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하이퍼스케일 컴퓨팅 시장
Hyperscale Computing
상품코드 : 1593102
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 11월
페이지 정보 : 영문 273 Pages
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한글목차

세계의 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장은 2030년까지 1,580억 달러에 도달

2023년에 442억 달러로 추정되는 세계의 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장은 2023-2030년 CAGR 20.0%로 성장하며, 2030년에는 1,580억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 솔루션 컴포넌트는 CAGR 19.0%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 1,190억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 23.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 116억 달러, 중국은 CAGR 19.0%로 성장할 것으로 예측

미국의 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장은 2023년에 116억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 242억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년의 CAGR은 19.0%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 18.0%와 17.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 13.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장 동향과 촉진요인 정리

하이퍼스케일 컴퓨팅이란 무엇이며, 왜 데이터 구동형 비즈니스에 필수적인가?

하이퍼스케일 컴퓨팅이란 컴퓨팅 파워, 스토리지, 네트워크 용량을 추가하여 증가하는 워크로드 및 데이터 수요에 대응할 수 있도록 원활하게 확장할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말합니다. 기존 데이터센터와 달리 하이퍼스케일 인프라는 확장성, 유연성, 효율성에 중점을 두고 구축되어 기업이 대량의 데이터, 복잡한 용도, 고트래픽 워크로드를 지원할 수 있습니다. 아마존, 구글, 마이크로소프트와 같은 하이테크 대기업이 주로 사용하는 하이퍼스케일 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 인공지능(AI), 컨텐츠 전송 네트워크(CDN)와 같은 대규모 디지털 서비스에 필수적입니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 인공지능(AI), 컨텐츠 전송 네트워크(CDN) 등 대규모 디지털 서비스에 필수적인 솔루션입니다.

하이퍼스케일 컴퓨팅은 IoT 기기, 스트리밍 서비스, 온라인 트랜잭션 등으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 고객에게 중단 없는 고속 디지털 서비스를 제공하고자 하는 데이터 중심 비즈니스에 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 기업은 늘어나는 데이터를 처리하면서도 리소스 할당을 최적화할 수 있는 강력한 인프라를 필요로 합니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 고도로 모듈화된 아키텍처를 통해 이러한 확장성을 구현합니다. 이 아키텍처를 통해 기업은 수요 증가에 따라 표준화된 서버와 스토리지 유닛을 추가하여 데이터센터용량을 확장할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성과 민첩성을 유지하면서 빠른 응답시간과 고가용성을 필요로 하는 서비스 및 용도를 지원할 수 있습니다.

하이퍼스케일 컴퓨팅은 확장성 외에도 기업이 리소스를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 함으로써 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 하이퍼스케일 환경에서는 자동화, 에너지 효율적인 하드웨어, 가상화를 활용하여 전력, 냉각, 관리 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 운영 비용을 크게 증가시키지 않으면서 대량의 워크로드를 효율적으로 관리할 수 있는 하이퍼스케일 컴퓨팅은 E-Commerce, 소셜미디어, 기업 클라우드 프로바이더와 같이 대규모 데이터세트의 지속적인 처리에 의존하는 조직에 이상적입니다. 이상적입니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 데이터베이스 혁신의 근간을 제공함으로써 현대 비즈니스의 고성능 요구사항을 지원하고 새로운 기술 과제에 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다.

기술의 발전과 클라우드 서비스 수요는 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장을 어떻게 형성하고 있는가?

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 스토리지의 기술 발전은 하이퍼스케일 컴퓨팅을 더욱 강력하고 효율적이며 적응력 있게 만들고 있으며, AI와 ML 기술은 하이퍼스케일 환경에서 예측 분석, 리소스 최적화, 자동 관리를 가능하게 합니다. 데이터센터가 수요에 따라 실시간으로 전력, 냉각 및 처리 리소스를 조정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술은 에너지 소비를 줄이고 다운타임을 최소화하여 데이터센터의 효율적인 운영을 돕습니다. 하이퍼스케일 환경에서는 성능에 영향을 미치기 전에 잠재적인 문제를 감지하고 해결하여 원활한 확장성을 확보하기 위해 AI 기반 모니터링 툴을 활용하는 사례가 증가하고 있으며, AI와 ML을 하이퍼스케일 컴퓨팅에 통합함으로써 데이터센터 은 방대한 워크로드를 보다 효율적으로 처리하고, 내결함성을 개선하며, 리소스 할당을 최적화하고, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 처리의 전형적인 고 수요 워크로드를 지원할 수 있습니다.

