AIOps 市场规模 - 按组件、按部署模式、按企业规模、按应用、按最终用途、增长预测 2025 - 2034

AIOps 市场大小

2024年全球AIOps(信息技术业务中的人工智能)市场规模价值为53亿美元,估计2025年至2034年的CAGR为22.4%。

信息技术环境日益复杂,加上需要实时分析和自动检测根源,促使全球企业采用AIOps平台。 此外,企业正在越来越多地利用AIOps来降低运营成本,提高系统可靠性,加快数字化转型,特别是在银行、保健、电信和零售等部门。

人工智能用于IT操作(AIOps)包括大数据分析,机器学习(ML)等创新AI技术,以提高检测,分析和解决重现IT问题的性能. 它帮助各组织深入了解业务方法,预测各种干扰,识别行为模式,简化复杂信息技术环境中的故障排除。

由于企业采用分布较多的地形,例如多云地形、微服务、集装箱和混合基础设施,性能记录和遥测数据成倍增长。 这些AIOps平台对这些信息进行了智能的汇总和分析,使得团队能够有效地监测基础设施,发现其各组成部分之间的相互依存关系,以及主动的服务系统在内部网络和外部服务网络方面的健康.

例如,2024年10月,开源AIOPS平台Keep筹集了2.7美元。 Mn)可以增加其AI动力能力,旨在减少行动队的警戒疲劳. 自其推出以来,不断获得相当可观的社区支持,在GitHub上聚集了3000颗星,拥有400名成员和60名贡献者组成的社区. 该平台的信号对噪音水平下降97%,从而更清楚地显示基础设施如何对用户发挥作用。

AIOps 市场趋势

• AI正成为零售商的一个选择工具,这些零售商利用它提供利用实时消费者数据的超个人化体验,这表明有必要调整与客户相关的业务策略,如商品建议,营销理念,以及基于客户行为变化的定价.
• 例如,在2025年4月,塔塔咨询服务公司(TCS)与Google Cloud建立了战略伙伴关系,以便在零售界实现AI驱动的快速变革. 这种伙伴关系利用了强大的AI & ML,让违法者Google Cloud与TCS丰富的零售业专门技能一起增强企业的能力,以跟上消费者行为和技术趋势的变化。 该倡议力求应用人工智能解决方案,提供定制的个人客户经验和业务效率等。
• 信息技术操作的AI-Driven自动化的进步是信息技术操作市场人工智能的破坏性转变. AI驱动的平台如AIOps和服务Ops正越来越多地被各组织用来改进信息技术业务,方法是自动化日常任务,提高业务效率和提供实时分析。 这些解决方案利用机器学习的力量和预测分析的力量,积极主动地发现和解决问题,从而降低故障时间,改善用户体验。
• 例如,在2024年10月,Motadata公司在2024年技术参议院公布了其下一代AIOps和服务Ops解决方案。 这些平台提供AI驱动的自动化,实时分析,以及智能信息技术服务管理,以提高业务效率和客户体验.
• 在基于云的平台内采用AIOps是越来越必要的,因为基于云的企业正在向混合甚至多云环境移动. 这种整合正在确保可扩展性、优化资源分配和提高总体业绩。 AI驱动的解决方案实时观察云环境,就使用模式提出见解,指出业绩瓶颈,使各组织能够更好地管理其云基础设施,降低成本,提高信息技术业务的灵活性。
• 此外,AI有动力自动化正在改变IT操作,因为它消除了在正常程序中人干预的需要. 从监控过程一直到事件管理,AI算法将常规过程自动化,优化操作过程,同时提高整体操作效率. 这种自动化可以减少人为错误,加速解决问题,并不断提供各种服务. 通过处理普通任务,AI解除了IT团队的战略重点和更大的问题,从而最大限度地利用资源.

