IoT 클라우드 플랫폼 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 배포(온프레미스 및 클라우드/SaaS), 플랫폼 유형(애플리케이션 활성화, 장치 관리, 고급 분석, 클라우드 스토리지/IaaS 및 연결), 최종 사용자 산업(산업, 커넥티드 빌딩, 스마트 홈, 모빌리티, 의료 및 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화됨, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장은 2023년에 80억 2천만 달러로 평가되었으며 2029년까지 17.37%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

IoT 클라우드 플랫폼은 장치 연결 관리, 데이터 수집, 실시간 처리 기능과 같은 필수 기능을 제공합니다. 지리적 위치나 통신 프로토콜에 관계없이 다양한 IoT 장치, 센서 및 게이트웨이와 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성은 확장 가능한 IoT 생태계를 구축하고 스마트 시티, 산업 자동화, 의료, 농업, 물류를 포함한 산업 전반의 다양한 사용 사례를 지원하는 데 필수적입니다.

IoT 클라우드 플랫폼은 패턴을 발견하고 결과를 예측하며 운영 효율성을 최적화하기 위한 고급 분석 및 머신 러닝 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 장치 성능을 모니터링하고 원격 진단을 수행하고 예측 유지 관리 전략을 구현하여 다운타임과 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 보안 기능도 IoT 클라우드 플랫폼에 필수적이며, 민감한 정보를 보호하고 규정 요구 사항을 준수하기 위해 데이터 개인 정보 보호, 인증 및 권한 부여 프로토콜이 마련되어 있습니다.

이러한 플랫폼은 종종 API, SDK 및 사전 구축된 템플릿을 통해 애플리케이션 개발을 지원하여 IoT 솔루션의 신속한 프로토타입 제작 및 배포를 용이하게 합니다. 이러한 플랫폼은 증가하는 데이터 볼륨과 장치 플릿을 수용할 수 있는 확장성을 제공하며, 클라우드 인프라를 활용하여 복잡성을 관리하고 사전 자본 지출 없이 혁신을 가능하게 합니다.

IoT 클라우드 플랫폼은 다양한 IoT 애플리케이션과 산업에서 원활한 연결, 실시간 데이터 처리, 실행 가능한 통찰력 및 향상된 운영 효율성을 제공함으로써 기업의 디지털 혁신에서 핵심적인 역할을 합니다. 오늘날의 상호 연결된 세계에서 비즈니스 성장과 경쟁력을 촉진하는 회복성 있고 확장 가능한 IoT 솔루션을 구축하기 위한 기본 구성 요소 역할을 합니다.

주요 시장 동인

데이터 처리 및 분석 요구 사항

연결된 장치의 기하급수적 성장과 그에 따른 데이터 범람으로 인해 데이터 처리 및 분석이 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 추진하는 매력적인 동인으로 최전선에 올랐습니다. 다양한 부문의 조직이 사물 인터넷(IoT)의 혁신적 잠재력을 활용함에 따라 생성되는 데이터의 엄청난 양과 복잡성으로 인해 처리 및 분석을 위한 고급 클라우드 플랫폼이 필요합니다. IoT 기기는 센서 판독값에서 사용자 상호 작용에 이르기까지 실시간 데이터 스트림을 생성하여 이러한 방대한 데이터 세트를 효율적이고 빠르게 처리할 수 있는 클라우드 솔루션에 대한 필수 요건을 만들어냅니다.

IoT 클라우드 플랫폼은 데이터 폭포에서 실행 가능한 통찰력을 수집, 처리 및 추출하는 백본 역할을 하여 기업이 신속하게 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼 내에 강력한 분석 도구를 통합하면 조직에서 의미 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 도출하여 수집된 데이터의 진정한 가치를 끌어낼 수 있습니다. 이러한 분석 능력은 운영 최적화, 유지 관리 요구 예측 및 전반적인 효율성 향상이 가장 중요한 제조, 의료 및 물류와 같은 산업에 특히 중요합니다.

