Рынок хранилищ на базе ИИ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по предложениям (оборудование, программное обеспечение), по системам хранения (хранилища с прямым подключением (DAS), сетевые хранилища (NAS), сети хранения данных (SAN)), по архитектуре хранения (файловые и объектные хранилища, объектные хранилища), по носителям данных (жесткий диск (HD

Обзор рынка

Глобальный рынок хранилищ на базе ИИ оценивался в 3,9 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 6,80% до 2029 года.

Хранилища на базе ИИ относятся к решениям для хранения данных, которые интегрируют технологии искусственного интеллекта (ИИ) для более эффективной и разумной оптимизации и управления системами хранения данных. Традиционные системы хранения часто сталкиваются с такими проблемами, как неэффективное управление данными, сложность прогнозирования потребностей в хранении и высокие эксплуатационные расходы. Хранилища на базе ИИ решают эти проблемы, используя алгоритмы машинного обучения и предиктивную аналитику для автоматизации процессов управления данными, повышения производительности хранения и повышения масштабируемости.

Ключевые драйверы рынка

Достижения в области технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Еще одним важным фактором, ускоряющим рынок хранилищ на базе ИИ, является быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Решения для хранения на базе ИИ интегрируют эти технологии для автоматизации и оптимизации различных аспектов управления данными, предоставления хранилища и настройки производительности. Алгоритмы машинного обучения позволяют системам хранения данных учиться на исторических шаблонах данных, прогнозировать будущие потребности в хранении и динамически адаптироваться к изменяющимся требованиям рабочей нагрузки. Эта прогностическая способность особенно ценна в динамических средах, где шаблоны доступа к данным меняются, например, на платформах электронной коммерции в пиковые сезоны покупок или в системах здравоохранения, обрабатывающих данные пациентов.

Кроме того, хранилища на базе ИИ повышают безопасность данных за счет постоянного мониторинга аномального поведения или потенциальных угроз, обнаружения и реагирования на инциденты безопасности в режиме реального времени. Этот проактивный подход имеет важное значение для защиты конфиденциальной информации от все более сложных киберугроз и обеспечения соответствия правилам защиты данных.

Более того, решения для хранения на базе ИИ играют ключевую роль в оптимизации облачных сред хранения и гибридных ИТ-архитектур. Эти решения облегчают бесперебойную миграцию данных, репликацию и синхронизацию между локальной инфраструктурой и облачными платформами, обеспечивая при этом целостность и доступность данных. Автоматизируя задачи управления данными и оптимизируя распределение ресурсов в гибридных средах, организации могут добиться большей гибкости, масштабируемости и экономической эффективности своих ИТ-операций.

Усиление внимания к операционной эффективности и оптимизации затрат

Ключевым фактором, способствующим внедрению решений для хранения на базе ИИ, является растущий акцент на операционной эффективности и оптимизации затрат в организациях. Традиционные инфраструктуры хранения часто сталкиваются с такими неэффективностями, как избыточное выделение ресурсов, недоиспользование ресурсов хранения и высокие эксплуатационные накладные расходы, связанные с задачами ручного управления. Хранилища на базе ИИ решают эти проблемы, автоматизируя рутинные операции, оптимизируя использование хранилища и повышая общую производительность системы.

Более того, решения для хранения на базе ИИ обеспечивают возможности предиктивного обслуживания, анализируя показатели производительности и выявляя потенциальные проблемы до того, как они перерастут в дорогостоящие события простоя. Такой проактивный подход к обслуживанию сводит к минимуму сбои в обслуживании, повышает надежность системы и продлевает срок службы оборудования для хранения, тем самым снижая затраты на обслуживание и повышая общую устойчивость ИТ-инфраструктуры.

