Tamanho do mercado de MLOPs, compartilhamento e análise de impacto Covid-19, por implantação (nuvem, local e híbrido), por tipo corporativo (PMEs e grandes empresas), por usuário final (TI e Telecom

O tamanho do mercado global de MLOPs foi avaliado em US $ 1,58 bilhão em 2024. O mercado deve crescer de US $ 2,33 bilhões em 2025 para US $ 19,55 bilhões em 2032, exibindo um CAGR de 35,5% durante o período de previsão. A América do Norte dominou o mercado global de MLOPs com uma participação de 36,21% em 2022.

Mlops refere -se a operações de aprendizado de máquina. É uma função essencial da engenharia de ML, dedicada a simplificar o procedimento de tomaraprendizado de máquinamodelos para produção e depois monitorando e mantêm -os. Os componentes proeminentes dessas soluções incluem treinamento de modelos, testes e validação de modelos, implantação, validação automatizada de modelo e entrega e implantação contínua, entre outros.

Tais recursos e capacidades proeminentes dessas soluções fornecem engenheiros, cientistas de dados, DevOps e outros com melhor escalabilidade, eficiência e ajudam a minimizar o risco. Portanto, vários participantes do mercado estão avançando suas soluções para atender às necessidades e demandas dos usuários. Por exemplo,

• Em abril de 2023,A ClearML anunciou o lançamento de novos recursos para o ML contínuo de MLOPs de código aberto para satisfazer a crescente demanda entre os mercados globais. Ele lançou uma nova funcionalidade conhecida como Aplicativo Sneak Peek. Ele permite que os usuários da ClearML Enterprise implantem um aplicativo diretamente do seu ecossistema de desenvolvimento.

Impacto covid-19

Mudança nos padrões de dados e algoritmos em meio à expansão do mercado com pandemia alimentada por pandemia 

A pandemia covid-19 generalizada trouxe várias mudanças em diferentes setores, mudando tudo para canais on-line e trabalho remoto. Devido às enormes mudanças nas atividades econômicas e no comportamento humano resultante de auto-isolação, distanciamento social, bloqueio e outras circunstâncias da pandemia.

Essas mudanças resultaram em padrões de dados em alteração continuamente, que eventualmente degradaram a capacidade preditiva dos modelos de aprendizado de máquina. Eles foram desenvolvidos, qualificados e verificados nos algoritmos de dados que não eram mais aplicáveis.

Os mecanismos devem estar em forma adequada para rastrear e identificar erros de maneira contínua e permitir a implementação de modelos preditivos para alterar dinamicamente os ecossistemas, preservando a precisão. Caso contrário, esses modelos de aprendizado de máquina ficariam desatualizados e podem produzir resultados que não são mais produtivos ou precisos para as empresas.

Tais circunstâncias e obtenção de realizar eficiência e produtividade dos modelos de aprendizado de máquina contribuíram para o crescimento do mercado na demanda por essas soluções. Vários principais players também introduziram novos recursos e soluções para seus clientes e proporcionaram melhores experiências de clientes. Por exemplo,

• Em novembro de 2020,A IGUAZIO e a AWS colaboraram para oferecer às empresas as vantagens de desenvolver no Sagemaker e instalar a IA com eficiência, rápida e perfeição com a ajuda da plataforma de operações de aprendizado de máquina da Iguazio como uma solução completamente integrada.

Assim, enormes mudanças nas atividades econômicas, comportamento humano e padrões de dados contribuíram para o aumento da demanda por essas soluções durante a pandemia.

Tendências do mercado de Mlops

Implementação do Automl nos modelos MLOPs para aumentar o crescimento do mercado

Automatando todo o pipeline de aprendizado de máquina, desde o manuseio de dados até as instalações, o ML democratizado o torna acessível aos usuários com menos experiência. O Automl oferece várias soluções simples e disponíveis que não envolvem experiência predefinida de aprendizado de máquina.

Com a ML automatizando a maior parte do procedimento de rotulagem de dados, as probabilidades de erro humano são consideravelmente minimizadas. Reduz as despesas de pessoal, permitindo que as empresas se concentrem mais na análise de dados.

O Automl tenta simplificar todo o procedimento, automatizando algumas etapas exaustivas manualmente no treinamento de um modelo ML, que inclui seleção de recursos, seleção de modelos, ajuste de modelo e avaliação de modelos. Várias plataformas em nuvem, como a Amazon Sagemaker, o Data Robot AI Platform e o Microsoft Power BI, fornecem suas soluções Automl exclusivas. Por exemplo,

• Em novembro de 2022,A Amazon anunciou o lançamento do Sagemaker AutoPilot diretamente de Pipelines Amazon Sagemaker para mecanizar a indústria do MLOPS sem esforço. Ele permite a mecanização de um processo de ponta a ponta do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina usando o piloto automático e incorporando modelos em consequentes etapas de IC/CD.

