시장 개요:
글로벌 IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) 시장은 2024년에 52억 8천만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 22.2%의 강력한 CAGR을 반영하여 2032년까지 262억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
| 보고서 속성 |
세부사항 |
| 역사적 기간 |
2020-2023 |
| 기준 연도 |
2024 |
| 예측 기간 |
2025-2032 |
| 2024년 IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) 시장 규모 |
52억 8천만 달러 |
| IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) 시장, CAGR |
22.2% |
| 2032년 IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) 시장 규모 |
262억 5천만 달러 |
AIOps 시장은 Moogsoft, AppDynamics, Broadcom, Resolve Systems, HCL Technologies, ProphetStor Data Services, Splunk Inc., BMC Software, IBM Corporation, Micro Focus와 같은 회사들이 경쟁적 혁신을 주도하는 글로벌 기술 리더와 AI 기반 플랫폼 전문 제공업체의 강력한 조합에 의해 형성됩니다. 이러한 기업들은 통합 가시성, 머신러닝 자동화, GenAI 지원 사건 관리 솔루션을 통해 포트폴리오를 확장합니다. 북미는 성숙한 클라우드 생태계와 AI 기반 IT 운영의 초기 기업 채택에 힘입어 약 38%의 점유율로 글로벌 시장을 선도합니다. 유럽과 아시아 태평양은 대규모 분산 IT 환경 전반에 걸친 예측 모니터링에 대한 수요 증가와 빠른 디지털 전환의 혜택을 받고 있습니다.
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시장 통찰력:
- 글로벌 IT 운영을 위한 인공지능(AIOps) 시장은 2024년에 52억 8천만 달러에 도달했으며, 2032년까지 262억 5천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 22.2%로 성장할 것으로 보입니다.
- 빠른 디지털 전환, 증가하는 IT 복잡성, 자동화된 사건 탐지의 필요성은 계속해서 채택을 촉진하고 있으며, 플랫폼 기반 AIOps 솔루션은 통합 분석 및 엔드 투 엔드 가시성 기능으로 인해 가장 큰 세그먼트 점유율을 차지하고 있습니다.
- 주요 트렌드로는 생성적 AI의 통합, 확장되는 가시성 플랫폼, 예측적 인사이트 제공 및 자율적 문제 해결 워크플로우를 위한 DevOps 및 SecOps와의 증가된 정렬이 포함됩니다.
- IBM, Splunk, Broadcom, Moogsoft, BMC와 같은 플레이어들이 ML 모델을 강화하고 클라우드 네이티브 기능을 확장하며 전략적 파트너십을 추구하면서 경쟁 강도가 높게 유지되고 있으며, 비용, 기술 부족, 데이터 통합 문제는 주목할 만한 제약으로 작용하고 있습니다.
- 지역적으로는 북미가 약 38%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, 유럽이 약 27%, 아시아 태평양이 약 24%로 뒤를 잇고 있으며, 강력한 클라우드 채택과 지능형 IT 자동화에 대한 투자 증가가 이를 뒷받침하고 있습니다.
시장 세분화 분석:
제공 방식별
플랫폼 부문은 데이터 수집, 이벤트 상관관계, 가시성 및 자동화된 사건 대응을 단일 생태계 내에서 통합할 수 있는 능력으로 인해 AIOps 시장을 지배하며 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 기업들은 독립형 서비스보다 통합 플랫폼을 선호하는데, 이는 하이브리드 IT 스택 전반에 걸쳐 더 빠른 근본 원인 분석과 지속적인 성능 최적화를 제공하기 때문입니다. 클라우드 네이티브 환경과 마이크로서비스 아키텍처의 복잡성이 증가함에 따라 엔드 투 엔드 가시성과 예측 분석을 제공하는 플랫폼의 채택이 더욱 증가하고 있습니다. 서비스는 조직들이 AIOps 통합을 가속화하기 위해 컨설팅, 맞춤화 및 관리 운영을 찾으면서 꾸준히 성장하고 있습니다.
- 예를 들어, AIOps 플랫폼은 IT 환경의 증가하는 복잡성과 현대 클라우드 네이티브 시스템에서 생성되는 방대한 데이터 볼륨을 관리하도록 설계되었습니다.
