MCP Server를 쓰면 AI 에이전트가 규정에 맞게 실시간 운영 데이터에 접근합니다. 엔지니어가 보는 것과 같은 관측 맥락으로 조사를 앞당길 수 있다는 점이 기회입니다. 다만 에이전트의 조치와 그 결과는 여전히 팀이 검증해야 합니다.
그 미래가 만들어지는 모습 ↓
운영팀이 장애가 난 인프라의 상황을 파악할 수 있습니다.
사례에 따르면 인프라, APM, 로그, 네트워크를 한 화면에서 함께 보고, 가맹점 사용자 경험은 실사용자 모니터링(RUM)으로 봅니다.
GS리테일은 클라우드 전환 중에 기존 온프레미스 워크로드 100개 이상과 가맹점주가 쓰는 서비스를 모니터링해야 했습니다.
Datadog이 공개한 한국 고객 사례이며, 2023년 클라우드 전환 배경을 담고 있습니다.
이 사례에서 삼성전자는 Datadog 텔레메트리와 MCP를 Amazon Bedrock 기반 AIOps 워크플로에 연동했습니다.
삼성전자 빅데이터센터는 60개가 넘는 서비스가 함께 쓰는 통합 인증 플랫폼을 운영합니다.
고객사 환경에서 난 리전 장애 한 건을 두고 Datadog이 공개한 결과입니다.
세 가지 모니터링 제품으로 구성한 가상의 장애 조사입니다.
Infrastructure Monitoring이 리소스와 서비스 신호를 모읍니다. 당직 엔지니어는 오류가 호스트, 컨테이너, 리소스 변경과 같은 시점에 났는지 확인합니다.
APM 트레이스로 요청이 어디서 시간을 오래 쓰는지, 어느 서비스가 오류를 반환하는지 봅니다. 엔지니어는 조사 범위를 특정 의존 서비스나 코드 경로로 좁힙니다.
Log Management로 관련 이벤트를 검색합니다. 로그를 장애 발생 시점과 맞춰 보면 단순한 증상과 유력한 원인을 구분하기 쉬워집니다.
팀은 공유 화면으로 서비스가 회복됐는지 검토합니다. AI 도구는 MCP로 실시간 텔레메트리를 받을 수 있지만, 수정 작업은 여전히 사람이 책임져야 합니다.
Datadog은 엔지니어링 관리자라면 대부분 아는 장면에서 출발합니다. 고객이 쓰는 서비스가 느려졌는데, 원인은 애플리케이션 코드, 데이터베이스, 네트워크, 그 아래 클라우드 머신 어디에나 있을 수 있습니다. 계층마다 담당자와 모니터링 도구가 따로 있으면 장애 대응은 서로의 화면을 비교하는 일부터 시작합니다. 삼성전자도 Datadog 도입 사례에서 바로 이 상황을 설명합니다. 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 모니터링 도구가 나뉘어 있어 문제가 생기면 담당자마다 다른 도구를 확인해야 했습니다. Datadog의 2019년 증권신고서는 같은 문제를 한 문장으로 정리했습니다. 개발자와 IT 운영 엔지니어가 칸막이를 치고 따로 일하던 기존 방식은 더 이상 통하지 않고, 고정된 온프레미스 시스템을 감시하려고 만든 도구는 지금의 클라우드·하이브리드 환경에 맞지 않는다는 전제에서 회사를 세웠다는 것입니다.
여기서 Datadog의 믿음이 나옵니다. 모두가 같은 근거를 보고 일해야 한다는 것입니다. Datadog은 세 종류의 신호를 한 플랫폼에 모읍니다. 메트릭은 서버 메모리 사용량처럼 무언가가 얼마나 일어나는지 셉니다. 트레이스는 요청 하나가 거치는 모든 서비스를 따라갑니다. 로그는 개별 이벤트를 기록합니다. 셋이 나란히 있으면 개발자와 운영 엔지니어가 각자의 대시보드가 아니라 같은 사실을 놓고 따질 수 있습니다. 창업자들은 Datadog을 세우기 전에 이런 갈등을 직접 겪었습니다. Wireless Generation에서 Olivier Pomel은 기술을, Alexis Lê-Quôc는 운영을 맡았고, Datadog 경영진 페이지는 Lê-Quôc를 초기 DevOps 운동의 일원으로 소개합니다.
AI에서 성과를 낼 회사는 더 나은 모델만 만들지 않고, 모델 주변에 운영 통제 체계를 만들 것입니다.
Olivier Pomel · Datadog 공동 창업자 겸 CEO · 연례 행사 DASH 2026 발표 · 2026-06-09
두 가지 변화로 2026년의 승부수는 2010년 창업 때보다 더 커졌습니다. 첫째, 대형 기업들이 아직 클라우드로 옮겨 가는 중입니다. 2026년 2월 실적 발표에서 Pomel은 대형 기업 상당수가 아직 전환의 아주 초기 단계에 있고, Fortune 500 고객에게서 얻는 ARR 중앙값이 아직 50만 달러 미만이라고 말했습니다. Datadog은 ARR(연간 런레이트 매출)을 월 런레이트 매출의 12배로 정의합니다. 월 런레이트 매출은 월 약정 구독 매출에 해당 종량제·초과 사용료를 더한 값으로, 회계상 인식한 연간 매출과는 다릅니다. 2025년 12월 기준 Fortune 500의 48%가 Datadog 고객이었으니, 성장 여지의 상당 부분은 이미 확보한 고객 안에 있습니다.