As vantagens de combinar o Automl com operações de aprendizado de máquina ajudam as empresas a criar modelos ML superior com mais eficiência, a custos mais baixos, e abordar a lacuna do SkillSet.

Tais fatores impulsionam a implementação do Automl em essas soluções, aumentando assim o crescimento do mercado do MLOPS.

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MLOPS MERCADO OPRESSIONAÇÕES

A crescente necessidade de melhorar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina para impulsionar o crescimento do mercado

A progressão contínua dos mecanismos de aprendizado de máquina, a integração das soluções acionadas por ML e os lançamentos de produção em larga escala estão ganhando força rapidamente. Várias razões que afetam o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina incluem a natureza experimental e de teste manual do ML, o rastreamento manual da dependência de dados, a complexidade dos modelos e o aumento da dívida mecânica oculta do ML. Tais fatores afetam a eficiência dos modelos de ML, que o modelo de ML carece na execução de projetos de ML. Por exemplo,

• Segundo especialistas do setor, apenas 47% dos modelos de IA/ML de negócios entram no estágio de produção devido à falta de vários recursos do modelo de aprendizado de máquina.
• De acordo com uma pesquisa por algoritmia, a razão mais frequentemente citada para a falha do modelo é a deriva de dados, que ocorre quando os dados usados ​​no treinamento do modelo não refletem mais com precisão dados do mundo real. Observou -se que 60% dos especialistas em dados gastam pelo menos 20% do tempo na manutenção do modelo.

Portanto, empresas e profissionais de dados estão se movendo em direção a essas soluções para obter melhor eficiência e garantir que esses modelos operem de maneira ideal. Por exemplo,

• De acordo com especialistas em dados de todos os setores, 97% dos usuários que implementaram operações de aprendizado de máquina observaram uma melhoria significativa e melhores resultados com maior automação, robustez aprimorada, melhor produtividade e outros.

Tais fatores e a necessidade de aumentar o desempenho impulsionam o crescimento dessas soluções no mercado.

Fatores de restrição

Falta de capacidade de fornecer segurança no ambiente MLOPS para impedir o crescimento do mercado

O aprendizado de máquina funciona regularmente em projetos sensíveis com dados muito críticos. Portanto, garantir que o ecossistema seja seguro é crucial para a conquista de longo prazo do projeto. Por exemplo,

• De acordo com oInteligência Artificial (AI)Relatório de adoção da IBM, aproximadamente uma em cada cinco empresas State Dificuldades em proteger a segurança dos dados. Portanto, um número crescente de profissionais de dados está abordando -o como um dos problemas cruciais.

Muitas vezes, os usuários não sabem que têm inúmeras vulnerabilidades que significam uma oportunidade para ataques travessos. Além disso, o processamento de bibliotecas desatualizadas é o problema mais comum enfrentado pelas empresas.

Além disso, a desvantagem de segurança está associada aos pontos de extremidade do modelo e a pipelines de dados que não estão garantidos adequadamente. Eles potencialmente expõem dados cruciais acessíveis ao público a terceiros que podem afetar a segurança dos dados no ambiente MLOPS.

Assim, manter a segurança para o ambiente de operações de aprendizado de máquina pode ser um fator de restrição. Pode dificultar a eficiência e a produtividade dos modelos de aprendizado de máquina, impactando os negócios das empresas.

Análise de segmentação de mercado de Mlops

Por análise de implantação

Recursos combinados da arquitetura em nuvem e no local para impulsionar o crescimento do segmento híbrido

Com base na implantação, o mercado é categorizado em nuvem, local e híbrido.

O segmento híbrido deverá dominar o mercado com um CAGR líder durante o período previsto. As preocupações com a segurança, o custo e as diretrizes induzem a maioria das empresas a adotar abordagens de arquitetura que incluem data centers de nuvem e no local. Portanto, os participantes do mercado estão investindo estrategicamente no avanço de soluções híbridas. Por exemplo,

• Em junho de 2022,O Domino Data Data Lab introduziu uma arquitetura MLOPS híbrida que iria à prova de modelos à prova de futuro em escala. Ele permite que as empresas controlem, escalem e orquestram rapidamente o trabalho de ciência de dados em vários clusters de computação em várias regiões geográficas, no local e até em várias nuvens.

O segmento em nuvem representou a maior participação de mercado do MLOPS em 2024. A flexibilidade e a escalabilidade da implantação baseada em nuvem os tornam a escolha ideal para os profissionais. Uma implantação de várias nuvens ajuda como uma base robusta para operações comerciais de ML. É devido à sua elasticidade interna e à acessibilidade do armazenamento de baixo custo, bem como ao seu valor como ambiente de desenvolvimento.

