本レポートは、クラウドコンピューティングの普及やAI、ビッグデータ解析の需要拡大を背景に、急速な成長が見込まれる世界のハイパースケールデータセンター市場を包括的に分析しています。市場は、自動化や効率化を支えるソフトウェア分野や、拡張性と運用効率のバランスに優れた10-50 MWの電力容量セグメント、さらにはコスト効率の高いコロケーションプロバイダーを中心に拡大が進む見通しです。また、デジタル変革やマルチクラウド戦略といった主要な成長要因に加え、技術革新や競争環境、地域別の動向についても詳細に記述されており、市場リーダーや新規参入企業にとって戦略策定に不可欠な洞察を提供します。

市場概要

世界のハイパースケールデータセンター市場は、2024年の1,627.9億米ドルから、予測期間中の年平均成長率（CAGR）24.6%で成長し、2030年までに6,085.4億米ドルに達すると予測されています。

企業によるクラウドコンピューティングの採用拡大は、広範なスケーリング、柔軟性、およびコスト効率のニーズに対して企業がクラウドプラットフォームへの依存を強めていることから、ハイパースケールデータセンターの需要をさらに増大させています。ハイパースケールデータセンターは、膨大なワークロードを処理するために構築されており、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudといったクラウドサービスを支えるために必要なすべてのインフラストラクチャを提供します。

ハイパースケールには、高度なテクノロジー、高性能なコンピューティングリソース、およびシームレスなスケーラビリティが必要です。ハイブリッドおよびマルチクラウド戦略が形成される中で、ハイパースケールデータセンターは、基盤となる統合およびデータ管理の運用において大きな価値をもたらします。クラウドネイティブアプリケーション、ビッグデータ分析、およびリモートワークへの移行は、信頼性が高くスケーラブルなクラウドサービスを保証する上で、ハイパースケールインフラへの需要を継続的に押し上げる要因となります。

市場セグメンテーション分析

コンポーネント別

ソフトウェアセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。 ハイパースケールデータセンターのハイパースケーリングに伴い、自動化、効率性、およびスケーラビリティへの需要が高まっているため、予測期間中、ソフトウェアはハイパースケールデータセンター市場において高い需要が見込まれます。管理プラットフォーム、仮想化ツール、AI駆動型分析などのソフトウェアソリューションは、データセンターの運用を最適化し、ダウンタイムを削減するために極めて重要です。これらのツールは、リアルタイムモニタリング、予測保守、およびシームレスなクラウド/オンプレミス統合をサポートしており、この環境において不可欠な存在です。AI、機械学習、ビッグデータ分析を含む企業の高度なワークロードの採用やユースケースの発展により、リソースの効率的な管理のための高性能で洗練されたソフトウェアが求められています。さらに、ソフトウェア定義データセンター（Software-Defined Data Center）への傾向が、ハードウェアとソフトウェアを分離することで柔軟性とコスト削減を実現するため、このセグメントへの投資を加速させており、市場の急速な成長への道を開いています。

電力量別

10-50 MWセグメントが、予測期間中に最大のシェアを占める見通しです。 10-50 MWの容量セグメントは、スケーラビリティと運用効率のバランスが取れているため、予測期間中に最も高い市場シェアを保持すると予想されます。このセグメントは、膨大な電力消費と高度な計算リソースを必要とするクラウドコンピューティング、人工知能（AI）、およびビッグデータ分析の増大する需要を満たしています。主要なクラウドプロバイダーや企業は、高密度なワークロードをホストするための適切な容量と、さらなる拡張性を備えたこのカテゴリーのデータセンターを広く採用しています。10-50 MWカテゴリーは、過剰な電力容量へのコミットメントなしに大規模な運用を可能にする柔軟性から支持されています。さらに、この分野におけるエネルギー効率の高いテクノロジーやモジュール設計の革新は、サステナビリティ（持続可能性）のアジェンダとも合致する、最も費用対効果の高い選択肢となっています。デジタルインフラへの投資とハイブリッドクラウドの展開拡大も、ハイパースケールデータセンター市場の礎石として、10-50 MW帯の成長を後押しする要因となります。