예측 및 처방 분석 기능에 대한 수요는 IoT 클라우드 플랫폼 도입을 촉진하는데, 이는 기업이 과거 데이터를 이해할 뿐만 아니라 미래의 추세와 이벤트를 예상하려고 하기 때문입니다. 이러한 플랫폼 내에서 머신 러닝 알고리즘과 인공 지능을 구현하는 기능은 정교함을 더하여 기업이 반응적 조치를 넘어 사전 예방적 전략으로 전환할 수 있도록 합니다. 오늘날의 비즈니스 환경의 경쟁적 구도는 민첩성과 변화하는 시장 역학에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 요구합니다. 강력한 데이터 처리 및 분석 기능을 갖춘 IoT 클라우드 플랫폼은 조직이 앞서 나가는 데 필요한 민첩성을 제공합니다. 이러한 플랫폼의 힘을 활용함으로써 기업은 원시 IoT 데이터를 전략적 통찰력으로 전환하여 혁신을 촉진하고 운영 효율성을 개선하며 끊임없이 진화하는 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 본질적으로 데이터 처리 및 분석 요구의 급증은 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 구도를 형성하는 원동력 역할을 합니다.

보안 문제

보안 문제는 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 궤적을 조종하는 데 중요한 역할을 합니다. 연결된 기기의 확산이 비즈니스 구도를 계속해서 재정의함에 따라 민감한 데이터를 보호하는 것이 무엇보다 중요합니다. IoT 기기의 상호 연결된 특성은 복잡한 취약성의 망을 도입하여 강력한 보안 조치가 IoT 클라우드 플랫폼 채택의 중요한 동인이 됩니다. 사이버 위협과 데이터 침해가 확대됨에 따라 기업은 IoT 배포와 관련된 위험을 완화하기 위해 보안 클라우드 솔루션으로 전환하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 고급 암호화 프로토콜, 인증 메커니즘 및 보안 데이터 전송 채널을 제공하여 상호 연결된 장치에서 생성된 데이터의 기밀성과 무결성을 보장합니다. 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야 할 필요성은 IoT 클라우드 플랫폼에 내장된 보안 기능의 중요성을 더욱 증폭시킵니다.

IoT 네트워크에 대한 무단 액세스 및 악의적 공격의 가능성은 지속적인 모니터링 및 위협 탐지 기능을 필요로 하며, 이는 평판 좋은 IoT 클라우드 솔루션의 필수 구성 요소입니다. 클라우드에서 데이터를 저장하고 처리하기 위한 보안 환경의 보장은 보안 취약성을 최소화하면서 IoT의 혁신적 힘을 활용하려는 조직에 매력적인 요소가 됩니다.

전 세계 산업이 디지털 혁신을 수용하고 IoT를 운영 프레임워크에 통합함에 따라 IoT 클라우드 플랫폼에서 보안의 역할이 핵심이 됩니다. 이러한 플랫폼에 대한 신뢰는 기업이 복잡한 IoT 보안 과제를 탐색할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너를 찾고 있기 때문에 광범위한 채택을 촉진하는 데 기초가 됩니다. 증가하는 위협 환경과 IoT 클라우드 플랫폼이 제공하는 강력한 보안 기능 간의 역동적인 상호 작용은 보안 문제를 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 현재와 미래를 형성하는 원동력으로 자리 매김합니다.

주요 시장 과제

상호 운용성 문제

상호 운용성 문제는 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 추진하는 원동력을 방해할 수 있는 엄청난 장애물로 자리 잡고 있습니다. 각각 다른 프로토콜과 표준으로 작동하는 다양한 IoT 기기 환경은 원활한 통신과 데이터 교환을 위한 복잡한 과제를 만들어냅니다. 표준화를 위한 노력이 진행 중이지만 보편적 호환성을 달성하는 것은 여전히 복잡한 작업입니다. 표준화된 프레임워크가 없으면 다양한 산업에서 IoT 클라우드 플랫폼의 확장성과 통합에 상당한 위협이 됩니다.

