조직 규모별, 애플리케이션별, 산업 수직별, 지리적 범위 및 예측별 글로벌 IT 운영(AIOps) 시장 규모

IT 운영(AIOps)의 인공 지능 시장 규모 및 예측

IT 운영(AIOps)의 인공 지능 시장 규모는 2023년에 117억 7천만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 443억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 예측 기간 동안 CAGR 17.5% 로 성장할 것으로 예상됩니다.

IT 운영(AIOps) 시장 동인에 대한 글로벌 인공 지능

IT 운영(AIOps) 시장의 인공 지능 시장 동인은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• IT 복잡성 증가 여러 기술이 통합되어 IT 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 프로세스를 자동화하고 최적화하기 위해 AIOps 솔루션이 필요합니다. 반복적인 작업을 자동화하고 실시간 정보를 제공함으로써 AIOps는 복잡성 관리를 지원합니다.
• 데이터 볼륨 증가 기존 방식으로는 IT 시스템에서 생성되는 데이터의 기하급수적 증가를 모니터링하고 관리하는 것이 어렵습니다. 대규모 데이터 세트는 머신 러닝과 분석을 사용하여 AIOps에서 처리 및 분석되므로 더 나은 의사 결정이 용이해집니다.
• DevOps 관행의 등장 자동화, 팀워크, 지속적인 개선을 결합함으로써 AIOps는 DevOps 아이디어와 잘 통합됩니다. 이러한 시너지 효과로 앱과 서비스의 생성 및 구현이 가속화됩니다.
• 클라우드 도입 클라우드 서비스가 더 널리 사용됨에 따라 AIOps는 클라우드 기반 인프라의 모니터링, 관리 및 최적화에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 통해 기업이 클라우드 인프라를 담당하고 내부를 살펴볼 수 있습니다.
• 사용자 경험에 대한 강조 AIOps는 최종 사용자 경험에 중점을 두고 IT 시스템이 예상대로 작동하도록 합니다. AIOps 솔루션은 성능 지표와 사용자 행동을 평가하여 사용자 경험을 개선합니다.
• AI 및 머신 러닝의 발전 AIOps 시스템의 기능은 AI 및 머신 러닝 기술의 지속적인 발전을 통해 개선됩니다. 이러한 기술은 보다 복잡한 분석, 패턴 인식 및 의사 결정 기능을 제공하여 IT 운영의 전체적 효율성을 높입니다.
• 비용 효율성 반복적인 작업을 자동화하고, 리소스 사용을 극대화하고, 가동 중지 시간을 피함으로써 AIOps는 비용을 절감할 수 있습니다. IT 지출을 최대한 활용하고자 하는 사람들은 이러한 비용 효율성이 매력적이라고 생각합니다.
• 보안 및 규정 준수 문제 AIOps는 가능한 위험을 신속하게 식별하고 대응함으로써 보안을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 포괄적인 보고 및 모니터링 기능을 제공하여 업계 법률을 준수하는 데 도움이 됩니다.
• 공급업체 제공 및 파트너십 AIOps 솔루션 산업에는 경쟁이 있으며, 최첨단 제품을 제공하는 공급업체가 많습니다. AIOps 공급업체와 다른 기술 회사 간의 협업은 특정 산업 수요를 충족하는 통합 솔루션을 만들어낼 수 있습니다.