エンドユーザー別

コロケーションプロバイダーセグメントが、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。 ハイパースケールデータセンター市場において、コロケーションプロバイダーセグメントは予測期間中に最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています。データストレージおよび処理ニーズに対して、スケーラブルで費用対効果の高いソリューションを求める企業の需要拡大が、この成長を牽引しています。コロケーションプロバイダーは、インフラストラクチャ、電力、冷却、および接続性を最小限の投資で提供することにより、企業が投資を抑えつつデータセンターを増設し、運用を拡大することを可能にします。クラウドサービス、エッジコンピューティング、およびAI関連のワークロードの消費拡大は、柔軟性とエンドユーザーへの近接性を提供するコロケーション施設の需要増加に寄与します。加えて、プロバイダーがエネルギー効率の高いテクノロジーや再生可能エネルギー源を導入することが多いため、企業がサステナビリティ目標を達成するためにコロケーションを選択するケースが増えています。ハイパースケール事業者が増大するデータ要件をサポートするためにコロケーションプロバイダーと提携していることから、このセグメントは市場の成長軌道をリードする体制が整っています。

主要企業

• AWS
• Google
• Microsoft
• Oracle
• IBM
• HPE
• Arista Network
• Dell
• Tencent
• Alibaba

調査概要

本レポートは、ハイパースケールデータセンター市場の各セグメントを網羅しています。コンポーネント、展開タイプ、電力量、エンドユーザー、および地域に基づき、市場規模と成長ポテンシャルを推定しました。また、主要な市場参加者の徹底的な競合分析、各社の事業情報、製品およびサービス提供に関する重要な観察事項、現在のトレンド、および重要な市場戦略を含んでいます。

一次調査（プライマリ調査）の内訳

ハイパースケールデータセンター市場の主要企業数社に対し、最高経営責任者（CEO）、イノベーション・テクノロジー担当ディレクター、システムインテグレーター、およびエグゼクティブへのインタビューを実施しました。

• 企業規模別: Tier I: 40%、Tier II: 25%、Tier III: 35%
• 役職別: ディレクター: 37%、マネージャー: 25%、その他: 38%
• 地域別: 北米: 38%、欧州: 24%、アジア太平洋: 22%、その他地域: 16%

本レポートの購入メリット

ハイパースケールデータセンター業界全体およびそのサブセグメントに関する最も正確な収益予測情報を提供しており、市場のリーダー企業および新規参入企業の両方に利益をもたらします。ステークホルダーは、競合環境への理解を深めることで、自社のポジショニングを最適化し、市場参入戦略（Go-to-market strategies）を策定するのに役立てることができます。本調査は、主要な市場ドライバー、制約、機会、および課題に関する情報を提供し、プレイヤーが業界の動向を把握することを支援します。

レポートに含まれる主な分析項目

市場成長要因の分析

• 主要なドライバー: デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組み、マルチクラウド採用の急増、災害復旧（DR）および事業継続性（BCP）、ハイパースケールデータセンター支出の増加
• 制約要因: 熟練した労働力の不足
• 機会: 5Gインフラの拡大、AIおよび高度なコンピューティングの展開、データトラフィックの急増、データローカライゼーションおよびデータ主権の要件
• 課題: リモート地域におけるレイテンシおよび接続性の制限、レガシーシステムとモダンインフラストラクチャの統合

その他の分析領域

• 製品開発／イノベーション: ハイパースケールデータセンター市場における新興技術、研究開発（R&D）への取り組み、および新しいサービスや製品の導入に関する包括的な分析。
• 市場開発: 収益性の高い市場に関する詳細な分析（本レポートではグローバルなハイパースケールデータセンター市場を調査）。
• 市場の多様化: 最近の進歩、投資、未開拓の地域、新しい製品およびサービス、ならびにハイパースケールデータセンター市場に関する包括的な詳細情報。
• 競合評価: ハイパースケールデータセンター業界のトップ競合企業（AWS（米国）、Google（米国）、Microsoft（米国）、Oracle（米国）、IBM（米国）など）の市場シェア、拡大計画、およびサービスポートフォリオに関する徹底的な分析。

• 1 イントロダクション 33

  • 1.1 調査の目的 33

  • 1.2 市場の定義 33

    • 1.2.1 包含・除外事項 34

  • 1.3 調査範囲 35

    • 1.3.1 市場セグメンテーション 35

    • 1.3.2 対象年 36

  • 1.4 通貨 36

  • 1.5 ステークホルダー 37

• 2 調査手法 38

  • 2.1 リサーチデータ 38

    • 2.1.1 二次データ 40

    • 2.1.2 一次データ 40

      • 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 41
      • 2.1.2.2 業界専門家による主な洞察 41