Por análise do tipo corporativo

Fácil disponibilidade de soluções de código aberto para aumentar a adoção da tecnologia MLOPs entre as PMEs

Por tipo corporativo, o mercado é bifurcado em PMEs e grandes empresas.

Prevê -se que o segmento de PMEs cresça com o maior CAGR durante o período de previsão devido ao uso de operações de aprendizado de máquina entre as PME. Além disso, várias soluções de operações de aprendizado de máquinas estão disponíveis e são facilmente acessíveis para PMEs, o que contribuiria para sua participação de mercado. Várias soluções de código aberto incluem MLFlow, DeepChecks, ZenML, Metaflow e Seldon Core.

O segmento de grandes empresas detinha a maior participação de mercado em 2024. À medida que as grandes empresas precisam lidar com maiores volumes de dados, a adoção de tais soluções entre esses tipos de empresas é maior. Oferece grandes empresas e correções aprofundadas em projetos maiores de modelos de aprendizado de máquina. Além disso, ajuda a otimizar o desenvolvimento da produção com democratização e melhor tomada de decisão em uma escala maior.

Por análise do usuário final

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Maior implementação de operações de aprendizado de máquina no setor de saúde para aumentar o desenvolvimento do mercado

No usuário final, o mercado é classificado em TI & Telecom, Healthcare, BFSI, Manufacturing, Retail e outros (publicidade, transporte).

O segmento de assistência médica está liderando com o maior CAGR devido à implementação de operações de aprendizado de máquina no setor de saúde. Como essas soluções ajudam a otimizar várias funções de assistência médica, como procedimentos de descoberta de medicamentos, ajudam na análise dos relatórios de tratamento dos pacientes, personalizam os cuidados médicos para os pacientes e muito mais, o uso dessas soluções na saúde está em ascensão.

• Em novembro de 2023,A Philips acelerou a implantação de soluções orientadas pela IA com a plataforma MLOPS desenvolvida no Amazon Sagemaker. A Philips usa inteligência artificial em vários domínios, como diagnóstico, imagem, saúde pessoal, terapia e cuidados conectados.

O it &TelecomO segmento foi responsável pela maior participação de mercado em 2022. Essas soluções ajudam os profissionais de TI a melhorar a eficácia e a eficiência, alavancando as idéias movidas por ML. Ajuda a monitorar e gerenciar a arquitetura de TI, otimizando operações e alocações de recursos. No setor de telecomunicações, essas soluções são usadas para expandir as operações de rede e minimizar o tempo de inatividade. A automação permite que os provedores de telecomunicações mantenham e implantem modelos ML de maneira fácil e rápida, identifiquem e resolvam interrupções e problemas de rede de serviços.

Insights regionais

Geograficamente, o mercado é estudado na América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia -Pacífico.

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A América do Norte manteve a maior participação de mercado em 2024. A região é responsável pelos avanços máximos de aprendizado de máquina tecnológicos em vários setores, como bancos, varejo, automotivo, assistência médica e muito mais. Além disso, vários players de seguros farmacêuticos e P&C investem em tecnologias de ML para inovação nos negócios. Por exemplo,

• Segundo especialistas do setor, o setor bancário nos EUA tem sido um dos primeiros adotantes de tecnologias de aprendizado de máquina. Por exemplo, nove dos dez principais bancos dos EUA selecionaram funções alocadas para estabelecer e implementar operações de aprendizado de máquina. 

Tais novas inovações de negócios e investimentos tecnológicos estão contribuindo para o desenvolvimento do crescimento do mercado na região.

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De acordo com informações de negócios da Fortune, a Ásia -Pacífico estima -se que cresça com um CAGR líder durante o período de previsão. Investimentos crescentes e adoção mais profunda de IA, aprendizado de máquina e big data abriram oportunidades lucrativas de mercado na região. O crescimento do ML no setor de saúde digital da Coréia do Sul, a IA e a implementação de aprendizado de máquina no Japão, e os investimentos crescentes de IA/ML na Índia contribuíram para o crescimento do mercado da região. Por exemplo,

• Em dezembro de 2021,O NXTGEN, um provedor de data center e tecnologias em nuvem, anunciou o lançamento do MLOPS como uma oferta de serviço em colaboração com o Katonic.ai. A empresa pretende oferecer essa plataforma aos profissionais de ciência de dados e engenheiros de dados a zero custo e ajuda na adoção mais ampla da prática de ciência de dados e análise de dados na Índia.

