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데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 예측(-2034년) : 제공 내용별, 네트워크별, 전개 방식별, 데이터센터 카테고리별, AI 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석

AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Offering (Hardware, Software and Services), Network, Deployment Model, Data Center Category, AI Usage, End User and By Geography

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

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장은 2026년에 280억 8,000만 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 14.3%로 성장하여 2034년까지 818억 2,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라는 인공지능(AI)을 활용하여 성능, 효율성, 안정성을 향상시킬 수 있도록 설계된 첨단 네트워크 시스템을 말합니다. AI 기반 분석, 자동화, 예측 기능을 통합하여 데이터 트래픽을 동적으로 관리하고, 리소스 배분을 최적화하며, 서버, 스토리지, 네트워크 장치 간의 지연을 줄여주는 인프라를 제공합니다. 실시간 모니터링, 이상 감지, 자가 복구 기능을 통해 고가용성 및 에너지 효율을 보장합니다. 이러한 네트워크는 AI, 머신러닝, 빅데이터 애플리케이션을 포함한 확장 가능한 워크로드를 지원하는 동시에 운영상의 복잡성을 최소화합니다.

실시간 분석 처리에 대한 수요 증가

기업들은 의사결정에 있어 AI 기반 인사이트에 대한 의존도가 높아지고 있으며, 이를 위해서는 저지연, 고 대역폭의 네트워크 인프라가 필요합니다. AI 최적화 시스템은 더 빠른 데이터 흐름, 예측 라우팅, 동적 워크로드 밸런스를 실현합니다. 각 벤더들은 복잡한 트래픽 패턴에 대응하기 위해 지능형 오케스트레이션 툴을 통합하고 있습니다. BFSI(은행, 금융, 보험), 의료, 통신 등의 분야에서는 미션 크리티컬한 업무에 실시간 분석에 의존하고 있어 도입을 주도하고 있습니다. 즉각적인 인사이트에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 최적화 네트워크는 현대 데이터센터의 기반이 되고 있습니다.

숙련된 AI 네트워크 엔지니어 부족

AI 기반 네트워크 시스템을 도입하고 유지하기 위해서는 머신러닝, 자동화, 사이버 보안에 대한 전문 지식이 필요합니다. 중소기업은 인재 채용과 확보에 어려움을 겪고 있으며, 대기업은 전문 기술에 대한 비용 증가에 직면해 있습니다. 교육 프로그램과 자격증이 도입되고 있지만, 인력 부족은 여전히 심각합니다. 벤더들은 자동화와 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 플랫폼을 단순화하기 위해 노력하고 있지만, 숙련된 전문가의 부족은 확장성에 제약이 되어 도입 일정을 계속 지연시키고 있습니다.

AI 기반 네트워크 솔루션을 위한 협업

협업으로 AI 알고리즘과 첨단 네트워크 하드웨어를 통합한 솔루션을 실현하고 있습니다. 각 벤더들은 클라우드 사업자, 통신사, 시스템 통합업체와의 제휴를 강화하며 시장 확대를 꾀하고 있습니다. 이러한 파트너십은 혁신을 가속화하고, 최종사용자의 도입 복잡성을 줄여줍니다. 각 업계는 공동 솔루션을 활용하여 인프라를 디지털 전환의 목표에 맞게 조정하고 있습니다. 전략적 협업을 통해 시장 범위를 확장하고 파트너십을 성장의 중요한 촉매제로 삼고 있습니다.

사이버 보안 및 데이터 침해 위험 증가

네트워크가 더욱 지능화되고 상호연결됨에 따라 공격 대상 영역이 확대될 것입니다. 침해는 민감한 분석 데이터를 위험에 빠뜨리고, 미션 크리티컬한 업무를 방해할 수 있습니다. 각 벤더들은 리스크 감소를 위해 암호화, 제로 트러스트 프레임워크, AI 기반 위협 탐지 기술에 투자하고 있습니다. 진화하는 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 더욱 복잡해집니다. 침해 및 프라이버시 침해에 대한 지속적인 우려는 사업자들의 도입을 주저하게 만드는 요인으로, 효과적으로 대처하지 않으면 보급이 지연될 수 있습니다.