特朗普行政关税

• 对半导体和AI硬件组件(一般为台湾、韩国和中国制造的GPU)等进口设备的关税将增加AIOps解决方案的生产成本。 这种进口在Nvidia等公司中起着重要作用,然后,Nvidia公司可能被迫避免消费者增加成本,最终阻碍AI的采用和发展。
• 关税可能干扰现有的全球供应链流量,而全球供应链流量必然会让公司重新思考其来源。 企业可转而向国内或其他国际供应商提供服务,以抵消关税的影响,这种关税可能导致调整客户的技术投资的地理位置以及AIOps解决方案的可得性和定价。
• 云公司如AWS,微软Azure和Google Cloud作为服务生产AI和AIOps,由于它们进口硬件,因此它们有更多的机会输钱,因此它们的商品处于关税之下. 这种较高的成本可能转嫁给终端用户,从而使基于云的人工智能服务的成本提高,从而对采用AIOps产生消极影响,特别是对中小企业。
• 关税引起的经济压力可能导致重新评价AI人才流动和投资战略。 公司可能侧重于在国内发展AI能力,影响国际合作,并可能导致全球AI的零散布局,这种转变可能影响到世界各地AIOps解决方案的开发和部署。

AIOps 市场分析

基于组件,AIOps市场分为解决方案和服务. 解决方案部分拥有60%以上的市场份额,预计到2034年将产生280亿美元的收入。

• 解决方案在诸如根因,事件和异常检测等复杂IT任务的自动化中找到其位置. 这些能力基础是AIOps平台,使企业能够优化信息技术业务,削减人工努力,提高业务效率. 随着这种新兴的数字化转型,业界参与者更加关注关键,强大的AIOps解决方案,这些解决方案可以立即部署,并且可以扩展.
• 例如,2024年4月,BMC 软件宣布收购Netreo,用Netreo的网络性能监测和诊断(NPM&D)能力来扩充其BMC Helix平台. 这一战略举措旨在为客户提供一个完整的、开放的可观察性和AIOps解决方案,以提供应用程序、基础设施和网络的充分观点。
• AIOps解决方案可跨多个IT域云,在前提上和混合平台互操作,具有集中的可观察性和管理性. 企业组织寻找一个可扩展的软件平台,确保基础设施的进化道路,从而使解决方案部分成为最具吸引力和占支配地位的部分。
• 例如,2023年8月,VIAVI解决方案与Google Cloud建立了伙伴关系,在一个基于云的网络智能和优化平台上推出NITRO AIOps. 这种合作为通信服务提供商提供了利用机器学习和高级分析技术进行主动网络管理的机会,从而改进了业绩和客户经验。
• IBM,Moogsoft,Sprunk,Broadcom等主要AIOps销售商主要强调创建一个完整的软件平台. 他们的上市战略侧重于产品精品,AI,用户体验,以及AIOps市场与此类平台的解决方案部分.
• 例如,2023年6月,IBM报告说,它打算与Vista Equity Partners公司签订一项交易,以46亿美元收购Apptio Inc。 这项收购旨在提升IBM的信息技术自动化和AI服务,使客户能够更好地管理和优化混合和多云环境中的技术投资。

根据部署模式,AIOps市场分为promise,和云. 2024年的市场份额超过54%。

• 前提部分支配着AIOps(IT操作中的人工智能)市场,因为它能够提供更多的控制,数据安全和合规性,在金融,保健和政府等高度规范的行业中非常重要. 处理敏感问题或特派团关键工作量的组织倾向于在前提下部署,以全面控制基础设施,减少外部风险。 另外,与遗留系统无缝结合的要求和低延迟性能的需要,也成为许多企业的战略决定。
• 2023年6月,思科推出了一个新的基于前提的AIOps平台——思科全屏观测,专门针对需要深度定制的企业. 这个解决方案使企业能够完全控制数据收集,存储,以及AI模型应用,帮助他们建立个人化的仪表板和系统来优化其操作.
• 此外,银行、保健和公共部门服务等高度管理领域对遵守管理规定的需求增加,正在刺激AIOps市场房地产部分的增长。 诸如GDPR、HIPAA等法律是现有的区域数据保护法,这意味着任何组织都必须在特定时间范围内,在强制控制的作用下,按照某些管辖权运作和储存敏感信息。 在前提下,AIOps解决方案为合规提供了一个可靠的途径,企业可以对其数据基础设施拥有所有所有权和控制权。 这保证了它除了其他好处外,只有遵守法律才能尽量减少与第三方的风险。 监管合规程度可能不相同的云提供商.

