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세계의 데이터센터 자동화 시장
Data Center Automation
상품코드 : 1544050
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 197 Pages
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한글목차

세계의 데이터센터 자동화 시장은 2030년까지 405억 달러에 달할 전망

2023년에 128억 달러로 추정되는 세계의 데이터센터 자동화 시장은 2023-2030년 CAGR 17.8%로 성장하며, 2030년에는 405억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 IT & 통신 최종 사용은 CAGR 17.9%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 159억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. BFSI 최종 사용 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 20.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 36억 달러로 추정, 중국은 CAGR 17.4%로 성장 예측

미국의 데이터센터 자동화 시장은 2023년에 36억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 64억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 17.4%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 15.2%와 14.8%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 데이터센터 자동화 시장 동향과 촉진요인 정리

데이터센터 자동화란 무엇이며, 왜 IT업계에 혁명을 초래하는가?

데이터센터 자동화는 주로 데이터센터내 다양한 작업을 인력 없이 최적화하는 데 초점을 맞추고 있으며, IT 부문의 혁신의 원동력이 되고 있습니다. 자동화는 주로 서버, 네트워크, 스토리지 시스템을 효율성과 신뢰성을 높이는 첨단 소프트웨어 기술을 통해 관리하는 것을 포함합니다. 자동화된 관리 툴을 통합함으로써 데이터센터는 자체 모니터링, 자체 복구 및 자체 최적화 작업을 수행하여 인적 오류 및 운영 중단 가능성을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 툴은 또한 IT 관리자에게 복잡한 환경을 효율적으로 중앙에서 관리할 수 있는 기능을 제공하여 리소스를 신속하게 확장하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 자동화로의 전환은 데이터센터의 복잡성과 규모 확대에 따른 것으로, 중요한 비즈니스 용도을 지원하는 방대한 가상 및 물리적 인프라를 관리할 수 있는 강력하고 민첩한 솔루션이 요구되고 있습니다.

새로운 기술이 데이터센터 자동화를 어떻게 강화할 것인가?

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로보틱스 등의 신기술은 데이터센터 자동화의 범위와 효율성을 크게 향상시키고 있으며, AI 및 ML 알고리즘은 전력 및 냉각 수요의 변동, 잠재적인 보안 침해 등 데이터센터 환경의 변화를 예측하고 자동으로 대응하는 데 사용되고 있습니다. 자동으로 대응하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 예측 능력은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 환경 조건을 최적화하여 하드웨어의 수명을 연장하는 데에도 도움이 됩니다. 또한 AI로 강화된 툴은 일상적인 유지보수 및 문제 해결을 수행하여 인적 자원을 보다 전략적인 노력에 집중할 수 있게 해줍니다. 로봇 공학, 특히 자동 운반 차량은 대규모 데이터센터에서 서버 정비 및 설치와 같은 물리적 작업을 관리하기 위해 채택되어 운영을 더욱 간소화하고 인건비를 절감하고 있습니다.

데이터센터 자동화 도입시 직면하는 과제는?

데이터센터 자동화의 장점은 분명하지만, 그 도입에는 효과에 영향을 미치는 몇 가지 문제가 있습니다. 주요 장애물 중 하나는 자동화 기술과 레거시 시스템 및 소프트웨어와의 통합입니다. 많은 데이터센터가 신구 기술이 혼재되어 운영되고 있으며, 모든 시스템이 최신 자동화 솔루션과 호환되지 않는 경우가 많습니다. 따라서 업그레이드 및 교체에 많은 투자가 필요하며, 이는 비용 측면에서 불리하게 작용할 수 있습니다. 또한 고급 자동화 툴의 도입에는 상당한 학습 곡선이 수반됩니다. 이러한 새로운 시스템을 효과적으로 관리하고 유지하기 위해서는 IT 직원에 대한 교육이 필수적이지만, 리소스가 집중될 수 있습니다. 마지막으로 데이터센터가 자동화됨에 따라 데이터센터를 제어하는 소프트웨어에 대한 의존도가 높아져 적절한 보안이 보장되지 않으면 사이버 위협에 노출될 수 있습니다.

데이터센터 자동화 시장의 성장 동력은?

