ストリーミング分析市場：コンポーネント、情報源、組織規模、展開モード、業界別、使用事例別-2025年～2032年の世界予測

ストリーミング分析市場は、2032年までにCAGR 17.03%で872億7,000万米ドルの成長が予測されています。

ストリーミングアナリティクスが戦術的なデータツールから、リアルタイムの意思決定と回復力を支える戦略的機能へと移行した理由についての権威ある入門書

ストリーミング・アナリティクスはニッチな機能から、継続的に生成されるデータから即座に価値を引き出そうとする組織の基盤技術へと進化しました。デジタルのタッチポイントが急増し、運用環境の計測化が進むにつれて、ストリームをほぼリアルタイムで取り込み、相関させ、分析する能力は、競合の差別化要因から、拡大する一連の業界にとってビジネス上の必須事項へと移行しています。ほぼすべての現代企業は、意思決定をデータ主導で行い、需要、供給、脅威の急激な変化に対応できるよう、データフローの再構築を課題としています。

このエグゼクティブサマリーでは、ストリーミングアナリティクスの領域を形成している主な勢力をまとめ、ベンダーや採用企業の行動を定義しているアーキテクチャパターン、運用要件、戦略的使用事例を明らかにしています。インフラストラクチャーの選択、ソフトウェアの革新、サービス提供モデルがどのように相互作用し、継続的なインテリジェンスを提供できるエコシステムが構築されているかを検証します。統合の複雑さ、待ち時間の許容度、観測可能性のニーズといった現実的な検討事項に焦点を当てることで、ストリーミング機能をビジネス成果に整合させる際にリーダーが直面する決断を強調しています。

本書の目的は、エグゼクティブが投資の優先順位を決め、ベンダーとの適合性を評価し、スケーラブルな試験運用を設計するのに役立つ実用的な分析を提示することです。以下のセクションでは、業界の変革、関税などの政策への影響、コンポーネント、データソース、組織規模、導入形態、業種、ユースケース、地域対比、企業の位置づけ、リーダーへの実践的提言、これらの洞察を得るために適用した調査手法、意思決定者のための次のステップを強調する簡潔な結論について解説します。

処理エンジン、マネージドサービス、エッジコンピューティング、ガバナンスの同時進化が、ストリーミング分析のアーキテクチャと運用手法をどのように再定義しているか

ストリーミング・アナリティクスの情勢は、データパイプライン、業務上の意思決定、顧客エンゲージメントに関する組織の考え方を変える複数のシフトが同時に進行しています。第一に、リアルタイム処理エンジンとイベント駆動型アーキテクチャの成熟により、より決定論的なレイテンシプロファイルが可能になり、以前は概念的だった使用事例が本番環境で実現できるようになりました。その結果、統合パターンはバッチ指向のETLから継続的なデータ取り込みと変換へと移行し、スキーマの進化、フォールトトレランス、グレースフルデグラデーションといった新しい設計パターンを採用する必要が出てきました。

第二に、この業界では、ソフトウェアの革新とマネージド・サービスの提供のバランスが崩れています。企業は、複雑なイベント処理ルールや可視化レイヤーをソフトウェアで制御しながら、クラスタのプロビジョニング、スケーリング、モニタリングなどの運用タスクについては、マネージドサービスをますます好むようになっています。このハイブリッド・アプローチにより、Time-to-Valueが短縮され、ストリーミング・コンテキストにおけるドメイン固有のアナリティクスやモデル展開など、より高次の機能へと投資がシフトします。

第三に、ストリーミング・アナリティクスとエッジ・コンピューティングの融合により、リアルタイム処理のトポロジーが拡大しています。エッジファーストのパターンが出現しており、前処理、異常検知、最初の意思決定がデータソースの近くで行われ、レイテンシとネットワークコストを最小限に抑える一方、集約されたイベントは相関と戦略的分析のために中央システムに転送されます。その結果、アーキテクチャは多様な一貫性モデルと異種環境間での安全なデータ移動を考慮しなければならないです。

