글로벌 AIOps 시장
클라우드 컴퓨팅 기술은 스타트업, 다국적 기업, 정부 기관, 비영리 기관을 포함한 모든 종류의 기업에서 다양한 서비스를 제공하는 데 사용되고 있습니다. 고객 관계 관리 및 프로세스 계획과 같은 기본 비즈니스 도구를 사용할 수 있는 역량은 그 어느 때보다 더 중요해졌습니다. 교육받은 결정을 내리고 혁신을 지원하기 위해 투자를 극대화하는 보다 스마트한 조직을 구축하는 것은 실시간으로 데이터를 연결하고 분석하는 데 점점 더 의존하게 되었습니다. 글로벌 AIOps 시장의 성장은 기업이 클라우드 기반 운영을 관리하고 최적화하기 위해 최신 도구와 기술을 사용하려고 노력함에 따라 클라우드 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 촉진되고 있습니다.
IT 운영을 위한 AI 플랫폼은 AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능 플랫폼)라고 합니다. 자동화 기술과 인공 지능을 결합하여 IT 시스템의 기능에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. AIOps 시스템이 해결하는 핵심 요구 사항 중 하나는 더 빠르고 정확한 IT 운영에 대한 수요입니다. 결과적으로 더 많은 사람들이 AIOPs의 제품과 서비스를 사용하고 있습니다. 최근의 기술적 발전 덕분에 IT 운영에 AI를 적용하는 것이 가능해졌습니다. 많은 회사가 지식 융합, 도메인 강화 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 접근 방식을 사용하여 개선된 AIOps 플랫폼과 서비스를 제공하고 있다는 사실은 이 산업을 이끄는 주요 요인 중 하나입니다. AIOps 플랫폼은 ML로 구동되는 지능형 자체 학습 알고리즘을 사용하여 일상적인 IT 활동을 자동화합니다.
클라우드 기반 인프라가 IT 부문에서 빠르게 수용되고 있습니다.
최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅의 인기가 급격히 상승했습니다. 많은 기업이 Microsoft Azure, Amazon Web Services, Inc., Alphabet Inc.에서 제공하는 것과 같은 클라우드 호스팅 서비스에 끌립니다. 사용량에 따른 지불, 셀프 서비스, 높은 안정성, 소비에 따라 확장하거나 축소할 수 있는 유연성 등의 특징 때문입니다. 클라우드 컴퓨팅의 이러한 이점으로 인해 기존 IT 솔루션보다 훨씬 저렴한 IT 비용, 더 높은 서비스 품질, 출시 시간이 단축됩니다. AIOps 솔루션이 제공하는 모든 환경에서 중앙 집중화된 가시성을 제공함으로써 IT 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 글로벌 기술 회사인 IBM은 2020년 7월에 멀티클라우드 관리를 위한 AIOps 플랫폼인 IBM Cloud Pak for Watson AIOps를 발표했습니다.
또한 실시간 분석에 대한 액세스가 부족합니다. 결과적으로 AIOps를 통합하면 사용자는 모든 환경의 성능 데이터에 액세스하고 발생했을 수 있는 중단이나 속도 저하에 대한 정보를 가져옵니다. 보고된 문제를 IT 직원에게 자동으로 알리고 근본 원인 분석을 수행하며 해결책을 제안합니다. 이러한 요소가 글로벌
AI 기반 애플리케이션에 대한 관심 증가
인공 지능은 알고리즘 계층을 사용하여 데이터를 분석하고, 말을 이해하고, 사물을 시각적으로 식별합니다. 이러한 알고리즘은 데이터 처리, 계산 및 로봇 사고에 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 다양한 최종 사용 애플리케이션에 대해 더 좋고 효과적인 솔루션을 제공하기 위해 개선되어야 합니다. 인공 지능 연구자들은 항상 다양한 알고리즘을 개선하려고 노력하고 있습니다. 기존 알고리즘은 효율성과 정확성 측면에서 단점이 있습니다. 제조업체와 기술 개발자는 그 결과 표준화된 알고리즘을 만드는 데 주의를 기울였습니다.