신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)의 영향:

COVID-19 팬데믹은 네트워크 인프라의 우선순위를 재구성하고, 회복탄력성과 자동화의 필요성을 강조했습니다. 원격 근무와 급증하는 온라인 활동은 데이터센터에 전례 없는 부하를 가하고, 사업자들은 트래픽 흐름을 최적화해야 하는 상황에 직면했습니다. 예측 라우팅과 적응형 대역폭 할당을 가능하게 하는 AI 기반 네트워크 솔루션이 주목을 받았습니다. 초기에는 예산 제약으로 인해 일부 프로젝트가 지연되었지만, 실시간 분석의 필요성으로 인해 투자가 빠르게 가속화되었습니다. 벤더들은 원격 관리가 가능한 자동화 지원 플랫폼에 대한 수요 증가를 실감했습니다.

예측 기간 동안 데이터센터 패브릭(스파인 및 리프 타입) 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

데이터센터 패브릭(Spine & Leaf) 부문은 하이퍼스케일 시설에서 확장 가능한 저지연 아키텍처의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 스파인 리프 아키텍처는 예측 가능한 지연과 높은 처리량을 제공하기 때문에 AI 기반 워크로드에 적합합니다. 사업자들은 트래픽 관리를 간소화하고 인프라를 효율적으로 확장하기 위해 패브릭 설계에 의존하고 있습니다. 벤더들은 자동화와 지능형 모니터링을 통해 패브릭 솔루션을 강화하고 있습니다. 하이퍼스케일 및 클라우드 제공업체가 첨단 패브릭 도입 수요를 주도하고 있습니다. 이 부문의 선도적 지위는 현대 데이터센터에 내결함성과 확장성을 갖춘 연결성을 제공할 수 있는 능력을 반영합니다.

네트워크 자동화 및 최적화 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 동안 네트워크 자동화 및 최적화 부문은 지능형 트래픽 관리 및 예측 라우팅에 대한 수요 증가로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 기업들은 수동 개입을 줄이고 효율성을 높이기 위해 자동화 프레임워크를 도입하고 있습니다. AI 기반 최적화 도구는 예측 라우팅, 이상 감지, 동적 대역폭 할당을 실현합니다. 벤더들은 확장성 강화를 위해 머신러닝을 플랫폼에 통합하고 있습니다. 통신, BFSI(은행, 금융, 보험) 등 복잡한 트래픽 패턴을 가진 산업에서 채택이 빠르게 확대되고 있습니다. 이 부문의 성장은 적응력 있고 지능적인 네트워크 운영을 실현하는 역할을 뒷받침하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 북미는 하이퍼스케일 시설의 강력한 존재감과 AI 기반 네트워킹의 조기 도입으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 성숙한 데이터센터 생태계와 AI 최적화 인프라에 대한 적극적인 투자에 힘입어 북미가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 하이퍼스케일 확장, 클라우드 네이티브 도입, AI 기반 워크로드에서 선도적인 위치에 있습니다. 캐나다는 컴플라이언스 중심의 노력과 정부 주도의 디지털 프로그램을 통해 성장을 보완하고 있습니다. 주요 기술 제공업체들의 존재는 이 지역의 리더십을 확고히 하고 있습니다. 지속가능성과 규제 준수에 대한 요구가 높아지면서 산업 전반에 걸쳐 도입이 확산되고 있습니다.

최고 CAGR 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털화와 하이퍼스케일/엣지 시설의 적극적인 확장으로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 아시아태평양은 내결함성 네트워크 인프라에 대한 대규모 투자에 힘입어 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국은 AI 지원 패브릭을 통해 하이퍼스케일 시설을 확장하고 있으며, 인도는 디지털화 프로그램과 핀테크 확장을 통해 성장을 촉진하고 있습니다. 일본과 한국은 자동화와 기업의 회복력을 중시하며 지능형 네트워킹 플랫폼의 도입을 가속화하고 있습니다. 통신, BFSI(은행, 금융, 보험), 의료 산업이 지역 전체 수요를 주도하고 있습니다. 이러한 촉진요인 외에도 아시아태평양은 네트워킹 장비의 현지 제조에 대한 정부 우대 조치와 5G 구축에 대한 강력한 지역 투자로 인해 접근성이 향상되고 AI 최적화 네트워크 솔루션의 도입이 가속화되고 있습니다.