Более того, хранилища на базе ИИ способствуют экономии средств за счет эффективных стратегий сжатия данных, дедупликации и управления жизненным циклом данных. Эти возможности помогают организациям оптимизировать емкость хранилища, сокращать занимаемое им пространство и снижать общие затраты на хранение без ущерба для доступности данных или производительности. Кроме того, облегчая централизованное управление и мониторинг ресурсов хранения в распределенных средах, решения для хранения на базе ИИ позволяют ИТ-отделам оптимизировать операции, улучшить распределение ресурсов и достичь большей операционной эффективности.

Основные проблемы рынка

Сложность внедрения и интеграции

Еще одной важной проблемой на рынке хранилищ на базе ИИ является сложность внедрения и интеграции решений для хранения на базе ИИ в существующие ИТ-инфраструктуры. Организации часто используют гетерогенные ИТ-среды, включающие устаревшие системы, локальные центры обработки данных и различные облачные платформы. Бесшовная интеграция решений для хранения на базе ИИ в эти разнообразные среды требует преодоления проблем совместимости, сложностей миграции данных и обеспечения взаимодействия и оптимизации производительности. Устаревшие системы могут не поддерживать современные технологии ИИ или стандартизированные API, что усложняет процессы извлечения и анализа данных. Более того, проекты по миграции данных влекут за собой значительное распределение ресурсов, риски простоя и соблюдение требований к размещению данных и соответствию требованиям. Организации должны инвестировать в квалифицированный ИТ-персонал, проводить тщательное планирование и внедрять надежные методы управления изменениями, чтобы минимизировать сбои, гарантировать целостность данных и максимизировать преимущества развертываний хранилищ на базе ИИ. Кроме того, интеграция решений для хранения на базе ИИ с существующими мерами кибербезопасности и протоколами реагирования на инциденты имеет важное значение для снижения рисков безопасности и поддержания конфиденциальности и доступности данных. Решая проблемы внедрения и интеграции, организации могут раскрыть преобразующий потенциал решений для хранения на базе ИИ для повышения операционной эффективности, стимулирования инноваций и достижения устойчивого роста в цифровой экономике, основанной на данных.

Основные тенденции рынка

Автоматизация на базе ИИ и интеллектуальное управление данными

Еще одной ключевой тенденцией, формирующей рынок хранилищ на базе ИИ, является эволюция в сторону автоматизации на базе ИИ и возможностей интеллектуального управления данными. Решения для хранения на базе ИИ используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации рутинных задач управления данными, оптимизации распределения ресурсов хранения и улучшения процессов управления жизненным циклом данных. Эти технологии позволяют использовать прогнозную аналитику для планирования емкости, многоуровневого распределения данных и оптимизации производительности на основе анализа данных в реальном времени и шаблонов рабочей нагрузки. Организации используют автоматизацию на основе ИИ для оптимизации выделения ресурсов хранения, миграции данных и операций аварийного восстановления, снижая операционную сложность и сводя к минимуму вмешательство человека. Кроме того, интеллектуальные возможности управления данными позволяют организациям применять политики управления данными, обеспечивать соответствие нормативным требованиям и проактивно снижать риски безопасности. Поскольку предприятия продолжают внедрять инициативы цифровой трансформации и отдавать приоритет принятию решений на основе данных, ожидается, что спрос на решения для хранения на основе ИИ с расширенными функциями автоматизации и интеллектуального управления данными будет расти. Эта тенденция подчеркивает ключевую роль ИИ в преобразовании инфраструктур хранения в гибкие, масштабируемые и интеллектуальные платформы, способные поддерживать динамические бизнес-требования в среде, ориентированной на данные.

