MLOPS-Marktgröße, Share & Covid-19-Impact-Analyse, nach Einsatz (Cloud, On-Premise und Hybrid), nach Unternehmenstyp (KMU und große Unternehmen), nach Endbenutzer (IT & Telecom, Healthcare, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere) und regionale Prognose, 2025–2032, 2025–2032

Die globale MLOPS -Marktgröße wurde im Jahr 2024 mit 1,58 Milliarden USD bewertet. Der Markt wird voraussichtlich von 2,33 Milliarden USD im Jahr 2025 auf 19,55 Milliarden USD bis 2032 wachsen, was im Prognosezeitraum einen CAGR von 35,5% aufwies. Nordamerika dominierte den globalen MLOPS -Markt mit einem Anteil von 36,21% im Jahr 2022.

MLOPS bezieht sich auf maschinelles Lernen. Es ist eine wesentliche Funktion von ML Engineering, die sich der Vereinfachung des Verfahrens der Einnahme widmetmaschinelles LernenModelle zur Produktion und dann überwachen und aufrechterhalten. Zu den herausragenden Komponenten dieser Lösungen gehören unter anderem Modelltraining, Modelltest und Validierung, Bereitstellung, automatisierte Modellvalidierung sowie kontinuierliche Bereitstellung und Bereitstellung.

Solche herausragenden Merkmale und Fähigkeiten dieser Lösungen bieten Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, DevOps und anderen besser Skalierbarkeit, Effizienz und helfen, das Risiko zu minimieren. Daher fördern verschiedene Marktteilnehmer ihre Lösungen, um die Notwendigkeiten und Anforderungen der Benutzer zu erfüllen. Zum Beispiel,

• Im April 2023,Clearml kündigte die Einführung neuer Funktionen für kontinuierliche ML für Open-Source-Mlops an, um die wachsende Nachfrage auf den globalen Märkten zu erfüllen. Es veröffentlichte eine neue Funktionalität, die als Sneak Peek -Anwendung bekannt ist. Es ermöglicht ClearML Enterprise -Benutzern, eine Anwendung direkt aus ihrem Entwicklungsökosystem bereitzustellen.

Covid-19-Auswirkungen

Änderung der Datenmuster und Algorithmen inmitten von Marktexpansion von Pandemien angetrieben 

Die weit verbreitete Covid-19-Pandemie brachte verschiedene Veränderungen in verschiedenen Branchen mit sich, wobei alles auf Online-Kanäle und Fernarbeit verlagerte. Aufgrund der enormen Veränderungen der wirtschaftlichen Aktivitäten und des menschlichen Verhaltens aufgrund der Selbstisolation, der sozialen Distanzierung, der Sperrung und anderer Umstände der Pandemie.

Diese Verschiebungen führten zu kontinuierlich veränderten Datenmustern, die schließlich die Vorhersagefähigkeit von maschinellen Lernmodellen verschlechterten. Sie wurden entwickelt, geschickt und auf Datenalgorithmen verifiziert, die nicht mehr anwendbar waren.

Mechanismen sollten in geeigneter Form sein, um Fehler in fortlaufender Weise zu verfolgen und zu identifizieren und die Implementierung von Vorhersagemodellen für dynamisch ändernde Ökosysteme zu ermöglichen und gleichzeitig die Genauigkeit zu erhalten. Andernfalls würden diese Modelle für maschinelles Lernen veraltet sein und Ergebnisse erzielen, die für die Unternehmen nicht mehr produktiv oder genau sind.

Solche Umstände und Errungenschaften zur Erreichung der Effizienz und Produktivität von Modellen für maschinelles Lernen haben zum Wachstum der Nachfrage des Marktes nach solchen Lösungen beigetragen. Verschiedene Hauptakteure führten auch neue Funktionen und Lösungen für ihre Kunden ein und lieferten bessere Kundenerlebnisse. Zum Beispiel,

• Im November 2020,Iguazio und AWS haben zusammengearbeitet, um Unternehmen die Vorteile der Entwicklung von Sagemaker und der Installation von KI effizient, schnell und nahtlos mithilfe von Iguazios maschinellem Lernbetrieb als vollständig integrierte Lösung zu bieten.

Daher trugen enorme Veränderungen der wirtschaftlichen Aktivitäten, des menschlichen Verhaltens und der Datenmuster zur erhöhten Nachfrage nach diesen Lösungen während der Pandemie bei.

