Обзор рынка
Рынок платформ AIOps был оценен в 1 867,5 миллионов долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 8 695,24 миллионов долларов США к 2032 году, с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 21,2% в течение прогнозируемого периода.
| ХАРАКТЕРИСТИКА ОТЧЕТА |
ДЕТАЛИ |
| Исторический период |
2020-2023 |
| Базовый год |
2024 |
| Прогнозируемый период |
2025-2032 |
| Размер рынка платформ AIOps в 2024 году |
1 867,5 миллионов долларов США |
| Рынок платформ AIOps, CAGR |
21,2% |
| Размер рынка платформ AIOps в 2032 году |
8 695,24 миллионов долларов США |
Рынок платформ AIOps доминируется технологическими лидерами, которые предлагают передовые возможности наблюдения, автоматизации и интеллектуального анализа инцидентов на основе ИИ. Ключевые игроки, такие как Broadcom, Dynatrace, HCL Technologies Limited, ProphetStor Data Services, Inc., VMware, Splunk Inc., IBM, Micro Focus, BMC Software и Moogsoft, продолжают расширять свои возможности через предиктивную аналитику, облачные интеграции и автоматизированный анализ первопричин. Эти поставщики конкурируют, улучшая возможности мониторинга в реальном времени, интегрируя функции генеративного ИИ и укрепляя операционную видимость в мультиоблачной среде. Северная Америка лидирует на глобальном рынке AIOps с оценочной долей в 38%, поддерживаемой значительными инвестициями в цифровую трансформацию, зрелыми ИТ-операционными средами и ранним внедрением в секторах BFSI, телекоммуникаций и технологий.
Access crucial information at unmatched prices!
Request your sample report today & start making informed decisions powered by Credence Research Inc.!
Download Sample
Анализ рынка
- Рынок платформ AIOps был оценен в 1 867,5 миллиона долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 8 695,24 миллиона долларов США к 2032 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 21,2% в течение прогнозируемого периода.
- Рост рынка обусловлен быстрым внедрением гибридных и мультиоблачных архитектур, увеличением сложности приложений и необходимостью сокращения MTTR за счет автоматического обнаружения инцидентов, корреляции событий и интеллектуальных рабочих процессов восстановления.
- Ключевые тенденции включают интеграцию генеративного ИИ в рабочие процессы AIOps, расширение на периферийные и 5G-среды, а также растущую конвергенцию AIOps с SecOps для получения унифицированной операционной информации и прогнозной аналитики.
- Конкурентная среда формируется крупными игроками, такими как Broadcom, Dynatrace, Splunk Inc., IBM, VMware, BMC Software и Moogsoft, которые сосредоточены на наблюдаемости с использованием ИИ, автоматизированной аналитике и облачной масштабируемости для укрепления своих позиций на рынке.
- Регионально Северная Америка лидирует с 38%, за ней следуют Европа с 26% и Азиатско-Тихоокеанский регион с 22%, в то время как по сегментам доминирует сегмент решений AIOps Platform благодаря высокому спросу со стороны предприятий на унифицированную, управляемую ИИ операционную видимость.
Анализ сегментации рынка:
По решению
Сегмент платформ AIOps занимает доминирующую долю на рынке благодаря своей способности интегрировать машинное обучение, корреляцию событий и автоматизированный анализ первопричин в унифицированные операционные рабочие процессы. Предприятия все чаще отдают приоритет полному наблюдению за стеком и предотвращению проблем, что усиливает спрос на развертывание платформ, а не отдельных услуг. Услуги по внедрению демонстрируют стабильный рост, поскольку организации расширяют облачные архитектуры и модернизируют устаревшие ИТ-активы, в то время как услуги по лицензированию и обслуживанию выигрывают от непрерывных циклов обновления. Услуги по обучению и образованию набирают популярность, поскольку предприятия повышают квалификацию команд для более эффективного использования аналитики и автоматизации, управляемых ИИ.
- Например, озеро данных Grail от Dynatrace обрабатывает несколько петабайт телеметрии в день, а его ИИ-движок Davis анализирует миллиарды зависимостей через Smartscape, обеспечивая высокоточную автоматизированную диагностику первопричин в сложных корпоративных средах.
