Elastic 27년 1분기 어닝콜

시작해 주시죠. 안녕하십니까. Elastic의 2027 회계연도 1분기 재무 실적을 논의하는 오늘 컨퍼런스 콜에 함께해 주셔서 감사합니다.

오늘 통화에는 최고경영자(CEO) 애시 쿨카르니와 최고재무책임자(CFO) 나밤 웰리힌다가 함께하고 있습니다. 사전에 준비된 말씀을 드린 후 질의응답을 진행하겠습니다. 보도자료는 오늘 장 마감 후에 배포했으며, 당사 웹사이트에 게시되어 있습니다. 통화 내용을 보완하는 자료인 슬라이드도 Elastic 투자자 관계 웹사이트(ir.elastic.co)에서 확인하실 수 있습니다. 오늘 논의에는 미래예측진술이 포함되며, 여기에는 예측, 추정, 당사 제품 및 솔루션 수요에 대한 기대, 향후 매출 및 기타 정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 미래예측진술은 현재 당사가 인지하고 있는 요인을 기반으로 하며, 본 통화일 현재를 기준으로만 유효하고, 실제 결과가 중대하게 달라질 수 있는 위험과 불확실성이 존재합니다.

당사는 법률상 요구되는 경우를 제외하고, 이러한 미래예측진술을 업데이트하거나 수정할 의무를 지지 않습니다. 오늘 앞서 배포한 보도자료에 포함된 위험 및 불확실성과, 투자자 관계 웹사이트에 게시된 슬라이드에 포함된 내용, 그리고 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 공시 서류에 보다 상세히 기재된 내용을 참고해 주시기 바랍니다. 또한 일부 비GAAP 재무지표에 대해서도 논의하겠습니다. 비GAAP 지표에 대한 공시 사항(가장 비교 가능한 GAAP 지표와의 조정 내역 포함)은 보도자료와 슬라이드에서 확인하실 수 있습니다. 별도로 명시하지 않는 한, 모든 실적 및 비교는 회계연도 기준 전년 동기 대비입니다. 이번 콜의 웹캐스트 리플레이는 당사 웹사이트의 투자자 관계(IR) 링크에서 시청하실 수 있습니다. 2027 회계연도 2분기 실적 발표를 위한 당사의 조용한 기간(quiet period)은 2026년 10월 16일 금요일 영업 종료 시점에 시작됩니다.

9월 22일 오전 8시에, 개선된 지표 기능을 소개하는 가상 공개 웨비나를 개최할 예정입니다. 태평양 연안 시간(Pacific Coast Time) 기준이며, IR 웹사이트에서 시청하실 수 있도록 제공될 예정입니다. 자세한 내용은 엘라스틱 투자자 관계 웹사이트를 확인해 주시기 바랍니다. 그럼, 애시에게 넘기겠습니다.

감사합니다, 알렉스. 여러분, 안녕하세요. 2027 회계연도 1분기 실적을 논의하는 자리에 함께해 주셔서 감사합니다. 영업 실행력의 지속적인 강세를 바탕으로, 올해를 매우 견조하게 출발했음을 보고드리게 되어 기쁩니다. 저희는 제시했던 모든 가이던스 지표를 상회했으며, 지난 분기에 말씀드렸던 매출 및 영업 주도 구독 매출의 고정환율 기준 성장률 가속을 입증했습니다. 1분기 총매출은 4억 7,800만 달러로 15% 성장했습니다. 영업 주도 구독 매출은 18% 성장한 3억 9,900만 달러를 기록했고, 비GAAP 영업이익률은 16.2%를 달성했습니다. 앞서 말씀드린 바와 같이, 저희는 2027 회계연도에 들어서며 연중 고정환율 기준으로 영업 주도 구독 매출 성장률을 가속화한다는 계획을 세웠고, 1분기 실적은 순조로운 출발을 보여주고 있습니다. 고객 수요는 모든 솔루션 영역에서 강세를 보였으며, 특히 검색 및 AI, 그리고 보안 부문에서 두드러졌습니다.

1분기 말 기준, ACV 기준 10만 달러 이상을 지출하는 고객은 1,800개를 넘어섰습니다. 이는 10만 달러 지표에서 저희가 지금까지 본 분기 대비 순증가가 가장 큰 수준입니다. CRPO 21% 성장과 RPO 27% 성장은, 장기적인 AI 전환이 본격화되는 가운데 고객들이 당사 플랫폼에 대해 다년(멀티이어) 약정을 계속 확대하고 있음을 시사합니다. AI는 개발자들이 기반으로 삼는 기술 스택을 재편하고 있습니다. 이제 초점은 토큰을 최대한 늘리는 데 있지 않습니다. 기업의 독자적인 데이터에서 LLM의 추론 및 인퍼런싱 역량을 활용하는 에이전틱 애플리케이션을 구축하는 데 있습니다. 이를 위해서는 가능한 한 낮은 비용으로 가능한 한 최고 수준의 검색 정확도가 필요합니다. 이러한 전환은 엘라스틱의 강점과 정확히 맞닿아 있으며, 저희는 이에 맞춰 핵심 영역에 투자해 왔습니다. 첫째, AI를 위한 고도로 최적화된 데이터 저장소와 검색 기능에 투자해 왔습니다.

