Обзор рынка
Глобальный рынок многоблочных облачных хранилищ данных был оценен в 17,98 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 45,48 миллиарда долларов США к 2032 году, расширяясь со среднегодовым темпом роста (CAGR) 12,3% в течение прогнозируемого периода.
| АТРИБУТ ОТЧЕТА |
ДЕТАЛИ |
| Исторический период |
2020-2023 |
| Базовый год |
2024 |
| Прогнозируемый период |
2025-2032 |
| Размер рынка многоблочных облачных хранилищ данных 2024 |
17,98 миллиарда долларов США |
| Рынок многоблочных облачных хранилищ данных, CAGR |
12,3% |
| Размер рынка многоблочных облачных хранилищ данных 2032 |
45,48 миллиарда долларов США |
Рынок многоблочных облачных хранилищ данных формируется основными технологическими поставщиками, включая Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Oracle, IBM, Teradata, Cloudera, SAP и Domo, каждый из которых развивает возможности в области федеративного запроса, эластичного масштабирования вычислений и межоблачной интероперабельности. Snowflake и Google Cloud лидируют в инновациях облачно-нативной аналитики, в то время как AWS и Azure доминируют в корпоративном внедрении благодаря широкой интеграции экосистемы. Oracle, IBM и SAP укрепляют гибридные и регулируемые отраслевые развертывания, а Teradata сохраняет лидерство в высокопроизводительных аналитических рабочих нагрузках. Северная Америка остается ведущим регионом с примерно 38% долей рынка, обусловленной зрелым внедрением облачных технологий, сильным соответствием нормативным требованиям и концентрацией гипермасштабных провайдеров.
Анализ рынка
- Рынок многоклаудных хранилищ данных достиг 17,98 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 45,48 миллиарда долларов США к 2032 году, регистрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 12,3%, чему способствуют расширение корпоративной аналитики и инициативы по модернизации облаков.
- Сильные рыночные драйверы включают растущий спрос на унифицированные платформы данных, ускорение аналитики в реальном времени и гибкое распределение рабочих нагрузок в облачных средах, причем облачные хранилища данных занимают доминирующую долю сегмента благодаря высокой масштабируемости и принятию управляемых услуг.
- Ключевые тенденции включают быстрый рост архитектур lakehouse, автоматизацию на основе ИИ в рамках конвейеров, интеграцию потоков в реальном времени и растущую концентрацию предприятий на управлении затратами и оптимизации многоклаудных решений через практики FinOps.
- Конкурентная динамика усиливается, так как AWS, Azure, Google Cloud и Snowflake лидируют в инновациях, в то время как Oracle, IBM, SAP, Teradata, Cloudera и Domo расширяют предложения гибридных, регулируемых и высокопроизводительных решений; однако сложность интероперабельности и проблемы управления между облаками выступают в качестве ограничений.
- Регионально Северная Америка занимает ~38%, Европа ~27%, Азиатско-Тихоокеанский регион ~24%, Латинская Америка ~6% и Ближний Восток и Африка ~5%, что отражает различные уровни зрелости облачных технологий и регуляторные среды, влияющие на модели принятия решений по всему миру.
Access crucial information at unmatched prices!
Request your sample report today & start making informed decisions powered by Credence Research Inc.!
Download Sample
Анализ сегментации рынка:
По типу
Облачные хранилища данных представляют собой доминирующий сегмент, поддерживаемый быстрым переходом предприятий на полностью управляемые платформы, которые предлагают эластичное масштабирование, интегрированную безопасность и автоматизированную оркестрацию рабочих нагрузок. Их сильное принятие обусловлено снижением накладных расходов на инфраструктуру, многорегиональной избыточностью и бесшовной интероперабельностью с основными облачными экосистемами. Гибридные хранилища данных продолжают набирать популярность среди организаций, балансирующих между управлением на месте и облачной гибкостью, в то время как интеграция с Data Lake укрепляет стратегии унифицированного хранения и аналитики. Многоклаудная аналитика и хранилища данных в реальном времени расширяют использование в децентрализованных архитектурах, особенно для чувствительных к задержкам и распределенных интеллектуальных рабочих нагрузок в глобальных операциях.
