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세계의 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 시장
Cloud-based Workload Scheduling Software
상품코드 : 1798827
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 269 Pages
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한글목차

클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 세계 시장은 2030년까지 27억 달러에 달할 전망

2024년에 16억 달러로 추정되는 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 8.7%로 성장하여 2030년에는 27억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 퍼블릭 클라우드는 CAGR 10.3%를 기록하며 분석 기간 종료까지 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 프라이빗 클라우드 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 6.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 4억 4,340만 달러, 중국은 CAGR 13.8%로 성장 예측

미국의 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 시장은 2024년에 4억 4,340만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 13.8%로 2030년까지 5억 9,470만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 4.3%와 8.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 5.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어가 기업의 IT 운영을 어떻게 변화시킬까?

클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어는 비즈니스 프로세스, 데이터 워크플로우, 애플리케이션 워크로드 실행을 자동화하고 최적화할 수 있는 역동적이고 지능적인 방법을 제공함으로써 기업 IT 운영 현대화의 중심이 되고 있습니다. 빠르게 성장하고 있습니다. 기존에는 워크로드 스케줄링이 온프레미스 환경에 국한되어 시간 기반 작업 트리거에 국한되어 수작업으로 모니터링하고 많은 인프라 유지보수가 필요한 경우가 많았습니다. 그러나 클라우드 네이티브 아키텍처와 분산 컴퓨팅의 부상으로 워크로드 자동화에 대한 보다 민첩하고 확장 가능한 접근 방식이 요구되고 있습니다. 클라우드 기반 스케줄링 플랫폼은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 복잡한 워크플로우를 실시간으로 오케스트레이션하여 기업이 단일 통합 인터페이스 내에서 데이터 이동, 애플리케이션 배포, 인프라 확장을 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 통합된 단일 인터페이스 내에서 데이터 이동, 애플리케이션 배포, 인프라 확장을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 변화를 통해 IT 팀은 리소스 효율성을 향상시키면서 변동하는 워크로드를 처리하고, 다운타임을 최소화하며, 전 세계 운영에서 일관된 성능을 보장할 수 있게 되었습니다. 기업은 이제 재무 일괄 처리, 마케팅 실시간 분석, AI 및 머신러닝 모델 데이터 수집 등 부서 간 상호 의존적인 업무를 자동화할 수 있습니다. 또한, 이벤트나 API 호출, 시스템 상황에 따라 작업을 트리거할 수 있는 유연성을 통해 운영의 응답성을 높였습니다. 클라우드 기반 스케줄링 플랫폼은 E-Commerce, 헬스케어, 뱅킹 등 가동시간과 정확성이 가장 중요한 산업에서 장애에 대한 내성과 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 필수적인 도구로 부상하고 있습니다. 물리적 인프라의 제약 없이 워크로드 수요에 따라 즉각적으로 확장할 수 있는 능력은 오늘날의 불안정하고 데이터 집약적인 환경에서 매우 중요한 것으로 입증됐습니다. 또한, 클라우드 모델은 중앙 집중식 가시성을 제공하므로 IT 관리자는 사용하기 쉬운 대시보드와 알림을 통해 성능 지표, 감사 로그, 작업 종속성을 추적할 수 있습니다.

기업이 기존 솔루션보다 클라우드 스케줄링 툴을 선호하는 이유는 무엇일까?

실시간 비즈니스 운영, 데브옵스(DevOps) 관행, 지속적인 딜리버리 파이프라인의 요구사항에 부합하기 위해 다양한 분야의 조직들이 레거시 스케줄링 툴을 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어로 대체하는 사례가 늘고 있습니다. 기존 워크로드 자동화 시스템은 확장성이 떨어지고, API 통합이 불가능하며, 수작업으로 설정 및 유지보수가 필요해 지연 및 운영 비용 증가를 초래했습니다. 반면, 클라우드 기반 스케줄링 플랫폼은 온디맨드 확장성을 제공하기 때문에 기업은 하드웨어에 대한 추가 투자나 서비스 중단 없이 워크로드의 급격한 증가에 대응할 수 있습니다. 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터센터, 컨테이너화된 인프라 등 이기종 환경에서 작업을 실행할 수 있는 클라우드 스케줄러는 현대의 디지털 생태계에 적합합니다. 또한, 동적 리소스 프로비저닝, 오류 복구 자동화, 로드 밸런싱, 크로스 플랫폼 오케스트레이션 등 레거시 시스템에는 없는 고급 기능을 제공합니다. 또 다른 주요 장점은 CI/CD 도구, 클라우드 서비스, 타사 API와의 긴밀한 통합으로 개발자와 IT 운영팀이 최소한의 마찰로 애플리케이션 릴리스, 데이터베이스 마이그레이션, 시스템 업데이트를 조정할 수 있다는 점입니다. IaC(Infrastructure as Code)의 부상으로 Terraform, Ansible, Kubernetes와 같은 툴과 원활하게 연동되는 스케줄링 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 또한, 기업들은 직관적인 인터페이스, 역할 기반 접근 제어, 사용자 정의 가능한 워크플로우를 통해 협업적인 워크로드 관리를 가능하게함으로써 개발, 운영, 사업부 간의 칸막이를 허물고 있습니다. 비용 측면에서 클라우드 스케줄링 플랫폼의 구독 기반 가격 모델은 초기 투자 비용을 절감하는 동시에 예측 가능한 운영 비용을 제공합니다. 이러한 경제적, 기능적 이점으로 인해 기업들은 클라우드 기반 스케줄러를 보조적인 도구가 아닌 디지털 전환 전략의 기본 요소로 채택하고 있습니다.

