MLOps 市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按部署（云、本地和混合）、按企业类型（中小企业和大型企业）、按最终用户（IT 和电信、医疗保健、BFSI、制造、零售等）和区域预测，2025 - 2032

由于大流行的市场扩张，数据模式和算法的变化 

广泛的Covid-19大流行带来了不同行业的各种变化，将所有内容转移到在线渠道和远程工作中。由于经济活动和人类行为发生了巨大变化，这是由于自我隔离，社会疏远，封锁和大流行的其他情况所带来的。

这些转变导致数据模式不断变化，最终降低了机器学习模型的预测能力。它们是在不再适用的数据算法上开发，熟练和验证的。

机制应以持续的方式跟踪和识别错误，并使预测模型的实现在保持准确性的同时，以动态变化的生态系统进行实施。否则，这些机器学习模型将变得过时，并可能产生不再对企业生产或准确的结果。

这样的情况和实现机器学习模型的效率和生产力的实现促成了市场对这种解决方案的需求增长。各种主要参与者还为客户推出了新功能和解决方案，并提供了更好的客户体验。例如，

• 2020年11月， Iguazio和AWS合作，为企业提供了在SageMaker开发的优势，并在Iguazio的机器学习操作平台的帮助下，有效，快速，无缝地安装AI作为完全集成的解决方案。

因此，经济活动，人类行为和数据模式的巨大变化导致大流行期间对这些解决方案的需求增加。

MLOPS市场趋势

在MLOPS模型中实施汽车以提高市场的增长

将整个机器学习管道自动化，从数据处理到安装，民主化的ML使其可容纳具有较少专业知识的用户。 Automl提供了几种简单可用的解决方案，这些解决方案不涉及预定义的机器学习专业知识。

随着ML自动化大多数数据标记程序，人为错误的概率被大大降低。它减少了人事费用，使企业可以更多地关注数据分析。

Automl试图通过在训练ML模型中自动化一些手动详尽的步骤来简化整个过程，其中包括功能选择，模型选择，模型调整和模型评估。各种云平台，例如Amazon Sagemaker，Data Robot AI平台和Microsoft Power BI，提供其独家汽车解决方案。例如，

• 2022年11月， 亚马逊宣布了从亚马逊萨吉式制造商管道中直接推出SageMaker Autopilot，以毫不费力地机械化MLOPS行业。它实现了使用自动驾驶仪开发机器学习模型的端到端过程的机械化，并将模型纳入随后的CI/CD步骤中。

将Automl与机器学习操作相结合的优点有助于企业以较低的成本更有效地创建了高级ML模型，并解决了技能差距。

这些因素推动了此类解决方案中汽车的实施，从而增加了MLOPS市场的增长。

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MLOPS市场增长机会

提高机器学习模型绩效以推动市场增长的需求增加

机器学习机制的持续发展，ML驱动的解决方案的主流化以及大规模生产推广正在迅速发展。影响机器学习模型性能的各种原因包括ML的实验和手动测试性质，数据依赖性的手动跟踪，模型的复杂性以及隐藏的ML机械债务增加。这些因素会影响ML模型的效率，ML模型在执行ML项目时缺乏。例如，

• 据行业专家称，由于缺乏各种机器学习模型功能，只有47％的业务AI/ML模型进入生产阶段。
• 根据算法的调查，最常引用的模型故障原因是数据漂移，这发生在训练模型中使用的数据不再准确反映现实世界数据时发生。据观察，有60％的数据专家将其至少20％的时间用于模型维护。

