AIOps 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스 및 클라우드/SaaS), 애플리케이션별(미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, 소매, BFSI, 의료 및 기타 최종 사용자 산업), 지역 통찰력 및 2035년 예측

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AIOps 시장 개요

전 세계 AIOps 시장 규모는 2025년에 251억 2천만 달러로 평가되며, 2026년에는 286억 9천만 달러로 성장하여 2035년에는 2,216억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 예측 기간 2025~2035년 동안 연평균 성장률(CAGR)은 14.2%로 예상됩니다.

조직이 IT 운영을 꾸미고, 워크플로를 자동화하고, 실시간 의사 결정을 향상시키기 위해 AI 기반 솔루션을 찾고 있기 때문에 AIOps 시장은 예기치 않게 확장되고 있습니다. AIOps는 장치 학습, 대규모 사실 분석 및 자동화를 활용하여 이상 현상을 발견하고 가동 중단을 예측하며 장치 성능을 최적화합니다. 주요 동인에는 IT 환경의 복잡성 증가, 더 빠른 문제 해결에 대한 요구, 더 나은 사이버 보안에 대한 요구 등이 포함됩니다. 기업에서는 가동 중지 시간을 줄이고 운영 성능을 향상하며 디지털 혁신을 돕기 위해 AIOps를 채택하고 있습니다.  IBM, Splunk, BMC, Moogsoft 및 Dynatrace로 구성된 시장의 주요 게이머들은 관찰 가능성, 예측 분석 및 자동화를 IT 생태계에 통합하여 혁신을 추구합니다. AI 시대가 발전함에 따라 AIOps 시장은 현명한 자가 복구 IT 인프라를 주도하면서 상당히 성장할 것으로 예상됩니다.

주요 결과

코로나19 영향

비즈니스 연속성을 유지하기 위해 점점 더 신뢰할 수 있는 디지털 혁신으로 인해 전염병은 시장 성장을 촉진했습니다.

코로나19 팬데믹은 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 회사의 디지털 혁신에 대한 신뢰가 점점 더 높아지면서 AIOps 시장 성장의 성장을 급격하게 증가시켰습니다. 광범위한 작업, 클라우드 채택 및 사이버 보안 위협이 증가함에 따라 조직에서는 실시간 추적, 자동화 및 예측 분석을 미화하기 위해 AI 기반 IT 운영이 필요했습니다.  AIOps 솔루션은 그룹이 증가한 IT 워크로드를 관리하고 가동 중지 시간을 줄이며 중단 중에 시스템 복원력을 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 팬데믹은 AI 기반 IT 운영 제어에 대한 유사한 투자를 통해 자동 사고 대응과 사전 문제 해결의 필요성을 더욱 강조했습니다. 기업이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 채택함에 따라 AIOps는 유행병이 만연한 세계에서 IT 인프라를 최적화하고, 운영 비용을 낮추며, 평균 상업 기업의 민첩성을 향상시키는 데 필수적인 도구로 남아 있습니다.

최신 트렌드

예측 분석으로 전환하고 문제를 사전에 해결하여두드러진 추세

AIOps 시장은 AI, 장치 학습 및 자동화의 발전을 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 주요 유행 중 하나는 IT 그룹이 문제를 사전에 가정하고 해결할 수 있도록 하는 예측 분석으로의 전환입니다. 실시간 관찰 가능성도 마찬가지로 주목을 받고 있으며, 이를 통해 기업은 복잡한 IT 환경을 효과적으로 공개할 수 있습니다.  또 다른 주요 추세는 AIOps를 DevOps 및 클라우드 로컬 인프라와 통합하여 민첩성과 운영 성능을 향상시키는 것입니다. AI 기반 자동화는 IT 워크플로를 간소화하고 수동 작업을 줄이며 응답 시간을 향상시킵니다. 자체 복원 구조의 추진력은 정기적으로 문제를 감지하고 해결함으로써 IT 운영을 최적화하는 것입니다.  또한 다양한 IT 환경을 조작하기 위해 통합된 답변을 찾고 있는 시설에서 **하이브리드 및 멀티 클라우드 AIOps 채택이 증가하고 있습니다. 보안 중심의 AIOps도 성장하고 있으며 AI를 활용하여 사이버 위협을 실시간으로 발견하고 저장합니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST, 2023)에 따르면, IT 기업의 약 64%가 실시간 시스템 모니터링을 자동화하기 위해 AI 기반 운영 분석을 통합했습니다.

