サーバーレスコンピューティング市場：サービスモデル別（サービスとしての機能、サービスとしてのバックエンド）、コンピュート別（機能、コンテナ）、データベース別（リレーショナル、非リレーショナル）、ストレージ別、アプリケーション統合別、監視・セキュリティ別 - 2029年までの世界予測

Serverless Computing Market by Service Model (Function as a Service, Backend as a Service), Compute (Functions, Containers), Database (Relational, Non-relational), Storage, Application Integration, Monitoring & Security - Global Forecast to 2029

サーバーレス・コンピューティング市場は、2024年の219億米ドルから2029年には447億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は15.3％になると予測されている。サーバーレス・コンピューティング・プ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	図表数	言語
MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年9月18日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	283	499	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。

サマリー

サーバーレス・コンピューティング市場は、2024年の219億米ドルから2029年には447億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は15.3％になると予測されている。サーバーレス・コンピューティング・プラットフォーム内で人工知能（AI）と機械学習の統合が進むにつれ、アプリケーション開発とデプロイの効率が向上する。AI主導のツールは、リソースの割り当てを自動化し、パフォーマンスを最適化し、アプリケーションを監視する。これにより、サーバーレス環境の管理に必要な時間と労力が削減される。機械学習アルゴリズムは、リアルタイムのデータ処理の精度と関連性を高め、組織が情報に基づいた意思決定を行い、アプリケーションの成果を最適化できるようにする。この自動化により、開発プロセスが簡素化され、戦略的目標との整合性がさらに高まり、高品質の結果が保証されるため、サーバーレス・インフラストラクチャ全体が成功に導かれます。
"サービスタイプ別では、アプリケーション統合が予測期間中に最も高いCAGRで成長する"
サーバーレス・コンピューティング市場におけるアプリケーション統合には、異なるシステムやアプリケーション間の円滑な通信を可能にすることを目的とした様々なサービスが含まれる。これには、特定のイベントやトリガーに反応し、ワークフローの即時処理と自動化を可能にするイベント駆動型サービス、さまざまなアプリケーションやサービス間のメッセージ交換を管理し、信頼性の高い非同期通信を保証するメッセージングサービス、アプリケーションとサードパーティ・サービス間の相互作用を促進するAPIの作成、導入、監視のためのツールを提供するAPI管理などが含まれる。これらの統合サービスはスケーラブルで完全に管理されており、複雑な分散アーキテクチャをサポートし、相互接続されたアプリケーションの開発を合理化する。企業はこれらのサービスを利用することで、プロセスを簡素化し、適応性を向上させ、サーバーレス・セットアップ内でより高い生産性を達成することができる。
"導入モデル別では、パブリッククラウドが予測期間中最大のシェアを占めるだろう。"
サーバーレス・コンピューティングは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platformのようなサードパーティのクラウドサービスプロバイダーが監督する共同インフラを特徴とするパブリッククラウドのデプロイメントタイプに依存している。このモデルは、組織が物理的なサーバーやインフラを扱うことなく、コンピューティング・パワー、ストレージ、サービスなどのサーバーレス・リソースへの即時アクセスを提供する。パブリック・クラウドのサーバーレス・ソリューションは、ワークロードのニーズに応じて自動的に拡張できる能力と、従量課金制によって利用したリソースに対してのみユーザーに課金するコスト効率の高さが評価されている。さらに、この導入戦略では、クラウドプロバイダーの強固なセキュリティ対策、コンプライアンス認証、多数のグローバルデータセンターが活用される。これにより、企業はプロバイダーにインフラとセキュリティの管理を任せながら、迅速かつ効率的にアプリケーションを展開・拡張することができる。

"組織規模別では、小規模企業が予測期間中に最も高いCAGRで成長する"
小規模企業は、従来のインフラ管理に関連する問題に対処するため、サーバーレス・ソリューションに目を向けている。サーバーレス・コンピューティングを利用することで、これらの企業は物理サーバーの設定、更新、拡張に伴う困難や費用を回避することができる。従量制の価格設定モデルにより、中小企業はコンピューティング・リソースに対する支払いのみで、運用コストを最小限に抑えることができる。この適応性により、アプリケーションの迅速な展開が可能になり、企業はニーズの変化に応じて事業規模を調整できるようになる。サーバーレス・プラットフォームはまた、自動スケーラビリティや統合セキュリティなど、ITリソースが限られている中小企業にとって特に有利な本質的機能を提供する。これらの利点により、小規模企業は従来のインフラストラクチャの制約を受けることなく、迅速なイノベーション、斬新なコンセプトの提示、同業界の大手競合企業への効率的な挑戦が可能になる。

主な参加企業のプロフィールの内訳は以下の通り：
 企業別：ティアI：10％、ティアII：25％、ティアIII：65
 職業別：Cレベル：25％、ディレクターレベル：50％、その他：25
 地域別北米：40％、欧州：30％、アジア太平洋地域：20％、その他の地域：10
注：その他には、セールスマネージャー、マーケティングマネージャー、プロダクトマネージャーが含まれます。
注：その他の地域とは、中東・アフリカ、中南米を指す。
注：ティア1企業の売上高は1億米ドル以上、ティア2企業の売上高は1,000万米ドルから1億米ドル、ティア3企業の売上高は1,000万米ドル未満。
出典二次文献、専門家へのインタビュー、MarketsandMarketsの分析

サーバーレスコンピューティングソリューションとサービスを提供する主要企業は、AWS（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Alibaba Cloud（中国）、Tencent Cloud（中国）、DigitalOcean（米国）、Twilio（米国）、Cloudflare（米国）、MongoDB（米国）である。
調査範囲
この調査レポートは、サーバーレスコンピューティング市場を市場動向、2019年の潜在成長率、2024年から2029年までの予測に基づいて詳細に分析しています。さらに、サーバーレスコンピューティング市場の詳細な市場動向、競合情勢、市場規模、予測、主要企業分析などを掲載しています。この市場調査では、すべての主要地域におけるサーバーレスコンピューティングの成長率と普及率を分析しています。
このレポートを購入する理由
本レポートは、市場リーダー/新規参入企業にとって以下の点で役立ちます：サーバーレスコンピューティング市場とそのサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する詳細。本調査は、利害関係者が競争環境を理解するのに役立ちます。自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を提供します。また、利害関係者が市場の脈拍を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 重要な推進要因の分析（技術進歩の増加、開発ツールとフレームワークの継続的な革新、マイクロサービスの将来はサーバーレスとファンクション・アズ・ア・サービスにある、分散ワークロードを利用する業種の増加、DevOpsからサーバーレスコンピューティングへのシフト）、阻害要因（インフラストラクチャの制御の喪失、ベンダーロックインのリスク）、機会（マイクロサービスベースのデプロイメント、モバイルとウェブ開発におけるサーバーレスバックエンド、分散ワークロードを利用する業種の増加）、課題（サードパーティサービスとの問題、アーキテクチャと運用の複雑さ、長時間実行する計算のコスト効率）がサーバーレスコンピューティング市場の成長に影響を与えている。
- 製品開発／イノベーション：サーバーレスコンピューティング市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。
- 市場開発：サーバーレスコンピューティング市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスのリリースを詳細に把握。
- 市場の多様化：サーバーレスコンピューティング市場における最新の製品＆サービス、未開拓地域、最近の進歩、投資に関する包括的な詳細。
- 競合評価：サーバーレスコンピューティング市場における市場シェア、成長戦略、AWS（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Alibaba Cloud（中国）、Tencent Cloud（中国）、DigitalOcean（米国）、Twilio（米国）、Cloudflare（米国）、MongoDB（米国）などを詳細に評価。