데이터센터 자동화 시장의 성장은 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 확대와 이에 따른 데이터센터의 복잡성 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 모든 산업 분야의 기업이 더 많은 데이터를 생성하고 디지털 인프라에 대한 의존도가 높아짐에 따라 보다 효율적이고 확장 가능하며 유연한 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI와 머신러닝 기술의 지속적인 발전은 데이터센터 운영을 강화할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다. 자동화 솔루션을 더욱 매력적이고 쉽게 사용할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다. 또한 IT 환경의 인적 오류와 운영 비용 절감에 대한 관심이 높아지면서 기업은 자동화 기술에 투자하고 있으며, IoT의 부상과 이에 따른 수많은 디바이스와 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리해야 할 필요성도 데이터센터 자동화 시장을 강화하고 있습니다. 강화하고 있습니다. 이러한 기술적, 경제적 원동력은 데이터센터 자동화 부문의 성장을 위한 탄탄한 환경을 조성하고 있으며, 디지털 인프라 관리의 미래에 있으며, 매우 중요한 역할을 강조하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(합계 47 주목)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Data Center Automation Market to Reach US$40.5 Billion by 2030

The global market for Data Center Automation estimated at US$12.8 Billion in the year 2023, is expected to reach US$40.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 17.8% over the analysis period 2023-2030. IT & Telecom End-Use, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.9% CAGR and reach US$15.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the BFSI End-Use segment is estimated at 20.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.6 Billion While China is Forecast to Grow at 17.4% CAGR

The Data Center Automation market in the U.S. is estimated at US$3.6 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 17.4% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.2% and 14.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.3% CAGR.

Global Data Center Automation Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Data Center Automation and Why Is It Revolutionizing the IT Industry?

Data center automation stands as a transformative force within the IT sector, primarily focusing on optimizing various operations within data centers without significant human intervention. This automation primarily includes managing servers, networks, and storage systems with advanced software technologies that enhance efficiency and reliability. By integrating automated management tools, data centers can execute self-monitoring, self-healing, and self-optimizing actions, which drastically reduce the possibilities of human error and operational downtime. These tools also provide IT administrators with the capability to centrally manage complex environments efficiently, allowing for rapid scaling and deployment of resources. The move towards automation is in response to the increasing complexity and scale of data centers, which now require robust, agile solutions to manage vast arrays of virtual and physical infrastructure underpinning critical business applications.

How Are Emerging Technologies Enhancing Data Center Automation?

Emerging technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and robotics are significantly enhancing the scope and effectiveness of data center automation. AI and ML algorithms are increasingly used to predict and automatically respond to changes in the data center environment, such as fluctuating power and cooling demands or potential security breaches. This predictive capacity not only improves the operational efficiency but also extends the lifespan of hardware by optimizing environmental conditions. Furthermore, AI-enhanced tools can conduct routine maintenance and troubleshooting tasks, freeing up human resources to focus on more strategic initiatives. Robotics, particularly in the form of automated guided vehicles, are employed in larger data centers to manage physical tasks like server maintenance and installation, which further streamlines operations and reduces labor costs.

What Challenges Are Faced in Implementing Data Center Automation?

While the advantages of data center automation are clear, its implementation comes with several challenges that can impact effectiveness. One of the primary hurdles is the integration of automation technologies with legacy systems and software. Many data centers operate on a blend of old and new technologies, and not all systems may be compatible with the latest automation solutions. This can lead to significant investment in upgrade or replacement initiatives, which may be cost-prohibitive. Additionally, there's a significant learning curve associated with deploying sophisticated automation tools. Training IT staff to effectively manage and maintain these new systems is essential but can be resource-intensive. Lastly, as data centers become more automated, they also become more reliant on the software that controls them, making them potentially vulnerable to cyber threats if not properly secured.

What Drives the Growth in the Data Center Automation Market?

The growth in the data center automation market is driven by several factors, including the relentless expansion of cloud computing and the corresponding increase in data center complexity. As businesses across all industries generate more data and increasingly rely on digital infrastructure, the demand for more efficient, scalable, and flexible data management solutions becomes critical. The continuous advancements in AI and machine learning technologies provide powerful tools for enhancing data center operations, making automation solutions more attractive and accessible. Additionally, the growing emphasis on reducing human error and operational costs in IT environments compels companies to invest in automation technologies. The rise of IoT and the subsequent need for managing numerous devices and vast amounts of data efficiently also bolster the market for data center automation. These technological and economic drivers collectively foster a robust environment for the growth of the data center automation sector, highlighting its pivotal role in the future of digital infrastructure management.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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