둘째는 AI입니다. Datadog은 운영 환경에서 언어 모델을 쓰는 고객 수천 곳의 익명 사용 데이터로 State of AI Engineering 2026 보고서를 냈습니다. 이 보고서에 따르면 기업 69%가 모델을 세 개 이상 쓰고, 운영 환경에서 AI 모델 요청의 약 5%가 실패합니다. 실패의 60% 가까이는 용량 한계 때문입니다. 최고제품책임자(CPO) Yanbing Li는 지금을 초기 클라우드 시절에 빗댑니다. 클라우드가 시스템을 프로그래밍할 수 있게 만들면서 관리는 훨씬 어렵게 만들었듯, AI가 애플리케이션 계층에서 같은 일을 하고 있다는 것입니다. DASH 2026에서 Pomel은 AI가 이 복잡성을 만든 게 아니라 이미 있던 복잡성을 가속했다고 말했습니다. 매출 성장률도 같은 흐름을 보였습니다. 전년 동기 대비 2025년 4분기 29%, 2026년 1분기 32%, 2분기 36%입니다.
가상의 장애 하나로 제품이 실제 업무를 어디서 바꾸는지 살펴보겠습니다. 클라우드 서버 메모리가 부족해져 알림이 울립니다. 당직 엔지니어는 Datadog에서 그 호스트를 열고, 어떤 모니터가 울렸는지, 최근 무엇이 바뀌었는지, Datadog 에이전트나 연동에 문제가 있는지 확인합니다. 호스트에 이상이 없어 보이면 다음은 트레이스입니다. APM은 느린 요청이 거쳐 간 서비스와 서비스별 소요 시간을 나눠 표시하고, 코드 프로파일까지 파고듭니다. 이어서 같은 시간대의 로그에서 오류를 일으킨 이벤트를 확인합니다. Datadog은 찾는 시간을 줄여 줄 뿐, 원인이 무엇이고 무엇을 바꿀지는 여전히 엔지니어가 정합니다.
가장 최근에는 이 과정에 AI 에이전트가 들어왔습니다. 2026년 3월부터 Datadog의 MCP Server는 엔지니어가 운영 문제를 조사할 때 Claude Code, Cursor, Codex 같은 코딩 에이전트에 로그, 메트릭, 트레이스를 공급하고 있습니다. MCP Server는 AI 도구가 규정에 맞게 실시간 데이터에 접근하게 해 주는 커넥터입니다. 삼성전자 빅데이터센터는 이 데이터를 바탕으로 자체 AIOps 에이전트를 운영합니다. 삼성전자에 따르면 AWS 한 리전에 장애가 났을 때 에이전트가 늘어나는 서버 오류, 느려진 DynamoDB 응답, 실패하는 DNS 조회를 교차 확인해 1분 안에 문제를 찾아냈습니다. 고객이 직접 밝힌, 장애 한 건의 사례입니다.
Datadog 사이트에 올라온 한국 사례는 모두 이미 쓰던 도구에서 출발합니다. 삼성전자는 모니터링 도구가 분리돼 있었고, SK브로드밴드는 팀마다 도구가 달랐으며, GS리테일은 온프레미스 시스템을 쓰고 있었습니다. 그래서 서울에서 영업, 엔지니어링, 지원 중 어느 포지션을 맡든 모니터링이 무엇인지부터 설명할 일은 드뭅니다. 핵심은 한국 엔지니어링팀이 실제로 쓰는 시스템 위에서, 공통 화면 하나에 드는 비용보다 그 화면으로 아끼는 엔지니어 시간이 더 크다는 것을 증명하는 일입니다. 고객이 도구를 직접 만들지 않고 돈을 내는 이유로 Pomel이 드는 것도 엔지니어의 속도가 사업의 거의 모든 것을 좌우한다는 점입니다.
2026년 5월 실적 발표에서 Datadog은 제품을 26개로 집계했습니다. 그중 5개는 각각 ARR 1억 달러를 넘고, 3개는 5천만~1억 달러 사이입니다. 회사가 세 기둥(pillar)이라 부르는 세 제품이 사업을 떠받칩니다. Infrastructure Monitoring은 앱이 실행되는 서버, 컨테이너, 클라우드 서비스를 모니터링하며 2026년 2월까지 ARR 16억 달러를 넘었습니다. Log Management는 그 시스템들이 남기는 이벤트를 모아 검색하며 10억 달러를 넘었습니다. APM도 실제 사용자 세션을 보는 디지털 경험 모니터링과 합쳐 10억 달러를 넘었습니다. 2월 실적 발표에서 Pomel은 고객의 약 절반이 아직 세 제품을 모두 쓰지는 않는다고 말했습니다. 서울팀이 파고들 확장 영역이 바로 여기입니다.
이 세 기둥만 놓고 봐도 우리는 이제 막 시작했을 뿐입니다. 고객의 약 절반은 아직 세 가지를 모두 우리에게서 사지 않기 때문입니다. 적어도 지금은 그렇습니다.
Olivier Pomel · Datadog 공동 창업자 겸 CEO · 2025년 4분기 실적 발표 콜, 사전 발언문 · 2026-02-10
Infrastructure Monitoring은 호스트 단위로 과금합니다. Datadog은 모니터링하는 모든 물리·가상 머신, 또는 Kubernetes 클러스터의 노드를 호스트로 정의합니다. 공개 정가는 연간 결제 기준 Pro 요금제 호스트당 월 15달러, Enterprise 23달러부터이며, 다년·대량 할인이 있습니다. SK브로드밴드가 설명하듯 머신마다 설치한 에이전트 하나가 메트릭, 트레이스, 로그, 보안 신호를 모으고, 1000개가 넘는 연동이 클라우드 서비스와 데이터베이스의 데이터를 가져옵니다. 엔지니어 대부분이 처음 보는 화면은 호스트 맵이나 카탈로그이고, 여기에 알림이 울린 모니터가 함께 표시됩니다.