По применению
Управление производительностью приложений (APM) представляет собой ведущий сегмент приложений, поддерживаемый его высокой степенью внедрения в средах, требующих непрерывного мониторинга микросервисов, распределенных приложений и гибридных облачных рабочих нагрузок. Организации используют AIOps с поддержкой APM для обнаружения аномалий, оптимизации использования ресурсов и сокращения времени простоя. Аналитика в реальном времени быстро расширяется из-за роста событийно-ориентированных архитектур и необходимости мгновенного получения информации о инцидентах. Управление инфраструктурой также демонстрирует сильный рост, поскольку предприятия автоматизируют прогнозирование емкости и обнаружение дрейфа конфигурации. Категория “Другие” включает нишевые случаи использования, где ИИ дополняет специализированные операционные рабочие процессы.
· Например, Splunk Observability Cloud использует модель трассировки NoSample™ с полной точностью, которая захватывает 100% охвата приложений без выборки, обеспечивая глубокую видимость в реальном времени через распределенные сервисы. Платформа коррелирует журналы, метрики и трассировки с миллисекундной точностью для улучшения обнаружения аномалий и сокращения среднего времени до разрешения в сложных средах APM.
По вертикали
Сектор BFSI доминирует на рынке, поскольку финансовые учреждения внедряют AIOps для повышения надежности обслуживания, ускорения устранения инцидентов и обеспечения соответствия в сложных средах с высоким объемом транзакций. Платформы AIOps помогают банкам сокращать время простоя, укреплять рабочие процессы по обнаружению мошенничества и поддерживать мониторинг цифровых каналов в реальном времени. За ними следуют здравоохранение и науки о жизни, которые все чаще используют AIOps для управления временем безотказной работы клинических систем и обеспечения безопасности потоков данных. Розничная торговля и потребительские товары используют AIOps для оптимизации производительности электронной коммерции и систем цепочки поставок, в то время как IT и телекоммуникации остаются основными пользователями из-за потребностей в автоматизации обширной сетевой инфраструктуры.
Ключевые факторы роста
Быстрое расширение гибридных и мультиоблачных сред
Ускоренная миграция к гибридным и мультиоблачным архитектурам является основным фактором роста для платформ AIOps. Предприятия, работающие с нагрузками в публичных облаках, частных облаках и локальных средах, сталкиваются с увеличенной сложностью в мониторинге, корреляции оповещений и управлении производительностью. Традиционные инструменты ИТ-операций не могут обработать огромный объем, разнообразие и скорость телеметрических данных, генерируемых распределенными системами. Платформы AIOps устраняют этот разрыв, применяя машинное обучение для обнаружения аномалий, автоматизации корреляции событий и предоставления прогнозных аналитических данных в масштабе. Растущие требования к наблюдаемости, вызванные микросервисами, кластерами Kubernetes и приложениями, управляемыми API, еще больше увеличивают зависимость от унифицированных решений AIOps. Поскольку организации стремятся к сквозной видимости и более быстрому разрешению инцидентов, внедрение AIOps усиливается в цифровых предприятиях, финансовых учреждениях, телекоммуникационных сетях и гипермасштабных инфраструктурах.
· Например, платформа Telemetry Data от New Relic обрабатывает метрики, логи, события и распределенные трассировки в реальном времени через архитектуру петабайтного масштаба, обеспечивая унифицированную корреляцию и запросы на уровне миллисекунд в гибридных и мультиоблачных средах.
Возрастающая потребность в автоматизированном управлении инцидентами и сокращении MTTR
Увеличение бизнес-стоимости простоя и деградации услуг вызывает сильный спрос на автоматизацию с поддержкой AIOps. Организации отдают приоритет инструментам, которые сокращают среднее время обнаружения (MTTD) и среднее время разрешения (MTTR) через обнаружение аномалий в реальном времени, автоматизированный анализ первопричин и интеллектуальное подавление оповещений. Платформы AIOps обеспечивают непрерывный мониторинг и корреляцию логов, метрик, трассировок и событий, позволяя ИТ-командам выявлять проблемы до того, как они повлияют на пользователей. Переход к проактивным операциям, а не реактивному устранению неполадок, поддерживает большую операционную устойчивость в таких секторах, как банковское дело, здравоохранение, розничная торговля и телекоммуникации. Автоматизация повторяющихся задач, таких как триаж инцидентов, обогащение тикетов и скрипты устранения, дополнительно повышает эффективность команды. Поскольку цифровые впечатления становятся центральными для лояльности клиентов, предприятия все чаще рассматривают AIOps как стратегическую необходимость для поддержания времени безотказной работы и оптимизации предоставления ИТ-услуг.