  • 2.2 データのトライアンギュレーション 42

  • 2.3 市場規模予測 43

    • 2.3.1 トップダウンアプローチ 44

    • 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 44

    • 2.3.3 市場規模の推計手法 46

  • 2.4 市場予測 48

  • 2.5 調査の前提 49

  • 2.6 制約 50

• 3 エグゼクティブサマリー 51

• 4 更なる考察 56

  • 4.1 ハイパースケールデータセンター市場のオーバービュー 56

  • 4.2 ハイパースケールデータセンターの市場、コンポーネント別 57

  • 4.3 ハイパースケールデータセンターの市場、サービス別 57

  • 4.4 ハイパースケールデータセンターの市場、ソフトウェア別 58

  • 4.5 ハイパースケールデータセンターの市場、ハードウェア別 58

  • 4.6 電気インフラ別ハイパースケールデータセンター市場 59

  • 4.7 機械インフラ別ハイパースケールデータセンター市場 59

  • 4.8 ITインフラストラクチャ別ハイパースケールデータセンター市場 60

  • 4.9 電力容量別のハイパースケールデータセンター市場 60

  • 4.10 ハイパースケールデータセンターの市場、展開タイプ別 61

  • 4.11 ハイパースケールデータセンターの市場、エンドユーザー別 61

  • 4.12 ハイパースケールデータセンターの市場、企業別 62

  • 4.13 ハイパースケールデータセンター市場：地域別動向 62

• 5 市場概要・業界トレンド 63

  • 5.1 イントロダクション 63

  • 5.2 市場ダイナミクス 63

    • 5.2.1 促進要因 64

      • 5.2.1.1 デジタル変革の取り組み 64
      • 5.2.1.2 マルチクラウドの導入拡大 64
      • 5.2.1.3 災害復旧と事業継続 65
      • 5.2.1.4 ハイパー大規模データセンター技術への支出増加 65

    • 5.2.2 抑制要因 66

      • 5.2.2.1 熟練労働者の不足 66

    • 5.2.3 市場機会 66

      • 5.2.3.1 5Gインフラの拡張 66
      • 5.2.3.2 AIおよび高度なコンピューティングの導入 67
      • 5.2.3.3 データトラフィックの急増 67
      • 5.2.3.4 データローカライゼーションとデータ主権に関する要件 67

    • 5.2.4 課題 68

      • 5.2.4.1 遠隔地における遅延と接続性の制限 68
      • 5.2.4.2 レガシーシステムと最新インフラストラクチャの統合 68

  • 5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/ディスラプション 69

  • 5.4 価格分析 70

    • 5.4.1 主要な競合他社の提供物別、平均販売価格の推移 70

  • 5.5 サプライチェーン分析 71

  • 5.6 エコシステム 73

  • 5.7 技術分析 74

    • 5.7.1 キーテクノロジー 74

      • 5.7.1.1 ソフトウェア定義型ネットワーク（SDN） 74
      • 5.7.1.2 ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI） 75
      • 5.7.1.3 AIを活用した運用（AIOps） 75

    • 5.7.2 補完的テクノロジー 76

      • 5.7.2.1 IOT 76
      • 5.7.2.2 エッジコンピューティング 76
      • 5.7.2.3 クラウドコンピューティングプラットフォーム 77
      • 5.7.2.4 仮想化 77

    • 5.7.3 隣接技術 78

      • 5.7.3.1 5Gネットワーク 78
      • 5.7.3.2 ビッグデータ分析プラットフォーム 78
      • 5.7.3.3 ブロックチェーン 79

  • 5.8 特許分析 79

    • 5.8.1 主要な特許リスト 81

  • 5.9 取引分析・貿易分析 83

  • 5.10 主要会議とイベント 2024年～2025年 86

  • 5.11 規制の概観 87

    • 5.11.1 規制当局、政府機関、その他組織 87

    • 5.11.2 規制、地域別 88

      • 5.11.2.1 北米 88
      • 5.11.2.2 ヨーロッパ 89
      • 5.11.2.3 アジア太平洋 90
      • 5.11.2.4 中東・南アフリカ 91
      • 5.11.2.5 ラテンアメリカ 91

    • 5.11.3 規制のインプリケーション・業界スタンダード 91

      • 5.11.3.1 GDPR（一般データ保護規則） 91
      • 5.11.3.2 SEC規則17a-4 92
      • 5.11.3.3 ISO/IEC 27001 92
      • 5.11.3.4 システムおよび組織統制タイプII 92
      • 5.11.3.5 金融業界規制機構 92
      • 5.11.3.6 情報公開法 92
      • 5.11.3.7 HIPAA法 93

