AI 기반 스토리지 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 세분화 제공(하드웨어, 소프트웨어), 스토리지 시스템(직접 연결 스토리지(DAS), 네트워크 연결 스토리지(NAS), 스토리지 영역 네트워크(SAN)), 스토리지 아키텍처(파일 및 객체 기반 스토리지, 객체 스토리지), 스토리지 매체(하드 디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)), 최종 사용자(BFSI, 의료, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매, 제조, 통신), 지역 및 경쟁, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 AI 기반 스토리지 시장은 2023년에 39억 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 CAGR 6.80%로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

AI 기반 스토리지는 인공 지능(AI) 기술을 통합하여 데이터 스토리지 시스템을 보다 효율적이고 지능적으로 최적화하고 관리하는 스토리지 솔루션을 말합니다. 기존 스토리지 시스템은 종종 비효율적인 데이터 관리, 스토리지 요구 예측의 어려움, 높은 운영 비용과 같은 문제에 직면합니다. AI 기반 스토리지는 머신 러닝 알고리즘과 예측 분석을 활용하여 데이터 관리 프로세스를 자동화하고 스토리지 성능을 개선하며 확장성을 향상시켜 이러한 문제를 해결합니다.

주요 시장 동인

인공지능 및 머신 러닝 기술의 발전

AI 기반 스토리지 시장을 가속화하는 또 다른 중요한 동인은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 급속한 발전입니다. AI 기반 스토리지 솔루션은 이러한 기술을 통합하여 데이터 관리, 스토리지 프로비저닝 및 성능 튜닝의 다양한 측면을 자동화하고 최적화합니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 스토리지 시스템은 과거 데이터 패턴에서 학습하고, 미래의 스토리지 요구 사항을 예측하고, 변화하는 워크로드 수요에 동적으로 적응할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 특히 쇼핑 시즌의 전자 상거래 플랫폼이나 환자 데이터를 처리하는 의료 시스템과 같이 데이터 액세스 패턴이 변동하는 동적 환경에서 특히 유용합니다.

또한 AI 기반 스토리지는 비정상적인 동작이나 잠재적 위협을 지속적으로 모니터링하고, 실시간으로 보안 사고를 감지하고 대응하여 데이터 보안을 강화합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 점점 더 정교해지는 사이버 위협으로부터 민감한 정보를 보호하고 데이터 보호 규정을 준수하는 데 필수적입니다.

또한 AI 기반 스토리지 솔루션은 클라우드 스토리지 환경과 하이브리드 IT 아키텍처를 최적화하는 데 핵심적입니다. 이러한 솔루션은 온프레미스 인프라와 클라우드 플랫폼 간의 원활한 데이터 마이그레이션, 복제 및 동기화를 용이하게 하는 동시에 데이터 무결성과 가용성을 보장합니다. 하이브리드 환경에서 데이터 관리 작업을 자동화하고 리소스 할당을 최적화함으로써 조직은 IT 운영에서 더 큰 민첩성, 확장성 및 비용 효율성을 달성할 수 있습니다.

운영 효율성 및 비용 최적화에 대한 집중도 증가

AI 기반 스토리지 솔루션 도입을 촉진하는 주요 동인은 조직 내에서 운영 효율성과 비용 최적화에 대한 강조가 커지고 있다는 것입니다. 기존 스토리지 인프라는 종종 과도한 프로비저닝, 스토리지 리소스 활용도 저하, 수동 관리 작업과 관련된 높은 운영 오버헤드와 같은 비효율성으로 어려움을 겪습니다. AI 기반 스토리지는 일상적인 작업을 자동화하고, 스토리지 활용도를 최적화하며, 전반적인 시스템 성능을 개선하여 이러한 과제를 해결합니다.

또한 AI 기반 스토리지 솔루션은 성능 지표를 분석하고 비용이 많이 드는 가동 중지 이벤트로 확대되기 전에 잠재적인 문제를 식별하여 예측 유지 관리 기능을 제공합니다. 이러한 사전 유지 관리 접근 방식은 서비스 중단을 최소화하고, 시스템 안정성을 향상하며, 스토리지 하드웨어의 수명을 연장하여 유지 관리 비용을 줄이고 전반적인 IT 인프라 복원력을 향상시킵니다.