클라우드 서비스의 성장은 하이퍼스케일 컴퓨팅의 주요 촉진제입니다. 기업은 유연성을 확보하고, IT 오버헤드를 줄이고, 원격 근무를 지원하기 위해 클라우드로 업무를 전환하고 있습니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 고밀도의 모듈화된 아키텍처를 가지고 있으며, SaaS(Software-as-a-Service), PaaS(Platform-as-a-Service), IaaS(Infrastructure-as-a-Service) Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 기업은 하이퍼스케일 인프라를 활용하여 고객에게 확장성이 높은 온디맨드 서비스를 제공합니다. 제공합니다. 비즈니스 연속성, 디지털 전환, 데이터 스토리지를 지원하기 위해 클라우드 플랫폼으로 전환하는 기업이 늘어남에 따라 하이퍼스케일 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하고 있으며, 클라우드 기반 서비스의 기반이 되는 아키텍처로 자리매김하고 있습니다. 되었습니다.

SSD(SSD) 및 비휘발성 메모리 익스프레스(NVMe)를 포함한 스토리지의 발전은 고성능 용도의 요구를 충족하는 더 빠르고 안정적인 스토리지 솔루션을 제공함으로써 하이퍼스케일 데이터센터를 변화시키고 있습니다. 변화하고 있습니다. 예를 들어 NVMe 기술은 실시간 분석, 머신러닝, AI 트레이닝과 같은 워크로드에 필수적인 초고속 데이터 전송 속도를 제공하며, SSD와 NVMe를 통합함으로써 하이퍼스케일 환경은 대기 시간을 최소화하면서 이러한 용도의 방대한 데이터 수요를 처리할 수 있습니다. 대기 시간을 최소화하면서 이러한 용도의 방대한 데이터 수요에 대응할 수 있습니다. 또한 스토리지 혁신을 통해 하이퍼스케일 데이터센터는 IoT, 엣지 컴퓨팅, AI에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고 접근할 수 있게 되어 데이터 집약적 산업에서 하이퍼스케일 컴퓨팅의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 집약적 산업에서 하이퍼스케일 컴퓨팅의 성능을 향상시킵니다.

하이퍼스케일 컴퓨팅이 가장 큰 영향을 미치는 산업 분야는 어디인가?

하이퍼스케일 컴퓨팅은 E-Commerce, 금융 서비스, 통신, 의료 등 데이터 처리 및 저장 요구 사항이 높은 산업 분야에서 큰 영향을 미치고 있으며, E-Commerce 업계에서 하이퍼스케일 컴퓨팅은 방대한 트랜잭션 데이터, 고객 분석, 재고 관리를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 제공하고 있으며, 아마존이나 알리바바와 같은 세계 E-Commerce 플랫폼에서 하이퍼스케일 컴퓨팅은 실시간 분석, 개인화된 추천, 빠른 트랜잭션 처리, 고객 분석, 재고 관리에 필요한 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 트랜잭션 처리를 지원합니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅의 확장성을 통해 E-Commerce 기업은 특히 쇼핑 시즌에 트래픽이 급증하는 시기를 대비하여 고객에게 원활한 성능을 보장하고 매출을 극대화할 수 있습니다.

금융 서비스에서 하이퍼스케일 컴퓨팅은 금융기관이 고빈도 거래, 사기 감지, 복잡한 리스크 평가 등을 실시간으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 금융 거래는 빠른 처리 속도와 엄격한 보안이 요구되며, 하이퍼스케일 환경에서는 첨단 데이터 암호화와 확장 가능한 스토리지 솔루션으로 이를 처리할 수 있습니다. 또한 하이퍼스케일 컴퓨팅은 금융회사가 AI와 ML을 활용하여 부정행위 감지, 시장 분석, 자동 거래, 최소한의 대기 시간으로 대량의 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다. 은행, 투자회사, 보험사들은 규제 요건과 고객의 기대에 부응하는 데 필요한 성능과 보안을 모두 제공하는 하이퍼스케일 인프라의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 시장 변동시 리소스를 신속하게 확장할 수 있으므로 금융 서비스는 다양한 상황에서 안정성과 복원력을 유지할 수 있습니다.

