스트래티스틱스 MRC에 따르면, 2024년 글로벌 IT 운영용 인공 지능(AIOPS) 시장은 49억 9,000만 달러 규모이며 예측 기간 동안 29%의 연평균 성장률로 2030년에는 230억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)은 인공 지능, 머신 러닝, 빅 데이터 분석을 사용하여 IT 운영을 개선하고 자동화하는 것을 말합니다. AIOps 플랫폼은 실시간 데이터 분석, 이벤트 상관관계, 이상 징후 탐지, 자동화된 사고 대응을 가능하게 합니다. 방대한 양의 IT 데이터를 수집하고 분석함으로써 AIOps는 조직이 시스템 성능을 최적화하고, 문제를 사전에 예측 및 해결하며, 다운타임을 줄이고, 운영 효율성을 개선하는 동시에 점점 더 복잡해지는 IT 환경에서 수동 개입을 최소화하는 데 도움을 줍니다.
시장 역학:
동인:
클라우드 컴퓨팅 및 하이브리드 인프라의 도입 증가
클라우드 컴퓨팅과 하이브리드 인프라의 도입이 증가하는 이유는 기존 IT 관리 도구로는 이러한 복잡성을 처리하는 데 어려움을 겪기 때문에 AIOps가 필수적이기 때문입니다. AIOps 플랫폼은 AI와 머신러닝을 활용하여 클라우드 및 온프레미스 시스템 전반에서 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 작업을 자동화하며, 잠재적인 문제를 예측합니다. 이는 IT 운영의 성능, 확장성, 효율성을 향상시켜 조직이 하이브리드 및 클라우드 기반 인프라로 전환함에 따라 AIOps에 대한 수요를 촉진하고 시장 성장을 촉진합니다.
제약:
AIOps의 이점에 대한 이해와 인식 부족
많은 조직, 특히 중소기업(SME)은 AIOps의 이점에 대한 이해와 인식이 부족하여 AIOps가 어떻게 IT 성능을 향상하고 프로세스를 자동화하며 운영 비용을 절감할 수 있는지 완전히 파악하지 못할 수 있습니다. 이러한 지식 부족으로 인해 회의적인 시각을 갖게 되고 AIOps 솔루션에 대한 투자를 꺼리게 됩니다. 또한 장기적인 ROI에 대한 명확한 가시성이 없으면 기업은 AIOps 도입을 주저하게 되어 자동화, 효율성 향상, 경쟁 우위를 확보할 기회를 놓칠 수 있습니다. 결과적으로 시장 성장이 제한됩니다.
기회:
사이버 보안에 대한 관심 증가
사이버 보안 위협은 점점 더 복잡해지고 있으며, 기존의 보안 조치로는 그 속도를 따라잡기 어렵습니다. AIOps는 AI와 머신러닝을 활용하여 이상 징후를 탐지하고 잠재적 침해를 예측하며 대응을 자동화함으로써 사이버 보안을 강화하여 사고 해결 속도를 높입니다. 방대한 양의 보안 데이터를 실시간으로 분석하여 조직이 공격을 선제적으로 방어하고, 위협 가시성을 개선하며, 전반적인 보안 태세를 강화할 수 있도록 지원하여 AIOps 솔루션의 도입을 가속화합니다.
위협:
빠른 기술 변화
급격한 기술 변화와 새로운 알고리즘, 도구, 플랫폼이 자주 도입되면서 기업은 최신 AIOps 솔루션을 유지하기가 어려워지고 있습니다. 공급업체는 경쟁력을 유지하기 위해 R&D에 막대한 투자를 해야 하며, 이는 리소스 집약적일 수 있습니다. 또한 급격한 변화로 인해 기존 IT 시스템과의 상호 운용성 문제가 발생하여 통합 및 도입의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 또한 이러한 역학 관계는 소규모 공급업체를 압도하고 잠재적 구매자에게 불확실성을 야기할 수 있습니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹으로 인해 원격 근무와 온라인 활동 증가로 인해 디지털 인프라에 대한 기업의 의존도가 높아지면서 AIOps의 도입이 가속화되었습니다. IT 워크로드와 복잡성이 급증하면서 운영 연속성과 효율성을 보장하기 위한 자동화된 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 클라우드 환경 관리, 시스템 성능 최적화, 선제적 문제 해결을 위해 AIOps는 필수적인 요소가 되었습니다. 그러나 경제 불확실성으로 인해 특히 중소기업에서 일부 투자가 지연되면서 시장의 전반적인 성장 궤도에 복합적인 영향을 미쳤습니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
서비스 부문은 AIOps 솔루션의 구현, 통합 및 지속적인 관리를 위한 필수 지원을 제공함으로써 수익성 있는 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 컨설팅 서비스는 조직이 요구 사항을 평가하고 맞춤형 AIOps 전략을 설계하여 효과적인 배포를 보장하는 데 도움이 됩니다. 매니지드 서비스는 AIOps 플랫폼의 지속적인 모니터링, 유지 관리 및 최적화를 제공하여 운영 효율성을 향상시킵니다. AIOps의 이점을 극대화하려는 조직이 증가함에 따라 전문 서비스에 대한 수요가 시장 성장과 채택을 주도하고 있습니다.