ページTOPに戻る

1 はじめに 27
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 27
1.2.1 包含と除外 28
1.3 市場範囲 29
1.3.1 市場セグメンテーション 29
1.3.2 考慮した年数 30
1.4 考慮した通貨 30
1.5 利害関係者 31
2 調査方法 32
2.1 調査アプローチ 32
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ 34
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 35
2.1.2.2 主要業界インサイト 35
2.2 市場の分類とデータの三角測量 36
2.3 市場規模の推定 37
2.4 市場予測 41
2.5 リサーチの前提 42
2.6 リサーチの限界 44
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト 49
4.1 サーバーレス・コンピューティング市場における
サーバーレスコンピューティング市場 49
4.2 サーバーレスコンピューティング市場：サービスタイプ別、2024年対2029年 50
4.3 サーバーレスコンピューティング市場：サービスモデル別、2024年対2029年 50
4.4 サーバーレスコンピューティング市場：展開モデル別、2024年対2029年 51
4.5 サーバーレスコンピューティング市場：組織規模別、2024年対2029年 51
4.6 サーバーレスコンピューティング市場：業種別、2024年対2029年 52
4.7 サーバーレスコンピューティング市場：地域別、2024年対2029年 52
5 市場概要と業界動向 53
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因 54
5.2.1.1 技術的進歩の増加 54
5.2.1.2 開発ツールとフレームワークの継続的な革新 54
5.2.1.3 マイクロサービス・アーキテクチャによる障害隔離と統合の容易性
マイクロサービス・アーキテクチャ 54
5.2.1.4 DevOpsからサーバーレスコンピューティングへのシフト 55
5.2.2 制約 55
5.2.2.1 インフラに対するコントロールの喪失 55
5.2.2.2 ベンダーロックインのリスク 55
5.2.3 チャンス
5.2.3.1 マイクロサービスベースのデプロイメント 55
5.2.3.2 モバイルやウェブ開発におけるサーバーレスバックエンド 56
5.2.3.3 分散ワークロードを利用する業種の増加 56
5.2.4 課題 56
5.2.4.1 サードパーティ・サービスの問題 56
5.2.4.2 アーキテクチャと運用の複雑さ 56
5.2.4.3 長時間稼働する計算のコスト効率 57
5.3 ケーススタディ分析 57
5.3.1 Plexure は Azure Serverless テクノロジーを使用して、高いパフォーマンスと最小レイテンシの要件をサポート 57
5.3.2 aws lambdaが金融エンジンの管理負担を軽減した。
管理負担を軽減 58
5.3.3 irobot 社は、aws のサービスを使用して大量のトラフィックを制御した 58
5.3.4 awsはネットフリックスのサーバーレスアーキテクチャ確立を支援した 59
5.3.5 サーバーレスフレームワークがjootのソーシャルメディア画像最適化ツールの開発を加速させた 59
5.4 エコシステム分析 60
5.5 サプライチェーン分析 61
5.6 価格分析 63
5.6.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソリューション別） 64
5.6.2 平均販売価格動向（地域別） 65
5.6.3 平均販売価格の動向 66
5.7 特許分析 67
5.8 技術分析 69
5.8.1 主要技術 69
5.8.1.1 イベント駆動プログラミング 69
5.8.1.2 トリガーベースのタスク 69
5.8.1.3 マイクロサービス 69
5.8.1.4 ランタイム環境 69
5.8.1.5 ステートレス・コンピューティング 70
5.8.2 補足技術
5.8.2.1 非同期プログラミング 70
5.8.2.2 RESTful API 70
5.8.2.3 DevOps 71
5.8.2.4 オートスケーリング
5.8.2.5 コードとしてのインフラストラクチャー（IaC） 71
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 コンテナ化 71
5.8.3.2 Kubernetes 72
5.8.3.3 エッジコンピューティング 72
5.8.3.4 分散トレース 72
5.8.3.5 セルフヒーリング 72
5.9 規制の状況 73
5.9.1 規制機関、政府機関、その他の組織
その他の組織
5.9.2 地域別規制 75
5.9.2.1 北米 75
5.9.2.2 欧州 76
5.9.2.3 アジア太平洋地域 76
5.9.2.4 中東・南アフリカ 76
5.9.2.5 ラテンアメリカ 77
5.9.3 規制の影響と業界標準 77
5.9.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 77
5.9.3.2 SEC規則17a-4 77
5.9.3.3 ISO/IE 27001 77
5.9.3.4 システム及び組織統制 2 タイプⅡ準拠 77
5.9.3.5 金融業界規制当局（FINRA） 78
5.9.3.6 情報公開法（FOIA） 78
5.9.3.7 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 78
5.10 ポーターの5つの力分析 78
5.10.1 新規参入の脅威 79
5.10.2 代替品の脅威 79
5.10.3 供給者の交渉力 80
5.10.4 買い手の交渉力 80
5.10.5 競争上のライバルの激しさ 80
5.11 2024～2025年の主要会議とイベント 80
5.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 82
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 83
5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 83
5.13.2 購入基準 84
5.14 ビジネスモデル分析 85
5.15 投資と資金調達のシナリオ 86
5.16 サーバーレス・コンピューティング市場におけるAI/Gen AIの影響 87
5.16.1 業界動向：ユースケース 87
5.16.1.1 ヘルスケア・ライフサイエンス業界 87
5.16.1.2 小売業界 88