헬스케어 분야에서는 전자의무기록(EHR), 원격의료, 유전체 연구 등 방대한 스토리지와 실시간 데이터 처리 능력을 필요로 하는 용도를 지원하고 있습니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 의료 기관에 대량의 환자 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 능력을 제공하여 의료 연구와 개인 맞춤형 치료를 지원합니다. 예를 들어 유전체 연구에서는 유전자 염기서열 분석에 사용되는 방대한 데이터세트를 처리할 수 있으며, 정밀의료의 발견을 가속화합니다. 또한 원격의료 서비스는 하이퍼스케일 환경을 통해 환자 기록 및 커뮤니케이션 툴에 대한 안전하고 빠른 액세스를 제공하여 의료 서비스 제공을 향상시키고 있습니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 대규모 데이터 저장과 빠른 처리를 지원함으로써 의료 서비스 프로바이더가 환자 치료를 개선하고 연구를 발전시킬 수 있도록 돕습니다.

하이퍼스케일 컴퓨팅 시장의 성장을 가속하는 주요 요인은 무엇인가?

하이퍼스케일 컴퓨팅 시장의 성장은 데이터 생성의 급속한 증가, 실시간 처리의 필요성, 산업 전반의 디지털 전환, IoT 기기, 온라인 거래, 소셜미디어 등 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있으며, 멀티미디어 컨텐츠에 의해 생성되는 데이터의 급격한 증가는 하이퍼스케일 컴퓨팅의 주요 촉진요인입니다. 기업과 소비자가 전례 없이 많은 데이터를 생성하는 가운데, 기업은 이러한 정보를 효율적으로 저장, 관리, 분석할 수 있는 확장 가능한 인프라가 필요합니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 대량의 데이터를 지속적으로 처리하는 데 필요한 아키텍처를 제공하여 기업이 데이터를 분석, 인사이트, 의사결정에 활용할 수 있도록 지원합니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 소매, 헬스케어, 금융 등 데이터에 기반한 인사이트가 경쟁 우위를 점하는 산업에서 대규모 데이터세트 관리와 실시간 용도 지원에 필수적인 요소입니다.

실시간 처리 및 저지연 용도에 대한 수요 증가도 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장에 박차를 가하고 있습니다. AI, 머신러닝, 비디오 스트리밍, 자율주행차와 같은 용도는 하이퍼스케일 환경이 제공하는 즉각적인 데이터 처리 능력을 필요로 하며, 더 많은 산업에서 실시간 데이터에 의존하여 의사결정과 고객 경험을 개선하고 있기 때문입니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 저지연 통신과 고속 데이터 전송을 지원하여 중요한 용도의 원활한 작동을 보장합니다. 이 기능은 금융 거래, 의료 진단, 물류 등 밀리초 단위가 중요한 산업에서 특히 유용합니다. 기업이 새로운 실시간 용도를 개발할 때, 하이퍼스케일 컴퓨팅은 처리 능력을 동적으로 확장하여 중단 없이 성능 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.

각 산업의 디지털 전환과 클라우드 도입 촉진은 또 다른 큰 성장 동력이 되고 있습니다. 기업이 클라우드 플랫폼으로 전환하면 확장성이 향상되고, 인프라 비용이 절감되며, 운영 유연성이 향상됩니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 클라우드 서비스의 기반이 되며, 온프레미스에서 클라우드 기반 운영으로 전환하는 기업을 지원하는 데 필요한 확장성을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 도입은 최근 수년간 모든 규모의 기업이 업무 간소화, 원격 근무 촉진, 재해복구 능력 향상을 위해 클라우드 컴퓨팅을 도입하는 사례가 급증하고 있습니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅은 이러한 전환을 지원하기 위해 신뢰할 수 있고 적응력이 뛰어난 인프라를 제공함으로써 기업이 물리적 서버의 제약 없이 확장하고 혁신할 수 있도록 돕습니다. 하이퍼스케일 컴퓨팅 시장은 데이터 증가, 실시간 처리 요구, 디지털 전환과 같은 촉진요인으로 인해 디지털 경제와 현대적 데이터 인프라의 초석으로 자리매김하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(총 36건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Hyperscale Computing Market to Reach US$158.0 Billion by 2030

The global market for Hyperscale Computing estimated at US$44.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$158.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.0% over the analysis period 2023-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 19.0% CAGR and reach US$119.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 23.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$11.6 Billion While China is Forecast to Grow at 19.0% CAGR

The Hyperscale Computing market in the U.S. is estimated at US$11.6 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$24.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.0% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.0% and 17.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.7% CAGR.

