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  • 研究
  • 2021年8月11日

云时代的网络安全出现了新的投资者机会

随着网络威胁随着企业进入云计算,两个关键的软件市场将汇聚成一个更有效的威胁预防、检测和响应的单一学科。看看投资者的机会。

随着公司加速其运营,应用程序和数字服务进入云端,安全挑战加剧。曾经有效地诊断和监控IT基础设施性能的工具现在缩短,需要更现代化的方法。

美国软件研究公司(U.S. Software Research)的股票分析师凯斯•韦斯(Keith Weiss)表示:“云时代的IT架构变得更加动态和分布式,使得它们更难监控和分析。”“数据经常被困在竖井中,限制了公司检测和快速响应警报的整体能力。”

为了减轻新的威胁,两个以前不同的市场,安全分析和观察,准备融合成一个联合学科,实现更有效的威胁预防,检测和响应。

“这种趋同和下一代网络分析的趋势可能导致重大并购活动和市场份额的变化。这意味着安全性和可观察性生态系统的主要受益者可能会以至少两倍于当前市场的速度增长,”Weiss说。

在一起,安全分析和可观察性代表了大约180亿美元的大约180亿美元到280亿美元的复合年增长率。

到2024年,核心可观察性和安全分析将以11%的年增长率增长至280亿美元

资料来源:IDC,Gartner和摩根士丹利研究manbet客户端下载

评估下一代网络安全市场

第一个市场,安全分析,是更加传统的方法,主要是与上提原始应用架构相关联。它使用数据收集,数据聚合和分析工具进行威胁检测和安全监控。这些工具允许组织分析安全事件以检测潜在的威胁,然后才能对公司的基础设施产生负面影响。

然而,随着企业构建新的数字服务并将更多的应用程序转移到云,这种方法的有效性变得越来越有限。

进入第二次市场,可观察性,采用更完整的方法,分析系统的内部状态。这使公司能够了解系统的内在运作,并揭示更深层次的全身问题。

在最简单的条件下,安全分析监控告诉安全团队是错误的。可观察性使他们能够理解原因。

融合和大数据分析

新兴的组合模型通过集中数据,然后大规模支持数据和事件关联,从而提高了保护。它还通过建立集中和自动的响应功能来加快补救时间。这种方法最终需要供应商将安全领域的专业知识与云数据分析/机器学习的强大能力相结合。

“我们看到两个不同的团队争夺融合机会,”韦斯说。“拥有域专业知识的云安全公司,但往往缺乏大数据分析能力,以及在大规模数据集成和事件相关性的情况下开发了强大能力的可观察性玩家,但缺乏安全域的专业知识。”

这两组之间的相对优势和弱点是在未来的公司职位的并购活动中的拾取性的关键因素。

战略高地

对于正在寻找机会的投资者来说,云安全供应商可能有优势,至少在最初阶段是这样。Weiss说:“虽然与主要在安全领域的公司相比,可观察领域的公司可能有更好的能力来消化和分析大量数据,但我们预计市场在短期内会青睐云安全厂商的融合解决方案。”“这在很大程度上是由于他们在领域的专业知识水平更深,与安全部门的决策者关系更密切。”

然而,在运行云操作模型的中端市场客户中,现代可观察的参与者可能也存在机会。这反映了面向这类客户的跨开发、运营和安全团队融合的日益增长的趋势。

“在数据相关和机器学习分析中建立核心功能,我们看到可观察性供应商通过统一团队的数据统一数据,导致实时智能和更灵活的威胁。”