클라우드 스케줄링 플랫폼의 진화를 이끄는 기술 혁신은 무엇일까?

기술의 발전으로 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어의 기능이 크게 향상되어 다양한 IT 환경에서 보다 지능적이고 자동화된 적응형 워크로드 관리가 가능해졌습니다. 가장 혁신적인 기술 혁신 중 하나는 인공지능과 머신러닝 알고리즘의 도입입니다. 이 알고리즘은 과거 작업 성능을 분석하고, 워크로드 추이를 예측하여 최적의 스케줄링 패턴을 제안합니다. 이러한 예측 기능은 기업이 자원을 선제적으로 할당하고, 처리 지연을 방지하며, 수요 피크 시 시스템 효율을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 큰 혁신은 이벤트 기반 스케줄링입니다. 이는 정적인 시간 기반 트리거에 의존하지 않고 파일 도착, 센서 데이터, API 호출, 시스템 알림 등 실시간 조건에 따라 작업을 트리거할 수 있도록 하는 것입니다. 이 접근 방식은 워크로드 패턴이 매우 역동적이고 예측할 수 없는 애자일 환경에서 특히 유용합니다. 클라우드 스케줄러도 모듈화되어 컨테이너화된 실행 환경과 서버리스 기능을 지원하여 가볍고, 빠르고, 리소스 효율적인 작업 실행이 가능해졌습니다. 상호운용성은 비약적으로 향상되었으며, 최신 플랫폼은 AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Logic Apps, Snowflake 및 BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스 도구 등 다양한 클라우드 서비스와 플러그 앤 플레이로 통합할 수 있습니다. 보안 및 컴플라이언스 기능도 발전하고 있으며, 강화된 암호화 표준, 정책 기반 액세스 제어, 감사 로그 기능이 대부분의 엔터프라이즈급 플랫폼에 내장되어 있습니다. 또한, 많은 벤더들이 셀프서비스 포털과 로우코드 인터페이스를 도입하여 비즈니스 사용자가 IT 부서에 과도하게 의존하지 않고도 워크로드를 정의, 모니터링 및 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 워크로드 스케줄링의 민주화로 인해 IT 핵심 팀에서 마케팅, 재무, 운영 부서까지 조직 내 플랫폼의 활용 범위가 확대되고 있습니다. 이러한 기술적 변화는 워크로드 스케줄링을 백그라운드 IT 기능이 아닌 전략적 기업 전반의 기능으로 재정의하고 있습니다.

전 세계적으로 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어의 도입이 가속화되고 있는 이유는 무엇일까?

