시장 개요
AIOps 플랫폼 시장은 2024년에 1,867.5백만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 21.2%로 2032년까지 8,695.24백만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
| 보고서 속성 |
세부사항 |
| 역사적 기간 |
2020-2023 |
| 기준 연도 |
2024 |
| 예측 기간 |
2025-2032 |
| 2024년 AIOps 플랫폼 시장 규모 |
USD 1,867.5 백만 |
| AIOps 플랫폼 시장, CAGR |
21.2% |
| 2032년 AIOps 플랫폼 시장 규모 |
USD 8,695.24 백만 |
AIOps 플랫폼 시장은 고급 가시성, 자동화 및 AI 기반 사건 인텔리전스를 제공하는 기술 리더들이 주도하고 있습니다. Broadcom, Dynatrace, HCL Technologies Limited, ProphetStor Data Services, Inc., VMware, Splunk Inc., IBM, Micro Focus, BMC Software, Moogsoft와 같은 주요 업체들은 예측 분석, 클라우드 네이티브 통합 및 자동화된 근본 원인 분석을 통해 그들의 역량을 계속 확장하고 있습니다. 이러한 공급업체들은 실시간 모니터링을 강화하고, 생성 AI 기능을 통합하며, 멀티 클라우드 운영 가시성을 강화함으로써 경쟁하고 있습니다. 북미는 강력한 디지털 전환 투자, 성숙한 IT 운영 환경, BFSI, 통신 및 기술 분야의 초기 기업 도입을 바탕으로 전 세계 AIOps 시장에서 약 38%의 점유율로 선두를 달리고 있습니다.
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시장 통찰력
- AIOps 플랫폼 시장은 2024년에 1,867.5백만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 8,695.24백만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 21.2%를 기록할 것입니다.
- 시장 성장은 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처의 빠른 채택, 증가하는 애플리케이션 복잡성, 자동화된 사건 감지, 이벤트 상관관계 및 지능형 복구 워크플로를 통한 MTTR 감소 필요성에 의해 주도됩니다.
- 주요 트렌드로는 AIOps 워크플로에 생성형 AI 통합, 엣지 및 5G 환경으로의 확장, 통합 운영 인텔리전스 및 예측 통찰력을 위한 AIOps와 SecOps의 증가하는 융합이 포함됩니다.
- 경쟁 구도는 Broadcom, Dynatrace, Splunk Inc., IBM, VMware, BMC Software, Moogsoft와 같은 주요 업체들이 AI 강화 관측 가능성, 자동화된 분석 및 클라우드 네이티브 확장성을 강화하여 시장 입지를 강화하는 데 중점을 두고 형성됩니다.
- 지역적으로는 북미가 38%로 선두를 달리고 있으며, 유럽이 26%, 아시아 태평양이 22%로 뒤를 잇고 있으며, 세그먼트별로는 통합된 AI 기반 운영 가시성에 대한 강력한 기업 수요로 인해 AIOps 플랫폼 솔루션 세그먼트가 지배적입니다.
시장 세분화 분석:
솔루션별
AIOps 플랫폼 세그먼트는 기계 학습, 이벤트 상관관계 및 자동화된 근본 원인 분석을 통합된 운영 워크플로에 통합할 수 있는 능력으로 시장의 지배적인 점유율을 차지하고 있습니다. 기업들은 전체 스택 관측 가능성과 예측 문제 예방을 우선시하며, 독립형 서비스보다 플랫폼 중심 배포에 대한 수요를 강화하고 있습니다. 구현 서비스는 조직이 클라우드 네이티브 아키텍처를 확장하고 레거시 IT 자산을 현대화함에 따라 꾸준한 성장을 보이며, 라이선스 및 유지보수 서비스는 지속적인 업데이트 주기의 혜택을 받고 있습니다. 교육 및 교육 서비스는 기업이 AI 기반 분석 및 자동화를 보다 효과적으로 활용하기 위해 팀을 업스킬하면서 주목받고 있습니다.
