Physical AI가 현실 세계를 이해하고 즉시 판단하려면, 그 시작은 '초고속 시계열 데이터' 처리가 바탕이 되어야 합니다. 로봇, 자율주행, 스마트 팩토리에서 쏟아지는 센서·영상·이벤트 데이터는 밀리초가 아닌 마이크로초 단위로 준비되어야 합니다.

고객을 기다리게 하는 전통 DBMS는 이미 과거의 유물입니다. 왜냐하면, Physical AI의 성능 한계는 AI 모델이 아니라 데이터 인프라에서 결정되기 때문이지요.

마크베이스 네오는 로봇·제조·모빌리티의 실시간 판단을 위해 태어난 Physical AI 데이터에 최적화된 시계열 DBMS입니다.

이번 기회를 통해 새로운 데이터 처리의 모습을 경험해 보시기 추천드립니다!

1️⃣ 백업이 ‘보관’에서 ‘활용’이 되는 순간

백업은 늘 ‘혹시 모를 상황’을 대비한 선택이었죠.
그런데 Neo에서는 백업 데이터를 바로 마운트해서 접근할 수 있습니다.

• 복원 없이 바로 데이터 조회

• 테스트, 분석, 검증까지 한 번에

“백업이 그냥 잠자는 데이터가 아니네?”
→ 이 지점에서 고개가 끄덕여집니다.
[👉 기능 자세히 보기]

2️⃣ 마크베이스 백업, 이제 S3에 두고 가볍게 꺼내 쓰세요

마크베이스 백업 데이터를 Amazon S3에 저장하고,
필요할 때 마운트만으로 즉시 접근.

• 로컬 스토리지 부담 ↓

• 클라우드 기반 데이터 운영 ↑

운영 환경이 커질수록 “이 방식, 꽤 합리적인데?”라는 생각이 들게 됩니다.
[👉 S3 백업 & 마운트 알아보기]

3️⃣ Neo + Claude MCP = 데이터와 대화하기

Neo에 Claude MCP를 연동하면,
SQL보다 먼저 질문이 나오는 환경이 만들어집니다.

• “이 데이터에서 이상 징후 보여줘”

• “지난주 대비 트렌드 요약해줘”

데이터베이스를 ‘조회’하는 게 아니라 AI스럽게 ‘사용’하는 경험, 직접 해보면 느낌이 확실히 다릅니다.
[👉 AI 연동 기능 살펴보기]

그래서, 이걸 어디서 제대로 배울 수 있냐고요?

위 기능들,
문서로 보면 이해될 것 같다가도 막상 혼자 쓰려면 애매한 그 지점들.

👉 Machbase Neo 정기교육에서 직접 실습으로 하나씩 짚어봅니다.

기능을 아는 것과 제대로 써보는 것의 차이, 이번에 직접 느껴보세요!