  • 5.12 ポーターのファイブフォース分析 93

    • 5.12.1 新規参入の脅威 94

    • 5.12.2 代替品の脅威 95

    • 5.12.3 サプライヤーの交渉力 95

    • 5.12.4 買い手の交渉力 96

    • 5.12.5 競合・競争状況の激しさ 96

  • 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 97

    • 5.13.1 上位層ユーザーの購買プロセスにおける主要な関係者 97

    • 5.13.2 購買基準 98

  • 5.14 ビジネスモデル分析 98

    • 5.14.1 クラウドサービスプロバイダー（CSP）モデル 99

    • 5.14.2 コロケーションモデル 99

    • 5.14.3 卸売リースモデル 99

    • 5.14.4 相互接続エコシステムモデル 100

    • 5.14.5 自己所有モデル 100

  • 5.15 投資と資金調達のシナリオ 101

  • 5.16 ハイパースケールデータセンターの市場、地域別 102

  • 5.17 ハイパースケールデータセンター市場における今後のプロジェクト 102

    • 5.17.1 メタ 102

    • 5.17.2 TIMエンタープライズ 102

    • 5.17.3 COLOGIX 103

    • 5.17.4 COLT DCS 103

  • 5.18 ハイパースケールデータセンター市場の将来 103

  • 5.19 大規模データセンター市場におけるAI/生成AIの影響 104

    • 5.19.1 ケーススタディ 105

    • 5.19.2 ベンダー主導の取り組み 106

      • 5.19.2.1 ケッペル社 106
      • 5.19.2.2 シュナイダー・エレクトリック 106
      • 5.19.2.3 Microsoft 106

  • 5.20 ケーススタディ分析 106

• 6 ハイパースケールデータセンターの市場、コンポーネント別 110

  • 6.1 イントロダクション 111

    • 6.1.1 コンポーネント：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 111

  • 6.2 ハードウェア 112

    • 6.2.1 堅牢なインフラを構築し、市場を牽引するためのハードウェアコンポーネントの必要性 112

    • 6.2.2 電気インフラ 114

      • 6.2.2.1 UPSシステム 116
      • 6.2.2.2 配電ユニット（PDU） 117
      • 6.2.2.3 発電機 118
      • 6.2.2.4 その他の電気設備 119

    • 6.2.3 ITインフラストラクチャ 120

      • 6.2.3.1 サーバーインフラ 122
      • 6.2.3.2 ストレージインフラ 123
      • 6.2.3.3 ネットワークインフラ 124

    • 6.2.4 機械設備 125

      • 6.2.4.1 冷却システム 127
        • 6.2.4.1.1 空冷システム 128
        • 6.2.4.1.2 液体冷却システム 129
      • 6.2.4.2 ラック 129

  • 6.3 ソフトウェア 130

    • 6.3.1 管理 132

      • 6.3.1.1 インフラストラクチャ管理 133
      • 6.3.1.2 クラウド管理 134
      • 6.3.1.3 オーケストレーションと自動化 134

    • 6.3.2 モニタリング 134

      • 6.3.2.1 パフォーマンスモニタリング 135
      • 6.3.2.2 セキュリティモニタリング 136
      • 6.3.2.3 ネットワーク監視 136
      • 6.3.2.4 アプリケーションモニタリング 136

    • 6.3.3 運用 137

      • 6.3.3.1 データ管理と分析 138
      • 6.3.3.2 バックアップと災害復旧（DR） 138

  • 6.4 サービス 139

    • 6.4.1 専門家 141

      • 6.4.1.1 インストールとデプロイメント 142
      • 6.4.1.2 メンテナンスとサポート 143
      • 6.4.1.3 トレーニング・教育 144