이 문제의 핵심은 각각 특정 통신 프로토콜과 데이터 형식으로 설계된 장치의 이질성에 있습니다. 이러한 다양성은 응집력 있고 상호 운용 가능한 생태계를 구축하는 것을 복잡하게 만들어 IoT 프레임워크 내에서 장치가 조화롭게 작동하는 능력을 방해합니다. 기업이 클라우드 플랫폼의 기능을 활용하는 IoT 솔루션을 구축하려고 하면서 서로 다른 제조업체의 장치가 효과적으로 통신하고 데이터를 공유할 수 있도록 하는 과제가 점점 더 심각해지고 있습니다. 상호 운용성 문제의 여파는 기술적 복잡성을 넘어섭니다. 조직은 IoT 구축에 대한 통합되고 표준화된 접근 방식을 달성하는 데 장애물에 부딪혀 솔루션의 확장성과 유연성에 영향을 미칩니다. 이러한 상호 운용성 부족으로 인해 생태계가 분리되어 산업 간 협업의 잠재력이 제한되고 IoT 기술의 광범위한 채택이 방해받을 수 있습니다.

표준화된 통신 프로토콜이 없으면 구현 시간이 늘어나고 비용이 증가할 수 있습니다. 기업은 각 장치 유형에 대한 맞춤형 통합 솔루션이 필요한 단편화된 환경을 탐색해야 할 수 있습니다. 이는 배포 프로세스에 복잡성을 더할 뿐만 아니라 IoT 이니셔티브의 장기적 지속 가능성에 대한 우려를 제기합니다. 본질적으로 상호 운용성 문제로 인해 발생하는 과제는 그렇지 않으면 유망한 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 환경에 그림자를 드리웁니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 IoT의 잠재력을 최대한 활용하고 협업을 촉진하며 상호 연결된 장치의 이점을 글로벌 규모로 실현하는 데 필수적입니다. 상호 운용성 장애물을 극복하는 산업의 능력은 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 미래 궤적을 형성하는 데 핵심이 될 것입니다.

구현 및 통합의 복잡성

구현 및 통합의 복잡성은 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 추진하는 원동력을 방해할 수 있는 강력한 장벽으로 부상합니다. 기업이 사물 인터넷(IoT)의 혁신적인 잠재력을 수용함에 따라 IoT 솔루션을 클라우드 플랫폼에 배포하고 통합하는 데 관련된 복잡성이 상당한 과제가 됩니다. IoT 구현은 다양한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 서비스를 통합하는 다면적인 프로세스입니다. 이러한 복잡성은 많은 조직이 이해하기 힘든 수준의 전문성을 요구하여 구현 시간이 길어지고 기존 워크플로가 중단될 가능성이 있습니다.

IoT 구현의 복잡한 환경을 탐색하려면 각 조직의 고유한 요구 사항과 다양한 IoT 장치 및 센서와 관련된 기술적 뉘앙스를 종합적으로 이해해야 합니다. 기존 시스템과 IoT를 통합하는 데는 기업이 레거시 인프라 및 애플리케이션과의 호환성을 보장하려고 노력함에 따라 어려움이 따릅니다. IoT 장치와 클라우드 플랫폼 간의 원활한 통신이 필요하기 때문에 복잡성이 더해져 세심한 계획과 실행이 필요합니다.

IoT 장치의 다양성은 다양한 연결 프로토콜, 데이터 형식 및 통신 표준을 도입합니다. 이러한 다양성은 통합과 관련된 어려움을 증폭시켜 기업이 이러한 복잡성을 해결할 수 있는 숙련된 전문가에게 투자해야 합니다. 시장에서 이러한 전문성이 부족하면 구현 과제가 더욱 심화되어 IoT 클라우드 플랫폼 도입이 방해받을 수 있습니다.