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    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정, 예측, CAGR(주 : 타당성 검토에 따른)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서론

제3장 시장 동향 분석

제4장 Porter's Five Forces 분석

제5장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 제공 내용별

제6장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 네트워크 아키텍처별

제7장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 전개 방식별

제8장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 데이터센터 카테고리별

제9장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : AI 용도별

제10장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 최종사용자별

제11장 세계의 데이터센터용 AI 최적화 네트워크 인프라 시장 : 지역별

제12장 주요 동향

제13장 기업 개요

KSM

According to Stratistics MRC, the Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market is accounted for $28.08 billion in 2026 and is expected to reach $81.82 billion by 2034 growing at a CAGR of 14.3% during the forecast period. AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers refers to advanced networking systems designed to leverage artificial intelligence (AI) for enhanced performance, efficiency, and reliability. By integrating AI-driven analytics, automation, and predictive capabilities, these infrastructures dynamically manage data traffic, optimize resource allocation, and reduce latency across servers, storage, and network devices. They enable real-time monitoring, anomaly detection, and self-healing operations, ensuring high availability and energy efficiency. Such networks support scalable workloads, including AI, machine learning, and big data applications, while minimizing operational complexity.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for real time analytics processing

Enterprises are increasingly dependent on AI driven insights for decision making, which requires low latency, high bandwidth network infrastructure. AI optimized systems enable faster data flows, predictive routing, and dynamic workload balancing. Vendors are embedding intelligent orchestration tools to handle complex traffic patterns. Sectors such as BFSI, healthcare, and telecom are leading adoption as they rely on real time analytics for mission critical operations. Rising demand for immediate insights is firmly positioning AI optimized networks as a cornerstone of modern data centers.

Restraint:

Shortage of skilled AI network engineers

Deploying and maintaining AI driven network systems requires expertise in machine learning, automation, and cybersecurity. Smaller enterprises struggle to recruit and retain talent, while larger operators face rising costs for specialized skills. Training programs and certifications are being introduced, but the gap remains significant. Vendors are attempting to simplify platforms with automation and user friendly interfaces. Even so, the lack of skilled professionals continues to restrain scalability and slows deployment timelines.

Opportunity:

Partnerships for AI driven network solutions

Collaborative initiatives are enabling integrated solutions that combine AI algorithms with advanced networking hardware. Vendors are forming alliances with cloud providers, telecom operators, and system integrators to broaden reach. These partnerships accelerate innovation and reduce deployment complexity for end users. Industries are leveraging joint solutions to align infrastructure with digital transformation goals. Strategic collaborations are expanding the market scope and positioning partnerships as a key growth catalyst.

Threat:

Increasing cybersecurity and data breach risks

Networks become more intelligent and interconnected, they present larger attack surfaces. Breaches can compromise sensitive analytics data and disrupt mission critical operations. Vendors are investing in encryption, zero trust frameworks, and AI driven threat detection to mitigate risks. Compliance with evolving data protection regulations adds further complexity. Persistent concerns around breaches and privacy are creating hesitation among operators and could slow adoption if not addressed effectively.

Covid-19 Impact:

The Covid 19 pandemic reshaped priorities in network infrastructure, highlighting the need for resilience and automation. Remote work and surging online activity placed unprecedented strain on data centers, forcing operators to optimize traffic flows. AI driven network solutions gained traction as they enabled predictive routing and adaptive bandwidth allocation. Budget constraints initially delayed some projects, but the need for real time analytics quickly accelerated investments. Vendors saw heightened demand for automation enabled platforms that could be managed remotely.

The data center fabric (Spine-Leaf) segment is expected to be the largest during the forecast period

The data center fabric (Spine-Leaf) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to rising adoption of scalable and low latency architectures in hyperscale facilities. Spine Leaf architectures provide predictable latency and high throughput, making them ideal for AI driven workloads. Operators rely on fabric designs to simplify traffic management and scale infrastructure efficiently. Vendors are enhancing fabric solutions with automation and intelligent monitoring. Hyperscale and cloud providers are driving demand for advanced fabric deployments. This segment's leadership reflects its ability to deliver resilient and scalable connectivity for modern data centers.

The network automation & optimization segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the network automation & optimization segment is predicted to witness the highest growth rate as the expanding need for intelligent traffic management predictive routing. Enterprises are deploying automation frameworks to reduce manual intervention and improve efficiency. AI driven optimization tools enable predictive routing, anomaly detection, and dynamic bandwidth allocation. Vendors are embedding machine learning into platforms to enhance scalability. Adoption is expanding rapidly across industries with complex traffic patterns, such as telecom and BFSI. The segment's growth underscores its role in enabling adaptive and intelligent network operations.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to strong hyperscale presence and early adoption of AI driven networking. North America is forecast to hold the largest market share, supported by its mature data center ecosystem and proactive investment in AI optimized infrastructure. The United States leads with hyperscale expansions, cloud native deployments, and AI driven workloads. Canada complements growth with compliance focused initiatives and government backed digital programs. Presence of major technology providers consolidates regional leadership. Rising demand for sustainability and regulatory compliance is shaping adoption across industries.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR owing to rapid digitalization and aggressive expansion of hyperscale and edge facilities. Asia Pacific is anticipated to post the highest CAGR, driven by large scale investments in resilient network infrastructure. China is scaling hyperscale facilities with AI enabled fabrics, while India is fostering growth through digitization programs and fintech expansion. Japan and South Korea emphasize automation and enterprise resilience, accelerating adoption of intelligent networking platforms. Telecom, BFSI, and healthcare industries are fueling demand across the region. Beyond these drivers, Asia Pacific is also benefiting from government incentives for local manufacturing of networking equipment and strong regional investment in 5G rollouts, which are boosting accessibility and accelerating adoption of AI optimized network solutions.