- 예를 들어, Dynatrace의 Grail 데이터 레이크하우스는 하루에 여러 페타바이트의 텔레메트리를 처리하고, Davis AI 엔진은 Smartscape를 통해 수십억 개의 종속 관계를 분석하여 복잡한 기업 환경에서 매우 정확한 자동화된 근본 원인 분석을 가능하게 합니다.
애플리케이션별
애플리케이션 성능 관리(APM)는 마이크로서비스, 분산 애플리케이션 및 하이브리드 클라우드 워크로드의 지속적인 모니터링이 필요한 환경에서 높은 채택을 지원받아 주요 애플리케이션 세그먼트를 대표합니다. 조직은 APM 지원 AIOps를 활용하여 이상을 감지하고, 리소스 사용을 최적화하며, 다운타임을 줄입니다. 실시간 분석은 이벤트 기반 아키텍처의 증가와 즉각적인 사건 통찰력 필요성으로 인해 빠르게 확장되고 있습니다. 인프라 관리 또한 기업이 용량 예측 및 구성 드리프트 감지를 자동화함에 따라 강력한 수요를 보이고 있습니다. 기타 카테고리에는 AI가 전문화된 운영 워크플로를 보강하는 틈새 사용 사례가 포함됩니다.
· 예를 들어, Splunk Observability Cloud는 샘플링 없이 100%의 애플리케이션 스팬을 캡처하는 NoSample™ 풀 피델리티 추적 모델을 사용하여 분산 서비스 전반에 걸쳐 깊은 실시간 가시성을 제공합니다. 이 플랫폼은 로그, 메트릭 및 추적을 밀리초 단위의 세분성으로 상관시켜 복잡한 APM 환경에서 이상 감지를 개선하고 평균 해결 시간을 줄입니다.
수직별
BFSI 부문은 금융 기관들이 AIOps를 통해 서비스 신뢰성을 향상시키고, 사건 해결을 가속화하며, 복잡하고 대량의 거래 환경에서 규정을 준수하기 위해 시장을 지배하고 있습니다. AIOps 플랫폼은 은행이 다운타임을 줄이고, 사기 탐지 워크플로를 강화하며, 디지털 채널의 실시간 모니터링을 지원합니다. 의료 및 생명 과학 부문은 임상 시스템 가동 시간을 관리하고 데이터 흐름을 보호하기 위해 채택이 증가하고 있습니다. 소매 및 소비재 부문은 AIOps를 사용하여 전자 상거래 성능과 공급망 시스템을 최적화하며, IT 및 통신 부문은 광범위한 네트워크 인프라 자동화 요구로 인해 주요 채택자로 남아 있습니다.
주요 성장 동력
하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 급속한 확장
하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처로의 가속화된 전환은 AIOps 플랫폼의 주요 성장 동력입니다. 공공 클라우드, 사설 클라우드, 온프레미스 환경에서 워크로드를 운영하는 기업들은 모니터링, 경고 상관관계, 성능 관리에서 복잡성이 증가하고 있습니다. 전통적인 IT 운영 도구는 분산 시스템에서 생성되는 방대한 양, 다양성, 속도의 원격 측정 데이터를 처리할 수 없습니다. AIOps 플랫폼은 기계 학습을 적용하여 이상을 감지하고, 이벤트 상관관계를 자동화하며, 예측적 인사이트를 대규모로 제공합니다. 마이크로서비스, Kubernetes 클러스터, API 기반 애플리케이션에 의해 촉진되는 관찰성 수요 증가로 인해 통합된 AIOps 솔루션에 대한 의존도가 더욱 높아집니다. 조직이 종단 간 가시성과 빠른 사건 해결을 추구함에 따라, AIOps 채택은 디지털 우선 기업, 금융 기관, 통신 네트워크, 하이퍼스케일 인프라 전반에서 강화되고 있습니다.
· 예를 들어, New Relic의 Telemetry Data Platform은 페타바이트 규모의 아키텍처를 통해 실시간으로 완전한 정밀도의 메트릭, 로그, 이벤트 및 분산 추적을 처리하여 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 통합된 상관관계와 밀리초 수준의 쿼리를 가능하게 합니다.
