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세계의 도커 모니터링 시장
Docker Monitoring
상품코드 : 1768449
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 282 Pages
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한글목차

세계의 도커 모니터링 시장은 2030년까지 91억 달러에 이를 전망

2024년에 17억 달러로 추정되는 도커 모니터링 세계 시장은 2024-2030년 CAGR 32.7%로 성장하여 2030년에는 91억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 서비스는 CAGR 34.3%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 60억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 솔루션 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 30.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 970만 달러로 추정, 중국은 CAGR 40.5%로 성장 예측

미국의 도커 모니터링 시장은 2024년에 4억 970만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 28억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 40.5%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 24.6%와 28.5%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 26.6%를 나타낼 전망입니다.

세계의 도커 모니터링 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

도커 모니터링이 용도 관리 및 배포를 어떻게 변화시킬 것인가?

도커 모니터링은 컨테이너화된 용도에 대한 실시간 가시성을 제공함으로써 복잡한 마이크로서비스 환경에서 성능 추적, 리소스 관리, 문제 해결을 가능하게 함으로써 용도 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. Docker를 사용하면 용도를 컨테이너라는 작고 분리된 컴포넌트로 분해하여 서로 다른 컴퓨팅 환경 간에 일관되고 효율적인 배포가 가능하며, 도커 모니터링 도구는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 활동과 같은 컨테이너 성능 메트릭을 모니터링할 수 있습니다. 네트워크 활동과 같은 컨테이너 성능 메트릭을 추적하여 개발자가 리소스를 최적화하고 병목현상을 방지하며 안정적인 용도 성능을 보장하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다. 이는 용도이 여러 컨테이너에 걸쳐 실행되고 가변적인 부하 하에서 원활하게 작동해야 하는 최신 분산형 클라우드 환경에서 특히 유용합니다.

Docker 컨테이너를 모니터링하는 기능은 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 식별할 수 있기 때문에 운영 효율성을 유지하는 데 필수적입니다. 모니터링 솔루션은 실시간 경고와 이상 징후에 대한 자동화된 대응을 제공하여 다운타임을 줄이고 지속적인 제공 관행을 지원합니다. 마이크로서비스 아키텍처와 컨테이너화된 용도이 업계 표준으로 자리 잡으면서 도커 모니터링은 이러한 환경의 복잡성을 관리하는 데 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 용도 성능에 대한 심층적인 통찰력을 제공함으로써 도커 모니터링은 운영 안정성을 높이고, 민첩한 소프트웨어 개발을 지원하며, DevOps 워크플로우의 핵심 구성요소가 되고 있습니다.

AI와 머신러닝은 도커 모니터링에서 어떤 역할을 하는가?

AI와 머신러닝은 컨테이너 환경 내에서 예측 분석, 이상 징후 감지, 자동 문제 해결을 가능하게 함으로써 도커 모니터링을 강화합니다. 머신러닝 알고리즘은 컨테이너의 과거 데이터와 실시간 데이터를 분석하여 잠재적인 성능 문제를 나타내는 패턴을 식별하고, 문제가 심각해지기 전에 팀이 선제적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI 기반 모니터링 도구는 CPU 및 메모리 사용량의 비정상적인 패턴을 인식하고 자동으로 리소스를 할당하거나 컨테이너를 재부팅하여 서비스 중단을 방지할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 용도의 성능이 수요에 따라 크게 변동할 수 있는 동적 클라우드 환경에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

머신러닝을 통해 지능형 이상 징후를 감지하고, 보안 위협, 리소스 부적절한 관리, 예상치 못한 용도 동작을 나타낼 수 있는 불규칙한 동작을 팀에 경고할 수 있으며, AI 기반 통찰력을 도커 모니터링에 통합함으로써 조직은 정기적인 유지보수 작업을 자동화하고, 오감지를 줄이며, 컨테이너 리소스 할당을 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 기술은 DevOps 팀에 복잡한 마이크로서비스 환경을 관리할 수 있는 고급 도구를 제공하여 컨테이너화된 용도이 수요 변동에도 원활하고 효율적으로 실행될 수 있도록 돕습니다. 의 자동화와 확장성에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예측됩니다.

마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 도커 모니터링이 필수적인 이유는 무엇인가?