- Например, Operations Cloud от PagerDuty применяет машинное обучение для сжатия шума, группировки связанных оповещений и организации автоматизированных ответов, позволяя предприятиям сокращать объемы ручной работы по триажу в масштабе. Платформа предназначена для приема данных на уровне петабайта и маршрутизации событий в реальном времени, поддерживая операции с высоким объемом в гибридных и мультиоблачных средах по всему миру.
Рост наблюдаемости, принятие решений на основе аналитики и взрыв объема данных
Современные экосистемы предприятий генерируют огромные объемы машинных данных из приложений, сетевых узлов, облачных платформ, устройств IoT и систем безопасности. Этот экспоненциальный рост телеметрии является ключевым фактором быстрого внедрения платформ AIOps. Организациям требуются масштабируемые аналитические решения на базе ИИ для извлечения полезной информации из неструктурированных данных и устранения слепых зон в критически важных системах. Платформы AIOps интегрируют наблюдаемость, бизнес-аналитику и предсказательный интеллект, позволяя ИТ-командам предвидеть поведение систем и согласовывать операции с бизнес-результатами. Сочетание контекстуальных инсайтов, поведенческой базовой линии и автоматического обнаружения аномалий повышает скорость и точность принятия решений. По мере того как данные продолжают распространяться в распределенных средах, AIOps становится неотъемлемой частью управления операционной сложностью, улучшения надежности и поддержки высокоскоростной цифровой трансформации.
Ключевые тенденции и возможности
Внедрение AIOps с интеграцией GenAI для интеллектуальной автоматизации
Значительной отраслевой тенденцией является интеграция возможностей генеративного ИИ в платформы AIOps для улучшения интеллектуальности решений и операционной автоматизации. Копилоты на базе GenAI помогают ИТ-командам, резюмируя инциденты, создавая сценарии устранения и объясняя корневые причины на естественном языке. Поставщики внедряют помощников на базе LLM в панели наблюдаемости, что позволяет ускорить сортировку, направленное устранение неполадок и генерацию политик. Это слияние AIOps и GenAI открывает возможности для автономного реагирования на инциденты, предсказательного обслуживания и оркестрации рабочих процессов с учетом контекста. Тенденция особенно сильна в сегментах предприятий, где ИТ-команды управляют крупными распределенными операциями с ограниченными человеческими ресурсами. По мере улучшения точности моделей GenAI организации все чаще внедряют операционных помощников на базе ИИ для ускорения времени разрешения, сокращения ручной работы и поддержки круглосуточной операционной непрерывности.
- Например, Davis CoPilot от Dynatrace, анонсированный в июле 2023 года и доступный с конца 2024 года, использует хранилище данных Grail, специально созданное для приема, хранения и анализа объединенных данных наблюдаемости, безопасности и бизнеса в масштабе эксабайтов, что позволяет проводить контекстный анализ в гибридных и мультиоблачных средах.
Расширение AIOps в периферийных, 5G и распределенных ИТ-средах
Быстрый рост периферийных вычислений и сетей 5G представляет значительные возможности для платформ AIOps. Периферийные устройства и приложения с низкой задержкой генерируют непрерывную телеметрию, требующую корреляции в реальном времени и автоматического устранения. Решения AIOps помогают организациям управлять этой сложностью, предлагая распределенную наблюдаемость и предсказательные инсайты в географически распределенных инфраструктурах. Операторы связи, производственные предприятия, логистические центры и экосистемы умных городов все чаще интегрируют AIOps для обеспечения надежной производительности услуг на периферии. По мере ускорения развертывания 5G операторы сетей используют AIOps для прогнозирования емкости, динамического управления конфигурацией и автоматической изоляции неисправностей. Рост децентрализованных ИТ-архитектур позиционирует AIOps как критически важный инструмент для обеспечения высокодоступных, низкозадерживающих операционных экосистем.
· Например, пакет программного обеспечения Cognitive от Ericsson, усовершенствованный в 2024 году с добавлением объяснимого ИИ, использует глобально обученные модели ИИ для предоставления обоснования корневых причин, автоматического анализа сетевых событий и проектирования и оптимизации сети на базе ИИ. Это позволяет поставщикам услуг связи перейти от ручной настройки к оптимизации сети на основе данных и моделей в доменах RAN и ядра сети.
