서비스형 플랫폼(PaaS) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(공용 클라우드, 사설 클라우드, 하이브리드 클라우드) 애플리케이션별(은행 및 금융 부문, 정부 및 공공 부문, 의료 및 생명 과학, 교육, 소비재 및 소매, 통신 및 IT, 기타) 및 지역 통찰력 및 2034년 예측

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서비스 시장 개요로서의 플랫폼

글로벌 서비스형 플랫폼(PaaS) 시장 규모는 2025년 381억 2천만 달러였으며, 2034년까지 1,631억 7천만 달러에 도달하여 예측 기간 동안 CAGR 17.6%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

PaaS는 개발자가 기본 인프라를 제어하지 않고도 애플리케이션을 개발, 테스트, 구현 및 확장할 수 있는 클라우드 서비스 유형입니다. PaaS는 미들웨어, 런타임, 애플리케이션 개발자 도구, 데이터베이스, CI/CD 파이프라인 및 애플리케이션 수명주기 서비스를 하나의 관리형 서비스로 결합하여 팀이 아이디어와 생산 주기 사이를 더 빠르게 전환하고 운영 오버헤드를 줄일 수 있게 해줍니다. 이 모델은 템플릿, 런타임 및 내장 모니터링을 통해 빠르게 개발되며 웹 애플리케이션 및 모바일 백엔드, 마이크로서비스 및 이벤트 기반 서버리스 기능을 포함한 다양한 워크로드를 지원합니다. PaaS를 사용하면 조직은 출시 시간을 단축하고, 공통 개발 환경을 사용하여 개발하고, 여러 위치에 분산된 사람들 그룹에 대한 보안 및 제어를 표준화할 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 PaaS 시장은 애플리케이션을 호스팅하지 않고 AI/ML에 최적화된 PaaS, 컨테이너 기반 PaaS, 애플리케이션 생성을 민주화하는 로우 코드/노코드 등의 전문 서비스를 제공하는 성숙 단계에 들어섰습니다. 클라우드 제공업체의 지리적 확장, 개발자 도구를 위한 생태계, 컨테이너화 표준화, Kubernetes로 인해 시장이 점차 확대되고 SaaS 통합에 대한 수요도 증가했습니다. 전문 시장 조사 출처에 따르면, PaaS 시장은 2024년에 수백에서 수천억 달러에 이를 것이며, 디지털 혁신과 클라우드 네이티브 애플리케이션 프로젝트가 산업 전반에 걸쳐 계속 가속화됨에 따라 2020년대 말까지 잠재적으로 수익성 있는 CAGR이 예상될 수 있습니다.

코로나19 영향

서비스 시장으로서의 플랫폼코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19는 서비스로서의 플랫폼 시장 점유율을 다원적으로 촉진하는 요인이자 단기적인 파괴 요인이었습니다. 팬데믹이 시작될 때 IT 팀은 채용 동결, 예산 재분배, 원격 작업으로의 즉각적인 전환으로 인해 일부 주요 온프레미스 현대화 노력이 지연되었습니다. 다년간의 PaaS 혁신 프로젝트에 일시적인 장애물이 됩니다. 특정 지역의 공급망 충격과 동결된 자본 지출로 인해 온프레미스에서 클라우드로의 마이그레이션이 방해를 받고 다중 지역 출시 구현이 연기되었습니다. 한편, 코로나19로 인해 기업은 신속한 디지털 제공, 클라우드 기반 노력, 원격 고객 경험 및 SaaS 채택 가속화에 집중하게 되었으며, 이로 인해 구축 시간을 줄이고 더 적은 운영 인력이 필요한 관리형 PaaS 제품에 대한 수요가 증가했습니다. 전반적인 영향은 조직이 민첩성, 원격 제공 및 클라우드 우선 아키텍처로 우선순위를 전환함에 따라 특정 기업 조달 프로세스 및 대규모 혁신 이니셔티브가 일시적으로 정체된 후 복구가 가속화되고 PaaS의 전반적인 채택이 증가한 것입니다. 애초에 클라우드 기술이 없는 기업은 PaaS로 이동하지 않았고, 고급 클라우드 관행을 갖춘 기업은 개발 팀을 확장하고 운영 스트레스가 닥칠 때 인프라의 부하를 완화하기 위해 PaaS로 이동했습니다. 이러한 추세(첫 번째 조달 제한이 증가하고 더 집중적인 클라우드 투자)는 포스트 코로나19 클라우드 시장의 회복 및 성장에 대한 다양한 업계 조사에서 반향됩니다.

