MLOps 시장 규모, 점유율 및 COVID-19 영향 분석, 배포별(클라우드, 온프레미스 및 하이브리드), 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 최종 사용자별(IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 기타) 및 지역별 예측, 2025–2032

전염병 연료 시장 확장 속에서 데이터 패턴 및 알고리즘의 변화 

광범위한 Covid-19 Pandemic은 다양한 산업에서 다양한 변화를 가져와 모든 것을 온라인 채널과 원격 작업으로 전환했습니다. 자기 분리, 사회적 거리, 폐쇄 및 기타 전염병의 경제 활동과 인간 행동의 막대한 변화로 인해.

이러한 변화는 지속적으로 변화하는 데이터 패턴을 초래하여 결국 머신 러닝 모델의 예측 능력을 저하시켰다. 그들은 더 이상 적용 할 수없는 데이터 알고리즘에 대해 개발, 숙련 및 검증되었습니다.

메커니즘은 지속적인 방식으로 오류를 추적하고 식별하고 정확도를 유지하면서 동적으로 변화하는 생태계를 구현할 수있는 적절한 형태이어야합니다. 그렇지 않으면, 이러한 기계 학습 모델은 구식이되어 기업에 더 이상 생산적이거나 정확하지 않은 결과를 낳을 수 있습니다.

기계 학습 모델의 효율성과 생산성을 달성하기위한 이러한 상황과 달성은 이러한 솔루션에 대한 시장의 수요 증가에 기여했습니다. 다양한 주요 플레이어는 고객을위한 새로운 기능과 솔루션을 도입하고 더 나은 고객 경험을 제공했습니다. 예를 들어,

• 2020 년 11 월 Iguazio와 AWS는 협력하여 비즈니스에 Sagemaker를 개발하고 AI를 완전히 통합 된 솔루션으로서 Iguazio의 기계 학습 운영 플랫폼을 효율적이고 빠르게 설치하는 이점을 제공했습니다.

따라서 경제 활동, 인간 행동 및 데이터 패턴의 막대한 변화는 전염병 동안 이러한 솔루션에 대한 수요 증가에 기여했습니다.

Mlops 시장 동향

시장 성장을 거부하기 위해 MLOPS 모델 내에서 자동 구현

데이터 처리에서 설치에 이르기까지 전체 머신 러닝 파이프 라인을 자동화하면 민주화 된 ML을 통해 전문 지식이 적은 사용자가 액세스 할 수 있습니다. Automl은 사전 정의 된 기계 학습 전문 지식이 포함되지 않는 몇 가지 간단하고 사용 가능한 솔루션을 제공합니다.

ML이 대부분의 데이터 라벨링 절차를 자동화하면 인간 오류의 확률이 상당히 최소화됩니다. 인사 비용을 줄이고 기업이 데이터 분석에 더 집중할 수 있도록합니다.

Automl은 기능 선택, 모델 선택, 모델 튜닝 및 모델 평가를 포함하여 ML 모델을 훈련시키는 데있어 수동으로 철저한 단계를 자동화하여 전체 절차를 단순화하려고 시도합니다. Amazon Sagemaker, Data Robot AI Platform 및 Microsoft Power BI와 같은 다양한 클라우드 플랫폼은 독점적 인 Automl 솔루션을 제공합니다. 예를 들어,

• 2022 년 11 월, 아마존은 MLOPS 산업을 쉽게 기계화하기 위해 아마존 SAGEMAKER 파이프 라인 내에서 Sagemaker AutoPilot의 출시를 발표했습니다. 자동 조종 장치를 사용하여 기계 학습 모델을 개발하고 결과적으로 CI/CD 단계에 모델을 통합하는 엔드 투 엔드 프로세스의 기계화를 가능하게합니다.

AutomL을 기계 학습 운영과 결합하는 장점은 기업이 더 낮은 비용으로 우수한 ML 모델을보다 효율적으로 만들고 스킬 셋 격차를 해결하는 데 도움이됩니다.

이러한 요인은 이러한 솔루션에서 AutomL의 구현을 추진시켜 MLOPS 시장 성장을 강화합니다.