IT 조직에서 위험 완화가 점점 더 중요해지고 있습니다.
위험은 오늘날의 파괴적 기술과 경제 환경을 결정합니다. 대기업은 끊임없이 변화하는 시장 요구와 빠른 혁신 속도를 감안할 때 핵심 제품을 희생하지 않고도 위험을 최소화하고 회사 연속성을 유지할 수 있는 능력으로 차별화합니다. IT 조직의 경우 효과적인 위험 완화 방법이 필수적입니다. 실현되지 않은 위험과 위험 벡터를 식별하기 위해 위험 완화 기술은 조직을 위에서 아래까지 평가합니다. 비즈니스 연속성을 방해할 수 있는 회사 내부와 외부의 위협이 포함됩니다. 위험의 유형에 따라 비즈니스가 위험의 영향을 줄이거나 발생의 영향을 줄이는 방법이 결정됩니다. 따라서 위험을 줄이고 자동화 투자의 가치를 높이기 위해 IT 조직은 글로벌 AIOps 시장에 진입하고 있습니다.
신뢰할 수 있고 적응 가능한 AI 시스템 부족
물리적 IT 환경에서 작동하는 완전한 안전에 중요한 시스템의 구성 요소로 배포될 때 새로운 AI 알고리즘의 회복성과 적응성이 부족하면 심각한 결과가 초래됩니다. 품질이 낮은 데이터는 주로 AI 시스템의 취약성에 대한 원인입니다. 데이터 품질과 관련된 여러 가지 문제로는 데이터 희소성, 잘못된 레이블 지정, 관련성이 없거나 손상된 데이터, 예상치 못한 패턴을 인식하지 못함, 잘못된 패턴 학습 등이 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 효과적인 자동화 절차를 방해합니다. 모든 기업의 AI 업그레이드의 주요 목표는 수익을 늘리고 비용을 절감하는 것이기 때문입니다. 예를 들어, 조직의 76%가 데이터를 사용하여 경제적 가치를 추출하고자 한다는 사실에도 불구하고 2020년 현재 필요한 데이터에 액세스할 수 있는 기업은 15%에 불과합니다. 따라서 AI 시스템의 부족은 시장 성장에 위협이 됩니다.
시장 세분화
글로벌 AIOps 시장은 제공, 애플리케이션, 배포, 기업 규모, 수직, 지역 및 경쟁 환경으로 세분화됩니다. 제공을 기준으로 시장은 플랫폼, 서비스로 세분화됩니다.
시장 참여자
최근 개발 사항
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| 속성 | 세부 정보 |
| 기준 연도 | 2022 |
| 과거 데이터 | 2018 – 2021 |
| 추정 연도 | 2023 |
| 예측 기간 | 2024 – 2028 |
| 양적 단위 | USD로 표시된 수익 백만 달러 및 2018-2022년과 2023-2028년 CAGR |
| 보고서 범위 | 수익 예측, 회사 점유율, 성장 요인 및 추세 |
| 포함되는 세그먼트 | 제공 애플리케이션 배포 엔터프라이즈 크기 수직 |
| 지역 범위 | 북미; 아시아 태평양; 유럽; 남미; 중동 및 아프리카 |
| 국가 범위 | 미국, 캐나다, 멕시코, 중국, 인도, 일본, 한국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 독일, 영국, 프랑스, 러시아, 스페인, 벨기에, 이탈리아, 브라질, 콜롬비아, 아르헨티나, 페루, 칠레, 사우디 아라비아, 남아프리카, UAE, 이스라엘, 터키 |
| 주요 회사 프로필 | 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. |
| 사용자 정의 범위 | 구매 시 10% 무료 보고서 사용자 정의. 국가, 지역 및 세그먼트 범위. |
| 가격 및 구매 옵션 | 귀하의 정확한 연구 요구 사항을 충족하는 맞춤형 구매 옵션을 활용하세요. 구매 옵션 살펴보기 |
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