Stratistics MRC에 따르면 글로벌 클라우드 자동화 시장은 2024년 2,612억 달러 규모이며 예측 기간 동안 23.2%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 9,134억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 클라우드 자동화는 사람의 개입을 최소화하면서 클라우드 컴퓨팅 환경을 관리하고 최적화하는 데 사용되는 기술입니다. 여기에는 클라우드 서비스에서 리소스 프로비저닝, 구성, 확장 및 모니터링과 같은 작업을 자동화하는 것이 포함됩니다. 조직은 스크립트, 도구 및 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 운영을 간소화하고 오류를 줄이며 효율성을 개선할 수 있습니다. 클라우드 자동화는 동적 워크로드를 관리하고, 일관된 배포를 보장하며, 규정 준수 및 보안을 유지하는 데 도움이 됩니다. 확장 가능하고 탄력적인 클라우드 환경을 지원하므로 기업은 수동 감독 및 운영 비용을 최소화하면서 변화하는 수요에 빠르게 적응할 수 있습니다.
NASSCOM에 따르면 지난해 인도의 서비스형 인프라에 대한 투자액은 20억 달러에 달했습니다. 코로나19 기간 동안 사람들은 재택근무를 선호했고, 기업과 기타 기관은 클라우드 자동화 시장에 대한 투자를 늘렸습니다.
시장 역학:
동인:
클라우드 서비스 도입 증가
클라우드 자동화는 프로비저닝, 확장, 모니터링과 같은 운영을 간소화하는 데 도움이 되며, 이는 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라 필수적인 요소가 되었습니다. 이러한 수요 증가는 혁신과 고급 자동화 솔루션의 개발을 촉진하여 효율성을 높이고 운영 비용을 절감합니다. 따라서 더 많은 조직이 클라우드 환경으로 마이그레이션함에 따라 이러한 리소스를 관리, 최적화 및 보호하기 위한 자동화 도구에 대한 수요가 증가하여 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.
제약:
복잡성 및 통합 문제
자동화 도구를 기존 IT 인프라 및 레거시 시스템과 통합하는 것은 번거로운 일입니다. 이러한 복잡성은 배포 시간 증가, 비용 증가, 잠재적인 운영 중단으로 이어질 수 있습니다. 조직은 자동화 솔루션을 다양한 클라우드 플랫폼 및 온프레미스 시스템과 연계하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 전반적인 효율성에 영향을 미쳐 시장 성장을 저해할 수 있습니다.
기회:
비즈니스에서 생성되는 데이터의 양 증가
조직은 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하여 적시에 정확하게 처리, 분석, 저장할 수 있는 강력한 자동화 도구가 필요합니다. 클라우드 자동화는 데이터 프로비저닝, 스토리지 확장, 실시간 분석과 같은 작업을 자동화하여 운영 효율성과 확장성을 향상시킴으로써 이러한 데이터 유입을 관리할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 데이터의 양이 방대해지면서 성능이나 보안에 영향을 주지 않으면서 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 고급 자동화 솔루션이 필요하다는 과제를 안고 있습니다.
위협:
다양한 지역 및 산업별 컴플라이언스 규정 준수
규정 준수 요건에는 클라우드 자동화 솔루션이 충족해야 하는 엄격한 데이터 보호, 개인정보 보호, 보안 표준이 포함되는 경우가 많습니다. 공급업체는 여러 지역과 산업에 걸쳐 다양한 규제 프레임워크를 충족하도록 솔루션을 맞춤화해야 하므로 자동화 도구의 설계와 구현이 복잡해질 수 있습니다. 광범위한 규정 준수 조치가 필요하기 때문에 개발 시간과 비용이 증가하여 시장 채택이 지연될 수 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19는 조직이 원격 근무를 지원하고 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 클라우드 솔루션을 빠르게 도입하면서 클라우드 자동화 시장을 크게 가속화했습니다. 팬데믹으로 인해 확장 가능하고 효율적인 클라우드 관리에 대한 필요성이 높아지면서 자동화 도구에 대한 투자가 증가했습니다. 기업들은 위기에 대응하여 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 민첩성을 강화하고자 했으며, 이는 클라우드 자동화 기술에 대한 수요를 촉진했습니다.
