Il mercato globale AIOps
Le tecnologie di cloud computing vengono utilizzate da aziende di ogni genere e genere, tra cui start-up, multinazionali, organizzazioni governative e organizzazioni non-profit, per offrire una varietà di servizi. La capacità di utilizzare strumenti aziendali di base, come la gestione delle relazioni con i clienti e la pianificazione dei processi, è diventata più cruciale che mai. Costruire un'organizzazione più intelligente che prenda decisioni consapevoli e massimizzi gli investimenti per supportare le innovazioni è diventato sempre più dipendente dalla connessione e dall'analisi dei dati in tempo reale. L'ascesa del mercato globale AIOps è guidata dalla crescente domanda di cloud computing, poiché le aziende si sforzano di utilizzare gli strumenti e le tecnologie più recenti per gestire e ottimizzare le loro operazioni basate sul cloud.
La piattaforma AI per le operazioni IT è denominata AIOps (piattaforma di intelligenza artificiale per le operazioni IT). Fornisce una prospettiva completa del funzionamento dei sistemi IT combinando tecniche automatizzate e intelligenza artificiale. Una delle esigenze principali che i sistemi AIOps soddisfano è la richiesta di operazioni IT più rapide e accurate. Di conseguenza, più persone utilizzano i prodotti e i servizi AIOP. L'applicazione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni IT è diventata praticabile grazie ai recenti progressi tecnici. Il fatto che molte aziende utilizzino approcci di fusione della conoscenza, apprendimento automatico arricchito di dominio (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per offrire piattaforme e servizi AIOps migliorati è uno dei principali fattori che guidano il settore. La piattaforma AIOps automatizza le attività IT di routine utilizzando algoritmi intelligenti e autoapprendenti guidati da ML.
L'infrastruttura basata su cloud viene rapidamente adottata nel settore IT
Negli ultimi anni, c'è stato un forte aumento della popolarità del cloud computing. Molte aziende sono attratte dai servizi di cloud hosting come quelli offerti da Microsoft Azure, Amazon Web Services, Inc. e Alphabet Inc. per le sue caratteristiche decantate, tra cui pagamento in base all'uso, self-service, elevata affidabilità e flessibilità di scalabilità in base al consumo. Questi vantaggi del cloud computing si traducono in costi IT molto più bassi, maggiore qualità del servizio e tempi di commercializzazione più rapidi rispetto alle soluzioni IT tradizionali. Grazie alla visibilità centralizzata su tutti gli ambienti, fornita dalle soluzioni AIOps, i problemi IT possono essere identificati e risolti più rapidamente. Ad esempio, IBM, un'azienda tecnologica globale con sede negli Stati Uniti, ha annunciato IBM Cloud Pak per Watson AIOps, una piattaforma AIOps per la gestione multicloud, a luglio 2020.
Inoltre, non hanno accesso ad analisi in tempo reale. Di conseguenza, l'integrazione di AIOps consente agli utenti di accedere ai dati sulle prestazioni da tutti gli ambienti ed estrae informazioni su eventuali interruzioni o rallentamenti che potrebbero essersi verificati. Notifica automaticamente al personale IT i problemi segnalati, esegue analisi delle cause principali e suggerisce soluzioni. Questi fattori stanno guidando la crescita globale dell'interesse per le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Livelli di algoritmi vengono utilizzati dall'intelligenza artificiale per analizzare i dati, comprendere il linguaggio parlato e identificare visivamente le cose. Questi algoritmi vengono impiegati nell'elaborazione dei dati, nel calcolo e nel pensiero robotico. Questi algoritmi devono essere migliorati per offrire soluzioni migliori e più efficaci per una varietà di applicazioni finali. I ricercatori di intelligenza artificiale cercano sempre di migliorare vari algoritmi. Gli algoritmi tradizionali presentano carenze in termini di efficienza e accuratezza. Di conseguenza, i produttori e gli sviluppatori di tecnologia hanno rivolto la loro attenzione alla creazione di algoritmi standardizzati.
La mitigazione del rischio sta diventando sempre più importante nelle organizzazioni IT
Il rischio determina la tecnologia dirompente e gli ambienti economici di oggi. Le grandi aziende si differenziano per la loro capacità di minimizzare il rischio e mantenere la continuità aziendale senza sacrificare le loro offerte principali, date le esigenze di mercato in continua evoluzione e la rapida velocità dell'innovazione. Per le organizzazioni IT, metodi efficaci di mitigazione del rischio sono fondamentali. Per identificare rischi non realizzati e vettori di pericolo, le tecniche di mitigazione del rischio valutano un'organizzazione dall'alto verso il basso. Sono incluse minacce sia dall'interno che dall'esterno dell'azienda che potrebbero interferire con la continuità aziendale. Il tipo di pericolo determinerà in che modo l'azienda desidera ridurre gli effetti del rischio o ridurre gli effetti dell'accadimento. Pertanto, per ridurre i rischi e aumentare il valore degli investimenti in automazione, le organizzazioni IT stanno entrando nel mercato globale AIOps.
Mancanza di sistemi AI affidabili e adattabili
Quando implementati come componente di un sistema completo per la sicurezza che funziona nell'ambiente IT fisico, la mancanza di resilienza e adattabilità nei nuovi algoritmi AI ha gravi conseguenze. I dati di scarsa qualità sono in gran parte responsabili della fragilità dei sistemi AI. Diversi problemi con la qualità dei dati includono scarsità di dati, etichettatura errata, dati irrilevanti o corrotti, mancato riconoscimento di modelli inaspettati e apprendimento di modelli non corretto. I dati di bassa qualità impediscono procedure di automazione efficaci perché l'obiettivo principale dell'aggiornamento AI di qualsiasi azienda è aumentare i ricavi e risparmiare sui costi. Ad esempio, solo il 15% delle aziende ha accesso ai dati necessari a partire dal 2020, nonostante il fatto che il 76% delle organizzazioni desideri utilizzare i propri dati per estrarre valore economico. Pertanto, la mancanza di sistemi di intelligenza artificiale rappresenta una minaccia per la crescita del mercato.
Segmentazione del mercato
Il mercato globale AIOps è segmentato in offerta, applicazione, distribuzione, dimensioni aziendali, verticale, regione e panorama competitivo. In base all'offerta, il mercato è segmentato in piattaforma, servizio
Attori del mercato
Sviluppi recenti
·
| Attributo | Dettagli |
| Anno base | 2022 |
| Storico Dati | 2018 – 2021 |
| Anno stimato | 2023 |
| Periodo di previsione | 2024 – 2028 |
| Quantitativo Unità | Ricavi in milioni di USD e CAGR per il 2018-2022 e il 2023-2028 |
| Copertura del report | Previsione dei ricavi, quota aziendale, fattori di crescita e tendenze |
| Segmenti coperti | Offerta Applicazione Distribuzione Dimensioni aziendali Verticale |
| Ambito regionale | Nord America; Asia-Pacifico; Europa; Sud America; Medio Oriente e Africa |
| Ambito nazionale | Stati Uniti, Canada, Messico, Cina, India, Giappone, Corea del Sud, Australia, Singapore, Malesia, Germania, Regno Unito, Francia, Russia, Spagna, Belgio, Italia, Brasile, Colombia, Argentina, Perù, Cile, Arabia Saudita, Sudafrica, Emirati Arabi Uniti, Israele, Turchia |
| Aziende chiave profilate | 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. |
| Ambito di personalizzazione | Personalizzazione gratuita del report al 10% con l'acquisto. Aggiunta o modifica di paese, regione e ambito del segmento. |
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