최신 트렌드

AI 기반 및 개발자 강화로 애플리케이션 구축, 관찰 가능성 및 에이전트 워크플로를 가속화합니다.시장 성장

PaaS 제품은 AI가 빠르게 향상되고 있습니다. 공급업체는 생성 AI 및 모델 제공 기본 요소를 PaaS 스택에 추가하고 개발자 지원, 코드 생성, 자동화된 테스트 및 모델 호스팅을 플랫폼에 제공하고 있습니다. 이러한 변화는 PaaS를 런타임 및 오케스트레이션 레이어에만 더 이상 초점을 두지 않는 세상으로 만들 뿐만 아니라 AI를 사용하여 생산성을 높이고(예: 스캐폴드 코드, API 자동 생성, 관찰 가능성 통찰력 제공) 관리형 모델 제공 및 미세 조정이 최고 수준의 기능이 되는 세상으로 변모시킵니다. 주요 벤더들은 ML/AI 애플리케이션 수명주기를 줄이고 일반적인 애플리케이션 워크로드와 함께 추론 서비스를 더 쉽게 배포할 수 있도록 AI 중심 PaaS 제품과 제품 업그레이드를 표현했습니다. 이러한 추세는 에이전트 애플리케이션 및 다중 모드 서비스 생성 시 마찰을 최소화하고 새로운 거버넌스, 데이터 상주 및 비용 제어 요구 사항을 증가시킵니다. AI PaaS 서비스 범주의 도입은 기회입니다. 즉, 모델을 더 빠르게 개발하고 모델 운영을 촉진하는 동시에 기존 PaaS 제공업체가 개발자 팀의 AI 기본 요구 사항을 수용하는 방향으로 이동함에 따라 경쟁력 있는 전환점이 됩니다.

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서비스 시장 세분화로서의 플랫폼

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드로 분류될 수 있습니다.

• 퍼블릭 클라우드: 탄력성이 뛰어나고 전 세계적으로 사용 가능한 다중 테넌트 PaaS(예: Azure App Service, Google App Engine, AWS Elastic Beanstalk) 팀이 인프라를 많이 제어할 수 없고 예측할 수 없는 워크로드가 있는 경우에 가장 적합합니다. Public PaaS는 확장 가능한 스타트업 및 비즈니스에 적합하도록 설계된 서비스, 보안 패치 유지 관리 및 종량제 모델 프로그램을 결합한 것입니다.

• 프라이빗 클라우드: 워크로드를 엄격하게 관리해야 하거나 데이터가 사이트에 상주해야 하는 경우 조직 데이터 센터 또는 자체 개인 클라우드(예: Red Hat OpenShift 온프레미스 배포)에 배포되는 PaaS입니다. 구성할 수 있으며 운영 오버헤드가 증가하는 대신 더 격리됩니다.

• 하이브리드 클라우드: 이식 가능하고 일관된 이식성을 갖춘 멀티 클라우드(온프레미스, 프라이빗 및 퍼블릭) PaaS(예: OpenShift, Tanzu 하이브리드 제품) 단계적 마이그레이션, 예측 가능한 워크로드 또는 데이터 지역성이 중요한 요소인 엣지 케이스에 가장 적합합니다.

애플리케이션별

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 은행 및 금융 부문, 정부 및 공공 부문, 의료 및 생명 과학, 교육, 소비재 및 소매, 통신 및 IT, 기타로 분류될 수 있습니다.

• 은행 및 금융 부문: 은행은 고객 포털, 위험 분석 및 빠른 제품 개발에서 PaaS를 활용하고 규정 준수 및 보안 제어를 적용합니다. 금융 PaaS 배포는 암호화, 감사 가능성 및 레거시 시스템과의 짧은 대기 시간 상호 운용성에 중점을 둡니다.

