Рынок AIOps — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг. Сегментировано по предложению (платформа, сервис), по применению (управление инфраструктурой, анализ производительности приложений, управление программными активами, управление сетями и безопасностью, другие), по развертыванию (локально и в облаке), по размеру предприятия (крупные предприятия, малые и

Глобальный рынок AIOps

Технологии облачных вычислений используются предприятиями всех видов и видов, включая стартапы, многонациональные предприятия, правительственные организации и некоммерческие организации, для предоставления различных услуг. Возможность использования основных бизнес-инструментов, таких как управление взаимоотношениями с клиентами и планирование процессов, стала важнее, чем когда-либо. Создание более интеллектуальной организации, которая принимает обоснованные решения и максимизирует инвестиции для поддержки инноваций, все больше зависит от подключения и анализа данных в режиме реального времени. Рост глобального рынка AIOps обусловлен растущим спросом на облачные вычисления, поскольку компании стремятся использовать новейшие инструменты и технологии для управления и оптимизации своих облачных операций.

Платформа ИИ для ИТ-операций называется AIOps (платформа искусственного интеллекта для ИТ-операций). Она обеспечивает комплексную перспективу функционирования ИТ-систем за счет объединения автоматизированных методов и искусственного интеллекта. Одной из ключевых потребностей, которую удовлетворяют системы AIOps, является потребность в более быстрых и точных ИТ-операциях. В результате все больше людей используют продукты и услуги AIOP. Применение ИИ в ИТ-операциях стало жизнеспособным благодаря недавним техническим достижениям. Тот факт, что многие компании используют слияние знаний, машинное обучение (ML) с обогащением доменов и обработку естественного языка (NLP) для предложения улучшенных платформ и услуг AIOps, является одним из основных факторов, движущих отрасль. Платформа AIOps автоматизирует рутинные ИТ-действия с помощью интеллектуальных самообучающихся алгоритмов, управляемых ML.

Облачная инфраструктура быстро внедряется в ИТ-сектор

В последние годы наблюдается резкий рост популярности облачных вычислений. Многие компании привлекают услуги облачного хостинга, такие как предлагаемые Microsoft Azure, Amazon Web Services, Inc. и Alphabet Inc., из-за их рекламируемых характеристик, включая оплату по факту использования, самообслуживание, высокую надежность и гибкость масштабирования в зависимости от потребления. Эти преимущества облачных вычислений приводят к значительно более низким затратам на ИТ, более высокому качеству обслуживания и более быстрому выходу на рынок по сравнению с традиционными ИТ-решениями. Благодаря предоставлению централизованной видимости во всех средах, предоставляемой решениями AIOps, ИТ-проблемы могут быть выявлены и устранены быстрее. Например, IBM, глобальная технологическая фирма из США, анонсировала IBM Cloud Pak для Watson AIOps, платформу AIOps для управления несколькими облаками, в июле 2020 года.

Кроме того, у них нет доступа к аналитике в реальном времени. В результате интеграция AIOps дает пользователям доступ к данным о производительности из всех сред и извлекает информацию о любых сбоях или замедлениях, которые могли произойти. Он автоматически уведомляет ИТ-персонал о сообщенных проблемах, проводит анализ первопричин и предлагает средства устранения. Эти факторы стимулируют глобальный

рост интереса к приложениям на основе ИИ

Искусственный интеллект использует слои алгоритмов для анализа данных, понимания устной речи и визуальной идентификации вещей. Эти алгоритмы используются при обработке данных, вычислениях и роботизированном мышлении. Эти алгоритмы должны быть улучшены, чтобы предлагать лучшие и более эффективные решения для различных конечных приложений. Исследователи в области искусственного интеллекта всегда пытаются улучшить различные алгоритмы. Традиционные алгоритмы имеют недостатки с точки зрения эффективности и точности. В результате производители и разработчики технологий обратили свое внимание на создание стандартизированных алгоритмов.

Снижение рисков становится все более важным в ИТ-организациях

Риск определяет разрушительные технологии и экономическую среду сегодня. Крупные предприятия отличаются своей способностью минимизировать риски и поддерживать непрерывность компании, не жертвуя своими основными предложениями, учитывая постоянно меняющиеся потребности рынка и быструю скорость инноваций. Для ИТ-организаций эффективные методы снижения рисков имеют жизненно важное значение. Чтобы определить нереализованные векторы риска и опасности, методы снижения рисков оценивают организацию сверху донизу. Включаются угрозы как изнутри, так и извне компании, которые могут помешать непрерывности бизнеса. Тип опасности определит, как бизнес хочет уменьшить последствия риска или уменьшить последствия происшествия. Таким образом, чтобы снизить риски и повысить ценность инвестиций в автоматизацию, ИТ-организации выходят на глобальный рынок AIOps.

Отсутствие надежных и адаптируемых систем ИИ

При развертывании в качестве компонента полной критически важной для безопасности системы, функционирующей в физической ИТ-среде, отсутствие устойчивости и адаптивности в новых алгоритмах ИИ имеет серьезные последствия. Низкое качество данных во многом является причиной хрупкости систем ИИ. Несколько проблем с качеством данных включают разреженность данных, неправильную маркировку, нерелевантные или поврежденные данные, неспособность распознавать неожиданные закономерности и неправильное обучение закономерностям. Низкое качество данных препятствует эффективным процедурам автоматизации, поскольку главная цель обновления ИИ любого бизнеса — увеличить доходы и сэкономить расходы. Например, по состоянию на 2020 год только 15% фирм имеют доступ к необходимым данным, несмотря на то, что 76% организаций хотят использовать свои данные для извлечения экономической выгоды. Таким образом, отсутствие систем искусственного интеллекта представляет угрозу росту рынка.

Сегментация рынка

Глобальный рынок AIOps сегментирован по следующим параметрампредложение, применение, развертывание, размер предприятия, вертикаль, регион и конкурентная среда. На основе предложения рынок сегментирован на платформу, услугу

Игроки рынка

Последние разработки

·