Global Hyperscale Computing Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Hyperscale Computing and Why Is It Essential for Data-Driven Businesses?

Hyperscale computing refers to a computing environment that can scale seamlessly to accommodate increased workloads and data demands by adding more computing power, storage, and networking capacity. Unlike traditional data centers, hyperscale infrastructures are built for scalability, flexibility, and efficiency, enabling companies to support massive amounts of data, complex applications, and high-traffic workloads. Primarily used by tech giants like Amazon, Google, and Microsoft, hyperscale computing is essential for large-scale digital services, including cloud computing, big data analytics, artificial intelligence (AI), and content delivery networks (CDNs). This approach ensures that as demand grows, the infrastructure can scale without disruption, maintaining the speed and performance needed to deliver services to millions of users globally.

Hyperscale computing has become indispensable for data-driven businesses seeking to provide uninterrupted, high-speed digital services to customers. With the explosion of data from IoT devices, streaming services, and online transactions, companies need robust infrastructures that can handle growing amounts of data while optimizing resource allocation. Hyperscale computing enables such scalability by using highly modular architectures, which allow companies to expand data center capacity by adding standardized servers and storage units as demand grows. This structure allows businesses to maintain operational efficiency and agility, supporting services and applications that require rapid response times and high availability.

In addition to scalability, hyperscale computing enhances cost-efficiency by allowing companies to utilize resources more effectively. Hyperscale environments often leverage automation, energy-efficient hardware, and virtualization to reduce costs associated with power, cooling, and management. The ability to efficiently manage massive workloads without significant increases in operational costs makes hyperscale computing ideal for organizations that depend on continuous processing of large data sets, such as e-commerce, social media, and enterprise cloud providers. By providing the backbone for data-driven innovation, hyperscale computing supports the high-performance needs of modern businesses and enables them to adapt swiftly to new technological challenges.

How Are Technological Advancements and Demand for Cloud Services Shaping the Hyperscale Computing Market?

Technological advancements in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and data storage are significantly enhancing hyperscale computing, making it more powerful, efficient, and adaptable. AI and ML technologies enable predictive analytics, resource optimization, and automated management in hyperscale environments, allowing data centers to adjust power, cooling, and processing resources in real-time based on demand. These technologies help data centers operate more efficiently by reducing energy consumption and minimizing downtime. Hyperscale environments increasingly use AI-driven monitoring tools to detect and address potential issues before they impact performance, enabling seamless scalability. By incorporating AI and ML into hyperscale computing, data centers can process massive workloads more effectively, improve fault tolerance, and optimize resource allocation, supporting the high-demand workloads typical in cloud computing and big data processing.

The growth of cloud services is a major driver of hyperscale computing, as businesses shift their operations to the cloud to gain flexibility, reduce IT overhead, and support remote work. Hyperscale data centers, with their high density and modular architectures, are fundamental to the cloud computing infrastructure that powers software-as-a-service (SaaS), platform-as-a-service (PaaS), and infrastructure-as-a-service (IaaS) solutions. Companies such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, and Google Cloud rely on hyperscale infrastructure to offer customers scalable, on-demand services. As more businesses migrate to cloud platforms to support business continuity, digital transformation, and data storage, the demand for hyperscale computing has skyrocketed, establishing it as the foundational architecture for cloud-based services.

Storage advancements, including solid-state drives (SSDs) and non-volatile memory express (NVMe), are transforming hyperscale data centers by providing faster, more reliable storage solutions that meet the needs of high-performance applications. NVMe technology, for example, enables ultra-fast data transfer rates that are essential for workloads like real-time analytics, machine learning, and AI training. By incorporating SSDs and NVMe, hyperscale environments can handle the vast data demands of these applications while minimizing latency. Furthermore, innovations in storage enable hyperscale data centers to efficiently store and access enormous volumes of data generated by IoT, edge computing, and AI, enhancing the performance of hyperscale computing in data-intensive industries.

Where Is Hyperscale Computing Making the Greatest Impact Across Industry Segments?