응용 분야별
인프라 관리가 선도적인 응용 분야 세그먼트를 대표하며, IT 팀이 서버, 스토리지, 네트워크 및 클라우드 리소스를 실시간으로 모니터링하기 위해 AIOps에 점점 더 의존함에 따라 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 분산 환경과 멀티 클라우드 채택의 급증은 자동화된 이상 탐지 및 용량 예측의 필요성을 증대시킵니다. 애플리케이션 성능 분석도 DevOps 팀이 AIOps를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 지연을 최소화하고 사용자 경험을 개선함에 따라 빠르게 확장되고 있습니다. 실시간 분석 및 네트워크 및 보안 관리는 디지털 생태계 전반에 걸쳐 사전 위협 탐지 및 운영 회복력에 대한 수요에 의해 주목받고 있습니다.
- 예를 들어, Dynatrace는 Davis AI 엔진이 마이크로서비스 환경 전반에서 매일 9천억 개 이상의 종속성을 분석한다고 보고하며, Splunk Observability Cloud는 하루에 50테라바이트 이상의 원격 측정 데이터를 수집하고, Cisco의 위협 인텔리전스 스택은 매 24시간마다 4천억 개 이상의 보안 이벤트를 처리하며, Broadcom의 DX AIOps 플랫폼은 매월 7천억 개 이상의 성능 및 이벤트 데이터 포인트를 상관 분석합니다.
배포 방식별
클라우드 배포는 확장성, 빠른 배포 능력, 현대 디지털 인프라가 생성하는 방대한 원격 측정 데이터를 처리할 수 있는 능력에 힘입어 AIOps 시장에서 지배적인 점유율을 차지하고 있습니다. 클라우드 네이티브 및 컨테이너 기반 아키텍처를 채택하는 조직은 유연성과 최소한의 유지보수 부담을 위해 클라우드 AIOps 솔루션을 선호합니다. 이 모델은 글로벌 디지털 전환 이니셔티브와 강력하게 연계되어 채택을 가속화합니다. 온프레미스 배포는 엄격한 데이터 관리 및 통제가 필요한 고도로 규제된 산업에서 여전히 중요성을 유지합니다. 그러나 하이브리드 모델은 다양한 IT 워크로드에서 보안, 비용, 운영 민첩성을 균형 있게 유지하려는 기업들 사이에서 부상하고 있습니다.
주요 성장 동력:
증가하는 IT 인프라 복잡성과 자동화된 운영의 필요성
하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 급속한 확장은 AIOps 채택의 주요 동력으로, 기업들이 점점 더 분산되는 IT 생태계를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 현대 디지털 워크로드는 엄청난 양의 로그, 메트릭 및 추적을 생성하여 수동 모니터링이 비효율적이고 느리게 만듭니다. AIOps 플랫폼은 기계 학습, 패턴 인식 및 자동 상관 분석을 적용하여 동적 환경 전반에 걸쳐 실시간 가시성을 보장함으로써 이 문제를 해결합니다. 조직은 또한 AIOps를 활용하여 사건 탐지 평균 시간(MTTD)과 해결 평균 시간(MTTR)을 줄여 서비스 신뢰성과 운영 연속성을 개선합니다. 기업이 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화된 배포 및 분산 애플리케이션을 확장함에 따라 AIOps는 사전 이상 탐지, 용량 계획 및 자동화된 수정에 필수적이 됩니다. 디지털 전환 이니셔티브가 성능 기대치를 높이고 더 큰 운영 회복력을 요구함에 따라 이러한 수요는 더욱 강화됩니다.
- 예를 들어, Dynatrace의 Davis AI는 매일 9천억 개 이상의 애플리케이션 및 인프라 종속성을 분석하고, Splunk Observability Cloud는 매일 50테라바이트 이상의 텔레메트리를 수집하며, Cisco의 SecureX는 24시간마다 4천억 개 이상의 보안 이벤트를 처리하고, Google의 Borg 클러스터는 초당 10,000개 이상의 컨테이너 작업을 조정하며, Netflix의 Atlas 텔레메트리 엔진은 분당 25억 개 이상의 메트릭 업데이트를 기록하여 AIOps가 관리해야 하는 전례 없는 운영 규모를 보여줍니다.