根据企业规模,AIOps市场分为大型企业和中小企业。 2024年,大型企业部分的市场份额超过46%。

• 大型企业往往维持复杂的信息技术基础设施;它们在前提结构上与基于云的解决方案和遗留平台相结合。 整合和维持这种不同环境是一项挑战。 AIOps通过系统自动化监测,检测和补救来简化这种混乱,给出一个操作图. AIOps利用机器学习和人工智能,通过消除人类干预,提高各组织主动发现和应对业绩挑战的能力,确保业务连续性。
• 例如,2025年1月,微软总裁 Satya Nadella公布了一项价值30亿美元的重大投资计划,该计划旨在提高印度的AI和云能力。 这项倡议包括建立新的数据中心和在全国扩大Azure服务。 此外,微软已承诺通过ADVANTA(I)GE印度方案,到2030年对1 000万印度人进行AI技能培训,该方案已经培训了240万人,超过了最初的目标。
• 此外,大型企业还生成大量业务和交易数据,必须加以处理、分析,并尽快采取行动,以保持系统运行时间和运行效率。 AIOps解决方案利用机器学习算法实时识别规律和异常,企业可以采取主动措施.
• 例如,在2024年3月,Cisco Systems完成了280亿美元的Sprunk收购,目的是加强其由AI带动的安全和可观察性能力。 这一战略举措可望加强思科的产品提供,推动AI驱动的IT操作的进步.

基于应用,AIOps市场分为基础设施管理,实时分析,网络和安全管理,应用性能管理等. 2024年实时分析片段的市场份额超过30%.

• 实时分析使各组织能够在潜在问题升级为较大问题之前发现这些问题,通过持续监测系统和分析生成的数据,公司可以立即发现异常和不合规定之处。 这种积极主动的办法使各小组能够迅速解决问题,尽量减少系统故障时间,并减少发生重大业务中断的风险,这最终会提高服务的可靠性和业务效率。
• 由IOT设备,传感器,和数字交互驱动的数据快速增长,是实时分析的重要驱动力,因为每秒生成更多的数据,企业需要先进的工具来处理和分析数据. 实时分析通过提供即时的见解和加快决策,帮助各组织跟上大量数据,从而提高业务反应能力。
• 例如,2024年12月,Kyndryl Inc.与印度尼西亚的Star Energy Geothermal公司合作,将基因AI技术纳入其运行过程。 这种合作旨在通过实时分析处理地热发电作业产生的越来越多的数据,加强决策和作业效率。

最终使用时,AIOps市场分为BFSI,IT & Telecom,医疗保健,零售,政府,制造业,媒体和娱乐等. 2024年,IT和电信部分的市场份额超过27%。

• 信息技术和电信部门使用非常复杂的基础设施,如庞大的网络、云和各种服务。 这种复杂性产生大量数据表面,需要用精密的分析方法加以管理,以便进行主动监测、预测维护和实时排除故障。 AIOps为这些过程提供便利,使其更加平滑,从而保持系统稳定性,提高性能.
• 例如,2024年3月,印度政府批准为印度AI特派团在未来五年内拨款12.5亿美元。 这一举措旨在提高计算能力,支持当地的创业者,扩大AI教育,并开发先进的AI模型.
• 信息技术和电信公司不断向云层服务和基础设施迁移,促使需要强有力的监测和分析。 AIOps通过提供对系统性能、资源分配和成本优化的见解,帮助各组织更有效地管理云环境,从而能够进行无缝云管理。
• 自动化对于信息技术和电信至关重要,因为日益需要管理和优化全球网络的服务提供。 AIOps平台帮助实现网络配置,事件管理,事件关联等常规任务的自动化,这降低了运营成本,提高了效率.
• 2025年1月,电子和信息技术部长Ashwini Vaishnaw宣布成立印度AI安全研究所,以确保AI模型的道德和安全应用. 研究所将促进基于印度社会、经济、文化和语言多样性并基于印度数据集的国内研发。