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Mlops 시장 성장 기회

시장 성장을 주도하기 위해 머신 러닝 모델 성능을 향상시켜야 할 필요성

머신 러닝 메커니즘의 지속적인 진행, ML 중심 솔루션의 주류 및 대규모 생산 롤아웃은 신속하게 모멘텀을 얻고 있습니다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 다양한 이유에는 ML의 실험 및 수동 테스트 특성, 데이터 의존성 수동 추적, 모델의 복잡성 및 숨겨진 ML 기계 부채 증가가 포함됩니다. 이러한 요소는 ML 모델이 ML 프로젝트를 실행하는 데 부족한 ML 모델의 효율에 영향을 미칩니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면, 다양한 기계 학습 모델 기능이 부족하여 비즈니스 AI/ML 모델의 47%만이 생산 단계에 들어갑니다.
• 알고리즘에 의한 설문 조사에 따르면, 모델 고장에 대한 가장 자주 인용되는 이유는 데이터 드리프트입니다. 이는 모델 교육에 사용 된 데이터가 더 이상 실제 데이터를 정확하게 반영하지 않을 때 발생합니다. 데이터 전문가의 60%가 모델 유지 보수에 시간의 20% 이상을 소비하는 것으로 관찰되었습니다.

따라서 기업과 데이터 전문가는 이러한 솔루션을 향해 효율성을 높이고 이러한 모델이 최적으로 작동하도록 보장하고 있습니다. 예를 들어,

• 산업 전역의 데이터 전문가에 따르면, 기계 학습 운영을 구현 한 사용자의 97%가 자동화, 견고성 향상, 더 나은 생산성 등으로 상당한 개선과 더 나은 결과를 관찰했습니다.

이러한 요인들과 성능을 향상시켜야 할 필요성은 시장에서 이러한 솔루션의 성장을 이끌어냅니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기 위해 MLOPS 환경에서 보안을 제공하는 능력 부족

기계 학습은 정기적으로 매우 중요한 데이터로 민감한 프로젝트에서 작동합니다. 따라서 생태계가 안전하다는 것을 보장하는 것은 프로젝트의 장기 성취에 중요합니다. 예를 들어,

• 에 따르면 인공 지능 (AI) IBM의 채택 보고서, 5 개 회사 중 약 1 명은 데이터 보안을 보호하는 데 어려움이 있습니다. 따라서 점점 더 많은 데이터 전문가가 중요한 문제 중 하나로 해결하고 있습니다.

종종 사용자는 장난스러운 공격의 기회를 나타내는 수많은 취약점이 있음을 알지 못합니다. 또한 오래된 라이브러리 처리는 기업이 직면 한 가장 일반적인 문제입니다.

또한 보안 단점은 모델 엔드 포인트 및 데이터 파이프 라인이 적절하게 보호되지 않는 것과 관련이 있습니다. 이는 잠재적으로 공개적으로 액세스 할 수있는 중요한 데이터를 MLOPS 환경의 데이터 보안에 영향을 줄 수있는 제 3 자에게 노출됩니다.

따라서 기계 학습 운영 환경에 대한 보안을 유지하는 것은 제한 요소가 될 수 있습니다. 기계 학습 모델의 효율성과 생산성을 방해하여 기업의 비즈니스에 영향을 줄 수 있습니다.

Mlops 시장 세분화 분석

배포 분석에 의해

하이브리드 세그먼트 성장을 주도하기 위해 클라우드와 온 프레미스 아키텍처의 결합 된 기능

배포를 기반으로 시장은 클라우드, 온 프레미스 및 하이브리드로 분류됩니다.

하이브리드 부문은 예측 기간 동안 주요 CAGR로 시장을 지배 할 것으로 예상됩니다. 보안, 비용 및 지침에 대한 우려는 대부분의 회사가 클라우드 및 온 프레미스 데이터 센터를 포함한 아키텍처 접근법을 채택하도록 유도합니다. 따라서 시장 플레이어는 전략적으로 하이브리드 솔루션을 발전시키는 데 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 2022 년 6 월, Domino Data Lab은 미래의 모델 구동 비즈니스를 규모로 확장 할 수있는 하이브리드 MLOPS 아키텍처를 도입했습니다. 이를 통해 기업은 다양한 지역, 온-프레미스, 심지어 여러 구름을 통해 여러 컴퓨팅 클러스터를 통해 데이터 과학 작업을 신속하게 제어, 규모 및 조정 및 조정할 수 있습니다.

클라우드 세그먼트는 2024 년에 가장 높은 MLOPS 시장 점유율을 차지했습니다. 클라우드 기반 배포의 유연성과 확장 성은 전문가에게 이상적인 선택입니다. ML 비즈니스 운영을위한 강력한 기반으로서 멀티 클라우드 배포 AIDS. 탄력성과 저비용 스토리지의 접근성뿐만 아니라 개발 환경으로서의 가치가 내장되어 있습니다.

엔터프라이즈 유형 분석에 의해

중소기업들 사이에서 Mlops 기술 채택을 늘리기위한 오픈 소스 솔루션의 쉬운 가용성

엔터프라이즈 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 분기됩니다.