자동화된 사건 관리 및 MTTR 감소에 대한 증가하는 필요성
다운타임과 서비스 저하의 증가하는 비즈니스 비용은 AIOps 기반 자동화에 대한 강력한 수요를 촉진하고 있습니다. 조직은 실시간 이상 감지, 자동화된 근본 원인 분석, 지능형 경고 억제를 통해 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 해결 시간(MTTR)을 줄이는 도구를 우선시하고 있습니다. AIOps 플랫폼은 로그, 메트릭, 추적 및 이벤트의 지속적인 모니터링과 상관관계를 제공하여 IT 팀이 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 식별할 수 있게 합니다. 반응적 문제 해결보다는 사전 예방적 운영으로의 전환은 은행, 의료, 소매 및 통신과 같은 부문에서 더 큰 운영 회복력을 지원합니다. 사건 분류, 티켓 강화, 복구 스크립트와 같은 반복 작업의 자동화는 팀 효율성을 더욱 향상시킵니다. 디지털 경험이 고객 충성도의 중심이 됨에 따라, 기업들은 AIOps를 가동 시간 유지 및 IT 서비스 제공 최적화를 위한 전략적 요구 사항으로 점점 더 인식하고 있습니다.
- 예를 들어, PagerDuty의 Operations Cloud는 기계 학습을 적용하여 소음을 압축하고 관련 경고를 그룹화하며 자동화된 응답을 조율하여 기업이 대규모로 수동 분류 작업량을 줄일 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 페타바이트 수준의 데이터 수집 및 실시간 이벤트 라우팅을 위해 설계되어 전 세계 배포에서 대량의 하이브리드 및 멀티 클라우드 운영을 지원합니다.
관찰성, 분석 기반 의사 결정 및 데이터 볼륨 폭발의 성장
현대 기업 생태계는 애플리케이션, 네트워크 노드, 클라우드 플랫폼, IoT 장치 및 보안 시스템에서 방대한 양의 기계 데이터를 생성합니다. 이러한 원격 측정의 기하급수적인 성장은 AIOps 플랫폼의 빠른 채택을 이끄는 주요 요인입니다. 조직은 비정형 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하고 중요한 시스템 내의 사각지대를 제거하기 위해 확장 가능한 AI 기반 분석을 필요로 합니다. AIOps 플랫폼은 관측 가능성, 비즈니스 분석 및 예측 인텔리전스를 통합하여 IT 팀이 시스템 동작을 예측하고 운영을 비즈니스 결과와 일치시킬 수 있도록 합니다. 맥락적 통찰력, 행동 기준 설정 및 자동 이상 탐지의 조합은 의사 결정 속도와 정확성을 향상시킵니다. 데이터가 분산된 환경에서 계속 확산됨에 따라 AIOps는 운영 복잡성을 관리하고 신뢰성을 향상시키며 고속 디지털 전환을 지원하는 데 필수적이 됩니다.
주요 동향 및 기회
지능형 자동화를 위한 GenAI 통합 AIOps의 채택
중요한 산업 동향은 AIOps 플랫폼에 생성 AI 기능을 통합하여 의사 결정 인텔리전스와 운영 자동화를 강화하는 것입니다. GenAI 기반의 코파일럿은 IT 팀이 사건을 요약하고, 복구 스크립트를 생성하며, 자연어로 근본 원인 통찰력을 설명하는 데 도움을 줍니다. 공급업체는 관측 가능성 대시보드에 LLM 기반의 어시스턴트를 내장하여 더 빠른 트리아지, 안내된 문제 해결 및 정책 생성을 가능하게 합니다. AIOps와 GenAI의 융합은 자율적인 사건 대응, 예측 유지보수 및 상황 인식 워크플로우 오케스트레이션의 기회를 열어줍니다. 이 동향은 특히 IT 팀이 제한된 인적 자원으로 대규모 분산 운영을 관리하는 기업 부문에서 강력합니다. GenAI 모델의 정확성이 향상됨에 따라 조직은 AI 기반의 운영 어시스턴트를 점점 더 많이 배치하여 해결 시간을 단축하고 수작업 부담을 줄이며 24/7 운영 연속성을 지원합니다.
