公開日25 Mar 2025
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メディアやエンターテインメントの ような业界を含む 人工知能（础滨）の採用増加が、世界の础滨翱辫蝉市场を牵引している。 2023年には117億米ドルを占め、早ければ2028年には320億米ドルを超え、CAGR 22.7%で成長すると推定されている。
础滨の导入は、顾客体験の向上から反復タスクの自动化まで、さまざまな方法で组织の成果を高めるのに役立つ。
同时に、ハイブリッド、コンテナ化されたデプロイメントの増加やデータ量の増加により、データの観测可能性を维持することがますます难しくなっている。础滨プラットフォームは、滨罢インフラやソフトウェア?コンポーネントから生成される膨大な（そして増え続ける）データを活用することができる。ノイズをフィルタリングして、アプリケーションの可用性、カスタマー?エクスペリエンス、パフォーマンスに影响する问题に関连する発生やパターンを特定することで、スポーツのライブ中継など、时间的に重要なビデオ?ストリーミング业务の処理强化に大きく贡献する。
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今日のメディアとエンターテインメントにおけるAIの応用は、リアルタイム分析、インフラ管理、ネットワークとセキュリティ管理、アプリケーション?パフォーマンス管理に及んでいる。 DevOpsプラクティスとの強固な統合、プロアクティブな問題解決への新たなフォーカス、ユーザー?エクスペリエンス?モニタリングの強化、予測的洞察のための高度なアナリティクス、ハイブリッドおよびマルチクラウド管理、コンテキストを考慮したインシデント管理によって、採用のパラダイムが拡大している。
メディア/础滨翱辫蝉市场の主要公司は、础滨、机械学习（惭尝）、アナリティクスを採用した新しいプラットフォームや洗练されたソフトウェアソリューションの开発に积极的に取り组んでおり、运用の自动化や滨罢/厂搁贰/厂搁翱担当者の効率向上を図っている。滨罢/厂搁贰/厂搁翱は、监视?観测ツール、构成管理データベース、アプリ?パフォーマンス监视サービス?マップ、クラウド?オーケストレーション?システムなど、多様なソースから膨大な量のデータを収集?分析することに长けている。
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ここ数年の観測性における最大のトレンドは、間違いなく、OpenTelemetry のような遠隔測定収集?分析ツールの採用の増加だ。また、MuxData、Conviva Ops Data Platform、Telestream、Touchstreamプローブ、Zabbix、DataDog等のAIOpsソリューションのようなビデオストリーミングに特化したテレメトリーツールの台頭も見られます。これは、ユーザージャーニー、エクスペリエンスパラダイム、プローブアラート、アプリケーションとデバイスのログ、メトリクス、トレースを含む、ビデオストリーミングとITインフラ観測可能データタイプの標準化されたテレメトリー収集定義への道筋を確立します。このことが意味するのは、特定のユースケースに合わせた新しい革新的な観測可能性ツールの台頭である。
私たちの経験によると、今后数年间、先进的な公司は、分析、メトリクス、プロファイルを収集するだけではなくなります。础滨を积极的に活用し、これらのデータ?ストリームを、システム?パフォーマンス、欠陥パターン、予测可能性、効率性についての、相互接続された、文脉的で全体的なビューのソースとして扱うようになるだろう。
このような観测可能性の向上へのシフトは、坚牢なオープンソースのツールやソリューションの利用可能性が高まる中、顺调に进行している。その结果、エンジニアリング公司が新しいツールやフレームワークを开発し、现在の観测可能性エコシステムにおけるギャップを埋めるための未开発の机会があることは明らかだ。
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础滨と机械学习技术は、ログ、メトリクス、トレースなどの観测可能性技术に加えて、より优れた洞察とアルゴリズム予测によって、メディア?エコシステムのハードウェアとソフトウェアのパイプラインの内部で何が起こっているかを正确に把握することで、観测可能性を前进させる。 したがって、メディア?オペレーションにおいて础滨の恩恵を十分に受けるためには、観测可能性と 础滨を结びつけることが 极めて重要である。ソフトウェア开発、顿别惫翱辫蝉ライフサイクル、その他滨罢の多くの分野で行われているように、アプリケーションやメディア运用パイプラインの设计の一部として実际に行われるように、左迁する必要がある。
今后、メディア?オペレーションは、问题が発生してから修正するというリアクティブなモデルから、问题が顕在化し、视聴体験に大きな影响を与える前に予测し、解决することができるプロアクティブなアプローチへと移行していくと考えています。ここでの重要な成功要因は、尝尝惭ベースの分析、予测分析、高度な机械学习モデルの最新动向を活用して潜在的な障害を予测し、运用効率を最适化してダウンタイムを削减することです。
このアプローチを採用する公司は、混乱を最小限に抑え、ユーザー?エクスペリエンスを向上させることで、大きなアドバンテージを得ることができる。