정부 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
정부 부문은 공공 서비스의 효율성과 대응력을 향상시키기위한 AI 기반 솔루션 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 정부는 IT 인프라 모니터링, 리소스 할당 최적화, 사이버 보안 조치 개선을 위해 AIOps를 활용합니다. 또한, AI 연구 및 개발을 위한 정부 규제와 자금 지원은 AIOps 도입에 우호적인 환경을 조성하여 민간 부문 공급업체와의 투자 및 협업을 증가시켜 시장 성장을 견인하고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 다양한 산업에서 디지털 혁신 이니셔티브의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서는 IT 효율성과 민첩성을 향상시키는 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, AI 기술에 대한 투자가 크게 증가하고 있습니다. IT 환경의 복잡성 증가와 사전 예방적 사고 관리의 필요성은 AIOps 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, AI 혁신과 스마트 시티 이니셔티브에 대한 정부의 지원으로 시장 성장이 가속화되면서 아시아 태평양 지역이 AIOps 환경의 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
북미는 선도적인 기술 기업과 광범위한 IT 인프라가 존재하기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 디지털 혁신 이니셔티브의 높은 채택률은 운영을 최적화하고 서비스 제공을 개선하려는 기업들 사이에서 AIOps 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 또한 사이버 위협과 규정 준수 요건이 증가함에 따라 조직은 보안 및 운영 효율성 향상을 위해 AIOps에 투자하고 있습니다. 혁신과 기술 통합에 중점을 두고 있는 아태지역은 글로벌 AIOps 시장의 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
시장의 주요 플레이어
IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps) 시장에서 프로파일링된 주요 업체로는 AppDynamics, DataDog, BigPanda, New Relic, IBM Instana, Moogsoft, Dynatrace, LogicMonitor, Splunk, BMC, PagerDuty, ScienceLogic, Zabbix, Elastic, Cisco, Sumo Logic, Servicenow, Freshservice, CloudHealth 및 OpsRamp 등을 들 수 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 8월, Dynatrace는 고객을 위한 통합 가시성 솔루션을 강화하기 위해 Google Cloud와 파트너십을 체결하여 Google Cloud의 인프라와 AI 기능을 활용하여 애플리케이션 성능과 사용자 경험을 개선했습니다.
2023년 6월, DataDog는 클라우드 애플리케이션의 통합 가시성 및 보안을 강화하기 위해 Snowflake와 파트너십을 체결했습니다. 이 통합을 통해 사용자는 Snowflake 데이터와 함께 DataDog 데이터를 분석하여 성능과 보안에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2023년 3월, DataDog는 통합 가시성 플랫폼 내에서 위협 탐지 및 사고 대응 기능을 강화하여 조직이 실시간으로 보안 위협을 모니터링하고 대응할 수 있도록 설계된 새로운 제품인 보안 모니터링을 출시했습니다.
지원되는 구성 요소
– 솔루션
– 서비스
– 기타 구성 요소
지원되는 배포 유형
– 온프레미스
– 클라우드 기반
– 기타 배포 유형
지원 대상 조직 규모
– 중소기업(SME)
– 대기업
– 기타 조직 규모
지원 대상 애플리케이션
– 인시던트 관리
– 성능 모니터링
– 근본 원인 분석
– 변경 관리
– 예측 분석
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– IT 및 통신
– 은행, 금융 서비스 및 보험
– 헬스케어
– 소매업
– 제조
– 정부
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌 IT 운영을위한 인공 지능 (AIOps) 시장
5.1 소개
5.2 솔루션
5.2.1 기계 학습
5.2.2 자연어 처리(NLP)
5.2.3 데이터 분석
5.3 서비스
5.3.1 컨설팅
5.3.2 구현
5.3.3 지원 및 유지 관리
5.4 기타 구성 요소
6 배포 유형별 글로벌 IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps) 시장 전망
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드 기반
6.4 기타 배포 유형
7 조직 규모별 글로벌 IT 운영을위한 인공 지능 (AIOps) 시장
7.1 소개
7.2 중소기업 (중소기업)
7.3 대기업
7.4 기타 조직 규모
8 애플리케이션 별 글로벌 IT 운영을위한 인공 지능 (AIOps) 시장, 애플리케이션 별
8.1 소개
8.2 인시던트 관리
8.3 성능 모니터링
8.4 근본 원인 분석
8.5 변경 관리
8.6 예측 분석
8.7 기타 애플리케이션
9 최종 사용자별 글로벌 IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps) 시장 전망
9.1 소개
9.2 IT 및 통신
9.3 은행, 금융 서비스 및 보험
9.4 의료
9.5 소매업
9.6 제조
9.7 정부
9.8 기타 최종 사용자
10 글로벌 IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps) 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