• 정부 및 공공 부문: 정부 기관은 PaaS에 대해 신중합니다. 주권, 인증, 온프레미스 또는 전용 클라우드에 관심이 있습니다. PaaS는 시민 서비스의 현대화를 지원하고 조달 및 보안 요구 사항을 해결합니다.

• 의료 및 생명 과학: PaaS에는 HIPAA와 유사한 제어, 인증된 런타임 및 보호된 데이터 운영에 중점을 둔 원격 의료 애플리케이션, 임상 데이터 처리 및 제어된 워크플로우가 포함됩니다. R&D 환경에서는 빠른 프로토타이핑과 팀워크가 중요합니다.

• 교육: 학습 기관은 또한 PaaS를 e-러닝 플랫폼, 학생 프로젝트 샌드박스 및 연구 컴퓨팅으로 활용하여 랩 팀과 소프트웨어 개발자 모두의 인프라 관리가 줄어드는 이점을 누리고 있습니다.

• 소비재 및 소매: 소매업체는 PaaS를 사용하여 피크 이벤트 기간 동안 확장할 수 있는 고객 대면 애플리케이션, 개인화 엔진 및 재고 마이크로서비스를 구축하고 있습니다. 분석 및 상거래 플랫폼과의 통합이 우선입니다.

• 통신 및 IT: PaaS는 통신업체 및 대규모 IT 서비스 제공업체에서 네트워크 인식 애플리케이션, API 플랫폼 및 파트너 생태계에 일반적으로 엣지 및 컨테이너 오케스트레이션 기능을 제공하는 데 사용됩니다.

• 기타: 여기에는 PaaS를 사용하여 미디어를 수집 및 처리하고 맞춤형 규정 준수 및 연결 요구 사항을 갖춘 빠른 ​​내부 애플리케이션을 개발하는 에너지, 제조 및 미디어 산업도 포함됩니다.

시장 역학

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

추진 요인

개발자 생산성 및 출시 기간 시장 확대

서비스 시장 성장으로서의 플랫폼이 핵심 동인인 이유 중 하나는 조직이 소프트웨어를 신속하게 제공하고 더 빠르게 반복해야 한다는 압박을 받고 있기 때문입니다. PaaS는 관리형 런타임, 데이터베이스, 인증, CI/CD 파이프라인, 로깅, 확장 등의 인프라 배관을 제거하므로 운영 대신 비즈니스 로직을 구현할 수 있습니다. 기성 템플릿, 언어 런타임 및 내장형 개발자 도구는 개발 주기 단축, 환경 구성 버그 감소, DevOps 오버헤드 감소로 직접 매핑됩니다. PaaS는 기업 내의 여러 애플리케이션 팀이 사용하는 가드레일과 표준 패턴을 제공하여 프로젝트 간의 차이를 줄이고 유지 관리 가능성과 보안 상태를 향상할 수 있습니다. 마이크로서비스 또는 이벤트 중심 아키텍처로 마이그레이션하는 과정에서 조직에 특히 매력적인 점은 생산성 이점입니다. 팀은 상대적으로 짧은 시간 내에 격리되고 표준화된 환경을 가동하고 플랫폼을 사용하여 라이프사이클 작업을 수행할 수 있으므로 비용을 절감하고 혁신을 주도할 수 있습니다. 경쟁 우위는 더 빠른 배송과 동의어인 경우가 많기 때문에 PaaS의 출시 기간을 상당한 수준으로 단축할 수 있는 능력은 모든 산업 분야에서 전략적 투자가 됩니다.