北美在全球AIOps市场占据主导地位,所占份额约48%,美国在2024年领先该区域市场,创收3.613亿美元.

• 美国是IBM,微软,亚马逊网络服务(AWS),谷歌,思科等全球主要云和AI创新器的枢纽. 这些公司站在AIOps工具开发的前列,结合了AI,机器学习,以及大数据来自动化和优化IT操作. 它们的大量研发投资以及AI驱动的平台的早日采用,使市场得以迅速扩张和持续创新。
• 此外,许多这些公司提供AIOps作为其更广泛的信息技术基础设施套件的一部分,扩大了它们的市场范围。 它们在云服务中的主导地位大大提高了美国在全球AIOps地貌中的地位,加强了区域领导.
• 例如,2024年2月,Wipro和IBM宣布扩大其伙伴关系,以推出Wipro Enterprise AI-Ready平台。 这个平台利用了IBM的WatsonX套房,包括watsonx.ai,watsonx.data,以及watsonx. 治理,帮助客户建立定制的企业级AI环境. 它为自动化、大型语言模型和强有力的治理提供了工具,旨在加速跨行业的AI采用。
• 美国拥有世界上最先进和复杂的信息技术基础设施之一,使其成为AIOps部署的理想环境. 跨部门企业经营着庞大的混合信息技术环境,需要复杂的监测和自动化工具。 信息技术网络的成熟,加上广泛采用DevOps和敏捷方法,推动了对实时分析和异常检测能力的需求。 这为AIOps供应商提供预测性能监测和事件应对解决方案创造了肥沃的市场.
• 金融,电信,零售,保健等行业的美国大型企业经营着高度分布和数据密集的环境. 这些组织面临越来越大的压力,必须确保服务的提供和业务连续性。 AIOps工具提供实时异常检测,根源分析,以及积极主动的事故解决能力,对于尽量减少故障时间和业务风险至关重要. 此外,大型企业有预算和技术专长来实施先进的AIOps平台

中国AIOps市场预计将在2025年至2034年间实现显著和有希望的增长.

• 中国率先采用尖端技术,成为信息技术业务市场人工智能的主要驱动力. 政府对AI和自动化研究的大量投资正在帮助加速AI技术. 中国拥有大量制造商和技术公司,快速发展的基础设施和云服务正在推动AI Ops平台的扩展,为各组织提供了先进的数据分析、预测监测以及自动化的IT管理。
• 中国率先采用尖端技术,成为AIOps市场的主要驱动力. 政府对AI和自动化研究的大量投资正在帮助加速AI技术. 中国拥有大量制造商和技术公司,快速发展的基础设施和云服务正在推动AI Ops平台的扩展,为各组织提供了先进的数据分析、预测监测以及自动化的IT管理。
• 2024年7月,上海宣布投入巨资138亿美元,推进其集成电路,生物医药,人工智能等产业建设. AI部门资金将特别针对智能芯片,软件,自主驾驶,智能机器人,突出上海在高科技和前沿部门成为领先者.
• 中国人口众多,加上广泛的数字足迹,每天产生大量数据. 有效处理和分析这些数据的必要性正在推动AI Ops工具的增长. 中国公司越来越多地采用AI Ops解决方案,以利用大数据并利用可操作的见识来进行更明智的决策,提高业务效率. 中国现有数据的规模和数量使得AI Ops对驱动商业智能至关重要.