5.16.2 Gen AIに対応するトップベンダー 88
5.16.2.1 AWS 88
5.16.2.2 マイクロソフト・アジュール 88
6 サーバーレスコンピューティング市場、サービスタイプ別 89
6.1 はじめに
6.1.1 サービスタイプサーバーレス・コンピューティング市場の促進要因
6.2 COMPUTE 92
6.2.1 サーバーレス機能とコンテナによるコード実行とアプリケーションデプロイの合理化
サーバーレス関数とコンテナ 92
6.2.2 サーバーレスファンクション 93
6.2.3 サーバーレスコンテナ 93
6.3 サーバーレス・ストレージ 93
6.3.1 インフラ管理不要のスケーラブルでオンデマンドなデータストレージソリューション 93
6.3.2 オブジェクト・ストレージ 94
6.3.3 ブロックストレージ 94
6.3.4 ファイルストレージ 95
6.4 サーバーレス・データベース 95
6.4.1 インフラ・タスクを自動的に処理する、完全管理型のスケーラブルなデータベース・ソリューションを提供するサーバーレス・データベース 95
6.4.2 リレーショナル・データベース
6.4.3 非リレーショナル・データベース 96
6.5 アプリケーションの統合 97
6.5.1 アプリケーション統合サービスを使用した、異種システムやアプリケーション間のシームレスな相互作用 97
6.5.2 イベント駆動型サービス 98
6.5.3 メッセージング・サービス 98
6.5.4 API 管理 98
6.6 モニタリングとセキュリティ 98
6.6.1 サーバーレスモニタリングによる、アプリケーションのパフォーマンス、リソース利用率、セキュリ
アプリケーションのパフォーマンス、リソースの利用状況、運用指標をリアルタイムで把握する 98
6.6.2 サーバーレスモニタリング 99
6.6.3 セキュリティ管理 99
6.7 その他のサービスタイプ 100
7 サーバーレス・コンピューティング市場、サービスモデル別 101
7.1 はじめに 102
7.1.1 サービスモデル：サーバーレス・コンピューティング市場の促進要因 102
7.2 ファンクション・アズ・ア・サービス 103
7.2.1 サーバーインフラを扱うことなく、イベントに反応した特定機能のデプロイと実行を可能にするFaaS 103
7.2.2 ストリーム＆バッチ処理 104
7.2.3 リアルタイム分析 104
7.2.4 マイクロサービス・アーキテクチャ 105
7.2.5 自動化と統合 105
7.2.6 その他のFaaSモデル 105
7.3 バックエンド・アズ・ア・サービス 105
7.3.1 サーバーレス・コンピューティングにおける柔軟性の向上とバックエンド運用の合理化を実現するバックエンド・アズ・ア・サービス・モデル 105
7.3.2 ファイルストレージと管理 106
7.3.3 ユーザー認証と管理 106
7.3.4 データベース管理 107
7.3.5 プッシュ通知 107
7.3.6 その他のバースモデル 107
8 サーバーレスコンピューティング市場：デプロイメントモデル別 108
8.1 はじめに
8.1.1 展開モデル：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 109
8.2 パブリッククラウド 110
8.2.1 アプリケーションの迅速な展開と拡張に役立つパブリッククラウド 110
8.3 プライベートクラウド 111
8.3.1 セキュリティと統合性を強化してサーバーレス環境をカスタマイズするプライベートクラウド 111
8.4 ハイブリッド・クラウド 112
8.4.1 より優れたディザスタリカバリとコンプライアンス管理を提供するハイブリッドクラウドモデル 112
9 サーバーレス・コンピューティング市場：組織規模別 114
9.1 はじめに 115
9.1.1 組織規模：サーバーレス・コンピューティング市場の促進要因 115
9.2 小規模企業 116
9.2.1 インフラの手間をかけずにコスト削減とアプリケーションの拡張を実現するサーバーレス・コンピューティング 116
9.3 中堅企業 117
9.3.1 サーバーレスコンピューティングは、変動するワークロードに対応し、迅速なデプロイと統合されたセキュリティーでコストを最適化する 117
9.4 大企業 118
9.118 4.1 インフラのオーバーヘッドを最小限に抑え、大量処理を拡張・管理するサーバーレス・ソリューション 118
10 サーバーレス・コンピューティング市場（業種別） 120
10.1 はじめに 121
10.1.1 業種別：サーバーレス・コンピューティング市場の促進要因 122
10.2 IT・通信 123
10.2.1 インフラ管理を最小化し、動的に拡張することで運用を最適化するサーバーレス・コンピューティング 123
10.2.2 IT・通信：ユースケース 124
10.2.2.1 ネットワーク機能の仮想化 124
10.2.2.2 リアルタイムデータ処理 124
10.2.2.3 コンテンツ・デリバリー・ネットワーク（CDN） 124
10.3 BFSI 125
10.3.1 業務効率を高めるサーバーレスコンピューティング、
アジリティとイノベーションの強化 125
10.3.2 BFSI：ユースケース 126
10.3.2.1 不正行為の検知 126
10.3.2.2 決済処理 126
10.3.2.3 顧客データ分析 126
10.4 小売・消費財 127
10.4.1 サーバーレスコンピューティングによるeコマースプラットフォームの動的スケーリング
サーバーレス・コンピューティングによるeコマース・プラットフォームのダイナミック・スケーリング 127
10.4.2 小売・消費財：ユースケース 128
10.4.2.1 パーソナライズされたマーケティング 128
10.4.2.2 在庫管理 128
10.4.2.3 eコマースプラットフォーム 128
10.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 128
10.5.1 サービスのシームレスな統合と拡張を促進するサーバーレスアーキテクチャー
サービスのシームレスな統合と拡張を促進するサーバーレスアーキテクチャ 128
10.5.2 ヘルスケア＆ライフサイエンスユースケース 129
10.5.2.1 遠隔医療 129
10.5.2.2 患者データ管理 130
10.5.2.3 ゲノムデータ処理 130
10.6 政府・防衛 130
10.6.1 災害対応活動におけるリアルタイム通信とリソース管理を最適化するサーバーレス・コンピューティング 130
10.6.2 政府・防衛：ユースケース 131
10.6.2.1 スマートシティへの取り組み 131
10.6.2.2 市民サービスポータル 131
10.6.2.3 災害対応の調整 131
10.7 交通・物流 132
10.7.1 複雑なロジスティクス・ニーズに合わせたスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供するサーバーレス・コンピューティング 132
10.7.2 輸送とロジスティクス 132
10.7.2.1 輸送とロジスティクスユースケース 133
10.7.2.1.1 フリート管理 133
10.7.2.1.2 ルート最適化 133
10.7.2.1.3 出荷追跡 133
10.8 製造業 134
10.8.1 生産性の向上、ダウンタイムの削減、高い製品品質基準の維持を支援するサーバーレス・コンピューティングの活用 134
10.8.2 製造業使用例 135
10.8.2.1 予測分析 135
10.8.2.2 IoTの統合 135
10.8.2.3 品質管理 135
10.9 その他の業種 135
11 サーバーレスコンピューティング市場、地域別 137
11.1 はじめに 138
11.2 北米 139
11.2.1 北米：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 139
11.2.2 北米：マクロ経済の見通し 140
11.2.3 米国 145
11.2.3.1 堅牢なデジタルインフラと支持的な規制環境が市場を後押し 145
11.2.4 カナダ 146
11.2.4.1 国境を越えた貿易とコラボレーションがサーバーレス技術の採用を加速 146
11.3 欧州 147
11.3.1 欧州：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 147
11.3.2 欧州：マクロ経済の見通し 148
11.3.3 英国 152
11.3.3.1 高度なデジタル経済、強力なテクノロジー部門、クラウド導入への積極的な取り組みが市場成長を後押し 152
11.3.4 ドイツ 153
11.3.4.1 グローバル規模でのデジタル自治と競争力強化への戦略的関心が市場を牽引 153
11.3.5 フランス 154
11.3.5.1 革新的なクラウド・ソリューションの採用が増加し
市場の成長を促進する 154
11.3.6 イタリア 155
11.3.6.1 同国の貿易関係とサプライチェーンダイナミクスが市場成長を促進する 155
市場成長を後押しする 155
11.3.7 その他の欧州 155
11.4 アジア太平洋地域 156
11.4.1 アジア太平洋地域：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 157
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 157
11.4.3 中国 162
11.4.3.1 拡張性の強化と運用コストの削減に対する需要の急増が市場を牽引 162
11.4.4 インド 163
11.4.4.1 急速なデジタル化と政府の取り組みが市場成長を促進 163
11.4.5 日本 164
11.4.5.1 熟練したIT人材に支えられた堅牢なクラウドインフラが市場成長を後押し 164
11.4.6 その他のアジア太平洋地域 165
11.5 中東・アフリカ 165
11.5.1 中東・アフリカ：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 166
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 166
11.5.3 GCC 170
11.5.3.1 サウジアラビア 171
11.5.3.1.1 スマートシティ、データセンター、AI主導型ソリューションへの大規模投資が市場成長を加速 171
11.5.3.2 UAE 172
11.5.3.2.1 デジタル変革、AI導入、IoT統合を促進する政府政策が市場を牽引 172
11.5.3.3 その他のGCC諸国 172
11.5.4 南アフリカ 172
11.5.4.1 デジタル経済の成長とクラウド導入の増加が市場成長を促進 172
11.5.5 その他の中東・アフリカ 173
11.6 ラテンアメリカ 174
11.6.1 南米：サーバーレスコンピューティング市場の促進要因 174
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の展望 175
11.6.3 ブラジル 179
11.6.3.1 世界的な大規模投資と戦略的政策転換が市場成長を加速 179
11.6.4 メキシコ 180
11.6.4.1 様々な分野でのデジタルトランスフォーメーション需要の急増が市場成長を促進 180
11.6.5 その他のラテンアメリカ 181
12 競争環境 182
12.1 はじめに 182
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 182
12.3 市場シェア分析 183
12.4 サーバーレス・コンピューティング市場：ベンダーブランド／製品比較 185
12.4.1 ファンクション・アズ・ア・サービス 185
12.4.1.1 AWS Lambda 186
12.4.1.2 Azure Functions 187
12.4.1.3 Google Cloud Functions 187
12.4.1.4 IBM Cloud Functions 187
12.4.1.5 Oracle Cloud Functions 187
12.4.2 バックエンド・アズ・ア・サービス 187
12.4.2.1 AWS DynamoDB 188
12.4.2.2 Azure Cosmos DB 189
12.4.2.3 Google Firestore 189
12.4.2.4 MongoDB 189
12.4.2.5 FaunaDB 189