最後に、規制当局、顧客、社内の利害関係者が、データの系統やモデルの挙動に関する透明性をリアルタイムで要求しているため、ガバナンスと観測可能性が最前線に移っています。データの品質、ドリフト、意思決定結果を監視するための計測器は、今や運用上の中核的な要件であり、ツールチェーンは、ストリーミングのコンテキストに特化して設計された包括的なトレース、監査可能性、役割ベースのコントロールを含むように進化しています。これらのシフトを総合すると、リーダーは、テクノロジー、プロセス、組織設計を継続的インテリジェンスの現実に合わせる統合的アプローチを採用せざるを得なくなります。

関税主導の調達シフトが企業にもたらす戦略的・業務的影響モジュール型ソフトウェア、ハイブリッド展開、サプライチェーンの弾力性を支持せざるを得なくなる

最近の関税措置によって、企業は、ハードウェア、特殊なネットワーク機器、特定の輸入ソフトウェア・アプライアンスに関連するテクノロジーの購入を計画する際に、考慮しなければならないコストと複雑さのレイヤーが導入されました。このような政策の変化は、特に、ベンダーが提供するターンキー・アプライアンスに依存している組織や、海外のサプライヤーから調達した特定のサーバー、ストレージ、ネットワーク・コンポーネントを必要とするオンプレミス・クラスターを維持している組織にとって、調達の選択や総所有コストの計算に影響を及ぼしています。リーダーがベンダーとの契約を見直すにつれ、優先順位は、関税にさらされる現物への依存を減らすモジュール型ソフトウェアの導入やクラウドネイティブな選択肢へとシフトしています。

これと並行して、関税はサプライヤーの多様化と契約上の柔軟性をめぐる戦略的検討を強化しています。企業は、地理的に分散した製造拠点を持つベンダーを選好したり、関税の変動に対する長期的な在庫ヘッジを得るために、調達を再構築しています。その結果、緊密に結合したハードウェア依存関係からソフトウェア・ライセンシングを切り離し、地政学的または貿易的な条件が変化したときに展開モード間のシームレスな移行を可能にするサービス契約が好まれるようになりました。

運用面では、クラウドプロバイダーが輸入したハードウェアのコストをグローバルなインフラで償却できるため、個々のテナントが関税の直接的な影響を受けずに済むという状況において、関税はクラウドの採用を加速させました。しかし、クラウドへの移行は、データ主権、レイテンシー、統合の複雑さに関連する独自のトレードオフを伴う。特に、コロケーション処理が必要なワークロードや、管轄地域のデータ居住規則を遵守しなければならないワークロードはそうです。その結果、多くの組織が、レイテンシーに敏感なタスクにはエッジ処理とローカル処理を重視する一方で、集約、分析、長期保存にはクラウドサービスを活用するハイブリッドアプローチを採用しています。

最後に、累積的なポリシーの影響は、ベンダーのロードマップとサプライチェーンの透明性にも及んでいます。関税の影響を受けやすいコンポーネントへの依存度が低くなるように製品スタックを積極的に再設計するベンダーや、ハイブリッドやクラウドモードへの明確な移行ツールを提供するベンダーは、調達リスクの低減を求めるバイヤーの間で選好されるようになっています。意思決定者にとっては、アーキテクチャの選択を関税シナリオに照らし合わせてストレステストし、進化する貿易政策に直面してモジュール性、移植性、運用耐性を提供するソリューションを優先することが現実的な意味合いとなります。

コンポーネント、データソース、組織プロファイル、展開の選択、垂直的需要、使用事例がストリーミング分析戦略をどのように形成するかを明らかにする、ニュアンスに富んだセグメンテーション主導の分析

コンポーネント、データソース、組織規模、導入形態、業種、ユースケースのレンズを通して状況を理解することで、差別化された導入パターンと導入の優先順位が明らかになります。コンポーネント別に分析すると、ソフトウェアとサービスはそれぞれ異なる役割を担っています。サービスは、クラスタ管理と観測可能性を重視したマネージドサービスに傾倒している一方、プロフェッショナルサービスは統合、カスタマイズ、ドメインルールの開発に重点を置いています。ソフトウェア・スタックは、パターン検出のための複雑なイベント処理システム、継続的な取り込みと変換のためのデータ統合およびETLツール、低レイテンシ計算のためのリアルタイム・データ処理エンジン、観測可能性と運用ダッシュボードを提供するストリーム監視および可視化ツールなどの専門モジュールを含むように進化しています。これらのレイヤーは、弾力性のあるパイプラインをサポートし、ストリーミング分析ロジックの迅速な反復を可能にするために相互運用する必要があります。