구현 및 통합의 복잡성이 미치는 영향은 초기 배포 단계를 넘어섭니다. 기업은 지속적인 유지 관리, 업데이트 및 확장성에 대처해야 하며, 이는 각각 IoT 생태계에 복잡성을 더합니다. 중단 위험과 IoT의 예상 이점을 실현하는 데 지연이 발생할 가능성은 이러한 과제를 해결하는 것의 중요성을 더욱 강조합니다. 본질적으로 구현 및 통합의 복잡성은 IoT 클라우드 플랫폼의 원활한 도입에 상당한 위협을 가합니다. 프로세스 간소화, 산업 간 협업 촉진, 기술 개발에 대한 투자는 이러한 과제를 완화하고 글로벌 규모로 IoT 솔루션을 클라우드 플랫폼과 보다 쉽게 통합할 수 있는 길을 만드는 데 중요한 단계입니다.

빅 데이터 관리

빅 데이터 관리가 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 추진하는 원동력을 방해할 수 있는 엄청난 과제로 부상하고 있습니다. 연결된 기기의 기하급수적 증가로, 이러한 기기에서 생성되는 엄청난 양의 데이터는 효율적인 저장, 처리 및 분석에 상당한 장애물이 됩니다. IoT 기기는 센서 판독에서 사용자 상호 작용에 이르기까지 방대한 양의 데이터 스트림을 지속적으로 생성하여 민첩성과 정교함으로 이러한 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 클라우드 플랫폼에 대한 필수 요건을 만듭니다. IoT 클라우드 플랫폼의 확장성과 성능은 빅데이터 관리 요구 사항을 해결하는 데 중요한 요소가 됩니다. 기존의 데이터 저장 및 처리 방법은 수많은 IoT 소스에서 끊임없이 유입되는 정보에 직면하여 부적절할 수 있습니다. 조직이 이러한 방대한 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위해 노력함에 따라 다양한 데이터 형식, 구조 및 소스를 관리하는 복잡성이 점점 더 두드러지고 있습니다.

많은 IoT 애플리케이션의 실시간 특성은 빅데이터 관리와 관련된 과제를 증폭시킵니다. 예측 유지 관리, 실시간 모니터링 및 자동화된 의사 결정과 같은 애플리케이션에는 빠르고 효율적인 데이터 처리가 필수적입니다. 데이터 처리 지연은 이러한 애플리케이션의 대응성을 저해할 뿐만 아니라 생성된 데이터의 전반적인 가치도 떨어뜨립니다.

보안 문제는 IoT 클라우드 생태계에서 빅데이터를 관리하는 과제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 상호 연결된 장치에서 생성된 방대한 데이터 세트의 기밀성과 무결성을 보장해야 하는 필요성은 복잡성을 한층 더 높입니다. 강력한 데이터 암호화, 액세스 제어 및 안전한 전송 메커니즘을 구현하는 것이 매우 중요해지며, 데이터 관리에 대한 포괄적이고 통합된 접근 방식이 필요합니다. 본질적으로 빅데이터 관리에는 IoT 클라우드 플랫폼의 모든 잠재력을 원활하게 채택하고 실현하는 데 방해가 될 수 있는 다면적인 과제가 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 확장 가능한 인프라, 고급 분석 기능 및 강력한 보안 조치에 투자해야 합니다. IoT 맥락에서 빅데이터를 관리하는 것과 관련된 장애물을 극복하는 것은 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 미래 궤적을 형성하는 데 핵심이 될 것입니다.

주요 시장 동향

AI 및 머신 러닝 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 통합은 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 혁신과 효율성의 새로운 시대로 이끌 원동력으로 자리 잡고 있습니다. 사물 인터넷(IoT)이 계속해서 급증함에 따라 연결된 장치에서 생성되는 엄청난 양의 데이터에는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위한 고급 분석 기능이 필요합니다. IoT 클라우드 플랫폼에 AI와 ML을 통합하면 기업은 IoT 기기에서 생성된 방대하고 다양한 데이터 세트를 처리할 뿐만 아니라 이해하고 조치할 수 있습니다.

