| ■ 영문 제목 : Global AI-Powered Storage Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D1128 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 AI 기반 스토리지 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 AI 기반 스토리지은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 AI 기반 스토리지 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. AI 기반 스토리지은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 AI 기반 스토리지의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 AI 기반 스토리지 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
AI 기반 스토리지 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 AI 기반 스토리지 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 제품별, 소프트웨어별, 하드웨어별, 시스템별, 저장 영역 네트워크 (SAN), 직접 연결 스토리지 시스템 (DAS), 네트워크 연결 스토리지 시스템 (NAS)) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 AI 기반 스토리지 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 AI 기반 스토리지 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 AI 기반 스토리지 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 AI 기반 스토리지 기술의 발전, AI 기반 스토리지 신규 진입자, AI 기반 스토리지 신규 투자, 그리고 AI 기반 스토리지의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 AI 기반 스토리지 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, AI 기반 스토리지 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 AI 기반 스토리지 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 AI 기반 스토리지 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 AI 기반 스토리지 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 AI 기반 스토리지 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, AI 기반 스토리지 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
AI 기반 스토리지 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
제품별, 소프트웨어별, 하드웨어별, 시스템별, 저장 영역 네트워크 (SAN), 직접 연결 스토리지 시스템 (DAS), 네트워크 연결 스토리지 시스템 (NAS)
*** 용도별 세분화 ***
통신 회사, 정부 기관, 클라우드 서비스 공급자 (CSP), 기업
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Intel Corporation, NVIDIA Corporation, IBM, Samsung Electronics, Pure Storage, NetApp, Micron Technology, Dell Technologies, HPE, CISCO, Lenovo, Hitachi, Toshiba
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 AI 기반 스토리지 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 AI 기반 스토리지 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 AI 기반 스토리지 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– AI 기반 스토리지은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 AI 기반 스토리지 시장분석 ■ 지역별 AI 기반 스토리지에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 AI 기반 스토리지 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Intel Corporation, NVIDIA Corporation, IBM, Samsung Electronics, Pure Storage, NetApp, Micron Technology, Dell Technologies, HPE, CISCO, Lenovo, Hitachi, Toshiba – Intel Corporation – NVIDIA Corporation – IBM ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]AI 기반 스토리지 이미지 AI 기반 스토리지 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 AI 기반 스토리지 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 AI 기반 스토리지 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 기업별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 2023 기업별 AI 기반 스토리지 매출 시장 2023 기업별 글로벌 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 2023 미주 AI 기반 스토리지 판매량 (2019-2024) 미주 AI 기반 스토리지 