作者:
Preeti Wadhwani, Satyam Jaiswal
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基础设施即代码市场 大小和分享 2026-2035
报告 ID: GMI5375
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发布日期: June 2026
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基础设施即代码市场
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基础设施即代码市场规模
全球基础设施即代码市场在2025年的估值为10亿美元。根据Global Market Insights Inc.发布的最新报告,该市场预计将从2026年的12亿美元增长至2035年的86亿美元,年复合增长率为24.3%。
基础设施即代码市场关键要点
市场规模与增长
区域主导地位
市场主要驱动因素
挑战
机遇
主要参与者
公有云基础设施在AWS、微软Azure和Google Cloud等超大规模平台上的持续扩张,催生了对标准化、可重复的自动化部署框架的结构性需求,这些框架能够在无需人工干预的情况下实现大规模资源管理。[1]云原生计算基金会(CNCF),https://www.cncf.io 跨两个或更多云服务提供商运营的企业需要基础设施即代码工具链,将特定于提供商的API抽象为统一的配置层,推动了Terraform、Pulumi、AWS CDK和Azure Bicep等工具的采用。经合组织(OECD)的数字经济数据显示,截至2024年,其成员经济体的云服务支出以两位数速度增长,加速了从静态、手动管理的基础设施向策略驱动、版本控制的自动化转变。[2]经济合作与发展组织(OECD) https://www.oecd.org
企业内部DevOps方法的日益成熟极大地推动了基础设施即代码的采用,因为公司通过使软件开发生命周期更快速、更敏捷,从而提高了效率。当今的DevOps流程要求将基础设施自动化轻松集成到CI/CD工作流中。通过基础设施即代码,基础设施组件可以像软件一样进行管理,并经历测试、版本控制和自动部署等流程。这使开发人员与运维人员之间的协作更加顺畅,并能更快速地部署应用程序。
监管要求和网络安全挑战正促使企业在基础设施治理中实施基础设施即代码自动化。通过基础设施即代码,企业可以将合规性、安全性和配置管理规则集成到治理基础设施的代码中。美国国家标准与技术研究院(NIST)于2024年2月发布的《网络安全框架》(CSF)2.0将配置管理和基础设施自动化确定为修订框架中"识别"和"保护"功能的控制措施。[3]美国国家标准与技术研究院(NIST) https://www.nist.gov 欧盟《数字运营韧性法案》(DORA)将于2025年1月生效,该法案要求ICT资产管理、变更管理和事件报告等规范,而基础设施即代码工具可通过版本控制的部署日志和自动漂移检测直接满足这些要求。[4]欧洲联盟委员会,https://ec.europa.eu
为优化IT支出和提高运营效率的需求不断增长,促使企业考虑采用基础设施即代码。传统的基础设施管理方式需要大量人工进行部署、配置和维护,耗费大量时间和资源,且存在人为错误的风险。
将基础设施即代码(Infrastructure as Code,IaC)应用于企业,能够帮助其更高效地管理基础设施,同时减少流程中所需的人力、成本与管理工作。此外,自动化的基础设施管理还能实现资源的优化配置、降低宕机风险、提升服务速度,并支持在人员配置极少的情况下实现可扩展运营。
基础设施即代码市场趋势
如今,各组织正积极采用 GitOps 来管理基础设施,以此提升自动化水平、强化治理能力,并确保部署的一致性。GitOps 将 Git 作为基础设施配置的唯一真实来源,所有基础设施变更均通过 Git 进行记录、审查与管理。这不仅促进了开发者与运维人员的协作,还支持轻松回滚与审计。在云原生与 Kubernetes 系统的时代,GitOps 已成为理想的发展方向。
将安全与合规策略编码为机器可执行规则,并将其嵌入或紧邻 IaC 供应流程,是当前企业基础设施管理中最具变革性的架构转变之一。[5]美国网络安全与基础设施安全局(CISA) https://www.cisa.gov策略即代码(Policy-as-Code)让组织能够以机器可读的代码形式编写安全策略与合规需求,并在部署基础设施时自动应用。通过这种方式,可有效避免配置错误、满足监管要求,并标准化基础设施运维。
人工智能(AI)与生成式 AI(GenAI)在基础设施即代码运维中的作用日益关键,随着组织持续推进自动化,AI 解决方案能够协助开发基础设施模板、识别配置错误、优化流程,甚至执行修复操作。这些功能大幅减少了手动工作量,并让部署过程更加简便快捷。采用 DevOps 流程的组织应在 IaC 系统中集成这些 AI 解决方案。
多云与混合云的广泛应用正推动对基础设施即代码的需求,后者需能从单一节点管理不同的基础设施配置。越来越多企业采用多种云平台甚至自建基础设施,以提升灵活性与韧性。通过 IaC,组织能在多地统一配置与管理不同工作负载,从而降低运维负担。随着对灵活性的持续关注,多云与混合云部署的普及预计将成为塑造基础设施即代码行业未来的又一重要趋势。
基础设施即代码市场分析