データソースの観点からは、ストリーミング分析のアーキテクチャは幅広い入力分類に対応する必要があります。クリックストリームデータは、パーソナライゼーションやカスタマージャーニー分析のための高速な行動シグナルを提供します。ログとイベント・データは、モニタリングに必要な運用状態とシステムのテレメトリをキャプチャし、センサーとマシン・データは、予知保全と安全性のための産業信号を伝達します。ソーシャルメディアデータは、センチメントとトレンド検出のための非構造化ストリームを提供し、トランザクションデータは不正検出と照合のための権威ある記録を提供し、ビデオとオーディオストリームはリアルタイム検査と文脈理解のための高帯域幅、低レイテンシの処理要求を導入します。各データソースは、パイプラインの設計と計算トポロジーに影響を与える、独自の取り込み、変換、およびストレージに関する考慮事項を課します。

組織の規模を考慮すると、大企業は拡張性、ガバナンス、レガシーシステムとの統合を優先することが多いのに対し、中小企業は迅速な展開、コスト効率、専門的な運用オーバーヘッドを最小限に抑えるパッケージソリューションに重点を置きます。パブリッククラウドとプライベートクラウドの両方を含むクラウドの導入は、弾力性とマネージドサービスを可能にする一方で、オンプレミスの導入は、遅延の影響を受けやすいワークロードや規制対象のワークロードの制御を維持します。多くの場合、プライベート・クラウドのオプションは、企業の制御とある程度のマネージド・オーケストレーションを組み合わせた中間的な立場を提供します。

業界別では、使用事例の選択とソリューション・アーキテクチャの両方が重要です。銀行、金融サービス、保険の分野では、厳格なコンプライアンス管理と強固な不正検知機能が求められます。ヘルスケア組織は、データプライバシーとリアルタイムの臨床洞察を重視します。ITおよび通信環境では、ネットワーク・テレメトリーやカスタマー・エクスペリエンス管理のために、高スループット、低レイテンシーの処理が要求されます。製造業では、予知保全やオペレーショナル・インテリジェンスなどの産業用ユースケースに加え、自動車やエレクトロニクスのサブドメインでは、特殊なセンサーや制御データ要件が導入されています。小売業と電子商取引では、リアルタイムのパーソナライゼーションとトランザクションの整合性が優先されます。

最後に、ストリーミング・アナリティクスがビジネス上の価値を即座に実現する使用事例を紹介します。コンプライアンスとリスク管理アプリケーションは、継続的なモニタリングとルール実施を必要とします。不正検知システムは、トランザクション・ストリーム全体のパターン認識から利益を得ます。モニタリングとアラート機能により、安定した運用が可能になり、運用インテリジェンスにより、異種の信号が集約され、迅速なトラブルシューティングが可能になります。予知保全はセンサーとマシン・データを活用してダウンタイムを削減し、リアルタイム・パーソナライゼーションはクリック・ストリームと顧客とのインタラクション・データを活用してエンゲージメントを促進します。これらの使用事例を適切なコンポーネントの選択、データソース戦略、導入形態にマッピングすることは、技術的制約とビジネス目標の両方を満たすソリューションを設計するために不可欠です。

規制の圧力、インフラの成熟度、垂直的な需要における地域的なコントラストが、世界中でストリーミング分析の展開とガバナンスの選択を際立たせています

各地域のダイナミクスによって、ストリーミング分析の優先順位と採用パターンが異なり、規制体制、インフラの成熟度、垂直集中の影響を受けます。南北アメリカでは、成熟したクラウドエコシステムと強力なベンダーの存在が、リアルタイムパーソナライゼーションやオペレーショナルインテリジェンスといった高度なユースケースの実験を後押ししています。南北アメリカ市場には、金融サービス、小売、テクノロジー企業が集中しており、エッジファースト・アーキテクチャとクラウドネイティブ・プロセッシングの両方に投資し、レイテンシーとスケールのバランスを考慮しています。