- 예를 들어, 2023년 7월에 발표되고 2024년 말부터 일반적으로 사용 가능한 Dynatrace의 Davis CoPilot은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 걸쳐 맥락적 분석을 가능하게 하는 엑사바이트 규모의 통합 관측 가능성, 보안 및 비즈니스 데이터를 수집, 저장 및 분석하기 위해 목적에 맞게 구축된 Grail 데이터 레이크하우스를 활용합니다.
엣지, 5G 및 분산 IT 환경에서의 AIOps 확장
엣지 컴퓨팅과 5G 네트워크의 급속한 성장은 AIOps 플랫폼에 큰 기회를 제공합니다. 엣지 장치와 저지연 애플리케이션은 실시간 상관관계 및 자동 복구가 필요한 지속적인 원격 측정을 생성합니다. AIOps 솔루션은 지리적으로 분산된 인프라 전반에 걸쳐 분산 관측 가능성과 예측 통찰력을 제공하여 조직이 이러한 복잡성을 관리하도록 돕습니다. 통신 운영자, 제조 공장, 물류 허브 및 스마트 시티 생태계는 엣지에서 신뢰할 수 있는 서비스 성능을 보장하기 위해 AIOps를 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 5G 롤아웃이 가속화됨에 따라 네트워크 운영자는 용량 예측, 동적 구성 관리 및 자동 결함 격리를 위해 AIOps를 사용합니다. 분산 IT 아키텍처의 부상은 AIOps를 고가용성, 저지연 운영 생태계의 중요한 활성화 요소로 자리매김합니다.
· 예를 들어, 2024년에 향상된 Ericsson의 Cognitive Software 스위트는 설명 가능한 AI를 포함하여 전 세계적으로 훈련된 AI 모델을 사용하여 근본 원인 추론, 자동화된 네트워크 이벤트 분석 및 AI 기반 네트워크 설계 및 최적화를 제공합니다. 이를 통해 통신 서비스 제공업체는 수동 조정에서 데이터 기반, 모델 기반 네트워크 최적화로 이동할 수 있습니다.
보안 통합 AIOps의 성장 기회 (SecOps + AIOps 융합)
AIOps와 보안 운영 간의 융합이 증가하는 추세로, 조직이 성능 모니터링과 위협 탐지를 통합할 수 있게 합니다. 사이버 공격이 진화하고 IT 인프라가 더 분산됨에 따라, SecOps 팀은 운영 이상 현상과 보안 경고를 결합한 도메인 간 통찰력이 필요합니다. AIOps 플랫폼은 행동 편차, 접근 패턴, 인프라 텔레메트리를 상관시켜 이러한 융합을 제공합니다. 이 통합은 초기 위협 식별을 강화하고 지능형 이벤트 보강을 통해 오탐지를 줄입니다. 이 접근 방식은 제로 트러스트 아키텍처를 지원하며, 은행, 의료, 통신과 같은 고위험 부문에서의 회복력을 강화합니다. 벤더들은 AI 기반 위협 인텔리전스를 포함하도록 플랫폼 기능을 확장하여 하이브리드 AIOps–SecOps 솔루션에 대한 새로운 기회를 창출하고 있습니다.
주요 과제
데이터 통합 복잡성과 표준화 부족
광범위한 관심에도 불구하고, 많은 조직은 다양한 모니터링 도구, 레거시 시스템, 클라우드 환경, 맞춤형 애플리케이션에서 데이터를 통합하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. AIOps 플랫폼은 고품질, 구조화된, 잘 상관된 텔레메트리에 크게 의존하지만, 다양한 생태계는 종종 표준화가 부족합니다. 로그, 메트릭, 이벤트, 추적을 통합된 데이터 레이어로 통합하는 것은 복잡한 구성과 고급 데이터 엔지니어링을 필요로 합니다. 이는 구현 일정이 지연되고 머신러닝 통찰력의 정확성을 제한합니다. 또한, 일관되지 않은 데이터 형식, API 단편화, 분리된 운영 도구는 전체 스택 가시성을 달성하는 데 장벽이 됩니다. 기업은 AIOps를 효과적으로 대규모로 운영화하기 위해 데이터 표준화, 커넥터 개발, 거버넌스 프레임워크에 투자해야 합니다.