클라우드 네이티브 아키텍처, 컨테이너화 및 AI/ML 요구 사항 확장시장

PaaS 수요는 기본적으로 마이크로서비스, 서비스 메시, 관찰 가능성 및 모델 제공을 지원하는 클라우드 네이티브 디자인 패턴 및 컨테이너 기반 배포로의 전환으로 인해 주도되고 있습니다. Kubernetes는 오케스트레이션 표준을 제공한 반면, 기업에서는 PaaS 공급업체가 제공하는 빌드, 이미지 관리, 확장 및 제어된 정보 서비스와 같은 단순한 앱 수명주기 활동을 촉진하기 위해 최상위 플랫폼이 필요합니다. 또한 AI/ML 워크플로 모델 교육, 특성 저장소 및 추론 제공에 대한 수요가 증가함에 따라 PaaS 공급업체는 모델 제공 기본 요소, GPU 스케줄링 및 데이터 파이프라인을 결합하게 되었습니다. 기업은 기존 애플리케이션 워크로드와 ML을 모두 대규모로 처리하기 위해 하나의 제어 플레인을 원하며 이는 PaaS를 자연스러운 추상화로 만듭니다. 이러한 힘은 함께 단순한 앱 호스팅을 넘어 전체 애플리케이션 및 모델 플랫폼까지 PaaS 기능을 제공하며, 조직이 자체 아키텍처를 현대화하거나 AI 지원 제품을 출시함에 따라 채택이 증가하고 있습니다.

억제 요인

보안, 규정 준수 및 다중 관할권 데이터 상주 요구 사항으로 인해 기업 PaaS 채택 속도가 느려질 수 있음시장 성장 방해

또한 규제 대상 산업에서는 데이터 상주, 암호화 및 감사 가능성과 관련된 특정 요구 사항을 갖는 경향이 있습니다. 다중 테넌트 공용 PaaS 모델에는 격리, 제3자 액세스, 규정 준수(예: 지역 금융 및 의료 규정)에 대한 인증 조정과 관련된 문제가 있습니다. 조직에 엄격한 규제가 있으면 프라이빗 또는 하이브리드 배포를 선택하게 되어 구현이 복잡해지고 비용이 증가할 수 있습니다. PaaS 공급자의 제어를 인증하기 위한 추가 작업, 계약 및 규정 준수 감사 수행으로 인해 조달 프로세스가 중단되고 민감한 워크로드가 있는 공용 PaaS에 대한 운영이 제한될 수 있습니다. 특히 데이터 주권 규정이 엄격한 영역에서는 더욱 그렇습니다. 이러한 마찰은 규제 대상 고객에 대한 PaaS 배포의 속도와 범위에 여전히 중요한 제약입니다.

모델 라이프사이클과 생성 AI 도구를 새로운 플랫폼으로 통합하여 시장에서 제품에 대한 기회 창출

기회

생성적 AI 도구와 모델 제공을 모두 PaaS에 도입하는 능력은 중요한 시장 기회입니다. PaaS 공급업체는 관리형 모델 호스팅, 추론 엔드포인트, 미세 조정, 개발자 지원(코드 생성, 자동화된 테스트, 모델 관찰 가능성) 등의 기능을 통해 데이터/ML 및 기존 애플리케이션 팀 모두의 관심을 끌 수 있습니다. 함께 번들로 제공되는 이러한 기능은 AI를 프로덕션에 배포하는 데 따른 관리 오버헤드를 최소화하고, 프로토타입과 제품 간의 거리를 줄이고, 에이전트 애플리케이션 및 지능형 기능의 새로운 범주를 가능하게 합니다.

PaaS 내에서 안전하고 비용 효율적이며 규정을 준수하는 인공 지능 기본 요소를 제공하는 공급업체가 있는 회사는 경쟁 우위를 얻습니다. 기업은 실험 속도를 높이고 ML 기반 서비스 생산에 대한 전체 비용을 절감합니다.

비용 관리 및 예측할 수 없는 리소스 사용으로 인해 대규모 배포에 대한 PaaS 경제성이 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

PaaS는 엔지니어링 부담을 제거하지만 강력한 거버넌스 프레임워크가 수반되지 않는 한 기본 리소스 비용을 가릴 수 있습니다. 플랫폼에 강력한 비용 모니터링, 할당량 및 지불 거절 기능이 없으면 자동 확장, 관리형 서비스 및 모델 제공 인스턴스(특히 GPU 기반 인스턴스)에 예상치 못한 비용이 발생할 수 있습니다.