欧州、中東・アフリカは複雑な規制状況にあり、データ保護と主権に関する規則が導入の意思決定に影響します。この地域の企業は、金融やヘルスケアなどの分野でのコンプライアンス義務により、規制対象のワークロードに対してプライベートクラウドのオプションやオンプレミスの導入を重視しています。さらに、産業界のデジタル化をめぐる地域的な取り組みにより、生産性の向上とダウンタイムの削減のためにリアルタイムの監視と予知保全が優先される製造業のサブセグメントでの導入が重点的に進められています。

アジア太平洋地域の特徴は、急速な普及曲線、モバイルとIoTの広範な普及、通信とeコマースの成長に後押しされた大規模な商業展開です。同地域では、産業やスマートシティにおけるエッジファーストの実装と、消費者向けサービスのための大規模なクラウドベースの実装が混在しています。また、サプライチェーンや地域の製造拠点も、ハードウェアの調達や展開のトポロジーに影響を与えるため、エッジ、クラウド、ハイブリッドモデルへのバランスの取れたアプローチを促しています。

すべての地域において、ベンダーと導入企業は、導入設計の際に、地域特有のネットワーク・トポロジー、期待されるレイテンシー、人材の利用可能性を考慮する必要があります。国境を越えたデータフロー、ローカライゼーション要件、地域のクラウドサービスエコシステムは、集中オーケストレーションと分散処理のアーキテクチャ上のトレードオフを形成します。技術的な選択肢を地域の規制やインフラの実態に合わせることで、企業は運用の回復力とコンプライアンス態勢の両方を最適化できます。

処理能力、運用ツール、マネージドサービス、垂直統合の各ベンダーの差別化が、選択基準とパートナーシップモデルをどのように再構築しているか

ストリーミング分析エコシステムのベンダーは、処理能力の深さ、運用ツール、マネージドサービス、業種別統合など、いくつかの軸で差別化を図っています。大手プロバイダーは、パターン検出と時間分析をサポートするために、複雑なイベント処理とリアルタイムのオーケストレーションに特化した機能に投資しており、同時に、広帯域幅のビデオや低消費電力のセンサーネットワークなどの多様なソースからの取り込みを簡素化するために、統合レイヤーを強化しています。エンド・ツー・エンドのイベント・トレースやランタイム診断など、強力な観測可能性機能を提供する企業は、監査可能性と運用予測可能性を優先する企業バイヤーから注目を集めています。

サービスプロバイダは、パッケージ化されたマネージドサービスや、導入の摩擦を減らす成果志向の契約など、ポートフォリオを拡大しています。これらのサービスには、クラスターのプロビジョニング、自動スケーリング、24時間365日の運用サポートが含まれることが多く、企業はドメイン分析やモデル開発に集中することができます。同時に、ソフトウェアベンダーは、SDK、コネクター、宣言型ルールエンジンによって開発者のエクスペリエンスを向上させ、反復サイクルを短縮し、ビジネスアナリストがストリーミングロジックにより直接貢献できるようにしています。

企業は既存のデータレイク、観測プラットフォーム、セキュリティフレームワークと統合できる柔軟なスタックを必要としているため、相互運用性のパートナーシップとオープンスタンダードが競争上の優位性になってきています。オンプレミス、プライベートクラウド、公開クラウドの展開間で明確な移行経路を提供する会社は、長期的なポータビリティとリスク軽減を求めるバイヤーを取り込むのに有利な立場にあります。最後に、事前に構築されたコネクター、リファレンスアーキテクチャ、検証済みのユースケーステンプレートを通じて、各業界に強い専門性を示すベンダーは、業界固有の導入におけるTime-to-Valueを加速させ、ポイントソリューションベンダーではなく、戦略的パートナーとして見なされるようになっています。

リスクを低減し、価値実現までの時間を短縮する、ポータブルでガバナンスが効いた成果主導型のストリーミング分析機能を構築するための、経営幹部向けの実践的なロードマップ