Стратегии оптимизации гибридных и многооблачных сред

Значительной тенденцией, влияющей на рынок систем хранения на основе ИИ, является принятие стратегий оптимизации гибридных и многооблачных сред. Организации все чаще используют несколько поставщиков облачных услуг (CSP) и гибридные ИТ-архитектуры для оптимизации затрат, производительности и масштабируемости, сохраняя при этом гибкость и суверенитет данных. Решения для хранения данных на базе ИИ играют решающую роль в обеспечении бесшовной миграции, репликации и синхронизации данных в гибридных и многооблачных средах. Эти решения используют алгоритмы ИИ для автоматизации размещения рабочей нагрузки, оптимизации скорости передачи данных и обеспечения согласованности и доступности данных на распределенных облачных платформах. Более того, хранилища на базе ИИ позволяют организациям внедрять интеллектуальные стратегии размещения данных на основе требований к рабочей нагрузке, политик соответствия и соображений стоимости. Оптимизируя гибридные и многооблачные развертывания, предприятия могут добиться большей операционной гибкости, масштабируемости и устойчивости, эффективно управляя изменяющимися рабочими нагрузками и оптимизируя использование ИТ-ресурсов. Эта тенденция отражает стратегический сдвиг в сторону использования решений для хранения данных на базе ИИ в качестве неотъемлемых компонентов гибридных ИТ-стратегий, что позволяет организациям использовать преимущества облачных вычислений, сохраняя при этом контроль над критически важными активами данных и повышая общую непрерывность и конкурентоспособность бизнеса.

Сегментная аналитика

Аналитика конечного пользователя

В 2023 году сектор банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) стал доминирующим сегментом на рынке хранилищ на базе ИИ и, как ожидается, сохранит свои лидирующие позиции в течение прогнозируемого периода. Сектор BFSI находится в авангарде внедрения решений для хранения данных на базе ИИ для решения важнейших бизнес-задач, включая управление данными, соблюдение нормативных требований, кибербезопасность и улучшение качества обслуживания клиентов. Технологии хранения на базе ИИ позволяют организациям BFSI эффективно управлять и анализировать огромные объемы транзакционных данных, клиентской информации и финансовых записей в режиме реального времени. Эти решения используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации обработки данных, обнаружения мошеннических действий и оптимизации стратегий управления рисками, тем самым повышая операционную эффективность и возможности принятия решений. Более того, в жестко регулируемой отраслевой среде хранилища на базе ИИ поддерживают соблюдение строгих правил защиты данных, таких как GDPR и PCI DSS, путем внедрения надежного шифрования, контроля доступа и структур управления данными. Поскольку учреждения BFSI продолжают отдавать приоритет инициативам цифровой трансформации и искать конкурентные преимущества с помощью аналитических данных и операционной гибкости, ожидается, что спрос на решения для хранения на базе ИИ будет расти. Эти решения позволяют организациям BFSI использовать возможности ИИ и передовой аналитики для стимулирования инноваций, снижения рисков и предоставления персонализированных услуг, которые соответствуют меняющимся ожиданиям клиентов. Кроме того, продолжающееся расширение цифровых банковских услуг, рост инноваций в сфере финтеха и растущее внедрение облачных вычислений и гибридных ИТ-архитектур еще больше подчеркивают значимость хранилищ на базе ИИ для предоставления предприятиям BFSI возможности масштабирования, устойчивости и соответствия нормативным требованиям, сохраняя при этом безопасность данных и непрерывность работы.

Предлагаемые аналитические данные

В 2023 году сегмент программного обеспечения стал доминирующим предложением на рынке хранилищ на базе ИИ и, как ожидается, сохранит свои лидирующие позиции в течение прогнозируемого периода. Программные решения играют ключевую роль в средах хранения на базе ИИ, обеспечивая расширенные функции, такие как аналитика данных, алгоритмы машинного обучения и предиктивная аналитика. Эти программные решения необходимы для оптимизации распределения ресурсов хранения, автоматизации задач управления данными и извлечения действенных аналитических сведений из больших наборов данных в режиме реального времени. Программное обеспечение для хранения на базе ИИ использует сложные алгоритмы для анализа шаблонов данных, прогнозирования требований к хранению и повышения доступности и безопасности данных. Кроме того, программные решения на основе ИИ облегчают интеллектуальное управление данными, обеспечивая соответствие нормативным требованиям и позволяя организациям эффективно применять политики конфиденциальности данных. Поскольку предприятия в различных отраслях все больше полагаются на принятие решений на основе данных и инициативы цифровой трансформации, ожидается, что спрос на программное обеспечение для хранения данных на основе ИИ будет расти. Эти решения позволяют организациям оптимизировать операции, повышать гибкость бизнеса и достигать конкурентных преимуществ за счет использования всего потенциала технологий ИИ для управления данными и оптимизации хранения. Более того, поскольку ИИ продолжает развиваться и интегрироваться с архитектурами и системами хранения, сегмент программного обеспечения рынка хранилищ на основе ИИ будет продолжать внедрять инновации, предлагая масштабируемые, эффективные и интеллектуальные решения, которые отвечают сложным потребностям современных предприятий в хранении. Эта тенденция подчеркивает ключевую роль программного обеспечения для хранения данных на основе ИИ в продвижении инноваций, повышении операционной эффективности и поддержке стратегий цифровой трансформации в различных отраслях по всему миру

