Der globale AIOps-Markt
Cloud-Computing-Technologien werden von Unternehmen aller Art und Art verwendet, darunter Start-ups, multinationale Unternehmen, Regierungsorganisationen und gemeinnützige Organisationen, um eine Vielzahl von Diensten anzubieten. Die Fähigkeit, grundlegende Geschäftstools wie Kundenbeziehungsmanagement und Prozessplanung zu verwenden, ist wichtiger denn je geworden. Der Aufbau einer intelligenteren Organisation, die fundierte Entscheidungen trifft und Investitionen zur Unterstützung von Innovationen maximiert, ist immer abhängiger von der Verbindung und Analyse von Daten in Echtzeit geworden. Der Aufstieg des globalen AIOps-Marktes wird durch die steigende Nachfrage nach Cloud-Computing vorangetrieben, da Unternehmen bestrebt sind, die neuesten Tools und Technologien zur Verwaltung und Optimierung ihrer Cloud-basierten Abläufe zu verwenden.
Die KI-Plattform für IT-Operationen wird als AIOps (Artificial Intelligence Platform for IT Operations) bezeichnet. Sie bietet eine umfassende Perspektive auf die Funktionsweise von IT-Systemen, indem sie automatisierte Techniken und künstliche Intelligenz kombiniert. Eine der wichtigsten Anforderungen, die AIOps-Systeme erfüllen, ist die Nachfrage nach schnelleren, präziseren IT-Operationen. Infolgedessen nutzen immer mehr Menschen die Produkte und Dienste von AIOPs. Die Anwendung von KI im IT-Betrieb ist dank der jüngsten technischen Fortschritte möglich geworden. Die Tatsache, dass viele Unternehmen Ansätze der Wissensfusion, domänenangereichertes maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, um verbesserte AIOps-Plattformen und -Dienste anzubieten, ist einer der Hauptfaktoren, die die Branche vorantreiben. Die AIOps-Plattform automatisiert routinemäßige IT-Aktivitäten mithilfe intelligenter, selbstlernender Algorithmen, die von ML gesteuert werden.
Cloudbasierte Infrastruktur wird im IT-Sektor schnell angenommen
In den letzten Jahren hat die Popularität von Cloud Computing stark zugenommen. Viele Unternehmen fühlen sich von Cloud-Hosting-Diensten wie denen von Microsoft Azure, Amazon Web Services, Inc. und Alphabet Inc. angezogen, weil diese mit den angepriesenen Eigenschaften wie Pay-per-Use, Self-Service, hoher Zuverlässigkeit und der Flexibilität, je nach Verbrauch nach oben oder unten zu skalieren, gelockt werden. Diese Vorteile von Cloud Computing führen zu viel geringeren IT-Kosten, höherer Servicequalität und schnellerer Markteinführung als bei herkömmlichen IT-Lösungen. Durch die Bereitstellung einer zentralisierten Sichtbarkeit über alle Umgebungen hinweg, die durch AIOps-Lösungen bereitgestellt wird, können IT-Probleme schneller identifiziert und behoben werden. So kündigte IBM, ein globales Technologieunternehmen mit Sitz in den USA, im Juli 2020 IBM Cloud Pak for Watson AIOps an, eine AIOps-Plattform für Multicloud-Management.
Außerdem fehlt ihnen der Zugriff auf Echtzeitanalysen. Daher erhalten Benutzer durch die Integration von AIOps Zugriff auf Leistungsdaten aus allen Umgebungen und erhalten Informationen über eventuell aufgetretene Ausfälle oder Verlangsamungen. Das IT-Personal wird automatisch über gemeldete Probleme benachrichtigt, Ursachenanalysen durchgeführt und Abhilfemaßnahmen vorgeschlagen. Diese Faktoren treiben das weltweite
wachsende Interesse an KI-basierten Anwendungen
Künstliche Intelligenz verwendet mehrere Algorithmenschichten, um Daten zu analysieren, gesprochene Sprache zu verstehen und Dinge visuell zu identifizieren. Diese Algorithmen werden bei der Datenverarbeitung, Berechnung und beim robotischen Denken eingesetzt. Diese Algorithmen müssen verbessert werden, um bessere und effektivere Lösungen für eine Vielzahl von Endanwendungen anbieten zu können. Forscher im Bereich künstliche Intelligenz versuchen ständig, verschiedene Algorithmen zu verbessern. Herkömmliche Algorithmen weisen Mängel in Bezug auf Effizienz und Genauigkeit auf. Hersteller und Technologieentwickler haben sich daher der Entwicklung standardisierter Algorithmen zugewandt.