SMES 세그먼트는 중소기업들 사이에서 기계 학습 운영의 사용으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 다양한 오픈 소스 머신 러닝 운영 솔루션을 이용할 수 있으며 중소기업에 쉽게 액세스 할 수 있으며, 이는 시장 점유율에 기여할 수 있습니다. 다양한 오픈 소스 솔루션에는 MLFLOW, DEEPCHECKS, ZENML, METAFLOW 및 SELDON CORE가 포함됩니다.

대기업 부문은 2024 년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 대기업이 더 많은 양의 데이터를 처리해야하므로 이러한 유형의 기업들 사이에서 이러한 솔루션의 채택이 더 높습니다. 대규모 기업은 대규모 기계 학습 모델 프로젝트에서 심층 분석 및 수정을 제공합니다. 또한 민주화와 더 나은 의사 결정을 통해 생산 개발을 최적화하는 데 도움이됩니다.

최종 사용자 분석으로

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시장 개발을 늘리기 위해 의료 부문에서 기계 학습 운영의 높은 구현

최종 사용자에 의해 시장은 IT & Telecom, Healthcare, BFSI, Manufacturing, Retail 및 기타 (광고, 운송)로 분류됩니다.

의료 부문은 의료 부문에서 기계 학습 운영을 구현하여 CAGR이 가장 높은 CAGR로 이끌고 있습니다. 이 솔루션은 약물 발견 절차와 같은 다양한 의료 기능을 간소화하고, 환자의 치료 보고서 분석을 돕고, 환자를위한 의료 서비스를 개인화하는 등 의료 서비스의 사용이 증가하고 있습니다.

• 2023 년 11 월 Philips는 Amazon Sagemaker에서 개발 된 MLOPS 플랫폼으로 AI 구동 솔루션을 배포했습니다. Philips는 진단, 이미징, 개인 건강, 치료 및 연결 치료와 같은 여러 영역에서 인공 지능을 사용합니다.

IT & 통신 세그먼트는 2022 년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다.이 솔루션은 IT 전문가가 ML 구동 통찰력을 활용하여 효율성과 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다. 작업 및 리소스 할당을 최적화하면서 IT 아키텍처를 모니터링하고 관리하는 데 도움이됩니다. 통신 부문에서 이러한 솔루션은 네트워크 운영을 확장하고 다운 타임을 최소화하는 데 사용됩니다. 자동화를 통해 Telecom 제공 업체는 ML 모델을 쉽고 신속하게 식별하고 서비스 중단 및 네트워크 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

지역 통찰력

지리적으로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양 지역에서 연구됩니다.

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북아메리카는 2024 년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다.이 지역은 은행, 소매, 자동차, 의료 등과 같은 다양한 부문의 최대 기술 기계 학습 발전을 설명합니다. 또한 다양한 제약 및 P & C 보험 플레이어가 비즈니스 혁신을위한 ML 기술에 투자합니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 미국의 은행 부문은 기계 학습 기술의 초기 채택 자였습니다. 예를 들어, 미국의 상위 10 개 은행 중 9 개 은행 중 9 개 은행이 기계 학습 운영을 수립하고 구현하기 위해 할당 된 역할을 선택했습니다. 

이러한 새로운 비즈니스 혁신과 기술 투자는이 지역의 시장 성장 개발에 기여하고 있습니다.

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Fortune Business Insights에 따르면, 아시아 태평양은 예측 기간 동안 주요 CAGR과 함께 성장하는 것으로 추정됩니다. AI, 기계 학습 및 빅 데이터의 투자 증가와 더 깊은 채택으로 인해이 지역에서 유리한 시장 기회가 열렸습니다. 일본의 한국 디지털 보건 부문, AI 및 머신 러닝 구현에서 ML의 성장과 인도의 AI/ML 투자 증가는이 지역의 시장 성장에 기여했습니다. 예를 들어,

• 2021 년 12 월 데이터 센터 및 Cloud Technologies 제공 업체 인 NXTGEN은 Katonic.ai와 공동 작업하여 서비스 오퍼링으로 MLOPS를 출시했다고 발표했습니다. 이 회사는이 플랫폼을 데이터 과학 전문가 및 데이터 엔지니어에게 제로 비용으로 제공하고 인도의 데이터 과학 및 데이터 분석 실무를 광범위하게 채택하는 데 도움을주는 것을 목표로합니다.

머신 러닝 운영 솔루션은 유럽 국가의 수익 지분을 즉시 받고 있으며, 수많은 새로운 이니셔티브와 개발 및 구현을 지원할 수있는 기회가 있습니다. 독일의 최상위 연구 기관은 데이터 엔지니어와 과학자에게 충분한 기회를 제공합니다. 또한 프랑스, ​​독일, 스페인, 이탈리아 및 영국을 포함한 다양한 유럽 국가의 AI/ML 지출은이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다. 신생 기업의 수가 증가하면이 지역의 기계 학습 운영 솔루션에 대한 수요가 추가됩니다. 예를 들어,

• 2023 년 10 월 Zenml은 독일의 기계 학습 운영을 간소화하기 위해 미화 730 만 달러의 자금을 확보했습니다. 이 자금은 오픈 소스 머신 러닝 운영 플랫폼 Zenml의 강력한 지원과 견인으로 이루어지며, 이는 ML 모델 구성, 배포 및 처리 절차를 단순화하는 것을 제안합니다.