APM(애플리케이션 성능 모니터링)은 요청 하나를 여러 서비스에 걸쳐 따라갑니다. 공식 화면에는 데모 웹스토어의 요청 하나가 플레임 그래프(flame graph)로 나옵니다. 막대 하나하나가 서비스 안의 한 단계입니다. 아래쪽 코드 프로파일에서는 CPU 작업, 네트워크 읽기 대기, 메모리 정리에 시간이 각각 얼마나 들었는지 볼 수 있습니다. 이 단계에서 '사이트가 느리다'는 불만이 구체적인 서비스와 쿼리 이름으로 바뀝니다. 동원F&B도 같은 결과를 원했다고 설명합니다. 쇼핑객이 프런트엔드에서 하는 행동부터 그 뒤의 데이터베이스 쿼리까지, APM, 로그, 인프라, 실사용자 모니터링을 한 화면에서 보는 것입니다.
Log Management는 엔지니어링과 비용이 만나는 곳입니다. 로그는 호스트가 아니라 데이터 양으로 과금합니다. Datadog도 AI 사용량이 늘수록 로그가 너무 빠르게 불어나 기업이 곤란한 선택을 해야 한다고 말합니다. 데이터를 남기고 비용을 떠안을지, 지우고 가시성을 잃을지입니다. Datadog의 해법은 보관 등급과 저장 위치입니다. 공식 화면에서는 일일 할당량 안에서 로그를 실시간 검색용 Standard 등급에 7일, 과거 조사용 Flex 등급에 90일 보관합니다. 2026년 6월 발표한 Bring Your Own Cloud는 고객의 자체 클라우드 저장소 안에서 로그를 처리하고 색인합니다. 삼성전자도 비슷한 방식을 씁니다. 원본 로그는 자체 AWS S3 저장소에 두고, 분석에 필요할 때만 Datadog으로 불러옵니다.
Signet이 이 페이지를 위해 살펴본 한국 고객 사례는 전자, 통신, 유통, 게임, 모빌리티, 식품에 걸쳐 있습니다. 삼성전자 빅데이터센터는 삼성페이, 삼성헬스, 갤럭시스토어 등 60개가 넘는 서비스를 하나로 묶는 통합 로그인 플랫폼을 운영합니다. 256개국에서 21억 명 넘는 사용자가 이 플랫폼을 씁니다. 따로 쓰던 네트워크·애플리케이션·데이터베이스 도구는 플랫폼 하나로 합쳤고, 이제 Amazon EKS 클러스터의 인프라 메트릭부터 APM 트레이스까지 한 번에 봅니다. 크래프톤 펍지 스튜디오는 오랫동안 Datadog을 메트릭 용도로 써 오다가 모니터, 인시던트, 자동화 워크플로까지 장애 대응 전체를 플랫폼에 올렸습니다. 스튜디오는 그해 평균 탐지 시간이 3.89분이었다고 밝힙니다.
다른 사례를 보면 활용 범위가 넓습니다. KT는 GPU 인스턴스 1700개 규모의 GPU 팜으로 사내 AI 프로젝트 약 60개를 지원합니다. Datadog 인시던트 기록을 GPU 운영의 기본 단위로 삼고, 사용량을 환경별·연구 프로젝트별로 봅니다. SK브로드밴드는 기존 시스템을 5년 넘게 써 온 30~50명을 하루 만에 Datadog으로 옮겼습니다. 티맵모빌리티 CTO는 전환 후 로그 건수는 두 배가 됐는데 모니터링 비용 비율은 줄었다고 말합니다. GS리테일은 임차해 쓰던 데이터센터가 서비스를 종료하자 2023년 워크로드 100개 이상을 클라우드로 옮기면서 Datadog을 도입했고, 이후 보안에도 쓰기 시작했습니다. CJ올리브영은 세일 기간 트래픽이 평소의 최대 20배까지 늘면서 쏟아지는 대량의 웹 서버 로그를 관리해야 했습니다.
보안 조직은 가장 최근에 생긴 고객층입니다. 2026년 8월 서울에서 열린 Datadog Secure에서 한화비전의 한 엔지니어는 회사가 Datadog의 SIEM(보안 이벤트를 모아 조사하는 제품)과 클라우드 보안 관리를 주요 보안 모니터링 도구로 고른 이유를 설명했습니다. 2026년 5월 Datadog은 SIEM 안에서 작동하는 AI 에이전트 Bits AI Security Analyst를 내놓았습니다. Datadog은 이 에이전트가 보안 조사 시간을 몇 시간에서 짧게는 30초까지 줄일 수 있다고 설명합니다.
위 결과는 모두 Datadog이 공개한 사례에서 고객이 직접 측정한 값이고, 장애 한 건, 한 해의 탐지 시간, 전환 하루처럼 사건 하나나 기간 하나에 해당합니다. 이 결과를 모아 보면 한국 고객이 무엇을 해결하려고 돈을 내는지 알 수 있습니다. 팀 전체가 함께 보는 화면, 더 빠른 탐지, 로그 비용 통제, 그리고 이제는 같은 데이터 위에서 움직이는 AI 에이전트와 보안입니다. '한국 CTO는 왜 Datadog을 살까'라는 면접 질문에 답할 재료가 바로 여기 있습니다.