기술 격차, 채택 저항, 높은 배포 복잡성
AIOps 채택은 종종 조직의 저항과 머신러닝, 자동화 엔지니어링, 고급 관찰 관행의 기술 부족으로 방해받습니다. 많은 IT 팀은 AI 기반 워크플로우에 대한 경험이 부족하여 수동 운영에서 자동화된 의사 결정으로의 전환에 주저합니다. AIOps는 ML 모델 조정, 상관 규칙 구성, 기존 ITSM 프로세스와의 정렬을 요구하기 때문에 배포 복잡성도 도전 과제가 됩니다. 예산 제약과 벤더 종속에 대한 우려도 채택을 늦춥니다. 적절한 교육과 문화적 준비가 없으면 조직은 AIOps 기능을 완전히 활용하는 데 어려움을 겪어 자동화 잠재력이 제한되고 투자 수익이 감소합니다.
지역 분석
북미
북미는 약 38%의 점유율로 AIOps 플랫폼 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며, 강력한 클라우드 채택, 고급 IT 현대화 이니셔티브, AI 기반 관찰 도구의 조기 통합이 주도합니다. 미국은 자동화된 사건 대응, 예측 분석, 하이브리드 클라우드 성능 모니터링을 우선시하면서 배포를 주도합니다. BFSI, 통신, 디지털 네이티브 기업의 높은 투자가 채택을 가속화하며, 하이퍼스케일 클라우드 제공업체는 AIOps를 관리 서비스 포트폴리오에 계속 통합하고 있습니다. 이 지역은 또한 강력한 벤더 존재, 성숙한 DevOps 문화, 대규모 기업 생태계 전반에 걸친 AI 지원 IT 운영에 대한 수요 증가의 혜택을 받고 있습니다.
유럽
유럽은 독일, 영국, 프랑스, 북유럽 전역의 빠른 디지털 전환 노력에 힘입어 글로벌 AIOps 플랫폼 시장의 약 26%를 차지하고 있습니다. 기업들은 인프라 가시성을 향상시키고 복잡한 멀티 클라우드 환경을 관리하며 엄격한 가동 시간 요구 사항을 충족하기 위해 AIOps를 점점 더 채택하고 있습니다. 특히 BFSI 및 중요 인프라에서의 운영 회복력에 대한 강력한 규제 집중은 자동화된 모니터링 및 이상 탐지에 대한 수요를 증가시킵니다. 5G 네트워크의 확장된 채택과 산업 4.0 이니셔티브는 투자를 더욱 촉진합니다. 유럽 조직은 또한 데이터 거버넌스와 규정을 강조하여 공급업체가 현지화된 분석 및 안전한 클라우드 통합 AIOps 프레임워크를 제공하도록 압박합니다.
아시아 태평양 (APAC)
아시아 태평양은 광범위한 클라우드 마이그레이션, 확장되는 디지털 서비스, 통신 및 핀테크 생태계의 급속한 성장에 힘입어 약 22%의 시장 점유율로 가장 빠르게 성장하는 지역을 나타냅니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가들은 기업들이 대량의 디지털 워크로드와 엣지 기반 애플리케이션을 지원하기 위해 IT 운영을 현대화함에 따라 채택을 가속화하고 있습니다. AIOps 플랫폼은 대규모 분산 인프라 전반에 걸쳐 실시간 분석, 자동화된 문제 해결 및 성능 최적화를 위해 주목받고 있습니다. 정부 주도의 디지털화 프로그램, 증가하는 전자 상거래 활동 및 하이퍼스케일 데이터 센터 확장은 지역 수요를 크게 강화합니다. 기업 전반에 걸친 AI 및 자동화의 증가하는 채택은 APAC을 주요 성장 엔진으로 자리매김합니다.