- Например, Snowflake предлагает многокластерные хранилища, которые могут динамически масштабироваться до многочисленных вычислительных кластеров для высокой конкурентоспособности, обеспечивая быструю эластичность для тяжелых аналитических рабочих нагрузок, в то время как узлы Amazon Redshift RA3 поддерживают до 128 ТБ управляемого хранилища на узел, обеспечивая эффективное выполнение запросов в экосистеме облака AWS.
По применению
Сегмент финансов лидирует на рынке, обусловленный потребностью в моделировании рисков в реальном времени, регуляторной отчетности, обнаружении мошенничества и архитектурах данных с высокой устойчивостью в нескольких зонах. Финансовые учреждения все чаще принимают многоклаудные хранилища для соблюдения строгих требований к соответствию, обеспечивая при этом непрерывную аналитическую пропускную способность. Розничная торговля следует за ними, используя облачные хранилища для омниканальной аналитики, прогнозирования спроса и персонализированных движков. Здравоохранение ускоряет принятие для поддержки интероперабельных записей пациентов и клинических данных, в то время как производство использует распределенную аналитику для видимости цепочки поставок. Сегмент телекоммуникаций укрепляет принятие многоклаудных решений для аналитики производительности сети, анализа абонентов и обработки событий в крупном масштабе.
- Например, JPMorgan Chase использует стратегию гибридного облака, сочетая частные и публичные облачные платформы для поддержки крупномасштабной аналитики и обнаружения мошенничества на основе ИИ. Банк публично объявил о планах разместить 75% своих данных в облаке к 2024 году, что отражает его переход к многооблачной устойчивости и продвинутой обработке данных.
Ключевые факторы роста:
Растущий спрос предприятий на унифицированную, масштабируемую и распределенную аналитику
Предприятия все чаще принимают многооблачные хранилища данных для поддержки унифицированной аналитики в распределенных средах, обусловленной необходимостью обработки высокоскоростных данных из различных приложений, облачных платформ и периферийных систем. Организации ищут архитектуры, которые устраняют изолированность, улучшают производительность запросов и поддерживают продвинутую аналитику, такую как предсказательное моделирование и интеллектуальный анализ в реальном времени. Модели многооблачности обеспечивают гибкое распределение рабочих нагрузок, непрерывную доступность и динамическое масштабирование без привязки к поставщику. Их внедрение дополнительно ускоряется инициативами цифровой трансформации в розничной торговле, BFSI и телекоммуникациях, которые требуют бесшовной мобильности данных, высокой эластичности вычислений и интегрированных рамок управления для поддержки критически важной аналитики в глобальных операциях.
- Например, Google BigQuery может сканировать несколько петабайт данных в одном SQL-запросе, используя свой MPP-движок на основе Dremel, распределенный по тысячам узлов, что позволяет предприятиям выполнять высокообъемную аналитику с минимальной задержкой.
Растущее внимание к соблюдению нормативных требований, безопасности и суверенитету данных
Нормативные рамки, регулирующие защиту данных, локализацию, хранение и аудит, подталкивают предприятия к многооблачным стратегиям, которые предлагают более строгий контроль соблюдения и региональную избыточность. Многооблачные хранилища данных позволяют организациям хранить и обрабатывать конфиденциальные наборы данных в соответствующих географических зонах, применяя централизованную безопасность, шифрование и управление идентификацией. По мере развития нормативных требований в таких секторах, как финансы, здравоохранение и государственные услуги, многооблачные платформы позволяют компаниям согласовывать наборы данных с юрисдикционными требованиями без операционных сбоев. Расширенные возможности для детального контроля доступа, непрерывного мониторинга и автоматизации политик обеспечивают соблюдение таких рамок, как GDPR, HIPAA и отраслевые стандарты аудита.