팀의 지출을 예측하고 폭주하는 소비를 관리하는 것은 많은 워크로드를 PaaS로 전환하는 조직의 실제 운영 과제입니다. PaaS를 재정적으로 대규모로 실행할 수 있도록 하려면 플랫폼은 공개 가격, 비용 관측 가능성 및 정책 제어 기능을 제공해야 합니다.

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서비스 시장 지역 통찰력으로서의 플랫폼

• 북아메리카

가장 발전된 시장은 북미, 특히 하이퍼스케일 클라우드 제공업체(AWS, Microsoft Azure, Google Cloud)의 밀도와 클라우드 네이티브 및 스타트업 기업의 수가 상당했던 서비스 시장으로서의 미국 플랫폼입니다. 이 지역의 심층적인 개발자 생태계, 관리형 서비스에 대한 폭넓은 액세스, 클라우드 기반 스타트업을 구축하기 위한 강력한 벤처 캐피탈이 PaaS 혁신과 채택의 속도를 주도합니다. 금융, 기술, 미디어 및 소매 비즈니스는 고급 PaaS 기능(컨테이너, 서버리스, AI 최적화 런타임)을 조기에 채택하는 경향이 있으며 대규모 파트너 에코시스템과의 통합이 필요합니다. 규정은 어느 정도 익숙하며 지역 규격 배포를 제공하는 수많은 공급업체가 있습니다. 대규모 클라우드 제공업체 간의 경쟁 역학에 대한 신속한 기능 개발과 상업적 관심은 북미 지역을 새로운 PaaS 기능 및 소비 추세의 선두주자로 계속 유지하고 있습니다.

• 유럽

유럽의 PaaS 시장은 데이터 보안, 주권 및 규정 준수(예: GDPR)에 중점을 두고 확장되고 있습니다. 주요 동인은 공공 부문의 현대화, 핀테크 성장, 국경 간 전자상거래입니다. 유럽의 비즈니스 조직은 거주 및 인증 문제를 해결하기 위해 하이브리드 및 프라이빗 PaaS 서비스 또는 로컬 기반 퍼블릭 클라우드를 선호하는 경향이 있습니다. 지역 클라우드 및 통신 제공업체의 가용성과 범유럽의 데이터 센터 투자로 인해 다양한 공급업체가 활성화됩니다. 유럽 ​​구매자는 데이터 관리, 자격 증명 및 감사 가능성에 대한 강력한 계약 보장을 주장할 가능성이 높으며 이는 공급업체가 전용 ​​또는 주권 클라우드 서비스를 제공할 때 더 유리합니다.

• 아시아

PaaS는 디지털 우선 기업의 빠른 클라우드 채택 속도, 견고한 소매 및 핀테크 성장, 퍼블릭 클라우드 인프라에 대한 투자 증가 등 아시아에서 고성장 시장을 갖고 있습니다. 동남아시아와 인도 신흥 시장은 특히 초기 IT 투자를 최소화하는 개발자 가속화 솔루션과 소비 중심 모델에 열광하고 있습니다. 그러나 아시아는 동질적이지 않습니다. 중국의 클라우드 생태계(로컬 하이퍼스케일러)와 규제 프레임워크는 동남아시아 및 인도와 동일하지 않아 채택 과정이 다릅니다. 대부분의 아시아 기업은 이제 퍼블릭 PaaS를 사용하여 소비자 대상 애플리케이션과 마이크로서비스를 지원하고 있으며, 기존의 고급 기업은 규제된 워크로드를 지원하기 위해 하이브리드 패턴을 사용하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