12.5 収益分析 190
12.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 192
12.6.1 スター企業 193
12.6.2 新興リーダー 193
12.6.3 浸透型プレーヤー 193
12.6.4 参加企業 193
12.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 195
12.7 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 197
12.7.1 進歩的企業 197
12.7.2 反応する企業 197
12.7.3 ダイナミックな企業 198
12.7.4 スタートアップ・ブロック 198
12.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 199
12.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 199
12.7.5.2 新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 199
12.8 主要ベンダーの企業価値評価と財務指標 200
12.9 競争シナリオと動向 201
12.9.1 製品発表と機能強化 201
12.9.2 取引 208
13 会社プロファイル 212
13.1 紹介 212
13.2 主要企業 212
13.2.1 AWS 212
13.2.1.1 事業概要 212
13.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 213
13.2.1.3 最近の動向 214
13.2.1.3.1 製品投入と機能強化 214
13.2.1.4 MnMビュー 215
13.2.1.4.1 勝利への権利 215
13.2.1.4.2 戦略的選択 215
13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 215
13.2.2 マイクロソフト 216
13.2.2.1 事業概要 216
13.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 217
13.2.2.3 最近の動向 218
13.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 218
13.2.2.4 MnMビュー 219
13.2.2.4.1 勝利への権利 219
13.2.2.4.2 戦略的選択 219
13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 219

13.2.3 IBM 220
13.2.3.1 事業概要 220
13.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 221
13.2.3.3 最近の動向 222
13.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 222
13.2.3.4 MnMビュー 223
13.2.3.4.1 勝利への権利 223
13.2.3.4.2 戦略的選択 223
13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 223
13.2.4 グーグル 224
13.2.4.1 事業概要 224
13.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 225
13.2.4.3 最近の動向 227
13.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 227
13.2.4.3.2 取引 228
13.2.4.4 MnMビュー 229
13.2.4.4.1 勝利への権利 229
13.2.4.4.2 戦略的選択 229
13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 229
13.2.5 オラクル 230
13.2.5.1 事業概要 230
13.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 231
13.2.5.3 最近の動向 232
13.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 232
13.2.5.4 MnMビュー 233
13.2.5.4.1 勝利への権利 233
13.2.5.4.2 戦略的選択 233
13.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 234
13.2.6 アリババクラウド 235
13.2.6.1 事業概要 235
13.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 236
13.2.6.3 最近の動向 236
13.2.6.3.1 製品ローンチと機能強化 236
13.2.7 テンセント・クラウド 238
13.2.7.1 事業概要 238
13.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 240
13.2.8 TWILIO 241
13.2.8.1 事業概要 241
13.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 243
13.2.9 クラウドフレア 244
13.2.9.1 事業概要 244
13.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 245
13.2.9.3 最近の動向 247
13.2.9.3.1 製品の発売と機能強化 247
13.2.9.3.2 取引 248
13.2.10 モンゴッドビー 249
13.2.10.1 事業概要 249
13.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 250
13.2.10.3 最近の動向 251
13.2.10.3.1 製品の発売と機能強化 251
13.2.10.3.2 取引 252
13.2.10.3.3 事業拡大 253
13.3 その他のプレーヤー 254
13.3.1 ネットリファイ 254
13.3.2 ファストリー 255
13.3.3 AKAMAI 256
13.3.4 デジタルオーシャン 257
13.3.5 データドッグ 258
13.3.6 VERCEL 259
13.3.7 スポット・バイ・ネットアップ 260
13.3.8 elastic 261
13.3.9 ヴイエムウェア 262
13.3.10 バックエンドレス 263
13.3.11 faunadb 264
13.3.12 スケールウェイ 265
13.3.13 8ベース 266
13.3.14 supabase 267
13.3.15 appwrite 268
14 隣接市場と関連市場 269
14.1 はじめに 269
14.1.1 関連市場 269
14.2 クラウド・モバイル・バックエンド・アズ・ア・サービス（BaaS）市場 269
14.3 サーバーレスアーキテクチャ市場 272
15 付録 274
15.1 ディスカッションガイド 274
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 279
15.3 カスタマイズオプション 281
15.4 関連レポート 281
15.5 著者の詳細 282

