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시장보고서
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포그 컴퓨팅 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)Fog Computing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Application, By Region, & Segment Forecasts, 2024 - 2030 |
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Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 포그 컴퓨팅 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 50.8%의 CAGR을 기록하여 2030년에는 83억 5,810만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
최종 사용 산업에서의 수요 증가는 산업 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 포그 컴퓨팅은 사물인터넷(IoT)의 발전으로 데이터 처리가 클라우드에서 디바이스로 이동하고 있으며, IoT 도입이 증가함에 따라 데이터 양이 증가하여 데이터 업로드 및 처리와 관련된 여러 가지 문제가 발생하고 있습니다. 이에 따라 방대한 양의 데이터를 단시간에 저장하고 처리하는 포그 컴퓨팅이 등장했습니다. 각 조직은 최종 사용 산업의 요구에 부응하는 효과적인 솔루션을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 포그 컴퓨팅 기술을 도입하려면 강력한 네트워크 성능 관리 기능이 필요합니다.
머신-투-머신(Machine-to-Machine) 통신의 성장으로 조직은 포그 컴퓨팅으로 전환할 수 있는 성장 기회를 얻었으며, 실시간 추적 및 분석 기능을 통해 더 빠른 의사결정 능력을 실현하고 운영 비용을 절감할 수 있게 됐습니다. 또한 이 기술은 분산 데이터 분석과 함께 인터페이스와 리소스의 이기종성을 지원하여 광범위하게 분산된 저지연 애플리케이션의 요구사항을 충족시킵니다. 그러나 단편화된 기술 표준과 상호운용성 문제가 대두되면서 업계의 성장을 제한하고 있습니다.
The global fog computing market size is expected to reach USD 8,358.1 million by 2030, registering a CAGR of 50.8% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing demand from end-use industries is expected to propel the industry growth. Fog computing is an advancement in Internet of Things (IoT) that has shifted data processing out of the cloud into devices. With the growing number of IoT deployments, the amount of data is multiplying, thereby giving rise to several challenges involved in uploading and processing this data. This has led to the emergence of fog computing to store and process the vast amount of data within a short time frame. Organizations are involved in developing effective solutions to cater to the needs of end-use industries. For implementing the fog computing technology, it is necessary for organizations to have a robust network performance management capability.
The growth in the machine-to-machine communication has opened growth opportunities for organizations to transition to fog computing to achieve faster decision-making capabilities and reduce the operating costs through its real-time tracking and analyzing abilities. Moreover, the technology supports interface and resource heterogeneity along with the distributed data analytics to address the requirements of widely distributed low latency applications. However, the fragmented technology standards and rising interoperability issues are limiting the industry growth.