이스와 AI 시계열 데이터베이스란 시간 축을 따라 일정한 간격으로 측정되거나 이벤트가 발생할 때마다 기록되는 데이터를 저장하고 관리하는 데 최적화된 데이터베이스를 말합니다. 주가의 변동, 일별 기온 변화, 환자의 심박수 변화 등이 시계열 데이터의 대표적인 예라고 할 수 있습니다. 이러한 TSDB의 특성은 최근 AI의 발전과 맞물려 더욱 주목받고 있습니다. 그 이

1. 글을 시작하며 시계열 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스(RDBMS)와는 달리 대량의 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 기능에 특화된 데이터베이스 시스템이다. DBMS 분야에서 시계열 데이터베이스가 등장한 지는 벌써 10여년이 넘었지만 아직도 대부분의 IT 종사자들에게 ‘시계열 데이터베이스’는 생소한 개념인 것이 현실이다.(이에 대해서는 앞서의 포스팅-성큼 다가온 시계열 데이터베이스 시대, 대한민국 공공조달 시장을 위한 제언-을 참고하기 바란다.) 아직 대한민국에서는 초기 시장 단계라고 할 수 있는 시계열 데이터베이스가 확산되기 위해서는 그 성능과 기능에 대한 이해가 아니라 시계열 데이터베이스의 필요성과 가치에 대한 이해가 먼저일 것이다. 특히 마크베이스는 상용 소프트웨어이기 때문에 이 부분이 더 중요할 수 밖에 없다. 이하에서는 '왜 시계열 데이터베이스가 필요한가'에 대해 기존의 관계형 데이터베이스의 한계와 시계열 데