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세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 예측(-2032년) : 컴포넌트별, 배포 방식별, 솔루션 유형별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 분석

AIOps for Cloud Infrastructure Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component, Deployment Mode, Solution Type, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장은 2025년에 18억 3,000만 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 22.4%로 성장하며, 2032년까지 75억 5,000만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 클라우드 인프라용 AIOps란 인공지능(AI)과 머신러닝을 적용하여 클라우드 환경 전반의 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 기술입니다. AIOps는 방대한 양의 텔레메트리, 로그, 성능 데이터를 분석하여 예지보전, 이상 감지, 지능형 리소스 배분을 가능하게 합니다. 이를 통해 운영 효율성을 높이고, 다운타임을 줄이며, 동적 스케일링을 지원합니다. AIOps 플랫폼은 클라우드 네이티브 툴과 연동하여 실시간 인사이트를 제공하고, 사고 대응을 효율화하며, 복잡한 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서도 탄력적이고 비용 효율적인 인프라 관리를 가능하게 합니다.

클라우드의 복잡성과 예측 분석에 대한 수요 증가

AIOps 플랫폼은 이상 징후 감지 자동화, 분산 시스템 간 이벤트 상관관계 분석, 리소스 수요 예측 등의 기능으로 인해 AIOps 플랫폼의 채택이 확대되고 있습니다. 예측 분석에 대한 관심이 높아짐에 따라 IT 팀은 장애를 예측하고 워크로드를 사전에 최적화할 수 있습니다. 실시간 인사이트와 신속한 인시던트 해결에 대한 요구로 인해 지능형 자동화로의 전환이 더욱 가속화되고 있습니다. 조직은 AIOps를 활용하여 운영 효율성, 수동 개입 감소, 서비스 가용성 향상을 실현하고 있습니다.

레거시 시스템과 사일로화된 데이터

레거시 시스템은 원활한 데이터 수집 및 분석에 필요한 상호운용성이 부족한 경우가 많아 자동화의 범위를 제한하는 경우가 많습니다. 또한 부서 간 또는 클라우드 환경 간에 사일로화된 운영 데이터는 통합된 가시성을 방해하고 AI 기반 인사이트의 효과를 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 과제는 호환성 격차를 해소하기 위한 대규모 재구성 및 숙련된 인력의 필요성으로 인해 더욱 복잡해집니다. 그 결과, 도입 일정이 연장되고 ROI 실현이 지연될 수 있습니다.

자율 복구 및 폐쇄 루프 자동화

클로즈드 루프 자동화는 모니터링 툴과 오케스트레이션 엔진 간의 지속적인 피드백을 통해 실시간 상황에 기반한 동적 조정을 가능하게 합니다. 이 기능은 수동으로 문제를 해결하는 것이 현실적이지 않은 대규모 환경에서 특히 유용합니다. 각 벤더들은 근본 원인 파악은 물론 서비스 재시작, 리소스 재할당 등 복구 워크플로우를 자동으로 실행하는 AI 모델 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 발전은 탄력성과 적응력을 갖춘 클라우드 생태계의 토대가 되고 있습니다.

진화하는 AI 거버넌스 및 클라우드 컴플라이언스 법규의 변화

여러 지역의 새로운 법규는 알고리즘에 의한 의사결정의 투명성을 의무화하고, 데이터 처리 관행을 제한하고 있습니다. 특히 여러 관할권에서 사업을 영위하는 세계 기업의 경우, 컴플라이언스 위반은 법적 처벌과 평판 훼손을 초래할 수 있습니다. 또한 거버넌스 프레임워크의 빈번한 변경으로 인해 AIOps 설정 및 감사 메커니즘의 지속적인 업데이트가 필요할 수 있습니다. 이러한 규제 변동성은 벤더와 사용자 모두에게 전략적 리스크가 될 수 있으며, 혁신과 도입이 지연될 수 있습니다.