MLOPS -Markttrends

Implementierung von AutomL innerhalb von MLOPS -Modellen zum Aufschwingen des Marktwachstums

Die automatische Automatisierung der gesamten Pipeline für maschinelles Lernen von der Datenbearbeitung bis hin zu Installationen macht es demokratisierte ML für Benutzer mit weniger Fachwissen zugänglich. Automl bietet mehrere einfache und verfügbare Lösungen, die kein vordefiniertes Fachwissen für maschinelles Lernen umfassen.

Bei der automatischen Automatisierung der meisten Datenkennzeichnungsverfahren werden die Wahrscheinlichkeiten des menschlichen Fehlers erheblich minimiert. Es reduziert die Personalkosten und ermöglicht es Unternehmen, sich mehr auf die Datenanalyse zu konzentrieren.

Automl versucht, das gesamte Verfahren zu vereinfachen, indem einige manuell erschöpfende Schritte im Training eines ML -Modells automatisiert werden, das die Auswahl der Merkmale, die Modellauswahl, die Modellabstimmung und die Modellbewertung umfasst. Verschiedene Cloud -Plattformen wie Amazon Sagemaker, Data Robot AI -Plattform und Microsoft Power BI bieten ihre exklusiven Automl -Lösungen. Zum Beispiel,

• Im November 2022,Amazon kündigte den Start von Sagemaker Autopilot direkt von Amazon Sagemaker Pipelines an, um die MLOPS -Industrie mühelos zu mechanisieren. Es ermöglicht die Mechanisierung eines End-to-End-Prozesses bei der Entwicklung maschineller Lernmodelle unter Verwendung von Autopilot und der Einbeziehung von Modellen in konsequente CI/CD-Schritte.

Die Vorteile der Kombination von Automl mit maschinellem Lernvorgängen helfen Unternehmen dabei, überlegene ML -Modelle effizienter, zu geringeren Kosten zu schaffen und die Skillset -Lücke zu bewältigen.

Solche Faktoren treiben die Umsetzung von AutomL über solche Lösungen hinweg und erhöhen dadurch das Wachstum des MLOPS -Marktes.

Laden Sie ein kostenloses Muster herunter um mehr über diesen Bericht zu erfahren.

MLOPS -Marktwachstumschancen

Steigende Notwendigkeit, die Leistung des maschinellen Lernens zu verbessern, um das Marktwachstum voranzutreiben

Das kontinuierliche Fortschreiten von maschinellen Lernmechanismen, Mainstreaming von ML-gesteuerten Lösungen und großflächige Produktionsrollouts gewinnen schnell an Dynamik. Verschiedene Gründe, die die Leistung von maschinellen Lernmodellen beeinflussen, umfassen die experimentelle und manuelle Prüfung der ML, die manuelle Verfolgung der Datenabhängigkeit, die Komplexität von Modellen und die steigende ML -Mechanik -Schulden. Solche Faktoren beeinflussen die Effizienz von ML -Modellen, die dem ML -Modell bei der Ausführung von ML -Projekten fehlt. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten befinden sich nur 47% der KI/ML -Modelle für Geschäftsbereiche in die Produktionsphase, da verschiedene Funktionen für maschinelles Lernen fehlten.
• Laut einer Umfrage nach Algorithmie ist der am häufigsten genannte Grund für den Modellversagen die Datendrift, die auftritt, wenn die in der Schulung verwendeten Daten das Modell nicht mehr genau reale Daten widerspiegeln. Es wurde beobachtet, dass 60% der Datenexperten mindestens 20% ihrer Zeit für die Modellwartung ausgeben.

Daher bewegen Unternehmen und Datenfachleute diese Lösungen für eine bessere Effizienz und stellen sicher, dass diese Modelle optimal funktionieren. Zum Beispiel,

• Laut Datenspezialisten in Branchen haben 97% der Benutzer, die maschinelles Lernen implementiert haben, eine signifikante Verbesserung und bessere Ergebnisse mit einer größeren Automatisierung, verbesserten Robustheit, besserer Produktivität und anderen.

Solche Faktoren und die Notwendigkeit, die Leistung zu erhöhen, steigern das Wachstum dieser Lösungen auf dem Markt.

Rückhaltefaktoren

Mangelnde Fähigkeit, Sicherheit in MLOPS -Umwelt zu bieten, um das Marktwachstum zu beeinträchtigen

Das maschinelle Lernen funktioniert regelmäßig für sensible Projekte mit sehr kritischen Daten. Daher ist sicherzustellen, dass das Ökosystem für die langfristige Leistung des Projekts von entscheidender Bedeutung ist. Zum Beispiel,

• Nach demkünstliche Intelligenz (KI)Adoptionsbericht von IBM, ungefähr jedes von fünf Unternehmen stellt Schwierigkeiten bei der Sicherung der Datensicherheit an. Eine wachsende Anzahl von Datenfachleuten befasst sich daher als eines der entscheidenden Probleme.