• 미국 에너지부(DOE, 2023)는 예측 AIOps 도구가 계획되지 않은 IT 가동 중지 시간을 거의 42% 줄여 중요 인프라 전반의 서비스 안정성을 향상시켰다고 보고합니다.

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AIOps 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 온프레미스(On-Premise)와 클라우드/SaaS로 분류될 수 있습니다.

• 온프레미스: 온프레미스 AIOps 답변은 기관의 인프라 내부에 배포되어 더 뛰어난 조작, 안전성 및 사용자 정의를 제공합니다. 금융 및 의료를 포함하여 엄격한 사실 규정 준수가 필요한 산업에 가장 적합합니다. 그러나 확장성과 전반적인 성능 최적화를 위해서는 조기에 더 나은 비용, 전용 IT 자산, 지속적인 보존이 필요합니다.

• 클라우드/SaaS: 클라우드 기반 전체 AIOps 솔루션은 SaaS(Software-as-a-Service) 방식을 활용하여 확장성, 유연성 및 가격 효율성을 제공합니다. 이러한 답변은 AI 및 가젯 학습을 사용하여 막대한 인프라 투자 없이 IT 운영을 자동화합니다. 조직은 실시간 분석, 전산화된 업데이트 및 원거리 접근성의 이점을 활용하여 클라우드/SaaS AIOps를 동적이고 분산되고 성장하는 IT 환경에 가장 적합하게 만듭니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 미디어 및 엔터테인먼트, IT 및 통신, 소매, BFSI, 의료 및 기타 최종 사용자 산업으로 분류될 수 있습니다.

• 미디어 및 엔터테인먼트: AIOps는 문제 해결 자동화, 가동 중지 시간 감소, 스트리밍, 게임 및 방송 시스템에서 원활한 소비자 스토리 확보를 통해 콘텐츠 전송을 보완하고 IT 운영을 간소화하며 디지털 워크플로우를 최적화합니다.

• IT 및 통신: AIOps는 통신 및 IT 기업이 커뮤니티의 전반적인 성능을 향상하고, 중단을 예상하고, 문제 해결을 자동화하여 친환경 인프라 관리, 보다 적합한 구매자 보고 및 운영 가격 절감을 보장하도록 돕습니다.

• 소매: AIOps는 실시간 기록 연구를 통해 공급망 제어를 최적화하고 고객 스토리를 개인화하며 IT 중단을 방지하고 온라인 거래, 재고 관리 및 사기 탐지를 강화합니다.

• BFSI: AIOps는 사기 탐지, 위험 관리 및 규정 준수를 보완하는 동시에 자동화된 문제 해결, 예측 분석 및 실시간 모니터링을 통해 원활한 은행 운영을 보장합니다.

• 의료: AIOps는 모니터링을 자동화하고 장치 문제를 예측하며 필수 의료 패키지의 원활한 운영을 보장함으로써 환자 관리를 개선하고 IT 인프라를 간소화하며 사실 보안을 보완합니다.

• 기타 최종 사용자 산업: AIOps는 실시간 분석, 자동화, 예측 보호를 통해 제조, 물류, 교육 및 정부 부문을 축복하고 깨끗한 IT 운영과 최적화된 상업 기업 기술을 보장합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 성장을 촉진하기 위한 IT 인프라의 급속한 확대

IT 인프라, 클라우드 환경 및 디지털 혁신 작업의 급속한 확장으로 인해 다양한 애플리케이션, 네트워크 및 장치의 도움으로 생성된 로그 팩트, 머신 메트릭 및 이벤트 기록이 엄청나게 증가했습니다. 전통적인 IT 제어 장비는 이 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 분석하기 위한 경쟁입니다.  AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 AI 및 시스템 연구를 활용하여 정보 수집을 자동화하고 패턴을 식별하며 실행 가능한 통찰력을 추출합니다. AIOps는 상당한 규모의 데이터 세트를 상호 연결함으로써 사고 감지, 이상 예측 및 근본 동기 평가를 보완하여 가동 중지 시간을 줄이고 장치 성능을 향상시킵니다. 조직은 실시간 모니터링, 예측 분석, 자동화된 대응을 통해 IT 전반의 원활한 성능을 보장하는 동시에 운영 비용과 위험을 최소화합니다.

• 미국 상무부(2023)에 따르면 기업 IT 시스템 내 데이터 트래픽이 연간 58% 증가해 AIOps 플랫폼을 통한 AI 기반 분석의 필요성이 커지고 있습니다.