因此，企业和数据专业人员正在朝着这些解决方案迈进，以提高效率并确保这些模型最佳运行。例如，

• 根据行业各个行业的数据专家的说法，实施机器学习操作的97％的用户已经观察到了显着改善，并获得了更大的自动化，增强的鲁棒性，提高生产率和其他用户的结果。

这些因素以及提高性能的必要性推动了这些解决方案在市场上的增长。

限制因素

缺乏在MLOPS环境中提供安全性的能力来阻碍市场增长

机器学习定期在具有非常关键的数据的敏感项目上发挥作用。因此，确保生态系统安全对于项目的长期成就至关重要。例如，

• 根据IBM的人工智能（AI）采用报告，大约有五分之一的公司在保护数据安全方面遇到困难。因此，越来越多的数据专业人员将其作为关键问题之一。

通常，用户没有意识到他们有许多漏洞，这意味着顽皮攻击的机会。同样，处理过时的库是企业面临的最常见问题。

此外，安全性下降与模型端点和数据管道没有适当保护的相关联。这些潜在地将公开访问的至关重要的数据暴露给可能影响MLOPS环境中数据安全性的第三方。

因此，维持机器学习操作环境的安全性可能是一个限制因素。它可以阻碍机器学习模型的效率和生产力，从而影响企业的业务。

MLOPS市场细分分析

通过部署分析

云和本地体系结构的结合特征，以驱动混合细分市场的增长

根据部署，市场被归类为云，本地和混合动力。

预计在预测期间，混合动力细分市场将以领先的复合年增长率主导市场。对安全性，成本和准则的担忧促使大多数公司采用包括云和本地数据中心在内的建筑方法。因此，市场参与者从战略上投资于推进混合解决方案。例如，

• 2022年6月 Domino数据实验室引入了混合MLOPS架构，该体系结构将大规模以未来的模型驱动的业务。它允许企业在各个地理区域，本地甚至多个云上快速控制，扩展和协调数据科学工作。

云段占2024年最高的MLOP市场份额。基于云的部署的灵活性和可扩展性使它们成为专业人士的理想选择。多云部署有助于ML业务运营的强大基础。它是由于其内置弹性和低成本存储的可及性以及其作为开发环境的价值。

通过企业类型分析

容易获得开源解决方案，以提高中小型企业的MLOP技术的采用

按企业类型，市场分为中小型企业和大型企业。

由于中小企业之间使用机器学习操作，因此预计中小型企业细分市场将在预测期内具有最高的复合年增长率。此外，可以提供各种开源机器学习操作解决方案，并且可以轻松使用中小企业，这将有助于其市场份额。各种开源解决方案包括MLFlow，Deepchecks，Zenml，Metaflow和Seldon Core。

大型企业领域在2024年处于最高的市场份额。由于大型企业需要处理大量数据，因此在这些类型的企业中采用此类解决方案的范围更高。它提供了大型企业的深入分析和更大的机器学习模型项目中的更正。此外，它有助于通过民主化优化生产发展，并在更大范围内更好地决策。

通过最终用户分析

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在医疗保健领域的机器学习操作的更高实施以增强市场发展

到最终用户，市场被归类于IT和电信，医疗保健，BFSI，制造业，零售等（广告，运输）。

由于医疗保健领域实施机器学习操作，医疗保健领域的复合年增长率最高。由于这些解决方案有助于简化各种医疗保健功能，例如药物发现程序，有助于分析患者的治疗报告，个性化患者的医疗服务以及更多的医疗服务，因此这些解决方案在医疗保健中的使用正在上升。

• 2023年11月， Philips通过在Amazon Sagemaker开发的MLOPS平台加速了部署AI驱动解决方案。飞利浦在多个领域中使用人工智能，例如诊断，成像，个人健康，治疗和互联护理。

IT和电信部门在2022年占市场份额最高。这些解决方案通过利用ML驱动的见解来帮助IT专业人员提高效率和效率。它有助于监视和管理IT体系结构，同时优化操作和资源分配。在电信行业中，这些解决方案用于扩展网络操作并最大程度地减少停机时间。该自动化使电信提供商能够轻松，快速地识别和解决服务中断和网络问题。

区域见解

从地理上讲，该市场在北美，南美，欧洲，中东和非洲和亚太地区进行了研究。

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北美在2024年占据最高的市场份额。该地区涉及各个部门的技术机器学习进步，例如银行，零售，汽车，医疗保健等。此外，各种制药公司和P＆C保险参与者投资了ML技术创新技术。例如，

• 据行业专家称，美国的银行业一直是机器学习技术的早期采用者。例如，美国十大银行中有9家已选择分配的角色来建立和实施机器学习操作。 

这种新的业务创新和技术投资有助于该地区市场增长的发展。

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根据《财富》业务见解，据估计，在预测期内，亚太地区的复合年增长率为领先的复合年增长率。不断增长的投资和更深入的人工智能，机器学习和大数据为该地区开辟了利润丰厚的市场机会。在韩国数字卫生部门，日本的AI和机器学习实施以及印度的AI/ML投资上升的ML增长为该地区的市场增长做出了贡献。例如，