A Machine Learning Operation Solutions está ganhando ações de receita nos países europeus, com inúmeras novas iniciativas e oportunidades para apoiar seu desenvolvimento e implementação. Os institutos de pesquisa de nível superior na Alemanha oferecem amplas oportunidades para engenheiros de dados e cientistas. Além disso, os gastos com IA/ML em vários países europeus, incluindo França, Alemanha, Espanha, Itália e o Reino Unido, estão impulsionando o crescimento do mercado na região. O crescente número de startups também aumenta a demanda por soluções de operações de aprendizado de máquina na região. Por exemplo,

• Em outubro de 2023,ZenML garantiu financiamento de US $ 7,3 milhões para otimizar operações de aprendizado de máquina na Alemanha. O financiamento é um forte suporte e tração para a plataforma de operações de aprendizado de máquina de código aberto ZenML, que propõe simplificar o procedimento de construção, implantação e manuseio de modelos ML.

Numerosos fatores, como a entrada de players de aprendizado de máquina e a crescente implementação de tecnologias de IA/ML em diferentes setores, como saúde, bancos, varejo e outros, no Oriente Médio e na África e na América do Sul, levaram ao crescimento da participação de mercado na região. Além disso, os gastos tecnológicos e o financiamento de startups sobre aprendizado de máquina, inteligência artificial e muito mais nessas regiões contribuem para o progresso do mercado.

Lista de empresas -chave no mercado de Mlops

Investimentos e colaborações em crescimento fortalecem globalmente a posição de negócios dos principais participantes no mercado

Os principais participantes estão interessados ​​em incorporar novas tecnologias de modelos de ML nos setores de saúde, BFSI, TI e telecomunicações e muitos outros. Inovar novas soluções com mecanismos de intenção para atender a inúmeras grandes empresas e PMEs é uma das principais estratégias que os principais participantes adotam. Além disso, os principais participantes do mercado formam estrategicamente parcerias com lançamentos de novos produtos e investem em várias startups para expansão de negócios em todo o mundo.

Lista de empresas -chave perfiladas:

• DataRobot, inc. (NÓS.)
• Domino Data Data Lab, Inc.(NÓS.)
• Amazon Web Services, Inc. (EUA)
• Microsoft(NÓS.)
• IBM Corp (EUA)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EUA)
• Allegro ai. (ClearMl) (Israel)
• MLFlow (EUA)
• Google (EUA)
• Cloudera, Inc.(NÓS.)

Principais desenvolvimentos da indústria:

• Novembro de 2023:A DataROBOT anunciou uma nova aliança com a Cisco e introduziu a solução MLOPS para a plataforma Cisco FSO (Observabilidade Full Stack) desenvolvida com o parceiro Evolutio. A nova solução oferece observabilidade de nível de negócios para AL generativa e IA preditiva, ajuda a otimizar e escalar implantações e aprimora o valor comercial para os clientes.
• Abril de 2023:O MLFlow introduziu o MLFlow 2.3, a atualização para a plataforma ML de código aberto com novos recursos e suporte LLMOPs. Ele é combinado com recursos inventivos que expandem sua capacidade de implantar e gerenciar modelos de idiomas grandes (LLM) e incorporar LLMs nas operações restantes de ML.
• Março de 2023:A Stiveworks fez uma parceria com a Microsoft para fornecer à plataforma Chariot Mlops no segmento público. Com a integração, as organizações podem usar essa plataforma de luta, a Chariot, para realizar seu ciclo de vida completo do modelo na infraestrutura escalável do Azure.
• Janeiro de 2023:O Domino Data Data Lab aumentou seu programa de parceiros com ofertas avançadas para impulsionar a inovação em ciências de dados. O momento do parceiro aumenta com novos treinamento, acreditações e assimilações autorizadas do ecossistema para fornecer aos parceiros recursos prolongados de operações de aprendizado de máquina.
• Novembro de 2022:A ClearML, em colaboração com a Aporia, anunciou o lançamento de uma plataforma MLOPS de pilha completa para automatizar e orquestrar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em escala e para ajudar os engenheiros de ML e dados e equipes de DevOps no aperfeiçoamento de seus pipelines ML. Com a Aliança, as equipes do DevOps e os cientistas de dados podem usar o poder coletivo de Aporia e ClearML para reduzir consideravelmente seu tempo para receita e tempo para garantir que os projetos de ML sejam concluídos com sucesso.

Cobertura do relatório

O relatório de mercado fornece uma análise abrangente do mercado e destaca características importantes, como fornecedores principais, linhas de produtos e evolução de novos aplicativos de solução. Além disso, fornece informações sobre os mais recentes avanços do mercado e oferece informações sobre expansões cruciais da indústria. Além dos aspectos declarados acima, o relatório combina inúmeras dinâmicas que contribuíram para o desenvolvimento do mercado nos últimos anos.

Scopo e segmentação de relatório