リーダーは、エッジ、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドの各環境における移植性を確保するために、アーキテクチャのモジュール化を優先すべきです。取り込み、処理、可視化に疎結合のコンポーネントと標準インターフェースを採用することで、企業はサプライチェーン、規制、パフォーマンスの制約に応じてワークロードをシフトできる柔軟性を維持できます。このアプローチは、ベンダーのロックインを低減し、ビジネスリスクの許容範囲に沿った段階的な近代化を可能にします。

ガバナンスと可観測性への投資は、オプションではなく、基礎的なものとして扱われなければならないです。ストリーミング・パイプラインに堅牢なトレース、リネージ、モデル監視を実装することで、オペレーショナル・リスクを軽減し、コンプライアンス要件をサポートします。また、これらの機能は、データエンジニア、コンプライアンス担当者、ビジネス利害関係者がイベントフローと意思決定結果を共有できるようになるため、部門横断的なコラボレーションを強化します。

テクノロジーの選択と測定可能なビジネス成果を一致させる使用事例優先のロールアウト戦略を採用します。統合パス、レイテンシプロファイル、および意思決定の精度を検証する、インパクトの大きい、範囲を絞ったパイロットから開始します。このようなパイロットを利用して、運用ランブックを確立し、ルール管理、インシデント対応、継続的改善のための社内能力を構築します。スケーリングは検証済みのパターンに従い、ストリーミングロジックの自動テストとデプロイメントパイプラインを組み込みます。

契約上の柔軟性、移行ツールのサポート、サプライチェーンソーシングの透明性を重視し、サプライヤー戦略を強化します。関税や地政学的な不確実性が重要な場合は、複数の地域で製造していることを証明できるベンダーや、関税の影響を受けやすいハードウェアアプライアンスからソフトウェアを切り離せるベンダーを選ぶ。最後に、イベントドリブンアーキテクチャ、ストリームプロセッシングパラダイム、ドメイン固有のアナリティクスに重点を置いた的を絞ったトレーニングを通じて社内チームのスキルアップを図り、外部コンサルタントへの依存を減らし、採用を加速させる。

信頼性の高いストリーミング解析の知見を構築するために、実務者へのインタビュー、技術文書のレビュー、相互検証を組み合わせた透明性の高い多方式調査アプローチ

本エグゼクティブサマリーで示す洞察は、技術的な軌跡と実務者の経験の両方を把握するために設計された、1次調査と2次調査の統合から得られたものです。一次調査には、さまざまな業界の技術リーダーや実務家との構造化インタビュー、ストリーミングソリューションの設計を担当するアーキテクトとのワークショップ、実用的なトレードオフを示す実装事例のレビューなどが含まれます。これらの取り組みにより、レイテンシ予算、統合の複雑さ、ガバナンス要件といった現実世界の制約を理解することができました。

2次調査では、技術的なホワイトペーパー、ベンダーの文書、および一般に公開されている規制のガイダンスを体系的にレビューし、機能、コンプライアンスへの影響、および進化する標準に関する事実の正確性を確認しました。必要に応じて、ベンダーのロードマップや製品リリースノートを参照し、処理エンジン、観測可能性ツール、マネージド・サービスの機能開発を追跡しました。分析手法としては、実務家の証言と文書や観察された導入パターンとを比較し、繰り返されるテーマを浮き彫りにし、異なる戦略を特定する、三角測量（triangulation）を重視しました。

アナリストは、発見を構造化するためにレイヤードフレームワークを適用し、インフラストラクチャとソフトウェアコンポーネントをサービスモデル、データソースの特性、組織力学、および垂直特有の制約から分離しました。これによって、ユースケースや展開の選択に対する能力の一貫したマッピングが可能になりました。調査プロセス全体を通じて、複数の情報源にまたがる主張を検証し、運用パフォーマンスや採用に関連する主張について裏付けとなる証拠を求めることで、偏りを排除することに注意を払いました。