Растущие возможности в области безопасности, интегрированной с AIOps (конвергенция SecOps + AIOps)
Набирает обороты тенденция к объединению AIOps и операций безопасности, что позволяет организациям объединять мониторинг производительности и обнаружение угроз. По мере эволюции кибератак и увеличения распределенности ИТ-инфраструктур, командам SecOps требуются междоменные инсайты, которые объединяют операционные аномалии с предупреждениями о безопасности. Платформы AIOps предлагают эту конвергенцию, коррелируя отклонения в поведении, шаблоны доступа и телеметрию инфраструктуры. Эта интеграция улучшает раннюю идентификацию угроз и снижает количество ложных срабатываний за счет интеллектуального обогащения событий. Подход поддерживает архитектуры нулевого доверия и укрепляет устойчивость в секторах с высоким уровнем риска, таких как банковское дело, здравоохранение и телекоммуникации. Поставщики расширяют возможности платформ, включая AI-управляемую разведку угроз, создавая новые возможности для гибридных решений AIOps–SecOps.
Ключевые проблемы
Сложность интеграции данных и отсутствие стандартизации
Несмотря на широкий интерес, многие организации сталкиваются с серьезными проблемами при консолидации данных из различных инструментов мониторинга, устаревших систем, облачных сред и пользовательских приложений. Платформы AIOps сильно зависят от высококачественной, структурированной и хорошо коррелированной телеметрии, но разрозненные экосистемы часто не имеют стандартизации. Интеграция журналов, метрик, событий и трассировок в единый слой данных требует сложной настройки и продвинутой инженерии данных. Это замедляет сроки внедрения и ограничивает точность инсайтов машинного обучения. Кроме того, несогласованные форматы данных, фрагментация API и изолированные инструменты операций создают барьеры для достижения полнофункциональной видимости. Предприятия должны инвестировать в нормализацию данных, разработку коннекторов и рамки управления для эффективной эксплуатации AIOps в масштабе.
Дефицит навыков, сопротивление внедрению и высокая сложность развертывания
Внедрение AIOps часто затрудняется организационным сопротивлением и нехваткой навыков в области машинного обучения, инженерии автоматизации и продвинутых практик наблюдаемости. Многие ИТ-команды не имеют опыта работы с AI-управляемыми рабочими процессами, что приводит к нежеланию переходить от ручных операций к автоматизированным решениям. Сложность развертывания также представляет собой проблему, так как AIOps требует настройки моделей ML, конфигурации правил корреляции и согласования с существующими процессами ITSM. Бюджетные ограничения и опасения по поводу зависимости от поставщиков также замедляют внедрение. Без надлежащего обучения и культурной готовности организации испытывают трудности с полным использованием возможностей AIOps, ограничивая потенциал автоматизации и снижая возврат инвестиций.
Региональный анализ
Северная Америка
Северная Америка занимает крупнейшую долю рынка платформ AIOps, около 38%, благодаря сильному внедрению облачных технологий, продвинутым инициативам по модернизации ИТ и ранней интеграции AI-управляемых инструментов наблюдаемости в предприятиях. США лидируют в развертывании, так как организации уделяют приоритетное внимание автоматизированному реагированию на инциденты, прогнозной аналитике и мониторингу производительности гибридных облаков. Высокие инвестиции со стороны компаний BFSI, телекоммуникаций и цифровых компаний ускоряют внедрение, в то время как гипермасштабные облачные провайдеры продолжают интегрировать AIOps в портфели управляемых услуг. Регион также выигрывает от сильного присутствия поставщиков, зрелых культур DevOps и растущего спроса на AI-управляемые ИТ-операции в крупных корпоративных экосистемах.
Европа
Европа составляет примерно 26% мирового рынка платформ AIOps, поддерживаемого быстрыми усилиями по цифровой трансформации в Германии, Великобритании, Франции и странах Северной Европы. Предприятия все чаще внедряют AIOps для улучшения видимости инфраструктуры, управления сложными мультиоблачными средами и соблюдения строгих требований к времени безотказной работы. Сильная регуляторная направленность региона на операционную устойчивость, особенно в BFSI и критической инфраструктуре, увеличивает спрос на автоматизированный мониторинг и обнаружение аномалий. Расширяющееся внедрение сетей 5G и инициатив Industry 4.0 дополнительно стимулирует инвестиции. Европейские организации также подчеркивают важность управления данными и соблюдения нормативных требований, побуждая поставщиков предлагать локализованный анализ и безопасные облачно-интегрированные AIOps-решения.
Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC)
Азиатско-Тихоокеанский регион представляет собой самый быстрорастущий регион с долей рынка примерно 22%, обусловленной широкомасштабной миграцией в облако, расширением цифровых услуг и быстрым ростом телекоммуникационных и финтех-экосистем. Страны, такие как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, ускоряют внедрение, поскольку предприятия модернизируют ИТ-операции для поддержки высокообъемных цифровых рабочих нагрузок и приложений на периферии. Платформы AIOps набирают популярность благодаря аналитике в реальном времени, автоматизированному устранению неполадок и оптимизации производительности в крупных распределенных инфраструктурах. Программы цифровизации, инициируемые правительством, рост активности в электронной коммерции и расширение гипермасштабных дата-центров значительно укрепляют региональный спрос. Увеличение внедрения ИИ и автоматизации в предприятиях делает APAC ключевым двигателем роста.
Латинская Америка
Латинская Америка занимает около 8% мирового рынка платформ AIOps, и внедрение постепенно увеличивается в Бразилии, Мексике, Чили и Колумбии. Организации в BFSI, телекоммуникациях и розничной торговле инвестируют в AIOps для сокращения времени простоя, управления производительностью гибридных облаков и оптимизации реагирования на ИТ-инциденты. Растущая экосистема цифровых услуг в регионе, в сочетании с увеличением интеграции облачных приложений, создает потребность в обнаружении аномалий в реальном времени и автоматизированных операциях. Бюджетные ограничения замедляют внедрение в малых предприятиях, но интерес растет по мере того, как поставщики управляемых услуг предлагают экономически эффективные решения AIOps. Модернизация телекоммуникаций и расширение финтеха дополнительно укрепляют региональные возможности.
Ближний Восток и Африка (MEA)
Регион Ближнего Востока и Африки составляет около 6% мирового рынка, поддерживаемого увеличением программ цифровой трансформации в ОАЭ, Саудовской Аравии, Южной Африке и Катаре. Крупные предприятия и государственные учреждения внедряют AIOps для повышения надежности инфраструктуры, укрепления кибербезопасности и поддержки стратегий миграции в облако. Растущие инвестиции региона в инициативы умных городов, дата-центры и развертывание 5G создают новый спрос на операционную аналитику, управляемую ИИ. Хотя внедрение остается более медленным на развивающихся рынках из-за ограниченной зрелости автоматизации, расширение партнерств с глобальными облачными провайдерами и системными интеграторами ускоряет развертывание AIOps в ключевых секторах.
Сегментация рынка:
По решению
- Платформа AIOps
- Услуги
- Услуги по внедрению
- Лицензионные и сервисные услуги
- Услуги обучения и образования
По применению
- Аналитика в реальном времени
- Управление производительностью приложений
- Управление инфраструктурой
По вертикали
- BFSI
- Здравоохранение и науки о жизни
- Розничная торговля и потребительские товары
- ИТ и телекоммуникации
По географии
- Северная Америка
- Европа
- Германия
- Франция
- Великобритания
- Италия
- Испания
- Остальная Европа
- Азиатско-Тихоокеанский регион
- Китай
- Япония
- Индия
- Южная Корея
- Юго-Восточная Азия
- Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
- Латинская Америка
- Бразилия
- Аргентина
- Остальная часть Латинской Америки
- Ближний Восток и Африка
- Страны ССАГПЗ
- Южная Африка
- Остальная часть Ближнего Востока и Африки
Конкурентный ландшафт
Конкурентный ландшафт рынка платформ AIOps характеризуется сочетанием глобальных технологических лидеров, облачных провайдеров и специализированных поставщиков наблюдаемости на основе ИИ, которые конкурируют за предоставление расширенных возможностей автоматизации и предсказательной аналитики. Ведущие игроки сосредоточены на расширении своих продуктовых портфелей с улучшенными моделями машинного обучения, унифицированными слоями данных и архитектурами, богатыми на интеграции, которые поддерживают гибридные, мультиоблачные и периферийные среды. Стратегические приоритеты включают усиление обнаружения аномалий, улучшение аналитики в реальном времени и обеспечение автономного исправления с помощью рабочих процессов с низким и без кодом. Поставщики все чаще сотрудничают с крупными облачными провайдерами, ИТ-сервисными компаниями и платформами DevOps для ускорения внедрения в предприятия и расширения экосистем развертывания. Конкуренция на рынке также усиливается по мере того, как компании интегрируют функции генеративного ИИ, такие как виртуальные помощники и анализ инцидентов на естественном языке, чтобы выделить пользовательский опыт. Непрерывные инновации, партнерства в экосистеме и масштабируемые ИИ-структуры формируют конкурентную динамику, при этом поставщики нацелены на BFSI, телекоммуникации, здравоохранение и цифровые предприятия, стремящиеся к высокой доступности и операционной устойчивости.