이러한 추세의 핵심 동인 중 하나는 AI와 ML 알고리즘이 IoT 기기에서 생성된 방대한 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴, 추세 및 이상을 해독할 수 있는 능력입니다. 이러한 분석 능력은 예측 유지 관리, 이상 감지 및 실시간 의사 결정으로 이어지며, 기업의 운영 및 프로세스 최적화 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

AI, ML 및 IoT 간의 시너지는 예측 분석과 같은 애플리케이션에서 특히 두드러지는데, 알고리즘은 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측하여 사전 예방적 의사 결정을 가능하게 할 수 있습니다. 산업 환경에서 AI가 구동하는 예측 유지 관리로 장비 고장을 사전에 식별하여 가동 중지 시간을 줄이고 운영 효율성을 최적화할 수 있습니다. 또한 AI와 ML을 통합하면 실시간 데이터에 대한 응답을 자동화하는 기능이 향상되어 보다 민첩하고 대응성이 뛰어난 IoT 생태계를 구축할 수 있습니다. 또한 IoT 데이터에서 파생된 AI 기반 통찰력은 보다 정보에 입각한 전략적인 의사 결정에 기여합니다. 이는 AI 기반 분석을 통해 개인화된 환자 치료를 제공하고 리소스 할당을 최적화할 수 있는 의료와 같은 산업에서 특히 가치가 있습니다.

AI와 ML 통합의 혁신적인 영향은 분석을 넘어 IoT 클라우드 플랫폼 내의 보안 강화로 확장됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 새로운 위협을 탐지하고 대응하여 상호 연결된 장치의 보안 태세를 강화하고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다. 기업이 IoT 클라우드 플랫폼의 기능을 증강하는 데 있어 AI와 ML의 잠재력을 점점 더 인식함에 따라 시장은 보다 지능적이고 적응적이며 효율적인 시스템으로의 패러다임 전환을 목격하고 있습니다. 이 통합은 방대한 데이터 세트를 관리하는 복잡성을 해결할 뿐만 아니라 조직이 IoT의 진정한 잠재력을 활용하여 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장의 진화를 주도할 수 있는 위치를 제공합니다.

하이브리드 및 멀티 클라우드 배포에 집중

하이브리드 및 멀티 클라우드 배포에 대한 집중이 커지면서 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장이 주도되고 유연성, 확장성 및 복원성의 새로운 시대가 열릴 것으로 예상됩니다. 조직은 IoT 구현에서 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략을 도입하는 전략적 이점을 점점 더 인식하고 있습니다. 온프레미스 인프라와 클라우드 서비스를 결합하는 하이브리드 방식을 통해 기업은 두 환경의 이점을 모두 활용할 수 있습니다. 이는 다양한 애플리케이션과 워크로드가 유연하고 적응력 있는 인프라를 요구하는 IoT 맥락에서 특히 중요합니다.

하이브리드 배포의 매력은 다양한 IoT 애플리케이션의 특정 요구 사항과 제약 조건을 해결할 수 있는 능력에 있습니다. 중요하고 지연에 민감한 프로세스는 온프레미스 또는 에지에서 관리할 수 있으며, 클라우드는 방대한 데이터 세트의 확장 가능한 저장 및 처리를 용이하게 합니다. 이러한 전략적 균형 조치는 IoT 배포의 전반적인 효율성을 향상시키는 핵심 요소인 최적의 성능과 대응성을 보장합니다.

여러 클라우드 공급업체의 서비스를 통합한 멀티 클라우드 배포는 조직에 다양하고 회복성 있는 아키텍처를 제공합니다. 공급업체에 대한 종속성을 피하고 여러 클라우드에 워크로드를 분산함으로써 기업은 서비스 중단과 관련된 위험을 완화하고 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특정 IoT 기능에 가장 적합한 클라우드 서비스를 선택하여 비용과 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 제공합니다.