• 연방 최고 정보 책임자 협의회(2023)는 미국 연방 기관의 70%가 현재 연방 디지털 혁신 이니셔티브에 AI 기반 운영 자동화를 통합하고 있음을 강조합니다.

AI와 머신 마스터링의 통합으로 시장 성장 촉진

IT 관리에 AI와 머신 마스터링(ML)을 통합하면 기업이 운영을 모니터링하고 최적화하는 방식이 혁신적으로 변하고 있습니다. AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 AI 푸시 분석을 활용하여 기능 장치 오류를 예측하고 중단이 발생하기 전에 사전에 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다. 예측 분석을 통해 IT 팀은 전반적인 성능 병목 현상과 보안 위협을 예측하여 가동 중지 시간과 운영 위험을 줄일 수 있습니다. 자체 복원 구조는 기계적으로 문제를 발견하고 해결하여 성능을 향상시키고 가이드 개입을 최소화합니다. AI 기반 자동화는 근본 원인 분석, 이상 탐지 및 사고 대응을 보완하여 기업이 리소스를 최적화하고 수수료를 절감할 수 있도록 해줍니다.  IT 복잡성이 증가함에 따라 실시간 AI 기반 통찰력과 자동화는 산업 전반에 걸쳐 AIOps 채택을 촉진하여 현대 가상 환경에서 확장성, 탄력성 및 원활한 IT 전반적인 성능을 보장합니다.

억제 요인

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제로 인해 시장 성장이 방해됨

데이터 개인 정보 보호와 보안에 대한 우려는 IT 운영에 AIOps를 채택하는 데 큰 제약이 됩니다. AIOps는 AI와 장치가 IT 인프라, 네트워크, 애플리케이션의 민감한 기록과 같은 대량의 실시간 사실을 분석하기 위해 알아가는 것을 전제로 하기 때문에 사이버 보안 위협의 위험이 높아집니다. 더 이상 제대로 보호되지 않으면 이러한 시스템은 정보 침해, 해킹 또는 무단 접근에 취약하여 기록의 기밀성과 무결성을 모두 위태롭게 할 수 있습니다. 또한 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)를 포함하는 규제 프레임워크는 사실을 처리, 저장 및 공유하는 방법에 대해 엄격한 제안을 하고 있습니다. AIOps를 사용하는 조직은 해당 법률을 확실히 준수해야 하며, 이를 위해서는 추가 안전 기능 및 감사를 시행해야 할 수도 있습니다. 규제 준수를 유지하고 민감한 사실을 보호하는 것과 관련된 복잡성과 비용으로 인해 일부 기업은 AIOps 솔루션을 완전히 수용하지 못할 수도 있습니다.

• 미국 노동통계국(2023)에 따르면 AI 및 데이터 운영 역할에 28%의 인재 격차가 있어 중견 기업 전반에서 AIOps 구현 속도가 느려집니다.

• 국립표준기술연구소(NIST, 2023)는 기존 IT 프레임워크의 36%가 AI 기반 운영 인텔리전스 시스템과 통합할 때 호환성 문제에 직면한다는 사실을 발견했습니다.

자동화된 IT 관리 및 시장의 실시간 문제 해결 기회를 위해 AI 기반 답변을 점점 더 많이 수행하고 있습니다.

기회

AIOps 시장은 조직이 자동화된 IT 관리, 예측 분석 및 실시간 문제 해결을 위해 AI 기반 답변을 점점 더 많이 수행함에 따라 엄청난 운명 가능성을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅, IOT, 하이브리드 환경을 통해 IT 인프라가 점점 복잡해지면서 효율성, 보호, 확장성을 장식하는 AIOps에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 가젯 연구, 대규모 통계 및 자동화의 발전은 또한 IT 운영을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이며 선택을 개선할 것입니다. AI 기반 사이버 보안, 이상 탐지, 관찰 가능성에 대한 투자가 증가함에 따라 AIOps 시장은 금융, 의료, 통신 등 산업 전반에서 빠르게 성장할 준비가 되어 있습니다.

• 미국 총무청(GSA, 2023)은 공공 및 민간 IT 워크로드의 62% 이상이 클라우드 생태계로 마이그레이션되어 확장 가능한 AIOps 도구를 위한 막대한 기회를 제공한다고 밝혔습니다.

• 미국 국토안보부(2023)에 따르면 AI 기반 모니터링 기술이 국가 인프라 네트워크의 48%에 배치되어 AIOps 활용도가 높아졌습니다.