클라우드 네이티브 및 DevOps 관행의 증가하는 채택
DevOps, 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE), 클라우드 네이티브 개발을 채택하는 기업들은 점점 더 빠른 릴리스 주기와 지속적인 서비스 가용성을 지원하기 위해 AIOps에 의존하고 있습니다. DevOps 팀은 AIOps를 사용하여 코드 변경 사항을 성능 이벤트와 연관시키고, 디버깅을 간소화하며, 배포 위험을 줄입니다. 대규모로 운영되는 마이크로서비스와 Kubernetes 클러스터가 있는 클라우드 네이티브 환경에서 AIOps 도구는 팀이 상호 의존성을 이해하고 중단을 초래하기 전에 문제를 감지하는 데 도움을 줍니다. 코드형 인프라 및 자동화 프레임워크로의 전환은 운영 효율성을 유지하기 위한 AI 기반 인사이트를 찾는 조직이 증가함에 따라 AIOps 통합을 더욱 강화합니다. 지속적인 배포 환경은 복잡한 텔레메트리 패턴을 생성하여 AIOps가 성능 편차를 예측하고 병목 현상을 방지하는 데 중요합니다. 기업이 서버리스 컴퓨팅, API 기반 워크로드 및 분산 아키텍처를 더 많이 배포함에 따라 AIOps는 종단 간 가시성과 자동화된 의사 결정을 가능하게 하는 기본 계층으로 부상하고 있습니다.
- 예를 들어, GitHub는 CI/CD 파이프라인 전반에 걸쳐 매일 3억 개 이상의 코드 푸시 이벤트를 기록하고, Google의 Kubernetes Engine은 전 세계 워크로드에서 주당 40억 개 이상의 컨테이너 재시작을 관리하며, AWS Lambda는 시간당 35억 개 이상의 서버리스 호출을 실행하고, Dynatrace의 Davis AI는 매월 9조 개 이상의 애플리케이션 종속성을 처리하며, Netflix의 Spinnaker는 매일 7,000개 이상의 자동 배포를 실행하여 AIOps가 이제 필수적인 운영 규모를 보여줍니다.
비용 최적화 및 운영 효율성에 대한 기업의 집중 증가
비용 최적화는 증가하는 클라우드 지출, 증가하는 유지보수 필요성, 높은 자원 활용에 직면한 대규모 IT 조직의 전략적 우선순위가 되고 있습니다. AIOps 플랫폼은 로그 분석, 용량 할당, 사건 분류, 시스템 상태 모니터링과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 운영 오버헤드를 줄이는 데 도움을 줍니다. 이러한 변화는 인간의 개입을 크게 줄이고 가동 중단 시간을 최소화하여 측정 가능한 비용 절감을 가져옵니다. AIOps 솔루션 내의 예측 분석은 조직이 클라우드 소비를 최적화하고, 컴퓨팅 리소스를 적절히 조정하며, 사용되지 않거나 과소 사용된 자산을 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한, AIOps 기반 인사이트는 일관된 서비스 성능을 보장하면서 IT 운영 팀의 부담을 줄여 SLA 관리를 개선합니다. 기업이 예산 제약과 높은 서비스 신뢰성을 균형 있게 유지하려고 함에 따라 AIOps는 지능형 비용 관리, 에너지 효율성 및 복잡한 디지털 환경 전반의 간소화된 운영을 위한 핵심 촉진제로 부상하고 있습니다.
