Project & News
국내 APM & EUM 시장 규모 및 동향 조사 보고서2019년 5월 24일

[2019-05-24]

 

어떤 사업을 추진하기 위해 우리는 시장조사를 필요로 합니다.

고객을 파악하고, 자사를 이해해 적절한 제안을 하기 위함입니다.

 

앱인사이터를 보다 시장 니즈에 맞춘 성숙한 제품으로 계속 개발해나가고자,

저희도 시장조사가 필요했습니다.

 

또한 해외 진출을 고려한 아시아 시장 조사 역시 필요했기에

APM 및 EUM 시장 규모 및 동향에 대한 조사를

글로벌 리서치업체인 Infinity Research에 직접 의뢰했습니다.

 

국내 APM 시장에 대한 조사 자료는

데일리그리드(Daily Grid)에서 매년 발표하는 보고서가 거의 유일한 대안이기에

글로벌 리서치 업체의 국내 시장 조사 또한 함께 참고하고자 했습니다.

 

—–

 

2018년 국내 APM 시장 규모는 28,9 US$ million, 즉, 327억입니다.

 

변환 당시 환율에 따라 다르겠으나, 1,130원 환율을 기준으로

데일리 그리드의 APM Market Analysis Report에서 발표한

2018년 전체 APM 시장 매출 295.8억과 유사하다고 보여집니다.

 

Infinity Research의 보고서에 따르면,

생산성과 고성능에 역점을 두고 확장을 거듭하며 국제 시장으로 진출하는 한국의 ICT 부문과

2017년 이후 디지털화 및 효율성에 관심이 높아진 공공 기관이

국내 APM 시장의 핵심 동인으로 작용해 지속 성장할 것으로 보았습니다.

 

그리고 이러한 성장은 EUM을 통해 견인될 것입니다.

 

 

EUM 시장은 APM 시장의 하위 분야로 조사되었기에,

상기 APM 시장의 2018년 매출 327억은 EUM의 2018년 매출 109억이 포함된 수치입니다.

 

두 차트를 비교해보시면

EUM 시장은 전체 APM 시장보다 높은 성장률을 보여주고 있으며,

매출 비중 역시 크게 증가할 것임을 알 수 있습니다.

 

이는 사용자 관점에서의 성능 모니터링과

고객 중심의 서비스에 대한 관심 증가를 그 원인으로 보고있습니다.

 

EUM을 통해 고객 중심의 역량을 구축하려는 기업의 노력은

보다 광범위한 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 한다는 것입니다.

 

—–

 

APM 시장의 성장, 특히 EUM을 통해 견인되는 성장이

전망한 대로 이루어지기 위한 주요 해결 과제로

보고서는 아래의 몇 가지를 이야기하고 있습니다.

 

#1. 심층적 근본 원인 분석을 위한 기술적 진보가 부족

– APM은 서버, SW, 플랫폼과 같은 문제 영역을 집중 조명할 수 있지만

인과관계는 데이터 입력을 통한 수동으로 수행해야 함.

– 업계 핵심 주자들은 문제 해결에 대한 전문지식을 체계화하고,

머신러닝과 AI 기술을 활용하여 문제 해결 시도

 

#2. 주로 문제 해결에 APM 사용

– APM을 선제적으로 활용할 수 없기에, APM 적용만으로 성능이 향상된다고 생각하는 사용자들의 불만

– 성능 문제를 사전에 저지하는 데 APM을 활용하는 방법을 배우고 인식해야 함

 

#3. End-to-End 경험 모니터링의 부재

– 최종 사용자 경험과 관련된 특정 요소를 모니터링할 수 있지만,

사용자 관점에서 가용성 및 성능을 검사할 수 있는 능력은 제공되지 않음

 

#4. 서비스 및 프로세스 파악에 대한 능력 부족

– EUM은 사전 결정된 표준과의 비교를 통해 성능 문제를 지적하는 것만 가능,

최종 사용자 문제 영역의 정확한 원인을 파악할 수 없음

– 시장 요구는 사용자가 직면한 성능 문제를 파악하고

효과적인 솔루션을 찾기 위한 근본 원인을 지적해야 함

 

—–

 

앱인사이터는 End User Monitoring과 Application Performance Monitoring 정보를

개별 모듈 단위로, 각각 별도의 Agent를 통해 수집하며

이를 취합해 End-to-End 통합 모니터링과 연계분석을 진행합니다.

 

이러한 분석은 5분 단위 등 통계데이터가 아닌,

개별 트랜잭션 단위의 실시간 모니터링이 가능합니다.

 

또한, 복수 수집서버를 병렬 구조로 늘려,

Auto-scale 등 클라우드 환경에서도 늘어나는 데이터에 대응할 수 있습니다.

 

아직 시장에서 필요로하는 과제를 모두 해결할 수는 없겠지만,

고객 니즈에 부합할 수 있는 최적의 솔루션이 될 수 있도록

지금 이 순간에도 다양한 로드맵을 그리고, 지속적인 연구 개발을 수행하고 있습니다.

 

앞으로의 행보에 많은 관심 부탁드립니다.