또한 AI 기반 스토리지는 효율적인 데이터 압축, 중복 제거 및 데이터 수명 주기 관리 전략을 통해 비용 절감에 기여합니다. 이러한 기능은 조직이 데이터 접근성이나 성능을 손상시키지 않고 스토리지 용량을 최적화하고, 스토리지 공간을 줄이고, 전반적인 스토리지 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다. 또한 분산 환경에서 스토리지 리소스의 중앙 관리 및 모니터링을 용이하게 함으로써 AI 기반 스토리지 솔루션은 IT 팀이 운영을 간소화하고, 리소스 할당을 개선하고, 더 큰 운영 효율성을 달성할 수 있도록 합니다.

주요 시장 과제

구현 및 통합의 복잡성

AI 기반 스토리지 시장의 또 다른 중요한 과제는 기존 IT 인프라 내에서 AI 기반 스토리지 솔루션을 구현하고 통합하는 복잡성입니다. 조직은 종종 레거시 시스템, 온프레미스 데이터 센터 및 다양한 클라우드 플랫폼으로 구성된 이기종 IT 환경을 운영합니다. 이러한 다양한 환경에서 AI 기반 스토리지 솔루션을 원활하게 통합하려면 호환성 문제, 데이터 마이그레이션 복잡성을 극복하고 상호 운용성과 성능 최적화를 보장해야 합니다. 레거시 시스템은 최신 AI 기술이나 표준화된 API에 대한 지원이 부족하여 데이터 추출 및 분석 프로세스가 복잡해질 수 있습니다. 게다가 데이터 마이그레이션 프로젝트는 상당한 리소스 할당, 가동 중지 위험 및 데이터 상주 및 규정 준수 요구 사항 준수를 수반합니다. 조직은 숙련된 IT 인력에 투자하고, 철저한 계획을 수립하고, 강력한 변경 관리 관행을 구축하여 중단을 최소화하고, 데이터 무결성을 보장하고, AI 기반 스토리지 구축의 이점을 극대화해야 합니다. 또한 AI 기반 스토리지 솔루션을 기존 사이버 보안 조치 및 사고 대응 프로토콜과 통합하는 것은 보안 위험을 완화하고 데이터 기밀성과 가용성을 유지하는 데 필수적입니다. 구현 및 통합의 과제를 해결함으로써 조직은 AI 기반 스토리지 솔루션의 혁신적인 잠재력을 활용하여 운영 효율성을 높이고, 혁신을 주도하고, 데이터 중심 디지털 경제에서 지속 가능한 성장을 달성할 수 있습니다.

주요 시장 동향

AI 기반 자동화 및 지능형 데이터 관리

AI 기반 스토리지 시장을 형성하는 또 다른 주요 동향은 AI 기반 자동화 및 지능형 데이터 관리 기능으로의 진화입니다. AI 기반 스토리지 솔루션은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 일상적인 데이터 관리 작업을 자동화하고, 스토리지 리소스 할당을 최적화하고, 데이터 수명 주기 관리 프로세스를 개선합니다. 이러한 기술은 실시간 데이터 통찰력과 워크로드 패턴을 기반으로 용량 계획, 데이터 계층화 및 성능 최적화를 위한 예측 분석을 가능하게 합니다. 조직은 AI 기반 자동화를 활용하여 스토리지 프로비저닝, 데이터 마이그레이션 및 재해 복구 작업을 간소화하여 운영 복잡성을 줄이고 인적 개입을 최소화합니다. 또한 지능형 데이터 관리 기능을 통해 조직은 데이터 거버넌스 정책을 시행하고 규정 준수를 보장하며 보안 위험을 사전에 완화할 수 있습니다. 기업이 디지털 변환 이니셔티브를 계속 수용하고 데이터 기반 의사 결정을 우선시함에 따라 고급 자동화 및 지능형 데이터 관리 기능을 갖춘 AI 기반 스토리지 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 스토리지 인프라를 데이터 중심 환경에서 동적 비즈니스 요구 사항을 지원할 수 있는 민첩하고 확장 가능하며 지능형 플랫폼으로 변환하는 데 있어 AI의 중심적인 역할을 강조합니다.

