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세계의 소프트웨어 품질 자동화 시장
Automated Software Quality
상품코드 : 1533948
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 189 Pages
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한글목차

소프트웨어 품질 자동화 세계 시장은 2030년까지 43억달러에 달할 것으로 전망

2023년 33억 달러로 추정되는 소프트웨어 품질 자동화 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 4.1% 성장하여 2030년에는 43억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 온프레미스 배포 부문은 CAGR 3.5%를 기록하며 분석 기간 종료 시점에 27억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 배포 부문은 분석 기간 동안 CAGR 5.2%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

미국 시장 8억 8,980만 달러로 추정, 중국은 연평균 7.0% 성장할 것으로 예상

미국의 소프트웨어 품질 자동화 시장 규모는 2023년 8억 8,980만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2023-2030년 7.0%의 CAGR로 2030년까지 8억 7,850만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 2.0%와 3.4%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 2.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 소프트웨어 품질 자동화 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

소프트웨어 품질 자동화(ASQ)는 소프트웨어 애플리케이션의 기능, 성능, 보안을 보장하기 위해 자동화 도구를 활용하는 현대 소프트웨어 개발의 핵심으로, 자동 테스트, 지속적인 통합, 자동 코드 검토 등 다양한 관행을 포괄하는 것을 목표로 합니다. 등 다양한 관행을 포괄하며, 개발 주기 초기에 결함을 감지하고 해결하는 것을 목표로 합니다. ASQ는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화함으로써 효율성과 정확성을 향상시켜 개발팀이 소프트웨어 제작의 더 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 도와주며, ASQ와 관련된 주요 기술로는 단위 테스트 프레임워크, 통합 테스트 도구, 성능 테스트 스위트 등이 있으며, 이를 총동원하여 견고하고 고품질의 소프트웨어를 제공할 수 있습니다.

기술의 발전은 소프트웨어 품질 자동화 도구의 기능과 채택을 크게 향상시켰습니다. 인공지능과 머신러닝을 ASQ 프로세스에 통합하여 예측 분석, 지능형 테스트 생성 및 적응형 테스트 전략을 가능하게함으로써 테스트 자동화에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 혁신은 잠재적 결함이 드러나기 전에 식별하는 데 도움이 되며, 출시 후 수정에 드는 비용을 방지할 수 있습니다. 또한, 데브옵스(DevOps)와 지속적 제공(Continuous Delivery) 관행의 부상으로 버전 관리 시스템, 빌드 자동화 도구, 배포 파이프라인과 원활하게 통합할 수 있는 ASQ 도구의 도입이 요구되고 있습니다. 클라우드 기반 ASQ 솔루션은 원격으로 액세스할 수 있는 확장 가능하고 유연한 테스트 환경을 제공하여 분산된 개발팀을 지원하고 전체 개발 프로세스를 가속화할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 ASQ 솔루션도 인기를 끌고 있습니다.

소프트웨어 품질 자동화 시장의 성장은 소프트웨어 애플리케이션의 복잡성 증가, 시장 출시 시간 단축의 필요성, 고품질 소프트웨어에 대한 수요 증가 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 소프트웨어 시스템이 복잡해짐에 따라 수동 테스트는 점점 더 어려워지고 있으며, 종합적인 품질 보증을 위해서는 자동화가 필수적입니다. 경쟁 환경으로 인해 기업은 개발 주기를 가속화해야 하며, ASQ 도구는 품질 저하 없이 더 빠른 반복과 더 빈번한 릴리스를 가능하게 합니다. 또한, 다양한 산업 분야에서 디지털 전환에 대한 노력이 급증하면서 신뢰할 수 있는 소프트웨어에 대한 수요가 증가함에 따라 기업들은 강력한 ASQ 솔루션에 투자하고 있으며, AI 기반 테스트 및 클라우드 기반 플랫폼과 같은 기술 발전은 더욱 효율적이고 스케줄링이 용이해져 ASQ 툴의 활용도를 높이고 있습니다. AI 기반 테스트 및 클라우드 기반 플랫폼과 같은 기술 발전은 보다 효율적이고 확장 가능하며 지능적인 테스트 기능을 제공함으로써 ASQ의 매력을 더욱 높여주고 있습니다. 이러한 요인들이 종합적으로 소프트웨어 품질 자동화 시장의 견조한 성장을 견인하고 있으며, 소프트웨어 개발의 미래에 중요한 역할을 담당하고 있음을 강조하고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 51건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Automated Software Quality Market to Reach US$4.3 Billion by 2030

The global market for Automated Software Quality estimated at US$3.3 Billion in the year 2023, is expected to reach US$4.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 4.1% over the analysis period 2023-2030. On-Premise Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 3.5% CAGR and reach US$2.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Cloud-based Deployment segment is estimated at 5.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$889.8 Million While China is Forecast to Grow at 7.0% CAGR

The Automated Software Quality market in the U.S. is estimated at US$889.8 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$878.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 7.0% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 2.0% and 3.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 2.7% CAGR.

Global Automated Software Quality Market - Key Trends and Drivers Summarized

Automated software quality (ASQ) has become a cornerstone of modern software development, leveraging automation tools to ensure the functionality, performance, and security of software applications. ASQ encompasses various practices such as automated testing, continuous integration, and automated code reviews, aimed at detecting and addressing defects early in the development cycle. By automating repetitive and time-consuming tasks, ASQ improves efficiency and accuracy, enabling development teams to focus on more complex and creative aspects of software creation. Key technologies involved in ASQ include unit testing frameworks, integration testing tools, and performance testing suites, which collectively contribute to delivering robust, high-quality software.

Technological advancements have significantly enhanced the capabilities and adoption of automated software quality tools. The integration of artificial intelligence and machine learning into ASQ processes has revolutionized test automation by enabling predictive analytics, intelligent test generation, and adaptive testing strategies. These innovations help identify potential defects before they manifest, thus preventing costly post-release fixes. Additionally, the rise of DevOps and continuous delivery practices has necessitated the adoption of ASQ tools that can seamlessly integrate with version control systems, build automation tools, and deployment pipelines. Cloud-based ASQ solutions have also gained traction, offering scalable and flexible testing environments that can be accessed remotely, thus supporting distributed development teams and accelerating the overall development process.

The growth in the automated software quality market is driven by several factors, including the increasing complexity of software applications, the need for faster time-to-market, and the rising demand for high-quality software. As software systems become more intricate, manual testing becomes less feasible, making automation essential for comprehensive quality assurance. The competitive business landscape compels companies to accelerate their development cycles, and ASQ tools enable quicker iterations and more frequent releases without compromising quality. Furthermore, the surge in digital transformation initiatives across various industries has heightened the demand for reliable software, prompting organizations to invest in robust ASQ solutions. Technological advancements, such as AI-driven testing and cloud-based platforms, further enhance the appeal of ASQ by providing more efficient, scalable, and intelligent testing capabilities. These factors collectively drive the robust expansion of the automated software quality market, underscoring its critical role in the future of software development.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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