ページTOPに戻る

Table of Contents

Summary

The serverless computing market is expected to grow from USD 21.9 billion in 2024 to USD 44.7 billion by 2029 at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 15.3% during the forecast period. As artificial intelligence (AI) and machine learning integration rise within serverless computing platforms, this increases application development and deployment efficiency. AI-driven tools will automate resource allocation, optimize performance, and monitor applications. This reduces the time and effort needed to manage serverless environments. Machine learning algorithms increase the accuracy and relevance of real-time data processing to enable organizations to make informed decisions and optimize their application outcomes. This automation simplifies the development process, aligns it further with strategic goals, and ensures high-quality results, which drives success across the board for the entire serverless infrastructure.
"As per service type, application integration will grow at the highest CAGR during the forecast period."
Application integration in the serverless computing market involves various services that aim to enable smooth communication between different systems and applications. This covers event-driven services that react to specific events or triggers, allowing for instant processing and automation of workflows; messaging services that manage message exchange between various applications or services, ensuring dependable and asynchronous communication; and API management, which offers tools for creating, deploying, and overseeing APIs that facilitate interaction between applications and third-party services. These integration services are scalable and fully managed, supporting intricate, distributed architectures and streamlining the development of interconnected applications. Companies can simplify processes, improve adaptability, and attain higher productivity within their serverless setups using these services.
"As per the deployment model segment, public cloud will hold the largest share during the forecast period."
Serverless computing relies on the public cloud deployment type, which features a communal infrastructure overseen by third-party cloud service providers like AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud Platform. This model provides instant serverless resource access, such as computing power, storage, and services, without requiring organizations to handle physical servers or infrastructure. Public cloud serverless solutions are lauded for their ability to automatically scale according to workload needs and their cost-efficiency, billing users solely for the resources they utilize through a pay-as-you-go pricing structure. Moreover, this deployment strategy takes advantage of the cloud provider's robust security measures, compliance certifications, and numerous global data centers. This enables businesses to quickly and efficiently deploy and expand applications while trusting the provider to manage infrastructure and security.

"As per organization size, the small enterprises will grow with the highest CAGR during the forecast period."
Small businesses are turning to serverless solutions to address the issues linked to traditional infrastructure management. By using serverless computing, these firms can avoid the difficulties and expenses associated with configuring, updating, and expanding physical servers. The pay-as-you-go pricing model allows small businesses to minimize operational costs by paying only for their computing resources, thereby decreasing initial financial commitments. This adaptability allows for quick deployment of applications and will enable companies to adjust the size of their operations as their needs change. Serverless platforms also offer essential functionalities such as automatic scalability and integrated security, which are especially advantageous for small businesses with limited IT resources. These benefits enable small companies to rapidly innovate, present fresh concepts, and efficiently challenge bigger competitors in their sector without the limitations of conventional infrastructure.

The breakup of the profiles of the primary participants is below:
 By Company: Tier I: 10%, Tier II: 25%, and Tier III: 65%
 By Designation: C-Level Executives: 25%, Director Level: 50%, and Others: 25%
 By Region: North America: 40%, Europe: 30%, Asia Pacific: 20%, Rest of World: 10%
Note: Others include sales managers, marketing managers, and product managers
Note: The rest of the World consists of the Middle East & Africa, and Latin America
Note: Tier 1 companies have revenues of more than USD 100 million; tier 2 companies' revenue ranges from USD 10 million to USD 100 million; and tier 3 companies' revenue is less than 10 million
Source: Secondary Literature, Expert Interviews, and MarketsandMarkets Analysis

Major companies offering serverless computing solutions and services are AWS (US), Microsoft (US), Google (US), IBM (US), Oracle (US), Alibaba Cloud (China), Tencent Cloud (China), DigitalOcean (US), Twilio (US), Cloudflare (US), MongoDB (US).
Research coverage:
In this study, an in-depth analysis of the Serverless Computing market is done based on market trends, potential growth during 2019, and a forecast up to 2024-2029. Further, it gives detailed market trends, a competitive landscape, market size, forecasts, and key players' analysis of the Serverless Computing market. This market study analyzes the growth rate and penetration of Serverless Computing across all the major regions.
Reasons to buy this report:
The report will aid the market leaders/new entrants in the following: Details regarding the closest approximations of the revenue numbers for the serverless computing market and its subsegments. This study will aid the stakeholders in understanding the competitive landscape; it gives more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. It also helps the stakeholders understand the market pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of critical drivers (Increasing technological advancements, ongoing innovation in development tools and frameworks, future of microservices lies in serverless and function-as-a-service, increasing number of verticals utilizing distributed workloads, shift from DevOps to serverless computing), restraints (Loss of control over the infrastructure, risk of vendor lock-in), opportunities (Microservice-based deployment, serverless backends in mobile and web development, increasing number of verticals utilizing distributed workloads), and challenges (Issues with third-party services, architectural and operational complexity, cost-efficiency for long-running computation) influencing the growth of the serverless computing market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the serverless computing market.
• Market Development: In-depth understanding of upcoming technologies, research & development efforts, and new product & service releases in the serverless computing market.
• Market Diversification: Comprehensive details on the latest products & services, unexplored regions, recent advancements, and investments in the serverless computing market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and AWS (US), Microsoft (US), Google (US), IBM (US), Oracle (US), Alibaba Cloud (China), Tencent Cloud (China), DigitalOcean (US), Twilio (US), Cloudflare (US), MongoDB (US) among others in the serverless computing market.