Oft sind sich den Benutzern nicht bewusst, dass sie zahlreiche Schwachstellen haben, die eine Chance für schelmische Angriffe bedeuten. Außerdem ist die Verarbeitung veralteter Bibliotheken das häufigste Problem für Unternehmen.

Darüber hinaus ist der Sicherheitsrückgang mit den Modellendpunkten und Datenpipelines verbunden, die nicht angemessen gesichert sind. Diese potenziell öffentlich zugängliche, entscheidende Daten aussetzen, die sich auf die Datensicherheit in der MLOPS -Umgebung auswirken können.

Daher kann die Aufrechterhaltung der Sicherheit für die Umgebung für maschinelles Lernen ein einstweiliger Faktor sein. Es kann die Effizienz und Produktivität von maschinellen Lernmodellen behindern und sich auf das Geschäft der Unternehmen auswirken.

MLOPS -Marktsegmentierungsanalyse

Durch Bereitstellungsanalyse

Kombinierte Merkmale der Cloud- und On-Premise-Architektur, um das hybride Segmentwachstum voranzutreiben

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in Cloud, On-Premise und Hybrid eingeteilt.

Das Hybridsegment wird voraussichtlich den Markt mit einer führenden CAGR im prognostizierten Zeitraum dominieren. Die Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Kosten und Richtlinien veranlassen die meisten Unternehmen, Architekturansätze zu verfolgen, die Cloud und lokale Rechenzentren umfassen. Daher investieren die Marktteilnehmer strategisch in die Förderung hybrider Lösungen. Zum Beispiel,

• Im Juni 2022,Domino Data Lab führte eine hybride MLOPS-Architektur ein, die künftig modellbetriebene Unternehmen im Maßstab. Es ermöglicht Unternehmen, die Datenwissenschaftsarbeit in verschiedenen geografischen Regionen, vor Ort und sogar über mehrere Wolken schnell zu kontrollieren, zu skalieren und zu orchestrieren.

Das Cloud-Segment machte 2024 den höchsten Marktanteil von MLOPS aus. Die Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud-basierten Bereitstellung machen sie zur idealen Wahl für Fachkräfte. Ein Multi-Cloud-Bereitstellungsbereich hilft als robuste Grundlage für ML-Geschäftsbetriebe. Es ist aufgrund seiner eingebauten Elastizität und der Zugänglichkeit einer kostengünstigen Lagerung sowie des Werts als Entwicklungsumgebung zurückzuführen.

Durch Unternehmenstypanalyse

Einfache Verfügbarkeit von Open-Source-Lösungen zur Erhöhung der Einführung der MLOPS-Technologie zwischen KMU

Nach dem Unternehmenstyp wird der Markt in KMU und große Unternehmen geschnitten.

Es wird vorausgesagt, dass das KMU -Segment während des Prognosezeitraums aufgrund der Verwendung maschineller Lernvorgänge zwischen KMU mit dem höchsten CAGR wächst. Außerdem sind verschiedene Open-Source-Lösungen für maschinelles Lernen verfügbar und sind für KMU leicht zugänglich, was zu ihrem Marktanteil beitragen würde. Verschiedene Open-Source-Lösungen umfassen MLFlow, DeepChecks, Zenml, Metaflow und Seldon Core.

Das Segment Large Enterprises war im Jahr 2024 den höchsten Marktanteil. Da große Unternehmen mit größeren Datenmengen umgehen müssen, ist die Einführung solcher Lösungen zwischen diesen Arten von Unternehmen höher. Es bietet große Unternehmen eingehende Analyse und Korrekturen in größeren Modellprojekten für maschinelles Lernen. Außerdem hilft es, die Produktionsentwicklung mit Demokratisierung und bessere Entscheidungsfindung in größerem Maßstab zu optimieren.

Durch Endbenutzeranalyse

Erfahren Sie, wie unser Bericht Ihr Geschäft optimieren kann, Sprechen Sie mit einem Analysten

Höhere Implementierung des Betriebs des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, um die Marktentwicklung zu erweitern

Durch Endbenutzer wird der Markt in IT & Telecom, Healthcare, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere (Werbung, Transport) eingeteilt.

Das Gesundheitssegment führt aufgrund der Implementierung maschineller Lernen im Gesundheitswesen mit dem höchsten CAGR. Da diese Lösungen dazu beitragen, verschiedene Gesundheitsfunktionen wie Arzneimittelentdeckungsverfahren zu optimieren, die Analyse der Behandlungsberichte der Patienten zu unterstützen, die medizinische Versorgung für Patienten zu personalisieren und vieles mehr, ist die Verwendung dieser Lösungen im Gesundheitswesen zugenommen.