COVID-19의 영향:

팬데믹은 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고, 클라우드 배포과 원격 인프라 관리의 급격한 증가를 촉진했습니다. AIOps는 분산 환경에서 가동 시간과 성능 유지의 중요한 기반으로서 AIOps가 부상하고 있습니다. 그러나 IT 인력 부족과 예산 재분배로 인한 초기 혼란으로 인해 도입 프로젝트가 일시적으로 정체되었습니다. 원격 근무가 보편화되면서 지능형 모니터링과 자동화된 사고 대응에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 조직은 최소한의 인위적 모니터링으로 운영 가능한 툴을 우선순위에 두고 AIOps의 가치 제안을 강화했습니다.

예측 기간 중 이벤트 상관관계 분석 및 근본 원인 분석 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.

이벤트 상관관계 분석 및 근본 원인 분석 부문은 방대한 양의 텔레메트리 데이터를 통합하고 복잡한 환경에서 이상 징후를 식별할 수 있는 능력에 힘입어 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기업은 이러한 기능을 활용하여 평균복구시간(MTTR)을 단축하고 연쇄 장애를 방지하고 있습니다. 고급 상관관계 엔진이 가시성 플랫폼과 통합되어 상황에 맞는 인사이트와 실용적인 진단을 제공합니다. 이 부문의 성숙도와 산업 전반에 걸친 적용 가능성은 시장에서의 선도적 지위를 지원하고 있습니다.

성능 모니터링 및 최적화 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.

예측 기간 중 성능 모니터링 및 최적화 부문은 클라우드 리소스 미세 조정, 지연 시간 최소화, 일관된 사용자 경험 보장에 대한 요구가 증가함에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이 부문의 AIOps 툴은 머신러닝을 활용하여 성능 병목현상을 감지하고 구성 변경을 권장합니다. 컨테이너화된 용도과 마이크로서비스 증가로 인해, 실시간 성능 인사이트에 대한 요구가 더욱 높아지고 있습니다. 조직이 인프라 효율성과 비즈니스 결과의 일관성을 추구함에 따라 이 부문은 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 중 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 싱가포르 등의 국가들이 스마트 인프라 및 AI 기반 IT 운영에 많은 투자를 하고 있는 것이 그 배경입니다. 이 지역의 급성장하는 스타트업 생태계와 정부 주도의 클라우드 현대화 프로그램이 확장 가능한 AIOps 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한 하이퍼스케일 데이터센터와 매니지드 서비스 프로바이더의 보급은 시장 성장의 비옥한 토양을 조성하고 있습니다. 아시아태평양의 기업은 복잡하고 많은 양의 워크로드를 관리하기 위해 자동화를 점점 더 우선순위에 두고 있습니다.

가장 높은 CAGR이 예상되는 지역:

예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 기술 발전과 기업 클라우드 배포 확대로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. AI 혁신에 대한 집중과 IT 인프라 투자 증가가 결합되어 AIOps 도입이 가속화되고 있습니다. 현지 벤더들은 지역 요구에 맞는 비용 효율적인 맞춤형 플랫폼을 도입하여 접근성을 향상시키고 있습니다. 또한 운영 탄력성과 사이버 보안에 대한 인식이 높아짐에 따라 조직이 지능형 모니터링 툴을 도입하고 있습니다. 이러한 역동적인 환경은 APAC을 세계 AIOps 시장의 주요 성장 동력으로 자리매김하고 있습니다.