클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 시장의 성장은 진화하는 기업 아키텍처, 증가하는 데이터 양, 변화하는 인력 역학, 자동화 추진과 관련된 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 첫째, 클라우드 컴퓨팅의 보급과 하이브리드 IT 환경의 확산으로 기존의 모놀리식 스케줄링 툴로는 충분하지 않아 확장 가능한 클라우드 네이티브 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 둘째, 모든 부서에서 데이터 기반 프로세스에 대한 의존도가 높아짐에 따라 더욱 복잡하고 상호 의존적인 워크플로우가 생성되어 정확한 오케스트레이션과 고가용성이 요구되고 있습니다. 셋째, 디지털 플랫폼과 원격 근무는 24/7 세계 운영으로의 전환을 촉진하고 있으며, 워크로드의 지속적인 실행은 사치품이 아닌 필수품이 되고 있습니다. 넷째, DevOps와 애자일 방법론의 부상으로 코드 리포지토리, 배포 파이프라인, 관측가능성 도구와 통합할 수 있는 자동화된 API 중심의 스케줄링 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 다섯째, 조직은 운영 효율성 향상, 인적 오류 감소, 엄격한 서비스 수준 계약에 대응하기 위해 스마트 자동화 플랫폼에 투자해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 여섯째, 금융, 의료, 제조 등 각 분야의 규제 준수가 모든 작업을 추적하고 사용자 수준의 권한을 강제할 수 있는 감사 가능하고 안전한 스케줄링 솔루션의 사용을 촉진하고 있습니다. 일곱째, 클라우드 스케줄링 플랫폼이 구독 기반 및 소비 주도형 가격 모델을 사용할 수 있게 됨에 따라 대기업뿐만 아니라 중견기업과 스타트업도 클라우드 스케줄링 플랫폼을 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. 여덟째, 최종사용자는 실시간 모니터링, 직관적인 인터페이스, 스케줄링 대시보드에 대한 모바일 액세스를 점점 더 많이 요구하고 있으며, 공급업체는 사용자 경험과 인터페이스 디자인 혁신을 위해 노력하고 있습니다. 마지막으로, AI, IoT, 엣지 컴퓨팅 등 기술의 급속한 발전으로 워크로드 자동화의 범위가 확대되고 있으며, 기업은 디지털 인프라와 함께 진화할 수 있는 플랫폼을 도입하는 것이 필수적입니다. 이러한 다양한 촉진요인들이 산업과 지역을 불문하고 클라우드 기반 워크로드 스케줄링 소프트웨어 시장의 지속적이고 빠른 성장을 견인하고 있습니다.

부문

클라우드(퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드), 최종사용자(기업 최종사용자, 정부기관 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계 고유의 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Cloud-based Workload Scheduling Software Market to Reach US$2.7 Billion by 2030

The global market for Cloud-based Workload Scheduling Software estimated at US$1.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$2.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 8.7% over the analysis period 2024-2030. Public Cloud, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 10.3% CAGR and reach US$1.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Private Cloud segment is estimated at 6.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$443.4 Million While China is Forecast to Grow at 13.8% CAGR

The Cloud-based Workload Scheduling Software market in the U.S. is estimated at US$443.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$594.7 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 13.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 4.3% and 8.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 5.8% CAGR.

Global Cloud-based Workload Scheduling Software Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Cloud-based Workload Scheduling Software Changing Enterprise IT Operations?

Cloud-based workload scheduling software is rapidly becoming a central force in modernizing enterprise IT operations, offering organizations a dynamic and intelligent way to automate and optimize the execution of business processes, data workflows, and application workloads. Traditionally, workload scheduling was confined to on-premises environments and limited to time-based job triggers, often requiring manual oversight and significant infrastructure maintenance. However, the rise of cloud-native architectures and distributed computing has demanded a more agile and scalable approach to workload automation. Cloud-based scheduling platforms offer real-time orchestration of complex workflows across hybrid and multi-cloud environments, enabling businesses to seamlessly integrate data movement, application deployment, and infrastructure scaling within a single unified interface. This shift has empowered IT teams to handle fluctuating workloads with improved resource efficiency, minimize downtime, and ensure consistent performance across global operations. Enterprises are now able to automate interdependent jobs across departments, whether they involve batch processing in finance, real-time analytics in marketing, or data ingestion for AI and machine learning models. The flexibility to trigger jobs based on events, API calls, or system conditions is also enhancing operational responsiveness. In industries like e-commerce, healthcare, and banking, where uptime and precision are paramount, cloud-based scheduling platforms are emerging as essential tools for achieving resilience and business continuity. Their ability to scale instantly based on workload demand, without physical infrastructure constraints, is proving critical in today's volatile and data-intensive environments. The cloud model also enables centralized visibility, allowing IT administrators to track performance metrics, audit logs, and job dependencies through user-friendly dashboards and alerts.

Why Are Organizations Prioritizing Cloud Scheduling Tools Over Traditional Solutions?