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 AI 기반 스토리지 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 AI 기반 스토리지 매출 (2019-2024) 유럽 AI 기반 스토리지 판매량 (2019-2024) 유럽 AI 기반 스토리지 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI 기반 스토리지 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI 기반 스토리지 매출 (2019-2024) 미국 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 캐나다 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 멕시코 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 브라질 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 중국 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 일본 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 한국 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 인도 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 호주 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 독일 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 프랑스 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 영국 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 러시아 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 이집트 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) 터키 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 AI 기반 스토리지 시장규모 (2019-2024) AI 기반 스토리지의 제조 원가 구조 분석 AI 기반 스토리지의 제조 공정 분석 AI 기반 스토리지의 산업 체인 구조 AI 기반 스토리지의 유통 채널 글로벌 지역별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI 기반 스토리지 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI 기반 스토리지 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 AI 기반 스토리지는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 데이터 스토리지 시스템의 성능, 효율성, 관리 용이성 및 보안을 혁신적으로 향상시키는 접근 방식입니다. 과거의 전통적인 스토리지 시스템이 단순히 데이터를 저장하고 불러오는 기능에 집중했다면, AI 기반 스토리지는 데이터를 지능적으로 분석하고 예측하여 스토리지 운영 전반에 걸쳐 최적의 의사결정을 내리고 자동화된 작업을 수행합니다. 이는 데이터 폭증 시대에 기업들이 직면한 복잡하고 까다로운 스토리지 관리 문제를 해결하고, 데이터로부터 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 돕는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. AI 기반 스토리지는 기본적으로 데이터 자체의 특성, 사용 패턴, 시스템 성능 지표 등을 실시간으로 학습하고 분석하는 AI 알고리즘을 내장하고 있습니다. 이를 통해 스토리지 시스템은 현재의 상태를 정확히 파악하는 것을 넘어, 미래의 잠재적인 문제점을 예측하고 선제적으로 대응할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 특정 데이터 블록에 접근하는 빈도가 높아질 것으로 예측되면 해당 데이터를 더 빠른 스토리지 티어(tier)로 자동으로 이동시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 예상치 못한 트래픽 증가나 하드웨어 오류 가능성을 미리 감지하여 사전 조치를 취함으로써 서비스 중단을 최소화하고 가용성을 극대화할 수 있습니다. 이러한 지능적인 기능들은 스토리지 관리자의 개입을 최소화하면서도 스토리지 인프라를 최적의 상태로 유지하도록 지원합니다. AI 기반 스토리지의 핵심 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **자동화된 성능 최적화**입니다. AI는 워크로드 특성을 분석하여 데이터 배치, 캐싱 전략, 로드 밸런싱 등을 동적으로 조절합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답 시간을 단축하고 전반적인 성능을 향상시킵니다. 둘째, **예측적 유지보수 및 장애 방지**입니다. AI는 하드웨어 센서 데이터, 오류 로그 등을 분석하여 부품 고장이나 성능 저하를 사전에 예측하고 경고합니다. 이를 통해 예기치 않은 다운타임을 줄이고 중요한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 셋째, **효율적인 용량 관리 및 비용 절감**입니다. AI는 데이터 중복 제거, 압축, 티어링(tiering) 등의 기술을 지능적으로 활용하여 스토리지 공간 사용률을 최적화하고 불필요한 자원 낭비를 줄여줍니다. 자주 사용되지 않는 데이터는 저렴한 스토리지로 자동 이동시켜 총 소유 비용(TCO)을 절감하는 데 기여합니다. 넷째, **향상된 보안 및 이상 징후 탐지**입니다. AI는 비정상적인 데이터 접근 패턴이나 의심스러운 활동을 탐지하여 잠재적인 보안 위협으로부터 데이터를 보호합니다. 데이터 유출이나 랜섬웨어 공격 등의 위험을 조기에 감지하고 대응하는 데 효과적입니다. 다섯째, **간소화된 관리 및 운영**입니다. AI 기반 스토리지는 복잡한 구성 및 조정 작업을 자동화하고, 문제 해결 프로세스를 간소화하여 스토리지 관리자의 업무 부담을 크게 줄여줍니다. 이는 전문 지식이 부족한 인력도 스토리지 시스템을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 스토리지는 그 구현 방식에 따라 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. **소프트웨어 정의 스토리지(SDS)에 AI를 통합**하는 방식이 대표적입니다. SDS는 스토리지 하드웨어와 소프트웨어를 분리하여 유연성과 확장성을 제공하는데, 여기에 AI를 적용하여 데이터 관리 및 최적화를 자동화합니다. 예를 들어, 특정 애플리케이션의 IOPS 요구 사항을 파악하여 적절한 스토리지 풀에 데이터를 할당하거나, 스토리지 용량 부족을 예측하여 자동적으로 확장하는 등의 기능을 수행할 수 있습니다. 또 다른 형태로는 **스토리지 하드웨어 자체에 AI 기능이 내장**된 경우입니다. 일부 최신 스토리지 어플라이언스는 자체적으로 AI 칩이나 프로세서를 탑재하여 데이터 처리 과정에서 실시간으로 AI 분석을 수행합니다. 이는 데이터 이동 없이 로컬에서 즉각적인 최적화나 분석을 가능하게 합니다. 더 나아가 **클라우드 스토리지 서비스에 AI 기능이 통합**된 형태도 있습니다. 클라우드 제공업체는 방대한 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 사용자는 이를 활용하여 스토리지 효율성을 높이거나 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, AWS의 S3 Intelligent-Tiering과 같은 서비스는 액세스 패턴을 분석하여 자동으로 데이터 비용을 최적화합니다. AI 기반 스토리지는 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 첫째, **데이터 분석 및 빅데이터 환경**에서 빛을 발합니다. 대규모 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 접근해야 하는 빅데이터 분석 환경에서 AI는 데이터의 중요도나 활용 빈도를 파악하여 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 데 크게 기여합니다. 둘째, **고성능 컴퓨팅(HPC) 및 과학 연구** 분야에서도 중요하게 사용됩니다. 복잡한 시뮬레이션이나 방대한 양의 연구 데이터를 처리해야 할 때, AI 기반 스토리지는 데이터 접근 속도를 높이고 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 셋째, **미디어 및 엔터테인먼트 산업**에서 대용량 영상 파일이나 고해상도 이미지 데이터를 관리하는 데 활용될 수 있습니다. AI는 사용자 시청 패턴을 학습하여 콘텐츠 접근성을 높이거나, 편집 과정에서 필요한 데이터의 속도를 최적화할 수 있습니다. 넷째, **금융 서비스 산업**에서는 거래 데이터의 보안 및 빠른 접근이 매우 중요합니다. AI 기반 스토리지는 이상 거래 탐지, 데이터 접근 패턴 분석을 통해 보안을 강화하고 규제 준수를 지원하는 데 기여합니다. 마지막으로, **사물 인터넷(IoT) 환경**에서 생성되는 방대한 양의 센서 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 분석하는 데에도 AI 기반 스토리지가 필수적입니다. AI 기반 스토리지 구현을 위해서는 다양한 관련 기술들이 복합적으로 작용합니다. **기계 학습(Machine Learning, ML) 알고리즘**은 AI 기반 스토리지의 핵심 동력입니다. 데이터 사용 패턴, 성능 메트릭, 오류 로그 등을 분석하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 지도 학습(Supervised Learning)을 통해 데이터 접근 패턴과 스토리지 성능 간의 관계를 학습하거나, 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통해 정상적인 시스템 동작에서 벗어나는 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. **딥러닝(Deep Learning, DL)** 기술은 더욱 복잡하고 미묘한 데이터 패턴을 인식하고 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 특히 대규모의 비정형 데이터 분석에 강점을 보입니다. **데이터 분석 및 시각화 기술**은 AI가 도출한 인사이트를 사용자가 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 어떤 데이터가 특정 티어로 이동되었는지, 어떤 이상 징후가 감지되었는지 등을 시각적으로 보여줌으로써 관리자의 의사결정을 지원합니다. **자동화 및 오케스트레이션 기술**은 AI의 예측 및 결정에 따라 스토리지 작업을 자동으로 실행하는 데 필요합니다. 예를 들어, 스토리지 정책 변경, 데이터 마이그레이션, 백업 작업 등이 자동화될 수 있습니다. 또한, **컨테이너화 기술(예: Docker, Kubernetes)**은 스토리지 관리 소프트웨어를 유연하게 배포하고 확장하는 데 도움을 줄 수 있으며, **클라우드 네이티브 기술**은 클라우드 환경에서의 AI 기반 스토리지 구현을 더욱 용이하게 합니다. **고속 인터페이스 기술(예: NVMe)**과 같은 하드웨어 기술의 발전 또한 AI 기반 스토리지의 성능을 뒷받침하는 중요한 요소입니다. 결론적으로 AI 기반 스토리지는 단순히 데이터를 저장하는 물리적 공간을 넘어, 데이터를 지능적으로 관리하고 최적화하여 비즈니스 가치를 극대화하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 데이터의 증가와 복잡성이 가속화됨에 따라, AI 기반 스토리지는 기업들이 경쟁력을 유지하고 미래의 데이터 중심 시대를 성공적으로 맞이하기 위한 필수적인 요소가 될 것입니다. 이는 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하는 동시에, 데이터로부터 더 깊은 통찰력을 얻고 혁신을 가속화할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다. |
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