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  • 기업 소개
    • 추가 기업 종합 프로파일링(최대 3사)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3사)
  • 지역 구분
    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정, 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 서론

  • 개요
  • 이해관계자
  • 분석 범위
  • 분석 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 분석 어프로치
  • 분석 자료
    • 1차 조사 자료
    • 2차 조사 자료
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 서론
  • 촉진요인
  • 억제요인
  • 시장 기회
  • 위협
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • 신형 코로나바이러스(COVID-19)의 영향

제4장 Porters Five Force 분석

  • 공급업체의 교섭력
  • 바이어의 교섭력
  • 대체 제품의 위협
  • 신규 참여 기업의 위협
  • 기업간 경쟁

제5장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 컴포넌트별

  • 서론
  • 모니터링 및 옵저버빌리티
  • 이벤트 상관과 근본 원인 분석
  • 이상 탐지 엔진
  • 자동화 및 오케스트레이션 모듈
  • 지식 기반과 런북 라이브러리
  • 보안과 컴플라이언스 모듈
  • 기타 컴포넌트

제6장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 배포 방식별

  • 서론
  • 온프레미스
  • 프라이빗 클라우드
  • 퍼블릭 클라우드
  • 하이브리드 클라우드
  • 엣지 배포

제7장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 솔루션 유형별

  • 서론
  • 플랫폼/스위트
  • 스탠드얼론 솔루션
  • 매니지드 서비스
  • 전문 서비스
  • 애드온과 통합
  • 기타 솔루션 유형

제8장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 용도별

  • 서론
  • IT 운영 자동화
  • 퍼포먼스 감시와 최적화
  • 보안 인시던트 탐지와 대응
  • 비용 최적화와 클라우드 거버넌스
  • DevOps/CI-CD 파이프라인 자동화
  • 고객 경험 모니터링
  • 기타 용도

제9장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 최종사용자별

  • 서론
  • IT·통신 서비스 프로바이더
  • FSM·IT 기업
  • 소규모·중규모 기업
  • 클라우드 서비스 프로바이더/MSP
  • 정부·공공 부문
  • 금융 서비스
  • 의료·생명과학
  • 소매업·E-Commerce
  • 기타 최종사용자

제10장 세계의 클라우드 인프라용 AIOps 시장 : 지역별

  • 서론
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제11장 주요 동향

  • 계약, 사업 제휴·협력, 합병사업
  • 기업인수합병(M&A)
  • 신제품 발매
  • 사업 확장
  • 기타 주요 전략

제12장 기업 프로파일링

  • Splunk
  • Dynatrace
  • IBM(Instana)
  • SolarWinds
  • Moogsoft
  • PagerDuty
  • Datadog
  • New Relic
  • Elastic(ELK Stack)
  • BMC Software
  • ServiceNow
  • Microsoft
  • Google
  • Amazon Web Services
  • AppDynamics
  • ScienceLogic
  • CA Technologies
  • VMware
KSA 25.11.25

According to Stratistics MRC, the Global AIOps for Cloud Infrastructure Market is accounted for $1.83 billion in 2025 and is expected to reach $7.55 billion by 2032 growing at a CAGR of 22.4% during the forecast period. AIOps for cloud infrastructure are the application of artificial intelligence and machine learning to automate and optimize IT operations across cloud environments. By analyzing vast volumes of telemetry, logs, and performance data, AIOps enables predictive maintenance, anomaly detection, and intelligent resource allocation. It enhances operational efficiency, reduces downtime, and supports dynamic scaling. AIOps platforms integrate with cloud-native tools to deliver real-time insights, streamline incident response, and ensure resilient, cost-effective infrastructure management in complex, multi-cloud or hybrid deployments.

Market Dynamics:

Driver:

Rising cloud complexity & demand for predictive analytics

AIOps platforms are gaining traction for their ability to automate anomaly detection, correlate events across distributed systems, and forecast resource needs. The growing emphasis on predictive analytics enables IT teams to anticipate outages and optimize workloads proactively. This shift toward intelligent automation is further accelerated by the need for real-time insights and faster incident resolution. Organizations are leveraging AIOps to streamline operations, reduce manual intervention, and enhance service availability.

Restraint:

Legacy systems and siloed data

Legacy systems often lack the interoperability required for seamless data ingestion and analysis, limiting the scope of automation. Additionally, siloed operational data across departments or cloud environments can obstruct unified visibility, reducing the effectiveness of AI-driven insights. These challenges are compounded by the need for extensive reconfiguration and skilled personnel to bridge compatibility gaps. As a result, deployment timelines may be extended, and ROI delayed.