ページTOPに戻る

1 INTRODUCTION 27
1.1 STUDY OBJECTIVES 27
1.2 MARKET DEFINITION 27
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 28
1.3 MARKET SCOPE 29
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 29
1.3.2 YEARS CONSIDERED 30
1.4 CURRENCY CONSIDERED 30
1.5 STAKEHOLDERS 31
2 RESEARCH METHODOLOGY 32
2.1 RESEARCH APPROACH 32
2.1.1 SECONDARY DATA 33
2.1.2 PRIMARY DATA 34
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 35
2.1.2.2 Key industry insights 35
2.2 MARKET BREAKUP AND DATA TRIANGULATION 36
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 37
2.4 MARKET FORECAST 41
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 42
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 44
3 EXECUTIVE SUMMARY 45
4 PREMIUM INSIGHTS 49
4.1 ATTRACTIVE GROWTH OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN
SERVERLESS COMPUTING MARKET 49
4.2 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY SERVICE TYPE, 2024 VS. 2029 50
4.3 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY SERVICE MODEL, 2024 VS. 2029 50
4.4 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL, 2024 VS. 2029 51
4.5 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY ORGANIZATION SIZE, 2024 VS. 2029 51
4.6 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY VERTICAL, 2024 VS. 2029 52
4.7 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY REGION, 2024 VS. 2029 52
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 53
5.1 INTRODUCTION 53
5.2 MARKET DYNAMICS 53
5.2.1 DRIVERS 54
5.2.1.1 Increasing technological advancements 54
5.2.1.2 Ongoing innovation in development tools and frameworks 54
5.2.1.3 Better fault isolation and ease of integration using
microservices architectures 54
5.2.1.4 Shift from DevOps to serverless computing 55
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 Loss of control over infrastructure 55
5.2.2.2 Risk of vendor lock-in 55
5.2.3 OPPORTUNITIES 55
5.2.3.1 Microservice-based deployment 55
5.2.3.2 Serverless backends in mobile and web development 56
5.2.3.3 Increasing number of verticals utilizing distributed workloads 56
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 Issues with third-party services 56
5.2.4.2 Architectural and operational complexity 56
5.2.4.3 Cost-efficiency for long-running computation 57
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 57
5.3.1 PLEXURE USES AZURE SERVERLESS TECHNOLOGIES TO SUPPORT HIGH PERFORMANCE & MINIMUM LATENCY REQUIREMENTS 57
5.3.2 AWS LAMBDA HELPED FINANCIAL ENGINES REDUCE ITS
ADMINISTRATIVE BURDEN 58
5.3.3 IROBOT USED AWS’ SERVICES TO CONTROL HEAVY TRAFFIC 58
5.3.4 AWS HELPED NETFLIX IN ESTABLISHING SERVERLESS ARCHITECTURE 59
5.3.5 SERVERLESS FRAMEWORK HELPED JOOT ACCELERATE DEVELOPMENT OF ITS SOCIAL MEDIA IMAGE OPTIMIZATION TOOL 59
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 60
5.5 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 61
5.6 PRICING ANALYSIS 63
5.6.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOLUTION 64
5.6.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 65
5.6.3 AVERAGE SELLING PRICE TRENDS 66
5.7 PATENT ANALYSIS 67
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 69
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 69
5.8.1.1 Event-driven programming 69
5.8.1.2 Trigger-based tasks 69
5.8.1.3 Microservices 69
5.8.1.4 Runtime environments 69
5.8.1.5 Stateless computing 70
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 70
5.8.2.1 Asynchronous programming 70
5.8.2.2 RESTful APIs 70
5.8.2.3 DevOps 71
5.8.2.4 Auto-scaling 71
5.8.2.5 Infrastructure as Code (IaC) 71
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 71
5.8.3.1 Containerization 71
5.8.3.2 Kubernetes 72
5.8.3.3 Edge computing 72
5.8.3.4 Distributed tracing 72
5.8.3.5 Self-healing 72
5.9 REGULATORY LANDSCAPE 73
5.9.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 73
5.9.2 REGULATIONS, BY REGION 75
5.9.2.1 North America 75
5.9.2.2 Europe 76
5.9.2.3 Asia Pacific 76
5.9.2.4 Middle East & South Africa 76
5.9.2.5 Latin America 77
5.9.3 REGULATORY IMPLICATIONS AND INDUSTRY STANDARDS 77
5.9.3.1 General Data Protection Regulation (GDPR) 77
5.9.3.2 SEC Rule 17a-4 77
5.9.3.3 ISO/IEC 27001 77
5.9.3.4 System and Organization Controls 2 Type II Compliance 77
5.9.3.5 Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) 78
5.9.3.6 Freedom of Information Act (FOIA) 78
5.9.3.7 Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) 78
5.10 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 78
5.10.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 79
5.10.2 THREAT OF SUBSTITUTES 79
5.10.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 80
5.10.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 80
5.10.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 80
5.11 KEY CONFERENCES AND EVENTS IN 2024–2025 80
5.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 82
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 83
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 83
5.13.2 BUYING CRITERIA 84
5.14 BUSINESS MODEL ANALYSIS 85
5.15 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 86
5.16 IMPACT OF AI/GEN AI ON SERVERLESS COMPUTING MARKET 87
5.16.1 INDUSTRY TRENDS: USE CASES 87
5.16.1.1 Healthcare & life sciences industry 87
5.16.1.2 Retail industry 88