• Im November 2023,Philips beschleunigte KI-gesteuerte Lösungen mit der MLOPS-Plattform, die bei Amazon Sagemaker entwickelt wurde. Philips verwendet künstliche Intelligenz in mehreren Bereichen wie Diagnostik, Bildgebung, persönlicher Gesundheit, Therapie und vernetzter Versorgung.

Das it &TelekommunikationSegment machte den höchsten Marktanteil von 2022 aus. Diese Lösungen helfen IT-Fachleuten, die Effektivität und Effizienz zu verbessern, indem ML-angetriebene Erkenntnisse eingesetzt werden. Es hilft, IT -Architektur zu überwachen und zu verwalten und gleichzeitig die Operationen und Ressourcenzuweisungen zu optimieren. Im Telekommunikationssektor werden diese Lösungen verwendet, um den Netzwerkoperationen zu erweitern und Ausfallzeiten zu minimieren. Die Automatisierung ermöglicht es Telekommunikationsanbietern, ML -Modelle einfach und schnell zu identifizieren und schnell von Dienststörungen und Netzwerkproblemen zu beheben.

Regionale Erkenntnisse

Geografisch wird der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika und im asiatisch -pazifischen Raum untersucht.

Um weitere Informationen zur regionalen Analyse dieses Marktes zu erhalten, Laden Sie ein kostenloses Beispiel herunter

Nordamerika war im Jahr 2024 den höchsten Marktanteil. Die Region macht die maximalen technologischen Fortschritte für maschinelles Lernen in verschiedenen Sektoren wie Banken, Einzelhandel, Automobile, Gesundheitswesen und vielen anderen aus. Außerdem investieren verschiedene Pharma- und P & C -Versicherungsakteure in ML -Technologien für Business Innovation. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten war der Bankensektor in den USA ein frühzeitiger Anwender von Technologien für maschinelles Lernen. Beispielsweise haben neun der zehn besten Banken in den USA Rollen ausgewählt, die für die Festlegung und Implementierung von maschinellen Lernvorgängen zugewiesen wurden. 

Solche neuen geschäftlichen Innovationen und technologischen Investitionen tragen zur Entwicklung des Marktwachstums in der Region bei.

Erfahren Sie, wie unser Bericht Ihr Geschäft optimieren kann, Sprechen Sie mit einem Analysten

Laut Fortune Business -Erkenntnissen wird im Prognosezeitraum der asiatisch -pazifische Raum mit einer führenden CAGR im Prognose geschätzt. Wachsende Investitionen und eine tiefere Einführung von KI, maschinellem Lernen und Big Data haben lukrative Marktchancen in der Region eröffnet. Das Wachstum von ML im digitalen Gesundheitssektor in Südkorea, die Implementierung von KI und maschinellem Lernen in Japan sowie steigende KI/ML -Investitionen in Indien haben zum Marktwachstum der Region beigetragen. Zum Beispiel,

• Im Dezember 2021,NXTGEN, ein Anbieter von Rechenzentrum und Cloud Technologies, kündigte die Einführung von MLOPS als Serviceangebot in Zusammenarbeit mit Katonic.ai an. Das Unternehmen soll diese Plattform für Datenwissenschaftsfachleute und Dateningenieure zu null Kosten und zur umfassenderen Einführung der Datenwissenschafts- und Datenanalysepraxis in Indien anbieten.

Lösungen für maschinelles Lernbetrieb gewinnen in europäischen Ländern umgehend Einnahmeaktien mit zahlreichen neuen Initiativen und Möglichkeiten zur Unterstützung ihrer Entwicklung und Umsetzung. Die Top-Forschungsinstitute in Deutschland bieten Dateningenieuren und Wissenschaftlern ausreichend Möglichkeiten. Auch die KI/ML -Ausgaben in verschiedenen europäischen Ländern, darunter Frankreich, Deutschland, Spanien, Italien und Großbritannien, treiben das Marktwachstum in der Region vor. Die steigende Anzahl von Startups trägt auch zur Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen in der Region bei. Zum Beispiel,

• Im Oktober 2023,Zenml hat eine Finanzierung von 7,3 Millionen USD für die Straffung des maschinellen Lernens in Deutschland sichergestellt. Die Finanzierung ist eine starke Unterstützung und Traktion für die Open-Source-Plattform für maschinelles Lernbetrieb Zenml, die vorschlägt, die Verfahren des Konstruktions-, Bereitstellungs- und Umgangs mit ML-Modellen zu vereinfachen.

