자가 치유 네트워크 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 제공별, 네트워크별, 전개별, 기업 규모별, 업계별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
Self-Healing Networks Market Size, Share & Trends Analysis Report By Offering, By Network, By Deployment, By Enterprise Size, By Vertical, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1727973
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 04월
페이지 정보:영문 120 Pages
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한글목차
자가 치유 네트워크 시장 규모 및 동향
자가 치유 네트워크 시장 규모는 2024년 9억 6,000만 달러로 추정되며, 2025-2030년까지 CAGR 33.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.
자가 치유 네트워크 산업은 네트워크의 복잡성 증가와 네트워크 관리의 자동화 수요에 힘입어 크게 성장하고 있습니다. 자가 치유 네트워크는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자동화를 활용하여 사람의 손을 거치지 않고 네트워크 문제를 감지, 진단, 해결합니다. 이러한 네트워크는 다운타임을 줄이고, 운영 효율성을 개선하며, 사이버 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.
AI/ML과 예측 분석의 통합은 자가 치유 네트워크에 혁명을 일으켜 네트워크의 건전성을 보다 지능적이고 자율적이며 능동적으로 관리할 수 있는 AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽을 지속적으로 분석하여 이상을 감지하고, 장애가 발생하기 전에 장애를 예측하고 예측하여 인력을 통하지 않고도 자동 복구를 가능하게 합니다. 머신러닝 알고리즘은 대역폭을 동적으로 최적화하고, 트래픽을 우회하고, 다운타임을 방지함으로써 네트워크 오케스트레이션을 강화합니다. 기업이 클라우드 컴퓨팅, 5G, IoT에 대한 의존도가 높아짐에 따라 원활한 연결성과 보안을 보장하기 위해서는 AI를 활용한 자가 복구형 네트워크가 필수적입니다. AI 기반 오케스트레이션은 장애 감지, 인시던트 해결, 성능 튜닝을 자동화함으로써 운영 비용을 크게 절감하고, 사이버 내성을 강화하며, 네트워크의 신뢰성을 향상시킵니다.
기업들은 퍼블릭, 프라이빗, 온프레미스 클라우드 솔루션을 통합한 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처로 전환하고 있습니다. 이러한 전환은 네트워크의 복잡성과 보안 위험을 증가시키고 있으며, 클라우드 환경 전반에서 자동화된 장애 감지, 성능 최적화, 보안 강화를 위해 자가 치유 네트워크가 필수적입니다. 라우팅, 자동 리소스 할당, 사전 예방적 위협 완화를 통해 원활한 연결성, 확장성, 복원력을 보장합니다. 기업들이 5G, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 트랜스포메이션을 지속적으로 도입함에 따라 자가 치유 네트워크는 효율성과 운영 안정성을 촉진하는 현대 IT 및 통신 인프라의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.
AI, 자동화, 인프라 업그레이드에 많은 투자를 필요로 하는 자가 치유 네트워크 구축은 기업, 특히 중소기업(SME)에 많은 비용이 소요되며, AI 기반 네트워크 오케스트레이션, 예측 분석, 머신러닝 알고리즘을 통합하려면 고급 하드웨어, 소프트웨어, 숙련된 인력이 필요합니다. 고급 하드웨어, 소프트웨어, 숙련된 인력이 필요하며, 설비 투자 및 운영 비용이 크게 증가합니다. 또한, 레거시 시스템은 자가 치유 기능을 지원하기 위해 대규모 수정 및 교체가 필요한 경우가 많으며, 이는 비용을 더욱 증가시킬 수 있습니다. 대기업은 이러한 변화에 예산을 투입할 수 있지만, 중소기업은 투자수익률(ROI)을 정당화하기 어려워 도입이 지연될 수 있습니다. 비용 효율적인 솔루션이 없다면, 높은 도입 비용은 자가 치유 네트워크의 보급을 가로막는 큰 장벽이 될 수 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 자가 치유 네트워크 시장 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
산업 과제
자가 치유 네트워크 시장 분석 툴
산업 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 자가 치유 네트워크 시장 : 제공별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 제공 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
솔루션
네트워크 자동화 소프트웨어
인텐트 기반 네트워킹 툴
네트워크 모니터링 툴
기타
서비스
전문 서비스
매니지드 서비스
제5장 자가 치유 네트워크 시장 : 네트워크별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 네트워크 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
물리
가상
하이브리드
제6장 자가 치유 네트워크 시장 : 전개별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 전개 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
온프레미스
클라우드
제7장 자가 치유 네트워크 시장 : 기업 규모별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 기업 규모 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
중소기업
대기업
제8장 자가 치유 네트워크 시장 : 용도별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 용도 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
네트워크 프로비저닝
네트워크 대역폭 모니터링
시책 관리
보안 컴플라이언스 관리
근본 원인 분석
네트워크 트래픽 관리
네트워크 액세스 제어
기타
제9장 자가 치유 네트워크 시장 : 업계별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
자가 치유 네트워크 시장 : 업계 변동 분석, 100만 달러, 2024년과 2030년
IT와 ITES
BFSI
미디어와 엔터테인먼트
헬스케어와 생명과학
통신
소매·소비재
교육
기타
제10장 자가 치유 네트워크 시장 : 지역별, 추정·동향 분석
자가 치유 네트워크 시장 점유율(지역별, 2024년과 2030년)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
아랍에미리트
사우디아라비아
남아프리카공화국
제11장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
기업 시장 점유율
기업 히트맵 분석
기업 개요/상장 기업
Anuta Networks
BMC Software, Inc.