Opportunity:

Autonomous remediation and closed-loop automation

Closed-loop automation enables continuous feedback between monitoring tools and orchestration engines, allowing for dynamic adjustments based on real-time conditions. This capability is particularly valuable in high-scale environments where manual troubleshooting is impractical. Vendors are investing in AI models that not only identify root causes but also trigger remediation workflows, such as restarting services or reallocating resources. These advancements are paving the way for resilient, adaptive cloud ecosystems.

Threat:

Evolving AI governance and cloud compliance laws

Emerging legislation across regions mandates transparency in algorithmic decision-making and restricts data processing practices. Non-compliance can lead to legal penalties and reputational damage, especially for global enterprises operating across jurisdictions. Moreover, frequent changes in governance frameworks may require continuous updates to AIOps configurations and audit mechanisms. This regulatory volatility poses a strategic risk for vendors and users alike, potentially slowing innovation and adoption.

Covid-19 Impact:

The pandemic accelerated digital transformation across industries, prompting a surge in cloud adoption and remote infrastructure management. AIOps emerged as a critical enabler for maintaining uptime and performance in distributed environments. However, initial disruptions in IT staffing and budget reallocations temporarily stalled implementation projects. As remote work became the norm, demand for intelligent monitoring and automated incident response grew significantly. Organizations prioritized tools that could operate with minimal human oversight, reinforcing the value proposition of AIOps.

The event correlation & root cause analysis segment is expected to be the largest during the forecast period

The event correlation & root cause analysis segment is expected to account for the largest market share during the forecast period propelled by, the segment's ability to synthesize vast volumes of telemetry data and pinpoint anomalies across complex environments. Enterprises rely on these capabilities to reduce mean time to resolution (MTTR) and prevent cascading failures. Advanced correlation engines are being integrated with observability platforms to provide contextual insights and actionable diagnostics. The segment's maturity and widespread applicability across industries contribute to its leading market position.

The performance monitoring & optimization segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the performance monitoring & optimization segment is predicted to witness the highest growth rate, influenced by, the increasing need to fine-tune cloud resources, minimize latency, and ensure consistent user experiences. AIOps tools in this segment leverage machine learning to detect performance bottlenecks and recommend configuration changes. The rise of containerized applications and microservices has further amplified the demand for granular, real-time performance insights. As organizations seek to align infrastructure efficiency with business outcomes, this segment is poised for rapid expansion.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, fuelled by, Countries such as China, India, and Singapore are investing heavily in smart infrastructure and AI-driven IT operations. The region's thriving startup ecosystem and government-backed cloud modernization programs are fueling demand for scalable AIOps solutions. Additionally, the proliferation of hyperscale data centers and managed service providers is creating fertile ground for market growth. Enterprises in APAC are increasingly prioritizing automation to manage complex, high-volume workloads.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by, its rapid technological advancement and expanding enterprise cloud footprint. The region's emphasis on AI innovation, coupled with rising investments in IT infrastructure, is accelerating AIOps adoption. Local vendors are introducing cost-effective, customizable platforms tailored to regional needs, boosting accessibility. Moreover, the growing awareness of operational resilience and cybersecurity is prompting organizations to deploy intelligent monitoring tools. This dynamic landscape positions APAC as a key growth engine for the global AIOps market.

Key players in the market

Some of the key players in AIOps for Cloud Infrastructure Market include Splunk, Dynatrace, IBM (Instana), SolarWinds, Moogsoft, PagerDuty, Datadog, New Relic, Elastic (ELK Stack), BMC Software, ServiceNow, Microsoft, Google, Amazon Web Services, AppDynamics, ScienceLogic, CA Technologies, and VMware.