Datadog이 공시한 연간 총매출(10억 달러). 각 점에 회계연도 마감일을 표시했습니다. 과거 비교 수치는 인용한 공시를 따릅니다. 인수와 환율 효과가 반영된 매출이며, ARR이 아닙니다.
| 기준일 | 수치 | 집계 기준 |
|---|---|---|
| 2021-12-31 | $1.029B | 2021년 12월 31일에 끝난 회계연도의 총매출(인식 기준)입니다. 공시된 모든 매출 항목을 합한 값입니다. |
| 2022-12-31 | $1.675B | 2022년 12월 31일에 끝난 회계연도의 총매출(인식 기준)입니다. 공시된 모든 매출 항목을 합한 값입니다. |
| 2023-12-31 | $2.128B | 2023년 12월 31일에 끝난 회계연도의 총매출(인식 기준)입니다. 공시된 모든 매출 항목을 합한 값입니다. |
| 2024-12-31 | $2.684B | 2024년 12월 31일에 끝난 회계연도의 총매출(인식 기준)입니다. 공시된 모든 매출 항목을 합한 값입니다. |
| 2025-12-31 | $3.427B | 2025년 12월 31일에 끝난 회계연도의 총매출(인식 기준)입니다. 공시된 모든 매출 항목을 합한 값입니다. |
Datadog
Datadog은 연간 총매출 34억 2716만 달러를 발표했습니다.
AI 에이전트가 규정에 맞게 실시간 관측성 데이터에 접근할 수 있게 됐습니다.
매출은 36% 늘었고, ARR 10만 달러 이상 고객은 약 4720곳이 됐습니다.
Datadog은 구독과 사용량으로 돈을 법니다. 고객은 제품을 구독하고, 인프라 모니터링은 호스트 수, 로그는 데이터 양처럼 제품에 맞는 단위로 비용을 냅니다. 모니터링하는 시스템이 늘거나 제품을 추가하면 비용도 늘어납니다. 증권신고서는 이를 land-and-expand라 불렀고, 숫자를 보면 이 모델은 실제로 작동하고 있습니다. 2025년 말 고객의 84%가 제품 2개 이상, 55%가 4개 이상, 33%가 6개 이상, 9%가 10개 이상을 썼고, 모두 1년 전보다 높아졌습니다. ARR 10만 달러 이상 고객이 전체 ARR의 약 90%를 차지했고, ARR 100만 달러 이상 고객은 1년 전 462곳에서 603곳으로 늘었습니다.
Datadog은 유지율 지표를 두 가지 보고합니다. 순매출 유지율(NRR)은 같은 고객군의 월별 ARR 비율을 최근 12개월에 걸쳐 가중평균한 값으로, 확장·축소·이탈을 포함하고 신규 고객은 뺍니다. 2025년 말 약 120%, 2026년 3월에는 120% 초반이었습니다. 월별 비율은 12개월 전에도 고객이었던 곳의 현재 ARR을 그 고객군의 1년 전 ARR과 비교한 값이며, 이탈하거나 사용을 줄인 고객도 비교 대상에 남습니다. 이 월별 비율을 가중평균한 것이 최근 12개월 지표입니다. 확장을 뺀 총매출 유지율(GRR)은 90% 중후반을 유지했습니다. 둘 다 반복 매출 지표이며, 받은 현금이나 남은 고객 수를 직접 센 값이 아닙니다.
이는 최대 고객을 제외한 사업이 해당 연도에 최소 20% 성장한다고 전망에 반영한 것을 포함합니다.
David Obstler · Datadog CFO · 2025년 4분기 실적 통화의 2026년 전망 · 2026-02-10
2025년 인식 매출은 34억 3천만 달러로 28% 늘었습니다. 2024년은 26억 8천만 달러, 2023년은 21억 3천만 달러였습니다. 2026년 6월 마감 분기 매출은 11억 2천만 달러로 36% 늘어, 2026년 1분기 32%, 2025년 4분기 29%보다 빨라졌습니다. Signet이 분기 공시를 바탕으로 계산하면 그 분기 매출의 약 26.5%가 북미 밖에서 나왔습니다. 매출과 헷갈리기 쉬운 숫자가 두 개 있습니다. 전체 ARR은 2026년 1분기에 40억 달러를 넘었습니다. ARR은 월 약정 구독 매출과 해당 종량제·초과 사용료를 합친 월 런레이트 매출의 12배로, 이미 벌어들인 매출이 아닙니다. 체결한 계약 금액인 수주액(bookings)은 2025년 4분기 사상 최대인 16억 3천만 달러였고, 총계약가치 1000만 달러가 넘는 계약이 18건이었습니다. 고객 수는 2025년 말 약 3만 2700곳, 2026년 6월 3만 3400곳이었고, ARR 10만 달러 이상 고객은 2026년 6월까지 1년 사이 약 3850곳에서 약 4720곳으로 늘었습니다.
| 수치 | 측정 대상 | 기간·날짜 | 기준 |
|---|---|---|---|
| $3.43B | 그해 인식 매출, 28% 증가 | FY2025 | 회사 공시 |
| $1.12B | 그 분기 인식 매출, 36% 증가 | Q2 2026 | 회사 실적 발표 |
| More than $4B | 전체 ARR: 월 런레이트 매출 × 12 | Q1 2026 | 실적 발표 콜 |
| $1.63B | 수주액(bookings): 그 분기에 체결한 계약 금액 | Q4 2025 | 실적 발표 통화 |
| About 4,720 | ARR 10만 달러 이상 고객 수 | 2026-06-30 | 회사 실적 발표 |
| 33,400 | 전체 고객 수 | 2026-06-30 | 실적 발표 콜에 관한 언론 보도 |
| About 120% | 최근 12개월 순매출 유지율 | Q4 2025 | 실적 발표 통화 |
회계상 이익보다 현금 흐름이 더 안정적입니다. Datadog의 잉여현금흐름은 2025년 9억 1500만 달러, 2026년 6월 분기 2억 7900만 달러였습니다. GAAP 기준으로는 손익분기점 근처였습니다. 2025년 영업손실 4400만 달러, 2026년 6월 분기 영업이익 500만 달러였고, 비GAAP 영업이익은 각각 7억 6800만 달러와 2억 5700만 달러였습니다. 비GAAP 수치는 주식 보상 같은 비현금 비용을 뺀 값입니다. 서울 공고는 모두 입사 시 주식 보상(RSU)과 직원 주식 매입 제도를 복리후생으로 적고 있습니다. 2025년 4분기 비GAAP 매출총이익률은 81.4%였습니다.