인프라 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
인프라 부문은 강력한 인프라가 자동화 도구의 원활한 통합을 지원하여 성능과 안정성을 향상시키기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이는 프로비저닝, 확장 및 모니터링 작업의 자동화를 용이하게하여 운영 효율성을 개선하고 수동 개입을 줄여 시장의 성장을 촉진합니다.
구성 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 가질 것으로 예상됩니다.
구성 관리 부문은 예측 기간 동안 일관되고 안정적인 클라우드 환경을 보장함으로써 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 가질 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 및 인프라 구성 처리를 자동화하여 수동 작업을 줄이고 배포를 가속화하여 효율성을 향상시킵니다. 이 프로세스는 또한 구성을 규정 준수 표준에 맞게 조정하여 보안을 개선하고 취약성을 완화하여 시장의 성장을 주도합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는데, 이는 북미의 조직들이 금융, 의료, 소매업과 같은 부문에서 클라우드 기술에 막대한 투자를 하고 있어 자동화 도구에 대한 수요가 높기 때문입니다. 또한 이 지역의 엄격한 규제 환경으로 인해 보안과 규정 준수를 보장하는 강력한 클라우드 자동화 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 클라우드 도입과 디지털 트랜스포메이션의 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 기업들은 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 보안 및 규정 준수를 보장하기 위해 클라우드 자동화를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 또한 AI 및 머신 러닝과 같은 첨단 기술을 클라우드 자동화 솔루션에 통합함으로써 클라우드 리소스를 더욱 정교하고 지능적으로 관리할 수 있는 기능이 강화되고 있습니다.
주요 개발:
2024년 7월, 시스코와 HTX는 국토 안보 강화를 위해 5G 및 AI 기술을 시범 도입하는 MOU를 체결했습니다. 양사는 싱가포르의 공공 안전, 보안 및 네트워크 운영을 디지털 방식으로 혁신하기 위해 5G 및 AI 기술 연구 및 개발에 협력할 예정입니다.
2024년 7월, 시스코는 베트남의 경제 성장을 촉진하기 위해 국가 디지털 혁신 프로그램을 시작했습니다. 이 프로그램은 5G, 스마트 제조, 금융 서비스, 디지털 정부와 같은 주요 분야에 투자할 예정입니다.
2024년 7월, ASMPT와 IBM은 AI용 칩렛 패키지의 본딩 방법을 발전시키기 위해 협력을 강화했습니다. 이번 협약을 통해 양사는 칩렛 패키지를 위한 열압축 및 하이브리드 본딩 기술을 발전시키기 위해 협력할 예정입니다.
적용 분야
– 인프라
– 애플리케이션
– 네트워크
– 프로세스
적용되는 클라우드 유형:
– 프라이빗
– Public
– 하이브리드
지원 대상 조직 규모:
– 중소기업(SME)
– 대기업
지원 대상 애플리케이션
– 구성 관리
– 프로비저닝
– 오케스트레이션
– 보안 및 규정 준수
– 백업 및 재해 복구
– 네트워킹 및 데이터베이스 관리
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– IT 및 통신
– 의료 및 소매
– 정부 및 공공 부문
– 에너지 및 유틸리티
– 미디어 및 엔터테인먼트
– 운송 및 물류
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 유형별 글로벌 클라우드 자동화 시장
5.1 소개
5.2 인프라
5.3 애플리케이션
5.4 네트워크
5.5 프로세스
6 클라우드 유형별 글로벌 클라우드 자동화 시장
6.1 소개
6.2 프라이빗
6.3 퍼블릭
6.4 하이브리드
7 조직 규모별 글로벌 클라우드 자동화 시장
7.1 소개
7.2 중소기업 (중소기업)
7.3 대기업
8 애플리케이션 별 글로벌 클라우드 자동화 시장
8.1 소개
8.2 구성 관리
8.3 프로비저닝
8.4 오케스트레이션
8.5 보안 및 규정 준수
8.6 백업 및 재해 복구
8.7 네트워킹 및 데이터베이스 관리
8.8 기타 애플리케이션
9 최종 사용자별 글로벌 클라우드 자동화 시장
9.1 소개
9.2 IT 및 통신
9.3 의료 및 소매
9.4 정부 및 공공 부문
9.5 에너지 & 유틸리티
9.6 미디어 & 엔터테인먼트
9.7 운송 및 물류
9.8 기타 최종 사용자
10 글로벌 클라우드 자동화 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