Zahlreiche Faktoren wie der Eintritt maschineller Lernakteure und die wachsende Umsetzung von KI/ML -Technologien in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Bankwesen, Einzelhandel und anderen im Nahen Osten und Afrika und Südamerika führten zum Wachstum des Marktanteils in der Region. Darüber hinaus tragen die technologischen Ausgaben und Start -up -Finanzierung für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und vieles mehr in diesen Regionen zum Marktfortschritt bei.

Liste der wichtigsten Unternehmen im MLOPS -Markt

Wachsende Investitionen und Kooperationen stärken weltweit die Geschäftsposition der wichtigsten Akteure auf dem Markt

Die Hauptakteure sind daran interessiert, neue ML -Modelltechnologien im gesamten Gesundheitswesen, BFSI, IT- und Telekommunikationssektoren und viele andere einzubeziehen. Die Innovation neuer Lösungen mit absichtlichen Mechanismen, um zahlreiche große Unternehmen und KMU zu dienen, ist eine der wichtigsten Strategien, die wichtige Akteure anwenden. Darüber hinaus bilden die Marktteilnehmer strategisch Partnerschaften mit neuen Produkteinführungen und investieren in mehrere Startups für die weltweite Geschäftserweiterung.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

• Datarobot, Inc. (UNS.)
• Domino Data Lab, Inc.(UNS.)
• Amazon Web Services, Inc. (USA)
• Microsoft(UNS.)
• IBM Corp (USA)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)
• Allegro Ai. (Clearml) (Israel)
• MLFlow (USA)
• Google (USA)
• Cloudera, Inc.(UNS.)

Schlüsselentwicklungen der Branche:

• November 2023:Datarobot kündigte eine neue Allianz mit Cisco an und führte die MLOPS-Lösung für die Cisco FSO-Plattform (Full-Stack Observability) ein, die mit Partner Evolutio entwickelt wurde. Die neue Lösung bietet die Beobachtbarkeit der Business-Grade für generative AL und die prädiktive KI, hilft bei der Optimierung und Skalierung von Bereitstellungen und steigert den Geschäftswert für Kunden.
• April 2023:MLFlow führte MLFlow 2.3 ein, das Upgrade auf die Open-Source-ML-Plattform mit neuen Funktionen und LLMOP-Unterstützung. Es wird mit erfinderischen Merkmalen kombiniert, die seine Fähigkeit erweitern, große Sprachmodelle (LLM) bereitzustellen und zu verwalten und LLMs in die verbleibenden ML -Operationen einzubeziehen.
• März 2023:Striveworks hat sich mit Microsoft zusammengetan, um die Chariot Mlops -Plattform im öffentlichen Segment bereitzustellen. Mit der Integration können Organisationen diese Plattform von Streitaborten, Chariot, nutzen, um ihren vollständigen Modelllebenszyklus auf der skalierbaren Infrastruktur von Azure zu erreichen.
• Januar 2023:Domino Data Lab hat sein Partnerprogramm mit fortgeschrittenen Angeboten erweitert, um Data Science Innovation voranzutreiben. Die Partner -Impuls nimmt mit neuer Schulung, Akkreditierungen und autorisierten Ökosystem -Assimilationen zu, um Partnern anhaltende Funktionen und Kenntnisse des maschinellen Lernens zu bieten.
• November 2022:In Zusammenarbeit mit Aporia kündigte Clearml die Einführung einer Full-Stack-Mlops-Plattform zur Automatisierung und Orchestrierung von Workflows für maschinelle Lernen im Maßstab sowie zur Unterstützung von ML- und Dateningenieuren und DevOps-Teams bei der Perfektionierung ihrer ML-Pipelines an. Mit der Allianz können DevOps-Teams und Datenwissenschaftler die kollektive Kraft von Aporia und Clearml nutzen, um ihre Zeit-zu-Eins-Eins-Wert-Zeit erheblich einzudämmen, indem sichergestellt wird, dass die ML-Projekte erfolgreich abgeschlossen sind.

Berichterstattung

Der Marktbericht bietet eine weitreichende Analyse des Marktes und zeigt wichtige Merkmale wie führende Anbieter, Produktlinien und Entwicklung neuer Lösungsanwendungen. Darüber hinaus gibt es Einblicke in die neuesten Marktbereitungen und liefert Einblicke in die entscheidenden Branchenerweiterungen. Zusätzlich zu den oben genannten Aspekten kombiniert der Bericht zahlreiche Dynamik, die in den letzten Jahren zur Marktentwicklung beigetragen haben.

Rahmen und Segmentierung melden