联合王国的AIOps市场预计将在2025年至2034年期间出现显著和有希望的增长。

• 英国网络攻击和破坏安全行为的增加,各组织在其信息技术业务中日益优先考虑网络安全。 大赦国际 操作解决方案提供了先进的网络安全能力,如威胁检测,自动事件应对,以及预测性的安全见解. 随着英国继续面临不断变化的网络威胁,AI Ops平台将通过提高安全业务的速度和效率,帮助减少风险和防止攻击,在保护各组织的信息技术基础设施方面发挥关键作用。
• 联合王国政府已将数字化转型作为其工业战略的核心支柱。 通过"数字战略"等举措以及对AI研究的投资,英国鼓励广泛采用AI技术. AI Ops是这些举措的一个关键组成部分,帮助企业精简信息技术业务,改进服务提供。 政府大力支持数字创新为AI Ops市场增长创造了有利的环境.
• 英国越来越多地采用人工智能和机器学习技术,是市场的一个主要驱动力,因为公司希望将机器学习纳入其信息技术管理,AI Ops平台利用AI和ML进行预测分析及自动化的功能越来越受欢迎. 这些技术使企业能够发现异常现象,预测问题,实现信息技术进程的自动化,从而提高其信息技术业务的总体效率和业绩。

AIOps 市场份额

2024年AI Ops行业领先的前5家公司是IBM,Broadcom CA,Cisco,Elastic,Aisera. 它们合在一起在市场上占有大约70%的市场份额。

• IBM以其Cloud Pak for AIOps平台在AIOps市场中担任主角,该平台利用AI和机器学习实现IT操作自动化,改善事件管理. IBM的AIOps解决方案提供实时可见度,异常检测,以及预测性见解,帮助各组织积极主动地管理复杂的IT环境. IBM以混合云和AI为重点,针对金融,医疗保健,政府等行业,同时提供云和前提部署选项. 公司在AI和企业解决方案方面的广泛经验使其定位为寻求优化其信息技术业务的组织可信赖的提供者。
• Broadcom通过其CA Technologies分部,是AIOps市场的知名角色,提供先进的IT操作管理(ITOM)解决方案. 其AIOps能力嵌入了DX操作智能等解决方案中,这些解决方案使用AI驱动的分析技术来提升IT的能见度,自动事件响应,并优化服务性能. Broadcom的AIOps解决方案被各行业的大型企业广泛采用,特别是在需要健全数据控制、合规和安全的高度监管部门。 该公司在基础设施软件和与半导体的整合方面的深层专门知识进一步加强了其AIOps投资组合。
• Cisco通过其AppDynamics和千眼平台在AIOps市场拥有强大的存在. 这些解决方案在应用、网络和云层环境中提供端到端的可观察性。 Cisco的AIOps能力使IT团队能够监测应用性能,检测异常,并将根因分析自动化,减少故障时间,增强用户体验. 以混合云环境为重点,思科的AIOps解决方案帮助各组织保持业务复原力,优化网络性能,确保安全合规. 它与思科更广泛的网络和安全组合的结合,进一步增强了它的价值主张.
• 弹性是AIOps市场的关键玩家,其弹性堆栈(ELK Stack)提供了强大的日志管理,监测和分析能力. 弹性AIOps解决方案使各组织能够收集,索引和分析来自各种来源的大量机器生成的数据,提供实时的洞察力和自动异常检测. 广泛利用金融、技术和保健等行业,Elastic的AIOps提供因其可扩展性、开源灵活性以及无缝地与云体和前提环境相结合而得到重视。 该公司注重搜索动力分析,进一步加强了其AIOps能力.
• 艾塞拉是AIOps市场的新兴领袖,提供AI动力平台,实现IT操作自动化,支持工作流程. 该公司的AIOps解决方案利用自然语言处理(NLP),机器学习,和对话AI来简化事件管理,自动解票,增强用户体验. Aisera的平台以其快速部署、与流行的信息技术服务管理工具相结合以及提供主动服务管理的能力而闻名。 Aisera针对信息技术服务、电信和金融等跨部门的企业,帮助各组织提高业务效率并缩短反应时间。