5.16.2 TOP VENDORS ADAPTING TO GEN AI 88
5.16.2.1 AWS 88
5.16.2.2 Microsoft Azure 88
6 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY SERVICE TYPE 89
6.1 INTRODUCTION 90
6.1.1 SERVICE TYPE: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 90
6.2 COMPUTE 92
6.2.1 STREAMLINING CODE EXECUTION AND APPLICATION DEPLOYMENT
WITH SERVERLESS FUNCTIONS AND CONTAINERS 92
6.2.2 SERVERLESS FUNCTIONS 93
6.2.3 SERVERLESS CONTAINERS 93
6.3 SERVERLESS STORAGE 93
6.3.1 SCALABLE AND ON-DEMAND DATA STORAGE SOLUTIONS WITHOUT NEED FOR INFRASTRUCTURE MANAGEMENT 93
6.3.2 OBJECT STORAGE 94
6.3.3 BLOCK STORAGE 94
6.3.4 FILE STORAGE 95
6.4 SERVERLESS DATABASE 95
6.4.1 SERVERLESS DATABASE TO OFFER FULLY MANAGED, SCALABLE DATABASE SOLUTIONS THAT AUTOMATICALLY HANDLE INFRASTRUCTURE TASKS 95
6.4.2 RELATIONAL DATABASES 96
6.4.3 NON-RELATIONAL DATABASES 96
6.5 APPLICATION INTEGRATION 97
6.5.1 SEAMLESS INTERACTION BETWEEN DISPARATE SYSTEMS AND APPLICATIONS USING APPLICATION INTEGRATION SERVICE 97
6.5.2 EVENT-DRIVEN SERVICES 98
6.5.3 MESSAGING SERVICES 98
6.5.4 API MANAGEMENT 98
6.6 MONITORING & SECURITY 98
6.6.1 SERVERLESS MONITORING TO PROVIDE REAL-TIME INSIGHTS
INTO APPLICATION PERFORMANCE, RESOURCE UTILIZATION, AND OPERATIONAL METRICS 98
6.6.2 SERVERLESS MONITORING 99
6.6.3 SECURITY MANAGEMENT 99
6.7 OTHER SERVICE TYPES 100
7 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY SERVICE MODEL 101
7.1 INTRODUCTION 102
7.1.1 SERVICE MODEL: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 102
7.2 FUNCTION-AS-A-SERVICE 103
7.2.1 FAAS TO ENABLE DEPLOYMENT AND EXECUTION OF SPECIFIC FUNCTIONS IN REACTION TO EVENTS WITHOUT HANDLING SERVER INFRASTRUCTURE 103
7.2.2 STREAM & BATCH PROCESSING 104
7.2.3 REAL-TIME ANALYTICS 104
7.2.4 MICROSERVICES ARCHITECTURE 105
7.2.5 AUTOMATION & INTEGRATION 105
7.2.6 OTHER FAAS MODELS 105
7.3 BACKEND-AS-A-SERVICE 105
7.3.1 BACKEND-AS-A-SERVICE MODEL TO INCREASE FLEXIBILITY AND STREAMLINE BACKEND OPERATIONS IN SERVERLESS COMPUTING 105
7.3.2 FILE STORAGE & MANAGEMENT 106
7.3.3 USER AUTHENTICATION & MANAGEMENT 106
7.3.4 DATABASE MANAGEMENT 107
7.3.5 PUSH NOTIFICATIONS 107
7.3.6 OTHER BAAS MODELS 107
8 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL 108
8.1 INTRODUCTION 109
8.1.1 DEPLOYMENT MODEL: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 109
8.2 PUBLIC CLOUD 110
8.2.1 PUBLIC CLOUD DEPLOYMENT TO HELP IN QUICK DEPLOYMENT AND EXPANSION OF APPLICATIONS 110
8.3 PRIVATE CLOUD 111
8.3.1 PRIVATE CLOUD TO CUSTOMIZE SERVERLESS ENVIRONMENTS WITH ENHANCED SECURITY AND INTEGRATION 111
8.4 HYBRID CLOUD 112
8.4.1 HYBRID CLOUD MODEL TO OFFER BETTER DISASTER RECOVERY AND COMPLIANCE MANAGEMENT 112
9 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 114
9.1 INTRODUCTION 115
9.1.1 ORGANIZATION SIZE: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 115
9.2 SMALL ENTERPRISES 116
9.2.1 SERVERLESS COMPUTING TO HELP REDUCE COSTS AND SCALE APPLICATIONS WITHOUT INFRASTRUCTURE HASSLES 116
9.3 MEDIUM ENTERPRISES 117
9.3.1 SERVERLESS COMPUTING TO HANDLE FLUCTUATING WORKLOADS AND OPTIMIZE COSTS WITH RAPID DEPLOYMENT AND INTEGRATED SECURITY 117
9.4 LARGE ENTERPRISES 118
9.4.1 SERVERLESS SOLUTIONS TO SCALE AND MANAGE HIGH-VOLUME OPERATIONS WITH MINIMAL INFRASTRUCTURE OVERHEAD 118
10 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY VERTICAL 120
10.1 INTRODUCTION 121
10.1.1 VERTICAL: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 122
10.2 IT & TELECOM 123
10.2.1 SERVERLESS COMPUTING TO OPTIMIZE OPERATIONS BY MINIMIZING INFRASTRUCTURE MANAGEMENT AND SCALING DYNAMICALLY 123
10.2.2 IT & TELECOM: USE CASES 124
10.2.2.1 Network function virtualization 124
10.2.2.2 Real-time data processing 124
10.2.2.3 Content delivery networks (CDNs) 124
10.3 BFSI 125
10.3.1 SERVERLESS COMPUTING TO ENHANCE OPERATIONAL EFFICIENCY,
AGILITY, AND INNOVATION 125
10.3.2 BFSI: USE CASES 126
10.3.2.1 Fraud detection 126
10.3.2.2 Payment processing 126
10.3.2.3 Customer data analytics 126
10.4 RETAIL & CONSUMER GOODS 127
10.4.1 DYNAMIC SCALING OF ECOMMERCE PLATFORMS WITH
SERVERLESS COMPUTING TO OPTIMIZE REAL-TIME TRAFFIC HANDLING DURING PEAK SALES 127
10.4.2 RETAIL & CONSUMER GOODS: USE CASES 128
10.4.2.1 Personalized marketing 128
10.4.2.2 Inventory management 128
10.4.2.3 eCommerce platforms 128
10.5 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 128
10.5.1 SERVERLESS ARCHITECTURES TO FACILITATE SEAMLESS INTEGRATION
AND SCALING OF SERVICES 128
10.5.2 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: USE CASES 129
10.5.2.1 Telemedicine 129
10.5.2.2 Patient data management 130
10.5.2.3 Genomic data processing 130
10.6 GOVERNMENT & DEFENSE 130
10.6.1 SERVERLESS COMPUTING TO OPTIMIZE REAL-TIME COMMUNICATION AND RESOURCE MANAGEMENT IN DISASTER RESPONSE OPERATIONS 130
10.6.2 GOVERNMENT & DEFENSE: USE CASES 131
10.6.2.1 Smart city initiatives 131
10.6.2.2 Citizen services portals 131
10.6.2.3 Disaster response coordination 131
10.7 TRANSPORTATION & LOGISTICS 132
10.7.1 SERVERLESS COMPUTING TO OFFER SCALABLE AND COST-EFFECTIVE SOLUTIONS TAILORED TO COMPLEX LOGISTICS NEEDS 132
10.7.2 TRANSPORTATION & LOGISTICS 132
10.7.2.1 Transportation & logistics: Use cases 133
10.7.2.1.1 Fleet management 133
10.7.2.1.2 Route optimization 133
10.7.2.1.3 Shipment tracking 133
10.8 MANUFACTURING 134
10.8.1 LEVERAGING SERVERLESS COMPUTING TO HELP IMPROVE PRODUCTIVITY, REDUCE DOWNTIME, AND MAINTAIN HIGH PRODUCT QUALITY STANDARDS 134
10.8.2 MANUFACTURING: USE CASES 135
10.8.2.1 Predictive analytics 135
10.8.2.2 IoT integration 135
10.8.2.3 Quality control 135
10.9 OTHER VERTICALS 135
11 SERVERLESS COMPUTING MARKET, BY REGION 137
11.1 INTRODUCTION 138
11.2 NORTH AMERICA 139
11.2.1 NORTH AMERICA: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 139
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 140
11.2.3 US 145
11.2.3.1 Robust digital infrastructure and supportive regulatory environment to boost market 145
11.2.4 CANADA 146
11.2.4.1 Cross-border trade and collaboration to accelerate adoption of serverless technologies 146
11.3 EUROPE 147
11.3.1 EUROPE: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 147
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 148
11.3.3 UK 152
11.3.3.1 Advanced digital economy, strong technology sector, and proactive approach to cloud adoption to bolster market growth 152
11.3.4 GERMANY 153
11.3.4.1 Strategic interest in bolstering digital autonomy and competitiveness on global scale to drive market 153
11.3.5 FRANCE 154
11.3.5.1 Increasing adoption of innovative cloud solutions to
propel market growth 154
11.3.6 ITALY 155
11.3.6.1 Country's trade relations and supply chain dynamics to
aid market growth 155
11.3.7 REST OF EUROPE 155
11.4 ASIA PACIFIC 156
11.4.1 ASIA PACIFIC: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 157
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 157
11.4.3 CHINA 162
11.4.3.1 Spike in demand for enhanced scalability and reduced operational costs to drive market 162
11.4.4 INDIA 163
11.4.4.1 Rapid digitization and government initiatives to fuel market growth 163
11.4.5 JAPAN 164
11.4.5.1 Robust cloud infrastructure, supported by skilled IT workforce to boost market growth 164
11.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 165
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 165
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 166
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 166
11.5.3 GCC 170
11.5.3.1 Saudi Arabia 171
11.5.3.1.1 Substantial investments in smart cities, data centers, and AI-driven solutions to accelerate market growth 171
11.5.3.2 UAE 172
11.5.3.2.1 Government policies that promote digital transformation, AI adoption, and IoT integration to drive market 172
11.5.3.3 Rest of GCC countries 172
11.5.4 SOUTH AFRICA 172
11.5.4.1 Growing digital economy and increasing cloud adoption to foster market growth 172
11.5.5 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 173
11.6 LATIN AMERICA 174
11.6.1 LATIN AMERICA: SERVERLESS COMPUTING MARKET DRIVERS 174
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 175
11.6.3 BRAZIL 179
11.6.3.1 Significant global investment and strategic policy shifts to accelerate market growth 179
11.6.4 MEXICO 180
11.6.4.1 Spike in demand for digital transformation across various sectors to bolster market growth 180
11.6.5 REST OF LATIN AMERICA 181
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 182
12.1 INTRODUCTION 182
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 182
12.3 MARKET SHARE ANALYSIS 183
12.4 SERVERLESS COMPUTING MARKET: VENDOR BRAND/ PRODUCT COMPARISON 185
12.4.1 FUNCTION-AS-A-SERVICE 185
12.4.1.1 AWS Lambda 186
12.4.1.2 Azure Functions 187
12.4.1.3 Google Cloud Functions 187
12.4.1.4 IBM Cloud Functions 187
12.4.1.5 Oracle Cloud Functions 187
12.4.2 BACKEND-AS-A-SERVICE 187
12.4.2.1 AWS DynamoDB 188
12.4.2.2 Azure Cosmos DB 189
12.4.2.3 Google Firestore 189
12.4.2.4 MongoDB 189
12.4.2.5 FaunaDB 189