    • 6.4.2 マネージドサービス 145

• 7 ハイパースケールデータセンターの市場、展開タイプ別 147

  • 7.1 イントロダクション 148

    • 7.1.1 デプロイメントタイプ：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 148

  • 7.2 グリーンフィールド 149

  • 7.3 ブラウンフィールド 151

• 8 電力容量別のハイパースケールデータセンター市場 153

  • 8.1 イントロダクション 154

  • 8.2 10～50MW 155

  • 8.3 51～100MW 156

  • 8.4 101MW超の場合 157

• 9 ハイパースケールデータセンターの市場、エンドユーザー別 159

  • 9.1 イントロダクション 160

    • 9.1.1 エンドユーザー：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 160

  • 9.2 クラウドサービスプロバイダー 161

    • 9.2.1 CLOUD SERVICE PROVIDERS: APPLICATION AREAS 162

      • 9.2.1.1 ディザスターリカバリー・アズ・ア・サービス（DRaaS） 162
      • 9.2.1.2 人工知能（AI）と機械学習（ML） 163
      • 9.2.1.3 ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 163

  • 9.3 コロケーションサービスプロバイダー 163

    • 9.3.1 COLOCATION PROVIDER: APPLICATION AREAS 165

      • 9.3.1.1 高性能コンピューティング（HPC） 165
      • 9.3.1.2 リージョンを跨いだデータレプリケーション 165
      • 9.3.1.3 マネージドセキュリティサービス 165

  • 9.4 エンタープライズ 166

    • 9.4.1 BFSI 168

    • 9.4.2 BFSI：ユースケース 169

      • 9.4.2.1 リアルタイム不正検知 169
      • 9.4.2.2 デジタルバンキングの実現 169

    • 9.4.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 170

    • 9.4.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ユースケース 170

      • 9.4.4.1 AIを活用した診断 170
      • 9.4.4.2 ヘルスデータ相互運用性 171

    • 9.4.5 技術 171

    • 9.4.6 技術：ユースケース 172

      • 9.4.6.1 AIモデルのトレーニングと開発 172
      • 9.4.6.2 IoTデバイス管理 172

    • 9.4.7 通信 173

    • 9.4.8 通信：ユースケース 174

      • 9.4.8.1 5Gネットワークの展開 174
      • 9.4.8.2 クラウドベースVoIP 174

    • 9.4.9 政府機関・防衛 175

    • 9.4.10 政府機関・防衛：ユースケース 175

      • 9.4.10.1 デジタル市民サービス 175
      • 9.4.10.2 より広範な監視システム 176

    • 9.4.11 小売・eコマース 176

    • 9.4.12 小売・eコマース：ユースケース 177

      • 9.4.12.1 在庫管理システム 177
      • 9.4.12.2 拡張現実（AR）を活用したショッピング体験 177

    • 9.4.13 メディア・エンターテインメント 178

    • 9.4.14 メディア・エンターテインメント：ユースケース 179

      • 9.4.14.1 高品質なビデオストリーミング 179
      • 9.4.14.2 コンテンツ推薦システム 179

    • 9.4.15 製造 179

    • 9.4.16 製造：ユースケース 180

      • 9.4.16.1 産業用IoT（IIoT） 180
      • 9.4.16.2 予測保全分析 181

    • 9.4.17 その他エンタープライズ 181

    • 9.4.18 その他エンタープライズ：ユースケース 182

      • 9.4.18.1 スマートシティソリューション 182
      • 9.4.18.2 教育テクノロジー・プラットフォーム 182
      • 9.4.18.3 旅行・ホスピタリティ 182

