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시장보고서
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AIOps 시장 - 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 제공별, 용도별, 전개별, 기업 규모별, 업계별, 지역별, 경쟁 예측(2021-2031년)AIOps Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Offering, By Application, By Deployment, By Enterprise Size, By vertical, By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 AIOps 시장은 2025년 22억 7,000만 달러에서 2031년까지 63억 6,000만 달러로 크게 확대되어 CAGR 18.73%로 성장할 것으로 예측됩니다.
AIOps(IT 운영용 인공지능)는 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 IT 운영 워크플로우의 자동화 및 고도화를 실현합니다. 이 솔루션은 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소가 생성하는 방대한 데이터를 분석하여 이상을 감지하고, 잠재적 장애를 예측하며, 최소한의 인위적 개입으로 근본 원인 분석을 수행합니다. 이러한 시장 성장은 주로 현대의 하이브리드 클라우드 환경의 복잡성과 관리할 수 없는 경보의 증가로 인해 지능형 자동화가 시스템의 안정성과 운영 효율성을 보장하기 위해 필수적으로 요구되고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 22억 7,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 63억 6,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 18.73% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 플랫폼 |
| 최대 시장 | 아시아태평양 |
이러한 명백한 장점에도 불구하고, 시장에서는 이러한 복잡한 시스템을 성공적으로 도입하는 데 있어 장애물에 직면해 있습니다. 시장 확대를 가로막는 주요 장벽은 조직이 파편화된 데이터 사일로를 통합하고 정확한 알고리즘 처리에 필요한 고품질 데이터세트를 생성하는 데 어려움을 겪고 있다는 점입니다. CompTIA에 따르면, 2024년 기술 기업의 62%가 일상 업무 처리 및 자동화 가속화를 위해 인공지능 도입을 확대할 계획인 것으로 나타났습니다. 이는 견고한 수요를 보여주지만, 실제 성장은 기업이 내부 데이터 거버넌스 문제를 해결하고 이러한 고급 플랫폼을 관리하는 데 필요한 기술력 격차를 해소할 수 있는지에 달려 있습니다.
하이브리드 및 멀티 클라우드 IT 아키텍처의 복잡성이 세계 AIOps 시장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다. 기업이 온프레미스 데이터센터와 다양한 클라우드 플랫폼에 인프라를 분산시키면서 발생하는 운영상의 노이즈는 관리상의 위기를 초래하고, 기존의 모니터링 툴로는 대응이 어렵습니다. 이러한 아키텍처의 확산은 시스템의 안정성을 유지하기 위해 방대한 양의 텔레메트리 데이터를 수집하고 상관관계를 분석할 수 있는 지능형 솔루션을 필요로 하고 있습니다. 2024년 3월 다이나트레이스가 발표한 '가관측성 현황(2024)' 보고서에 따르면, 88%의 조직이 전년 대비 기술 스택의 복잡성을 경험하고 있다고 합니다. 이에 따라 기업들은 디지털 접점의 급속한 확장에도 불구하고 중요한 인프라의 가시성과 관리성을 확보하기 위해 복잡한 환경을 해석하는 AIOps를 적극적으로 도입하고 있습니다.
동시에 시장에서는 고비용의 서비스 중단을 최소화하기 위해 사전 예방적 인시던트 관리와 해결 시간 단축이 필수적이라는 요구가 증가하고 있습니다. 조직은 AIOps를 우선적으로 도입하여 사후 대응형 문제 해결에서 예측형 복구로 전환하고 있습니다. 이를 통해 평균복구시간(MTTR)을 크게 단축하고 서비스 가용성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 운영상의 전환은 확실한 신뢰성 향상을 가져옵니다. 2024년 9월에 발표된 뉴렐릭의 가관측성 예측(2024년)에 따르면, 풀스택 가관측성을 실현한 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 연간 다운타임이 79% 감소했습니다. 이러한 효율성 향상에 대한 인식이 널리 퍼지면서 AI 통합은 현대 운영의 표준으로 자리 잡았습니다. Splunk의 2024년 조사 결과에서 알 수 있듯이, 응답자의 97%가 인공지능과 머신러닝을 활용하여 가관측성 운영을 강화하고 있습니다.