IoT 환경이 계속 진화함에 따라 기존 인프라와의 원활한 통합과 복잡한 규제 환경을 탐색하는 능력에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 배포는 이러한 과제에 대한 실용적인 솔루션을 제공합니다. 조직이 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동시에 지리적으로 분산된 위치에서 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 배포와 IoT 간의 시너지는 다양한 애플리케이션에 다재다능한 인프라가 필요한 의료, 제조, 스마트 시티와 같은 산업에서 특히 두드러집니다. 궁극적으로 이러한 배포 모델에 초점을 맞추면 IoT 구현의 현재 복잡성을 해결할 뿐만 아니라 진화하는 기술 환경에 적응하는 데 필요한 민첩성을 제공하여 조직을 미래에 대비할 수 있습니다. 글로벌 IoT 클라우드 플랫폼 시장이 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략으로 전환함에 따라 기업은 IoT 이니셔티브에서 전례 없는 수준의 유연성, 확장성 및 회복성을 확보할 준비가 되었습니다.

세그먼트별 통찰력

통찰력

클라우드/Saas 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

IoT 클라우드 플랫폼 채택을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 전 세계적으로 연결된 장치의 기하급수적 성장입니다. 스마트 센서, 웨어러블, 산업 장비 및 가전 제품에 걸쳐 IoT 장치가 확산됨에 따라 이러한 장치에서 생성된 방대한 양의 데이터를 안전하게 관리하고 처리할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼에 대한 절실한 요구가 있습니다. IoT 클라우드 플랫폼은 조직이 실행 가능한 통찰력을 도출하고, 운영을 최적화하고, 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있도록 하는 확장 가능한 인프라, 데이터 저장 기능 및 고급 분석 도구를 제공합니다.

IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 융합은 견고하고 안정적인 IoT 클라우드 플랫폼에 대한 수요를 증폭시킵니다. 클라우드 기반 IoT 솔루션은 조직에 기존 온프레미스 배포에 비해 유연성, 확장성 및 비용 효율성을 제공합니다. 클라우드 인프라를 활용함으로써 기업은 IoT 데이터 스트림을 기존 IT 시스템과 원활하게 통합하고, 데이터 처리 및 분석을 위해 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하고, IoT 애플리케이션의 고가용성과 안정성을 보장할 수 있습니다.

AI(인공지능) 및 머신 러닝(ML) 기술의 발전은 IoT 클라우드 플랫폼 내에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 AI 기반 분석 기능을 통합하여 IoT 데이터를 실시간으로 분석하고, 패턴을 식별하고, 결과를 예측하고, 의사 결정 프로세스를 자동화합니다. AI 기반 IoT 솔루션은 사전 유지 관리, 예측 분석 및 개인화된 고객 경험을 가능하게 하여 산업 전반에서 효율성을 높이고 경쟁에서 차별화할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.

기술 발전, 규정 준수 및 데이터 보안 문제는 IoT 클라우드 플랫폼 시장을 형성하는 중요한 원동력입니다. 조직이 민감한 IoT 데이터를 수집하고 처리함에 따라 GDPR, CCPA 및 산업별 표준과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 가장 중요해졌습니다. IoT 클라우드 플랫폼은 암호화, 액세스 제어 및 보안 API와 같은 기본 제공 보안 기능을 제공하여 데이터 무결성을 보호하고 사이버 위협으로부터 보호하여 규정 요구 사항을 준수하고 고객 신뢰를 강화합니다.

클라우드 부문의 IoT 클라우드 플랫폼 시장은 연결된 장치의 확산, 클라우드 인프라의 확장성 이점, AI 기반 분석 통합, 규정 준수 요구 사항 및 디지털 변환 이니셔티브의 가속화에 의해 주도됩니다. 다양한 부문의 조직이 혁신과 운영 효율성을 추진하는 IoT 기술의 전략적 가치를 인식함에 따라 고급 확장 가능한 IoT 클라우드 플랫폼에 대한 수요가 증가하여 진화하는 디지털 환경에서 IoT 생태계의 원활한 통합과 관리가 용이해질 것으로 예상됩니다.