저희의 목표는 엘라스틱서치를 고객이 중요하게 여기는 모든 데이터를 위한 최고의 저장소로 만드는 것으로, 정형 및 비정형 데이터 전반에서 텍스트·벡터·하이브리드 검색을 가능하게 하고, 텍스트, 벡터, 이미지, 오디오, 비디오 등 더 다양한 형태를 아우르는 것입니다. 이번 분기에 VectorDB 인덱스 모드와 자동 보정을 출시하여, 개발자들이 별도의 수동 튜닝 없이도 기본 제공만으로 고품질 벡터 검색 경험을 누릴 수 있도록 했습니다. AI가 요구하는 모든 데이터 타입을 지원하는 단일 플랫폼입니다. 둘째, 정확한 컨텍스트 측면에서 저희는 AI를 위한 세계 최고 수준의 컨텍스트 플랫폼 중 하나로서의 위치를 계속 유지하고 있습니다. 이번 분기에는 1st-party 임베딩 및 리랭커 모델을 포함한 Jina의 멀티모달·다국어 시맨틱 검색 역량을 온프레미스 및 에어갭 환경으로 제공 범위를 확장했습니다. 이를 통해 가장 민감하고 규제가 엄격하며 보안을 중시하는 전 세계의 구축 환경에서도 저희 1st-party 모델의 강력함을 활용할 수 있게 됩니다.

또한 저희 Agent Builder 하네스도 지속적으로 성숙해지면서, 개발자들이 엘라스틱서치의 데이터 위에 직접 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. Agent Builder는 이제 고급 에이전트 관측 가능성, 모니터링, 그리고 강화된 휴먼 인 더 루프 승인 워크플로를 제공하여, 기업이 대규모로 AI 에이전트를 자신 있게 배포하는 데 필요한 통제력과 가시성을 제공합니다. 저희 투자는 경쟁에서의 수주로 곧바로 이어지고 있습니다. 글로벌 2000 반도체 기업 한 곳이 고객을 위한 개인화된 AI 기반 지식 검색 경험을 구현하기 위해, 7자리 달러 규모의 신규 로고 수주에서 Elasticsearch Serverless를 선택했습니다. Elasticsearch는 컨텍스트 레이어로서 역할을 하며, 회사의 방대한 제품 카탈로그를 실시간으로 그라운딩된 AI 컨텍스트로 전환합니다. 고객이 칩 사양, 호환성 요구사항 또는 부품 번호를 질의하면, Agent Builder는 사용자별 문서 수준 보안을 적용한 정확한 답변을 반환하여 각 고객이 자신에게 관련된 내용만 보도록 보장합니다.

전문 벡터 데이터베이스 업체들과 다른 플랫폼 업체들을 상대로 한 경쟁 RFP에서, 저희의 하이브리드 시맨틱 리트리벌과 네이티브 통합 에이전틱 역량이 결정적인 차별화 요소였습니다. AI는 관측 가능성의 경쟁 구도도 바꾸고 있습니다. 조직들이 더 많은 에이전트를 구축하고 배포함에 따라, 더 낮은 비용으로 전체 애플리케이션 스택을 더 확장성 있게 모니터링할 필요가 있습니다. AI 배포의 속도와 규모가 커지면서, 문제를 감지하고 조사하며 복구하는 과정을 간소화하기 위해 SRE 팀에 더 많은 자동화가 요구되고 있습니다. 저희는 표적화된 투자를 통해 이들 영역에서 한계를 계속 넓혀가고 있습니다. 이번 분기에 저희는 메트릭 제품을 재출시했습니다. 저희는 Elasticsearch 9.5에서 Columnar Mode를 출시했으며, 현재 기술 프리뷰로 제공되고 있습니다. Columnar Mode는 시계열 데이터에 맞춰 설계된 완전히 새로운 인덱스 모드입니다.