도커 모니터링이 마이크로서비스 및 클라우드 환경에 필수적인 이유는 이러한 아키텍처의 고도로 분산된 동적 특성을 관리하는 데 필요한 가시성과 제어를 제공하기 때문입니다. 마이크로서비스 환경에서 용도는 여러 개의 컨테이너로 구성되며, 각 컨테이너는 특정 기능을 담당하고 네트워크를 통해 서로 통신하며, 하나의 컨테이너에 장애가 발생하면 전체 용도에 영향을 미칠 수 있기 때문에 각 컨테이너가 최적으로 작동하도록 모니터링하는 것이 중요합니다. 도커 모니터링을 통해 팀은 리소스 사용량, 용도 종속성, 통신 경로를 모니터링하고 잠재적인 문제를 신속하게 파악하여 대처할 수 있습니다.

용도의 스케일업과 스케일다운이 요구되는 클라우드 환경에서 도커 모니터링은 리소스의 효율적인 사용을 보장합니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션는 컨테이너에 크게 의존하고 있으며, 모니터링 솔루션을 통해 팀은 로드 밸런싱, 응답 시간, 서비스 가용성 등의 메트릭을 추적하여 컨테이너화된 용도이 기대되는 성능을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 도커 모니터링은 컨테이너의 상태와 효율성에 대한 통찰력을 제공하여 사전 예방적 관리를 가능하게 하고, 분산된 환경 전반에서 일관된 성능을 보장하며, 클라우드 기반 용도의 고가용성, 확장성, 비용 효율성을 지원합니다.

도커 모니터링 시장의 성장 원동력은?

도커 모니터링 시장의 성장은 컨테이너화된 용도의 확산, 마이크로서비스 아키텍처의 부상, 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 조직이 유연하고 확장 가능한 애플리케이션 개발을 위해 컨테이너화 및 마이크로서비스로 전환함에 따라 도커 모니터링 도구는 용도의 성능을 유지하고 효율적인 리소스 할당을 보장하기 위해 필수적인 요소가 되고 있습니다. 애자일 소프트웨어 개발, 특히 데브옵스(DevOps)에 대한 요구가 증가함에 따라 도커 모니터링의 도입이 더욱 가속화되고 있습니다. 이러한 도구는 지속적 배포(CD)를 지원하고 실시간 성능 추적이 가능하기 때문입니다.

AI를 활용한 분석 및 모니터링 솔루션의 자동화 등 기술의 발전으로 도커 모니터링의 기능이 강화되어 복잡한 컨테이너 환경을 쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 또한, 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경의 사용이 증가함에 따라 분산된 클라우드 인프라를 가시화할 수 있는 모니터링 솔루션에 대한 요구가 증가하고 있으며, 도커 모니터링을 통해 조직은 컨테이너화된 용도이 매우 역동적인 클라우드 환경에서도 안정성, 안전성, 보안성을 확보할 수 있습니다. 안정성, 안전성, 효율성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 컨테이너화 및 클라우드 채택이 계속 확대됨에 따라 도커 모니터링 시장은 최신 분산 용도 아키텍처를 효과적으로 관리하기 위해 필요한 툴을 제공하면서 확대될 것으로 예측됩니다.

부문

컴포넌트(서비스, 솔루션);업종별(IT 및 텔레콤, 은행/금융서비스/보험(BFSI), E-Commerce 및 리테일, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 호스피탈리티, 헬스케어 및 생명과학, 기타 업종별)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계 고유 SLM를 쿼리 하는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Docker Monitoring Market to Reach US$9.1 Billion by 2030

The global market for Docker Monitoring estimated at US$1.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$9.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.7% over the analysis period 2024-2030. Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.3% CAGR and reach US$6.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Solutions segment is estimated at 30.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$409.7 Million While China is Forecast to Grow at 40.5% CAGR

The Docker Monitoring market in the U.S. is estimated at US$409.7 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 40.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.6% and 28.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.6% CAGR.

Global Docker Monitoring Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Docker Monitoring Transforming Application Management and Deployment?