Cisco Systems, Inc.
CommScope Holding Company, Inc.
Elisa Polystar
Ericsson
Fortra LLC
Hewlett Packard Enterprise(HPE)
Huawei Technologies Co., Ltd.
IBM Corporation
Juniper Networks, Inc.
ManageEngine
Nokia Corporation
SolarWinds Corporation
VMware, Inc.
ksm
영문 목차
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Self-Healing Networks Market Size & Trends:
The self-healing networks market size was estimated at USD 960.0 million in 2024 and is anticipated to grow at a CAGR of 33.2% from 2025 to 2030. The self-healing networks industry is experiencing significant growth, driven by increasing network complexity and the demand for automation in network management. Self-healing networks leverage artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and automation to detect, diagnose, and resolve network issues without human intervention. These networks help reduce downtime, improve operational efficiency, and enhance cybersecurity.
The integration of AI/ML, and predictive analytics is revolutionizing self-healing networks, making them more intelligent, autonomous, and proactive in managing network health. AI-driven systems continuously analyze network traffic, detect anomalies, and predict failures before they occur, enabling automated remediation without human intervention. Machine learning algorithms enhances network orchestration by dynamically optimizing bandwidth, rerouting traffic, and preventing downtime. As enterprises increasingly rely on cloud computing, 5G, and IoT, AI-powered self-healing networks will become essential for ensuring seamless connectivity and security. By automating fault detection, incident resolution, and performance tuning, AI-driven orchestration will significantly reduce operational costs, enhance cyber resilience, and improve network reliability, making it a standard practice across industries in the coming years.
Businesses are shifting toward hybrid and multi-cloud architectures, integrating public, private, and on-premises cloud solutions. This transition is increasing network complexity and security risks, making self-healing networks critical for automated fault detection, performance optimization, and security enforcement across cloud environments. AI-driven self-healing technologies are enabling real-time traffic rerouting, automated resource allocation, and proactive threat mitigation, ensuring seamless connectivity, scalability, and resilience. As enterprises continue to embrace 5G, edge computing, and cloud transformation, self-healing networks are becoming an indispensable component of modern IT and telecom infrastructure, driving efficiency and operational reliability.
Implementing self-healing networks requires substantial investment in AI, automation, and infrastructure upgrades, making it a costly endeavor for businesses, especially small and medium enterprises (SMEs). The integration of AI-driven network orchestration, predictive analytics, and machine learning algorithms demands advanced hardware, software, and skilled personnel, significantly increasing capital and operational expenses. Additionally, legacy systems often require extensive modifications or replacements to support self-healing capabilities, further driving up costs. While large enterprises can allocate budgets for such transformations, SMEs may struggle to justify the return on investment (ROI), slowing down adoption. Without cost-effective solutions, high implementation expenses remain a major barrier to widespread self-healing network deployment.
Global Self-Healing Networks Market Report Segmentation
This report forecasts market size growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the self-healing networks marketreport based on offering, network, deployment, enterprise size, end use, application and region:
Component Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Software
Core HR
Employee Collaboration & Engagement
Recruiting
Talent Management
Workforce Planning & Analytics
Others
Service
Integration & Deployment
Support & Maintenance
Training & Consulting
Deployment Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Hosted
On-Premise
Enterprise Size Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Large Enterprise
Small and Medium Enterprise
End-use Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Academia
BFSI
Government
Healthcare
IT & Telecom
Manufacturing
Retail
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