컬럼형 데이터 구조에서 시계열 데이터를 매우 효율적으로 압축·저장·쿼리할 수 있게 해주며, 동일한 ESQL 쿼리 언어를 그대로 사용하면서도 스토리지 비용을 20% 낮춰 메트릭 샘플당 약 3바이트 수준까지 줄였습니다. 이러한 혁신을 통해 저희는 이제 문서, 벡터, 로그, 메트릭 등 다양한 유형의 데이터에 최적화된 엔진이 되었습니다. Columnar Mode는 Elastic Platform을 메트릭 및 인프라 모니터링 분야에서 매우 경쟁력 있는 솔루션으로 만들어주며, 이 분야는 그동안 저희의 존재감이 크지 않았던 영역입니다. 또한 이제 PromQL을 지원하는 네이티브 Prometheus 인제션을 지원하여, Prometheus에서 Elastic으로의 마이그레이션을 간소화했습니다. 새로운 툴링을 도입하거나 재교육할 필요가 없습니다. 저희는 단일 통합 플랫폼에서 메트릭, 로그, 트레이스 전반에 대한 완전한 가시성을 팀에 제공하며, 기존 경쟁사 대비 매우 매력적인 가격으로 제공하고 있습니다. 또한 저희는 AI SRE라는 신흥 분야의 선도 기업인 Deductive AI를 인수했습니다.

Deductive는 강화학습, 즉 RL 하네스를 구축해 복잡한 조사 작업을 자동화했습니다. 이는 코드 리포지토리와 Elastic 알림 같은 업스트림 데이터에 Slack, PagerDuty, ServiceNow에서 오는 다운스트림 신호를 결합해, 과거 및 진행 중인 조사로부터 학습하면서 동적으로 의사결정 트리를 구성합니다. 그리고 이러한 결과를 활용해 과거 학습 내용을 바탕으로 신규 인시던트에 대한 자동화된 조사를 수행합니다. 이를 통해 SRE 팀은 AI 주도 SRE 조직이라는 목표를 달성하기 위해 문제 조사 및 복구에 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. Deductive의 추론 역량을 저희 관측가능성 플랫폼에 통합함으로써, 전체 시그널 스택 전반에서 자율적으로 감지하고 조사하며 복구를 안내할 수 있는 진정한 에이전틱 SRE를 구축하고 있습니다. 이번 분기에 Gartner는 Observability Platforms 부문 Gartner Magic Quadrant에서 3년 연속으로 Elastic을 리더로 선정했으며, 이는 저희가 이미 확보하고 있는 경쟁력의 강점을 보여줍니다.

이 통합 플랫폼 접근의 힘을 보여주는 사례로, 한 글로벌 선도 보험사는 7자리(백만 달러대) 규모의 확장 계약을 통해 기존 보안 구축에 Elastic Observability를 추가했습니다. 해당 고객은 분절된 환경을 운영하고 있었는데, 애플리케이션 로그는 Elastic에 두고 메트릭과 트레이스는 다른 기존 솔루션에 두고 있어, 연간 수만 건의 인시던트(그중 절반은 애플리케이션 이슈에 기인) 전반에 걸친 효과적인 근본 원인 분석이 어려웠습니다. 결정적 요인은 저희가 새로 출시한 네이티브 Prometheus 인제션과 PromQL 지원이었는데, 이는 메트릭 중심으로 운영되는 그들의 환경에 그대로 부합했고, 저희의 마이그레이션 툴링과 결합되어 비용이 큰 ‘전면 교체(rip and replace)’ 없이 OpenTelemetry 퍼스트 단일 플랫폼으로 완전한 통합을 가능하게 했습니다. 향후 관점에서는, 모든 시그널 유형에 걸쳐 Elastic AI 에이전트를 적용해 지능적으로 근본 원인을 식별할 수 있는 역량이 이번 확장의 핵심 동인이었습니다.

MITRE 이후의 환경에서, 조직들은 취약점이 놀라울 정도의 속도로 발견되고 기계 속도로 무기화되는, 점점 더 까다로운 환경에 직면하고 있습니다. 이에 따라 사이버 방어 담당자들은 인간의 역량만으로는 감당하기 어려운 수준의 속도로 탐지, 조사, 완화 조치를 수행해야 합니다. 이 격차를 메우기 위해 AI 기반 자동화는 사이버 방어 담당자들에게 이제 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 이에 따라 저희는 고객이 AI 기반 SOC라는 최종 목표를 달성할 수 있도록 여러 영역에 투자해 왔습니다. Attack Discovery는 이번 분기에 새로운 이정표를 달성했습니다. 이제 위협을 자율적으로 조사하고 검증해 SOC 팀이 기계 속도로 대응할 수 있도록 합니다. Attack Discovery는 경고가 빽빽하게 쌓인 상황을 실제 공격의 우선순위 목록으로 전환해 보안 팀이 ‘알림 제로(alert zero)’에 더 가까이 다가가도록 합니다. 알림 제로는 SOC 버전의 ‘인박스 제로(inbox zero)’라고 보시면 됩니다. 에이전트와 분석가가 함께 운영하면서, 실제로 중요한 공격만 남도록 큐를 줄여나가는 것입니다.