Organizations across sectors are increasingly replacing legacy scheduling tools with cloud-based workload scheduling software to better align with the demands of real-time business operations, DevOps practices, and continuous delivery pipelines. Traditional workload automation systems often struggle with scalability, lack API integrations, and require significant manual configuration and maintenance, resulting in delays and higher operational costs. In contrast, cloud-based scheduling platforms provide on-demand scalability, allowing enterprises to adapt to workload surges without additional hardware investments or service interruptions. The ability to run jobs across heterogeneous environments, including public clouds, private data centers, and containerized infrastructure, makes cloud schedulers uniquely suited for modern digital ecosystems. Furthermore, they offer advanced features such as dynamic resource provisioning, error recovery automation, load balancing, and cross-platform orchestration that legacy systems cannot match. Another key advantage lies in their tight integration with CI/CD tools, cloud services, and third-party APIs, which allows developers and IT operations teams to coordinate application releases, database migrations, and system updates with minimal friction. The rise of infrastructure as code (IaC) has further amplified the demand for scheduling solutions that can work seamlessly with tools like Terraform, Ansible, and Kubernetes. Enterprises are also seeking to break down silos between development, operations, and business units by enabling collaborative workload management through intuitive interfaces, role-based access control, and customizable workflows. From a cost perspective, the subscription-based pricing models of cloud scheduling platforms reduce upfront capital expenditure while providing predictable operational costs. These economic and functional advantages are prompting organizations to adopt cloud-based schedulers not as ancillary tools, but as foundational elements of digital transformation strategies.

What Technological Innovations Are Powering the Evolution of Cloud Scheduling Platforms?

Technological advancements are significantly elevating the capabilities of cloud-based workload scheduling software, enabling more intelligent, automated, and adaptive workload management across diverse IT environments. One of the most transformative innovations is the incorporation of artificial intelligence and machine learning algorithms that can analyze historical job performance, forecast workload trends, and suggest optimal scheduling patterns. These predictive capabilities help organizations preemptively allocate resources, avoid processing delays, and improve system efficiency during peak demand periods. Another major innovation is event-driven scheduling, which allows jobs to be triggered by real-time conditions such as file arrivals, sensor data, API calls, or system alerts rather than relying on static time-based triggers. This approach is particularly valuable in agile environments where workload patterns are highly dynamic and unpredictable. Cloud schedulers are also becoming more modular, with support for containerized execution environments and serverless functions, enabling lightweight, fast, and resource-efficient job executions. Interoperability has improved drastically, with modern platforms offering plug-and-play integrations with a wide array of cloud services including AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Logic Apps, and data warehousing tools like Snowflake and BigQuery. Security and compliance features are also advancing, with enhanced encryption standards, policy-based access controls, and audit logging functionalities being built into most enterprise-grade platforms. Additionally, many vendors are introducing self-service portals and low-code interfaces that allow business users to define, monitor, and manage workloads without relying heavily on IT departments. This democratization of workload scheduling is expanding the reach of these platforms within organizations, from core IT teams to marketing, finance, and operations departments. These technological shifts are collectively redefining workload scheduling as a strategic, enterprise-wide capability rather than a background IT function.

What Factors Are Driving the Accelerated Adoption of Cloud-based Workload Scheduling Software Globally?

The growth in the cloud-based workload scheduling software market is driven by several factors related to evolving enterprise architectures, rising data volumes, changing workforce dynamics, and the push for automation. First, the widespread adoption of cloud computing and the proliferation of hybrid IT environments have made traditional, monolithic scheduling tools inadequate, creating demand for scalable, cloud-native solutions. Second, the increasing reliance on data-driven processes across every department is generating more complex and interdependent workflows that require precise orchestration and high availability. Third, the shift toward 24/7 global operations, fueled by digital platforms and remote workforces, is making continuous workload execution a necessity rather than a luxury. Fourth, the rise of DevOps and Agile methodologies is driving the need for automated, API-centric scheduling systems that can integrate with code repositories, deployment pipelines, and observability tools. Fifth, organizations are under growing pressure to improve operational efficiency, reduce human error, and meet tight service-level agreements, prompting investment in smart automation platforms. Sixth, regulatory compliance across sectors such as finance, healthcare, and manufacturing is encouraging the use of auditable, secure scheduling solutions that can track every action and enforce user-level permissions. Seventh, the availability of subscription-based and consumption-driven pricing models is making cloud scheduling platforms accessible to mid-sized enterprises and startups, not just large corporations. Eighth, end users are increasingly demanding real-time monitoring, intuitive interfaces, and mobile access to scheduling dashboards, pushing vendors to innovate around user experience and interface design. Finally, the rapid evolution of technologies such as AI, IoT, and edge computing is expanding the scope of workload automation, making it essential for enterprises to adopt platforms that can evolve alongside their digital infrastructure. These diverse drivers are collectively fueling the sustained and rapid expansion of the cloud-based workload scheduling software market across industries and geographies.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Cloud-based Workload Scheduling Software market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Cloud (Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud); End-User (Corporate End-User, Government End-User, Other End-Users)

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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