- Например, среда конфиденциальных вычислений Microsoft Azure использует виртуальные машины с поддержкой Intel SGX, которые обеспечивают изоляцию на уровне оборудования и поддерживают зашифрованное выполнение с использованием защищенных анклавов на базе EPC, что соответствует требованиям к соблюдению нормативных требований для регулируемых рабочих нагрузок в более чем 60 регионах Azure.
Интеграция ИИ, машинного обучения и интеллектуальной автоматизации в контуры данных
Внедрение ИИ и машинного обучения в рабочие процессы хранилищ данных значительно ускоряет принятие многооблачных архитектур. Организации все чаще автоматизируют загрузку, трансформацию, каталогизацию, обнаружение аномалий и настройку производительности с использованием интеллектуальных систем, работающих в облачных средах. Многооблачные хранилища данных позволяют оптимизировать запросы на основе ИИ, автоматизировать масштабирование и управление затратами, улучшая как производительность, так и управление. Возможность интеграции рабочих нагрузок машинного обучения с аналитическими движками укрепляет сценарии использования в обнаружении мошенничества, персонализации в реальном времени, предсказательном обслуживании и операционном прогнозировании. Это слияние стимулирует переход к самооптимизирующимся, автономным платформам данных, которые улучшают скорость и надежность принятия решений.
Ключевые тенденции и возможности:
Расширение аналитики в реальном и почти реальном времени в различных отраслях
Спрос на информацию в реальном времени создает значительные возможности, поскольку организации переходят от пакетной обработки к непрерывным потокам данных. Мультиоблачные хранилища данных теперь интегрируют захват изменений данных, ускорение в памяти и архитектуры, основанные на событиях, которые поддерживают мгновенную отчетность, обнаружение аномалий и операционные панели. Отрасли, такие как финансы, телекоммуникации и розничная торговля, все чаще полагаются на информацию с субсекундной задержкой для обнаружения мошенничества, оптимизации сети, видимости запасов и персонализации. Эта тенденция стимулирует инвестиции в платформы потоковой аналитики, распределенные вычислительные системы и серверлесс-пайплайны в реальном времени, которые работают безупречно в нескольких облачных регионах.
- Например, Apache Kafka широко используется в мультиоблачных архитектурах, и LinkedIn сообщает, что его инфраструктура Kafka обрабатывает более 7 триллионов сообщений в день по всему миру. Amazon Kinesis предоставляет управляемую потоковую передачу в реальном времени с автоматическим масштабированием и высокой пропускной способностью для аналитических рабочих нагрузок. Вместе эти платформы обеспечивают обработку данных с низкой задержкой в распределенных облачных средах.
Быстрый рост архитектур Data Lakehouse и многодвижковых запросов
Слияние озер данных и хранилищ в единые фреймворки lakehouse представляет собой большую возможность для поставщиков. Мультиоблачные среды все чаще поддерживают гибкие вычислительные движки, гибридные слои метаданных и унифицированные системы хранения, которые позволяют пользователям выполнять SQL, ML и BI рабочие нагрузки на одной платформе. Поскольку организации стремятся уменьшить дублирование, улучшить управление и ускорить демократизацию данных, внедрение lakehouse усиливается. Многодвижковые слои запросов позволяют выполнять архивные запросы с низкой стоимостью, высокоскоростную аналитику и обработку на основе ИИ в рамках одной мультиоблачной структуры, создавая возможности для решений, ориентированных на интероперабельность, и технологий федеративных запросов.
- Например, движок Photon от Databricks, по данным компании, обеспечивает до 2 раз более высокую производительность SQL-запросов по сравнению с Apache Spark SQL на рабочих нагрузках в стиле TPC-DS, благодаря векторизованному выполнению и современным оптимизациям ЦП.