IT 운영(AIOps)의 글로벌 인공 지능 시장 제약

여러 요인이 IT 운영(AIOps)의 인공 지능 시장에 제약이나 과제로 작용할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 숙련된 직원의 부재 AIOps 솔루션을 관리하고 구현하려면 인공 지능과 IT 운영에 대한 지식이 있는 숙련된 직원이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 보완적 능력을 보유한 전문가가 부족하면 AIOps의 효율적인 구현과 활용이 방해받을 수 있습니다.
• 통합의 어려움 AIOps 솔루션을 현재 IT 도구, 워크플로 및 인프라와 통합하는 것은 조직에 어려움을 줄 수 있습니다. AIOps의 이점을 최대한 활용하려면 완벽한 통합이 필수적이지만, 이를 달성하는 것은 어려운 과정이 될 수 있습니다.
• 데이터 가용성 및 품질 AIOps는 머신 러닝 모델을 학습하고 방어 가능한 판단을 내리기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 가용성, 품질 및 정확도 문제는 AIOps 배포가 얼마나 잘 작동하는지에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 변화에 대한 반대 AIOps와 같은 새로운 기술과 프로세스를 적용하는 것은 조직 및 문화적 반대 때문에 어려울 수 있습니다. 근로자는 익숙한 워크플로 및 절차의 수정에 반대할 수 있습니다.
• 구현 비용 AIOps는 장기적인 비용 이점을 가져올 수 있지만 AIOps 솔루션을 구현하는 데 상당한 초기 비용이 발생할 수 있습니다. 일부 기업은 사전 비용에 필요한 자금을 따로 마련하기 어려울 수 있습니다.
• 상호 운용성 문제 AIOps 솔루션은 클라우드 컴퓨팅, 하이브리드 인프라, 온프레미스 시스템을 포함한 다양한 IT 설정에서 완벽하게 작동해야 합니다. 이처럼 서로 다른 환경에서 AIOps를 통합할 때 상호 운용성을 달성하기 어려울 수 있습니다.
• 윤리 및 규제 문제 IT 운영에서 AI 기술이 확산됨에 따라 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 규제 준수(예GDPR)가 중대한 윤리적 문제가 되었습니다. 이러한 문제를 처리하면 AIOps 구현이 더 어려워집니다.
• 자동화에 대한 과도한 의존 AIOps는 자동화를 사용하여 IT 프로세스를 가속화하지만, 이것이 지나치게 의존하게 될 가능성이 있습니다. 실수나 예상치 못한 결과를 최소화하기 위해 조직은 자동화와 인간의 개입 사이에서 균형을 찾아야 합니다.
• IT 설정의 복잡성 AIOps 솔루션은 특히 다양한 기술, 레거시 시스템 및 동적 인프라로 작업할 때 매우 복잡한 IT 설정에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 복잡한 상황에 적응하려면 맞춤형 접근 방식이 필요할 수 있습니다.
• AIOps의 잠재적 이점에 대한 제한된 지식 일부 기업은 AIOps가 고유한 운영상의 어려움을 처리하는 방식을 완전히 이해하지 못하거나 AIOps의 잠재적 이점에 대한 인식이 제한적일 수 있습니다. 채택을 촉진하려면 인식을 높이고 사람들을 교육해야 합니다.

IT 운영(AIOps) 시장 세분화 분석의 글로벌 인공 지능

IT 운영(AIOps) 시장의 글로벌 인공 지능은 조직 규모, 애플리케이션, 산업 수직 및 지리적 위치를 기준으로 세분화됩니다.

IT 운영(AIOps) 시장, 조직 규모별

• 대기업 복잡한 IT 환경을 갖춘 대규모 조직의 요구 사항에 맞게 조정된 AIOps 솔루션입니다.
• 중소기업(SME) 덜 복잡한 IT 설정을 갖춘 소규모 기업의 요구 사항을 충족하도록 설계된 AIOps 솔루션입니다.

IT 운영(AIOps) 시장, 애플리케이션별

• 인프라 모니터링 IT 인프라 모니터링 및 관리에 중점을 둔 AIOps 솔루션입니다. 서버, 네트워크 및 스토리지를 포함합니다.
• 애플리케이션 성능 관리(APM) 애플리케이션 성능을 모니터링하고 최적화하는 데 특화된 AIOps 도구입니다.

IT 운영(AIOps) 시장, 산업별

• IT 및 통신 IT 및 통신 산업의 고유한 과제와 요구 사항에 맞게 맞춤화된 AIOps 솔루션입니다.
• BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 금융 부문의 특정 요구 사항을 해결하는 AIOps 애플리케이션입니다.

IT 운영(AIOps) 시장, 지역별

• 북미 미국, 캐나다 및 멕시코의 시장 상황 및 수요입니다.
• 유럽 유럽의 IT 운영(AIOps) 시장 국가.
• 아시아 태평양 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에 초점을 맞춥니다.
• 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카 지역의 시장 역학을 조사합니다.
• 라틴 아메리카 라틴 아메리카 전역의 국가의 시장 동향 및 개발 사항을 다룹니다.

주요 참여자

IT 운영(AIOps) 시장의 인공 지능(AIOps) 시장의 주요 참여자는 다음과 같습니다.

• IBM Corporation
• Cisco Systems Inc.
• Splunk Inc.
• Dynatrace Inc.
• Elastic NV
• Broadcom Inc.
• New Relic Inc.
• PagerDuty Inc.
• Instana Inc.
• Moogsoft Inc.

보고서 범위

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시장 조사의 조사 방법론

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