Datadog에 따르면 2026년 7월 Gartner는 관측성 플랫폼 Magic Quadrant에서 6년 연속 Datadog을 리더로 선정하고, 실행 능력은 가장 높게 평가했습니다. Gartner는 특정 업체를 보증하지 않는다고 밝힙니다. 역시 리더인 Dynatrace는 같은 분기(역년 기준)에 매출 5억 5500만 달러(16% 증가), ARR 21억 3600만 달러를 보고했습니다. 오픈소스 도구 기반의 Grafana Labs는 2026년 8월 ARR 6억 달러 이상, 고객 1만 곳 이상을 발표했습니다. Signet이 계산하면 Datadog의 분기 매출은 Dynatrace의 약 두 배이고, 성장 속도는 두 배 넘게 빨랐습니다. Datadog의 서울 파트너 아키텍트 공고는 지원자가 써 봤을 만한 관측성 도구로 Datadog과 함께 Splunk, AppDynamics, New Relic, Dynatrace를 듭니다. 연차보고서는 온프레미스 인프라 모니터링 경쟁사로 IBM, Microsoft, SolarWinds를 꼽습니다.
오퍼를 고민하는 사람이라면 알아 둘 위험은 세 가지입니다. 첫째, AI 네이티브 고객은 사용량을 빠르게 늘렸다가 최적화해 줄일 수 있습니다. 연차보고서에 따르면 이들은 2025년 4분기 전년 대비 성장에 약 7%포인트를 보탰고, 회사는 최대 고객에게 보수적인 가정을 적용합니다. 6월 분기 공시는 한발 더 나아가, 그 고객의 사용량이 2026년 3분기부터 줄기 시작했고 이 때문에 성장이 둔화될 수 있다고 밝힙니다. 둘째, 사용량 자체가 들쭉날쭉합니다. 기존 고객이 사용을 줄이거나 Datadog에 덜 유리한 조건으로 갱신할 수 있습니다. 셋째, 한국 지사장은 2026년 8월 CSAP 등 국내 금융·공공 보안 인증과 한국 데이터센터를 준비 중이라고 말했습니다. 이 계획이 언제 실현되느냐에 따라 서울팀이 공략할 수 있는 규제 시장이 달라집니다. Signet은 이를 각각 고객 집중 위험, 사용량 변동 위험, 현지 시장 진입 위험으로 봅니다.
면접에서 도움이 되는 습관이 두 가지 있습니다. 어떤 숫자(인식 매출, ARR, 수주액)를 말하는지 밝히고 날짜를 함께 말하세요. 그리고 서울팀이 무엇으로 평가받는지 물어보세요. 신규 고객인지, 기존 고객 안의 성장인지, 고객 유지인지입니다. 순매출 유지율이 120%에 가까운 Datadog은 성장의 상당 부분이 첫 계약 이후에 나옵니다. 그 답을 들으면 지원하는 포지션이 그 과정에서 어느 구간을 맡는지 알 수 있습니다.
Pomel은 Datadog을 세우기 전 Wireless Generation에서 기술 조직을 이끌었고, IBM Research에서도 일했습니다. 소프트웨어 엔지니어링과 대규모 운영 데이터 시스템을 모두 아는 경력입니다.
2026년 2분기 실적 발표에서는 AI 기반 시스템을 관찰하고, 보호하고, 그에 맞게 조치하는 일을 강조했습니다. 플랫폼도 모니터링에서 운영 조치로 영역을 넓히고 있습니다.
“AI에서 이기는 회사는 더 나은 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 모델을 둘러싼 운영 통제 체계까지 만들 것입니다.”
Olivier Pomel · 연례 콘퍼런스 DASH 2026 보도자료 · 2026-06-09
Olivier Pomel과 Alexis Lê-Quôc는 학교 교사용 데이터 시스템을 만들던 뉴욕 회사 Wireless Generation에서 일하다가 2010년 뉴욕에서 Datadog을 세웠습니다. 경영진 소개를 보면 두 사람 모두 교사와 학생이 쓰는 소프트웨어에서 경력을 쌓았습니다. Pomel은 기술 부사장으로 일하며 개발팀을 몇 명에서 100명 가까이로 키웠습니다. 그 전에는 IBM Research에서 일했고, VLC 미디어 플레이어의 원작자 중 한 명입니다. 운영 디렉터였던 Lê-Quôc는 49개 주 400만 명 넘는 학생에게 서비스를 제공하는 팀과 인프라를 만들었습니다. 두 사람의 분업은 제품과 닮았습니다. 한 사람은 코드 쪽, 다른 한 사람은 운영 쪽에서 왔습니다. Pomel은 공동 창업자 겸 CEO, Lê-Quôc는 공동 창업자 겸 CTO입니다.
엔지니어의 속도가 사업의 거의 모든 다른 일을 결정합니다.
Olivier Pomel · Datadog 공동 창업자 겸 CEO · 2025년 4분기 실적 통화에서 자체 개발 대신 구매하는 이유를 설명한 발언 · 2026-02-10
지금의 Datadog을 만든 결정은 세 가지입니다. 첫째, 엔지니어가 바로 쓰기 시작할 수 있는 제품으로 영업했습니다. 증권신고서는 도입이 쉽고 효과가 아주 빨리 나오는 제품을 바탕으로 한 land-and-expand(먼저 들어가서 넓히기) 모델을 설명합니다. 둘째, 독립 상장 기업으로 성장하는 길을 택했습니다. 연차보고서는 Datadog을 Nasdaq 상장사(티커 DDOG)로 적고, 회사는 2025년 7월 9일 S&P 500 지수에 편입됐다고 발표했습니다. 셋째, 플랫폼을 계속 넓혔고, 그 일부는 작은 회사 인수로 채웠습니다. 2025년 1월 오픈소스 로그 검색 엔진 Quickwit, 2025년 4월 데이터 관측성 회사 Metaplane, 2025년 5월 기능 플래그·실험 플랫폼 Eppo를 인수했습니다. 2026년 6월에는 Datadog의 AI 연구소를 강화하려고 Adaptive ML을 인수했습니다. Adaptive ML은 기업이 자체 특화 에이전트와 모델을 학습시키도록 돕는 플랫폼을 만듭니다.