파편화된 데이터 사일로를 효과적으로 통합하지 못하는 것은 세계 AIOps 시장 발전에 큰 장벽이 되고 있습니다. AIOps 플랫폼은 머신러닝 알고리즘을 학습하고 정확한 근본 원인 분석을 수행하기 위해 포괄적이고 고품질의 데이터세트를 수집하는 데 크게 의존하고 있습니다. 조직의 데이터가 개별 레거시 시스템이나 부서별 포켓에 갇혀 있는 경우, 이러한 플랫폼은 이상 징후를 식별하고 중단을 정확하게 예측하는 데 필요한 종합적인 컨텍스트가 부족합니다. 이러한 파편화는 알고리즘 출력의 신뢰성을 직접적으로 손상시키고, 자동화의 효율성을 떨어뜨리며, 기업의 전반적인 가치 제안을 감소시킵니다.
이러한 데이터 품질과 통합의 문제는 시장의 확장성을 크게 제한하고 있습니다. 지능형정보관리협회(AIIM)에 따르면, 2024년 52%의 조직이 인공지능 시스템 도입 과정에서 데이터 품질 및 분류와 관련된 문제에 직면한 것으로 나타났다고 합니다. 이러한 장애물로 인해 기업들은 업무 혁신보다 수동 데이터 정화에 과도한 리소스를 투입할 수밖에 없습니다. 결과적으로 이러한 기술적 격차를 메우는 복잡성이 광범위한 도입을 가로막고 AIOps 도입에 대한 투자 회수 실현을 지연시키고 있습니다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델의 통합은 플랫폼을 수동적인 모니터링 도구에서 능동적인 대화형 어시스턴트로 전환함으로써 세계 AI옵스 시장을 근본적으로 재편하고 있습니다. 수치 지표에만 의존하는 기존 예측 모델과 달리, 이러한 생성 시스템은 비정형 데이터를 통합하고, 자동 복구 스크립트 생성, 복잡한 인시던트 로그 요약, 자연어 사후 분석 보고서 작성 등이 가능합니다. 이 기능은 비기술 직원의 진입장벽을 크게 낮추고 자동화 플레이북의 개발을 가속화합니다. 2024년 1월 발표된 IBM의 '세계 AI 도입 지수(2023년)'에 따르면, 조사 대상 기업의 33%가 IT 프로세스 자동화를 AI 도입의 주요 촉진요인으로 꼽았다고 합니다.
동시에 AIOps와 가시성 및 보안 프레임워크의 융합은 시장을 통합적인 DevSecOps 접근 방식으로 이끌고 있습니다. 사이버 위협이 복잡해짐에 따라 조직은 고립된 보안 툴을 폐기하고, 성능 이상과 잠재적 보안 침해에 대한 실시간 상관관계를 분석하는 통합 플랫폼을 채택하고 있습니다. 이러한 종합적인 가시성을 통해 취약점 관리가 지속적인 제공 파이프라인에 직접 통합되어 최종사용자에게 영향을 미치기 전에 위험을 방지할 수 있습니다. 2024년 5월 Dynatrace가 발표한 'CISO 보고서(2024)'에 따르면, 정보 보안 책임자의 71%가 DevSecOps 자동화가 애플리케이션 보안 위험을 최소화하고 강력한 방어책을 확보하는 데 필수적이라고 답했습니다.
The Global AIOps Market is projected to expand significantly, growing from a valuation of USD 2.27 Billion in 2025 to USD 6.36 Billion by 2031, reflecting a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 18.73%. AIOps, or Artificial Intelligence for IT Operations, utilizes artificial intelligence and machine learning algorithms to automate and upgrade IT operational workflows. By analyzing massive quantities of data produced by hardware and software components, these solutions detect anomalies, forecast potential outages, and perform root cause analysis with minimal human intervention. This market growth is primarily fueled by the increasing intricacy of modern hybrid cloud environments and the unmanageable volume of alerts, which necessitate intelligent automation to ensure system reliability and operational efficiency.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 2.27 Billion |
| Market Size 2031 | USD 6.36 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 18.73% |
| Fastest Growing Segment | Platform |
| Largest Market | Asia Pacific |
Despite these clear benefits, the market encounters obstacles regarding the successful deployment of such complex systems. A major hurdle slowing market expansion is the difficulty organizations face in integrating fragmented data silos to generate the high-quality datasets needed for accurate algorithmic processing. According to CompTIA, in 2024, 62 percent of technology companies planned to increase their adoption of artificial intelligence to handle routine tasks and accelerate automation. While this indicates robust demand, actualized growth depends on enterprises resolving internal data governance issues and addressing the technical skills gap required to manage these advanced platforms.