• 2021年12月， 数据中心和云技术提供商NXTGEN宣布与Katonic.ai合作推出MLOP作为服务产品。该公司旨在以零成本为数据科学专业人员和数据工程师提供此平台，并有助于更广泛地采用印度数据科学和数据分析实践。

机器学习运营解决方案迅速获得了欧洲国家的收入份额，并提供了许多新的计划和支持其发展和实施的机会。德国的顶级研究机构为数据工程师和科学家提供了足够的机会。此外，包括法国，德国，西班牙，意大利和英国在内的各个欧洲国家的AI/ML支出正在推动该地区的市场增长。不断增长的初创公司还增加了该地区机器学习操作解决方案的需求。例如，

• 2023年10月， Zenml获得了730万美元的资金，以简化德国的机器学习操作。资金是开源机器学习操作平台Zenml的强大支持和吸引力，该平台提出了简化构建，部署和处理ML模型的过程。

许多因素，例如机器学习参与者的进入以及跨不同行业的AI/ML技术的实施，例如医疗保健，银行业，零售以及其他中东和非洲和南美的其他因素，导致该地区的市场份额增长。此外，这些地区的机器学习，人工智能等方面的技术支出和启动资金有助于市场进步。

MLOP市场中的主要公司清单

不断增长的投资和合作在全球范围内加强了主要参与者在市场上的业务地位

主要参与者渴望在医疗保健，BFSI，IT和电信部门等整合新的ML模型技术等。主要参与者采用的关键策略之一是通过实心机制来创新新的解决方案之一。此外，市场主要参与者通过新产品的推出并在全球范围内投资了几家业务扩展，从而战略性地建立了合作伙伴关系。

关键公司列表：

• Datarobot，Inc。（美国）
• Domino Data Lab，Inc。（美国）
• 亚马逊Web Services，Inc。（美国）
• 微软（美国）
• IBM Corp（美国）
• 惠普Packard Enterprise Development LP（美国）
• Allegro AI。 （Clearml）（以色列）
• MLFLOW（美国）
• Google（美国）
• Cloudera，Inc。（美国）

关键行业发展：

• 2023年11月： Datarobot宣布了与Cisco的新联盟，并为Cisco FSO（全栈可观察性）平台引入了MLOPS解决方案，并与合作伙伴Evolutio开发了。新解决方案为生成AL和预测性AI提供业务级可观察性，有助于优化和扩展部署，并提高客户的业务价值。
• 2023年4月： MLFlow引入了MLFLOW 2.3，这是具有新功能和LLMOPS支持的开源ML平台的升级。它与创造性功能相结合，可以扩展其部署和管理大型语言模型（LLM）的能力，并将LLMS纳入其余的ML操作中。
• 2023年3月： 努力工作与微软合作，在公共部门提供战车MLOPS平台。通过集成，组织可以利用这种努力的战车平台来完成其在Azure的可扩展基础架构上完成完整的模型生命周期。
• 2023年1月： Domino数据实验室通过高级产品来增强其合作伙伴计划，以推动数据科学创新。合作伙伴的动力随着新的培训，认证和授权的生态系统同化而增加，为合作伙伴提供了延长的机器学习操作能力和知识。
• 2022年11月： Clearml与Aporia合作，宣布推出一个全堆栈MLOPS平台，以大规模自动化和编排机器学习工作流程，并帮助ML以及数据工程师和DevOps团队完善其ML管道。通过联盟，DevOps团队和数据科学家可以利用Aporia和ClearML的集体力量，从而通过确保ML项目成功完成，从而大大限制其收入和价值的时间。

报告覆盖范围

市场报告提供了对市场的广泛分析，并突出了重要特征，例如领先的供应商，产品线和不断发展的新解决方案应用程序。此外，它提供了有关最新市场进步的见解，并提供了有关关键行业扩张的见解。除了上述方面外，该报告还结合了近年来有助于市场发展的许多动态。

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