한국 입사자가 무엇을 팔고 지원할지는 네 임원이 좌우합니다. 최고매출책임자(CRO) Sean Walters는 2018년 합류했고, 이전 직함은 영업 수석부사장이었습니다. 최고제품책임자 Yanbing Li는 MCP Server부터 2026년 AI 엔지니어링 보고서까지 AI 발표를 대표해 온 인물입니다. 최고재무책임자 David Obstler는 2026년 2월, 최대 고객을 제외한 사업이 최소 20% 성장한다는 기준으로 그해 가이던스를 제시했습니다. 최고과학자 Ameet Talwalkar는 Adaptive ML이 합류한 AI 연구소를 이끕니다. 연차보고서는 영업 조직을 대기업 영업, 빠른 거래 중심의 인사이드 세일즈, 고객 성공, 파트너 네 팀으로 설명하며, 각 팀은 미주, 아시아태평양, EMEA로 나뉩니다.
한국에서 Datadog을 대외적으로 대표하는 사람은 엄수창 지사장입니다. 2026년 들어 줄곧 국내 언론 인터뷰와 행사 무대에서 회사를 대변했습니다. 공개 행사에서는 한국 기술 총괄, 대기업 솔루션 엔지니어링, 채널·제휴 담당 리더도 확인됩니다. 이 직함은 공개 활동에서 확인되는 역할이며, Signet은 지사장 외에는 개인 이름을 적지 않았습니다. 2025년 10월에는 Lê-Quôc가 채널·제휴 부사장 Jarrod Buckley와 함께 한국 파트너를 위한 Datadog Partner Day 연사로 서울을 찾았습니다.
Datadog이 공개한 일하는 방식은 많지 않지만 일관됩니다. 첫째, 번 돈을 제품에 다시 넣습니다. 2026년 6월 CTO는 매출의 약 30%를 꾸준히 연구개발에 투자한다고 말했고, 회사는 연간 연구개발 투자가 10억 달러를 넘는다고 밝힙니다. 둘째, 자주 출시합니다. 2025년 새 기능 400개 이상을 내놓았고, DASH 2026에서는 신제품과 기능 170개 이상을 발표했습니다. 서울 공고는 모두 사무실 문화를 중시하는 하이브리드 근무라고 밝히고, 모든 지원자가 첫날부터 자격 요건을 다 갖추지는 않는다고 적습니다. 지원자 안내 페이지에 따르면 초기 스크리닝을 거치고, 일부 직무는 임원과 최종 면접을 봅니다. AI 도구를 부적절하게 쓰거나 사용 사실을 밝히지 않으면 탈락할 수 있다고도 경고합니다.
서울은 본사 결정을 실행만 하는 곳이 아니냐는 걱정에는 양쪽 근거가 다 있습니다. 방법론은 전 세계 공통입니다. 서울의 영업·고객 성공 공고는 모두 대표적인 기업 영업 방법론인 MEDDIC과 Command of the Message 교육을 적고 있고, 서울의 서로 다른 공고 11개 중 3개는 시드니·도쿄와 함께 뽑습니다. 하지만 2026년 아시아태평양에서 열린 Datadog Secure 행사 다섯 번 중 첫 번째는 서울이었습니다. 지사장은 그 이유를 한국 시장의 특성으로 설명했고, 현지 데이터센터부터 보안 파트너 프로그램까지 한국에 특화된 계획을 공개적으로 이야기합니다. 플레이북은 공통이고, 어떤 고객과 파트너를 공략할지는 현지가 판단한다고 보면 됩니다.
서울 Enterprise Sales Executive는 전략적 신규 사업을 따내고, 고객사 관계도를 파악하며, 가치와 ROI를 내세워 영업합니다. 실무의 핵심은 엔지니어링 현장의 고충을 예산이 확보된 대기업 구매 결정으로 이어 가는 일입니다.
한국 지사장
2026년 10월 7일 읽은 LinkedIn 공개 프로필 제목 36개와 8월 31일 한국 지사장 인터뷰를 함께 봤습니다. 직무별 수치는 겹칠 수 있는 LinkedIn 분류입니다. 공개 프로필의 모습이며 공식 직원 수·보고 체계와 구분합니다.
회사와 한국 리더의 발언을 바탕으로 한 Signet 해석입니다. 엄수창 지사장은 2026년 8월 한국의 높은 AI 도입률과 보안 기술 수준을 첫 아시아태평양 보안 행사를 서울에서 연 이유로 들었습니다. KT의 GPU 인스턴스 1,700대와 삼성전자의 AI 운영 에이전트처럼 큰 한국 기업은 Datadog이 관찰하는 AI·클라우드 시스템을 이미 운영합니다. 한국은 뉴욕 DASH 2026에 자체 참가단을 보냈고, Datadog은 2020년부터 한국어 행사를 열며 강남에 사무실을 두고 있습니다. 한국 데이터센터, CSAP 등 금융·공공 인증, 보안 파트너 프로그램을 다음 단계로 준비합니다.
회사 행사 페이지에 2020년 4월 로그 플랫폼을 주제로 한 한국어 웨비나가 올라 있습니다.