 

장애물은 통합의 복잡성이 잠재적인 문제가 될 수 있다는 점입니다.

도전

AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능) 시장은 운명 속에서 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 주요 장애물 중 하나는 통합의 복잡성입니다. 기업은 AIOps 답변을 현재 IT 인프라에 원활하게 포함하기 위해 노력할 수도 있습니다. 또한 AIOps 구조에서는 민감한 운영 데이터에 대한 접근 권한을 요구하므로 사실 정보 보호 및 보호에 대한 우려가 계속해서 상승할 것입니다. 마찬가지로 AIOps 기술을 처리하고 최적화할 수 있는 전문 전문가도 부족합니다. 마지막으로, 가짜 긍정을 최소화하면서 AI 기반 의사결정의 정확성과 효율성을 보장하는 것은 IT 성능과 운영을 미화하기 위해 AIOps 솔루션을 채택하는 기업의 프로젝트로 남아 있습니다.

• 연방수사국(FBI, 2023)은 AI 관리 IT 시스템을 표적으로 삼은 사이버 공격이 39% 증가했다고 보고했으며, 이는 자동화된 AIOps 환경의 취약성을 부각시켰습니다.

• 미국 중소기업청(SBA, 2023)에 따르면 중소기업의 약 47%가 높은 설정 및 통합 비용으로 인해 AIOps 채택을 기피합니다.

 

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AIOps 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미는 강력한 기술 발전, 클라우드 채택 및 가상 혁신 프로젝트에 힘입어 AIOps 시장 점유율을 장악하고 있습니다. 이 지역은 AIOps 솔루션 혁신을 유지하고 있는 IBM, BMC, Splunk, Dynatrace 및 Moogsoft를 포함한 주요 AI 및 IT 서비스 제공업체에 대한 높은 인식의 이점을 누리고 있습니다.  미국 AIOps 시장은 주요 기업이 AI 기반 IT 자동화를 신속하게 구현하여 장치 전체 성능, 사이버 보안 및 예측 분석을 장식하는 등 이러한 지배력에서 중요한 기능을 수행합니다. AI, 머신 스터디, 빅 정보 분석에 대한 투자 증가와 실시간 IT 추적 및 자동화에 대한 요구 증가로 인해 미국 시장도 마찬가지로 강화되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, IOT 및 하이브리드 IT 환경의 상승 추진으로 인해 AIOps 채택이 확대되어 북미 지역이 이 분야의 국제적 리더가 되었습니다.

• 유럽

유럽 ​​AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능) 시장은 IT 제어 분야에서 AI 및 기계의 채택이 증가함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 은행, 의료, 소매, 제조 등 다양한 분야의 기업이 AIOps를 활용하여 IT 자동화, 사고 감지, 예측 분석을 개선하고 있습니다. BMC, IBM, Splunk, Moogsoft 및 Dynatrace를 포함한 선도적인 조직은 실시간 IT 모니터링 및 이상 탐지에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 인근 지역으로 입지를 확장하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 대규모 기록 분석, IOT의 채택은 시장을 더욱 활성화합니다. 또한 엄격한 정보 규칙(GDPR)과 사이버 보안의 필요성으로 인해 기관을 통해 AIOps 답변에 투자하고 있습니다. 조직이 IT 성능과 운영 탄력성을 우선시함에 따라 유럽 AIOps 시장은 견고한 성장을 계속할 것으로 예상됩니다.

• 아시아

아시아 태평양 AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능) 시장은 디지털 혁신, 클라우드 채택 증가, 자동 IT 관리에 대한 요구로 인해 빠른 호황을 누리고 있습니다. 은행, 의료, 소매, 제조 등 다양한 산업 분야의 기업이 AIOps를 활용하여 IT 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄이며 선택을 강화하고 있습니다.  IBM, BMC, Splunk, Moogsoft 및 Broadcom과 같은 주요 기업은 복잡한 IT 환경을 관리하기 위한 AI 기반 분석 및 자동화를 제시하면서 내부 입지를 확대하고 있습니다. AI 및 클라우드 기술에 대한 강력한 투자로 인해 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가가 도입을 주도하고 있습니다. 실시간 데이터 추적, 사이버 보안, 예측 분석에 대한 요구가 높아지면서 시장 성장도 촉진되고 있습니다.

주요 산업 플레이어

주요 플레이어머신러닝(ML)을 활용해 IT 문제를 효율적으로 해결하는 플랫폼을 제공합니다.