Увеличение внедрения FinOps, управления затратами и инструментов оптимизации мультиоблачных сред
По мере того как предприятия масштабируют аналитические рабочие нагрузки на нескольких облачных платформах, оптимизация затрат и интеллектуальное использование ресурсов становятся главными приоритетами. Архитектуры, основанные на FinOps, которые обеспечивают видимость затрат в реальном времени, автоматическое масштабирование и балансировку рабочих нагрузок между облаками, набирают популярность. Инструменты наблюдения и оптимизации мультиоблачных сред помогают организациям выявлять неэффективные запросы, избыточное хранение и недоиспользуемые вычислительные кластеры. Поставщики, предлагающие автоматизацию политики, предиктивное моделирование затрат и оптимизацию на основе ИИ, открывают значительные рыночные возможности, поскольку организации стремятся к управлению затратами без ущерба для производительности или доступности данных.
Ключевые проблемы:
Высокая сложность интеграции, совместимости и управления в мультиоблачной среде
Интеграция нескольких облачных сред влечет за собой архитектурную сложность, обусловленную различиями в вычислительных движках, сетевых слоях, форматах данных, политиках безопасности и моделях затрат. Поддержание совместимости между слоями хранения, инструментами BI, конвейерами ETL и фреймворками ML требует продвинутых механизмов оркестрации и управления. Организации часто сталкиваются с несогласованными метаданными, фрагментированным отслеживанием происхождения и многоуровневыми структурами разрешений. Обеспечение беспрепятственной мобильности данных без ущерба для задержки, надежности или соответствия нормативным требованиям добавляет техническую нагрузку. Эта сложность увеличивает циклы разработки и повышает операционные затраты, создавая барьеры для предприятий, не обладающих специализированной экспертизой в области мультиоблачной инженерии.
Возрастающие опасения по поводу безопасности данных, конфиденциальности и рисков в разных регионах
Мультиоблачные среды хранения данных повышают профили рисков из-за более широких поверхностей атаки, распределенных точек доступа и перемещения данных по нескольким зонам. Обеспечение постоянного шифрования, управления идентификацией, контроля доступа и обнаружения угроз на облачных платформах остается сложной задачей. Неправильные настройки, дрейф данных между облаками и теневые ИТ увеличивают уязвимость к утечкам. Компании также должны учитывать различные юрисдикционные требования, связанные с местонахождением данных, аудитами и мандатами конфиденциальности. По мере роста объема конфиденциальных финансовых, медицинских и клиентских данных организации сталкиваются с повышенным давлением на укрепление рамок безопасности при сохранении высокой производительности аналитики.
Региональный анализ
Северная Америка
Северная Америка занимает крупнейшую долю рынка мультиоблачных хранилищ данных, примерно 38%, благодаря сильному внедрению передовой аналитики, платформ данных на основе ИИ и гибридных облачных архитектур. Предприятия в США и Канаде лидируют по инвестициям в аналитику в реальном времени, мультиоблачное управление и рамки соблюдения нормативных требований, поддерживающие такие сектора, как BFSI, телекоммуникации и розничная торговля. Регион выигрывает от присутствия крупных облачных гиперскейлеров и поставщиков аналитики, предлагающих интегрированные мультиоблачные экосистемы. Высокая зрелость в облачно-нативном внедрении, сильные рамки кибербезопасности и ускоренные инициативы цифровой трансформации продолжают укреплять лидерские позиции региона.
Европа
Европа составляет около 27% рынка, поддерживаемая строгими регламентами по защите данных, требованиями к трансграничному соответствию и быстрым ростом мультиоблачных развертываний в финансовых услугах, производстве и государственных организациях. Такие страны, как Германия, Великобритания, Франция и Северные страны, лидируют по внедрению благодаря увеличению инвестиций в облачную совместимость, суверенитет данных и аналитические конвейеры на основе ИИ. Строгое соблюдение GDPR стимулирует спрос на мультирегиональное хранение данных и устойчивые архитектуры. Предприятия все чаще переходят к облачно-агностическим моделям хранения, которые снижают зависимость от поставщиков, повышают операционную гибкость и поддерживают распределенную аналитику в сложных нормативных средах.