PaaS 생태계는 대규모 하이퍼스케일러와 강력한 전문 플랫폼 공급업체 그룹이 지배하고 있습니다. 가장 큰 클라우드 제공업체는 Amazon Web Services(Elastic Beanstalk 및 광범위한 컨테이너/관리형 애플리케이션 서비스 제품군과 같은 PaaS 유사 서비스), Microsoft Azure(App Service, Azure Spring Apps, Azure Container Apps) 및 Google Cloud(App Engine, Cloud Run, Firebase 백엔드)로, 글로벌 입지, 플랫폼 통합 및 엔터프라이즈 수준 에코시스템을 갖추고 있습니다. 또한 Salesforce Heroku(현재 AI-PaaS로 변경), Red Hat OpenShift(하이브리드 환경의 엔터프라이즈 및 컨테이너 기반 PaaS), VMware Tanzu(앱 현대화를 위한 엔터프라이즈 애플리케이션 플랫폼), Oracle Cloud PaaS 포트폴리오 및 기타(Red Hat 관련 제품 포함) 및 미들웨어 공급업체와 같은 독립적이고 전문적인 플랫폼도 핵심 역할을 수행합니다. 또한 틈새 시장과 개발자 커뮤니티를 대상으로 하는 클라우드 기반 스타트업과 개발자 중심 공급업체(예: Platform.sh, Render 및 소규모 관리형 PaaS 제공업체)가 있습니다. 경쟁 환경은 전문 플랫폼의 하이브리드, 규제 또는 개발자 경험 이점에 맞춰 하이퍼스케일러의 범위를 최적화하며, 최근 제품 릴리스에서는 공급업체가 차별화를 위해 AI/ML 기본 요소, 보다 강력한 관측 가능성 및 비용 거버넌스를 추가하기 위해 경쟁하고 있습니다.

서비스 회사로서의 최고의 플랫폼 목록

• Google (U.S.)
• com (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• SAP (Germany)

주요 산업 발전

2025년 6월:Heroku는 GenAI 기능과 개발자 도구를 강조하면서 서비스형 AI 플랫폼(AI PaaS)으로의 진화를 발표했습니다.

보고서 범위

PaaS는 애플리케이션을 호스팅하는 편의 계층에서 애플리케이션 수명주기, 애플리케이션 개발자 생산성, 더 광범위하게는 AI/ML 운영을 통합하는 전략적 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 엔터프라이즈 요구 사항은 제공 속도를 높이고, 보안 및 거버넌스를 표준화하고, 동일한 컨트롤 플레인에서 기존 애플리케이션과 최신 AI 지원 워크로드를 모두 실행하려는 시장의 요구 사항입니다. 하이퍼스케일러는 폭과 규모를 제공하고 전문 및 하이브리드 공급업체는 규정 준수, 데이터 주권 및 온프레미스 기능을 제공하여 상호보완적인 다중 공급업체 환경을 구축합니다. 여전히 일시적인 제한 사항이 있습니다. 제어된 산업 구매 프로세스, 멀티 클라우드 관리 복잡성, 투명한 비용 관리가 필요하며, GPU에서 제공되는 자동화된 확장 및 모델 제공은 비용 불확실성을 빠르게 증가시킵니다. 그러나 단기적인 전망은 큰 것입니다. 모델 수명 주기와 생성적 AI 기본 요소를 PaaS(AI PaaS)에 구현하면 ML 제품을 이온화할 수 있게 만드는 고통이 줄어들고 새로운 종류의 지능형 애플리케이션이 열립니다. 북미는 더 빠르게 혁신하고 도달 범위에 더욱 집중할 것입니다. 유럽은 주권 및 하이브리드 접근 방식을 더 선호하는 경향이 있을 것이며, 아시아는 규모와 모바일 우선 수요를 엄청나게 활용하여 항상 비교할 수는 없는 일련의 시장 진출 전략을 만들어 낼 것입니다. 플랫폼 공급업체의 경우 이러한 성공을 위해서는 더 나은 비용 제어, 내장된 보안 및 규정 준수 인증, AI 워크로드 및 관찰 가능성 지원이 필요합니다. 성공적인 고객 전략은 점진적으로 PaaS로 전환하는 것입니다. 즉, 초기에는 가치가 높은 서비스만 신속하게 제공하고, 비용과 보안 가드레일을 부과하고, 수요 변화에 따라 워크로드의 이동성을 지원하는 플랫폼을 선택하는 것입니다. 일반적으로 PaaS는 애플리케이션과 AI 서비스의 더 빠른 속도와 더 쉬운 운영 패턴으로 혁신하려는 조직의 욕구가 증가함에 따라 앞으로 몇 년 동안 건전한 성장을 계속할 것입니다.