Docker monitoring is revolutionizing application management by providing real-time visibility into containerized applications, which enables organizations to track performance, manage resources, and troubleshoot issues in complex microservices environments. With Docker, applications are broken down into smaller, isolated components called containers, which allow for consistent and efficient deployment across different computing environments. Docker monitoring tools track container performance metrics, such as CPU usage, memory consumption, and network activity, offering insights that help developers optimize resources, prevent bottlenecks, and ensure reliable application performance. This is especially valuable in modern, distributed cloud environments where applications run across multiple containers and need to function seamlessly under variable loads.

The ability to monitor Docker containers is essential for maintaining operational efficiency, as it enables teams to identify issues before they impact end users. Monitoring solutions offer real-time alerts and automated responses to anomalies, reducing downtime and supporting continuous delivery practices. As microservices architectures and containerized applications become the industry standard, Docker monitoring is integral to managing the complexities of these environments. By providing deep insights into application performance, Docker monitoring enhances operational reliability and supports agile software development, making it a critical component of DevOps workflows.

What Role Do AI and Machine Learning Play in Docker Monitoring?

AI and machine learning are enhancing Docker monitoring by enabling predictive analytics, anomaly detection, and automated troubleshooting within container environments. Machine learning algorithms can analyze historical and real-time data from containers to identify patterns that signal potential performance issues, allowing teams to take proactive measures before problems escalate. For instance, AI-driven monitoring tools can recognize unusual patterns in CPU or memory usage and automatically allocate resources or restart containers to prevent service disruption. This predictive capability is invaluable in dynamic cloud environments, where application performance can fluctuate significantly based on demand.

Machine learning also enables intelligent anomaly detection, alerting teams to irregular behavior that may indicate security threats, resource mismanagement, or unexpected application behavior. By integrating AI-driven insights into Docker monitoring, organizations can automate routine maintenance tasks, reduce false positives, and optimize container resource allocation in real time. These technologies provide DevOps teams with advanced tools to manage complex microservices environments, ensuring that containerized applications run smoothly and efficiently, even as demands fluctuate. As AI and machine learning continue to evolve, they are expected to play an increasingly important role in the automation and scalability of Docker monitoring solutions.

Why Is Docker Monitoring Essential in Microservices and Cloud Environments?

Docker monitoring is essential in microservices and cloud environments because it provides the visibility and control needed to manage the highly distributed, dynamic nature of these architectures. In a microservices setup, applications are composed of multiple containers, each responsible for a specific function, which communicate with each other over the network. Monitoring is critical to ensure each container performs optimally, as any disruption in one container can impact the entire application. Docker monitoring allows teams to oversee resource usage, application dependencies, and communication pathways, helping identify and address potential issues quickly.

In cloud environments, where applications often scale up or down based on demand, Docker monitoring ensures that resources are used efficiently. Cloud-native applications rely heavily on containers, and monitoring solutions allow teams to track metrics like load balancing, response times, and service availability, ensuring that containerized applications meet performance expectations. By providing insights into the health and efficiency of containers, Docker monitoring enables proactive management, ensuring consistent performance across distributed environments and supporting high availability, scalability, and cost efficiency in cloud-based applications.

What Is Driving Growth in the Docker Monitoring Market?

The growth in the Docker monitoring market is driven by several factors, including the widespread adoption of containerized applications, the rise of microservices architecture, and the increasing reliance on cloud computing. As organizations shift to containerization and microservices for flexible, scalable application development, Docker monitoring tools have become essential for maintaining application performance and ensuring efficient resource allocation. The growing demand for agile software development practices, particularly DevOps, has further fueled the adoption of Docker monitoring, as these tools support continuous delivery and enable real-time performance tracking.

Technological advancements, such as AI-driven analytics and automation in monitoring solutions, are enhancing the capabilities of Docker monitoring, making it easier for organizations to manage complex container environments. Additionally, the increasing use of multi-cloud and hybrid cloud environments has created a need for monitoring solutions that provide visibility across distributed cloud infrastructures. With Docker monitoring, organizations can ensure that containerized applications remain stable, secure, and efficient, even in highly dynamic cloud environments. As containerization and cloud adoption continue to grow, the Docker monitoring market is expected to expand, offering organizations the tools needed to manage modern, distributed application architectures effectively.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Docker Monitoring market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Services, Solutions); Vertical (IT & Telecom, BFSI, eCommerce & Retail, Media & Entertainment, Travel & Hospitality, Healthcare & Life Sciences, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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