Risikominderung wird in IT-Organisationen immer wichtiger
Risiken bestimmen die disruptiven Technologien und wirtschaftlichen Umgebungen von heute. Große Unternehmen differenzieren sich durch ihre Fähigkeit, Risiken zu minimieren und die Unternehmenskontinuität aufrechtzuerhalten, ohne ihre Kernangebote zu opfern, angesichts der sich ständig ändernden Marktanforderungen und der hohen Innovationsgeschwindigkeit. Für IT-Organisationen sind effektive Methoden zur Risikominderung von entscheidender Bedeutung. Um nicht realisierte Risiko- und Gefahrenvektoren zu identifizieren, bewerten Risikominderungstechniken eine Organisation von oben bis unten. Bedrohungen sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens werden einbezogen, die die Geschäftskontinuität beeinträchtigen könnten. Die Art der Gefahr bestimmt, wie das Unternehmen die Auswirkungen des Risikos verringern oder die Auswirkungen des Auftretens abmildern möchte. Um Risiken zu reduzieren und den Wert von Automatisierungsinvestitionen zu steigern, betreten IT-Organisationen den globalen AIOps-Markt.
Mangel an zuverlässigen und anpassungsfähigen KI-Systemen
Wenn neuartige KI-Algorithmen als Komponente eines vollständigen sicherheitskritischen Systems in der physischen IT-Umgebung eingesetzt werden, hat der Mangel an Belastbarkeit und Anpassungsfähigkeit schwerwiegende Folgen. Daten von schlechter Qualität sind größtenteils für die Fragilität von KI-Systemen verantwortlich. Einige Probleme mit der Datenqualität sind Datenspärlichkeit, fehlerhafte Kennzeichnung, irrelevante oder beschädigte Daten, das Nichterkennen unerwarteter Muster und falsches Musterlernen. Daten von schlechter Qualität behindern effektive Automatisierungsverfahren, da das Hauptziel der KI-Aktualisierung eines jeden Unternehmens darin besteht, den Umsatz zu steigern und Kosten zu sparen. Beispielsweise haben im Jahr 2020 nur 15 % der Unternehmen Zugriff auf die erforderlichen Daten, obwohl 76 % der Unternehmen ihre Daten zur Erzielung von wirtschaftlichem Wert nutzen möchten. Daher stellt der Mangel an KI-Systemen eine Bedrohung für das Marktwachstum dar.
Marktsegmentierung
Der globale AIOps-Markt ist in Angebot, Anwendung, Bereitstellung, Unternehmensgröße, Branche, Region und Wettbewerbslandschaft segmentiert. Basierend auf dem Angebot ist der Markt segmentiert in Plattform, Service
Marktakteure
Jüngste Entwicklungen
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| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historisch Daten | 2018–2021 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Quantitativ Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für 2018–2022 und 2023–2028 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Angebot Anwendung Bereitstellung Unternehmensgröße Vertikal |
| Regionaler Umfang | Nordamerika; Asien-Pazifik; Europa; Südamerika; Naher Osten und Afrika |
| Länderumfang | USA, Kanada, Mexiko, China, Indien, Japan, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich, Russland, Spanien, Belgien, Italien, Brasilien, Kolumbien, Argentinien, Peru, Chile, Saudi-Arabien, Südafrika, Vereinigte Arabische Emirate, Israel, Türkei |
| Profilierte wichtige Unternehmen | AppDynamics, BMC Software, Inc., HCL Technologies Limited, International Business Machines Corporation, Micro Focus, Moogsoft Inc., ProphetStor Data Services, Inc., Resolve Systems, Splunk Inc., VMware, Inc. |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preise und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
| Lieferformat | PDF und Excel per E-Mail (Auf besonderen Wunsch können wir auch die bearbeitbare Version des Berichts im PPT-/Word-Format bereitstellen) |