Market Driver
The escalating complexity of hybrid and multi-cloud IT architectures serves as a primary catalyst for the Global AIOps Market. As enterprises distribute their infrastructure across on-premises data centers and various cloud platforms, the resulting operational noise creates a manageability crisis that traditional monitoring tools are unable to address. This architectural sprawl demands intelligent solutions capable of ingesting and correlating immense volumes of telemetry data to maintain system stability. According to the 'The State of Observability 2024' report by Dynatrace in March 2024, 88 percent of organizations experienced an increase in the complexity of their technology stack over the previous year. Consequently, businesses are aggressively deploying AIOps to interpret these intricate environments, ensuring critical infrastructure remains visible and manageable despite the rapid expansion of digital touchpoints.
Concurrently, the market is driven by the imperative for proactive incident management and accelerated resolution times to minimize costly service disruptions. Organizations are prioritizing AIOps to transition from reactive troubleshooting to predictive remediation, drastically reducing Mean Time to Resolution (MTTR) and enhancing service availability. This operational shift delivers tangible reliability gains; according to New Relic's '2024 Observability Forecast' released in September 2024, organizations that achieved full-stack observability experienced 79 percent less downtime annually compared to those without such capabilities. The widespread recognition of these efficiency improvements has solidified AI integration as a standard for modern operations, as evidenced by Splunk's 2024 finding that 97 percent of surveyed respondents utilized artificial intelligence and machine learning to enhance their observability operations.
Market Challenge
The inability to effectively integrate fragmented data silos represents a substantial barrier to the progress of the Global AIOps Market. AIOps platforms depend heavily on the ingestion of comprehensive, high-quality datasets to train machine learning algorithms and execute accurate root cause analyses. When organizational data is trapped within distinct legacy systems or departmental pockets, these platforms lack the holistic context necessary to identify anomalies or predict outages with precision. This fragmentation directly compromises the reliability of algorithmic outputs, rendering automation less effective and reducing the overall value proposition for enterprises.
This issue of data quality and unification significantly restricts market scalability. According to the Association for Intelligent Information Management, in 2024, 52 percent of organizations reported encountering challenges related to data quality and categorization during the implementation of artificial intelligence systems. Such obstacles force companies to dedicate excessive resources to manual data cleansing rather than operational innovation. Consequently, the complexity of bridging these technical gaps discourages widespread adoption and delays the realization of return on investment for AIOps deployments.
Market Trends
The integration of Generative AI and Large Language Models is fundamentally reshaping the Global AIOps Market by transitioning platforms from passive monitoring tools into active, conversational assistants. Unlike traditional predictive models that rely solely on numerical metrics, these generative systems can synthesize unstructured data to generate automated remediation scripts, summarize complex incident logs, and draft post-mortem reports in natural language. This capability significantly lowers the barrier to entry for non-technical staff and accelerates the development of automation playbooks. The momentum behind this trend is evident in enterprise strategies, as according to IBM's 'Global AI Adoption Index 2023' released in January 2024, 33 percent of surveyed enterprises identified the automation of IT processes as a key driver for their artificial intelligence adoption.
Simultaneously, the convergence of AIOps with observability and security frameworks is driving the market toward a unified DevSecOps approach. As cyber threats become more complex, organizations are abandoning isolated security tools in favor of integrated platforms that correlate performance anomalies with potential security breaches in real-time. This holistic visibility ensures that vulnerability management is embedded directly into the continuous delivery pipeline, preventing risks before they impact end-users. This strategic alignment is becoming a top priority for leadership, and according to the '2024 CISO Report' by Dynatrace in May 2024, 71 percent of Chief Information Security Officers stated that DevSecOps automation is critical to minimizing application security risk and ensuring robust defense measures.
Report Scope
In this report, the Global AIOps Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global AIOps Market.
Global AIOps Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: