报告概述

到 2033 年，全球人工智能可观测市场规模预计将从 2023 年的14 亿美元增至107 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 22.5% 的速度增长。 2024年至2033年。2023年，北美占据主导市场地位，占据37.4%以上份额，拥有5.2亿美元收入。

可观测性人工智能是指应用人工智能技术来监控和分析人工智能系统的性能和行为。这种做法对于确保人工智能模型可靠、透明和负责任至关重要。 AI 可观测性不仅跟踪 AI 系统的基本输出，还深入研究数据、输入和内部状态，以理解和改进模型行为。

它提供了 AI 基础设施的全面视图，从模型层本身的胸部解析和语义层，提供对资源分配、模型有效性和人工智能操作中潜在问题的见解。可观测市场中的人工智能是由对更复杂的人工智能系统透明和高效的需求推动的。随着人工智能应用在各个行业中激增，确保这些系统易于理解和管理变得至关重要。

这个市场包含一系列工具和平台，旨在提供对人工智能模型的深入洞察，提高透明度并实现人工智能系统的持续改进。这些工以及人工智能运营中提高透明度和问责制的需求。随着组织部署更复杂的人工智能系统，有效监控这些系统的能力变得至关重要，以确保它们按预期运行而不会产生意想不到的后果。

市场对能够提供人工智能系统实时洞察、确保其可靠性和性能的解决方案的需求不断增长。这种需求受到金融、医疗保健和汽车等行业的推动，人工智能在这些行业的日常运营中发挥着至关重要的作用。公司寻求可观测性解决方案，帮助他们管理人工智能运营的规模和复杂性，同时保持用户信任和监管合规性。

人工智能在各个领域的扩展为可观测性市场提供了巨大的机遇。人们对能够增强数据隐私、减少偏见和提高人工智能系统整体公平性的解决方案特别感兴趣。此外，将 AI 可观测性工具与现有 IT 基础设施集成以提供端到端可见性，对于技术提供商来说是一个相当大的增长领域。

根据 Cloud Data Insights，90% 的 IT 专业人员认识到可观测性对其业务至关重要，但只有26% 认为他们的实践成熟。虽然 50% 正在积极实施可观察性，但意识和执行之间的差距仍然很大。

好处很明显：91% 的 IT 领导者认为可观察性在整个软件生命周期中至关重要，尤其是在规划和运营方面。高级部署可将停机成本降低90%，将损失减少至每年 250 万美元，而初学者的损失为2380 万美元。在可观察性方面表现出色的公司创新速度也更快，与不太先进的同行相比，其发布的产品或收入流多60%。

技术人工智能可观测性的所有进步都集中在增强更深入地监控和分析人工智能系统的能力。创新包括使用更先进的机器学习算法进行异常检测、使用预测分析在影响系统性能之前预见潜在问题，以及使用更复杂的数据可视化工具让更广泛的利益相关者获得见解。

关键要点

• 可观测性市场中的人工智能估值为14 亿美元到 2023 年，预计将达到107 亿美元，复合年增长率为22.5%。
• 2023 年，在综合监控工具的推动下，解决方案组件占据主导地位，占68.8%。
• 2023 年，基于云的部署占据主导地位， 69.1% 由于其灵活性和可扩展性。
• 2023 年，大型企业 占据 65.7% 的市场份额，凸显了他们对强大的可观测性解决方案的需求。
• 2023 年，由于强大的行业影响力和技术进步，北美以 37.4% 的市场份额领先。

组件分析

解决方案在以下方面占据主导地位： 68.8%，因为它在实现全面的人工智能驱动的可观测性方面发挥着重要作用。

在可观测市场的人工智能中，组件分为解决方案和服务。由于对可增强 IT 运营可视性的集成和自动化系统的需求不断增长，解决方案细分市场占据了 68.8% 的主导份额。

该细分市场的解决方案通常包括利用人工智能分析各种 IT 环境中的数据的软件平台，使组织能够实时预测、识别和解决问题。

对解决方案的高需求是由于其能够提供对复杂系统的深入洞察，这在当今传统监控工具无法满足的数据驱动环境中至关重要。这些解决方案不仅可以检测异常，还可以提供根本原因分析和主动管理建议，从而显着减少停机时间并提高运营效率。

虽然解决方案构成了人工智能可观测性的核心，但服务也发挥着关键作用。其中包括帮助组织实施、维护和优化人工智能可观测性解决方案的专业和托管服务。对于缺乏内部专业知识来充分利用人工智能可观测性技术的组织来说，服务至关重要。

随着越来越多的公司认识到人工智能驱动的见解在维护系统健康和提高性能方面的价值，预计解决方案领域将继续增长。这一趋势强调了该细分市场在更广泛扩展人工智能可观测性能力方面的关键作用。

部署模式分析

基于云的解决方案因其灵活性、可扩展性和较低的前期成本而占据主导地位，占 69.1%。

在可观测市场人工智能的部署模式部分，基于云的解决方案以 69.1% 的份额显着领先。这种主导地位很大程度上归功于云的固有优势，例如可扩展性、灵活性和减少资本支出。

基于云的可观测性解决方案为企业提供了按需扩展资源的能力，这对于处理不同数量的数据和不同的计算需求至关重要。

对基于云的部署的偏好还受到与现有云基础设施集成的便利性以及与人工智能和机器学习最新创新保持同步的能力的影响，而无需对物理硬件进行大量额外投资。此外，云环境有助于增强团队之间的协作，对于快速解决问题和创新至关重要。

本地解决方案虽然不太占主导地位，但受到需要严格数据控制和安全性的组织的青睐，特别是在银行、政府和医疗保健等行业。这些组织选择在本地部署，以保持对其敏感数据和运营的完全控制。

随着越来越多的组织转向数字化转型，预计基于云的解决方案将继续占据主导地位，因此需要只有云技术才能有效提供的动态且适应性强的 IT 监控框架。

组织规模分析

大型企业以65.7%，因为它们对先进人工智能技术的投资能力更强。

在组织规模细分中，大型企业在可观测市场的人工智能中占据了65.7%的份额。这种主导地位归因于大企业提供的大量资源ssess，这使他们能够投资和实施复杂的人工智能解决方案。

这些组织通常拥有更复杂的 IT 基础设施，可以从人工智能驱动的可观测性中受益匪浅，使他们能够有效地管理大量数据流和多方面的系统。

大型企业的运营规模通常也对实施高级可观测性解决方案所带来的成本节约和效率产生重大影响。此外，由于能够获得专家人员和尖端技术，这些组织通常能够更好地应对与部署新技术相关的集成挑战。

虽然大型企业处于领先地位，但随着技术变得更容易获取以及供应商提供更具可扩展性和价格实惠的选择，中小企业 (SME) 也在可观测性解决方案中采用人工智能。这一趋势有助于推动整体市场增长，中小企业越来越认识到这一趋势增强的 IT 系统可见性和主动管理。

行业垂直分析

由于依赖强大的 IT 基础设施来实现安全高效的运营，BFSI 以 21.5% 的比例占据主导地位。

在行业垂直领域，银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业以21.5%的份额。鉴于其处理的数据的敏感性，BFSI 行业的主导地位是由其对高度安全、可靠和高效的 IT 运营的迫切需求所推动的。

人工智能驱动的可观测性在监控和管理金融机构使用的复杂 IT 系统方面发挥着关键作用，有助于确保数据完整性、安全性和监管合规性。

在 BFSI 内的可观测性中部署人工智能有助于在潜在问题导致系统中断之前检测到它们，最大限度地减少停机时间并增强客户服务通过确保更顺畅的操作来获得经验。这是cr在客户信任和监管合规性至关重要的行业中尤为重要。

其他重要的垂直行业包括 IT 和电信、医疗保健、零售和电子商务、制造业以及政府和公共部门。每个行业都有可观测性解决方案中的人工智能可以满足的独特要求，例如管理电信中的大规模网络、确保医疗保健中的患者数据隐私和系统可靠性以及增强零售业中的在线客户体验。

随着金融机构继续投资于不仅可以改善服务交付而且可以抵御不断变化的网络威胁的技术，BFSI 行业在该市场中的地位预计将会增强，从而强调该行业在扩展人工智能驱动的可观测性方面的不可或缺的作用。

主要细分市场

按组件

• 解决方案
• 服务

按部署模式

• 基于云
• 本地

按组织规模

• 中小企业
• 大型企业

按行业垂直

• BFSI
• IT 和电信
• 医疗保健
• 零售和电子商务
• 制造业
• 政府和公共部门
• 其他垂直行业

驱动因素

复杂性的增加和对实时洞察的需求推动市场增长

人工智能在几个关键因素的推动下，可观测性市场正在迅速扩张。 IT 环境日益复杂是一个主要驱动因素。随着企业采用多云和混合云，对能够管理和监控这些复杂系统的高级可观察性工具的需求不断增长。

另一个关键因素是对实时洞察的需求不断增长。组织面临着做出快速、数据驱动决策的压力，可观察性的人工智能提供了工具实时监控和分析系统性能。此功能对于检测异常和防止停机至关重要，这直接影响业务连续性和客户满意度。

此外，随着企业寻求在不彻底检修整个 IT 基础设施的情况下增强监控能力，人工智能与现有可观测工具的集成变得越来越普遍。这种无缝集成减少了运营中断，并使更广泛的公司更容易采用人工智能。

对改善用户体验的日益重视推动了对人工智能可观察性的需求。公司越来越注重确保其数字服务的可靠性和性能，因为这直接影响客户保留率和品牌声誉。人工智能驱动的可观测性工具提供了满足这些期望所需的精度和速度。

限制

高成本和技能差距限制市场 Growth

人工智能在可观测性市场的增长受到几个关键因素的限制。高实施成本是一个重大挑战。部署人工智能驱动的可观测性解决方案需要对技术和基础设施进行大量投资。对于较小的组织来说，这种财务负担可能令人望而却步，限制了市场向拥有更多资源的大公司的扩张。

技能差距也是一个主要障碍。在可观察性方面实施和管理人工智能需要专门的知识，而这些知识并不总是容易获得。能够有效处理这些先进系统的熟练专业人员的短缺造成了瓶颈，降低了采用率，并使公司难以充分利用人工智能在可观察性方面的潜力。

此外，将人工智能与现有系统集成的复杂性进一步限制了市场增长。许多组织在尝试整合人工智能驱动的作业时面临技术挑战将可服务性工具集成到当前的 IT 环境中。这种复杂性可能会导致延迟、成本增加以及不愿采用新技术。

对数据隐私和安全性的担忧也会阻碍增长。可观察性中的人工智能涉及处理大量敏感数据，任何与数据泄露或滥用相关的感知风险都可能阻止公司采用这些解决方案。高成本、技能差距、集成复杂性和数据隐私问题等因素共同构成了制约可观测市场中人工智能发展的重大挑战。

机遇

IT 复杂性的增加和对实时监控的需求提供了机会

在几个关键因素的推动下，可观测市场中的人工智能为参与者提供了大量机会。 IT 环境日益复杂，提供了重要的机遇。随着企业采用多云和混合基础设施，对能够有效监控和管理这些复杂系统的先进可观测工具正在不断增长。

对实时监控和洞察力不断增长的需求也提供了重大机遇。组织越来越寻求快速做出数据驱动的决策，而可观察性人工智能提供了提供系统性能实时可见性的工具。这种能力对于在问题影响业务运营之前检测和解决问题至关重要，从而对该领域的人工智能解决方案产生了强烈需求。

另一个机会在于人工智能与现有可观测平台的无缝集成。企业正在寻找能够增强其当前监控能力而无需对其基础设施进行彻底检修的解决方案。能够开发与现有系统顺利集成的人工智能工具的公司将找到一个现成的市场。

对改善用户体验的日益重视推动了对高级可观察性的需求y 解决方案。随着公司努力确保其数字服务可靠且响应迅速，对人工智能驱动的可观察工具的需求将持续增长。 IT 复杂性、实时监控、集成和用户体验等因素为可观测市场中的人工智能参与者提供了重大机会。

挑战

集成复杂性、技能短缺和高成本挑战市场增长

可观测市场中的人工智能面临着一些可能影响其增长的挑战。集成复杂性给市场增长带来了巨大挑战。实施人工智能驱动的可观测性解决方案通常需要对现有 IT 基础设施进行重大改变。许多组织都在努力解决将人工智能工具集成到当前系统中的技术困难，从而导致延误和运营成本增加。

技能短缺也是一个巨大的障碍。在可观察性领域部署和管理人工智能需要专门的专业知识，而这些知识并不总是容易获得。缺乏熟练的专业人员可能会降低采用率，并阻碍组织充分实现人工智能在可观察性方面的优势。

高昂的实施成本进一步挑战了市场扩张。开发和维护人工智能驱动的可观测系统需要大量的财务投资。这些成本对于小型企业来说尤其高昂，限制了他们采用这些先进解决方案的能力。

最后，对数据安全和隐私的担忧也构成了挑战。由于可观察性人工智能依赖于广泛的数据收集和分析，因此公司必须确保敏感信息受到保护。对数据泄露或滥用的担忧可能会导致对采用人工智能技术犹豫不决，从而减缓市场增长。

增长因素

• 增加 IT 复杂性：随着企业采用多云和混合环境，管理 IT 系统的复杂性不断增加。可观察性中的人工智能通过提供更深入的见解和自动监控来帮助简化和管理这种复杂性，从而推动市场增长。
• 实时监控的需求：企业需要对其系统进行实时洞察，以快速检测和解决问题。人工智能驱动的可观测性解决方案可实现持续监控，帮助组织迅速响应问题，从而增加对这些技术的需求。
• 降低效率和成本：人工智能实现了系统监控和故障排除的许多方面的自动化，减少了手动干预的需要。这会降低运营成本并提高效率，使可观察性人工智能成为对企业有吸引力的选择。
• 主动解决问题：可观察性人工智能支持预测分析，使企业能够在潜在问题变得严重之前识别它们。这种积极主动的方法最小化了减少停机时间并提高系统可靠性，这越来越受到组织的重视。
• 数据驱动的决策：人工智能快速分析大量数据的能力为企业提供了可行的见解。这种数据驱动的可观测性方法可帮助组织做出明智的决策，提高整体系统性能并推动市场增长。
• DevOps 实践的采用不断增加：强调持续集成和交付的 DevOps 实践的兴起正在推动对高级可观测性工具的需求。可观测性中的人工智能通过提供实时洞察和自动化来支持这些实践，促进更顺利的开发和部署流程。

新兴趋势

• 人工智能驱动的预测性维护：预测性维护正在成为一种主要趋势，可观察性中的人工智能可以预测系统何时可能发生故障。这有助于企业避免意外停机，降低成本并提高系统可靠性，从而带来巨大的增长机会。
• 与机器学习集成：可观察性中的人工智能与机器学习 (ML) 的集成可实现更加智能和自适应的监控。机器学习算法可以从过去的事件中学习，以改进未来的预测，增强可观测性工具并扩展其功能。
• 扩展到边缘计算：随着边缘计算的发展，需要能够实时监控分布式系统的可观测性解决方案。可观察性中的人工智能提供了管理这些复杂环境所需的可扩展性和智能，从而创造了新的机会。
• 关注安全可观察性：安全可观察性，即人工智能监控和响应安全威胁，是一种日益增长的趋势。人工智能驱动的工具，提供实时威胁检测和自动化研究响应需求量很大，从而扩大了可观测性解决方案的市场。
• 云原生可观测性：向云原生架构的转变正在推动对针对这些环境设计的可观测性工具的需求。可观测性中的人工智能提供了云原生应用程序所需的灵活性和可扩展性，创造了巨大的增长潜力。
• 人工智能驱动的用户体验监控：通过人工智能监控用户体验是一种新兴趋势。可观测性人工智能可以跟踪和分析用户交互，帮助企业优化服务并提高客户满意度，开辟新的市场机会。

区域分析

北美以 37.4% 的市场份额占据主导地位

北美以 37.4% 的市场份额引领人工智能可观测性市场，相当于 5.2 亿美元。这种主导地位是由该地区强大的技术基础设施驱动的人工智能企业密集。对人工智能技术的高额投资和对基于云的解决方案的强劲需求奠定了这一领先地位。

北美可观测市场中的人工智能受益于先进技术的采用和创新文化。专门从事人工智能和机器学习技术的大型科技公司和初创公司的存在加速了区域市场的增长，提高了整个企业的系统性能和可靠性。

由于持续的技术进步和对人工智能研究的投资不断增加，预计北美将在可观测性人工智能市场中保持领先地位。医疗保健、金融和零售等行业对实时数据处理和分析的需求不断增长，将进一步推动市场扩张。

区域摘要：

• 欧洲：欧洲拥有巨大的市场份额，这得益于强有力的数据保护法和对道德人工智能。随着欧盟对人工智能的资助增加，该地区将扩大其市场占有率，增强各个领域的可观察性。
• 亚太地区：由于中国、日本和韩国等主要经济体的技术进步和数字化转型力度的加大，亚太地区正在经历快速增长。该地区对加强 IT 基础设施的重视正在推动人工智能在可观测性方面的采用。
• 中东和非洲：中东和非洲正在逐步将人工智能在可观测性方面纳入其数字化转型战略。尽管起步规模较小，但该地区通过对智慧城市和物联网项目的投资显示出显着增长的潜力。
• 拉丁美洲：拉丁美洲在可观测性人工智能市场中稳步发展。 IT 部门现代化和提高云采用率的努力是关键驱动力。该地区’然而，经济增长受到经济波动和基础设施挑战的影响。

报告涵盖的主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南方其他地区美国
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

可观察性市场中的人工智能由三个关键人物主导参与者：Dynatrace, Inc.、Datadog 和 IBM Corporation。这些公司正在推动创新和标志极大地影响了市场的方向。

Dynatrace, Inc.是人工智能可观测性市场的领先参与者。它因其将可观察性与人工智能驱动的见解相结合的一体化平台而脱颖而出。 Dynatrace 的战略定位非常强大，因为它专注于 IT 运营自动化和提供精确、可操作的见解。其全面的解决方案对市场产生了重大影响，使其成为寻求先进可观测工具的企业的首选。

Datadog是另一股主导力量，以其强大的基于云的监控和分析平台而闻名。 Datadog 的战略重点是整合人工智能以增强跨不同环境的可观察性，这巩固了其市场影响力。该公司提供实时见解的能力及其在云服务方面的快速增长使其成为塑造可观测性未来的关键参与者。

IBM Corporation 利用其外部优势丰富的人工智能和 IT 基础设施专业知识，可提供强大的可观测性解决方案。 IBM 的战略定位通过将人工智能与可观察性的深度集成而得到加强，帮助组织优化性能并更快地发现问题。 IBM 的全球影响力和建立的声誉进一步增强了其影响力，使其成为人工智能可观测市场的重要参与者。

这些顶尖公司通过其创新解决方案和战略重点引领人工智能可观测市场。他们的影响力对于推动人工智能驱动的可观测性在各行业的采用至关重要。

市场上的主要参与者

• IBM Corporation
• Dynatrace, Inc.
• 思科系统公司
• 微软公司
• 戴尔科技
• WhyLabs, Inc.
• Datadog
• New Relic, Inc.
• LogicMonitor Inc.
• Broadcom Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

• 2024 年 8 月：Observe Inc. 在完成一轮 5000 万美元融资后，利用人工智能功能改进了其可观测平台。该平台现在具有生成式人工智能驱动界面，可简化数据查询并增强管理和分析现代应用程序生成的大量遥测数据的能力。
• 2024 年 8 月：微软继续通过人工智能驱动的副驾驶增强其 Azure DevOps 套件，旨在自动执行需求管理和代码分析等任务。这些工具与 Microsoft Azure 的 AI 服务集成，旨在简化 DevOps 工作流程并提高软件开发的质量和安全性。