Datadog이 서울에서 한국 파트너 행사를 열었습니다. 공동 창업자 겸 CTO Alexis Lê-Quôc, 채널·제휴 부사장, 한국 채널 매니저 등이 연사로 나섰습니다.
뉴욕 행사에서 별도 참가단과 프로그램을 꾸린 지역은 한국, 일본, 브라질 세 곳이었고, 삼성전자도 무대에 올랐습니다.
지사장은 서울 사무실에서 DASH 2026을 소개하며 Datadog의 한국 파트너와 고객이 약 1000곳이라고 밝혔습니다.
아시아태평양 다섯 지역 중 서울이 가장 먼저 보안 행사를 열었고, 한국팀, 파트너 메가존클라우드와 메타넷엑스, 한화비전이 무대에 섰습니다.
지사장은 Datadog이 한국 데이터센터를 계획하고 있고, CSAP 등 금융·공공 인증을 준비 중이며, 보안 파트너 프로그램을 만들고 전담 인력을 늘리겠다고 말했습니다.
Datadog의 한국 활동은 지금의 채용보다 역사가 깁니다. 행사 페이지에는 2020년 4월 한국어 웨비나부터, 이 글을 쓰는 시점에 아직 열리지 않은 2026년 11월 웨비나까지 올라와 있습니다. 프로그램은 제품 교육, 지역 콘퍼런스, 파트너 행사에 걸쳐 있습니다. 서울 사무실은 강남 테헤란로에 있으며, 아시아태평양 Datadog 사무실 9곳 중 하나입니다. 한국을 왜 중시하는지는 엄수창 지사장이 가장 분명하게 설명합니다. 2026년 8월, 회사 보안 행사인 Datadog Secure를 아시아태평양 다섯 지역 중 왜 한국에서 처음 열었느냐는 질문에 지사장은 한국의 매우 높은 보안 기술 수준과 세계 최상위권의 AI 도입률을 들었습니다. 그만큼 한국 기업이 AI 시대의 위협을 막는 방법을 가장 먼저 찾아내는 쪽에 속한다는 설명입니다.
한국은 보안 기술 수준이 매우 높을 뿐만 아니라, 전 세계적으로 AI 도입률이 최상위권에 속하는 국가이기 때문이다.
엄수창 (Soo Chang Eom) · 데이터독코리아 지사장 · 국내 보안 전문지 인터뷰(한국어 원문) · 2026-08-31
이 이유는 2026년 Datadog이 파는 제품과 맞아떨어집니다. 회사 AI 보고서에 따르면 운영 환경에서 AI를 쓰는 기업은 모델을 더 많이 쓰고 실패도 더 많이 겪습니다. 한국 대기업 두 곳이 바로 이런 환경을 Datadog으로 운영하고 있습니다. KT는 GPU 인스턴스 1700개 규모의 팜을 Datadog으로 관리하고, 삼성전자는 실시간 데이터를 바탕으로 AI 에이전트를 운영합니다. 2026년 뉴욕 DASH에서 자체 참가단과 프로그램을 꾸린 지역은 한국, 일본, 브라질 세 곳이었고, 삼성전자가 발표를 맡았습니다. 2026년 7월 국내 업계 보도는 Datadog의 한국 고객 기반을 파트너와 고객을 구분하지 않고 합쳐 약 1000곳으로 전했습니다. Signet의 판단으로는, Datadog에게 한국은 빠른 AI 도입이 새로운 모니터링·보안 수요를 만들고 몇몇 대기업 그룹이 대형 고객으로 커질 수 있는 시장입니다.
다음 단계는 규제 산업 고객을 겨냥합니다. 같은 인터뷰에서 지사장은 Datadog이 ISO 같은 글로벌 컴플라이언스 인증을 갖고 있고, CSAP 등 국내 금융·공공 보안 인증을 준비 중이며, 가까운 시일 안에 한국 데이터센터를 열 계획이라고 말했습니다. 그때까지 민감한 데이터를 가진 고객에게는 고객 환경에 설치하는 하이브리드 방식인 Bring Your Own Cloud를 제공합니다. 지사장은 한국 보안 시장을 공략하려고 보안 파트너 프로그램을 만들고 전담 인력도 늘리겠다고 했습니다. 일본을 보면 이 길이 어디로 이어지는지 알 수 있습니다. Datadog은 이미 일본에 현지 데이터센터를 두고 있고, 2026년 2월에는 AI 연구소 Sakana AI와 일본 대기업을 우선 겨냥한 협력을 시작했습니다.
한국에서는 직접 영업과 파트너 영업을 함께 합니다. 2026년 8월 27일 서울 Datadog Secure에서는 파트너인 메가존클라우드와 메타넷엑스가 무대에 섰고, 한화비전은 Datadog의 SIEM과 클라우드 보안 관리를 고른 이유를 설명했습니다. 2025년 10월 서울 Partner Day에서는 CTO, 채널·제휴 부사장, 지사장, 한국 채널 매니저가 한국 파트너를 만났습니다. 연차보고서가 설명하는 전 세계 모델도 같습니다. 파트너팀이 리셀러, 시스템 통합(SI) 업체, 추천 파트너, 관리형 서비스 제공업체(MSP)와 함께 일합니다.
10월 8일 공식 API로 조회한 서울 근무 게시물은 14개였습니다. 회사의 internal_job_id와 requisition_id로 보면 한국어·영어 세 쌍이 같은 자리여서, 서로 다른 채용 건은 11개입니다. 영업은 Commercial, Enterprise, Strategic Account Executive 세 자리입니다. 기술 검증은 Commercial & Mid-Market Sales Engineer와 Partner Solutions Architect 두 자리입니다. 계약 후 고객 관리는 Customer Success Manager와 Enterprise Customer Success Manager 두 자리입니다. 나머지 네 자리는 지원·교육 직무로, 기술 지원 매니저, APJ 기술 역량 강화 매니저, 그리고 매출·비용과 실사용자 모니터링을 각각 맡는 기술 에스컬레이션 엔지니어 두 명입니다. 이 가운데 마지막 세 자리는 서울, 시드니, 도쿄 중에서 근무지를 고를 수 있습니다.