ストリーミングデータを競争優位に転換するための決定的要因として、移植性、ガバナンス、成果の整合性を強調した簡潔な総合結果

ストリーミング・アナリティクスは、もはや実験的な能力ではなく、即時性と回復力を備えた運用を目指す企業にとって戦略的なイネーブラーです。高度な処理エンジン、マネージド運用モデル、エッジコンピューティングの融合により、実行可能な使用事例が拡大し、新たなアーキテクチャの選択肢が生まれました。関税のような政策開発により、調達の複雑さが増し、世界情勢の変化に適応できるモジュール式でポータブルなソリューションへの移行が促されています。導入に成功している企業は、技術の選択とガバナンス、観測可能性、測定可能な価値を実証する使用事例優先の展開計画とのバランスをとっています。

意思決定者は、ストリーミング分析への投資を、移植性、運用の透明性、特定のビジネス成果との整合性というレンズを通して見るべきです。モジュラーアーキテクチャ、厳格なモニタリング、サプライヤーの柔軟性を優先することで、企業はリスクを軽減し、継続的なインテリジェンスのメリットを享受することができます。そのためには、人材、プロセス、テクノロジーへの協調的な投資と、規制、経済、サプライチェーンの変化に対応したピボット能力を維持しつつ、検証済みのパイロット版を本番稼動に移行させるための明確な計画が必要です。

まとめると、戦略的な明確さと規律ある実行力を兼ね備えた組織は、ストリーミング・データを持続的な競争上の優位性に転換するための最良の立場に立つことになります。このサマリーにある洞察は、リーダーが行動の優先順位をつけ、ベンダーの能力を評価し、スケーラブルで統御された、インパクトの大きい展開につながるパイロット計画を立てるのに役立つことを意図しています。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• ハイブリッドクラウド全体でスケーラブルなリアルタイムストリーミング分析を実現するコンテナ化されたマイクロサービスアーキテクチャの採用
• エンドツーエンドのガバナンスを備えたバッチおよびストリーミングパイプラインをオーケストレーションするための統合データファブリックの開発
• 分散型IoT環境における1秒未満の遅延データ処理を実現するエッジコンピューティングノードの実装
• 金融サービスにおける高スループット異常検出に特化したGPUアクセラレーションプラットフォームの登場
• 規制遵守のためのストリーミング分析内でのプライバシー保護連合学習技術の統合

第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年

第7章 AIの累積的影響、2025年

第8章 ストリーミング分析市場：コンポーネント別

• サービス
  • マネージドサービス
  • プロフェッショナルサービス
• ソフトウェア
  • 複合イベント処理（CEP）システム
  • データ統合とETLツール
  • リアルタイムデータ処理エンジン
  • ストリーム監視および可視化ツール

第9章 ストリーミング分析市場：情報源別

• クリックストリームデータ
• ログ・イベントデータ
• センサー・機械データ
• ソーシャルメディアデータ
• 取引データ
• ビデオ・オーディオのストリーム

第10章 ストリーミング分析市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第11章 ストリーミング分析市場：展開モード別

• クラウド
  • プライベートクラウド
  • パブリッククラウド
• オンプレミス

第12章 ストリーミング分析市場：業界別

• 銀行金融サービスと保険
• ヘルスケア
• IT・通信
• 製造業
  • 自動車
  • エレクトロニクス
• 小売・Eコマース

第13章 ストリーミング分析市場：使用事例別

• コンプライアンスとリスク管理
• 不正行為検出
• 監視とアラート
• 運用インテリジェンス
• 予知保全
• リアルタイムパーソナライゼーション

第14章 ストリーミング分析市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋

第15章 ストリーミング分析市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第16章 ストリーミング分析市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第17章 競合情勢

• 市場シェア分析、2024年
• FPNVポジショニングマトリックス、2024年
• 競合分析
  • Google LLC by Alphabet Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Altair Engineering Inc.
  • Amazon.com, Inc.
  • Cisco Systems, Inc.
  • Confluent, Inc.
  • Crosser Technologies AB
  • DataStax, Inc.
  • EsperTech Inc.
  • Fujitsu Limited
  • Impetus Technologies, Inc.
  • INETCO Systems Limited
  • Informatica Inc.
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • Kx Systems
  • Lightbend, Inc.
  • Materialize, Inc.
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • SAS Institute Inc.
  • Software AG
  • Striim, Inc.
  • Striim, Inc.
  • Tibco Software Inc.
  • WSO2 LLC