AIOps市场公司

在AI中操作的主要玩家 业务行业包括:

• 艾泽拉
• 大熊猫
• 广电
• 思科
• 数据犬
• 数字化( igno)
• 动态
• 弹性
• IBM (英语).
• 模拟软件

• AIOps市场的特点是技术巨头、云服务供应商和新兴企业之间的激烈竞争。 IBM,思科,斯普伦克等公司通过提供AI驱动的综合IT操作解决方案来主导这项收费. 这些公司利用其在机器学习、云计算和数据分析方面的广泛经验,提供加强信息技术基础设施管理的平台。 各个行业迅速采用AI技术,促使销售商不断创新和扩大服务提供,以保持市场主导地位,从而进一步加强了竞争环境。
• 战略联盟是AI Ops部门的关键。 例如,2024年2月,Wipro和IBM扩大了伙伴关系,推出了Wipro Entertainment AI-Ready平台,整合了IBM的watsonx套件,为客户提供定制的AI环境. 这种协作使公司能够结合优势,加速创新,并提供更强有力的解决办法,以满足信息技术业务不断变化的需求。
• 持续的技术进步是AI Ops市场增长的核心. 公司正在大力投资开发提供预测分析、自动根源分析和智能警报系统的平台。 例如,BMC的Helix AIOps平台利用机器学习来主动地识别和解决IT问题,从而减少故障时间,提高操作效率. 这些创新对于设法通过自动化和AI驱动的洞察力加强其信息技术业务的组织至关重要。

AI 行动行业新闻

• 2025年4月,Rivebed推出了下一代AIOps平台,用预测性,代理性,和基因性AI能力加强了它的可观察性套件. 该平台引入了Riverbed IQ Assistance,它利用基因AI进行背景诊断和补救指导.
• 2024年9月,DataOps.live推出了先进的AIOps功能,以简化AI工作量的端到端生命周期管理,从开发到生产. 该平台与Snowflake Cortex和AWS Bedrock进行集成,使数据专业人员能够高效地构建和操作AI驱动的数据产品.
• 2024年4月,BMC集团 软件收购Netreo是智能安全IT网络和应用监测解决方案的供应商,以加强其在可观察性和AIOps方面的领导. 收购的目的是通过开放的可观察性平台,扩大BMC在基础设施、网络和应用程序业务中的全面可见度。
• 2024年3月,Visionet Systems Inc.宣布与AI forIT Operation(AIOps)平台供应商Algomox建立战略伙伴关系,以加快ITOps基础设施内的数字化转型. Algomox的AIOps解决方案融入了Visionet管理的云服务,将使复杂的信息技术任务自动化,提高业务效率,并提供可操作的见解,以确保可靠和智能的服务提供。
• 2023年9月,Viavi Solutions Inc.与Google Cloud合作推出NITRO AIOps,这是一个为网络智能和优化设计的云内平台. 该倡议旨在应对通信服务供应商面临的重大业务挑战,促进积极主动的网络管理,并释放业绩优化和服务创新的新机遇。

AIOps市场调查报告包括对该行业的深入报道 2021年至2034年按收入(Bn)计算的估计数和预测数, 用于下列部分:

按构成部分开列的市场

• 解决方案
• 服务

市场,按部署模式

• 内容
• 云头

市场,按企业规模

• 大型企业
• 中小企业

市场,按应用

• 基础设施管理
• 实时分析
• 网络和安全管理
• 应用程序业绩管理
• 其他人员

市场,按最终用途

• 伯利兹
• 信息技术和电信
• 保健
• 零售
• 政府
• 制造业
• 媒体和娱乐
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 美国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