서로 다른 채용 건 11개 중 7개는 게시일이 2026년 6~9월이고, 그중 6개가 고객 성공, 지원, 역량 강화, 에스컬레이션 직무입니다. Commercial Account Executive는 2025년 1월, Strategic Account Executive는 2025년 9월에 게시됐습니다. 어디까지나 게시일이므로, 채용 건마다 몇 명을 뽑는지 물어볼 때 출발점으로 삼으세요. Signet은 이 구성을 첫 계약 이후 고객을 유지하고 키우는 데 투자하고 있다는 신호로 봅니다.
모의지원에 저녁 시간을 쓰기 전에, 이 과정 중 어느 단계를 맡고 싶은지부터 정해 보세요. 한국 신규 고객 확보, 제품 검증, 고객 확대, 안정적 운영 지원 중 어디인지입니다. 일찍 물어볼 만한 질문은 두 가지입니다. 첫째, 각 포지션이 누구에게 보고하는지입니다. 세 자리는 시드니·도쿄와 함께 뽑고, 매니저 한 명이 아시아태평양 곳곳에 흩어진 팀을 이끌기 때문입니다. 둘째, 목표가 신규 고객과 기존 고객 성장 사이에 어떻게 나뉘는지입니다.
Signet 공고 목록 · 2026-10-19 기준
지원할 포지션을 고르기 전에 공고별 요건을 비교해 보세요.
2025년 매출은 34억 2716만 달러였습니다.
MCP Server는 접근을 규정에 맞게 통제하면서 AI 도구에 실시간 텔레메트리를 제공합니다.
Datadog은 분기 매출이 36% 늘었다고 발표하고, Bits Code, Bits Chat, Bits Agent Builder를 정식 출시했습니다.
승부수에 비춰 보면 지난 1년의 흐름은 세 갈래로 정리됩니다. 첫째, 인식 매출 성장률이 세 분기에 걸쳐 29%에서 36%로 올랐고, 전체 ARR은 3월 분기에 40억 달러를 넘었습니다. 2026년 연간 매출 전망도 2월 40억 6천만~41억 달러에서 8월 44억 5천만~44억 7천만 달러로 올라갔습니다. 이는 이미 벌어들인 매출이 아니라 가이던스입니다. 6월 분기 공시는 최대 고객의 사용량이 3분기부터 줄기 시작해 성장에 영향을 줄 수 있다고 밝힙니다. Signet은 두 흐름을 함께 봅니다. 전반적인 확장은 분명하지만, 최대 고객은 여전히 구체적인 불확실성 요인입니다.
둘째 갈래는 자율 운영(autonomy)입니다. 회사가 쓰는 말로, 기계가 스스로 문제를 찾아 대응하는 플랫폼을 뜻합니다. MCP Server는 2026년 3월 정식 출시됐고, 2분기 호출 수는 1분기의 네 배가 됐습니다. 5월에는 Bits AI Security Analyst를 내놓았습니다. 회사는 이 AI 에이전트가 보안 조사를 몇 시간에서 짧게는 30초로 줄일 수 있다고 말합니다. 6월 DASH에서 Datadog은 신제품·기능 170개 이상, 개발·보안·운영 업무용 Bits AI 에이전트, Bring Your Own Cloud를 발표했습니다. 6월에는 자체 특화 모델을 만들려고 Adaptive ML도 인수했고, 8월까지 Bits Code, Bits Chat, Bits Agent Builder가 정식 출시됐습니다.
또한 이제 우리에게는 AI라는 구조적 성장 동력이 하나 더 생겼습니다. 이 혁신적인 새 기술로 고객이 더 많은 가치를 만들도록 돕고 있기 때문입니다.
Olivier Pomel · Datadog 공동 창업자 겸 CEO · 2026년 1분기 실적 발표 콜, 사전 발언문 · 2026-05-07
셋째 갈래는 한국입니다. 2026년 8월 27일 아시아태평양 첫 Datadog Secure가 서울에서 열렸습니다. 지사장은 한국 데이터센터, 금융·공공 부문 인증, 보안 파트너 프로그램, 전담 인력 확대를 공개적으로 약속했습니다. 앞으로 1년 동안 지켜볼 점은 세 가지입니다.
느린 결제 화면의 원인은 애플리케이션 코드, 데이터베이스, 그 아래 인프라 어디에나 있을 수 있습니다. Datadog은 메트릭, 트레이스, 로그를 서로 연결된 화면에 모읍니다. 팀마다 다른 도구로 따로 조사하는 대신, 엔지니어가 여러 계층에 걸쳐 장애 하나를 추적할 수 있습니다.
서울 Enterprise Sales Executive는 전략적 신규 사업을 따내고, 고객사 관계도를 파악하며, 가치와 ROI를 내세워 영업합니다. 실무의 핵심은 엔지니어링 현장의 고충을 예산이 확보된 대기업 구매 결정으로 이어 가는 일입니다.
네. 2026-10-08에 회사 채용 페이지와 대조했습니다. 모집 여부는 바뀔 수 있습니다. 모의지원은 회사에 지원서가 가는 것이 아니라 Signet에 검토를 요청하는 단계입니다.
비전부터 제품, 성장, 사람, 한국 팀과 현재 공고까지 한 페이지에서 이어집니다. 목차로 원하는 곳으로 이동하고, 궁금한 부분은 펼쳐서 더 읽을 수 있습니다.