Key Developments:

In October 2025, Splunk expands its Observability Cloud to AWS Singapore, enhancing real-time insights for APAC enterprises. This move supports hybrid cloud adoption and strengthens Cisco-Splunk's regional footprint.

In October 2025, Dynatrace and ServiceNow announce strategic collaboration, the partnership aims to scale autonomous IT operations using agentic AI and intelligent automation. It combines Dynatrace's root cause analysis with ServiceNow's AIOps workflows.

In October 2025, IBM announces Instana GenAI Observability at TechXchange 2025. Instana now offers unified observability across IBM Turbonomic and Concert, enhancing AI-driven performance. The update supports resilience and spends optimization across complex IT environments.

Components Covered:

  • Monitoring & Observability
  • Event Correlation & Root Cause Analysis
  • Anomaly Detection Engines
  • Automation & Orchestration Modules
  • Knowledge Base & Runbook Libraries
  • Security & Compliance Modules
  • Other Components

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Private Cloud
  • Public Cloud
  • Hybrid Cloud
  • Edge Deployment

Solution Types Covered:

  • Platform / Suite
  • Standalone Solutions
  • Managed Services
  • Professional Services
  • Add-ons & Integrations
  • Other Solution Types

Applications Covered:

  • IT Operations Automation
  • Performance Monitoring & Optimization
  • Security Incident Detection & Response
  • Cost Optimization & Cloud Governance
  • DevOps/CI-CD Pipeline Automation
  • Customer Experience Monitoring
  • Other Applications

End Users Covered:

  • IT & Telecom Service Providers
  • FSM & IT Enterprises
  • SMBs & Mid-market Enterprises
  • Cloud Service Providers / MSPs
  • Government & Public Sector
  • Financial Services
  • Healthcare & Life Sciences
  • Retail & E-commerce
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Monitoring & Observability
  • 5.3 Event Correlation & Root Cause Analysis
  • 5.4 Anomaly Detection Engines
  • 5.5 Automation & Orchestration Modules
  • 5.6 Knowledge Base & Runbook Libraries
  • 5.7 Security & Compliance Modules
  • 5.8 Other Components

6 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-Premises
  • 6.3 Private Cloud
  • 6.4 Public Cloud
  • 6.5 Hybrid Cloud
  • 6.6 Edge Deployment

7 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By Solution Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Platform / Suite
  • 7.3 Standalone Solutions
  • 7.4 Managed Services
  • 7.5 Professional Services
  • 7.6 Add-ons & Integrations
  • 7.7 Other Solution Types

8 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 IT Operations Automation
  • 8.3 Performance Monitoring & Optimization
  • 8.4 Security Incident Detection & Response
  • 8.5 Cost Optimization & Cloud Governance
  • 8.6 DevOps/CI-CD Pipeline Automation
  • 8.7 Customer Experience Monitoring
  • 8.8 Other Applications

9 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 IT & Telecom Service Providers
  • 9.3 FSM & IT Enterprises
  • 9.4 SMBs & Mid-market Enterprises
  • 9.5 Cloud Service Providers / MSPs
  • 9.6 Government & Public Sector
  • 9.7 Financial Services
  • 9.8 Healthcare & Life Sciences
  • 9.9 Retail & E-commerce
  • 9.10 Other End Users

10 Global AIOps for Cloud Infrastructure Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Splunk
  • 12.2 Dynatrace
  • 12.3 IBM (Instana)
  • 12.4 SolarWinds
  • 12.5 Moogsoft
  • 12.6 PagerDuty
  • 12.7 Datadog
  • 12.8 New Relic
  • 12.9 Elastic (ELK Stack)
  • 12.10 BMC Software
  • 12.11 ServiceNow
  • 12.12 Microsoft
  • 12.13 Google
  • 12.14 Amazon Web Services
  • 12.15 AppDynamics
  • 12.16 ScienceLogic
  • 12.17 CA Technologies
  • 12.18 VMware
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