하이브리드 및 멀티 클라우드 최적화 전략

AI 기반 스토리지 시장에 영향을 미치는 중요한 추세는 하이브리드 및 멀티 클라우드 최적화 전략의 채택입니다. 조직은 유연성과 데이터 주권을 유지하면서 비용, 성능 및 확장성을 최적화하기 위해 여러 클라우드 서비스 공급자(CSP) 및 하이브리드 IT 아키텍처를 점점 더 활용하고 있습니다. AI 기반 스토리지 솔루션은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 원활한 데이터 마이그레이션, 복제 및 동기화를 용이하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 AI 알고리즘을 사용하여 워크로드 배치를 자동화하고, 데이터 전송 속도를 최적화하며, 분산 클라우드 플랫폼에서 데이터 일관성과 접근성을 보장합니다. 또한 AI 기반 스토리지를 통해 조직은 워크로드 요구 사항, 규정 준수 정책 및 비용 고려 사항에 따라 지능형 데이터 배치 전략을 구현할 수 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 배포를 최적화함으로써 기업은 더 큰 운영 민첩성, 확장성 및 복원력을 달성하여 변동하는 워크로드를 효과적으로 관리하고 IT 리소스 활용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 추세는 AI 기반 스토리지 솔루션을 하이브리드 IT 전략의 필수 구성 요소로 활용하는 전략적 전환을 반영하여, 조직이 중요한 데이터 자산에 대한 제어를 유지하고 전반적인 비즈니스 연속성과 경쟁력을 강화하는 동시에 클라우드 컴퓨팅의 이점을 활용할 수 있도록 합니다.

세그먼트별 인사이트

최종 사용자 인사이트

2023년에 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문이 AI 기반 스토리지 시장에서 지배적인 부문으로 부상했으며 예측 기간 동안 리더십 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. BFSI 부문은 데이터 관리, 규정 준수, 사이버 보안, 고객 경험 향상을 포함한 중요한 비즈니스 과제를 해결하기 위해 AI 기반 스토리지 솔루션을 도입하는 데 앞장서 왔습니다. AI 기반 스토리지 기술을 통해 BFSI 조직은 방대한 양의 거래 데이터, 고객 정보 및 재무 기록을 실시간으로 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 자동화하고 사기 활동을 탐지하며 위험 관리 전략을 최적화하여 운영 효율성과 의사 결정 역량을 향상시킵니다. 또한, 규제가 엄격한 산업 환경에서 AI 기반 스토리지는 강력한 암호화, 액세스 제어 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하여 GDPR 및 PCI DSS와 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하도록 지원합니다. BFSI 기관이 디지털 변환 이니셔티브를 우선시하고 데이터 기반 통찰력과 운영 민첩성을 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력함에 따라 AI 기반 스토리지 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 솔루션을 통해 BFSI 조직은 AI와 고급 분석의 힘을 활용하여 혁신을 추진하고 위험을 완화하며 진화하는 고객 기대에 부응하는 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 디지털 뱅킹 서비스의 지속적인 확장, 핀테크 혁신의 부상, 클라우드 컴퓨팅 및 하이브리드 IT 아키텍처의 채택 증가는 BFSI 기업이 데이터 보안과 운영 연속성을 유지하면서 확장성, 복원성 및 규정 준수를 달성할 수 있도록 하는 AI 기반 스토리지의 중요성을 더욱 강조합니다.

통찰력 제공

2023년에 소프트웨어 부문은 AI 기반 스토리지 시장에서 지배적인 제품으로 부상했으며 예측 기간 동안 리더십 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 솔루션은 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘, 예측 분석과 같은 고급 기능을 지원하여 AI 기반 스토리지 환경에서 중추적인 역할을 합니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 스토리지 리소스 할당을 최적화하고, 데이터 관리 작업을 자동화하고, 실시간으로 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 필수적입니다. AI 기반 스토리지 소프트웨어는 정교한 알고리즘을 활용하여 데이터 패턴을 분석하고, 스토리지 요구 사항을 예측하고, 데이터 접근성과 보안을 강화합니다. 또한 AI 기반 소프트웨어 솔루션은 지능형 데이터 거버넌스를 용이하게 하여 규제 프레임워크를 준수하고 조직이 데이터 개인 정보 보호 정책을 효과적으로 시행할 수 있도록 합니다. 다양한 산업의 기업이 데이터 기반 의사 결정 및 디지털 변환 이니셔티브에 점점 더 의존함에 따라 AI 기반 스토리지 소프트웨어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 솔루션을 통해 조직은 데이터 관리 및 스토리지 최적화를 위한 AI 기술의 모든 잠재력을 활용하여 운영을 간소화하고 비즈니스 민첩성을 개선하며 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한 AI가 계속해서 진화하고 스토리지 아키텍처 및 시스템과 통합됨에 따라 AI 기반 스토리지 시장의 소프트웨어 부문은 지속적으로 혁신하여 현대 기업의 복잡한 스토리지 요구 사항을 충족하는 확장 가능하고 효율적이며 지능적인 솔루션을 제공할 것입니다. 이러한 추세는 전 세계 산업에서 혁신을 주도하고 운영 효율성을 향상하며 디지털 변환 전략을 지원하는 데 있어 AI 기반 스토리지 소프트웨어의 핵심 역할을 강조합니다.