Региональные данные

В 2023 году Северная Америка стала доминирующим регионом на рынке хранилищ на основе ИИ и, как ожидается, сохранит свои лидирующие позиции в течение всего прогнозируемого периода. Доминирование Северной Америки можно объяснить несколькими ключевыми факторами, способствующими принятию решений для хранения данных на базе ИИ в различных отраслях. Регион может похвастаться высокоразвитой ИТ-инфраструктурой, значительными инвестициями в исследования и разработки в области ИИ и сильным присутствием ведущих технологических компаний, специализирующихся на хранении и анализе данных. Североамериканские предприятия являются одними из первых, кто внедряет передовые технологии, включая ИИ и машинное обучение, чтобы получить конкурентные преимущества за счет улучшенного управления данными, операционной эффективности и инноваций. Такие отрасли, как BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), здравоохранение, розничная торговля и производство в Северной Америке, используют решения для хранения данных на базе ИИ для оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и снижения операционных рисков. Благоприятная государственная политика и инициативы, способствующие цифровой трансформации и внедрению ИИ, еще больше способствуют росту рынка хранения данных на базе ИИ в Северной Америке. Эта политика поощряет инвестиции в технологии ИИ и поддерживает развитие экосистем ИИ, способствующих инновациям и предпринимательству. Проактивный подход региона к правилам кибербезопасности и конфиденциальности данных повышает доверие и уверенность в решениях для хранения данных на базе ИИ, особенно среди отраслей, обрабатывающих конфиденциальную информацию. Поскольку ИИ продолжает развиваться и интегрироваться с архитектурами и системами хранения данных, Северная Америка остается в авангарде технологических достижений и формирует будущее решений для хранения данных на базе ИИ во всем мире. Лидерство региона в области инноваций в области ИИ в сочетании с устойчивым рыночным спросом и поддерживающей экосистемой позиционирует Северную Америку как ключевой центр роста и развития рынка хранения данных на базе ИИ в предстоящие годы.

Последние разработки

• В феврале 2024 года IBM представила возможности повышения устойчивости данных на основе ИИ, направленные на усиление защиты от программ-вымогателей и других угроз кибербезопасности с помощью усовершенствованных решений для хранения данных.
• В январе 2024 года Wasabi Technologies приобрела Curio AI для улучшения своих решений для хранения данных с помощью расширенных возможностей искусственного интеллекта. Curio AI специализируется на анализе и управлении данными на основе ИИ, которые теперь будут интегрированы в платформу облачного хранения данных Wasabi. Целью этого приобретения является предоставление клиентам интеллектуальных решений для хранения данных, которые оптимизируют управление данными, сокращают время их извлечения и повышают общую эффективность. Используя технологию Curio AI, Wasabi может предоставлять более сложные, автоматизированные функции обработки данных, удовлетворяя растущий спрос на более интеллектуальные и эффективные системы хранения данных в различных отраслях. Этот шаг позиционирует Wasabi как лидера в области решений для облачного хранения данных на базе ИИ.

Ключевые игроки рынка

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