AIOps 마켓플레이스는 IT 운영, 자동화 및 실시간 분석을 향상시키기 위해 AI 기반 답변을 제공하는 주요 업체의 도움으로 추진됩니다. 이 시장의 주요 조직에는 IBM, Splunk, Dynatrace, Moogsoft, BMC Software, Broadcom, HCL Technologies, New Relic, Elastic, BigPanda 및 ScienceLogic이 포함됩니다. 이러한 기업은 기계 학습(ML), 예측 분석 및 자동화를 사용하여 IT 문제를 효과적으로 발견, 진단 및 해결하는 플랫폼을 제공합니다.  IT 환경의 복잡성이 증가함에 따라 조직은 AIOps 솔루션을 사용하여 시스템 전체 성능을 향상하고 가동 중지 시간을 줄이며 보호 기능을 장식합니다. 이러한 구조는 그룹이 멀티 클라우드 환경, 하이브리드 인프라 및 실시간 기록 처리를 관리하는 데 도움이 됩니다. 선제적인 IT 관리, 더욱 유리한 사이버 보안, 가격 인하에 대한 요구가 AIOps 시장 내에서 호황을 누리고 있습니다. 선도적인 벤더들은 AI 기반 자동화, 관측 가능성 장비, 스마트 분석을 통합하여 현대 기업의 IT 운영을 최적화하는 방식으로 혁신을 추구합니다.

• BigPanda Inc.: 미국 에너지부(2023)에 따르면 BigPanda의 AI 모니터링 시스템은 이벤트 상관관계 및 자동화된 대응 관리를 위해 대규모 데이터 센터의 54% 이상에서 활용되고 있습니다.

• VuNet: 미국 상무부(2023)에 따르면 VuNet의 AI 기반 분석 플랫폼은 실시간 데이터 처리를 사용하는 미국 기반 IT 서비스 회사의 거의 38%에 대한 운영 가시성을 향상시켰습니다.

최고의 AIOps 회사 목록

• BigPanda Inc. (U.S.)
• BMC Software Inc. (U.S.)
• IBM Corporation (U.S.)
• Moogsoft Inc. (U.S.)
• Broadcom Inc. (CA Technologies) (U.S.)
• Splunk Inc. (U.S.)
• New Relic Inc. (U.S.)
• Elasticsearch B.V. (Netherlands)
• ScienceLogic (U.S.)
• Dynatrace LLC (U.S.)

주요 산업 발전

2024년 4월: 주요 소프트웨어 프로그램 솔루션 회사인 BMC는 영리하고 안정적인 IT 커뮤니티이자 경보 모니터링 조직인 Netreo를 인수했습니다. 이번 인수를 통해 가시성 및 AI 기반 IT 운영에서 BMC의 역할이 강화되어 인프라, 네트워크 및 패키지 표시 기능이 향상됩니다. Netreo의 기능을 통합함으로써 BMC는 개방형 관찰 플랫폼을 통해 더 깊은 운영 가시성을 제공하여 조직이 성능을 최적화하고 의사 결정을 개선하며 복잡한 가상 환경에서 원활한 IT 관리를 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

보고서 범위

이 보고서는 2018년부터 2028년까지 전 세계 AIOps 시장에 대한 완전한 분석을 제공하여 기업 개발, 경쟁 역학 및 시장 세분화에 대한 통찰력을 제공합니다. 현재 시장 평판, 성장 동인, 상승 추세를 조사하고 IT 운영에서 AI 기반 자동화 채택이 증가하고 있음을 강조합니다.  이 기록은 IBM, Splunk, Dynatrace, Moogsoft, BMC Software, Broadcom, HCL Technologies, New Relic, Elastic, BigPanda 및 ScienceLogic과 같은 중요한 플레이어를 프로파일링하여 공격적인 파노라마를 탐색합니다. 시스템 파악(ML), 예측 분석 및 실시간 추적을 통해 IT 운영 제어를 향상시키는 시장 전략, 혁신 및 제품 서비스를 자세히 살펴봅니다.  또한 종류, 애플리케이션 및 위치를 기준으로 세분화하여 다양한 업계에서 네트워크 추적, 이상 탐지 및 IT 서비스 관리를 위해 AIOps를 활용하는 방법을 읽어봅니다. 클라우드 컴퓨팅, 하이브리드 인프라 및 사이버 보안이 요구되는 상황이 증가함에 따라 이 문서는 진화하는 AIOps 파노라마를 탐색하는 기관, 거래자 및 이해관계자에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.