지역별 통찰력

2023년 북미는 AI 기반 스토리지 시장에서 지배적인 지역으로 부상했으며 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 북미의 우세는 다양한 산업에서 AI 기반 스토리지 솔루션 도입을 주도하는 몇 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 이 지역은 고도로 발달된 IT 인프라, AI 연구 및 개발에 대한 상당한 투자, 스토리지 및 데이터 분석을 전문으로 하는 선도적인 기술 기업의 강력한 입지를 자랑합니다. 북미 기업은 향상된 데이터 관리, 운영 효율성 및 혁신을 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI 및 머신 러닝을 포함한 첨단 기술을 일찍 도입하고 있습니다. 북미의 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험), 의료, 소매 및 제조와 같은 산업은 AI 기반 스토리지 솔루션을 활용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 운영 위험을 완화하고 있습니다. 디지털 혁신 및 AI 도입을 촉진하는 유리한 정부 정책 및 이니셔티브는 북미의 AI 기반 스토리지 시장 성장을 더욱 강화합니다. 이러한 정책은 AI 기술에 대한 투자를 장려하고 혁신과 기업가 정신에 도움이 되는 AI 생태계의 개발을 지원합니다. 이 지역의 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 규정에 대한 사전 예방적 접근 방식은 특히 민감한 정보를 처리하는 산업에서 AI 기반 스토리지 솔루션에 대한 신뢰와 확신을 향상시킵니다. AI가 계속해서 발전하고 저장 아키텍처 및 시스템과 통합됨에 따라, 북미는 기술 발전을 주도하고 전 세계적으로 AI 기반 저장 솔루션의 미래를 형성하는 최전선에 서 있습니다. AI 혁신 분야에서 이 지역의 리더십은 강력한 시장 수요와 지원 생태계와 결합되어 북미를 향후 몇 년 동안 AI 기반 스토리지 시장의 성장과 개발을 위한 중심 허브로 자리매김합니다.

최근 개발

• 2024년 2월, IBM은 향상된 스토리지 솔루션을 통해 랜섬웨어 및 기타 사이버 보안 위협에 대한 방어력을 강화하는 것을 목표로 하는 AI 강화 데이터 복원력 기능을 도입했습니다.
• 2024년 1월, Wasabi Technologies는 고급 인공 지능 기능으로 스토리지 솔루션을 강화하기 위해 Curio AI를 인수했습니다. Curio AI는 AI 기반 데이터 분석 및 관리를 전문으로 하며, 이제 Wasabi의 클라우드 스토리지 플랫폼에 통합될 예정입니다. 이번 인수의 목적은 고객에게 데이터 관리를 최적화하고, 검색 시간을 단축하고, 전반적인 효율성을 높이는 지능형 스토리지 솔루션을 제공하는 것입니다. Wasabi는 Curio AI의 기술을 활용하여 더욱 정교하고 자동화된 데이터 처리 기능을 제공하여 다양한 산업에서 더욱 스마트하고 효율적인 스토리지 시스템에 대한 증가하는 수요에 부응할 수 있습니다. 이러한 움직임을 통해 Wasabi는 AI 기반 클라우드 스토리지 솔루션 분야의 선두 주자로 자리 매김하게 되었습니다.

주요 시장 참여자

• Intel Corporation
• NVIDIA Corporation
• IBM Corporation
• Samsung Electronics Co., Ltd
• Pure Storage, Inc
• NetApp, Inc
• Micron Technology, Inc. 
• Cisco Systems, Inc
• Toshiba Corporation
• Hitachi, Ltd.