12.5 REVENUE ANALYSIS 190
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 192
12.6.1 STARS 193
12.6.2 EMERGING LEADERS 193
12.6.3 PERVASIVE PLAYERS 193
12.6.4 PARTICIPANTS 193
12.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 195
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 197
12.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 197
12.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 197
12.7.3 DYNAMIC COMPANIES 198
12.7.4 STARTING BLOCKS 198
12.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 199
12.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 199
12.7.5.2 Competitive benchmarking of startups/SMEs 199
12.8 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 200
12.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 201
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 201
12.9.2 DEALS 208
13 COMPANY PROFILES 212
13.1 INTRODUCTION 212
13.2 MAJOR PLAYERS 212
13.2.1 AWS 212
13.2.1.1 Business overview 212
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 213
13.2.1.3 Recent developments 214
13.2.1.3.1 Product launches & enhancements 214
13.2.1.4 MnM view 215
13.2.1.4.1 Right to win 215
13.2.1.4.2 Strategic choices 215
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 215
13.2.2 MICROSOFT 216
13.2.2.1 Business overview 216
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 217
13.2.2.3 Recent developments 218
13.2.2.3.1 Product launches & enhancements 218
13.2.2.4 MnM view 219
13.2.2.4.1 Right to win 219
13.2.2.4.2 Strategic choices 219
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 219

13.2.3 IBM 220
13.2.3.1 Business overview 220
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 221
13.2.3.3 Recent developments 222
13.2.3.3.1 Product launches & enhancements 222
13.2.3.4 MnM view 223
13.2.3.4.1 Right to win 223
13.2.3.4.2 Strategic choices 223
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 223
13.2.4 GOOGLE 224
13.2.4.1 Business overview 224
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 225
13.2.4.3 Recent developments 227
13.2.4.3.1 Product launches & enhancements 227
13.2.4.3.2 Deals 228
13.2.4.4 MnM view 229
13.2.4.4.1 Right to win 229
13.2.4.4.2 Strategic choices 229
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 229
13.2.5 ORACLE 230
13.2.5.1 Business overview 230
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 231
13.2.5.3 Recent developments 232
13.2.5.3.1 Product launches & enhancements 232
13.2.5.4 MnM view 233
13.2.5.4.1 Right to win 233
13.2.5.4.2 Strategic choices 233
13.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 234
13.2.6 ALIBABA CLOUD 235
13.2.6.1 Business overview 235
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 236
13.2.6.3 Recent developments 236
13.2.6.3.1 Product launches & enhancements 236
13.2.7 TENCENT CLOUD 238
13.2.7.1 Business overview 238
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 240
13.2.8 TWILIO 241
13.2.8.1 Business overview 241
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 243
13.2.9 CLOUDFLARE 244
13.2.9.1 Business overview 244
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 245
13.2.9.3 Recent developments 247
13.2.9.3.1 Product launches & enhancements 247
13.2.9.3.2 Deals 248
13.2.10 MONGODB 249
13.2.10.1 Business overview 249
13.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 250
13.2.10.3 Recent developments 251
13.2.10.3.1 Product launches & enhancements 251
13.2.10.3.2 Deals 252
13.2.10.3.3 Expansions 253
13.3 OTHER PLAYERS 254
13.3.1 NETLIFY 254
13.3.2 FASTLY 255
13.3.3 AKAMAI 256
13.3.4 DIGITALOCEAN 257
13.3.5 DATADOG 258
13.3.6 VERCEL 259
13.3.7 SPOT BY NETAPP 260
13.3.8 ELASTIC 261
13.3.9 VMWARE 262
13.3.10 BACKENDLESS 263
13.3.11 FAUNADB 264
13.3.12 SCALEWAY 265
13.3.13 8BASE 266
13.3.14 SUPABASE 267
13.3.15 APPWRITE 268
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 269
14.1 INTRODUCTION 269
14.1.1 RELATED MARKETS 269
14.2 CLOUD MOBILE BACKEND AS A SERVICE (BAAS) MARKET 269
14.3 SERVERLESS ARCHITECTURE MARKET 272
15 APPENDIX 274
15.1 DISCUSSION GUIDE 274
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 279
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 281
15.4 RELATED REPORTS 281
15.5 AUTHOR DETAILS 282

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（computing market）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

マーケッツアンドマーケッツ（MarketsandMarkets）は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

サマリー

目次

Summary

Table of Contents

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（computing market）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

注文の手続きはどのようになっていますか?

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

データリソース社はどのような会社ですか?