Азиатско-Тихоокеанский регион
Азиатско-Тихоокеанский регион охватывает примерно 24% мирового рынка, становясь самым быстрорастущим регионом благодаря ускоренной цифровизации в банковской сфере, телекоммуникациях, электронной коммерции и здравоохранении. Страны, такие как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, активно инвестируют в масштабируемые, облачно-нативные аналитические среды для обработки быстрого роста данных. Рост экосистем цифровых платежей, расширение инфраструктуры 5G и крупномасштабные платформы клиентской аналитики укрепляют внедрение многоблочных хранилищ. Предприятия все чаще используют распределенные стратегии данных для улучшения задержки, соблюдения нормативных требований и восстановления после сбоев, позиционируя регион как значимого драйвера облачной модернизации и внедрения аналитики в реальном времени.
Латинская Америка
Латинская Америка занимает около 6% рынка, поддерживаемая растущим внедрением облачных технологий в банковском деле, розничной торговле и телекоммуникационных секторах в Бразилии, Мексике, Чили и Колумбии. Организации в регионе внедряют многоблочные хранилища данных для обеспечения экономически эффективной аналитики, соответствия региональным требованиям и снижения зависимости от одного облачного провайдера. Растущий спрос на аналитику мошенничества, многоканальные розничные инсайты и цифровые услуги стимулирует инвестиции в модели хранилищ в реальном времени и гибридные модели. Хотя инфраструктурные различия остаются, расширение зон доступности гипермасштабируемых провайдеров и государственные цифровые инициативы продолжают открывать возможности для масштабируемой модернизации данных.
Ближний Восток и Африка
Регион Ближнего Востока и Африки представляет собой примерно 5% мирового рынка, с укреплением внедрения в ОАЭ, Саудовской Аравии, Южной Африке и развивающихся цифровых экономиках. Правительства и предприятия инвестируют в многоблочные стратегии для поддержки программ умных городов, финансовой модернизации и крупномасштабной цифровизации государственного сектора. Многоблочные хранилища данных позволяют улучшить управление, принятие решений в реальном времени и устойчивость данных в географически разнообразных средах. Хотя зрелость облачных технологий варьируется, создание новых региональных центров обработки данных крупными гипермасштабируемыми провайдерами и растущая концентрация предприятий на кибербезопасности ускоряют переход к взаимосвязанным, облачно-независимым аналитическим платформам.
Сегментация рынка:
По типу
- Гибридные хранилища данных
- Облачные хранилища данных
- Интеграция с озерами данных
- Многоблочная аналитика
- Хранилища данных в реальном времени
По применению
- Розничная торговля
- Финансы
- Здравоохранение
- Производство
- 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
Конкурентная среда
Конкурентная среда на рынке многоклаудных хранилищ данных определяется интенсивными инновациями среди гипермасштабируемых платформ, облачных аналитических платформ и поставщиков корпоративного управления данными. Ведущие игроки, такие как AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и Snowflake, стимулируют расширение рынка за счет передовой многорегиональной репликации, бессерверного масштабирования вычислений и интегрированных AI/ML-сервисов, которые улучшают производительность запросов и аналитику в реальном времени. Традиционные корпоративные поставщики, включая IBM, Oracle, SAP, Cloudera и Teradata, укрепляют свои позиции, модернизируя устаревшие архитектуры, интегрируя возможности lakehouse и предлагая гибридные модели развертывания, поддерживающие строгие требования к управлению данными и нормативные мандаты. Конкуренция все больше сосредоточена на интероперабельности, оптимизации затрат, выполнении федеративных запросов и автоматизированном управлении конвейерами. Поставщики также инвестируют в стратегические альянсы, экосистемы маркетплейсов и инструменты оркестрации между облаками для обеспечения бесшовной переносимости рабочих нагрузок. По мере того как предприятия стремятся к облачно-агностическим архитектурам, поставщики выделяются за счет ускорения производительности, автоматизации безопасности и унифицированного управления метаданными, создавая динамичную и инновационно ориентированную конкурентную среду.