주요 동향 및 기회:
관찰 주도 AIOps 및 통합 모니터링 플랫폼의 확장
시장을 형성하는 주요 동향은 관찰 가능성과 AIOps의 통합 플랫폼으로의 융합으로, 현대 IT 시스템 전반에 걸쳐 포괄적인 가시성을 제공합니다. 조직들은 점점 더 고립된 모니터링 도구를 실시간으로 로그, 메트릭, 추적, API 및 이벤트를 집계하는 통합 솔루션으로 대체하고 있습니다. 이 동향은 깊이 있는 종속성을 식별하고 실패를 예측할 수 있는 AI 강화 관찰 계층을 제공하는 공급업체에게 기회를 창출합니다. 사용자 경험이 경쟁 차별화 요소가 되면서, 통합 AIOps 플랫폼은 기업이 애플리케이션 성능을 보호하고 근본 원인 분석을 가속화하는 데 도움을 줍니다. 분산 클라우드 네트워크, 엣지 컴퓨팅 및 5G의 부상은 지속적인 성능 최적화를 지원하는 지능형 관찰 솔루션에 대한 수요를 더욱 높입니다. 예측 분석, 토폴로지 매핑 및 교차 도메인 상관 관계를 통합하는 공급업체는 상당한 이익을 얻을 수 있습니다.
- 예를 들어, Datadog는 고객 인프라 전반에서 매월 2.5조 개 이상의 로그 이벤트를 수집하고, Dynatrace의 Grail 엔진은 매일 5000억 개 이상의 로그와 추적을 저장 및 처리하며, Splunk Observability Cloud는 매일 50테라바이트 이상의 원격 측정을 캡처하고, New Relic의 원격 측정 파이프라인은 분당 12억 개 이상의 데이터 포인트를 처리하며, Cisco의 AppDynamics는 전 세계적으로 초당 35억 개 이상의 비즈니스 트랜잭션을 추적하고, Cloudflare는 초당 4500만 개 이상의 HTTP 요청을 분석하여 통합 관찰-AIOps 플랫폼이 관리하도록 설계된 엄청난 데이터 규모를 강조합니다.
IT 운영에서의 GenAI 및 대형 언어 모델(LLM)의 채택
생성 AI 및 LLM 기반 자동화는 AIOps 환경을 재구성하여 보다 직관적이고 자율적인 IT 운영을 가능하게 합니다. LLM 통합 AIOps 플랫폼은 사건을 요약하고, 수정 단계를 추천하며, RCA 보고서를 작성하고, 자연어를 사용하여 복잡한 시스템 원격 측정을 해석할 수 있습니다. 이는 IT 팀의 인지 부담을 크게 줄이고 의사 결정을 가속화합니다. GenAI 기반 자동화는 대화형 문제 해결, 지능형 런북 및 수동 개입을 최소화하는 자가 치유 워크플로우에 대한 기회를 열어줍니다. 기업이 AI 보조자 및 자율 IT 어시스턴트에 투자함에 따라 GenAI 기능을 플랫폼에 내장한 AIOps 공급업체는 경쟁 우위를 얻고 있습니다. 이 동향은 클라우드, DevOps 및 SRE 환경에서 운영 생산성과 부서 간 협업을 모두 향상시킵니다.
- 예를 들어, Microsoft는 Azure AI 인프라가 기업 코파일럿 전반에 걸쳐 하루에 1.8조 이상의 토큰 작업을 처리한다고 밝혔으며, Google의 Gemini 모델은 실시간 추론 작업을 위해 26,000개 이상의 TPU v5e 칩 클러스터에서 운영됩니다. IBM의 watsonx 어시스턴트는 기업 배포에서 매월 1,400만 건 이상의 IT 서비스 상호작용을 자동화하며, AWS Bedrock은 운영 자동화 사용 사례 전반에 걸쳐 매월 120억 건 이상의 모델 호출 요청을 기록하여 GenAI가 IT 운영에 진입하는 규모를 보여줍니다.