머신 러닝 플레이어의 진입 및 중동 및 아프리카 및 남아메리카의 의료, 은행, 소매 및 기타 산업에서 AI/ML 기술의 구현 증가와 같은 수많은 요인으로 인해이 지역의 시장 점유율이 증가했습니다. 또한 기계 학습, 인공 지능 및이 지역의 기술 지출 및 스타트 업 자금은 시장 진보에 기여합니다.

MLOPS 시장의 주요 회사 목록

전 세계적으로 투자 및 협업 증가 시장에서 주요 플레이어의 비즈니스 위치를 강화합니다.

주요 플레이어는 의료, BFSI, IT 및 통신 부문 및 기타 여러 ML 모델 기술을 통합하는 데 관심이 있습니다. 수많은 대기업과 중소기업에게 서비스를 제공하는 의도 메커니즘으로 새로운 솔루션을 혁신하는 것은 주요 플레이어가 채택한 주요 전략 중 하나입니다. 또한 시장 주요 업체는 새로운 제품 출시와 전략적으로 파트너십을 형성하고 전 세계 비즈니스 확장을위한 여러 신생 기업에 투자합니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Datarobot, Inc . (우리를.)
• Domino Data Lab, Inc. (우리를.)
• Amazon Web Services, Inc. (미국)
• 마이크로 소프트 (우리를.)
• IBM Corp (미국)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (미국)
• Allegro AI. (Clearml) (이스라엘)
• mlflow (미국)
• Google (미국)
• Cloudera, Inc. (우리를.)

주요 산업 개발 :

• 2023 년 11 월 : Datarobot은 Cisco와 새로운 동맹을 발표했으며 파트너 Evolutio와 함께 개발 된 Cisco FSO (Full-Stack Observability) 플랫폼을위한 MLOPS 솔루션을 소개했습니다. 이 새로운 솔루션은 생성 AL 및 예측 AI에 대한 비즈니스 등급의 관찰 가능성을 제공하며 배포를 최적화하고 확장하는 데 도움이되며 고객의 비즈니스 가치를 향상시킵니다.
• 2023 년 4 월 : MLFLOW는 새로운 기능과 LLMOPS 지원이 포함 된 오픈 소스 ML 플랫폼으로의 업그레이드 인 MLFLOW 2.3을 도입했습니다. LLM (Lange Language Model)을 배포하고 관리하는 기능을 확장하고 LLM을 나머지 ML 작업에 통합하는 기능을 확장하는 독창적 인 기능과 결합됩니다.
• 2023 년 3 월 : StriveWorks는 Microsoft와 파트너십을 맺어 공개 부문에서 전차 Mlops 플랫폼을 제공했습니다. 통합을 통해 조직은이 StriveWork, 전차 플랫폼을 사용하여 Azure의 확장 가능한 인프라에서 완전한 모델 라이프 사이클을 달성 할 수 있습니다.
• 2023 년 1 월 : Domino Data Lab은 데이터 과학 혁신을 추진하기 위해 고급 제품과 파트너 프로그램을 강화했습니다. 파트너 모멘텀은 새로운 교육, 인증 및 승인 된 생태계 동화로 증가하여 파트너에게 장기간의 기계 학습 운영 기능 및 지식을 제공합니다.
• 2022 년 11 월 : Aporia와의 공동으로 Clearml은 전체 스택 MLOPS 플랫폼을 출시하여 기계 학습 워크 플로우를 자동화하고 조정하고 ML 및 데이터 엔지니어 및 DevOps 팀이 ML 파이프 라인을 완성하는 데 도움을주는 것을 발표했습니다. Alliance를 통해 DevOps 팀과 데이터 과학자들은 Aporia의 집단적 힘을 사용하여 ML 프로젝트가 성공적으로 완료되도록함으로써 상품과 가치를 줄일 수 있습니다.

보고서 적용 범위

시장 보고서는 시장에 대한 광범위한 분석을 제공하며 주요 공급 업체, 제품 라인 및 진화하는 새로운 솔루션 응용 프로그램과 같은 중요한 특성을 강조합니다. 또한 최신 시장 발전에 대한 통찰력을 제공하고 중요한 산업 확장에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급 한 측면 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장 개발에 기여한 수많은 역학을 결합합니다.

보고 범위 및 세분화