• 10 ハイパースケールデータセンターの市場、地域別 183

  • 10.1 イントロダクション 184

  • 10.2 北米 185

    • 10.2.1 北米：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 185

    • 10.2.2 北米：マクロ経済の見通し 186

    • 10.2.3 米国 196

    • 10.2.4 カナダ 197

  • 10.3 ヨーロッパ 198

    • 10.3.1 ヨーロッパ：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 199

    • 10.3.2 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 199

    • 10.3.3 英国 209

    • 10.3.4 ドイツ 210

    • 10.3.5 フランス 211

    • 10.3.6 イタリア 212

    • 10.3.7 ポーランド 213

    • 10.3.8 スウェーデン 215

    • 10.3.9 ハンガリー 216

    • 10.3.10 その他のヨーロッパ 217

  • 10.4 アジア太平洋 218

    • 10.4.1 アジア太平洋：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 219

    • 10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 219

    • 10.4.3 中国 229

      • 10.4.3.1 AI需要の急増と政府による投資が市場の成長を促進 229

    • 10.4.4 日本 230

    • 10.4.5 ANZ 232

    • 10.4.6 その他のアジア太平洋 233

  • 10.5 中東・アフリカ 234

    • 10.5.1 中東・アフリカ：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 235

    • 10.5.2 中東およびアフリカ地域：マクロ経済の見通し 235

    • 10.5.3 湾岸協力機構加盟国 244

    • 10.5.4 トルコ 249

    • 10.5.5 南アフリカ 250

      • 10.5.5.1 新たなデジタルインフラの急増が市場を活性化 250

    • 10.5.6 その他の中東・アフリカ 251

  • 10.6 ラテンアメリカ 252

    • 10.6.1 ラテンアメリカ：ハイパースケールデータセンター市場のドライバー 252

    • 10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 253

    • 10.6.3 ブラジル 262

    • 10.6.4 メキシコ 263

      • 10.6.4.1 デジタルインフラへの依存度を高め、市場を活性化する 263

    • 10.6.5 その他のラテンアメリカ 264

• 11 競合情勢 265

  • 11.1 イントロダクション 265

  • 11.2 主要な関係者が採用した戦略／優位性を確立するための戦略 265

  • 11.3 市場シェア分析 267

  • 11.4 REVENUE ANALYSIS, 2019-2023 269

  • 11.5 企業評価マトリックス：主要企業 2023年 270

    • 11.5.1 STARS 271

    • 11.5.2 EMERGING LEADERS 271

    • 11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 271

    • 11.5.4 PARTICIPANTS 271

  • 11.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 273

    • 11.6.1 企業フットプリント：主要企業 2023年 275

      • 11.6.1.1 企業フットプリント 275
      • 11.6.1.2 Component footprint 276
      • 11.6.1.3 Power capacity footprint 276
      • 11.6.1.4 End-user footprint 277
      • 11.6.1.5 Regional footprint 277

  • 11.7 企業評価マトリックス：スタートアップ / 中小企業 2023年 278

    • 11.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 278

    • 11.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 278

    • 11.7.3 DYNAMIC COMPANIES 278

    • 11.7.4 STARTING BLOCKS 278

    • 11.7.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ / 中小企業 2023年 280

      • 11.7.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 280
      • 11.7.5.2 スタートアップ/中小企業の競争ベンチマーキング 281

  • 11.8 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 282

    • 11.8.1 企業評価 282

    • 11.8.2 財務指標 282

  • 11.9 競合シナリオ 283

    • 11.9.1 製品の発売と機能強化 283

    • 11.9.2 ディール 284

• 12 企業プロファイル 289

  • 12.1 イントロダクション 289

  • 12.2 主要企業 289

    • 12.2.1 AWS 289

      • 12.2.1.1 事業概要 289
      • 12.2.1.2 提供される製品／ソリューション／サービス 290
      • 12.2.1.3 直近の動向 291
        • 12.2.1.3.1 製品の機能強化 291
      • 12.2.1.4 MnMビュー 292
        • 12.2.1.4.1 成功戦略 292
        • 12.2.1.4.2 戦略的選択肢 292
        • 12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 292

    • 12.2.2 GOOGLE 293

    • 12.2.3 ORACLE 297

    • 12.2.4 MICROSOFT 302

    • 12.2.5 ALIBABA 307

    • 12.2.6 IBM 312

    • 12.2.7 TENCENT 315

    • 12.2.8 HPE 318

    • 12.2.9 ARISTA NETWORKS 321

    • 12.2.10 DELL 326

  • 12.3 他の有力企業 331

    • 12.3.1 CISCO 331

    • 12.3.2 NVIDIA 332

    • 12.3.3 VERTIV 333

    • 12.3.4 NLYTE SOFTWARE 334

    • 12.3.5 ABB 335

    • 12.3.6 QUANTA CLOUD TECHNOLOGY 336

    • 12.3.7 ADANICONNEX 337

    • 12.3.8 EATON 338

    • 12.3.9 COLT DATA CENTER SERVICES 339

    • 12.3.10 RITTAL 340

    • 12.3.11 PENGUINE SOLUTIONS 341

    • 12.3.12 INFINIDAT 342

    • 12.3.13 ENERGY VAULT 343

• 13 関連市場 344

  • 13.1 イントロダクション 344

    • 13.1.1 関連市場 344

    • 13.1.2 制約 344

  • 13.2 モジュラーデータセンター市場 344

  • 13.3 データセンター液体冷却市場 346

• 14 付録 348

  • 14.1 ディスカッションガイド 348

  • 14.2 ナレッジストア 353

  • 14.3 カスタマイズオプション 355

  • 14.4 関連レポート 355

  • 14.5 執筆者の詳細 356