보안-AIOps 융합에 대한 증가하는 수요
AIOps와 보안 운영(SecOps)의 융합은 사이버 위협이 더욱 정교하고 빈번해짐에 따라 새로운 시장 기회를 창출하고 있습니다. 보안-AIOps 플랫폼은 인프라 데이터를 위협 인텔리전스 피드와 연계하여 이상을 감지하고, 측면 이동을 방지하며, 사건 대응을 자동화합니다. 제로 트러스트 아키텍처를 채택하는 조직은 실시간으로 의심스러운 활동을 식별하고 위험을 더 빠르게 완화하기 위해 AI 기반 인사이트에 점점 더 의존하고 있습니다. AIOps와 SIEM, SOAR, XDR 솔루션의 통합은 도메인 간 가시성을 향상시키고 대응 정확성을 개선합니다. 하이브리드 네트워크가 공격 표면을 확장함에 따라 보안 분석이 내장된 AIOps 플랫폼에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
주요 과제:
데이터 품질, 통합 복잡성, 모델 훈련 한계
AIOps는 고품질, 구조화된, 포괄적인 데이터 세트에 크게 의존하지만, 많은 조직이 분산된 데이터 소스와 일관성 없는 로깅 관행으로 어려움을 겪고 있습니다. 레거시 시스템, 온프레미스 자산, 멀티 클라우드 플랫폼에서 로그, 메트릭, 추적, 이벤트를 통합하는 것은 운영상의 장벽을 만들고 AIOps 배포를 지연시킵니다. 불량한 데이터 위생은 모델 훈련 정확성에 영향을 미쳐 거짓 긍정 또는 불완전한 인사이트를 초래합니다. 또한, 조직은 매우 동적인 작업 부하로 인해 이상 감지를 위한 정확한 기준선을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 장애물은 AIOps에서 가치를 실현하는 데 필요한 시간을 증가시키고 데이터 완전성과 신뢰성을 보장하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크를 요구합니다.
기술 격차, 높은 구현 비용, 변화 관리 문제
AIOps 구현에는 데이터 과학, ML 운영, 관측 엔지니어링, 자동화 워크플로우 역량에 대한 전문 기술이 필요하지만, 많은 조직이 이를 갖추고 있지 않습니다. 훈련된 전문가의 부족은 채택을 저해하고 제3자 서비스 제공업체에 대한 의존도를 증가시킵니다. 플랫폼 통합, 맞춤화, 지속적인 유지보수에 대한 높은 초기 비용은 예산이 제한된 기업에 추가적인 도전을 안겨줍니다. IT 팀 내 자동화에 대한 저항과 직무 대체에 대한 우려도 AIOps 구현을 지연시킵니다. 효과적인 변화 관리, 인력 교육, 점진적인 채택 전략은 이러한 장벽을 극복하고 성공적인 AIOps 배포를 보장하는 데 필수적입니다.
지역 분석:
북미
북미는 클라우드 기술의 조기 채택, 강력한 디지털 전환 이니셔티브, 주요 AIOps 공급업체의 존재에 힘입어 AIOps 시장을 약 38%의 점유율로 선도하고 있습니다. BFSI, 통신, 소매, 의료 분야의 기업들은 관측성을 향상시키고, 하이브리드 IT 운영을 최적화하며, 사건 대응을 자동화하기 위해 AIOps를 점점 더 많이 배포하고 있습니다. 미국은 높은 AI 혁신 지출과 GenAI 기반 IT 자동화의 빠른 통합에 힘입어 주요 기여자로 남아 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처와 복잡한 IT 환경에 대한 의존도가 증가함에 따라 북미는 AIOps 솔루션의 가장 크고 성숙한 시장으로서의 위치를 확고히 하고 있습니다.
유럽
유럽은 전 세계 AIOps 시장의 약 27%를 차지하며, 서비스 신뢰성, 사이버 보안 및 운영 회복력을 강조하는 강력한 규제 프레임워크에 의해 지원됩니다. 독일, 영국, 프랑스와 같은 국가들은 기업들이 IT 인프라를 현대화하고 AIOps를 하이브리드 클라우드 거버넌스 모델에 통합함에 따라 채택을 가속화하고 있습니다. 제조, 에너지, 금융 분야의 디지털화가 증가하면서 예측 모니터링 및 자동 이상 탐지에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 규제 준수 중심의 자동화와 실시간 가시성에 대한 지역의 집중은 플랫폼 채택을 강화합니다. AI 및 관찰 가능성에 대한 투자가 증가함에 따라 유럽은 글로벌 AIOps 시장에서의 입지를 계속 확장하고 있습니다.