Key players in the market

Some of the key players in AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market include Cisco Systems, Inc., Dell Technologies Inc., Hewlett Packard Enterprise (HPE), Lenovo Group Ltd., IBM Corporation, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Huawei Technologies Co., Ltd., Juniper Networks, Inc., Arista Networks, Inc., Broadcom Inc. and Oracle Corporation.

Key Developments:

In November 2024, Cisco and NVIDIA announced an expanded partnership to integrate NVIDIA's Grace Blackwell GB200 AI systems with Cisco's Ethernet-based networking, creating a unified AI infrastructure solution for data centers. This collaboration aims to simplify deployment and management of massive-scale AI clusters using Cisco's validated designs and NVIDIA's computing platforms.

In September 2024, Dell partnered with Meta to offer a validated design for Meta's Llama 3 models on Dell's AI infrastructure, optimizing the network and compute stack for efficient large-scale model training and inference within customer data centers.

Offerings Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Network Architectures Covered:

  • Software-Defined Networking (SDN)
  • Data Center Fabric (Spine-Leaf)
  • High-Performance Interconnect Networks
  • Autonomous / Intent-Based Networks
  • Other Network Architectures

Deployment Models Covered:

  • On-Premises
  • Cloud
  • Hybrid

Data Center Categories Covered:

  • Hyperscale
  • Enterprise
  • Colocation
  • Edge
  • Other Data Center Categories

AI Usages Covered:

  • AI Workload Acceleration
  • Network Automation & Optimization
  • Predictive Operations & Maintenance
  • Other AI Usages

End Users Covered:

  • IT & Telecommunications
  • BFSI
  • Healthcare
  • Retail & E-Commerce
  • Manufacturing
  • Government & Defense
  • 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 2023, 2024, 2025, 2026, 2028, 2032 and 2034
  • 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 End User Analysis
  • 3.7 Emerging Markets
  • 3.8 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 AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 AI-Optimized Network Switches
    • 5.2.2 High-Speed Routers & Interconnects
    • 5.2.3 SmartNICs / DPUs
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 AI-Driven Network Control & Orchestration
    • 5.3.2 Traffic Optimization & Analytics
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Deployment & Integration
    • 5.4.2 Managed & Support Services

6 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By Network Architecture

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Software-Defined Networking (SDN)
  • 6.3 Data Center Fabric (Spine-Leaf)
  • 6.4 High-Performance Interconnect Networks
  • 6.5 Autonomous / Intent-Based Networks
  • 6.6 Other Network Architectures

7 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By Deployment Model

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 On-Premises
  • 7.3 Cloud
  • 7.4 Hybrid

8 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By Data Center Category

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Hyperscale
  • 8.3 Enterprise
  • 8.4 Colocation
  • 8.5 Edge
  • 8.6 Other Data Center Categories

9 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By AI Usage

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 AI Workload Acceleration
  • 9.3 Network Automation & Optimization
  • 9.4 Predictive Operations & Maintenance
  • 9.5 Other AI Usages

10 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 IT & Telecommunications
  • 10.3 BFSI
  • 10.4 Healthcare
  • 10.5 Retail & E-Commerce
  • 10.6 Manufacturing
  • 10.7 Government & Defense
  • 10.8 Other End Users

11 Global AI-Optimized Network Infrastructure for Data Centers Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Cisco Systems, Inc.
  • 13.2 Dell Technologies Inc.
  • 13.3 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 13.4 Lenovo Group Ltd.
  • 13.5 IBM Corporation
  • 13.6 Intel Corporation
  • 13.7 NVIDIA Corporation
  • 13.8 Microsoft Corporation
  • 13.9 Google LLC
  • 13.10 Amazon Web Services
  • 13.11 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 13.12 Juniper Networks, Inc.
  • 13.13 Arista Networks, Inc.
  • 13.14 Broadcom Inc.
  • 13.15 Oracle Corporation
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