라틴 아메리카
라틴 아메리카는 브라질, 멕시코, 칠레, 콜롬비아 전역에서 채택이 점차 증가함에 따라 글로벌 AIOps 플랫폼 시장의 약 8%를 차지하고 있습니다. BFSI, 통신, 소매 분야의 조직들은 운영 중단 시간을 줄이고 하이브리드 클라우드 성능을 관리하며 IT 사건 대응을 간소화하기 위해 AIOps에 투자하고 있습니다. 지역의 성장하는 디지털 서비스 생태계와 클라우드 기반 애플리케이션의 통합 증가가 실시간 이상 탐지 및 자동화된 운영에 대한 필요성을 촉진합니다. 예산 제약으로 인해 소규모 기업에서는 채택이 느리지만, 관리 서비스 제공업체가 비용 효율적인 AIOps 솔루션을 도입함에 따라 관심이 증가하고 있습니다. 통신 현대화 및 핀테크 확장은 지역 기회를 더욱 강화합니다.
중동 및 아프리카 (MEA)
중동 및 아프리카 지역은 UAE, 사우디아라비아, 남아프리카, 카타르의 증가하는 디지털 전환 프로그램에 힘입어 글로벌 시장의 약 6%를 차지하고 있습니다. 대기업 및 정부 기관은 인프라 신뢰성을 향상시키고 사이버 보안 태세를 강화하며 클라우드 마이그레이션 전략을 지원하기 위해 AIOps를 채택하고 있습니다. 지역의 스마트 시티 이니셔티브, 데이터 센터 및 5G 롤아웃에 대한 투자 증가는 AI 기반 운영 인텔리전스에 대한 새로운 수요를 창출합니다. 자동화 성숙도가 제한되어 있어 신흥 시장에서는 채택이 느리지만, 글로벌 클라우드 제공업체 및 시스템 통합업체와의 파트너십 확장은 주요 부문 전반에 걸쳐 AIOps 배포를 가속화하고 있습니다.
시장 세분화:
솔루션별
- AIOps 플랫폼
- 서비스
- 구현 서비스
- 라이선스 및 유지보수 서비스
- 교육 및 교육 서비스
애플리케이션별
- 실시간 분석
- 애플리케이션 성능 관리
- 인프라 관리
산업별
- BFSI
- 헬스케어 및 생명 과학
- 소매 및 소비재
- IT 및 통신
지리별
- 북아메리카
- 유럽
- 독일
- 프랑스
- 영국
- 이탈리아
- 스페인
- 유럽 기타 지역
- 아시아 태평양
- 중국
- 일본
- 인도
- 대한민국
- 동남아시아
- 아시아 태평양 기타 지역
- 라틴 아메리카
- 중동 및 아프리카
- GCC 국가
- 남아프리카
- 중동 및 아프리카 기타 지역
경쟁 구도
AIOps 플랫폼 시장의 경쟁 구도는 글로벌 기술 리더, 클라우드 제공업체, 그리고 AI 기반 관측 전문 벤더들이 고급 자동화 및 예측 지능 기능을 제공하기 위해 경쟁하는 것으로 특징지어집니다. 주요 업체들은 하이브리드, 멀티 클라우드, 엣지 환경을 지원하는 통합 데이터 레이어와 통합이 풍부한 아키텍처를 갖춘 기계 학습 모델을 강화하여 제품 포트폴리오를 확장하는 데 중점을 둡니다. 전략적 우선순위에는 이상 탐지 강화, 실시간 분석 개선, 저코드 및 노코드 워크플로를 통한 자율적 복구 기능 활성화가 포함됩니다. 벤더들은 클라우드 하이퍼스케일러, IT 서비스 제공업체, DevOps 플랫폼과의 파트너십을 통해 기업 채택을 가속화하고 배포 생태계를 확장하고 있습니다. 시장 경쟁은 가상 비서 및 자연어 사건 분석과 같은 생성 AI 기능을 통합하여 사용자 경험을 차별화하면서 더욱 치열해집니다. 지속적인 혁신, 생태계 파트너십, 확장 가능한 AI 프레임워크는 경쟁 역학을 형성하며, 벤더들은 높은 가용성과 운영 탄력성을 추구하는 BFSI, 통신, 헬스케어 및 디지털 네이티브 기업을 대상으로 하고 있습니다.