Shape Your Report to Specific Countries or Regions & Enjoy 30% Off!
Анализ ключевых игроков
- Cloudera (США)
- SAP (Германия)
- Domo (США)
- IBM (США)
- Google Cloud (США)
- Teradata (США)
- Snowflake (США)
- Microsoft Azure (США)
- Oracle (США)
- Amazon Web Services (США)
Последние разработки
- В ноябре 2025 года SAP представила новые инновации в области управления данными в рамках своей облачной платформы: улучшенная интеграция с облачными хранилищами данных за счет расширения поддержки ведущего движка хранилищ (через расширение решения “SAP Snowflake” в SAP Business Data Cloud), упрощение управления данными в мультиоблачной среде, обмен данными и аналитические рабочие процессы.
- В сентябре 2025 года Cloudera объявила о значительном обновлении: запуске Iceberg REST Catalog и Cloudera Lakehouse Optimizer, что позволяет осуществлять обмен данными без копирования, унифицированное управление метаданными и экономичный доступ к данным через различные движки в облачных и локальных средах.
Обзор отчета
Исследовательский отчет предлагает углубленный анализ на основе Типа, Применения и Географии. Он подробно рассматривает ведущих игроков рынка, предоставляя обзор их бизнеса, продуктовых предложений, инвестиций, источников дохода и ключевых применений. Кроме того, в отчете содержатся сведения о конкурентной среде, анализе SWOT, текущих рыночных тенденциях, а также основных драйверах и ограничениях. Также обсуждаются различные факторы, которые способствовали расширению рынка в последние годы. В отчете исследуются рыночная динамика, регуляторные сценарии и технологические достижения, формирующие отрасль. Оценивается влияние внешних факторов и глобальных экономических изменений на рост рынка. Наконец, предоставляются стратегические рекомендации для новых участников и устоявшихся компаний по навигации в сложностях рынка
Перспективы на будущее
- Мультиоблачные хранилища данных будут все чаще внедрять автономные возможности оптимизации, поддерживаемые настройкой производительности на основе ИИ и автоматизированной оркестрацией рабочих нагрузок.
- Предприятия расширят развертывание аналитики в реальном времени и почти в реальном времени для поддержки мгновенного принятия решений в распределенных операциях.
- Архитектуры Lakehouse получат более широкое распространение, поскольку организации стремятся к унифицированному хранению, управлению и выполнению запросов с использованием различных движков.
- Практики FinOps станут стандартом, поскольку компании придают приоритет видимости затрат, оптимизации в мультиоблачной среде и интеллектуальному распределению ресурсов.
- Требования к суверенитету данных и соблюдению нормативных требований ускорят регионализированные развертывания в мультиоблачной среде с локализованными зонами обработки.
- Гибридные и облачно-агностические архитектуры укрепятся, поскольку предприятия стремятся уменьшить зависимость от поставщиков и повысить операционную устойчивость.
- Федеративные запросы через несколько облаков и локальные системы станут более продвинутыми и широко используемыми.
- Автоматизация безопасности будет развиваться, интегрируя непрерывное управление состоянием и унифицированные структуры идентификации в облачных средах.
- Отраслевые аналитические решения будут расширяться, особенно в финансах, здравоохранении, телекоммуникациях и розничной торговле.
- Платформы мультиоблачной наблюдаемости и интеллектуального управления метаданными будут расти, поскольку организации придают приоритет управлению, отслеживанию происхождения и унифицированной видимости данных.