Анализ ключевых игроков
- Broadcom
- Dynatrace
- HCL Technologies Limited
- ProphetStor Data Services, Inc.
- VMware
- Splunk Inc.
- IBM
- Micro Focus
- BMC Software
- Moogsoft
Последние разработки
- В ноябре 2025 года Dynatrace анонсировала предварительный просмотр специализированного решения для облачных операций для Microsoft Azure, которое интегрирует наблюдаемость на основе ИИ, автоматизированные подсказки по устранению и более глубокую телеметрию через агент Azure SRE от Microsoft.
- В августе 2025 года VMware (под управлением Broadcom Inc.) объявила, что её «Частные AI-сервисы» станут стандартным компонентом VMware Cloud Foundation 9.0.
- В декабре 2024 года Broadcom представила свою технологию 3.5D XDSiP для повышения скорости полупроводников для инфраструктуры генеративного ИИ, которая, хотя и не специфична для платформ AIOps, поддерживает их более широкую стек ИИ/наблюдаемости.
Shape Your Report to Specific Countries or Regions & Enjoy 30% Off!
Объем отчета
Исследовательский отчет предлагает углубленный анализ на основе решения, применения, вертикали и географии. Он подробно описывает ведущих игроков рынка, предоставляя обзор их бизнеса, продуктовых предложений, инвестиций, источников дохода и ключевых приложений. Кроме того, в отчете содержатся сведения о конкурентной среде, анализ SWOT, текущие рыночные тенденции, а также основные движущие силы и ограничения. Также обсуждаются различные факторы, которые способствовали расширению рынка в последние годы. Отчет также исследует рыночную динамику, нормативные сценарии и технологические достижения, формирующие отрасль. Он оценивает влияние внешних факторов и глобальных экономических изменений на рост рынка. Наконец, он предоставляет стратегические рекомендации для новых участников и устоявшихся компаний по навигации в сложностях рынка.
Перспективы на будущее
- Платформы AIOps станут основными компонентами ИТ-операций предприятий, поскольку организации переходят к полностью автономному мониторингу и устранению неполадок.
- Генеративный ИИ значительно улучшит суммаризацию инцидентов, автоматизированное устранение неполадок и управляемые рабочие процессы по устранению в сложных средах.
- Гибридные и мультиоблачные экосистемы будут стимулировать более глубокий спрос на унифицированную наблюдаемость и возможности корреляции между доменами.
- Аналитика в реальном времени и предсказательный интеллект будут расширяться, позволяя более раннее обнаружение аномалий производительности и высокоэффективных сбоев.
- Принятие AIOps ускорится в телекоммуникациях и сетях 5G для поддержки экстремальных объемов данных и требований к низкой задержке операций.
- Интеграция между AIOps и SecOps усилится, создавая унифицированные операционно-безопасные интеллектуальные слои для более быстрого обнаружения угроз.
- Рост вычислений на периферии увеличит потребность в распределенных моделях AIOps, способных анализировать телеметрию на источнике.
- Автоматизация с низким кодом и без кода станет более заметной, позволяя быстрее развертывать рабочие процессы по устранению неполадок.
- Появятся отраслевые фреймворки AIOps для удовлетворения специализированных операционных требований в BFSI, здравоохранении и производстве.
- Консолидация поставщиков и стратегические партнерства с облачными провайдерами будут формировать конкурентную динамику и расширять возможности экосистемы.