핵심 플레이어 분석
- 브로드컴
- 다이나트레이스
- HCL 테크놀로지스 리미티드
- 프로핏스토어 데이터 서비스, Inc.
- VMware
- 스플렁크 Inc.
- IBM
- 마이크로 포커스
- BMC 소프트웨어
- 무그소프트
최근 개발
- 2025년 11월, 다이나트레이스는 Microsoft Azure를 위한 AI 기반 관측, 자동화된 복구 힌트, Microsoft의 Azure SRE 에이전트를 통한 심층적인 텔레메트리를 통합한 맞춤형 클라우드 운영 솔루션의 미리보기를 발표했습니다.
- 2025년 8월, VMware(브로드컴 Inc. 산하)는 “프라이빗 AI 서비스”가 VMware Cloud Foundation 9.0의 표준 구성 요소가 될 것이라고 발표했습니다.
- 2024년 12월, 브로드컴은 반도체 속도를 향상시키기 위한 3.5D XDSiP 기술을 공개했으며, 이는 AIOps 플랫폼에 특정되지 않지만, 그들의 광범위한 AI/관측 스택을 지원합니다.
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보고서 범위
연구 보고서는 솔루션, 애플리케이션, 수직 산업 및 지리학을 기반으로 한 심층 분석을 제공합니다. 주요 시장 플레이어에 대한 개요를 제공하며, 그들의 비즈니스, 제품 제공, 투자, 수익원 및 주요 애플리케이션을 상세히 설명합니다. 또한, 보고서는 경쟁 환경, SWOT 분석, 현재 시장 동향, 주요 동인 및 제약에 대한 통찰력을 포함합니다. 더불어, 최근 몇 년간 시장 확장을 주도한 다양한 요인들을 논의합니다. 보고서는 또한 시장 역학, 규제 시나리오 및 산업을 형성하는 기술 발전을 탐구합니다. 외부 요인 및 글로벌 경제 변화가 시장 성장에 미치는 영향을 평가합니다. 마지막으로, 시장의 복잡성을 탐색하기 위한 신규 진입자 및 기존 기업에 대한 전략적 권장 사항을 제공합니다.
미래 전망
- 조직이 완전한 자율 모니터링 및 복구로 전환함에 따라 AIOps 플랫폼은 기업 IT 운영의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.
- 생성형 AI는 복잡한 환경 전반에서 사건 요약, 자동 문제 해결 및 안내 복구 워크플로우를 크게 향상시킬 것입니다.
- 하이브리드 및 멀티 클라우드 생태계는 통합 관측 및 도메인 간 상관 관계 기능에 대한 더 깊은 수요를 촉진할 것입니다.
- 실시간 분석 및 예측 지능이 확장되어 성능 이상 및 고충격 중단의 조기 감지를 가능하게 할 것입니다.
- AIOps 채택은 극단적인 데이터 볼륨 및 저지연 운영 요구를 지원하기 위해 통신 및 5G 네트워크에서 가속화될 것입니다.
- AIOps와 SecOps 간의 통합이 강화되어 위협 감지를 위한 통합 운영-보안 지능 계층을 생성할 것입니다.
- 엣지 컴퓨팅 성장은 소스에서 텔레메트리를 분석할 수 있는 분산 AIOps 모델의 필요성을 증가시킬 것입니다.
- 로우코드 및 노코드 자동화가 두각을 나타내어 복구 워크플로우의 빠른 배포를 가능하게 할 것입니다.
- BFSI, 헬스케어 및 제조 분야의 특수 운영 요구를 해결하기 위한 산업별 AIOps 프레임워크가 등장할 것입니다.
- 클라우드 제공업체와의 벤더 통합 및 전략적 파트너십이 경쟁 역학을 형성하고 생태계 기능을 확장할 것입니다.