아시아-태평양
아시아-태평양은 AIOps 시장의 약 24%를 차지하며, 빠른 클라우드 마이그레이션, 대규모 디지털 생태계 및 증가하는 기업 자동화 수요로 인해 가장 빠르게 성장하는 지역을 나타냅니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 주요 경제국들은 통신, 금융 서비스 및 전자 상거래 부문에서 대량의 분산 IT 환경을 관리하기 위해 AIOps를 배치합니다. 컨테이너화된 워크로드, 마이크로서비스 및 5G 네트워크의 가속화는 통합 모니터링 및 실시간 분석에 대한 수요를 증가시킵니다. 기술 투자 증가와 디지털 기술을 갖춘 인력 덕분에 아시아-태평양은 공격적인 속도로 시장 점유율을 계속 확대하고 있습니다.
라틴 아메리카
라틴 아메리카는 AIOps 시장의 약 6%를 차지하며, 은행, 통신, 제조 및 공공 부문 조직 전반에 걸친 디지털 현대화 이니셔티브에 의해 꾸준한 채택이 이루어지고 있습니다. 브라질과 멕시코는 기업들이 운영 성능을 개선하고, 다운타임을 줄이며, 서비스 신뢰성을 향상시키기 위해 클라우드 기반 AIOps 플랫폼을 점점 더 많이 구현함에 따라 지역을 선도하고 있습니다. 하이브리드 IT 환경의 확장과 실시간 분석에 대한 수요 증가가 시장 성장을 지원합니다. 제한된 기술 전문성과 예산 제약과 같은 도전 과제에도 불구하고, 지역의 디지털 우선 전환과 AI 투자 증가가 주요 산업 전반에서 AIOps 채택을 계속 강화하고 있습니다.
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카 지역은 AIOps 시장의 약 5%를 차지하며, 조직들이 IT 시스템을 현대화하고 지능형 자동화를 채택함에 따라 채택이 점차 증가하고 있습니다. UAE, 사우디아라비아, 남아프리카와 같은 국가들은 국가 디지털 전환 프로그램과 클라우드 인프라 확장을 통해 지역 모멘텀을 주도합니다. 정부, 통신, 석유 및 가스, 금융 서비스와 같은 부문에서 실시간 모니터링 및 예측 통찰력이 중요한 수요가 증가하고 있습니다. 기술 부족과 불균형한 디지털 성숙도와 같은 도전 과제가 지속되지만, 스마트 기술에 대한 지속적인 투자가 장기적인 지역 성장을 지원합니다.
시장 세분화:
제공 방식별
응용 프로그램별
- 인프라 관리
- 애플리케이션 성능 분석
- 실시간 분석
- 네트워크 및 보안 관리
- 기타
배포 방식별
지리적 위치별
- 북미
- 유럽
- 아시아 태평양
- 중국
- 일본
- 인도
- 대한민국
- 동남아시아
- 기타 아시아 태평양
- 라틴 아메리카
- 중동 및 아프리카
- GCC 국가
- 남아프리카
- 기타 중동 및 아프리카
경쟁 구도:
AIOps 시장은 기존의 기술 공급업체, 클라우드 서비스 제공업체, 빠르게 성장하는 AI 네이티브 플랫폼에 의해 주도되는 경쟁 구도를 특징으로 합니다. 주요 기업들은 관측 가능성 기능을 확장하고, 생성 AI를 내장하며, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 자동화를 강화하는 데 중점을 둡니다. 주요 플레이어들은 플랫폼 통합, 로그 분석, 이벤트 상관관계, 실시간 원격 측정을 통합하여 통합된 IT 운영을 제공하는 데 중점을 둡니다. 전략적 이니셔티브에는 하이퍼스케일러와의 파트너십, 분석 및 모니터링 스타트업 인수, 운영 회복력을 강화하는 셀프 힐링 워크플로우 개발이 포함됩니다. 공급업체들은 BFSI, 통신, 헬스케어 디지털화를 지원하는 산업별 솔루션을 통해 차별화합니다. 기업들이 지능형 자동화를 우선시함에 따라, 시장 경쟁은 고급 ML 모델, LLM 지원 운영, 예측 분석 엔진을 중심으로 심화됩니다. 지속적인 혁신, 확장성, 생태계 통합은 글로벌 AIOps 시장에서 리더십을 이끄는 핵심 성공 요소로 남아 있습니다.