지역별 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

주요 동인 중 하나는 IoT 기기의 엄청난 확산입니다. 이러한 기기는 센서, 액추에이터, 웨어러블 기기, 산업 장비를 포함한 다양한 범위에 걸쳐 있으며, 모두 효율적으로 수집, 처리, 분석해야 하는 실시간 데이터 스트림을 생성합니다. IoT 클라우드 플랫폼은 이 데이터의 중앙 관리 및 통합을 제공하여 조직이 운영 효율성, 예측 유지 관리 및 향상된 고객 경험을 위해 IoT의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 합니다.

확장 가능하고 안전한 데이터 저장 솔루션에 대한 필요성은 IoT 생태계에서 매우 중요합니다. IoT 클라우드 플랫폼은 데이터 보안과 규정 준수를 보장하면서 IoT 데이터의 기하급수적 성장을 수용하는 확장 가능한 저장 옵션을 제공합니다. 이러한 확장성은 지리적으로 분산된 위치에서 동적 작업 부하를 수용하고 대규모 배포를 지원하는 데 필수적입니다.

IoT 클라우드 플랫폼은 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management), 비즈니스 인텔리전스 도구와 같은 기존 엔터프라이즈 시스템 및 애플리케이션과의 원활한 데이터 통합을 용이하게 합니다. 이러한 통합을 통해 조직은 IoT 데이터를 비즈니스 지표 및 운영 KPI와 상관시켜 실행 가능한 통찰력을 도출하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다.

또 다른 중요한 동인은 IoT 클라우드 플랫폼 내에서 엣지 컴퓨팅 기능의 등장입니다. 엣지 컴퓨팅을 통해 조직은 소스(네트워크 가장자리)에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 분석하여 대기 시간과 대역폭 사용량을 줄이는 동시에 실시간 응답성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 즉각적인 데이터 처리와 의사 결정이 필수적인 자율 주행차, 원격 환자 모니터링, 스마트 그리드와 같은 미션 크리티컬 IoT 애플리케이션에서 특히 유용합니다.

북미 시장은 견고한 기술 인프라와 IoT 솔루션 공급업체, 클라우드 서비스 공급업체, 기술 혁신가의 강력한 생태계로부터 이익을 얻습니다. 이 생태계는 IoT 클라우드 플랫폼의 혁신을 촉진하여 AI 기반 분석, 머신 러닝, 예측 유지 관리와 같은 분야의 발전을 촉진합니다. 이러한 기술을 통해 북미 기업은 IoT 데이터를 보다 효과적으로 활용하고 경쟁 우위를 확보하며 디지털 변환 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다.

북미의 IoT 클라우드 플랫폼 시장은 IoT 기기의 급속한 확산, 확장 가능한 데이터 관리 솔루션에 대한 필요성 증가, 원활한 통합 기능, 엣지 컴퓨팅 기술의 발전에 의해 추진됩니다. 조직이 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 향상시키기 위해 IoT를 계속 도입함에 따라 견고하고 유연한 IoT 클라우드 플랫폼에 대한 수요는 계속 강세를 유지하여 시장의 혁신과 성장을 촉진할 것입니다.

최근 개발

• 2024년 4월 VVDN Technologies는 Google Cloud와의 전략적 파트너십을 통해 개발한 새로운 스마트 IoT 클라우드 플랫폼인 Intelligent Cloud Engine(ICE)을 공개했습니다. 이 플랫폼은 Google Cloud의 인프라 및 서비스와 완벽하게 통합되어 확장 가능하고 안전한 IoT 장치 관리를 제공합니다. ICE는 고급 데이터 분석, AI/ML 및 엣지 컴퓨팅 기능을 활용하여 전 세계 기업에 IoT 운영에서 얻은 실시간 통찰력과 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• MicrosoftCorporation
• PTC Inc.
• SAP SE
• SiemensAG
• C3.ai, Inc.
• OracleCorporation
• GE Vernova 그룹
• HitachiLtd.
• SoftwareAG