Hyperscale computing is making a substantial impact across industry segments such as e-commerce, financial services, telecommunications, and healthcare, where data processing and storage requirements are high. In the e-commerce industry, hyperscale computing provides the computing power needed to handle massive amounts of transaction data, customer analytics, and inventory management. For global e-commerce platforms like Amazon and Alibaba, hyperscale computing supports real-time analytics, personalized recommendations, and high-speed transaction processing, which are essential for enhancing user experience and maintaining competitive advantage. The scalability of hyperscale computing allows e-commerce companies to accommodate traffic surges, especially during peak shopping seasons, ensuring seamless performance for customers and maximizing revenue.

In financial services, hyperscale computing enables institutions to handle high-frequency trading, fraud detection, and complex risk assessments in real-time. Financial transactions require fast processing and stringent security measures, which hyperscale environments support with advanced data encryption and scalable storage solutions. Hyperscale computing also enables financial firms to leverage AI and ML for fraud detection, market analysis, and automated trading, processing large volumes of data with minimal latency. Banks, investment firms, and insurance companies benefit from hyperscale infrastructure that provides both the performance and security necessary to meet regulatory requirements and customer expectations. The ability to rapidly scale resources during market fluctuations also allows financial services to maintain stability and resilience under varying conditions.

In healthcare, hyperscale computing supports applications such as electronic health records (EHR), telemedicine, and genomic research, which require vast storage and real-time data processing capabilities. Hyperscale data centers provide healthcare institutions with the capacity to store and analyze large volumes of patient data, supporting medical research and personalized treatments. In genomic research, for instance, hyperscale computing enables the processing of extensive datasets used in genetic sequencing, accelerating discoveries in precision medicine. Additionally, telemedicine services rely on hyperscale environments to provide secure, high-speed access to patient records and communication tools, enhancing healthcare delivery. By supporting large-scale data storage and rapid processing, hyperscale computing helps healthcare providers improve patient care and advance research.

What Are the Key Drivers Fueling Growth in the Hyperscale Computing Market?

The growth in the hyperscale computing market is driven by several key factors, including the rapid expansion of data generation, the need for real-time processing, and the shift toward digital transformation across industries. The exponential growth of data, generated by IoT devices, online transactions, social media, and multimedia content, is a primary driver of hyperscale computing. As businesses and consumers create more data than ever before, organizations require scalable infrastructures that can store, manage, and analyze this information efficiently. Hyperscale computing provides the architecture needed to handle high volumes of data continuously, allowing companies to leverage data for analytics, insights, and decision-making. In industries where data insights drive competitive advantage, such as retail, healthcare, and finance, hyperscale computing has become essential for managing large data sets and supporting real-time applications.

The increasing demand for real-time processing and low-latency applications is also fueling the hyperscale computing market, as more industries rely on real-time data for enhanced decision-making and customer experience. Applications such as AI, machine learning, video streaming, and autonomous vehicles require immediate data processing capabilities, which hyperscale environments provide. Hyperscale computing supports low-latency communication and high-speed data transfer, ensuring that critical applications operate smoothly. This capability is particularly valuable in industries where milliseconds matter, such as financial trading, healthcare diagnostics, and logistics. As companies develop new real-time applications, hyperscale computing enables them to scale processing power dynamically, meeting performance requirements without interruptions.

The push toward digital transformation and cloud adoption across industries is another significant growth driver, as organizations migrate to cloud platforms to enhance scalability, reduce infrastructure costs, and improve operational flexibility. Hyperscale data centers are the foundation for cloud services, providing the scalability needed to support businesses transitioning from on-premises to cloud-based operations. Cloud computing adoption has surged in recent years as businesses of all sizes seek to streamline operations, facilitate remote work, and improve disaster recovery capabilities. Hyperscale computing supports this transition by providing a reliable and adaptable infrastructure, allowing companies to expand and innovate without the constraints of physical servers. Together, these drivers—data growth, real-time processing needs, and digital transformation—are propelling the hyperscale computing market forward, establishing it as a cornerstone of the digital economy and modern data infrastructure.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Hyperscale Computing market in terms of US$ Million by the following Application; Component; End-Use; Organization Size, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Organization Size (Large Enterprises, Small & Medium Enterprises); Application (Cloud Computing Application, Big Data Application, Internet of Things (IoT) Application, Other Applications); End-Use (IT & Telecom End-Use, Media & Entertainment End-Use, BFSI End-Use, Retail & eCommerce End-Use, Healthcare End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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