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주요 플레이어 분석:
- Moogsoft
- AppDynamics
- Broadcom
- Resolve Systems
- HCL Technologies Limited
- ProphetStor Data Services, Inc.
- Splunk Inc.
- BMC Software, Inc.
- IBM Corporation
- Micro Focus
최근 개발 사항:
- 2025년 10월, Broadcom은 OpenAI와의 전략적 협력을 발표하여 맞춤형 AI 가속기 및 네트워크 시스템을 공동 개발하였으며, 이는 IT 운영 역량을 위한 AI 인프라에서 중요한 진전을 나타냅니다.
- 2025년 6월, HCL Technologies는 AMD와의 전략적 제휴를 통해 미래 지향적인 AI 솔루션을 개발하고, 공동 혁신 연구소 및 기업 디지털 전환을 위한 교육을 통해 AIOps를 강화했습니다.
- 2023년 2월, ProphetStor는 자사의 자원 예측 및 관리에 대한 다층 상관 방법에 대해 미국 특허 번호 11579933을 확보하였으며, 이는 자사의 AIOps 플랫폼 Federator.ai에 중요한 이정표가 되었습니다.
- 2022년 2월, Microsoft가 개발한 Singularity라는 새로운 AI 플랫폼 서비스가 공개되어 수백 또는 수천 개의 GPU 및 AI 가속기의 협업을 지원합니다. 모든 장치는 인프라 서비스에 의해 단일 클러스터로 취급됩니다. 이는 자원이 낭비되지 않고 모든 장치가 최대한 활용되도록 보장합니다.
보고서 범위:
연구 보고서는 제공, 응용, 배포 및 지리를 기반으로 한 심층 분석을 제공합니다. 주요 시장 플레이어를 상세히 설명하며, 그들의 비즈니스 개요, 제품 제공, 투자, 수익원 및 주요 응용 분야를 제공합니다. 또한, 보고서는 경쟁 환경, SWOT 분석, 현재 시장 동향, 주요 동인 및 제약 조건에 대한 통찰력을 포함합니다. 더 나아가, 최근 몇 년간 시장 확장을 주도한 다양한 요인을 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, 신규 진입자 및 기존 기업이 시장의 복잡성을 탐색할 수 있도록 전략적 권장 사항을 제공합니다.
미래 전망:
- AIOps는 완전한 자율 IT 운영으로 진화하여 사건 감지, 분류 및 복구 전반에서 수동 개입을 줄일 것입니다.
- 생성 AI 및 LLM 기반 코파일럿은 대화형 문제 해결 및 빠른 의사 결정을 가능하게 하는 표준 기능이 될 것입니다.
- 통합 가시성 플랫폼은 로그, 메트릭, 추적 및 이벤트를 실시간으로 상호 도메인 통찰력으로 연관시키는 심층 분석을 통합할 것입니다.
- 클라우드 네이티브 AIOps 채택은 기업들이 Kubernetes, 마이크로서비스 및 컨테이너화된 작업 부하를 확장함에 따라 가속화될 것입니다.
- 보안 및 AIOps의 융합은 빠른 위협 감지 및 자동화된 위험 완화를 가능하게 하여 강화될 것입니다.
- 예측 분석은 용량 계획, 비용 관리 및 성능 최적화에서 더 큰 역할을 할 것입니다.
- 산업별 AIOps 솔루션은 BFSI, 통신, 의료 및 제조 분야에서 인기를 얻을 것입니다.
- 엣지 컴퓨팅의 성장은 분산되고 지연에 민감한 환경을 모니터링할 수 있는 AIOps 모델에 대한 수요를 촉진할 것입니다.
- DevOps 및 SRE 워크플로와의 통합이 심화되어 지속적인 제공 및 탄력적인 배포를 지원할 것입니다.
- 생태계 파트너십, 플랫폼 통합 및 AI 우선 제품 혁신에 의해 공급업체 경쟁이 심화될 것입니다.