按基础设施划分,基础设施即代码市场可分为可变基础设施和不可变基础设施。其中,不可变基础设施细分市场在2025年占据61.6%的份额,并预计在2026至2035年间以25.1%的年复合增长率增长。
按方法划分,基础设施即代码市场可分为声明式和命令式。其中,声明式细分市场在2025年占据75.6%的份额,并预计在2026至2035年间以23%的年复合增长率增长。
基于部署模式,基础设施即代码市场可细分为云端和本地部署。云端细分市场在2025年占据82.8%的市场份额,并预计从2026年到2035年以24.8%的年复合增长率增长。
美国基础设施即代码市场在2025年达到3.036亿美元,并预计从2026年到2035年以23.9%的年复合增长率增长。
北美在2025年主导了基础设施即代码市场,市场规模达3.502亿美元。
欧洲基础设施即代码市场在2025年占据了28.6%的份额,并创造了2.886亿美元的收入。
德国在基础设施即代码行业中占据主导地位,展现出强劲的增长潜力,预计2026年至2035年的复合年增长率为24.9%。
亚太地区基础设施即代码市场预计将以25.5%的最高复合年增长率增长,并在2025年创造2.484亿美元的收入。
中国市场预计将在2026年至2035年间以26.6%的年复合增长率增长。
拉丁美洲市场在预测期内展现出可观的增长潜力。
巴西基础设施即代码市场预计将在2026年至2035年间以22.9%的年复合增长率增长,并于2035年达到1.895亿美元的市场规模。
中东及非洲市场在2025年达到5590万美元,并有望在预测期内实现可观增长。
预计沙特阿拉伯市场将在中东及非洲基础设施即代码市场中实现显著增长,2026至2035年复合年增长率(CAGR)有望达到22.4%。
基础设施即代码市场份额
2025年,基础设施即代码市场前7名企业(IBM(HashiCorp + Red Hat)、AWS、Palo Alto Networks、Microsoft、Progress Software(Chef)、GitLab、Pulumi)共占据91.5%的市场份额。
47.3% 市场份额
2025年整体市场份额为86.7%
基础设施即代码市场企业
在基础设施即代码行业中运营的主要企业包括:
基础设施即代码行业动态
基础设施即代码市场研究报告对该行业进行了深入覆盖,并提供了从2022年到2035年的收入(百万美元/十亿美元)估算与预测, 以下为各细分领域:
市场,按组件划分
软件
配置管理
市场,按基础架构划分
可变基础架构
不可变基础架构
市场,按实施方法划分
声明式
命令式
市场,按部署模式划分
云端部署
本地部署
市场,按企业规模划分
大型企业
中小企业
市场,按终端用途划分
以上信息涵盖以下地区与国家:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程,围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建,而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI,我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究,并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测,同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础,对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流,以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场,包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角,实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分,对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集,以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来,以支持一手研究和市场规模估算,并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上,从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始,同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总,以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录:
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设(GDP增长、通货膨胀、汇率)
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证,领域专家对筛选后的数据进行手动审查,以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层,确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化:
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →